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
8321	2025-10-06	Stress testing deep learning models for prostate cancer detection on biopsies and surgical specimens 2025-02, The Journal of pathology IF:5.6Q1 DOI:10.1002/path.6373 PMID:39660731	研究论文	本研究通过压力测试评估深度学习模型在前列腺癌活检和手术标本检测中的性能差异	首次系统评估活检训练模型在手术标本上的泛化能力及形态学差异对模型性能的影响	样本量相对有限，仅包含特定机构的样本，可能影响结果的普适性	研究样本类型间形态学差异对前列腺癌检测深度学习模型性能的影响	前列腺活检和根治性前列腺切除术的组织切片	数字病理学	前列腺癌	H&E染色组织切片数字化	CNN	病理切片图像	总样本量1,000例（宾夕法尼亚大学150例：活检50例，手术标本100例；外部验证750例）	NA	DenseNet	F1分数, 统计显著性(p值)	NA
8322	2025-10-06	Tumour purity assessment with deep learning in colorectal cancer and impact on molecular analysis 2025-02, The Journal of pathology IF:5.6Q1 DOI:10.1002/path.6376 PMID:39710952	研究论文	本研究评估了深度学习模型SoftCTM在结直肠癌肿瘤纯度评估中的性能及其对分子分析的影响	开发了开源多器官深度学习模型SoftCTM，首次在三个大型多中心结直肠癌队列中系统比较了深度学习、传统病理学和生物信息学反卷积方法在肿瘤纯度评估中的表现	研究仅针对结直肠癌，需要进一步验证在其他癌症类型中的适用性	评估深度学习模型在肿瘤纯度评估中的准确性和实用性，及其对下游分子分析的影响	结直肠癌患者	数字病理学	结直肠癌	H&E染色切片分析，RNA表达分析，DNA甲基化分析，拷贝数变异分析	深度学习	数字病理图像，多组学数据	1,097名患者，三个大型多中心结直肠癌队列	NA	SoftCTM	相关系数，平均值，标准差	NA
8323	2025-10-06	Computational pathology applied to clinical colorectal cancer cohorts identifies immune and endothelial cell spatial patterns predictive of outcome 2025-02, The Journal of pathology IF:5.6Q1 DOI:10.1002/path.6378 PMID:39788558	研究论文	本研究应用计算病理学方法分析结直肠癌临床队列，识别出能够预测预后的免疫细胞和内皮细胞空间模式	首次在多个分子亚型和治疗背景的转移性结直肠癌队列中，系统量化肿瘤微环境中细胞类型的空间组织特征及其与预后的关联	研究样本量相对有限，且为回顾性队列研究，需要前瞻性研究进一步验证	探索结直肠癌肿瘤微环境中细胞空间模式与临床预后的关系	375例临床注释的转移性结直肠癌患者，包括三个不同分子亚型和治疗史的队列	计算病理学	结直肠癌	深度学习细胞分类，多重免疫荧光验证	深度学习	H&E染色组织切片图像	375例结直肠癌患者（MISSONI队列59例，BRAF队列141例，VALENTINO队列175例），包含超过1.8亿个细胞	NA	深度学习细胞分类器	风险比(HR)，置信区间(CI)，p值	NA
8324	2025-10-06	A large histological images dataset of gastric cancer with tumour microenvironment annotation for AI 2025-Jan-22, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-025-04489-9 PMID:39843474	研究论文	本研究提供了一个带有肿瘤微环境注释的大规模胃癌组织学图像数据集	提供了首个完全标注8种肿瘤微环境组织类别的大规模胃癌组织学图像数据集	NA	为胃癌肿瘤微环境分析提供高质量的标注数据集	胃癌组织学图像	数字病理学	胃癌	组织学成像	深度学习模型	图像	来自300张全切片图像的近31,000张组织学图像	NA	NA	NA	NA
8325	2025-10-06	Elevating nanomaterial optical sensor arrays through the integration of advanced machine learning techniques for enhancing visual inspection of food quality and safety 2025, Critical reviews in food science and nutrition IF:7.3Q1 DOI:10.1080/10408398.2024.2376113 PMID:39015031	综述	总结基于纳米材料的光学传感器阵列结合机器学习技术在食品质量安全视觉检测中的最新应用	将先进机器学习技术与纳米材料光学传感器阵列相结合，提升食品质量安全视觉检测能力	未明确说明具体技术实现细节和性能对比数据	开发智能、有效、快速的食品质量评估与安全控制工具	农药残留、重金属离子、细菌污染、抗氧化剂、风味物质和食品新鲜度	机器视觉	NA	光学传感器阵列（比色传感器阵列、荧光传感器阵列）	机器学习,深度学习	高维光学传感数据	NA	NA	NA	NA	NA
