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
161	2025-07-24	Harnessing the power of longitudinal medical imaging for eye disease prognosis using Transformer-based sequence modeling 2024-Aug-16, NPJ digital medicine IF:12.4Q1 DOI:10.1038/s41746-024-01207-4 PMID:39152209	研究论文	本文提出了一种基于Transformer的序列建模方法LTSA，用于从纵向医学影像中进行动态疾病预后	利用Transformer模型处理纵向医学影像数据，实现对缓慢进展性眼病的动态预后	仅验证了AMD和POAG两种眼病，在其他疾病上的适用性尚不明确	开发能够利用纵向医学影像进行疾病风险预测的深度学习方法	年龄相关性黄斑变性(AMD)和原发性开角型青光眼(POAG)患者	数字病理学	眼科疾病	深度学习	Transformer	眼底摄影图像序列	来自AREDS和OHTS研究的纵向影像数据
162	2025-07-24	A deep learning model for classifying left ventricular enlargement for both transthoracic echocardiograms and handheld cardiac ultrasound 2024-Aug, European heart journal. Imaging methods and practice DOI:10.1093/ehjimp/qyaf049 PMID:40688486	research paper	开发一种深度学习模型，用于通过经胸超声心动图（TTE）和手持心脏超声（HCU）分类左心室扩大	模型无需患者性别和体型信息即可检测左心室扩大，并能准确应用于标准TTE和HCU获取的影像	研究依赖于回顾性和前瞻性数据，可能未涵盖所有临床场景	优化心力衰竭患者的临床结果，通过早期检测左心室扩大	左心室扩大患者	digital pathology	cardiovascular disease	deep learning	CNN	image	回顾性数据（8722名患者训练，468名内部验证），前瞻性队列（410名患者）
163	2025-07-24	Assessing spectral effectiveness in color fundus photography for deep learning classification of retinopathy of prematurity 2024-Jul, Journal of biomedical optics IF:3.0Q2 DOI:10.1117/1.JBO.29.7.076001 PMID:38912212	研究论文	本研究评估了彩色眼底摄影中不同光谱通道对深度学习分类早产儿视网膜病变（ROP）的效果	揭示了仅使用绿色或红色图像即可有效分类ROP阶段，从而可以排除具有较高光毒性的蓝色图像	未提及样本的具体数量或多样性，可能影响结果的普遍性	评估彩色眼底摄影中不同光谱通道对ROP深度学习分类的效果	早产儿视网膜病变（ROP）的眼底图像	数字病理学	早产儿视网膜病变	彩色眼底摄影	CNN	图像	NA
164	2025-07-24	Deep Learning Models Used in the Diagnostic Workup of Keratoconus: A Systematic Review and Exploratory Meta-Analysis 2024-Jul-01, Cornea IF:1.9Q2 DOI:10.1097/ICO.0000000000003467 PMID:38300179	系统综述与探索性荟萃分析	本文系统回顾并荟萃分析了深度学习模型在圆锥角膜诊断中的应用	首次对深度学习在圆锥角膜诊断中的研究进行全面盘点，并进行了探索性荟萃分析	纳入研究的方法学质量有限，患者选择报告不足且参考标准使用不当	评估深度学习算法在圆锥角膜诊断中的性能	圆锥角膜患者	数字病理	圆锥角膜	深度学习	DL算法	地形图图像	19项研究纳入定性分析，10项研究纳入荟萃分析
165	2025-07-24	Differential artery-vein analysis improves the OCTA classification of diabetic retinopathy 2024-Jun-01, Biomedical optics express IF:2.9Q2 DOI:10.1364/BOE.521657 PMID:38867785	research paper	本研究探讨了光学相干断层扫描血管成像（OCTA）中差异动脉-静脉（AV）分析对糖尿病视网膜病变（DR）机器学习分类的影响	利用深度学习进行动脉-静脉区域（AVA）分割，并从OCTA图像中提取六种定量特征，通过差异AV分析显著提高了DR分类的准确率	未提及具体样本量，可能影响结果的泛化性	提高糖尿病视网膜病变的分类准确率	糖尿病视网膜病变患者和对照组	digital pathology	diabetic retinopathy	optical coherence tomography angiography (OCTA)	SVM	image	NA
