深度学习在生物医药领域中的应用

序号	推送日期	文章	类型	简述	创新点	不足	研究目的	研究对象	领域	病种	技术	模型	数据类型	样本量
41	2025-05-23	Bone Age Estimation of Chinese Han Adolescents's and Children's Elbow Joint X-rays Based on Multiple Deep Convolutional Neural Network Models 2025-Feb-25, Fa yi xue za zhi DOI:10.12116/j.issn.1004-5619.2024.241202 PMID:40397588	research paper	该研究探讨了基于深度学习的中国汉族青少年和儿童肘关节X光片骨龄自动估计模型及其性能评估	采用三种实验方案进行骨龄估计，并比较不同分割和回归模型的性能，最终推荐使用UNet++进行分割和DenseNet121进行回归	研究样本主要来自中国东部、南部、中部和西北地区，可能无法完全代表其他地区的人群	开发一种自动骨龄估计模型，用于中国汉族青少年和儿童的肘关节X光片	中国汉族6.00至<16.00岁的青少年和儿童的肘关节X光片	digital pathology	NA	X-ray imaging	U-Net, UNet++, TransUNet, VGG16, VGG19, InceptionV2, InceptionV3, ResNet34, ResNet50, ResNet101, DenseNet121	image	943例肘关节X光片（517名男性和426名女性），外加104例外部测试集
42	2025-05-23	Advancing structure modeling from cryo-EM maps with deep learning 2025-02-07, Biochemical Society transactions IF:3.8Q2 DOI:10.1042/BST20240784 PMID:39927816	研究论文	本文讨论了利用深度学习从冷冻电镜图中推进结构建模的进展	强调了AI驱动的方法在冷冻电镜结构建模中的变革性作用	未明确提及具体的研究限制	探讨冷冻电镜密度图中自动结构建模的演变和现状	冷冻电镜密度图中的生物分子结构	结构生物学	NA	冷冻电镜(cryo-EM), 深度学习	深度学习	冷冻电镜密度图	NA
43	2025-05-23	A review of convolutional neural network based methods for medical image classification 2025-Feb, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2024.109507 PMID:39631108	review	本文系统回顾了基于CNN的医学图像分类方法，分析了149篇最新重要论文，并深入探讨了相关技术及其在提高分类准确性和效率中的作用	系统性地组织和分析了CNN在医学图像分类领域的发展、主要技术及公共数据集，并指出了未来研究方向	尽管CNN在医学图像分类中表现出色，但临床应用仍面临困难	回顾和分析基于CNN的医学图像分类方法，促进深度学习在临床实践和智能医疗系统中的成功整合	医学图像分类方法	digital pathology	NA	CNN	CNN	image	149篇论文
44	2025-05-23	Real-time intraoperative ultrasound registration for accurate surgical navigation in patients with pelvic malignancies 2025-Feb, International journal of computer assisted radiology and surgery IF:2.3Q2 DOI:10.1007/s11548-024-03299-5 PMID:39633142	研究论文	本研究开发并评估了几种实时术中超声（iUS）配准方法，用于盆腔恶性肿瘤手术导航	开发了实时深度学习骨骼和动脉分割的2D超声配准方法，提高了手术导航的准确性和效率	iUS的用户依赖性较强，需要直观的软件以实现最佳临床实施	提高盆腔恶性肿瘤手术导航的准确性和效率	盆腔恶性肿瘤患者	数字病理	盆腔恶性肿瘤	实时术中超声（iUS）	深度学习	超声图像	30名患者
45	2025-05-23	Enhancing Domain Diversity of Transfer Learning-Based SSVEP-BCIs by the Reconstruction of Channel Correlation 2025-02, IEEE transactions on bio-medical engineering DOI:10.1109/TBME.2024.3458389 PMID:39255081	研究论文	本研究提出了一种名为通道相关性重建(RCC)的数据增强方法，用于优化基于稳态视觉诱发电位(SSVEP)的脑机接口(BCI)中迁移学习的源域数据利用	通过概率混合源域协方差矩阵的特征向量矩阵来重建训练样本，操纵通道相关性以隐式创建新的合成域，从而增加源域多样性	NA	提高SSVEP-BCI系统中迁移学习的性能	稳态视觉诱发电位(SSVEP)脑机接口系统	脑机接口	NA	迁移学习(预训练和微调)	深度学习模型	脑电信号数据	NA
