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
1	2025-03-29	Multiplex Detection of Foodborne Pathogens using 3D Nanostructure Swab and Deep Learning-Based Classification of Raman Spectra 2024-08, Small (Weinheim an der Bergstrasse, Germany) DOI:10.1002/smll.202308317 PMID:38564785	研究论文	本文提出了一种利用3D纳米结构拭子和基于深度学习的拉曼光谱分类技术检测多种食源性病原体的方法	结合3D纳米结构拭子高效捕获病原体和便携式拉曼仪器直接采集信号，以及基于1D CNN的深度学习算法实现高精度分类	未明确提及方法在极端环境或低浓度病原体情况下的检测性能	开发快速、灵敏的食源性病原体检测技术以保障食品安全	食源性细菌	机器学习	食源性疾病	拉曼光谱技术	1D CNN	光谱数据	受污染的厨房用具和食品样本（具体数量未说明）
2	2025-03-28	Deep learning for the harmonization of structural MRI scans: a survey 2024-Aug-31, Biomedical engineering online IF:2.9Q3 DOI:10.1186/s12938-024-01280-6 PMID:39217355	综述	本文综述了深度学习在结构MRI扫描协调中的应用，分析了该领域的最新技术及其优缺点	深入分析了基于深度学习的图像协调方法，包括U-Net、GANs、VAEs等多种网络架构，并探讨了解缠表示学习在协调中的关键作用	缺乏对不同方法之间全面定量比较的研究	探讨深度学习在医学图像协调中的应用，为研究人员和从业者提供选择合适架构的指南	结构MRI扫描	数字病理	NA	深度学习	U-Net, GANs, VAEs, transformer-based approaches	MRI图像	NA
3	2025-03-27	Deep learning-based segmentation of subcellular organelles in high-resolution phase-contrast images 2024-Aug-30, Cell structure and function IF:2.0Q4 DOI:10.1247/csf.24036 PMID:39085139	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的亚细胞器在高分辨率相位对比图像中的分割方法	利用荧光标记作为真实掩码的起源，开发了机器学习分割模型，实现了无标记活细胞中亚细胞器的精确分割	NA	开发一种精确分割亚细胞器的方法，以研究无标记活细胞中的细胞动力学	亚细胞器	计算机视觉	NA	深度学习	NA	图像	NA
4	2025-03-26	An end-to-end deep learning pipeline to derive blood input with partial volume corrections for automated parametric brain PET mapping 2024-Aug-19, Biomedical physics & engineering express IF:1.3Q3 DOI:10.1088/2057-1976/ad6a64 PMID:39094595	研究论文	提出一种端到端的深度学习流程，用于通过部分体积校正自动生成脑PET参数映射的血流输入函数	利用非侵入性深度学习方法从颈内动脉计算患者特异性血流输入函数，无需侵入性动脉采血	研究仅基于50例人脑FDG PET扫描进行训练和验证，样本量有限	开发非侵入性方法用于定量分析动态FDG-PET脑成像	人脑动态FDG-PET成像数据	数字病理	神经系统疾病	dFDG-PET	3D U-Net, RNN	医学影像	50例人脑FDG PET扫描
5	2025-03-26	Lung CT harmonization of paired reconstruction kernel images using generative adversarial networks 2024-Aug, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.17028 PMID:38530135	research paper	该研究使用生成对抗网络（GAN）对肺部CT图像的重建核进行协调，以减少定量CT评估中的测量变异	采用pix2pix架构的GAN模型，首次在多厂商低剂量CT肺癌筛查队列中实现了重建核的协调转换	研究仅基于NLST数据集，样本量有限（1000对图像），且仅评估了五种核类型	减少CT重建核差异导致的定量测量偏差，提高CT图像分析的一致性	肺部CT图像	digital pathology	lung cancer	CT imaging	GAN (pix2pix)	medical image	1000对来自NLST的CT图像（5种核类型各200对）
6	2025-03-25	Community assessment of methods to deconvolve cellular composition from bulk gene expression 2024-Aug-27, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-024-50618-0 PMID:39191725	research paper	评估从批量基因表达数据中解卷积细胞组成的方法，通过社区范围的DREAM挑战进行	评估了多种解卷积方法，包括深度学习方法的强表现，确立了该范式在解卷积中的适用性	部分方法未针对所有功能性CD8+ T细胞状态进行训练或准确度较低	评估解卷积方法在推断肿瘤样本中免疫浸润水平的效果	体外和计算机模拟的癌症与健康免疫细胞的混合转录谱	machine learning	cancer	bulk gene expression analysis	deep learning	gene expression data	NA
