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
81	2025-02-23	Real-world application of a 3D deep learning model for detecting and localizing cerebral microbleeds 2024-Sep-26, Acta neurochirurgica IF:1.9Q2 DOI:10.1007/s00701-024-06267-9 PMID:39325068	研究论文	本研究验证了一种三维深度学习模型在真实世界环境中检测和定位脑微出血（CMBs）的性能	该研究不仅检测CMBs，还识别其解剖位置，且在真实世界环境中验证了模型性能	需要更大规模和更多样化的人群研究以确立临床实用性	验证三维深度学习模型在检测和定位脑微出血中的性能	脑微出血（CMBs）	数字病理学	脑血管疾病	三维深度学习	3D深度学习模型	图像	33名患者（21名有116个CMBs，12名无CMBs）
82	2025-02-21	ERABiLNet: enhanced residual attention with bidirectional long short-term memory 2024-09-04, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-71299-1 PMID:39232053	研究论文	本文提出了一种新的深度学习模型ERABiLNet，用于从MRI图像中早期检测阿尔茨海默病	提出了增强残差注意力与双向长短期记忆网络（ERABiLNet），通过结合残差注意力网络和注意力机制的双向LSTM，提高了阿尔茨海默病的检测性能	未提及具体的数据集规模或外部验证结果，可能影响模型的泛化能力	开发一种深度学习模型，用于从MRI图像中早期检测阿尔茨海默病	阿尔茨海默病患者的MRI图像	计算机视觉	老年病	深度学习	ERABiLNet（结合残差注意力网络和双向LSTM）	图像	未提及具体样本数量
83	2025-02-19	Single unit electrophysiology recordings and computational modeling can predict octopus arm movement 2024-Sep-19, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.09.13.612676 PMID:39345497	研究论文	本文通过单单位电生理记录和计算模型预测章鱼手臂运动	利用机器学习和统计分析的计算模型，揭示了章鱼简化神经系统中运动回路的原理，并提高了脑机接口设备的潜力	研究仅限于章鱼前神经索的电生理记录，可能不适用于其他生物或神经系统	研究章鱼简化神经系统中的运动回路原理，并改进脑机接口设备	章鱼前神经索和手臂运动	机器学习	NA	单单位电生理记录	深度学习模型	电生理数据	NA
84	2025-02-16	Flexible use of conserved motif vocabularies constrains genome access in cell type evolution 2024-Sep-06, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.09.03.611027 PMID:39282369	研究论文	本文通过整合单核多组学测序和深度学习技术，探讨了细胞类型进化中基因组可及性的约束机制	揭示了细胞类型家族间基因组可及性的保守性，并发现不同物种间细胞类型关系的特异性相互作用并不保守	研究结果主要基于早期分支动物，如扁形动物和刺胞动物，可能不适用于所有生物	探讨细胞类型多样化在进化过程中如何受到基因组可及性的约束	细胞类型家族及其基因组可及性	基因组学	NA	单核多组学测序，深度学习	深度学习模型	基因组序列数据	涉及多个早期分支动物物种的细胞类型
85	2025-02-13	Generative artificial intelligence in ophthalmology: current innovations, future applications and challenges 2024-Sep-20, The British journal of ophthalmology DOI:10.1136/bjo-2024-325458 PMID:38925907	研究论文	本文探讨了生成式人工智能在眼科领域的当前创新、未来应用及挑战	生成对抗网络和扩散模型的应用，以及多模态基础模型的引入，为眼科领域提供了新的诊断和教育工具	该技术尚处于初期阶段，存在数据偏见、安全问题及临床实施等挑战	探讨生成式人工智能在眼科领域的应用潜力及挑战	眼科领域的诊断、患者教育和医疗专业人员培训	计算机视觉	NA	生成对抗网络（GAN）、扩散模型	GAN, 扩散模型	图像、文本、视频	NA
