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
21	2025-05-01	DMAF-Net: deformable multi-scale adaptive fusion network for dental structure detection with panoramic radiographs 2024-06-28, Dento maxillo facial radiology DOI:10.1093/dmfr/twae014 PMID:38518093	研究论文	提出了一种名为DMAF-Net的可变形多尺度自适应融合网络，用于全景X光片中的牙齿结构检测	改进了YOLO网络，通过不同模块增强特征提取能力，并利用自适应空间特征融合解决不同特征层尺度不匹配的问题	NA	提高全景X光片中牙齿结构问题检测的准确性	牙齿结构问题（阻生牙、缺失牙、种植体、冠修复体和根管治疗牙）	计算机视觉	牙科疾病	深度学习	DMAF-Net（基于YOLO改进）	图像（全景X光片）	1474张全景X光片
22	2025-04-26	Sex estimation from maxillofacial radiographs using a deep learning approach 2024-06-01, Dental materials journal IF:1.9Q4 DOI:10.4012/dmj.2023-253 PMID:38599831	研究论文	本研究构建了深度学习模型用于更高效和可靠的性别估计	使用VGG16和DenseNet-121两种深度学习模型进行性别估计，并通过显著性图分析模型关注区域	研究为回顾性研究，样本量仅为600例	开发高效可靠的性别估计方法	600例头颅侧位X光片	计算机视觉	NA	深度学习	VGG16, DenseNet-121	医学影像	600例头颅侧位X光片
23	2025-04-25	Analyzing heterogeneity in Alzheimer Disease using multimodal normative modeling on imaging-based ATN biomarkers 2024-Jun-30, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2023.08.15.553412 PMID:37662280	research paper	本研究采用基于深度学习的多模态规范框架，分析阿尔茨海默病(AD)患者个体水平的ATN成像生物标志物变异	首次将多模态规范建模应用于ATN成像生物标志物，以分析AD的异质性	研究仅基于横断面数据，缺乏纵向追踪验证	探究阿尔茨海默病的异质性表现	阿尔茨海默病患者(淀粉样蛋白阳性个体)与对照组(淀粉样蛋白阴性个体)	digital pathology	geriatric disease	T1加权MRI、淀粉样蛋白PET、tau蛋白PET	深度学习模型	医学影像数据	发现队列665人，验证队列430人
24	2025-04-25	Enhanced Cell Tracking Using A GAN-based Super-Resolution Video-to-Video Time-Lapse Microscopy Generative Model 2024-Jun-14, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.06.11.598572 PMID:38915545	research paper	该论文提出了一种基于GAN的超分辨率视频到视频延时显微镜生成模型，用于增强细胞追踪	提出了一种称为tGAN的GAN-based延时显微镜生成器，能够显著提高合成注释延时显微镜数据的质量和多样性，采用双分辨率架构合成低分辨率和高分辨率图像	需要进一步验证模型在更大规模和多样性数据集上的泛化能力	解决细胞追踪中由于缺乏大规模多样化注释数据集而导致的深度学习模型泛化能力不足的问题	细胞动态行为	digital pathology	NA	time-lapse microscopy	GAN	video	NA
25	2025-04-25	Cellpose as a reliable method for single-cell segmentation of autofluorescence microscopy images 2024-Jun-10, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.06.07.597994 PMID:38915614	研究论文	本研究验证了Cellpose在自发荧光显微镜图像中的单细胞分割可靠性	首次将Cellpose应用于低信噪比的自发荧光显微镜图像分割，并验证其在代谢成像中的准确性	研究仅针对NAD(P)H自发荧光图像进行验证，未涵盖其他类型的自发荧光	开发适用于自发荧光显微镜图像的可靠细胞分割工具	PANC-1细胞和来自9名患者的癌症类器官	数字病理学	癌症	多光子强度成像、荧光寿命成像显微镜(FLIM)	Cellpose深度学习网络	显微图像	PANC-1细胞系和9例患者来源的癌症类器官
