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
13541	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
13542	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
13543	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
13544	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
13545	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
13546	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
13547	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
13548	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
13549	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
13550	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
13551	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
13552	2025-10-07	Spatial Transcriptomics of the Respiratory System 2025-Feb, Annual review of physiology IF:15.7Q1 DOI:10.1146/annurev-physiol-022724-105144 PMID:39353142	综述	本文综述了呼吸系统空间转录组学的最新技术进展及其在肺部研究中的应用	整合空间分辨基因表达技术与机器学习方法，揭示肺部细胞在三维空间中的相互作用机制	主要关注技术综述，未涉及具体实验验证	探讨空间转录组学技术在呼吸系统研究中的应用前景	肺部细胞类型及其空间相互作用	数字病理学	肺癌	空间转录组学	机器学习,深度学习	空间基因表达数据	NA	NA	NA	NA	NA
13553	2025-10-07	Deep learning model for automated diagnosis of degenerative cervical spondylosis and altered spinal cord signal on MRI 2025-Feb, The spine journal : official journal of the North American Spine Society DOI:10.1016/j.spinee.2024.09.015 PMID:39357744	研究论文	开发基于深度学习的MRI图像自动诊断模型，用于识别退行性颈椎病和脊髓信号异常	首次采用基于Transformer的深度学习模型对颈椎MRI进行多类别自动诊断，并在内部和外部测试中展现出优于放射科医生的诊断一致性	回顾性研究设计，样本量相对有限（共604例），且排除了有植入器械的病例	开发自动化诊断工具以提高颈椎MRI报告的一致性和效率	颈椎MRI图像中的脊髓信号异常、椎管狭窄和神经孔狭窄	医学影像分析	颈椎病	MRI成像	Transformer	医学影像	604例颈椎MRI（504例用于训练和内部测试，100例用于外部测试）	NA	Transformer	召回率, Gwet's kappa, 敏感性, 特异性	NA
13554	2025-10-07	Multi-Organ Foundation Model for Universal Ultrasound Image Segmentation With Task Prompt and Anatomical Prior 2025-Feb, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2024.3472672 PMID:39361457	研究论文	提出一种用于通用超声图像分割的多器官基础模型MOFO，通过任务提示和解剖先验提升分割性能	首次探索多器官通用超声图像分割，通过联合优化多个器官、提取器官不变表示、使用任务提示和解剖先验来利用多器官间的语义和解剖关系	未明确说明模型在未见器官或异常解剖结构上的泛化能力	开发通用的超声图像分割模型，克服单器官模型的局限性	超声图像中的多器官分割	计算机视觉	NA	超声成像	基础模型	超声图像	7039张图像，涵盖人体不同区域的10个器官	NA	MOFO（多器官基础模型）	Dice系数, 95% Hausdorff距离, 平均对称表面距离	NA
13555	2025-10-07	Geometry-Aware Attenuation Learning for Sparse-View CBCT Reconstruction 2025-Feb, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2024.3473970 PMID:39365719	研究论文	提出一种几何感知的编码器-解码器框架用于稀疏视图CBCT重建	在特征反投影阶段保持3D CBCT图像与2D X射线投影间的几何关系，并利用数据群体学习的先验知识	未明确说明模型在极端稀疏视图下的性能边界	降低CBCT扫描的辐射剂量同时保证重建质量	锥束计算机断层扫描(CBCT)图像	计算机视觉	NA	X射线投影	CNN	2D X射线投影图像，3D CBCT图像	两个模拟数据集和一个真实数据集	NA	2D CNN编码器，3D CNN解码器	重建质量，时间效率	NA
