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
481	2025-09-18	A structurally informed human protein-protein interactome reveals proteome-wide perturbations caused by disease mutations 2025-Sep, Nature biotechnology IF:33.1Q1 DOI:10.1038/s41587-024-02428-4 PMID:39448882	研究论文	提出名为PIONEER的集成深度学习框架，预测蛋白质结合伙伴特异性界面，生成结构信息化的蛋白质相互作用组，并探索疾病突变对蛋白质相互作用的影响	开发了超越现有最先进方法的深度学习框架PIONEER，首次在人类和七种模式生物中生成全面的结构信息蛋白质相互作用组，并实验验证预测结果	NA	协助将遗传发现转化为疾病病理生物学和治疗方法发现	人类蛋白质相互作用组和七种常见模式生物	机器学习	癌症	全外显子组测序	集成深度学习	基因组数据	约11,000个全外显子组，涵盖33种癌症类型
482	2025-09-18	Domain Progressive Low-Dose CT Imaging Using Iterative Partial Diffusion Model 2025-Sep, 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（IPDM）的领域渐进低剂量CT成像框架，以解决传统深度学习方法在真实LDCT场景中的泛化性问题	利用迭代部分扩散模型完成去噪任务，显著减少时间消耗和收敛困难；提出条件引导采样方法减轻预测数据梯度的偏差；基于像素级噪声估计的自适应权重策略逐步调整引导强度	未明确说明模型在高分辨率训练中的具体表现或可能存在的计算资源需求	提升低剂量CT成像的质量和泛化能力	低剂量CT图像	计算机视觉	NA	扩散模型	IPDM（迭代部分扩散模型）	CT图像	多样化数据集（具体数量未说明）
483	2025-09-18	Deep learning-based multimodal integration of imaging and clinical data for predicting surgical approach in percutaneous transforaminal endoscopic discectomy 2025-Sep, European spine journal : official publication of the European Spine Society, the European Spinal Deformity Society, and the European Section of the Cervical Spine Research Society IF:2.6Q1 DOI:10.1007/s00586-025-08668-5 PMID:39920320	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的多模态模型，通过整合影像和临床数据来预测经皮椎间孔镜下椎间盘切除术（PTED）的手术入路	首次将多输入ResNet 50模型与机器学习模型通过贝叶斯优化融合，为多节段腰椎间盘突出症手术提供客观决策支持	回顾性研究设计，可能存在选择偏倚	辅助医生选择PTED手术的目标节段和入路方向	多节段腰椎间盘突出症患者	医学影像分析	腰椎间盘突出症	深度学习，机器学习，贝叶斯优化	多输入ResNet 50，定制模型，多模态融合模型	MRI影像，临床数据	NA
484	2025-09-18	DreaMR: Diffusion-Driven Counterfactual Explanation for Functional MRI 2025-Sep, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2024.3507008 PMID:40030294	研究论文	提出一种基于扩散模型的fMRI反事实解释方法DreaMR，用于提升功能磁共振成像分类器的可解释性	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	解决深度fMRI分类器的可解释性问题，提供高保真度的脑区关联解释	功能磁共振成像（fMRI）数据	医学影像分析	神经科学相关疾病	扩散模型，深度学习	Transformer, 扩散模型	fMRI脑响应数据	神经影像数据集（具体数量未说明）
485	2025-09-18	Construction and preliminary trial test of a decision-making app for pre-hospital damage control resuscitation 2025-Sep, Chinese journal of traumatology = Zhonghua chuang shang za zhi DOI:10.1016/j.cjtee.2024.11.001 PMID:40087116	研究论文	本研究构建了一个用于严重创伤患者院前损伤控制复苏（PHDCR）的决策辅助应用，并进行了初步有效性及可用性测试	结合三种文本分割算法（词典式、机器学习标注式和深度学习理解式）开发PHDCR决策应用，并在动物模型中进行实证检验	初步试验样本量较小（16名医学生和12只小型猪），且限于穿透性腹部损伤模型	开发并验证院前损伤控制复苏决策辅助工具的有效性与可用性	严重创伤患者（通过动物模型模拟）和医学生使用者	医疗决策支持系统	创伤性疾病	文本分割算法（词典式、机器学习、深度学习）、B/S架构、Spring Boot框架	多种算法结合（未指定单一模型）	文本、生理监测数据、实验室检验数据	16名五年级医学生和12只巴马小型猪
