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
15201	2025-10-07	Wild horseshoe crab image denoising based on CNN-transformer architecture 2025-Apr-04, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-96218-w PMID:40185943	研究论文	提出一种基于CNN-Transformer混合架构的野马蹄蟹图像去噪方法	结合多头转置注意力机制、门控机制和深度可分离卷积的混合模型架构，在通道维度应用线性复杂度的多头转置注意力机制	NA	解决野马蹄蟹自然栖息地复杂环境下图像采集受真实噪声因素影响的问题	野马蹄蟹图像	计算机视觉	NA	图像去噪技术	CNN, Transformer	图像	构建的野马蹄蟹图像数据集	NA	CNN-Transformer混合架构	NA	NA
15202	2025-10-07	Tunnel face rock mass class rapid identification based on TBM cutterhead vibration monitoring and deep learning model 2025-Apr-04, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-96875-x PMID:40186002	研究论文	基于TBM刀盘振动监测和深度学习模型实现隧道掌子面岩体等级的快速识别	结合1DCNN、BiLSTM和自注意力机制的端到端深度学习模型，采用受Inception v2启发的多尺度特征提取结构创新	NA	实现隧道掘进过程中岩体条件的快速识别，优化TBM操作参数和隧道支护措施选择	TBM隧道掌子面岩体	机器学习	NA	振动信号监测	1DCNN, BiLSTM, 自注意力机制	振动信号	NA	NA	1DCNN, BiLSTM, 自注意力机制, Inception v2	准确率	NA
15203	2025-10-07	Deep-learning enabled rapid and low-cost detection of microplastics in consumer products following on-site extraction and image processing 2025-Apr-04, RSC advances IF:3.9Q2 DOI:10.1039/d4ra07991d PMID:40190644	研究论文	开发了一种基于深度学习和手机显微镜的微塑料快速低成本检测平台	首次将低成本手机显微镜与YOLOv5深度学习模型结合用于微塑料检测，实现了快速、准确且经济高效的检测方案	样本类型有限，仅测试了五种消费品类别；需要依赖化学提取步骤	开发快速、低成本检测消费品中微塑料污染的方法	盐、糖、茶包、牙膏和牙粉中的微塑料颗粒	计算机视觉	NA	密度分离技术、ATR-FTIR光谱、FE-SEM电子显微镜	CNN	图像	2490张图像（训练1990张，验证250张，测试250张）	PyTorch	YOLOv5	准确率	NA
15204	2025-10-07	Non-invasive quantification of pressure drops in stenotic intracranial vessels: using deep learning-enhanced 4D flow MRI to characterize the regional haemodynamics of the pulsing brain 2025-Apr-04, Interface focus IF:3.6Q1 DOI:10.1098/rsfs.2024.0040 PMID:40191027	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习增强超分辨率4D流MRI的非侵入性方法，用于量化狭窄颅内血管的压力下降	结合深度学习超分辨率成像与物理信息虚拟功-能相对压力技术，首次实现亚毫米级颅内血管压力变化的非侵入性量化	研究首先在模拟实验中验证，然后转移到患者队列，需要进一步扩大临床验证规模	开发非侵入性量化颅内狭窄血管压力变化的方法	颅内动脉狭窄患者和模拟颅内环境的脉动流实验	医学影像分析	脑血管疾病	4D流MRI, 深度学习超分辨率成像	深度学习	MRI影像	颅内动脉粥样硬化疾病患者队列	NA	NA	与侵入性导管测量的一致性	NA
15205	2025-10-07	Compact Model Training by Low-Rank Projection With Energy Transfer 2025-Apr, IEEE transactions on neural networks and learning systems IF:10.2Q1 DOI:10.1109/TNNLS.2024.3400928 PMID:38843062	研究论文	提出一种名为LRPET的新训练方法，通过低秩投影与能量转移从头训练低秩压缩网络	提出交替执行随机梯度下降训练和权重矩阵低秩投影的方法，通过能量转移补偿投影导致的矩阵能量损失，并引入BN修正技术	NA	开发更有效的深度神经网络低秩压缩方法	深度神经网络模型	机器学习	NA	低秩近似，网络压缩	CNN, Transformer	图像	CIFAR-10和ImageNet数据集	NA	NA	准确率，压缩效果	NA
