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
3061	2025-04-03	Intraoperative margin assessment for basal cell carcinoma with deep learning and histologic tumor mapping to surgical site 2024-Jan-03, NPJ precision oncology IF:6.8Q1 DOI:10.1038/s41698-023-00477-7 PMID:38172524	研究论文	开发了一种基于深度学习的术中边缘评估平台，用于基底细胞癌的快速和完整切除	利用人工智能平台自动化肿瘤定位和边缘评估，显著减少组织预处理和组织学评估时间	未提及样本量或具体技术细节，可能限制了结果的广泛适用性	提高基底细胞癌术中边缘评估的效率和准确性	基底细胞癌的手术标本	数字病理	基底细胞癌	深度学习	NA	组织图像	NA
3062	2025-04-03	Classification of Alzheimer disease using DenseNet-201 based on deep transfer learning technique 2024, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0304995 PMID:39240975	research paper	使用基于DenseNet-201的深度迁移学习技术对阿尔茨海默病进行分类	提出了一种基于DenseNet-201的迁移学习方法，用于诊断阿尔茨海默病的不同阶段，并实现了高分类准确率	未提及数据集的具体来源和样本多样性，可能影响模型的泛化能力	通过深度学习技术提高阿尔茨海默病的早期诊断准确率	阿尔茨海默病患者的不同阶段（非痴呆、中度痴呆、轻度痴呆、极轻度痴呆、重度痴呆）	digital pathology	geriatric disease	MRI	DenseNet-201	image	NA
3063	2025-04-03	Multi feature fusion network for schizophrenia classification and abnormal brain network recognition 2024-01, Brain research bulletin IF:3.5Q2 DOI:10.1016/j.brainresbull.2023.110848 PMID:38104673	research paper	提出了一种多特征融合网络（MFFN）用于精神分裂症分类和异常脑网络识别	利用功能网络连接（FNC）和时间序列（TC）的多特征互补信息，结合DNN和C-RNN骨干网络学习特征图，并应用Deep SHAP获取最具判别性的脑网络	研究仅基于两个公开数据集，样本量和多样性可能有限	开发一种有效的方法来区分精神分裂症患者和健康对照组，并识别异常脑网络	精神分裂症患者和健康对照组的脑功能网络数据	machine learning	精神分裂症	独立成分分析（ICA），Deep SHAP	DNN, C-RNN	功能磁共振成像（fMRI）数据	两个公开数据集（具体样本量未提及）
3064	2025-04-03	Discriminative analysis of schizophrenia patients using an integrated model combining 3D CNN with 2D CNN: A multimodal MR image and connectomics analysis 2024-01, Brain research bulletin IF:3.5Q2 DOI:10.1016/j.brainresbull.2023.110846 PMID:38104672	research paper	该研究提出了一种结合3D CNN和2D CNN的集成模型，用于通过多模态MRI数据对精神分裂症患者进行分类	首次将3D CNN与2D CNN结合用于精神分裂症患者的分类，并引入了SE-blocks和SVM分类器以提高性能	样本量相对较小（140名患者和205名正常对照），且仅使用了两种MRI模态数据	提高精神分裂症患者的分类性能，探索其在精神疾病临床诊断中的潜力	精神分裂症患者和正常对照	digital pathology	schizophrenia	structural MRI (sMRI), resting-state functional MRI (rs-fMRI)	3D CNN, 2D CNN, SVM	MRI图像（3D和2D矩阵）	140名精神分裂症患者和205名正常对照
3065	2024-08-07	Correlating Deep Learning-Based Automated Reference Kidney Histomorphometry with Patient Demographics and Creatinine 2023-12-01, Kidney360 IF:3.2Q1 DOI:10.34067/KID.0000000000000299 PMID:37966063	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
