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	2025-04-24	MMSyn: A New Multimodal Deep Learning Framework for Enhanced Prediction of Synergistic Drug Combinations 2024-05-13, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.4c00165 PMID:38676916	研究论文	提出了一种名为MMSyn的多模态深度学习框架，用于预测协同药物组合	结合药物分子特征和癌细胞系数据，使用注意力机制和交互模块进行特征整合，提出新的多模态深度学习框架	未提及具体样本量大小和模型在真实临床应用中的表现	开发一种预测协同药物组合的计算方法	药物组合和癌细胞系	机器学习	癌症	深度学习	多层感知机(MLP)结合注意力机制	分子结构数据、基因表达数据、DNA拷贝数、通路活性数据	NA
1262	2025-04-24	Sequential Contrastive and Deep Learning Models to Identify Selective Butyrylcholinesterase Inhibitors 2024-04-22, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.4c00397 PMID:38532612	研究论文	本研究探讨了多种机器学习策略来识别选择性丁酰胆碱酯酶（BChE）抑制剂，优化了精确度指标	比较了最新的监督对比学习（CL）、深度学习（DL）和随机森林（RF）机器学习方法，并采用单模型和序列模型配置来识别BChE选择性的最佳模型	仅测试了20种化合物，样本量较小	识别选择性BChE抑制剂以用于阿尔茨海默病（AD）的晚期症状治疗	丁酰胆碱酯酶（BChE）抑制剂	机器学习	阿尔茨海默病	监督对比学习（CL）、深度学习（DL）、随机森林（RF）	CL、DL、RF	化合物数据	500万种化合物库中的20种测试化合物
1263	2025-04-23	Classification of rib fracture types from postmortem computed tomography images using deep learning 2024-Dec, Forensic science, medicine, and pathology DOI:10.1007/s12024-023-00751-x PMID:37968549	research paper	本研究使用深度学习技术对尸检计算机断层扫描（PMCT）图像中的肋骨骨折类型进行分类	利用基于ResNet50架构的深度学习模型，通过迁移学习对不同层次的肋骨骨折类型进行分类，为法医病理学家和医疗从业者提供了一种减少工作量的可靠解决方案	模型在分类层次较低时表现较差，尤其是'ad latus'类型的骨折预测准确率仅为17-18%	开发一个能够辅助临床医生分析PMCT图像中肋骨骨折类型的系统	尸检计算机断层扫描（PMCT）图像中的肋骨骨折	computer vision	NA	deep learning, transfer learning	ResNet50	image	NA
1264	2025-04-23	Rectify ViT Shortcut Learning by Visual Saliency 2024-Dec, IEEE transactions on neural networks and learning systems IF:10.2Q1 DOI:10.1109/TNNLS.2023.3310531 PMID:37703160	research paper	提出了一种新颖的基于视觉显著性的ViT模型（SGT），用于纠正ViT中的捷径学习问题	在没有眼动数据的情况下，利用计算视觉显著性模型预测显著图来引导ViT关注有意义的区域，并通过残差连接保留全局信息	获取眼动数据可能耗时耗力甚至不切实际，而本文方法依赖于计算视觉显著性模型的准确性	纠正视觉Transformer（ViT）中的捷径学习问题，提高模型的泛化能力和可解释性	ViT模型和图像数据	computer vision	NA	计算视觉显著性模型	ViT (Vision Transformer)	image	NA
1265	2025-04-23	Medical Transformer: Universal Encoder for 3-D Brain MRI Analysis 2024-Dec, IEEE transactions on neural networks and learning systems IF:10.2Q1 DOI:10.1109/TNNLS.2023.3308712 PMID:37738193	研究论文	本文提出了一种名为Medical Transformer的新型迁移学习框架，用于3D脑部MRI分析，通过将3D体积图像建模为2D图像切片序列，并结合多视角方法提升空间关系表示	提出了一种参数高效的训练方法，通过多视角利用3D体积的三个平面信息，并使用自监督学习在大规模正常健康脑部MRI数据集上进行预训练	未提及具体的数据集规模或多样性限制，也未讨论模型在其他类型医学图像上的泛化能力	开发一个通用的迁移学习框架，用于3D脑部MRI分析，以解决标注数据有限的问题	3D脑部MRI图像	数字病理学	脑部疾病	自监督学习(SSL)	Transformer	3D MRI图像	使用大规模正常健康脑部MRI数据集进行预训练，具体数量未提及
