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
15121	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
15122	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
15123	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
15124	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
15125	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
15126	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
15127	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
15128	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
15129	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
15130	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
15131	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
15132	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
15133	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
15134	2025-10-07	Ratiometric, 3D Fluorescence Spectrum with Abundant Information for Tetracyclines Discrimination via Dual Biomolecules Recognition and Deep Learning 2025-Apr-01, Analytical chemistry IF:6.7Q1 DOI:10.1021/acs.analchem.4c07061 PMID:40099919	研究论文	通过双生物分子识别和深度学习实现四环素类抗生素的比率型3D荧光光谱鉴别	首次报道使用适配体在比率型3D荧光光谱中获取丰富信息用于深度学习，采用双生物分子识别策略产生独特的比率型3D荧光光谱	未明确说明样本规模和具体实验条件限制	实现四环素类抗生素的准确鉴别和定量分析	四环素类抗生素	机器学习	细菌感染	3D荧光光谱，适配体识别	人工神经网络	3D荧光光谱数据	NA	NA	人工神经网络	准确率	NA
15135	2025-10-07	Ensemble Deep Learning Algorithm for Structural Heart Disease Screening Using Electrocardiographic Images: PRESENT SHD 2025-Apr-01, Journal of the American College of Cardiology IF:21.7Q1 DOI:10.1016/j.jacc.2025.01.030 PMID:40139886	研究论文	开发并验证了一种基于集成深度学习的AI-ECG工具PRESENT-SHD，用于通过12导联心电图图像自动检测和预测结构性心脏病	首次使用心电图图像而非原始信号数据，采用集成学习方法开发了可扩展的结构性心脏病筛查工具，并在多个临床环境和人群队列中进行了广泛验证	研究主要基于回顾性数据，需要在更多前瞻性研究中进一步验证其临床效用	开发自动化的结构性心脏病筛查和风险分层工具	结构性心脏病患者，包括左心室射血分数降低、中重度左侧瓣膜病和严重左心室肥厚患者	医疗人工智能	心血管疾病	心电图成像，经胸超声心动图	CNN, XGBoost	图像	261,228份心电图来自93,693名患者，在多个外部验证队列中测试了58,628名个体	NA	卷积神经网络，集成XGBoost模型	AUROC, 敏感性, 特异性	NA
15136	2025-04-02	Leveraging sound speed dynamics and generative deep learning for ray-based ocean acoustic tomography 2025-Apr-01, JASA express letters IF:1.2Q3 DOI:10.1121/10.0036312 PMID:40167492	研究论文	本文介绍了一种基于生成深度学习框架的射线海洋声学层析成像方法，用于估计声速剖面	利用变分自编码器和线性动力学模型对声速剖面变化进行低维参数化，作为进一步的正则化手段	方法仅在模拟数据上进行了测试，未涉及实际海洋环境数据	解决海洋声学层析成像中的逆问题，即基于多声学换能器之间的到达时间测量估计声速剖面	海洋声速剖面	机器学习	NA	变分自编码器，线性动力学模型	VAE	模拟声学数据	使用区域海洋模型模拟的声速剖面变化数据	NA	NA	NA	NA
15137	2025-04-02	Coherence shaping for optical vortices: a coherence shift keying scheme enabled by deep learning for optical communication 2025-Apr-01, Optics letters IF:3.1Q2 DOI:10.1364/OL.549356 PMID:40167728	research paper	本研究提出了一种用于光学涡旋的相干整形方法，并通过深度学习实现了一种相干移位键控方案，用于光通信	提出了一种新的相干整形方法，能够生成完全相干和非相干状态之间的非衍射干涉状态，并首次将深度学习应用于相干移位键控方案	实验验证仅限于特定条件下的性能测试，未涉及大规模实际应用场景的验证	开发一种基于低阶结构光模式的高容量加密移位键控通信系统	光学涡旋的相干性和干涉状态	optical communication	NA	coherence shaping, deep learning	deep learning model	optical interference patterns	NA	NA	NA	NA	NA
15138	2025-10-07	Parallel convolutional neural networks for non-invasive cardiac hemodynamic estimation: integrating uncalibrated PPG signals with nonlinear feature analysis 2025-Mar-31, Physiological measurement IF:2.3Q3 DOI:10.1088/1361-6579/adc366 PMID:40112453	研究论文	本研究开发了一种基于并行卷积神经网络和非线性特征分析的非侵入性心脏血流动力学参数估计方法	提出并行卷积神经网络架构，同时处理原始PPG信号和非线性特征，实现非侵入性心脏血流动力学参数预测	研究基于虚拟受试者数据，需要在真实临床环境中进一步验证	开发非侵入性方法评估心脏血流动力学状态	心脏输出量、全身血管阻力、动脉顺应性等心血管生物标志物	机器学习	心血管疾病	数字光电容积脉搏波	CNN	生理信号	4374名虚拟受试者	NA	并行卷积神经网络	RMSE, MSE, MAE	NA
15139	2025-04-02	Enrichment Analysis and Deep Learning in Biomedical Ontology: Applications and Advancements 2025-Mar-31, Chinese medical sciences journal = Chung-kuo i hsueh k'o hsueh tsa chih DOI:10.24920/004464 PMID:40164517	review	本文综述了基于生物医学本体结构及语义注释特性的富集分析和深度学习方法，强调了技术进步如何更全面地利用本体信息	结合富集分析和深度学习技术，探索生物医学本体的新应用和进展	NA	推动生物医学研究的发展，探索生物医学本体在大数据技术下的新应用	生物医学本体	machine learning	NA	富集分析, deep learning	deep learning	multi-dimensional, heterogeneous biomedical big data	NA	NA	NA	NA	NA
15140	2025-04-02	Vision Transformers in Medical Imaging: a Comprehensive Review of Advancements and Applications Across Multiple Diseases 2025-Mar-31, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-025-01481-y PMID:40164818	综述	本文全面回顾了视觉变换器（ViT）模型在医学影像分类中的最新研究进展及其在多种疾病中的应用	系统性地总结了ViT在医学影像领域的应用，并对比了其与传统CNN的性能差异	未进行原始实验验证，仅基于文献综述进行分析	评估ViT模型在医学影像分类领域的应用现状与发展趋势	涵盖乳腺癌、皮肤病变、脑部MRI肿瘤、肺部疾病、视网膜分析等15个医学领域	数字病理	多疾病（乳腺癌/脑肿瘤/COVID-19等）	深度学习	ViT（Vision Transformer）	医学影像	NA（文献综述不涉及具体样本量）	NA	NA	NA	NA