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
14401	2025-10-06	MOSSNet: multiscale and oriented sorghum spike detection and counting in UAV images 2025, Frontiers in plant science IF:4.1Q1 DOI:10.3389/fpls.2025.1526142 PMID:40949571	研究论文	提出一种用于无人机图像中多尺度和定向高粱穗检测与计数的深度学习模型MOSSNet	提出可变形卷积空间注意力模块增强小目标特征捕捉能力，集成圆形平滑标签有效表示形态特征，采用Wise IoU定位损失函数优化网络损失	未在不同生长阶段验证模型性能，尚未实现实时检测工作流程	开发精准的高粱穗检测与计数方法以监测生长状况和预测产量	无人机拍摄的高粱穗图像	计算机视觉	NA	无人机成像技术	CNN	图像	NA	NA	MOSSNet	mAP, RMSEa, MAEa, RMSE, MAE	NA
14402	2025-10-06	Federated learning and differential privacy: Machine learning and deep learning for biomedical image data classification 2025 Jan-Dec, Digital health IF:2.9Q2 DOI:10.1177/20552076251358531 PMID:40949674	研究论文	本研究评估了前馈神经网络、高斯过程和深度神经网络在联邦学习框架下对生物医学图像数据分类的效果，并引入差分隐私技术保护患者隐私	将联邦学习与差分隐私技术相结合应用于生物医学图像分类，在保护患者隐私的同时保持模型性能	FNN模型存在过拟合问题，验证准确率(68.75%)明显低于训练准确率(86.49%)	评估在隐私保护前提下生物医学图像数据分类的机器学习方法效果	生物医学图像数据	计算机视觉	NA	生物医学图像分析	FNN, GP, MLP, DNN	图像	NA	NA	前馈神经网络, 高斯过程, 多层感知机	准确率, 相关系数, 平均绝对误差, 均方根误差, 相对绝对误差, 相对均方根误差	NA
14403	2025-10-06	Deep learning applied in epilepsy: Bibliometric and visual analysis 2025 Jan-Dec, Digital health IF:2.9Q2 DOI:10.1177/20552076251375840 PMID:40949669	文献计量分析	通过文献计量和可视化分析方法研究深度学习在癫痫领域的应用现状和发展趋势	首次采用文献计量学方法对深度学习在癫痫领域的研究进行系统性可视化分析	仅纳入Web of Science数据库的英文文献，可能存在文献收录不全的局限性	分析深度学习在癫痫领域的研究趋势、热点和前沿发展	2006-2025年间发表的1266篇深度学习应用于癫痫的研究文献	机器学习	癫痫	文献计量分析，脑电图处理，脑成像分析	深度学习	文献数据，脑电图，医学影像	1266篇论文，来自290个国家/地区的1957个机构	CiteSpace, VOSviewer, Bibliometrix	NA	NA	NA
14404	2025-10-06	Single-scan adaptive graph filtering for dynamic PET denoising by exploring intrinsic spatio-temporal structure 2025, Frontiers in medicine IF:3.1Q1 DOI:10.3389/fmed.2025.1659122 PMID:40950959	研究论文	提出一种新型单次扫描自适应时空图滤波技术，用于动态PET图像去噪	无需外部训练数据，直接利用单次采集数据构建自适应图滤波器，探索数据内在时空结构	仅通过模拟和真实数据集验证，尚未在更广泛的临床场景中测试	开发针对动态PET图像的高效去噪方法	动态正电子发射断层扫描(PET)数据	医学图像处理	NA	动态PET成像	图滤波	PET正弦图数据	模拟和真实数据集	NA	时空图滤波(ST-GF)	NA	NA
14405	2025-10-06	Lightweight CNN for accurate brain tumor detection from MRI with limited training data 2025, Frontiers in medicine IF:3.1Q1 DOI:10.3389/fmed.2025.1636059 PMID:40950994	研究论文	开发了一种轻量级CNN模型，用于在有限训练数据下从MRI图像中准确检测脑肿瘤	在有限数据条件下实现了高精度的脑肿瘤检测，相比需要大量数据的基线模型表现更优	仅使用189张MRI图像的小数据集，需要进一步扩大数据集验证模型泛化能力	开发轻量级深度学习模型用于脑肿瘤的早期检测	脑部MRI图像	计算机视觉	脑肿瘤	磁共振成像(MRI)	CNN	图像	189张灰度脑部MRI图像	TensorFlow, TFlearn	五层CNN架构(包含三个卷积层、两个池化层和一个全连接层)	准确率, 精确率, 召回率, F1分数, ROC AUC	NA
