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
8861	2025-03-05	AS2LS: Adaptive Anatomical Structure-Based Two-Layer Level Set Framework for Medical Image Segmentation 2024, IEEE transactions on image processing : a publication of the IEEE Signal Processing Society IF:10.8Q1 DOI:10.1109/TIP.2024.3483563 PMID:39446550	研究论文	本文提出了一种基于自适应解剖结构的两层水平集框架（AS2LS），用于分割具有同心结构的器官，如左心室和眼底	提出了一种新颖的自适应解剖结构的两层水平集表示方法，并结合了两阶段水平集演化算法，提高了复杂医学图像分割的准确性	未提及具体局限性	提高医学图像分割的准确性，特别是针对具有同心结构的器官	医学图像中的器官，如左心室和眼底	计算机视觉	NA	水平集方法	AS2LS（自适应解剖结构的两层水平集框架）	医学图像	未提及具体样本数量
8862	2025-03-05	Explainability Enhanced Object Detection Transformer With Feature Disentanglement 2024, IEEE transactions on image processing : a publication of the IEEE Signal Processing Society IF:10.8Q1 DOI:10.1109/TIP.2024.3492733 PMID:39531564	研究论文	本文提出了一种增强端到端目标检测模型（DETR）可解释性的特征解耦方法	引入了特征解耦方法，通过Tensor奇异值分解（T-SVD）生成特征基，并引入批量平均特征谱惩罚（BFSP）损失来约束特征解耦和平衡语义激活	未提及具体局限性	增强目标检测模型的可解释性	端到端目标检测模型（DETR）	计算机视觉	NA	Tensor奇异值分解（T-SVD），批量平均特征谱惩罚（BFSP）	DETR, CNN	图像	在两个数据集上进行了广泛实验
8863	2025-03-05	Towards Automatic Cartilage Quantification in Clinical Trials - Continuing from the 2019 IWOAI Knee Segmentation Challenge 2023-Mar, Osteoarthritis imaging DOI:10.1016/j.ostima.2023.100087 PMID:39036792	研究论文	本文评估了参与2019年IWOAI膝关节软骨分割挑战赛的六支团队的深度学习分割方法在纵向临床试验中量化软骨损失的适用性	研究展示了最先进的深度学习分割方法在标准化纵向单扫描仪临床试验中用于明确软骨分区的潜力	深度学习方法在股骨分区的标准化响应均值较低，可能是由于后处理中简单的子分区提取所致	评估深度学习分割方法在量化软骨损失中的适用性	来自骨关节炎倡议研究的556名受试者的1130个膝关节MRI扫描	数字病理学	骨关节炎	深度学习	深度学习分割方法	MRI图像	556名受试者的1130个膝关节MRI扫描
8864	2025-03-05	The ANTsX ecosystem for quantitative biological and medical imaging 2021-04-27, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-021-87564-6 PMID:33907199	研究论文	本文介绍了ANTsX生态系统，这是一个用于处理和分析生物及医学影像数据的开源软件库集合	ANTsX生态系统通过整合R统计项目和Python的深度学习能力，提供了统计、可视化和深度学习功能，显著提高了计算效率并提供了优于现有ANTs工作流的准确性	NA	开发和推广用于生物和医学影像数据处理和分析的开源软件工具	生物和医学影像数据	数字病理	NA	深度学习	TensorFlow/Keras	影像	NA
8865	2025-03-04	Emotional stimulated speech-based assisted early diagnosis of depressive disorders using personality-enhanced deep learning 2025-May-01, Journal of affective disorders IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.jad.2025.01.136 PMID:39914753	研究论文	本研究结合精神病学理论，收集抑郁症语音识别数据，开发了一种基于深度学习的多任务注意力时序卷积网络模型（TCN-MTA），用于抑郁症的早期诊断	结合精神病学理论，开发了一种基于深度学习的多任务注意力时序卷积网络模型（TCN-MTA），用于抑郁症的早期诊断	本研究的样本量虽然高于通过G-Power 3.1计算的最小样本量，但样本量仍然较小	开发一种可行的抑郁症识别方法，用于抑郁症的早期诊断	24名重度抑郁症患者（MDDs）和36名健康对照组（HCs）	自然语言处理	抑郁症	语音识别	Bi-LSTM, TCN-MTA	语音数据	24名重度抑郁症患者和36名健康对照组
