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
901	2025-04-25	An Explainable Unified Framework of Spatio-Temporal Coupling Learning With Application to Dynamic Brain Functional Connectivity Analysis 2025-Feb, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2024.3467384 PMID:39320999	research paper	提出了一种可解释的时空耦合学习统一框架，并将其应用于动态脑功能连接分析	构建了一个基于时空相关性的深度学习网络，能够整合节点表示与节点间连接的时间变化耦合关系，并提供更好的分析结果可解释性	NA	挖掘fMRI和MEG等时间序列数据中固有的时空耦合关系，以揭示生物机制	动态脑功能连接(dFC)	machine learning	NA	深度学习	深度学习网络	时间序列数据(fMRI, MEG)	NA
902	2025-04-25	UTSRMorph: A Unified Transformer and Superresolution Network for Unsupervised Medical Image Registration 2025-Feb, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2024.3467919 PMID:39321000	research paper	提出了一种名为UTSRMorph的新型无监督医学图像配准方法，结合Transformer和超分辨率网络以提升特征表示学习和生成详细位移场	提出融合注意力块和重叠注意力块，结合ConvNets和Transformers的优势，并使用超分辨率模块替代插值上采样以避免特征退化	未明确提及具体局限性，但可能涉及计算复杂度或特定数据集上的泛化能力	提升医学图像配准的准确性和效率	3D脑部MR图像（OASIS, IXI）和MR-CT数据集（腹部、颅颌面）	digital pathology	NA	深度学习	Transformer, ConvNet	3D医学图像	多个公开数据集（OASIS, IXI, 腹部和颅颌面MR-CT）
903	2025-04-25	Deep Learning and Habitat Radiomics for the Prediction of Glioma Pathology Using Multiparametric MRI: A Multicenter Study 2025-Feb, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2024.09.021 PMID:39322536	研究论文	本研究结合深度学习和栖息地放射组学，利用多参数MRI预测胶质瘤病理结果	首次将栖息地分析与深度学习结合，以提高胶质瘤病理预测的准确性	研究样本来自三个医院，可能存在数据异质性	提高胶质瘤病理预测的准确性	387例原发性胶质瘤患者	数字病理	胶质瘤	多参数MRI	LightGBM, DenseNet161, ResNet50, SVM, MLP	MRI图像	387例原发性胶质瘤患者（264例训练集，82例测试集，41例验证集）
904	2025-04-25	An improved algorithm for salient object detection of microscope based on U2-Net 2025-Feb, Medical & biological engineering & computing IF:2.6Q3 DOI:10.1007/s11517-024-03205-w PMID:39322859	研究论文	提出了一种基于U2-Net的改进显微镜显著目标检测算法，以提高医学图像捕获的效率和准确性	通过引入CBAM增强关键信息提取能力，构建SPPM优化网络复杂度，并使用Ghost卷积实现模型轻量化	未提及算法在复杂场景下的表现或与其他先进算法的比较	提高显微镜成像系统中医学图像捕获和分析的效率和准确性	显微镜图像中的显著目标	计算机视觉	NA	深度学习	U2-Net, CBAM, SPPM, Ghost卷积	图像	NA
905	2025-04-25	Hallux valgus and pes planus: Correlation analysis using deep learning-assisted radiographic angle measurements 2025-Feb, Foot and ankle surgery : official journal of the European Society of Foot and Ankle Surgeons IF:1.9Q2 DOI:10.1016/j.fas.2024.09.003 PMID:39327104	research paper	本研究使用深度学习模型测量放射学角度参数，探讨了拇外翻（HV）与扁平足之间的相关性	首次利用深度学习模型辅助放射学角度测量，分析HV与扁平足的相关性	样本量较小（212足），且仅包含可被DL模型检测的放射影像	确定HV与扁平足之间的相关性	212足的放射影像	digital pathology	geriatric disease	radiographic angle measurements	DL model	image	212 feet radiographs
