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
13041	2025-10-07	The Microscope and Beyond: Current Trends in the Characterization of Kidney Allograft Rejection From Tissue Samples 2025-Mar-01, Transplantation IF:5.3Q1 DOI:10.1097/TP.0000000000005153 PMID:39436268	综述	本文综述了当前和新兴技术对肾脏移植排斥反应组织样本表征的改进潜力	整合数字化病理、深度学习、多重免疫组化、单细胞转录组学和空间转录组学等创新工具，提升肾脏移植排斥表征的精确度	Banff分类系统仍以活检为中心，组织病理学损伤和批量组织转录组学分析在推断排斥发病机制方面存在局限	改进肾脏移植排斥反应的诊断和表征方法	肾脏移植排斥反应的组织样本	数字病理	肾脏移植排斥	多重免疫组化, 批量组织转录组学, 单细胞转录组学, 空间转录组学	深度学习	组织切片图像, 转录组数据	NA	NA	NA	可重复性, 定量分析精度	NA
13042	2025-10-07	Application of a Deep Learning-Based Contrast-Boosting Algorithm to Low-Dose Computed Tomography Pulmonary Angiography With Reduced Iodine Load 2025 Mar-Apr 01, Journal of computer assisted tomography IF:1.0Q4 DOI:10.1097/RCT.0000000000001665 PMID:39438307	研究论文	本研究评估了基于深度学习的图像对比度增强算法在低剂量CT肺动脉造影中减少碘负荷的应用效果	首次将深度学习对比度增强算法应用于低剂量CT肺动脉造影，在减少碘负荷的情况下提升图像质量	研究样本量相对有限（179例患者），且为单中心研究	评估深度学习对比度增强算法在低剂量CT肺动脉造影中的图像质量改善效果	接受低剂量CT肺动脉造影检查的179例患者	医学影像分析	肺动脉血栓	计算机断层扫描（CT），单能量CT，双能量CT	深度学习	医学影像数据	179例患者，537个重建图像数据集	商用深度学习图像重建包（TrueFidelity）	对比度增强算法（contrast-boosting algorithm）	信噪比，对比噪声比，定性图像评分，血栓检测数量	NA
13043	2025-10-07	Deep learning-based approach for acquisition time reduction in ventilation SPECT in patients after lung transplantation 2025-Mar, Radiological physics and technology IF:1.7Q3 DOI:10.1007/s12194-024-00853-3 PMID:39441494	研究论文	本研究评估了基于卷积神经网络的深度学习方法在肺移植患者通气SPECT成像中缩短采集时间的可行性	首次将CNN应用于肺移植后通气SPECT图像的采集时间缩短，同时保持图像质量和诊断性能	回顾性研究设计，样本量相对有限（93例患者）	评估深度学习缩短通气SPECT采集时间的可行性及其对图像质量和诊断性能的影响	肺移植术后患者	医学影像分析	肺移植相关并发症	SPECT/CT成像	CNN	医学影像	93例连续肺移植受者	NA	NA	SSIM, NMSE, 相关系数, Bland-Altman分析, AUC	NA
13044	2025-10-07	Grade-Skewed Domain Adaptation via Asymmetric Bi-Classifier Discrepancy Minimization for Diabetic Retinopathy Grading 2025-Mar, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2024.3485064 PMID:39441682	研究论文	提出一种通过非对称双分类器差异最小化的方法解决糖尿病视网膜病变分级中的等级偏斜域适应问题	首次将糖尿病视网膜病变分级问题建模为等级偏斜域适应挑战，并提出基于非对称双分类器差异最小化的新方法	未明确说明方法在更广泛医疗数据集上的泛化能力	解决糖尿病视网膜病变分级中的域偏移和等级分布不平衡问题	糖尿病视网膜病变图像数据	计算机视觉	糖尿病视网膜病变	深度学习	CNN	图像	两个公共DR数据集和一个私有DR数据集	NA	非对称双分类器架构	NA	NA
13045	2025-10-07	Anatomical landmark detection on bi-planar radiographs for predicting spinopelvic parameters 2025-Mar, Spine deformity IF:1.6Q3 DOI:10.1007/s43390-024-00990-0 PMID:39443425	研究论文	提出一种基于深度学习的自动化流程，用于在双平面X光片上检测解剖标志点并预测脊柱骨盆参数	开发了无需人工监督的自动化深度学习流程，能够同时处理多个感兴趣区域并预测多种脊柱骨盆参数	对于患有严重病理状况和高BMI患者的预测效果有限	自动化脊柱骨盆参数测量以支持脊柱畸形的诊断和治疗规划	脊柱畸形患者的双平面X光片	计算机视觉	脊柱畸形	双平面X光成像	CNN	医学影像	555张双平面X光片（455张训练，100张测试）	NA	U-Net	平均绝对差异, 组内相关系数(ICC), 平均绝对偏差(MAD)	NA
