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
14481	2025-04-03	Spectral analysis and Bi-LSTM deep network-based approach in detection of mild cognitive impairment from electroencephalography signals 2024-Apr, Cognitive neurodynamics IF:3.1Q2 DOI:10.1007/s11571-023-10010-y PMID:38699612	研究论文	本研究开发了一种基于EEG信号和Bi-LSTM深度学习算法的新模型，用于高效检测轻度认知障碍（MCI）患者	结合多锥度谱分析方法和Bi-LSTM深度学习算法，提出了一种新的EEG信号分析模型，显著提高了MCI检测的准确率	样本量较小（34名受试者），年龄范围较宽（40-77岁）可能影响模型的泛化能力	开发一种准确、高效的MCI早期诊断方法	轻度认知障碍（MCI）患者和健康对照组	机器学习	老年性疾病	EEG信号分析、多尺度主成分分析（MSPCA）、数据增强（DA）	Bi-LSTM、决策树（DT）、支持向量机（SVM）、K近邻（KNN）	EEG信号	34名受试者（18名MCI患者和16名健康对照组）	NA	NA	NA	NA
14482	2025-04-03	A real-time constellation image classification method of wireless communication signals based on the lightweight network MobileViT 2024-Apr, Cognitive neurodynamics IF:3.1Q2 DOI:10.1007/s11571-023-10015-7 PMID:38699610	研究论文	提出了一种基于轻量级网络MobileViT的无线通信信号星座图实时分类方法	首次尝试在边缘计算平台上部署深度学习模型完成接收信号调制方案的实时分类	仅在一个公开数据集RadioML 2016.10a上进行了验证	实现自动调制分类(AMC)以支持认知无线电发展	无线通信信号的星座图	机器学习	NA	深度学习	MobileViT	图像	公开数据集RadioML 2016.10a	NA	NA	NA	NA
14483	2025-10-07	Variability of the femoral mechanical-anatomical axis angle and its implications in primary and revision total knee arthroplasty 2024-Feb-06, Bone & joint open IF:2.8Q1 DOI:10.1302/2633-1462.52.BJO-2023-0056.R1 PMID:38316146	研究论文	本研究开发深度学习工具测量股骨机械-解剖轴角度，并分析其在全膝关节置换术中的临床意义	首次应用深度学习技术在大规模异质人群中自动测量股骨机械-解剖轴角度，并比较两种不同测量方法的差异	研究仅基于骨关节炎倡议数据库的影像数据，未直接验证在手术中的实际应用效果	评估股骨机械-解剖轴角度的变异性及其对全膝关节置换术对线准确性的影响	骨关节炎倡议数据库中拥有全长下肢X线片的患者	医学影像分析	骨关节炎	深度学习，X线影像分析	深度学习模型	X线影像	1,078张X线片，包含2,156个独立测量	NA	NA	测量一致性(p值)，测量时间	NA
14484	2025-10-07	Intraoperative margin assessment for basal cell carcinoma with deep learning and histologic tumor mapping to surgical site 2024-Jan-03, NPJ precision oncology IF:6.8Q1 DOI:10.1038/s41698-023-00477-7 PMID:38172524	研究论文	开发基于深度学习的人工智能平台用于基底细胞癌的术中切缘评估	通过自动化大体检查建议和肿瘤定位技术，显著缩短组织预处理和组织学评估时间	目前仅针对基底细胞癌进行验证，未涉及其他肿瘤类型	提高术中切缘评估的效率和完整性	基底细胞癌手术标本	数字病理	基底细胞癌	深度学习，组织学肿瘤定位	深度学习模型	病理图像	NA	NA	NA	NA	NA
14485	2025-04-03	Classification of Alzheimer disease using DenseNet-201 based on deep transfer learning technique 2024, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0304995 PMID:39240975	research paper	使用基于DenseNet-201的深度迁移学习技术对阿尔茨海默病进行分类	提出了一种基于DenseNet-201的迁移学习方法，用于诊断阿尔茨海默病的不同阶段，并实现了高分类准确率	未提及数据集的具体来源和样本多样性，可能影响模型的泛化能力	通过深度学习技术提高阿尔茨海默病的早期诊断准确率	阿尔茨海默病患者的不同阶段（非痴呆、中度痴呆、轻度痴呆、极轻度痴呆、重度痴呆）	digital pathology	geriatric disease	MRI	DenseNet-201	image	NA	NA	NA	NA	NA