486	2025-09-18	MM-GTUNets: Unified Multi-Modal Graph Deep Learning for Brain Disorders Prediction 2025-Sep, 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(MRRL)动态构建群体图，并采用自适应跨模态图学习(ACMGL)捕获模态特定和共享特征	NA	开发端到端多模态图深度学习框架以提升脑部疾病预测性能	脑部疾病患者的多模态数据（影像与非影像）	机器学习	脑部疾病	图深度学习(GDL)，变分自编码器	Graph Transformer, Graph UNet	多模态数据（影像与非影像数据）	两个公共多模态数据集ABIDE和ADHD-200
487	2025-09-18	Optimizing Coronary CT Image Reconstruction With Deep Learning for Improved Quality: A Retrospective Study 2025 Sep-Oct 01, Journal of computer assisted tomography IF:1.0Q4 DOI:10.1097/RCT.0000000000001746 PMID:40241428	研究论文	本研究评估深度学习图像重建在冠状动脉CT血管成像中相比传统迭代重建方法对图像质量的提升效果	首次在CCTA中系统比较深度学习图像重建(DLIR-H)与自适应统计迭代重建(ASIR-V)的性能差异	样本量有限（100例患者），且为单中心回顾性研究	优化冠状动脉CT图像重建质量以提高诊断准确性	疑似冠状动脉疾病患者	医学影像分析	心血管疾病	深度学习图像重建(DLIR)，CT扫描	深度学习模型（具体架构未说明）	医学影像（CT图像）	100例连续疑似CAD患者
488	2025-09-18	Novel Deep Learning Reconstruction to Augment Contrast Enhancement: Initial Evaluation 2025 Sep-Oct 01, Journal of computer assisted tomography IF:1.0Q4 DOI:10.1097/RCT.0000000000001755 PMID:40249273	研究论文	评估一种新型深度学习重建方法在增强CT对比度方面的图像质量	提出了一种用于单能CT扫描的深度学习重建方法，能提升对比度增强效果	样本量较小（仅15名患者），且仅针对结直肠癌肝转移患者	比较单能CT、双能CT与深度学习重建方法在图像质量方面的差异	经活检证实的结直肠腺癌伴肝转移患者	医学影像分析	结直肠癌	CT扫描（单能和双能）	深度学习重建	医学影像	15名患者（13男2女）
489	2025-09-18	Enhanced heart disease risk prediction using adaptive botox optimization based deep long-term recurrent convolutional network 2025-Sep, Technology and health care : official journal of the European Society for Engineering and Medicine IF:1.4Q3 DOI:10.1177/09287329251333750 PMID:40302494	研究论文	提出一种结合数据预处理、特征选择和深度学习的心血管疾病分类方法，用于IoT传感器数据	采用自适应Botox优化算法微调的深度长时循环卷积网络（DLRCN）及改进的二进制量子鸟类导航优化（IBQANO）特征选择	NA	提升心血管疾病风险预测的准确性和可靠性，支持远程医疗监护	心血管疾病患者，特别是高血压和老年人群	机器学习	心血管疾病	IoT传感器数据采集，CDIN数据插补与归一化，RMDBOD异常值检测	Deep Long-Term Recurrent Convolutional Network (DLRCN)	传感器数据	匈牙利、UCI和克利夫兰心血管疾病数据集
490	2025-09-18	Deep learning-based decision support system for cervical cancer identification in liquid-based cytology pap smears 2025-Sep, Technology and health care : official journal of the European Society for Engineering and Medicine IF:1.4Q3 DOI:10.1177/09287329251330081 PMID:40302490	研究论文	提出一种基于深度学习的决策支持系统，用于液基细胞学巴氏涂片中宫颈癌的识别	结合稀疏自编码器与二元Harris Hawk元启发式优化算法的新型混合特征降维与优化模块，用于选择最具信息量的特征	NA	开发计算机辅助诊断系统以减少宫颈癌诊断时间并提高准确性	液基细胞学巴氏涂片图像	数字病理学	宫颈癌	深度学习，特征选择优化	CNN, Autoencoder, K Nearest Neighbors	图像	NA
