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	2025-04-12	Conversion of single-energy CT to parametric maps of dual-energy CT using convolutional neural network 2024-May-29, The British journal of radiology DOI:10.1093/bjr/tqae076 PMID:38597871	研究论文	提出一种基于卷积神经网络的多任务学习框架，用于将单能CT图像直接转换为双能CT的三种参数图	开发了VMI-Net、EAN-Net和RED-Net三个网络，实现了单能CT到双能CT参数图的直接转换，无需双能CT设备	研究样本量较小（67例患者），且仅使用了特定型号的双能CT设备数据	探索通过深度学习实现单能CT到双能CT参数图转换的方法	单能CT图像	医学影像分析	NA	深度学习	CNN	医学影像	67例患者（2019-2020年间收集）
62	2025-04-12	LDCT image biomarkers that matter most for the deep learning classification of indeterminate pulmonary nodules 2024-May-22, Cancer biomarkers : section A of Disease markers IF:2.2Q3 DOI:10.3233/CBM-230444 PMID:38848168	research paper	本研究通过图像掩蔽和显著性激活图探索了CT图像中肺实质和肿瘤区域对不确定肺结节分类的贡献	结合图像掩蔽和显著性激活图系统性地分析了CT图像中不同区域对肺结节分类的影响，并揭示了网络关注的结节特征	研究仅针对NLST中的特定大小固体肺结节，可能不适用于其他类型结节	探索深度学习网络在CT图像中识别肺癌所依赖的放射学特征	不确定肺结节的CT图像分类	digital pathology	lung cancer	CT扫描	CNN	image	来自NLST的4-20mm直径固体肺结节患者
63	2025-04-12	Machine learning and deep learning to identifying subarachnoid haemorrhage macrophage-associated biomarkers by bulk and single-cell sequencing 2024-05, Journal of cellular and molecular medicine IF:4.3Q2 DOI:10.1111/jcmm.18296 PMID:38702954	研究论文	本研究通过单细胞转录组测序和批量RNA-seq技术，识别了蛛网膜下腔出血（SAH）中巨噬细胞亚群及其相关关键基因，并构建了诊断模型和潜在治疗靶点	首次在SAH中识别出独特的巨噬细胞亚群，并利用hdWGCNA方法发现160个关键基因，构建了高性能诊断模型，同时通过分子对接识别潜在治疗药物	需要进一步的实验和临床研究来验证这些发现并探索靶点在SAH治疗中的临床意义	改善蛛网膜下腔出血的诊断和治疗策略	SAH大鼠模型中的巨噬细胞亚群及其相关基因	数字病理学	蛛网膜下腔出血	单细胞转录组测序, 批量RNA-seq, 分子对接	卷积神经网络(CNN), lasso回归	RNA测序数据	SAH大鼠模型脑组织样本
64	2025-04-12	PBAC: A pathway-based attention convolution neural network for predicting clinical drug treatment responses 2024-05, Journal of cellular and molecular medicine IF:4.3Q2 DOI:10.1111/jcmm.18298 PMID:38683133	research paper	提出了一种基于通路注意力的卷积神经网络PBAC，用于预测临床药物治疗反应	PBAC整合了深度学习框架和注意力机制，专注于重要通路，提高了药物反应预测性能，并提供了药物作用机制的解释	NA	开发一种基于生物学通路信息的药物反应预测工具	四种化疗药物（Bortezomib、Cisplatin、Docetaxel和Paclitaxel）和11个免疫治疗数据集	machine learning	cancer	deep learning	CNN with attention mechanism	biological pathway information	11 immunotherapy datasets
65	2025-04-12	MFNet: Meta-learning based on frequency-space mix for MRI segmentation in nasopharyngeal carcinoma 2024-05, Journal of cellular and molecular medicine IF:4.3Q2 DOI:10.1111/jcmm.18355 PMID:38685683	research paper	提出了一种基于频率空间混合的元学习方法MFNet，用于鼻咽癌MRI分割，以提高模型在不同中心的泛化能力	通过将MRI模态从空间域转换到频率域，并采用混合特征的元学习方法，显著提升了模型在未见领域的泛化性能	需要手动标注的MRI数据，且样本量相对有限（321例患者）	解决鼻咽癌MRI分割模型在不同医疗中心部署时的泛化问题	鼻咽癌患者的MRI图像	digital pathology	nasopharyngeal carcinoma	Fourier transform, meta-learning	MFNet	MRI图像（T1WI、T2WI、CE-T1WI）	321例患者来自两家医院