86	2024-08-08	Commentary: Detection of Endoleak After Endovascular Aortic Repair Through Deep Learning Based on Non-contrast CT 2024-Sep, Cardiovascular and interventional radiology IF:2.8Q2 DOI:10.1007/s00270-024-03830-w PMID:39110204	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
87	2024-08-07	Correction to: Omics-based deep learning approaches for lung cancer decision-making and therapeutics development 2024-Sep-27, Briefings in functional genomics IF:2.5Q3 DOI:10.1093/bfgp/elad046 PMID:37721137	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
88	2025-02-12	Interpretation of SNP combination effects on schizophrenia etiology based on stepwise deep learning with multi-precision data 2024-Sep-27, Briefings in functional genomics IF:2.5Q3 DOI:10.1093/bfgp/elad041 PMID:37738675	研究论文	本文提出了一种基于多精度数据的逐步深度学习技术（SLEM），用于探索SNP组合对精神分裂症病因的影响	提出了一种新的逐步深度学习技术（SLEM），结合多精度数据来解析SNP组合对精神分裂症病因的影响	未明确提及具体局限性	研究SNP组合对精神分裂症病因的影响	精神分裂症相关的SNP组合	机器学习	精神分裂症	逐步深度学习技术（SLEM）	深度学习	多精度数据（包括GWAS数据和多级测定数据）	未明确提及具体样本数量
89	2025-02-12	CelloType: A Unified Model for Segmentation and Classification of Tissue Images 2024-Sep-19, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.09.15.613139 PMID:39345491	研究论文	本文介绍了CelloType，一个用于生物医学显微镜图像细胞分割和分类的端到端模型	CelloType采用多任务学习方法，将分割和分类任务连接起来，同时提升两个任务的性能，相比传统的两阶段方法具有创新性	NA	开发一个统一的模型，用于生物医学显微镜图像中的细胞分割和分类	生物医学显微镜图像中的细胞和非细胞元素	数字病理学	NA	Transformer-based深度学习技术	Transformer	图像	使用公共数据库中的真实数据进行评估
90	2025-02-07	Machine learning-optimized targeted detection of alternative splicing 2024-Sep-24, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.09.20.614162 PMID:39386495	研究论文	本文介绍了一种高效的靶向RNA测序方法LSV-seq，用于全面检测和量化选择性剪接	提出了基于机器学习的引物设计算法Optimal Prime，显著提高了剪接事件的检测效率和灵敏度	NA	优化选择性剪接的检测和量化	RNA剪接事件	机器学习	NA	RNA-seq, LSV-seq	深度学习	RNA测序数据	NA
91	2025-02-07	Empowering Portable Age-Related Macular Degeneration Screening: Evaluation of a Deep Learning Algorithm for a Smartphone Fundus Camera 2024-09-05, BMJ open IF:2.4Q1 DOI:10.1136/bmjopen-2023-081398 PMID:39237272	研究论文	本研究评估了一种用于智能手机眼底相机的深度学习算法在检测可转诊的年龄相关性黄斑变性（AMD）方面的性能	首次评估了基于智能手机眼底相机的AI系统在AMD筛查中的应用，并展示了深度学习算法在不同数据集上的高敏感性和特异性	研究依赖于回顾性图像数据库，且样本主要来自特定人群（亚洲人），可能限制了结果的普遍性	评估深度学习算法在便携式智能手机眼底相机上检测可转诊AMD的性能	年龄相关性黄斑变性（AMD）患者	计算机视觉	年龄相关性黄斑变性	深度学习	深度学习算法	图像	训练集包括108,251张图像（AREDS数据集）和1,108张图像（亚洲人数据集），测试集包括909张图像（AREDS数据集）和238张图像（亚洲人数据集）
