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
1621	2025-10-06	Development of deep learning quantization framework for remote sensing edge device to estimate inland water quality in South Korea 2025-Sep-01, Water research IF:11.4Q1 DOI:10.1016/j.watres.2025.123760 PMID:40367723	研究论文	开发用于韩国内陆水质评估的深度学习量化框架，实现边缘设备上的实时监测	结合神经架构搜索和帕累托优化开发轻量级CNN模型，并通过训练后量化和量化感知训练实现模型压缩	未明确说明模型在其他地区或不同水质指标上的泛化能力	开发适用于边缘设备的轻量化深度学习框架，实现实时水质监测	韩国内陆水体的总悬浮固体浓度	计算机视觉	NA	多光谱成像	CNN	多光谱图像	NA	NA	通过神经架构搜索优化的轻量级CNN	Nash-Sutcliffe效率系数	边缘设备
1622	2025-10-06	Morphotype-resolved characterization of microalgal communities in a nutrient recovery process with ARTiMiS flow imaging microscopy 2025-Sep-01, Water research IF:11.4Q1 DOI:10.1016/j.watres.2025.123801 PMID:40382876	研究论文	本研究利用流式成像显微镜技术对污水处理厂微藻群落进行形态类型解析，评估其对磷去除效率的影响	首次在工业规模污水处理厂中应用ARTiMiS流式成像显微镜实现近实时微藻群落表征，并建立形态类型与系统性能的关联	研究仅在美国威斯康星州一个污水处理厂进行，结果可能受地域和操作条件限制	优化微藻驱动的营养盐回收工艺性能，防止培养系统崩溃	污水处理厂微藻群落（Scenedesmus、Chlorella、Monoraphidium等）	环境生物技术	NA	流式成像显微镜（FlowCam、ARTiMiS）	CNN, DNN	显微图像	两年期连续监测数据	NA	卷积神经网络	准确率	NA
1623	2025-10-06	Multimodal MRI radiomics enhances epilepsy prediction in pediatric low-grade glioma patients 2025-Sep, Journal of neuro-oncology IF:3.2Q2 DOI:10.1007/s11060-025-05073-2 PMID:40402200	研究论文	开发基于多模态MRI影像组学的机器学习框架，用于预测儿童低级别胶质瘤患者的肿瘤相关癫痫	首次整合肿瘤和瘤周特征的多参数MRI影像组学方法，结合机器学习和深度学习技术进行癫痫预测	需要更多标准化术前评估数据来提升模型泛化能力	快速无创地术前评估儿童低级别胶质瘤患者的肿瘤相关癫痫	儿童低级别胶质瘤患者	医学影像分析	脑肿瘤，癫痫	多参数磁共振成像，影像组学	机器学习，深度学习	多序列MRI图像	NA	NA	NA	AUC，灵敏度，特异性	NA
1624	2025-10-06	Risk calculator for long-term survival prediction of spinal chordoma versus chondrosarcoma: a nationwide analysis 2025-Sep, Journal of neuro-oncology IF:3.2Q2 DOI:10.1007/s11060-025-05063-4 PMID:40295452	研究论文	本研究比较脊柱脊索瘤和软骨肉瘤的临床特征与长期生存结果，并开发基于机器学习的个体化生存预测模型	首次开发基于全国性数据库的脊柱脊索瘤与软骨肉瘤长期生存风险计算器，集成12种机器学习和深度学习模型	需要外部验证以增强模型的普适性和临床实用性	比较脊柱脊索瘤和软骨肉瘤的临床特征、治疗策略和长期结果，开发个体化生存预测模型	脊柱脊索瘤和软骨肉瘤患者	机器学习	骨肿瘤	机器学习, 深度学习	DeepSurv, Gradient Boosting, CatBoost, 集成模型	临床数据	3175例患者（脊索瘤1204例，软骨肉瘤1971例）	NA	集成模型	AUC, Brier Score, Concordance Index	NA
1625	2025-10-06	Accelerating 3D radial MPnRAGE using a self-supervised deep factor model 2025-Sep, Magnetic resonance in medicine IF:3.0Q2 DOI:10.1002/mrm.30549 PMID:40457622	研究论文	开发用于4D非笛卡尔MRI的自监督深度学习图像重建方法	提出深度因子模型(DFM)和单次学习(SSL)方法，无需预训练即可从k空间数据直接学习	未配备专用高端GPU阵列时神经网络训练计算需求较高	加速3D径向MPnRAGE成像并提高图像质量	多对比度MRI图像和定量T1估计	医学影像重建	NA	MPnRAGE采集，非笛卡尔MRI	深度因子模型(DFM)	k空间数据，3D多对比度图像	体模和体内实验	NA	深度因子模型	图像质量，定量T1估计的偏差和方差	专用高端GPU阵列
