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	2025-04-26	Active Machine Learning for Pre-procedural Prediction of Time-Varying Boundary Condition After Fontan Procedure Using Generative Adversarial Networks 2025-Jan, Annals of biomedical engineering IF:3.0Q3 DOI:10.1007/s10439-024-03640-8 PMID:39480609	研究论文	本研究应用机器学习技术预测Fontan手术后的边界条件，以优化手术规划	提出了一种新颖的多样性感知生成对抗主动学习框架，用于在有限的心血管病例数据上训练预测性深度神经网络	研究基于虚拟队列合成数据，可能无法完全反映真实临床情况的复杂性	开发预测Fontan手术后边界条件的方法，以优化手术规划	Fontan手术患者	机器学习	心血管疾病	生成对抗网络(GAN)	GAN, 深度神经网络	血流动力学数据	14组实验
902	2025-04-26	HepNet: Deep Neural Network for Classification of Early-Stage Hepatic Steatosis Using Microwave Signals 2025-Jan, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3489626 PMID:39480722	研究论文	本研究介绍了一种利用微波技术和深度学习分类早期肝脂肪变性的新方法HepNet	提出了一种名为HepNet的新型深度学习模型，结合微波信号和迁移学习，提高了早期肝脂肪变性的检测准确性	临床数据样本量有限（94和158例患者样本）	开发一种可靠的早期肝脂肪变性分类方法	肝脂肪变性患者	数字病理学	肝病	微波技术	HepNet（基于CNN的改进模型）	微波信号数据	模拟数据训练，94例和158例临床患者样本验证
903	2025-04-26	Cardiac motion correction with a deep learning network for perfusion defect assessment in single-photon emission computed tomography myocardial perfusion imaging 2025-Jan, Journal of nuclear cardiology : official publication of the American Society of Nuclear Cardiology IF:3.0Q2 DOI:10.1016/j.nuclcard.2024.102071 PMID:39491716	研究论文	本研究探讨了在单光子发射计算机断层扫描心肌灌注成像中，使用深度学习网络进行心脏运动校正以评估灌注缺陷的潜在益处	首次将深度学习网络应用于心脏运动校正，显著提高了标准计数和减少计数研究中的灌注缺陷检测能力	研究依赖于模拟病变作为真实值，可能无法完全反映真实临床情况	提高单光子发射计算机断层扫描心肌灌注成像中灌注缺陷的检测准确性	心脏运动伪影和灌注缺陷	数字病理学	心血管疾病	单光子发射计算机断层扫描(SPECT)	深度学习网络(DL)	医学影像	训练集197例，测试集194例临床受试者
904	2025-04-26	Style harmonization of panoramic radiography using deep learning 2025-Jan, Oral radiology IF:1.6Q3 DOI:10.1007/s11282-024-00782-2 PMID:39470914	研究论文	本研究利用深度学习技术对来自不同设备的全景放射影像进行风格统一	首次使用CycleGAN对全景放射影像进行风格统一，并通过客观和专家评估验证其效果	模型需要进一步优化以适用于更多设备的影像	实现不同设备拍摄的全景放射影像的风格统一	全景放射影像	计算机视觉	NA	CycleGAN	GAN	图像	15,624张全景影像（其中444张用于测试）
905	2025-04-26	Challenges and Opportunities in the Clinical Translation of High-Resolution Spatial Transcriptomics 2025-Jan, Annual review of pathology DOI:10.1146/annurev-pathmechdis-111523-023417 PMID:39476415	综述	本文回顾了高分辨率空间转录组学技术在临床转化中的挑战与机遇	探讨了空间转录组学技术在亚细胞分辨率下数字化基因表达的创新潜力及其在个性化医疗中的应用	讨论了高分辨率空间转录组学技术在快速转化中面临的挑战	旨在推动空间转录组学技术在疾病机制研究和个性化治疗中的临床应用	常规收集和存档的临床样本	数字病理学	NA	空间转录组学技术	深度学习	基因表达数据	NA
