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
101	2025-03-27	Research on multi-label recognition of tongue features in stroke patients based on deep learning 2024-12-30, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-84002-1 PMID:39739087	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的自动识别中风患者舌象特征的方法，以提高舌象特征自动提取和识别的准确性	设计了一个标签引导的多标签舌象识别模型，能够学习特征之间的相关性并进行分类，自动识别舌形、舌色和舌苔等关键特征	模型性能依赖于舌象图像的质量和数据增强的效果，且未提及模型在不同年龄段或不同中风类型患者中的泛化能力	提高中风患者康复阶段舌象特征的自动提取和识别准确性，为中风康复过程的实时评估和诊断提供技术支持	中风患者的舌象图像	计算机视觉	中风	图像处理和机器学习技术	深度学习模型（与resnet和densenet进行比较）	图像	未提及具体样本数量
102	2025-03-27	Artificial intelligence-guided design of lipid nanoparticles for pulmonary gene therapy 2024-Dec-10, Nature biotechnology IF:33.1Q1 DOI:10.1038/s41587-024-02490-y PMID:39658727	research paper	该研究利用深度学习策略设计可电离脂质，优化脂质纳米颗粒用于肺部基因治疗	引入基于神经网络的脂质优化方法，用于预测核酸递送效果，并成功设计出两种新型脂质结构FO-32和FO-35	研究主要基于小鼠和雪貂模型，人类应用效果尚需进一步验证	改进脂质纳米颗粒的非病毒mRNA递送技术	可电离脂质和脂质纳米颗粒	machine learning	NA	deep learning, mRNA delivery	directed message-passing neural network	lipid nanoparticle activity measurements	>9,000种脂质纳米颗粒活性测量数据，评估了160万种脂质结构
103	2025-03-27	Volumetric Breast Density Estimation From Three-Dimensional Reconstructed Digital Breast Tomosynthesis Images Using Deep Learning 2024-Dec, JCO clinical cancer informatics IF:3.3Q2 DOI:10.1200/CCI.24.00103 PMID:39652797	研究论文	该研究开发了一种基于深度学习的模型，用于从三维重建的数字乳腺断层合成图像中估计乳腺体积密度，并评估其与乳腺癌诊断的关联	首次使用深度学习模型直接从三维重建的DBT图像中估计乳腺体积密度，无需依赖原始二维数据	研究为回顾性分析，且样本量相对有限	开发一种无需原始DBT数据的乳腺密度自动估计方法，并验证其临床价值	乳腺组织密度与乳腺癌风险	数字病理	乳腺癌	深度学习	DL模型	三维医学图像	1080例非活动性DBT筛查检查(2011-2016年)，外加834例病例对照样本(180例病例和654例对照)
104	2025-03-27	Effect of childhood atropine treatment on adult choroidal thickness using sequential deep learning-enabled segmentation 2024 Sep-Oct, Asia-Pacific journal of ophthalmology (Philadelphia, Pa.) DOI:10.1016/j.apjo.2024.100107 PMID:39378966	研究论文	使用序列深度学习分割技术评估儿童期阿托品治疗对成人脉络膜厚度的影响	首次使用序列深度学习方法测量成人脉络膜厚度，并探讨儿童期阿托品治疗的长期影响	研究样本量有限，且未考虑其他可能影响脉络膜厚度的因素	评估儿童期阿托品治疗对成人脉络膜厚度的长期影响	接受过儿童期阿托品治疗的成人	数字病理学	近视	扫频光学相干断层扫描（SS-OCT）	序列深度学习	图像	422只眼睛（94只未接受阿托品治疗，328只接受过治疗）
105	2025-03-27	Deep learning-based segmentation of subcellular organelles in high-resolution phase-contrast images 2024-Aug-30, Cell structure and function IF:2.0Q4 DOI:10.1247/csf.24036 PMID:39085139	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的亚细胞器在高分辨率相位对比图像中的分割方法	利用荧光标记作为真实掩码的起源，开发了机器学习分割模型，实现了无标记活细胞中亚细胞器的精确分割	NA	开发一种精确分割亚细胞器的方法，以研究无标记活细胞中的细胞动力学	亚细胞器	计算机视觉	NA	深度学习	NA	图像	NA