491	2025-09-18	Digital Staining With Knowledge Distillation: A Unified Framework for Unpaired and Paired-but-Misaligned Data 2025-Sep, 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，减少对配对数据的依赖	引入知识蒸馏和混合无参考损失，处理未配对及配对但未对齐数据，并添加学习对齐模块利用像素级信息	NA	开发数字染色方法以克服传统染色成本高、耗时长及组织不可逆改变的问题	细胞图像，特别是白细胞（WBC）数据集	数字病理学	NA	深度学习，知识蒸馏	教师-学生模型，生成器	图像	NA
492	2025-09-18	Comparison of lumbar disc degeneration grading between deep learning model SpineNet and radiologist: a longitudinal study with a 14-year follow-up 2025-Sep, European spine journal : official publication of the European Spine Society, the European Spinal Deformity Society, and the European Section of the Cervical Spine Research Society IF:2.6Q1 DOI:10.1007/s00586-025-08900-2 PMID:40372457	研究论文	比较深度学习模型SpineNet与放射科医生在腰椎间盘退变分级上的一致性，并进行14年纵向随访研究	首次在长达14年的纵向研究中评估CNN模型SpineNet与放射科医生在腰椎间盘退变分级的一致性	样本量较小（仅19名男性志愿者），可能存在选择偏差	评估AI模型与放射科医生在腰椎间盘退变分级方面的一致性	人类腰椎间盘	计算机视觉	骨科疾病	MRI成像	CNN	医学影像	19名男性志愿者，基线年龄37岁，14年后随访年龄51岁
493	2025-09-18	Prediction of cervical spondylotic myelopathy from a plain radiograph using deep learning with convolutional neural networks 2025-Sep, European spine journal : official publication of the European Spine Society, the European Spinal Deformity Society, and the European Section of the Cervical Spine Research Society IF:2.6Q1 DOI:10.1007/s00586-025-08908-8 PMID:40381026	研究论文	本研究开发了一种基于卷积神经网络的深度学习算法，用于从普通颈椎X光片中分类颈椎病性脊髓病和神经根病	首次使用深度学习算法从普通X光片自动分类两种颈椎疾病，并预测椎管面积率	样本量相对有限（内部验证300例，外部验证100例），模型性能仍有提升空间	开发基于深度学习的颈椎疾病自动诊断工具	颈椎病性脊髓病（CSM）和颈椎病性神经根病（CSR）患者	计算机视觉	颈椎疾病	深度学习，卷积神经网络	CNN	X光图像	400例患者（300例内部验证，100例外部验证）
494	2025-09-18	Self-Supervised Feature Learning for Cardiac Cine MR Image Reconstruction 2025-Sep, 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	利用未采样图像训练自监督特征提取器学习采样不敏感特征，并嵌入自监督重建网络辅助去除伪影	实验为回顾性研究，使用内部数据集，需进一步验证泛化能力	解决现有监督学习方法在MRI重建中需要全采样图像的局限性	心脏电影MR图像	医学影像重建	心血管疾病	MRI，自监督学习	深度学习网络	图像	91名心血管患者和38名健康受试者的2D心脏电影数据集
495	2025-09-18	Development and validation of a radiomics model using plain radiographs to predict spine fractures with posterior wall injury 2025-Sep, European spine journal : official publication of the European Spine Society, the European Spinal Deformity Society, and the European Section of the Cervical Spine Research Society IF:2.6Q1 DOI:10.1007/s00586-025-08948-0 PMID:40410361	研究论文	开发并验证了一种基于普通X光片的影像组学模型，用于预测伴有后壁损伤的脊柱骨折	结合前后位和侧位X光片，利用Vision Transformer (ViT)技术提取特征，并构建机器学习模型，其性能优于单一位置图像和临床经验有限的脊柱外科医生	回顾性研究，样本量较小（130例患者），且仅来自两个中心	提升伴有后壁损伤的脊柱骨折的早期诊断和治疗规划精度	脊柱骨折患者	医学影像分析	脊柱骨折	影像组学分析，深度学习	Vision Transformer (ViT), NaiveBayes, SVM	X光图像（前后位和侧位）	130例患者（来自两个中心）