8866	2025-03-04	A comparative analysis of deep learning and chemometric approaches for spectral data modeling 2025-Apr-15, Analytica chimica acta IF:5.7Q1 DOI:10.1016/j.aca.2025.343766 PMID:40024653	研究论文	本研究对五种不同的光谱数据分析建模方法进行了全面比较，包括PLS结合经典化学计量学预处理、iPLS结合经典预处理或小波变换、LASSO结合小波变换以及CNN结合光谱预处理	提供了预处理方法和模型组合的详尽比较，发现在低数据量环境下无法预先确定最优的预处理和模型组合	研究仅限于低维案例研究，可能无法推广到高维数据	比较不同建模方法在光谱数据分析中的性能	啤酒数据集和废润滑油数据集	机器学习	NA	PLS, iPLS, LASSO, CNN, 小波变换	PLS, iPLS, LASSO, CNN	光谱数据	啤酒数据集40个训练样本，废润滑油数据集273个训练样本
8867	2025-03-04	Contrastive learning in brain imaging 2025-Apr, Computerized medical imaging and graphics : the official journal of the Computerized Medical Imaging Society IF:5.4Q1 DOI:10.1016/j.compmedimag.2025.102500 PMID:39889467	研究论文	本文探讨了对比学习在脑成像中的应用及其作为一种无需数据标注的深度学习技术的潜力	对比学习通过将数据映射到潜在空间，并假设同类样本在潜在空间中应彼此接近，不同类样本应彼此远离，从而在无需标注的情况下学习数据的代表性特征	未明确提及具体的研究限制	研究对比学习在医学图像处理和分析中的应用	脑成像数据	医学影像	NA	对比学习	深度学习	图像	NA
8868	2025-03-04	Feature-targeted deep learning framework for pulmonary tumorous Cone-beam CT (CBCT) enhancement with multi-task customized perceptual loss and feature-guided CycleGAN 2025-Apr, Computerized medical imaging and graphics : the official journal of the Computerized Medical Imaging Society IF:5.4Q1 DOI:10.1016/j.compmedimag.2024.102487 PMID:39891955	研究论文	本文提出了一种针对肺部肿瘤的锥形束CT（CBCT）增强的深度学习框架，通过多任务定制感知损失和特征引导的CycleGAN生成高质量的肺部成像	提出了一种新的特征导向深度学习框架，结合多任务学习特征选择网络（MTFS-Net）和特征引导的CycleGAN，有效抑制伪影并保留关键肿瘤信息	未提及具体局限性	提高肺部CBCT图像质量，以支持肺癌治疗的进一步分析	肺癌患者的CBCT图像	计算机视觉	肺癌	深度学习	CycleGAN	图像	多机构数据集
8869	2025-03-04	Automated Von Willebrand Factor Multimer Image Analysis for Improved Diagnosis and Classification of Von Willebrand Disease 2025-Mar-02, International journal of laboratory hematology IF:2.2Q3 DOI:10.1111/ijlh.14455 PMID:40025642	研究论文	本文开发了一种基于深度学习的自动化图像分析流程，用于提高Von Willebrand因子多聚体模式分类的再现性和效率	首次使用YOLOv8深度学习模型对VWF多聚体模式进行分类，提高了分类的准确性和效率	模型在罕见亚型上的表现较低	改进Von Willebrand病的诊断和分类	Von Willebrand因子多聚体图像	数字病理学	Von Willebrand病	深度学习	YOLOv8	图像	514张凝胶图像（6168个标记实例）用于训练，192张图像（2304个实例）用于验证，94张图像（1128个实例）用于测试
8870	2025-03-04	Assessing the prognostic impact of body composition phenotypes on surgical outcomes and survival in patients with spinal metastasis: a deep learning approach to preoperative CT analysis 2025-Mar-01, Journal of neurosurgery. Spine DOI:10.3171/2024.8.SPINE24722 PMID:39705691	研究论文	本研究通过深度学习分析术前CT扫描，评估体成分表型对脊柱转移瘤手术患者预后和5年生存率的影响	首次使用深度学习管道分析术前CT扫描，识别肌肉和脂肪含量及组成，并将患者分为四种体成分表型组，揭示了体成分表型与手术结果及生存率的关系	样本量相对较小（102例），且为回顾性研究，可能存在选择偏倚	评估体成分表型对脊柱转移瘤手术患者预后和5年生存率的影响	接受脊柱转移瘤手术的患者	数字病理学	脊柱转移瘤	深度学习	深度学习管道	CT图像	102例患者
