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
41	2025-02-03	Image quality assessment of retinal fundus photographs for diabetic retinopathy in the machine learning era: a review 2024-Feb, Eye (London, England) DOI:10.1038/s41433-023-02717-3 PMID:37667028	综述	本文评估了用于糖尿病视网膜病变（DR）的公开数据集中图像质量评估（IQA）及其质量标准	强调了自动化质量评估作为手动标注的有效替代方案，并建议根据人群特征、临床用途和研究目的建立质量标准	数据集中的质量标准和相关信息获取存在不一致和困难	评估糖尿病视网膜病变数据集的图像质量评估及其质量标准	糖尿病视网膜病变的公开数据集	数字病理学	糖尿病视网膜病变	NA	深度学习（DL）	图像	20个数据集
42	2025-02-03	Body Composition, Coronary Microvascular Dysfunction, and Future Risk of Cardiovascular Events Including Heart Failure 2024-Feb, JACC. Cardiovascular imaging DOI:10.1016/j.jcmg.2023.07.014 PMID:37768241	研究论文	本研究探讨了身体成分、冠状动脉微血管功能障碍（CMD）与未来心血管事件（包括心力衰竭）风险之间的关系	使用深度学习模型进行身体成分分析，揭示了CMD与骨骼肌（SM）、皮下脂肪组织（SAT）和内脏脂肪组织（VAT）之间的关系及其对不良预后的贡献	研究样本主要为女性，且样本量相对较小（n=400），可能限制了结果的普遍性	研究CMD与身体成分之间的关系，并评估其对心血管事件风险的贡献	接受冠状动脉疾病评估的患者	数字病理学	心血管疾病	深度学习模型、心脏应激正电子发射断层扫描（PET）、腹部计算机断层扫描（CT）	深度学习模型	图像	400名患者
43	2025-02-03	Deep learning enables the discovery of a novel cuproptosis-inducing molecule for the inhibition of hepatocellular carcinoma 2024-Feb, Acta pharmacologica Sinica IF:6.9Q1 DOI:10.1038/s41401-023-01167-7 PMID:37803139	研究论文	本文利用深度学习技术从ZINC15药物库中筛选出具有抗肝癌活性的新型化合物LGOd1，并揭示其通过干扰细胞铜稳态诱导铜死亡的新机制	首次发现具有LGO骨架的新型化合物LGOd1，其通过不同于传统铜离子载体的机制诱导铜死亡，为肝癌治疗提供了新的潜在药物	未提及具体临床前或临床试验数据，需进一步验证LGOd1的体内疗效和安全性	发现新型抗肝癌化合物并揭示其作用机制	肝癌细胞	机器学习	肝癌	深度学习	化学表示模型	化学化合物数据	超过600万种化合物
44	2025-02-03	A Deep Learning-Based Radiomic Classifier for Usual Interstitial Pneumonia 2024-Feb, Chest IF:9.5Q1 DOI:10.1016/j.chest.2023.10.012 PMID:37844797	研究论文	本文开发了一种基于深度学习的放射组学分类器，用于通过胸部CT扫描诊断普通型间质性肺炎（UIP）	利用卷积神经网络（CNN）从CT扫描中学习UIP的离散特征，并结合线性支持向量机进行预测，展示了在广泛UIP患病率下的良好测试性能	研究为回顾性队列研究，可能存在选择偏倚，且需要进一步验证在更广泛人群中的适用性	开发一种基于深度学习的工具，用于标准化CT扫描解释，以诊断普通型间质性肺炎（UIP）	患有和未患有间质性肺病（ILD）的个体的胸部CT扫描	计算机视觉	间质性肺病	深度学习	卷积神经网络（CNN）	图像	共2,907例胸部CT扫描，包括训练集（n=1,934）、验证集（n=408）和性能测试集（n=565）
45	2025-02-03	Movienet: Deep space-time-coil reconstruction network without k-space data consistency for fast motion-resolved 4D MRI 2024-Feb, Magnetic resonance in medicine IF:3.0Q2 DOI:10.1002/mrm.29892 PMID:37849064	研究论文	本文提出了一种名为Movienet的深度学习新方法，用于4D-MRI重建，通过利用空间-时间-线圈相关性和运动保留而非k空间数据一致性，加速黄金角度径向数据的采集，并实现动态MRI中的亚秒级重建时间	Movienet采用U-net架构，通过修改的残差学习块在图像域中完全操作，以去除混叠伪影并重建无混叠的运动分辨4D图像，同时通过线性运动顺序排序输入图像和参考图像来强制运动保留	NA	开发一种新的深度学习方法来加速4D-MRI的重建，以在临床环境中实现快速运动抵抗的3D解剖成像或运动分辨的4D成像	腹部肿瘤的运动分辨4D MRI和运动抵抗3D MRI	医学影像	腹部肿瘤	深度学习	U-net	MRI图像	在1.5T MR-Linac和3T MRI扫描仪上进行了演示