166	2025-07-24	Geometric Scattering on Measure Spaces 2024-May, Applied and computational harmonic analysis IF:2.6Q1 DOI:10.1016/j.acha.2024.101635 PMID:40686586	研究论文	本文提出了一种在测度空间上的几何散射变换通用模型，扩展了传统散射变换的应用范围	提出了一个统一的几何散射框架，适用于更广泛的设置如定向图、带符号图和带边界流形，并提出了新的不变性准则	NA	扩展散射变换理论以更好地理解几何深度学习中的网络架构	测度空间上的几何散射变换	机器学习	NA	散射变换	CNN	非欧几里得数据结构（图、流形）	NA
167	2025-07-24	Artificial intelligence-powered pharmacovigilance: A review of machine and deep learning in clinical text-based adverse drug event detection for benchmark datasets 2024-04, Journal of biomedical informatics IF:4.0Q2 DOI:10.1016/j.jbi.2024.104621 PMID:38447600	综述	本文综述了机器学习和深度学习方法在临床基准数据集中提取药物不良事件（ADEs）的有效性	深入分析了机器学习和深度学习在命名实体识别（NER）和关系分类（RC）任务中的优缺点，并探讨了特定特征对这些方法整体性能的影响	研究不仅限于机器学习和深度学习方法，还扩展到从生物医学文献、社交媒体数据和药物标签中提取ADEs	评估机器学习和深度学习方法在药物不良事件提取中的有效性，以促进药物安全监测和医疗结果改善	临床基准数据集中的药物不良事件（ADEs）	自然语言处理	NA	机器学习和深度学习	BERT, 梯度提升, 多层感知机, 随机森林	临床文本	275篇参考文献中的12篇文章
168	2025-07-24	A population-level digital histologic biomarker for enhanced prognosis of invasive breast cancer 2024-Jan, Nature medicine IF:58.7Q1 DOI:10.1038/s41591-023-02643-7 PMID:38012314	研究论文	提出了一种名为HiPS的数字组织学生物标志物，用于增强侵袭性乳腺癌的预后评估	HiPS通过深度学习准确映射细胞和组织结构，测量上皮、间质、免疫和空间相互作用特征，超越了传统病理学家的定性评估	需要进一步验证在更广泛人群中的适用性	开发一种数字组织学生物标志物以改善乳腺癌患者的预后评估	乳腺癌患者的肿瘤微环境形态	数字病理学	乳腺癌	深度学习	NA	组织学图像	来自Cancer Prevention Study-II、Prostate, Lung, Colorectal, and Ovarian Cancer trial、Cancer Prevention Study-3和The Cancer Genome Atlas的多个独立队列
169	2025-07-23	MMETHANE: interpretable AI for predicting host status from microbial composition and metabolomics data 2024-Dec-14, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.12.13.628441 PMID:39713330	研究论文	开发了一个名为MMETHANE的开源软件包，用于从微生物组和代谢组数据预测宿主状态	MMETHANE结合了先验生物学知识，包括系统发育和化学关系，并具有内在可解释性，能输出解释其决策的英文规则集	NA	开发计算工具以链接微生物组组成和代谢物数据到宿主状态	微生物组组成和代谢物数据	机器学习	炎症性肠病	微生物测序和代谢组学测量	深度学习模型	微生物组和代谢组数据	六个数据集
170	2025-07-23	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	研究论文	本文介绍了一种利用深度学习方法优化可离子化脂质设计的新策略，用于肺部基因治疗的脂质纳米颗粒	提出了一种名为“基于神经网络的脂质优化”的深度学习策略，用于设计可离子化脂质，超越了传统的实验筛选和理性设计方法	研究主要基于小鼠和雪貂模型，尚未在人类中进行验证	提高脂质纳米颗粒在肺部基因治疗中的mRNA递送效率	可离子化脂质及其在脂质纳米颗粒中的应用	机器学习	肺部疾病	深度学习	定向消息传递神经网络	脂质纳米颗粒活性测量数据	超过9,000个脂质纳米颗粒活性测量数据，评估了160万种脂质结构
