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
5841	2025-04-03	A transformer-based diffusion probabilistic model for heart rate and blood pressure forecasting in Intensive Care Unit 2024-Apr, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2024.108060 PMID:38350189	research paper	本研究提出了一种基于Transformer和扩散概率模型的新型深度学习方法，用于预测重症监护病房（ICU）中的心率、收缩压和舒张压	结合Transformer和扩散模型，提出TDSTF模型，用于稀疏时间序列预测，在预测ICU生命体征分布方面表现出色，计算效率更高	NA	开发一种准确预测ICU患者生命体征的深度学习系统	ICU患者的心率、收缩压和舒张压	machine learning	cardiovascular disease	deep learning	Transformer-based Diffusion Probabilistic Model (TDSTF)	time series data	24,886 ICU stays from over 46,000 patients in MIMIC-III database
5842	2025-04-03	Spectral analysis and Bi-LSTM deep network-based approach in detection of mild cognitive impairment from electroencephalography signals 2024-Apr, Cognitive neurodynamics IF:3.1Q2 DOI:10.1007/s11571-023-10010-y PMID:38699612	研究论文	本研究开发了一种基于EEG信号和Bi-LSTM深度学习算法的新模型，用于高效检测轻度认知障碍（MCI）患者	结合多锥度谱分析方法和Bi-LSTM深度学习算法，提出了一种新的EEG信号分析模型，显著提高了MCI检测的准确率	样本量较小（34名受试者），年龄范围较宽（40-77岁）可能影响模型的泛化能力	开发一种准确、高效的MCI早期诊断方法	轻度认知障碍（MCI）患者和健康对照组	机器学习	老年性疾病	EEG信号分析、多尺度主成分分析（MSPCA）、数据增强（DA）	Bi-LSTM、决策树（DT）、支持向量机（SVM）、K近邻（KNN）	EEG信号	34名受试者（18名MCI患者和16名健康对照组）
5843	2025-04-03	A real-time constellation image classification method of wireless communication signals based on the lightweight network MobileViT 2024-Apr, Cognitive neurodynamics IF:3.1Q2 DOI:10.1007/s11571-023-10015-7 PMID:38699610	研究论文	提出了一种基于轻量级网络MobileViT的无线通信信号星座图实时分类方法	首次尝试在边缘计算平台上部署深度学习模型完成接收信号调制方案的实时分类	仅在一个公开数据集RadioML 2016.10a上进行了验证	实现自动调制分类(AMC)以支持认知无线电发展	无线通信信号的星座图	机器学习	NA	深度学习	MobileViT	图像	公开数据集RadioML 2016.10a
5844	2025-04-03	Variability of the femoral mechanical-anatomical axis angle and its implications in primary and revision total knee arthroplasty 2024-Feb-06, Bone & joint open IF:2.8Q1 DOI:10.1302/2633-1462.52.BJO-2023-0056.R1 PMID:38316146	研究论文	利用深度学习测量股骨机械-解剖轴角度（FMAA）及其在全膝关节置换术中的影响	开发了一种快速准确的深度学习工具来量化FMAA，揭示了不同测量方法间的显著差异	研究仅基于骨关节炎倡议（Osteoarthritis Initiative）的放射影像数据，可能无法代表所有人群	探究股骨机械-解剖轴角度（FMAA）的变异性及其对全膝关节置换术（TKA）的影响	来自骨关节炎倡议的1,078例全肢放射影像	医学影像分析	骨关节炎	深度学习	DL（深度学习）	放射影像	1,078例全肢放射影像
5845	2025-04-03	Intraoperative margin assessment for basal cell carcinoma with deep learning and histologic tumor mapping to surgical site 2024-Jan-03, NPJ precision oncology IF:6.8Q1 DOI:10.1038/s41698-023-00477-7 PMID:38172524	研究论文	开发了一种基于深度学习的术中边缘评估平台，用于基底细胞癌的快速和完整切除	利用人工智能平台自动化肿瘤定位和边缘评估，显著减少组织预处理和组织学评估时间	未提及样本量或具体技术细节，可能限制了结果的广泛适用性	提高基底细胞癌术中边缘评估的效率和准确性	基底细胞癌的手术标本	数字病理	基底细胞癌	深度学习	NA	组织图像	NA