1626	2025-10-06	Saturation transfer MR fingerprinting for magnetization transfer contrast and chemical exchange saturation transfer quantification 2025-Sep, Magnetic resonance in medicine IF:3.0Q2 DOI:10.1002/mrm.30532 PMID:40228056	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的饱和转移MR指纹成像技术，用于快速准确量化组织参数	提出结合生物物理模型驱动的深度学习方法和Bloch-McConnell模拟器的饱和转移MR指纹成像框架	NA	开发能够同时量化水、磁化转移对比度、酰胺质子转移参数和B0场不均匀性的快速MR成像技术	数值模体和健康人脑组织	医学影像分析	NA	饱和转移MR指纹成像，磁共振成像	深度学习，神经网络	MR指纹信号，磁共振图像	数值模体和健康人脑数据，图像尺寸256×256×9×103	NA	NA	归一化均方根误差，均方根误差	NA
1627	2025-10-06	Quantitative susceptibility mapping in magnetically inhomogeneous tissues 2025-Sep, Magnetic resonance in medicine IF:3.0Q2 DOI:10.1002/mrm.30537 PMID:40312865	研究论文	本研究开发了一种名为DEEPOLE的深度学习定量磁化率成像方法，通过整合宏观非偶极拉莫尔频移来提高磁化率图的质量和准确性	首次将宏观非偶极拉莫尔频移整合到深度学习QSM框架中，突破了传统方法假设组织各向同性和均匀性的限制	方法验证主要基于合成数字脑模型和有限的人脑数据，需要进一步在更广泛的实际临床场景中验证	开发能够更准确估计生物组织磁化率的改进型定量磁化率成像方法	数字脑模型（含/不含微观结构效应）和活体人脑数据	医学影像分析	神经退行性疾病，脱髓鞘疾病	定量磁化率成像（QSM），磁共振成像	CNN	磁共振图像	NA	NA	深度卷积神经网络	磁化率估计准确性，伪影减少程度，解剖一致性	NA
1628	2025-10-06	Groupwise image registration with edge-based loss for low-SNR cardiac MRI 2025-Sep, Magnetic resonance in medicine IF:3.0Q2 DOI:10.1002/mrm.30486 PMID:40353517	研究论文	提出一种基于深度学习的低信噪比心脏MRI图像配准方法AiM-ED，通过边缘检测损失函数实现多图像联合配准和平均	提出联合处理多个源图像的快速深度学习方法，并利用预训练的噪声鲁棒边缘检测器定义训练损失	研究样本量相对有限（健康受试者24个切片，患者11个切片）	解决自由呼吸单次激发心脏图像的低信噪比问题，提高图像配准和平均质量	心脏MRI图像，包括合成LGE图像、健康受试者和患者的自由呼吸单次激发LGE图像	计算机视觉	心血管疾病	心脏MRI，单次激发成像，晚期钆增强(LGE)	深度学习	医学图像	健康受试者24个切片，患者11个切片（5+6），合成MRXCAT体模数据	NA	VoxelMorph	恢复信噪比，三个感知图像质量指标	NA
1629	2025-10-06	DRPM: An advanced predictive model for early diabetes detection and risk stratification 2025-Sep-09, Molecular therapy. Nucleic acids DOI:10.1016/j.omtn.2025.102576 PMID:40534992	研究论文	开发基于深度学习的糖尿病早期检测和风险分层预测模型	通过特征选择技术从36个变量中识别五个关键特征构建模型，并开发了用户友好的在线工具	NA	糖尿病早期诊断和风险预测	美国国家健康与营养调查(NHANES) 2011-2018年数据	机器学习	糖尿病	深度学习	深度学习模型	健康调查数据	NA	NA	NA	精确度	NA
1630	2025-06-18	A Hybrid Deep Learning-Based Approach for Visual Field Test Forecasting 2025 Sep-Oct, Ophthalmology science IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.xops.2025.100803 PMID:40520474	研究论文	本研究提出了一种混合深度学习框架，用于提高视野测试预测的灵活性和准确性	结合RNN和CNN，并引入深度变换器进行时空建模，提高了预测性能和鲁棒性	中晚期青光眼病例数据可靠性低仍是一个挑战	提高视野测试预测的准确性和灵活性	健康人群和青光眼患者	计算机视觉	青光眼	深度学习	RNN, CNN, Hybrid-VF-Net	图像	1750名受试者，包含19437次Humphrey视野测试	NA	NA	NA	NA
