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
5641	2025-10-06	Towards contrast-agnostic soft segmentation of the spinal cord 2025-Apr, Medical image analysis IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.media.2025.103473 PMID:39874684	研究论文	提出一种基于深度学习的脊髓软分割方法，能够在不同MRI对比度下保持分割稳定性	首次实现对比度无关的脊髓软分割，通过平均多个对比度的二值分割生成软真值，结合回归损失函数降低CSA变异性	研究主要基于健康参与者数据，在病理情况下的泛化能力仍需进一步验证	开发能够在不同MRI对比度下稳定分割脊髓的深度学习方法	人类脊髓MRI图像	医学图像分析	神经退行性疾病	MRI	CNN	医学图像	267名健康参与者，6种MRI对比度	NA	U-Net	CSA变异性，Wilcoxon符号秩检验	NA
5642	2025-10-06	Deep learning informed multimodal fusion of radiology and pathology to predict outcomes in HPV-associated oropharyngeal squamous cell carcinoma 2025-Apr, EBioMedicine IF:9.7Q1 DOI:10.1016/j.ebiom.2025.105663 PMID:40121941	研究论文	开发基于Swin Transformer的多模态多区域数据融合框架，整合CT影像和病理全切片图像预测HPV相关口咽鳞状细胞癌的预后	首次提出整合原发灶和淋巴结区域的放射学与病理学特征的多模态融合方法，采用跨模态和跨区域的窗口多头自注意力机制	样本量相对有限（277例患者），需在更大队列中验证	预测HPV相关口咽鳞状细胞癌的生存结果和肿瘤分级	HPV相关口咽鳞状细胞癌患者	医学影像分析	头颈癌	CT影像，全切片病理图像	Transformer	影像，图像	277例匹配放射学和病理学图像的口咽鳞状细胞癌患者	NA	Swin Transformer	C-index, AUC, 风险比, 优势比	NA
5643	2025-10-06	Quantitative molecular imaging using deep magnetic resonance fingerprinting 2025-Apr-01, Nature protocols IF:13.1Q1 DOI:10.1038/s41596-025-01152-w PMID:40169753	研究论文	介绍基于深度学习的饱和转移磁共振指纹图谱用于定量分子成像的完整协议	提出深度MRF框架解决传统分子MRI技术复杂、半定量和扫描时间长的问题，提供快速定量提取分子信息的方法	流程完成时间从48分钟到57小时不等，对复杂多质子池体内成像耗时较长	开发定量分子MRI成像方法	蛋白质、代谢物和pH值的非侵入性体内成像	医学影像分析	癌症、神经退行性疾病、中风、心脏病	磁共振指纹图谱、化学交换饱和转移、半固体磁化转移	深度学习	磁共振图像	体外样本、动物和人类扫描数据	NA	NA	NA	NA
5644	2025-10-06	Deep Learning: A Heuristic Three-Stage Mechanism for Grid Searches to Optimize the Future Risk Prediction of Breast Cancer Metastasis Using EHR-Based Clinical Data 2025-Mar-25, Cancers IF:4.5Q1 DOI:10.3390/cancers17071092 PMID:40227603	研究论文	提出一种启发式三阶段机制来管理深度学习网格搜索的运行时间，应用于乳腺癌转移风险预测	开发了结合甜点网格搜索和随机网格搜索的三阶段机制，有效管理低预算网格搜索时间并提升模型性能	研究基于特定临床数据集，方法在更大规模数据或其他疾病领域的适用性需要进一步验证	优化深度学习模型在乳腺癌转移风险预测中的性能	乳腺癌患者的电子健康记录临床数据	机器学习	乳腺癌	电子健康记录数据分析	深度前馈神经网络	临床数据	NA	NA	深度前馈神经网络	风险预测改进百分比	低预算计算资源
5645	2025-10-06	Universal consensus 3D segmentation of cells from 2D segmented stacks 2025-Mar-20, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.05.03.592249 PMID:38766074	研究论文	开发了一种无需训练数据的2D到3D细胞分割方法u-Segment3D，可将2D实例分割转换为3D共识实例分割	提出兼容任何2D分割方法的通用3D分割理论，无需训练数据即可实现2D到3D的转换	依赖于2D分割方法的质量，在密集细胞和复杂形态情况下可能仍有挑战	解决3D细胞分割中密集标注的挑战，开发无需训练数据的2D到3D分割方法	显微镜图像中的细胞，包括单细胞、细胞聚集体和组织	数字病理	NA	显微镜成像	NA	2D图像堆栈	11个真实数据集，超过70,000个细胞	NA	NA	NA	NA
