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
421	2025-09-12	Automated segmentation of retinal vessel using HarDNet fully convolutional networks 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0330641 PMID:40920773	研究论文	提出一种基于HarDNet的改进模型，用于视网膜血管自动分割	整合HarDNet模块、感受野块（RFB）模块和密集聚合模块，有效提取多尺度特征并提升小血管分割精度	未明确提及模型计算效率或临床部署可行性	提升视网膜血管分割的准确性，特别是对小血管和分支区域的分割能力	彩色眼底图像中的视网膜血管结构	计算机视觉	糖尿病、高血压、脑血管疾病	深度学习	HarDNet FCN（全卷积网络），结合RFB和Dense Aggregation模块	图像（彩色眼底照片）	DRIVE数据集和CHASE_DB1数据集（具体样本数未明确说明）
422	2025-09-12	AI-Driven quality assurance in mammography: Enhancing quality control efficiency through automated phantom image evaluation in South Korea 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0330091 PMID:40920794	研究论文	开发并验证基于深度学习的模型，用于自动化评估乳腺摄影体模图像，以提高质量控制效率	首次在韩国国家认证体系中应用EfficientNetV2_L模型实现乳腺体模图像的自动化评分，显著提升放射科医师间评分一致性和工作效率	模型在肿块评估中表现出一定的尺寸相关偏差，且研究仅基于韩国单一机构数据	通过AI技术提升乳腺摄影质量控制的自动化水平和评估一致性	乳腺摄影体模图像中的人工病灶（纤维、斑点、肿块）	计算机视觉	乳腺癌	深度学习，可解释AI技术	EfficientNetV2_L	图像	5,813张符合质量标准的乳腺摄影体模图像
423	2025-09-12	A robust hydroponic system for horticulture farming using deep learning, IoT, and mobile application 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0330488 PMID:40920816	研究论文	提出一种结合深度学习、物联网和移动应用的稳健水培系统，用于园艺农业	集成WeMos控制器硬件、深度学习疾病检测模型和移动应用，实现98.5%的高疾病检测准确率	未明确说明系统在非理想环境下的鲁棒性或长期稳定性	支持农民简化种植过程，提高水培农业的操作效率和可持续性	孟加拉国的基层农民和水培种植系统	计算机视觉	NA	深度学习、IoT	深度学习模型（具体类型未指定）	传感器数据、图像（推断）	约80%的基层农民参与调研（具体样本量未明确）
424	2025-09-12	Characterization of CNS Network Changes in Two Rodent Models of Chronic Pain 2025, Biological & pharmaceutical bulletin IF:1.7Q3 DOI:10.1248/bpb.b25-00045 PMID:40930793	研究论文	本研究使用静息态功能磁共振成像技术，在两种慢性疼痛啮齿动物模型中表征中枢神经系统功能网络的变化	结合深度学习的监督机器学习方法预测慢性疼痛，并发现传统网络分析未捕捉到的连接模式信息	研究仅基于两种特定啮齿动物模型，结果外推至人类或其他疼痛模型需谨慎	探究慢性疼痛相关的中枢神经系统功能变化	Lewis大鼠和Sprague-Dawley大鼠	神经影像学	慢性疼痛	静息态功能磁共振成像（fMRI），独立成分分析（ICA），图论测量，基于种子的功能连接分析	监督机器学习结合深度学习	神经影像数据	实验1：CFA模型组16只，对照组14只；实验2：PSNL模型组25只，假手术组19只
425	2025-09-12	A Cross-Modal Mutual Knowledge Distillation Framework for Alzheimer's Disease Diagnosis: Addressing Incomplete Modalities 2024-Oct-22, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2023.08.24.23294574 PMID:37662267	研究论文	提出一种跨模态互知识蒸馏框架，用于处理不完整多模态数据的阿尔茨海默病早期诊断	通过互知识蒸馏（MKD）框架处理多模态数据缺失问题，教师模型和学生模型相互学习提升特征提取能力	NA	解决现实世界中多模态神经影像数据不完整的问题，提升阿尔茨海默病的早期诊断性能	阿尔茨海默病患者的多模态神经影像数据（MRI和PET）	数字病理学	阿尔茨海默病	深度学习，知识蒸馏	深度学习框架（含教师-学生模型结构）	多模态神经影像（MRI和PET）	使用ADNI数据集进行案例研究（具体样本量未明确说明）
