深度学习在生物医药领域的应用

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	算法框架	模型架构	性能指标	计算资源
681	2025-10-07	An extrapolation-driven network architecture for physics-informed deep learning 2025-Mar, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.neunet.2024.106998 PMID:39657525	研究论文	提出一种基于外推驱动的网络架构，用于改进物理信息神经网络的时序学习策略	通过设计具有特殊特性的外推控制函数和校正项，构建网络参数与时间变量耦合的新型神经网络架构	NA	克服传统物理信息神经网络在求解时间相关偏微分方程时的局限性	时间相关的偏微分方程	机器学习	NA	物理信息神经网络	PINN	数值模拟数据	NA	NA	外推驱动网络架构	数值实验验证	NA
682	2025-10-07	M4Net: Multi-level multi-patch multi-receptive multi-dimensional attention network for infrared small target detection 2025-Mar, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.neunet.2024.107026 PMID:39657528	研究论文	提出一种用于红外小目标检测的多层级多块多感受野多维注意力网络M4Net	设计了多层级多块多感受野多维注意力机制，通过多层视觉Transformer融合多尺度特征，解决了深度学习模型中因下采样操作导致目标丢失的问题	NA	提升红外小目标检测的性能	红外图像中的小目标	计算机视觉	NA	NA	Transformer, CNN	红外图像	NA	NA	Vision Transformer, 编码器-解码器框架	NA	NA
683	2025-10-07	Convolutional neural networks for automatic MR classification of myocardial iron overload in thalassemia major patients 2025-Mar, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-024-11245-x PMID:39658686	研究论文	开发用于自动分类地中海贫血患者心肌铁过载的深度学习模型	首次使用卷积神经网络对心肌铁过载进行自动分级，性能与放射科医生间观察一致性相当	回顾性研究，样本主要来自单一中心	开发基于MRI的自动心肌铁过载分类系统	496名地中海贫血重症患者	医学影像分析	地中海贫血	T2*多回波磁共振成像	CNN	MR图像	823张心脏T2*多回波MR图像（来自496名患者）	NA	MS-HippoNet, SS-HippoNet	准确率, 灵敏度, 特异性, Kappa系数	NA
684	2025-10-07	DeepPD: A Deep Learning Method for Predicting Peptide Detectability Based on Multi-feature Representation and Information Bottleneck 2025-Mar, Interdisciplinary sciences, computational life sciences DOI:10.1007/s12539-024-00665-4 PMID:39661307	研究论文	提出一种基于多特征表示和信息瓶颈原理的深度学习框架DeepPD，用于预测肽段可检测性	首次将多特征表示与信息瓶颈原理相结合用于肽段可检测性预测，利用ESM-2提取语义信息并整合序列和进化信息	NA	开发更准确的肽段可检测性预测方法	肽段	生物信息学	NA	进化尺度建模2(ESM-2)	深度学习	蛋白质序列数据	多个数据集	NA	DeepPD	NA	NA
685	2025-10-07	Time-hybrid OSAformer (THO): A hybrid temporal sequence transformer for accurate detection of obstructive sleep apnea via single-lead ECG signals 2025-Mar, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2024.108558 PMID:39662234	研究论文	提出一种基于单导联心电信号的混合时序变换器模型THO，用于准确检测阻塞性睡眠呼吸暂停	结合扩张卷积和LSTM的混合架构，采用多尺度特征融合策略，并在多头注意力模型中嵌入记忆衰减机制	NA	通过单导联心电信号准确检测阻塞性睡眠呼吸暂停	阻塞性睡眠呼吸暂停患者	医疗人工智能	阻塞性睡眠呼吸暂停	单导联心电信号分析	Transformer, CNN, LSTM	心电信号	NA	NA	Time-hybrid OSAformer (THO), 多头注意力模型	准确率, AUC	NA
