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	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
3142	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
3143	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
3144	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
3145	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
3146	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
3147	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
3148	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
3149	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
3150	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
3151	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
3152	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
3153	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
3154	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
3155	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
3156	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
3157	2025-10-06	Deep learning-based multi-stage postoperative type-b aortic dissection segmentation using global-local fusion learning 2023-Nov-29, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/acfec7 PMID:37774717	研究论文	提出基于深度学习的多阶段术后B型主动脉夹层分割框架，采用全局-局部融合学习机制	设计两阶段分割流程和全局-局部融合学习机制，通过补偿裁剪图像缺失的上下文特征提升分割性能	NA	开发术后B型主动脉夹层的快速准确分割技术，支持患者特异性3D形态学和血流动力学分析	B型主动脉夹层患者术后影像数据	医学图像分析	心血管疾病	计算机断层扫描血管成像	深度学习	医学影像	133名患者的306张随访图像，多中心数据集	NA	NA	Dice相似系数	NA
3158	2025-10-06	Radiation-induced acoustic signal denoising using a supervised deep learning framework for imaging and therapy monitoring 2023-Nov-29, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/ad0283 PMID:37820684	研究论文	本研究开发了一种通用深度初始卷积神经网络(GDI-CNN)用于辐射诱导声学信号去噪，显著减少成像所需的帧平均数量	提出了一种在每个初始块中使用多膨胀卷积的神经网络架构，能够编码和解码具有不同时间特征的信号，可泛化用于不同辐射源的声学信号去噪	NA	开发深度学习框架用于辐射诱导声学信号去噪，以降低成像剂量并提高时间分辨率	X射线诱导声学信号、质子声学信号和电声学信号	医学影像处理	NA	辐射诱导声学成像	CNN	声学信号	NA	NA	GDI-CNN, 深度初始卷积神经网络	均方误差, 峰值信噪比, 结构相似性	NA
3159	2025-10-06	Self-supervised enhanced thyroid nodule detection in ultrasound examination video sequences with multi-perspective evaluation 2023-Nov-28, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/ad092a PMID:37918343	研究论文	提出基于视频的深度学习模型用于甲状腺结节检测，通过相邻帧感知和自监督学习提升检测性能	将甲状腺结节检测从基于图像扩展到基于视频，利用超声视频中的时序上下文信息；提出相邻帧感知模块和无需额外标注的补丁尺度自监督模型	需要大量视频数据进行训练，模型性能可能受超声图像质量影响	开发准确、实时的甲状腺结节自动检测方法	甲状腺结节	计算机视觉	甲状腺结节	超声检查	深度学习模型	超声视频序列	92个视频包含23,773帧，其中60个标注视频包含16,694帧	NA	相邻帧感知模块，补丁尺度自监督模型	AP@50，精确率-召回率曲线下面积	NA
3160	2025-10-06	Atypical architectural distortion detection in digital breast tomosynthesis: a multi-view computer-aided detection model with ipsilateral learning 2023-Nov-24, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/ad092b PMID:37918341	研究论文	提出一种基于解剖结构的多视角信息融合方法，用于数字乳腺断层摄影中非典型结构扭曲的计算机辅助检测	首次利用同侧视角间的解剖结构对应关系，通过孪生网络架构和三重模块有效融合多视角信息	未明确说明模型在不同人群或设备间的泛化能力	开发用于数字乳腺断层摄影中非典型结构扭曲检测的计算机辅助检测模型	数字乳腺断层摄影的头尾位和内外斜位图像	计算机视觉	乳腺癌	数字乳腺断层摄影	深度学习, 孪生网络	医学影像	NA	NA	Siamese network	平均真阳性分数, 每体积假阳性数, 80%灵敏度下的假阳性数	NA