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
12961	2025-10-07	SIAM: Spatial and Intensity Awareness Module for cerebrovascular segmentation 2025-Mar, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2024.108511 PMID:39626410	研究论文	提出一种用于脑血管分割的空间和强度感知模块SIAM，通过空间和像素强度扰动增强模型在有限数据下的分割性能	提出可插拔的空间和强度感知模块，通过构造匹配数据和协作训练使模型学习脑血管的空间语义和像素强度特征	未明确说明在极端数据稀缺情况下的性能表现	解决有限标注数据下的3D脑血管分割问题	脑血管结构	计算机视觉	脑血管疾病	深度学习	CNN	3D医学图像	三个不同模态的脑血管数据集	NA	NA	NA	NA
12962	2025-10-07	An AI-assisted explainable mTMCNN architecture for detection of mandibular third molar presence from panoramic radiography 2025-Mar, International journal of medical informatics IF:3.7Q2 DOI:10.1016/j.ijmedinf.2024.105724 PMID:39626596	研究论文	开发并评估一种可解释的下颌第三磨牙卷积神经网络架构，用于从全景X光片中检测下颌第三磨牙的存在	提出结合LIME可解释人工智能方法的E-mTMCNN架构，提高模型决策过程的透明度	NA	提高下颌第三磨牙早期检测准确性，改善牙科临床决策和治疗规划	下颌第三磨牙在全景X光片中的检测	计算机视觉	牙科疾病	全景X光摄影	CNN	图像	来自UESB数据集经专家标注的全景X光图像	NA	GoogLeNet	准确率, 灵敏度, 特异性, 精确率, F1分数, AUC	NA
12963	2025-10-07	An object detection-based model for automated screening of stem-cells senescence during drug screening 2025-Mar, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.neunet.2024.106940 PMID:39631255	研究论文	提出一种基于Faster R-CNN的干细胞衰老自动检测模型STGF R-CNN，用于药物筛选中的衰老评估	结合Swin Transformer和分组归一化策略的Faster R-CNN改进模型，增强特征表示能力并实现模型轻量化	未明确说明模型在其他细胞类型上的泛化能力	开发自动化干细胞衰老检测方法以实现定量评估	诱导多能干细胞来源的间充质干细胞(iP-MSCs)	计算机视觉	衰老相关疾病	深度学习	CNN, Transformer	细胞图像	iP-MSCs数据集（具体数量未说明）	NA	Faster R-CNN, Swin Transformer	mAP, Params, FLOPs	NA
12964	2025-10-07	Universal representations in cardiovascular ECG assessment: A self-supervised learning approach 2025-Mar, International journal of medical informatics IF:3.7Q2 DOI:10.1016/j.ijmedinf.2024.105742 PMID:39631267	研究论文	开发并验证一种基于自监督学习的方法，从纵向收集的心电图中学习通用表征，用于心血管评估	采用对比自监督学习方法从大规模未标记ECG数据中学习通用表征，特别在小样本情况下表现优异	NA	开发适用于多种心血管评估任务的通用ECG表征学习方法	1,684,298名成年患者的4,932,573条ECG追踪数据	机器学习	心血管疾病	心电图(ECG)	自监督学习	心电图信号	来自长庚纪念医院7个院区的1,684,298名患者的4,932,573条ECG追踪	NA	对比学习框架	AUROC	NA
12965	2025-10-07	Biomechanics-Function in Glaucoma: Improved Visual Field Predictions from IOP-Induced Neural Strains 2025-Mar, American journal of ophthalmology IF:4.1Q1 DOI:10.1016/j.ajo.2024.11.019 PMID:39631645	研究论文	本研究通过整合青光眼患者视神经头结构和生物力学数据，开发了改进的视野缺损预测模型	首次将眼压诱导的神经组织应变与结构信息结合，使用几何深度学习方法预测青光眼视野缺损	研究为横断面设计，样本仅包括中国人群，年龄范围有限	评估神经组织结构和生物力学在预测青光眼功能损伤中的作用	238名中国青光眼患者（50岁以上）的视神经头组织	医学影像分析	青光眼	光谱域OCT成像，眼科动态测量，数字体积相关分析	Point-Net	医学影像，生物力学数据	238名青光眼患者（88名女性，平均年龄69±5岁）	NA	Point-Net	F1-score	NA