14406	2025-10-06	Multi-omics modality completion and knowledge distillation for drug response prediction in cervical cancer 2025, Frontiers in oncology IF:3.5Q2 DOI:10.3389/fonc.2025.1622600 PMID:40951335	研究论文	提出MKDR深度学习框架，通过多组学模态补全和知识蒸馏技术提升宫颈癌药物反应预测准确性	结合变分自编码器模态补全和知识蒸馏技术，将完整组学数据信息迁移到不完整样本	未明确说明模型在其他癌症类型或临床样本上的泛化能力	提高宫颈癌药物反应预测准确性以支持个性化治疗策略开发	宫颈癌细胞系	机器学习	宫颈癌	多组学数据整合分析	变分自编码器,知识蒸馏	多组学数据（基因表达、拷贝数变异、突变数据）	NA	NA	MKDR-Student	MSE,R²,MAE,Spearman相关系数,Pearson相关系数	NA
14407	2025-10-06	Development of fully automated deep-learning-based approach for prediction of sentinel lymph node metastasis in breast cancer patients using ultrasound imaging 2025, Frontiers in oncology IF:3.5Q2 DOI:10.3389/fonc.2025.1592521 PMID:40951361	研究论文	开发基于深度学习的全自动方法，利用超声影像预测乳腺癌患者前哨淋巴结转移	提出融合多种分割算法和CNN模型的集成方法，实现自动ROI勾画和预测，性能优于资深和初级放射科医生	回顾性研究设计，样本量相对有限（692例），需要更多外部验证	开发预测乳腺癌前哨淋巴结转移的深度学习模型	692例女性乳腺癌患者的超声影像数据	计算机视觉	乳腺癌	超声成像	CNN	超声图像	692例患者（训练集405例，内部验证集174例，外部测试集113例）	NA	DeepLabV3,U-Net,U-Net++,ResNet50,ResNet101,DenseNet121	AUC,准确率,Dice系数,ROC曲线,校准曲线,DCA	NA
14408	2025-10-06	Intelligent Recognition and Segmentation of Blunt Craniocerebral Injury CT Images Based on DeepLabV3+ Model 2024-Oct-25, Fa yi xue za zhi DOI:10.12116/j.issn.1004-5619.2024.440801 PMID:39992333	研究论文	基于DeepLabV3+模型实现钝性颅脑损伤CT图像的智能识别与分割	首次将DeepLabV3+模型应用于法医学领域钝性颅脑损伤的自动诊断，并探索了活体CT图像训练模型在尸体CT图像上的应用价值	直接使用活体颅脑损伤模型进行尸体损伤识别存在一定局限性，在尸体CT图像上的分割性能相对较差	探索深度学习在法医学钝性颅脑损伤自动诊断中的应用价值	钝性颅脑损伤CT图像，包括活体和尸体来源	计算机视觉	颅脑损伤	CT成像	CNN	医学图像	活体CT图像5486张（训练/验证/测试集），活体盲测集255张损伤图像+156张正常图像，尸体盲测集340张损伤图像+120张正常图像	NA	DeepLabV3+	Dice系数,准确率,精确率,F1值	NA
14409	2025-10-06	A comparison of antibody-antigen complex sequence-to-structure prediction methods and their systematic biases 2024-Sep, Protein science : a publication of the Protein Society IF:4.5Q1 DOI:10.1002/pro.5127 PMID:39167052	研究论文	比较六种抗体-抗原复合物序列到结构预测方法的性能并分析其系统偏差	首次系统比较包括AlphaFold-Multimer和RoseTTAFold在内的六种抗体-抗原复合物预测方法，并发现模型质量与界面三级结构基序常见度的关联	结构数据库中界面几何数据稀缺可能限制机器学习在抗体-抗原相互作用预测中的应用	评估当前抗体-抗原复合物结构预测方法的性能并探索其系统偏差	抗体-抗原复合物	机器学习	NA	蛋白质-蛋白质相互作用预测	深度学习,复合方法,同源建模	蛋白质序列和结构数据	NA	AlphaFold-Multimer, RoseTTAFold, ClusPro, Rosetta, AbAdapt	NA	结构预测质量,三级结构基序匹配度	NA
14410	2025-10-06	Bibliometric Analysis of Forensic Human Remains Identification Literature from 1991 to 2022 2024-Jun-25, Fa yi xue za zhi DOI:10.12116/j.issn.1004-5619.2023.430803 PMID:39166305	文献计量分析	对1991-2022年法医人类遗骸鉴定文献进行计量分析，描述研究现状和未来热点	首次对该领域32年文献进行系统性计量分析，识别研究趋势和合作模式	仅纳入WoSCC英文文献，国际合作范围有限	分析法医人类遗骸鉴定领域的研究发展态势和主题演变	873篇法医人类遗骸鉴定研究文献	法医人类学	NA	文献计量分析，网络可视化	NA	文献元数据	873篇英文论文	Python 3.9.2, Gephi 0.10	NA	NA	NA
