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
4201	2025-11-08	FROG: a new people detection dataset for knee-high 2D range finders 2025, Frontiers in robotics and AI IF:2.9Q2 DOI:10.3389/frobt.2025.1671673 PMID:41189740	研究论文	提出名为FROG的新型膝高2D测距仪人员检测数据集及端到端深度学习检测方法	创建了激光分辨率更高、扫描频率更快、标注更完整的膝高2D测距仪数据集，并提出无需手工特征处理的端到端深度学习检测方法	未明确说明数据集的采集环境多样性及模型在极端场景下的泛化能力	提升移动机器人使用膝高2D测距仪进行人员检测的性能	移动机器人膝高2D测距仪采集的激光扫描数据	计算机视觉	NA	2D激光测距技术	深度学习	激光扫描数据	17倍于DROW数据集的标注扫描数，100倍的人员标注数	ROS	端到端深度学习架构	检测频率（Hz）	未明确说明
4202	2025-11-08	Exploring the ethical issues posed by AI and big data technologies in drug development 2025, Frontiers in public health IF:3.0Q2 DOI:10.3389/fpubh.2025.1585180 PMID:41189967	综述	系统分析人工智能与大数据技术在药物开发中的技术突破、潜在风险与治理路径	首次系统探讨AI与大数据在药物研发效率革命中的伦理底线与责任创新生态系统构建	未涉及具体技术实施方案的伦理验证	探索AI与大数据技术在药物开发中引发的伦理问题及治理方案	药物开发过程中的人工智能与大数据技术应用	生物医学信息学	NA	大数据分析, 深度学习	深度学习	生物医学大数据	NA	NA	NA	NA	NA
4203	2025-11-08	WOAENet: a whale optimization-guided ensemble deep learning with soft voting for uterine cancer diagnosis based on MRI images 2025, Frontiers in artificial intelligence IF:3.0Q2 DOI:10.3389/frai.2025.1664201 PMID:41190038	研究论文	提出一种基于鲸鱼优化算法引导的集成深度学习框架WOAENet，用于子宫癌MRI图像的自动诊断	首次将鲸鱼优化算法应用于深度学习模型超参数调优，并构建软投票集成框架用于子宫癌诊断	研究基于单一医疗机构的数据集，需要更多外部验证	开发准确高效的子宫癌自动诊断方法	子宫MRI图像	计算机视觉	子宫癌	MRI成像	CNN,集成学习	医学图像	来自King Abdullah University Hospital的子宫癌MRI数据集	TensorFlow, PyTorch	MobileNetV2, DenseNet121, LVM	准确率,特异性,F1分数	NA
4204	2025-11-08	ConoDL: a deep learning framework for rapid generation and prediction of conotoxins 2024-Dec-26, Journal of computer-aided molecular design IF:3.0Q2 DOI:10.1007/s10822-024-00582-0 PMID:39724258	研究论文	提出一个名为ConoDL的深度学习框架，用于快速生成和预测芋螺毒素	结合迁移学习和大语言模型解决芋螺毒素生成中的数据限制问题，并生成具有新型半胱氨酸支架的人工芋螺毒素	芋螺毒素数据有限且结构复杂，限制了深度学习模型的应用	开发新型方法探索芋螺毒素的分子空间	芋螺毒素（小型二硫键丰富的生物活性肽）	机器学习	NA	深度学习	LLM	序列数据	NA	NA	ConoGen, ConoPred	序列和结构水平的肽特性评估	NA
4205	2025-11-08	Liquid Biopsy-Based Detection and Response Prediction for Depression 2024-11-26, ACS nano IF:15.8Q1 DOI:10.1021/acsnano.4c08233 PMID:39501510	研究论文	通过基于深度学习的血浆细胞外囊泡光谱分析开发抑郁症检测和治疗反应预测方法	首次将深度学习和拉曼光谱技术结合应用于细胞外囊泡分析，实现抑郁症的客观诊断和抗抑郁药物反应预测	样本来源仅限于血浆细胞外囊泡，需要进一步验证在其他人群和临床环境中的适用性	开发基于液体活检的抑郁症客观诊断和治疗反应预测方法	抑郁症患者、健康个体和恐慌障碍患者的血浆细胞外囊泡	机器学习	抑郁症	拉曼光谱分析，细胞外囊泡分离	深度学习	光谱信号数据	未具体说明样本数量，包括抑郁症患者、健康个体和恐慌障碍患者	NA	NA	AUC	NA
