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	2025-05-16	Evaluating cell type deconvolution in FFPE breast tissue: application to benign breast disease 2024-Sep, NAR genomics and bioinformatics IF:4.0Q1 DOI:10.1093/nargab/lqae098 PMID:40162103	research paper	评估FFPE乳腺组织中细胞类型去卷积方法的应用，特别是在良性乳腺疾病中的表现	构建了乳腺组织的单细胞RNA-seq参考数据，测试了多种去卷积方法，并发现深度学习为基础的Scaden方法在FFPE伪影影响下表现最优	FFPE伪影显著影响了去卷积方法的性能，RMSE在0.04至0.17之间波动	优化从FFPE样本中定义单个细胞类型组成的策略	乳腺组织，特别是良性乳腺疾病样本	digital pathology	breast cancer	RNA-seq, single-cell RNA-seq	deep learning (Scaden)	RNA-seq data	62个良性乳腺疾病RNA-seq样本
22	2025-05-11	Automated analysis of fetal heart rate baseline/acceleration/deceleration using MTU-Net3 + model 2024-Sep, Biomedical engineering letters IF:3.2Q2 DOI:10.1007/s13534-024-00388-x PMID:39220035	研究论文	本研究提出了一种名为MTU-Net3+的深度学习模型，用于自动化分析胎儿心率（FHR）的基线、加速和减速，以提高诊断准确性和效率	MTU-Net3+模型基于UNet3+架构，整合了自注意力机制和双向LSTM层，提升了性能	模型在公开数据集和私有数据集上的表现存在差异，可能受数据质量和多样性的影响	提高胎儿心率分析的自动化水平和诊断准确性	胎儿心率信号	数字病理	胎儿健康评估	深度学习	MTU-Net3+（基于UNet3+架构，整合自注意力机制和双向LSTM）	胎儿心率信号	公开数据库的子集和私有数据库
23	2025-05-10	Enhanced Electroacoustic Tomography with Supervised Learning for Real-time Electroporation Monitoring 2024-Sep, Precision radiation oncology DOI:10.1002/pro6.1242 PMID:40336975	研究论文	本研究提出了一种基于监督学习的工作流程，用于改善电声断层扫描（EAT）的图像质量，以实时监测纳秒脉冲电场（nsPEF）的电穿孔治疗	首次在实验环境中使用单线性阵列实现高质量EAT，通过深度学习模型校正图像失真	研究仅基于56个实验数据集，样本量较小，且未考虑模拟到真实世界的变异性	提高电声断层扫描（EAT）在实时监测纳秒脉冲电场（nsPEF）电穿孔治疗中的实用性	纳秒脉冲电场（nsPEF）的电穿孔治疗	医学影像处理	NA	电声断层扫描（EAT），深度学习	深度学习模型	电声信号，图像	56个实验数据集（46个用于训练，10个用于测试）
24	2025-05-08	Development of Machine Learning-Based Mpox Surveillance Models in a Learning Health System 2024-Sep-27, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2024.09.25.24314318 PMID:39399027	research paper	开发机器学习和深度学习模型以从临床记录中识别猴痘病例	使用Lasso回归模型在减少假阳性方面表现优于深度学习模型	未提及模型在其他数据集上的泛化能力	开发用于猴痘病例监测的机器学习模型	临床记录中的猴痘病例	machine learning	猴痘	machine learning, deep learning	Lasso regression, deep learning models	text	NA
25	2025-05-04	Dendrites endow artificial neural networks with accurate, robust and parameter-efficient learning 2024-Sep-13, ArXiv PMID:39314509	研究论文	本文提出了一种新型的人工神经网络架构，通过融入生物树突的结构化连接和受限采样特性，提高了学习精度、鲁棒性和参数效率	引入生物树突的特性到人工神经网络中，解决了传统深度学习算法参数过多、易过拟合的问题	未提及具体的应用场景限制或实验数据的局限性	提升人工神经网络的学习效率、鲁棒性和参数效率	人工神经网络（ANNs）及其学习策略	机器学习	NA	NA	dendritic ANNs	图像数据	未提及具体样本数量
