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
21	2025-06-19	Effects of patient and imaging factors on small bowel motility scores derived from deep learning-based segmentation of cine MRI 2025-Jun-17, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-025-11737-4 PMID:40526355	研究论文	本研究探讨了患者和影像因素对基于深度学习分割的小肠运动评分的影响	首次使用深度学习算法分割小肠区域，并通过光流算法量化运动评分，分析了MRI切片相关因素对运动评分的影响	未考虑患者因素对运动评分的影响，且样本量较小	评估患者和影像因素对基于深度学习的小肠运动评分的影响	54名慢性便秘或疑似结肠假性梗阻患者	数字病理	慢性便秘、结肠假性梗阻	深度学习、光流算法	深度学习算法	MRI影像	54名患者
22	2025-06-19	Innovative deep learning and signal decomposition approaches for enhanced spatial and temporal suspended sediment concentration prediction 2025-Jun-17, Environmental science and pollution research international DOI:10.1007/s11356-025-36581-3 PMID:40526349	研究论文	本研究提出了一种新型混合深度学习方法，用于提高悬浮泥沙浓度（SSC）的空间和时间预测精度	结合了LSTM、BiLSTM、GRU和DDNN等深度学习模型与CEEMDAN和SVMD信号分解技术，创新性地提升了预测效率	研究仅基于美国科罗拉多河下游四个连续测站的数据，可能限制了模型的泛化能力	提高悬浮泥沙浓度的预测精度，以支持有效的流域规划和水资源管理	悬浮泥沙浓度（SSC）	机器学习	NA	CEEMDAN, SVMD, 小波变换相干性分析	LSTM, BiLSTM, GRU, DDNN	时间序列数据	2008年至2022年美国科罗拉多河下游四个连续测站的数据
23	2025-06-19	Risk factors and prognostic indicators for progressive fibrosing interstitial lung disease: a deep learning-based CT quantification approach 2025-Jun-17, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-025-11714-x PMID:40526353	research paper	本研究探讨了基于深度学习的定量CT（QCT）在预测进展性纤维化间质性肺疾病（PF-ILD）和评估预后中的价值	利用深度学习技术对CT图像中的ILD表现进行定量分析，以预测PF-ILD的发展和预后	单中心回顾性研究，样本量有限	预测进展性纤维化间质性肺疾病（PF-ILD）并评估其预后	465名间质性肺疾病患者	digital pathology	lung disease	deep learning-based quantitative CT (QCT)	deep learning	CT images	465名患者（中位年龄65岁，男性238名）
24	2025-06-19	Sensitivity-Enhanced Pure Shift Spectroscopy Empowered by Deep Learning and PSYCHE 2025-Jun-17, Analytical chemistry IF:6.7Q1 DOI:10.1021/acs.analchem.5c01899 PMID:40526402	研究论文	本文提出了一种结合深度学习和PSYCHE技术的灵敏度增强纯位移光谱方法，用于改善核磁共振光谱的分辨率和灵敏度	利用60°翻转角的PSYCHE实验提高灵敏度，并通过深度神经网络模型去除重耦伪影，实现清洁光谱	虽然提高了灵敏度，但PSYCHE实验中使用的较小翻转角可能导致光谱灵敏度相对较低	提高核磁共振光谱的分辨率和灵敏度，解决光谱重叠和低灵敏度问题	核磁共振光谱	机器学习	NA	PSYCHE方法，深度学习	深度神经网络	光谱数据	NA
25	2025-06-19	Replacing Attention with Modality-wise Convolution for Energy-Efficient PPG-based Heart Rate Estimation using Knowledge Distillation 2025-Jun-17, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3580474 PMID:40526537	research paper	提出了一种名为PULSE的轻量级深度学习架构，通过多头部交叉注意力层改进传感器融合，并利用基于关系的知识蒸馏机制将知识传递给学生网络，以更少的参数实现接近教师网络的性能	提出了一种新颖的轻量级深度学习架构PULSE，以及一种基于关系的知识蒸馏机制，显著减少了模型参数和能耗	未提及具体的局限性	提高基于PPG的心率估计的准确性和能效，适用于可穿戴设备	PPG信号和加速度计数据	machine learning	cardiovascular disease	深度学习，知识蒸馏	multi-head cross-attention, modality-wise convolutions	PPG信号和加速度计数据	两个数据集：PPG-DaLiA（最大的可用数据集）和WESAD