13556	2025-10-07	Coronary artery disease detection using deep learning and ultrahigh-resolution photon-counting coronary CT angiography 2025-Feb, Diagnostic and interventional imaging IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.diii.2024.09.012 PMID:39366836	研究论文	本研究评估深度学习模型在光子计数冠状动脉CT血管成像上自动检测冠状动脉疾病的诊断性能	首次在非超高分辨率光子计数冠状动脉CT血管成像上应用深度学习模型进行冠状动脉疾病自动检测，并与人类专家基于超高分辨率图像的评估进行对比	回顾性单中心研究，样本量相对有限（140例患者）	评估深度学习在冠状动脉疾病检测中的诊断性能	疑似冠状动脉疾病患者	医学影像分析	冠状动脉疾病	光子计数冠状动脉CT血管成像	深度学习	医学影像	140例患者（96名男性，44名女性），中位年龄60岁	NA	CorEx, Spimed-AI	敏感度, 特异度, 准确度, 阳性预测值, 阴性预测值, AUC	NA
13557	2025-10-07	CQformer: Learning Dynamics Across Slices in Medical Image Segmentation 2025-Feb, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2024.3477555 PMID:39388328	研究论文	提出一种跨实例查询引导的Transformer架构CQformer，通过常微分方程建模医学图像切片间的动态变化以提升分割性能	首次将常微分方程建模引入医学图像切片间动态变化学习，提出跨实例查询引导的Transformer架构	在BTCV数据集上仅取得第二高的性能，未在所有测试数据集上均取得最优结果	改进3D医学图像分割中连续2D切片间的特征交互机制	3D医学图像中的器官、组织和病灶分割	医学图像分割	多疾病类别（涉及不同器官和组织）	医学图像分析	Transformer	3D医学图像（CT, MRI）	7个数据集	NA	CQformer, Transformer	分割准确率	NA
13558	2025-10-07	Deep learning assists early-detection of hypertension-mediated heart change on ECG signals 2025-Feb, Hypertension research : official journal of the Japanese Society of Hypertension IF:4.3Q1 DOI:10.1038/s41440-024-01938-7 PMID:39394520	研究论文	本研究开发了一种深度学习框架，通过心电图信号早期检测高血压介导的心脏变化	提出了MML-Net多分支多尺度LSTM神经网络和ECG-XAI心电图专用可解释AI流程，能够识别传统方法难以发现的细微心电图变化	研究数据来自单一医疗中心，需要更多外部验证	探索心电图信号在检测高血压介导早期心脏变化方面的潜力	高血压患者的心电图信号	医疗人工智能	心血管疾病	心电图信号分析	LSTM	心电图信号	210,932条心电图（210,120条来自FUKUDA FX-8322设备，812条来自NALONG RAGE-12设备）	深度学习框架	多分支多尺度LSTM神经网络（MML-Net）	召回率, 精确率	NA
13559	2025-10-07	Large Language Models can Help with Biostatistics and Coding Needed in Radiology Research 2025-Feb, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2024.09.042 PMID:39406582	研究论文	评估大型语言模型在放射学研究中的生物统计学和深度学习编码能力	首次系统评估多种LLM在放射学研究中的统计分析和深度学习代码生成能力	存在潜在错误、幻觉风险和数据隐私问题，需要用户验证和优化代码	评估大型语言模型在放射学研究中提供统计分析和深度学习解决方案的能力	ChatGPT-4o、ChatGPT-3.5和Google Gemini三种大型语言模型	自然语言处理	肺癌	生物统计学分析、深度学习	Vision Transformer	医学影像数据、代码	Cancer Imaging Archive数据集和RSNA-STR肺炎检测挑战数据集	R Studio, Jupiter Notebook	ViT-B/16	代码正确率、运行时错误率、可视化生成能力	基于Web的聊天界面
13560	2025-10-07	Evaluating deep learning techniques for optimal neurons counting and characterization in complex neuronal cultures 2025-Feb, Medical & biological engineering & computing IF:2.6Q3 DOI:10.1007/s11517-024-03202-z PMID:39417963	研究论文	评估三种深度学习技术在神经元培养物中实现最优神经元计数和表征的性能	首次系统比较语义分割、目标检测和实例分割三种深度学习技术在神经元计数和表征任务中的表现	仅针对特定神经元培养物图像进行评估，未涉及其他类型细胞或组织	开发自动可靠的神经元计数和表征方法	神经元培养物中的神经元	计算机视觉	NA	深度学习	语义分割,目标检测,实例分割	图像	NA	NA	NA	计数准确率,表征精度	NA