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
3141	2025-10-06	Clinical-oriented 3D visualization and quantitative analysis of gingival thickness using convolutional neural networks and CBCT 2025, Frontiers in dental medicine IF:1.5Q3 DOI:10.3389/fdmed.2025.1635155 PMID:40901030	研究论文	开发基于CBCT和深度学习的牙龈厚度3D可视化系统，用于牙种植手术规划	首次将DeepLabV3+架构应用于牙龈组织语义分割，并创新开发了包含垂直扫描策略、三角网格构建和梯度颜色映射的3D可视化算法	样本量较小（仅50名患者），需要更大规模验证	开发牙龈厚度的3D可视化定量分析系统，改进传统评估方法的局限性	50名牙齿缺失患者的CBCT和口内扫描数据	计算机视觉	牙科疾病	CBCT、口内扫描	CNN	医学影像	50名牙齿缺失患者	NA	DeepLabV3+	mIoU	NA
3142	2025-10-06	Privacy-preserving dementia classification from EEG via hybrid-fusion EEGNetv4 and federated learning 2025, Frontiers in computational neuroscience IF:2.1Q3 DOI:10.3389/fncom.2025.1617883 PMID:40901300	研究论文	提出一种结合深度学习和联邦学习的轻量级隐私保护EEG分类框架用于痴呆症诊断	首次将混合融合EEGNetv4模型与联邦学习相结合，在保护数据隐私的同时实现高效痴呆症分类	样本量相对较小（88名受试者），仅评估了五种CNN模型	开发隐私保护的基于EEG的痴呆症分类方法	阿尔茨海默病（AD）和额颞叶痴呆（FTD）患者	数字病理	老年疾病	脑电图（EEG）	CNN	EEG信号	88名受试者	TensorFlow, PyTorch	EEGNetv1, EEGNetv4, EEGITNet, EEGInception, EEGInceptionERP	准确率	边缘设备
3143	2025-10-06	Protein-ligand affinity prediction via Jensen-Shannon divergence of molecular dynamics simulation trajectories 2025, Biophysics and physicobiology IF:1.6Q4 DOI:10.2142/biophysico.bppb-v22.0015 PMID:40901491	研究论文	提出一种基于Jensen-Shannon散度的分子动力学模拟轨迹分析方法，用于预测蛋白质-配体结合亲和力	使用JS散度替代深度学习相似性估计，将模拟时间减半并保持精度，提出通过AutoDock Vina预测相关性符号的方法	依赖分子动力学模拟，计算成本仍较高；需要AutoDock Vina进行粗粒度Δ值估计	开发更高效的蛋白质-配体结合亲和力预测方法	蛋白质-配体复合物	计算化学	NA	分子动力学模拟，Jensen-Shannon散度，AutoDock Vina	NA	分子动力学模拟轨迹	NA	NA	NA	相关性，准确度	NA
3144	2025-10-06	Progress and trends on machine learning in proteomics during 1997-2024: a bibliometric analysis 2025, Frontiers in medicine IF:3.1Q1 DOI:10.3389/fmed.2025.1594442 PMID:40901512	文献计量分析	对1997-2024年间机器学习在蛋白质组学领域应用的研究进展和趋势进行首次大规模文献计量分析	首次专门针对机器学习驱动的蛋白质组学研究进行大规模文献计量分析，揭示该领域的知识结构和发展轨迹	基于文献计量数据的回顾性分析，未涉及具体技术方法的性能比较	系统梳理机器学习在蛋白质组学领域的应用现状、发展趋势和研究热点	Web of Science核心合集中1997-2024年间的5,156篇相关出版物	机器学习	NA	文献计量分析	NA	文献元数据	5,156篇出版物	CiteSpace, VOSviewer, Scimago Graphica, bibliometrix	NA	NA	NA
3145	2025-10-06	Artificial intelligence in dysphagia since the 21st century: a bibliometric and visualization study 2025, Frontiers in medicine IF:3.1Q1 DOI:10.3389/fmed.2025.1624381 PMID:40901523	文献计量分析	通过文献计量和可视化方法分析21世纪以来人工智能在吞咽困难领域的研究现状和发展趋势	首次对人工智能在吞咽困难领域的全球研究产出进行系统性文献计量分析，识别关键贡献者、合作网络和主题演变	仅基于Web of Science数据库，可能遗漏其他数据库的重要文献；分析截止到2025年2月，无法反映最新发展	绘制人工智能在吞咽困难领域的研究版图，指导未来跨学科研究	633篇文献、3,533位作者、292种期刊	医学信息学	吞咽困难	文献计量分析、可视化分析	NA	文献元数据	633篇文献（2000-2025年）	NA	NA	引用次数、发文量、关键词频率	NA
