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
2221	2025-01-23	Cardioattentionnet: advancing ECG beat characterization with a high-accuracy and portable deep learning model 2024, Frontiers in cardiovascular medicine IF:2.8Q2 DOI:10.3389/fcvm.2024.1473482 PMID:39834732	研究论文	本研究开发了一种名为CardioAttentionNet（CANet）的便携式深度学习模型，用于通过心电图（ECG）信号检测心律失常	CANet结合了双向长短期记忆网络（BiLSTM）、多头注意力机制和深度可分离卷积，使其能够在便携设备上实现早期诊断，并在处理长ECG模式和详细特征提取方面表现出色	未提及具体局限性	提高心律失常的早期诊断准确性，改善患者预后	心电图（ECG）信号	机器学习	心血管疾病	深度学习	BiLSTM, 多头注意力机制, 深度可分离卷积	ECG信号	未提及具体样本数量
2222	2025-01-23	Application of dynamic enhanced scanning with GD-EOB-DTPA MRI based on deep learning algorithm for lesion diagnosis in liver cancer patients 2024, Frontiers in oncology IF:3.5Q2 DOI:10.3389/fonc.2024.1423549 PMID:39834934	研究论文	本研究应用基于深度学习的增强多梯度深度卷积神经网络（EMGDCNN）对Gd-EOB-DTPA增强MRI图像进行肝脏分割和局部肝脏病变的识别与分类	使用EMGDCNN模型同时进行肝脏病变的识别和分类，提高了诊断的准确性和效率	研究中存在25个假阳性和0.6个真阳性，检测能力仍需提高	提高Gd-EOB-DTPA增强MRI在肝脏病变诊断中的应用效果	132名参与者的Gd-EOB-DTPA增强MRI图像	数字病理	肝癌	Gd-EOB-DTPA增强MRI	EMGDCNN	图像	132名参与者
2223	2025-01-23	Diagnostic accuracy of MRI-based radiomic features for EGFR mutation status in non-small cell lung cancer patients with brain metastases: a meta-analysis 2024, Frontiers in oncology IF:3.5Q2 DOI:10.3389/fonc.2024.1428929 PMID:39834943	meta-analysis	本文通过meta分析评估了基于MRI的放射组学特征在预测非小细胞肺癌脑转移患者EGFR突变状态中的诊断准确性	首次系统评估了MRI放射组学特征在非小细胞肺癌脑转移患者EGFR突变预测中的应用，并发现深度学习模型和亚洲地区研究具有更高的诊断准确性	研究间存在显著的异质性，诊断性能的变异性表明需要标准化的放射组学协议以提高可重复性和临床实用性	评估基于MRI的放射组学特征在预测非小细胞肺癌脑转移患者EGFR突变状态中的诊断准确性	非小细胞肺癌脑转移患者	数字病理学	肺癌	MRI	深度学习模型	图像	13项研究，涉及2,348名患者
2224	2025-01-23	Individualized treatment recommendations for patients with locally advanced head and neck squamous cell carcinoma utilizing deep learning 2024, Frontiers in medicine IF:3.1Q1 DOI:10.3389/fmed.2024.1478842 PMID:39835092	研究论文	本研究利用深度学习模型为局部晚期头颈部鳞状细胞癌患者提供个体化治疗建议，评估患者通过确定性放化疗实现器官保留的可能性，并为更适合手术的患者提供辅助治疗建议	首次使用深度学习模型为LA-HNSCC患者提供个体化治疗建议，并引入BITES模型在治疗推荐中表现出优越性能	研究结果需要进一步的外部验证，且模型的泛化能力尚未在其他癌症类型中得到验证	评估深度学习模型在局部晚期头颈部鳞状细胞癌患者治疗推荐中的应用效果	局部晚期头颈部鳞状细胞癌患者	机器学习	头颈部鳞状细胞癌	深度学习	BITES	临床数据	7,376名局部晚期头颈部鳞状细胞癌患者
2225	2025-01-23	Harnessing artificial intelligence in sepsis care: advances in early detection, personalized treatment, and real-time monitoring 2024, Frontiers in medicine IF:3.1Q1 DOI:10.3389/fmed.2024.1510792 PMID:39835096	综述	本文探讨了人工智能（AI）在脓毒症管理中的潜力，包括早期检测、个性化治疗和实时监测	本文综述了AI在脓毒症管理中的创新应用，如通过机器学习技术分析电子健康记录（EHR）数据进行早期检测，以及通过AI算法开发个性化治疗方案和实时监测系统	伦理挑战，包括数据隐私问题和算法偏见，需要解决以确保公平和有效的实施	探讨AI在脓毒症管理中的应用，以克服当前管理中的局限性	脓毒症患者	机器学习	脓毒症	机器学习（ML）技术，如随机森林模型和深度学习算法	随机森林模型，深度学习算法	电子健康记录（EHR）数据	NA
