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
10981	2025-10-07	Deep learning-based prediction of atrial fibrillation from polar transformed time-frequency electrocardiogram 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0317630 PMID:40063554	研究论文	本研究开发了一种基于极坐标变换时频心电图和深度学习的房颤预测方法	提出使用短时傅里叶变换谱图的极坐标变换来可视化ECG信号，并评估深度CNN在此类图像上的房颤预测性能	NA	开发用于可穿戴设备的紧凑直观心电图心律失常检测方法	心电图信号和房颤等心律分类	计算机视觉	心血管疾病	短时傅里叶变换，极坐标变换	CNN	图像	PhysioNet/CinC Challenge 2017数据集中的心电图数据	NA	预训练深度CNN	NA	NA
10982	2025-10-07	Color correction methods for underwater image enhancement: A systematic literature review 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0317306 PMID:40063649	系统文献综述	系统回顾和分析水下图像增强中颜色校正方法的最新进展	首次系统性地对2010-2024年间的水下图像颜色校正方法进行分类和比较分析，提出了三类方法的分类框架	仅基于67项研究进行分析，可能存在文献覆盖不全的问题；未进行原始方法的实验验证	识别和批判性分析现有水下图像颜色校正方法，突出其优势、局限性和未来研究方向	水下图像颜色校正方法	计算机视觉	NA	图像增强技术	NA	水下图像	67项相关研究	NA	NA	NA	NA
10983	2025-10-07	LLM-FMS: A fine-grained dataset for functional movement screen action quality assessment 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0313707 PMID:40067873	研究论文	开发了一个细粒度的功能动作筛查数据集LLM-FMS，并提出基于大语言模型的动作质量评估框架	创建了首个用于动作评估任务的细粒度健身动作数据集，并提出了结合专家规则和大语言模型的创新评估框架	数据集规模相对较小（45名受试者），仅包含七种FMS动作	提高功能动作筛查评估的细粒度反馈能力和可解释性	功能动作筛查视频中的动作质量评估	计算机视觉	运动损伤	视频分析，骨骼关键点提取	大语言模型	视频，图像	45名受试者的1812个动作关键帧图像，包含7种FMS动作的15种动作表现	RTMPose	大语言模型	准确率，可解释性	NA
10984	2025-10-07	Multi-omics and single-cell analysis reveals machine learning-based pyrimidine metabolism-related signature in the prognosis of patients with lung adenocarcinoma 2025, International journal of medical sciences IF:3.2Q1 DOI:10.7150/ijms.107694 PMID:40084259	研究论文	本研究通过多组学和单细胞分析构建了基于机器学习的嘧啶代谢相关特征模型，用于肺腺癌患者的预后预测	首次整合多种机器学习和深度学习算法构建嘧啶代谢相关特征模型，并通过单细胞分析揭示其在肿瘤免疫微环境中的作用	研究主要基于生物信息学分析，实验验证仅针对关键因子LYPD3在细胞系中的功能	开发肺腺癌预后预测模型并探索嘧啶代谢在肿瘤治疗中的意义	肺腺癌患者和LUAD细胞系	机器学习	肺癌	多组学分析,单细胞分析	机器学习,深度学习	基因组数据,转录组数据,单细胞数据	NA	NA	随机生存森林	准确性,稳定性	NA
10985	2025-10-07	PreCM: The Padding-Based Rotation Equivariant Convolution Mode for Semantic Segmentation 2025, IEEE transactions on image processing : a publication of the IEEE Signal Processing Society IF:10.8Q1 DOI:10.1109/TIP.2025.3558425 PMID:40249694	研究论文	提出一种基于填充的旋转等变卷积模式(PreCM)用于提升语义分割网络对图像旋转的鲁棒性	首次构建通用卷积-群框架，数学设计适用于多尺度图像和卷积核的旋转等变卷积模式，并提出新的评估指标旋转差异(RD)	NA	解决语义分割网络中因缺乏旋转等变性导致的方位信息干扰问题	遥感水体图像、医学毛细血管和息肉图像	计算机视觉	NA	深度学习	CNN	图像	三个数据集(水体卫星图像、DRIVE、Floodnet)	NA	六种现有语义分割网络	IOU, RD	NA