26	2025-06-19	M3D: Manifold-based Domain Adaptation with Dynamic Distribution for Non-Deep Transfer Learning in Cross-subject and Cross-session EEG-based Emotion Recognition 2025-Jun-17, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3580612 PMID:40526534	研究论文	提出了一种轻量级的非深度迁移学习框架M3D，用于跨被试和跨会话的基于EEG的情绪识别	M3D框架结合了流形特征变换、动态分布对齐、分类器学习和集成学习，有效解决了EEG数据的非平稳性和个体差异性问题	虽然性能接近深度学习方法，但在某些复杂场景下可能仍需更大规模数据支持	提高基于EEG的情感脑机接口在实际应用中的实用性和适应性	跨被试和跨会话的EEG情绪识别	脑机接口	抑郁症	流形学习	非深度迁移学习框架	EEG信号	三个基准EEG情绪识别数据集和一个临床MDD EEG数据集
27	2025-06-19	LSTA-CNN: A Lightweight Spatio-temporal Attention-based Convolutional Neural Network for ASD Diagnosis Using EEG 2025-Jun-17, IEEE transactions on neural systems and rehabilitation engineering : a publication of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society IF:4.8Q1 DOI:10.1109/TNSRE.2025.3580593 PMID:40526541	研究论文	提出一种基于轻量级时空注意力的卷积神经网络（LSTA-CNN），用于利用EEG信号进行自闭症谱系障碍（ASD）诊断	引入新的时空注意力机制，能够联合整合时域和空域的特征，有效提取EEG特征	仅使用了自收集的EEG数据集，样本量相对较小	开发一种轻量级的深度学习模型，用于ASD的EEG信号诊断	自闭症儿童和正常儿童的EEG信号	数字病理学	自闭症谱系障碍	EEG	CNN	EEG信号	41名自闭症儿童和32名正常儿童的EEG记录
28	2025-06-19	ABNN: Adaptive-Gating Binary Neural Network With Dynamic Activation Quantization for Industrial Health Status Prediction 2025-Jun-17, IEEE transactions on neural networks and learning systems IF:10.2Q1 DOI:10.1109/TNNLS.2025.3577620 PMID:40526547	research paper	提出了一种高效的适应性门控二进制神经网络（ABNN），用于工业边缘场景中复杂工业设备的健康状态预测	引入了趋势感知编码器（TAE）优化输入层二值化过程，提出可学习精度指示器（LPI）调整推理精度水平，以及适应性门控卷积在不大幅增加计算成本的情况下提升表示能力	未提及具体在哪些类型的工业设备上进行了测试，以及在不同工业场景中的泛化能力	解决工业边缘场景中资源有限和实时性要求严格的问题，提升健康状态预测的准确性和效率	复杂工业设备的健康状态	machine learning	NA	FPGA硬件加速器	ABNN（适应性门控二进制神经网络）	工业设备健康状态数据	NA
29	2025-06-19	LOD-PCAC: Level-of-Detail-Based Deep Lossless Point Cloud Attribute Compression 2025-Jun-17, IEEE transactions on image processing : a publication of the IEEE Signal Processing Society IF:10.8Q1 DOI:10.1109/TIP.2025.3578760 PMID:40526560	research paper	提出了一种基于深度学习的无损点云属性压缩框架LOD-PCAC，利用细节层次结构实现密度鲁棒的压缩	引入细节层次结构构建参考集以捕获多级信息，并提出位级残差编码器高效压缩属性	未明确提及具体限制，但可能对极端稀疏点云的适应性有待验证	提升稀疏或分布不均匀点云的无损属性压缩性能	点云属性数据	computer vision	NA	深度学习	neural network	3D点云数据	未明确提及具体样本量，但测试了多种点云数据集
30	2025-06-19	The role of learned song in the evolution and speciation of Eastern and Spotted towhees 2025-Jun-17, PLoS computational biology IF:3.8Q1 DOI:10.1371/journal.pcbi.1013135 PMID:40526780	研究论文	该研究探讨了学习歌曲在东方斑唧鹀和斑点唧鹀的进化和物种形成中的作用	利用机器学习模型分析两种鸟类歌曲的地理变异和物种间差异，并探讨歌曲差异是否促进它们的生殖隔离	公开可用的遗传数据有限，且物种分类在重叠区域的准确性较低	研究学习歌曲在物种进化和生殖隔离中的作用	东方斑唧鹀和斑点唧鹀	生态学	NA	机器学习	随机森林, 深度学习, 梯度提升机, CNN	音频	广泛的社区科学录音，包括重叠区域和潜在杂交个体的歌曲