26	2025-05-03	Predicting metabolite response to dietary intervention using deep learning 2024-Sep-19, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2023.03.14.532589 PMID:36993761	研究论文	开发了一种名为McMLP的深度学习方法，用于预测个体对饮食干预的代谢物反应	首次提出使用耦合多层感知器（McMLP）来预测代谢物反应，填补了深度学习在该领域的空白	NA	实现精准营养，通过预测个体对饮食干预的代谢物反应来设计个性化的饮食策略	个体的肠道微生物组成及其对食物和营养素的代谢物反应	机器学习	NA	深度学习	McMLP（耦合多层感知器）	合成数据和真实数据	来自六项饮食干预研究的真实数据
27	2025-05-02	A Practical Roadmap to Implementing Deep Learning Segmentation in the Clinical Neuroimaging Research Workflow 2024-09, World neurosurgery IF:1.9Q2 DOI:10.1016/j.wneu.2024.06.026 PMID:38866234	research paper	本文探讨了一种利用开源工具加速和增强临床研究中图像分割的通用方法	提出了一种迭代的模型训练和迁移学习方法，强调在标记过程的早期进行内部验证和异常值处理，后期进行微调	NA	为使用机器学习技术进行图像分割的研究提供加速和增强可重复性的框架	临床神经影像研究中的图像分割	machine learning	NA	deep learning	NA	image	NA
28	2025-05-01	Deep learning in the diagnosis of maxillary sinus diseases: a systematic review 2024-09-01, Dento maxillo facial radiology DOI:10.1093/dmfr/twae031 PMID:38995816	系统综述	评估深度学习在上颌窦疾病检测、分类和分割中的性能	系统综述了深度学习在上颌窦疾病诊断中的应用，涵盖了多种任务类型和模型组合	仅纳入了截至2024年2月7日发表的英文论文，可能存在发表偏倚	评估深度学习在上颌窦疾病诊断中的性能	上颌窦疾病	数字病理	上颌窦疾病	深度学习	DL	放射影像	14项研究（从1167项研究中筛选）
29	2025-05-01	Detection and classification of mandibular fractures in panoramic radiography using artificial intelligence 2024-09-01, Dento maxillo facial radiology DOI:10.1093/dmfr/twae018 PMID:38652576	研究论文	本研究评估了YOLOv5深度学习模型在全景X光片中检测不同类型下颌骨骨折的性能	使用YOLOv5模型对六种下颌骨骨折类型进行检测和分类，特别是在体和联合区域表现出色	在检测髁突头和髁突颈骨折时表现较差，精度和灵敏度较低	评估人工智能在全景X光片中检测和分类下颌骨骨折的潜力	下颌骨骨折的全景X光片	计算机视觉	下颌骨骨折	深度学习	YOLOv5	图像	498张全景X光片，包含673处骨折
30	2025-04-27	High-throughput optimized prime editing mediated endogenous protein tagging for pooled imaging of protein localization 2024-Sep-17, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.09.16.613361 PMID:39345511	研究论文	开发了一种基于prime editing的高通量内源蛋白标记方法，用于大规模测量蛋白质亚细胞定位	首次将prime editing与光学读出和测序技术结合，实现了蛋白质组组织的大规模并行分析	仅测试了60种蛋白质，覆盖范围有限	开发一种可扩展的蛋白质亚细胞定位测量技术	60种具有不同定位模式的内源蛋白质	数字病理学	NA	prime editing, 高通量测序, 深度学习图像分析	深度学习	图像, 测序数据	17,280个pegRNAs设计的文库，覆盖60种蛋白质