92	2025-02-07	Free access via computational cloud to deep learning-based EEG assessment in neonatal hypoxic-ischemic encephalopathy: revolutionary opportunities to overcome health disparities 2024-Sep, Pediatric research IF:3.1Q1 DOI:10.1038/s41390-024-03427-6 PMID:39107521	研究论文	本文评估了一种基于深度学习的脑电图（EEG）监测视觉趋势，用于新生儿缺氧缺血性脑病（HIE）的严重程度评估	使用深度学习模型Brain State of the Newborn (BSN)作为床边标记，早期区分正常和异常结果，并与Total Sarnat Score相关	样本量较小，仅包括46名HIE新生儿	评估深度学习在新生儿缺氧缺血性脑病（HIE）严重程度评估中的应用	46名HIE新生儿与健康婴儿	机器学习	新生儿缺氧缺血性脑病	深度学习	BSN	EEG数据	46名HIE新生儿
93	2025-02-06	Global Genotype by Environment Prediction Competition Reveals That Diverse Modeling Strategies Can Deliver Satisfactory Maize Yield Estimates 2024-Sep-19, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.09.13.612969 PMID:39345633	研究论文	本文介绍了2022年和2023年首次公开的Genomes to Fields (G2F)计划的基因型与环境(GxE)预测竞赛，展示了多种建模策略在预测玉米产量方面的有效性	首次公开的GxE预测竞赛，结合了基因组变异、表型、天气测量和田间管理数据，展示了多种建模策略的有效性	竞赛结果仅基于特定数据集，可能无法推广到其他环境或作物	通过结合遗传和环境因素预测表型，以提高作物产量预测的准确性	玉米	计算生物学	NA	机器学习、传统育种工具、定量遗传学、经典机器学习/深度学习、机械模型、模型集成	Random Forest, Ridge Regression, Least-squares, 定量遗传学, 经典机器学习/深度学习, 机械模型, 模型集成	基因组变异、表型、天气测量、田间管理数据	九年的数据收集
94	2025-02-06	Comparison of Vision Transformers and Convolutional Neural Networks in Medical Image Analysis: A Systematic Review 2024-Sep-12, Journal of medical systems IF:3.5Q2 DOI:10.1007/s10916-024-02105-8 PMID:39264388	综述	本文对医学图像分析领域中视觉变换器（ViTs）和卷积神经网络（CNNs）进行了系统比较	系统性地比较了ViTs和CNNs在医学图像分析中的表现，特别是强调了ViTs在多种医学成像任务中的潜力	综述基于36项研究，可能未涵盖所有相关研究，且未进行新的实验验证	比较ViTs和CNNs在医学图像分析中的表现，帮助研究者和从业者选择最合适的模型	视觉变换器（ViTs）和卷积神经网络（CNNs）	医学图像分析	NA	深度学习	ViTs, CNNs	医学图像	36项研究
95	2025-02-06	Digital Volumetric Biopsy Cores Improve Gleason Grading of Prostate Cancer Using Deep Learning 2024-Sep-12, ArXiv PMID:39314499	研究论文	本文提出了一种新的数字病理数据源——体积核心，通过使用深度学习方法改进前列腺癌的Gleason分级	提出了一种新的数字病理数据源——体积核心，并开发了一种基于注意力机制的多实例学习框架来处理体积数据，显著优于现有的2D基线方法	研究中使用的数据集可能有限，且未提及外部验证的结果	改进前列腺癌的Gleason分级，提高诊断准确性	前列腺癌活检组织	数字病理	前列腺癌	深度特征提取，自监督学习	注意力机制的多实例学习框架（ABMIL），视频变换器	3D活检组织体积数据	10,210个体积核心，其中30%用于预训练