106	2025-03-27	Opportunistic Screening of Chronic Liver Disease with Deep Learning Enhanced Echocardiography 2024-Jun-14, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2024.06.13.24308898 PMID:38947008	research paper	开发并评估了一种基于深度学习的心动图视频算法，用于慢性肝病的机遇性筛查	利用深度学习增强心动图视频分析，实现慢性肝病的自动化筛查	研究基于回顾性数据，可能影响模型的泛化能力	开发一种自动化工具，通过心动图视频筛查慢性肝病	接受心动图和腹部影像检查的成年患者	digital pathology	chronic liver disease	deep learning computer vision pipeline	CNN	video	1,596,640 心动图视频（来自 24,276 名患者）
107	2025-03-27	Predicting Progression From Mild Cognitive Impairment to Alzheimer's Dementia With Adversarial Attacks 2024-06, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3373703 PMID:38507374	研究论文	本文提出了一种利用对抗攻击预测轻度认知障碍（MCI）向阿尔茨海默病（AD）转化的简单框架	通过对抗攻击找到输入空间中的对抗进展方向，利用决策边界的距离预测患者下一次就诊的诊断结果	阿尔茨海默病研究中的可用数据集规模不足以从患者数据中学习复杂模型	预测MCI向AD的转化并辅助患者分型	轻度认知障碍（MCI）患者	机器学习	阿尔茨海默病	对抗攻击	浅层神经网络	患者数据	两个公开可用的阿尔茨海默病研究数据集
108	2025-03-27	Automated intracranial vessel segmentation of 4D flow MRI data in patients with atherosclerotic stenosis using a convolutional neural network 2024, Frontiers in radiology DOI:10.3389/fradi.2024.1385424 PMID:38895589	研究论文	本文开发了一种基于深度学习的全自动分割方法，用于颅内狭窄血管的4D流动MRI数据分割，以提高数据分析的重复性和鲁棒性	首次应用3D U-Net进行颅内狭窄血管的全自动分割，显著提高了分割的准确性和效率	未来需要更多颅内动脉粥样硬化疾病（ICAD）的分割数据以及其他颅内血管病变的数据来提高模型的性能和泛化能力	开发一种准确、全自动的分割方法，用于颅内狭窄血管的4D流动MRI数据分割，以改善血流动力学的定量评估	颅内动脉粥样硬化疾病（ICAD）患者和健康对照者的4D流动MRI数据	数字病理	颅内动脉粥样硬化疾病	4D流动MRI	3D U-Net	MRI图像	154例双VENC 4D流动MRI扫描（68例ICAD患者，86例健康对照）
109	2025-03-26	Deep learning on CT scans to predict checkpoint inhibitor treatment outcomes in advanced melanoma 2024-12-30, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-81188-2 PMID:39738216	research paper	该研究首次探讨了利用深度学习分析CT影像预测晚期黑色素瘤免疫检查点抑制剂治疗结果的价值	首次将深度学习应用于CT影像分析以预测晚期黑色素瘤的免疫检查点抑制剂治疗效果	深度学习模型未能显著超越已知临床预测因子的预测效果	探索CT影像深度学习模型预测晚期黑色素瘤免疫治疗效果的可行性	接受免疫检查点抑制剂治疗的晚期黑色素瘤成年患者	digital pathology	melanoma	CT imaging	DLM (deep learning model)	CT images	730名患者共2722个病灶
110	2025-03-26	Attention-guided convolutional network for bias-mitigated and interpretable oral lesion classification 2024-12-30, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-81724-0 PMID:39738228	research paper	提出了一种基于注意力引导的卷积网络，用于口腔病变的分类，旨在提高准确性、可解释性并减少数据集偏差	模型整合了分类流、引导流和解剖部位预测流，通过注意力机制提高病变定位准确性，并增强模型对数据集偏差的鲁棒性	研究依赖于单一来源的数据集，可能影响模型的泛化能力	开发一种深度学习模型，用于准确分类口腔病变并提高临床决策支持	口腔病变的16种类型	digital pathology	oral cancer	deep learning	CNN	image	2765张口腔内数字图像，来自1079名患者
