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
1281	2025-10-07	Collaborative Deep Learning and Information Fusion of Heterogeneous Latent Variable Models for Industrial Quality Prediction 2025-Apr, IEEE transactions on cybernetics IF:9.4Q1 DOI:10.1109/TCYB.2025.3537809 PMID:40036535	研究论文	提出了一种用于工业质量预测的协同深度学习和异构潜变量模型信息融合框架	结合协同逐层特征提取和异构模型集成，通过信息融合提升预测性能	仅通过两个工业案例验证，需要更多场景测试	提升工业质量预测的准确性和稳定性	工业过程数据和质量指标	机器学习	NA	潜变量模型	深度学习, 集成学习	工业过程数据	两个真实工业案例	NA	潜变量模型	预测准确度, 稳定性	NA
1282	2025-10-07	Co-Training Broad Siamese-Like Network for Coupled-View Semi-Supervised Learning 2025-Apr, IEEE transactions on cybernetics IF:9.4Q1 DOI:10.1109/TCYB.2025.3531441 PMID:40036533	研究论文	提出一种用于耦合视图半监督学习的协同训练宽孪生网络	使用基于宽学习系统的简单浅层网络替代复杂深度学习结构，通过直接伪逆计算取代反向传播迭代，并利用跨视图一致性通过直接逻辑向量映射指导训练	未在摘要中明确说明研究局限性	解决多视图半监督学习中标记数据有限的问题	多视图数据分类任务	机器学习	NA	半监督学习	宽孪生网络	多视图数据	NA	宽学习系统(BLS)	Co-BSLN	准确率, 训练时间	NA
1283	2025-03-22	Automated Bone Cancer Detection Using Deep Learning on X-Ray Images 2025-Apr, Surgical innovation IF:1.2Q3 DOI:10.1177/15533506241299886 PMID:39679470	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的自动化骨癌检测方法，使用X射线图像进行骨癌分类	提出了一种结合Golden Search优化算法和深度学习的计算机辅助诊断方法（GSODL-CADBCC），用于骨癌分类	未提及具体的数据集规模或多样性限制，也未讨论模型在其他类型医学图像上的泛化能力	开发一种自动化系统，用于从X射线图像中准确区分健康骨骼和癌变骨骼	X射线图像中的骨骼	计算机视觉	骨癌	深度学习，Golden Search优化算法，双边滤波	SqueezeNet，LSTM	X射线图像	未明确提及具体样本数量	NA	NA	NA	NA
1284	2025-10-07	Speed and efficiency: evaluating pulmonary nodule detection with AI-enhanced 3D gradient echo imaging 2025-Apr, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-024-11027-5 PMID:39154315	研究论文	评估人工智能辅助压缩感知在加速肺部MR成像中对肺结节检测和表征的诊断可行性	结合并行成像、压缩感知和深度学习图像重建技术，首次在肺部MRI中实现高达15倍的加速因子，同时保持高结节检测率	样本量相对较小（37名患者），仅评估了三种特定加速因子，缺乏与其他加速方法的直接比较	评估AI增强压缩感知技术在肺部MR成像中的诊断性能，特别是肺结节检测和表征能力	良性和恶性肺结节患者	医学影像分析	肺癌	3D梯度回波序列，并行成像，压缩感知，深度学习图像重建	深度学习	医学影像（MRI和CT）	37名患者，64个肺结节（57个实性结节，6个部分实性结节，1个磨玻璃结节）	NA	NA	图像质量评分（5点Likert量表），结节检测率，结节形态评估，结节大小测量，组内相关系数（ICC）	NA