906	2025-04-26	Retinal OCT biomarkers and their association with cognitive function-clinical and AI approaches 2025-Jan, Die Ophthalmologie DOI:10.1007/s00347-024-01988-9 PMID:38381373	研究论文	探讨视网膜OCT生物标志物与认知功能之间的关联，并评估AI在医学图像分析中的应用	结合临床与AI方法，探索视网膜OCT生物标志物作为认知功能下降早期非侵入性标记的潜力	AI工具在医学应用中的黑箱性质及在开发数据集外的普遍表现不佳	评估视网膜OCT生物标志物在认知功能下降和神经退行性疾病早期检测中的有效性	视网膜OCT生物标志物与认知功能	数字病理学	神经退行性疾病	光学相干断层扫描(OCT)	深度学习(DL)	医学图像	NA
907	2025-04-26	Pruning Sparse Tensor Neural Networks Enables Deep Learning for 3D Ultrasound Localization Microscopy 2025, IEEE transactions on image processing : a publication of the IEEE Signal Processing Society IF:10.8Q1 DOI:10.1109/TIP.2025.3552198 PMID:40126968	research paper	该论文提出了一种使用稀疏张量神经网络实现基于深度学习的3D超声定位显微镜（ULM）的方法，以降低内存需求并提高性能	首次将稀疏张量神经网络应用于3D ULM，显著降低了内存需求并提高了在高浓度微泡环境下的性能	稀疏化处理可能导致信息损失，且在2D情况下性能略有下降	开发更高效的3D超声定位显微镜技术，以缩短采集时间并提高成像质量	超声定位显微镜中的微泡轨迹检测	digital pathology	NA	超声定位显微镜（ULM）	稀疏张量神经网络	3D超声图像数据	NA
908	2025-04-26	CRCL: Causal Representation Consistency Learning for Anomaly Detection in Surveillance Videos 2025, IEEE transactions on image processing : a publication of the IEEE Signal Processing Society IF:10.8Q1 DOI:10.1109/TIP.2025.3558089 PMID:40215152	research paper	提出了一种名为CRCL的因果表示一致性学习方法，用于监控视频中的异常检测	通过因果学习挖掘潜在的场景鲁棒因果变量，剥离深度表示中的场景偏差并学习因果视频正态性	在现实场景中可能无法应对标签无关的数据偏移（如场景变化），且对轻微异常的响应可能不足	改进监控视频中的异常检测方法	监控视频中的异常事件	computer vision	NA	causality learning, deep representation learning	CRCL (Causal Representation Consistency Learning)	video	在基准数据集上进行了大量实验
909	2025-04-26	Depth prediction of urban waterlogging based on BiTCN-GRU modeling 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0321637 PMID:40267055	research paper	提出了一种基于BiTCN-GRU混合深度学习模型的城市内涝深度预测方法	结合双向时间卷积网络(BiTCN)和门控循环单元(GRU)提升预测性能，相比现有模型如GBDT、LSTM和TCN-LSTM具有更高精度	未明确说明模型在其他城市或区域的泛化能力	提高城市内涝深度的预测准确性，为防灾减灾提供科学依据	城市易涝区域的内涝深度	machine learning	NA	深度学习	BiTCN-GRU	时序数据	两个数据集（Minshan Road和Huaihe Road）
910	2025-04-26	Opportunities and challenges with artificial intelligence in allergy and immunology: a bibliometric study 2025, Frontiers in medicine IF:3.1Q1 DOI:10.3389/fmed.2025.1523902 PMID:40270494	研究论文	通过文献计量学方法系统评估人工智能在过敏和免疫学领域的应用现状、趋势及未来热点	首次采用文献计量学方法全面分析AI在过敏和免疫学领域的研究格局，识别领先国家、主流研究主题及合作模式	存在技术限制、伦理问题及监管框架等潜在阻碍因素	评估人工智能在过敏和免疫学领域的应用现状与发展趋势	全球范围内AI在过敏和免疫学领域的3883篇研究文献	人工智能	过敏和免疫学疾病	文献计量分析	机器学习和深度学习	文献数据	3883篇文献，涉及21552位作者和1247种期刊