8326	2025-10-06	Learning Dynamic Prompts for All-in-One Image Restoration 2025, IEEE transactions on image processing : a publication of the IEEE Signal Processing Society IF:10.8Q1 DOI:10.1109/TIP.2025.3567205 PMID:40354220	研究论文	提出一种用于一体化图像复原的动态提示方法DPPD，通过解耦退化先验提取为两个新组件来提升多种退化类型的处理能力	首次将动态提示机制引入一体化图像复原，通过退化原型分配和提示分布学习实现自适应提示采样，突破传统静态提示的局限性	未明确说明计算复杂度增加程度及对实时应用的影响	开发能够处理多种退化类型的统一图像复原模型	遭受多种退化（如噪声、模糊等）的图像数据	计算机视觉	NA	深度学习	神经网络	图像	NA	PyTorch	DPPD（包含DPA和PDL组件）	峰值信噪比，结构相似性	NA
8327	2025-10-06	MRI-based 2.5D deep learning radiomics nomogram for the differentiation of benign versus malignant vertebral compression fractures 2025, Frontiers in oncology IF:3.5Q2 DOI:10.3389/fonc.2025.1603672 PMID:40438697	研究论文	开发并验证基于MRI的列线图，结合临床和深度学习放射组学特征用于区分良性与恶性椎体压缩性骨折	提出新型2.5D深度学习框架和综合特征融合策略，将手工放射组学特征、深度学习特征与临床数据整合到列线图中	回顾性研究设计，样本量相对有限（234例患者）	区分良性与恶性椎体压缩性骨折	椎体压缩性骨折患者	数字病理	椎体压缩性骨折	MRI	深度学习, 机器学习	医学影像	234例VCF患者，按7:3比例随机分为训练集和测试集	NA	ResNet50	AUC	NA
8328	2025-10-06	LSTA-CNN: A Lightweight Spatiotemporal Attention-Based Convolutional Neural Network for ASD Diagnosis Using EEG 2025, IEEE transactions on neural systems and rehabilitation engineering : a publication of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society IF:4.8Q1 DOI:10.1109/TNSRE.2025.3580593 PMID:40526541	研究论文	提出一种基于轻量级时空注意力的卷积神经网络LSTA-CNN，用于通过脑电图诊断自闭症谱系障碍	提出新型时空注意力机制，能联合整合时域和空域特征；采用多尺度时空卷积层同时学习多样化表征；模型参数少且推理时间短	仅使用自收集的73名儿童脑电图数据，样本规模有限	开发轻量级深度学习模型用于自闭症谱系障碍的脑电图诊断	41名自闭症儿童和32名正常对照儿童的脑电图记录	机器学习	自闭症谱系障碍	脑电图	CNN	脑电图信号	73名儿童（41名自闭症患者，32名正常对照）	NA	LSTA-CNN	分类性能，参数数量，推理时间	NA
8329	2025-10-06	Scalable Coding for High-Resolution, High-Compression Ratio Snapshot Compressive Video 2025, IEEE transactions on image processing : a publication of the IEEE Signal Processing Society IF:10.8Q1 DOI:10.1109/TIP.2025.3579208 PMID:40536862	研究论文	提出一种可扩展编码孔径方法，用于实现高分辨率、高压缩比的快照压缩视频	利用时分复用技术设计通用可扩展编码孔径方法，实现前所未有的时空可扩展性，提供实时高压缩比且计算负担和内存需求极低	NA	解决高速相机在存储、带宽和成本方面的挑战，提升快照压缩视频的时空分辨率可扩展性	动态场景的快照压缩视频	计算机视觉	NA	压缩感知，时分复用	深度学习算法	视频，图像	512帧2K×2K分辨率视频压缩为单个快照	NA	NA	PSNR	NA
8330	2025-10-06	High-precision deformation monitoring and intelligent early warning for wellbore based on BDS/GNSS 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0325913 PMID:40549791	研究论文	本研究基于BDS/GNSS系统开发了井筒高精度变形监测与智能预警方法	采用改进的MLAMBDA算法进行高频动态计算，并首次将Bi-LSTM深度学习算法应用于井筒变形预警	基线长度增加会导致监测精度下降，在6公里范围内验证有效	实现井筒变形的高精度监测和智能预警	受周边采矿作业影响的井筒变形	机器学习	NA	BDS/GNSS观测，双差模型	Bi-LSTM	卫星观测时间序列数据	NA	NA	Bi-LSTM	监测精度（E,N,U方向），预测精度	NA
