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
701	2025-10-05	Development of machine learning-based mpox surveillance models in a learning health system 2025-May-02, Sexually transmitted infections IF:3.6Q2 DOI:10.1136/sextrans-2024-056382 PMID:40318862	研究论文	开发基于机器学习和深度学习的猴痘监测模型，利用临床笔记进行病例检测	在学习型医疗系统框架下，首次比较了传统机器学习(LASSO)与深度学习模型(ClinicalBERT、ClinicalLongformer)在猴痘监测中的表现	研究为单中心回顾性研究，样本量相对有限，需要外部验证	开发可靠的机器学习模型用于猴痘病例监测	经PCR确诊的猴痘患者及匹配对照组的临床笔记数据	自然语言处理	猴痘	PCR检测	逻辑回归, BERT, Transformer	临床文本笔记	228例PCR确诊猴痘病例和698例对照	NA	LASSO, ClinicalBERT, ClinicalLongformer	精确度, 召回率, F1分数, AUROC, AUPRC, RP80	NA
702	2025-10-05	Modeling dynamic inflow effects in fMRI to quantify cerebrospinal fluid flow 2025-Apr-25, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.04.03.647027 PMID:40236215	研究论文	开发动态模型和物理启发的深度学习框架来量化fMRI中的脑脊液流动	首次开发了模拟时变流速的fMRI流入信号动态模型，并创建了基于物理的深度学习框架来反演模型	未提及具体样本量限制或模型验证的局限性	量化脑脊液流动特性，使fMRI信号具有物理可解释性	人类数据和体模数据中的脑脊液流动	医学影像分析	神经系统疾病	fMRI，流动敏感fMRI	深度学习	fMRI影像数据	NA	NA	NA	NA	NA
703	2025-10-05	Transformer-based deep learning ensemble framework predicts autism spectrum disorder using health administrative and birth registry data 2025-Apr-07, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-90216-8 PMID:40195371	研究论文	基于Transformer的深度学习集成框架利用健康管理和出生登记数据预测自闭症谱系障碍	首次将大规模集成Transformer深度学习模型应用于健康管理和出生登记数据预测自闭症谱系障碍，并采用可解释人工智能方法识别关键影响因素	模型预测性能仍有提升空间（AUC为69.6%），仅基于加拿大安大略省数据	开发机器学习模型通过健康管理和出生登记数据早期识别自闭症谱系障碍高风险儿童	18个月至5岁儿童，包含707,274对母子数据，其中10,956例自闭症确诊案例	机器学习	自闭症谱系障碍	健康管理数据挖掘，出生登记数据分析	Transformer, Extreme Gradient Boosting	结构化健康管理数据，出生登记数据，筛查生物标志物值	707,274对母子数据，来自加拿大安大略省2006年4月1日至2018年3月31日期间的所有活产婴儿	NA	Transformer集成模型	AUC, 敏感度, 特异度	NA
704	2025-10-05	Manifold Topological Deep Learning for Biomedical Data 2025-Apr-07, Research square DOI:10.21203/rs.3.rs-6149503/v1 PMID:40297704	研究论文	本文首次提出流形拓扑深度学习(MTDL)方法，将拓扑深度学习扩展到可微分流形数据	首次将拓扑深度学习应用于可微分流形数据，基于霍奇理论将图像表示为具有向量场的平滑流形	方法在微分拓扑方面仍面临挑战，目前仅使用简单的CNN架构进行验证	开发适用于流形数据的拓扑深度学习方法	生物医学图像数据	机器学习	NA	拓扑数据分析，霍奇理论	CNN	图像	717,287张生物医学图像，来自11个2D和6个3D数据集	NA	CNN	NA	NA