426	2025-09-12	Subject-level spinal osteoporotic fracture prediction combining deep learning vertebral outputs and limited demographic data 2024-Sep-10, Archives of osteoporosis IF:3.1Q1 DOI:10.1007/s11657-024-01433-z PMID:39256211	研究论文	结合深度学习椎体骨折评分和有限人口统计数据，实现受试者级别的脊柱骨质疏松性骨折预测	使用广义可加模型（GAM）整合CNN生成的椎体骨折评分与年龄数据，实现高精度（AUC-ROC=0.968）的个体级别骨折预测	仅使用基本人口统计数据，可能未考虑其他临床风险因素	开发自动化椎体骨折筛查方法以改善临床结局	脊柱骨质疏松性骨折患者	数字病理	骨质疏松症	卷积神经网络（CNN）	GAM（广义可加模型）结合CNN	X光影像和人口统计资料	大型X光影像数据集（具体数量未说明）
427	2025-09-12	Recurrent Inference Machine for Medical Image Registration 2024-Jun-19, ArXiv PMID:39371087	研究论文	提出一种名为循环推理图像配准网络的新型医学图像配准方法，通过元学习方式迭代求解配准问题	将循环推理框架与元学习相结合，通过学习优化更新规则，结合隐式正则化和显式梯度输入，提高配准精度和数据效率	NA	提升医学图像配准的精度和数据效率	脑部MRI和定量心脏MRI图像	计算机视觉	NA	深度学习，元学习	循环推理网络	医学图像（MRI）	NA
428	2025-09-12	Toward a deep learning-based magnetic resonance imaging only workflow for postimplant dosimetry in I-125 seed brachytherapy for prostate cancer 2024 Jan-Feb, Brachytherapy IF:1.7Q3 DOI:10.1016/j.brachy.2023.09.009 PMID:38008648	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的MRI-only工作流，用于前列腺癌I-125粒子植入后剂量计算，旨在替代当前CT标准方法	首次结合深度学习与定量磁敏感图（QSM）和DIXON序列，实现MRI自动粒子分割，避免CT额外辐射并提升软组织对比度	研究样本量较小（20例患者），且仅使用1.5T MRI设备，未验证更高场强或更多样人群的适用性	建立无需CT的MRI-only工作流，提高前列腺癌粒子治疗后剂量计算的准确性和安全性	接受I-125粒子植入治疗的前列腺癌患者	数字病理	前列腺癌	MRI（DIXON序列、3D梯度回波序列）、深度学习QSM生成	3D nnU-net	医学影像（MRI、CT）	20例患者
429	2025-09-12	RescueNet: A High Resolution UAV Semantic Segmentation Dataset for Natural Disaster Damage Assessment 2023-12-20, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-023-02799-4 PMID:38123582	研究论文	介绍了一个用于自然灾害损害评估的高分辨率无人机语义分割数据集RescueNet	提供高分辨率灾后图像及所有类别的像素级标注，超越现有数据集的有限标注范围	NA	促进自然灾害后的全面场景理解，提升损害评估精度	飓风Michael后的灾后图像，包含建筑物、道路、水池、树木等多类别场景元素	计算机视觉	NA	无人机(UAV)图像采集，语义分割技术	state-of-the-art segmentation models	高分辨率图像	从多个受影响区域收集的灾后图像数据集
430	2025-09-12	Using green background for dermatological images to improve deep learning-based image classification 2023-12-13, Archives of dermatological research IF:1.8Q3 DOI:10.1007/s00403-023-02734-y PMID:38091097	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