66	2025-04-12	A Multi-Element Identification System Based on Deep Learning for the Visual Field of Percutaneous Endoscopic Spine Surgery 2024-May, Indian journal of orthopaedics IF:1.1Q3 DOI:10.1007/s43465-024-01134-2 PMID:38694692	研究论文	开发了一种基于深度学习的多元素识别系统，用于经皮内窥镜脊柱手术视野中的解剖组织和手术器械识别	首次将深度学习技术应用于经皮内窥镜脊柱手术视野的多元素识别，并评估了不同卷积神经网络模型的性能	样本量较小（仅48名患者），且未在实际手术环境中验证系统性能	开发适用于经皮内窥镜脊柱手术的多元素识别系统，并评估其可行性	腰椎间盘突出症患者的经皮内窥镜脊柱手术视野图像	计算机视觉	腰椎间盘突出症	深度学习	CNN（包括Solov2、CondInst、Mask R-CNN和Yolact）	图像	48名患者的6000张手术视野图像
67	2025-04-06	Machine Learning Prediction of Lymph Node Metastasis in Breast Cancer: Performance of a Multi-institutional MRI-based 4D Convolutional Neural Network 2024-05, Radiology. Imaging cancer DOI:10.1148/rycan.230107 PMID:38607282	research paper	开发了一种基于多机构MRI数据的4D卷积神经网络模型，用于无创预测乳腺癌淋巴结转移	提出了一种结合动态图像时间信息的4D CNN模型，整合临床病理指标以提高预测性能	研究为回顾性设计，样本量相对有限（350例患者）	开发深度学习模型预测乳腺癌淋巴结转移状态	新诊断的原发性浸润性乳腺癌患者	digital pathology	breast cancer	dynamic contrast-enhanced (DCE) breast MRI	4D CNN	MRI图像	350例女性患者（平均年龄51.7±11.9岁）
68	2025-04-01	VesselBoost: A Python Toolbox for Small Blood Vessel Segmentation in Human Magnetic Resonance Angiography Data 2024-May-22, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.05.22.595251 PMID:38826408	research paper	介绍了一个名为VesselBoost的Python工具箱，用于在人类磁共振血管造影数据中进行小血管分割	结合深度学习和不完美训练标签进行血管分割，并利用创新的数据增强技术	需要大量正确和全面标记的数据集，这在实践中可能难以获得	通过高分辨率MRA数据进行小血管的定量表征和精确表示，以支持血流模拟	人类大脑的小血管	digital pathology	cardiovascular disease	MRA, deep learning	deep learning-based methods	image	NA
69	2025-03-30	Artificial intelligence-based assessment of built environment from Google Street View and coronary artery disease prevalence 2024-May-07, European heart journal IF:37.6Q1 DOI:10.1093/eurheartj/ehae158 PMID:38544295	研究论文	本研究利用Google街景图像和深度学习技术评估建筑环境与冠状动脉疾病患病率之间的关联	首次将深度学习应用于Google街景图像分析，建立建筑环境特征与心血管疾病患病率的关联模型	横断面研究设计无法确定因果关系，研究仅限于美国七个城市	探索基于机器视觉的建筑环境评估与心血管疾病患病率之间的关系	美国七个城市的789个人口普查区的建筑环境特征	计算机视觉	心血管疾病	深度学习	CNN, 线性混合效应模型	图像	53万张Google街景图像，覆盖7个美国城市的789个人口普查区