5846	2025-04-03	Classification of Alzheimer disease using DenseNet-201 based on deep transfer learning technique 2024, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0304995 PMID:39240975	research paper	使用基于DenseNet-201的深度迁移学习技术对阿尔茨海默病进行分类	提出了一种基于DenseNet-201的迁移学习方法，用于诊断阿尔茨海默病的不同阶段，并实现了高分类准确率	未提及数据集的具体来源和样本多样性，可能影响模型的泛化能力	通过深度学习技术提高阿尔茨海默病的早期诊断准确率	阿尔茨海默病患者的不同阶段（非痴呆、中度痴呆、轻度痴呆、极轻度痴呆、重度痴呆）	digital pathology	geriatric disease	MRI	DenseNet-201	image	NA
5847	2025-04-03	Multi feature fusion network for schizophrenia classification and abnormal brain network recognition 2024-01, Brain research bulletin IF:3.5Q2 DOI:10.1016/j.brainresbull.2023.110848 PMID:38104673	research paper	提出了一种多特征融合网络（MFFN）用于精神分裂症分类和异常脑网络识别	利用功能网络连接（FNC）和时间序列（TC）的多特征互补信息，结合DNN和C-RNN骨干网络学习特征图，并应用Deep SHAP获取最具判别性的脑网络	研究仅基于两个公开数据集，样本量和多样性可能有限	开发一种有效的方法来区分精神分裂症患者和健康对照组，并识别异常脑网络	精神分裂症患者和健康对照组的脑功能网络数据	machine learning	精神分裂症	独立成分分析（ICA），Deep SHAP	DNN, C-RNN	功能磁共振成像（fMRI）数据	两个公开数据集（具体样本量未提及）
5848	2025-04-03	Discriminative analysis of schizophrenia patients using an integrated model combining 3D CNN with 2D CNN: A multimodal MR image and connectomics analysis 2024-01, Brain research bulletin IF:3.5Q2 DOI:10.1016/j.brainresbull.2023.110846 PMID:38104672	research paper	该研究提出了一种结合3D CNN和2D CNN的集成模型，用于通过多模态MRI数据对精神分裂症患者进行分类	首次将3D CNN与2D CNN结合用于精神分裂症患者的分类，并引入了SE-blocks和SVM分类器以提高性能	样本量相对较小（140名患者和205名正常对照），且仅使用了两种MRI模态数据	提高精神分裂症患者的分类性能，探索其在精神疾病临床诊断中的潜力	精神分裂症患者和正常对照	digital pathology	schizophrenia	structural MRI (sMRI), resting-state functional MRI (rs-fMRI)	3D CNN, 2D CNN, SVM	MRI图像（3D和2D矩阵）	140名精神分裂症患者和205名正常对照
5849	2024-08-07	Correlating Deep Learning-Based Automated Reference Kidney Histomorphometry with Patient Demographics and Creatinine 2023-12-01, Kidney360 IF:3.2Q1 DOI:10.34067/KID.0000000000000299 PMID:37966063	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
5850	2025-04-03	Deep learning approximation of attenuation maps for myocardial perfusion SPECT with an IQ ⋅ ⋅ SPECT collimator 2023-08-28, EJNMMI physics IF:3.0Q2 DOI:10.1186/s40658-023-00568-1 PMID:37639082	研究论文	本研究探讨了使用深度学习从非衰减校正的SPECT重建中近似衰减图的可行性	首次展示了在配备IQ SPECT准直器的SPECT扫描仪上使用深度学习近似衰减图的方法	研究仅基于150项回顾性研究，样本量相对较小	开发一种无需CT图像即可进行SPECT心肌灌注成像衰减校正的方法	心肌灌注SPECT成像	数字病理学	心血管疾病	SPECT成像	U-Net与条件生成对抗网络框架	医学影像	150项回顾性研究