1285	2025-10-07	Generating synthetic high-resolution spinal STIR and T1w images from T2w FSE and low-resolution axial Dixon 2025-Apr, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-024-11047-1 PMID:39231829	研究论文	利用深度学习从T2加权FSE和低分辨率轴向Dixon序列生成合成的高分辨率脊柱STIR和T1加权图像	首次提出使用两个连续应用的3D Pix2Pix深度学习模型，通过结合矢状T2w FSE和轴向T1w-Dixon序列生成合成矢状T1w FSE和STIR图像	回顾性研究，使用的数据集来自特定人群（德国波美拉尼亚健康研究和德国国家队列）	开发从现有MRI序列生成合成脊柱图像的方法，以减少扫描时间并实现回顾性分析	脊柱MRI图像，包括T2w FSE、T1w-Dixon、T1w FSE和STIR序列	医学影像分析	骨髓病变	MRI（快速自旋回波、短时反转恢复、Dixon技术）	GAN	医学影像	三个数据集共5299个受试者（SHIP:3142，NAKO:2000，内部数据集:157）	NA	3D Pix2Pix	PSNR, SSIM, 误分类率, Fleiss kappa	NA
1286	2025-10-07	Reducing energy consumption in musculoskeletal MRI using shorter scan protocols, optimized magnet cooling patterns, and deep learning sequences 2025-Apr, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-024-11056-0 PMID:39242400	研究论文	本研究探讨通过优化扫描协议、深度学习加速采集和优化冷却系统来降低肌肉骨骼MRI能耗的策略	首次系统评估三种节能策略（协议优化、深度学习加速、冷却系统优化）在MRI中的综合节能效果	研究仅在德国慕尼黑的两台1.5T MRI扫描仪上进行，样本量有限	优化MRI扫描仪能耗使用，提高能源效率而不影响图像质量	肌肉骨骼MRI扫描	医学影像分析	肌肉骨骼疾病	MRI扫描，深度学习加速采集	深度学习模型	医学影像数据	两台1.5T MRI扫描仪（Aera和Sola）	NA	NA	能耗降低百分比，时间减少百分比	NA
1287	2025-10-07	Trends in Research of Odontogenic Keratocyst and Ameloblastoma 2025-Apr, Journal of dental research IF:5.7Q1 DOI:10.1177/00220345241282256 PMID:39876078	综述	本文综述了牙源性角化囊肿和成釉细胞瘤研究领域的最新进展与趋势	整合了单细胞组学、空间转录组学、三维培养技术和人工智能在牙源性角化囊肿和成釉细胞瘤研究中的最新应用	牙源性角化囊肿仍缺乏可靠的体外和体内模型	总结牙源性角化囊肿和成釉细胞瘤研究的最新进展和发展趋势	牙源性角化囊肿和成釉细胞瘤	数字病理学	颌骨疾病	单细胞组学, 空间转录组学, 三维培养技术, 人工智能	机器学习, 深度学习	影像数据, 病理数据	NA	NA	NA	诊断准确率	NA
1288	2025-10-07	Deep learning initialized compressed sensing (Deli-CS) in volumetric spatio-temporal subspace reconstruction 2025-Apr, Magma (New York, N.Y.) DOI:10.1007/s10334-024-01222-2 PMID:39891798	研究论文	提出深度学习初始化压缩感知方法加速容积多轴螺旋投影MRF的重建过程	首次将深度学习生成的种子点用于初始化迭代重建，显著减少收敛所需迭代次数	NA	减少磁共振指纹成像的重建时间，满足临床需求	全脑T1和T2映射	医学影像分析	NA	磁共振指纹成像，多轴螺旋投影采集	深度学习	容积时空MRI数据	NA	NA	NA	重建质量，处理时间	GPU
1289	2025-10-07	A Systematic Review of Advances in AI-Assisted Analysis of Fundus Fluorescein Angiography (FFA) Images: From Detection to Report Generation 2025-Apr, Ophthalmology and therapy IF:2.6Q2 DOI:10.1007/s40123-025-01109-y PMID:39982648	综述	系统回顾2019-2024年人工智能辅助眼底荧光血管造影图像分析的研究进展	首次系统总结AI在FFA图像分析中从病灶检测到报告生成的全流程应用突破	模型透明度不足，跨人群鲁棒性有待验证，数据隐私和技术基础设施存在挑战	评估AI在FFA图像自动分析中的临床应用价值与发展前景	PubMed、Web of Science和Google Scholar数据库中23篇相关研究文献	计算机视觉	眼底疾病	眼底荧光血管造影	深度学习, 机器学习	FFA图像	23篇研究文献	NA	NA	诊断准确性, 工作流程效率	NA