2226	2025-01-22	Real-time CBCT Imaging and Motion Tracking via a Single Arbitrarily-angled X-ray Projection by a Joint Dynamic Reconstruction and Motion Estimation (DREME) Framework 2024-Sep-25, ArXiv PMID:39398221	研究论文	本文介绍了一种名为DREME的框架，用于实时CBCT成像和运动估计，无需依赖患者特定的先验知识	DREME框架通过结合深度学习实时CBCT成像和运动估计方法，解决了传统方法中因先验信息过时而导致的成像和运动跟踪准确性问题	虽然DREME在数字幻影模拟和真实患者研究中表现出色，但其在更广泛临床环境中的应用仍需进一步验证	开发一种实时CBCT成像和运动估计框架，以改善放疗中的图像引导和在线治疗适应	CBCT成像和呼吸引起的解剖运动	医学影像	NA	深度学习，卷积神经网络	CNN	X射线投影图像	数字幻影模拟和真实患者研究
2227	2025-01-22	AxonFinder: Automated segmentation of tumor innervating neuronal fibers 2024-Sep-07, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.09.03.611089 PMID:39282317	研究论文	本研究提出了一种基于深度学习的自动化轴突分割方法AxonFinder，用于前列腺肿瘤微环境中的轴突分割	利用U-Net模型与ResNet-101编码器结合的多重成像方法，实现了对不规则形态轴突的自动化分割	研究依赖于手动标注的轴突数据进行模型训练，可能存在标注误差	研究目的是通过自动化分割轴突，探索肿瘤神经支配与癌症进展之间的相关性	前列腺肿瘤微环境中的轴突	数字病理学	前列腺癌	多重成像	U-Net与ResNet-101编码器	全切片图像	来自低、中、高风险前列腺癌患者的全切片图像数据集
2228	2025-01-22	Linking disease activity with optical coherence tomography angiography in neovascular age related macular degeneration using artificial intelligence 2024-08-20, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-70234-8 PMID:39164449	研究论文	本研究利用人工智能技术探讨了新生血管性年龄相关性黄斑变性（nAMD）患者疾病活动性与光学相干断层扫描血管成像（OCTA）参数之间的定量关联	首次使用深度学习算法（RetInSight）检测和量化SD-OCT上的黄斑液体，并评估其与OCTA参数的相关性	样本量相对较小（230例患者），且部分相关性未达到统计学显著性	探讨nAMD患者疾病活动性与OCTA参数之间的定量关联，以优化抗VEGF治疗策略	接受抗VEGF治疗的nAMD患者	数字病理学	年龄相关性黄斑变性	光学相干断层扫描血管成像（OCTA）	深度学习算法（RetInSight）	图像	230例患者
2229	2025-01-22	The diagnostic performance of AI-based algorithms to discriminate between NMOSD and MS using MRI features: A systematic review and meta-analysis 2024-Jul, Multiple sclerosis and related disorders IF:2.9Q2 DOI:10.1016/j.msard.2024.105682 PMID:38781885	系统综述和荟萃分析	本文系统回顾和荟萃分析了基于MRI特征的AI算法在区分视神经脊髓炎谱系障碍（NMOSD）和多发性硬化症（MS）中的诊断性能	首次系统评估了AI模型在区分NMOSD和MS中的表现，并提供了基于MRI特征的诊断准确率、敏感性和特异性	研究结果受到MR成像、模型评估和报告性能指标的异质性影响，需要多中心数据集、标准化成像和评估协议以及详细透明的结果报告来优化性能	评估基于MRI特征的AI算法在区分NMOSD和MS中的诊断性能	NMOSD和MS患者	数字病理学	视神经脊髓炎谱系障碍和多发性硬化症	MRI	机器学习和深度学习	图像	1,362名MS患者和1,118名NMOSD患者