46	2025-02-03	Investigating pulse-echo sound speed estimation in breast ultrasound with deep learning 2024-Feb, Ultrasonics IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.ultras.2023.107179 PMID:37939413	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的监督学习方法，用于从分析超声信号中估计声速，以提高乳腺超声图像的质量和疾病识别能力	提出了一种新的深度学习方法来估计乳腺超声中的声速，通过模拟数据集训练全卷积神经网络，生成估计的声速图	模型主要基于模拟数据进行训练，尽管在模拟、幻影和体内乳腺超声数据上进行了评估，但在真实临床数据上的表现仍需进一步验证	提高乳腺超声图像的质量和疾病识别能力	乳腺组织，包括腺体组织、脂肪和病变	计算机视觉	乳腺癌	深度学习	全卷积神经网络	超声信号	大规模模拟超声数据集，包括模拟乳腺组织样本、幻影和体内乳腺超声数据
47	2025-02-03	Magnetic Resonance Imaging-Based Assessment of Pancreatic Fat Strongly Correlates With Histology-Based Assessment of Pancreas Composition 2024-Feb-01, Pancreas IF:1.7Q3 DOI:10.1097/MPA.0000000000002288 PMID:38194643	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
48	2025-01-16	The Breakthrough of Large Language Models Release for Medical Applications: 1-Year Timeline and Perspectives 2024-Feb-17, Journal of medical systems IF:3.5Q2 DOI:10.1007/s10916-024-02045-3 PMID:38366043	综述	本文综述了2023年大型语言模型（LLMs）在医疗应用领域的发布情况及其潜在用途	强调了LLMs在医疗领域的潜在应用，包括从回答医疗问题到更通用的生物医学AI系统的转变	跟踪这一快速发展的技术并理解其潜在应用和局限性仍然是一个持续的挑战	探讨LLMs在医疗领域的应用及其未来发展前景	大型语言模型（LLMs）及其在医疗领域的应用	自然语言处理	NA	NA	transformer-based deep learning architectures	text	NA
49	2025-01-16	Deep-Learning-Based Analysis Reveals a Social Behavior Deficit in Mice Exposed Prenatally to Nicotine 2024-02-01, Cells IF:5.1Q2 DOI:10.3390/cells13030275 PMID:38334667	研究论文	本研究利用深度学习技术分析了产前尼古丁暴露（PNE）小鼠的行为表型，揭示了其与注意力缺陷多动障碍（ADHD）和自闭症谱系障碍（ASD）相关的行为缺陷	首次结合DeepLabCut和SimBA深度学习算法，无认知偏差地评估了PNE小鼠的行为表型，并发现其与ADHD和ASD相关的行为特征	研究仅限于小鼠模型，未涉及人类样本，且未探讨尼古丁暴露剂量与行为缺陷程度的具体关系	评估产前尼古丁暴露对小鼠行为表型的影响，探讨其与ADHD和ASD的潜在关联	产前尼古丁暴露（PNE）小鼠	机器学习	注意力缺陷多动障碍（ADHD）和自闭症谱系障碍（ASD）	DeepLabCut和SimBA	深度学习模型	视频数据	未明确说明样本数量，但涉及单只或两只小鼠的行为分析
50	2025-01-15	NeuroIGN: Explainable Multimodal Image-Guided System for Precise Brain Tumor Surgery 2024-Feb-23, Journal of medical systems IF:3.5Q2 DOI:10.1007/s10916-024-02037-3 PMID:38393660	研究论文	本文介绍了一种新型多模态图像引导系统NeuroIGN，用于精确的脑肿瘤手术，结合深度学习和可解释AI以提高手术效果	开发了一种结合深度学习和可解释AI的多模态图像引导系统，用于脑肿瘤手术，提高了手术精度和医疗专业人员对深度学习的信任	系统仅在实验室和模拟手术室环境中进行了验证和评估，尚未在真实临床环境中广泛应用	开发并验证一种新型多模态图像引导系统，以提高脑肿瘤手术的精确性和效果	脑肿瘤手术	数字病理学	脑肿瘤	深度学习，可解释AI	深度学习模型	图像	实验室和模拟手术室环境中的验证