70	2025-03-29	Enhancing Global Estimation of Fine Particulate Matter Concentrations by Including Geophysical a Priori Information in Deep Learning 2024-May-10, ACS ES&T air DOI:10.1021/acsestair.3c00054 PMID:38751607	research paper	该研究通过结合地球物理先验信息和深度学习技术，改进了全球细颗粒物(PM)浓度的估计	开发了一种包含地球物理估计的损失函数，并引入了新颖的空间交叉验证方法，以解决监测站稀少区域的估计问题	在远离监测站的区域，模型性能仍然会受到一定影响	改进全球细颗粒物(PM)浓度的估计精度	全球细颗粒物(PM)浓度分布	machine learning	NA	深度学习	CNN	卫星数据、模拟数据和监测数据	1998-2019年间的月度数据
71	2025-03-28	Impact of AI for Digital Breast Tomosynthesis on Breast Cancer Detection and Interpretation Time 2024-May, Radiology. Artificial intelligence DOI:10.1148/ryai.230318 PMID:38568095	research paper	开发并验证了一种用于数字乳腺断层合成（DBT）图像的AI模型，以提高乳腺癌诊断准确性和减少放射科医生的阅读时间	AI模型在乳腺癌检测中显示出比放射科医生更高的诊断准确性，并显著减少了阅读时间	研究为回顾性设计，可能影响结果的普遍性	开发AI模型以提高乳腺癌诊断的准确性和效率	258名女性的DBT图像，包括65例癌症病例	digital pathology	breast cancer	deep learning	deep learning AI algorithm	image	258名女性（平均年龄56岁±13.41）的DBT图像，来自14个机构
72	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
73	2025-03-15	Transfer learning reveals sequence determinants of the quantitative response to transcription factor dosage 2024-May-29, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.05.28.596078 PMID:38853998	研究论文	本文利用迁移学习训练和解释深度学习模型，通过DNA序列预测两种剂量敏感转录因子（TWIST1, SOX9）对面部祖细胞中调控元件染色质可及性的影响	首次结合迁移学习和定量测量染色质对转录因子剂量的响应，揭示了顺式调控代码的额外层次	研究主要针对两种特定的转录因子，可能不适用于其他转录因子或细胞类型	揭示转录因子剂量对染色质状态的定量响应的序列决定因素	面部祖细胞中的调控元件染色质可及性	机器学习	NA	迁移学习	深度学习模型	DNA序列	NA
74	2025-03-15	A Perspective on Protein Structure Prediction Using Quantum Computers 2024-May-14, Journal of chemical theory and computation IF:5.7Q1 DOI:10.1021/acs.jctc.4c00067 PMID:38703105	研究论文	本文探讨了使用量子计算机进行蛋白质结构预测的潜力，并提出了一个框架来选择适合量子优势的蛋白质结构预测问题	提出了一个系统选择适合量子优势的蛋白质结构预测问题的框架，并在量子硬件上验证了该框架	识别适合量子优势的具体问题实例和估计所需的量子资源仍然具有挑战性	探讨量子计算机在蛋白质结构预测中的应用潜力	蛋白质结构预测问题	生物医学研究	NA	量子计算	NA	NA	NA
75	2025-03-15	Cardiovascular Significance and Genetics of Epicardial and Pericardial Adiposity 2024-May-01, JAMA cardiology IF:14.8Q1 DOI:10.1001/jamacardio.2024.0080 PMID:38477908	研究论文	本研究评估了心外膜和心包脂肪组织（EPAT）与心血管疾病的关联，并探讨了其遗传基础	使用深度学习模型从磁共振图像中量化EPAT面积，并在大规模人群队列中评估其与心血管疾病的关联及遗传基础	研究结果在控制腹部内脏脂肪组织（VAT）后，EPAT与心血管疾病的关联不再显著	评估EPAT与心血管疾病的关联并阐明其遗传基础	44,475名来自UK Biobank的参与者	数字病理学	心血管疾病	磁共振成像（MRI）	深度学习模型	图像	44,475名参与者
