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
1261	2025-03-12	Intraoperative molecular diagnosis of glioma through combination of radiofrequency signals from ultrasound and deep learning 2024-Jan, EBioMedicine IF:9.7Q1 DOI:10.1016/j.ebiom.2023.104933 PMID:38103513	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
1262	2025-03-11	Comparison of Vendor-Pretrained and Custom-Trained Deep Learning Segmentation Models for Head-and-Neck, Breast, and Prostate Cancers 2024-Dec-18, Diagnostics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/diagnostics14242851 PMID:39767212	研究论文	本文评估了本地患者和临床特征对商业深度学习分割模型在头颈、乳腺和前列腺癌症中性能的影响	比较了供应商预训练和自定义训练的深度学习分割模型，并展示了自定义模型在多个器官风险区域（OARs）上的显著改进	研究样本量相对较小，且仅针对头颈、乳腺和前列腺癌症	评估本地数据和临床特征对商业深度学习分割模型性能的影响	头颈、乳腺和前列腺癌症患者	数字病理	头颈癌、乳腺癌、前列腺癌	深度学习分割模型	深度学习模型	CT扫描图像	210名患者（53名头颈癌、49名左乳腺癌、55名右乳腺癌、53名前列腺癌）
1263	2025-03-11	Sampling Conformational Ensembles of Highly Dynamic Proteins via Generative Deep Learning 2024-Dec-09, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.05.05.592587 PMID:38979147	研究论文	本文介绍了一种基于深度学习的模型ICoN，用于从分子动力学模拟数据中学习蛋白质构象变化的物理原理，并应用于高度动态的蛋白质构象采样	提出了一种新的深度学习模型ICoN，能够从分子动力学模拟数据中学习蛋白质构象变化的物理原理，并生成新的合成构象，揭示了实验未观察到的原子级细节	模型的训练依赖于分子动力学模拟数据，可能受限于模拟的准确性和计算资源	研究高度动态蛋白质的构象集合，以理解其功能调控和疾病相关聚集	高度动态的蛋白质，特别是内在无序蛋白质（IDPs）和淀粉样β（Aβ42）单体	机器学习	NA	分子动力学模拟（MD）	深度学习模型（ICoN）	分子动力学模拟数据	NA
1264	2025-03-11	Sampling Conformational Ensembles of Highly Dynamic Proteins via Generative Deep Learning 2024-Jun-28, Research square DOI:10.21203/rs.3.rs-4301803/v1 PMID:38978607	研究论文	本文开发了一种基于无监督深度学习的模型ICoN，用于从分子动力学模拟数据中学习蛋白质构象变化的物理原理，并通过插值数据点快速识别具有复杂和大规模侧链和骨架排列的新合成构象	提出了ICoN模型，能够从分子动力学模拟数据中学习蛋白质构象变化的物理原理，并生成新的合成构象，揭示了实验发现中未包含的重要原子细节	方法的普适性依赖于可用训练数据的质量和数量，且需要进一步的实验验证来确认生成构象的生物学相关性	研究蛋白质构象集合，特别是高度动态蛋白质的构象变化，以理解其功能调控和疾病相关聚集	高度动态的淀粉样β（Aβ42）单体	机器学习	NA	分子动力学（MD）模拟	ICoN（Internal Coordinate Net）	分子动力学模拟数据	NA
1265	2025-03-11	A novel deep learning model for diabetic retinopathy detection in retinal fundus images using pre-trained CNN and HWBLSTM 2024-Feb-19, Journal of biomolecular structure & dynamics IF:2.7Q2 DOI:10.1080/07391102.2024.2314269 PMID:38373067	研究论文	本文提出了一种新的深度学习模型，用于通过视网膜眼底图像检测糖尿病视网膜病变，结合了预训练的CNN和HWBLSTM	创新点在于结合了He加权双向长短期记忆网络（HWBLSTM）和有效的迁移学习技术，用于从视网膜眼底图像中检测糖尿病视网膜病变	未明确提及研究的局限性	研究目的是开发一种深度学习方法来准确检测和分类糖尿病视网膜病变	研究对象是糖尿病视网膜病变患者的视网膜眼底图像	计算机视觉	糖尿病视网膜病变	深度学习、迁移学习、图像预处理、图像分割、特征提取、降维	CNN、HWBLSTM	图像	使用了APTOS和MESSIDOR数据集