5646	2025-10-06	Machine learning predicts spinal cord stimulation surgery outcomes and reveals novel neural markers for chronic pain 2025-Mar-18, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-92111-8 PMID:40102462	研究论文	本研究应用机器学习方法基于术中脑电图数据预测慢性疼痛患者对脊髓刺激疗法的反应	首次结合术中脑电图特征与临床数据构建预测模型，发现α-θ峰值功率比作为新型神经标记物	样本量较小（仅20名患者），需要更大规模研究验证	预测慢性疼痛患者对脊髓刺激疗法的治疗反应	20名接受脊髓刺激手术的慢性疼痛患者	机器学习	慢性疼痛	脑电图，脊髓刺激	决策树	脑电图信号，临床特征，患者报告结局指标	20名慢性疼痛患者	NA	决策树	准确率，F1分数，AUC	NA
5647	2025-10-06	Transfer learning reveals sequence determinants of the quantitative response to transcription factor dosage 2025-Mar-12, Cell genomics IF:11.1Q1 DOI:10.1016/j.xgen.2025.100780 PMID:40020686	研究论文	应用迁移学习预测转录因子剂量如何影响调控元件的染色质可及性	首次结合迁移学习和定量染色质响应测量来解析顺式调控元件的序列特征	仅针对TWIST1和SOX9两种剂量敏感转录因子进行研究	揭示转录因子剂量定量响应的序列决定因素	面部祖细胞中的调控元件	机器学习	NA	迁移学习, 报告基因检测	深度学习	染色质可及性数据, 转录因子结合基序	NA	NA	NA	准确性	NA
5648	2025-10-06	Development of a Machine-Learning Algorithm to Identify Cauda Equina Compression on Magnetic Resonance Imaging Scans 2025-03, World neurosurgery IF:1.9Q2 DOI:10.1016/j.wneu.2025.123669 PMID:39826832	研究论文	开发用于自动检测磁共振成像中马尾神经压迫的机器学习算法	首次将卷积神经网络应用于马尾神经压迫的自动检测，并生成梯度下降热力图以突出分类关键区域	样本量相对有限（715张图像），需要在更多样化的数据集上进一步验证	开发自动化马尾神经压迫检测模型，实现对疑似马尾神经综合征患者的快速分诊	疑似马尾神经综合征患者的磁共振成像扫描	计算机视觉	马尾神经综合征	磁共振成像	CNN	图像	715张磁共振图像（80%训练，20%测试）	NA	卷积神经网络	准确率, 灵敏度, 特异性, 阳性预测值, AUC	NA
5649	2025-10-06	Deep Learning for Lumbar Disc Herniation Diagnosis and Treatment Decision-Making Using Magnetic Resonance Imagings: A Retrospective Study 2025-03, World neurosurgery IF:1.9Q2 DOI:10.1016/j.wneu.2025.123728 PMID:39880078	研究论文	本研究开发深度学习模型辅助腰椎间盘突出症的MRI诊断和治疗决策	不仅检测椎间盘突出存在，还评估AI辅助方法在诊断准确性和决策时间上的综合表现	回顾性研究，样本来源单一	评估深度学习在腰椎间盘突出症诊断和治疗决策中的辅助价值	接受手术评估患者的MRI图像	计算机视觉	腰椎间盘突出症	磁共振成像	CNN	图像	NA	NA	卷积神经网络	准确率, 决策时间	NA
5650	2025-10-06	Performance of Machine Learning Models in Predicting BRAF Alterations Using Imaging Data in Low-Grade Glioma: A Systematic Review and Meta-Analysis 2025-03, World neurosurgery IF:1.9Q2 DOI:10.1016/j.wneu.2025.123742 PMID:39914655	系统综述与荟萃分析	系统评估机器学习模型使用影像数据预测低级别胶质瘤中BRAF基因改变的性能	首次系统综述和荟萃分析评估人工智能模型在预测低级别胶质瘤BRAF基因改变方面的表现	纳入研究数量有限（6项研究），样本量较小（951例患者），需要更大样本量和更多算法验证	评估机器学习和深度学习模型使用影像数据预测低级别胶质瘤中BRAF基因改变的性能	低级别胶质瘤患者	医学影像分析	脑胶质瘤	医学影像分析	机器学习,深度学习	影像数据	951例患者	NA	NA	AUROC,敏感性,特异性	NA
5651	2025-10-06	The radiogenomic and spatiogenomic landscapes of glioblastoma and their relationship to oncogenic drivers 2025-Mar-01, Communications medicine IF:5.4Q1 DOI:10.1038/s43856-025-00767-0 PMID:40025245	研究论文	本研究探讨胶质母细胞瘤的影像组学特征、空间分布模式与基因突变之间的关系	首次系统揭示胶质母细胞瘤突变产生的独特影像特征及其与肿瘤空间分布的关联	回顾性研究设计，样本量有限(357例)，仅分析IDH野生型胶质母细胞瘤	建立胶质母细胞瘤分子组成和致癌驱动因子的临床可及影像生物标志物	357例IDH野生型胶质母细胞瘤患者	医学影像分析	胶质母细胞瘤	多参数MRI，靶向基因测序	机器学习，深度学习	医学影像，基因测序数据	357例IDH野生型胶质母细胞瘤	NA	NA	NA	NA