7	2025-03-25	Deep learning predicts postoperative opioids refills in a multi-institutional cohort of surgical patients 2024-08, Surgery IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.surg.2024.03.054 PMID:38796387	research paper	该研究探讨了深度学习模型在预测术后需要阿片类药物补充的患者中的应用	首次将深度学习模型应用于预测术后阿片类药物补充需求，并通过多机构队列验证其高准确性	研究为回顾性设计，且仅纳入单一医疗中心的患者数据	优化术后阿片类药物处方策略，平衡药物滥用风险与患者疼痛控制需求	接受择期手术的成年患者	machine learning	NA	deep learning, random forest, eXtreme Gradient Boosting	深度学习、随机森林、XGBoost	临床医疗记录	9,731例择期手术患者（平均年龄62.1岁，51.4%为女性）
8	2025-03-25	Deep learning structural insights into heterotrimeric alternatively spliced P2X7 receptors 2024-Aug, Purinergic signalling IF:3.0Q2 DOI:10.1007/s11302-023-09978-3 PMID:38032425	研究论文	本研究利用深度学习工具AlphaFold2-Multimer (AF2M)预测并验证了异源三聚体P2X7受体的结构	首次应用AF2M预测异源三聚体P2X7受体的结构，并通过多种方法验证了模型的准确性	研究主要依赖于计算模型，需要进一步的实验验证	探索异源三聚体P2X7受体的结构及其功能影响	P2X7受体及其剪接变体	结构生物学	NA	AlphaFold2-Multimer (AF2M), 冷冻电镜(cryo-EM)	AlphaFold2-Multimer	蛋白质结构数据	多个P2X7受体剪接变体
9	2025-03-21	Deep Learning-Based Reconstruction Improves the Image Quality of Low-Dose CT Colonography 2024-08, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2024.01.021 PMID:38290889	研究论文	本研究评估了基于深度学习的重建（DLR）在低剂量CT结肠成像（CTC）中的图像质量，并与迭代重建（IR）进行了比较	首次将深度学习重建技术应用于低剂量CT结肠成像，显著提高了图像质量	研究仅针对特定BMI群体的成年人，未涵盖更广泛的人群	评估低剂量CT结肠成像的图像质量	270名成年志愿者	计算机视觉	结直肠癌	CT成像	深度学习	图像	270名志愿者（平均年龄47.94岁，115名男性）
10	2025-03-21	Research Progress of Artificial Intelligence in the Grading and Classification of Meningiomas 2024-08, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2024.02.003 PMID:38413314	综述	本文总结了人工智能在脑膜瘤分级和分类中的研究进展，分析了放射组学和深度学习的应用及其在临床治疗和预后中的价值	本文综述了人工智能在脑膜瘤分级和分类中的最新研究进展，提出了现有研究的局限性和未来改进建议	现有研究存在一定的局限性，未来需要进一步改进	探讨人工智能在脑膜瘤分级和分类中的应用，以促进其在脑膜瘤诊断和治疗中的未来应用	脑膜瘤	数字病理学	脑膜瘤	放射组学, 深度学习	深度学习	医学影像	NA
11	2025-03-19	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	本研究探讨了使用ACUBERT模型在针灸适应症中经络实体识别和分类的有效性及其差异原因	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	研究中未明确提及样本的多样性和模型的泛化能力	提高针灸适应症数据库中经络归类的分类效果	54,593个不同实体，选自82本针灸医学书籍	自然语言处理	NA	BERT模型	ACUBERT, 支持向量机, 随机森林	文本	54,593个实体
12	2025-03-19	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	本文提出了一种增强的端到端管道方法，用于生物医学关系提取和新颖性检测，有效利用现有数据集并整合最先进的深度学习方法	提出了一种结合BERT模型和卷积神经网络的混合方法，用于生物医学关系提取和新颖性检测，显著提高了模型性能	尽管NER和EL模型的性能较高，但在文档级别的关系提取和新颖性检测任务仍然具有挑战性	提高生物医学关系提取和新颖性检测的准确性和效率	生物医学科学出版物中的实体和关系	自然语言处理	NA	BERT, 卷积神经网络	BERT, CNN	文本	使用BioRED基准语料库进行训练
13	2025-03-19	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	本文提出了一种基于深度学习的文本挖掘方法，从生物医学文献中提取标准化的miRNA-疾病关联	利用基于transformer的神经网络从文本数据中提取miRNA-疾病关系，构建了一个新的训练语料库，并通过远程监督扩展了该语料库	未提及具体的数据集大小或模型的具体架构细节	自动化地从生物医学文献中提取miRNA-疾病关联，以减少手动检索的工作量	miRNA与疾病之间的关联	自然语言处理	神经退行性疾病	深度学习	transformer-based neural networks	文本	未提及具体样本数量
14	2025-03-16	Vasculature segmentation in 3D hierarchical phase-contrast tomography images of human kidneys 2024-Aug-26, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.08.25.609595 PMID:39253466	研究论文	本文介绍了使用深度学习技术对三维分层相衬断层扫描图像中人类肾脏血管进行分割的研究	通过组织全球机器学习竞赛，开发新的深度学习方法来提高三维血管分割的准确性，并建立了相衬断层扫描成像中血管分割的基准	计算方法的准确性仍有局限	开发高效算法以大规模分割三维医学成像数据集中的血管，用于广泛的研究和临床应用	人类肾脏的三维分层相衬断层扫描图像	计算机视觉	NA	深度学习	NA	三维图像	1,401名参与者
