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	2025-09-27	A self-attention model for robust rigid slice-to-volume registration of functional MRI 2025-Sep-13, Computerized medical imaging and graphics : the official journal of the Computerized Medical Imaging Society IF:5.4Q1 DOI:10.1016/j.compmedimag.2025.102643 PMID:40997675	研究论文	提出一种用于功能磁共振成像刚性切片-体积配准的自注意力模型，通过像素级评分提升配准鲁棒性	首次在SVR任务中引入自注意力机制，通过独立编码器和像素级评分处理切片输入的不确定性	仅使用模拟运动数据进行验证，未在真实临床运动场景中充分测试	开发鲁棒的fMRI切片-体积配准方法以解决头部运动引起的图像失真问题	功能磁共振成像的2D切片与3D参考体积	医学图像处理	脑部疾病	深度学习、自注意力机制	自注意力网络、端到端编码器	fMRI图像数据	训练集2000对、验证集500对、测试集200对3D体积-2D切片对
382	2025-09-27	Deep Learning Models Optimization for Gait Phase Identification from EMG Data During Exoskeleton-Assisted Walking 2025-Sep-13, Biomimetics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/biomimetics10090617 PMID:41002851	研究论文	本研究探索深度学习模型优化方法，用于基于表面肌电信号在线识别外骨骼辅助行走时的步态相位	提出基于关节运动学的肌肉激活提前量标签调整方法，并创新性地提出trade-of score指标评估模型性能与成本的平衡	研究未明确说明具体受试者数量和实验条件限制	开发适用于在线外骨骼控制的轻量化深度学习步态相位识别模型	外骨骼辅助行走过程中的步态相位（支撑期和摆动期）	机器学习	运动功能障碍	表面肌电信号采集、深度学习超参数优化	深度学习模型（具体架构未明确说明）	肌电信号数据	采用跨受试者设计，但具体样本数量未明确说明
383	2025-09-27	Comprehensive non-small cell lung cancer targets: From computational prediction to clinical breakthroughs in overcoming drug resistance 2025-Sep-12, Biochemical pharmacology IF:5.3Q1 DOI:10.1016/j.bcp.2025.117333 PMID:40946977	综述	全面概述非小细胞肺癌靶向治疗的三大关键进展：计算预测方法、临床突破及联合用药策略	整合基于配体、结构和多特征深度学习模型的靶点预测方法，并探讨第四代EGFR抑制剂等新型疗法	未涉及具体实验数据验证，主要基于现有研究成果的整合分析	指导非小细胞肺癌靶向治疗的未来发展方向	非小细胞肺癌的靶向治疗机制与临床方案	计算生物学与临床医学交叉	肺癌	深度学习模型、靶点预测计算方法	多特征深度学习模型	文献与临床研究数据	NA
384	2025-09-27	Human Activity Recognition with Noise-Injected Time-Distributed AlexNet 2025-Sep-11, Biomimetics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/biomimetics10090613 PMID:41002847	研究论文	本研究提出一种结合生物启发噪声注入和时间分布式AlexNet架构的方法，用于提升人体活动识别系统的性能和鲁棒性	将生物感官处理机制启发的噪声注入技术与时间分布式AlexNet架构相结合，创新性地解决了视频动作分类中的过拟合和泛化能力不足问题	模型性能可能受限于特定数据集，在真实场景中的泛化能力仍需进一步验证	提升人体活动识别系统的准确性和鲁棒性，开发适用于实际应用的深度学习系统	视频序列中的人类活动	计算机视觉	NA	高斯噪声注入、超参数调优	时间分布式AlexNet	视频序列	EduNet、UCF50和UCF101数据集
385	2025-09-27	Impact of Data Quality on Deep Learning Prediction of Spatial Transcriptomics from Histology Images 2025-Sep-09, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.09.04.674228 PMID:40964396	研究论文	本研究探讨了分子数据和图像数据质量对基于深度学习的组织学图像空间转录组预测性能的影响	首次系统研究不同空间转录组技术（Xenium成像与Visium测序）导致的数据质量差异对基因表达预测的影响，揭示了数据质量改进作为模型架构调优的替代策略	插补实验的改进效果有限且无法推广到测试集之外	评估数据质量对深度学习预测空间转录组的影响	组织学图像和空间转录组数据	数字病理	NA	空间转录组技术（Xenium、Visium）	深度学习	组织学图像、基因表达数据	NA