911	2025-04-26	Construction and validation of a deep learning-based diagnostic model for segmentation and classification of diabetic foot 2025, Frontiers in endocrinology IF:3.9Q2 DOI:10.3389/fendo.2025.1543192 PMID:40270716	研究论文	本研究利用深度学习模型对糖尿病足溃疡图像进行深入分析，实现伤口的自动分割和分类，探索人工智能在糖尿病足护理领域的应用	比较了三种实例分割模型（Mask2former、Deeplabv3plus和Swin-Transformer）在糖尿病足溃疡识别中的性能，发现Mask2former表现最佳	样本量较小（671张图像），可能影响模型的泛化能力	探索人工智能在糖尿病足护理领域的应用，实现伤口自动分割和分类	糖尿病足溃疡图像	计算机视觉	糖尿病足	深度学习	Mask2former, Deeplabv3plus, Swin-Transformer	图像	671张糖尿病足溃疡图像
912	2025-04-26	Evaluating the Accuracy of Deep Learning Models and Dental Postgraduate Students in Measuring Working Length on Intraoral Periapical X-rays: An In vitro Study 2025 Jan-Mar, Contemporary clinical dentistry IF:0.9Q3 DOI:10.4103/ccd.ccd_274_24 PMID:40270870	research paper	本研究评估并比较了深度学习模型与牙科研究生在测量根尖周X光片工作长度上的准确性	首次将深度学习模型应用于牙科根尖周X光片工作长度的测量，并与人类专家进行比较	研究样本仅包含单根牙的X光片，可能不适用于多根牙的情况	评估人工智能在牙科诊断影像中的准确性	单根牙的根尖周X光片	digital pathology	dental disease	deep learning	CNN	image	100张根尖周X光片
913	2025-04-25	A short report on deep learning synergy for decentralized smart grid cybersecurity 2025, Frontiers in artificial intelligence IF:3.0Q2 DOI:10.3389/frai.2025.1557960 PMID:40270931	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
914	2025-04-26	AI-driven sleep apnea screening with overnight blood oxygen saturation: current practices and future directions 2025, Frontiers in digital health IF:3.2Q2 DOI:10.3389/fdgth.2025.1510166 PMID:40271052	综述	本文综述了基于血氧饱和度(SpO)的睡眠呼吸暂停筛查的当前实践和未来方向	总结了SpO2信号在睡眠呼吸暂停筛查中的三种主要应用类别，并指出了该领域的两大研究空白	缺乏足够多样化的公开数据集，以及数据收集、信号预处理和模型基准测试的标准化协议缺失	评估基于SpO2信号的AI驱动睡眠呼吸暂停筛查方法的研究进展	已发表的关于SpO2信号用于睡眠呼吸暂停筛查的研究	机器学习	睡眠呼吸暂停	SpO2监测	machine learning/deep learning	血氧饱和度信号	31篇纳入全文综述的出版物(从835篇初筛结果中筛选)
915	2025-04-26	Deep learning-based automatic segmentation of brain structures on MRI: A test-retest reproducibility analysis 2025, Computational and structural biotechnology journal IF:4.4Q2 DOI:10.1016/j.csbj.2025.04.007 PMID:40271109	研究论文	本研究评估了基于深度学习的MRI脑结构自动分割在不同扫描仪类型和磁场强度下的可重复性	首次系统比较了1.5T和3T MRI扫描仪在深度学习脑分割中的表现差异	未考虑更多品牌或型号的扫描仪差异，样本来源未明确说明	评估MRI脑结构自动分割在不同扫描条件下的可重复性	MRI扫描的脑结构图像	医学影像分析	脑部疾病	深度学习	NA	MRI图像	未明确说明具体样本数量
