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	2025-07-22	Presurgical Upgrade Prediction of DCIS to Invasive Ductal Carcinoma Using Time-dependent Deep Learning Models with DCE MRI 2024-09, Radiology. Artificial intelligence DOI:10.1148/ryai.230348 PMID:38900042	研究论文	本研究探讨了时间依赖的深度学习模型在预测导管原位癌（DCIS）术前升级为浸润性导管癌方面的表现，优于单时间点模型	首次将时间依赖的深度学习模型（CNN-LSTM）应用于DCE MRI数据，无需病灶分割即可预测DCIS升级为浸润性恶性肿瘤	样本量较小（154例），且为回顾性研究	提高DCIS术前升级为浸润性恶性肿瘤的预测准确性	154例活检证实的DCIS病例（25例升级，129例未升级）	数字病理学	乳腺癌	动态对比增强MRI（DCE MRI）	CNN-LSTM	MRI图像	154例DCIS病例（25例升级，129例未升级）
62	2025-07-22	Prediction of extraction difficulty for impacted maxillary third molars with deep learning approach 2024-09, Journal of stomatology, oral and maxillofacial surgery DOI:10.1016/j.jormas.2024.101817 PMID:38458545	研究论文	本研究旨在通过深度学习模型预测上颌阻生第三磨牙的手术难度	首次使用深度学习模型（YoloV5x）自动分割和分类上颌阻生第三磨牙的手术难度	数据集仅包含708张全景X光片，可能不足以代表所有情况	预测上颌阻生第三磨牙的手术难度，为临床医生提供决策支持	上颌阻生第三磨牙	数字病理	口腔疾病	深度学习	YoloV5x	图像	708张全景X光片
63	2025-07-22	Clinical Translation of a Deep Learning Model of Radiation-Induced Lymphopenia for Esophageal Cancer 2024-Sep, International journal of particle therapy IF:2.1Q2 DOI:10.1016/j.ijpt.2024.100624 PMID:39228692	research paper	该研究开发了一种深度学习模型，用于预测食管癌患者放疗诱导的淋巴细胞减少症风险，并将其转化为一种策略，将免疫系统作为风险器官纳入放疗计划优化中	首次将深度学习模型预测的淋巴细胞减少症风险转化为放疗计划优化策略，将免疫系统作为风险器官考虑	研究基于回顾性数据和小样本量（20例患者），需要前瞻性临床试验验证	开发并转化深度学习模型，以减轻食管癌放疗诱导的淋巴细胞减少症风险	食管癌患者	digital pathology	esophageal cancer	intensity-modulated radiation therapy (IMRT), passively-scattered proton therapy (PSPT), intensity-modulated proton therapy (IMPT)	deep learning	clinical data	20例食管癌患者（10例IMRT和10例PSPT）
64	2025-07-22	Investigating the relationship between radiographic joint space width loss and deep learning-derived magnetic resonance imaging-based cartilage thickness loss in the medial weight-bearing region of the tibiofemoral joint 2024-Sep, Osteoarthritis and cartilage open DOI:10.1016/j.ocarto.2024.100508 PMID:39238657	research paper	研究放射学关节间隙宽度损失与深度学习衍生的MRI软骨厚度损失之间的关系	使用深度学习技术从MRI数据中提取软骨厚度参数，并分析其与放射学关节间隙宽度损失的关系	样本量相对较小（n=256），且仅关注了胫股关节内侧负重区域的局部变化	探讨早期骨关节炎进展过程中放射学与MRI测量指标的相关性	骨关节炎患者的膝关节（来自OAI研究）	digital pathology	geriatric disease	MRI, 深度学习	deep learning	medical imaging	256例膝关节（来自OAI研究）
