深度学习在生物医药领域中的应用

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
1741	2025-04-25	Intratumoral and Peritumoral Radiomics for Predicting the Prognosis of High-grade Serous Ovarian Cancer Patients Receiving Platinum-Based Chemotherapy 2025-Feb, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2024.09.001 PMID:39289095	研究论文	本研究开发了一个深度学习预后模型，用于评估肿瘤内和肿瘤周围放射组学在预测接受铂类化疗的高级别浆液性卵巢癌患者预后中的重要性	结合肿瘤分割和肿瘤周围区域分析，使用多种输入配置（原始肿瘤ROI、ROI子区域及扩展1和3像素的ROI）的深度学习模型	研究样本来自两个机构，外部测试集样本量较小（N=26）	预测接受铂类化疗的高级别浆液性卵巢癌患者的生存结果	高级别浆液性卵巢癌患者	数字病理	卵巢癌	深度学习	DL模型	CT扫描图像	474例患者（训练集362例，内部测试集86例，外部测试集26例）
1742	2025-04-25	Deep Learning-Based Tract Classification of Preoperative DWI Tractography Advances the Prediction of Short-Term Postoperative Language Improvement in Children With Drug-Resistant Epilepsy 2025-Feb, IEEE transactions on bio-medical engineering DOI:10.1109/TBME.2024.3463481 PMID:39292577	研究论文	开发了一种基于深度卷积神经网络（DCNN）的束路分类方法，用于预测耐药性癫痫儿童术后短期语言改善	扩展了先前的DCNN束路分类方法，利用高质量全脑扩散加权成像连接组（wDWIC）数据库，提高了连接标记的再现性和预测准确性	研究样本可能有限，且仅关注短期术后语言改善，未涉及长期效果	提高耐药性癫痫儿童术后语言改善的预测准确性	耐药性癫痫儿童	数字病理学	癫痫	扩散加权成像（DWI）	深度卷积神经网络（DCNN）	图像	独立验证队列中的核心/表达/接受域样本
1743	2025-04-25	Lightweight Source-Free Domain Adaptation Based on Adaptive Euclidean Alignment for Brain-Computer Interfaces 2025-Feb, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3463737 PMID:39292591	研究论文	本文提出了一种基于自适应欧几里得对齐（AEA）的轻量级无源域自适应方法，用于脑机接口（BCI）中的跨被试识别	扩展了欧几里得对齐（EA）方法，提出自适应欧几里得对齐（AEA），通过学习投影矩阵对齐目标被试与源被试的分布，消除域漂移问题并提升模型分类性能	需要为每个新被试更新和存储模型，可能带来不便	提升脑机接口中跨被试脑电信号分类的性能	脑电信号（EEG）	脑机接口	NA	自适应欧几里得对齐（AEA）	EEGNet, Shallow ConvNet, Deep ConvNet, MSFBCNN	脑电信号	两个运动想象（MI）数据集、一个事件相关电位（ERP）数据集和一个稳态视觉诱发电位（SSVEP）数据集
1744	2025-04-25	Optimized deep maxout for crowd anomaly detection: A hybrid optimization-based model 2025-Feb, Network (Bristol, England) DOI:10.1080/0954898X.2024.2392772 PMID:39302211	研究论文	提出了一种基于优化深度maxout网络的混合优化模型，用于人群异常检测	结合增强双边纹理方法和优化的深度maxout网络，以及创新的BRCASO算法进行模型训练，提高了异常检测的准确性和可靠性	未提及模型在极端拥挤场景或低光照条件下的表现	提高监控视频中人群异常行为的检测精度	监控视频中的人群行为	计算机视觉	NA	BRCASO算法	深度maxout网络	视频	未明确提及具体样本数量
1745	2025-04-25	Multimodal Image Confidence: A Novel Method for Tumor and Organ Boundary Representation 2025-Feb-01, International journal of radiation oncology, biology, physics DOI:10.1016/j.ijrobp.2024.09.020 PMID:39303999	研究论文	本文介绍了一种名为多模态图像置信度（MMC）的创新算法，用于在医学图像中表示肿瘤和器官边界	MMC算法利用多模态医学图像的互补优势，为感兴趣区域（ROI）内的每个体素分配置信度测量，无需模型训练	未提及具体局限性	提高医学图像中肿瘤和器官边界的表示精度，以支持放射治疗等任务	鼻咽癌和胶质瘤病例	数字病理	鼻咽癌, 胶质瘤	多模态医学图像分析	NA	3D医学图像	156例鼻咽癌病例和1251例胶质瘤病例