1631	2025-06-14	Predicting Imminent Conversion to Exudative Age-Related Macular Degeneration Using Multimodal Data and Ensemble Machine Learning 2025 Sep-Oct, Ophthalmology science IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.xops.2025.100785 PMID:40502295	研究论文	该研究开发并比较了经典机器学习和深度学习模型，用于预测6个月内即将发生的渗出性年龄相关性黄斑变性（eAMD）转化	结合OCT和临床数据，开发了集成机器学习模型来预测eAMD的即时转化，且深度学习模型表现优于传统机器学习模型	研究为回顾性队列研究，需前瞻性验证模型的有效性	开发预测即将发生eAMD转化的模型，以促进及时治疗	2013至2021年间在Wilmer眼科研究所就诊的eAMD患者	数字病理学	年龄相关性黄斑变性	光谱域OCT	ResNet-50, Random Forest, XGBoost, MLP	图像, 临床数据	2084名患者的33189个OCT体积	NA	NA	NA	NA
1632	2025-10-06	Deep learning algorithms to assist in imaging diagnosis in individuals with disc herniation or spondylolisthesis: A scoping review 2025-Sep, International journal of medical informatics IF:3.7Q2 DOI:10.1016/j.ijmedinf.2025.105933 PMID:40252304	综述	对深度学习算法在椎间盘突出或脊椎滑脱影像诊断中应用的范围综述	系统梳理了深度学习在两种常见脊柱疾病影像诊断中的应用现状和模型架构	数据集规模较小、缺乏外部验证、研究结果在不同人群中的泛化能力有限	回顾用于椎间盘突出和脊椎滑脱影像诊断的深度学习算法	腰椎影像数据（MRI和X射线）	医学影像分析	脊柱疾病	磁共振成像(MRI)、X射线成像	CNN	医学影像	18项符合条件的研究（9项椎间盘突出研究，9项脊椎滑脱研究）	NA	ResNet	准确率、敏感性	NA
1633	2025-06-13	Deep Learning-Driven Exophthalmometry through Facial Photographs in Thyroid Eye Disease 2025 Sep-Oct, Ophthalmology science IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.xops.2025.100791 PMID:40496215	research paper	开发并评估了一种基于深度学习的系统，用于通过面部照片测量甲状腺眼病（TED）患者的眼球突出	使用双流ResNet-18神经网络结合RGB图像和ZoeDepth算法生成的深度图进行眼球突出测量，提供了一种准确且易于获取的替代传统测量方法	系统检测显著眼球突出变化（≥2毫米）的准确率为74.6%，仍有提升空间	开发一种基于深度学习的辅助系统，用于甲状腺眼病患者的眼球突出测量	甲状腺眼病（TED）患者	digital pathology	thyroid eye disease	deep learning, ZoeDepth算法	dual-stream ResNet-18	facial images	1279名患者（1108名来自Severance Hospital，171名来自Seoul National University Bundang Hospital）	NA	NA	NA	NA
1634	2025-06-13	Effect of Faricimab versus Aflibercept on Hyperreflective Foci in Patients with Diabetic Macular Edema from the YOSEMITE/RHINE Trials 2025 Sep-Oct, Ophthalmology science IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.xops.2025.100798 PMID:40496217	研究论文	比较faricimab与aflibercept对糖尿病黄斑水肿患者高反射灶的影响	使用深度学习算法自动量化高反射灶，并比较两种药物在抑制疾病活动方面的效果	研究为事后分析，可能存在选择偏差	比较faricimab与aflibercept在治疗糖尿病黄斑水肿中的效果	糖尿病黄斑水肿患者	数字病理	糖尿病黄斑水肿	深度学习算法	NA	OCT体积扫描图像	1545名患者（faricimab Q8W组519人，faricimab T&E组524人，aflibercept组502人）	NA	NA	NA	NA
1635	2025-10-06	The informativeness of the gradient revisited 2025-Sep, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.neunet.2025.107517 PMID:40359739	研究论文	本文重新探讨了梯度信息量的理论边界及其在深度学习中的实际影响	提出了一个衡量梯度信息量的通用方差边界，该边界与目标函数类的成对独立性和输入分布的碰撞熵相关	理论分析可能无法完全覆盖所有实际深度学习场景的复杂性	深入理解基于梯度的深度学习方法的理论局限性	梯度信息量、目标函数类、输入分布	机器学习	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	方差边界	NA
