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
621	2025-06-07	Magnetic Resonance Deep Learning Radiomic Model Based on Distinct Metastatic Vascular Patterns for Evaluating Recurrence-Free Survival in Hepatocellular Carcinoma 2024-07, Journal of magnetic resonance imaging : JMRI IF:3.3Q1 DOI:10.1002/jmri.29064 PMID:37888871	research paper	该研究旨在构建并比较基于VETC-MVI的临床、放射组学和深度学习模型，以评估肝细胞癌患者的无复发生存期	首次基于VETC和MVI两种转移性血管模式构建深度学习放射组学模型，用于评估HCC患者的无复发生存期	回顾性研究设计，样本量相对有限（398例患者）	评估肝细胞癌患者的无复发生存期	肝细胞癌患者	digital pathology	liver cancer	MRI（T1WI SPGR, T2WI FSE, 增强动脉期和延迟期成像）	deep learning model	medical imaging	398例HCC患者（训练队列358例，测试队列40例）
622	2024-08-07	Editorial for "Magnetic Resonance Deep Learning Radiomic Model Based on Distinct Metastatic Vascular Patterns for Evaluating Recurrence-Free Survival in Hepatocellular Carcinoma" 2024-07, Journal of magnetic resonance imaging : JMRI IF:3.3Q1 DOI:10.1002/jmri.29063 PMID:37818933	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
623	2024-08-07	Editorial for "Automated Breast Density Assessment in MRI Using Deep Learning and Radiomics: Strategies for Reducing Inter-Observer Variability" 2024-07, Journal of magnetic resonance imaging : JMRI IF:3.3Q1 DOI:10.1002/jmri.29059 PMID:37818764	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
624	2025-06-07	Scan-Specific Self-Supervised Bayesian Deep Non-Linear Inversion for Undersampled MRI Reconstruction 2024-06, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2024.3364911 PMID:38335079	research paper	提出一种用于欠采样MRI重建的扫描特异性自监督贝叶斯深度非线性反演方法	无需自动校准扫描区域，采用深度图像先验型生成建模方法和近似贝叶斯推理来正则化深度卷积神经网络	需要进一步验证在不同解剖结构、对比度和采样模式下的广泛适用性	提高欠采样MRI重建的效率和准确性	欠采样的MRI数据	医学影像处理	NA	深度卷积神经网络，贝叶斯推理	CNN	MRI图像	多种解剖结构、对比度和采样模式的MRI数据
625	2025-06-07	Generalization challenges in electrocardiogram deep learning: insights from dataset characteristics and attention mechanism 2024-Mar-11, Future cardiology IF:1.6Q3 DOI:10.1080/14796678.2024.2354082 PMID:39049767	研究论文	本研究探讨了训练数据特性对深度学习模型在心电图异常检测中泛化性能的影响，并引入了注意力机制以提高泛化能力	揭示了平衡数据集（仅占大型数据集的1%）在泛化任务中的等效性能，以及注意力机制对模型泛化能力的进一步优化	未提及具体的心电图异常类型或模型在其他医疗领域的泛化能力	研究训练数据特性对深度学习模型泛化性能的影响，并探索提高模型泛化能力的方法	心电图数据集和深度学习模型	机器学习	心血管疾病	深度学习	带有注意力机制的深度学习模型	心电图数据	多个心电图数据集（具体数量未提及）