1266	2025-04-23	Advancements in automated classification of chronic obstructive pulmonary disease based on computed tomography imaging features through deep learning approaches 2024 Nov-Dec, Respiratory medicine IF:3.5Q2 DOI:10.1016/j.rmed.2024.107809 PMID:39299523	review	本文综述了基于深度学习的慢性阻塞性肺疾病(COPD)自动分类方法的最新研究进展	利用深度学习分析CT影像中的关键放射学特征，提高COPD诊断准确性和效率	未提及具体模型性能指标和临床验证结果	为COPD的个性化管理和治疗提供新视角	慢性阻塞性肺疾病(COPD)患者	digital pathology	lung cancer	CT扫描	DL	image	NA
1267	2025-04-23	Deep Learning-Based Reconstruction Algorithm With Lung Enhancement Filter for Chest CT: Effect on Image Quality and Ground Glass Nodule Sharpness 2024-09, Korean journal of radiology IF:4.4Q1 DOI:10.3348/kjr.2024.0472 PMID:39197828	研究论文	评估结合深度学习图像重建算法的新型肺增强滤波器对图像质量和磨玻璃结节锐度的影响	提出了一种结合深度学习图像重建算法和肺增强滤波器的新方法，显著提高了磨玻璃结节的锐度	研究基于人工模拟的磨玻璃结节和体模，未涉及真实患者数据	提高胸部CT扫描中图像质量和磨玻璃结节的评估效果	人工模拟的磨玻璃结节和胸部体模	数字病理	肺癌	深度学习图像重建算法	DLIR	CT图像	5个不同密度的人工磨玻璃结节和1个胸部体模
1268	2025-04-23	Diagnostic Accuracy of AI Algorithms in Aortic Stenosis Screening: A Systematic Review and Meta-Analysis 2024-09, Clinical medicine & research IF:1.2Q2 DOI:10.3121/cmr.2024.1934 PMID:39438148	meta-analysis	本文通过系统综述和荟萃分析评估了人工智能算法在主动脉瓣狭窄筛查中的诊断准确性	首次综合评估多种AI算法在主动脉瓣狭窄筛查中的表现，并提供了详细的诊断准确性指标	存在发表偏倚，且研究间存在异质性	评估AI算法在主动脉瓣狭窄筛查中的诊断准确性	主动脉瓣狭窄患者	digital pathology	cardiovascular disease	AI算法分析	deep learning	ECG, 胸部X光片, 听诊音频文件, 电子听诊器记录, 非侵入式可穿戴惯性传感器的心机械信号	10项符合条件的研究（来自295篇初步筛选文献）
1269	2025-04-23	Computer-Aided Diagnosis of Duchenne Muscular Dystrophy Based on Texture Pattern Recognition on Ultrasound Images Using Unsupervised Clustering Algorithms and Deep Learning 2024-07, Ultrasound in medicine & biology DOI:10.1016/j.ultrasmedbio.2024.03.022 PMID:38637169	research paper	本研究探索了利用深度学习和聚类算法在超声图像中识别杜氏肌营养不良症（DMD）患者的行走状态和疾病严重程度的可行性	首次将k-means和模糊c-means聚类算法用于DMD超声图像的纹理重建，并结合深度学习模型自动识别行走功能和疾病严重程度	未提及样本量的具体数字，可能影响结果的泛化性	开发计算机辅助诊断系统以自动识别DMD患者的行走状态和疾病严重程度	杜氏肌营养不良症（DMD）患者的超声图像	digital pathology	muscular dystrophy	超声成像	Gaussian Naïve Bayes, k-nearest neighbors, decision-tree, VGG-16, VGG-19	image	NA
1270	2025-04-23	Misplaced Trust and Distrust: How Not to Engage with Medical Artificial Intelligence 2024-Jul, Cambridge quarterly of healthcare ethics : CQ : the international journal of healthcare ethics committees IF:1.5Q3 DOI:10.1017/S0963180122000445 PMID:36263755	research paper	本文探讨了在医疗人工智能（AI）领域中信任与不信任的错误应用，并提出了一个分类系统	通过负面案例研究，提出了关于医疗AI中信任与不信任的错误分类，为临床和监管决策提供了伦理约束	未提供具体的实证数据支持分类系统的有效性	分析医疗AI中信任与不信任的错误应用，并提出伦理约束	医疗人工智能系统及其在临床中的应用	machine learning	NA	NA	Artificial Neural Nets	NA	NA
