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
1781	2025-03-20	Deep Learning Image Reconstruction for Transcatheter Aortic Valve Implantation Planning: Image Quality, Diagnostic Performance, Contrast volume and Radiation Dose Assessment 2024-06, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2024.02.026 PMID:38472024	研究论文	本研究评估了在经导管主动脉瓣植入（TAVI）规划CT中使用高强度深度学习图像重建（DLIR-H）对图像质量、对比剂用量、辐射剂量及诊断性能的影响	首次在TAVI规划CT中应用DLIR-H技术，并系统评估其在降低辐射剂量、对比剂用量及提升图像质量方面的潜力	研究样本量相对较小（128例患者），且仅在一家医疗机构进行，可能影响结果的普遍性	评估DLIR-H在TAVI规划CT中的应用效果，包括图像质量、辐射剂量、对比剂用量及诊断性能	128例接受TAVI规划CT的患者	数字病理学	心血管疾病	深度学习图像重建（DLIR-H）	NA	CT图像	128例患者	NA	NA	NA	NA
1782	2025-03-20	CT-Based Super-Resolution Deep Learning Models with Attention Mechanisms for Predicting Spread Through Air Spaces of Solid or Part-Solid Lung Adenocarcinoma 2024-06, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2023.12.034 PMID:38184418	研究论文	本研究开发了一种基于CT超分辨率和注意力机制的深度学习模型，用于预测实性或部分实性肺腺癌的空气传播扩散状态	使用SE-ResNet50模型结合CT超分辨率技术，显著提高了预测肺腺癌空气传播扩散状态的准确性	研究为回顾性研究，样本量相对有限，且仅来自两个医疗中心	预测肺腺癌的空气传播扩散状态，以帮助选择合适的手术方法	602名被诊断为肺腺癌的患者	计算机视觉	肺癌	CT超分辨率	SE-ResNet50, ResNet50	CT图像	602名患者（中心1：512名，中心2：90名）	NA	NA	NA	NA
1783	2025-10-07	CEMRI-Based Quantification of Intratumoral Heterogeneity for Predicting Aggressive Characteristics of Hepatocellular Carcinoma Using Habitat Analysis: Comparison and Combination of Deep Learning 2024-06, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2023.11.024 PMID:38057182	研究论文	本研究基于对比增强磁共振图像，通过整合瘤内异质性模型和深度学习模型预测肝细胞癌的微血管侵犯和病理分化	首次将基于栖息地分析的瘤内异质性特征与深度学习特征融合，构建预测肝细胞癌侵袭性特征的融合模型	回顾性研究设计，样本量相对有限（277个HCC病灶），需要外部验证	预测肝细胞癌的微血管侵犯和病理分化程度	肝细胞癌患者	医学影像分析	肝细胞癌	对比增强磁共振成像	深度学习	医学影像	265名患者的277个HCC病灶（训练集221个，验证集56个）	NA	NA	AUC	NA
1784	2025-10-07	Deep Learning Radiomics Nomogram Based on Magnetic Resonance Imaging for Differentiating Type I/II Epithelial Ovarian Cancer 2024-06, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2023.08.002 PMID:37643927	研究论文	开发并验证基于T2加权磁共振成像的深度学习放射组学列线图用于区分I型和II型上皮性卵巢癌	首次将深度学习特征、放射组学特征和临床预测因子整合构建多中心验证的列线图模型	样本量相对有限，仅基于T2加权MRI序列	区分I型和II型上皮性卵巢癌的亚型分类	437名来自五个医疗中心的上皮性卵巢癌患者	医学影像分析	卵巢癌	磁共振成像	深度学习模型	医学影像	437例患者（训练集271例，内部验证68例，外部验证98例）	NA	NA	AUC, Brier分数, 校准曲线, 决策曲线分析	NA
1785	2025-10-07	Contrast-Enhanced CT-Based Deep Learning Radiomics Nomogram for the Survival Prediction in Gallbladder Cancer 2024-06, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2023.11.027 PMID:38061942	研究论文	本研究开发了一种基于增强CT的深度学习放射组学列线图模型，用于预测胆囊癌患者术后生存率	整合了临床特征、传统放射组学和深度学习特征的多模态预测模型	回顾性研究且样本量有限（仅167例患者）	开发准确的预后预测模型以指导胆囊癌治疗策略	接受手术切除的胆囊癌患者	数字病理	胆囊癌	对比增强CT成像	深度学习, 机器学习	医学影像	167例来自两家医疗机构的胆囊癌患者	NA	DenseNet121	AUC, C-index	NA
