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
1481	2025-10-06	Real-time respiratory motion forecasting with online learning of recurrent neural networks for accurate targeting in externally guided radiotherapy 2025-Sep, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2025.108828 PMID:40499344	研究论文	本研究评估了三种资源高效的在线学习算法在放疗中准确预测呼吸运动的能力	提出了SnAp-1和DNI的高效实现方法，并比较了多种在线学习算法在呼吸运动预测中的性能	研究使用健康受试者的外部标记数据，样本数量有限（9个时间序列），且序列时长较短（73-320秒）	开发资源高效的在线学习算法来准确预测放疗中的呼吸运动，以解决治疗系统延迟问题	健康受试者胸部三个外部标记的三维位置时间序列数据	机器学习	肺癌	红外相机跟踪，呼吸运动监测	RNN	时间序列数据	9个时间序列，每个序列包含73-320秒的数据	NA	UORO, SnAp-1, DNI, RTRL	归一化均方根误差(nRMSE), 推理时间	Intel Core i7-13700 CPU
1482	2025-10-06	Automated phenotypic analysis and classification of drug-treated cardiomyocytes via synergized time-lapse holographic imaging and deep learning 2025-Sep, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2025.108890 PMID:40505199	研究论文	通过结合延时全息成像和深度学习技术，实现药物处理心肌细胞的自动化表型分析和分类	开发了集成全息图像追踪和深度学习的平台，首次在单细胞水平实现心肌细胞收缩运动的精确跟踪和基于运动波形的自动分类	仅测试了三种药物，样本范围有限，需要进一步验证更多药物类型	预测心血管药物风险，研究药物浓度对单个心肌细胞收缩动力学的影响	人诱导多能干细胞衍生的心肌细胞	计算机视觉, 数字病理学	心血管疾病	延时全息成像, 光学流方法	深度学习, 迁移学习, 机器学习	全息图像序列, 运动波形数据	单个心肌细胞水平的药物处理细胞群体	NA	全卷积网络	分类准确率	NA
1483	2025-10-06	Predicting clinical prognosis in gastric cancer using deep learning-based analysis of tissue pathomics images 2025-Sep, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2025.108895 PMID:40513510	研究论文	本研究开发了一种基于机器学习的病理组学模型，用于预测胃癌患者术后总生存期	结合病理组学特征与临床参数构建综合预测模型，并通过生物信息学分析揭示模型与肿瘤免疫状态和NRP1表达的关联	回顾性研究设计，样本量相对有限（160例患者）	评估机器学习病理组学模型在预测胃癌患者术后预后中的价值	160例接受根治性手术的胃癌患者	数字病理	胃癌	病理图像分析，生物信息学分析	GBM，机器学习方法	组织病理图像，临床数据	160例胃癌患者，使用TCGA和GEO数据库进行验证	NA	基于GBM的病理组学模型	AUC，1年、3年、5年生存预测准确率	NA
1484	2025-10-06	SmartAlert: Machine learning-based patient-ventilator asynchrony detection system in intensive care units 2025-Sep, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2025.108927 PMID:40582190	研究论文	开发并验证基于机器学习的实时患者-呼吸机异步检测系统SmartAlert，可直接从呼吸机屏幕数据检测和分类异步事件	首个完全在线实时系统，直接从呼吸机屏幕视频提取压力流量波形，使用深度学习分类异步事件并分配警报级别	系统在临床试验中减少警报疲劳、优化呼吸机设置和改善患者预后的潜力仍有待验证	开发实时检测和分类患者-呼吸机异步的系统，并向临床医生发出警报	ICU患者呼吸机屏幕记录	机器学习	呼吸系统疾病	视频记录分析，时间序列数据处理	深度神经网络	视频，时间序列数据	381,280个双呼吸单元	NA	深度神经网络	准确率，灵敏度，特异性，AUC-ROC	NA
1485	2025-10-06	AI as teacher: effectiveness of an AI-based training module to improve trainee pediatric fracture detection 2025-Sep, Skeletal radiology IF:1.9Q3 DOI:10.1007/s00256-025-04927-0 PMID:40227327	研究论文	评估基于AI的无监督训练模块在提高儿科骨折检测能力方面的教育效果	首次将开源深度学习骨折检测算法作为教学工具，通过自动生成标注病例实现可扩展的教学方法	医学生组未显示显著改善，可能由于任务背景知识不足；样本量相对有限	评估AI辅助训练模块对儿科骨折检测准确性的提升效果	儿科上肢放射影像和受训医生（医学生和放射科住院医师）	数字病理	儿科骨折	放射影像分析	深度学习	放射影像	240例儿科上肢放射检查，8名参与者（4名医学生和4名PGY-2放射科住院医师）	开源深度学习算法（www.childfx.com）	NA	准确率，卡方检验	NA