8331	2025-10-06	An efficient model for extracting respiratory and blood oxygen saturation data from photoplethysmogram signals by removing motion artifacts using heuristic-aided ensemble learning model 2024-09, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2024.108911 PMID:39089111	研究论文	开发了一种基于启发式集成学习模型的光电容积脉搏波信号呼吸频率和血氧饱和度数据提取方法	提出结合先进金龟子优化器的集成学习网络，通过多模型融合和优化特征选择提高信号处理精度	未提及模型在实时监测环境下的性能表现和计算效率	从光电容积脉搏波信号中准确提取呼吸频率和血氧饱和度数据	光电容积脉搏波信号	机器学习	心肺疾病	信号处理，特征提取	集成学习，MLP，AdaBoost，A-LSTM	生理信号数据	NA	NA	MLP，AdaBoost，Attention-based LSTM	准确率	NA
8332	2025-10-06	Using deep learning for predicting the dynamic evolution of breast cancer migration 2024-09, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2024.108890 PMID:39068903	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的预测框架PWPF，用于预测乳腺癌细胞迁移的动态演化过程	提出结合人工数据生成和真实数据微调的深度学习框架，解决了传统伤口愈合实验数据稀缺和可扩展性问题	主要基于二维模型研究，可能无法完全反映体内三维环境中的细胞迁移行为	改进乳腺癌细胞迁移分析方法，提高传统伤口愈合实验的可扩展性和预测能力	MCF-7乳腺癌细胞单层和球体	数字病理学	乳腺癌	伤口愈合实验，人工数据生成	深度学习	细胞迁移图像数据	NA	NA	NA	NA	NA
8333	2025-10-06	Multi-granularity prior networks for uncertainty-informed patient-specific quality assurance 2024-09, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2024.108925 PMID:39067284	研究论文	提出一种多粒度不确定性量化框架，用于放射治疗中患者特定质量保证的剂量差异预测和Gamma通过率预测	首次在PSQA中引入多粒度不确定性量化，提出双流网络架构和包含粒度特定损失与一致性损失的多粒度损失函数	方法仅在单一医疗机构数据集上进行验证，需要更多外部验证	提高深度学习在患者特定质量保证中的可信度和安全性	放射治疗中的剂量分布和Gamma通过率	医学影像分析	放射治疗相关疾病	深度学习，贝叶斯方法	贝叶斯神经网络	剂量分布数据	北京协和医学院医院数据集	NA	双流网络架构	MAE, 临床准确率	NA
8334	2025-10-06	Model-based federated learning for accurate MR image reconstruction from undersampled k-space data 2024-09, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2024.108905 PMID:39067156	研究论文	提出一种基于模型的联邦学习框架ModFed，用于从欠采样k空间数据中精确重建磁共振图像	设计了注意力辅助的基于模型神经网络、自适应动态聚合方案以及空间拉普拉斯注意力机制和个性化客户端损失正则化	NA	解决多中心数据异构性挑战，提高磁共振图像重建的准确性和泛化能力	磁共振图像重建	医学影像分析	NA	磁共振成像	深度学习	k空间数据，磁共振图像	三个体内数据集	NA	注意力辅助的基于模型神经网络	重建性能，泛化能力	NA
8335	2025-10-06	PIDiff: Physics informed diffusion model for protein pocket-specific 3D molecular generation 2024-09, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2024.108865 PMID:39067153	研究论文	提出一种考虑物理化学原理的蛋白质口袋特异性3D分子生成扩散模型	首次在3D分子生成中同时考虑几何结构和蛋白质-配体结合的物理化学原理，特别是结合自由能最小化	未明确说明模型在处理复杂蛋白质结构或大规模药物筛选时的计算效率限制	开发能够生成与特定蛋白质口袋结合的配体分子的计算方法	蛋白质-配体复合物	计算化学, 几何深度学习	NA	扩散模型, 几何深度学习	扩散模型	3D分子结构数据	CrossDocked2020基准数据集	NA	PIDiff	多种评估指标（具体未在摘要中说明）	NA