65	2025-07-22	Characterization of arteriosclerosis based on computer-aided measurements of intra-arterial thickness 2024-Sep, Journal of medical imaging (Bellingham, Wash.) DOI:10.1117/1.JMI.11.5.057501 PMID:39398866	研究论文	开发了一种基于计算机视觉的方法，用于量化肾脏活检数字病理图像中的动脉内厚度，作为动脉硬化的计算生物标志物	提出了一种多类深度学习框架，用于分割不同的动脉内腔室，并通过径向采样和病理特征提取来描述动脉壁特性	研究仅基于33个肾脏活检样本，样本量相对较小	开发一种计算生物标志物，用于动脉硬化的量化评估	肾脏活检数字病理图像中的动脉	数字病理	心血管疾病	深度学习	多类深度学习框架	图像	753条动脉来自33张肾脏活检全切片图像（WSIs）
66	2025-07-21	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，以实时监测基于纳秒脉冲电场（nsPEF）的电穿孔治疗	首次在实验环境中使用单一线性阵列实现高质量EAT，通过监督学习模型纠正图像失真	研究仅基于实验数据，未涉及临床环境下的验证	提高电声断层扫描在实时监测电穿孔治疗中的实用性	纳秒脉冲电场（nsPEF）产生的电声信号	医学影像处理	NA	电声断层扫描（EAT）	深度学习模型	超声信号	56组不同强度和几何形状的nsPEF电声数据集（46组训练，10组测试）
67	2025-07-20	Permethrin exposure primes neuroinflammatory stress response to drive depression-like behavior through microglial activation in a mouse model of Gulf War Illness 2024-Sep-13, Journal of neuroinflammation IF:9.3Q1 DOI:10.1186/s12974-024-03215-3 PMID:39272155	research paper	该研究探讨了氯菊酯暴露如何通过小胶质细胞激活在模拟海湾战争疾病的小鼠模型中引发抑郁样行为	揭示了氯菊酯暴露通过小胶质细胞激活引发抑郁样行为的机制，并利用单细胞RNA测序分析了相关转录网络	研究仅在小鼠模型中进行，尚未在人类中验证	评估氯菊酯暴露是否会导致神经炎症应激反应并引发与海湾战争疾病相关的精神症状	海湾战争疾病小鼠模型	神经科学	海湾战争疾病	单细胞RNA测序	DREADD受体	RNA序列数据	21,566个来自小鼠海马区的单细胞核
68	2025-07-20	Deep Learning Model for Predicting Lung Adenocarcinoma Recurrence from Whole Slide Images 2024-Sep-06, Cancers IF:4.5Q1 DOI:10.3390/cancers16173097 PMID:39272955	research paper	提出了一种基于深度学习的模型，用于从全切片图像中预测肺腺癌的5年复发风险	引入了创新的双重注意力架构，显著提高了计算效率，并在复发风险分层中表现出色	未提及样本量是否足够大或模型在其他数据集上的泛化能力	提高肺腺癌复发预测的准确性和效率，以改善治疗决策	肺腺癌患者的全切片图像	digital pathology	lung cancer	NA	deep learning-based model with dual-attention architecture	whole slide images (WSIs)	NA
69	2025-07-20	Derivation, external and clinical validation of a deep learning approach for detecting intracranial hypertension 2024-Sep-05, NPJ digital medicine IF:12.4Q1 DOI:10.1038/s41746-024-01227-0 PMID:39237755	研究论文	开发并验证了一种基于深度学习的非侵入性颅内高压检测方法	利用常规收集的颅外波形数据开发人工智能生物标志物（aICP），减少对侵入性监测的需求	外部验证数据集仅来自单一医院，可能影响结果的普适性	开发非侵入性颅内高压检测方法以改善神经预后	成年患者	数字病理学	神经系统疾病	深度学习	NA	波形数据	来自MIMIC-III波形数据库（2000-2013）和西奈山医院独立数据集（2020-2022）的患者数据
70	2025-07-20	Automatic detection of the third molar and mandibular canal on panoramic radiographs based on deep learning 2024-09, Journal of stomatology, oral and maxillofacial surgery DOI:10.1016/j.jormas.2024.101946 PMID:38857691	research paper	本研究开发了一种基于深度学习的全自动框架，用于在全景X光片上自动检测下颌第三磨牙与下颌管的位置关系	提出的RPIFormer模型在分割下颌第三磨牙和下颌管时平均Dice系数达到92.56%，比之前最佳研究提高了3.06%，且无需人工裁剪即可实现自动检测	NA	辅助医生评估和规划适当的手术干预方案	下颌第三磨牙(M3)和下颌管(MC)在全景X光片(PRs)中的位置关系	digital pathology	oral health	deep learning	RPIFormer, CycleGAN	image	450张全景X光片（253张来自医院，197张来自在线平台）
