深度学习在生物医药领域的应用

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	算法框架	模型架构	性能指标	计算资源
1481	2025-10-07	Magnetic Resonance Imaging Images Based Brain Tumor Extraction, Segmentation and Detection Using Convolutional Neural Network and VGC 16 Model 2024-07-01, American journal of clinical oncology DOI:10.1097/COC.0000000000001097 PMID:38632686	研究论文	使用卷积神经网络和VGC 16模型从磁共振成像图像中提取、分割和检测脑肿瘤	提出结合两种CNN模型的混合方法，并采用预测平均交并比来识别失败案例	NA	开发自动诊断和检测脑肿瘤的系统	脑肿瘤患者的磁共振成像图像	计算机视觉	脑肿瘤	磁共振成像	CNN	医学图像	NA	MATLAB	VGC 16	准确率, 验证准确率, 验证损失, 平均交并比	NA
1482	2025-10-07	Artificial intelligence and machine learning in axial spondyloarthritis 2024-07-01, Current opinion in rheumatology IF:5.2Q1 DOI:10.1097/BOR.0000000000001015 PMID:38533807	综述	评估人工智能和机器学习在中轴型脊柱关节炎诊断与管理中的当前应用与前景	深入探讨深度学习在axSpA影像分析中的突破性应用，部分模型在检测骶髂关节炎等标志物方面达到或超越放射科医生水平	研究设计差异大、样本量有限且以回顾性单中心研究为主，限制结果普适性	探索AI/ML在axSpA医疗影像、预测建模和患者监测中的应用潜力	中轴型脊柱关节炎（axSpA）患者	机器学习	中轴型脊柱关节炎	X射线、计算机断层扫描（CT）、磁共振成像（MRI）	深度学习	医学影像	NA	NA	NA	NA	NA
1483	2025-10-07	Deep learning-based prediction of coronary artery calcium scoring in hemodialysis patients using radial artery calcification 2024 May-Jun, Seminars in dialysis IF:1.4Q3 DOI:10.1111/sdi.13191 PMID:38178376	研究论文	本研究开发基于桡动脉钙化的随机森林模型预测血液透析患者冠状动脉钙化评分	首次将桡动脉钙化指数与临床变量结合，使用随机森林模型预测冠状动脉钙化评分	样本量较小（118例患者），仅使用单一中心的患者数据	探索桡动脉钙化在预测血液透析患者冠状动脉钙化中的可行性	血液透析患者	机器学习	心血管疾病	超声检查、冠状动脉计算机断层扫描	随机森林, 逻辑回归	临床变量、影像数据	118例血液透析患者	NA	随机森林, 逻辑回归	敏感度, 特异度, 受试者工作特征曲线下面积	NA
1484	2025-10-07	Deep Learning Models for Predicting Hearing Thresholds Based on Swept-Tone Stimulus-Frequency Otoacoustic Emissions 2024 Mar-Apr 01, Ear and hearing IF:2.6Q1 DOI:10.1097/AUD.0000000000001443 PMID:37990395	研究论文	本研究开发了基于扫频刺激频率耳声发射的深度学习模型，用于定量预测听力阈值	首次将深度学习技术应用于扫频SFOAE数据来预测听力阈值，并设计了混合CNN与传统机器学习回归器的组合模型	样本量相对有限（562只耳朵），仅针对感音神经性听力损失进行研究	开发能够基于耳声发射定量预测听力阈值的深度学习模型	174只正常听力耳朵和388只感音神经性听力损失耳朵	机器学习	听力损失	扫频刺激频率耳声发射	CNN, 混合模型	生物医学信号	562只耳朵（174正常听力，388听力损失）	NA	CNN, CNN-KNN, CNN-SVM, CNN-RF	平均绝对误差, 标准误差	NA
1485	2025-10-07	Detection and position evaluation of chest percutaneous drainage catheter on chest radiographs using deep learning 2024, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0305859 PMID:39133733	研究论文	开发基于深度学习的算法，用于在胸部X光片上自动检测经皮胸腔引流导管并评估导管位置	首次将深度学习应用于胸腔引流导管的自动检测和位置评估	回顾性研究，样本量相对有限（1217张X光片）	开发自动检测和评估胸腔引流导管位置的AI算法	胸腔引流导管及其位置	计算机视觉	胸腔疾病	胸部X光摄影	深度学习	医学影像	1217张胸部X光片（960名患者），其中937张位置正确，280张位置错误	NA	NA	准确率, 敏感性, 特异性, mAP50, 精确率, 召回率	NA
