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
18821	2025-10-07	A Systematic Review of the Applications of Deep Learning for the Interpretation of Positron Emission Tomography Images of Patients with Lymphoma 2024-Dec-29, Cancers IF:4.5Q1 DOI:10.3390/cancers17010069 PMID:39796698	系统综述	系统回顾深度学习在淋巴瘤PET图像解读中的应用研究	首次系统性地综述了深度学习在淋巴瘤PET图像分析中的多种应用任务	多数研究参与者数量较少且缺乏外部验证	评估深度学习在淋巴瘤PET图像解读中的应用效果	淋巴瘤患者的PET图像	医学影像分析	淋巴瘤	正电子发射断层扫描(PET)	深度学习模型	医学影像	21项研究共9402名参与者	NA	NA	曲线下面积(AUC), F1分数, p值	NA
18822	2025-10-07	Artificial Intelligence-Based Classification and Segmentation of Bladder Cancer in Cystoscope Images 2024-Dec-28, Cancers IF:4.5Q1 DOI:10.3390/cancers17010057 PMID:39796686	研究论文	本研究利用VGG19和Deeplab v3+深度学习模型分别对膀胱镜图像进行分类和分割	首次将VGG19分类模型与Deeplab v3+分割模型联合应用于膀胱镜图像分析，针对不同形态学类型和病理分期的膀胱癌病变进行精确识别	研究依赖于专家标注数据，模型性能可能受到标注质量的影响；未提及外部验证结果	开发基于深度学习的膀胱镜图像分类和分割方法，辅助膀胱癌诊断	膀胱镜图像中的膀胱癌病变区域	计算机视觉	膀胱癌	膀胱镜检查	CNN	图像	772名患者的膀胱镜图像	TensorFlow, Keras	VGG19, Deeplab v3+	准确率, IoU, 二元准确率	NA
18823	2025-10-07	Enabling Fast AI-Driven Inverse Design of a Multifunctional Nanosurface by Parallel Evolution Strategies 2024-Dec-27, Nanomaterials (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/nano15010027 PMID:39791786	研究论文	提出基于并行计算框架的进化策略算法，加速人工智能驱动的多功能纳米表面逆向设计	开发并行进化策略算法解决传统进化策略在计算效率上的瓶颈，显著提升纳米表面逆向设计速度	未明确说明算法在更复杂纳米结构设计中的泛化能力	实现快速高效的人工智能驱动纳米表面逆向设计	多功能纳米图案化表面	机器学习	NA	毛细管力光刻(CFL)	深度学习	物理特性数据	NA	NA	NA	计算速度，可扩展性	并行计算框架
18824	2025-10-07	Quantitative analysis of the dexamethasone side effect on human-derived young and aged skeletal muscle by myotube and nuclei segmentation using deep learning 2024-Dec-26, Bioinformatics (Oxford, England) DOI:10.1093/bioinformatics/btae658 PMID:39752317	研究论文	提出一种基于深度学习的肌管和细胞核同步分割方法，用于定量分析地塞米松对人类年轻和衰老骨骼肌的副作用	首次结合深度学习与后处理技术实现肌管和细胞核的同步分割，并应用分水岭算法准确区分重叠细胞核	NA	开发标准化自动图像分割系统以优化骨骼肌疾病药物开发流程	人类来源的年轻和衰老骨骼肌细胞	计算机视觉	骨骼肌疾病	图像分割	深度学习	图像	NA	NA	NA	肌管直径测量、细胞核计数	NA
18825	2025-10-07	Prior-FOVNet: A Multimodal Deep Learning Framework for Megavoltage Computed Tomography Truncation Artifact Correction and Field-of-View Extension 2024-Dec-25, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25010039 PMID:39796828	研究论文	提出一种多模态深度学习框架Prior-FOVNet，用于校正兆伏级计算机断层扫描的截断伪影并扩展视野	结合对比学习生成对抗网络和Swin Transformer图像修复网络，利用同一患者的KVCT先验信息进行MVCT截断伪影校正和视野扩展	需要同一患者的KVCT数据作为先验信息输入	解决兆伏级计算机断层扫描因扫描视野有限导致的截断伪影问题	兆伏级计算机断层扫描图像	计算机视觉	放射治疗相关疾病	计算机断层扫描	GAN, Transformer	医学图像	模拟和真实患者数据	NA	Swin Transformer	MAE, SSIM	NA