1266	2025-03-11	Adapting physics-informed neural networks to improve ODE optimization in mosquito population dynamics 2024, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0315762 PMID:39715201	研究论文	本文提出了一种改进的物理信息神经网络（PINN）框架，用于解决蚊子种群动态建模中的ODE优化问题	提出了一种改进的PINN框架，解决了梯度不平衡和刚性ODE问题，并通过逐步扩展训练时间域来解决时间因果关系问题	当前PINN框架在现实世界的ODE系统中还不够成熟，尤其是在具有极端多尺度行为的系统中	改进物理信息神经网络在ODE系统中的应用，特别是用于蚊子种群动态建模	蚊子种群动态建模	机器学习	NA	物理信息神经网络（PINN）	PINN	模拟数据	NA
1267	2025-03-10	An interpretable generative multimodal neuroimaging-genomics framework for decoding alzheimer's disease 2024-Nov-14, ArXiv PMID:38947922	研究论文	本文提出了一种可解释的生成多模态神经影像-基因组学框架，用于解码阿尔茨海默病	提出了一种新的深度学习分类框架，采用循环生成对抗网络（cGAN）在潜在空间中填补缺失数据，并采用可解释的人工智能方法（XAI）提取输入特征的相关性	未明确提及具体限制	解码阿尔茨海默病的潜在机制，进行AD检测和MCI转化预测	阿尔茨海默病患者和轻度认知障碍（MCI）患者	数字病理学	老年病	结构性和功能性磁共振成像（sMRI/fMRI），单核苷酸多态性（SNPs）	循环生成对抗网络（cGAN）	神经影像数据，基因组数据	未明确提及具体样本数量
1268	2025-03-10	Data-driven fine-grained region discovery in the mouse brain with transformers 2024-Jun-13, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.05.05.592608 PMID:38766132	研究论文	本文开发了一种无监督训练方案和基于transformer的深度学习架构，用于利用空间转录组学数据检测小鼠全脑的空间区域	提出了一种新的transformer深度学习架构，能够从粗到细粒度地识别小鼠大脑中的空间区域，并发现了一些以前未分类的亚区域	NA	研究小鼠大脑的空间组织	小鼠大脑	数字病理学	NA	空间转录组学	transformer	空间转录组学数据	多个小鼠的全脑数据
1269	2025-03-10	Explainability of three-dimensional convolutional neural networks for functional magnetic resonance imaging of Alzheimer's disease classification based on gradient-weighted class activation mapping 2024, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0303278 PMID:38771733	研究论文	本文通过应用梯度加权类激活映射（Grad-CAM）等方法，提高了基于fMRI的3D-VGG16网络在阿尔茨海默病（AD）诊断中的可解释性	本文的创新点在于使用多种静息态功能活动图（如ALFF、fALFF、ReHo和VMHC）来降低fMRI数据的复杂性，并采用3D-VGG16网络进行AD分类，同时通过GAP层缓解过拟合问题	本文的局限性在于手动特征提取方法可能增加模型负担，且仅针对AD和正常对照组进行了研究，未涉及其他神经系统疾病	研究目的是探索模型在预测时主要关注的大脑感兴趣区域（ROI），以及AD患者和正常对照组之间这些ROI的差异	研究对象为阿尔茨海默病患者和正常对照组	数字病理学	阿尔茨海默病	fMRI	3D-VGG16	图像	未提及具体样本数量
1270	2025-03-09	Enhancing Whole Slide Image Classification with Discriminative and Contrastive Learning 2024-Oct, Medical image computing and computer-assisted intervention : MICCAI ... International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention DOI:10.1007/978-3-031-72083-3_10 PMID:40046787	研究论文	本研究通过结合判别式和对比学习技术，提升了全切片图像（WSI）分类的准确性和鲁棒性	与现有主要依赖基于WSI级别标签分配伪标签的对比学习方法不同，本研究直接在WSI级别构建正负样本，从而更有效地学习信息丰富的图像特征	NA	提高全切片图像分类的准确性和鲁棒性	全切片图像（WSI）	数字病理学	NA	对比学习	深度学习	图像	两个数据集