1486	2025-05-28	A Novel Sentence Transformer-based Natural Language Processing Approach for Schema Mapping of Electronic Health Records to the OMOP Common Data Model 2024, AMIA ... Annual Symposium proceedings. AMIA Symposium PMID:40417570	research paper	该研究开发了一种基于Sentence Transformer的自然语言处理方法，用于将电子健康记录（EHR）中的药物相关概念映射到OMOP通用数据模型（CDM）中的标准概念	提出了一种基于transformer的NLP模型，在EHR到OMOP CDM的标准化映射任务中表现优于现有方法，包括最先进的大型语言模型和广泛使用的模式映射软件	仅针对药物相关概念进行了验证，未涉及其他类型的EHR数据	开发自动化方法以实现电子健康记录到通用数据模型的标准化映射	电子健康记录中的药物相关概念	natural language processing	NA	transformer-based NLP	Sentence Transformer	text	2个大型公开数据集，包括200种最常见药物和200种随机药物的映射验证	NA	NA	NA	NA
1487	2025-10-07	Physician Assistant Educators' Production Blueprint for Video Pedagogy 2024-Jun-01, The journal of physician assistant education : the official journal of the Physician Assistant Education Association DOI:10.1097/JPA.0000000000000592 PMID:38684095	研究论文	本文提出了基于验证教学实践的医师助理教育视频制作蓝图	结合认知负荷理论为医师助理教育开发专门的视频制作蓝图	基于文献综述和作者经验，缺乏实证研究验证	改进医师助理教育中的视频制作实践以提升学习效果	医师助理教育者和学生	教育技术	NA	视频教学法	NA	教学视频	NA	NA	NA	NA	NA
1488	2025-10-07	Towards Interpretable End-Stage Renal Disease (ESRD) Prediction: Utilizing Administrative Claims Data with Explainable AI Techniques 2024, AMIA ... Annual Symposium proceedings. AMIA Symposium PMID:40417492	研究论文	本研究利用行政索赔数据结合可解释AI技术预测慢性肾脏病向终末期肾病的进展	首次将LSTM模型与SHAP可解释性分析结合应用于行政索赔数据的ESRD预测，并在24个月观察窗口表现出最优性能	数据来源于单一健康保险机构，可能影响模型泛化能力	预测慢性肾脏病向终末期肾病的疾病进展	慢性肾脏病患者	机器学习	肾脏疾病	行政索赔数据分析	LSTM, Random Forest, XGBoost	结构化医疗索赔数据	10年期的综合数据集	NA	LSTM	NA	NA
1489	2025-10-07	Enhancing Wearable Sensor Data Classification Through Novel Modified- Recurrent Plot-Based Image Representation and Mixup Augmentation 2024, AMIA ... Annual Symposium proceedings. AMIA Symposium PMID:40417521	研究论文	提出一种基于改进递归图的图像表示方法和Mixup数据增强技术，用于提升可穿戴传感器数据的分类性能	开发了结合时域和频域信息的改进递归图图像表示方法，并采用傅里叶变换的频域角度差估计方案	NA	提升可穿戴传感器数据的分类性能和领域适应能力	加速度计活动识别和实时血糖水平预测	机器学习	NA	傅里叶变换，递归图，Mixup数据增强	深度学习	传感器数据，图像表示	NA	NA	NA	准确率	NA
1490	2025-10-07	Meta-Learning on Augmented Gene Expression Profiles for Enhanced Lung Cancer Detection 2024, AMIA ... Annual Symposium proceedings. AMIA Symposium PMID:40417531	研究论文	提出一种基于元学习的基因表达谱增强方法用于肺癌检测	首次将元学习应用于基因表达谱数据增强，通过多数据集协同优化解决小样本问题	依赖多个相关数据集的可获得性，且数据集间可能存在批次效应	开发能够在小样本基因表达数据上有效工作的肺癌检测方法	肺癌患者的基因表达谱数据	机器学习	肺癌	DNA微阵列	深度神经网络	基因表达谱	四个不同数据集（一个目标数据集，三个源数据集）	NA	NA	NA	NA