46	2025-05-22	Spatial transcriptomic clocks reveal cell proximity effects in brain ageing 2025-Feb, Nature IF:50.5Q1 DOI:10.1038/s41586-024-08334-8 PMID:39695234	研究论文	该研究通过构建空间分辨的单细胞转录组脑图谱，揭示了细胞邻近效应对脑衰老的影响	开发了空间衰老时钟模型，用于识别衰老、年轻化和疾病的空间及细胞类型特异性转录组指纹，并发现T细胞和神经干细胞对邻近细胞的显著影响	研究仅基于小鼠模型，人类大脑的类似效应尚未验证	探究细胞邻近效应对脑组织衰老的影响及潜在干预措施	成年寿命不同阶段的420万个脑细胞	空间转录组学	神经退行性疾病	空间分辨单细胞转录组测序	机器学习模型（空间衰老时钟）和深度学习	单细胞转录组数据	420万个细胞，覆盖20个不同年龄阶段
47	2025-05-21	phyddle: software for exploring phylogenetic models with deep learning 2025-Feb-28, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.08.06.606717 PMID:39149349	research paper	介绍了一款名为phyddle的软件，该软件利用深度学习技术探索系统发育模型	phyddle是一款基于深度学习的无似然函数系统发育模型分析软件，适用于缺乏易处理似然函数的模型	NA	开发一个能够处理无易处理似然函数的系统发育模型的软件工具	系统发育树	machine learning	NA	deep learning	NA	phylogenetic trees	NA
48	2025-05-21	Deep Convolutional Neural Network for Automated Staging of Periodontal Bone Loss Severity on Bite-wing Radiographs: An Eigen-CAM Explainability Mapping Approach 2025-Feb, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-024-01218-3 PMID:39147888	research paper	该研究利用深度学习模型YOLOv8对咬翼片X光图像进行牙周骨丧失严重程度的自动分期	采用Eigen-CAM可解释性热图分析测试图像，提高了模型的可解释性	对于轻度和中度骨丧失的分类效果相对较差	自动分期牙周骨丧失严重程度	咬翼片X光图像	digital pathology	periodontal disease	deep learning	YOLOv8	image	1752张咬翼片图像
49	2025-05-18	Task-specific deep learning-based denoising for UHR cardiac PCD-CT adaptive to imaging conditions and patient characteristics: Impact on image quality and clinical diagnosis and quantitative assessment 2025-Feb, Proceedings of SPIE--the International Society for Optical Engineering DOI:10.1117/12.3047283 PMID:40370652	研究论文	本文开发了一种基于卷积神经网络(CNN)的去噪算法，用于优化超高分辨率(UHR)光子计数探测器(PCD) CT的心脏成像，以适应不同的成像条件和患者特征	提出了一种任务特定的深度学习去噪方法，能够根据不同诊断任务、患者特征和扫描协议自适应地优化图像质量	研究主要关注心脏CT成像，未涉及其他临床应用领域	优化UHR PCD-CT在心脏成像中的图像质量，提高冠状动脉狭窄的定量评估准确性	UHR PCD-CT心脏图像	数字病理	心血管疾病	光子计数探测器CT(PCD-CT)	CNN	医学影像	按水等效直径分组的患者(小:<300mm, 中:300-320mm, 大:>320mm)
50	2025-05-17	When the lung invades: a review of avian postcranial skeletal pneumaticity 2025-Feb-27, Philosophical transactions of the Royal Society of London. Series B, Biological sciences DOI:10.1098/rstb.2023.0427 PMID:40010393	review	本文综述了鸟类颅后骨骼气腔现象（PSP）的功能和进化意义，结合解剖学、发育学、生物力学和古生物学文献，并利用新技术进行了初步建模	利用微计算机断层扫描和基于深度学习的分割技术，建立了鸭颈部气腔的初步模型，为定量比较分析提供了新方法	关于气腔形成的细胞机制和发育过程尚未明确，气腔骨骼轻量化假说有待实证检验	探讨鸟类颅后骨骼气腔（PSP）的功能和进化意义	鸟类（以绿头鸭为例）的颅后骨骼气腔系统	生物力学	NA	微计算机断层扫描（micro-CT）、深度学习分割	深度学习	三维影像数据	绿头鸭颈部样本（具体数量未说明）