171	2025-07-23	SegCSR: Weakly-Supervised Cortical Surfaces Reconstruction from Brain Ribbon Segmentations 2024-Dec-10, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.12.10.626888 PMID:39713375	research paper	提出了一种基于弱监督学习的皮层表面重建方法SegCSR，该方法从大脑MRI带状分割中重建多个皮层表面	通过联合学习微分同胚流来对齐皮层带状分割图的边界，避免了依赖传统CSR流程生成的伪地面实况	方法在具有挑战性的深部皮层沟回中可能需要进一步优化	开发一种不依赖伪地面实况的皮层表面重建方法	大脑MRI图像中的皮层表面	digital pathology	NA	深度学习	NA	MRI图像	两个大规模大脑MRI数据集
172	2025-07-23	SAUSI: an integrative assay for measuring social aversion and motivation 2024-Dec-07, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.05.13.594023 PMID:38798428	研究论文	介绍了一种名为SAUSI的新型行为任务，用于全面评估小鼠的社会厌恶行为	开发了整合社会动机、犹豫、决策和自由互动元素的新行为任务SAUSI，克服了传统方法的局限性	目前仅在小鼠模型中验证，尚未在人类或其他动物模型中测试	研究社会厌恶行为的生物行为机制	小鼠	行为神经科学	社交焦虑症、自闭症谱系障碍	深度学习分析	NA	行为数据	未明确说明小鼠数量
173	2025-07-23	Risk-Specific Training Cohorts to Address Class Imbalance in Surgical Risk Prediction 2024-Dec-01, JAMA surgery IF:15.7Q1 DOI:10.1001/jamasurg.2024.4299 PMID:39382865	研究论文	本研究评估了在手术风险预测中使用风险特异性训练队列解决类别不平衡问题的效果	通过针对高风险、中风险和低风险手术分别训练模型，提高了对低发生率并发症的预测性能	研究仅基于两家医院的数据，可能缺乏广泛代表性	评估风险特异性训练队列对手术风险预测模型性能的影响	109,445例住院手术患者	机器学习	手术并发症	深度学习	深度学习模型	临床手术数据	109,445例住院手术(来自佛罗里达大学健康系统两家医院)
174	2025-07-23	Development of a deep learning algorithm for Paneth cell density quantification for inflammatory bowel disease 2024-Dec, EBioMedicine IF:9.7Q1 DOI:10.1016/j.ebiom.2024.105440 PMID:39536395	研究论文	开发一种深度学习算法用于量化炎症性肠病中的潘氏细胞密度	使用两阶段U-net深度学习模型显著提高了潘氏细胞密度量化的准确性，并验证了其作为疾病预后生物标志物的潜力	研究基于回顾性队列，需要前瞻性研究进一步验证模型性能	开发深度学习工具以量化潘氏细胞密度作为炎症性肠病的生物标志物	回肠组织样本中的潘氏细胞	数字病理学	炎症性肠病	深度学习	U-net	全切片图像(WSI)	190例(142例克罗恩病患者和48例非IBD患者)
175	2025-07-23	Automated Segmentation of Knee Menisci Using U-Net Deep Learning Model: Preliminary Results 2024-Dec, Maedica DOI:10.26574/maedica.2024.19.4.690 PMID:39974461	研究论文	本研究利用U-Net深度学习模型对膝关节MRI扫描中的半月板进行自动检测和分割	提出了一种基于深度学习的实用方法，用于膝关节半月板的分割，并通过骨科医生的真实标注进行验证	数据稀缺和需要针对特定序列进行优化	开发一个自动识别和分割膝关节MRI扫描中半月板的模型	膝关节MRI扫描中的半月板	计算机视觉	骨科疾病	MRI	U-Net	图像	104个膝关节MRI图像用于训练，50个MRI扫描用于微调