3066	2025-04-03	Deep learning approximation of attenuation maps for myocardial perfusion SPECT with an IQ ⋅ ⋅ SPECT collimator 2023-08-28, EJNMMI physics IF:3.0Q2 DOI:10.1186/s40658-023-00568-1 PMID:37639082	研究论文	本研究探讨了使用深度学习从非衰减校正的SPECT重建中近似衰减图的可行性	首次展示了在配备IQ SPECT准直器的SPECT扫描仪上使用深度学习近似衰减图的方法	研究仅基于150项回顾性研究，样本量相对较小	开发一种无需CT图像即可进行SPECT心肌灌注成像衰减校正的方法	心肌灌注SPECT成像	数字病理学	心血管疾病	SPECT成像	U-Net与条件生成对抗网络框架	医学影像	150项回顾性研究
3067	2025-04-03	Integrative dissection of gene regulatory elements at base resolution 2023-Jun-14, Cell genomics IF:11.1Q1 DOI:10.1016/j.xgen.2023.100318 PMID:37388913	研究论文	结合表观遗传扰动、碱基编辑和深度学习技术，解析CD69基因调控元件的功能序列	首次在天然染色质环境中系统解析调控元件的功能序列，并发现GATA3与BHLHE40的相互作用在T细胞快速转录反应中的普遍作用	研究仅聚焦于Jurkat T细胞中的CD69基因座，未验证其他细胞类型或基因	解析基因调控元件的功能序列基础	CD69基因座的调控元件	基因组学	NA	表观遗传扰动、碱基编辑、深度学习	深度学习	基因组序列数据	Jurkat T细胞系
3068	2025-04-03	Quantitative imaging of apoptosis following oncolytic virotherapy by magnetic resonance fingerprinting aided by deep learning 2022-05, Nature biomedical engineering IF:26.8Q1 DOI:10.1038/s41551-021-00809-7 PMID:34764440	研究论文	通过深度学习辅助的磁共振指纹图谱定量成像技术，检测溶瘤病毒治疗后的细胞凋亡	利用深度学习辅助的CEST-MRF技术，无需外源性对比剂即可快速检测肿瘤内pH值和蛋白质、脂质浓度	研究仅在多形性胶质母细胞瘤小鼠模型和一名健康志愿者中进行，样本量有限	开发一种非侵入性成像方法，用于检测溶瘤病毒治疗后的宿主反应	多形性胶质母细胞瘤小鼠模型和一名健康志愿者	数字病理学	多形性胶质母细胞瘤	化学交换饱和转移磁共振指纹图谱（CEST-MRF）	深度神经网络	磁共振成像数据	多形性胶质母细胞瘤小鼠模型和一名健康志愿者
3069	2025-04-02	A damage identification method for aviation structure integrating Lamb wave and deep learning with multi-dimensional feature fusion 2025-Jul, Ultrasonics IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.ultras.2025.107623 PMID:40058116	研究论文	提出了一种结合Lamb波和多维特征融合深度学习的航空结构损伤识别方法	该方法首次将Lamb波信号的一维和二维处理与多维特征融合深度学习模型相结合，提升了损伤信息的时空表征能力，并尝试了跨几何传感器阵列的迁移研究	未明确说明方法在更复杂损伤场景下的适用性以及实际工程应用中的计算成本	解决航空结构健康监测中复杂传感信号的多维损伤信息提取和有效利用问题	航空器切割截面的结构损伤	结构健康监测	NA	Lamb波信号处理、Gramian角场(GAF)转换	包含1D分支网络(Inception-v1+BiLSTM)和2D分支网络(连续卷积+BiLSTM)的融合深度学习模型	一维时间序列信号、二维图像数据	未明确说明具体样本数量，但提到使用真实飞机切割截面的传感信号
3070	2025-04-02	Feature compensation and network reconstruction imaging with high-order helical modes in cylindrical waveguides 2025-Jul, Ultrasonics IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.ultras.2025.107631 PMID:40101471	研究论文	提出了一种基于特征补偿和网络重建的逐步反演方法，结合高阶螺旋导波技术，用于管道缺陷的高分辨率成像	结合深度学习的高阶螺旋导波技术，扩展成像视野并实现管道缺陷的高分辨率成像	在有限视角条件下准确反演弱特征缺陷仍具挑战性	提高管道缺陷检测的准确性和分辨率	管道缺陷	无损检测	NA	高阶螺旋导波技术、深度学习	深度学习模型	超声波信号	50个随机选择的缺陷样本