13046	2025-10-07	ABTrans: A Transformer-based Model for Predicting Interaction between Anti-Aβ Antibodies and Peptides 2025-Mar, Interdisciplinary sciences, computational life sciences DOI:10.1007/s12539-024-00664-5 PMID:39466358	研究论文	开发基于Transformer的深度学习模型ABTrans，用于预测抗Aβ抗体与多肽之间的相互作用	首次将Transformer架构应用于抗Aβ抗体-多肽相互作用预测，能够对结合能力进行四级分类	模型训练数据主要来源于噬菌体展示实验和公共数据库，可能受数据覆盖范围限制	预测抗Aβ抗体与多肽的结合能力，评估抗体交叉反应性	抗Aβ抗体和十二肽序列	自然语言处理	阿尔茨海默病	噬菌体展示	Transformer	蛋白质序列数据	来自噬菌体展示实验的十二肽序列和公共来源的抗Aβ抗体序列	NA	Transformer	准确率	NA
13047	2025-10-07	Spatial structural abnormality maps associated with cognitive and physical performance in relapsing-remitting multiple sclerosis 2025-Mar, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-024-11157-w PMID:39470796	研究论文	使用深度学习算法识别复发缓解型多发性硬化症患者脑部空间结构异常与认知和身体功能表现的关系	首次使用3D nnU-Net生成空间异常图来表征RRMS患者的脑部异常，并基于此识别出五种具有不同临床特征的亚型	研究样本量相对有限，需要更大规模的外部验证	探索复发缓解型多发性硬化症患者脑部异常与认知和身体功能表现的关系	复发缓解型多发性硬化症患者	医学影像分析	多发性硬化症	T1加权磁共振成像	深度学习	3D医学影像	370名RRMS患者（数据集1：281人，数据集2：33人，数据集3：56人）	NA	3D nnU-Net	Kruskal-Wallis检验，Kaplan-Meier分析	NA
13048	2025-10-07	SPINEPS-automatic whole spine segmentation of T2-weighted MR images using a two-phase approach to multi-class semantic and instance segmentation 2025-Mar, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-024-11155-y PMID:39470797	研究论文	介绍SPINEPS深度学习方法，用于在全身矢状T2加权磁共振图像中对14个脊柱结构进行语义和实例分割	首个公开可用的能够对T2加权矢状TSE图像中整个脊柱（包括后部元素）进行语义和实例分割的算法	NA	开发自动全脊柱分割方法，便于生物标志物提取、病理定位和退行性疾病分析	14个脊柱结构（十个椎骨子结构、椎间盘、脊髓、椎管和骶骨）	医学影像分析	脊柱疾病	T2加权涡轮自旋回波磁共振成像	深度学习	MRI图像	公开数据集179训练/39测试，德国国家队列1412训练/65测试，内部数据集10测试	nnUNet	两阶段方法：语义分割模型+滑动窗口实例分割模型	Dice分数，平均对称表面距离	NA
13049	2025-10-07	Evaluation of a deep learning-based software to automatically detect and quantify breast arterial calcifications on digital mammogram 2025-Mar, Diagnostic and interventional imaging IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.diii.2024.10.001 PMID:39490357	研究论文	评估基于深度学习的软件自动检测和量化数字乳腺X线摄影中乳腺动脉钙化的性能	开发了首个能够自动检测和量化乳腺动脉钙化的深度学习软件，并与传统放射科医师视觉评分进行对比验证	单中心回顾性研究，样本量相对有限（502名女性）	评估人工智能软件在自动检测和量化乳腺动脉钙化方面的性能	接受乳腺X线摄影和胸部CT检查的女性患者	数字病理学	心血管疾病	数字乳腺X线摄影，胸部CT	深度学习	医学影像	502名女性，中位年龄62岁（范围42-96岁）	NA	NA	灵敏度, 特异度, 准确率, 阳性预测值, 阴性预测值, AUC	NA
13050	2025-04-26	Comparing No-Code Platforms and Deep Learning Models for Glaucoma Detection From Fundus Images 2025-Mar, Cureus DOI:10.7759/cureus.81064 PMID:40271336	research paper	本研究比较了两种无代码机器学习平台（Google的Teachable Machine和Apple的Create ML）与传统深度学习模型ResNet200d在使用ACRIMA数据集对视网膜眼底图像进行青光眼分类的性能	首次比较无代码平台与传统深度学习模型在青光眼检测中的性能，展示了无代码平台在医疗图像分析中的潜力	研究仅使用了单一数据集（ACRIMA），建议未来研究使用更多样化的数据集验证结果	评估无代码平台与传统深度学习模型在青光眼检测中的性能差异	视网膜眼底图像	digital pathology	glaucoma	machine learning	ResNet200d, Create ML, Teachable Machine	image	705张标注的视网膜眼底图像（326张青光眼，239张非青光眼），验证集包含70张青光眼和70张非青光眼图像	NA	NA	NA	NA
