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
1121	2025-09-02	Characterizing and differentiating brain states through a CS-KBRs framework for highlighting the synergy of common and specific brain regions 2025-Sep, Computerized medical imaging and graphics : the official journal of the Computerized Medical Imaging Society IF:5.4Q1 DOI:10.1016/j.compmedimag.2025.102609 PMID:40706423	研究论文	提出基于动态图卷积神经网络的CS-KBRs框架，用于识别和区分脑状态的关键脑区	通过动态更新邻接矩阵的DGCNN方法筛选关键脑区，并首次将关键脑区分为枢纽型通用区和特异性区域，揭示其协同机制	NA	提高脑状态分类的可解释性并揭示不同脑区在脑状态表达中的协同作用	人脑功能磁共振成像数据中的148个脑区	神经科学	NA	fMRI，动态图卷积神经网络	DGCNN	脑功能成像数据	从148个脑区中筛选出56个关键脑区
1122	2025-09-02	Comparative analysis of the tumor microenvironment in primary CNS and testicular large B-cell lymphomas using digital image analysis and its implications for immunotherapy 2025-Sep, Human pathology IF:2.7Q2 DOI:10.1016/j.humpath.2025.105874 PMID:40714128	研究论文	通过数字图像分析比较原发性中枢神经系统和睾丸大B细胞淋巴瘤的肿瘤微环境特征及其对免疫治疗的启示	首次直接比较PCNSL和PTL的肿瘤微环境，并揭示两者在免疫细胞组成和免疫抑制特性上的显著差异	样本量有限（55例），且为回顾性研究，需进一步验证	探究免疫特权部位原发性大B细胞淋巴瘤的肿瘤微环境差异	55例弥漫性大B细胞淋巴瘤病例（涉及中枢神经系统和睾丸）	数字病理学	淋巴瘤	免疫组织化学染色、基于深度学习的数字图像分析	深度学习	图像	55例病例
1123	2025-09-02	Fluid-SegNet: Multi-dimensional loss-driven Y-Net with dilated convolutions for OCT B-scan fluid segmentation 2025-Sep, Computerized medical imaging and graphics : the official journal of the Computerized Medical Imaging Society IF:5.4Q1 DOI:10.1016/j.compmedimag.2025.102613 PMID:40763605	研究论文	提出一种基于深度学习的OCT B扫描图像中液体区域分割新方法Fluid-SegNet	采用多维度损失驱动的Y-Net架构结合扩张卷积，有效解决细小液体区域分割和异质性液体欠分割问题	NA	提升OCT B扫描图像中液体区域的自动分割精度	视网膜OCT B扫描图像中的液体区域	计算机视觉	视网膜疾病	深度学习	Y-Net with dilated convolutions	医学图像（OCT B扫描）	三个公共数据集（UMN、AROI、OIMHS）
1124	2025-09-02	Determination of Skeletal Age From Hand Radiographs Using Deep Learning 2025-Sep, The American journal of sports medicine DOI:10.1177/03635465251359618 PMID:40815847	研究论文	开发基于深度学习的模型，用于从手部X光片准确测定骨骼年龄	利用ConvNeXt模型结合多个数据集和时序年龄信息，显著提升了骨骼年龄预测的准确性和可靠性，相比现有最优模型有19.8%的改进	模型验证仅基于有限的外部数据集（200张机构图像），未涉及更广泛的临床多样性或不同设备来源的图像	开发高精度、可靠的深度学习模型以替代传统耗时的骨骼年龄估算方法	手部X光片图像	计算机视觉	NA	深度学习，图像预处理，5折交叉验证	ConvNeXt	图像	超过20,000张手部X光片，来自RSNA、RHPE和DHA三个公共数据集及200张机构图像
1125	2025-09-02	A multimodal skin lesion classification through cross-attention fusion and collaborative edge computing 2025-Sep, Computerized medical imaging and graphics : the official journal of the Computerized Medical Imaging Society IF:5.4Q1 DOI:10.1016/j.compmedimag.2025.102588 PMID:40561935	研究论文	提出一种结合多模态深度学习与协作边缘计算的皮肤病变分类方法，提升诊断准确率并降低延迟与隐私风险	引入基于交叉注意力的特征融合机制整合皮肤镜图像与患者元数据，并设计协作推理方案在IoT与边缘设备间分配计算任务	NA	开发高精度、低延迟且保护隐私的皮肤病变计算机辅助诊断系统	皮肤病变图像与患者元数据	计算机视觉	皮肤癌	深度学习	基于交叉注意力的多模态融合模型	图像与元数据	多个基准数据集（如HAM10000）
