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
8541	2025-10-06	Deep learning based automation of mean linear intercept quantification in COPD research 2025, Frontiers in big data IF:2.4Q2 DOI:10.3389/fdata.2025.1461016 PMID:40556856	研究论文	提出基于深度学习的自动化方法用于慢性阻塞性肺病研究中平均线性截距的量化分析	首次使用AutoML软件实现组织切片中平均线性截距的自动化测量，解决了传统手动方法的主观性和复杂性问题	自动化方法与传统手动测量结果存在系统性差异，需要进一步验证其生物学意义	开发自动化工具用于肺气肿病理特征的定量分析	C57BL/6小鼠的染色组织切片图像	数字病理学	慢性阻塞性肺病	组织染色, 显微镜成像	深度学习, 语义分割	图像	两组C57BL/6小鼠（吸烟组与对照组）的组织切片图像	AutoML	NA	IoU	NA
8542	2025-10-06	Deep learning for MRI-based acute and subacute ischaemic stroke lesion segmentation-a systematic review, meta-analysis, and pilot evaluation of key results 2025, Frontiers in medical technology IF:2.7Q3 DOI:10.3389/fmedt.2025.1491197 PMID:40556872	系统综述	本文系统回顾了基于深度学习的MRI急性及亚急性缺血性卒中病灶分割方法，并通过荟萃分析和实验评估探讨最优架构	首次系统评估深度学习架构在卒中病灶分割中的最优配置，并挑战了注意力机制在此任务中的必要性	纳入研究数量有限（41篇），算法泛化能力普遍不足	确定MRI急性及亚急性缺血性卒中病灶分割的最优深度学习架构	急性及亚急性缺血性卒中患者的脑部MRI影像	医学影像分析	缺血性卒中	磁共振成像（MRI）	深度学习	医学影像	41项研究（来自1485篇论文筛选）	NA	U-Net, ResNet, 注意力机制	Dice相似系数	NA
8543	2025-10-06	Auto-branch multi-task learning for simultaneous prediction of multiple correlated traits associated with Alzheimer's disease 2025, Frontiers in genetics IF:2.8Q2 DOI:10.3389/fgene.2025.1538544 PMID:40557283	研究论文	提出一种自动分支多任务学习模型，用于同时预测阿尔茨海默病相关的多个相关表型	在深度学习框架内开发自动分支多任务学习模型，能够动态从硬参数共享结构分支，防止负信息传递	NA	通过联合建模相关表型提高预测性能，实现高效信息传递	阿尔茨海默病相关的七个表型	机器学习	阿尔茨海默病	深度学习	多任务学习	遗传数据	NA	深度学习框架	自动分支多任务学习模型	预测性能	NA
8544	2025-10-06	COVID-19 IgG antibodies detection based on CNN-BiLSTM algorithm combined with fiber-optic dataset 2024-12, Journal of virological methods IF:2.2Q3 DOI:10.1016/j.jviromet.2024.115011 PMID:39154936	研究论文	本研究提出了一种结合CNN和BiLSTM的混合模型，利用光纤数据检测COVID-19 IgG抗体	首次将CNN-BiLSTM混合模型与光纤数据结合用于COVID-19 IgG抗体检测	NA	开发高效准确的COVID-19自动筛查工具	SARS-CoV-2免疫球蛋白G（IgG）抗体	机器学习	COVID-19	光纤数据检测	CNN, RNN, BiLSTM, CNN-BiLSTM	光纤数据	NA	NA	CNN-BiLSTM混合架构	准确率, 召回率, 精确率, F1分数, 特异性, 几何平均数, ROC曲线	NA
8545	2025-10-06	A pathology foundation model for cancer diagnosis and prognosis prediction 2024-Oct, Nature IF:50.5Q1 DOI:10.1038/s41586-024-07894-z PMID:39232164	研究论文	开发了一种名为CHIEF的病理学基础模型，用于癌症诊断和预后预测	结合无监督预训练和弱监督预训练两种互补方法，提取多样化的病理学表征，解决了传统方法在跨域泛化方面的局限性	NA	开发通用的病理学基础模型以提升癌症诊断和预后预测的准确性和泛化能力	癌症患者的组织病理学全玻片图像	数字病理学	癌症	组织病理学成像	深度学习	图像	训练阶段使用60,530张全玻片图像，验证阶段使用19,491张全玻片图像	NA	CHIEF	NA	44TB高分辨率病理学影像数据集