13051	2025-10-07	DeepCOVIDNet-CXR: deep learning strategies for identifying COVID-19 on enhanced chest X-rays 2025-Feb-25, Biomedizinische Technik. Biomedical engineering DOI:10.1515/bmt-2021-0272 PMID:39370946	研究论文	本研究开发了DeepCOVIDNet-CXR系统，通过自适应直方图均衡化和深度学习策略识别COVID-19胸部X光片	首次系统分析3615例COVID-19病例，并确定最适合ConvNet架构的自适应直方图均衡化参数	COVID-19胸部X光片数据量有限是临床相关性的主要缺陷	评估使用自适应直方图均衡化技术增强胸部X光片后深度学习模型识别COVID-19的性能	COVID-19患者、肺炎患者和正常人的胸部X光片	计算机视觉	COVID-19	自适应直方图均衡化(AHE)	CNN	图像	3615例COVID-19病例，包含小规模和大规模数据集	NA	MobileNet, DarkNet19, VGG16, AlexNet	准确率	NA
13052	2025-10-07	Geometric neural network based on phase space for BCI-EEG decoding 2025-Feb-19, Journal of neural engineering IF:3.7Q2 DOI:10.1088/1741-2552/ad88a2 PMID:39423831	研究论文	提出一种基于相位空间的几何神经网络Phase-SPDNet，用于脑机接口中脑电信号的解码	结合增强协方差方法和SPDNet框架，提出新型Phase-SPDNet架构，在仅使用三个电极的情况下显著优于现有深度学习架构	仅使用三个电极可能限制信号捕获的完整性，模型在更广泛人群中的泛化能力需进一步验证	开发能够在有限电极数量下实现有效脑电信号解码的深度学习算法	脑机接口系统中的脑电信号	脑机接口	NA	脑电图	几何神经网络	脑电信号	来自多个开源数据集的近100名受试者	SPDNet	Phase-SPDNet	5折交叉验证	NA
13053	2025-10-07	Deep learning-based organ-wise dosimetry of 64Cu-DOTA-rituximab through only one scanning 2025-02-15, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-88498-z PMID:39955298	研究论文	利用深度学习从早期PET图像生成延迟的Cu-DOTA-利妥昔单抗PET图像，以简化放射性药物剂量估算流程	首次采用基于生成对抗网络的图像到图像转换模型，仅通过一次早期扫描实现器官特异性剂量测定	对于与身体清除相关的器官，剂量预测准确性相对较低	开发基于深度学习的放射性免疫偶联物剂量测定方法，减少多次扫描的不便和成本	6名恶性肿瘤患者的Cu-DOTA-利妥昔单抗PET图像	医学影像分析	恶性肿瘤	正电子发射断层扫描(PET)	GAN	医学影像	6名患者	NA	图像到图像转换模型	L1损失, 感知损失	NA
13054	2025-10-07	Classification patterns identification of immunogenic cell death-related genes in heart failure based on deep learning 2025-02-15, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-89333-1 PMID:39955386	研究论文	本研究基于深度学习识别心力衰竭中免疫原性细胞死亡相关基因的分类模式	首次将免疫原性细胞死亡概念应用于心力衰竭研究，结合深度学习模型改进心衰亚型分类并识别诊断相关基因	未明确说明样本来源和具体数据集规模，外部验证细节有限	改善心力衰竭亚型分类并识别潜在药物靶点	心力衰竭患者样本中的免疫原性细胞死亡相关基因	机器学习	心血管疾病	基因表达分析，免疫浸润分析，功能富集分析	深度学习编码器模型	基因表达数据	NA	NA	编码器模型	AUC	NA
13055	2025-10-07	An explainable and accurate transformer-based deep learning model for wheeze classification utilizing real-world pediatric data 2025-02-15, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-89533-9 PMID:39955399	研究论文	开发基于Transformer的可解释深度学习模型用于儿童喘鸣音分类	首次将音频谱图Transformer模型应用于真实世界儿科呼吸音数据，并提供模型决策过程的可视化解释	样本量相对有限，仅包含194个喘鸣音和531个其他呼吸音样本	开发能够准确分类儿童呼吸音的人工智能模型	儿科患者的呼吸音数据	医疗人工智能	呼吸系统疾病	电子听诊器录音	Transformer	音频	725个呼吸音样本（194个喘鸣音，531个其他呼吸音）	NA	Audio Spectrogram Transformer (AST)	准确率, AUC, 精确率, 召回率, F1分数	NA
