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	2025-01-24	Artificial intelligence strengthens cervical cancer screening - present and future 2024-09-19, Cancer biology & medicine IF:5.6Q1 DOI:10.20892/j.issn.2095-3941.2024.0198 PMID:39297572	综述	本文综述了人工智能在宫颈癌筛查中的应用现状及未来发展	探讨了人工智能在宫颈癌筛查中的主要应用及其技术发展，特别是在图像识别方面的应用	未提及具体的技术局限性，但指出了未来可能面临的挑战	提高宫颈癌筛查的准确性、效率和效果	宫颈癌筛查中的图像识别技术	计算机视觉	宫颈癌	深度学习算法	NA	医学图像	NA
82	2025-01-24	nnU-Net-based Segmentation of Tumor Subcompartments in Pediatric Medulloblastoma Using Multiparametric MRI: A Multi-institutional Study 2024-Sep, Radiology. Artificial intelligence DOI:10.1148/ryai.230115 PMID:39166971	研究论文	本研究评估了基于nnU-Net的分割模型在多机构MRI扫描中自动描绘儿童髓母细胞瘤肿瘤的能力	使用nnU-Net模型进行儿童髓母细胞瘤肿瘤子区域的自动分割，并评估了模型在不同机构数据上的鲁棒性	研究样本量相对较小（78例），且数据来自三个不同的医院，可能存在数据异质性	评估nnU-Net模型在儿童髓母细胞瘤MRI图像分割中的准确性和鲁棒性	儿童髓母细胞瘤患者	数字病理学	髓母细胞瘤	MRI（钆增强T1加权、T2加权和液体衰减反转恢复）	nnU-Net	图像	78例儿童髓母细胞瘤患者（52男，26女，年龄2-18岁）
83	2025-01-23	[A deep learning model based on magnetic resonance imaging and clinical feature fusion for predicting preoperative cytokeratin 19 status in hepatocellular carcinoma] 2024-Sep-20, Nan fang yi ke da xue xue bao = Journal of Southern Medical University DOI:10.12122/j.issn.1673-4254.2024.09.14 PMID:39505342	研究论文	本文建立了一个深度学习模型，结合磁共振成像（MRI）深度学习特征和临床特征，用于术前预测肝细胞癌（HCC）的细胞角蛋白19（CK19）状态	提出了基于多尺度特征融合和多模态特征融合的深度学习模型（MSFF-IResnet和MMFF-IResnet），并验证了其在预测CK19状态方面的有效性	研究为回顾性实验，样本量相对较小（116例患者），可能影响模型的泛化能力	探索结合MRI深度学习特征和临床特征预测HCC患者术前CK19状态的可行性	116例确诊CK19状态的HCC患者	数字病理	肝细胞癌	深度学习	MSFF-IResnet, MMFF-IResnet	MRI图像, 临床数据	116例HCC患者
84	2025-01-22	Real-time CBCT Imaging and Motion Tracking via a Single Arbitrarily-angled X-ray Projection by a Joint Dynamic Reconstruction and Motion Estimation (DREME) Framework 2024-Sep-25, ArXiv PMID:39398221	研究论文	本文介绍了一种名为DREME的框架，用于实时CBCT成像和运动估计，无需依赖患者特定的先验知识	DREME框架通过结合深度学习实时CBCT成像和运动估计方法，解决了传统方法中因先验信息过时而导致的成像和运动跟踪准确性问题	虽然DREME在数字幻影模拟和真实患者研究中表现出色，但其在更广泛临床环境中的应用仍需进一步验证	开发一种实时CBCT成像和运动估计框架，以改善放疗中的图像引导和在线治疗适应	CBCT成像和呼吸引起的解剖运动	医学影像	NA	深度学习，卷积神经网络	CNN	X射线投影图像	数字幻影模拟和真实患者研究
85	2025-01-22	AxonFinder: Automated segmentation of tumor innervating neuronal fibers 2024-Sep-07, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.09.03.611089 PMID:39282317	研究论文	本研究提出了一种基于深度学习的自动化轴突分割方法AxonFinder，用于前列腺肿瘤微环境中的轴突分割	利用U-Net模型与ResNet-101编码器结合的多重成像方法，实现了对不规则形态轴突的自动化分割	研究依赖于手动标注的轴突数据进行模型训练，可能存在标注误差	研究目的是通过自动化分割轴突，探索肿瘤神经支配与癌症进展之间的相关性	前列腺肿瘤微环境中的轴突	数字病理学	前列腺癌	多重成像	U-Net与ResNet-101编码器	全切片图像	来自低、中、高风险前列腺癌患者的全切片图像数据集