5851	2025-04-03	Integrative dissection of gene regulatory elements at base resolution 2023-Jun-14, Cell genomics IF:11.1Q1 DOI:10.1016/j.xgen.2023.100318 PMID:37388913	研究论文	结合表观遗传扰动、碱基编辑和深度学习技术，解析CD69基因调控元件的功能序列	首次在天然染色质环境中系统解析调控元件的功能序列，并发现GATA3与BHLHE40的相互作用在T细胞快速转录反应中的普遍作用	研究仅聚焦于Jurkat T细胞中的CD69基因座，未验证其他细胞类型或基因	解析基因调控元件的功能序列基础	CD69基因座的调控元件	基因组学	NA	表观遗传扰动、碱基编辑、深度学习	深度学习	基因组序列数据	Jurkat T细胞系
5852	2025-04-03	Quantitative imaging of apoptosis following oncolytic virotherapy by magnetic resonance fingerprinting aided by deep learning 2022-05, Nature biomedical engineering IF:26.8Q1 DOI:10.1038/s41551-021-00809-7 PMID:34764440	研究论文	通过深度学习辅助的磁共振指纹图谱定量成像技术，检测溶瘤病毒治疗后的细胞凋亡	利用深度学习辅助的CEST-MRF技术，无需外源性对比剂即可快速检测肿瘤内pH值和蛋白质、脂质浓度	研究仅在多形性胶质母细胞瘤小鼠模型和一名健康志愿者中进行，样本量有限	开发一种非侵入性成像方法，用于检测溶瘤病毒治疗后的宿主反应	多形性胶质母细胞瘤小鼠模型和一名健康志愿者	数字病理学	多形性胶质母细胞瘤	化学交换饱和转移磁共振指纹图谱（CEST-MRF）	深度神经网络	磁共振成像数据	多形性胶质母细胞瘤小鼠模型和一名健康志愿者
5853	2025-04-02	A damage identification method for aviation structure integrating Lamb wave and deep learning with multi-dimensional feature fusion 2025-Jul, Ultrasonics IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.ultras.2025.107623 PMID:40058116	研究论文	提出了一种结合Lamb波和多维特征融合深度学习的航空结构损伤识别方法	该方法首次将Lamb波信号的一维和二维处理与多维特征融合深度学习模型相结合，提升了损伤信息的时空表征能力，并尝试了跨几何传感器阵列的迁移研究	未明确说明方法在更复杂损伤场景下的适用性以及实际工程应用中的计算成本	解决航空结构健康监测中复杂传感信号的多维损伤信息提取和有效利用问题	航空器切割截面的结构损伤	结构健康监测	NA	Lamb波信号处理、Gramian角场(GAF)转换	包含1D分支网络(Inception-v1+BiLSTM)和2D分支网络(连续卷积+BiLSTM)的融合深度学习模型	一维时间序列信号、二维图像数据	未明确说明具体样本数量，但提到使用真实飞机切割截面的传感信号
5854	2025-04-02	Feature compensation and network reconstruction imaging with high-order helical modes in cylindrical waveguides 2025-Jul, Ultrasonics IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.ultras.2025.107631 PMID:40101471	研究论文	提出了一种基于特征补偿和网络重建的逐步反演方法，结合高阶螺旋导波技术，用于管道缺陷的高分辨率成像	结合深度学习的高阶螺旋导波技术，扩展成像视野并实现管道缺陷的高分辨率成像	在有限视角条件下准确反演弱特征缺陷仍具挑战性	提高管道缺陷检测的准确性和分辨率	管道缺陷	无损检测	NA	高阶螺旋导波技术、深度学习	深度学习模型	超声波信号	50个随机选择的缺陷样本
5855	2025-04-02	Development and validation of a deep learning algorithm for the classification of the level of surgical difficulty in impacted mandibular third molar surgery 2025-May, International journal of oral and maxillofacial surgery IF:2.2Q2 DOI:10.1016/j.ijom.2024.11.008 PMID:39632213	研究论文	开发并验证了一种用于分类下颌第三磨牙手术难度水平的深度学习算法	使用YOLOv5模型首次实现了对下颌第三磨牙手术难度水平的自动分类	样本量相对较小，仅包含1730张全景X光片	开发一种能自动分类下颌第三磨牙手术难度的算法	下颌第三磨牙	计算机视觉	口腔疾病	深度学习	CNN, YOLOv5	图像	1730张全景X光片（1300训练，430测试）
