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
101	2025-04-12	Detailed delineation of the fetal brain in diffusion MRI via multi-task learning 2024-Aug-30, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.08.29.609697 PMID:39257731	研究论文	本文开发了一个多任务深度学习框架，用于胎儿大脑扩散MRI数据的自动分割和分区	提出了一个统一的计算框架，能够同时完成胎儿大脑组织的分割、白质束的分割以及大脑皮层的分区，这在胎儿神经影像学领域是一个创新	研究仅基于97个胎儿大脑的标注数据，样本量相对较小，可能影响模型的泛化能力	开发自动化方法以提高胎儿大脑扩散MRI数据的分析效率和准确性	胎儿大脑的扩散MRI数据	数字病理学	NA	扩散加权MRI (dMRI)	多任务深度学习	MRI图像	97个胎儿大脑
102	2025-04-06	Contrastive Learning for Joint Normal Estimation and Point Cloud Filtering 2024-Aug, IEEE transactions on visualization and computer graphics IF:4.7Q1 DOI:10.1109/TVCG.2023.3263866 PMID:37030701	research paper	提出了一种新颖的深度学习方法，用于联合估计点云法线和滤波点云	引入了基于3D块的对比学习框架，将噪声作为增强手段，训练能够生成鲁棒点云块表示的特征编码器，并通过联合损失同时估计点法线和位移	NA	解决点云滤波和法线估计这两个3D领域的基础研究问题	点云数据	computer vision	NA	对比学习	深度学习	3D点云	NA
103	2024-08-07	Trend Identification and Prediction of Worker Stress Rate Using Deep Learning Algorithm in Indonesia 2024-08, Workplace health & safety IF:2.3Q1 DOI:10.1177/21650799241263623 PMID:38907692	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
104	2025-04-06	Neural Network Layer Algebra: A Framework to Measure Capacity and Compression in Deep Learning 2024-Aug, IEEE transactions on neural networks and learning systems IF:10.2Q1 DOI:10.1109/TNNLS.2023.3241100 PMID:37027551	research paper	提出了一种新的框架来测量深度神经网络的固有特性，特别是容量和压缩性	引入了层代数的概念，并提出了两个新的度量指标：层复杂度和层内在能力，这些指标仅依赖于网络结构而非参数	虽然框架可以推广到任何网络架构，但研究主要集中在卷积网络上	测量深度神经网络的固有特性，即容量和压缩性	深度神经网络，特别是卷积网络	machine learning	NA	NA	CNN	image	NA
105	2025-04-06	Probabilistic Attention Based on Gaussian Processes for Deep Multiple Instance Learning 2024-Aug, IEEE transactions on neural networks and learning systems IF:10.2Q1 DOI:10.1109/TNNLS.2023.3245329 PMID:37027623	research paper	提出了一种基于高斯过程的概率注意力机制（AGP），用于深度多实例学习（MIL），以提供预测的不确定性估计	首次将高斯过程引入MIL中的注意力机制，提供实例级可解释性和预测不确定性	未明确提及具体限制，但可能面临高斯过程计算复杂度高的问题	开发一种能够提供预测不确定性的深度MIL方法，特别适用于医学领域	多实例学习模型及其在医学图像分析中的应用	machine learning	cancer	Gaussian processes	AGP (Attention Gaussian Process)	image	小于100个标签的小型数据集以及MNIST和CIFAR-10合成数据
106	2025-04-06	Artificial Intelligence (AI)-Based Computer-Assisted Detection and Diagnosis for Mammography: An Evidence-Based Review of Food and Drug Administration (FDA)-Cleared Tools for Screening Digital Breast Tomosynthesis (DBT) 2024-Aug, AI in precision oncology DOI:10.1089/aipo.2024.0022 PMID:40182614	综述	本文回顾了基于人工智能的计算机辅助检测和诊断工具在数字乳腺断层合成摄影筛查中的应用及其FDA批准情况	总结了新一代深度学习AI工具在乳腺筛查中的潜力，并评估了FDA批准的六种AI工具的性能	现有证据有限，仅包括两项小规模的实施后临床研究，需要更多前瞻性研究来全面评估影响	评估AI在数字乳腺断层合成摄影筛查中的应用效果	FDA批准的六种基于AI的计算机辅助检测/诊断工具	数字病理学	乳腺癌	深度学习	NA	医学影像	多项多读者多病例研究、回顾性分析和两项真实世界评估
107	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）
108	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
109	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
110	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
111	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）
112	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
113	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）
114	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
115	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
116	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
117	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
118	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
119	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
120	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