15206	2025-10-07	Supervise-Assisted Self-Supervised Deep-Learning Method for Hyperspectral Image Restoration 2025-Apr, IEEE transactions on neural networks and learning systems IF:10.2Q1 DOI:10.1109/TNNLS.2024.3386809 PMID:38722728	研究论文	提出一种监督辅助的自监督深度学习方法用于高光谱图像恢复	结合监督学习和自监督学习，引入噪声自适应损失函数处理带噪声的退化高光谱图像	未明确说明方法在极端噪声水平或复杂退化场景下的性能	解决高光谱图像恢复中的分布差异和噪声干扰问题	带噪声的退化高光谱图像	计算机视觉	NA	高光谱成像	深度学习	高光谱图像	NA	NA	NA	定量指标, 视觉质量	NA
15207	2025-10-07	Personalized deep learning auto-segmentation models for adaptive fractionated magnetic resonance-guided radiation therapy of the abdomen 2025-Apr, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.17580 PMID:39699250	研究论文	本研究开发个性化深度学习自动分割模型，用于腹部磁共振引导放疗中的自适应分割	提出基于患者特异性数据的自动分割方法，结合计划阶段和前期分次治疗的专家分割结果进行模型微调	研究样本量有限（151例患者），仅针对特定类型MR-Linac设备（0.35T）	改进磁共振引导放疗中的自动分割精度，减少手动轮廓修正时间	腹部癌症患者（151例）的磁共振图像	医学影像分析	腹部癌症	磁共振成像（MRI），深度学习	深度学习分割模型	磁共振图像	151例患者，包含151个计划MRI和215个分次治疗MRI	NA	NA	Dice相似系数（DSC），平均豪斯多夫距离（HD avg），95%百分位豪斯多夫距离（HD95）	NA
15208	2025-10-07	Deep learning-aided diagnosis of acute abdominal aortic dissection by ultrasound images 2025-Apr, Emergency radiology IF:1.7Q3 DOI:10.1007/s10140-025-02311-y PMID:39821588	研究论文	本研究探索深度学习在超声图像中辅助诊断急性腹主动脉夹层的应用	首次将深度学习模型应用于超声图像诊断腹主动脉夹层，并与人类医生进行性能比较	样本量较小（374张图像），仅使用单一医疗机构数据	开发基于深度学习的急性腹主动脉夹层辅助诊断系统	腹主动脉夹层患者的超声图像	计算机视觉	心血管疾病	超声成像	CNN	图像	374张超声图像（来自2022年6月30日前治疗的患者）	NA	DenseNet-169, VGG-16	敏感度, AUC	NA
15209	2025-10-07	Impact of deep learning reconstructions on image quality and liver lesion detectability in dual-energy CT: An anthropomorphic phantom study 2025-Apr, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.17651 PMID:39887750	研究论文	通过人体模型研究评估深度学习重建算法在双能CT中对图像质量和肝脏病灶检测能力的影响	首次在双能CT中系统比较深度学习重建算法与传统重建方法对肝脏高血供病灶检测性能的影响	研究基于人体模型而非真实患者，结果需要临床验证	评估深度学习重建算法在双能CT中对图像质量和肝脏高血供病灶检测能力的影响	模拟高血供肝细胞癌的人体肝脏模型	医学影像分析	肝细胞癌	双能CT, 虚拟单能成像	深度学习图像重建算法	CT影像	标准体型人体模型（BMI 23 kg/m²）	NA	DLIR（低、中、高三个级别）	病灶-肝脏对比度, 噪声幅度, 噪声功率谱, 调制传递函数, 可检测性指数	NA
15210	2025-10-07	Novel pre-spatial data fusion deep learning approach for multimodal volumetric outcome prediction models in radiotherapy 2025-Apr, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.17672 PMID:39928034	研究论文	提出一种新颖的预空间融合深度学习方法来改进放疗中多模态体积数据的生存预测模型	开发了联合早期预空间融合技术，在卷积操作前将临床数据整合到训练中，解决了多模态数据结构的原生不兼容性问题	研究基于单中心回顾性队列，样本量相对有限，仅包含531例头颈癌患者中的222例完整数据病例	开发用于放疗前总体生存预测的多模态体积神经网络融合方法	头颈癌放疗患者	医学影像分析	头颈癌	CT成像，剂量阵列，结构集分析	3D CNN, 密集神经网络, Cox比例风险模型	体积图像数据，表格临床数据	222例完整数据头颈癌患者	NA	3D卷积神经网络，密集神经网络	AUC, p值	NA