1271	2025-04-23	Prognostication of Hepatocellular Carcinoma Using Artificial Intelligence 2024-06, Korean journal of radiology IF:4.4Q1 DOI:10.3348/kjr.2024.0070 PMID:38807336	综述	本文综述了人工智能在肝细胞癌预后预测中的潜在价值及其局限性和未来前景	利用人工智能（特别是放射组学或深度学习）对肝细胞癌进行基于图像的预后预测，提供客观、详细和全面的肿瘤表型分析	传统放射学方法的主观性和观察者间变异性限制了其准确性，人工智能方法仍处于发展阶段，需进一步验证	优化肝细胞癌患者的管理策略	肝细胞癌（HCC）患者	数字病理学	肝癌	放射组学、深度学习	NA	图像	NA
1272	2025-04-23	Localization and Risk Stratification of Thyroid Nodules in Ultrasound Images Through Deep Learning 2024-06, Ultrasound in medicine & biology DOI:10.1016/j.ultrasmedbio.2024.02.013 PMID:38494413	研究论文	开发了一种结合深度学习和临床标准TI-RADS的系统，用于甲状腺结节的同步分割和风险分层	提出了一个结合TI-RADS和Mask R-CNN的集成系统，用于甲状腺结节的分割和风险分层	研究仅针对TI-RADS 4类甲状腺结节，样本量较小（304例）	开发一种集成系统，用于甲状腺结节的诊断和分割	甲状腺结节	计算机视觉	甲状腺疾病	超声成像	Mask R-CNN	图像	304例超声图像（来自两个独立站点）
1273	2025-04-23	Statistical and Machine Learning Analysis in Brain-Imaging Genetics: A Review of Methods 2024-05, Behavior genetics IF:2.6Q2 DOI:10.1007/s10519-024-10177-y PMID:38336922	综述	本文综述了脑成像遗传学分析领域的方法进展，从早期的大规模单变量分析到当前的深度学习方法	概述了脑成像遗传学分析方法的演变，并比较了各种方法的优缺点	未提及具体实验验证或数据集的局限性	探讨脑成像遗传学分析方法的发展及其在理解复杂脑相关疾病中的应用	脑成像数据和遗传数据的整合分析	机器学习和医学影像分析	脑相关疾病	脑成像技术和遗传数据分析	从大规模单变量分析到深度学习	脑成像数据和遗传数据	NA
1274	2025-04-23	Positive Predictive Values of Abnormality Scores From a Commercial Artificial Intelligence-Based Computer-Aided Diagnosis for Mammography 2024-04, Korean journal of radiology IF:4.4Q1 DOI:10.3348/kjr.2023.0907 PMID:38528692	研究论文	本研究探讨了基于深度学习的商业AI-CAD系统在乳腺X线摄影中生成的异常评分的阳性预测值，并分析了其与临床和放射学发现的关系	首次研究了商业AI-CAD系统异常评分的阳性预测值，并分析了其与多种临床和放射学因素的关联	研究为回顾性设计，样本中高风险女性比例较低(0.6%)	评估AI-CAD系统在乳腺X线摄影中的诊断性能	599名女性(656个乳房)的乳腺X线摄影数据	数字病理	乳腺癌	深度学习	AI-CAD系统(Lunit Insight MMG)	医学影像	656个乳房(来自599名女性)
1275	2025-04-23	Uncover This Tech Term: Uncertainty Quantification for Deep Learning 2024-04, Korean journal of radiology IF:4.4Q1 DOI:10.3348/kjr.2024.0108 PMID:38528697	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
1276	2025-04-23	Automated Detection and Segmentation of Bone Metastases on Spine MRI Using U-Net: A Multicenter Study 2024-04, Korean journal of radiology IF:4.4Q1 DOI:10.3348/kjr.2023.0671 PMID:38528694	research paper	开发并评估了一种用于脊柱MRI上骨转移自动分割和检测的深度学习模型	使用2D和3D U-Net模型，结合不同MRI序列组合，实现了骨转移的高效自动检测和分割	外部测试集样本量较小（49个MRI系列，20名患者），可能影响模型的泛化能力评估	开发自动化工具以提高脊柱MRI上骨转移的诊断效率	成人骨转移患者的脊柱MRI扫描	digital pathology	bone metastasis	MRI (T1, FO, CE序列)	2D U-Net, 3D U-Net	MRI图像	训练集：662个MRI系列（302名患者）；外部测试集：49个MRI系列（20名患者）