496	2025-09-18	Fully automated pedicle screw manufacturer identification in plain radiograph with deep learning methods 2025-Sep, European spine journal : official publication of the European Spine Society, the European Spinal Deformity Society, and the European Section of the Cervical Spine Research Society IF:2.6Q1 DOI:10.1007/s00586-025-09167-3 PMID:40689982	研究论文	开发了一种基于深度学习的全自动算法，用于从X光片中识别椎弓根螺钉的制造商	首次利用深度学习实现椎弓根螺钉制造商的自动识别，结合CNN分类和YOLO目标检测，并采用投票机制提升准确性	仅基于三家制造商的样本，可能无法泛化到其他制造商或螺钉类型	辅助翻修手术规划，通过X光片自动识别椎弓根螺钉的制造商	椎弓根螺钉及其在X光片中的影像	计算机视觉	脊柱疾病	深度学习，目标检测，图像分类	CNN, YOLO	X光图像（正位和侧位）	276名患者的1,887个椎弓根螺钉
497	2025-09-18	Deep learning-based prediction of axillary pathological complete response in patients with breast cancer using longitudinal multiregional ultrasound 2025-Sep, EBioMedicine IF:9.7Q1 DOI:10.1016/j.ebiom.2025.105896 PMID:40876229	研究论文	本研究开发并验证了一种基于深度学习的iShape模型，利用纵向多区域超声图像预测乳腺癌患者腋窝病理完全缓解	提出信息共享-私有(iShape)模型，从纵向原发肿瘤和腋窝淋巴结超声图像中学习共同和特异性图像表示，并首次结合RNA测序分析揭示模型预测的生物学基础	回顾性多中心研究，可能存在选择偏倚；模型性能需在前瞻性研究中进一步验证	预测接受新辅助治疗的腋窝淋巴结阳性乳腺癌患者的腋窝病理完全缓解，以指导个体化腋窝手术决策	1135例经活检证实为腋窝淋巴结阳性的乳腺癌患者，接受新辅助治疗	数字病理	乳腺癌	超声成像，RNA测序	深度学习，iShape(信息共享-私有模型)	超声图像	训练集371例患者，三个外部验证集分别包含295、244和225例患者
498	2025-09-18	Toward Better Generalization Using Synthetic Data: A Domain Adaptation Framework for T2 Mapping via Multiple Overlapping-Echo Acquisition 2025-Sep, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2023.3335212 PMID:38015692	研究论文	提出一种基于领域自适应框架的T2 mapping方法，通过合成数据提升深度学习在快速定量磁共振成像中的泛化性能	从领域自适应角度解决合成数据与真实数据分布差异问题，无需真实标签训练即可实现准确映射	未明确说明方法在极端成像条件下的性能表现及计算复杂度	提升定量磁共振成像中T2 mapping的准确性和泛化能力	磁共振成像数据，特别是组织横向弛豫时间(T2)的量化	医学影像分析	NA	多重叠回波采集(MOLED)，基于物理建模的合成数据生成	深度学习网络	磁共振图像	NA
499	2025-09-18	Biomarker extraction-based Alzheimer's disease stage detection using optimized deep learning approach 2025-Sep, Journal of Alzheimer's disease : JAD DOI:10.1177/13872877251360394 PMID:40831183	研究论文	提出一种基于深度学习的框架，利用优化的特征提取和分类方法改进阿尔茨海默病阶段的检测	结合萤火虫算法优化生物标志物分割和布谷鸟搜索算法优化深度信念网络，提升分类性能	仅使用结构MRI数据，未涉及多模态数据或外部验证	提高阿尔茨海默病阶段识别的准确性和早期诊断能力	阿尔茨海默病患者的结构MRI扫描图像	数字病理学	老年性疾病	结构MRI，对比度受限自适应直方图均衡，小波软阈值去噪	深度信念网络（DBN）	图像	NA
500	2025-09-18	Deep Learning Can Unmask Conduction Tissue Disease From an Ambulatory ECG 2025-Sep, Circulation. Arrhythmia and electrophysiology DOI:10.1161/CIRCEP.124.013695 PMID:40856041	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的单导联动态心电图模型，用于检测既往心动过缓事件	首次使用深度学习从无心动过缓的24小时心电图数据中识别过去13天内发生的传导组织疾病	研究基于回顾性数据，需要前瞻性验证临床效用	提高间歇性心动过缓的检测效率和诊断准确性	疑似或存在传导组织疾病的心动过缓患者	机器学习	心血管疾病	动态心电图监测	深度学习模型	心电图信号	320,959份14天单导联动态心电图记录