3146	2025-10-06	Artificial intelligence in electroencephalography analysis for epilepsy diagnosis and management 2025, Frontiers in neurology IF:2.7Q3 DOI:10.3389/fneur.2025.1615120 PMID:40901672	综述	系统评估人工智能在脑电图分析中用于癫痫诊断和管理的最新进展	重点分析支持性AI和预测性AI两种主要应用模式，强调多模态数据融合和个性化诊断能力	模型可解释性有限、数据质量限制、临床转化障碍	评估人工智能在癫痫脑电图分析中的应用价值和发展方向	癫痫患者的脑电图数据	医疗人工智能	癫痫	脑电图(EEG)	深度学习(DL), 机器学习(ML)	脑电图信号	NA	NA	NA	NA	NA
3147	2025-10-06	Uncovering key biomarkers, potential therapeutic targets and development of deep learning model in heart failure 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0330780 PMID:40901835	研究论文	通过生物信息学分析和深度学习技术识别心力衰竭关键生物标志物并开发诊断模型	首次结合WGCNA、机器学习方法和深度学习CNN模型识别出四个心力衰竭关键基因并发现两个潜在治疗药物	研究基于公共数据库数据，需要进一步实验验证	探索心力衰竭的分子机制并开发诊断模型	心力衰竭相关基因表达数据	生物信息学	心血管疾病	基因表达分析,单细胞RNA测序,分子对接	CNN	基因表达数据	GEO数据库中心力衰竭相关样本	NA	卷积神经网络	诊断性能	NA
3148	2025-10-06	Artificial intelligence in advanced gastric cancer: a comprehensive review of applications in precision oncology 2025, Frontiers in oncology IF:3.5Q2 DOI:10.3389/fonc.2025.1630628 PMID:40904504	综述	本文全面综述了人工智能在晚期胃癌精准肿瘤学中的应用现状与前景	系统整合了多模态AI方法在晚期胃癌诊疗中的应用，强调多源数据融合对预测性能的提升	存在数据质量与标准化不足、模型泛化性与可解释性有限、缺乏严谨前瞻性验证等问题	探讨人工智能在晚期胃癌精准肿瘤学中的应用潜力与发展方向	晚期胃癌患者的多维数据（临床记录、基因组学、影像组学、病理组学）	精准医疗	胃癌	机器学习、深度学习	NA	临床记录、基因组数据、医学影像、数字病理	NA	NA	NA	NA	NA
3149	2025-10-06	A new deep learning model for predicting IMRT dose distributions for lung cancer with dose masks 2025, Frontiers in oncology IF:3.5Q2 DOI:10.3389/fonc.2025.1587788 PMID:40904510	研究论文	提出一种结合剂量掩模的深度学习模型，用于提高肺癌IMRT剂量分布的预测精度	首次在肺癌IMRT剂量预测中引入剂量掩模信息，显著提升了中低剂量区域的预测准确性	研究仅针对肺癌IMRT治疗，未验证在其他癌症类型或放疗技术中的适用性	开发更精确的肺癌IMRT剂量分布预测方法	肺癌患者的放疗剂量分布	数字病理	肺癌	IMRT（调强放疗）	CNN	CT图像, 解剖结构, 剂量掩模	包含常规放疗和同步整合推量放疗的混合数据集	NA	3D U-Net	MAE（平均绝对误差）	NA
3150	2025-10-06	Improving EEG classification of alcoholic and control subjects using DWT-CNN-BiGRU with various noise filtering techniques 2025, Frontiers in neuroinformatics IF:2.5Q3 DOI:10.3389/fninf.2025.1618050 PMID:40904893	研究论文	本研究提出了一种结合离散小波变换、CNN和双向GRU的混合模型，用于提高酒精依赖者和正常对照组的EEG信号分类性能	首次将DWT-CNN-BiGRU混合架构应用于EEG酒精依赖分类，并系统比较了三种信号去噪技术的效果	未明确说明样本来源和数据集规模，可能影响结果的泛化能力	开发更可靠的EEG信号分类方法以辅助酒精依赖诊断	酒精依赖患者和正常对照组的脑电图信号	生物医学信号处理	酒精依赖症	EEG信号分析, 离散小波变换, 离散傅里叶变换, 离散余弦变换	CNN, BiGRU	EEG信号	NA	NA	DWT-CNN-BiGRU, DWT-CNN-BiLSTM	准确率, 精确率, 召回率, F1分数	NA