386	2025-09-27	AI Applied to Cardiac Magnetic Resonance for Precision Medicine in Coronary Artery Disease: A Systematic Review 2025-Sep-09, Journal of cardiovascular development and disease IF:2.4Q2 DOI:10.3390/jcdd12090345 PMID:41002624	系统性综述	系统回顾人工智能在心脏磁共振成像中应用于冠状动脉疾病精准医学的研究进展	首次系统评估AI技术在CMR影像中用于CAD诊断和预后的综合性能，涵盖分类、影像组学和分割三大应用方向	存在数据集规模较小或重叠的问题	评估人工智能技术在冠状动脉疾病心脏磁共振影像分析中的临床应用价值	冠状动脉疾病患者的心脏磁共振影像数据	医学影像分析	心血管疾病	机器学习、深度学习、影像组学	AI模型（具体类型未明确说明）	心脏磁共振影像	106项研究（包含46项分类研究、19项影像组学研究、41项分割研究）
387	2025-09-27	Deep Learning-Based Diagnosis of Femoropopliteal Artery Steno-Occlusion Using Maximum Intensity Projection Images of CT Angiography 2025-Sep-08, Tomography (Ann Arbor, Mich.) DOI:10.3390/tomography11090104 PMID:41003487	研究论文	开发并验证基于深度学习的模型，用于通过下肢CT血管造影的最大强度投影图像检测股腘动脉显著狭窄闭塞	首次提出结合单图像筛查和四段旋转分析的多角度深度学习诊断流程，RDNet模型在狭窄检测中表现出最优性能	回顾性研究设计，样本来源单一时间范围（2021-2024年），未进行多中心外部验证	开发自动化诊断股腘动脉狭窄闭塞的深度学习系统	股腘动脉血管图像	医学影像分析	心血管疾病	CT血管造影（CTA）与最大强度投影（MIP）	RDNet（深度学习网络）	医学影像	642名患者（平均年龄68.2岁），包含56,496个血管段图像
388	2025-09-27	FDMNet: A Multi-Task Network for Joint Detection and Segmentation of Three Fish Diseases 2025-Sep-06, Journal of imaging IF:2.7Q3 DOI:10.3390/jimaging11090305 PMID:41003355	研究论文	提出一种用于鱼类疾病联合检测与分割的多任务学习网络FDMNet	基于YOLOv8框架集成多尺度感知机制的分割分支，采用C2DF动态特征融合模块和基于不确定性的损失加权方法	仅针对三种常见鱼类疾病进行验证，数据集为自建图像数据集	开发能够同时完成鱼类疾病检测和病灶分割的多任务网络	三种常见鱼类疾病	计算机视觉	鱼类疾病	深度学习	YOLOv8, C2DF, PCGrad	图像	自建包含三种常见鱼类疾病的图像数据集
389	2025-09-27	Deep Learning-Based Evaluation of Postural Control Impairments Caused by Stroke Under Altered Sensory Conditions 2025-Sep-03, Biomimetics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/biomimetics10090586 PMID:41002820	研究论文	提出融合CNN与二型模糊逻辑的混合深度学习框架，用于评估脑卒中患者在感觉干扰条件下的姿势控制障碍	首次将二型模糊逻辑激活函数与CNN结合，增强对姿势控制非线性特征的鲁棒性分类能力	研究基于特定设备（EquiTest）数据，未验证在其他平衡评估系统中的泛化性	开发精准检测脑卒中患者姿势控制障碍的自动化评估工具	脑卒中患者（700名参与者）的姿势控制数据	医疗人工智能	脑卒中	深度学习、模糊逻辑系统	CNN与二型模糊逻辑混合模型	平衡功能测试数据	700名参与者产生的8316个标注样本