3071	2025-04-02	Development and validation of a deep learning algorithm for the classification of the level of surgical difficulty in impacted mandibular third molar surgery 2025-May, International journal of oral and maxillofacial surgery IF:2.2Q2 DOI:10.1016/j.ijom.2024.11.008 PMID:39632213	研究论文	开发并验证了一种用于分类下颌第三磨牙手术难度水平的深度学习算法	使用YOLOv5模型首次实现了对下颌第三磨牙手术难度水平的自动分类	样本量相对较小，仅包含1730张全景X光片	开发一种能自动分类下颌第三磨牙手术难度的算法	下颌第三磨牙	计算机视觉	口腔疾病	深度学习	CNN, YOLOv5	图像	1730张全景X光片（1300训练，430测试）
3072	2025-04-02	Seafloor debris detection using underwater images and deep learning-driven image restoration: A case study from Koh Tao, Thailand 2025-May, Marine pollution bulletin IF:5.3Q1 DOI:10.1016/j.marpolbul.2025.117710 PMID:39978130	研究论文	本研究提出了一种结合超分辨率重建技术和优化的YOLOv8目标检测模型的新方法，用于海底垃圾检测	创新点包括使用超分辨率重建技术提升水下图像质量，以及优化YOLOv8模型进行海底垃圾检测	研究仅基于泰国涛岛的案例，可能无法完全代表其他海域的情况	开发一种成本效益高的海底垃圾检测和监测方法	海底垃圾	计算机视觉	NA	超分辨率重建技术(SRR), YOLOv8	YOLOv8, RDN	图像	NA
3073	2025-04-02	Automatic pre-screening of outdoor airborne microplastics in micrographs using deep learning 2025-May-01, Environmental pollution (Barking, Essex : 1987) DOI:10.1016/j.envpol.2025.125993 PMID:40090454	research paper	该论文提出了一种使用深度学习自动预筛选室外空气中微塑料的新方法	创新点包括在U-Net分割框架中直接集成分类功能，以及使用增强型U-Net模型（Attention U-Net和Dynamic RU-NEXT）和Mask R-CNN模型处理低分辨率显微图像	NA	提高室外空气中微塑料的识别和分类效率	室外空气中的微塑料（AMPs）	computer vision	NA	深度学习	U-Net, Attention U-Net, Dynamic RU-NEXT, Mask R-CNN	图像	NA
3074	2025-04-02	Enhancing synchrotron radiation micro-CT images using deep learning: an application of Noise2Inverse on bone imaging 2025-May-01, Journal of synchrotron radiation IF:2.4Q3 DOI:10.1107/S1600577525001833 PMID:40167487	研究论文	该研究应用深度学习技术Noise2Inverse来增强同步辐射显微CT图像，以改善骨成像中的噪声问题	使用自监督深度学习方法Noise2Inverse处理低剂量SRµCT图像，解决了传统阈值分割技术无法应用的噪声问题	数据采集过程中的测试设置噪声是影响Noise2Inverse可行性的主要因素，且四分之一和六分之一剂量网络结果中骨微结构特征出现失真	研究目的是通过减少低剂量SRµCT图像中的噪声，以保护骨的机械性能免受辐射损伤	研究对象是骨微结构及其机械性能	计算机视觉	NA	同步辐射显微CT（SRµCT）	CNN	图像	模拟剂量数据集（全剂量、半剂量、三分之一剂量、四分之一剂量和六分之一剂量）
3075	2025-04-02	Automated Cerebrovascular Segmentation and Visualization of Intracranial Time-of-Flight Magnetic Resonance Angiography Based on Deep Learning 2025-Apr, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-024-01215-6 PMID:39133457	research paper	该研究提出了一种基于深度学习的自动化脑血管分割和可视化方法，用于颅内飞行时间磁共振血管成像（TOF-MRA）	提出了一种优于现有两种深度学习方法的新型CNN模型，其可视化效果被评估为与放射科医生手动重建的外观相似	研究未提及模型在更广泛或多样化数据集上的表现，可能限制了其普适性	评估深度学习血管分割技术在TOF-MRA中自动获取颅内动脉的图像质量	颅内动脉的TOF-MRA扫描图像	digital pathology	cardiovascular disease	TOF-MRA	CNN	image	394例TOF-MRA扫描（包括脑血管健康、动脉瘤或狭窄病例）