906	2025-04-25	Deep Learning for Pediatric Sleep Staging From Photoplethysmography: A Transfer Learning Approach From Adults to Children 2025-Feb, IEEE transactions on bio-medical engineering DOI:10.1109/TBME.2024.3470534 PMID:39331540	研究论文	本研究利用深度学习技术，通过光电容积图（PPG）时间序列对儿童睡眠分期进行自动化分析，采用从成人到儿童的迁移学习方法	首次将迁移学习应用于从成人到儿童的睡眠分期任务，并在儿童睡眠分期中实现了最先进的性能	对于5岁以下儿童的性能有所下降，需要更多覆盖更广泛儿科年龄范围的数据集来解决泛化限制	开发一种自动化儿童睡眠分期的算法，以辅助睡眠障碍的诊断	儿童（5-10岁）的睡眠数据	机器学习	睡眠障碍	光电容积图（PPG）时间序列分析	深度学习模型	时间序列数据	CHAT数据集（儿童5-10岁）及Ichilov数据集
907	2025-04-25	Assessing the Reporting Quality of Machine Learning Algorithms in Head and Neck Oncology 2025-Feb, The Laryngoscope DOI:10.1002/lary.31756 PMID:39258420	研究论文	本研究旨在使用TRIPOD-AI标准评估头颈肿瘤学文献中机器学习算法的报告质量	首次使用TRIPOD-AI标准系统评估头颈肿瘤学领域机器学习算法的报告质量	研究仅基于文献分析，未涉及实际临床验证	评估头颈肿瘤学领域机器学习算法的报告质量并推动标准化	头颈肿瘤学文献中的机器学习算法研究报告	数字病理学	头颈肿瘤	机器学习算法评估	NA	文献数据	通过PubMed、Scopus、Embase和Cochrane系统评价数据库获取的多篇研究文献
908	2025-04-25	Deep structure-level N-glycan identification using feature-induced structure diagnosis integrated with a deep learning model 2025-Feb, Analytical and bioanalytical chemistry IF:3.8Q1 DOI:10.1007/s00216-024-05505-4 PMID:39212697	研究论文	本文提出了一种结合特征诱导结构诊断（FISD）与深度学习模型的方法，用于深度结构水平的N-聚糖鉴定	通过集成神经网络模型识别特征性N-聚糖基序，并提升链异构体的结构诊断和区分过程，同时发现了两个新的碎片特征	对称的“镜像”分支异构体和链异构体在很大程度上仍未解决	提高N-聚糖结构鉴定的准确性和深度	N-聚糖结构	生物信息学	NA	N-糖蛋白质组学	卷积自编码器（CNN）和多层感知机（MLP）	质谱数据（MS/MS光谱）	五个小鼠组织的17,136个完整N-糖肽谱匹配
909	2025-04-25	Deep learning for efficient reconstruction of highly accelerated 3D FLAIR MRI in neurological deficits 2025-Feb, Magma (New York, N.Y.) DOI:10.1007/s10334-024-01200-8 PMID:39212832	research paper	比较压缩感知(CS)和独立循环推理机级联(CIRIM)在12倍加速扫描的神经功能缺损患者图像重建中的图像质量和重建时间	首次比较了CS和CIRIM在神经功能缺损患者高加速MRI重建中的表现，展示了深度学习重建在图像分辨率和去噪效率上的优势	前瞻性加速临床扫描缺乏真实数据作为参考，仅通过公开数据集评估加速因子影响	评估不同重建方法在高加速MRI中的性能差异	62名神经功能缺损患者的3D T2-FLAIR图像及FastMRI数据库中的451个FLAIR扫描	医学影像分析	神经功能缺损	3D FLAIR MRI, 压缩感知, 深度学习重建	CIRIM(独立循环推理机级联)	MRI图像	62名患者临床数据 + 451个公开数据库扫描