51	2025-01-14	EvoAI enables extreme compression and reconstruction of the protein sequence space 2024-Feb-23, Research square DOI:10.21203/rs.3.rs-3930833/v1 PMID:38464127	研究论文	本文介绍了一种名为EvoAI的混合实验-计算方法，用于极端压缩和重建蛋白质序列空间，以设计具有改进功能的蛋白质	提出EvoScan方法全面分割和扫描高适应性序列空间以获取锚点，并开发深度学习和大型语言模型从这些锚点准确重建空间，无需先前的同源性或结构信息	方法依赖于能够与转录输出耦合的生物分子功能，可能限制了其应用范围	探索蛋白质序列与功能之间的关系，以设计具有改进功能的蛋白质	蛋白质序列空间	生物信息学	NA	深度学习和大型语言模型	NA	蛋白质序列数据	82个锚点
52	2024-12-28	Clinical decision support system based on deep learning for evaluating implantable collamer lens size and vault after implantable collamer lens surgery: a retrospective study 2024-02-15, BMJ open IF:2.4Q1 DOI:10.1136/bmjopen-2023-081050 PMID:38365302	研究论文	本研究提出了一种基于深度学习的临床决策支持系统（CDSS），用于评估植入式隐形眼镜（ICL）手术后的ICL尺寸和拱高	首次将深度学习技术应用于ICL手术的术前尺寸选择和术后拱高预测，提高了手术的安全性和效果	研究为回顾性研究，可能存在数据偏差，且样本仅来自中国三级近视防控中心	提高ICL手术的安全性和术后效果，辅助医生选择最佳术前ICL尺寸	1512名接受ICL手术的患者，共2772只眼睛	数字病理	近视	深度学习	CNN	医疗数据	2772只眼睛（1512名患者）
53	2024-12-25	Pattern Recognition and Anomaly Detection in fetal morphology using Deep Learning and Statistical learning (PARADISE): protocol for the development of an intelligent decision support system using fetal morphology ultrasound scan to detect fetal congenital anomaly detection 2024-02-15, BMJ open IF:2.4Q1 DOI:10.1136/bmjopen-2023-077366 PMID:38365300	研究论文	本文介绍了一种基于深度学习和统计学习的智能决策支持系统，用于通过胎儿形态超声扫描检测胎儿先天异常	开发了一种专门用于识别胎儿先天异常的智能系统，结合了深度学习和统计学习算法	研究结果需要由超声技师验证，且研究时间跨度较长	开发一种智能系统，通过胎儿形态超声扫描检测胎儿先天异常	胎儿形态超声扫描视频，用于检测胎儿先天异常	计算机视觉	先天异常	深度学习，统计学习	深度学习模型	视频	4000名孕妇，由10名医生/超声技师参与
54	2024-12-24	Integrating artificial intelligence into lung cancer screening: a randomised controlled trial protocol 2024-02-13, BMJ open IF:2.4Q1 DOI:10.1136/bmjopen-2023-074680 PMID:38355174	研究论文	本研究旨在通过随机对照试验，评估将基于3D卷积网络的人工智能技术整合到肺癌筛查中，以加速肺结节的分类	首次进行前瞻性研究，验证人工智能在实际临床环境中对肺结节分类的加速作用	尚未在真实临床环境中验证人工智能技术的有效性	评估人工智能技术在肺癌筛查中加速肺结节分类的效果	50-80岁、吸烟史超过20包年的患者	机器学习	肺癌	3D卷积网络	CNN	CT扫描图像	2722名患者
55	2024-12-20	Learning From Incorrectness: Active Learning With Negative Pre-Training and Curriculum Querying for Histological Tissue Classification 2024-02, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2023.3313509 PMID:37682642	研究论文	本文提出了一种名为ICAL的主动学习框架，用于组织学组织分类，通过负预训练和课程查询来提高分类性能	ICAL框架引入了Incorrectness Negative Pre-training (INP) 和 Category-wise Curriculum Querying (CCQ)，分别从类别间和类别自身的角度解决分类问题，利用错误预测结果进行负预训练，并根据学习状态调整查询权重	NA	提高组织学组织分类的性能，减少标注成本	组织学组织分类	数字病理学	NA	主动学习	NA	图像	两个组织学组织分类数据集