111	2025-03-26	Optimizing VGG16 deep learning model with enhanced hunger games search for logo classification 2024-12-30, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-82022-5 PMID:39738231	research paper	本文提出了一种基于VGG16模型和增强型Hunger Games Search（EHGS）算法的优化深度学习架构EHGS-VGG16，用于logo分类	通过改进的Hunger Games Search算法（EHGS）优化VGG16模型的超参数，提高了分类性能	标准HGS算法存在种群多样性受限和易陷入局部最优的问题	提高logo分类任务的准确率	logo图像	computer vision	NA	deep learning, swarm intelligence algorithm	VGG16, EHGS-VGG16	image	Flickr-27 logo分类数据集
112	2025-03-26	DeepGOMeta for functional insights into microbial communities using deep learning-based protein function prediction 2024-12-30, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-82956-w PMID:39738309	研究论文	介绍了一种名为DeepGOMeta的深度学习模型，用于预测微生物蛋白质功能	开发了一种基于深度学习的蛋白质功能预测方法，专门针对微生物数据，克服了传统方法在预测新蛋白质和缺乏已知同源物的蛋白质功能时的局限性	模型主要针对微生物数据，可能不适用于其他类型的数据	提高从微生物样本中获取功能见解的能力	微生物蛋白质功能	机器学习	NA	深度学习	深度学习模型	蛋白质序列数据	多样化的微生物数据集
113	2025-03-26	A lung nodule segmentation model based on the transformer with multiple thresholds and coordinate attention 2024-12-30, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-82877-8 PMID:39738386	研究论文	提出了一种基于transformer和多阈值坐标注意力的肺结节分割模型MCAT-Net，用于肺癌早期检测	构建了多阈值特征分离模块以提取不同层次的边缘和纹理特征，引入坐标注意力机制增强空间信息利用，并采用transformer捕获长程依赖关系	未提及模型在临床环境中的实际应用效果验证	提高肺结节分割的准确性以辅助肺癌早期诊断	肺部CT图像中的结节区域	计算机视觉	肺癌	深度学习	transformer	医学影像	LIDC-IDRI和LNDb数据集
114	2025-03-26	IoT based intelligent pest management system for precision agriculture 2024-12-30, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-83012-3 PMID:39738391	research paper	本文提出了一种基于物联网的智能害虫管理系统，用于精准农业中的害虫检测和分类	开发了一种智能昆虫陷阱原型，结合嵌入式计算和CNN分类器，用于实时害虫检测和分类	数据集仅包含东方果蝇的图像，可能限制了模型对其他害虫类型的识别能力	通过技术驱动的精准农业方法提高作物保护和生产力	东方果蝇及其在番石榴果园中的检测	精准农业	NA	CNN, 机器学习, 深度学习	CNN	图像	1000+张东方果蝇图像，分为果蝇和非果蝇两类
115	2025-03-26	A deep learning-based ADRPPA algorithm for the prediction of diabetic retinopathy progression 2024-12-30, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-82884-9 PMID:39738461	research paper	开发并验证了一种基于深度学习的糖尿病视网膜病变进展预测算法ADRPPA，用于预测非参考性糖尿病视网膜病变（NRDR）向参考性糖尿病视网膜病变（RDR）的进展	利用纵向视网膜成像数据和微动脉瘤量化，结合ResNeXt和Mask-RCNN模型，预测糖尿病视网膜病变的进展，为临床提供新的预测工具	研究为回顾性研究，可能受到数据质量和样本选择的限制，且模型在独立数据集上的泛化能力有待进一步验证	开发一种能够预测糖尿病视网膜病变进展的人工智能算法，以辅助临床决策	糖尿病视网膜病变患者的视网膜眼底图像	digital pathology	diabetic retinopathy	deep learning	ResNeXt, Mask-RCNN	image	6384只眼睛的12,768张图像（EyePACS数据集）和148张标注有微动脉瘤的图像（e-ophtha数据集）