26	2025-04-24	Integrated Fibrous Iontronic Pressure Sensors with High Sensitivity and Reliability for Human Plantar Pressure and Gait Analysis 2024-06-04, ACS nano IF:15.8Q1 DOI:10.1021/acsnano.4c02919 PMID:38760182	research paper	开发了一种高灵敏度和可靠性的集成纤维离子压力传感器，用于人体足底压力和步态分析	采用高模量多孔层压离子纤维结构和统一聚酰亚胺材料系统，具有高灵敏度（156.6 kPa）、广泛感应范围（高达4000 kPa）和增强的界面韧性和耐久性（超过150,000次循环）	当前柔性传感器的有效性受到结构可变形性限制、多功能层之间的机械不兼容性以及复杂应力条件下的不稳定性等挑战的阻碍	开发一种用于足底压力和步态分析的柔性压力传感器，确保长期稳定性和准确性	人体足底压力和步态	柔性电子	足部疾病	离子压力传感技术	深度学习	压力分布数据	NA
27	2025-04-23	Prognostication of Hepatocellular Carcinoma Using Artificial Intelligence 2024-06, Korean journal of radiology IF:4.4Q1 DOI:10.3348/kjr.2024.0070 PMID:38807336	综述	本文综述了人工智能在肝细胞癌预后预测中的潜在价值及其局限性和未来前景	利用人工智能（特别是放射组学或深度学习）对肝细胞癌进行基于图像的预后预测，提供客观、详细和全面的肿瘤表型分析	传统放射学方法的主观性和观察者间变异性限制了其准确性，人工智能方法仍处于发展阶段，需进一步验证	优化肝细胞癌患者的管理策略	肝细胞癌（HCC）患者	数字病理学	肝癌	放射组学、深度学习	NA	图像	NA
28	2025-04-23	Automated Spontaneous Echo Contrast Detection Using a Multisequence Attention Convolutional Neural Network 2024-06, Ultrasound in medicine & biology DOI:10.1016/j.ultrasmedbio.2024.01.016 PMID:38461036	研究论文	开发了一种基于多序列注意力卷积神经网络的深度学习模型，用于自动检测自发回声对比(SEC)	使用多序列CNN结合ResNetv2和软注意力机制，自动识别SEC，无需专家干预或额外临床报告时间	模型的AUC为0.74，敏感性和特异性分别为0.73和0.68，仍有提升空间	开发自动检测SEC的深度学习模型，以降低临床应用的障碍	股静脉的超声图像	计算机视觉	心血管疾病	超声成像	CNN, ResNetv2	图像	201名患者的801份股静脉超声图像
29	2025-04-23	Localization and Risk Stratification of Thyroid Nodules in Ultrasound Images Through Deep Learning 2024-06, Ultrasound in medicine & biology DOI:10.1016/j.ultrasmedbio.2024.02.013 PMID:38494413	研究论文	开发了一种结合深度学习和临床标准TI-RADS的系统，用于甲状腺结节的同步分割和风险分层	提出了一个结合TI-RADS和Mask R-CNN的集成系统，用于甲状腺结节的分割和风险分层	研究仅针对TI-RADS 4类甲状腺结节，样本量较小（304例）	开发一种集成系统，用于甲状腺结节的诊断和分割	甲状腺结节	计算机视觉	甲状腺疾病	超声成像	Mask R-CNN	图像	304例超声图像（来自两个独立站点）
30	2025-04-16	Application of deep learning radiomics in oral squamous cell carcinoma-Extracting more information from medical images using advanced feature analysis 2024-06, Journal of stomatology, oral and maxillofacial surgery DOI:10.1016/j.jormas.2024.101840 PMID:38548062	meta-analysis	本文通过系统综述和荟萃分析评估了深度学习放射组学在口腔鳞状细胞癌（OSCC）中的应用	结合深度学习算法与放射组学技术，提高了OSCC的诊断、鉴别诊断、疗效评估和预后预测的准确性	存在轻微的发表偏倚（P = 0.03），且当前阶段的深度学习放射组学技术仍有不足	评估深度学习放射组学在OSCC中的应用效果	口腔鳞状细胞癌（OSCC）的医学影像	digital pathology	oral squamous cell carcinoma	深度学习放射组学	深度学习算法	医学影像	26项研究，共64,731张医学影像