1486	2025-10-06	A dataset of microscopic spirometra mansoni for medical image segmentation 2025-Sep, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110661 PMID:40578156	研究论文	本文提出了一个专门用于曼氏裂头绦虫显微图像分割的数据集，用于训练和验证语义分割卷积神经网络	创建了首个专门针对曼氏裂头绦虫显微图像分割的公开数据集，包含专家标注的分割掩码和定量分析	数据集规模相对有限（1420张图像），仅包含确诊感染病例的样本	解决计算寄生虫学研究中曼氏裂头绦虫识别训练数据短缺的问题	曼氏裂头绦虫成虫及其虫卵的显微图像	计算机视觉	寄生虫感染	光学显微镜成像	CNN	图像	1420张显微图像，来自确诊感染病例的粪便悬浮液	NA	语义分割CNN	分割性能基准指标	NA
1487	2025-10-06	Mindset matters: exploring the link between mindsets, learning intentions, and performance in biomedical science students 2025-Sep-01, Advances in physiology education IF:1.7Q4 DOI:10.1152/advan.00012.2025 PMID:40516929	研究论文	本研究探讨了生物医学科学学生的心态、学习意图与学业表现之间的关系	首次通过混合研究方法探索了学生心态与学习意图之间的未被研究的关系	样本仅限于二年级生物医学科学学生，可能无法推广到其他学科或年级	研究心态、学习意图与学业表现之间的关系	生物医学科学专业学生	教育心理学	NA	混合研究方法，归纳和演绎主题分析	NA	定性数据和定量数据	256名二年级生物医学科学学生	NA	NA	学业表现评分，主题响应频率	NA
1488	2025-10-06	Kernelized weighted local information based picture fuzzy clustering with multivariate coefficient of variation and modified total Bregman divergence measure for brain MRI image segmentation 2025-Sep, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110458 PMID:40527240	研究论文	提出一种基于核化加权局部信息的图像模糊聚类方法，用于脑部MRI图像分割	首次将多元变异系数理论应用于局部图像模糊信息度量，并结合改进的总Bregman散度度量，增强了噪声环境下的分割鲁棒性	NA	开发一种能够有效处理噪声图像分割的聚类方法	脑部MRI图像和CT图像	计算机视觉	脑部疾病	MRI成像，CT成像	模糊聚类	医学图像	合成图像（高斯噪声、椒盐噪声、混合噪声）、Brainweb、IBSR、MRBrainS18 MRI数据集、CT图像模板	NA	NA	Dice系数，模糊性能指数，改进分区熵，平均体积差异，XB指数	NA
1489	2025-10-06	Learning hemodynamic scalar fields on coronary artery meshes: A benchmark of geometric deep learning models 2025-Sep, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110477 PMID:40532501	研究论文	本文对六种几何深度学习模型在冠状动脉网格上预测虚拟血流储备分数场进行了全面实证分析	首次系统比较不同几何深度学习后端在预测冠状动脉血流动力学标量场方面的性能，并确定基于Transformer的架构在复杂拓扑数据中的优势	研究主要基于合成数据和有限的患者特定数据，需要在更大规模的真实临床数据上进行验证	开发计算流体动力学模拟的有效替代方法，用于预测冠状动脉血流动力学参数	冠状动脉几何网格和相关的血流动力学标量场	几何深度学习	冠状动脉疾病	计算流体动力学，几何深度学习	几何深度学习模型	三维网格数据	1,500个左冠状动脉合成分叉和427个患者特定CFD模拟	NA	Transformer, 多种几何深度学习后端	平均每点误差，狭窄病变中vFFR预测准确性	NA
1490	2025-10-06	Patch-type wearable electrocardiography and impedance pneumography for sleep staging: A multi-modal deep learning approach 2025-Sep, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110452 PMID:40532503	研究论文	本研究评估贴片式可穿戴设备使用单导联心电图和阻抗呼吸图进行多阶段睡眠分期的可行性	提出结合心电图和阻抗呼吸图的多模态深度学习睡眠分期方法，并采用特征降维技术显著提升计算效率	样本量相对有限（92名患者），未与其他可穿戴设备进行广泛比较	开发基于可穿戴设备的自动睡眠分期系统	睡眠分期和睡眠质量监测	机器学习	睡眠障碍	单导联心电图，阻抗呼吸图，运动传感器	RCNN	生理信号数据	92名患者	NA	RCNN	准确率，AUROC，F1-score	NA