3151	2025-10-06	MultiSC: a deep learning pipeline for analyzing multiomics single-cell data 2024-Sep-23, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbae492 PMID:39376034	研究论文	提出一种名为MultiSC的深度学习流程，用于分析多组学单细胞数据	开发了结合多模态约束自编码器和矩阵分解模型的新型分析流程，能够有效整合三种组学数据	NA	解决多组学单细胞数据整合分析的挑战	单细胞多组学数据（基因表达、染色质可及性、转录因子蛋白表达）	生物信息学	NA	NEAT-seq单细胞多组学测序技术	自编码器, 矩阵分解, 多元线性回归	多组学单细胞数据	NA	NA	单细胞层次约束自编码器, scMF	NA	NA
3152	2025-10-06	DeScoD-ECG: Deep Score-Based Diffusion Model for ECG Baseline Wander and Noise Removal 2024-09, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2023.3237712 PMID:37021916	研究论文	提出一种基于条件扩散模型的ECG基线漂移和噪声去除方法DeScoD-ECG	首次将条件扩散生成模型应用于ECG噪声去除，采用多轮平均策略提高信号重建质量	NA	开发ECG信号基线漂移和噪声去除技术以提高心血管疾病诊断准确性	心电图信号	生物医学信号处理	心血管疾病	扩散模型	深度生成模型	ECG信号	QT数据库和MIT-BIH噪声压力测试数据库	NA	基于分数的扩散模型	距离相似性指标	NA
3153	2025-10-06	Deep learning for fast super-resolution ultrasound microvessel imaging 2023-Dec-12, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/ad0a5a PMID:37934040	研究论文	提出一种名为自适应匹配网络（AM-Net）的新型架构和多映射（MMP）数据集生成方法，用于快速超分辨率超声微血管成像	提出自适应匹配网络（AM-Net）架构和多映射数据集生成方法，解决了传统深度学习超声定位显微镜计算复杂和精度不足的问题	深度学习性能高度依赖训练数据集，而真实模拟数据集难以获取	开发快速高效的超分辨率超声微血管成像技术	超声微血管成像中的微泡定位和微血管重建	医学影像处理	血管疾病	超声定位显微镜（ULM）	深度学习	超声图像	NA	NA	自适应匹配网络（AM-Net）	定位精度，处理时间，血管重建能力	NA
3154	2025-10-06	Mitigating misalignment in MRI-to-CT synthesis for improved synthetic CT generation: an iterative refinement and knowledge distillation approach 2023-Dec-12, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/ad0ddc PMID:37976548	研究论文	提出一种通过迭代精配准和知识蒸馏来减轻MRI与CT图像不对齐问题的新方法，以改进合成CT生成质量	首次系统解决MRI-to-CT合成中的不对齐问题，通过迭代精配准与知识蒸馏相结合的方法减少GAN幻觉现象	仅在48例头颈癌患者数据上验证，样本量相对有限	改进MRI-to-CT合成技术，提升合成CT在MRI-only放疗计划中的准确性	头颈癌患者的MRI和CT图像数据	医学影像分析	头颈癌	MRI, CT, 图像配准	GAN, 条件生成对抗网络	医学影像	48例头颈癌患者	NA	条件GAN	Dice系数, 平均绝对误差(MAE), 剂量体积直方图, 相对剂量差异	NA
3155	2025-10-06	Learnable PM diffusion coefficients and reformative coordinate attention network for low dose CT denoising 2023-Dec-11, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/aced33 PMID:37536336	研究论文	提出一种基于可学习PM扩散系数和改良坐标注意力网络的低剂量CT去噪方法	将Perona-Malik模型的各向异性图像处理思想融入神经网络，提出新颖的边缘特征提取方法	NA	解决低剂量CT去噪中噪声/伪影抑制与边缘/结构保持的平衡问题	低剂量CT图像	计算机视觉	NA	CT成像	CNN	医学图像	模拟和真实数据集	NA	编码器-解码器结构	定量和定性评估	NA