14486	2025-10-07	Multi feature fusion network for schizophrenia classification and abnormal brain network recognition 2024-01, Brain research bulletin IF:3.5Q2 DOI:10.1016/j.brainresbull.2023.110848 PMID:38104673	研究论文	提出一种多特征融合网络用于精神分裂症分类和异常脑网络识别	首次融合功能网络连接性和时间进程的多特征信息，结合深度SHAP识别最具区分度的脑网络	仅使用两个公开数据集验证，样本来源有限	开发精神分裂症自动分类方法并识别异常脑功能网络	精神分裂症患者与健康对照者	医学影像分析	精神分裂症	功能磁共振成像，独立成分分析	DNN, C-RNN	脑功能影像数据	两个公共数据集的合并样本	NA	多特征融合网络	准确率, 特异性, 敏感性, F1分数, AUC	NA
14487	2025-10-07	Discriminative analysis of schizophrenia patients using an integrated model combining 3D CNN with 2D CNN: A multimodal MR image and connectomics analysis 2024-01, Brain research bulletin IF:3.5Q2 DOI:10.1016/j.brainresbull.2023.110846 PMID:38104672	研究论文	提出结合3D CNN和2D CNN的集成模型，利用多模态MRI数据对精神分裂症患者进行分类分析	首次将3D CNN与2D CNN集成模型应用于多模态MRI数据融合特征的精神分裂症鉴别分析，并引入SE-blocks和SVM分类器	样本量相对有限（140名患者和205名正常对照），未在独立数据集上进行验证	开发基于多模态MRI数据的深度学习模型以改进精神分裂症患者的分类诊断	精神分裂症患者和正常对照组的脑部多模态MRI数据	医学影像分析	精神分裂症	结构MRI，静息态功能MRI，结构连接性分析，功能连接性分析	3D CNN, 2D CNN, SVM	3D医学图像，2D连接矩阵	140名精神分裂症患者和205名正常对照组	NA	集成3D CNN和2D CNN架构，包含SE-blocks	准确率，灵敏度，特异性，AUC，F1分数	NA
14488	2024-08-07	Correlating Deep Learning-Based Automated Reference Kidney Histomorphometry with Patient Demographics and Creatinine 2023-12-01, Kidney360 IF:3.2Q1 DOI:10.34067/KID.0000000000000299 PMID:37966063	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
14489	2025-10-07	Deep learning approximation of attenuation maps for myocardial perfusion SPECT with an IQ ⋅ ⋅ SPECT collimator 2023-08-28, EJNMMI physics IF:3.0Q2 DOI:10.1186/s40658-023-00568-1 PMID:37639082	研究论文	本研究使用深度学习技术从非衰减校正的SPECT重建图像中近似估计衰减图	首次证明了在配备IQ SPECT准直器的SPECT扫描仪上使用深度学习近似衰减图的可行性	研究为回顾性研究，样本量相对有限	研究是否可以从非衰减校正的SPECT重建图像中近似估计衰减图	心肌灌注SPECT成像	医学影像分析	心血管疾病	SPECT成像，深度学习	U-Net, GAN	医学影像	150项研究	条件生成对抗网络框架	U-Net	归一化平均绝对误差，绝对百分比误差	NA
14490	2025-10-07	Integrative dissection of gene regulatory elements at base resolution 2023-Jun-14, Cell genomics IF:11.1Q1 DOI:10.1016/j.xgen.2023.100318 PMID:37388913	研究论文	本研究结合表观遗传扰动、碱基编辑和深度学习技术，在CD69免疫基因座中解析关键调控元件	首次将表观遗传扰动、碱基编辑和深度学习相结合，在天然染色质环境中系统解析调控元件的功能基础	研究主要聚焦于Jurkat T细胞中的CD69基因座，尚未在其他细胞类型或基因座中验证	解析基因调控元件的序列基序和单个碱基功能	CD69免疫基因座的调控序列	机器学习	NA	表观遗传扰动, 碱基编辑, 深度学习	深度学习	表观遗传数据, 基因表达数据	Jurkat T细胞系	NA	NA	NA	NA