705	2025-10-05	Cell-APP: A generalizable method for microscopic cell annotation, segmentation, and classification 2025-Jan-24, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.01.23.634498 PMID:39896521	研究论文	提出一种通用的显微细胞注释、分割和分类方法Cell-APP，通过生成大规模实例分割训练数据集训练基于视觉变换器的Mask-RCNN模型	开发了生成大规模实例分割训练数据集的通用方法，结合视觉变换器与Mask-RCNN架构，并针对细胞类别不平衡问题采用概率加权损失函数和部分训练数据收集方法	方法目前主要适用于贴壁组织培养细胞系，在其他细胞类型上的通用性需要进一步验证	开发通用的显微细胞实例分割和分类方法	组织培养细胞在透射光显微镜图像中的实例分割和分类	计算机视觉	NA	透射光显微镜，荧光显微镜	Vision Transformer, Mask-RCNN	显微镜图像	NA	NA	Vision Transformer, Mask-RCNN	准确率	NA
706	2025-10-05	Illuminating Entomological Dark Matter with DNA Barcodes in an Era of Insect Decline, Deep Learning, and Genomics 2025-01, Annual review of entomology IF:15.0Q1 DOI:10.1146/annurev-ento-040124-014001 PMID:39353093	综述	本文综述了DNA条形码技术在昆虫物种鉴定和生物多样性研究中的关键作用及其在深度学习与基因组学时代的应用前景	提出DNA条形码将成为深度学习算法图像训练集构建、全球生物多样性基因组学和昆虫群落功能分析的重要工具	未提及具体技术实施中的操作限制或数据质量挑战	探讨DNA条形码技术在昆虫鉴定和生物多样性研究中的应用与发展趋势	昆虫物种及生物多样性群落	生物信息学	NA	DNA条形码, 宏条形码, 大规模条形码, 基因组测序	深度学习算法	DNA序列数据, 图像数据	NA	NA	NA	NA	NA
707	2025-10-05	Overlapping point cloud registration algorithm based on KNN and the channel attention mechanism 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0325261 PMID:40455723	研究论文	提出一种结合KNN和通道注意力机制的点云配准算法，用于提升重叠区域的特征提取和匹配能力	首次将KNN算法与通道注意力机制协同结合用于点云配准，并设计了有效性评分网络提升系统鲁棒性	仅在ModelNet40和Stanford数据集上进行了验证，需要更多实际场景测试	提升重叠区域点云配准的精度和鲁棒性	三维点云数据	计算机视觉	NA	LiDAR, 深度相机	深度学习	点云数据	ModelNet40数据集和Stanford数据集	NA	KNN, 通道注意力机制(CAM)	均方根误差(RMSE), 平均绝对误差(MAE)	NA
708	2025-10-05	Volume Fusion-Based Self-Supervised Pretraining for 3D Medical Image Segmentation 2025, IEEE transactions on image processing : a publication of the IEEE Signal Processing Society IF:10.8Q1 DOI:10.1109/TIP.2025.3610249 PMID:40982499	研究论文	提出一种基于体积融合的自监督预训练方法，用于提升3D医学图像分割性能	通过引入伪分割前置任务，最小化预训练与下游任务之间的差距，无需人工标注即可训练	NA	解决医学图像分割中训练数据或标注有限的问题	3D医学图像分割模型	医学图像分析	NA	自监督学习	3D分割模型	3D医学图像（腹部CT）	NA	NA	NA	分割性能指标，收敛速度	NA