1491	2025-10-06	Expert-level differentiation of incomplete Kawasaki disease and pneumonia from echocardiography via multiple large receptive attention mechanisms 2025-Sep, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110478 PMID:40541073	研究论文	开发基于多尺度注意力机制的深度学习模型，通过超声心动图实现不完全川崎病与肺炎的专家级鉴别诊断	提出两种新型深度学习架构MRANet和MLRANet，首次将多尺度感受野注意力机制应用于川崎病冠状动脉异常的自动检测	样本量相对有限（203个超声心动图数据集），需要在更大规模数据集中验证模型泛化能力	开发能够实现专家级性能的算法，辅助不完全川崎病的早期诊断	不完全川崎病和肺炎患者的超声心动图数据	计算机视觉	川崎病	超声心动图	深度学习	医学图像	203个超声心动图数据集	NA	MRANet, MLRANet	灵敏度, 特异度, 诊断准确率	NA
1492	2025-10-06	Generative deep-learning-model based contrast enhancement for digital subtraction angiography using a text-conditioned image-to-image model 2025-Sep, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110598 PMID:40543272	研究论文	本研究开发了一种基于生成式深度学习模型的数字减影血管造影对比度增强技术	首次将文本条件图像到图像模型应用于DSA对比度增强，结合ControlNet减少幻觉和LoRA进行模型微调	信噪比下降表明噪声增加，需要进一步改进伪影抑制和临床验证	开发深度学习模型增强DSA图像对比度，特别适用于慢性肾病患者减少造影剂使用	数字减影血管造影图像	计算机视觉	慢性肾病	数字减影血管造影	生成式深度学习模型	医学图像	1207个DSA序列	Stable Diffusion, ControlNet	文本条件图像到图像模型	RMS对比度, Michelson对比度, 信噪比, 熵	NA
1493	2025-10-06	Spindle Autoencoder-CNN hybrid model for cardiac arrhythmia classification 2025-Sep, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110593 PMID:40543278	研究论文	提出一种结合改进纺锤形自编码器和卷积神经网络的深度学习框架，用于心电信号心律失常分类	使用改进的纺锤形自编码器提取心电信号复杂特征，与传统自编码器相比具有更深且对称的隐藏层结构	仅在MIT-BIH心律失常数据库上进行验证，未提及在其他数据集上的泛化能力	开发自动心律失常检测系统以提高诊断效率	心电信号中的正常和异常心跳	机器学习	心血管疾病	心电信号分析	自编码器, CNN	心电信号	MIT-BIH心律失常数据库中的心跳记录	NA	改进纺锤形自编码器, 卷积神经网络	准确率	NA
1494	2025-10-06	PMFF-Net: A deep learning-based image classification model for UIP, NSIP, and OP 2025-Sep, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110618 PMID:40543280	研究论文	开发基于深度学习的PMFF-Net模型用于分类间质性肺病的三种常见类型和正常影像	提出并行多尺度特征融合网络(PMFF-Net)用于间质性肺病影像分类，并与不同级别医院和资历的医生进行诊断效能对比	样本量相对较小（130例患者），仅来自昆明四家三甲医院，缺乏外部验证	开发深度学习分类模型辅助医生诊断间质性肺病，提高诊断准确性	间质性肺病患者的HRCT影像，包括UIP、NSIP、OP三种类型及正常对照	计算机视觉	间质性肺病	高分辨率计算机断层扫描(HRCT)	CNN	医学影像	130例患者HRCT扫描+50例正常对照	Python	PMFF-Net（并行多尺度特征融合网络）	准确率,精确率,召回率,F1分数	NA
1495	2025-10-06	BioTransX: A novel bi-former based hybrid model with bi-level routing attention for brain tumor classification with explainable insights 2025-Sep, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110515 PMID:40543279	研究论文	提出一种基于双形式编码器和双级路由注意力的混合模型BioTransX，用于脑肿瘤分类并提供可解释性分析	结合双形式编码器机制（基于动态稀疏注意力的Transformer）与集成卷积网络，集成Grad-CAM和梯度注意力展开技术增强模型可解释性	仅在特定数据集上验证，未在更广泛的临床环境中测试	开发高精度、可解释的脑肿瘤自动检测系统	脑肿瘤MRI图像	计算机视觉	脑肿瘤	对比度受限自适应直方图均衡化(CLAHE)	Transformer, CNN	医学图像(MRI)	Kaggle MRI数据集、BraTS数据集、Figshare数据集	NA	Bi-former, 集成卷积网络	准确率, F1分数	资源受限的临床基础设施