8546	2025-10-06	scEMB: Learning context representation of genes based on large-scale single-cell transcriptomics 2024-Sep-26, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.09.24.614685 PMID:39386549	研究论文	开发基于Transformer的深度学习模型scEMB，用于从大规模单细胞转录组数据中学习基因的上下文表示	提出创新的分箱策略整合多平台数据，同时保留基因表达层次和细胞类型特异性	NA	从大规模单细胞转录组数据中揭示复杂的基因-基因关系	单细胞转录组数据中的基因表达模式	机器学习	阿尔茨海默病	单细胞转录组测序	Transformer	单细胞转录组数据	超过3000万个单细胞转录组	NA	Transformer	相关性分析，基因扰动效应预测	NA
8547	2025-10-06	Application of artificial intelligence in drug design: A review 2024-09, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2024.108810 PMID:38991316	综述	本文综述了人工智能在药物设计领域的应用及其对制药行业的变革性影响	系统总结了AI技术如何通过机器学习与深度学习模型解决传统药物开发效率低、成本高的问题	NA	探讨人工智能技术在药物设计中的应用价值与方法	药物化合物与制药流程	机器学习	NA	机器学习, 深度学习	NA	药物化合物数据	NA	NA	NA	NA	NA
8548	2025-10-06	DP-SSLoRA: A privacy-preserving medical classification model combining differential privacy with self-supervised low-rank adaptation 2024-09, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2024.108792 PMID:38964242	研究论文	提出结合差分隐私与自监督低秩适应的隐私保护医学分类模型DP-SSLoRA	首次将差分隐私与自监督低秩适应相结合，通过自监督预训练获取增强表征，并利用低秩分解减轻差分隐私噪声影响	仅在三组胸部X光数据集上验证，未涉及其他医学影像模态	开发隐私保护的医学图像分类模型，平衡隐私保护与模型效用	胸部X光图像	计算机视觉	肺部疾病	差分隐私，自监督学习，低秩适应	深度学习	医学图像	三个真实胸部X光数据集：RSNA、Covid-QU-mini、Chest X-ray 15k	NA	低秩适应架构	AUC	NA
8549	2025-10-06	Semantic contrast with uncertainty-aware pseudo label for lumbar semi-supervised classification 2024-08, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2024.108754 PMID:38878404	研究论文	提出一种结合语义对比和不确定性感知伪标签的半监督学习方法用于腰椎疾病分类	将语义对比学习和不确定性感知伪标签整合到半监督学习中，通过语义对比约束标记与未标记图像间语义一致性，并利用KL散度优化预测置信度与不确定性生成伪标签	未提及模型在跨中心数据或不同MRI设备上的泛化能力验证	开发高效的半监督学习算法以减少腰椎间盘突出症诊断中对大量标注数据的依赖	腰椎MRI图像	计算机视觉	腰椎间盘突出症	磁共振成像	半监督学习	医学图像	仅使用40个标注样本达到优于200个标注样本基线的性能	NA	SeCoFixMatch	准确率	NA
8550	2025-10-06	HiRENet: Novel convolutional neural network architecture using Hilbert-transformed and raw electroencephalogram (EEG) for subject-independent emotion classification 2024-08, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2024.108788 PMID:38941902	研究论文	提出了一种名为HiRENet的新型卷积神经网络架构，使用希尔伯特变换和原始脑电图进行独立于受试者的情绪分类	首次将希尔伯特变换后的EEG相位信息与原始EEG幅值信息同时作为CNN输入，更全面地反映大脑区域间的功能连接	使用实验室自建的EEG数据库，样本来源和规模可能有限	开发基于深度学习的脑电图解码方法，提高情绪分类性能	人类情绪状态	机器学习	NA	脑电图(EEG)，希尔伯特变换	CNN	脑电图信号	NA	NA	ShallowFBCSPNet, ResCNN	准确率	NA