910	2025-04-25	Enhancing Domain Diversity of Transfer Learning-Based SSVEP-BCIs by the Reconstruction of Channel Correlation 2025-Feb, IEEE transactions on bio-medical engineering DOI:10.1109/TBME.2024.3458389 PMID:39255081	研究论文	本研究提出了一种名为通道相关性重建(RCC)的数据增强方法，用于优化基于稳态视觉诱发电位(SSVEP)的脑机接口(BCI)中迁移学习的源域数据利用	通过概率混合源域协方差矩阵的特征向量矩阵重构训练样本，操纵通道相关性，隐式创建新的合成域，从而增加源域多样性	NA	提高SSVEP-BCI系统中迁移学习的性能	稳态视觉诱发电位(SSVEP)脑机接口系统	脑机接口	NA	迁移学习(预训练和微调)	深度学习	脑电信号	NA
911	2025-04-25	ConvexAdam: Self-Configuring Dual-Optimization-Based 3D Multitask Medical Image Registration 2025-Feb, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2024.3462248 PMID:39283782	研究论文	提出了一种基于凸优化和Adam优化的自配置双优化3D多任务医学图像配准方法	结合预训练语义特征提取模型与快速双优化过程，提出自动超参数选择程序，实现自配置图像配准框架	需要依赖预训练模型，可能在不同数据集上的泛化能力有限	开发一种快速、通用且精确的医学图像配准方法	多任务医学图像配准	数字病理	NA	凸优化，Adam优化，预训练语义特征提取	NA	3D医学图像	Learn2Reg挑战数据集中的所有可用数据
912	2025-04-25	Perspectives: Comparison of Deep Learning Segmentation Models on Biophysical and Biomedical Data 2025-Jan-30, ArXiv PMID:39184539	研究论文	本文比较了四种常用的深度学习分割模型在生物物理和生物医学数据上的表现	提供了针对小规模训练数据集条件下，不同深度学习分割模型的性能比较和选择指南	研究仅针对生物物理实验中的小规模数据集，可能不适用于大规模数据场景	比较不同深度学习架构在生物物理和生物医学数据分割任务中的表现	四种深度学习分割模型（CNN、U-Net、视觉Transformer和视觉状态空间模型）	计算机视觉	NA	深度学习	CNN, U-Net, 视觉Transformer, 视觉状态空间模型	图像	小规模生物物理实验数据集
913	2025-04-25	Artificial intelligence in dermatopathology: a systematic review 2025-Jan-27, Clinical and experimental dermatology IF:3.7Q1 DOI:10.1093/ced/llae361 PMID:39226138	系统综述	本文系统综述了人工智能在皮肤病理学中的应用、挑战、机遇及未来潜力	全面评估了AI在皮肤病理学中的多种应用，并指出了未来的发展方向	研究受到小样本量和潜在偏倚的限制	探讨AI在皮肤病理学诊断和护理中的角色与潜力	皮肤病理学中的数字化切片和AI应用	数字病理学	皮肤疾病	深度学习	NA	图像	112篇论文
914	2025-04-25	SeqSeg: Learning Local Segments for Automatic Vascular Model Construction 2025-Jan-27, ArXiv PMID:39975447	研究论文	提出了一种基于深度学习的自动追踪和分割算法SeqSeg，用于构建基于图像的血管模型	SeqSeg利用局部U-Net推理顺序分割医学图像中的血管结构，能够分割更完整的血管系统，并能泛化到训练数据中未标注的血管结构	NA	改进心血管功能计算建模中的模型生成过程	主动脉和主动脉-股动脉模型的CT和MR图像	数字病理学	心血管疾病	深度学习	U-Net, nnU-Net	医学图像	NA
915	2025-04-25	A deep learning model for clinical outcome prediction using longitudinal inpatient electronic health records 2025-Jan-23, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2025.01.21.25320916 PMID:39974062	研究论文	开发了一种基于Transformer的TECO模型，用于利用住院电子健康记录预测ICU死亡率	提出了一种新型的Transformer-based Encounter-level Clinical Outcome (TECO)模型，在预测ICU死亡率方面表现优于现有专有指标和传统机器学习模型	需要进一步验证模型在其他疾病和更大样本中的适用性	开发一个能够准确预测ICU死亡率的深度学习模型	COVID-19患者、ARDS患者和脓毒症患者	机器学习	COVID-19、ARDS、脓毒症	深度学习	Transformer	电子健康记录(EHR)	COVID-19患者2579人，ARDS患者2799人，脓毒症患者6622人
