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
6241	2025-03-25	TPNET: A time-sensitive small sample multimodal network for cardiotoxicity risk prediction 2025-Mar-19, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3552819 PMID:40106240	research paper	该研究开发了一个名为TPNET的时间敏感小样本多模态网络，用于预测癌症治疗相关心功能障碍（CTRCD）的风险	结合组织多普勒成像（TDI）特征与深度学习技术，开发了TPNET模型，用于预测CTRCD，并通过集成梯度（IG）归因分析识别关键致病标志	样本量较小（270名患者），且仅针对乳腺癌患者	预测癌症治疗相关心功能障碍（CTRCD）的风险	乳腺癌患者	digital pathology	cardiovascular disease	TDI, deep learning	TPNET	multimodal data (TDI, function, clinical data)	270名患者
6242	2025-03-25	Generating Inverse Feature Space for Class Imbalance in Point Cloud Semantic Segmentation 2025-Mar-19, IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence IF:20.8Q1 DOI:10.1109/TPAMI.2025.3553051 PMID:40106253	research paper	提出了一种名为InvSpaceNet的网络框架，通过生成逆特征空间来缓解点云语义分割中数据不平衡导致的认知偏差	设计了双分支训练架构，结合实例平衡采样数据的特征表示和逆采样数据的认知校正，生成逆特征空间并通过对比损失约束类中心点	未明确提及具体局限性	解决点云语义分割中数据不平衡导致的认知偏差问题	点云数据	computer vision	NA	深度学习	InvSpaceNet	点云	四个大型基准数据集（S3DIS、ScanNet v2、Toronto-3D和SemanticKITTI）
6243	2025-03-25	Hard-aware Instance Adaptive Self-training for Unsupervised Cross-domain Semantic Segmentation 2025-Mar-18, IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence IF:20.8Q1 DOI:10.1109/TPAMI.2025.3552484 PMID:40100655	research paper	提出了一种硬感知实例自适应自训练框架，用于无监督跨域语义分割任务	开发了一种新颖的伪标签生成策略，包含实例自适应选择器和硬感知伪标签增强技术，以及区域自适应正则化方法	未明确提及具体限制	解决无监督域适应(UDA)中标记训练数据与未标记测试数据之间的差异问题	语义分割任务	computer vision	NA	自训练(self-training), 伪标签生成(pseudo-label generation)	深度学习模型(未具体说明)	图像数据	在GTA5 Cityscapes, SYNTHIA Cityscapes和Cityscapes Oxford RobotCar数据集上进行实验
6244	2025-03-25	Protein Language Pragmatic Analysis and Progressive Transfer Learning for Profiling Peptide-Protein Interactions 2025-Mar-18, IEEE transactions on neural networks and learning systems IF:10.2Q1 DOI:10.1109/TNNLS.2025.3540291 PMID:40100664	研究论文	提出了一种可解释的深度学习模型IIDL-PepPI，用于分析肽-蛋白质相互作用	采用双向注意力模块表示肽和蛋白质的上下文信息，并利用渐进式迁移学习框架同时预测肽-蛋白质相互作用和识别结合残基	未提及具体的数据集规模或模型计算资源需求	开发深度学习模型以分析肽-蛋白质相互作用，推动基于人工智能的肽药物发现和蛋白质功能阐明	肽和蛋白质序列及其相互作用	机器学习	NA	深度学习	IIDL-PepPI（基于双向注意力机制和迁移学习的深度学习模型）	蛋白质序列数据	NA
6245	2025-03-25	A novel self-supervised graph clustering method with reliable semi-supervision 2025-Mar-16, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.neunet.2025.107418 PMID:40120553	research paper	提出了一种基于可靠半监督的新型自监督图聚类方法（SSGC-RSS），用于解决图数据中的噪声和稀疏性问题	模型通过上游的双解码器图自编码器与联合聚类优化，以及下游基于高可靠性样本的半监督图注意力编码网络，创新性地解决了噪声和稀疏性问题	未明确提及具体局限性，但可能涉及对特定图数据类型的适应性或计算复杂度	提升复杂图数据聚类任务的性能	图数据	machine learning	NA	自监督学习、半监督学习	双解码器图自编码器、图注意力编码网络	图数据	在Cora、Citeseer和Pubmed等多个图数据集上进行了实验