96	2025-02-06	Advancing ICU patient care with a Real-Time predictive model for mechanical Power to mitigate VILI 2024-Sep, International journal of medical informatics IF:3.7Q2 DOI:10.1016/j.ijmedinf.2024.105511 PMID:38851133	研究论文	本研究旨在开发一种利用人工智能实时预测机械功率（MP）的模型，以减轻机械通气引起的肺损伤（VILI）	开发了一种混合神经网络模型，能够提前15分钟预测MP，并在临床实践中集成到一个网络平台中，供临床医生实时访问	研究为回顾性观察研究，可能受到数据质量和选择偏差的影响	开发实时预测模型以减轻机械通气引起的肺损伤	18岁以上且接受超过6小时机械通气的ICU患者	机器学习	肺损伤	人工智能	混合神经网络	临床数据	1967名患者
97	2025-02-06	GenomicLinks: deep learning predictions of 3D chromatin interactions in the maize genome 2024-Sep, NAR genomics and bioinformatics IF:4.0Q1 DOI:10.1093/nargab/lqae123 PMID:39318505	研究论文	本文介绍了GenomicLinks，一个深度学习模型，用于预测玉米基因组中的3D染色质相互作用	开发了GenomicLinks模型，首次在植物中利用深度学习预测3D染色质相互作用，并验证了特定转录因子结合基序在染色质环形成中的作用	研究主要集中于玉米基因组，可能不直接适用于其他植物物种	探索植物中染色质环形成的分子机制，特别是通过DNA序列特征预测3D染色质相互作用	玉米基因组中的3D染色质相互作用	机器学习	NA	深度学习	深度学习模型	基因组序列数据	不同基因型的玉米单细胞共可及性数据
98	2025-02-04	Promoting smartphone-based keratitis screening using meta-learning: A multicenter study 2024-Sep, Journal of biomedical informatics IF:4.0Q2 DOI:10.1016/j.jbi.2024.104722 PMID:39244181	研究论文	本研究提出了一种基于元学习的框架（CNCML），用于在智能手机数据不足的情况下开发基于智能手机的角膜炎筛查模型	提出了余弦最近质心度量学习（CNCML）框架，利用裂隙灯照片的先验知识，解决了智能手机数据不足的问题	研究主要依赖于有限的智能手机照片数据，可能在实际应用中存在泛化能力不足的问题	开发一种基于智能手机的角膜炎筛查模型，以解决偏远地区缺乏专业设备的问题	角膜炎患者	计算机视觉	角膜炎	深度学习，元学习	CNCML	图像	13,009张裂隙灯照片和4,075张智能手机照片，来自3个独立的临床中心
99	2025-02-02	Analysis of Brain Age Gap across Subject Cohorts and Prediction Model Architectures 2024-Sep-20, Biomedicines IF:3.9Q1 DOI:10.3390/biomedicines12092139 PMID:39335651	研究论文	本研究通过使用五种先进的深度学习模型架构，分析了从T1加权脑部MRI扫描中得出的脑年龄差距（BAG）在不同受试者群体中的差异	本研究首次系统地比较了五种深度学习模型在预测脑年龄差距方面的表现，并揭示了不同疾病群体中BAG的显著差异	研究未涉及其他类型的脑部扫描数据，且样本量可能不足以覆盖所有相关疾病群体	探索不同深度学习模型在预测脑年龄差距方面的表现，并分析不同疾病群体中的BAG差异	健康对照组及患有睡眠呼吸暂停、糖尿病、多发性硬化症、帕金森病、轻度认知障碍和阿尔茨海默病的患者群体	计算机视觉	阿尔茨海默病、多发性硬化症、帕金森病、轻度认知障碍、糖尿病、睡眠呼吸暂停	深度学习	2D/3D VGG、RelationNet、ResNet、SFCN	脑部MRI图像	健康对照组及多种疾病患者群体
100	2025-02-02	Phase retrieval based on the distributed conditional generative adversarial network 2024-Sep-01, Journal of the Optical Society of America. A, Optics, image science, and vision DOI:10.1364/JOSAA.529243 PMID:39889034	研究论文	本文提出了一种基于分布式条件生成对抗网络（D-APUCGAN）的相位恢复方法，以同时提高相位和幅度图像的重建质量	提出了D-APUCGAN网络，通过引入内容损失函数来约束重建图像与源图像之间的相似性，从而在相位和幅度图像的重建质量上取得了显著提升	未提及具体限制	解决相位恢复问题，提高相位和幅度图像的重建质量	自然图像、非自然图像、DIV2K测试数据集、MNIST数据集和真实数据	计算机视觉	NA	分布式条件生成对抗网络（D-APUCGAN）	GAN	图像	DIV2K测试数据集、MNIST数据集和真实数据