8336	2025-10-06	SYSTCM: A systemic web platform for objective identification of pharmacological effects based on interplay of "traditional Chinese Medicine-components-targets" 2024-09, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2024.108878 PMID:39043107	研究论文	开发了一个基于深度学习和机器学习的系统性网络平台SYSTCM，用于客观识别中药药理作用	首次构建了包含424个分子描述符和465个药理靶点的相互作用网络图，并集成卷积神经网络和支持向量机建立药理作用识别模型	数据集规模有限，仅包含636种中药和8190个成分，模型泛化能力需要进一步验证	开发客观的中药药理作用识别方法，减少传统方法对专家经验的主观依赖	中药成分、药理靶点、药理作用和中药功效	机器学习	NA	深度学习、机器学习	CNN, SVM	网络图数据、分子描述符数据	70,961个术语，包括636种中药、8190个成分、40种药理作用和18种功效	NA	GoogLeNet	AUC, MCC, ACC	NA
8337	2025-10-06	Random effects during training: Implications for deep learning-based medical image segmentation 2024-09, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2024.108944 PMID:39096609	研究论文	评估训练过程中随机效应对深度学习医学图像分割模型性能比较可靠性的影响	首次系统量化分析训练随机性对医学图像分割模型性能比较的影响，揭示了统计显著性检验在算法比较中的局限性	仅使用nnU-Net算法和三种医学图像分割任务，结果可能不适用于其他算法或任务类型	评估训练随机性对深度学习分割模型性能比较方法可靠性的影响	脑肿瘤、海马体和心脏的三维医学图像分割	医学图像分析	脑肿瘤、心脏疾病	深度学习	nnU-Net	3D医学图像	三种分割任务各50次不同随机种子的训练	PyTorch	U-Net	Dice系数, 配对t检验, Wilcoxon符号秩检验	NA
8338	2025-10-06	CytoGAN: Unpaired staining transfer by structure preservation for cytopathology image analysis 2024-09, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2024.108942 PMID:39096614	研究论文	提出一种名为CytoGAN的染色转换模型，用于生成保留细胞结构的不同染色风格的细胞病理学图像	设计了结构保留模块和染色自适应模块，能在源域和目标域分辨率或细胞大小不匹配时仍保持细胞结构	NA	解决细胞病理学图像分析中不同染色方式对算法性能的影响	子宫内膜细胞学图像	数字病理学	子宫内膜癌	GAN	GAN	细胞病理学图像	NA	NA	CytoGAN	准确率	NA
8339	2025-10-06	Comparison of AI with and without hand-crafted features to classify Alzheimer's disease in different languages 2024-09, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2024.108950 PMID:39096605	研究论文	比较使用手工特征和不使用手工特征的AI模型在不同语言中分类阿尔茨海默病的性能	首次使用相同方法从两种语言数据集中提取声学特征进行AD诊断，验证模型的语言无关性	仅测试了韩语和英语两种语言，未涵盖更多语言类型	开发语言无关的阿尔茨海默病实时诊断模型	阿尔茨海默病患者和健康对照者的语音数据	自然语言处理	阿尔茨海默病	声学特征提取	机器学习,深度学习	语音	韩语和英语语音数据集	NA	NA	准确率,分类时间	NA
8340	2025-10-06	CBAM VGG16: An efficient driver distraction classification using CBAM embedded VGG16 architecture 2024-09, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2024.108945 PMID:39094328	研究论文	提出一种嵌入卷积注意力模块的VGG16架构，用于提升驾驶员分心行为分类性能	将CBAM注意力模块与传统VGG16架构结合，增强模型特征提取能力	NA	改进驾驶员分心行为分类准确率	驾驶员分心行为图像	计算机视觉	NA	深度学习	CNN	图像	AUCD2数据集（摄像头1和摄像头2图像）	NA	CBAM VGG16	准确率, 损失值, 精确率, F1分数, 召回率, 混淆矩阵	NA