1496	2025-10-06	SE-ATT-YOLO- A deep learning driven ultrasound based respiratory motion compensation system for precision radiotherapy 2025-Sep, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110638 PMID:40544802	研究论文	开发了一种基于超声和深度学习的呼吸运动补偿系统，用于精准放射治疗	在YOLOv8n基础上引入压缩激励块进行通道重校准和增强注意力机制，提出SE-ATT-YOLO模型	NA	减轻放射治疗中呼吸运动引起的肿瘤位移影响	人体膈肌超声运动	计算机视觉	肿瘤	超声成像	CNN, YOLO	超声图像	NA	NA	YOLOv8n, SE-ATT-YOLO	mAP, RMSE, FPS	NA
1497	2025-10-06	Ensemble-based Convolutional Neural Networks for brain tumor classification in MRI: Enhancing accuracy and interpretability using explainable AI 2025-Sep, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110555 PMID:40554976	研究论文	提出一种基于集成卷积神经网络和可解释AI的脑肿瘤MRI分类方法	结合多种预训练CNN架构的集成学习策略，并集成Grad-CAM++和Integrated Gradients等可解释性技术增强临床可信度	未提及具体的数据集规模和外部验证结果	提高脑肿瘤MRI分类的准确性和可解释性	脑肿瘤MRI图像，包括胶质瘤、脑膜瘤、垂体腺瘤和良性病例	计算机视觉	脑肿瘤	MRI	CNN	图像	NA	NA	VGG16, DenseNet121, Inception-ResNet-v2	准确率	NA
1498	2025-10-06	Towards a comprehensive characterization of arteries and veins in retinal imaging 2025-Sep, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110516 PMID:40554981	研究论文	提出一种新颖的集成方法，通过多阶段流程准确重建视网膜血管路径并提取血管级特征	首次将血管分割、路径重建和特征提取集成到统一框架中，超越传统仅关注血管分割的方法	未明确说明方法在复杂病理情况下的泛化能力	开发能够全面表征视网膜动静脉的计算机辅助诊断方法	视网膜眼底图像中的动脉和静脉血管	计算机视觉	糖尿病、高血压相关眼病	视网膜眼底成像	深度语义分割网络, 循环神经网络	视网膜图像	NA	NA	NA	定性评估, 定量评估	NA
1499	2025-10-06	SER inspired deep learning approach to detect cardiac arrhythmias in electrocardiogram signals using Temporal Convolutional Network and graph neural network 2025-Sep, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110536 PMID:40580615	研究论文	提出一种结合时序卷积网络和图卷积网络的深度学习方法来检测心电信号中的心律失常	将心电信号构建为周期图，利用图信号处理增强数据表示，结合TCN和GCN提高分类精度	未提及具体的研究局限性	开发稳健的心律失常自动检测方法	心电信号和心律失常分类	机器学习	心血管疾病	心电信号分析	TCN, GCN	心电信号	使用Chapman和Shaoxing 12导联心电数据库	NA	时序卷积网络, 图卷积网络	准确率	NA
1500	2025-10-06	A comprehensive hybrid model: Combining bioinspired optimization and deep learning for Alzheimer's disease identification 2025-Sep, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110654 PMID:40580613	研究论文	提出一种结合生物启发优化和深度学习的混合模型，用于阿尔茨海默病的脑区分割和分类识别	首次将灰狼优化(GWO)和哈里斯鹰优化(HHO)相结合用于脑区分割，并与深度学习分类模型集成	NA	开发新的混合技术用于阿尔茨海默病识别，满足临床发现主要生物标志物的目标	阿尔茨海默病患者和正常对照组的脑部数据	医学影像分析	阿尔茨海默病	脑影像分割和分类	深度学习	脑部影像数据	NA	NA	NA	准确率	NA