1277	2025-04-23	Dark-Blood Computed Tomography Angiography Combined With Deep Learning Reconstruction for Cervical Artery Wall Imaging in Takayasu Arteritis 2024-04, Korean journal of radiology IF:4.4Q1 DOI:10.3348/kjr.2023.1078 PMID:38528696	research paper	评估结合深度学习重建的暗血计算机断层扫描血管成像在Takayasu动脉炎患者颈动脉壁成像中的图像质量	首次将暗血CTA成像与深度学习重建技术结合，用于改善Takayasu动脉炎患者颈动脉壁的可视化	样本量较小（53例患者），且研究时间范围有限（2022年1月至7月）	评估新型暗血CTA成像结合DLR在颈动脉壁成像中的图像质量	Takayasu动脉炎患者的颈动脉壁	digital pathology	Takayasu arteritis	dark-blood computed tomography angiography (CTA), deep learning reconstruction (DLR), hybrid iterative reconstruction (HIR)	deep learning	medical imaging	53例Takayasu动脉炎患者（平均年龄33.8±10.2岁，49名女性）
1278	2025-04-23	Improving Diagnostic Performance of MRI for Temporal Lobe Epilepsy With Deep Learning-Based Image Reconstruction in Patients With Suspected Focal Epilepsy 2024-04, Korean journal of radiology IF:4.4Q1 DOI:10.3348/kjr.2023.0842 PMID:38528695	research paper	评估深度学习图像重建技术（DLR）在1.5毫米层厚MRI中对颞叶癫痫（TLE）诊断性能的提升	首次比较了1.5毫米层厚MRI结合DLR与传统3毫米层厚MRI在TLE诊断中的表现，并证实DLR可显著提高诊断敏感性和图像质量	研究为回顾性设计，样本量相对有限（117例），且DLR组的特异性低于常规MRI	提升MRI对颞叶癫痫的诊断准确性	117例疑似局灶性癫痫患者的MRI影像（34例确诊TLE，83例非TLE）	digital pathology	temporal lobe epilepsy	deep learning-based image reconstruction (DLR)	deep learning	MRI影像	117例患者（61名女性，平均年龄41岁）的MRI影像数据集
1279	2025-04-22	The G Protein-Coupled Receptor-Related Gene Signatures for Diagnosis and Prognosis in Glioblastoma: A Deep Learning Model Using RNA-Seq Data 2024-Dec-01, Asian Pacific journal of cancer prevention : APJCP DOI:10.31557/APJCP.2024.25.12.4201 PMID:39733410	研究论文	本研究利用RNA-Seq数据和深度学习模型，探索了胶质母细胞瘤中G蛋白偶联受体相关基因标记的诊断和预后价值	首次将深度学习模型与RNA-Seq数据结合，鉴定出胶质母细胞瘤中G蛋白偶联受体相关基因作为新型生物标志物	研究仅基于532名患者的回顾性数据，需要更大样本的前瞻性研究验证	探索胶质母细胞瘤的新型诊断和预后生物标志物	532名胶质母细胞瘤患者的RNA-Seq数据	数字病理学	胶质母细胞瘤	RNA-Seq	深度学习	基因表达数据	532名GBM患者
1280	2025-04-22	Pixelated High-Q Metasurfaces for in Situ Biospectroscopy and Artificial Intelligence-Enabled Classification of Lipid Membrane Photoswitching Dynamics 2024-05-07, ACS nano IF:15.8Q1 DOI:10.1021/acsnano.3c09798 PMID:38653474	research paper	该研究结合像素化全介质超表面与深度学习技术，开发了一种用于时间分辨原位生物光谱学的集成光流控平台	利用高Q超表面在损耗性水环境中操作，结合深度学习实现实时分类，准确率达98%	目前仅应用于光开关脂质膜的动态行为研究，尚未扩展到更广泛的生物分子系统	开发一种集成光流控平台，用于研究生物系统的动态相互作用	光开关脂质膜的动态行为	digital pathology	NA	光谱采样技术	CNN	光谱数据	NA