31	2025-04-16	Deep Learning-Based Prediction Modeling of Major Adverse Cardiovascular Events After Liver Transplantation 2024-Jun, Mayo Clinic proceedings. Digital health DOI:10.1016/j.mcpdig.2024.03.005 PMID:38993485	research paper	本研究利用深度学习模型预测肝移植后主要不良心血管事件（MACE）的风险	使用双向门控循环单元（BiGRU）深度学习模型预测肝移植后不同时间段的MACE风险，并与其他基线机器学习模型进行比较	研究依赖于纵向索赔数据，可能存在数据不完整或偏差	验证深度学习模型在预测肝移植后MACE风险中的能力	18,304名肝移植受者	machine learning	cardiovascular disease	BiGRU	deep learning	longitudinal claims data	18,304名肝移植受者（平均年龄57.4岁，39.1%为女性）
32	2025-04-16	A Systematic Review of Natural Language Processing Methods and Applications in Thyroidology 2024-Jun, Mayo Clinic proceedings. Digital health DOI:10.1016/j.mcpdig.2024.03.007 PMID:38938930	综述	本文综述了自然语言处理（NLP）在甲状腺相关疾病中的应用，总结了当前挑战和未来潜在方向	系统性地回顾了NLP在甲状腺学中的应用，并总结了当前挑战和未来方向	临床文档不一致和模型可移植性等问题限制了NLP在甲状腺学中的临床应用	回顾NLP在甲状腺相关疾病中的应用并总结挑战与未来方向	甲状腺相关疾病（如甲状腺结节、甲状腺癌等）的NLP应用研究	自然语言处理	甲状腺疾病	NLP（包括基于规则、机器学习和深度学习方法）	深度学习、基于规则、传统机器学习	电子健康记录、健康论坛、医学文献数据库、基因组数据库	24项符合条件的NLP研究
33	2025-04-10	Identifying depression-related topics in smartphone-collected free-response speech recordings using an automatic speech recognition system and a deep learning topic model 2024-06-15, Journal of affective disorders IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.jad.2024.03.106 PMID:38552911	research paper	该研究通过智能手机收集的自由回答语音录音，使用自动语音识别系统和深度学习主题模型，自动识别与抑郁相关的主题	结合自动语音识别（Whisper工具）和深度学习主题模型（BERTopic）自动分析抑郁相关语音主题，并关联抑郁严重程度、行为和语言特征	研究结果来自特定语音任务的抑郁队列，可能限制对非临床人群或其他语音任务的普适性，部分主题样本量较小需进一步验证	自动识别抑郁相关语音主题并分析其与抑郁严重程度的关系	265名有抑郁史的参与者的3919段英语自由回答语音录音	natural language processing	geriatric disease	自动语音识别（Whisper工具），深度学习主题模型（BERTopic）	BERTopic	语音录音	265名参与者的3919段语音录音
34	2025-04-10	Discovery and development of macrocyclic peptide modulators of the cannabinoid 2 receptor 2024-06, The Journal of biological chemistry IF:4.0Q2 DOI:10.1016/j.jbc.2024.107330 PMID:38679329	研究论文	本文探索了植物源性环状胱氨酸结肽作为大麻素2型受体（CBR）配体的潜力，并基于深度学习网络设计和表征了基于vodo-C1的双环肽	首次发现并开发了基于环肽的大麻素2型受体调节剂，特别是从甜紫罗兰中鉴定出vodo-C1作为CBR的全激动剂，并设计出具有负变构调节或中性拮抗作用的双环肽	研究仅基于九种植物的肽富集提取物库，样本量有限，且设计的双环肽未能激活受体	开发新型大麻素2型受体调节剂，用于治疗慢性炎症和纤维化	大麻素2型受体（CBR）及其配体	药物发现	慢性炎症和纤维化	药理学引导的分馏、肽组学、深度学习网络	深度学习网络	肽序列和结构数据	九种植物的肽富集提取物库
35	2025-04-08	Evaluation of enzyme activity predictions for variants of unknown significance in Arylsulfatase A 2024-Jun-17, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.05.16.594558 PMID:38798479	research paper	评估机器学习方法在预测未知意义变异（VUS）对芳基硫酸酯酶A（ARSA）基因功能影响方面的性能	一项由遗传学和编程训练营参与者开发的模型在预测性能上表现最佳，且深度学习方法的预测性能有显著提升	研究中仅使用了219个实验验证的错义VUS，样本量可能有限	评估机器学习方法在预测VUS功能影响方面的准确性及其在遗传和临床研究中的潜在应用	芳基硫酸酯酶A（ARSA）基因中的219个错义VUS	machine learning	NA	machine learning, deep learning	NA	genetic variants	219个实验验证的错义VUS