6246	2025-03-25	Deformation-invariant neural network and its applications in distorted image restoration and analysis 2025-Mar-16, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.neunet.2025.107378 PMID:40121786	研究论文	提出了一种变形不变神经网络（DINN）框架，用于处理几何失真图像的恢复和分析问题	引入了拟共形变换网络（QCTN）作为DINN的核心组件，能够输出拟共形映射以改善几何失真图像	未提及具体的数据集规模或在不同类型几何失真上的泛化能力	解决几何失真图像的成像任务问题	几何失真图像	计算机视觉	NA	拟共形映射	DINN（包含QCTN组件）	图像	NA
6247	2025-03-25	Contactless Intelligent Anti-interference Lung Nodule Detection Method for Early Disease Detection 2025-Mar-11, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3550199 PMID:40067715	研究论文	提出了一种基于人工智能的抗干扰肺结节检测方法Yolov8-AH，用于在干扰条件下提高肺CT图像中肺结节检测的准确性	结合了自适应门控稀疏注意力(AGSA)和哈尔小波下采样(HWD)模块的Yolov8模型，显著提高了在干扰条件下的检测准确率	未提及模型在临床实际应用中的验证情况	提高在干扰条件下肺CT图像中肺结节检测的准确性	肺CT图像中的肺结节	计算机视觉	肺癌	CT扫描	Yolov8-AH (基于Yolov8结合AGSA和HWD模块)	医学图像(CT)	NA
6248	2025-03-25	Spatial-aware Transformer-GRU Framework for Enhanced Glaucoma Diagnosis from 3D OCT Imaging 2025-Mar-11, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3550394 PMID:40067716	research paper	提出了一种新型深度学习框架，利用3D光学相干断层扫描（OCT）成像进行自动青光眼检测	结合预训练的Vision Transformer和双向门控循环单元（GRU），全面分析局部细节和全局结构完整性	NA	提高青光眼的自动检测准确率，增强临床决策支持系统	青光眼患者的3D OCT成像数据	digital pathology	glaucoma	3D Optical Coherence Tomography (OCT)	Vision Transformer, bidirectional Gated Recurrent Unit (GRU)	3D image	大规模数据集（具体数量未提及）
6249	2025-03-25	SENSITIVITY BASED MODEL AGNOSTIC SCALABLE EXPLANATIONS OF DEEP LEARNING 2025-Mar-07, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.02.21.639516 PMID:40093081	research paper	该论文提出了一种模型无关的可解释AI框架SensX，用于解释深度学习模型的决策机制，并在准确性和计算效率上优于现有技术	SensX框架在解释性AI领域实现了更高的准确性和计算效率，能够处理超过15万个特征的大规模模型，并揭示了模型中的偏差	未明确提及具体局限性，但可能在大规模应用中仍存在计算资源需求	开发一种能够解释深度学习模型决策机制的通用框架，以支持科学假设发展和模型验证	深度学习模型（特别是视觉变换器ViT）和单细胞RNA-seq数据	machine learning	NA	single-cell RNA-seq	DNN, ViT	gene expression data, image	NA
6250	2025-03-25	Interstitial-guided automatic clinical tumor volume segmentation network for cervical cancer brachytherapy 2025-Mar-06, Computerized medical imaging and graphics : the official journal of the Computerized Medical Imaging Society IF:5.4Q1 DOI:10.1016/j.compmedimag.2025.102520 PMID:40120492	research paper	提出了一种新型的间隙引导分割网络ARGNet，用于宫颈癌间质近距离放射治疗中的临床肿瘤体积自动分割	通过多任务交叉缝合方式整合间隙针的位置信息，引入空间反向注意力机制减少针对于肿瘤分割的干扰，并嵌入不确定性区域模块增强模型对模糊边界的识别能力	研究仅基于回顾性数据，未提及前瞻性验证	提升宫颈癌间质近距离放射治疗中临床肿瘤体积自动分割的准确性和效率	宫颈癌患者的CT扫描图像	digital pathology	cervical cancer	deep learning-based segmentation	ARGNet (advance reverse guided network)	CT scans	191例多疗程间质近距离放射治疗的CT扫描