15211	2025-10-07	Applications of artificial intelligence in ultrasound imaging for carpal-tunnel syndrome diagnosis: a scoping review 2025-Apr, International orthopaedics IF:2.0Q2 DOI:10.1007/s00264-025-06497-1 PMID:40100390	综述	本范围综述分析了人工智能在腕管综合征超声成像诊断中的应用现状	首次系统梳理AI在腕管综合征超声诊断中的多种应用方向，包括神经分割、自动诊断和严重程度分类	数据集限制、超声成像变异性和伦理考虑等挑战尚未解决	探索AI在提高腕管综合征诊断准确性、效率和患者预后方面的潜力	腕管综合征患者的超声影像	医学影像分析	腕管综合征	超声成像	CNN, 传统机器学习	超声图像	18篇纳入研究（345篇初筛）	NA	NA	NA	NA
15212	2025-10-07	Multiscale Deep Learning for Detection and Recognition: A Comprehensive Survey 2025-Apr, IEEE transactions on neural networks and learning systems IF:10.2Q1 DOI:10.1109/TNNLS.2024.3389454 PMID:38652624	综述	本文系统综述了多尺度深度学习在目标检测与识别领域的发展，构建了完整的知识体系	首次系统梳理多尺度深度学习的理论框架与方法体系，涵盖CNN和Vision Transformer等多尺度建模技术	作为综述文章，未提出新的原创算法模型	探讨计算机视觉中的多尺度表示问题及其在深度学习中的应用	多尺度表示方法及其在目标检测与识别任务中的应用	计算机视觉	NA	NA	CNN, Vision Transformer	图像	NA	NA	NA	NA	NA
15213	2025-10-07	A Colorectal Coordinate-Driven Method for Colorectum and Colorectal Cancer Segmentation in Conventional CT Scans 2025-Apr, IEEE transactions on neural networks and learning systems IF:10.2Q1 DOI:10.1109/TNNLS.2024.3386610 PMID:38687670	研究论文	提出一种基于拓扑感知深度学习的结直肠和结直肠癌自动分割方法DeepCRC-SL，用于常规CT扫描	首次提出一维结直肠坐标系，通过辅助回归任务预测体素的坐标值以整合全局拓扑信息，并引入坐标驱动的自学习策略利用未标注数据	方法在结直肠癌分割的DSC指标为0.669，仍有提升空间	开发常规CT扫描中结直肠和结直肠癌的自动分割算法	结直肠和结直肠癌组织	医学影像分析	结直肠癌	常规对比增强CT扫描	深度学习	CT医学影像	227例标注和585例未标注的结直肠癌病例	NA	自注意力网络	DSC（Dice相似系数）	NA
15214	2025-10-07	Machine Learning and Deep Learning in Detection of Neonatal Seizures: A Systematic Review 2025-Apr, Journal of evaluation in clinical practice IF:2.1Q2 DOI:10.1111/jep.70083 PMID:40189779	系统综述	本文系统综述了机器学习和深度学习在新生儿癫痫检测中的应用效果	首次系统评估ML和DL在新生儿癫痫检测中的性能表现，重点关注卷积神经网络模型的应用潜力	仅纳入10项符合标准的研究，样本量有限，且为非盲法筛选可能存在偏倚	研究机器学习和深度学习在新生儿癫痫检测中的效果	新生儿癫痫发作的脑电图信号	机器学习	新生儿癫痫	脑电图信号分析	CNN	脑电图时间序列数据	1389次癫痫发作事件，涉及17-258名新生儿，总计834小时数据	NA	卷积神经网络	AUC, 灵敏度, 特异性	NA
15215	2025-10-07	BRAFPred: A Novel Approach for Accurate Prediction of the B-Type Rapidly Accelerated Fibrosarcoma Inhibitor 2025-Apr-01, ACS omega IF:3.7Q2 DOI:10.1021/acsomega.4c10367 PMID:40191311	研究论文	提出一种名为BRAFPred的新型集成学习框架，用于精确预测B型快速加速纤维肉瘤抑制剂	采用堆叠集成学习方法整合经典机器学习和先进深度学习技术，克服传统QSAR方法的局限性	NA	开发高精度的BRAF抑制剂预测模型	BRAF抑制剂分子	机器学习	癌症	分子描述符分析	集成学习,XGBoost,SVR,深度学习,BERT	分子描述符,小分子序列特征	NA	XGBoost,Scikit-learn,Chemprop,PyTorch	随机森林回归,BERT	平均绝对误差,决定系数	NA