18826	2025-10-07	FFL-IDS: A Fog-Enabled Federated Learning-Based Intrusion Detection System to Counter Jamming and Spoofing Attacks for the Industrial Internet of Things 2024-Dec-24, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25010010 PMID:39796800	研究论文	提出一种基于雾计算和联邦学习的入侵检测系统FFL-IDS，用于防御工业物联网中的干扰和欺骗攻击	结合雾计算和联邦学习技术，在保护数据隐私的同时实现低延迟检测	NA	开发针对工业物联网网络攻击的入侵检测系统	工业物联网网络中的干扰和欺骗攻击	机器学习	NA	NA	CNN	网络数据	两个数据集：Edge-IIoTset和CIC-IDS2017	NA	CNN	准确率, 召回率, 精确率, F1分数, 特异性	NA
18827	2025-10-07	Challenges and Prospects of Sensing Technology for the Promotion of Tele-Physiotherapy: A Narrative Review 2024-Dec-24, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25010016 PMID:39796804	综述	探讨传感技术在远程物理治疗中的应用挑战与发展前景	系统梳理了传感技术在远程物理治疗领域的发展现状，并前瞻性地提出通过技术进步与大数据结合可深化对运动障碍特征的理解	存在可用性和数据分析方面的技术限制	促进传感技术在远程物理治疗领域的发展与应用	远程物理治疗中的生物信号和患者运动监测	数字医疗	运动障碍疾病	传感技术	深度学习	生物信号数据、运动数据	NA	NA	NA	NA	NA
18828	2025-10-07	Predictive Maintenance and Fault Detection for Motor Drive Control Systems in Industrial Robots Using CNN-RNN-Based Observers 2024-Dec-24, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25010025 PMID:39796814	研究论文	提出一种基于CNN-RNN混合深度学习框架的工业机器人电机驱动系统预测性维护与故障检测方法	开发了新型CNN-RNN混合架构，相比现有CNN-LSTM方法具有更简单的结构和更低复杂度，能实现更快的处理速度	NA	提高工业机器人直流电机驱动系统的预测性维护和故障检测精度	工业机器人的直流电机驱动系统	机器学习	NA	深度学习	CNN, RNN	传感器数据（气温、过程温度、转速等）	NA	NA	CNN-RNN混合架构	准确率, 精确率	NA
18829	2025-10-07	Predicting the tumor microenvironment composition and immunotherapy response in non-small cell lung cancer from digital histopathology images 2024-Dec-19, NPJ precision oncology IF:6.8Q1 DOI:10.1038/s41698-024-00765-w PMID:39702609	研究论文	开发了一种名为HistoTME的弱监督深度学习方法，直接从非小细胞肺癌组织病理学图像预测肿瘤微环境组成和免疫治疗反应	首次提出直接从数字组织病理学图像推断肿瘤微环境组成的弱监督深度学习方法，无需额外分子检测	研究基于特定肺癌类型，外部验证队列规模有限，需要进一步多中心验证	预测非小细胞肺癌肿瘤微环境组成和免疫检查点抑制剂治疗反应	非小细胞肺癌患者的数字组织病理学图像	数字病理学	肺癌	数字组织病理学成像	深度学习	全切片图像	652名患者的外部临床队列	NA	HistoTME	Pearson相关系数, AUROC	NA
18830	2025-10-07	Systematic benchmarking of deep-learning methods for tertiary RNA structure prediction 2024-Dec, PLoS computational biology IF:3.8Q1 DOI:10.1371/journal.pcbi.1012715 PMID:39775239	研究论文	系统评估深度学习在RNA三级结构预测中的性能表现	首次对最先进的RNA结构预测深度学习方法进行系统性基准测试，并识别影响性能的关键因素	大多数方法无法预测RNA中的非沃森-克里克碱基对，且对新RNA或合成RNA的预测性能提升有限	评估和比较深度学习在RNA三级结构预测中的性能	RNA分子的三级结构	机器学习	NA	多序列比对，二级结构预测	深度学习	RNA序列和结构数据	多样化数据集中的多个RNA目标	NA	DeepFoldRNA, DRFold	NA	NA
