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
341	2025-10-01	Evolving Public Attitudes Towards the HPV Vaccine in China: A Fine-Grained Emotion Analysis of Sina Weibo (2016 vs. 2024) 2025-Aug-22, Entropy (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/e27090887 PMID:41008013	研究论文	通过深度学习模型分析中国微博平台HPV疫苗相关推文的情感演变	首次采用细粒度情感分析方法追踪中国社交媒体对HPV疫苗态度长达8年的演变，并运用结构熵分析揭示情感传播网络特征	仅基于微博平台数据，可能无法完全代表中国全体民众观点	探究中国公众对HPV疫苗态度的情感演变规律及传播机制	2016-2024年间新浪微博平台上的38,615条HPV相关推文	自然语言处理	HPV相关疾病	深度学习模型、结构熵分析	深度学习模型	社交媒体文本	38,615条微博推文
342	2025-10-01	Analysis of Microscopic Remaining Oil Based on the Fluorescence Image and Deep Learning 2025-Aug, Journal of fluorescence IF:2.6Q3 DOI:10.1007/s10895-024-04032-w PMID:39557795	研究论文	本研究基于荧光图像和深度学习技术，开发了微观剩余油的自动分析方法	创新性地应用四种深度学习网络实现荧光图像的自动分割，显著提高了分析效率和准确性	未明确说明样本来源和实验条件的局限性	提高高含水油藏的采收率	微观剩余油的赋存状态和分布规律	计算机视觉	NA	荧光薄片分析、深度学习图像分割	U-Net, ResU-Net, ScSEU-Net, Unet++	荧光图像	NA
343	2025-10-01	Development and in silico imaging trial evaluation of a deep-learning-based transmission-less attenuation compensation method for DaT SPECT 2025-Aug, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.17976 PMID:40781836	研究论文	开发并评估了一种基于深度学习的无传输衰减补偿方法用于DaT SPECT成像	提出首个结合物理原理和深度学习的无CT衰减补偿方法，通过U-net网络从散射能量窗口投影重建衰减图	研究基于虚拟患者群体的计算机模拟试验，需要进一步临床验证	解决DaT SPECT成像中依赖CT扫描进行衰减补偿的技术挑战	多巴胺转运体在尾状核、壳核和苍白球的摄取定量	医学影像分析	帕金森病	SPECT成像、深度学习	U-net	医学影像	150名虚拟患者用于训练，47名用于评估
344	2025-10-01	Deep Learning with Domain Randomization in Image and Feature Spaces for Abdominal Multiorgan Segmentation on CT and MRI Scans 2025-07, Radiology. Artificial intelligence DOI:10.1148/ryai.240586 PMID:40396895	研究论文	开发了一种结合图像和特征空间域随机化的深度学习模型，用于提升腹部多器官在CT和MRI扫描中的分割精度和泛化能力	提出了在图像空间和特征空间同时进行域随机化的方法，增强了模型在跨站点和跨模态场景下的泛化性能	NA	开发能够准确分割腹部器官并具有良好泛化能力的深度学习分割模型	腹部多器官（包括前列腺等）	计算机视觉	前列腺癌	域随机化	扩展的nnU-Net	CT和MRI医学图像	来自多个医疗机构的公共前列腺MRI数据集和腹部CT/MRI数据集
345	2025-10-01	Development and in silico imaging trial evaluation of a deep-learning-based transmission-less attenuation compensation method for DaT SPECT 2025-Jun-25, ArXiv PMID:41019216	研究论文	开发并评估了一种基于深度学习的无传输衰减补偿方法用于DaT SPECT成像	提出首个无需CT扫描的深度学习衰减补偿方法DaT-CTLESS，通过计算机模拟试验验证其性能	研究为计算机模拟试验，需要进一步临床验证	开发无需CT扫描的DaT SPECT衰减补偿方法以克服传统CTAC的局限性	帕金森病患者的多巴胺转运体SPECT成像	医学影像分析	帕金森病	SPECT成像、深度学习	深度学习模型	医学影像数据	计算机模拟试验涉及两种扫描仪的数据