1491	2025-10-07	A Large Language Model Outperforms Other Computational Approaches to the High-Throughput Phenotyping of Physician Notes 2024, AMIA ... Annual Symposium proceedings. AMIA Symposium PMID:40417529	研究论文	比较三种计算方法在医生笔记高通量表型分析中的性能，发现大型语言模型表现最佳	首次系统比较大型语言模型、深度学习和传统机器学习在医生笔记高通量表型分析中的性能差异	仅比较了三种计算方法，可能未涵盖所有现有技术；研究范围限于医生笔记的表型分析	评估不同计算方法在电子健康记录高通量表型分析中的效果	医生临床笔记	自然语言处理	NA	高通量表型分析	LLM, DL, ML	文本	NA	NA	GPT-4	NA	NA
1492	2025-10-07	Improved noise reduction in photon-counting detector CT using prior knowledge-aware iterative denoising neural network 2024-Dec, Journal of medical imaging (Bellingham, Wash.) DOI:10.1117/1.JMI.11.S1.S12804 PMID:38799270	研究论文	开发了一种先验知识感知迭代去噪神经网络，用于降低光子计数探测器CT中高分辨率虚拟单能图像中的噪声	提出利用低噪声虚拟单能图像作为先验输入，并通过迭代构建精炼训练数据集来提升神经网络去噪性能	研究仅包含10例患者数据，样本量有限	降低光子计数探测器CT中高分辨率虚拟单能图像的噪声	光子计数探测器CT扫描的虚拟单能图像	医学影像处理	心血管疾病	CT血管造影	神经网络	医学影像	10例患者冠状动脉CT血管造影检查	NA	PKAID-Net	图像噪声、空间细节保留、定量准确性	NA
1493	2025-10-07	Local Mean Suppression Filter for Effective Background Identification in Fluorescence Images 2024-Sep-26, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.09.25.614955 PMID:39386682	研究论文	提出一种用于荧光显微镜图像背景识别的非线性滤波器	基于局部均值比较的像素级滤波方法，通过变化邻域尺寸生成多重标签并累积决策	NA	开发有效的荧光图像背景识别方法	具有密集低对比度前景的荧光显微镜图像	计算机视觉	NA	荧光显微镜成像	NA	图像	NA	Python 3	局部均值抑制滤波器	NA	NA
1494	2025-10-07	Semi-supervised CT image segmentation via contrastive learning based on entropy constraints 2024-Sep, Biomedical engineering letters IF:3.2Q2 DOI:10.1007/s13534-024-00387-y PMID:39220023	研究论文	提出一种基于熵约束对比学习的半监督CT图像分割方法	融合CNN和Transformer架构，结合熵约束的对比学习机制，通过丢弃高熵值不可靠样本来提升模型性能	仅在COVID-19 CT公共数据集上验证，未在其他医学图像数据集测试	提高CT图像分割精度，减少对标注数据的依赖	CT医学图像	计算机视觉	COVID-19	CT成像	CNN, Transformer	图像	NA	NA	CNN, Transformer, 残差压缩激励模块	DSC, HD, JC	NA
1495	2025-10-07	Deep learning-driven imaging of cell division and cell growth across an entire eukaryotic life cycle 2024-Apr-27, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.04.25.591211 PMID:38712227	研究论文	开发了一种基于深度学习的成像框架，用于定量研究真核微生物的完整生命周期	结合微流控培养、卷积神经网络生命周期阶段特异性分割和新型细胞追踪算法FIEST，首次实现了跨有性繁殖代际的微生物追踪	作为原理验证仅应用于单一物种，尚未在其他真核微生物中广泛验证	建立定量研究完整真核生命周期的成像方法	真核微生物（酵母）	计算机视觉	NA	显微成像、微流控培养、荧光报告系统	CNN	显微图像、视频	跨三个有性繁殖代际的单细胞微生物	NA	卷积神经网络	NA	NA