390	2025-09-27	Modular Deep-Learning Pipelines for Dental Caries Data Streams: A Twin-Cohort Proof-of-Concept 2025-Sep-02, Dentistry journal IF:2.5Q2 DOI:10.3390/dj13090402 PMID:41002675	研究论文	开发模块化深度学习流程用于分析龋齿的多模态数据流，并在双胞胎队列中验证其可行性	首次提出针对非对齐数据集的模块化深度学习流程，结合放射影像、微生物组和转录组数据，并在双胞胎队列中验证微生物组遗传性	使用合成目标进行训练缺乏预测能力，患者匹配的多组学数据尚未获得	验证模块化深度学习流程在非对齐数据集上的可重复性，并评估口腔微生物组的遗传性	龋齿患者放射影像、口腔微生物组样本和牙龈转录组数据	深度学习	龋齿	16S rRNA测序、转录组测序、放射影像分析	U-Net、ResNet-18、前馈神经网络	图像、基因组数据、转录组数据	100张全景放射影像、81个微生物组样本、247个转录组样本、198名双胞胎（49对同卵+50对异卵）
391	2025-09-27	Domain-Interactive Contrastive Learning and Prototype-Guided Self-Training for Cross-Domain Polyp Segmentation 2025-09, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2024.3443262 PMID:39141465	研究论文	提出一种用于跨域息肉分割的新型无监督域自适应框架DCL-PS	结合域交互对比学习和原型引导自训练策略，通过域混合原型更新和跨一致性训练增强特征表示	NA	提升结肠镜图像中息肉分割模型在未知目标域的泛化性能	结肠镜图像中的息肉分割	计算机视觉	结直肠癌	无监督域自适应	深度学习分割模型	医学图像	NA
392	2025-09-27	Solving Zero-Shot Sparse-View CT Reconstruction With Variational Score Solver 2025-09, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2024.3475516 PMID:39374276	研究论文	提出一种无需配对数据的稀疏视图CT重建新方法——变分分数求解器(VSS)	通过潜在扩散模型获取先验分布，采用分布建模而非确定性值，并通过寻找扩散模型固定点来提炼先验知识	NA	解决零样本稀疏视图CT重建问题，降低对配对数据的依赖	CT医学图像重建	医学影像处理	NA	潜在扩散模型	扩散模型	CT图像	NA
393	2025-09-27	Domain Progressive Low-Dose CT Imaging Using Iterative Partial Diffusion Model 2025-09, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2024.3492260 PMID:39509314	研究论文	提出一种基于迭代部分扩散模型的领域渐进式低剂量CT成像框架，解决传统深度学习方法在真实LDCT场景中的泛化性问题	创新性地提出迭代部分扩散模型（IPDM），通过迭代部分扩散过程平衡生成能力与计算效率，并开发条件引导采样方法和基于像素级噪声估计的自适应权重策略	未明确说明模型在高分辨率训练中的具体表现和计算资源需求	提升低剂量CT成像的质量和泛化能力	低剂量CT图像	医学影像处理	NA	扩散模型	IPDM（迭代部分扩散模型）	CT图像	多源数据集（具体数量未说明）
394	2025-09-27	DreaMR: Diffusion-Driven Counterfactual Explanation for Functional MRI 2025-09, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2024.3507008 PMID:40030294	研究论文	提出首个基于扩散模型的fMRI反事实解释方法DreaMR，用于深度fMRI分类器的可解释性分析	首次将扩散模型应用于fMRI反事实解释，提出分数多阶段蒸馏扩散先验和transformer架构处理长程时空上下文	NA	开发高保真度的fMRI深度分类器可解释性方法	功能磁共振成像（fMRI）数据和大脑认知相关变量	医学影像分析	神经科学相关疾病	扩散模型、反事实生成	Transformer、扩散模型	fMRI脑功能影像数据	神经影像数据集（具体数量未明确说明）
395	2025-09-27	MM-GTUNets: Unified Multi-Modal Graph Deep Learning for Brain Disorders Prediction 2025-09, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2025.3556420 PMID:40168232	研究论文	提出一种基于图Transformer的多模态图深度学习框架MM-GTUNets，用于大规模脑部疾病预测	引入模态奖励表示学习动态构建人群图，采用自适应跨模态图学习捕捉模态特异性和共享特征，结合Graph UNet和Graph Transformer优势	NA	开发端到端的多模态图深度学习框架以提升脑部疾病预测性能	脑部疾病患者人群的多模态数据	机器学习	脑部疾病	图深度学习、Transformer、变分自编码器	MM-GTUNets（基于Graph Transformer和Graph UNet）	多模态数据（影像和非影像数据）	两个公共多模态数据集ABIDE和ADHD-200