10986	2025-10-07	Decalcify cardiac CT: unveiling clearer images with deep convolutional neural networks 2025, Frontiers in medicine IF:3.1Q1 DOI:10.3389/fmed.2025.1475362 PMID:40351458	研究论文	本研究提出了一种混合模型HMDC，通过深度学习和传统图像处理技术相结合的方法，有效去除心脏CT图像中的钙化伪影	首次将深度学习与传统图像处理方法相结合用于心脏CT图像去钙化，提出混合模型HMDC	NA	提高心脏CT图像的清晰度和诊断价值	心脏CT图像中的钙化区域	计算机视觉	心血管疾病	CT成像	CNN	医学图像	NA	NA	混合模型架构	准确率	NA
10987	2025-10-07	Multi-classification Deep Learning Approach for Diagnosing Stroke Type and Severity Using Multimodal Magnetic Resonance Images 2025, Journal of medical signals and sensors DOI:10.4103/jmss.jmss_37_24 PMID:40351777	研究论文	本研究开发了一种基于多模态磁共振图像和卷积神经网络的深度学习方法来诊断卒中类型和严重程度	提出了两种改进模型ACL-ResNet-50和ACL-MobileNetV1，通过增强层结构提升性能，并同时处理卒中类型分类和严重程度预测	样本量相对较小（143例患者），仅使用NIHSS评分评估严重程度	开发辅助卒中治疗决策的自动诊断工具	卒中患者（85例缺血性卒中，58例出血性卒中）	计算机视觉	卒中	磁共振成像（扩散加权成像，表观扩散系数）	CNN	医学图像	143例患者	TensorFlow, PyTorch, Keras	ResNet-50, MobileNetV1, ACL-ResNet-50, ACL-MobileNetV1	准确率, 敏感度, 特异度, AUC	NA
10988	2025-10-07	Telemedicine in China: Effective indicators of telemedicine platforms for promoting health and well-being among healthcare consumers 2025 Jan-Dec, Digital health IF:2.9Q2 DOI:10.1177/20552076251341163 PMID:40351848	研究论文	本研究通过结合Servqual质量评估模型与CNN-BiLSTM深度学习模型，识别影响中国远程医疗平台服务质量的关键因素	提出结合Servqual质量评估模型与注意力机制增强的CNN-BiLSTM深度学习模型的新方法	NA	识别影响中国远程医疗平台服务质量的关键因素，促进患者福祉并为行业利益相关者提供循证服务创新依据	远程医疗平台用户	自然语言处理	NA	情感分析	CNN, BiLSTM	文本	25,499条有效在线评论	NA	CNN-BiLSTM with attention mechanism	情感分类准确率	NA
10989	2025-10-07	TongueNet: a multi-modal fusion and multi-label classification model for traditional Chinese Medicine tongue diagnosis 2025, Frontiers in physiology IF:3.2Q2 DOI:10.3389/fphys.2025.1527751 PMID:40352152	研究论文	提出一种融合舌象图像与文本特征的多模态深度学习模型TongueNet，用于中医舌诊的多标签分类	采用分层聚合网络和特征空间投影模块进行多模态特征融合，引入EMA多尺度注意力机制和KAN网络替代传统MLP优化特征表示	数据稀缺问题仍然存在，模型在更广泛临床场景中的泛化能力有待验证	解决中医舌诊中数据稀缺和多模态诊断模型缺乏的问题，提升疾病性质和部位分类的准确性	舌象图像及其对应的疾病性质和部位多标签信息	计算机视觉	中医诊断相关疾病	多模态深度学习	深度学习	图像, 文本	整合Roboflow平台的三个公开舌象数据集，由多位专家进行多模态标注	NA	分层聚合网络(HAN), 特征空间投影模块, 多尺度注意力机制(EMA), Kolmogorov-Arnold网络(KAN)	准确率, AUC	模型参数量32.1M，显著降低计算资源需求
10990	2025-10-07	A deep learning pipeline for morphological and viability assessment of 3D cancer cell spheroids 2025, Biology methods & protocols IF:2.5Q3 DOI:10.1093/biomethods/bpaf030 PMID:40352793	研究论文	提出一种用于3D癌细胞球体形态学和活力评估的深度学习流程	开发可扩展的两阶段深度学习流程，整合分割与分析任务，解决现有方法缺乏集成工作流程的问题	未明确说明样本规模和数据来源的具体限制	实现3D癌细胞球体的高通量形态特征分析和细胞活力评估	3D癌细胞球体模型	计算机视觉	癌症	显微镜成像	CNN, U-Net	显微镜图像	NA	NA	U-Net, CNN Regression Hybrid	准确率, R²值	NA