1126	2025-09-02	DeepHybrid-CNN: A hybrid approach for pre-processing of skin cancer images 2025-Sep, Computerized medical imaging and graphics : the official journal of the Computerized Medical Imaging Society IF:5.4Q1 DOI:10.1016/j.compmedimag.2025.102611 PMID:40803055	研究论文	提出一种结合各向异性强度毛发去除、高斯滤波和深度残差CNN的混合方法，用于皮肤癌图像预处理以提高诊断准确性	创新性地融合传统图像处理（AI-HR和GF）与深度学习（Deep Residual CNN）技术，实现更有效的皮肤图像去噪和毛发去除	NA	提升皮肤癌图像的预处理质量，以支持更准确的计算机辅助分割和分类诊断	皮肤病变图像，特别是包含噪声和毛发的皮肤镜图像	计算机视觉	皮肤癌	Anisotropic Intensity Hair Removal, Gaussian Filter, Deep Residual CNN	CNN	图像	基于HAM10000数据集的实验验证
1127	2025-09-02	LR-COBRAS: A logic reasoning-driven interactive medical image data annotation algorithm 2025-Sep, Computerized medical imaging and graphics : the official journal of the Computerized Medical Imaging Society IF:5.4Q1 DOI:10.1016/j.compmedimag.2025.102623 PMID:40812153	研究论文	提出一种基于逻辑推理的交互式医学图像数据标注算法LR-COBRAS，旨在提升标注精度并减少人工交互负担	通过逻辑推理模块自动生成潜在约束关系（must-link/cannot-link），结合对称性、传递性和一致性规则优化聚类过程	NA	开发智能医学图像标注工具以辅助医疗专业人员提升标注效率和准确性	医学图像数据	计算机视觉	NA	交互式聚类算法	逻辑推理驱动模型	医学图像	基于MedMNIST+和ChestX-ray8数据集的实验验证
1128	2025-09-02	AI-driven multi-modal framework for prognostic modeling in glioblastoma: Enhancing clinical decision support 2025-Sep, Computerized medical imaging and graphics : the official journal of the Computerized Medical Imaging Society IF:5.4Q1 DOI:10.1016/j.compmedimag.2025.102628 PMID:40816104	研究论文	提出一种AI驱动的多模态框架，用于胶质母细胞瘤的预后建模和临床决策支持	整合放射影像、组织病理学和转录组数据，采用Vision Transformer和注意力深度学习模型，突破单模态数据限制	NA	提升胶质母细胞瘤的预后准确性和临床决策支持	胶质母细胞瘤患者	数字病理	胶质母细胞瘤	RNA测序	Vision Transformer (ViT), 注意力深度学习模型	影像、组织病理图像、转录组数据	基于UCSF-PDGM、CPTAC-GBM和TCGA-GBM队列的多中心数据
1129	2025-09-02	C5-net: Cross-organ cross-modality cswin-transformer coupled convolutional network for dual task transfer learning in lymph node segmentation and classification 2025-Sep, Computerized medical imaging and graphics : the official journal of the Computerized Medical Imaging Society IF:5.4Q1 DOI:10.1016/j.compmedimag.2025.102633 PMID:40819604	研究论文	提出C5-Net模型，通过跨器官跨模态迁移学习和Transformer-卷积耦合网络解决淋巴结超声图像分割与分类的双任务协同学习问题	设计跨器官跨模态迁移学习策略利用皮肤镜图像，耦合Transformer与卷积网络以融合局部与全局信息，共享编码器权重实现分割与分类任务协同优化	NA	提升淋巴结超声诊断的准确性与鲁棒性，支持淋巴结恶性肿瘤的早期精准检测	淋巴结超声图像和皮肤病变皮肤镜图像	计算机视觉	淋巴结恶性肿瘤	深度学习，迁移学习	C5-Net（CSWin-Transformer与卷积耦合网络）	超声图像，皮肤镜图像	690张淋巴结超声图像和1000张皮肤病变皮肤镜图像