346	2025-10-01	The epigenomic landscape of single vascular cells reflects developmental origin and identifies disease risk loci 2025-May-06, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2022.05.18.492517 PMID:40655014	研究论文	本研究通过单细胞染色质可及性和基因表达分析，揭示了血管细胞表观基因组景观与发育起源的关系及其在疾病风险中的作用	首次在单细胞分辨率上整合scATACseq和scRNAseq数据，发现血管部位特异性增强子调控疾病风险位点，并开发了基于深度学习的变异效应预测方法	研究仅使用健康成年小鼠血管组织，未涉及人类样本或疾病模型	探索血管部位特异性疾病风险的生物学基础	健康成年小鼠三个血管部位（主动脉根和升主动脉、头臂和颈动脉、降胸主动脉）的血管组织	表观基因组学	心血管疾病	scATACseq, scRNAseq, GWAS, 深度学习	ChromBPNet	单细胞表观基因组数据、基因表达数据、基因组关联数据	三个血管部位的成年小鼠血管组织样本
347	2025-10-01	Generating Synthetic Task-based Brain Fingerprints for Population Neuroscience Using Deep Learning 2025-May-05, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.08.03.606469 PMID:40654743	研究论文	提出一种名为DeepTaskGen的深度学习方法，能够从静息态功能磁共振成像数据生成未采集任务的功能对比图	首次实现从静息态fMRI生成任意功能认知任务的合成对比图，解决了任务态fMRI在大规模人群研究中应用的局限性	未提及方法在特定任务类型或人群中的适用性限制	开发能够从静息态fMRI数据生成任务态功能对比图的深度学习模型，促进人群神经科学研究	人类大脑功能活动模式	医学影像分析	NA	功能磁共振成像（fMRI），深度学习	深度学习模型	功能磁共振成像数据	Human Connectome Project寿命数据和英国生物银行超过20,000名个体
348	2025-10-01	Development of machine learning-based mpox surveillance models in a learning health system 2025-May-02, Sexually transmitted infections IF:3.6Q2 DOI:10.1136/sextrans-2024-056382 PMID:40318862	研究论文	开发基于临床笔记的机器学习模型用于猴痘病例监测	在学习医疗系统框架下，首次比较了传统机器学习(LASSO)与深度学习模型(ClinicalBERT、ClinicalLongformer)在猴痘监测中的表现	单中心回顾性研究，样本量有限(228例确诊病例)，需要外部验证	开发能够检测猴痘病例的监测模型以支持公共卫生 surveillance 工作	经PCR确诊的猴痘患者及匹配的对照组患者	自然语言处理	猴痘	PCR检测	LASSO回归, ClinicalBERT, ClinicalLongformer	临床文本笔记	228例PCR确诊猴痘病例和698例匹配对照
349	2025-10-01	Modeling dynamic inflow effects in fMRI to quantify cerebrospinal fluid flow 2025-Apr-25, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.04.03.647027 PMID:40236215	研究论文	开发动态模型和物理启发的深度学习框架来量化fMRI中的脑脊液流动信号	首次开发了基于时变流速的fMRI流入信号动态模型，并创建了物理启发的深度学习框架来反演该模型	NA	量化脑脊液流动特性，使fMRI流动信号具有物理可解释性	人类和体模数据中的脑脊液流动	医学影像分析	脑部疾病	fMRI，深度学习	物理启发深度学习框架	fMRI影像数据	NA
350	2025-10-01	Transformer-based deep learning ensemble framework predicts autism spectrum disorder using health administrative and birth registry data 2025-Apr-07, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-90216-8 PMID:40195371	研究论文	本研究开发了基于Transformer的深度学习集成框架，利用健康管理和出生登记数据预测自闭症谱系障碍	首次将大规模集成Transformer深度学习模型应用于健康管理和出生登记数据预测ASD，并采用可解释人工智能方法识别关键影响因素	模型预测性能仍有提升空间（AUC 69.6%），特异性相对较低（56.9%）	开发机器学习模型用于早期识别自闭症谱系障碍高风险儿童	安大略省2006-2018年间出生的18个月至5岁儿童	机器学习	自闭症谱系障碍	健康管理数据分析和出生登记数据分析	Extreme Gradient Boosting和Transformer深度学习集成模型	结构化健康数据和出生登记数据	707,274对母子配对，其中10,956例ASD确诊案例