3076	2025-04-02	Chemically Engineered Peptide Efficiently Blocks Malaria Parasite Entry into Red Blood Cells 2025-Apr-01, Biochemistry IF:2.9Q3 DOI:10.1021/acs.biochem.4c00465 PMID:40062812	研究论文	通过化学肽工程技术设计出一种能高效抑制疟原虫侵入红细胞的环肽	通过残基插入、骨架环化和引入额外二硫键等化学肽工程技术，设计出亲和力比天然配体高20倍的环肽	研究主要基于体外实验，尚未进行体内验证	开发能阻断疟原虫侵入红细胞的肽类抑制剂	疟原虫侵入红细胞的过程及其相关蛋白相互作用	生物医学工程	疟疾	化学肽工程、表面等离子共振技术、深度学习结构预测	ColabFold-AlphaFold2	蛋白质结构数据	NA
3077	2025-04-02	Reduction of Acquisition Time in Fourier Transform Infrared Spectral Imaging by Deep Learning for Clinical Applications 2025-Apr-01, Analytical chemistry IF:6.7Q1 DOI:10.1021/acs.analchem.4c06317 PMID:40095897	研究论文	利用深度学习技术减少傅里叶变换红外光谱成像的采集时间，以应用于临床	首次将深度学习技术应用于傅里叶变换红外光谱成像，显著减少采集时间同时保持高质量数据	研究仅针对肾移植受者的福尔马林固定石蜡包埋组织切片，未验证其他类型样本的适用性	解决红外光谱成像在临床应用中的高采集时间问题	肾移植受者的福尔马林固定石蜡包埋组织切片的红外图像	数字病理	肾脏疾病	傅里叶变换红外光谱成像	autoencoder, ResUNet, 1D-CNN, 2D-CNN	红外图像	未明确说明样本数量，仅说明使用1次扫描和64次扫描的红外图像
3078	2025-04-02	Quantitative Imaging of Colloidal Structures 2025-Apr-01, Langmuir : the ACS journal of surfaces and colloids IF:3.7Q2 DOI:10.1021/acs.langmuir.4c05270 PMID:40098481	research paper	该论文提出了一种用于胶体材料显微镜图像定量分析的图像处理和分析方法	开发了确保复杂图像准确二值化的方法，并定义了基于二进制对象基本形态特征的度量标准	适用于手动标记不实用但深度学习方法不可行的情况，可能不适用于其他场景	解决胶体材料显微镜图像定量分析中的挑战	胶体聚集体和悬浮液的结构特征	图像处理	NA	图像处理和分析方法	NA	视频显微图像	自组装胶体团簇的多样化数据集
3079	2025-04-02	Ratiometric, 3D Fluorescence Spectrum with Abundant Information for Tetracyclines Discrimination via Dual Biomolecules Recognition and Deep Learning 2025-Apr-01, Analytical chemistry IF:6.7Q1 DOI:10.1021/acs.analchem.4c07061 PMID:40099919	research paper	该研究提出了一种基于双生物分子识别和深度学习的比率3D荧光光谱方法，用于准确区分四环素类抗生素	首次报道使用适配体在比率3D荧光光谱中获取丰富信息，结合深度学习实现四环素类抗生素的准确区分	未提及具体样本量或实际应用场景的验证	开发一种新型生物传感器方法用于四环素类抗生素的定性和定量分析	四环素类抗生素	生物传感器	细菌感染	3D荧光光谱	人工神经网络(ANN)	3D荧光光谱数据	NA
3080	2025-04-02	Ensemble Deep Learning Algorithm for Structural Heart Disease Screening Using Electrocardiographic Images: PRESENT SHD 2025-Apr-01, Journal of the American College of Cardiology IF:21.7Q1 DOI:10.1016/j.jacc.2025.01.030 PMID:40139886	研究论文	开发并验证了一种基于集成深度学习的AI-ECG工具PRESENT-SHD，用于通过12导联心电图图像自动检测和预测多种结构性心脏病	首次利用集成深度学习模型（XGBoost）从心电图图像中筛查多种结构性心脏病，并在多中心临床队列和前瞻性人群中验证其性能	模型性能可能受到心电图图像质量的影响，且在不同人群中的泛化能力仍需进一步验证	开发可扩展的自动化结构性心脏病筛查工具	心电图图像与结构性心脏病患者	数字病理学	心血管疾病	深度学习	CNN+XGBoost集成模型	图像（心电图）	261,228份心电图（来自93,693名患者），并在11,023名个体中进行验证