4206	2025-11-08	Classification of Multi-Parametric Body MRI Series Using Deep Learning 2024-11, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3448373 PMID:39178097	研究论文	开发基于深度学习的多参数体部MRI序列分类模型，用于准确识别8种不同的MRI序列类型	首次针对多参数体部MRI序列开发深度学习分类模型，比较多种网络架构性能，并系统评估不同训练数据量和外部数据集的表现	仅针对8种特定MRI序列类型，模型在外部数据集上性能有所下降	解决DICOM头文件信息错误问题，提高放射科医生阅片效率	多参数体部MRI序列	计算机视觉	NA	多参数磁共振成像(mpMRI)	CNN	医学影像	超过729项研究的多机构mpMRI数据，包含DLDS和CPTAC-UCEC外部数据集	NA	ResNet, EfficientNet, DenseNet-121	F1-score, 准确率	NA
4207	2025-11-08	Vector field attention for deformable image registration 2024-Nov, Journal of medical imaging (Bellingham, Wash.) DOI:10.1117/1.JMI.11.6.064001 PMID:39513093	研究论文	提出一种用于可变形图像配准的向量场注意力框架，通过直接检索特征图中的位置对应关系来提高配准效率	引入无需可学习参数的注意力模块，能够直接从特征图中检索像素级对应关系，改进了现有网络设计	NA	开发更高效的可变形图像配准方法	固定图像和移动图像之间的空间对应关系	医学图像处理	NA	深度学习	注意力机制	医学图像	公共数据集和Learn2Reg挑战赛数据	NA	向量场注意力(VFA)	配准精度	NA
4208	2025-11-08	A 3D-2D Hybrid U-Net Convolutional Neural Network Approach to Prostate Organ Segmentation of Multiparametric MRI 2021-01, AJR. American journal of roentgenology DOI:10.2214/AJR.19.22168 PMID:32812797	研究论文	本研究开发了一种混合3D-2D U-Net卷积神经网络方法，用于多参数MRI中前列腺器官的自动分割	提出了一种定制的混合3D-2D U-Net架构，结合了三维和二维卷积神经网络的优点	研究为回顾性设计，需要进一步研究开发病变定位和量化的模式识别方法	开发自动前列腺器官分割的深度学习方法	多参数MRI中的前列腺器官	数字病理	前列腺癌	多参数MRI	CNN	医学图像	287名患者的299次MRI检查（共7774张MR图像）	NA	混合3D-2D U-Net	Dice分数, Pearson相关系数	NA
4209	2025-11-07	Deep learning method for semi-automated segmentation of optic nerve head tissues in optical coherence tomography images 2025-Dec, Experimental eye research IF:3.0Q1 DOI:10.1016/j.exer.2025.110678 PMID:41038371	研究论文	提出基于深度学习的半自动分割方法，用于光学相干断层扫描图像中视神经头组织的分割	开发了结合用户交互的深度学习模型更新机制，允许用户修正预测结果并实时优化后续预测	测试数据集较小（仅6个视神经头图像体积），需要更大样本量来全面评估模型更新效果	实现视神经头组织的半自动精确分割，提高分割效率	视神经头组织的前部筛板表面、布鲁赫膜和脉络膜-巩膜界面	计算机视觉	眼科疾病	光学相干断层扫描	CNN	图像	46个预处理的视神经头图像体积（每个包含24个径向扫描）	NA	NA	均方根误差	NA
4210	2025-11-07	Real-World Adversarial Defense Against Patch Attacks Based on Diffusion Model 2025-Dec, IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence IF:20.8Q1 DOI:10.1109/TPAMI.2025.3596462 PMID:40768456	研究论文	提出基于扩散模型的对抗性补丁防御框架DIFFender，通过文本引导扩散模型检测和修复对抗补丁攻击	发现对抗性异常感知现象，首次将扩散模型统一应用于补丁定位和修复任务，并提出高效少样本提示调优算法	NA	开发有效的对抗性补丁防御方法，提升深度学习模型在真实场景中的鲁棒性	对抗性补丁攻击	计算机视觉	NA	扩散模型	扩散模型	图像	NA	NA	扩散模型	NA	NA
4211	2025-11-07	FaceTracer: Unveiling Source Identities From Swapped Face Images and Videos for Fraud Prevention 2025-Dec, IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence IF:20.8Q1 DOI:10.1109/TPAMI.2025.3601141 PMID:40833901	研究论文	提出首个非侵入式框架FaceTracer，用于从换脸图像和视频中追溯源人物身份以预防欺诈	首个专门设计用于从换脸内容中追溯源人物身份的非侵入式框架，通过解缠模块有效抑制目标人物身份信息并分离源人物身份特征	未明确说明对极端质量退化或高度复杂混合身份场景的处理能力	开发能够追溯换脸内容中源人物身份的技术，用于欺诈预防和恶意行为者追踪	换脸图像和视频中的源人物身份特征	计算机视觉	NA	深度学习	深度学习框架	图像, 视频	NA	NA	解缠模块	身份识别准确率, 迁移性, 鲁棒性	NA