176	2025-07-23	ViViEchoformer: Deep Video Regressor Predicting Ejection Fraction 2024-Nov-25, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-024-01336-y PMID:39586913	研究论文	本文提出了一种名为ViViEchoformer的深度学习方法，通过视频视觉变换器直接从超声心动图视频中回归左心室功能（LVEF）	使用视频视觉变换器（ViViEchoformer）直接从超声心动图视频中回归左心室功能，实现了全自动EF预测	研究仅使用了斯坦福大学医院的10,030个心尖四腔超声心动图视频，可能限制了模型的泛化能力	开发一种能够准确预测射血分数（EF）的深度学习方法，以辅助人类评估和分析	左心室功能（LVEF）的预测	数字病理学	心血管疾病	深度学习（DL）	视频视觉变换器（ViViEchoformer）	视频	10,030个心尖四腔超声心动图视频
177	2025-07-23	Comparison of Three Computational Tools for the Prediction of RNA Tertiary Structures 2024-Nov-08, Non-coding RNA IF:3.6Q2 DOI:10.3390/ncrna10060055 PMID:39585047	研究论文	比较三种计算工具在预测RNA三级结构方面的效用	首次比较RNAComposer、Rosetta FARFAR2和AlphaFold 3在预测RNA三级结构方面的表现，并发现AlphaFold 3在直接从RNA一级序列预测结构方面表现最佳	在预测人类前microRNA和较大BioRNA分子的远端环结构时，三种工具存在显著差异，且这些RNA的三维结构尚未通过实验表征	评估不同计算工具在预测RNA三级结构方面的准确性和适用性	非编码RNA（ncRNAs），包括小干扰RNA药物nedosiran和新型生物工程RNA（BioRNA）分子	计算生物学	NA	RNA三级结构预测	RNAComposer, Rosetta FARFAR2, AlphaFold 3	RNA序列	多种RNA分子，包括nedosiran和BioRNA
178	2025-07-23	ChromaFold predicts the 3D contact map from single-cell chromatin accessibility 2024-11-01, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-024-53628-0 PMID:39487131	研究论文	介绍了一种名为ChromaFold的深度学习模型，能够从单细胞ATAC测序数据预测3D接触图谱	ChromaFold仅需scATAC-seq数据即可预测3D接触图谱，无需依赖Hi-C或其他辅助数据，且在性能上达到当前最佳水平	模型训练需要配对的scATAC-seq和Hi-C数据，这可能在某些情况下限制其应用	通过预测3D染色质相互作用来解析基因调控和解释疾病相关的非编码变异	人类和小鼠的测试细胞类型	计算生物学	NA	scATAC-seq, Hi-C	深度学习模型	单细胞ATAC测序数据	NA
179	2025-07-23	A wearable echomyography system based on a single transducer 2024-Nov, Nature electronics IF:33.7Q1 DOI:10.1038/s41928-024-01271-4 PMID:40677283	研究论文	本文介绍了一种基于单个换能器的可穿戴回声肌电图系统，用于肌肉活动的无线监测	开发了一种完全集成的可穿戴回声肌电图系统，使用单个定制换能器，具有低功耗和无线功能，克服了传统回声肌电图系统体积大、功耗高的限制	未提及系统在不同体型或皮肤类型用户中的适用性，以及长期佩戴的舒适性问题	开发一种新型可穿戴设备，用于准确、长期无线监测肌肉活动	人体肌肉活动，特别是横膈膜和 forearm 肌肉	生物医学工程	NA	回声肌电图	深度学习算法	超声波射频数据	未明确提及具体样本数量
180	2025-07-23	Overcoming artificial structures in resolution-enhanced Hi-C data by signal decomposition and multi-scale attention 2024-Oct-24, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.10.21.619560 PMID:39484541	研究论文	提出了一种名为SHARP的新方法，通过信号分解和多尺度注意力机制来克服分辨率增强Hi-C数据中的人工结构问题	SHARP方法首次将Hi-C数据分解为三种信号类型，并仅对第三种信号类型应用深度学习，同时结合局部和全局注意力机制以捕获多尺度上下文信息	未明确提及具体限制，但可能涉及对新型数据类型的泛化能力或计算资源需求	提高Hi-C数据的分辨率增强准确性，避免人工结构的产生	基因组范围内的染色体构象捕获(Hi-C)数据	生物信息学	NA	Hi-C技术、深度学习	多尺度注意力机制	基因组接触矩阵数据	未明确提及具体样本数量，但包括新样本和另一物种的数据