686	2025-10-07	Automatic plan selection using deep network-A prostate study 2025-Mar, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.17550 PMID:39657031	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的前列腺癌高剂量率近距离放射治疗计划自动选择算法	引入了视觉化标准并结合传统剂量体积直方图指标，首次将深度学习框架应用于放射治疗计划的自动选择	仅在835名患者数据上训练，测试集仅包含20名患者，样本规模有限	开发自动选择最优前列腺癌放射治疗计划的深度学习算法	前列腺癌患者的放射治疗计划	数字病理	前列腺癌	高剂量率近距离放射治疗，多标准优化算法	深度学习网络	3D图像（剂量分布和解剖结构掩模）	835名训练患者，20名测试患者	NA	NA	配对t检验，统计显著性分析	NA
687	2025-10-07	A neural network to create super-resolution MR from multiple 2D brain scans of pediatric patients 2025-Mar, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.17563 PMID:39657055	研究论文	提出一种基于多平面2D低分辨率脑部扫描重建3D高分辨率MR图像的神经网络方法	将单图像超分辨率方法扩展到多平面输入，采用多级密集连接超分辨率卷积神经网络处理两个垂直方向的低分辨率扫描	需要进一步验证在其他结构分析任务中的性能	从常规2D低分辨率MR扫描重建3D高分辨率图像，便于提取结构生物标志物	儿科患者脑部MR图像	医学影像分析	儿童癌症	MR成像	CNN	医学图像	90个ABCD研究的高分辨率T1儿科头扫描用于训练，34个测试图像（10个ABCD，18个CBTN，6个真实世界随访图像）	NA	mDCSRN（多级密集连接超分辨率卷积神经网络）	峰值信噪比, 结构相似性指数, 平均距离一致性, 95% Hausdorff距离	NA
688	2025-04-27	Deep Learning-Assisted Design for High-Q-Value Dielectric Metasurface Structures 2025-Mar-29, Materials (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/ma18071554 PMID:40271794	研究论文	本文提出了一种用于预测介电超表面振幅谱的前向预测网络，以提高超表面设计的效率	提出了一种高精度的前向预测网络，用于快速预测介电超表面的振幅谱，并利用迁移学习将其应用于高Q值共振介电超表面的近红外透射光谱预测	未提及网络在其他类型超表面上的泛化能力测试	提高介电超表面设计的效率和灵敏度	介电超表面结构	机器学习	NA	深度学习、迁移学习	前向预测网络	光谱数据	NA	NA	NA	NA	NA
689	2025-04-27	Advanced Thermal Imaging Processing and Deep Learning Integration for Enhanced Defect Detection in Carbon Fiber-Reinforced Polymer Laminates 2025-Mar-25, Materials (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/ma18071448 PMID:40271635	研究论文	本文研究了热成像预处理对碳纤维增强聚合物(CFRP)层压板缺陷分割的影响，结合深度学习技术提高了缺陷检测的准确性	采用多项式近似和一阶、二阶导数预处理热成像信号，结合U-Net架构显著提升了缺陷检测性能	研究仅针对CFRP材料，未验证在其他复合材料上的适用性	提高碳纤维增强聚合物层压板缺陷检测的准确性和可靠性	碳纤维增强聚合物(CFRP)层压板	计算机视觉	NA	脉冲热成像技术	U-Net	热成像图像	NA	NA	NA	NA	NA
690	2025-10-07	MST-m6A: A Novel Multi-Scale Transformer-based Framework for Accurate Prediction of m6A Modification Sites Across Diverse Cellular Contexts 2025-Mar-15, Journal of molecular biology IF:4.7Q1 DOI:10.1016/j.jmb.2024.168856 PMID:39510345	研究论文	提出一种基于多尺度Transformer的新型框架MST-m6A，用于准确预测不同细胞环境中的m6A修饰位点	采用多尺度Transformer架构和双k-mer标记化策略，首次在m6A预测中同时捕获多粒度RNA序列特征和全局上下文信息	未明确说明模型在特定细胞类型或组织中的性能差异，缺乏对模型解释性的深入探讨	开发高精度、跨细胞类型通用的m6A修饰位点预测方法	真核细胞中的RNA m6A修饰位点	生物信息学	NA	高通量测序技术	Transformer, CNN	RNA序列数据	NA	NA	多尺度Transformer, 卷积神经网络	准确率, 精度, 召回率, F1分数, AUC	NA