14411	2025-10-06	Structurally-informed human interactome reveals proteome-wide perturbations by disease mutations 2024-Feb-01, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2023.04.24.538110 PMID:37162909	研究论文	开发基于深度学习的PIONEER框架，预测蛋白质相互作用界面并揭示疾病突变对蛋白质相互作用网络的扰动	首次构建全面结构信息化的蛋白质相互作用组，通过深度学习集成框架准确预测蛋白质结合伴侣特异性界面	NA	将人类遗传和基因组发现转化为疾病病理生物学和治疗方法发现	人类及七种常见模式生物的已知蛋白质相互作用	机器学习	癌症	全外显子组测序，全基因组测序	深度学习	基因组数据，蛋白质相互作用数据	约60,000个生殖系外显子组，约36,000个体细胞基因组，约11,000个肿瘤全外显子组	NA	集成框架	NA	NA
14412	2025-10-06	Deep learning diagnostic performance and visual insights in differentiating benign and malignant thyroid nodules on ultrasound images 2023-12, Experimental biology and medicine (Maywood, N.J.) DOI:10.1177/15353702231220664 PMID:38279511	研究论文	本研究构建并评估了一个基于超声图像的深度学习模型，用于准确区分良恶性甲状腺结节	首次将深度学习模型与80名放射科医生进行诊断性能比较，并利用Grad-CAM可视化模型决策过程以增强可解释性	诊断准确率有待进一步提高，需要在初级医疗机构中验证辅助诊断价值	开发能够准确区分良恶性甲状腺结节的AI诊断工具	甲状腺结节的超声图像	计算机视觉	甲状腺结节	超声成像	CNN	图像	655个独立甲状腺结节的2096张超声图像，独立测试集包含100例	NA	ResNet	灵敏度, 特异度, 准确率	NA
14413	2025-10-06	Deep learning with citizen science data enables estimation of species diversity and composition at continental extents 2023-12, Ecology IF:4.4Q1 DOI:10.1002/ecy.4175 PMID:37781963	研究论文	利用深度学习框架分析公民科学数据，实现大陆尺度物种多样性和组成的估算	首次采用深度推理网络实现深度多元概率模型，结合大规模观测和环境数据集进行全年候分析	NA	为生态研究和保护决策提供准确、高分辨率的生物多样性信息	北美鸟类群落，特别是北美林莺类保护群体	机器学习	NA	公民科学数据收集，环境变量分析	深度神经网络	观测数据，环境数据	超过900万份eBird检查清单，72个环境协变量	DMVP-DRNets	深度推理网络，深度多元概率模型	NA	NA
14414	2025-10-06	A robust class decomposition-based approach for detecting Alzheimer's progression 2023-12, Experimental biology and medicine (Maywood, N.J.) DOI:10.1177/15353702231211880 PMID:38059336	研究论文	提出一种基于类别分解的迁移学习方法，用于从结构磁共振成像中检测阿尔茨海默病的进展	结合类别分解技术与迁移学习，提出CDTL方法解决医学图像分类中的类别不平衡问题	需要依赖预训练模型和特定数据集，可能受数据分布影响	评估CDTL方法在不同ADNI队列中检测阿尔茨海默病认知衰退的鲁棒性	阿尔茨海默病患者的结构磁共振成像数据	计算机视觉	阿尔茨海默病	结构磁共振成像(sMRI)	CNN	医学图像	多个ADNI队列的数据集	NA	VGG19, AlexNet	准确率	NA
14415	2025-10-06	Automated Field of View Prescription for Whole-body Magnetic Resonance Imaging Using Deep Learning Based Body Region Segmentations 2025-Sep-16, Investigative radiology IF:7.0Q1 DOI:10.1097/RLI.0000000000001236 PMID:40955705	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的自动视野处方系统，用于全身磁共振成像，通过三维解剖分割生成多个连续视野站	首次使用深度学习三维解剖分割实现全身MRI多站视野自动处方，达到专家水平性能	脊髓分割准确度相对较低(DSC=0.63)，外部验证队列样本量较小(n=10)	开发自动化视野处方系统以替代人工操作，提高全身MRI图像质量和 workflow 效率	接受全身MRI检查的患者	医学影像分析	NA	全身磁共振成像(WB-MRI), T2-HASTE序列, 快速全身定位器(FWBL)序列	深度学习	三维医学影像	374名患者(内部数据集) + 10名患者(外部验证集)	nnUNet-v2	nnUNet	Sørensen-Dice系数, 精确度, 召回率, 特异性, Likert评分, 排名比较	NA