396	2025-09-27	Digital Staining With Knowledge Distillation: A Unified Framework for Unpaired and Paired-but-Misaligned Data 2025-09, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2025.3565329 PMID:40310741	研究论文	提出一种基于知识蒸馏的无监督深度学习框架，用于数字细胞染色	首次将知识蒸馏应用于数字染色任务，提出适用于无配对数据和配对但未对齐数据的统一训练方案	NA	开发无需大量精确配对数据的数字细胞染色方法	细胞图像（特别是白细胞图像）	数字病理	NA	知识蒸馏、深度学习	教师-学生模型框架	细胞图像	白细胞数据集
397	2025-09-27	Self-Supervised Feature Learning for Cardiac Cine MR Image Reconstruction 2025-09, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2025.3570226 PMID:40408221	研究论文	提出一种自监督特征学习辅助的MRI重建框架，用于心脏电影MR图像重建	首次将自监督特征学习引入MRI重建，利用欠采样图像学习采样不敏感特征来辅助去伪影	基于回顾性数据集验证，需进一步临床前瞻性验证	解决监督学习方法需要全采样图像的局限性，提升MRI重建性能	心脏电影MR图像	医学影像重建	心血管疾病	MRI重建技术	自监督深度学习网络	医学影像数据	91例心血管患者和38例健康受试者的2D心脏电影数据集
398	2025-09-27	Development of a Deep Learning Model for the Volumetric Assessment of Osteonecrosis of the Femoral Head on Three-Dimensional Magnetic Resonance Imaging 2025-Sep, The Journal of arthroplasty IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.arth.2025.05.126 PMID:40484054	研究论文	开发基于深度学习的模型，用于自动分割MRI图像中的股骨头坏死病灶并按照Steinberg分类进行分级	首次使用Dynamic U-Net深度学习系统实现股骨头坏死病灶的自动体积评估和Steinberg分级	样本量较小（仅63个髋关节），且仅包含未发生塌陷的病例	开发自动化工具辅助临床医生进行股骨头坏死的体积评估	股骨头坏死患者的MRI图像和坏死病灶	医学影像分析	股骨头坏死	三维磁共振成像（spoiled gradient-echo序列）	Dynamic U-Net（5层结构）	三维医学影像	63个髋关节（22个A级，23个B级，18个C级）
399	2025-09-27	The MSA Atrophy Index (MSA-AI): An Imaging Marker for Diagnosis and Clinical Progression in Multiple System Atrophy 2025-Sep, Annals of clinical and translational neurology IF:4.4Q1 DOI:10.1002/acn3.70106 PMID:40660627	研究论文	本研究提出了一种新型复合体积测量指标MSA萎缩指数（MSA-AI），用于多系统萎缩症的诊断和疾病进展监测	首次开发基于深度学习分割的复合体积指标MSA-AI，能够有效区分MSA与相关突触核蛋白病并预测疾病进展	需要更大规模的独立队列进行验证	开发多系统萎缩症的可靠影像学生物标志物	多系统萎缩症患者及相关神经退行性疾病患者	医学影像分析	多系统萎缩症	3T MRI、深度学习分割、生物流体分析	深度学习	医学影像	纵向研究17例患者，横断面研究包括MSA（26例）、健康对照（23例）、纯自主神经衰竭（23例）、帕金森病（56例）和路易体痴呆（8例）
400	2025-09-27	Combined application of deep learning and conventional computer vision for kidney ultrasound image classification in chronic kidney disease: preliminary study 2025-Sep, Ultrasonography (Seoul, Korea) DOI:10.14366/usg.25074 PMID:40755093	研究论文	本研究评估深度学习与传统计算机视觉技术结合对慢性肾脏病肾脏超声图像进行分类的可行性	首次将深度学习模型与基于轮廓图的自动化肾实质测量特征相结合用于CKD分类	初步概念验证研究，样本量有限（258个肾脏），仅使用右肾矢状面图像	开发结合人工智能与传统指标的慢性肾脏病无创辅助诊断方法	慢性肾脏病患者的肾脏超声图像	计算机视觉	慢性肾脏病	超声成像、深度学习、传统计算机视觉特征提取	CNN	图像	258个肾脏（124个正常，134个CKD）