709	2025-10-05	No-Reference Image Quality Assessment Leveraging GenAI Images 2025, IEEE transactions on image processing : a publication of the IEEE Signal Processing Society IF:10.8Q1 DOI:10.1109/TIP.2025.3610238 PMID:40982497	研究论文	提出一种基于生成式AI图像的无参考图像质量评估方法，通过生成失真图像构建大规模预训练数据集	首次利用生成式AI图像作为参考图像，通过冷扩散模型生成多种失真类型的图像，并构建大规模预训练数据集	方法依赖于生成式AI图像的质量和多样性，可能无法覆盖所有真实世界的失真类型	解决无参考图像质量评估中缺乏标注数据和泛化能力差的问题	图像质量评估	计算机视觉	NA	冷扩散模型	深度学习模型	图像	八个公共数据库的大规模图像数据	NA	多尺度交叉注意力块(MCAB), 尺度简单注意力模块(SSAM)	SOTA性能指标	NA
710	2025-10-05	Multiclass arrhythmia classification using multimodal smartwatch photoplethysmography signals collected in real-life settings 2024-Dec-13, Research square DOI:10.21203/rs.3.rs-5463126/v1 PMID:39711547	研究论文	本研究开发了一种基于智能手表光电容积脉搏波信号的多模态深度学习模型，用于在真实生活环境中检测三种心律失常	使用真实生活环境中收集的多模态数据，提出计算效率高的1D双向门控循环单元模型，在保持高房颤检测精度的同时显著提高了房性/室性早搏的检测灵敏度	样本量相对有限（106名受试者），需要在更大规模人群中进一步验证	开发能够在真实生活环境中准确分类多种心律失常的智能手表监测系统	心律失常患者，包括房颤和房性/室性早搏	医疗人工智能	心血管疾病	光电容积脉搏波，加速度计，心率监测	深度学习	时序信号数据（PPG，加速度计，心率）	106名受试者，两周连续监测数据	NA	1D双向门控循环单元	灵敏度，准确率，宏平均ROC曲线下面积	NA
711	2025-10-05	Rapid response to fast viral evolution using AlphaFold 3-assisted topological deep learning 2024-Nov-19, ArXiv PMID:39606716	研究论文	提出一种AlphaFold 3辅助的多任务拓扑拉普拉斯策略，用于快速预测病毒突变对蛋白质相互作用和结合自由能的影响	首次将AlphaFold 3与拓扑深度学习结合，通过拓扑数据分析提取蛋白质相互作用的几何特征，实现无需实验结构的深度突变扫描预测	与实验结构相比，性能存在轻微下降（PCC平均降低1.1%，RMSE平均增加9.3%）	开发高效计算方法以快速响应SARS-CoV-2等病毒的快速进化	SARS-CoV-2刺突蛋白受体结合域与人类ACE2复合物	机器学习	传染病	深度突变扫描，蛋白质-蛋白质相互作用分析	拓扑深度学习，多任务学习	蛋白质三维结构，突变数据	4个实验DMS数据集，包括SARS-CoV-2 HK.3变体数据	NA	多任务拓扑拉普拉斯	皮尔逊相关系数，均方根误差	NA
712	2025-10-05	High-resolution in vivo 4D-OCT fish-eye imaging using 3D-UNet with multi-level residue decoder 2024-Sep-01, Biomedical optics express IF:2.9Q2 DOI:10.1364/BOE.532258 PMID:39296392	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的实时4D-OCT系统，用于重建无失真的高分辨率体积图像	采用集成多级信息的3D-UNet架构，通过16位浮点精度优化网络参数，实现实时4D-OCT成像	未明确说明训练数据的具体规模和多样性	解决3D-OCT成像中的运动伪影问题，实现高分辨率实时4D成像	生物组织的体积成像	计算机视觉	NA	光学相干断层扫描(OCT)	CNN	3D体积图像	NA	NA	3D-UNet, 双2D-UNet	均方根误差(RMSE)	GPU