4212	2025-11-07	LBONet: Supervised Spectral Descriptors for Shape Analysis 2025-Dec, IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence IF:20.8Q1 DOI:10.1109/TPAMI.2025.3600873 PMID:40833902	研究论文	提出LBONet方法，通过监督学习优化拉普拉斯-贝尔特拉米算子的特征基，提升形状分析任务的性能	首次提出监督学习方式优化LBO特征基，使其更适应特定任务需求	NA	改进非刚性形状分析中拉普拉斯-贝尔特拉米算子的性能	流形上的算子学习	计算机视觉	NA	深度学习	监督学习	形状数据	NA	NA	LBONet	检索准确率, 分类准确率, 分割精度, 对应关系准确率	NA
4213	2025-11-07	Deep Learning R-Wave Detection for Electrocardiographic Gating in Cardiac MRI 2025-Dec, Radiology. Cardiothoracic imaging DOI:10.1148/ryct.250104 PMID:41196189	研究论文	本研究开发卷积神经网络用于心电图R波检测，以减少心脏MRI中的心电门控误差	首次将CNN应用于心脏MRI环境下的ECG R波检测，特别针对3.0 T磁场下的MRI伪影问题	样本量相对有限（共167名患者），且为回顾性研究	评估ECG门控误差频率并开发基于深度学习的R波检测方法以改善心脏MRI质量	接受心脏MRI检查的患者心电图信号	医学影像分析	心血管疾病	心脏MRI, 心电图	CNN	心电图信号	167名患者（120名内部数据集，47名外部数据集）	NA	卷积神经网络	F1分数, 假阳性率	NA
4214	2025-11-07	LSTM-Transformer hybrid model predicts and unveils total phosphorus dynamics and pollutions in Poyang Lake 2025-Nov-10, The Science of the total environment DOI:10.1016/j.scitotenv.2025.180622 PMID:41056607	研究论文	本研究开发LSTM-Transformer混合模型预测鄱阳湖总磷动态变化并揭示污染机制	首次将LSTM与Transformer结合用于湖泊磷污染预测，通过多头自注意力机制整合关键影响因素	模型在测试集上的相关系数为0.6428，仍有提升空间	预测鄱阳湖总磷动态趋势并识别污染驱动机制	鄱阳湖总磷污染	环境科学, 机器学习	NA	时空分析, 深度学习	LSTM, Transformer	时间序列数据	2013-2022年数据	NA	LSTM-Transformer混合架构	相关系数R, RMSE	NA
4215	2025-11-07	Water level forecasting in coastal cities using a hybrid deep learning approach 2025-Nov-10, The Science of the total environment DOI:10.1016/j.scitotenv.2025.180709 PMID:41101053	研究论文	本研究提出了一种结合CNN、Transformer和SKANs的混合深度学习模型，用于预测威尼斯每小时水位	首次将卷积神经网络、Transformer层和Swallow Kolmogorov Arnold Networks结合用于沿海城市水位预测	仅使用两年数据训练，历史数据可用性有限	开发准确实时的沿海城市洪水预测模型	意大利威尼斯的水位预测	机器学习	NA	深度学习	CNN, Transformer, SKANs	气象和水文数据	两年高分辨率数据	NA	CNN-Transformer-SKANs	Nash-Sutcliffe Efficiency, Root Mean Square Error	NA
4216	2025-11-07	Improve deep learning-based reconstruction of optical coherence tomography angiography by siamese U-Net 2025-Nov-06, Biomedical physics & engineering express IF:1.3Q3 DOI:10.1088/2057-1976/ae183c PMID:41151103	研究论文	提出一种结合Siamese架构和多分支坐标交叉注意力模块的SU-Net模型，用于改进光学相干断层扫描血管成像的重建质量	首次将Siamese架构与多分支坐标交叉注意力模块集成到U-Net中，更好地学习与血流相关的通道间差异	仅在12个三维人体皮肤OCTA图像上验证，样本量有限	改进基于深度学习的OCTA B扫描重建质量，减少图像采集次数	人体皮肤光学相干断层扫描血管成像数据	计算机视觉	NA	光学相干断层扫描血管成像	U-Net, Siamese网络	三维医学图像	来自8名志愿者的12个三维体积图像	NA	U-Net, DnCNN, ResNet, DenseNet	PSNR, SSIM	NA