1130	2025-09-02	Multimodal data fusion with irregular PSA kinetics for automated prostate cancer grading 2025-Sep, Computerized medical imaging and graphics : the official journal of the Computerized Medical Imaging Society IF:5.4Q1 DOI:10.1016/j.compmedimag.2025.102625 PMID:40819603	研究论文	提出一种新颖的多模态融合框架，结合影像数据和纵向患者信息（包括不规则PSA测量）以自动化前列腺癌分级	开发自定义嵌入技术处理不规则时间序列数据，无需复杂预处理或插补步骤，有效整合影像与临床数据	未明确说明模型对罕见病例或不同人群的泛化能力，且外部验证仅基于欧洲中心数据	提升前列腺癌检测和分级的准确性，减少不必要的活检	前列腺癌患者	数字病理	前列腺癌	多模态数据融合，深度学习	自定义嵌入架构	影像（MRI）、时间序列（PSA测量）、人口统计学数据、实验室结果	内部验证630例，外部验证419例（来自多个欧洲中心，使用160台不同MRI设备）
1131	2025-09-02	TG-Mamba: Leveraging text guidance for predicting tumor mutation burden in lung cancer 2025-Sep, Computerized medical imaging and graphics : the official journal of the Computerized Medical Imaging Society IF:5.4Q1 DOI:10.1016/j.compmedimag.2025.102626 PMID:40819605	研究论文	提出一种名为TG-Mamba的深度学习模型，通过组织病理学图像和临床信息快速预测肺癌患者的肿瘤突变负荷水平	采用文本引导的注意力模块与VMamba主干网络并行特征提取策略，并设计新型Conv-SSM混合模块结合卷积层与状态空间模型	NA	开发低成本、快速的肿瘤突变负荷预测方法以替代传统全外显子测序	肺癌患者	数字病理学	肺癌	全外显子测序(WES), 深度学习	TG-Mamba (基于VMamba的混合架构), 注意力机制, Conv-SSM	图像, 文本	一组未参与训练的肺癌患者队列（具体数量未说明）
1132	2025-09-02	Surgical augmented reality registration methods: A review from traditional to deep learning approaches 2025-Sep, Computerized medical imaging and graphics : the official journal of the Computerized Medical Imaging Society IF:5.4Q1 DOI:10.1016/j.compmedimag.2025.102616 PMID:40829316	综述	本文回顾了从传统到深度学习方法的外科增强现实配准技术，特别关注腹腔镜场景	系统分类并比较了传统方法与新兴的深度学习配准方法，包括混合DL增强方法和DL点云配准方法	主要关注腹腔镜场景，可能不涵盖所有外科AR应用；深度学习方法在手术环境中的实际应用仍面临挑战	分析和比较适用于外科增强现实的不同配准方法	术前3D模型与术中2D或3D视频的配准方法	计算机视觉	NA	深度学习，点云配准	深度学习模型	3D模型，2D/3D视频，点云数据	NA
1133	2025-09-02	Understanding Language Model Scaling on Protein Fitness Prediction 2025-Aug-23, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.04.25.650688 PMID:40777237	研究论文	本文探讨了蛋白质语言模型在适应度预测中的缩放行为，揭示了模型大小、训练数据和随机因素对预测性能的影响	发现蛋白质语言模型性能随规模增大先提升后下降，挑战了深度学习领域'模型越大性能越好'的普遍认知	研究主要基于理论分析和模拟实验，缺乏大规模真实世界验证数据	理解蛋白质语言模型在适应度预测任务中的缩放规律	蛋白质序列及其突变变体	自然语言处理	NA	蛋白质语言模型	语言模型	蛋白质序列数据	NA
1134	2025-09-02	Early Diagnosis of Knee Osteoarthritis With a Natural Language Processing-Driven Approach Based on Clinician Notes: Development and Validation Study 2025-Aug-14, JMIR formative research IF:2.0Q4 DOI:10.2196/64536 PMID:40810448	研究论文	开发并验证了一种基于自然语言处理技术的膝骨关节炎早期诊断方法，利用临床医生笔记中的文本数据进行预测	首次将临床医生笔记中的患者报告症状文本数据用于膝骨关节炎诊断，并整合WOMAC问卷提升模型性能	研究仅基于单一医疗机构的5849条记录，未涉及多中心验证	开发基于自然语言处理的膝骨关节炎早期诊断方法	膝骨关节炎患者和非患者的临床医生笔记数据	自然语言处理	骨关节炎	自然语言处理，深度学习	CNN, BiLSTM, GRU	文本	5849条记录（3455例OA患者，2394例非OA患者）