31	2025-04-26	Evaluating Performance of Different RNA Secondary Structure Prediction Programs Using Self-cleaving Ribozymes 2024-Sep-13, Genomics, proteomics & bioinformatics DOI:10.1093/gpbjnl/qzae043 PMID:39317944	研究论文	本文通过比较七种RNA二级结构预测工具在自切割核酶序列上的准确性，评估了不同RNA二级结构预测程序的性能	首次系统比较了包括深度学习方法在内的多种RNA二级结构预测工具在复杂RNA折叠问题上的表现	研究仅针对特定类别的自切割核酶序列进行测试，结果可能不适用于其他RNA类型	评估不同RNA二级结构预测程序的准确性和适用性	自切割核酶序列的RNA二级结构	生物信息学	NA	RNA二级结构预测算法	深度学习模型	RNA序列数据	数十个自切割核酶序列
32	2025-04-25	Computer Vision Identification of Trachomatous Inflammation-Follicular Using Deep Learning 2024-Sep-20, Cornea IF:1.9Q2 DOI:10.1097/ICO.0000000000003701 PMID:39312712	研究论文	本研究开发并评估了一种基于深度学习的计算机视觉模型，用于识别沙眼性炎症-滤泡（TF），以减少人工评分的资源负担和潜在错误	首次使用MobileNetV3大型深度卷积神经网络对沙眼性炎症-滤泡进行自动分类，显著提高了筛查效率和准确性	需要在具有不同TF流行率的多样化人群中进行进一步验证才能大规模实施	开发一种能够准确高效进行大规模沙眼筛查的自动化系统	0至9岁儿童的56,725张眼睑内翻照片	计算机视觉	沙眼	深度学习	MobileNetV3大型深度卷积神经网络	图像	来自埃塞俄比亚一个沙眼流行地区的11,358名儿童，共56,725张照片
33	2025-04-24	Reconstructing Cancellous Bone From Down-Sampled Optical-Resolution Photoacoustic Microscopy Images With Deep Learning 2024-09, Ultrasound in medicine & biology DOI:10.1016/j.ultrasmedbio.2024.05.027 PMID:38972792	研究论文	本研究提出了一种名为PADA U-Net的深度学习模型，用于从欠采样的光学分辨率光声显微镜图像中重建完整的骨组织图像	提出PADA U-Net模型，突破成像速度与空间分辨率之间的权衡	NA	提高光学分辨率光声显微镜图像质量，同时不牺牲时间分辨率	牛松质骨样本	数字病理学	骨疾病	光学分辨率光声显微镜(OR-PAM)	PADA U-Net	图像	牛松质骨测试集
34	2025-04-24	A Semi-supervised Four-Chamber Echocardiographic Video Segmentation Algorithm Based on Multilevel Edge Perception and Calibration Fusion 2024-09, Ultrasound in medicine & biology DOI:10.1016/j.ultrasmedbio.2024.04.013 PMID:38834493	research paper	提出一种基于多级边缘感知和校准融合的半监督四腔心超声视频分割算法，以提高心内膜分割的准确性	引入了多级边缘感知模块和校准融合模块，结合半监督学习，有效解决了超声视频中的边缘模糊和特征融合问题	未提及具体的数据集规模和多样性限制，可能影响模型的泛化能力	提高心内膜的自动语义分割准确性，辅助心脏疾病诊断	超声心动图视频中的心内膜	digital pathology	cardiovascular disease	deep learning	semi-supervised network	video	两个公共超声心动图视频数据集和一个本地医院临床数据集
35	2025-04-23	Deep Learning-Based Reconstruction Algorithm With Lung Enhancement Filter for Chest CT: Effect on Image Quality and Ground Glass Nodule Sharpness 2024-09, Korean journal of radiology IF:4.4Q1 DOI:10.3348/kjr.2024.0472 PMID:39197828	研究论文	评估结合深度学习图像重建算法的新型肺增强滤波器对图像质量和磨玻璃结节锐度的影响	提出了一种结合深度学习图像重建算法和肺增强滤波器的新方法，显著提高了磨玻璃结节的锐度	研究基于人工模拟的磨玻璃结节和体模，未涉及真实患者数据	提高胸部CT扫描中图像质量和磨玻璃结节的评估效果	人工模拟的磨玻璃结节和胸部体模	数字病理	肺癌	深度学习图像重建算法	DLIR	CT图像	5个不同密度的人工磨玻璃结节和1个胸部体模