15216	2025-10-07	Deep learning for electrocardiogram interpretation: Bench to bedside 2025-Apr, European journal of clinical investigation IF:4.4Q2 DOI:10.1111/eci.70002 PMID:40191935	综述	本文综述了深度学习在心电图分析中的应用、临床验证及临床实施障碍	系统评估深度学习在心电图分析中的临床有效性，并首次全面分析其临床实施面临的关键障碍	为叙述性综述，缺乏系统性文献检索和定量分析	探讨深度学习技术在心电图分析中的应用前景及临床实施挑战	12导联心电图数据和基于深度学习的医疗设备	机器学习	心血管疾病	心电图分析	深度学习	心电图信号	NA	NA	NA	NA	NA
15217	2025-10-07	Deep learning-based multimodal CT/MRI image fusion and segmentation strategies for surgical planning of oral and maxillofacial tumors: A pilot study 2025-Mar-31, Journal of stomatology, oral and maxillofacial surgery DOI:10.1016/j.jormas.2025.102324 PMID:40174752	研究论文	本研究评估基于深度学习的多模态CT/MRI图像融合与分割策略在口腔颌面部肿瘤手术规划中的可行性	结合三种图像融合模型和三种分割模型构建九种混合深度学习模型，用于口腔颌面部肿瘤的多模态影像分析	样本量较小（30例患者），属于初步研究	评估深度学习在多模态CT/MRI图像融合与分割中用于口腔颌面部肿瘤手术规划的准确性和可行性	口腔颌面部肿瘤患者	医学影像分析	口腔颌面部肿瘤	增强CT扫描, MRI扫描	深度学习	CT图像, MRI图像	30例口腔颌面部肿瘤患者（2016-2022年）	NA	nnU-Net, 3D UX-Net, U-Net, Elastix, ANTs, NiftyReg	Fusion Index, Dice相似系数, 95% Hausdorff距离, 平均表面距离, 精确率, 召回率	NA
15218	2025-10-07	Efficient annotation bootstrapping for cell identification in follicular lymphoma 2025-Mar-27, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2025.108728 PMID:40188578	研究论文	本研究探索了滤泡性淋巴瘤诊断中降低标注成本的解决方案，比较了三种标注引导方法	提出基于定制细胞编码器和数字病理学基础模型上下文编码的混合架构，用于中心母细胞和中心细胞检测	研究仅基于41张全切片图像和12,704个细胞标注，样本规模有限	降低数字病理学中细胞识别任务的标注成本	滤泡性淋巴瘤中的中心母细胞和中心细胞	数字病理学	滤泡性淋巴瘤	全切片图像扫描	深度学习	病理图像	41张全切片图像，包含12,704个细胞标注	NA	定制细胞编码器，基础模型上下文编码	宏平均F1分数，精确率，召回率	NA
15219	2025-10-07	Deep generative modeling of temperature-dependent structural ensembles of proteins 2025-Mar-13, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.03.09.642148 PMID:40161645	研究论文	开发了一种基于深度学习的原子级蛋白质结构集合生成模型，能够模拟温度依赖的构象变化	提出了首个可迁移的温度条件生成器aSAMt，能够在潜在空间中准确采样侧链和主链扭转角分布，并捕获温度依赖的集合特性	模型仍需基于分子动力学数据进行训练，尚未完全替代物理基础方法	开发能够生成蛋白质结构集合的深度生成模型，特别是温度依赖的构象变化	蛋白质结构集合，特别是重原子级别的构象变化	机器学习	NA	分子动力学模拟，深度学习	潜在扩散模型，自编码器	分子动力学模拟数据	大型开放的mdCATH数据集	NA	潜在扩散模型，自编码器	与长时分子动力学模拟比较，实验观测的热行为验证	NA
15220	2025-10-07	Deep learning in single-cell and spatial transcriptomics data analysis: advances and challenges from a data science perspective 2025-Mar-04, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbaf136 PMID:40185158	综述	本文从数据科学角度系统回顾了深度学习在单细胞和空间转录组学数据分析中的进展与挑战	系统评估了58种计算方法在9个基准测试的21个数据集上的性能表现，揭示了模型性能随数据集和评估指标变化的规律	高质量标注数据集仍然有限，生物组织复杂相关性使得准确重建细胞状态和空间背景存在困难	探讨深度学习在单细胞和空间转录组学数据分析中的应用前景和发展方向	单细胞测序数据和空间转录组数据	机器学习	NA	单细胞测序，空间转录组学	深度学习	基因表达数据，表观遗传修饰数据，代谢物水平数据，空间位置数据	21个数据集，包含数百万细胞	NA	NA	准确性，生物可解释性	NA