351	2025-10-01	Manifold Topological Deep Learning for Biomedical Data 2025-Apr-07, Research square DOI:10.21203/rs.3.rs-6149503/v1 PMID:40297704	研究论文	本文首次提出流形拓扑深度学习(MTDL)方法，将拓扑深度学习扩展到可微流形数据	首次将拓扑深度学习应用于可微流形数据，基于霍奇理论将图像表示为具有向量场的平滑流形	未明确说明方法在特定类型医学图像上的局限性	开发适用于可微流形数据的拓扑深度学习方法	医学图像数据	计算机视觉	NA	拓扑深度学习，霍奇理论	CNN	图像	717,287张生物医学图像，来自11个2D和6个3D数据集
352	2025-10-01	Cell-APP: A generalizable method for microscopic cell annotation, segmentation, and classification 2025-Jan-24, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.01.23.634498 PMID:39896521	研究论文	提出一种通用的显微细胞注释、分割和分类方法Cell-APP，通过生成大规模实例分割训练数据集训练基于视觉变换器的Mask-RCNN模型	开发了生成大规模实例分割训练数据集的通用方法，解决了标注数据稀缺问题，并采用概率加权损失函数和偏置训练数据收集方法处理细胞类别不平衡问题	方法目前主要针对贴壁组织培养细胞系，在其他类型细胞上的适用性需要进一步验证	开发通用的显微细胞实例分割和分类方法，解决训练数据稀缺和类别不平衡问题	组织培养细胞，特别是m-phase（分裂期）和interphase（间期）细胞	计算机视觉	NA	透射光显微镜，深度学习	基于视觉变换器(ViT)的Mask-RCNN	显微图像	NA
353	2025-10-01	Illuminating Entomological Dark Matter with DNA Barcodes in an Era of Insect Decline, Deep Learning, and Genomics 2025-01, Annual review of entomology IF:15.0Q1 DOI:10.1146/annurev-ento-040124-014001 PMID:39353093	综述	本文综述DNA条形码技术在昆虫物种鉴定和生物多样性研究中的应用与发展	提出DNA条形码将成为深度学习算法图像训练集构建、全球生物多样性基因组学和昆虫群落功能分析的关键工具	NA	探讨DNA条形码技术在昆虫鉴定和生物多样性研究中的现状与未来发展方向	昆虫物种和昆虫群落	生物信息学	NA	DNA条形码技术、宏条形码技术、基因组测序	深度学习算法	DNA序列数据、图像数据	NA
354	2025-10-01	Overlapping point cloud registration algorithm based on KNN and the channel attention mechanism 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0325261 PMID:40455723	研究论文	提出一种结合KNN和通道注意力机制的点云配准算法，用于提升重叠区域的特征提取和匹配能力	首次将KNN算法与通道注意力机制协同结合用于点云配准，并设计了有效性评分网络提升系统鲁棒性	NA	提高重叠区域点云配准的精度和鲁棒性	三维点云数据	计算机视觉	NA	KNN算法、通道注意力机制	深度学习框架	点云数据	ModelNet40数据集和Stanford数据集
355	2025-10-01	Volume Fusion-Based Self-Supervised Pretraining for 3D Medical Image Segmentation 2025, IEEE transactions on image processing : a publication of the IEEE Signal Processing Society IF:10.8Q1 DOI:10.1109/TIP.2025.3610249 PMID:40982499	研究论文	提出一种基于体积融合的自监督预训练方法，用于提升3D医学图像分割性能	引入伪分割预训练任务，通过离散化块状融合系数图融合两个子体积，最小化预训练与下游任务之间的差距	NA	解决医学图像分割中训练数据和标注有限的问题	3D医学图像分割模型	计算机视觉	NA	自监督学习	3D分割模型	3D医学图像（腹部CT）	NA