916	2025-04-25	Multimodal deep learning improves recurrence risk prediction in pediatric low-grade gliomas 2025-Jan-12, Neuro-oncology IF:16.4Q1 DOI:10.1093/neuonc/noae173 PMID:39211987	研究论文	该研究利用深度学习技术从MRI图像中提取特征，结合临床数据，提高了儿童低级别胶质瘤术后复发风险的预测准确性	首次将多模态深度学习模型应用于儿童低级别胶质瘤的术后复发风险预测，相比传统方法显著提高了预测性能	需要更大规模的多中心训练数据来提高模型的泛化能力	改善儿童低级别胶质瘤术后复发风险的预测准确度	儿童低级别胶质瘤患者	数字病理学	儿童低级别胶质瘤	MRI成像	深度学习逻辑风险模型	医学影像和临床数据	396名患者（来自两个医疗机构）
917	2025-04-25	Integrating Deep Learning-Based Dose Distribution Prediction with Bayesian Networks for Decision Support in Radiotherapy for Upper Gastrointestinal Cancer 2025-Jan, Cancer research and treatment IF:4.1Q2 DOI:10.4143/crt.2024.333 PMID:39091147	研究论文	本文开发了一种结合深度学习剂量分布预测和贝叶斯网络的决策支持算法，用于上消化道癌症放疗中的技术选择	首次将三维U-Net深度学习模型预测的剂量分布与贝叶斯网络结合，创建了个性化放疗方案选择框架	研究样本量较小（65例患者），且为回顾性研究	优化上消化道癌症放疗技术选择流程，提高决策效率	接受TrueBeam和MRIdian两种放疗技术模拟的肝/胰腺癌患者	数字病理	上消化道癌症（肝/胰腺癌）	深度学习剂量预测、贝叶斯网络	3D U-Net、贝叶斯网络	剂量分布数据、临床参数	65例肝/胰腺癌患者
918	2025-04-25	OTMorph: Unsupervised Multi-Domain Abdominal Medical Image Registration Using Neural Optimal Transport 2025-Jan, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2024.3437295 PMID:39093684	研究论文	本文提出了一种基于神经最优传输的无监督多领域腹部医学图像配准框架OTMorph，用于解决多模态或多参数腹部医学图像配准中的领域差异问题	首次将神经最优传输技术应用于多领域医学图像配准，通过传输模块学习最优传输计划并生成领域转换后的图像，从而提升配准性能	未明确说明方法在极端领域差异情况下的表现，也未讨论计算复杂度问题	开发一种能够有效处理多领域腹部医学图像配准的方法	多模态和多参数的腹部医学图像	医学图像分析	肝癌、淋巴瘤	神经最优传输	OTMorph（包含传输模块和配准模块）	3D医学图像	未明确说明具体样本数量，仅提及使用多模态和多参数腹部医学图像进行实验
919	2025-04-25	A Comprehensive Review on Deep Learning Techniques in Alzheimer's Disease Diagnosis 2025, Current topics in medicinal chemistry IF:2.9Q3 DOI:10.2174/0115680266310776240524061252 PMID:38847164	review	本文全面综述了深度学习技术在阿尔茨海默病诊断中的应用	分类了阿尔茨海默病的ATN生物标志物，系统描述了多种深度学习算法用于早期评估，并讨论了广泛使用的在线数据集	NA	通过深度学习技术提升阿尔茨海默病早期诊断的有效方法	阿尔茨海默病及其相关生物标志物	digital pathology	geriatric disease	深度学习	DNN, CNN, RNN, k-NN, DBM, DBN	医学影像数据	涉及多个在线数据集如ADNI、OASIS等
920	2025-04-25	Preoperative Prediction of Axillary Lymph Node Metastasis in Patients With Breast Cancer Through Multimodal Deep Learning Based on Ultrasound and Magnetic Resonance Imaging Images 2025-Jan, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2024.07.029 PMID:39107188	研究论文	通过基于超声和磁共振成像图像的多模态深度学习，预测乳腺癌患者腋窝淋巴结转移	结合超声和磁共振成像图像，构建多模态深度学习模型，用于预测乳腺癌患者的腋窝淋巴结转移	研究为回顾性队列，样本量相对较小，外部验证队列仅包含123例患者	提高乳腺癌患者腋窝淋巴结转移的术前预测准确性	乳腺癌患者	数字病理	乳腺癌	超声和磁共振成像	CNN	图像	588例乳腺癌患者（主队列465例，外部验证队列123例）