8551	2025-10-06	Skin-CAD: Explainable deep learning classification of skin cancer from dermoscopic images by feature selection of dual high-level CNNs features and transfer learning 2024-08, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2024.108798 PMID:38925085	研究论文	提出一种名为Skin-CAD的可解释深度学习系统，用于皮肤癌的dermoscopic图像分类	采用双高层CNN特征选择和迁移学习，结合四种不同拓扑结构的CNN，通过PCA降维和特征选择优化分类流程，并利用LIME方法提供可视化解释	未明确说明模型在临床环境中的实际部署验证和跨设备泛化能力	开发可解释的计算机辅助诊断系统，实现皮肤癌的精确分类	皮肤癌dermoscopic图像	计算机视觉	皮肤癌	dermoscopic成像	CNN	图像	使用两个基准数据集：Skin Cancer: Malignant vs. Benign和HAM10000数据集	NA	四种不同拓扑结构的CNN	准确率	NA
8552	2025-10-06	AI-Driven localization of all impacted teeth and prediction of winter angulation for third molars on panoramic radiographs: Clinical user interface design 2024-08, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2024.108755 PMID:38897151	研究论文	本研究开发了一种基于YOLOv8深度学习模型的AI系统，用于在全景X光片上定位所有阻生牙并预测第三磨牙的Winter角度分类	首次将YOLOv8深度学习算法应用于全景X光片中所有阻生牙的检测和第三磨牙Winter分类，并设计了临床用户界面	样本量相对有限（1197张全景X光片用于阻生牙检测，1000张用于Winter分类），需要更多数据验证泛化能力	开发人工智能模型来自动检测阻生牙并对第三磨牙进行Winter角度分类	全景X光片中的阻生牙齿，特别是第三磨牙	计算机视觉	牙科疾病	全景X光成像	CNN	医学图像	1197张全景X光片用于阻生牙检测，1000张用于Winter分类	YOLOv8	YOLOv8	精确率, 召回率, mAP, F1分数	NA
8553	2025-10-06	Automatic Segmentation and Alignment of Uterine Shapes from 3D Ultrasound Data 2024-08, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2024.108794 PMID:38941903	研究论文	开发了一种从3D超声数据自动分割和对齐子宫形状的系统	首次结合深度学习分割和几何对齐技术处理子宫3D超声数据，并创建了公开数据集	研究主要基于正常子宫形状，对异常形状的适用性需进一步验证	建立正常子宫形状标准，促进与不孕和反复流产相关的子宫形状异常研究	女性子宫	数字病理	妇科疾病	3D阴道超声	深度学习	3D超声图像	来自多个医疗中心的3D超声图像综合数据集	NA	nnU-Net	Dice相似系数, 平移误差, 旋转误差	NA
8554	2025-10-06	Lesion-aware cross-phase attention network for renal tumor subtype classification on multi-phase CT scans 2024-08, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2024.108746 PMID:38878403	研究论文	提出一种基于多期相CT扫描的病灶感知跨期相注意力网络，用于肾肿瘤亚型分类	首次引入3D跨期相病灶感知注意力机制和多尺度注意力方案，显式建模CT期相间的时间依赖性	仅使用收集的数据集进行验证，未提及外部验证结果	通过多期相CT扫描实现肾肿瘤五种主要病理亚型的准确分类	肾肿瘤患者的肾脏病灶	计算机视觉	肾癌	多期相CT扫描	深度学习	3D医学图像	收集的肾癌患者多期相CT扫描数据集	NA	LACPANet（病灶感知跨期相注意力网络）	诊断准确率	NA
8555	2025-10-06	State-of-art technologies, challenges, and emerging trends of computer vision in dental images 2024-08, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2024.108800 PMID:38917534	综述	本文综述了计算机视觉在牙科影像中的最新技术、挑战和新兴趋势	系统总结了牙科影像分析从传统图像处理到机器学习再到深度学习的完整技术演进路径	作为综述文章，未提出新的原创算法或模型	探讨计算机视觉技术在牙科影像分析中的应用现状和发展前景	牙科影像数据（X射线、CT扫描、彩色图像等）	计算机视觉	牙科疾病	X射线成像、CT扫描、彩色成像	深度学习	图像	NA	NA	NA	NA	NA