356	2025-10-01	No-Reference Image Quality Assessment Leveraging GenAI Images 2025, IEEE transactions on image processing : a publication of the IEEE Signal Processing Society IF:10.8Q1 DOI:10.1109/TIP.2025.3610238 PMID:40982497	研究论文	提出一种基于生成式AI图像的无参考图像质量评估方法，通过冷扩散模型生成失真图像并构建大规模预训练数据集	首次利用GenAI图像作为参考图像，结合冷扩散模型生成多种失真类型的训练数据，并设计多尺度交叉注意力模块增强特征表示	未提及在极端失真类型或特定领域图像上的泛化能力限制	解决无参考图像质量评估中标注数据缺乏和泛化能力差的问题	图像质量评估	计算机视觉	NA	冷扩散模型	深度学习模型（含MCAB和SSAM模块）	图像	在8个公共数据库上进行广泛实验
357	2025-10-01	Three-dimensional ultrastructural characterization of Drosophila melanogaster hygrosensilla across humidity conditions 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0314841 PMID:41021596	研究论文	本研究通过整合湿度控制、快速冷冻保存和连续块面扫描电镜技术，对果蝇湿度感受器的三维超微结构进行了表征	开发了结合精确湿度控制和深度学习分割的三维结构分析流程，首次揭示了不同湿度条件下湿度感受器的结构差异	研究仅限于果蝇模型，机制假设需要进一步实验验证	探究昆虫感知环境湿度的结构基础和机制	黑腹果蝇的湿度感受器	生物传感	NA	连续块面扫描电镜、深度学习分割、快速冷冻保存	深度学习分割管道	三维电子显微镜图像	果蝇湿度感受器在不同湿度条件下的样本
358	2025-10-01	Alzheimer's disease classification using a hybrid deep learning approach with multi-layer U-net segmentation and XAI driven analysis 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0332572 PMID:41021656	研究论文	提出一种结合多层级U-Net分割和可解释人工智能的混合深度学习方法来分类阿尔茨海默病	采用多层级U-Net进行灰质分割，结合多尺度EfficientNet与SVM的混合分类方法，并集成XAI技术增强模型可解释性	尚未在公开可用的阿尔茨海默病MRI数据集上进行验证	开发高精度的阿尔茨海默病自动分类系统	阿尔茨海默病患者、轻度认知障碍患者和认知正常人群	数字病理学	阿尔茨海默病	MRI脑影像分析	U-Net, EfficientNet, SVM	医学影像	NA
359	2025-10-01	Robust Multimodal Fusion for Survival Prediction in Cancer Patients 2025, Cancer informatics IF:2.4Q3 DOI:10.1177/11769351251376192 PMID:41024938	研究论文	提出一种鲁棒多模态融合模型RMSurv，用于癌症患者的生存预测	采用离散晚期融合方法，利用合成数据生成计算时间依赖性权重，并提出新的统计特征归一化技术	NA	开发优于单模态模型的多模态生存预测方法	癌症患者生存预测	机器学习	肺癌	多模态深度学习、合成数据生成	离散晚期融合模型	多模态数据（最多6种不同模态）	TCGA非小细胞肺癌和泛癌数据集
360	2025-10-01	Multiclass arrhythmia classification using multimodal smartwatch photoplethysmography signals collected in real-life settings 2024-Dec-13, Research square DOI:10.21203/rs.3.rs-5463126/v1 PMID:39711547	研究论文	本研究开发了一种基于多模态智能手表PPG信号的心律失常分类方法，能够在真实生活场景中准确检测房颤和房性/室性早搏	首次在真实生活环境中使用多模态智能手表数据（PPG、加速度计、心率）进行三类心律失常分类，并在独立数据集上验证了模型的泛化能力	研究样本量相对有限（106名受试者），需要在更大规模人群中进一步验证	开发能够在真实生活环境中准确分类多种心律失常的智能手表监测系统	106名受试者在两周内通过智能手表采集的PPG信号	医疗人工智能	心血管疾病	光电容积脉搏波（PPG）信号采集	1D双向门控循环单元（1D-Bi-GRU）	多模态时序数据（PPG、加速度计、心率）	106名受试者的两周智能手表PPG数据，并使用两个独立数据集进行验证