86	2025-01-19	Association of quantitative histopathology measurements with antemortem medial temporal lobe cortical thickness in the Alzheimer's disease continuum 2024-Sep-03, Acta neuropathologica IF:9.3Q1 DOI:10.1007/s00401-024-02789-9 PMID:39227502	研究论文	本文开发了两种深度学习算法，用于测量与阿尔茨海默病和LATE相关的磷酸化tau和TDP-43病理，并探讨了这些病理与内侧颞叶结构测量之间的关系	使用深度学习算法定量测量磷酸化tau和TDP-43病理，提供了比半定量评分更精细的病理测量方法，并展示了其在理解病理与结构关系中的优势	研究样本量相对较小（140例），且仅关注了内侧颞叶区域，未涉及其他脑区	探讨内侧颞叶萎缩与特定神经病理之间的关系，特别是磷酸化tau和TDP-43病理	阿尔茨海默病和LATE患者的脑组织样本	数字病理学	阿尔茨海默病	深度学习	深度学习算法	图像	140例生前MRI成像的病例
87	2025-01-15	Deep learning-based fully automatic Risser stage assessment model using abdominal radiographs 2024-09, Pediatric radiology IF:2.1Q2 DOI:10.1007/s00247-024-05999-1 PMID:39046527	研究论文	本文开发了一种基于深度学习的全自动Risser分期评估模型，使用腹部X光片进行分期	首次提出了一种全自动的Risser分期评估方法，结合了DeepLabv3+和ConvNeXt-B模型进行图像分割和分类	样本量相对较小，且仅使用了三个医疗机构的影像数据，可能影响模型的泛化能力	开发一种全自动的Risser分期评估方法，以提高医学影像分析的效率和准确性	9-18岁患者的腹部X光片	医学影像分析	NA	深度学习	DeepLabv3+, ConvNeXt-B	腹部X光片	1,681张腹部X光片（1,577张用于开发，104张用于外部验证）
88	2025-01-15	Doctor simulator: Delta-Age-Sex-AdaIn enhancing bone age assessment through AdaIn style transfer 2024-09, Pediatric radiology IF:2.1Q2 DOI:10.1007/s00247-024-06000-9 PMID:39060414	研究论文	本文提出了一种新的骨龄评估方法Delta-Age-Sex-AdaIn (DASA-net)，通过自适应实例归一化(AdaIN)和风格迁移结合年龄和性别分布，模拟医生视觉比较手部图像与标准骨龄图谱以确定骨龄的过程	首次将年龄和性别分布通过自适应实例归一化(AdaIN)和风格迁移结合到骨龄评估中，模拟医生视觉比较手部图像与标准骨龄图谱的过程	NA	提出一种更准确的骨龄评估方法，以辅助医生评估儿童的生长发育情况	儿童手部X光片	计算机视觉	NA	自适应实例归一化(AdaIN), 风格迁移	DASA-net	图像	公开数据集RSNA包含14,236张手部X光片(1-228个月)，私有数据集包含474张手部X光片(12-218个月，268名男性)
89	2025-01-15	Accelerated cardiac magnetic resonance imaging using deep learning for volumetric assessment in children 2024-09, Pediatric radiology IF:2.1Q2 DOI:10.1007/s00247-024-05978-6 PMID:39017676	研究论文	本研究评估了使用深度学习重建的加速3-RR cine MRI序列与标准2-D cine bSSFP序列在儿童心脏MRI中的诊断性能	首次在儿童心脏MRI中应用深度学习加速技术，显著减少了扫描时间	深度学习cine图像在舒张末期和收缩末期轮廓、乳头肌和瓣膜描绘方面的图像质量略有下降	评估深度学习加速技术在儿童心脏MRI中的诊断性能	29名接受心脏MRI的儿童患者	医学影像	心血管疾病	深度学习重建	NA	MRI图像	29名儿童患者