36	2025-04-08	Critical assessment of missense variant effect predictors on disease-relevant variant data 2024-Jun-08, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.06.06.597828 PMID:38895200	研究论文	评估错义变异效应预测工具在疾病相关变异数据上的性能	通过CAGI6挑战赛评估多种错义变异效应预测工具，包括临床遗传学社区常用工具和最新开发的深度学习方法，并探讨了不同临床和研究应用场景下的性能表现	评估数据集中可能存在标签不平衡问题，且某些预测工具在区分致病性变异和极罕见良性变异时性能下降	评估错义变异效应预测工具的临床和研究实用性，并为未来改进提供方向	错义变异效应预测工具	生物信息学	遗传病	深度学习	NA	基因组数据	来自疾病相关数据库的罕见错义变异数据集
37	2025-04-06	Development and external validation of a dynamic risk score for early prediction of cardiogenic shock in cardiac intensive care units using machine learning 2024-Jun-30, European heart journal. Acute cardiovascular care DOI:10.1093/ehjacc/zuae037 PMID:38518758	研究论文	开发并外部验证了一种名为CShock的动态风险评分系统，用于早期预测心脏重症监护病房中的心源性休克	提出了一种基于深度学习的动态风险评分系统CShock，能够自动化检测并提供心源性休克的早期预警	研究样本量相对较小，外部验证队列仅有131名患者	改善心脏重症监护病房中心源性休克的早期检测	心脏重症监护病房中因急性失代偿性心力衰竭和/或心肌梗死入院的患者	机器学习	心血管疾病	深度学习	深度学习模型	临床数据	训练集1500名患者（其中204名有心源性/混合休克），外部验证集131名患者（其中25名有心源性/混合休克）
38	2025-04-06	LETA: Tooth Alignment Prediction Based on Dual-branch Latent Encoding 2024-Jun-20, IEEE transactions on visualization and computer graphics IF:4.7Q1 DOI:10.1109/TVCG.2024.3413857 PMID:40184274	研究论文	本文提出了一种基于双分支潜在编码的牙齿对齐预测系统LETA，用于自动预测牙齿的3D姿态变换	LETA通过从真实对齐牙齿中提取特征来指导网络学习，并采用改进的点卷积操作和基于注意力的网络分别提取局部形状特征和全局上下文特征	NA	开发一种自动预测牙齿3D姿态变换的系统，以减少正畸医生的工作量	口腔内扫描仪(IOS)获取的牙齿3D网格	计算机视觉	NA	深度学习	双分支潜在编码网络	3D点云数据	9,868个IOS表面数据
39	2025-04-06	TSRNet: A Dual-Stream Network for Refining 3D Tooth Segmentation 2024-Jun-18, IEEE transactions on visualization and computer graphics IF:4.7Q1 DOI:10.1109/TVCG.2024.3413345 PMID:38889041	research paper	提出了一种名为TSRNet的双流网络，用于优化现有3D牙齿分割算法的粗糙分割结果	通过双流网络TSRNet结合边界图和距离图的信息，迭代优化粗糙分割的边界	未提及具体的数据集规模或计算资源需求	改进3D牙齿分割的边界精度	3D牙齿分割结果	computer vision	NA	deep learning	TSRNet (dual-stream network)	3D image	NA
40	2025-04-03	A Proof-of-Concept Computer Vision Approach for Measurement of Tympanic Membrane Perforations 2024-Jun, The Laryngoscope DOI:10.1002/lary.31270 PMID:38214334	研究论文	提出了一种基于计算机视觉的概念验证方法，用于测量鼓膜穿孔的大小	首次将计算机视觉技术应用于鼓膜穿孔大小的测量，相比传统视觉估计方法提高了准确性	研究样本量较小且穿孔类型较为单一，需要更大规模和多样化的数据集进行验证	开发一种更准确的鼓膜穿孔大小测量方法	鼓膜穿孔	计算机视觉	耳科疾病	深度学习	开源深度学习架构	内窥镜图像	少量鼓膜穿孔样本（主要为前部较小穿孔）