8556	2025-10-06	Developing and validating a knowledge-based AI assessment system for learning clinical core medical knowledge in otolaryngology 2024-08, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2024.108765 PMID:38897143	研究论文	开发并验证基于知识的人工智能评估系统，用于耳鼻喉科临床核心医学知识学习	提出多专家知识聚合自适应评估方案，结合知识库AI方法和自适应测试机制	样本规模有限，需在更多机构和场景中进行大规模验证	开发耳鼻喉科临床核心医学知识的自适应评估系统	医学培训生（研究生、本科生）和耳鼻喉科住院医师	自然语言处理	NA	知识库AI方法，知识聚合技术	NA	医学知识数据，评估分数数据	实验组30人（22名培训生+8名住院医师），对照组24名培训生	NA	NA	CCMK-OTO评分，技术接受度问卷评分	NA
8557	2025-10-06	Dual-channel end-to-end network with prior knowledge embedding for improving spatial resolution of magnetic particle imaging 2024-08, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2024.108783 PMID:38909446	研究论文	提出一种嵌入先验知识的双通道端到端网络，用于提高磁粒子成像的空间分辨率	将磁粒子成像点扩散函数与深度学习范式无缝集成，通过双通道网络结构有效建立低梯度与高梯度图像间的潜在映射	NA	在不牺牲信噪比的前提下提高磁粒子成像的空间分辨率	磁粒子成像系统	医学影像处理	NA	磁粒子成像	深度学习	医学影像	模拟、体模和体内实验数据	NA	双通道端到端网络	半高全宽，图像重建精度	NA
8558	2025-10-06	Deep learning-based automated detection and segmentation of bone and traumatic bone marrow lesions from MRI following an acute ACL tear 2024-08, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2024.108791 PMID:38905892	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的自动化方法，用于从急性ACL撕裂患者的MRI中检测和分割骨骼及创伤性骨髓病变	首次将3D U-Net与多任务学习相结合，同时分割骨骼和骨髓病变，并开发了后处理算法提高分割精度	训练和测试数据来自不同研究，虽然成像协议相似但可能存在群体差异	开发自动化工具以替代劳动密集型的手动评估，改进创伤性骨髓病变的诊断效率	急性完全性ACL撕裂患者的膝关节MRI图像	医学影像分析	骨科创伤	T2脂肪抑制快速自旋回波MRI序列	3D U-Net	3D MRI图像	来自多个研究的ACL撕裂患者数据集，采用五折交叉验证	NA	3D U-Net	Dice相似系数, 精确度	NA
8559	2025-10-06	Multi-modal deep learning from imaging genomic data for schizophrenia classification 2024, Frontiers in psychiatry IF:3.2Q2 DOI:10.3389/fpsyt.2024.1384842 PMID:39006822	研究论文	提出一种基于多模态成像基因组数据的深度学习框架用于精神分裂症分类	首次结合结构MRI、功能MRI和遗传标记(SNP)三种模态数据，采用可解释AI技术识别关键特征	NA	开发改进的精神分裂症检测方法	精神分裂症患者和健康对照个体	机器学习	精神分裂症	sMRI, fMRI, SNP基因分型	CNN, DenseNet, XGBoost	图像, 基因组数据	NA	NA	DenseNet, 1D-CNN, XGBoost	准确率	NA
8560	2025-10-06	Neural network-based multi-task learning to assist planning of posterior spinal fusion surgery for adolescent idiopathic scoliosis 2025-Jun-24, Spine deformity IF:1.6Q3 DOI:10.1007/s43390-025-01125-9 PMID:40553418	研究论文	开发基于神经网络多任务学习模型辅助青少年特发性脊柱侧弯后路脊柱融合手术规划	首次将神经网络多任务学习应用于脊柱侧弯手术规划，能够同时预测多个关键手术参数	样本量有限（189例患者），仅针对Lenke 1A和2A型曲线	辅助青少年特发性脊柱侧弯后路脊柱融合手术的器械规划决策	189例Lenke 1A和2A型青少年特发性脊柱侧弯患者	医疗人工智能	脊柱侧弯	深度学习	人工神经网络	临床和影像学数据	189例AIS患者（179例训练，10例外部验证）	NA	多任务神经网络	准确率,RMSE	NA