1746	2025-04-25	Exploring Deep Learning Applications using Ultrasound Single View Cines in Acute Gallbladder Pathologies: Preliminary Results 2025-Feb, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2024.08.061 PMID:39306521	研究论文	本研究旨在开发一种深度学习模型，利用超声单视图动态图像区分正常胆囊、非紧急胆石症和需要紧急干预的急性结石性胆囊炎	首次使用超声单视图动态图像结合深度学习技术对急性胆囊疾病进行分类，并展示了高准确性和特异性	研究样本量较小（186名患者），且仅使用纵向视图动态图像	开发能够区分不同胆囊病理状态的深度学习模型	急诊科就诊的右上腹痛成年患者的超声单视图动态图像	数字病理学	胆囊疾病	超声成像	深度学习模型（具体架构未说明）	视频（动态超声图像）	186名患者（266段动态图像）
1747	2025-04-25	Deep Learning Model of Diastolic Dysfunction Risk Stratifies the Progression of Early-Stage Aortic Stenosis 2025-Feb, JACC. Cardiovascular imaging DOI:10.1016/j.jcmg.2024.07.017 PMID:39297852	研究论文	本研究探讨了基于超声心动图的深度学习模型在评估舒张功能障碍时，是否能识别与主动脉瓣狭窄发展和进展相关的潜在风险	利用深度学习模型预测舒张功能障碍概率，进而分层早期主动脉瓣狭窄进展的潜在风险	研究样本量有限，尤其是验证队列中的患者数量较少	研究深度学习模型在预测主动脉瓣狭窄发展和进展中的应用	主动脉瓣硬化患者和轻度至中度主动脉瓣狭窄患者	数字病理学	心血管疾病	超声心动图、心脏磁共振成像、PET/CT	深度学习模型	医学影像	898名主动脉瓣硬化患者（ARIC队列）、50名轻度至中度主动脉瓣狭窄患者（CMR队列）、18名主动脉瓣硬化患者（PET/CT队列）
1748	2025-04-25	Accelerating FLAIR imaging via deep learning reconstruction: potential for evaluating white matter hyperintensities 2025-Feb, Japanese journal of radiology IF:2.9Q2 DOI:10.1007/s11604-024-01666-5 PMID:39316286	research paper	本研究评估了通过深度学习重建的FLAIR图像在评估白质高信号方面的潜力	利用深度学习从欠采样数据中重建FLAIR图像，显著减少扫描时间并保持图像质量	研究样本量较小，仅包含30名患者	评估深度学习重建的FLAIR图像在白质高信号评估中的潜在应用	30名患有白质高信号的患者	digital pathology	geriatric disease	deep learning reconstruction, FLAIR imaging	deep learning	image	30名患者
1749	2025-04-25	An Explainable Unified Framework of Spatio-Temporal Coupling Learning With Application to Dynamic Brain Functional Connectivity Analysis 2025-Feb, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2024.3467384 PMID:39320999	research paper	提出了一种可解释的时空耦合学习统一框架，并将其应用于动态脑功能连接分析	构建了一个基于时空相关性的深度学习网络，能够整合节点表示与节点间连接的时间变化耦合关系，并提供更好的分析结果可解释性	NA	挖掘fMRI和MEG等时间序列数据中固有的时空耦合关系，以揭示生物机制	动态脑功能连接(dFC)	machine learning	NA	深度学习	深度学习网络	时间序列数据(fMRI, MEG)	NA
1750	2025-04-25	UTSRMorph: A Unified Transformer and Superresolution Network for Unsupervised Medical Image Registration 2025-Feb, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2024.3467919 PMID:39321000	research paper	提出了一种名为UTSRMorph的新型无监督医学图像配准方法，结合Transformer和超分辨率网络以提升特征表示学习和生成详细位移场	提出融合注意力块和重叠注意力块，结合ConvNets和Transformers的优势，并使用超分辨率模块替代插值上采样以避免特征退化	未明确提及具体局限性，但可能涉及计算复杂度或特定数据集上的泛化能力	提升医学图像配准的准确性和效率	3D脑部MR图像（OASIS, IXI）和MR-CT数据集（腹部、颅颌面）	digital pathology	NA	深度学习	Transformer, ConvNet	3D医学图像	多个公开数据集（OASIS, IXI, 腹部和颅颌面MR-CT）