12966	2025-10-07	Self-supervised learning improves robustness of deep learning lung tumor segmentation models to CT imaging differences 2025-Mar, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.17541 PMID:39636237	研究论文	本研究比较了自监督学习在CT图像肺肿瘤分割任务中，使用野生预训练与自预训练方法对模型鲁棒性的影响	首次系统比较了野生预训练与自预训练在医学图像分析中的效果，发现Swin Transformer在野生预训练下对CT成像差异具有更好的鲁棒性	研究仅针对非小细胞肺癌的CT图像分割，未涵盖其他疾病类型或成像模态	评估不同预训练策略对深度学习模型在医学图像分割任务中鲁棒性的影响	非小细胞肺癌患者的3D CT扫描图像	计算机视觉	肺癌	CT成像	CNN, Transformer	3D医学图像	野生预训练10,412例3D CT，下游任务数据集377例训练，公开测试集156例早期阶段，内部测试集196例晚期阶段	NA	Vision Transformer (ViT), Swin Transformer, CNN	准确度, 鲁棒性, 特征重用	NA
12967	2025-10-07	DRGAT: Predicting Drug Responses Via Diffusion-Based Graph Attention Network 2025-Mar, Journal of computational biology : a journal of computational molecular cell biology IF:1.4Q2 DOI:10.1089/cmb.2024.0807 PMID:39639802	研究论文	提出一种结合去噪扩散隐式模型和图注意力网络的药物反应预测方法DRGAT	首次将去噪扩散隐式模型用于基因表达数据增强，并结合高阶邻居传播的图注意力网络进行药物反应预测	生物数据集通常具有高维度小样本量的特点，可能仍存在过拟合风险	基于患者基因组特征准确预测药物反应，推进个性化医疗	基因表达数据和药物反应数据	机器学习	NA	基因组学数据分析	图注意力网络,扩散模型	基因表达数据	NA	NA	GAT,HO-GATs,去噪扩散隐式模型	AUC	NA
12968	2025-10-07	Leveraging a Vision Transformer Model to Improve Diagnostic Accuracy of Cardiac Amyloidosis With Cardiac Magnetic Resonance 2025-Mar, JACC. Cardiovascular imaging DOI:10.1016/j.jcmg.2024.09.010 PMID:39641685	研究论文	本研究开发了一种基于视觉Transformer的深度学习模型，用于通过心脏磁共振成像提高心脏淀粉样变性的诊断准确性	首次将视觉Transformer模型应用于心脏磁共振图像分析，专门针对心脏淀粉样变性的鉴别诊断	研究基于回顾性队列，图像质量不佳或存在双重病理的情况会影响模型性能	开发深度学习算法辅助鉴别心脏淀粉样变性与其他心肌疾病	疑似浸润性疾病或肥厚型心肌病的心脏磁共振检查患者	计算机视觉	心脏淀粉样变性	心脏磁共振成像	Vision Transformer	图像	内部队列807名患者（252名CA，290名HCM，265名其他），外部验证队列157名患者（51名CA，49名HCM，57名其他）	NA	Vision Transformer	准确率, AUC	NA
12969	2025-10-07	Magnetic resonance image denoising for Rician noise using a novel hybrid transformer-CNN network (HTC-net) and self-supervised pretraining 2025-Mar, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.17562 PMID:39641989	研究论文	提出一种结合Transformer和CNN的混合网络HTC-net及自监督预训练策略，用于磁共振图像莱斯噪声去噪	首次设计Transformer-CNN并行编码器结构捕获长程信息，并引入残差融合模块和自监督预训练策略	未明确说明计算资源需求和对其他噪声类型的泛化能力	开发有效的深度学习方法来提升磁共振图像去噪性能并减少配对图像需求	磁共振图像，特别是超极化气体MRI和脑部MRI	计算机视觉	肺部疾病	磁共振成像	Transformer, CNN	医学图像	肺部HP 129Xe MRI数据集（1059张图像）和IXI数据集（5000张图像）	NA	HTC-net, Transformer-CNN混合架构	PSNR, SSIM	NA