8871	2025-03-04	Ethical and security challenges in AI for forensic genetics: From bias to adversarial attacks 2025-Mar, Forensic science international. Genetics DOI:10.1016/j.fsigen.2025.103225 PMID:39874746	研究论文	本文探讨了人工智能在法医遗传学中应用的伦理和安全挑战，特别是偏见和对抗性攻击问题	通过模拟场景展示了AI方法在生物地理祖先预测和亲缘关系推断中的潜在误导性，强调了伦理和安全挑战	研究主要基于模拟场景，可能无法完全反映真实世界的复杂性	评估AI在法医遗传学中的应用，特别是其潜在的偏见和对抗性攻击问题	法医遗传学中的AI模型	法医遗传学	NA	深度学习, 机器学习	NA	模拟数据	NA
8872	2025-03-04	Can artificial intelligence be the future solution to the enormous challenges and suffering caused by Schizophrenia? 2025-Feb-28, Schizophrenia (Heidelberg, Germany) DOI:10.1038/s41537-025-00583-4 PMID:40021674	研究论文	本研究评估了人工智能（AI）在精神分裂症（SZ）的诊断、治疗和预后评估中的潜力，并探讨了AI在未来医学创新中的应用方向	通过整合多维生物标志物和患者的语言行为数据，AI提供了更客观和精确的诊断标准，并帮助制定个性化治疗计划，改善治疗效果	AI在SZ管理中的角色必须作为辅助工具，临床判断和医护人员的关怀仍然至关重要	评估AI在精神分裂症诊断、治疗和预后评估中的潜力，并探讨其未来应用方向	精神分裂症患者	机器学习	精神分裂症	机器学习和深度学习	NA	多维生物标志物和语言行为数据	NA
8873	2025-03-04	Ligand-receptor interactions combined with histopathology for improved prognostic modeling in HPV-negative head and neck squamous cell carcinoma 2025-Feb-28, NPJ precision oncology IF:6.8Q1 DOI:10.1038/s41698-025-00844-6 PMID:40021759	研究论文	本文通过结合配体-受体相互作用和组织病理学，改进了HPV阴性头颈部鳞状细胞癌的预后模型	结合BulkSignalR识别配体-受体相互作用，利用随机森林生存分析和LASSO惩罚Cox回归开发预后模型，并通过深度学习组织形态学分析进一步改进风险分层	研究样本仅限于TCGA-HNSC队列，可能无法完全代表所有HPV阴性头颈部鳞状细胞癌患者	改进HPV阴性头颈部鳞状细胞癌的预后模型，识别治疗靶点	HPV阴性头颈部鳞状细胞癌患者	数字病理学	头颈部鳞状细胞癌	BulkSignalR, 随机森林生存分析, LASSO惩罚Cox回归, 深度学习	随机森林, LASSO回归, 深度学习模型	多组学数据, HE染色全片图像	395例HPV阴性TCGA-HNSC队列患者
8874	2025-03-04	Using deep convolutional networks combined with signal processing techniques for accurate prediction of surface quality 2025-Feb-28, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-92114-5 PMID:40021768	研究论文	本文提出了一种结合深度学习技术和信号处理技术的框架，用于预测和分类铣削零件的表面粗糙度	创新点在于使用四种信号处理技术将声发射信号转换为2D图像，并结合多种卷积神经网络进行表面粗糙度的预测和分类	未提及具体局限性	研究目的是通过深度学习技术预测和分类铣削零件的表面粗糙度	铣削零件的表面粗糙度	计算机视觉	NA	声发射信号处理技术（SSPC、SSSC、SSSC*、RP）	VGG16、ResNet18、ShuffleNet、CNN-LSTM	2D图像	未提及具体样本数量
8875	2025-03-04	A computational spectrometer for the visible, near, and mid-infrared enabled by a single-spinning film encoder 2025-Feb-28, Communications engineering DOI:10.1038/s44172-025-00379-5 PMID:40021937	研究论文	本文提出了一种结合单旋转薄膜编码器（SSFE）和深度学习重建算法的计算光谱仪，覆盖可见光到中红外波长范围	通过粒子群优化（PSO）实现低相关性和高复杂度的光谱响应，展示了在可见光、近红外和中红外波长范围内的单峰和双峰分辨率	NA	开发一种低成本、原位、快速光谱分析的计算光谱仪	光谱仪的光谱响应和化学化合物的分类	机器学习和光学工程	NA	粒子群优化（PSO）和深度学习	深度学习算法	光谱数据	220种化学化合物