1290	2025-10-07	Mining the UniProtKB/Swiss-Prot database for antimicrobial peptides 2025-Apr, Protein science : a publication of the Protein Society IF:4.5Q1 DOI:10.1002/pro.70083 PMID:40100125	研究论文	本研究开发了一种从UniProtKB/Swiss-Prot数据库中挖掘新型抗菌肽的工作流程	首次使用深度学习工具AMPlify对公共蛋白质数据库进行大规模计算挖掘以发现新型抗菌肽	仅从真核生物序列中挖掘，且仅测试了部分合成肽的抗菌活性	开发抗菌肽挖掘方法以应对抗生素耐药性问题	UniProtKB/Swiss-Prot数据库中的蛋白质序列	生物信息学	细菌感染	深度学习预测，蛋白质结构预测，肽合成	深度学习模型	蛋白质序列数据	从数据库中发现8008个新型推定抗菌肽，合成测试38个肽	AMPlify	NA	抗菌活性测试	NA
1291	2025-10-07	CommRad RF: A dataset of communication radio signals for detection, identification and classification 2025-Apr, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2025.111387 PMID:40103755	研究论文	本文提出了一个包含2700多个无线电信号的创新数据集，并开发了两种轻量级深度学习模型用于无线电信号处理	填补了商用对讲机无线电信号公开数据集的空白，并提出了两种新型轻量级一维卷积神经网络模型	数据采集仅限于室内多路径环境，信号来源仅包含27台无线电设备	增强通信信道安全性，通过无线电指纹识别技术检测未经授权的传输源	商用对讲机和无线电设备的通信信号	信号处理	NA	无线电信号采集	CNN	无线电信号	2700多个无线电信号，来自27台无线电设备	NA	Light Weight 1DCNN, Light Weight Bivariate 1DCNN	NA	NA
1292	2025-10-07	A novel rotation and scale-invariant deep learning framework leveraging conical transformers for precise differentiation between meningioma and solitary fibrous tumor 2025-Apr, Journal of pathology informatics DOI:10.1016/j.jpi.2025.100422 PMID:40104410	研究论文	提出一种旋转和尺度不变性的深度学习框架，用于精确区分脑膜瘤和孤立性纤维瘤	采用新型锥形变换器架构，能够捕获全切片图像中的全局和局部成像标记，并适应不同放大倍率的变异	研究样本量相对较小（92例患者），需要更大规模验证	开发AI诊断工具，精确区分脑膜瘤和孤立性纤维瘤	脑膜瘤和孤立性纤维瘤患者	数字病理学	中枢神经系统肿瘤	全切片图像分析	Transformer	图像	92例患者（46例脑膜瘤，46例孤立性纤维瘤）	NA	锥形变换器	准确率, 灵敏度, 特异性, F1分数	NA
1293	2025-10-07	Implementation of A New, Mobile Diabetic Retinopathy Screening Model Incorporating Artificial Intelligence in Remote Western Australia 2025-Apr, The Australian journal of rural health DOI:10.1111/ajr.70031 PMID:40110918	研究论文	本文介绍并评估了在澳大利亚偏远西部地区实施的新型移动糖尿病视网膜病变筛查模式，该模式整合了人工智能技术	开发了结合人工智能的移动糖尿病视网膜病变筛查新模式，在偏远地区实现即时诊断，并将筛查率提高了11倍	样本量相对较小（78名患者），研究仅限于澳大利亚皮尔巴拉地区	评估人工智能辅助的移动糖尿病视网膜病变筛查模式在偏远地区的实施效果和患者接受度	澳大利亚皮尔巴拉地区的糖尿病患者	数字病理	糖尿病视网膜病变	视网膜成像，人工智能诊断	深度学习系统	视网膜图像	78名患者，其中56.4%为原住民或托雷斯海峡岛民	NA	NA	筛查人数，患者接受度，可转诊糖尿病视网膜病变比例，不可分级图像比例	集成人工智能诊断的自动化视网膜相机，移动筛查车（梅赛德斯Sprinter Van）
