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
61	2025-02-03	Detecting major depressive disorder presence using passively-collected wearable movement data in a nationally-representative sample 2024-Feb, Psychiatry research IF:4.2Q1 DOI:10.1016/j.psychres.2023.115693 PMID:38194801	研究论文	本研究探讨了利用腕戴式活动记录仪数据结合机器学习和深度学习技术检测重度抑郁症（MDD）的效用	结合传统机器学习方法和深度学习卷积神经网络（CNN）方法，利用被动收集的活动记录仪数据检测MDD，并识别出与MDD相关的生物标志物	研究依赖于PHQ-9作为MDD筛查工具，可能存在筛查偏差	探索利用被动收集的活动记录仪数据结合机器学习技术检测MDD的潜力	8,378名参与者，其中766名参与者通过PHQ-9筛查为MDD	机器学习	重度抑郁症	机器学习和深度学习	传统机器学习方法和CNN	活动记录仪数据	8,378名参与者，其中766名通过PHQ-9筛查为MDD
62	2025-02-03	Nonmetastatic Axillary Lymph Nodes Have Distinct Morphology and Immunophenotype in Obese Patients with Breast Cancer at Risk for Metastasis 2024-02, The American journal of pathology DOI:10.1016/j.ajpath.2023.11.005 PMID:38029922	研究论文	本研究使用深度学习模型识别肥胖乳腺癌患者非转移性腋窝淋巴结的形态学差异，并探讨其与淋巴结转移的潜在机制	首次通过深度学习模型揭示肥胖乳腺癌患者非转移性腋窝淋巴结的形态学差异，并初步发现脂肪替代淋巴结中CD3表达减少和瘦素表达增加的趋势	研究样本量较小（180例），且免疫组化分析仅基于30例患者的子集，结果需要进一步验证	探讨肥胖乳腺癌患者非转移性腋窝淋巴结的形态学差异及其与淋巴结转移的潜在机制	肥胖乳腺癌患者的非转移性腋窝淋巴结	数字病理学	乳腺癌	深度学习模型、免疫组化分析	深度学习模型	图像（H&E染色全切片图像）	180例乳腺癌患者（其中30例用于免疫组化分析）
63	2025-02-03	Adaptive 3DCNN-based Interpretable Ensemble Model for Early Diagnosis of Alzheimer's Disease 2024-Feb, IEEE transactions on computational social systems IF:4.5Q1 DOI:10.1109/tcss.2022.3223999 PMID:39239536	研究论文	本文提出了一种基于三维卷积神经网络（3DCNN）和遗传算法（GA）的自适应可解释集成模型（3DCNN+EL+GA），用于早期诊断阿尔茨海默病（AD）或轻度认知障碍（MCI），并通过数据驱动的方式识别显著影响分类的脑区	提出了一种结合3DCNN和遗传算法的自适应可解释集成模型，能够识别显著影响分类的脑区，并在体素级别定位这些脑区中的子区域	未来研究需要验证该方法在其他脑部疾病（如重度抑郁、精神分裂症、自闭症和脑血管疾病）中的泛化能力	开发一种自适应可解释集成模型，用于早期诊断阿尔茨海默病和轻度认知障碍，并识别显著影响分类的脑区	阿尔茨海默病（AD）和轻度认知障碍（MCI）患者	计算机视觉	阿尔茨海默病	3DCNN, 遗传算法（GA）	3DCNN+EL+GA	神经影像数据	来自阿尔茨海默病神经影像倡议（ADNI）和开放获取系列影像研究（OASIS）的数据集
64	2025-02-03	Respiratory signal estimation for cardiac perfusion SPECT using deep learning 2024-Feb, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.16653 PMID:37523268	研究论文	本文开发了一种仅使用SPECT投影数据的深度学习方法，用于估计心脏灌注SPECT成像中的呼吸信号	提出了一种基于改进U-Net的深度学习方法，直接从SPECT投影数据中估计呼吸信号，无需依赖外部跟踪设备	研究仅使用了900名受试者的数据，可能需要在更大规模的数据集上进行验证	开发一种无需外部设备的深度学习方法，用于心脏灌注SPECT成像中的呼吸信号估计和运动校正	心脏灌注SPECT成像中的呼吸信号	数字病理学	心血管疾病	SPECT成像	改进的U-Net	图像	900名受试者，其中302名用于测试，598名用于训练和验证
65	2025-02-03	Flexible protein-protein docking with a multitrack iterative transformer 2024-Feb, Protein science : a publication of the Protein Society IF:4.5Q1 DOI:10.1002/pro.4862 PMID:38148272	研究论文	本文介绍了一种名为GeoDock的多轨迭代变压器网络，用于从分离的对接伙伴预测对接结构，解决了现有蛋白质-蛋白质对接方法在结合诱导构象变化方面的局限性	GeoDock在蛋白质残基水平上具有灵活性，能够预测结合时的构象变化，且在DIPS测试集上达到了43%的top-1成功率，优于其他测试方法	尽管GeoDock在预测结合诱导的构象变化方面有所突破，但由于训练和评估数据的限制，这仍然是一个挑战	开发一种能够处理结合诱导构象变化的蛋白质-蛋白质对接方法，以提高对接成功率和应用效率	蛋白质-蛋白质对接	机器学习	NA	多轨迭代变压器网络	Transformer	序列和结构数据	DIPS测试集、DB5.5测试集和抗体-抗原复合物基准数据集
66	2025-01-22	Using Genomics to Identify Novel Therapeutic Targets for Aortic Disease 2024-02, Arteriosclerosis, thrombosis, and vascular biology DOI:10.1161/ATVBAHA.123.318771 PMID:38095107	综述	本文探讨了利用基因组学识别主动脉疾病新型治疗靶点的潜力，并回顾了深度学习技术在该领域遗传发现中的应用	应用机器学习方法分析大型影像数据集，快速定义主动脉特征并挖掘出数十个新的遗传关联，如主动脉直径和扩张性	NA	识别主动脉疾病的因果基因和候选药物靶点	主动脉疾病，包括夹层、动脉瘤和破裂	基因组学	心血管疾病	机器学习，深度学习	NA	影像数据	NA
67	2025-02-03	Applying deep learning to recognize the properties of vitreous opacity in ophthalmic ultrasound images 2024-02, Eye (London, England) DOI:10.1038/s41433-023-02705-7 PMID:37596401	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
68	2025-02-03	Deep-learning based automated quantification of critical optical coherence tomography features in neovascular age-related macular degeneration 2024-Feb, Eye (London, England) DOI:10.1038/s41433-023-02720-8 PMID:37670143	研究论文	本文验证了一种基于深度学习的算法，用于自动分割新生血管性年龄相关性黄斑变性（nAMD）中的视网膜内液（IRF）、视网膜下液（SRF）和新生血管性色素上皮脱离（nPED）	开发并验证了一种深度学习算法，能够自动分割nAMD中的关键OCT特征，性能接近人工分级	样本量较小，仅包括50名患者的50只眼睛	验证深度学习算法在nAMD中自动分割关键OCT特征的准确性	新生血管性年龄相关性黄斑变性（nAMD）患者的光学相干断层扫描（OCT）数据	计算机视觉	年龄相关性黄斑变性	光学相干断层扫描（OCT）	深度学习	图像	50名患者的50只眼睛
69	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
70	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
71	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
72	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）
73	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
74	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
75	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
76	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
77	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
78	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
79	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）
80	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