1786	2025-03-20	Fusion Radiomics-Based Prediction of Response to Neoadjuvant Chemotherapy for Osteosarcoma 2024-06, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2023.12.015 PMID:38151381	研究论文	本研究旨在开发一种基于深度学习的放射组学模型，利用术前MR图像准确预测骨肉瘤患者对新辅助化疗的反应	结合深度学习与放射组学技术，开发了一种新的预测模型，能够高精度预测骨肉瘤患者对新辅助化疗的反应	样本量相对较小，仅106名患者，且仅使用了T2加权成像和对比增强T1加权成像两种MR图像	开发一种深度学习放射组学模型，用于预测骨肉瘤患者对新辅助化疗的反应	106名病理确诊为骨肉瘤的患者	数字病理	骨肉瘤	深度学习放射组学	深度学习模型	MR图像	106名骨肉瘤患者	NA	NA	NA	NA
1787	2025-03-20	Anti-motion Ultrafast T2 Mapping Technique for Quantitative Detection of the Normal-Appearing Corticospinal Tract Changes in Subacute-Chronic Stroke Patients with Distal Lesions 2024-06, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2023.11.036 PMID:38142175	研究论文	本研究利用多重叠回波分离（MOLED）定量技术，克服中风患者在磁共振成像（MRI）检查中的不自主运动问题，并检测亚急性-慢性中风患者正常外观皮质脊髓束（NA-CST）的微观结构变化	采用MOLED技术进行定量成像，解决了中风患者因不自主运动导致的成像难题，并首次通过T2映射检测NA-CST的微观结构变化	研究样本量有限，仅包括79名患者，且未探讨MOLED技术在其他类型中风或神经系统疾病中的应用	克服中风患者MRI检查中的运动问题，并定量检测NA-CST的微观结构变化	亚急性-慢性中风患者	数字病理学	中风	MOLED技术	深度学习网络	MRI图像	79名患者	NA	NA	NA	NA
1788	2025-10-07	Habitat Radiomics Based on MRI for Predicting Platinum Resistance in Patients with High-Grade Serous Ovarian Carcinoma: A Multicenter Study 2024-06, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2023.11.038 PMID:38129227	研究论文	本研究探索基于MRI的栖息地放射组学预测高级别浆液性卵巢癌患者铂类药物化疗反应的可行性	首次将栖息地放射组学应用于预测HGSOC患者铂类药物耐药性，并与传统放射组学和深度学习模型进行比较	回顾性研究设计，样本来源仅限于三家医院	预测高级别浆液性卵巢癌患者对铂类药物化疗的反应	高级别浆液性卵巢癌患者	医学影像分析	卵巢癌	MRI成像，包括T2加权成像、对比增强T1加权成像和表观扩散系数图	放射组学模型，栖息地模型，深度学习模型	医学影像数据	394名符合条件的患者	NA	K-means聚类算法	AUC，NRI，IDI	NA
1789	2025-03-20	Influence of Deep Learning Based Image Reconstruction on Quantitative Results of Coronary Artery Calcium Scoring 2024-06, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2024.03.020 PMID:38582685	研究论文	本文评估了基于深度学习的图像重建（DLIR）对冠状动脉钙化评分（CACS）定量结果的影响，并探讨了DLIR在CACS中减少辐射剂量的潜力	首次系统评估了DLIR在CACS中的应用，并与传统的滤波反投影（FBP）和自适应统计迭代重建（ASiR-V）进行了比较	研究样本量较小（100名患者），且为回顾性研究，可能影响结果的普遍性	评估DLIR对CACS定量结果的影响及其在减少辐射剂量方面的潜力	100名连续患者和一个人体模型	医学影像	心血管疾病	深度学习图像重建（DLIR）	NA	图像	100名患者（平均年龄62±10岁，40%女性）和一个人体模型	NA	NA	NA	NA
1790	2025-03-20	Assertion Detection in Clinical Natural Language Processing using Large Language Models 2024-Jun, Proceedings. IEEE International Conference on Healthcare Informatics DOI:10.1109/ichi61247.2024.00039 PMID:40092287	研究论文	本研究旨在解决从临床笔记中提取医学概念时的断言检测任务，这是临床自然语言处理（NLP）中的关键过程	引入了一种利用预训练在大量医学数据上的大型语言模型（LLMs）进行断言检测的新方法，并结合了先进的推理技术如Tree of Thought (ToT)、Chain of Thought (CoT)和Self-Consistency (SC)，并通过Low-Rank Adaptation (LoRA)微调进一步优化	传统方法需要大量手动工作来创建模式，并且往往忽略较少见的断言类型，导致对上下文的理解不完整	提高临床NLP中医学概念断言检测的准确性和效率	临床笔记中的医学概念	自然语言处理	NA	大型语言模型（LLMs）	LLMs	文本	i2b2 2010断言数据集和本地睡眠概念提取数据集	NA	NA	NA	NA