6251	2025-03-25	3D full-dose brain-PET volume recovery from low-dose data through deep learning: quantitative assessment and clinical evaluation 2025-Mar, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-024-11225-1 PMID:39609283	research paper	提出一种深度学习方法来从低剂量PET数据中恢复全剂量PET体积，以降低放射性示踪剂剂量同时保持诊断质量	提出了一种名为空间感知噪声减少网络（SANR）的3D深度学习方法，用于从低剂量PET数据中恢复全剂量PET体积	研究为回顾性研究，且样本量相对有限（456名参与者）	降低PET成像中的放射性示踪剂剂量，同时保持诊断质量	低剂量PET成像数据	digital pathology	Alzheimer's disease	deep learning	SANR (spatially aware noise reduction network)	3D PET volumes	456名参与者，使用三种不同的PET扫描仪和两种不同的示踪剂进行扫描
6252	2025-03-25	Deep learning approach to parameter optimization for physiological models 2025-Feb-28, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.02.25.639944 PMID:40060611	研究论文	提出一种利用神经网络优化生理模型参数的新方法	使用神经网络同时处理生物建模、参数化和参数推断，解决了传统方法难以约束到生物范围的问题	方法依赖于模拟数据的生成，可能无法完全覆盖真实临床数据的复杂性	优化生理模型的参数推断	葡萄糖、胰岛素和游离脂肪酸（FFA）的动态生理模型	机器学习	NA	卷积神经网络	CNN	时间序列数据	利用临床频繁采样静脉葡萄糖耐量测试数据生成大量模拟数据
6253	2025-03-25	LivecellX: A Deep-learning-based, Single-Cell Object-Oriented Framework for Quantitative Analysis in Live-Cell Imaging 2025-Feb-27, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.02.23.639532 PMID:40060645	research paper	介绍了一个名为LivecellX的深度学习框架，用于活细胞成像数据的定量分析	提出了Correct Segmentation Network (CSN)，一种上下文感知的多尺度机器学习架构，用于纠正分割不准确性，并开发了轨迹级算法以处理大规模数据集	预训练和微调模型在活细胞成像场景中可能无法实现完美的分割，长时间成像会放大分割错误	解决活细胞成像数据中准确检测和跟踪单个细胞的挑战，以理解发育生物学、癌症生物学等复杂生物过程	活细胞成像数据中的单个细胞	digital pathology	cancer biology	deep learning, live-cell imaging	CNN	image	NA
6254	2025-03-25	Lifestyle factors and other predictors of common mental disorders in diagnostic machine learning studies: A systematic review 2025-Feb, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2024.109521 PMID:39667056	系统综述	本文系统综述了机器学习模型在预测常见精神障碍(CMDs)中的应用，评估了模型性能，并探讨了生活方式数据在预测模型中的潜在价值	首次评估了诊断性机器学习在CMDs中的应用价值，评估了研究偏倚风险，并分析了预测变量类型	研究存在高度异质性和偏倚风险，生活方式数据使用不足	评估机器学习模型预测常见精神障碍的性能，并确定生活方式数据在预测模型中的作用	使用机器学习方法预测常见精神障碍的成人研究	机器学习	精神障碍	机器学习	深度学习	多类别特征(包括人口统计-环境、心理社会和生物变量)	117项研究(111项仅模型开发，16项开发和验证)
6255	2025-03-25	Deep learning models reveal the link between dynamic brain connectivity patterns and states of consciousness 2024-12-30, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-76695-1 PMID:39738114	研究论文	该研究利用深度学习模型探索动态脑功能连接模式与意识状态之间的关系	使用低维变分自编码器(VAE)研究脑动力学，扩展了潜在空间表征和建模方法，并提出了可解释的脑计算模型	未明确说明样本量或数据收集的具体限制	解码脑活动中的意识状态，研究动态脑功能连接与意识的关系	人脑动态功能连接模式	神经科学	意识障碍	静息态fMRI，变分自编码器(VAE)	VAE	fMRI图像数据	NA