2230	2025-01-22	Sensing technologies and machine learning methods for emotion recognition in autism: Systematic review 2024-Jul, International journal of medical informatics IF:3.7Q2 DOI:10.1016/j.ijmedinf.2024.105469 PMID:38723429	系统综述	本文综述了自闭症情感识别中使用的传感技术和机器学习方法，识别现有障碍和未来可能的研究方向	专注于自闭症患者的情感识别，结合传感技术和机器学习方法，填补了该领域的研究空白	研究主要集中在广泛的自闭症谱系上，对更具体的谱系障碍关注较少，隐私和安全问题讨论不足	评估自闭症情感识别中传感技术和机器学习方法的应用现状，识别现有障碍和未来研究方向	自闭症儿童、青少年和成人	机器学习	自闭症	面部表情识别技术、生理传感器	经典监督学习技术、无监督方法、深度学习模型	视频、生理数据	65篇符合标准的出版物
2231	2025-01-22	Small-Molecule Inhibitors of TIPE3 Protein Identified through Deep Learning Suppress Cancer Cell Growth In Vitro 2024-04-30, Cells IF:5.1Q2 DOI:10.3390/cells13090771 PMID:38727307	研究论文	本文通过深度学习方法识别出TIPE3蛋白的小分子抑制剂，并在体外实验中验证了其对癌细胞生长的抑制作用	结合深度学习和分子动力学模拟进行虚拟药物筛选，成功识别出具有显著抗癌活性的TIPE3抑制剂	研究仅限于体外实验，尚未进行体内实验验证	开发针对TIPE3蛋白的抗癌药物	TIPE3蛋白及其小分子抑制剂	机器学习	癌症	DFCNN, Autodock Vina docking, DeepBindBC, MD, metadynamics	DFCNN	化合物数据集	ZINC化合物数据集中的六个候选化合物
2232	2025-01-22	Predicting 5-year recurrence risk in colorectal cancer: development and validation of a histology-based deep learning approach 2024-Apr, British journal of cancer IF:6.4Q1 DOI:10.1038/s41416-024-02573-2 PMID:38245662	研究论文	本文开发并验证了一种基于组织学的深度学习模型，用于预测非转移性结直肠癌患者的5年无复发生存率	使用弱监督深度学习模型从组织学图像中提取信息，进行风险分层，并建立了深度预后因子（DL-RRS）	研究样本仅来自三家医院，可能限制了模型的泛化能力	预测非转移性结直肠癌患者的5年复发风险，以辅助临床决策	非转移性结直肠癌患者	数字病理学	结直肠癌	深度学习	弱监督深度学习模型	组织学图像	614例非转移性结直肠癌患者
2233	2025-01-22	Multimodal Deep Learning Network for Differentiating Between Benign and Malignant Pulmonary Ground Glass Nodules 2024, Current medical imaging IF:1.1Q3 DOI:10.2174/0115734056301741240903072017 PMID:39257154	研究论文	本研究旨在建立一个多模态深度学习网络模型，以提高肺磨玻璃结节（GGNs）良恶性的诊断准确性	结合ResNet提取影像数据、Word2Vec提取语义信息以及Self Attention方法融合影像特征和患者数据，构建了一个多模态分类模型	研究依赖于回顾性数据，可能存在选择偏差	提高肺磨玻璃结节良恶性的诊断准确性	肺磨玻璃结节（GGNs）	计算机视觉	肺癌	胸部CT	ResNet, VGG, 多模态深度学习网络	影像数据, 语义信息	1020个GGNs（训练和验证集），204个GGNs（测试集）
2234	2025-01-21	Assessment of ComBat Harmonization Performance on Structural Magnetic Resonance Imaging Measurements 2024-Dec-15, Human brain mapping IF:3.5Q1 DOI:10.1002/hbm.70085 PMID:39704541	研究论文	本研究评估了ComBat技术在结构磁共振成像（MRI）测量中的性能，特别是在多中心数据聚合的背景下	使用稳健的交叉验证方法来评估ComBat在多中心MRI数据中的性能，并应用多类高斯过程分类器进行定量分析	性能评估主要基于定量的统计分析和机器学习方法，缺乏更广泛的定性验证	评估ComBat技术在消除多中心MRI数据中的站点效应方面的有效性	多中心MRI数据中的体积和表面测量值	医学影像分析	NA	ComBat技术	多类高斯过程分类器	MRI图像	来自三个站点的MRI数据
2235	2025-01-21	Prospective de novo drug design with deep interactome learning 2024-Apr-22, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-024-47613-w PMID:38649351	研究论文	本文提出了一种基于交互组深度学习的计算方法，用于从头设计具有特定化学和药理性质的药物分子	该方法结合了图神经网络和化学语言模型的独特优势，无需应用特定的强化学习、迁移学习或少样本学习，实现了“零样本”构建具有特定生物活性、可合成性和结构新颖性的化合物库	NA	开发一种新的计算方法，用于从头设计药物分子，特别是针对人类过氧化物酶体增殖物激活受体（PPAR）亚型γ的结合位点	药物分子，特别是针对PPAR亚型γ的配体	机器学习	NA	深度学习，图神经网络，化学语言模型	图神经网络，化学语言模型	化学结构数据	NA