626	2025-06-07	Real-time monitoring of single dendritic cell maturation using deep learning-assisted surface-enhanced Raman spectroscopy 2024, Theranostics IF:12.4Q1 DOI:10.7150/thno.100298 PMID:39479453	research paper	该研究开发了一种基于深度学习和表面增强拉曼光谱（SERS）的方法，用于实时监测单个树突状细胞（DC）的成熟状态	结合Au@CpG@PEG纳米颗粒作为自报告纳米疫苗，利用无标记SERS策略和深度学习CNN算法，实现了对DC成熟状态的动态实时检测，准确率超过98.92%	未提及具体样本量或实验重复次数，可能影响结果的普遍性	开发一种实时监测单个树突状细胞成熟状态的方法，以预测免疫系统激活、评估疫苗效果和免疫治疗有效性	树突状细胞（DC）	digital pathology	NA	表面增强拉曼光谱（SERS）	CNN	光谱数据	NA
627	2025-06-06	Artificial Intelligence and Radiomics Applied to Prostate Cancer Bone Metastasis Imaging: A Review 2024-Dec, iRadiology DOI:10.1002/ird3.99 PMID:40453356	review	本文综述了人工智能和放射组学在前列腺癌骨转移影像分析中的应用	综合分析了放射组学、机器学习和深度学习在前列腺癌骨转移影像分析中的应用，并提出了未来研究方向	文献中缺乏对各种方法的详细分析和未来方向的深入探讨	探讨定量方法在前列腺癌骨转移影像分析中的应用及其临床意义	前列腺癌骨转移的影像数据	digital pathology	prostate cancer	radiomics, machine learning, deep learning	NA	image	NA
628	2025-06-06	Leveraging Artificial Intelligence and Data Science for Integration of Social Determinants of Health in Emergency Medicine: Scoping Review 2024-10-30, JMIR medical informatics IF:3.1Q2 DOI:10.2196/57124 PMID:39475815	综述	本文探讨了人工智能和数据科学在急诊医学中整合社会健康决定因素（SDOH）数据的潜力和应用	首次系统性地评估了AI和数据科学在急诊医学中SDOH数据整合的应用，突出了机器学习和自然语言处理技术的优势	研究仍处于初级阶段，纳入的研究数量有限（26篇），且主要集中在急诊科患者	探索AI和数据科学在急诊医学中SDOH数据建模、提取和整合的应用潜力	急诊科患者及其SDOH数据	医疗信息学	急诊医学相关疾病（如脓毒症、急性心肌梗死、哮喘等）	机器学习（ML）、自然语言处理（NLP）、深度学习、模式匹配	NLP模型（包括基于规则的NLP、深度学习模型）	文本数据（临床记录等）	26项符合条件的研究（其中9项专门针对急诊患者）
629	2025-06-06	DEEP LEARNING FOR AUTOMATIC PREDICTION OF EARLY ACTIVATION OF TREATMENT-NAIVE NONEXUDATIVE MACULAR NEOVASCULARIZATIONS IN AGE-RELATED MACULAR DEGENERATION 2024-08-01, Retina (Philadelphia, Pa.) DOI:10.1097/IAE.0000000000004106 PMID:38489765	research paper	本研究开发了一种基于光学相干断层扫描（OCT）和OCT血管成像（OCTA）的深度学习分类器，用于预测年龄相关性黄斑变性患者中非渗出性黄斑新生血管的早期渗出风险	首次结合OCT和OCTA图像分析，使用多种CNN模型（ResNet-101、Inception-ResNet-v2和DenseNet-201）进行预测，并通过多数投票和软投票技术提升性能	样本量相对较小（89例患者），且为回顾性研究	开发AI工具预测非渗出性黄斑新生血管的早期渗出风险	年龄相关性黄斑变性患者的非渗出性黄斑新生血管	digital pathology	age-related macular degeneration	OCT, OCTA	CNN (ResNet-101, Inception-ResNet-v2, DenseNet-201)	image	89例患者（35例渗出组，54例非渗出组）
630	2025-06-06	AUTOMATED DETECTION OF VITRITIS USING ULTRAWIDE-FIELD FUNDUS PHOTOGRAPHS AND DEEP LEARNING 2024-06-01, Retina (Philadelphia, Pa.) DOI:10.1097/IAE.0000000000004049 PMID:38261816	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的算法，用于自动检测和分级超广角眼底照片中的玻璃体炎	首次利用超广角眼底成像和深度学习技术进行玻璃体炎的自动检测和分级	六分类玻璃体炎分级的准确性有限（0.61），可能需要更大样本量来提高模型性能	评估深度学习算法在超广角成像上自动检测和分级玻璃体炎的性能	葡萄膜炎患者的超广角眼底视网膜照片	数字病理	葡萄膜炎	超广角眼底成像	DenseNet121 CNN	图像	1181张图像