18831	2025-10-07	LOGOWheat: deep learning-based prediction of regulatory effects for noncoding variants in wheats 2024-Nov-22, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbae705 PMID:39789857	研究论文	开发基于深度学习的LOGOWheat工具，用于预测小麦非编码变异的调控效应	首次将基于自注意力的上下文预训练语言模型应用于小麦基因组，整合表观基因组数据进行微调以识别基因组序列中的调控代码	NA	预测小麦非编码变异的调控功能	小麦基因组非编码变异	自然语言处理	NA	表观基因组分析	自注意力机制,预训练语言模型	基因组序列,表观基因组数据	NA	NA	Transformer	AUROC,AUPRC	NA
18832	2025-10-07	Deep learning to assess microsatellite instability directly from histopathological whole slide images in endometrial cancer 2024-May-29, NPJ digital medicine IF:12.4Q1 DOI:10.1038/s41746-024-01131-7 PMID:38811811	研究论文	开发基于深度学习的模型直接从子宫内膜癌组织病理学全切片图像评估微卫星不稳定性状态	首次提出直接从H&E染色全切片图像评估MSI状态的深度学习方法，无需传统分子检测	研究基于TCGA单一数据库，需要外部验证	开发快速准确的子宫内膜癌微卫星不稳定性评估方法	子宫内膜癌患者的组织病理学全切片图像	数字病理学	子宫内膜癌	H&E染色全切片成像	深度学习	图像	529名患者来自癌症基因组图谱(TCGA)	NA	NA	F-measure,准确率,精确率,灵敏度	NA
18833	2025-10-07	Decoding imagined speech with delay differential analysis 2024, Frontiers in human neuroscience IF:2.4Q2 DOI:10.3389/fnhum.2024.1398065 PMID:38826617	研究论文	本研究探索了一种新型非线性信号处理方法——延迟微分分析在语音解码中的应用	首次将延迟微分分析应用于语音解码任务，并与所有公开可用的深度学习方法进行系统比较	受限于现有EEG数据集的小规模和异质性，以及公开代码的有限可用性	探索非线性信号处理方法在语音解码中的性能表现	想象语音解码	自然语言处理	NA	延迟微分分析	NA	EEG信号	两个公共想象语音解码数据集	NA	NA	分类准确率	NA
18834	2025-10-07	Delineation of intracavitary electrograms for the automatic quantification of decrement-evoked potentials in the coronary sinus with deep-learning techniques 2024, Frontiers in physiology IF:3.2Q2 DOI:10.3389/fphys.2024.1331852 PMID:38818521	研究论文	开发基于深度学习的算法自动识别心腔内电图中的递减传导电位	首个能够自动描绘EGM记录中所有局部成分的工具，开发了两种新型损失函数和合成数据增强方法	使用私有数据集且样本量有限(77名患者)，需要进一步临床验证	开发自动量化冠状窦中递减诱发电位的深度学习方法	冠状窦心腔内电图信号和递减诱发电位	数字病理	心血管疾病	心腔内电图记录	深度学习	心电信号	77名患者的312个EGM记录	NA	U-Net, W-Net	精确度, 召回率, 灵敏度, 特异性	NA
18835	2025-10-07	Improving Psychiatry Services with Artificial Intelligence: Opportunities and Challenges 2024, Turk psikiyatri dergisi = Turkish journal of psychiatry DOI:10.5080/u27604 PMID:39783807	综述	探讨人工智能在精神卫生服务中的应用潜力与挑战，特别关注土耳其语境下的实施策略	系统分析大型语言模型等AI技术在精神科诊疗中的创新应用，并提出针对土耳其文化语言特点的本地化适配策略	存在算法偏见、数据隐私、伦理问题和大型语言模型幻觉现象等实施障碍	研究人工智能如何改善精神卫生服务的可及性和诊断准确性	精神障碍患者及精神卫生服务体系	自然语言处理	精神疾病	机器学习、深度学习	大型语言模型	语音模式、神经影像、行为测量数据	NA	NA	NA	NA	NA