31	2025-06-19	Recurrent multi-view 6DoF pose estimation for marker-less surgical tool tracking 2025-Jun-17, International journal of computer assisted radiology and surgery IF:2.3Q2 DOI:10.1007/s11548-025-03436-8 PMID:40528143	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的无标记手术工具跟踪方法，通过多视角和循环神经网络结合提高跟踪精度	结合多视角姿态估计和循环神经网络，利用时间连贯性改进跟踪，并在工具被遮挡时表现更优	实验主要在合成数据集上进行，真实数据集的表现仍有提升空间	提高手术工具无标记跟踪的精度和可靠性	手术工具的姿态估计与跟踪	计算机视觉	NA	深度学习	RNN	视频	合成数据集和真实数据集（四摄像头设置）
32	2025-06-19	Exploratory multi-cohort, multi-reader study on the clinical utility of a deep learning model for transforming cryosectioned to formalin-fixed, paraffin-embedded (FFPE) images in breast lesion diagnosis 2025-Jun-17, Breast cancer research : BCR IF:6.1Q1 DOI:10.1186/s13058-025-02064-z PMID:40528232	研究论文	本研究开发并验证了一种深度学习模型，用于将冷冻切片图像转换为福尔马林固定石蜡包埋（FFPE）样图像，以提高乳腺病变诊断的准确性	使用改进的生成对抗网络（GAN）结合注意力机制和自我正则化约束，首次实现了冷冻切片到FFPE样图像的转换，并显著提高了病理学家的诊断信心	诊断一致性在两组间相似，且图像质量较差、非典型导管增生/导管原位癌病例以及经验较少的病理学家会影响诊断准确性	开发并验证一种深度学习模型，用于改善乳腺病变的术中诊断准确性	乳腺病变的冷冻切片图像	数字病理学	乳腺癌	GAN	改进的生成对抗网络（带注意力机制）	图像	132张乳腺病变冷冻切片全玻片图像（来自三个队列：SYSUCC、GSPCH和TCGA），共1584次病理学家读取
33	2025-06-19	Efficient Denoising of Shot-Noise in Mass Spectrometry Images by PCA-Assisted Self-Supervised Deep Learning 2025-Jun-17, Analytical chemistry IF:6.7Q1 DOI:10.1021/acs.analchem.5c00825 PMID:40528349	研究论文	提出了一种基于PCA预处理的改进版Noise2Void算法（PCA-n2v），用于质谱成像（MSI）的去噪处理	通过PCA预处理步骤优化Noise2Void算法，提高了去噪性能，优于直接使用N2V及其他先进去噪技术	在信噪比极低的图像中可能出现渗色伪影	提高质谱成像数据的质量，实现更高通量和更高分辨率的实验	质谱成像数据	机器学习	NA	质谱成像（MSI）、主成分分析（PCA）	Noise2Void（N2V）	图像	合成MSI数据集
34	2025-06-19	Beyond the Posts: Analyzing Breast Implant Illness Discourse With Natural Language Processing and Deep Learning 2025-Jun-16, Aesthetic surgery journal IF:3.0Q1 DOI:10.1093/asj/sjaf047 PMID:40173420	研究论文	本研究利用自然语言处理和深度学习技术分析了社交媒体上关于乳房植入物疾病(BII)的讨论，探讨了患者的感知和情绪反应	首次使用Robust optimizing Bidirectional Encoder Representations from Transformers模型分析BII相关的社交媒体帖子，并揭示了患者情绪与植入物取出率之间的强相关性	研究仅基于X平台的帖子，可能无法代表所有社交媒体或实际人群的观点	分析社交媒体上患者对乳房植入物疾病的感知和情绪反应，及其对医疗决策的影响	社交媒体上关于乳房植入物疾病的讨论	自然语言处理	乳房植入物疾病	自然语言处理	Robust optimizing Bidirectional Encoder Representations from Transformers	文本	6099条帖子(2014-2023年)
35	2025-06-19	MRI super-resolution reconstruction using efficient diffusion probabilistic model with residual shifting 2025-Jun-16, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/ade049 PMID:40460850	研究论文	本研究提出了一种基于扩散概率模型和残差位移的高效MRI超分辨率重建方法Res-SRDiff，显著减少了采样步骤并保持了关键解剖细节	引入了残差位移机制，显著减少了扩散过程中的采样步骤，同时保持了解剖细节，实现了高效的MRI超分辨率重建	未明确提及具体局限性	提高MRI超分辨率重建的效率和图像质量	超高场脑T1 MP2RAGE图像和T2加权前列腺图像	医学影像处理	NA	扩散概率模型	Res-SRDiff（基于扩散概率模型）	MRI图像	未明确提及具体样本数量