691	2025-04-27	DEKP: a deep learning model for enzyme kinetic parameter prediction based on pretrained models and graph neural networks 2025-Mar-04, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbaf187 PMID:40273427	研究论文	介绍了一种名为DEKP的深度学习模型，用于基于预训练模型和图神经网络预测酶动力学参数	结合预训练模型和增强的图神经网络，全面表示蛋白质结构特征，有效缓解序列相似性变化导致的性能下降	NA	提高酶动力学参数预测的准确性，加速酶筛选和定向进化研究	酶动力学参数	机器学习	NA	深度学习	图神经网络	蛋白质序列和结构数据	NA	NA	NA	NA	NA
692	2025-04-27	PathSynergy: a deep learning model for predicting drug synergy in liver cancer 2025-Mar-04, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbaf192 PMID:40273429	research paper	开发了一个名为PathSynergy的深度学习模型，用于预测肝癌中的药物协同作用	PathSynergy结合了图神经网络和通路图谱映射的优势，首次预测并验证了六种FDA批准的药物与索拉非尼或乐伐替尼在肝癌中的协同作用	NA	提高癌症治疗的疗效并克服耐药性	肝癌	machine learning	liver cancer	graph neural networks, pathway map mapping	GNN	drug feature data, cell line data, drug-target interactions, signaling pathways	NA	NA	NA	NA	NA
693	2025-10-07	Combination of Deep Learning Grad-CAM and Radiomics for Automatic Localization and Diagnosis of Architectural Distortion on DBT 2025-Mar, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2024.10.031 PMID:39496537	研究论文	本研究结合深度学习Grad-CAM和影像组学技术，实现数字乳腺断层合成成像中结构扭曲的自动定位与诊断	首次将深度学习Grad-CAM自动定位与影像组学分类相结合，实现结构扭曲的端到端诊断流程	纯结构扭曲病例的诊断性能显著低于伴随其他特征的病例，模型在挑战性病例上表现有待提升	开发人工智能系统用于数字乳腺断层合成成像中结构扭曲的自动检测与良恶性分类	500例数字乳腺断层合成成像中报告有结构扭曲的病例	计算机视觉	乳腺癌	数字乳腺断层合成成像	深度学习	医学影像	500例病例（292例训练集，208例测试集）	NA	Grad-CAM	AUC	NA
694	2025-10-07	A Stacked Multimodality Model Based on Functional MRI Features and Deep Learning Radiomics for Predicting the Early Response to Radiotherapy in Nasopharyngeal Carcinoma 2025-Mar, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2024.10.011 PMID:39496536	研究论文	开发基于MRI功能影像和深度学习放射组学的堆叠多模态模型，用于预测鼻咽癌放疗早期疗效	首次将MRI深度学习放射组学特征、功能影像参数（ADC、TBF）和临床指标整合到堆叠模型中	回顾性研究，样本量有限，仅来自两家医院	预测鼻咽癌患者放疗早期疗效	鼻咽癌放疗患者	医学影像分析	鼻咽癌	MRI（T1WI、CE-T1WI、T2WI、T2WI/FS）、DWI、ASL	LR, XGBoost, SVM, KNN, Stacked算法	医学影像（MRI），临床数据	训练集194例，内部验证集82例，外部验证集40例	NA	堆叠模型	AUC, 决策曲线分析	NA
695	2025-10-07	Image quality in three-dimensional (3D) contrast-enhanced dynamic magnetic resonance imaging of the abdomen using deep learning denoising technique: intraindividual comparison between T1-weighted sequences with compressed sensing and with a modified Fast 3D mode wheel 2025-Mar, Japanese journal of radiology IF:2.9Q2 DOI:10.1007/s11604-024-01687-0 PMID:39503820	研究论文	通过个体内比较评估改进的快速三维模式轮结合深度学习去噪技术在腹部三维动态磁共振成像中的图像质量	首次将改进的快速三维模式轮与深度学习去噪技术结合应用于腹部动态磁共振成像，并与压缩感知技术进行直接比较	回顾性研究设计，样本量有限（42例患者）	评估深度学习去噪技术结合不同采集序列在腹部动态磁共振成像中的图像质量	腹部器官和肝内结构的磁共振图像	医学影像分析	腹部疾病	三维对比增强动态磁共振成像，深度学习去噪技术	深度学习	磁共振图像	42例患者	NA	Advanced Intelligent Clear-IQ Engine (AiCE)	信噪比, 信号强度比, 对比度比, 对比增强比, 图像清晰度, 伪影评估, 整体图像质量	NA