5856	2025-04-02	Automated Cerebrovascular Segmentation and Visualization of Intracranial Time-of-Flight Magnetic Resonance Angiography Based on Deep Learning 2025-Apr, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-024-01215-6 PMID:39133457	research paper	该研究提出了一种基于深度学习的自动化脑血管分割和可视化方法，用于颅内飞行时间磁共振血管成像（TOF-MRA）	提出了一种优于现有两种深度学习方法的新型CNN模型，其可视化效果被评估为与放射科医生手动重建的外观相似	研究未提及模型在更广泛或多样化数据集上的表现，可能限制了其普适性	评估深度学习血管分割技术在TOF-MRA中自动获取颅内动脉的图像质量	颅内动脉的TOF-MRA扫描图像	digital pathology	cardiovascular disease	TOF-MRA	CNN	image	394例TOF-MRA扫描（包括脑血管健康、动脉瘤或狭窄病例）
5857	2025-04-02	Quantitative Imaging of Colloidal Structures 2025-Apr-01, Langmuir : the ACS journal of surfaces and colloids IF:3.7Q2 DOI:10.1021/acs.langmuir.4c05270 PMID:40098481	research paper	该论文提出了一种用于胶体材料显微镜图像定量分析的图像处理和分析方法	开发了确保复杂图像准确二值化的方法，并定义了基于二进制对象基本形态特征的度量标准	适用于手动标记不实用但深度学习方法不可行的情况，可能不适用于其他场景	解决胶体材料显微镜图像定量分析中的挑战	胶体聚集体和悬浮液的结构特征	图像处理	NA	图像处理和分析方法	NA	视频显微图像	自组装胶体团簇的多样化数据集
5858	2025-04-02	Uncertainty quantification for CT dosimetry based on 10 281 subjects using automatic image segmentation and fast Monte Carlo calculations 2025-Apr-01, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.17796 PMID:40167139	research paper	本研究提出了一种结合自动图像分割与GPU加速蒙特卡罗模拟的新方法，用于分析10,281名接受CT检查的患者的器官剂量不确定性	结合深度学习自动分割与GPU加速蒙特卡罗模拟，处理大规模患者特异性器官剂量数据	研究仅基于中国一家医院的数据，可能无法完全代表其他地区或人群的情况	量化并理解CT剂量不确定性，改进依赖简化体模的剂量测定方法	10,281名接受CT检查的患者（6,419名男性和3,862名女性）	digital pathology	NA	自动图像分割，GPU加速蒙特卡罗模拟	DeepContour（深度学习模型）	CT图像	10,281名患者
5859	2025-04-02	Deep learning-based identification of vertebral fracture and osteoporosis in lateral spine radiographs and DXA VFA to predict incident fracture 2025-Apr-01, Journal of bone and mineral research : the official journal of the American Society for Bone and Mineral Research IF:5.1Q1 DOI:10.1093/jbmr/zjaf050 PMID:40167218	research paper	该研究利用深度学习技术从脊柱侧位X光片和DXA VFA图像中识别椎体骨折和骨质疏松症，以预测老年人骨折风险	开发了深度学习模型用于检测椎体骨折和骨质疏松症，并在DXA VFA数据集上进行了微调，提高了骨折风险预测的准确性	研究数据集来自单一三级医疗机构，可能影响模型的泛化能力	提高老年人骨折风险的预测准确性	脊柱侧位X光片和DXA VFA图像	digital pathology	geriatric disease	deep learning	DL	image	VERTE-X队列: 9276名个体的26299张脊柱侧位X光片；KURE队列: 部分DXA VFA数据集
5860	2025-04-02	Leveraging sound speed dynamics and generative deep learning for ray-based ocean acoustic tomography 2025-Apr-01, JASA express letters IF:1.2Q3 DOI:10.1121/10.0036312 PMID:40167492	研究论文	本文介绍了一种基于生成深度学习框架的射线海洋声学层析成像方法，用于估计声速剖面	利用变分自编码器和线性动力学模型对声速剖面变化进行低维参数化，作为进一步的正则化手段	方法仅在模拟数据上进行了测试，未涉及实际海洋环境数据	解决海洋声学层析成像中的逆问题，即基于多声学换能器之间的到达时间测量估计声速剖面	海洋声速剖面	机器学习	NA	变分自编码器，线性动力学模型	VAE	模拟声学数据	使用区域海洋模型模拟的声速剖面变化数据