116	2025-03-26	Predicting patients' sentiments about medications using artificial intelligence techniques 2024-12-30, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-83222-9 PMID:39738528	研究论文	本研究利用人工智能技术预测患者对药物的情感倾向	首次采用技术解释结果以提高可解释性和可理解性，并开发了深度集成模型（DL_ENS）	未提及具体的数据集来源和样本的多样性限制	开发AI模型以预测患者对药物的情感倾向，辅助临床医生开药	药物相关文本数据	自然语言处理	NA	Word2Vec算法、预训练词嵌入	ML和DL模型（包括CNN、LSTM等）及集成学习模型	文本	大型药物评论数据集（未提及具体数量）
117	2025-03-26	Classification of cervical cancer using Dense CapsNet with Seg-UNet and denoising autoencoders 2024-12-30, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-82489-2 PMID:39738568	research paper	该研究提出了一种结合多种深度学习方法的宫颈癌分类系统，以提高传统诊断过程的准确性	结合了四种不同的深度学习方法，包括Seg-UNet、去噪自编码器和Dense CapsNet，并在多阶段处理中应用，实现了99.65%的分类准确率	未提及样本量是否足够大以验证模型的泛化能力，且未讨论在实际临床环境中的应用效果	提高宫颈癌的分类准确率，以辅助早期诊断和治疗	宫颈癌图像数据	digital pathology	cervical cancer	Multi-modal Generative Adversarial Networks (m-GAN), denoising autoencoders	Seg-UNet, Dense CapsNet	image	SIPaKMeD数据集（具体样本量未提及）
118	2025-03-26	Automatic ovarian follicle detection using object detection models 2024-12-30, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-82904-8 PMID:39738599	研究论文	本研究利用深度学习模型自动检测卵巢组织切片中的卵泡和黄体，以提高计数效率和准确性	采用YOLO和RetinaNet两种单阶段目标检测模型，结合迁移学习、早停策略和数据增强技术提升模型泛化能力，并利用采样策略和焦点损失函数解决类别不平衡问题	仅使用1000张图像进行训练和验证，样本量较小	开发自动化方法以准确量化评估卵泡发生后期阶段（窦卵泡和黄体形成）	卵巢组织切片中的窦卵泡和黄体	数字病理学	生殖系统疾病	深度学习	YOLO, RetinaNet	图像	1000张卵巢组织切片图像
119	2025-03-26	Dental bur detection system based on asymmetric double convolution and adaptive feature fusion 2024-12-30, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-83241-6 PMID:39738621	research paper	该研究提出了一种基于非对称双卷积和自适应特征融合的牙科钻头检测系统，旨在提高微小、细长且产量大的牙科钻头的检测精度	引入了YOLO-DB深度学习方法和轻量级非对称双卷积模块(LADC)，以及结合SlimNeck与BiFPN-Concat的新型融合网络，显著提升了检测精度和效率	未提及具体的数据集规模或实际应用场景的测试限制	提高牙科钻头的检测和计数精度，为细长物体的精确检测提供新方法	牙科钻头	computer vision	NA	深度学习	YOLO-DB, LADC, SlimNeck, BiFPN-Concat	image	NA
120	2025-03-26	Peptidomics and Machine Learning-based Evaluation of Noncoding RNA-Derived Micropeptides in Breast Cancer: Expression Patterns and Functional/Therapeutic Insights 2024-12, Laboratory investigation; a journal of technical methods and pathology DOI:10.1016/j.labinv.2024.102150 PMID:39393531	研究论文	本研究通过肽组学和机器学习方法评估了非编码RNA来源的微肽在乳腺癌中的表达模式及其功能与治疗潜力	首次大规模研究非编码RNA来源的微肽在乳腺癌亚型中的表达，并利用多种机器学习工具预测其功能和治疗潜力	研究主要基于预测工具的分析结果，需要进一步实验验证	探索非编码RNA来源的微肽在乳腺癌中的表达模式及其作为生物标志物和治疗靶点的潜力	乳腺癌组织样本和非肿瘤样本中的非编码RNA来源微肽	生物信息学	乳腺癌	高通量质谱分析	AntiCP 2.0, MULocDeep, PEPstrMOD, Peptipedia, PreAIP	质谱数据	16,349个预测微肽序列，58个在乳腺组织中表达的肽段