18836	2025-10-07	Single subject prediction of brain disorders in neuroimaging: Promises and pitfalls 2017-01-15, NeuroImage IF:4.7Q1 DOI:10.1016/j.neuroimage.2016.02.079 PMID:27012503	综述	本文系统综述了基于神经影像的脑疾病个体预测研究现状，分析该领域的挑战与未来发展方向	提供了迄今为止最全面的神经影像个体预测脑疾病研究综述，并从机器学习角度系统分析了研究中的主要缺陷	样本量有限是该领域的主要瓶颈，研究结果的可推广性仍需验证	评估神经影像技术在脑疾病个体预测中的应用潜力与局限性	精神分裂症、轻度认知障碍、阿尔茨海默病、抑郁症、自闭症谱系障碍和注意缺陷多动障碍患者	医学影像分析	神经精神疾病	结构MRI、功能MRI、扩散MRI	机器学习、深度学习	神经影像数据	综述了200多篇研究报告的样本数据	NA	NA	准确率	NA
18837	2025-10-07	Deep Learning Reconstruction of Prospectively Accelerated MRI of the Pancreas: Clinical Evaluation of Shortened Breath-Hold Examinations With Dixon Fat Suppression 2025-Feb-01, Investigative radiology IF:7.0Q1 DOI:10.1097/RLI.0000000000001110 PMID:39043213	研究论文	评估深度学习重建算法在胰腺MRI检查中缩短屏气时间并提升图像质量的临床效果	首次在前瞻性研究中将深度学习重建算法应用于上腹部加速MRI，针对胰腺病理进行临床验证	单中心研究，样本量有限（32名参与者），缺乏多中心验证	研究深度学习重建算法对胰腺MRI检查时间、图像质量和诊断信心的影响	患有各种胰腺疾病的患者	医学影像分析	胰腺疾病	磁共振成像（MRI），Dixon脂肪抑制技术	深度学习重建算法	医学影像	32名参与者（平均年龄62±19岁，20名男性）	NA	NA	信噪比（SNR），对比噪声比（CNR），图像清晰度，图像质量，诊断信心，病变显着性	1.5 T MRI扫描仪
18838	2025-10-07	Artificial T1-Weighted Postcontrast Brain MRI: A Deep Learning Method for Contrast Signal Extraction 2025-Feb-01, Investigative radiology IF:7.0Q1 DOI:10.1097/RLI.0000000000001107 PMID:39074258	研究论文	提出一种基于深度学习的对比信号提取方法，用于从非对比和低剂量图像合成人工T1加权全剂量脑部MRI图像	提出新的对比信号提取方法，并与两种现有最先进方法进行性能比较	部分图像与参考图像的互换性仍不充分	减少钆基对比剂使用，降低医疗成本、环境影响和患者暴露风险	脑部磁共振成像	医学影像分析	神经系统疾病	磁共振成像	深度学习	医学图像	213名参与者，其中50名作为测试集	NA	NA	假阳性病变计数, 互换性评分, 对比增强评分, 一致性评分	NA
18839	2025-10-07	Trap colour strongly affects the ability of deep learning models to recognize insect species in images of sticky traps 2025-Feb, Pest management science IF:3.8Q1 DOI:10.1002/ps.8464 PMID:39377441	研究论文	本研究探讨了粘虫板颜色和成像设备对深度学习模型识别昆虫物种性能的影响	首次系统研究粘虫板颜色对深度学习模型识别昆虫物种性能的影响，并采用特征选择算法分析关键影响因素	仅测试了MobileNetV2架构，未评估其他深度学习模型在不同颜色粘虫板上的表现	研究粘虫板颜色和成像设备对深度学习模型害虫分类性能的影响	粘虫板上的昆虫物种	计算机视觉	NA	深度学习,图像识别	CNN	图像	NA	NA	MobileNetV2	准确率,F1分数	NA
18840	2025-10-07	Bioimaging and the future of whole-organismal developmental physiology 2025-Feb, Comparative biochemistry and physiology. Part A, Molecular & integrative physiology DOI:10.1016/j.cbpa.2024.111783 PMID:39581226	评论	本文探讨了生物成像和计算机视觉在整体有机体发育生理学研究中的潜力和挑战	提出计算机视觉技术可在不同物种、生命阶段和实验间转移应用，推动发育生理学的表型组学研究	图像分析而非图像采集成为研究瓶颈，且量化发育生物学的复杂性长期困扰研究人员	评估成像技术作为测量整体有机体发育生理学手段的重要性	发育中的动物生长和功能	计算机视觉	NA	生物成像	深度学习	图像	NA	NA	NA	NA	NA