431	2025-09-12	Deep learning downscaled high-resolution daily near surface meteorological datasets over East Asia 2023-12-12, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-023-02805-9 PMID:38086806	研究论文	使用U-Net深度学习模型对东亚地区气象数据进行降尺度处理，生成高分辨率数据集CLIMEA-BCUD	结合19个CMIP6模型和MSWX数据集，首次应用偏差校正和U-Net降尺度方法生成0.1°高分辨率东亚气象数据集	NA	开发高分辨率气象数据集以促进气候变化和水文学等领域的研究	东亚地区的气象数据	机器学习	NA	偏差校正，UNet降尺度	U-Net, CNN	气象数据	基于19个CMIP6模型和MSWX数据集，覆盖1950-2100年期间
432	2025-09-12	A Drosophila heart optical coherence microscopy dataset for automatic video segmentation 2023-12-09, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-023-02802-y PMID:38071220	研究论文	介绍一种基于LSTM卷积神经网络的果蝇心脏自动分割算法FlyNet 2.0+及其配套数据集	利用LSTM-CNN结合时间序列信息实现高质量自动分割，并提供包含213个视频的大型标注数据集	NA	开发自动分割算法以提升果蝇心脏光学相干显微镜视频的分析效率与可重复性	果蝇（Drosophila melanogaster）心脏	计算机视觉	心血管疾病	光学相干显微镜（OCM）	LSTM-CNN	视频	213个果蝇心脏视频（相当于604,000张截面图像），涵盖所有发育阶段和多种搏动模式
433	2025-09-12	A news-based climate policy uncertainty index for China 2023-12-08, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-023-02817-5 PMID:38065994	研究论文	本研究首次构建了中国国家级、省级和城市级的气候政策不确定性指数（CCPU）	首次使用深度学习算法MacBERT模型，基于新闻文本挖掘构建多层级气候政策不确定性指数	NA	量化评估中国气候政策不确定性及其社会经济影响	中国气候政策及相关新闻报道	自然语言处理	NA	文本挖掘，深度学习	MacBERT	文本	中国主要报纸发布的新闻
434	2025-09-12	A Chinese Face Dataset with Dynamic Expressions and Diverse Ages Synthesized by Deep Learning 2023-12-07, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-023-02701-2 PMID:38062057	研究论文	利用StyleGAN深度学习技术合成包含动态表情和多样年龄的中国面孔数据集SZU-EmoDage	通过潜在向量插值生成连续动态表情，解决了现有数据集缺乏年龄多样性和动态表情的问题	NA	创建具有表情强度和年龄多样性的中国面孔数据集，用于心理学实验	合成中国面孔图像	计算机视觉	NA	StyleGAN，深度学习	GAN	图像	NA
435	2025-09-12	Application of a 1H Brain MRS Benchmark Dataset to Deep Learning for Out-of-Voxel Artifacts 2023-Sep-01, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2023.05.08.539813 PMID:37215030	研究论文	本文介绍了一个用于训练和测试神经网络的合成¹H MRS基准数据集AGNOSTIC，并展示了其在检测和预测体素外伪影方面的应用	创建了包含259,200个合成MRS样本的大规模基准数据集，并首次使用CNN网络实现体素外伪影的实时检测和信号重建	基于合成数据训练，需要在真实临床数据上进一步验证模型性能	解决MRS数据中的体素外伪影问题，提高磁共振波谱数据分析的准确性	合成¹H MRS数据	医学影像分析	NA	磁共振波谱(MRS)	CNN	频谱数据	259,200个合成MRS样本