51	2025-05-17	Impact of deep learning on pediatric elbow fracture detection: a systematic review and meta-analysis 2025-Feb-20, European journal of trauma and emergency surgery : official publication of the European Trauma Society IF:1.9Q2 DOI:10.1007/s00068-025-02779-w PMID:39976732	meta-analysis	本研究通过系统回顾和荟萃分析评估了深度学习模型在儿童肘部骨折检测中的性能	首次系统评估了深度学习模型在儿童肘部骨折检测中的表现，并分析了预处理技术和模型架构选择对性能的影响	仅纳入了6项符合标准的研究，样本量有限	评估深度学习模型在儿童肘部骨折检测中的诊断性能	0-16岁儿童的肘部骨折	digital pathology	pediatric fracture	deep learning	ResNet等深度学习模型	医学影像数据	22项研究中的6项符合纳入标准（具体样本量未明确说明）
52	2025-05-17	An infrared dataset for partially occluded person detection in complex environment for search and rescue 2025-Feb-19, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-025-04600-0 PMID:39971943	research paper	该论文介绍了一个基于无人机红外热成像的数据集POP，用于复杂环境中部分遮挡人员检测	提出了首个针对部分遮挡人员检测的无人机红外热成像数据集POP，填补了现有非遮挡人体目标数据集的不足	未明确说明数据集的多样性是否覆盖所有可能的复杂遮挡场景	解决复杂遮挡环境下失踪人员自动识别的挑战	部分遮挡的人类目标	computer vision	NA	红外热成像	object detection networks	thermal images	8768张标注的红外图像
53	2025-02-06	Author Correction: Synthetic augmentation of cancer cell line multi-omic datasets using unsupervised deep learning 2025-Feb-04, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-025-56686-0 PMID:39905123	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
54	2025-05-16	Multiplex Detection and Quantification of Virus Co-Infections Using Label-free Surface-Enhanced Raman Spectroscopy and Deep Learning Algorithms 2025-02-28, ACS sensors IF:8.2Q1 DOI:10.1021/acssensors.4c03209 PMID:39874586	研究论文	介绍了一种结合表面增强拉曼散射(SERS)和深度学习的无标记诊断平台，用于快速定量检测呼吸道病毒共感染	开发了MultiplexCR深度学习模型，能够同时从SERS光谱预测病毒种类和浓度，准确率高达98.6%	NA	快速定量检测呼吸道病毒共感染，用于诊断、治疗和疾病管理	11种病毒、9种双病毒混合物和4种三病毒混合物	机器学习	呼吸道感染	表面增强拉曼散射(SERS)	深度学习模型(MultiplexCR)	光谱数据	超过120万条SERS光谱
55	2025-05-16	Enhancing Ophthalmic Diagnosis and Treatment with Artificial Intelligence 2025-Feb-28, Medicina (Kaunas, Lithuania) DOI:10.3390/medicina61030433 PMID:40142244	review	本文综述了人工智能在眼科诊断和治疗中的当前应用及未来潜力	利用AI算法（特别是机器学习和深度学习）提高诊断准确性，个性化治疗计划，并优化手术精度	数据隐私、安全性和算法偏见等挑战仍需解决	探索人工智能在眼科领域的应用以提升诊断和治疗效果	糖尿病视网膜病变、年龄相关性黄斑变性和青光眼等眼科疾病	digital pathology	diabetic retinopathy, age-related macular degeneration, glaucoma	machine learning, deep learning	ML, DL	multimodal data, including genetic information and patient histories	NA