1294	2025-03-20	Effect of adaptive statistical iterative reconstruction-V algorithm and deep learning image reconstruction algorithm on image quality and emphysema quantification in COPD patients under ultra-low-dose conditions 2025-Apr-01, The British journal of radiology DOI:10.1093/bjr/tqae251 PMID:39862404	研究论文	本研究探讨了在超低剂量扫描条件下，不同重建算法（ASIR-V和DLIR）对慢性阻塞性肺疾病（COPD）患者图像质量和肺气肿定量的影响	首次在超低剂量CT扫描条件下比较了ASIR-V和DLIR算法对COPD患者图像质量和肺气肿定量的影响，并发现DLIR-M在图像质量和肺气肿定量方面表现最佳	样本量相对较小（62名COPD患者），且仅使用了商业计算机辅助诊断（CAD）软件进行分析	探讨不同重建算法在超低剂量CT扫描条件下对COPD患者图像质量和肺气肿定量的影响	62名COPD患者	数字病理	慢性阻塞性肺疾病（COPD）	CT扫描、计算机辅助诊断（CAD）	ASIR-V、DLIR	CT图像	62名COPD患者	NA	NA	NA	NA
1295	2025-10-07	Importance of neural network complexity for the automatic segmentation of individual thigh muscles in MRI images from patients with neuromuscular diseases 2025-Apr, Magma (New York, N.Y.) DOI:10.1007/s10334-024-01221-3 PMID:39798067	研究论文	本研究探讨了神经网络复杂度对神经肌肉疾病患者MRI图像中大腿肌肉自动分割的影响	首次系统研究神经网络复杂度降低对个体肌肉脂肪分数量化的影响	研究样本量相对有限（73名受试者），仅针对大腿肌肉区域	评估不同复杂度U-Net架构在神经肌肉疾病患者大腿肌肉分割和脂肪分数量化中的性能	神经肌肉疾病患者和健康受试者的大腿MRI图像	医学影像分析	神经肌肉疾病	MRI	U-Net	医学图像	1450张大腿图像，来自59名患者和14名健康受试者（共73人）	NA	U-Net, nnU-Net	Dice分数, 脂肪分数量化误差	GPU内存使用（2.37-12.8 GB），训练时间（14-167小时）
1296	2025-03-19	Towards precision agriculture: A dataset for early detection of corn leaf pests 2025-Apr, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2025.111394 PMID:40083639	研究论文	本文介绍了一个用于早期检测玉米叶害虫的数据集，旨在通过机器学习和深度学习模型提高精准农业和自动化害虫检测的水平	提供了一个包含多种玉米叶害虫图像的数据集，涵盖了不同生长阶段和田间环境下的图像，并包含了手动和算法分割的背景，增强了数据集的多样性和实用性	数据集主要基于智能手机拍摄的图像，可能存在图像质量不一致的问题，且背景污染可能影响模型的训练效果	开发机器学习和深度学习模型，用于早期检测玉米叶害虫，以支持精准农业和可持续农业实践	玉米叶害虫，特别是Spodoptera frugiperda（秋粘虫）、叶枯病和Zonocerus variegatus（杂色蝗虫）	计算机视觉	NA	机器学习和深度学习	NA	图像	数据集包含1308张未增强的健康叶片图像、11772张增强的健康叶片图像、848张感染叶片图像和7632张增强的感染叶片图像	NA	NA	NA	NA