713	2025-10-05	FUSION: A web-based application for in-depth exploration of multi-omics data with brightfield histology 2024-Aug-22, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.07.09.602778 PMID:39026885	研究论文	开发了一个基于Web的多组学数据与明场组织学深度探索应用FUSION	将分子数据与组织病理学特征整合到单一工作空间，提供基于深度学习的空间组学数据分析工具	NA	开发用于空间多组学数据与组织病理学联合分析的工具	福尔马林固定石蜡包埋和冷冻制备的健康与疾病组织样本	数字病理学	NA	空间转录组学	深度学习	全切片图像,分子数据	NA	NA	NA	NA	基于Web的应用
714	2025-10-05	MRI Deep Learning-Based Automatic Segmentation of Interventricular Septum for Black-Blood Myocardial T2* Measurement in Thalassemia 2024-08, Journal of magnetic resonance imaging : JMRI IF:3.3Q1 DOI:10.1002/jmri.29113 PMID:37941460	研究论文	开发基于深度学习的自动分割方法，用于地中海贫血患者黑血MR图像中心室间隔的自动分割和心肌T2*测量	提出改进的注意力U-Net模型用于心室间隔自动分割，减少了分析时间和观察者间变异性	回顾性研究，样本量相对有限（146例患者），外部验证集规模较小	开发自动分割方法以替代传统手动分割，提高心肌铁负荷评估的效率和一致性	146例输血依赖型地中海贫血患者的心脏MR检查数据	医学影像分析	地中海贫血	多回波梯度回波序列MR成像	深度学习	MR图像	146例患者（训练集100例，内部测试20例，外部测试26例）	NA	改进的注意力U-Net	Dice系数, Bland-Altman图, 变异系数	NA
715	2025-10-05	Accelerated Cine Cardiac MRI Using Deep Learning-Based Reconstruction: A Systematic Evaluation 2024-08, Journal of magnetic resonance imaging : JMRI IF:3.3Q1 DOI:10.1002/jmri.29081 PMID:37855257	研究论文	系统评估基于深度学习的加速心脏电影MRI重建技术在不同加速因子下的性能	首次系统评估深度学习重建技术在心脏电影bSSFP成像中从2到8倍加速范围内的性能表现	研究样本仅包括15名漏斗胸患者且具有正常心脏功能，样本量有限	评估深度学习重建技术在加速心脏MRI采集中的可行性和性能	15名漏斗胸患者（平均年龄16.8±5.4岁，20%女性）	医学影像分析	心脏疾病	心脏电影平衡稳态自由进动成像	深度学习	MRI图像	15名患者	NA	NA	结构相似性指数, 图像质量评分, 边缘定义评分, 双心室容积指标	NA
716	2025-10-05	Fetal MRI-Based Body and Adiposity Quantification for Small for Gestational Age Perinatal Risk Stratification 2024-08, Journal of magnetic resonance imaging : JMRI IF:3.3Q1 DOI:10.1002/jmri.29141 PMID:37982367	研究论文	本研究通过胎儿MRI量化身体和脂肪指标，用于小于胎龄儿围产期风险分层	首次使用深度学习自动分割胎儿身体和皮下脂肪，量化脂肪信号分数和脂肪-身体体积比用于SGA风险预测	样本量较小(40例)，单中心研究，需要更大规模验证	开发基于胎儿MRI的身体成分量化方法，改善小于胎龄儿的围产期风险分层	40例小于胎龄儿胎儿，孕周30+2至37+2	数字病理	胎儿生长受限	胎儿MRI，True Fast Imaging with Steady State Free Precession (TruFISP)，T1-weighted two-point Dixon (T1W Dixon)序列	深度学习	医学影像	40例SGA胎儿，其中26例女性(61.9%)	NA	NA	敏感性，特异性，阳性预测值，阴性预测值，准确率	NA