1135	2025-09-02	SynAnno: Interactive Guided Proofreading of Synaptic Annotations 2025-Aug-12, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.08.09.669342 PMID:40832296	研究论文	介绍SynAnno，一种用于大规模连接组数据中突触注释交互式引导校对工具	整合引导式神经元中心校对、优化遍历路径、3D迷你地图及微调机器学习模型以提升错误检测与校正效率	NA	提升连接组学中突触注释校对的效率与准确性	突触注释与神经元分割数据	计算神经科学	NA	深度学习，机器学习微调	NA	3D图像数据，连接组数据集	7位神经科学专家参与用户案例研究
1136	2025-09-02	Independent Channel Attention and Cross-Subject Data Generation for EEG-Based Patient-Independent Epileptic Seizure Detection Using ConvLSTM 2025-Aug-07, Studies in health technology and informatics DOI:10.3233/SHTI250894 PMID:40775912	研究论文	提出一种用于患者无关癫痫发作检测的多阶段训练策略和带独立注意力模块的ConvLSTM网络	引入跨受试者数据生成方法和独立通道注意力机制，显著提升对未见患者的检测性能	NA	开发患者无关的癫痫发作自动检测方法以减少对专业医师视觉检查的依赖	癫痫患者的头皮EEG信号	机器学习	癫痫	EEG信号处理	ConvLSTM with attention module	EEG时间序列数据	公共数据集CHB-MIT
1137	2025-09-02	Cost-Effectiveness of Opportunistic Osteoporosis Screening Using Chest Radiographs With Deep Learning in the United States 2025-Aug-06, Journal of the American College of Radiology : JACR IF:4.0Q1 DOI:10.1016/j.jacr.2025.07.028 PMID:40780311	研究论文	本研究评估了在美国50岁及以上女性中，利用深度学习分析胸部X光片进行机会性骨质疏松筛查的成本效益	首次将深度学习技术与现有临床胸部X光片结合，用于机会性骨质疏松筛查，并系统评估其经济性	研究主要针对美国50岁以上女性群体，结果可能不直接适用于其他人群或医疗体系	评估基于深度学习的胸部X光机会性骨质疏松筛查在美国中年及以上女性中的成本效益	美国50岁及以上的女性	数字病理	骨质疏松症	深度学习	深度学习模型	X光图像	NA
1138	2025-09-02	Comparative Analysis of Deep Learning Models for Predicting Causative Regulatory Variants 2025-Jun-11, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.05.19.654920 PMID:40568119	研究论文	本研究比较了多种深度学习模型在预测致病性调控变异方面的性能	首次在标准化基准和一致训练条件下系统评估CNN、transformer及混合模型在增强子活性预测中的表现	研究仅基于四种人类细胞系数据，可能无法完全代表其他细胞类型或体内的复杂调控环境	评估深度学习模型预测遗传变异对基因调控元件（特别是增强子）功能影响的能力	54,859个SNP及其对增强子活性的调控影响	机器学习	NA	MPRA, raQTL, eQTL实验	CNN, transformer, 混合CNN-transformer模型（如TREDNet、SEI、Borzoi）	基因组和表观基因组数据	54,859个SNP，来自四种人类细胞系
1139	2025-09-02	Unraveling other-race face perception with GAN-based image reconstruction 2025-03-14, Behavior research methods IF:4.6Q1 DOI:10.3758/s13428-025-02636-z PMID:40087201	研究论文	本研究利用StyleGAN2进行图像重建，探索异族面孔感知的表征基础及其年龄偏差	提出基于GAN潜在空间与人类感知表征相似性的图像重建新方法，首次揭示异族面孔感知中的年龄偏差	NA	研究异族效应（ORE）的表征基础及感知差异	东亚和白人参与者，涉及同族与异族面孔	计算机视觉	NA	StyleGAN2，深度学习图像生成	GAN	图像	涉及东亚和白人参与者，具体样本量未明确说明
1140	2025-09-02	Predicting ADC Map Quality from T2-Weighted MRI: A Deep Learning Approach for Early Quality Assessment to Assist Point-of-Care 2025-Jan-15, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2025.01.15.25320592 PMID:40568662	研究论文	开发一种基于深度学习的自动化方法，从T2加权MRI预测ADC图质量，以辅助即时医疗决策	首次利用早期采集的T2图像预测后续ADC图质量，实现扫描过程中的早期质量评估	模型性能虽佳但主要基于回顾性数据，需前瞻性验证；直肠横截面积指标AUC仅0.65，预测能力有限	通过早期质量预测减少前列腺MRI漏诊和不必要重复扫描	前列腺MRI图像（T2加权图像和ADC图）	医学影像分析	前列腺癌	深度学习，直肠横截面积测量	深度学习模型（具体架构未明确说明）	医学图像（MRI）	486名患者（包含内部和62家外部诊所的多中心数据）