436	2025-09-12	Deep learning prediction of post-SBRT liver function changes and NTCP modeling in hepatocellular carcinoma based on DGAE-MRI 2023-Sep, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.16386 PMID:36988423	研究论文	基于DGAE-MRI和深度学习技术，开发个性化NTCP模型以预测肝癌患者SBRT治疗后肝功能变化	首次使用条件Wasserstein生成对抗网络（cWGAN）从剂量分布和基线功能图中预测治疗中肝功能图，实现患者特异性的毒性风险建模	研究样本量较小（仅24例患者），需要更大队列验证	开发结合体素功能信息的NTCP模型，用于肝癌SBRT治疗的个性化适应	肝细胞癌（HCC）患者	数字病理	肝癌	动态钆塞酸增强MRI（DGAE-MRI）	cWGAN（条件Wasserstein生成对抗网络）	医学影像	24例接受SBRT治疗的HCC患者
437	2025-09-12	Regional Deep Atrophy: a Self-Supervised Learning Method to Automatically Identify Regions Associated With Alzheimer's Disease Progression From Longitudinal MRI 2023-Apr-10, ArXiv PMID:37090239	研究论文	提出一种自监督学习方法RDA，用于从纵向MRI中自动识别与阿尔茨海默病进展相关的脑区萎缩	结合可变形配准神经网络和注意力机制，在保持高精度的同时提供区域可解释性	未明确说明方法对运动伪影或MRI artifacts的具体处理效果	开发可解释的深度学习方法来量化阿尔茨海默病相关的脑萎缩进展	阿尔茨海默病患者的纵向MRI脑部扫描数据	医学影像分析	阿尔茨海默病	深度学习，MRI成像	CNN，可变形配准神经网络，注意力机制	MRI脑部图像	NA
438	2025-09-12	Quality assurance (QA) for monitoring the performance of assisted reproductive technology (ART) staff using artificial intelligence (AI) 2023-Feb, Journal of assisted reproduction and genetics IF:3.2Q2 DOI:10.1007/s10815-022-02649-z PMID:36374394	研究论文	本研究评估了基于AI的质量保证工具在监测辅助生殖技术（ART）人员操作表现中的应用效果	首次将AI预测的胚胎植入概率作为质量保证工具，用于持续监测不同ART操作人员（医生和胚胎学家）的表现差异	样本量相对有限（每组20个连续操作），且仅针对特定操作环节进行评估	评估AI质量保证工具在ART实践中监测人员操作表现的一致性和实用性	ART操作人员（医生和胚胎学家）及相关的胚胎操作流程	医疗人工智能	生殖医学	深度学习神经网络	深度学习神经网络	胚胎图像及临床结果数据	共涉及760个操作案例：ET（320例）、EV（160例）、EW（160例）、TBx（120例）
439	2025-09-12	Implementing Artificial Intelligence and Digital Health in Resource-Limited Settings? Top 10 Lessons We Learned in Congenital Heart Defects and Cardiology 2020-05, Omics : a journal of integrative biology IF:2.2Q3 DOI:10.1089/omi.2019.0142 PMID:31592719	专家评论	本文分享了在资源有限地区实施人工智能和数字健康技术于先天性心脏病和心脏病学领域的十大经验教训	总结了在资源有限环境下应用AI和数字健康技术的实践经验，特别聚焦于先天性心脏病领域	NA	探讨人工智能和数字健康技术在资源有限医疗环境中的实施策略和应用效果	先天性心脏病患者和心脏病学领域的医疗实践	数字病理学	心血管疾病	机器学习、深度学习、自然语言处理、数字传感器	神经网络	医疗数据、患者数据	NA
440	2025-09-11	Adaptive radiotherapy dose prediction on head and neck cancer patients with a 3D multi-headed U-Net deep learning architecture 2025-Dec-01, Machine Learning. Health DOI:10.1088/3049-477X/adfade PMID:40917990	研究论文	提出一种多头部U-Net深度学习架构，用于头颈癌患者自适应放疗的剂量预测	首次在剂量预测模型中显式整合医师治疗前计划意图，通过双头设计融合治疗前和自适应会话数据	样本量较小（43例患者），未与其他先进深度学习模型进行广泛比较	提高自适应放射治疗中剂量预测的准确性和效率	头颈癌患者	医学影像分析	头颈癌	深度学习，自适应放射治疗	3D multi-headed U-Net (MHU-Net)	CT图像、结构集、剂量分布图、有符号距离图	43例患者，每人包含治疗前计划、自适应治疗计划、结构集和CT图像