5652	2025-10-06	Using a fully automated, quantitative fissure integrity score extracted from chest CT scans of emphysema patients to predict endobronchial valve response 2025-Mar, Journal of medical imaging (Bellingham, Wash.) DOI:10.1117/1.JMI.12.2.024501 PMID:40093557	研究论文	本研究开发并验证了一种基于胸部CT扫描自动提取的裂隙完整性评分来预测肺气肿患者支气管内瓣膜治疗反应的预测模型	首次使用全自动深度学习定量评估裂隙完整性的方法预测EBV治疗反应	回顾性研究设计，样本量相对较小（96例）	开发预测支气管内瓣膜治疗反应的生物标志物	中度至重度肺气肿患者	医学影像分析	肺气肿	胸部CT扫描	深度学习, 逻辑回归	医学影像	96例患者的治疗前后胸部CT检查	NA	NA	AUC, 准确率, 特异性, 敏感性, 阳性预测值, 阴性预测值	NA
5653	2025-10-06	Deep learning based apparent diffusion coefficient map generation from multi-parametric MR images for patients with diffuse gliomas 2025-Feb, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.17509 PMID:39514841	研究论文	开发基于深度学习的多参数MR图像生成表观扩散系数图的方法	提出多参数残差视觉变换器模型，结合视觉变换器的长程上下文能力和卷积算子的精确性	NA	从多参数MR图像合成表观扩散系数图	弥漫性胶质瘤患者	医学影像分析	胶质瘤	扩散加权磁共振成像	视觉变换器, 卷积神经网络	MR图像	501例胶质瘤病例	NA	MPR-ViT, VCT, ResViT	PSNR, SSIM, MSE	NA
5654	2025-10-06	Automatic Segmentation of Quadriceps Femoris Cross-Sectional Area in Ultrasound Images: Development and Validation of Convolutional Neural Networks in People With Anterior Cruciate Ligament Injury and Surgery 2025-02, Ultrasound in medicine & biology DOI:10.1016/j.ultrasmedbio.2024.11.004 PMID:39581823	研究论文	开发并验证用于前交叉韧带损伤人群股四头肌横截面积超声图像自动分割的卷积神经网络模型	首次针对前交叉韧带损伤人群开发专用的肌肉横截面积自动分割模型，解决了现有健康人群模型在该特殊人群中的适用性问题	模型在某些情况下仍存在错误预测（17%-20%），需要人工干预排除错误结果	验证和开发适用于前交叉韧带损伤人群的股四头肌横截面积自动分割方法	前交叉韧带损伤患者的股四头肌（股外侧肌、股直肌、股内侧肌）超声图像	计算机视觉	前交叉韧带损伤	超声成像	CNN	图像	124名前交叉韧带损伤患者（430张股外侧肌图像、349张股直肌图像、723张股内侧肌图像），额外153名健康参与者数据用于部分模型训练，100张外部验证图像	NA	DeepACSA	ICC, 测量标准误差百分比, 平均差异	NA
5655	2025-10-06	Cross-shaped windows transformer with self-supervised pretraining for clinically significant prostate cancer detection in bi-parametric MRI 2025-Feb, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.17546 PMID:39589390	研究论文	提出一种基于交叉窗口变换器和自监督预训练的新方法，用于双参数MRI中临床显著前列腺癌的检测	提出新型交叉窗口变换器UNet模型(CSwin UNet)和多任务自监督学习框架，采用自动加权损失统一预训练任务	需要进一步验证在更多外部数据集上的泛化能力	提升前列腺癌在双参数MRI中的检测性能	前列腺癌患者	计算机视觉	前列腺癌	双参数磁共振成像(bpMRI)	Transformer, CNN	医学影像	1476名患者(PI-CAI数据集) + 158名患者(Prostate158数据集)	PyTorch	CSwin UNet, nnFormer, Swin UNETR, DynUNet, Attention UNet, UNet	AUC, Average Precision	NA
