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
381	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
382	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
383	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
384	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
385	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
386	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
387	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
388	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
389	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
390	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
391	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
392	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
393	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
394	2025-10-01	Rapid response to fast viral evolution using AlphaFold 3-assisted topological deep learning 2024-Nov-19, ArXiv PMID:39606716	研究论文	提出一种基于AlphaFold 3辅助的多任务拓扑拉普拉斯策略，用于快速预测病毒突变对蛋白质相互作用和结合自由能的影响	首次将AlphaFold 3与拓扑深度学习相结合，开发了AF3辅助的MT-TopLap策略，能够在缺乏实验结构数据时保持稳健的预测性能	仅针对SARS-CoV-2刺突蛋白RBD结构域进行了验证，尚未扩展到其他病毒或蛋白质系统	开发快速响应病毒快速进化的计算方法，用于病毒追踪、诊断和抗体疫苗设计	SARS-CoV-2刺突蛋白受体结合域与人类ACE2受体的蛋白质复合物	计算生物学	COVID-19	拓扑深度学习、AlphaFold 3、深度突变扫描、拓扑数据分析	多任务拓扑拉普拉斯模型	蛋白质三维结构数据、深度突变扫描数据	4个实验性DMS数据集，包括SARS-CoV-2 HK.3变体数据集
395	2025-10-01	High-resolution in vivo 4D-OCT fish-eye imaging using 3D-UNet with multi-level residue decoder 2024-Sep-01, Biomedical optics express IF:2.9Q2 DOI:10.1364/BOE.532258 PMID:39296392	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的实时4D-OCT系统，用于重建无畸变的高分辨率体积图像	采用多级残差解码器的3D-UNet架构，结合16位浮点精度优化，实现了超过10Hz的实时4D-OCT成像	NA	解决3D-OCT成像中因慢帧率和组织运动导致的运动伪影问题	生物组织的体积成像	计算机视觉	NA	光学相干断层扫描(OCT)	3D-UNet, CNN	3D体积图像	NA
396	2025-10-01	FUSION: A web-based application for in-depth exploration of multi-omics data with brightfield histology 2024-Aug-22, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.07.09.602778 PMID:39026885	研究论文	开发了一个基于Web的多组学数据与明场组织学深度探索工具FUSION	首次将分子数据与组织病理学特征整合到单一工作平台，提供基于深度学习的空间组学数据分析工具	NA	开发一个能够连接分子特征与组织病理学特征的综合分析平台	健康与疾病组织样本的空间转录组数据	数字病理学	NA	空间转录组测序	深度学习	全切片图像、空间转录组数据	包含福尔马林固定石蜡包埋和冷冻制备的数据集
397	2025-10-01	MRI Deep Learning-Based Automatic Segmentation of Interventricular Septum for Black-Blood Myocardial T2* Measurement in Thalassemia 2024-08, Journal of magnetic resonance imaging : JMRI IF:3.3Q1 DOI:10.1002/jmri.29113 PMID:37941460	研究论文	开发基于深度学习的自动分割方法，用于地中海贫血患者黑血MR图像中心室间隔的分割和心肌T2*测量	提出改进的注意力U-Net模型实现心室间隔自动分割，减少人工操作时间和观察者间差异	研究为回顾性设计，样本量有限（146例），外部验证集规模较小	开发自动分割方法以缩短分析时间并减少观察者间变异性	146例输血依赖性地中海贫血患者的心脏MR检查数据	医学影像分析	地中海贫血	多回波梯度回波序列MR成像	改进的注意力U-Net	MR图像	146例患者（训练集100例，内部测试20例，外部测试26例）
398	2025-10-01	Accelerated Cine Cardiac MRI Using Deep Learning-Based Reconstruction: A Systematic Evaluation 2024-08, Journal of magnetic resonance imaging : JMRI IF:3.3Q1 DOI:10.1002/jmri.29081 PMID:37855257	研究论文	系统评估深度学习重建技术在加速心脏电影MRI中的应用效果	首次系统评估深度学习重建技术在不同加速因子下对心脏电影bSSFP图像的重建效果	仅纳入15例漏斗胸患者，样本量较小；仅评估了特定患者群体	评估深度学习重建技术在不同加速因子下对心脏电影MRI图像质量和心室评估准确性的影响	15例漏斗胸患者（平均年龄16.8±5.4岁，20%女性），具有正常心脏解剖结构和功能	医学影像分析	心脏疾病	深度学习重建(DLR)，压缩灵敏度编码(C-SENSE)，平衡稳态自由进动(bSSFP)	深度学习	MRI图像	15例患者
399	2025-10-01	Fetal MRI-Based Body and Adiposity Quantification for Small for Gestational Age Perinatal Risk Stratification 2024-08, Journal of magnetic resonance imaging : JMRI IF:3.3Q1 DOI:10.1002/jmri.29141 PMID:37982367	研究论文	本研究通过胎儿MRI量化身体和脂肪参数，用于小于胎龄儿的围产期风险分层	首次使用深度学习自动分割胎儿身体和皮下脂肪，并建立脂肪体积比与围产期不良结局的关联	样本量较小（40例），单中心研究	探索胎儿MRI身体成分量化参数对小于胎龄儿围产期风险的预测价值	40例小于胎龄胎儿	数字病理	胎儿发育异常	MRI TruFISP和T1W Dixon序列	深度学习	医学影像	40例SGA胎儿（26例女性，61.9%），孕周30+2至37+2
400	2025-10-01	Prostate Age Gap: An MRI Surrogate Marker of Aging for Prostate Cancer Detection 2024-08, Journal of magnetic resonance imaging : JMRI IF:3.3Q1 DOI:10.1002/jmri.29090 PMID:37855699	研究论文	本研究开发了一种基于前列腺MRI的衰老生物标志物——前列腺年龄差，用于评估临床显著前列腺癌的发病风险	首次利用深度学习模型从前列腺MRI中提取衰老生物标志物，并证明其与临床显著前列腺癌风险的关联	回顾性研究设计，样本量相对有限（468名患者）	开发前列腺MRI衰老生物标志物并评估其与临床显著前列腺癌风险的关系	468名接受前列腺活检的男性患者（65.97±6.91岁）	数字病理	前列腺癌	深度学习	深度学习模型	MRI图像	468名患者，共7243张前列腺MRI切片（训练集：212名非临床显著前列腺癌患者，3223张切片；测试集：256名患者）