12970	2025-10-07	Prediction of mortality in hemodialysis patients based on autoencoders 2025-Mar, International journal of medical informatics IF:3.7Q2 DOI:10.1016/j.ijmedinf.2024.105744 PMID:39642591	研究论文	提出一种基于自动编码器的血液透析患者死亡率预测模型，利用短期数据解决数据不平衡和特征缺失问题	通过特征丢弃掩码模拟缺失数据分布，设计自适应特征提取模块，利用短期数据进行无监督学习重建缺失特征	主要依赖短期数据，长期预测性能可能受限	评估血液透析患者30-450天内的死亡风险	终末期肾病接受血液透析治疗的患者	机器学习	肾脏疾病	血液透析监测数据	Autoencoder	临床特征数据	NA	深度学习框架	Autoencoder	死亡率预测性能	NA
12971	2025-10-07	Cognitive process and information processing model based on deep learning algorithms 2025-Mar, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.neunet.2024.106999 PMID:39642642	研究论文	基于深度学习算法提出认知过程与信息处理模型，模拟婴儿认知发展的四个阶段	将婴儿认知发展过程与深度学习模型进行类比，提出无需额外学习算法编程的自主符号系统发展模型	模型基于理论假设，缺乏实际实验验证	探索认知过程与信息处理的建模方法	婴儿认知发展过程，昆虫类智能体的认知演化	机器学习	NA	深度学习	深度学习模型	理论模型	NA	NA	NA	NA	NA
12972	2025-10-07	Improved fractional-order gradient descent method based on multilayer perceptron 2025-Mar, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.neunet.2024.106970 PMID:39642645	研究论文	提出一种基于多层感知机的改进分数阶梯度下降方法	将分数阶微分应用于隐藏层，提出分数矩阵微分算法和分数阶Autograd实现	NA	改进分数阶梯度下降方法在人工神经网络中的性能	多层感知机神经网络	机器学习	NA	分数阶微分	MLP	时间序列数据	NA	PyTorch	多层感知机	NA	NA
12973	2025-10-07	Data-dependent stability analysis of adversarial training 2025-Mar, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.neunet.2024.106983 PMID:39644596	研究论文	本文提出了包含数据分布信息的对抗训练泛化边界分析	首次在对抗训练的泛化边界分析中引入数据分布信息，填补了先前研究的空白	NA	研究基于随机梯度下降的对抗训练算法的泛化能力	对抗训练算法的稳定性分析	机器学习	NA	对抗训练	NA	NA	NA	NA	NA	泛化边界	NA
12974	2025-10-07	A multi-task framework for breast cancer segmentation and classification in ultrasound imaging 2025-Mar, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2024.108540 PMID:39647406	研究论文	提出一种用于超声图像中乳腺癌分割和分类的多任务框架	开发端到端多任务框架，利用乳腺癌病灶分类与分割任务间的内在关联性，并针对公共数据集设计重复图像检测算法	未明确说明模型在外部验证集上的泛化能力及临床部署的具体挑战	探索多任务系统在增强乳腺癌病灶检测中的潜力	乳腺癌超声图像中的良性、恶性和非肿瘤病灶	计算机视觉	乳腺癌	超声成像	深度学习	医学图像	使用公开乳腺癌超声数据集BUSI（具体数量未明确说明）	未明确说明	多任务框架	分割指标、分类准确率	NA
12975	2025-10-07	Prediction of Visual Acuity After Cataract Surgery by Deep Learning Methods Using Clinical Information and Color Fundus Photography 2025-Mar, Current eye research IF:1.7Q3 DOI:10.1080/02713683.2024.2430212 PMID:39651583	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的方法，使用术前临床信息和彩色眼底摄影预测白内障手术后的视力	结合彩色眼底摄影特征和临床信息的多模态深度学习模型用于白内障术后视力预测	多模态输入在此任务中的效果需要进一步研究确认	预测白内障手术后的视力结果	接受白内障手术的患者	计算机视觉	白内障	彩色眼底摄影	CNN	图像, 临床数据	446名患者的673张眼底图像	NA	Xception	平均绝对误差	NA