71	2025-07-19	Deep Learning Estimation of Small Airways Disease from Inspiratory Chest CT is Associated with FEV1 Decline in COPD 2024-Sep-11, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2024.09.10.24313079 PMID:39314974	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的AI模型，用于从吸气胸部CT中估计小气道疾病（fSADTLC），并评估其与COPD患者FEV1下降的临床关联	通过生成模型从吸气CT中估计小气道疾病，避免了传统方法需要额外呼气CT的限制	研究结果需要在更大规模的人群中进行验证	评估AI模型在COPD患者中估计小气道疾病的准确性及其临床关联	COPD患者	数字病理学	慢性阻塞性肺疾病（COPD）	生成模型	深度学习	CT图像	SPIROMICS研究中的2513名参与者和COPDGene研究中的458名参与者
72	2025-07-18	Automated deep learning segmentation of neuritic plaques and neurofibrillary tangles in Alzheimer disease brain sections using a proprietary software 2024-09-01, Journal of neuropathology and experimental neurology IF:3.2Q2 DOI:10.1093/jnen/nlae048 PMID:38812098	研究论文	开发了一种深度学习工作流程，用于自动注释和分割阿尔茨海默病脑切片中的神经炎斑块和神经纤维缠结	利用专有图像分析软件（Visiopharm）进行自动深度学习分割，显著提高了复杂神经病理特征的注释质量	仅分析了15张全切片图像，样本量较小	提高阿尔茨海默病神经病理特征的自动注释和分割精度	阿尔茨海默病脑切片中的神经炎斑块和神经纤维缠结	数字病理学	阿尔茨海默病	AT8免疫染色全切片图像分析	U-Net卷积神经网络	图像	15张全切片图像，来自4个生物库，包含5013个神经炎斑块和5143个神经纤维缠结
73	2025-07-14	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	本文评估了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	多种DL模型组合	放射影像	14项符合纳入标准的研究（共1167项初步检索结果）
74	2025-07-12	Improved Dementia Prediction in Cerebral Small Vessel Disease Using Deep Learning-Derived Diffusion Scalar Maps From T1 2024-09, Stroke IF:7.8Q1 DOI:10.1161/STROKEAHA.124.047449 PMID:39145386	研究论文	本研究开发了一种深度学习模型，用于从T1图像合成扩散张量成像（DTI）衍生的标量图（FA和MD），以提高脑小血管病中痴呆的预测准确性	提出了一种快速且可推广的方法，从常规T1图像合成FA/MD图，无需获取耗时的DTI数据，从而提高了痴呆预测的准确性	在SCANS数据集上的合成FA图的结构相似性指数较低（>0.80），可能影响预测效果	提高脑小血管病中痴呆的预测准确性	脑小血管病患者及正常对照	数字病理学	脑小血管病	深度学习、扩散张量成像（DTI）	深度学习模型	医学影像（T1图像、FA/MD图）	训练集：4998名UK Biobank参与者；外部验证集：SCANS（n=120）、RUN DMC（n=502）、PRESERVE（n=105）、NETWORKS（n=26）及1000名正常对照
75	2025-07-04	Integrative deep learning with prior assisted feature selection 2024-09-10, Statistics in medicine IF:1.8Q1 DOI:10.1002/sim.10148 PMID:38923006	research paper	该研究提出了一种结合深度学习和先验信息的集成分析方法，用于基因与疾病关系的复杂特征选择和结果预测	引入了先验辅助的集成深度学习方法（PANDA），通过特征选择层和集成学习利用先前研究中的先验信息	未提及具体的数据集规模限制或模型泛化能力的验证	解决生物医学研究中‘小而大’的挑战，提高基因与疾病关系的预测准确性	基因与疾病关系	machine learning	skin cutaneous melanoma (SKCM)	deep learning, ensemble learning	PANDA	genomic data	NA