631	2025-06-06	OMERACT validation of a deep learning algorithm for automated absolute quantification of knee joint effusion versus manual semi-quantitative assessment 2024-06, Seminars in arthritis and rheumatism IF:4.6Q1 DOI:10.1016/j.semarthrit.2024.152420 PMID:38422727	研究论文	本文通过OMERACT过滤器评估深度学习算法在膝关节积液自动绝对量化中的应用	首次使用深度学习算法对膝关节积液进行自动绝对量化，并与人工半定量评估进行对比	需要进一步评估算法的区分能力和与临床结果的一致性，以完全满足OMERACT过滤器的要求	评估深度学习算法在膝关节积液量化中的有效性	53名OAI受试者的膝关节MRI数据	数字病理学	骨关节炎	深度学习	DL算法	MRI图像	53名受试者
632	2025-06-06	OCTess: AN OPTICAL CHARACTER RECOGNITION ALGORITHM FOR AUTOMATED DATA EXTRACTION OF SPECTRAL DOMAIN OPTICAL COHERENCE TOMOGRAPHY REPORTS 2024-04-01, Retina (Philadelphia, Pa.) DOI:10.1097/IAE.0000000000003990 PMID:37948741	研究论文	开发了一种名为OCTess的光学字符识别算法，用于从Cirrus SD-OCT黄斑立方体报告中自动提取数据	结合了Tesseract OCR库和LSTM深度学习技术，实现了近乎完美的数据提取准确率，且在效率上超越了人工操作	研究仅基于单中心数据库，可能限制了算法的泛化能力	开发自动化工具以减少人工提取SD-OCT报告的时间和资源消耗	SD-OCT单眼黄斑立方体报告	计算机视觉	眼科疾病	光学字符识别(OCR)，深度学习	LSTM	图像	675份SD-OCT报告（训练集125份，测试集550份）
633	2025-06-06	Dimensionality Reduction and Nearest Neighbors for Improving Out-of-Distribution Detection in Medical Image Segmentation 2024, The journal of machine learning for biomedical imaging DOI:10.59275/j.melba.2024-g93a PMID:40453064	research paper	该研究通过应用马氏距离和k近邻距离方法，提高了医学图像分割中分布外数据的检测性能	提出使用降维技术和非参数k近邻距离方法改进分布外检测，显著提升了可扩展性和性能	研究仅针对肝脏分割任务进行了验证，未在其他器官或模态上进行测试	提高医学图像分割模型对分布外数据的检测能力	T1加权磁共振成像和计算机断层扫描的肝脏分割	digital pathology	liver cancer	principal component analysis, uniform manifold approximation and projection	Swin UNETR, nnU-net	image	NA
634	2025-06-05	ImmuneApp for HLA-I epitope prediction and immunopeptidome analysis 2024-10-16, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-024-53296-0 PMID:39414796	研究论文	开发了名为ImmuneApp的可解释深度学习框架，用于HLA-I表位预测和免疫肽组分析	提出了ImmuneApp-MA复合模型，整合单等位基因和多等位基因数据以提高预测性能，并开发了优于现有方法的免疫原性预测器ImmuneApp-Neo	未明确提及具体局限性	开发高效方法用于免疫肽组学分析和(新)抗原预测	HLA-I表位和免疫肽组	生物信息学	NA	质谱分析	深度学习	HLA配体数据集	216个多等位基因免疫肽组学样本，识别了835,551个配体
635	2025-06-05	Protein complex structure modeling by cross-modal alignment between cryo-EM maps and protein sequences 2024-10-11, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-024-53116-5 PMID:39394203	research paper	本文介绍了一种名为EModelX的全自动冷冻电镜蛋白质复合物结构建模方法，通过冷冻电镜图谱与蛋白质序列之间的跨模态对齐实现序列引导建模	EModelX首次实现了冷冻电镜图谱与蛋白质序列的跨模态对齐，无需先验链分离，可直接从冷冻电镜图谱预测Cα原子、骨架原子和氨基酸类型	未明确提及具体局限性，但可能依赖于冷冻电镜图谱的质量和分辨率	开发一种全自动的冷冻电镜蛋白质复合物结构建模方法，提高建模精度	蛋白质复合物结构	结构生物学	NA	冷冻电镜(cryo-EM)、深度学习	多任务深度学习模型	冷冻电镜图谱、蛋白质序列	未明确提及具体样本数量，但使用了测试集进行评估