1297	2025-10-07	Can deep learning classify cerebral ultrasound images for the detection of brain injury in very preterm infants? 2025-Apr, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-024-11028-4 PMID:39212671	研究论文	本研究开发了深度学习模型用于分类早产儿脑部超声图像，区分正常与异常情况，作为计算机辅助检测工具	首次将深度学习应用于早产儿脑部超声图像的自动分类，并采用预测不确定性过滤策略提升模型性能	模型在初始阶段性能仅达到中等水平，需要多种机器学习策略来提升性能	开发计算机辅助检测工具，为早产儿脑部超声扫描提供及时解读	极早产婴儿（胎龄220-306周）的脑部超声图像	计算机视觉	脑损伤	脑部超声成像	CNN	图像	538名婴儿的4180张脑部超声图像	NA	卷积神经网络	ROC AUC, PR AUC, 精确率, 召回率	NA
1298	2025-10-07	Kernel representation-based End-to-End network-enabled decoding strategy for precise and medical diagnosis 2025-Apr-05, Journal of hazardous materials IF:12.2Q1 DOI:10.1016/j.jhazmat.2025.137233 PMID:39823885	研究论文	提出一种基于核表示的端到端网络CellNet，用于精确检测密集目标并应用于医学诊断	使用形状感知径向基函数学习目标的核表示，提高密集目标计数精度	NA	开发精确检测密集目标的神经网络模型并应用于医学诊断	粘附聚苯乙烯微球、血清样本中的降钙素原、不规则粘附细胞	计算机视觉	NA	生物素-链霉亲和素生物传感方法、人工智能转码	神经网络	数字图像	NA	NA	CellNet	检测准确率, 检测限	NA
1299	2025-03-17	Spatiotemporal estimates of anthropogenic NOx emissions across China during 2015-2022 using a deep learning model 2025-Apr-05, Journal of hazardous materials IF:12.2Q1 DOI:10.1016/j.jhazmat.2025.137308 PMID:39847932	研究论文	本文开发了一种新的深度学习模型，用于模拟GEOS-Chem模型的逆过程，以改进2015-2019年期间的人为NOx排放强度估计，并预测2020-2022年的排放强度	使用深度学习模型模拟GEOS-Chem模型的逆过程，提高了NOx排放强度的估计精度	模型依赖于高分辨率NO浓度数据集，可能受数据质量和可用性的限制	改进人为NOx排放强度的估计，并预测未来几年的排放趋势	中国2015-2022年的人为NOx排放	机器学习	NA	深度学习	深度学习模型	高分辨率NO浓度数据	2015-2022年的NOx排放数据	NA	NA	NA	NA
1300	2025-10-07	Generalizable Magnetic Resonance Imaging-based Nasopharyngeal Carcinoma Delineation: Bridging Gaps Across Multiple Centers and Raters With Active Learning 2025-Apr-01, International journal of radiation oncology, biology, physics DOI:10.1016/j.ijrobp.2024.11.064 PMID:39557309	研究论文	开发了一种结合主动学习和源自由域适应的深度学习方法来分割鼻咽癌大体肿瘤体积，解决多中心和多名标注者场景下的分割模型部署问题	首次将主动学习与源自由域适应相结合用于医学图像分割，仅需少量标注样本即可实现跨中心和跨标注者的泛化性能	需要少量目标域标注数据进行适应，且在某些多中心数据集上性能与传统全监督方法相比无统计学差异	开发能够泛化到多中心和多名标注者环境的鼻咽癌肿瘤体积分割方法	鼻咽癌患者的磁共振成像扫描	医学图像分析	鼻咽癌	磁共振成像	深度学习	医学图像	1057例来自5家医院的鼻咽癌患者MRI扫描，外加170例由4名专家标注的独立数据集	NA	U-Net	Dice相似系数, 95% Hausdorff距离	NA