1791	2025-03-20	Generalizing Parkinson's disease detection using keystroke dynamics: a self-supervised approach 2024-May-20, Journal of the American Medical Informatics Association : JAMIA IF:4.7Q1 DOI:10.1093/jamia/ocae050 PMID:38497957	研究论文	本研究提出了一种自监督学习方法，通过减少对标签的依赖来提高帕金森病检测的泛化能力	结合Barlow Twins损失和差异损失的自监督损失函数，用于从未标记数据中学习更稳健的特征表示	缺乏标准化的数据采集协议和注释数据集的有限可用性	验证自监督学习方法在减少标签依赖和提高帕金森病检测泛化能力方面的有效性	帕金森病患者和对照组	机器学习	帕金森病	自监督学习	自监督学习模型	击键动态信号	2个独立数据集中的对照组和帕金森病患者	NA	NA	NA	NA
1792	2025-03-20	An efficient deep learning strategy for accurate and automated detection of breast tumors in ultrasound image datasets 2024, Frontiers in oncology IF:3.5Q2 DOI:10.3389/fonc.2024.1461542 PMID:40098633	研究论文	本文提出了一种基于改进深度学习模型的新方法，用于乳腺肿瘤的智能辅助诊断，结合优化的U2NET-Lite模型和高效的DeepCardinal-50模型，在乳腺超声图像的精确分割和分类方面表现出色	结合优化的U2NET-Lite模型和DeepCardinal-50模型，提出了一种新的深度学习策略，用于乳腺肿瘤的自动检测，相比传统模型如ResNet和AlexNet，具有更高的准确性和效率	未提及具体的数据集规模或模型在不同数据集上的泛化能力	开发一种自动化和高效的乳腺肿瘤检测模型，以辅助乳腺癌的早期诊断和治疗	乳腺超声图像	计算机视觉	乳腺癌	深度学习	U2NET-Lite, DeepCardinal-50	图像	未提及具体样本数量	NA	NA	NA	NA
1793	2025-10-07	TPepRet: a deep learning model for characterizing T-cell receptors-antigen binding patterns 2024-Dec-26, Bioinformatics (Oxford, England) DOI:10.1093/bioinformatics/btaf022 PMID:39880376	研究论文	开发了一个名为TPepRet的深度学习模型，用于表征T细胞受体与抗原肽的结合模式	整合了子序列挖掘与语义集成能力，结合双向门控循环单元网络和大型语言模型框架，能够准确解读TCR与肽段的语义结合关系	NA	准确表征T细胞受体与抗原肽的结合模式，推进癌症免疫治疗、疫苗设计和自身免疫疾病管理	T细胞受体与抗原肽的结合相互作用	自然语言处理	癌症免疫治疗	深度学习	BiGRU, 大型语言模型	序列数据	NA	NA	双向门控循环单元网络	NA	NA
1794	2025-10-07	Grand canonical Monte Carlo and deep learning assisted enhanced sampling to characterize the distribution of Mg2+ and influence of the Drude polarizable force field on the stability of folded states of the twister ribozyme 2024-Dec-14, The Journal of chemical physics IF:3.1Q1 DOI:10.1063/5.0241246 PMID:39665326	研究论文	本研究结合巨正则蒙特卡洛方法和深度学习增强采样技术，探究镁离子分布和Drude极化力场对twister核酶折叠态稳定性的影响	首次将振荡化学势巨正则蒙特卡洛与机器学习反应坐标确定方法相结合，系统研究电子极化性对RNA稳定性的影响机制	研究主要基于分子动力学模拟，仍需实验验证；模拟时间尺度仍与实际实验存在差距	探究镁离子分布和电子极化性在Drude极化力场中对twister核酶稳定性的作用机制	twister核酶及其与镁离子的相互作用	计算生物学	NA	分子动力学模拟, 巨正则蒙特卡洛, 元动力学模拟	机器学习	分子模拟数据	NA	NA	NA	稳定性分析, 偶极矩变化	NA
1795	2025-10-07	Fine-Tuned Deep Transfer Learning Models for Large Screenings of Safer Drugs Targeting Class A GPCRs 2024-Dec-10, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.12.07.627102 PMID:39713468	研究论文	开发基于深度迁移学习的模型用于筛选靶向A类GPCRs的安全药物	结合迁移学习和自然语言处理技术，针对单个A类GPCRs分别构建低效能激动剂和偏向性激动剂预测模型	高质量数据可用性有限	预测具有低内在效能或配体偏向性的安全化合物以推进药物开发	A类G蛋白偶联受体及其配体	自然语言处理	NA	深度迁移学习	神经网络	受体序列、配体数据集	所有A类GPCRs的受体序列和配体数据集	NA	NA	NA	NA