717	2025-10-05	Prostate Age Gap: An MRI Surrogate Marker of Aging for Prostate Cancer Detection 2024-08, Journal of magnetic resonance imaging : JMRI IF:3.3Q1 DOI:10.1002/jmri.29090 PMID:37855699	研究论文	本研究开发了一种基于前列腺MRI的衰老生物标志物——前列腺年龄差，用于评估临床显著前列腺癌的风险	首次从前列腺MRI中提取衰老生物标志物，提出前列腺年龄差概念作为前列腺癌检测的新型影像学生物标志物	回顾性研究设计，样本量相对有限（468名患者），需要进一步前瞻性验证	开发前列腺MRI衰老生物标志物并评估其与临床显著前列腺癌风险的关联	468名接受活检的男性患者，共7243个前列腺MRI切片	数字病理	前列腺癌	磁共振成像	深度学习模型	MRI图像	468名患者（65.97±6.91岁），7243个前列腺MRI切片；训练集：212名非临床显著前列腺癌患者（81例低级别前列腺癌+131例阴性）的3223个MRI切片；测试集：256名患者（90例阴性+52例低级别+114例临床显著前列腺癌）	NA	NA	AUC, OR, 置信区间, P值	NA
718	2025-10-05	Deep Learning-Driven Transformation: A Novel Approach for Mitigating Batch Effects in Diffusion MRI Beyond Traditional Harmonization 2024-08, Journal of magnetic resonance imaging : JMRI IF:3.3Q1 DOI:10.1002/jmri.29088 PMID:37877463	研究论文	提出一种基于深度学习的扩散MRI图像批效应消除方法，通过对比度调整和超分辨率技术减少不同磁场强度和成像参数导致的图像差异	使用深度学习驱动的变换方法超越传统标准化技术，结合对比度调整和超分辨率来减少扩散加权图像的多样性	模型基于单个个体的开放数据集构建，样本来源相对有限	开发深度学习模型以减少扩散加权图像在不同磁场强度和成像参数下的多样性	扩散加权MRI图像	医学影像分析	中风,肿瘤	扩散加权成像,自旋回波序列,T2-SPACE序列	深度学习,自编码器,CNN	MRI图像	1134名成年人(54%女性,46%男性)，包含21000张图像，其中1050名无DWI异常，84名有中风和肿瘤等病变	NA	ResNet-50,自编码器	准确率,精确率,召回率,F1分数,PSNR,SSIM,Dice系数	NA
719	2025-10-05	Development of an MRI-Based Comprehensive Model Fusing Clinical, Radiomics and Deep Learning Models for Preoperative Histological Stratification in Intracranial Solitary Fibrous Tumor 2024-08, Journal of magnetic resonance imaging : JMRI IF:3.3Q1 DOI:10.1002/jmri.29098 PMID:37897302	研究论文	开发基于MRI的融合临床、影像组学和深度学习特征的综合模型，用于颅内孤立性纤维瘤的术前组织学分层	首次提出融合临床特征、影像组学和深度学习的多模态综合模型用于颅内孤立性纤维瘤的术前分级	回顾性研究设计，样本量相对有限，需要进一步前瞻性验证	研究基于MRI的临床-影像组学-深度学习综合模型在颅内孤立性纤维瘤术前组织学分层的可行性	398例来自北京天坛医院的患者（主要训练队列）和49例来自兰州大学第二医院的患者（外部验证队列）	医学影像分析	颅内孤立性纤维瘤	磁共振成像	深度学习	MRI图像	447例患者（398例训练，49例外部验证）	NA	NA	AUC, 决策曲线分析, 校准曲线	NA
720	2025-10-05	Combining pairwise structural similarity and deep learning interface contact prediction to estimate protein complex model accuracy in CASP15 2023-12, Proteins IF:3.2Q2 DOI:10.1002/prot.26542 PMID:37357816	研究论文	开发结合成对结构相似性和深度学习界面接触预测的混合方法用于评估蛋白质复合物模型准确性	首次将成对结构相似性方法与深度学习界面接触预测相结合用于蛋白质四级结构模型质量评估	当大量结构模型质量较低且彼此相似时，成对相似性方法可能失效	开发蛋白质复合物模型准确性评估方法	蛋白质复合物和组装体的四级结构模型	计算生物学	NA	深度学习界面接触预测	深度学习	蛋白质结构模型	CASP15组装靶标的模型	NA	NA	相关系数, 排序损失	NA