1636	2025-10-06	Pruning the ensemble of convolutional neural networks using second-order cone programming 2025-Sep, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.neunet.2025.107544 PMID:40367720	研究论文	提出一种基于二阶锥规划的卷积神经网络集成剪枝方法	使用稀疏二阶锥优化模型同时最大化集成模型的准确性和多样性	仅在CIFAR-10、CIFAR-100和MNIST数据集上进行了测试	解决深度学习模型集成中的计算复杂度问题	包含不同深度和层数的卷积神经网络集成	机器学习	NA	集成剪枝	CNN	图像	CIFAR-10、CIFAR-100和MNIST数据集	NA	具有不同深度和层数的CNN	准确性	NA
1637	2025-10-06	SurvGraph: A hybrid-graph attention network for survival prediction using whole slide pathological images in gastric cancer 2025-Sep, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.neunet.2025.107607 PMID:40375420	研究论文	提出一种基于混合图注意力网络的SurvGraph模型，用于胃癌患者全切片病理图像的生存预测	采用混合图构建方法整合多种特征类型，并利用多头注意力图网络进行生存预测	NA	开发基于全切片病理图像的胃癌患者生存预测模型	胃癌患者	数字病理学	胃癌	全切片病理图像分析	图神经网络,多头注意力网络	病理图像	708名胃癌患者，来自三个独立队列	NA	混合图注意力网络	一致性指数(C-index)	NA
1638	2025-10-06	Enhancing the transferability of adversarial attacks via Scale Enriching 2025-Sep, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.neunet.2025.107549 PMID:40378598	研究论文	提出一种通过尺度丰富方法增强对抗样本在黑盒攻击中可迁移性的技术	通过特定范围内的输入尺度缩放来丰富代理模型的注意力区域，提高不同模型间的可迁移性，且不引入额外噪声	未明确说明在极端尺度变化或非图像数据上的适用性	提升对抗攻击在黑盒设置下的可迁移性	深度神经网络模型	计算机视觉	NA	对抗攻击	深度神经网络	图像	ImageNet数据集	NA	NA	成功率	NA
1639	2025-06-11	S2LIC: Learned image compression with the SwinV2 block, Adaptive Channel-wise and Global-inter attention Context 2025-Sep, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.neunet.2025.107590 PMID:40398182	research paper	提出了一种基于SwinV2块、自适应通道和全局交互注意力上下文的图像压缩方法S2LIC	设计了自适应通道和全局交互注意力上下文(ACGC)熵模型，实现了切片间和切片内的双特征聚合，并引入残差SwinV2 Transformer模型捕获全局特征信息	未明确提及具体限制	提高图像压缩的率失真性能和编解码速度	图像数据	computer vision	NA	深度学习	SwinV2 Transformer, ACGC	image	三个不同数据集（Kodak、Tecnick和CLIC Pro）	NA	NA	NA	NA
1640	2025-06-11	Emergence of human-like attention and distinct head clusters in self-supervised vision transformers: A comparative eye-tracking study 2025-Sep, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.neunet.2025.107595 PMID:40424761	研究论文	本研究探讨了自监督视觉变换器（ViTs）在模拟人类注视行为方面的表现，发现其自注意力机制能够形成与人类注视行为高度一致的结构化注意力模式	首次展示了自监督DINO训练的ViTs能够自发形成与人类注视行为相似的注意力模式，并识别出三种不同的注意力头集群	研究仅基于视频数据，未探讨其他视觉刺激下的表现	探索自监督视觉变换器是否能够模拟人类视觉注意力机制	自监督DINO训练的视觉变换器（ViTs）	计算机视觉	NA	自监督学习（DINO）	ViT (Vision Transformer)	视频	NA	NA	NA	NA	NA