14416	2025-10-06	Computed cancer interactome explains the effects of somatic mutations in cancers 2022-12, Protein science : a publication of the Protein Society IF:4.5Q1 DOI:10.1002/pro.4479 PMID:36261849	研究论文	本研究应用AlphaFold预测癌症蛋白质相互作用网络，并分析体细胞错义突变在相互作用界面的分布规律	首次系统性地应用AlphaFold构建癌症蛋白质相互作用组，为1,087个缺乏三维结构信息的蛋白质复合体提供结构模型	预测的蛋白质相互作用需要实验验证，分析方法主要基于计算预测	研究癌症中蛋白质相互作用网络及其与体细胞突变的关系	癌症驱动蛋白及其相互作用网络	计算生物学	癌症	AlphaFold深度学习，蛋白质结构预测	深度学习	蛋白质序列，三维结构数据	1,798个预测的蛋白质相互作用，1,087个新结构模型	AlphaFold	深度学习架构（具体未指明）	富集分析，缺失分析	NA
14417	2025-10-06	DeepCLEM: automated registration for correlative light and electron microscopy using deep learning 2020, F1000Research DOI:10.12688/f1000research.27158.3 PMID:37397873	研究论文	提出了一种基于深度学习的自动化CLEM配准工作流程DeepCLEM	首次使用卷积神经网络从电子显微镜图像预测荧光信号，实现无需荧光染色或基准标记的全自动配准	未提及具体的性能限制或适用范围限制	开发自动化CLEM图像配准方法	相关光电子显微镜图像	计算机视觉	NA	相关光电子显微镜	CNN	图像	NA	Fiji	卷积神经网络	NA	NA
14418	2025-10-06	Enhanced defect detection with autoencoder based analysis for Golay coded thermal wave imaging for inspection of carbon fiber reinforced polymers 2025-Sep-01, The Review of scientific instruments DOI:10.1063/5.0294144 PMID:40952248	研究论文	本研究探索了使用Golay编码热波成像结合自编码器处理技术来增强碳纤维增强聚合物内部缺陷的检测能力	提出了改进自编码器损失函数以更好捕捉热数据中缺陷特征的方法，并将Golay编码激励与自编码器处理相结合	仅针对特定设计的狭缝状缺陷进行研究，样本尺寸有限	提高碳纤维增强聚合物内部缺陷的检测灵敏度和可视化清晰度	碳纤维增强聚合物样本，包含三个不同厚度区域和工程设计的狭缝状缺陷	计算机视觉	NA	Golay编码热波成像，主动热成像技术	自编码器	热成像数据	1个碳纤维增强聚合物样本，包含3个不同厚度区域	NA	自编码器	信噪比，缺陷可见度	NA
14419	2025-10-06	Corticospinal tract reconstruction with tumor by using a novel direction filter based tractography method 2025-Oct, Medical & biological engineering & computing IF:2.6Q3 DOI:10.1007/s11517-025-03357-3 PMID:40327206	研究论文	提出一种基于新型方向滤波器的皮质脊髓束重建方法，用于在肿瘤存在情况下实现稳健的神经纤维束重建	引入基于四阶微分方程的方向滤波器进行全局方向估计，结合空间一致性和解剖先验知识	NA	优化神经外科手术中肿瘤切除和皮质脊髓束保护的手术效果	皮质脊髓束（CST）	医学影像分析	脑肿瘤	弥散磁共振成像纤维束成像	深度学习	医学影像	NA	NA	NA	有效连接率，无连接率，断裂纤维数，短连接纤维数	NA
14420	2025-10-06	Deep learning-based prognostic assessment of polyploid giant cancer cells and mitotic figures in liver cancer 2025-Oct, Medical & biological engineering & computing IF:2.6Q3 DOI:10.1007/s11517-025-03360-8 PMID:40332632	研究论文	开发基于深度学习的肝细胞癌多倍体巨癌细胞和有丝分裂象检测系统，并结合生存分析建立预后风险评估系统	首次将细胞水平特征检测与生存分析相结合，构建全流程的肝细胞癌预后评估系统	样本量相对有限（172例），需要进一步多中心验证	建立肝细胞癌的自动化预后风险评估系统	肝细胞癌患者的病理图像和临床预后数据	数字病理	肝癌	深度学习，生存分析	CNN	病理图像	172例肝细胞癌病例，340张病理图像	NA	CellFDet	F1-score	NA