15	2025-03-16	Multimodal fusion learning for long QT syndrome pathogenic genotypes in a racially diverse population 2024-Aug-24, NPJ digital medicine IF:12.4Q1 DOI:10.1038/s41746-024-01218-1 PMID:39181999	研究论文	本文开发了一种结合心电图波形和电子健康记录数据的深度学习方法，用于评估患者是否携带导致长QT综合征的致病基因变异	创新点在于使用多模态融合学习方法，结合心电图和电子健康记录数据，以提高长QT综合征致病基因变异的识别准确性	模型的精确召回曲线下面积较低（0.29），表明在识别致病基因变异方面仍有改进空间	研究目的是开发一种深度学习方法，用于识别长QT综合征的致病基因变异	研究对象为携带长QT综合征易感基因中至少一个致病基因变异的患者	机器学习	心血管疾病	深度学习	多模态融合学习	心电图波形和电子健康记录数据	使用了来自英国生物银行（UKBB）和西奈山BioMe生物银行的数据，具体样本数量未明确
16	2025-03-16	FUSION: A web-based application for in-depth exploration of multi-omics data with brightfield histology 2024-Aug-22, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.07.09.602778 PMID:39026885	研究论文	本文介绍了一个名为FUSION的基于网络的应用，用于深入探索多组学数据与明场组织学的结合	FUSION工具通过深度学习算法，将分子数据与高分辨率组织学图像结合，提供了一个端到端的分析平台，用于分析功能性组织单元（FTUs）	NA	开发一个工具，用于连接分子和组织病理学特征，以提供对生物机制的深入洞察	健康与病变组织	数字病理学	NA	空间转录组学（ST）	深度学习算法	图像、分子数据	福尔马林固定石蜡包埋（FFPE）和冷冻制备的数据集
17	2025-03-16	CryoSamba: self-supervised deep volumetric denoising for cryo-electron tomography data 2024-Aug-03, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.07.11.603117 PMID:39071256	研究论文	本文介绍了CryoSamba，一种基于自监督深度学习的模型，用于去噪冷冻电子断层扫描（cryo-ET）图像	CryoSamba通过深度学习插值平均运动补偿的邻近平面，模仿增加曝光，增强连贯信号并减少高频噪声，显著提高断层扫描对比度和信噪比，且无需预录图像、合成数据、标签或注释、噪声模型或配对体积	NA	提高冷冻电子断层扫描图像的信噪比和对比度，以便更好地进行3D断层扫描视觉解释	冷冻电子断层扫描图像	计算机视觉	NA	深度学习	自监督深度学习模型	3D体积图像	NA
18	2025-03-15	Video-Based Kinematic Analysis of Movement Quality in a Phase 3 Clinical Trial of Troriluzole in Adults with Spinocerebellar Ataxia: A Post Hoc Analysis 2024-Aug, Neurology and therapy IF:3.9Q1 DOI:10.1007/s40120-024-00625-6 PMID:38814532	研究论文	本研究通过视频分析评估了troriluzole对成人脊髓小脑共济失调（SCA）患者步态质量的影响	使用深度学习姿态提取算法和新型步态稳定性指标Pose Dispersion Index来量化步态对称性、平衡性和稳定性	样本量较小，仅67和56名参与者的视频数据可用于分析	比较troriluzole与安慰剂对SCA患者步态质量的影响	成人脊髓小脑共济失调（SCA）患者	数字病理学	脊髓小脑共济失调	深度学习姿态提取算法	深度学习	视频	218名随机参与者，其中67名和56名分别有可解释的串联步态和自然步态视频数据
19	2025-03-15	TAI-GAN: A Temporally and Anatomically Informed Generative Adversarial Network for early-to-late frame conversion in dynamic cardiac PET inter-frame motion correction 2024-Aug, Medical image analysis IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.media.2024.103190 PMID:38820677	研究论文	本文提出了一种名为TAI-GAN的新型生成对抗网络，用于动态心脏PET图像中的早期到晚期帧转换，以改善帧间运动校正	提出了一种结合时间和解剖信息的生成对抗网络（TAI-GAN），通过全对一映射将早期帧转换为与参考帧相似的图像，解决了早期帧中基于强度的图像配准技术失败的问题	NA	改善动态心脏PET图像中的帧间运动校正，提高心肌血流（MBF）量化的准确性	动态心脏PET图像中的早期帧	计算机视觉	心血管疾病	生成对抗网络（GAN）	TAI-GAN	图像	临床Rb PET数据集
20	2025-03-15	Automatic Tracking of Hyoid Bone Displacement and Rotation Relative to Cervical Vertebrae in Videofluoroscopic Swallow Studies Using Deep Learning 2024-Aug, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-024-01039-4 PMID:38383805	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的自动跟踪方法，用于在视频荧光吞咽研究（VFSS）中跟踪舌骨位移和旋转	提出了一种全高分辨率网络（deep learning architecture）来自动检测舌骨的前后位置及其旋转，并同时检测C2和C4椎骨的前下角以建立新的坐标系，消除姿势变化的影响	NA	开发一种自动跟踪舌骨位移和旋转的方法，以辅助早期诊断和有效疾病管理	舌骨位移和旋转	计算机视觉	吞咽障碍	深度学习	全高分辨率网络	视频	1488个吞咽样本的59,468帧VFSS图像