36	2025-06-19	Rate of brain aging associates with future executive function in Asian children and older adults 2025-Jun-16, eLife IF:6.4Q1 DOI:10.7554/eLife.97036 PMID:40522287	研究论文	本文研究了大脑年龄变化率与未来执行功能的关系，并在新加坡老年人和儿童中验证了深度学习模型的适用性	首次在非白种人群（特别是儿童）中验证大脑年龄模型的泛化能力，并发现大脑年龄差距变化率与未来认知功能的关联	样本仅来自新加坡人群，可能限制结果的普遍适用性	探索大脑年龄变化率与认知功能的关系，并验证大脑年龄模型在不同人群中的适用性	新加坡老年人（55-88岁）和儿童（4-11岁）	神经影像分析	老年疾病	深度学习	深度学习模型	神经影像数据	新加坡老年人和儿童群体（具体数量未提及）
37	2025-06-19	Predicting mucosal healing in Crohn's disease: development of a deep-learning model based on intestinal ultrasound images 2025-Jun-16, Insights into imaging IF:4.1Q1 DOI:10.1186/s13244-025-02014-5 PMID:40522531	研究论文	开发一种基于肠道超声图像和临床信息的深度学习模型，用于预测克罗恩病患者的黏膜愈合	首次利用深度学习模型结合肠道超声图像预测克罗恩病的黏膜愈合，模型在测试队列中显示出显著的准确性	需要更多多中心、真实世界的数据进行进一步验证和改进	预测克罗恩病患者的治疗反应，以优化治疗方案	克罗恩病患者	数字病理学	克罗恩病	肠道超声（IUS）	CNN	图像	190名患者（68.9%男性，平均年龄32.3±14.1岁），共1548张肠道超声图像
38	2025-06-19	TCFNet: Bidirectional face-bone transformation via a Transformer-based coarse-to-fine point movement network 2025-Jun-16, Medical image analysis IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.media.2025.103653 PMID:40527150	研究论文	提出了一种基于Transformer的粗到细点移动网络（TCFNet），用于密集的面部-骨骼点云转换	采用Transformer网络和局部信息聚合网络（LIA-Net）的两阶段框架，通过建模局部几何结构（边缘、方向和相对位置特征）来补偿Transformer网络的邻域精度损失，并利用专家知识提出辅助损失以重建关键器官	未提及具体的数据集规模或实验中的具体限制	提高计算机辅助手术模拟中面部-骨骼形状转换的准确性和效率	面部和骨骼的点云数据	计算机视觉	NA	深度学习	Transformer, LIA-Net, GRU	点云数据	NA
39	2025-06-19	Kernelized weighted local information based picture fuzzy clustering with multivariate coefficient of variation and modified total Bregman divergence measure for brain MRI image segmentation 2025-Jun-16, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110458 PMID:40527240	研究论文	提出了一种基于核化加权局部信息的图片模糊聚类方法，用于脑部MRI图像分割	首次使用多元变异系数理论开发了局部图片模糊信息度量，并结合非欧几里得距离度量提高了分割的鲁棒性和准确性	NA	解决噪声环境下医学图像分割的挑战	脑部MRI图像	计算机视觉	NA	核化加权局部信息方法、多元变异系数理论、改进的总Bregman散度度量	图片模糊聚类	图像	Brainweb、IBSR和MRBrainS18 MRI数据集，以及CT图像模板
40	2025-06-19	Dental caries detection in children using intraoral scans and deep learning 2025-Jun-15, Journal of dentistry IF:4.8Q1 DOI:10.1016/j.jdent.2025.105906 PMID:40527440	研究论文	本研究旨在利用深度学习和儿童口腔内扫描数据自动检测龋齿，并评估模型预测与牙科医生评估之间的一致性	首次将Attention U-Net模型应用于儿童口腔内扫描数据的龋齿检测，并进行了内部和外部验证	模型对早期和中等程度龋齿的检测性能有限，需要进一步改进模型准确性和泛化能力	开发基于人工智能的儿童龋齿自动检测方法	儿童口腔内扫描数据	计算机视觉	龋齿	深度学习	Attention U-Net	3D扫描数据	第一组332颗龋齿（训练192，验证63，测试77），第二组119颗龋齿用于外部验证