6256	2025-03-25	Deep learning radiomics on grayscale ultrasound images assists in diagnosing benign and malignant of BI-RADS 4 lesions 2024-12-28, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-83347-x PMID:39733121	研究论文	本研究探索了一种基于灰度超声图像的深度学习放射组学（DLR）模型，用于辅助放射科医生区分乳腺良性病变（BBL）和恶性病变（MBL）	提出了一个名为CLDLR的模型，结合临床参数和DLR，通过灰度超声图像诊断乳腺病变，并通过AI评分和热图提升放射科医生的诊断性能	研究样本量相对较小（382例患者），且未提及模型在其他数据集上的泛化能力	开发一种非侵入性影像生物标志物，用于预测BI-RADS 4类乳腺病变的良恶性	乳腺病变患者（183例良性，199例恶性）	数字病理	乳腺癌	深度学习放射组学（DLR）	CLDLR（结合临床参数和DLR的模型）	灰度超声图像	382例患者（183例良性，199例恶性）
6257	2025-03-25	Development and Validation of a Biparametric MRI Deep Learning Radiomics Model with Clinical Characteristics for Predicting Perineural Invasion in Patients with Prostate Cancer 2024-12, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2024.07.013 PMID:39043515	研究论文	开发并验证了一种结合双参数MRI深度学习和临床特征的模型，用于预测前列腺癌患者的神经周围侵犯	整合了临床特征、放射组学和深度学习特征，构建了一个综合预测模型DLRC	研究样本量有限，且仅基于术前MRI和根治性前列腺切除术的数据	非侵入性预测前列腺癌患者的神经周围侵犯(PNI)	557名接受术前MRI和根治性前列腺切除术的前列腺癌患者	数字病理学	前列腺癌	双参数MRI	深度学习放射组学模型(DLRC)	MRI图像和临床数据	557名患者，按7:3比例分为训练集和验证集
6258	2025-03-25	Gated SPECT-Derived Myocardial Strain Estimated From Deep-Learning Image Translation Validated From N-13 Ammonia PET 2024-12, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2024.06.047 PMID:39095261	研究论文	本研究探讨了使用深度学习生成的虚拟PET样门控SPECT（SPECTVP）评估心肌应变的可行性，以克服传统SPECT的限制	利用深度学习技术将SPECT图像转换为PET样图像（SPECTVP），提高了心肌应变测量的准确性	研究样本量较小（18名患者在应激状态，23名患者在静息状态），且仅选择了射血分数无变化的患者进行训练	提高心肌应变测量的准确性，探索SPECTVP在临床中的应用价值	心肌应变	数字病理学	心血管疾病	深度学习图像转换	深度学习模型	医学图像（SPECT和PET）	18名患者在应激状态（720对图像），23名患者在静息状态（920对图像）
6259	2025-03-25	Preoperative Contrast-Enhanced CT-Based Deep Learning Radiomics Model for Distinguishing Retroperitoneal Lipomas and Well‑Differentiated Liposarcomas 2024-12, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2024.06.035 PMID:39003228	research paper	评估基于术前增强CT的深度学习放射组学列线图在区分腹膜后高分化脂肪肉瘤和脂肪瘤中的效能	结合放射组学和深度学习特征开发的新型列线图模型，用于术前预测MDM2基因扩增，以区分两种疾病	研究为回顾性多中心设计，可能存在选择偏倚；样本量相对有限	开发术前影像学生物标志物以区分腹膜后高分化脂肪肉瘤和脂肪瘤	167例MDM2阳性高分化脂肪肉瘤或MDM2阴性脂肪瘤患者	digital pathology	liposarcoma	contrast-enhanced CT (CECT)	deep learning radiomics nomogram (DLRN)	medical imaging	167例患者（训练集104例/外部测试集63例）
6260	2025-03-25	Predicting the Prognosis of HIFU Ablation of Uterine Fibroids Using a Deep Learning-Based 3D Super-Resolution DWI Radiomics Model: A Multicenter Study 2024-12, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2024.06.027 PMID:38969576	研究论文	评估基于深度学习的3D超分辨率扩散加权成像放射组学模型在预测高强度聚焦超声消融子宫肌瘤预后中的可行性和有效性	使用深度学习构建超分辨率DWI，并在预测HIFU消融子宫肌瘤预后方面优于高分辨率DWI模型和放射科专家评估	回顾性研究设计，样本量相对有限（360例患者）	预测高强度聚焦超声（HIFU）消融子宫肌瘤的预后	子宫肌瘤患者	数字病理	子宫肌瘤	扩散加权成像（DWI），深度学习	SVM, RF, LightGBM	3D医学影像	360例患者（240例训练集，60例内部测试集，60例外部测试集）