56	2025-05-16	Diagnosis of Lung Cancer Using Endobronchial Ultrasonography Image Based on Multi-Scale Image and Multi-Feature Fusion Framework 2025-Feb-27, Tomography (Ann Arbor, Mich.) DOI:10.3390/tomography11030024 PMID:40137564	研究论文	本研究开发了一种基于多尺度图像和多特征融合框架的计算机辅助诊断系统，用于通过支气管内超声图像诊断肺癌	提出了M3-Net，一个基于注意力机制的多分支框架，整合多种特征以提高肺癌诊断性能	样本量相对较小，仅包含95例患者病例	开发一种计算机辅助诊断系统，以促进肺癌的早期检测并提高患者生存率	支气管内超声图像	数字病理学	肺癌	深度学习算法	M3-Net	图像	95例患者病例（13例良性，82例恶性），共1140张EBUS图像
57	2025-05-16	Deep Learning for Ultrasonographic Assessment of Temporomandibular Joint Morphology 2025-Feb-27, Tomography (Ann Arbor, Mich.) DOI:10.3390/tomography11030027 PMID:40137567	research paper	本研究开发并验证了一种基于AI的自动测量颞下颌关节超声图像空间宽度的方法	首次将AI驱动的分割和测量算法应用于颞下颌关节超声图像的自动分析	对关节窝的分割性能较低(Dice: 0.60 ± 0.24)，这与其复杂的几何形状有关	开发一种自动且可重复的颞下颌关节超声图像空间宽度测量方法	颞下颌关节超声图像	digital pathology	temporomandibular joint disorders	ultrasonography	2D Residual U-Net	image	142张颞下颌关节超声图像
58	2025-05-16	ADMM-TransNet: ADMM-Based Sparse-View CT Reconstruction Method Combining Convolution and Transformer Network 2025-Feb-26, Tomography (Ann Arbor, Mich.) DOI:10.3390/tomography11030023 PMID:40137562	research paper	提出了一种结合ADMM迭代算法框架与CNN和Transformer模型的稀疏视图CT重建方法，以减少对数据样本的依赖并提高图像重建精度	结合模型驱动与数据驱动方法，利用ADMM框架约束网络减少数据依赖，并引入CNN和Transformer模型增强图像全局与局部表征能力	未明确提及具体局限性	提升稀疏视图CT扫描的重建精度并降低辐射暴露风险	稀疏视图CT扫描数据	computer vision	NA	ADMM迭代算法、CNN、Transformer	ADMM-TransNet（CNN+Transformer）	CT图像	未明确提及具体样本量
59	2025-05-16	Deep Learning-Based Tumor Segmentation of Murine Magnetic Resonance Images of Prostate Cancer Patient-Derived Xenografts 2025-Feb-22, Tomography (Ann Arbor, Mich.) DOI:10.3390/tomography11030021 PMID:40137561	研究论文	本文开发了一种基于深度学习的自动化分割流程，用于小鼠模型中前列腺癌患者来源的异种移植物的MRI图像分割	提出了一种结合切片分类器和多种U-Net架构的分割流程，特别是在肾脏肿瘤中表现最佳的密集残差循环U-Net架构	研究仅针对小鼠模型，未在人类患者中进行验证	开发自动化工具以监测和表征前列腺癌患者来源的异种移植物的肿瘤生长	小鼠模型中植入的六种不同前列腺癌患者来源的异种移植物	数字病理学	前列腺癌	MRI	U-Net, 密集残差循环U-Net	图像	六种不同前列腺癌患者来源的异种移植物，植入部位包括肾脏、肝脏和胫骨
60	2025-05-16	Utilization of Classification Learning Algorithms for Upper-Body Non-Cyclic Motion Prediction 2025-Feb-20, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25051297 PMID:40096019	research paper	本研究探索了使用分类算法预测非周期性上肢运动的两种方法	采用KNN和深度学习模型从sEMG信号预测运动特征，深度学习模型能在肌肉电激活前以90%以上的确定性预测运动特征	未来可探索基于回归的预测模型以提高预测精度，并研究其在串联或可穿戴机器人应用中对流畅性的影响	提高外骨骼系统的控制流畅性，减少能量消耗和不适感	非周期性上肢运动	machine learning	NA	表面肌电图（sEMG）	KNN, deep neural network	sEMG信号	来自肘部周围六块肌肉的数据