916	2025-04-26	What makes human cortical pyramidal neurons functionally complex 2024-Dec-19, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.12.17.628883 PMID:39763809	研究论文	提出功能性复杂性指数(FCI)来量化人类皮层锥体神经元的功能复杂性，并比较了人类与大鼠神经元的差异	首次提出基于深度学习的FCI框架来量化神经元功能复杂性，揭示了人类神经元在结构和生物物理特性上的独特优势	仅比较了人类和大鼠的皮层锥体神经元，未涉及其他物种或神经元类型	探究人类皮层神经元功能复杂性与其高级认知能力的关系	人类和大鼠的皮层锥体神经元	神经科学	NA	深度学习	深度学习框架	神经元形态和生理特性数据	人类和大鼠皮层不同层次的锥体神经元
917	2025-04-26	Deep Power-Aware Tunable Weighting for Ultrasound Microvascular Imaging 2024-Dec, IEEE transactions on ultrasonics, ferroelectrics, and frequency control DOI:10.1109/TUFFC.2024.3488729 PMID:39480714	研究论文	本文提出了一种深度功率感知可调加权方法（DPT），用于延迟求和（DAS）波束成形，以提高超声微血管成像（UMI）的质量	提出了一种结合卷积和Transformer的混合结构模型Yformer，能够准确估计噪声和信号功率，并通过可调噪声控制因子（NCF）提高不同UMI应用的质量	模型仅在私有大鼠脑数据集上进行训练，可能在其他数据集上的泛化能力有限	提高超声微血管成像（UMI）的图像质量	超声微血管成像（UMI）中的噪声和信号功率估计	医学影像处理	NA	深度学习（DL），延迟求和（DAS）波束成形	Yformer（结合CNN和Transformer的混合结构）	超声图像	包括公开模拟数据、公开大鼠脑数据、私有大鼠脑数据和私有大鼠肝脏数据
918	2025-04-26	Impact of Emerging Deep Learning-Based MR Image Reconstruction Algorithms on Abdominal MRI Radiomic Features 2024 Nov-Dec 01, Journal of computer assisted tomography IF:1.0Q4 DOI:10.1097/RCT.0000000000001648 PMID:39190703	研究论文	本研究评估了基于深度学习的MRI图像重建技术对腹部MRI影像组学特征的影响，并与传统重建技术进行比较	首次系统评估深度学习重建算法对不同器官/组织影像组学特征的影响差异	仅使用单一厂商(MRI)平台数据，样本量较小(17例)	评估深度学习重建算法对MRI影像组学特征的影响	腹部MRI图像及提取的影像组学特征	医学影像分析	NA	深度学习图像重建(MRI)	DL-based reconstruction(SmartSpeed系列)	MRI图像	17例儿科和成人受试者的腹部T2加权MRI图像
919	2025-04-26	Generative Biomedical Event Extraction With Constrained Decoding Strategy 2024 Nov-Dec, IEEE/ACM transactions on computational biology and bioinformatics DOI:10.1109/TCBB.2024.3480088 PMID:39401115	研究论文	本文提出了一种基于预训练语言模型T5的生物医学事件生成模型，采用序列到序列的生成范式，并结合约束解码算法和课程学习算法	首次将生成式建模应用于生物医学事件提取任务，并引入约束解码算法和课程学习算法以提高模型性能	仅在Genia 2011和Genia 2013两个公开基准数据集上进行了评估，可能需要更多数据集验证泛化能力	改进生物医学事件提取方法，提高提取准确率	生物医学事件	自然语言处理	NA	约束解码算法，课程学习算法	T5	文本	Genia 2011和Genia 2013数据集
920	2025-04-26	Dynamic Glucose Enhanced Imaging using Direct Water Saturation 2024-Oct-22, ArXiv PMID:39502884	research paper	该研究提出了一种利用直接水饱和曲线的交换性线宽增宽进行动态葡萄糖增强成像的新方法，以克服现有化学交换饱和转移或自旋锁定技术的局限性	提出利用直接水饱和曲线的交换性线宽增宽进行动态葡萄糖增强成像，相比现有方法具有更高的效应大小和对运动不敏感的优势	目前仅在4例脑肿瘤患者中进行了初步验证，样本量较小	开发一种新型的动态葡萄糖增强MRI成像技术，用于评估D-葡萄糖摄取情况	脑肿瘤患者的脑组织（灰质、白质、脑脊液和恶性肿瘤组织）	医学影像	脑肿瘤	动态Z谱采集、深度学习洛伦兹拟合	深度学习	MRI影像数据	4例脑肿瘤患者