1496	2025-10-07	An explainable longitudinal multi-modal fusion model for predicting neoadjuvant therapy response in women with breast cancer 2024-11-07, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-024-53450-8 PMID:39511143	研究论文	开发了一种可解释的纵向多模态融合模型，用于预测乳腺癌患者新辅助治疗反应	提出MRP系统模拟真实世界医生评估，整合跨模态知识挖掘和时间信息嵌入策略处理缺失模态数据	未明确说明模型在更广泛人群中的泛化能力	预测乳腺癌患者新辅助治疗反应	乳腺癌患者	医学影像分析	乳腺癌	多模态图像分析	深度学习模型	多模态图像数据	多中心研究数据	NA	多模态融合模型	AUROC	NA
1497	2025-10-07	PACT-3D, a deep learning algorithm for pneumoperitoneum detection in abdominal CT scans 2024-11-07, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-024-54043-1 PMID:39511229	研究论文	开发并验证用于腹部CT扫描中气腹检测的深度学习算法PACT-3D	首个专门针对气腹检测的深度学习模型，在排除少量游离气体病例时灵敏度显著提升至0.92-0.98	未提及模型在更广泛医疗机构中的泛化能力验证	开发能够准确检测CT扫描中气腹的深度学习模型以改善急诊诊疗流程	腹部CT扫描图像	计算机视觉	气腹	CT扫描	深度学习	医学影像	远东纪念医院20,390例扫描（训练集14,039+前瞻测试集6,351）+ Cedars-Sinai医学中心480例外部验证	NA	PACT-3D	灵敏度, 特异性	NA
1498	2025-10-07	Deep learning for rapid analysis of cell divisions in vivo during epithelial morphogenesis and repair 2024-Sep-23, eLife IF:6.4Q1 DOI:10.7554/eLife.87949 PMID:39312468	研究论文	开发深度学习管道自动分析上皮组织中细胞分裂的动态特征	首次建立能够同时识别细胞分裂事件、确定分裂轴方向并量化分裂前后形状变化的深度学习管道	方法主要应用于果蝇蛹翅上皮组织，在其他组织类型中的适用性需要进一步验证	开发自动化工具分析上皮组织发育和修复过程中的细胞分裂动态	果蝇蛹翅上皮组织	计算机视觉	NA	延时显微成像	深度学习	延时显微图像序列	NA	NA	NA	准确性	NA
1499	2025-10-07	An Exaggeration? Reality?: Can ChatGPT Be Used in Neonatal Nursing? 2024 Apr-Jun 01, The Journal of perinatal & neonatal nursing IF:1.5Q2 DOI:10.1097/JPN.0000000000000826 PMID:38758263	评论	探讨ChatGPT在新生儿护理领域的应用潜力与局限性	首次系统评估ChatGPT在新生儿护理特定场景（疼痛评估、喂养过程、患者状态判断）中的应用可行性	缺乏临床实证研究支持，数据准确性需严格验证，存在未经科学验证结果的风险	评估人工智能在新生儿护理领域的应用价值与风险	新生儿护理中的疼痛评估、喂养过程和患者状态判断	自然语言处理	新生儿护理	语言建模	大型语言模型	文本	NA	OpenAI	ChatGPT	NA	NA
1500	2025-05-23	A novel deep learning model for obstructive sleep apnea diagnosis: hybrid CNN-Transformer approach for radar-based detection of apnea-hypopnea events 2024-12-11, Sleep IF:5.3Q1 DOI:10.1093/sleep/zsae184 PMID:39115132	研究论文	本研究开发了一种基于雷达数据的深度学习模型，用于检测阻塞性睡眠呼吸暂停（OSA）中的呼吸暂停-低通气事件	采用混合CNN-Transformer架构，结合雷达数据进行OSA诊断，为传统多导睡眠图（PSG）提供了一种成本效益高且易于获取的替代方案	研究为单中心前瞻性队列研究，样本量相对较小（开发集54人，测试集35人）	开发并验证一种用于阻塞性睡眠呼吸暂停诊断的深度学习模型	疑似睡眠呼吸障碍的参与者	数字病理	阻塞性睡眠呼吸暂停	雷达数据采集	混合CNN-Transformer架构	雷达信号数据	开发集54人，测试集35人	NA	NA	NA	NA