14491	2025-10-07	Quantitative imaging of apoptosis following oncolytic virotherapy by magnetic resonance fingerprinting aided by deep learning 2022-05, Nature biomedical engineering IF:26.8Q1 DOI:10.1038/s41551-021-00809-7 PMID:34764440	研究论文	本研究开发了一种结合深度学习与化学交换饱和转移磁共振指纹成像的非侵入性方法，用于检测溶瘤病毒治疗后的早期细胞凋亡反应	首次将深度学习辅助的CEST-MRF技术应用于溶瘤病毒治疗后的细胞凋亡定量成像，无需外源性对比剂即可快速检测肿瘤内pH值和蛋白质、脂质浓度变化	目前仅在胶质母细胞瘤小鼠模型和一名健康志愿者中验证，需要更大规模的临床研究确认其普适性	开发非侵入性成像方法监测溶瘤病毒治疗的宿主反应	胶质母细胞瘤小鼠模型和健康志愿者	医学影像分析	胶质母细胞瘤	化学交换饱和转移磁共振指纹成像(CEST-MRF)	深度神经网络	磁共振成像数据	胶质母细胞瘤小鼠模型和1名健康志愿者	NA	深度神经网络	与文献值一致性	NA
14492	2025-10-07	A damage identification method for aviation structure integrating Lamb wave and deep learning with multi-dimensional feature fusion 2025-Jul, Ultrasonics IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.ultras.2025.107623 PMID:40058116	研究论文	提出一种融合Lamb波和深度学习的航空结构损伤识别方法，通过多维特征融合实现损伤定位和量化	结合Lamb波信号处理与多维特征融合深度学习模型，实现跨几何传感器阵列的迁移学习	NA	解决航空结构健康监测中损伤信息的多维提取和有效利用问题	飞机切割段的航空结构损伤	结构健康监测	NA	Lamb波传感技术	深度学习, CNN, BiLSTM	一维信号, 二维图像	NA	NA	Inception-v1, BiLSTM, 自定义卷积模块	损伤定位精度, 损伤量化精度, 鲁棒性	NA
14493	2025-10-07	Feature compensation and network reconstruction imaging with high-order helical modes in cylindrical waveguides 2025-Jul, Ultrasonics IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.ultras.2025.107631 PMID:40101471	研究论文	提出基于特征补偿和网络重建的逐步反演方法，结合高阶螺旋导波实现管道缺陷的高分辨率成像	通过深度学习结合高阶螺旋导波扩展成像视野，解决了有限视角条件下弱特征缺陷准确反演的难题	仅针对管道类圆柱波导结构进行验证，未涉及其他复杂几何形状的波导结构	开发管道缺陷无损检测的高分辨率成像方法	油气运输管道中的壁厚损失缺陷	机器学习和无损检测	NA	超声波导波技术、有限差分法	深度学习	超声波信号数据	测试集中随机选取的50个缺陷样本	NA	NA	二维皮尔逊相关系数, 最大壁厚损失估计精度	NA
14494	2025-10-07	Seafloor debris detection using underwater images and deep learning-driven image restoration: A case study from Koh Tao, Thailand 2025-May, Marine pollution bulletin IF:5.3Q1 DOI:10.1016/j.marpolbul.2025.117710 PMID:39978130	研究论文	提出结合超分辨率重建技术和优化YOLOv8模型的海底垃圾检测方法，并在泰国涛岛进行案例研究	首次将超分辨率重建技术与目标检测模型结合应用于海底垃圾监测，提出新型预训练策略并深入分析放大因子影响	仅针对泰国涛岛特定海域进行研究，未验证方法在其他海洋环境的普适性	开发低成本高效的海底垃圾检测与监测方法	海底垃圾	计算机视觉	NA	水下成像，超分辨率重建	YOLOv8	水下图像	NA	NA	RDN, SFD-YOLO	PSNR, SSIM, mAP	NA
14495	2025-10-07	Automatic pre-screening of outdoor airborne microplastics in micrographs using deep learning 2025-May-01, Environmental pollution (Barking, Essex : 1987) DOI:10.1016/j.envpol.2025.125993 PMID:40090454	研究论文	本研究提出一种基于深度学习的自动化方法，用于从低分辨率显微图像中识别和分类室外空气中的微塑料颗粒	在U-Net分割框架中直接集成分类功能，将分割与分类流程合二为一，显著提升计算效率；首次针对室外空气微塑料的低分辨率显微图像开发检测方法	仅针对低分辨率图像（256×256像素）进行验证，未在高分辨率图像上测试性能	开发自动化的空气微塑料预筛检方法，提高监测效率	室外空气中的微塑料颗粒	计算机视觉	NA	显微成像	CNN	图像	NA	NA	Attention U-Net, Dynamic RU-NEXT, Mask R-CNN	F1-score, 准确率, 边界框精度, 掩码精度	NA