636	2025-06-05	MATES: a deep learning-based model for locus-specific quantification of transposable elements in single cell 2024-10-11, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-024-53114-7 PMID:39394211	研究论文	介绍了一种基于深度学习的模型MATES，用于在单细胞水平上对转座子进行位点特异性定量	MATES能够准确地将多映射reads分配到转座子的特定位点，利用相邻reads比对提供的上下文信息，克服了现有方法在单细胞多模态数据适应性上的限制	未提及具体的样本量或数据集的详细描述	开发一种能够在单细胞水平上准确量化转座子位点特异性的方法	转座子（TEs）	单细胞基因组学	NA	深度学习	深度学习模型（未指定具体类型）	单细胞组学数据	NA
637	2025-06-05	Determinants of Visual Impairment Among Chinese Middle-Aged and Older Adults: Risk Prediction Model Using Machine Learning Algorithms 2024-10-09, JMIR aging IF:5.0Q1 DOI:10.2196/59810 PMID:39382570	research paper	该研究利用机器学习算法预测中国中老年人视觉障碍的风险并识别其决定因素	首次在中国中老年人群中应用多种机器学习算法预测视觉障碍风险，并识别关键预测因子	研究数据主要基于自我报告问卷和体检指标，可能存在报告偏倚	预测中国中老年人视觉障碍风险并识别关键决定因素	中国中老年人（19,047名参与者）	machine learning	visual impairment	多种机器学习算法（包括梯度提升机、分布式随机森林、广义线性模型、深度学习和堆叠集成）	gradient boosting machine, distributed random forest, generalized linear model, deep learning, stacked ensemble	问卷数据、体检指标、血液生物标志物	19,047名中国中老年人
638	2025-06-05	Spach Transformer: Spatial and Channel-Wise Transformer Based on Local and Global Self-Attentions for PET Image Denoising 2024-06, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2023.3336237 PMID:37995174	research paper	提出了一种名为Spach Transformer的空间和通道编码器-解码器变换器，用于PET图像去噪	结合局部和全局多头自注意力机制（MSA），有效利用空间和通道信息，同时降低计算成本	未提及具体计算成本降低的量化数据或与其他方法的详细比较	提高PET图像的信噪比（SNR）	PET图像	computer vision	NA	深度学习	Transformer, CNN	image	使用不同PET示踪剂（18F-FDG、18F-ACBC、18F-DCFPyL和68Ga-DOTATATE）的数据集进行实验
639	2025-06-05	Multibranch CNN With MLP-Mixer-Based Feature Exploration for High-Performance Disease Diagnosis 2024-06, IEEE transactions on neural networks and learning systems IF:10.2Q1 DOI:10.1109/TNNLS.2023.3250490 PMID:37028335	研究论文	提出了一种名为ME-Mixer的新型特征探索网络，结合监督和非监督特征用于疾病诊断	利用流形嵌入多层感知器（MLP）混合器（ME-Mixer）进行特征探索，结合监督和非监督特征提升诊断性能	仅在两个医学数据集上进行了评估，可能需要更多数据验证其泛化能力	优化深度神经网络设计以实现高性能疾病诊断	医学图像数据	数字病理	NA	深度学习	CNN, MLP-Mixer	图像	两个医学数据集（未明确样本数量）
640	2025-06-05	Deep learning-based workflow for automatic extraction of atria and epicardial adipose tissue on cardiac computed tomography in atrial fibrillation 2024-May-01, Journal of the Chinese Medical Association : JCMA IF:1.9Q2 DOI:10.1097/JCMA.0000000000001076 PMID:38380919	research paper	本文提出了一种基于深度学习的自动化工作流程，用于在心脏计算机断层扫描中自动提取心房和心外膜脂肪组织	使用3D U-Net模型开发了一个自动化分割流程，用于心房、心包和心外膜脂肪组织的分割，这在心房颤动管理中具有潜在应用价值	研究样本仅来自单一医疗中心，且样本量相对较小（157名患者）	设计一个可靠的自动化分割工作流程，用于心房颤动患者的心房和心外膜脂肪组织的分割	心房颤动患者的心脏计算机断层扫描图像	digital pathology	cardiovascular disease	CT成像	3D U-Net	3D医学影像	157名心房颤动患者