10991	2025-10-07	A super resolution generative adversarial networks and partition-based adaptive filtering technique for detect and remove flickers in digital color images 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0317758 PMID:40354494	研究论文	提出一种结合超分辨率生成对抗网络和分区自适应滤波技术的无监督框架，用于检测和消除数字彩色图像中的闪烁伪影	首次将SRGAN与分区自适应滤波技术结合，构建端到端的无监督单图像去闪烁框架，无需相机参数或匹配图像等先验知识	仅针对单图像去闪烁问题，未验证在视频序列上的性能；需要进一步测试在不同类型相机和光照条件下的泛化能力	消除数字图像中的闪烁伪影，提升图像视觉质量和真实性	使用卷帘快门CMOS传感器相机拍摄的数字彩色图像	计算机视觉	NA	超分辨率生成对抗网络，分区自适应滤波技术	GAN	图像	未配对的图像数据	NA	SRGAN	视觉质量，闪烁像差减少	NA
10992	2025-10-07	Integrating temporal convolutional networks with metaheuristic optimization for accurate software defect prediction 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0319562 PMID:40354496	研究论文	提出一种结合时序卷积网络和蚁狮优化的智能方法用于软件缺陷预测	首次将时序卷积网络与蚁狮优化算法相结合用于软件缺陷预测，通过元启发式算法优化网络权重	NA	确定最有效的软件缺陷检测模型	软件项目中的缺陷	机器学习	NA	NA	TCN, CNN, GRU, BiLSTM	软件项目数据	NA	NA	时序卷积网络, 卷积神经网络, 门控循环单元, 双向长短期记忆网络	AUC, 灵敏度, 特异性, 准确率, 错误率	NA
10993	2025-10-07	Monitoring Substance Use with Fitbit Biosignals: A Case Study on Training Deep Learning Models Using Ecological Momentary Assessments and Passive Sensing 2024-Dec, AI (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/ai5040131 PMID:40351335	研究论文	通过Fitbit生物信号监测物质使用行为，探索使用自监督学习增强的个性化CNN模型在物质使用检测中的可行性	采用参与者特定的卷积神经网络结合自监督学习来解决个体间数据异质性问题，在有限标签条件下改进个性化特征提取	样本量较小（仅9名参与者），限制了研究结果在不同人群中的普适性	开发基于可穿戴设备生物信号的物质使用检测数字健康解决方案	物质使用障碍患者	机器学习	物质使用障碍	被动传感，生态瞬时评估	CNN	生物信号数据	9名参与者	NA	1D-CNN	AUC, 敏感度, 特异度	NA
10994	2025-10-07	Early Multimodal Data Integration for Data-Driven Medical Research - A Scoping Review 2024-08-30, Studies in health technology and informatics DOI:10.3233/SHTI240837 PMID:39234706	综述	本文通过范围综述分析了2019-2024年间21篇关于早期多模态数据整合方法的文献	将早期多模态数据整合方法分为四类并总结了各类特征，提出了方法选择的关键考量因素	仅关注结构整合方法，未系统比较早期与晚期整合方法	探索数据驱动医学研究中早期多模态数据整合方法的应用现状	21篇关于早期多模态数据整合方法的综述文献	机器学习	NA	多模态数据整合	深度学习	多模态医学数据	21篇综述文献	NA	NA	NA	NA
10995	2025-10-07	Deep Learning Segmentation of Ascites on Abdominal CT Scans for Automatic Volume Quantification 2024-Jun-23, ArXiv PMID:39398214	研究论文	开发用于腹水自动分割和体积量化的深度学习模型	首次提出基于深度学习的腹水自动分割和体积量化方法，并在多中心数据上验证其性能	回顾性研究，数据来源于特定患者群体（肝硬化和卵巢癌患者）	评估深度学习模型在检测腹水并量化其体积方面的性能	肝硬化腹水患者和卵巢癌患者	医学影像分析	肝硬化和卵巢癌	CT扫描	深度学习分割模型	腹部盆腔CT图像	训练集：143名女性患者（TCGA卵巢癌数据集）；测试集：NIH-LC（25例）、NIH-OV（166例）、UofW-LC（124例）	NA	NA	Dice系数, 体积估计误差, 决定系数(r²)	NA