36	2025-04-23	Diagnostic Accuracy of AI Algorithms in Aortic Stenosis Screening: A Systematic Review and Meta-Analysis 2024-09, Clinical medicine & research IF:1.2Q2 DOI:10.3121/cmr.2024.1934 PMID:39438148	meta-analysis	本文通过系统综述和荟萃分析评估了人工智能算法在主动脉瓣狭窄筛查中的诊断准确性	首次综合评估多种AI算法在主动脉瓣狭窄筛查中的表现，并提供了详细的诊断准确性指标	存在发表偏倚，且研究间存在异质性	评估AI算法在主动脉瓣狭窄筛查中的诊断准确性	主动脉瓣狭窄患者	digital pathology	cardiovascular disease	AI算法分析	deep learning	ECG, 胸部X光片, 听诊音频文件, 电子听诊器记录, 非侵入式可穿戴惯性传感器的心机械信号	10项符合条件的研究（来自295篇初步筛选文献）
37	2025-04-20	AI-enabled CT-guided end-to-end quantification of total cardiac activity in 18FDG cardiac PET/CT for detection of cardiac sarcoidosis 2024-Sep-23, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2024.09.20.24314081 PMID:39399046	research paper	该研究提出了一种基于深度学习的全自动化流程，用于通过CT衰减图分割心脏腔室来量化[18F]FDG PET活性，并评估了几种基于此框架的定量方法	首次提出了一种全自动化的体积量化方法，用于心脏结节病的[18F]FDG PET检测，具有高预测性能	研究样本量较小（69例患者），且特异性较低（65%）	开发一种全自动化方法，用于心脏结节病的诊断和管理	疑似心脏结节病的患者	digital pathology	cardiovascular disease	[18F]FDG PET/CT	DL (deep learning)	image	69例患者（其中29例确诊为心脏结节病）
38	2024-09-20	Label-free and rapid mechanics of single cells under high-density co-culture conditions by deep learning image recognition-assisted atomic force microscopy 2024-Sep-18, Acta biochimica et biophysica Sinica IF:3.3Q1 DOI:10.3724/abbs.2024158 PMID:39295485	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
39	2025-04-13	qlty: handling large tensors in scientific imaging deep-learning workflows 2024-Sep, Software impacts IF:1.3Q3 DOI:10.1016/j.simpa.2024.100696 PMID:40206204	research paper	介绍了一个名为qlty的工具包，用于处理科学成像中深度学习工作流程中的大型张量数据	提出了一个专门用于处理超出标准GPU内存容量的大型体积数据集的工具包qlty，通过张量管理技术实现有效训练和推理	未提及具体的性能对比实验或与其他工具的比较	解决科学成像中深度学习工作流程中大型张量数据处理的问题	大型体积数据集	computer vision	NA	NA	NA	image	NA
40	2025-04-12	Detailed delineation of the fetal brain in diffusion MRI via multi-task learning 2024-Sep-12, ArXiv PMID:39314513	research paper	开发了一种基于多任务学习的计算方法，用于胎儿脑部扩散MRI数据的详细描绘	提出了一个统一的计算框架，能够同时完成脑组织分割、白质束分割和脑部皮层分区三项任务	未提及该方法在异常胎儿脑部发育研究中的表现	开发自动化方法来提高胎儿脑部扩散MRI数据分析的准确性和可重复性	胎儿脑部扩散MRI数据	医学影像分析	NA	扩散加权MRI(dMRI)	多任务深度学习	MRI图像	97个胎儿脑部样本