8876	2025-03-04	AI-echocardiography: Current status and future direction 2025-Feb-21, Journal of cardiology IF:2.5Q2 DOI:10.1016/j.jjcc.2025.02.005 PMID:40023671	综述	本文回顾了AI在超声心动图领域的当前应用、局限性以及未来发展方向	讨论了深度学习模型在超声心动图中的应用，包括无需人工标注的零样本预测和自动报告生成	当前AI技术在超声心动图中的应用仍存在局限性，需要进一步研究和验证	探讨AI技术在超声心动图中的应用及其在临床实践中的潜力	超声心动图数据	医学影像	心血管疾病	深度学习	深度学习模型	图像	NA
8877	2025-03-04	Improved Microbubble Tracking for Super-Resolution Ultrasound Localization Microscopy using a Bi-Directional Long Short-term Memory Neural Network 2025-Feb-14, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.02.10.637352 PMID:39990416	研究论文	本文提出了一种基于双向长短期记忆神经网络的深度学习微泡配对和跟踪方法，用于超分辨率超声定位显微镜	该方法整合了多参数微泡特征，以实现更稳健和准确的微泡配对和跟踪	方法在模拟数据集、组织模拟流动模型以及小鼠和大鼠脑部进行了验证，但未提及在人类临床数据上的应用	提高超分辨率超声定位显微镜中微泡跟踪的准确性和鲁棒性	微泡（MBs）	医学影像	NA	超分辨率超声定位显微镜（ULM）	双向长短期记忆神经网络（Bi-Directional LSTM）	超声图像	模拟数据集、组织模拟流动模型、小鼠和大鼠脑部
8878	2025-03-04	Validation of ten federated learning strategies for multi-contrast image-to-image MRI data synthesis from heterogeneous sources 2025-Feb-11, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.02.09.637305 PMID:39990397	研究论文	本文验证了十种联邦学习策略在多对比度MRI图像合成中的应用，特别是在处理来自不同机构的异质数据时	提出了一种新的聚合策略FedBAdam，结合了两种最先进方法的优势，通过引入动量并跳过批量归一化层来优化模型参数	研究主要关注脑部扫描，未涉及其他类型的医学影像数据	验证联邦学习策略在多对比度MRI图像合成中的有效性，特别是在处理异质数据时的性能	健康和肿瘤性脑部扫描数据	医学影像	脑部肿瘤	联邦学习（FL）	深度学习模型	MRI图像	来自五个不同机构的脑部扫描数据
8879	2025-03-04	Assessing Genotype-Phenotype Correlations with Deep Learning in Colorectal Cancer: A Multi-Centric Study 2025-Feb-08, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2025.02.04.25321660 PMID:39973981	研究论文	本研究利用深度学习技术从结直肠癌的H&E切片中预测多种遗传生物标志物，并在多中心数据集中验证了模型的性能	开发了一种多目标Transformer模型，能够从病理切片中预测多种遗传改变，超越了传统的单目标模型	模型的预测能力主要与微卫星不稳定性（MSI）表型相关，其他生物标志物的预测能力有限	评估深度学习在结直肠癌中预测基因型-表型相关性的能力	结直肠癌患者的H&E切片	数字病理学	结直肠癌	深度学习	Transformer	图像	1,376名患者（主要数据集）和536名患者（验证数据集）
8880	2025-03-04	Assessment of the stability of intracranial aneurysms using a deep learning model based on computed tomography angiography 2025-Feb, La Radiologia medica DOI:10.1007/s11547-024-01939-z PMID:39666223	研究论文	本研究旨在构建一个基于深度学习的模型，通过计算机断层扫描血管造影（CTA）图像识别不稳定的颅内动脉瘤	创新点在于结合临床、形态学和深度学习特征，构建了一个基于卷积神经网络（CNN）的模型，用于预测颅内动脉瘤的稳定性	研究的局限性在于样本量相对较小，且外部验证集的样本来自单一医院，可能影响模型的泛化能力	研究目的是评估颅内动脉瘤的稳定性，以支持临床决策	研究对象为1041名患者的1227个颅内动脉瘤	计算机视觉	颅内动脉瘤	计算机断层扫描血管造影（CTA）	卷积神经网络（CNN）	图像	1041名患者的1227个颅内动脉瘤，其中833名患者的991个动脉瘤用于训练，208名患者的236个动脉瘤用于内部验证，197名患者的229个动脉瘤用于外部验证