5656	2025-10-06	Comparing ECG Lead Subsets for Heart Arrhythmia/ECG Pattern Classification: Convolutional Neural Networks and Random Forest 2025-Feb, CJC open IF:2.5Q2 DOI:10.1016/j.cjco.2024.10.012 PMID:40060210	研究论文	比较卷积神经网络和随机森林在减少心电图导联子集下对心律失常/心电图模式的分类性能	首次系统比较深度学习和传统机器学习方法在减少心电图导联子集下的心律失常分类性能，并识别最优导联组合	使用单一公开数据集（PhysioNet 2020挑战赛数据），未在其他独立数据集上验证结果	评估不同心电图导联子集对心律失常/心电图模式分类准确性的影响	心电图信号和心律失常/心电图模式	机器学习	心血管疾病	心电图分析	CNN, Random Forest	心电图信号	PhysioNet心脏病学挑战赛2020数据集	NA	卷积神经网络, 前馈神经网络	宏平均F1分数	NA
5657	2025-10-06	Identification of cardiac wall motion abnormalities in diverse populations by deep learning of the electrocardiogram 2025-Jan-11, NPJ digital medicine IF:12.4Q1 DOI:10.1038/s41746-024-01407-y PMID:39799179	研究论文	利用深度学习分析心电图识别心脏壁运动异常	开发了新型深度学习模型ECG-WMA-Net，能够从心电图中识别传统Q波指标无法捕捉的生理差异特征	研究主要基于美国加州和乔治亚州的患者数据，需要在更广泛人群中验证	提高心脏壁运动异常的筛查准确性	来自加州和乔治亚州的37,548名患者	医疗人工智能	心血管疾病	心电图，超声心动图	深度神经网络	心电图信号，超声心动图报告	训练集35,210名患者，外部验证集2,338名患者	NA	ECG-WMA-Net	AUROC, AUC, 置信区间	NA
5658	2025-10-06	Approximating Human-Level 3D Visual Inferences With Deep Neural Networks 2025, Open mind : discoveries in cognitive science DOI:10.1162/opmi_a_00189 PMID:40013087	研究论文	本研究探索如何通过深度神经网络实现人类水平的3D形状推理能力	首次系统比较多种3D感知DNN架构在形状推理任务上的表现，发现多视角学习目标和3D归纳偏置对实现人类水平性能的关键作用	多视角学习目标对于实现人类水平3D形状推理是必要但不充分的，DNN建模方法在捕获人类形状推理能力方面存在固有局限	缩小深度神经网络与人类在3D形状表征和推理能力上的差距	3D物体的形状推理和表征	计算机视觉	NA	深度神经网络	3D神经场网络, 自编码器, 卷积神经网络	3D物体图像	NA	NA	Light Field Network, 自编码器, 卷积架构	匹配样本任务性能, 人类模型对齐度	NA
5659	2025-10-06	MMRT: MultiMut Recursive Tree for predicting functional effects of high-order protein variants from low-order variants 2025, Computational and structural biotechnology journal IF:4.4Q2 DOI:10.1016/j.csbj.2025.02.012 PMID:40070521	研究论文	提出一种名为MMRT的新型深度学习模型，用于从低阶变异预测高阶蛋白质变异的功能效应	首次将深度学习与递归树框架结合，利用低阶变异信息预测高阶变异功能效应	未明确说明模型对超过三阶变异的预测能力及计算复杂度	解决高阶蛋白质变异功能效应预测的挑战	蛋白质序列的高阶变异	机器学习	复杂疾病	高通量实验扫描技术	深度学习	蛋白质序列变异数据	685,593个高阶变异	NA	递归树框架	Spearman相关系数	NA
5660	2025-10-06	Deep linear matrix approximate reconstruction with integrated BOLD signal denoising reveals reproducible hierarchical brain connectivity networks from multiband multi-echo fMRI 2025, Frontiers in neuroscience IF:3.2Q2 DOI:10.3389/fnins.2025.1577029 PMID:40309655	研究论文	提出一种集成BOLD信号去噪的深度线性矩阵近似重建方法，用于从多波段多回波fMRI数据中揭示可重复的层次性脑连接网络	将多回波BOLD信号去噪集成到DELMAR模型的第一层，无需单独的多回波独立成分分析去噪步骤，提高了层次性脑连接网络的重建准确性和可重复性	NA	开发更准确和可重复的层次性脑连接网络映射方法	人脑功能连接网络	医学影像分析	神经系统疾病，精神疾病	多波段多回波功能磁共振成像	深度线性模型	功能磁共振成像数据	NA	NA	DELMAR（深度线性矩阵近似重建）	准确性，可重复性，精度	NA