10996	2025-10-07	DEEP IMAGE PRIOR WITH STRUCTURED SPARSITY (DISCUS) FOR DYNAMIC MRI RECONSTRUCTION 2024-May, Proceedings. IEEE International Symposium on Biomedical Imaging DOI:10.1109/isbi56570.2024.10635579 PMID:40352104	研究论文	提出一种基于结构化稀疏深度图像先验的自监督动态MRI重建方法DISCUS	在深度图像先验基础上引入帧特定代码向量的组稀疏约束，无需预先指定流形维度即可发现描述时间变化的低维流形	未提及方法在大规模临床数据上的验证结果	解决动态MRI中高质量训练数据不足时的图像重建问题	动态MRI图像序列	医学影像处理	心血管疾病	动态MRI，晚期钆增强(LGE)	深度学习	医学影像	5例患者的回顾性欠采样单次激发LGE数据	NA	深度图像先验(DIP)	NA	NA
10997	2025-10-07	Lossless compression-based detection of osteoporosis using bone X-ray imaging 2024, Journal of X-ray science and technology IF:1.7Q3 DOI:10.3233/XST-230238 PMID:38393881	研究论文	提出一种基于深度学习和无损压缩的骨质疏松检测方法，通过骨X射线图像区分骨质疏松患者与健康个体	通过分离感兴趣区域和非感兴趣区域减少数据冗余，并增强空间和统计特征	NA	改进基于骨X射线图像的骨质疏松诊断方法	骨质疏松患者和健康个体的骨X射线图像	计算机视觉	骨质疏松症	X射线成像	SVM	图像	NA	NA	NA	AUC	NA
10998	2025-10-07	Label-free imaging of nuclear membrane for analysis of nuclear import of viral complexes 2023-12, Journal of virological methods IF:2.2Q3 DOI:10.1016/j.jviromet.2023.114834 PMID:37875225	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的方法，利用透射光显微镜实现核膜的无标记成像，用于分析HIV-1病毒复合物的核输入过程	首次使用深度神经网络模型通过透射光显微镜实现核膜的无标记可视化，避免了传统荧光标记的局限性	模型训练基于固定细胞数据，虽然已证明可适用于活细胞成像，但在原代细胞中的应用仍需进一步验证	研究HIV-1病毒复合物在非分裂细胞中的核输入机制	HIV-1病毒复合物、细胞核膜、核孔复合物	数字病理	HIV感染	透射光显微镜、荧光显微镜、单病毒追踪	深度神经网络	图像	未明确说明具体样本数量	未明确说明	未明确说明具体架构	预测准确性（通过与荧光标记真实值对比验证）	NA
10999	2025-10-07	Application of an artificial intelligence-based tool in [18F]FDG PET/CT for the assessment of bone marrow involvement in multiple myeloma 2023-10, European journal of nuclear medicine and molecular imaging IF:8.6Q1 DOI:10.1007/s00259-023-06339-5 PMID:37493665	研究论文	本研究验证了一种基于三维深度学习的AI工具，用于自动化评估多发性骨髓瘤患者PET/CT图像中骨髓代谢活性	首次开发基于深度学习的全自动三维工具，用于多发性骨髓瘤骨髓代谢活性的定量评估，为PET/CT解读标准化提供新方法	样本量较小（35例患者），需要在更大患者队列中进行前瞻性验证	验证AI工具在多发性骨髓瘤PET/CT图像中自动评估骨髓代谢活性的可行性	35例未经治疗的连续多发性骨髓瘤患者	数字病理	多发性骨髓瘤	[18F]FDG PET/CT成像	深度学习	医学影像（PET/CT扫描）	35例多发性骨髓瘤患者	NA	三维深度学习网络	相关性分析（p值），代谢肿瘤体积（MTV），总病灶糖酵解（TLG）	NA
11000	2025-10-07	Protocol for automated multivariate quantitative-image-based cytometry analysis by fluorescence microscopy of asynchronous adherent cells 2023-09-15, STAR protocols IF:1.3Q4 DOI:10.1016/j.xpro.2023.102446 PMID:37453067	研究论文	提出基于荧光显微镜的异步贴壁细胞多变量定量图像细胞术分析协议	开发集成现代人工智能工具的开源Fiji脚本，应用深度学习实现稳健的自动化细胞核分割	NA	建立自动化多变量定量图像细胞术分析流程	异步贴壁细胞	数字病理	NA	荧光显微镜，定量图像细胞术	深度学习	荧光显微镜图像	NA	Fiji	NA	NA	NA