696	2025-10-07	Deep learning-based human gunshot wounds classification 2025-Mar, International journal of legal medicine IF:2.2Q1 DOI:10.1007/s00414-024-03355-4 PMID:39503869	研究论文	本研究基于深度学习技术对枪伤创口进行分类，重点区分射入口与射出口伤口并确定法医学射击距离	首次在法医学领域系统应用深度学习技术（59种架构）对枪伤创口进行自动化分类，填补了该领域的技术空白	图像采集条件不一致导致标准化困难，样本不平衡影响了性能指标评估	开发基于深度学习的枪伤创口分类系统以辅助法医病理学实践	枪伤创口的数字图像	计算机视觉	创伤性损伤	数字图像采集	CNN	图像	2,551张图像（1,883个射入口，668个射出口）	NA	ResNet152	准确率, AUC	NA
697	2025-10-07	A Learnable Prior Improves Inverse Tumor Growth Modeling 2025-Mar, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2024.3494022 PMID:39514352	研究论文	提出一种结合深度学习和进化采样的新型框架，用于改进脑肿瘤生长逆建模的参数估计	将DL集成用于初始参数估计作为先验，与高精度进化策略协同工作，显著约束采样参数空间	NA	解决生物物理建模中的逆问题，提高肿瘤细胞浓度估计的效率和精度	脑肿瘤细胞浓度	医学影像分析	脑肿瘤	磁共振成像	深度学习集成	医学影像	NA	NA	NA	Dice系数	NA
698	2025-04-27	Repeatability of Microperimetry in Areas of Retinal Pigment Epithelium and Photoreceptor Loss in Geographic Atrophy Supported by Artificial Intelligence-Based Optical Coherence Tomography Biomarker Quantification 2025-Mar, American journal of ophthalmology IF:4.1Q1 DOI:10.1016/j.ajo.2024.11.005 PMID:39547308	研究论文	本研究通过人工智能支持的光学相干断层扫描生物标志物量化，评估了地理萎缩(GA)中视网膜色素上皮和光感受器损失区域的微视野检查的重复性	结合深度学习算法量化视网膜生物标志物，首次提供了MAIA和MP3设备在GA患者中的点对点测试-重测重复性参考值	样本量较小(20名受试者)，仅评估了两种微视野设备	评估地理萎缩患者视网膜特定区域微视野检查的重复性	地理萎缩患者的视网膜功能	数字病理学	老年性疾病	光学相干断层扫描(OCT)，微视野检查(MP)	深度学习算法	医学影像	20名受试者，每台设备900个刺激点	NA	NA	NA	NA
699	2025-04-27	The diatom test in the field of forensic medicine: a review of a long-standing question 2025-Mar, International journal of legal medicine IF:2.2Q1 DOI:10.1007/s00414-024-03370-5 PMID:39556128	review	本文评估了法医调查中硅藻测试的标准，重点关注溺水案例	讨论了微波消化、真空过滤和自动扫描电子显微镜（MD-VF-Auto SEM）等先进方法，以及DNA测序和深度学习技术的整合，以提高硅藻检测和分类的准确性	需要标准化硅藻测试协议以确保一致性和可靠性	提高硅藻测试在法医调查中的准确性和可靠性，特别是在确定溺水死因方面	硅藻，一种存在于水生环境中的单细胞藻类	法医学	NA	微波消化、真空过滤、自动扫描电子显微镜（MD-VF-Auto SEM）、DNA测序、深度学习	深度学习	组织样本、水样	NA	NA	NA	NA	NA
700	2025-04-27	Deep learning reconstruction for accelerated high-resolution upper abdominal MRI improves lesion detection without time penalty 2025-Mar, Diagnostic and interventional imaging IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.diii.2024.09.008 PMID:39567306	研究论文	本研究比较了传统T1加权VIBE序列与深度学习重建的加速高分辨率VIBE序列（HR-VIBEDL）在图像质量、病变显着性和病变检测方面的表现	使用深度学习重建的加速高分辨率VIBE序列（HR-VIBEDL），在不增加扫描时间的情况下提高了图像质量和病变检测率	研究样本量较小（50名参与者），且仅在单一三级中心进行	比较传统VIBE序列与HR-VIBEDL序列在腹部MRI中的表现	上腹部MRI图像	医学影像	腹部疾病	MRI，深度学习重建	深度学习	医学影像	50名参与者（30名男性，20名女性），平均年龄60±15岁	NA	NA	NA	NA