13056	2025-10-07	Establishing the effect of computed tomography reconstruction kernels on the measure of bone mineral density in opportunistic osteoporosis screening 2025-02-14, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-88551-x PMID:39953113	研究论文	研究CT重建核对机会性骨质疏松筛查中骨密度测量的影响	首次系统评估八种不同CT重建核对骨密度定量分析的影响，并比较内部校准和体模校准两种方法的差异	仅使用单一制造商（GE HealthCare）的重建核，样本量相对有限（45例CT扫描）	评估CT重建核对体积骨矿物质密度测量的影响	临床CT扫描中的髋部和第四腰椎	医学影像分析	骨质疏松症	CT扫描，深度学习分割	深度学习	CT图像	45例临床CT扫描	NA	NA	决定系数，Bland-Altman分析，配对t检验，平均差异	NA
13057	2025-10-07	OrganoIDNet: a deep learning tool for identification of therapeutic effects in PDAC organoid-PBMC co-cultures from time-resolved imaging data 2025-Feb, Cellular oncology (Dordrecht, Netherlands) DOI:10.1007/s13402-024-00958-2 PMID:38805131	研究论文	开发基于深度学习的OrganoIDNet算法，用于从时间序列成像数据中识别PDAC类器官-PBMC共培养体系的治疗效果	首次将深度学习应用于PDAC类器官-PBMC共培养体系的实时成像分析，能够动态监测类器官对化疗和免疫治疗的响应	研究主要基于体外类器官模型，需要进一步验证其与临床治疗反应的相关性	开发能够准确评估胰腺导管腺癌治疗效果的实时监测平台	小鼠和患者来源的PDAC类器官与外周血单个核细胞的共培养体系	数字病理学	胰腺癌	活细胞成像, 共培养技术	CNN	明场图像	小鼠和人类患者来源的PDAC类器官	NA	OrganoIDNet	与CellTiter-Glo增殖检测结果验证	NA
13058	2025-10-07	Prediction of short-term adverse clinical outcomes of acute pulmonary embolism using conventional machine learning and deep Learning based on CTPA images 2025-Feb, Journal of thrombosis and thrombolysis IF:2.3Q2 DOI:10.1007/s11239-024-03044-4 PMID:39342072	研究论文	本研究基于CTPA图像，比较传统机器学习和深度学习算法对急性肺栓塞患者短期不良临床结局的预测价值	首次结合血栓纹理特征与临床参数，系统比较多种ML和DL模型在APE预后预测中的性能，发现Vgg 19模型表现最佳	回顾性研究设计，样本量较小（132例患者），单中心数据	探索基于CTPA图像的机器学习方法对急性肺栓塞短期不良结局的预测能力	经CTPA确诊的急性肺栓塞患者	医学影像分析	肺栓塞	CTPA，纹理特征分析	传统机器学习，深度学习	医学影像	132例患者（84例良好预后，48例不良预后）	3D-Slicer, Scikit-learn	ResNet 50, Vgg 19	AUC, 精确度, 召回率, 特异性, F1分数	NA
13059	2025-10-07	Deep Learning-based 12-Lead Electrocardiogram for Low Left Ventricular Ejection Fraction Detection in Patients 2025-Feb, The Canadian journal of cardiology DOI:10.1016/j.cjca.2024.09.018 PMID:39343388	研究论文	开发基于深度学习的人工智能心电图算法，用于检测低左心室射血分数并预测LVEF值	首次将AI-ECG算法应用于低射血分数检测，并进行5年随访研究和外部验证	未详细说明模型具体架构和训练数据规模	开发高效、快速且经济的心力衰竭早期筛查工具	患者心电图数据和左心室射血分数值	医疗人工智能	心血管疾病	心电图分析	深度学习	12导联心电图数据	NA	NA	NA	AUC, 准确率, 灵敏度, 特异性, 平均绝对误差	NA
13060	2025-10-07	A review of deep learning methods for gastrointestinal diseases classification applied in computer-aided diagnosis system 2025-Feb, Medical & biological engineering & computing IF:2.6Q3 DOI:10.1007/s11517-024-03203-y PMID:39343842	综述	本文系统综述了应用于胃肠道疾病计算机辅助诊断系统的深度学习分类方法	结合临床诊断流程提出分阶段分类框架，并比较单疾病与多疾病分类结果以提升诊断准确性	NA	回顾胃肠道疾病计算机辅助诊断系统中的深度学习分类技术	胃肠道疾病（涉及食管、胃、小肠和大肠）	计算机视觉	胃肠道疾病	深度学习	NA	医学影像	NA	NA	NA	NA	NA