1796	2025-10-07	Deep learning prediction of error and skill in robotic prostatectomy suturing 2024-Dec, Surgical endoscopy DOI:10.1007/s00464-024-11341-5 PMID:39433583	研究论文	本研究利用深度学习技术从机器人前列腺切除术缝合视频中自动预测手术技能和错误	首个在真实机器人手术视频中应用详细错误检测方法和深度学习模型的研究	预测准确率有待提升，技能评估的Spearman相关系数仅为0.36-0.37	验证手术技能评级和错误标注，为AI模型开发提供基准评估	机器人辅助根治性前列腺切除术(RARP)缝合手势	计算机视觉	前列腺癌	视频分析	深度学习	手术视频	54个RARP视频(总时长266分钟)	NA	NA	Spearman相关系数, 平均绝对误差, 准确率, 精确率, AUC, Macro-F1	NA
1797	2025-10-07	Acupuncture indication knowledge bases: meridian entity recognition and classification based on ACUBERT 2024-08-30, Database : the journal of biological databases and curation DOI:10.1093/database/baae083 PMID:39213389	研究论文	基于ACUBERT模型进行针灸适应症知识库的经络实体识别与分类研究	开发了具有中医特色的针灸适应症知识库(ACU-IKD)和ACUBERT模型，基于八纲辨证和脏腑辨证作为基础标签训练经络辨证模型	NA	探索ACUBERT模型在针灸适应症经络实体识别与分类中的有效性及差异原因	从82部针灸医籍中选取的54,593个不同实体	自然语言处理	NA	BERT预训练	BERT, SVM, Random Forest	文本	54,593个实体	NA	BERT	精确率, 召回率, F1分数	NA
1798	2025-10-07	Integrating deep learning architectures for enhanced biomedical relation extraction: a pipeline approach 2024-08-28, Database : the journal of biological databases and curation DOI:10.1093/database/baae079 PMID:39197056	研究论文	提出一种增强型端到端流水线方法，用于生物医学关系抽取和新颖性检测	整合最先进的深度学习方法，将BERT模型适配为双向和文档级抽取，并采用混合实体链接方法	关系抽取和新颖性检测任务在文档级别仍然具有挑战性，数据集需要进一步改进	生物医学关系抽取和新颖性检测	科学出版物中的生物医学实体和关系	自然语言处理	NA	生物医学文本挖掘	BERT, CNN	文本	基于BioRED基准语料库	NA	BERT, PURE, 卷积神经网络	NER: 93.53, EL: 83.87, RE: 46.18, ND: 38.86	NA
1799	2025-10-07	Dataset of miRNA-disease relations extracted from textual data using transformer-based neural networks 2024-08-05, Database : the journal of biological databases and curation DOI:10.1093/database/baae066 PMID:39104284	研究论文	提出基于深度学习的方法从生物医学文献中提取标准化的miRNA-疾病关联	使用基于Transformer的神经网络从文本数据中提取miRNA-疾病关系，并通过远程监督扩展训练语料库	NA	从生物医学文献中自动提取miRNA-疾病关联关系	miRNA与疾病之间的关联关系	自然语言处理	神经退行性疾病	文本挖掘	Transformer	文本	NA	NA	Transformer	AUC	NA
1800	2025-10-07	Artificial intelligence systems in dental shade-matching: A systematic review 2024-Jul, Journal of prosthodontics : official journal of the American College of Prosthodontists DOI:10.1111/jopr.13805 PMID:37986239	系统综述	系统评估人工智能在牙科修复中牙齿颜色匹配的准确性	首次对人工智能在牙科颜色匹配领域的应用进行系统性综述	仅纳入观察性和干预性研究，排除非AI研究和非修复牙科相关研究	评估人工智能在预测牙齿颜色方面的准确性	牙科修复中的牙齿颜色匹配	机器学习	NA	NA	模糊逻辑,遗传算法,反向传播神经网络,卷积神经网络,人工神经网络,支持向量机,K近邻,决策树,随机森林,深度学习,YOLO	牙齿颜色数据	15篇符合纳入标准的研究（2008年至2023年3月）	NA	决策树回归模型,XG Boost,YOLO	准确率	NA