76	2025-06-27	An efficient model for extracting respiratory and blood oxygen saturation data from photoplethysmogram signals by removing motion artifacts using heuristic-aided ensemble learning model 2024-09, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2024.108911 PMID:39089111	研究论文	本文开发了一种基于深度学习的方法，用于从光电容积脉搏波(PPG)信号中高效提取呼吸频率(RR)和血氧饱和度(SpO2)数据，并通过去除运动伪影来提高准确性	提出了一种结合多层感知器(MLP)、AdaBoost和基于注意力的长短期记忆网络(A-LSTM)的集成学习模型，以及使用先进的金龟子优化器(AGTBO)进行特征选择和权重优化	未提及模型在实时监测环境中的性能表现或计算资源需求	开发一个高效的RR和SpO2估计框架，用于监测手术、肺部和心脏问题患者的健康状况	光电容积脉搏波(PPG)信号	生物医学信号处理	心肺疾病	深度学习，信号预处理，运动伪影去除	MLP, AdaBoost, A-LSTM集成模型	PPG信号	未明确提及具体样本数量，但使用了标准数据源
77	2025-06-27	Using deep learning for predicting the dynamic evolution of breast cancer migration 2024-09, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2024.108890 PMID:39068903	研究论文	本文提出了一种利用深度学习和人工数据生成的新方法PWPF，用于预测乳腺癌细胞迁移的动态演变	引入了PWPF框架，结合深度学习和人工数据生成，提高了对乳腺癌细胞迁移动态预测的准确性和可扩展性	虽然模型在2D模型中表现良好，但可能无法完全模拟体内复杂的3D迁移环境	改进对乳腺癌细胞迁移过程的理解，以提升治疗策略	MCF-7乳腺癌细胞单层和球体的迁移行为	数字病理学	乳腺癌	深度学习	DL模型	图像	NA
78	2025-06-27	Multi-granularity prior networks for uncertainty-informed patient-specific quality assurance 2024-09, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2024.108925 PMID:39067284	研究论文	本文提出了一种多粒度不确定性量化框架（MGUQ），用于提高深度学习在患者特定质量保证（PSQA）中的可信度	提出了一种基于贝叶斯理论的多粒度不确定性量化框架，并设计了双流网络架构来推断剂量差异预测和Gamma通过率的分布	当前研究未明确提及样本多样性或外部验证数据集的局限性	提高深度学习在放射治疗患者特定质量保证中的预测可信度	放射治疗中的剂量差异指标（Gamma通过率）及其分布	数字病理	NA	贝叶斯理论	双流网络架构	剂量差异数据	来自'北京协和医院'的数据集
79	2025-06-27	Model-based federated learning for accurate MR image reconstruction from undersampled k-space data 2024-09, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2024.108905 PMID:39067156	研究论文	提出了一种基于模型的联邦学习框架ModFed，用于从欠采样的k空间数据中准确重建MR图像	1) 设计了注意力辅助的基于模型的神经网络，减少对大量客户端数据的需求；2) 提出了自适应动态聚合方案，解决数据异质性问题；3) 结合空间拉普拉斯注意力机制和个性化客户端损失正则化，捕捉细节信息	仅在三个体内数据集上进行了评估，可能需要更多样化的数据集验证其泛化能力	提高MR图像重建的准确性和泛化能力	MR图像	医学影像处理	NA	联邦学习	基于模型的神经网络	MR图像数据	三个体内数据集
80	2025-06-27	PIDiff: Physics informed diffusion model for protein pocket-specific 3D molecular generation 2024-09, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2024.108865 PMID:39067153	研究论文	提出了一种名为PIDiff的物理信息扩散模型，用于蛋白质口袋特异性3D分子生成	该模型不仅考虑了蛋白质和配体的结构信息，还通过最小化它们之间的结合自由能量来模拟蛋白质-配体结合的物理化学原理	NA	开发能够结合靶蛋白结构的药物，用于疾病治疗	蛋白质口袋特异性3D分子生成	几何深度学习	NA	扩散模型	PIDiff	3D分子结构数据	CrossDocked2020基准数据集