4217	2025-11-07	Torso synthetic CT generation by integrating deep learning and segmentation for FDG-PET/MR attenuation correction 2025-Nov-06, Biomedical physics & engineering express IF:1.3Q3 DOI:10.1088/2057-1976/ae13ff PMID:41101339	研究论文	提出一种结合深度学习和分割技术的方法，从Dixon MR图像生成躯干合成CT用于PET/MR衰减校正	首次将深度学习与基于阈值的分割方法相结合，实现从Dixon MR图像生成完整躯干的衰减校正图	样本量较小（29个数据集），仅针对FDG-PET/MR应用	提高PET/MR系统中衰减校正的准确性	躯干区域（从颅底到大腿中部）的FDG-PET/MR数据	医学影像分析	NA	FDG-PET/MR, Dixon MR	GAN, U-net	医学影像（MR和CT图像）	29个前瞻性收集的配对FDG-PET/CT和MR数据集（15个训练，14个测试）	NA	U-net Residual Network conditional Generative Adversarial Network (URcGAN)	平均绝对差异（HU）, SUV差异百分比, 标准差	NA
4218	2025-11-07	Optimizing infant magnetic resonance imaging efficiency: Deep learning-assisted feed-and-wrap technique versus general anesthesia using an infant magnetic resonance imaging stabilizer in infants under 4 months 2025-Nov-06, Pediatric radiology IF:2.1Q2 DOI:10.1007/s00247-025-06437-6 PMID:41193818	研究论文	本研究比较了深度学习辅助的喂养包裹技术与全身麻醉在4个月以下婴儿MRI检查中的效率差异	首次将深度学习图像重建技术与喂养包裹技术结合，并与传统全身麻醉方法进行系统比较	单中心回顾性研究，样本量较小（48例婴儿）	评估深度学习辅助喂养包裹技术是否能缩短婴儿MRI检查的周转时间	4个月以下的婴儿脑部MRI检查	医学影像分析	儿科影像	磁共振成像，深度学习图像重建	深度学习模型	医学影像数据	48名婴儿（DL-FW组22例，GA组26例）	NA	NA	周转时间，Mann-Whitney U检验，Hodges-Lehmann估计量	NA
4219	2025-11-07	A Novel Multimodal Deep Image Analysis Model for Predicting Extraction/Non-Extraction Decision 2025-Nov-06, Orthodontics & craniofacial research IF:2.4Q2 DOI:10.1111/ocr.70057 PMID:41195767	研究论文	开发一种基于侧位头影测量片和口内扫描的多模态深度学习模型，用于预测正畸拔牙/非拔牙决策	首次结合侧位头影测量片和口内扫描数据，采用多模态深度学习模型预测正畸治疗决策，并引入新颖的牙齿空间特征	样本量相对有限（617例），仅来自单一医疗机构，模型性能仍有提升空间	开发辅助正畸医生决策的深度学习分类器	正畸患者	计算机视觉	口腔正畸	头影测量分析，口内扫描	CNN, 自编码器	医学影像，三维扫描数据	617名患者（192例拔牙组，425例非拔牙组）	NA	CephNet, 卷积自编码器	准确率，灵敏度，特异性，阳性预测值，阴性预测值，阳性似然比，阴性似然比，F1分数	NA
4220	2025-11-07	Rethinking active learning in medical education: A comparative study of inquiry-based and team-based learning on student performance and satisfaction 2025-Nov-06, Advances in physiology education IF:1.7Q4 DOI:10.1152/advan.00199.2025 PMID:41196126	研究论文	比较探究式学习与团队式学习在医学教育中对学生表现和满意度的影响	开发基于5E教学模型的创新探究式学习框架，采用条件式答案揭示机制和游戏化综合评估	仅针对一年级医学生，样本量有限，未评估长期学习效果	比较两种主动学习方法的教学效果	548名一年级医学生	医学教育	NA	5E教学模型，游戏化学习	NA	定量表现指标，行为观察，学生问卷	548名一年级医学生	NA	NA	关键概念保留率，扩展概念掌握率，满意度评分，作弊倾向降低率	NA