56	2024-12-20	Phase Aberration Correction for In Vivo Ultrasound Localization Microscopy Using a Spatiotemporal Complex-Valued Neural Network 2024-02, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2023.3316995 PMID:37721883	研究论文	本文提出了一种基于时空复值卷积神经网络的深度学习方法，用于校正活体超声定位显微镜中的相位畸变	本文首次采用复值卷积神经网络（CV-CNN）来预测畸变函数，并通过3D时空卷积利用整个微泡轨迹，提高了网络的可解释性和校正效果	本文仅在老鼠大脑数据上进行了验证，未来需要在更多生物和临床数据上进行验证	开发一种新的方法来校正活体超声定位显微镜中的相位畸变，以提高图像分辨率和血管重建质量	老鼠大脑中的微血管网络	生物医学成像	NA	超声定位显微镜（ULM）	复值卷积神经网络（CV-CNN）	图像	3只老鼠大脑的活体数据
57	2024-12-20	Deep Learning for Retrospective Motion Correction in MRI: A Comprehensive Review 2024-02, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2023.3323215 PMID:37831582	综述	本文综述了深度学习在磁共振成像（MRI）中回顾性运动校正的应用	本文详细介绍了基于学习的MRI运动校正方法，并讨论了不同应用领域之间的差异和协同作用	由于MR采集序列、解剖结构、病理和运动模式的多样性，难以找到一个全面的解决方案	促进不同应用领域之间的思想交流，并讨论未来发展方向	MRI中的运动校正问题	计算机视觉	NA	深度学习	NA	图像	NA
58	2024-12-20	NRTR: Neuron Reconstruction With Transformer From 3D Optical Microscopy Images 2024-02, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2023.3323466 PMID:37847618	研究论文	本文提出了一种基于Transformer的神经元重建方法NRTR，用于从3D光学显微镜图像中进行端到端的神经元重建	NRTR是首个将神经元重建视为直接集合预测问题的图像到集合深度学习模型，抛弃了复杂的基于规则的组件，简化了整体框架并使模型训练更容易	NA	设计一种端到端的神经元重建方法，简化框架并使模型训练更容易	从3D光学显微镜图像中进行神经元重建	计算机视觉	NA	Transformer	Transformer	图像	使用了BigNeuron和VISoR-40数据集进行实验
59	2024-12-18	WBC YOLO-ViT: 2 Way - 2 stage white blood cell detection and classification with a combination of YOLOv5 and vision transformer 2024-02, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2023.107875 PMID:38154163	研究论文	本文提出了一种结合YOLOv5和视觉变换器（ViT）的两阶段白细胞检测和分类方法	本文的创新点在于将YOLOv5的快速目标检测能力与ViT的强大图像表示能力相结合，用于白细胞的检测和分类	本文的局限性在于处理微观图像时面临的有限数据、分辨率噪声、不规则形状和不同来源的颜色变化问题	研究目的是提高白细胞检测和分类的准确性、效率，并减少人为偏差	研究对象是白细胞（即白血球）的检测和分类	计算机视觉	NA	YOLOv5, 视觉变换器（ViT）	YOLO, ViT	图像	16类白细胞和细胞核图像
60	2024-12-18	A deep learning framework for predicting molecular property based on multi-type features fusion 2024-02, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2023.107911 PMID:38160501	研究论文	提出了一种基于多类型特征融合的深度学习框架DLF-MFF，用于预测分子属性	通过融合分子指纹、2D分子图、3D分子图和分子图像等多种特征，提升了分子属性预测的准确性	未提及具体的局限性	开发一种新的深度学习模型，用于准确预测分子属性，并应用于COVID-19药物重定位	分子属性的预测以及潜在的抗SARS-CoV-2抑制剂的识别	机器学习	NA	深度学习	深度学习框架	分子指纹、2D分子图、3D分子图、分子图像	6个基准数据集，包含多种分子属性，以及2500种药物