1751	2025-04-25	Deep Learning and Habitat Radiomics for the Prediction of Glioma Pathology Using Multiparametric MRI: A Multicenter Study 2025-Feb, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2024.09.021 PMID:39322536	研究论文	本研究结合深度学习和栖息地放射组学，利用多参数MRI预测胶质瘤病理结果	首次将栖息地分析与深度学习结合，以提高胶质瘤病理预测的准确性	研究样本来自三个医院，可能存在数据异质性	提高胶质瘤病理预测的准确性	387例原发性胶质瘤患者	数字病理	胶质瘤	多参数MRI	LightGBM, DenseNet161, ResNet50, SVM, MLP	MRI图像	387例原发性胶质瘤患者（264例训练集，82例测试集，41例验证集）
1752	2025-04-25	An improved algorithm for salient object detection of microscope based on U2-Net 2025-Feb, Medical & biological engineering & computing IF:2.6Q3 DOI:10.1007/s11517-024-03205-w PMID:39322859	研究论文	提出了一种基于U2-Net的改进显微镜显著目标检测算法，以提高医学图像捕获的效率和准确性	通过引入CBAM增强关键信息提取能力，构建SPPM优化网络复杂度，并使用Ghost卷积实现模型轻量化	未提及算法在复杂场景下的表现或与其他先进算法的比较	提高显微镜成像系统中医学图像捕获和分析的效率和准确性	显微镜图像中的显著目标	计算机视觉	NA	深度学习	U2-Net, CBAM, SPPM, Ghost卷积	图像	NA
1753	2025-04-25	Hallux valgus and pes planus: Correlation analysis using deep learning-assisted radiographic angle measurements 2025-Feb, Foot and ankle surgery : official journal of the European Society of Foot and Ankle Surgeons IF:1.9Q2 DOI:10.1016/j.fas.2024.09.003 PMID:39327104	research paper	本研究使用深度学习模型测量放射学角度参数，探讨了拇外翻（HV）与扁平足之间的相关性	首次利用深度学习模型辅助放射学角度测量，分析HV与扁平足的相关性	样本量较小（212足），且仅包含可被DL模型检测的放射影像	确定HV与扁平足之间的相关性	212足的放射影像	digital pathology	geriatric disease	radiographic angle measurements	DL model	image	212 feet radiographs
1754	2025-04-25	Deep Learning for Pediatric Sleep Staging From Photoplethysmography: A Transfer Learning Approach From Adults to Children 2025-Feb, IEEE transactions on bio-medical engineering DOI:10.1109/TBME.2024.3470534 PMID:39331540	研究论文	本研究利用深度学习技术，通过光电容积图（PPG）时间序列对儿童睡眠分期进行自动化分析，采用从成人到儿童的迁移学习方法	首次将迁移学习应用于从成人到儿童的睡眠分期任务，并在儿童睡眠分期中实现了最先进的性能	对于5岁以下儿童的性能有所下降，需要更多覆盖更广泛儿科年龄范围的数据集来解决泛化限制	开发一种自动化儿童睡眠分期的算法，以辅助睡眠障碍的诊断	儿童（5-10岁）的睡眠数据	机器学习	睡眠障碍	光电容积图（PPG）时间序列分析	深度学习模型	时间序列数据	CHAT数据集（儿童5-10岁）及Ichilov数据集
1755	2025-04-25	Assessing the Reporting Quality of Machine Learning Algorithms in Head and Neck Oncology 2025-Feb, The Laryngoscope DOI:10.1002/lary.31756 PMID:39258420	研究论文	本研究旨在使用TRIPOD-AI标准评估头颈肿瘤学文献中机器学习算法的报告质量	首次使用TRIPOD-AI标准系统评估头颈肿瘤学领域机器学习算法的报告质量	研究仅基于文献分析，未涉及实际临床验证	评估头颈肿瘤学领域机器学习算法的报告质量并推动标准化	头颈肿瘤学文献中的机器学习算法研究报告	数字病理学	头颈肿瘤	机器学习算法评估	NA	文献数据	通过PubMed、Scopus、Embase和Cochrane系统评价数据库获取的多篇研究文献