76	2025-03-15	Artificial Intelligence Predicts Hospitalization for Acute Heart Failure Exacerbation in Patients Undergoing Myocardial Perfusion Imaging 2024-May-01, Journal of nuclear medicine : official publication, Society of Nuclear Medicine IF:9.1Q1 DOI:10.2967/jnumed.123.266761 PMID:38548351	研究论文	本研究评估了结合临床、压力测试和影像参数的人工智能模型是否能预测接受SPECT/CT心肌灌注成像的患者因急性心力衰竭恶化而住院的情况	提出了一个结合临床风险因素、压力变量、SPECT影像参数和深度学习生成的钙化评分的人工智能模型，用于预测心力衰竭住院风险	研究仅基于单一中心的数据，外部验证队列的样本量相对较小	评估人工智能模型在预测心力衰竭住院风险中的应用	接受SPECT/CT心肌灌注成像的患者	数字病理学	心血管疾病	SPECT/CT心肌灌注成像	深度学习	影像数据	内部队列4766名患者，外部验证队列2912名患者
77	2025-03-05	Discordance between a deep learning model and clinical-grade variant pathogenicity classification in a rare disease cohort 2024-May-23, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2024.05.22.24307756 PMID:38826236	研究论文	本文探讨了深度学习模型AlphaMissense在罕见病队列中与临床级变异致病性分类之间的不一致性	揭示了AlphaMissense在评估内在无序区域（IDRs）中错义变异致病性方面的局限性	AlphaMissense在评估IDRs中错义变异的致病性时表现不佳，导致某些包含IDRs的基因的基因必需性评分不可靠	评估深度学习模型在罕见病队列中预测错义变异致病性的准确性	罕见病队列中的错义变异	生物医学信息学	罕见病	深度学习	AlphaMissense	基因变异数据	NA
78	2025-03-05	Assessment of changes in vessel area during needle manipulation in microvascular anastomosis using a deep learning-based semantic segmentation algorithm: A pilot study 2024-May-09, Neurosurgical review IF:2.5Q1 DOI:10.1007/s10143-024-02437-6 PMID:38722409	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的语义分割算法，用于评估微血管吻合术中血管面积的变化，以客观评估手术技能	首次使用手术视频评估手术对象面积变化，提出了一种新的微血管吻合术性能评估方法	研究为初步研究，样本量较小，且仅使用人工血管进行训练	开发一种基于深度学习的算法，用于评估微血管吻合术中血管面积的变化，以客观评估手术技能	微血管吻合术中的血管	计算机视觉	NA	深度学习	ResNet-50	视频	微血管端侧吻合术训练视频
79	2025-03-05	Abdominal CT metrics in 17,646 patients reveal associations between myopenia, myosteatosis, and medical phenotypes: a phenome-wide association study 2024-May, EBioMedicine IF:9.7Q1 DOI:10.1016/j.ebiom.2024.105116 PMID:38636199	研究论文	本研究利用深度学习技术和大规模电子健康记录数据，通过腹部CT扫描评估身体组成指标，探索其与多种医学表型的关联	首次将PheWAS方法应用于大规模CT成像生物标志物和电子健康记录数据的整合分析，揭示了肌肉减少症和肌肉脂肪变性生物标志物与多种医学表型之间的新关联	研究结果主要基于北美人群，可能不适用于其他人群；研究设计为横断面研究，无法确定因果关系	探索腹部CT扫描得出的骨骼肌指标与医学表型之间的关联	17,646名成年患者（2012-2018年间接受腹部CT扫描）	数字病理学	NA	深度学习	NA	CT图像和电子健康记录数据	17,646名成年患者（平均年龄56岁±19，57.5%为女性）
80	2025-03-02	A Deep Learning Framework for End-to-End Control of Powered Prostheses 2024-May, IEEE robotics and automation letters IF:4.6Q2 DOI:10.1109/lra.2024.3374189 PMID:40012860	研究论文	本文提出了一种深度学习框架，用于端到端控制动力假肢，消除了传统任务分类、状态机和中级控制方程的需求	通过将整个控制问题压缩到一个深度神经网络中，消除了传统任务分类、状态机和中级控制方程的需求	研究仅针对五种运动模式进行，样本量为12名经股截肢者，可能需要更多样化的数据和更大的样本量来验证模型的普适性	探索深度学习在动力假肢控制中的应用，以实现端到端的关节级辅助	动力膝踝假肢（OSL）及其传感器数据	机器学习	NA	深度学习	时间卷积网络（TCN）	传感器数据	12名经股截肢者