90	2025-01-15	Development and Testing of Artificial Intelligence-Based Mobile Application to Achieve Cataract Backlog-Free Status in Uttar Pradesh, India 2024 Sep-Oct, Asia-Pacific journal of ophthalmology (Philadelphia, Pa.) DOI:10.1016/j.apjo.2024.100094 PMID:39187013	研究论文	本文介绍了开发用于白内障筛查的AI移动应用程序'Roshni'的过程和测试结果	利用AI技术开发移动应用程序，用于社区层面的白内障筛查，旨在实现白内障积压清零状态	模型在不同图像类型上的敏感性和特异性存在差异，可能需要进一步优化	开发并测试一种基于AI的移动应用程序，用于在印度北方邦实现白内障积压清零状态	50岁及以上人群，特别是患有白内障的视觉障碍者	计算机视觉	白内障	深度学习	ResNet50, ResNet101, YOLOv5, EfficientNetV2, InceptionV3, UNet	图像	13,633张眼睛图像，302名受益者（604张图像）
91	2025-01-14	Fully automated epicardial adipose tissue volume quantification with deep learning and relationship with CAC score and micro/macrovascular complications in people living with type 2 diabetes: the multicenter EPIDIAB study 2024-09-03, Cardiovascular diabetology IF:8.5Q1 DOI:10.1186/s12933-024-02411-y PMID:39227844	研究论文	本研究评估了心外膜脂肪组织（EAT）与2型糖尿病（T2D）微血管和大血管并发症（MVC）之间的关系	使用深度学习分割管道进行EAT体积的完全自动化量化，并探讨其与冠状动脉钙化（CAC）评分及微/大血管并发症的关系	研究为事后分析，样本量有限（n=1253），且未探讨EAT体积与糖尿病视网膜病变（DR）及周围神经病变的关联	评估EAT体积与T2D患者微血管和大血管并发症的关系	2型糖尿病患者	数字病理学	2型糖尿病	深度学习分割管道	深度学习	CT图像	1253名2型糖尿病患者
92	2025-01-14	Feasibility Study of Parkinson's Speech Disorder Evaluation With Pre-Trained Deep Learning Model for Speech-to-Text Analysis 2024-Sep, Korean journal of neurotrauma DOI:10.13004/kjnt.2024.20.e30 PMID:39372118	研究论文	本研究探讨了使用预训练的深度学习模型Wav2Vec进行语音转文本分析，以评估帕金森病患者的言语障碍的可行性	首次将Wav2Vec模型应用于帕金森病患者的语音转文本分析，以评估其言语障碍	样本量较小，仅包含20个病例，可能影响结果的普遍性	评估预训练的深度学习模型在帕金森病患者语音转文本分析中的有效性	帕金森病患者的语音数据	自然语言处理	帕金森病	Wav2Vec模型	深度学习模型	语音数据	20个病例（包括健康对照组和帕金森病患者）
93	2025-01-07	Deep Learning Features Can Improve Radiomics-Based Prostate Cancer Aggressiveness Prediction 2024-09, JCO clinical cancer informatics IF:3.3Q2 DOI:10.1200/CCI.23.00180 PMID:39292984	研究论文	本研究探讨了深度学习特征如何提升基于放射组学的前列腺癌侵袭性预测	研究表明，除了从分割模型中提取放射组学特征外，深度学习特征空间中的信息也能提升疾病侵袭性分类模型的质量	研究未明确说明深度学习特征与放射组学特征结合的具体机制，且部分模型性能提升不明显	探索深度学习特征在提升前列腺癌侵袭性预测模型性能中的作用	前列腺癌患者	数字病理学	前列腺癌	深度学习	自编码器	图像	2,244次实验，基于13种不同模型
94	2024-09-25	Construction of Risk Prediction Model of Type 2 Diabetic Kidney Disease Based on Deep Learning (Diabetes Metab J 2024;48:771-9) 2024-09, Diabetes & metabolism journal IF:6.8Q1 DOI:10.4093/dmj.2024.0464 PMID:39313232	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