12976	2025-10-07	A dual-decoder banded convolutional attention network for bone segmentation in ultrasound images 2025-Mar, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.17545 PMID:39651711	研究论文	提出一种双解码器带状卷积注意力网络用于超声图像中的骨骼分割	结合骨骼超声图像中骨骼表面呈现为毫米级宽度亮带的先验知识，采用多尺度带状卷积核和双解码器架构	NA	解决计算机辅助骨科手术中精确高效骨骼结构提取的需求	超声图像中的骨骼结构	计算机视觉	骨科疾病	超声成像	CNN	图像	1623组超声图像	NA	U-Net, BCA-Net	Dice系数, 距离误差, AUC, 重叠度, 边缘距离	NA
12977	2025-10-07	Multi-horizon event detection for in-hospital clinical deterioration using dual-channel graph attention network 2025-Mar, International journal of medical informatics IF:3.7Q2 DOI:10.1016/j.ijmedinf.2024.105745 PMID:39657403	研究论文	提出一种用于院内临床恶化事件多时间跨度检测的双通道图注意力网络架构	开发了双通道图注意力网络，通过多任务学习策略联合学习任务相关性，能显式学习多变量时间序列在特征域和时间域的关联	NA	实现院内临床恶化事件的早期检测	重症监护室收集的临床时间序列数据	机器学习	临床恶化	NA	图注意力网络	多变量时间序列	两个ICU临床时间序列数据集	NA	双通道图注意力网络	AUROC, AUPRC	NA
12978	2025-10-07	An extrapolation-driven network architecture for physics-informed deep learning 2025-Mar, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.neunet.2024.106998 PMID:39657525	研究论文	提出一种基于外推驱动的网络架构，用于改进物理信息神经网络的时序学习策略	通过设计具有特殊特性的外推控制函数和校正项，构建网络参数与时间变量耦合的新型神经网络架构	NA	克服传统物理信息神经网络在求解时间相关偏微分方程时的局限性	时间相关的偏微分方程	机器学习	NA	物理信息神经网络	PINN	数值模拟数据	NA	NA	外推驱动网络架构	数值实验验证	NA
12979	2025-10-07	M4Net: Multi-level multi-patch multi-receptive multi-dimensional attention network for infrared small target detection 2025-Mar, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.neunet.2024.107026 PMID:39657528	研究论文	提出一种用于红外小目标检测的多层级多块多感受野多维注意力网络M4Net	设计了多层级多块多感受野多维注意力机制，通过多层视觉Transformer融合多尺度特征，解决了深度学习模型中因下采样操作导致目标丢失的问题	NA	提升红外小目标检测的性能	红外图像中的小目标	计算机视觉	NA	NA	Transformer, CNN	红外图像	NA	NA	Vision Transformer, 编码器-解码器框架	NA	NA
12980	2025-10-07	BPEN: Brain Posterior Evidential Network for trustworthy brain imaging analysis 2025-Mar, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.neunet.2024.106943 PMID:39657531	研究论文	提出一种名为BPEN的新型后验证据网络，用于脑功能磁共振成像数据的可信分析	首次在脑fMRI数据分析中同时捕捉偶然不确定性和认知不确定性	仅使用ADNI和ADNI-D队列数据，未在其他数据集上验证	开发能够准确估计不确定性的可信深度学习模型用于脑成像分析	阿尔茨海默病神经成像倡议(ADNI)和ADNI抑郁症(ADNI-D)队列的脑fMRI数据	医学影像分析	阿尔茨海默病, 抑郁症	功能磁共振成像(fMRI)	后验证据网络	脑功能磁共振成像数据	ADNI和ADNI-D队列数据	NA	BPEN	预测性能, 不确定性估计	NA