1271	2025-03-09	Accurate fully automated assessment of left ventricle, left atrium, and left atrial appendage function from computed tomography using deep learning 2024-Oct, European heart journal. Imaging methods and practice DOI:10.1093/ehjimp/qyaf011 PMID:40051867	研究论文	本研究开发了一种全自动深度学习方法，用于从计算机断层扫描（CT）中计算心脏功能	首次比较了nnU-Net、3D TransUNet和UNETR在心脏功能参数分割和计算中的表现，发现nnU-Net在多个指标上优于其他模型	样本量较小（39名患者），且仅评估了左侧心脏功能	开发一种全自动深度学习方法，用于从CT中计算心脏功能参数	左心室（LV）、左心房（LA）和左心耳（LAA）	计算机视觉	心血管疾病	CT	nnU-Net, 3D TransUNet, UNETR	图像	39名患者的时间分辨CT数据集
1272	2025-03-09	Artificial intelligence applied to magnetic resonance imaging reliably detects the presence, but not the location, of meniscus tears: a systematic review and meta-analysis 2024-Sep, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-024-10625-7 PMID:38386028	系统综述与荟萃分析	本文通过系统综述和荟萃分析，评估了卷积神经网络（CNN）在诊断半月板撕裂中的准确性，并分析了这些CNN算法的决策过程	首次系统地比较了AI模型在诊断半月板撕裂中的表现，特别是在识别撕裂存在与定位撕裂位置方面的差异	研究存在显著的异质性（I2=79%），且AI模型在定位撕裂位置方面的表现不如识别撕裂存在	评估AI模型在诊断半月板撕裂中的准确性，并分析其决策过程	半月板撕裂的诊断	医学影像分析	半月板撕裂	卷积神经网络（CNN）	CNN	磁共振成像（MRI）图像	13,467名患者和57,551张图像
1273	2025-03-09	Evaluation of preoperative difficult airway prediction methods for adult patients without obvious airway abnormalities: a systematic review and meta-analysis 2024-07-17, BMC anesthesiology IF:2.3Q2 DOI:10.1186/s12871-024-02627-1 PMID:39020308	系统综述和荟萃分析	本文通过系统综述和荟萃分析，评估了成人患者无显著气道异常时术前困难气道预测方法的有效性	本文首次系统性地评估了多种术前困难气道预测方法，并提出了结合多种方法的个性化预测策略	研究存在显著的异质性，可能受到样本量和研究设计等因素的影响	评估和比较不同术前困难气道预测方法的有效性，以辅助临床决策	成人患者，无显著气道异常，接受各种类型手术	临床医学	NA	系统综述和荟萃分析	NA	文献数据	686,089名患者
1274	2025-03-09	The human hypothalamus coordinates switching between different survival actions 2024-Jun, PLoS biology IF:7.8Q1 DOI:10.1371/journal.pbio.3002624 PMID:38941452	研究论文	本研究探讨了人类下丘脑在生存行为切换中的作用，通过虚拟捕食者和猎物的实验范式，结合深度学习分割和优化的成像序列，揭示了人类下丘脑在生存行为切换中的关键角色	首次识别了人类下丘脑在生存行为切换中的作用，并揭示了其在行为切换后动作组织中的角色	研究依赖于虚拟环境中的行为模拟，可能无法完全反映真实世界中的生存行为	探讨人类下丘脑在生存行为切换中的作用	人类下丘脑及其在生存行为切换中的功能	神经科学	NA	深度学习分割、优化的成像序列、多体素模式分析（MVPA）、多体素连接分析、基于模型的fMRI分析	计算模型	fMRI数据	两次实验中的志愿者
1275	2025-03-09	Multinational External Validation of Autonomous Retinopathy of Prematurity Screening 2024-Apr-01, JAMA ophthalmology IF:7.8Q1 DOI:10.1001/jamaophthalmol.2024.0045 PMID:38451496	研究论文	本研究评估了基于自主人工智能的早产儿视网膜病变（ROP）筛查在检测中重度ROP和1型ROP方面的表现	使用深度学习创建的图像处理管道，通过远程医疗自主识别中重度ROP和1型ROP	研究依赖于外部数据集，可能存在数据偏差	评估自主AI筛查ROP的有效性	早产儿视网膜病变（ROP）	数字病理学	早产儿视网膜病变	深度学习	AI算法	图像	SUNDROP数据集：1545名婴儿的6245次检查；AECS数据集：2699名婴儿的5635次检查