14496	2025-10-07	Decoding pathology: the role of computational pathology in research and diagnostics 2025-Apr, Pflugers Archiv : European journal of physiology DOI:10.1007/s00424-024-03002-2 PMID:39095655	综述	本文概述了计算病理学在研究和诊断中的作用及其进展	介绍了基于深度学习的计算病理学方法如何解决传统病理学的局限性，并探讨了多模态数据整合和基础模型的应用	作为综述文章，未涉及具体实验设计和数据验证	探讨计算病理学在病理学研究和诊断中的应用前景	病理学标本和相关的多模态数据	数字病理学	NA	深度学习	深度学习基础模型	组织病理学图像，多模态数据	NA	NA	NA	NA	NA
14497	2025-10-07	Automated Cerebrovascular Segmentation and Visualization of Intracranial Time-of-Flight Magnetic Resonance Angiography Based on Deep Learning 2025-Apr, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-024-01215-6 PMID:39133457	研究论文	基于深度学习的颅内时间飞跃法磁共振血管成像自动脑血管分割与可视化方法研究	提出了一种基于卷积神经网络的自动脑血管分割方法，其可视化效果可与放射科医师手动重建相媲美	研究样本量相对有限（394例TOF-MRA扫描），需要在更大多中心数据集中进一步验证	评估深度学习血管分割技术在TOF-MRA中自动获取颅内动脉的图像质量	颅内脑血管，包括健康血管、动脉瘤和狭窄病变	医学影像分析	脑血管疾病	时间飞跃法磁共振血管成像（TOF-MRA）	CNN	磁共振血管成像图像	394例TOF-MRA扫描	NA	卷积神经网络	Dice相似系数, 临床评分（0-5分）	NA
14498	2025-10-07	Improved diagnosis of arrhythmogenic right ventricular cardiomyopathy using electrocardiographic deep learning 2025-Apr, Heart rhythm IF:5.6Q1 DOI:10.1016/j.hrthm.2024.08.030 PMID:39168295	研究论文	开发并验证用于诊断致心律失常性右心室心肌病的心电图深度学习工具	首次将深度学习技术应用于心电图数据来诊断ARVC，达到与ARVC专家相当的水平	样本量相对有限，外部验证队列中ARVC患病率较低	开发基于深度学习的ARVC诊断工具	转诊进行ARVC评估的患者和携带致病基因变异的患者	医疗人工智能	心血管疾病	深度学习	深度学习模型	心电图数据	开发集551例，测试集137例，外部验证集167例	NA	NA	c-statistic, 置信区间	NA
14499	2025-10-07	Reduction of Acquisition Time in Fourier Transform Infrared Spectral Imaging by Deep Learning for Clinical Applications 2025-Apr-01, Analytical chemistry IF:6.7Q1 DOI:10.1021/acs.analchem.4c06317 PMID:40095897	研究论文	使用深度学习技术从低质量傅里叶变换红外光谱图像重建高质量图像，显著减少采集时间	首次将ResUNet架构与1D-CNN结合应用于红外光谱图像重建，实现95%以上采集时间节省的同时保持高保真度	研究仅限于肾移植受者的福尔马林固定石蜡包埋组织切片，未验证其他组织类型	解决红外光谱成像在临床应用中采集时间过长的问题	肾移植受者的福尔马林固定石蜡包埋组织切片	计算机视觉	肾脏疾病	傅里叶变换红外光谱成像	自编码器, ResUNet	红外光谱图像	配对1次扫描和64次扫描红外图像	NA	自编码器, ResUNet, 多层感知机, 1D-CNN, 2D-CNN	去噪性能, 重建保真度	NA
14500	2025-10-07	Quantitative Imaging of Colloidal Structures 2025-Apr-01, Langmuir : the ACS journal of surfaces and colloids IF:3.7Q2 DOI:10.1021/acs.langmuir.4c05270 PMID:40098481	研究论文	开发用于胶体结构定量成像的图像处理和分析方法	提出针对复杂胶体形状（多分散性、各向异性、不对称性）的准确二值化方法和结构特征提取算法	不适用于需要深度学习方法的场景，且主要针对手动标注不可行的数据集	解决胶体材料显微镜图像定量分析中的挑战	自组装胶体团簇的悬浮结构	计算机视觉	NA	视频显微成像	NA	显微镜图像、视频	多种自组装胶体团簇视频显微图像数据集	Python	NA	准确度、可重复性	NA