2236	2025-01-19	Intelligent Diagnosis of Hypopigmented Dermatoses and Intelligent Evaluation of Vitiligo Severity on the Basis of Deep Learning 2024-Dec, Dermatology and therapy IF:3.5Q1 DOI:10.1007/s13555-024-01296-9 PMID:39514178	研究论文	本研究提出了一种基于深度学习的智能诊断模型，用于分类诊断色素减退性皮肤病（HD）和评估白癜风严重程度	通过将squeeze-and-excitation (SE)模块与候选模型结合，构建了优化的诊断模型，并提出了一种客观的严重程度评估指标，结合分割模型形成了严重程度评估模型	研究中使用的数据集主要来自4744名患者，可能无法涵盖所有类型的HD和白癜风病例	开发一种客观、准确且方便的智能诊断和评估方法，用于色素减退性皮肤病和白癜风的严重程度评估	色素减退性皮肤病（HD）和白癜风患者	计算机视觉	皮肤病	深度学习	SE_ResNet-18, HR-Net	图像	4744名患者的11483张图像
2237	2025-01-19	Three-dimensional convolutional neural network for leak detection and localization in smart water distribution systems 2024-Dec-01, Water research X IF:7.2Q1 DOI:10.1016/j.wroa.2024.100264 PMID:39822329	研究论文	本文提出了一种三维卷积神经网络（3D CNN）深度学习模型，用于智能水分配系统中的泄漏检测和定位	首次将3D CNN应用于水分配网络的泄漏检测和定位，能够处理压力和时间的空间分布信息	深度学习模型的适应性可能受限，且受水力模拟模型影响较大，网络变化时需要重新训练，可能耗时且难以处理多种故障情况	研究智能水分配系统中的泄漏检测和定位方法	水分配网络（WDNs）中的泄漏	机器学习	NA	深度学习	3D CNN	压力数据	使用奥斯汀的一个真实水分配网络进行测试，生成了150毫米管道中3升/秒的泄漏模拟数据
2238	2024-11-23	Corrigendum to: Deep learning(s) in gaming disorder through the user-avatar bond: A longitudinal study using machine learning 2024-Nov-22, Journal of behavioral addictions IF:6.6Q1 DOI:10.1556/2006.2024.30000 PMID:39576296	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
2239	2025-01-19	NON-CARTESIAN SELF-SUPERVISED PHYSICS-DRIVEN DEEP LEARNING RECONSTRUCTION FOR HIGHLY-ACCELERATED MULTI-ECHO SPIRAL FMRI 2024-May, Proceedings. IEEE International Symposium on Biomedical Imaging DOI:10.1109/isbi56570.2024.10635551 PMID:39669313	研究论文	本文提出了一种基于物理驱动的深度学习（PD-DL）重建方法，用于加速多回波螺旋fMRI的10倍重建	本文的创新点在于将自监督学习算法修改并应用于非笛卡尔轨迹的优化训练，以实现高时空分辨率的多回波螺旋fMRI重建	NA	研究目的是通过深度学习技术加速多回波螺旋fMRI的重建，以提高时空分辨率	多回波螺旋fMRI数据	医学影像处理	NA	深度学习	PD-DL网络	fMRI图像数据	NA
2240	2025-01-19	Mapping cell-to-tissue graphs across human placenta histology whole slide images using deep learning with HAPPY 2024-Mar-28, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-024-46986-2 PMID:38548713	研究论文	本文介绍了一种名为HAPPY的深度学习分层方法，用于量化胎盘组织学全切片图像中细胞和微解剖组织结构的变异性	HAPPY方法不同于基于补丁的特征或分割方法，它遵循可解释的生物层次结构，在全切片图像中以单细胞分辨率表示细胞和组织中的细胞群落	NA	开发一种深度学习方法来准确评估胎盘病理学，以管理母婴健康	胎盘组织学全切片图像	数字病理学	NA	深度学习	NA	图像	健康足月胎盘和具有临床显著胎盘梗死的胎盘