1276	2025-03-09	Adaptive Tensor-Based Feature Extraction for Pupil Segmentation in Cataract Surgery 2024-03, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2023.3345837 PMID:38127596	研究论文	本文提出了一种名为自适应小波张量特征提取（AWTFE）的新方法，用于提高深度学习驱动的瞳孔识别系统的准确性	提出了一种新的自适应小波张量特征提取方法，通过构建三阶张量来表示空间信息、颜色通道和小波子带之间的相关性，并利用高阶奇异值分解自适应地消除冗余信息，从而提高瞳孔识别的准确性	NA	提高白内障手术视频中瞳孔分割的准确性，以帮助外科医生在手术并发症发生前检测瞳孔不稳定的风险因素	白内障手术视频中的瞳孔区域	计算机视觉	白内障	自适应小波张量特征提取（AWTFE）	深度学习分割模型	图像	5,700张来自190例白内障手术的标注术中图像（BigCat数据集）和一个公开的CaDIS数据集
1277	2025-03-09	Synthesizing 3D Multi-Contrast Brain Tumor MRIs Using Tumor Mask Conditioning 2024-Feb, Proceedings of SPIE--the International Society for Optical Engineering DOI:10.1117/12.3009331 PMID:38715792	研究论文	本文提出了一种基于肿瘤掩码条件的3D多对比脑肿瘤MRI合成方法，以解决医学图像数据稀缺和不平衡的问题	将2D潜在扩散模型调整为生成3D多对比脑肿瘤MRI数据，并引入肿瘤掩码作为条件，生成高质量且多样化的样本	未提及模型在临床环境中的实际应用效果或生成样本的临床验证	解决脑肿瘤MRI数据稀缺问题，提升深度学习模型的训练数据可用性	脑肿瘤MRI数据	计算机视觉	脑肿瘤	3D潜在扩散模型	3D自编码器、条件3D扩散概率模型（DPM）	3D多对比MRI图像	两个数据集：TCGA公共数据集和UTSW内部数据集
1278	2025-03-08	Machine learning for automated classification of lung collagen in a urethane-induced lung injury mouse model 2024-Oct-01, Biomedical optics express IF:2.9Q2 DOI:10.1364/BOE.527972 PMID:39421774	研究论文	本文提出了一种基于机器学习的自动化评分框架，用于评估小鼠肺损伤模型中的肺胶原含量	利用预训练的VGG16模型和统计特征结合的方法，以及采用无监督技术进行图像分析，提高了肺胶原含量评估的准确性和效率	研究依赖于小鼠模型，可能无法完全反映人类肺疾病的情况	开发自动化评分系统以提高肺胶原含量评估的准确性和一致性	成年雌性小鼠的肺切片图像	数字病理学	肺癌	SHG显微镜	VGG16, SVM	图像	NA
1279	2025-03-08	DeepEnzyme: a robust deep learning model for improved enzyme turnover number prediction by utilizing features of protein 3D-structures 2024-Jul-25, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbae409 PMID:39162313	研究论文	本文介绍了一种名为DeepEnzyme的深度学习模型，该模型结合了Transformer和图卷积网络（GCN），用于提高酶周转数（kcat）的预测准确性	DeepEnzyme模型通过整合蛋白质序列和3D结构特征，显著提高了对低序列相似性酶的预测准确性和鲁棒性，并能够评估点突变对酶催化活性的影响	NA	提高酶周转数（kcat）的预测准确性和鲁棒性，以促进蛋白质工程和合成生物学领域的研究	酶的周转数（kcat）	机器学习	NA	深度学习	Transformer, GCN	蛋白质序列和3D结构数据	NA
1280	2025-03-08	New-Generation 0.55 T MRI of the Knee-Initial Clinical Experience and Comparison With 3 T MRI 2024-Apr-01, Investigative radiology IF:7.0Q1 DOI:10.1097/RLI.0000000000001016 PMID:37747455	研究论文	本研究比较了0.55 T和3 T膝关节MRI在急性创伤和膝关节疼痛患者中的检测率和读者信心	使用新一代0.55 T MRI结合深度学习图像重建算法进行膝关节成像，并与3 T MRI进行比较	0.55 T MRI在低级别软骨和半月板病变的检测准确性和读者信心方面表现有限	比较0.55 T和3 T膝关节MRI在检测和分级关节病变方面的性能	25名有症状的膝关节内部紊乱患者	医学影像	膝关节疾病	MRI, 深度学习图像重建算法	NA	图像	25名患者