95	2025-01-04	Deep Learning for Visual Speech Analysis: A Survey 2024-09, IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence IF:20.8Q1 DOI:10.1109/TPAMI.2024.3376710 PMID:38478434	综述	本文综述了深度学习在视觉语音分析领域的最新进展，包括基本问题、挑战、基准数据集、现有方法的分类以及最先进的性能	提供了视觉语音分析领域的全面综述，识别了当前研究中的空白，并讨论了未来的研究方向	未涉及具体实验验证，仅为基础性综述	推动视觉语音领域的未来研究	视觉语音分析	计算机视觉	NA	深度学习	NA	视频	NA
96	2025-01-01	Fed-CL- an atrial fibrillation prediction system using ECG signals employing federated learning mechanism 2024-09-09, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-71366-7 PMID:39251753	研究论文	本文提出了一种基于联邦学习机制的心电图信号心房颤动预测系统Fed-CL	结合长短期记忆网络和卷积神经网络，利用联邦学习机制解决数据隐私问题	未提及具体的数据集大小和实验结果的详细比较	通过心电图信号预测心房颤动，同时保护用户隐私	心电图信号和心率变异性	机器学习	心血管疾病	联邦学习	LSTM, CNN	心电图信号	NA
97	2024-12-31	Identification and diagnosis of schizophrenia based on multichannel EEG and CNN deep learning model 2024-09, Schizophrenia research IF:3.6Q1 DOI:10.1016/j.schres.2024.07.015 PMID:39002527	研究论文	本文提出了一种基于多通道EEG和CNN深度学习模型的高精度精神分裂症检测方法	与使用传统机器学习算法的文献不同，本方法从EEG记录中自主提取网络训练所需的特征	样本量较小，仅包括14名健康受试者和14名精神分裂症患者	开发一种高精度的精神分裂症检测方法	精神分裂症患者和健康受试者的EEG记录	机器学习	精神分裂症	EEG	CNN	EEG记录	14名健康受试者和14名精神分裂症患者
98	2024-12-31	Deep Learning Segmentation of Ascites on Abdominal CT Scans for Automatic Volume Quantification 2024-Sep, Radiology. Artificial intelligence DOI:10.1148/ryai.230601 PMID:38900043	研究论文	本文评估了一种自动化深度学习方法在检测腹水并量化其体积方面的性能，研究对象为肝硬化和卵巢癌患者	提出了一种基于深度学习的自动化方法，用于腹水的分割和体积量化，并在多个数据集上验证了其性能	研究为回顾性研究，可能存在数据偏差，且样本量相对有限	评估深度学习方法在腹水检测和体积量化中的性能	肝硬化和卵巢癌患者的腹部CT扫描图像	数字病理学	肝硬化和卵巢癌	深度学习	深度学习模型	CT扫描图像	NIH-LC（25例）、NIH-OV（166例）和UofW-LC（124例）
99	2024-12-31	AI potential in PET/CT cancer imaging 2024 Sep-Dec, Hellenic journal of nuclear medicine IF:0.9Q4 DOI:10.1967/s002449912756 PMID:39644273	综述	本文探讨了人工智能（AI）在正电子发射断层扫描/计算机断层扫描（PET/CT）癌症成像中的应用	AI在肿瘤分割、分类、诊断、无病生存预测和治疗反应预测中的应用，尤其是放射组学这一新兴研究领域	数据集规模、标准化和伦理问题仍需解决，以实现AI在PET/CT肿瘤成像中的广泛临床整合	研究AI在PET/CT癌症成像中的应用及其潜力	PET/CT成像技术及其在肿瘤学中的应用	数字病理学	癌症	PET/CT	机器学习和深度学习	医学影像	NA
100	2024-12-29	Backpropagation-Based Learning Techniques for Deep Spiking Neural Networks: A Survey 2024-09, IEEE transactions on neural networks and learning systems IF:10.2Q1 DOI:10.1109/TNNLS.2023.3263008 PMID:37027264	综述	本文综述了基于反向传播的深度脉冲神经网络（SNNs）学习技术	提出了新的脉冲反向传播算法分类法，分为空间、时空和单脉冲三类	SNNs的离散信息表示使得基于反向传播的训练具有挑战性	探讨深度SNNs在低功耗应用中的训练策略	深度脉冲神经网络（SNNs）	机器学习	NA	反向传播	SNN	NA	NA