3156	2025-10-06	Uncertainty-guided cross learning via CNN and transformer for semi-supervised honeycomb lung lesion segmentation 2023-Dec-11, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/ad0eb2 PMID:37988756	研究论文	提出一种基于不确定度引导的交叉学习半监督方法，用于蜂窝肺病灶分割	结合CNN和Transformer进行交叉学习，利用不确定度指导模型学习高置信度区域信息	NA	提升有限标注条件下的医学图像分割性能	蜂窝肺CT图像	医学图像分割	肺疾病	CT成像	CNN, Transformer	医学图像	有限标注样本和大量未标注图像	NA	NA	Dice系数	NA
3157	2025-10-06	Volumetric feature points integration with bio-structure-informed guidance for deformable multi-modal CT image registration 2023-Dec-08, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/ad03d2 PMID:37844603	研究论文	提出一种结合体积特征点和生物结构引导的可变形多模态CT图像配准方法	首次将体素特征点与生物结构特征点相结合指导医学图像配准网络训练	仅验证于CT-CBCT配对数据集，未涉及其他模态医学图像	提升医学图像配准精度，特别是低对比度器官的配准效果	CT和CBCT医学图像	医学图像处理	NA	深度学习	深度学习网络	医学图像	NA	NA	NA	精度	NA
3158	2025-10-06	Semi-supervised contrast learning-based segmentation of choroidal vessel in optical coherence tomography images 2023-Dec-08, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/ad0d42 PMID:37972415	研究论文	提出一种基于学生-教师模型的半监督对比学习框架SSCR，用于光学相干断层扫描图像中脉络膜血管的分割	提出不对称半监督分割框架SSCR，结合不确定性感知自集成和变换一致性技术，设计了融合局部与全局注意力的金字塔池化SegFormer网络(APP-SFR)和边界修复模块	NA	实现光学相干断层扫描图像中脉络膜血管的准确分割，辅助眼科疾病诊断	脉络膜血管、睑板腺、U2OS细胞核	计算机视觉	眼科疾病	光学相干断层扫描	半监督学习,学生-教师模型	图像	ChorVessel数据集400张OCT图像，MG数据集400张图像，U2OS细胞核数据集200张图像	NA	APP-SFR, U-Net	Dice系数	NA
3159	2025-10-06	Axial super-resolution optical coherence tomography via complex-valued network 2023-Dec-01, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/ad0997 PMID:37922558	研究论文	提出一种基于复值网络的轴向超分辨率光学相干断层扫描方法	首次将复值深度学习网络应用于OCT轴向超分辨率成像，充分利用OCT信号的振幅和相位信息	未明确说明具体的数据集规模和多样性限制	提高光学相干断层扫描的轴向分辨率	光学相干断层扫描图像	计算机视觉	NA	光学相干断层扫描	复值神经网络	复值图像数据	三个OCT数据集	NA	CVSR-Net	深度分辨能力	NA
3160	2025-10-06	Feature selection based on unsupervised clustering evaluation for predicting neoadjuvant chemoradiation response for patients with locally advanced rectal cancer 2023-Dec-01, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/ad0d46 PMID:37972413	研究论文	提出基于无监督聚类评估的特征选择方法，用于预测局部晚期直肠癌患者新辅助放化疗疗效	设计可切换3D/2D卷积核的CNN特征提取器，并开发基于无监督聚类的特征选择评估方法以降低计算成本	样本量较小（仅43例患者）	提高局部晚期直肠癌新辅助放化疗疗效预测的准确性	局部晚期直肠癌患者	计算机视觉	直肠癌	多模态MR序列成像	CNN	医学影像	43例局部晚期直肠癌患者	NA	自定义可切换3D/2D卷积核的CNN	准确率,AUC,敏感性,特异性	NA