1756	2025-04-25	Deep structure-level N-glycan identification using feature-induced structure diagnosis integrated with a deep learning model 2025-Feb, Analytical and bioanalytical chemistry IF:3.8Q1 DOI:10.1007/s00216-024-05505-4 PMID:39212697	研究论文	本文提出了一种结合特征诱导结构诊断（FISD）与深度学习模型的方法，用于深度结构水平的N-聚糖鉴定	通过集成神经网络模型识别特征性N-聚糖基序，并提升链异构体的结构诊断和区分过程，同时发现了两个新的碎片特征	对称的“镜像”分支异构体和链异构体在很大程度上仍未解决	提高N-聚糖结构鉴定的准确性和深度	N-聚糖结构	生物信息学	NA	N-糖蛋白质组学	卷积自编码器（CNN）和多层感知机（MLP）	质谱数据（MS/MS光谱）	五个小鼠组织的17,136个完整N-糖肽谱匹配
1757	2025-04-25	Deep learning for efficient reconstruction of highly accelerated 3D FLAIR MRI in neurological deficits 2025-Feb, Magma (New York, N.Y.) DOI:10.1007/s10334-024-01200-8 PMID:39212832	research paper	比较压缩感知(CS)和独立循环推理机级联(CIRIM)在12倍加速扫描的神经功能缺损患者图像重建中的图像质量和重建时间	首次比较了CS和CIRIM在神经功能缺损患者高加速MRI重建中的表现，展示了深度学习重建在图像分辨率和去噪效率上的优势	前瞻性加速临床扫描缺乏真实数据作为参考，仅通过公开数据集评估加速因子影响	评估不同重建方法在高加速MRI中的性能差异	62名神经功能缺损患者的3D T2-FLAIR图像及FastMRI数据库中的451个FLAIR扫描	医学影像分析	神经功能缺损	3D FLAIR MRI, 压缩感知, 深度学习重建	CIRIM(独立循环推理机级联)	MRI图像	62名患者临床数据 + 451个公开数据库扫描
1758	2025-04-25	Enhancing Domain Diversity of Transfer Learning-Based SSVEP-BCIs by the Reconstruction of Channel Correlation 2025-Feb, IEEE transactions on bio-medical engineering DOI:10.1109/TBME.2024.3458389 PMID:39255081	研究论文	本研究提出了一种名为通道相关性重建(RCC)的数据增强方法，用于优化基于稳态视觉诱发电位(SSVEP)的脑机接口(BCI)中迁移学习的源域数据利用	通过概率混合源域协方差矩阵的特征向量矩阵重构训练样本，操纵通道相关性，隐式创建新的合成域，从而增加源域多样性	NA	提高SSVEP-BCI系统中迁移学习的性能	稳态视觉诱发电位(SSVEP)脑机接口系统	脑机接口	NA	迁移学习(预训练和微调)	深度学习	脑电信号	NA
1759	2025-04-25	ConvexAdam: Self-Configuring Dual-Optimization-Based 3D Multitask Medical Image Registration 2025-Feb, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2024.3462248 PMID:39283782	研究论文	提出了一种基于凸优化和Adam优化的自配置双优化3D多任务医学图像配准方法	结合预训练语义特征提取模型与快速双优化过程，提出自动超参数选择程序，实现自配置图像配准框架	需要依赖预训练模型，可能在不同数据集上的泛化能力有限	开发一种快速、通用且精确的医学图像配准方法	多任务医学图像配准	数字病理	NA	凸优化，Adam优化，预训练语义特征提取	NA	3D医学图像	Learn2Reg挑战数据集中的所有可用数据
1760	2025-04-25	Perspectives: Comparison of Deep Learning Segmentation Models on Biophysical and Biomedical Data 2025-Jan-30, ArXiv PMID:39184539	研究论文	本文比较了四种常用的深度学习分割模型在生物物理和生物医学数据上的表现	提供了针对小规模训练数据集条件下，不同深度学习分割模型的性能比较和选择指南	研究仅针对生物物理实验中的小规模数据集，可能不适用于大规模数据场景	比较不同深度学习架构在生物物理和生物医学数据分割任务中的表现	四种深度学习分割模型（CNN、U-Net、视觉Transformer和视觉状态空间模型）	计算机视觉	NA	深度学习	CNN, U-Net, 视觉Transformer, 视觉状态空间模型	图像	小规模生物物理实验数据集