深度学习在生物医药领域的应用

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	算法框架	模型架构	性能指标	计算资源
301	2025-02-12	Ensemble Learning for Three-dimensional Medical Image Segmentation of Organ at Risk in Brachytherapy Using Double U-Net, Bi-directional ConvLSTM U-Net, and Transformer Network 2024 Oct-Dec, Journal of medical physics IF:0.7Q4 DOI:10.4103/jmp.jmp_160_24 PMID:39926139	研究论文	本文提出了一种新颖的方法，通过结合三种深度学习模型和集成学习技术，自动化分割高剂量率近距离放射治疗患者的风险器官（OAR），旨在提高分割的准确性和效率	结合了Double U-Net、双向ConvLSTM U-Net和Transformer网络三种深度学习模型，并采用集成学习技术，显著提高了分割的准确性和效率	由于内存限制，训练数据使用了降维后的CT扫描（240 × 240 × 128），可能影响模型的泛化能力	提高高剂量率近距离放射治疗中风险器官（OAR）分割的准确性和效率	高剂量率近距离放射治疗患者的风险器官（OAR）	医学图像分割	癌症	深度学习	Double U-Net (DUN), Bi-directional ConvLSTM U-Net (BCUN), Transformer Networks (TN)	CT扫描图像	70名患者（60名来自本机构，10名来自其他机构）	NA	NA	NA	NA
302	2025-10-07	An Artificial Intelligent System for Prostate Cancer Diagnosis in Whole Slide Images 2024-Oct-28, Journal of medical systems IF:3.5Q2 DOI:10.1007/s10916-024-02118-3 PMID:39466503	研究论文	开发并验证用于前列腺癌全切片图像诊断的人工智能系统	提出三阶段分析流程（组织检测、分类和玻片级分析），整合传统机器学习与深度学习算法，同时检测神经周围浸润并量化癌组织比例	仅使用H&E染色玻片，未提及其他染色方法或多中心外部验证结果	开发满足临床报告需求的计算机辅助前列腺癌诊断工具	前列腺组织全切片图像	数字病理学	前列腺癌	全切片成像，H&E染色	深度学习，传统机器学习	图像	2340张H&E染色玻片，由11位专业病理学家在4个医疗中心独立标注	NA	NA	准确率，灵敏度，特异性	NA
303	2025-10-07	Semantic Segmentation of CT Liver Structures: A Systematic Review of Recent Trends and Bibliometric Analysis : Neural Network-based Methods for Liver Semantic Segmentation 2024-Oct-14, Journal of medical systems IF:3.5Q2 DOI:10.1007/s10916-024-02115-6 PMID:39400739	系统综述	对基于神经网络的CT肝脏结构语义分割方法进行系统回顾和文献计量分析	首次提供该科学领域的文献计量报告，系统概述了深度学习在肝脏结构分割中的研究进展	仅关注CT图像中的肝脏结构分割，未涵盖其他成像模态	系统回顾神经网络在CT肝脏结构语义分割中的最新进展	医学CT图像中的肝脏结构	计算机视觉	肝脏疾病	CT成像	深度学习,生成模型	CT图像	NA	NA	混合2D和3D网络	性能基准	NA
304	2025-10-07	Deep learning pipeline for automated cell profiling from cyclic imaging 2024-10-09, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-74597-w PMID:39384907	研究论文	开发用于循环荧光显微镜图像的自动化细胞分析深度学习流程CycloNET	提出专门针对循环免疫荧光数据的端到端计算流程，实现快速图像配准和细胞分割	仅应用于头颈部鳞状细胞癌的22个人类样本，需要验证在其他疾病类型的适用性	开发自动化分析循环荧光显微镜图像的计算方法	头颈部鳞状细胞癌患者的组织样本和免疫细胞	数字病理学	头颈部鳞状细胞癌	循环免疫荧光显微镜	CNN	荧光显微镜图像	22个人类头颈部鳞状细胞癌样本，每个样本13个染色周期和17个视野	NA	预训练神经网络	处理效率（10分钟完成大规模数据集分析）	NA
305	2025-10-07	Fully automated segmentation and volumetric measurement of ocular adnexal lymphoma by deep learning-based self-configuring nnU-net on multi-sequence MRI: a multi-center study 2024-Oct, Neuroradiology IF:2.4Q2 DOI:10.1007/s00234-024-03429-5 PMID:39014270	研究论文	本研究评估了nnU-net在眼部附件淋巴瘤多序列MRI图像上的自动分割和体积测量性能	首次在多中心研究中应用自配置nnU-net实现眼部附件淋巴瘤的自动分割和体积测量	模型2无法检测19例T1c序列病例，T1_nFS序列的分割性能相对较差	评估深度学习模型在眼部附件淋巴瘤MRI图像分割和体积测量中的性能	眼部附件淋巴瘤患者	医学影像分析	眼部附件淋巴瘤	多序列MRI成像	nnU-net	MRI图像	训练集147例患者，测试集33例患者	nnU-net	nnU-net	Dice相似系数, 敏感度, 阳性预测值, Bland-Altman图, Lin一致性相关系数	NA
306	2025-10-07	A Feature-Fusion Technique-Based Alzheimer's Disease Classification Using Magnetic Resonance Imaging 2024-Oct-23, Diagnostics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/diagnostics14212363 PMID:39518331	研究论文	提出一种基于特征融合技术的阿尔茨海默病分类方法，使用磁共振成像数据	改进现有视觉Transformer模型，结合CatBoost分类器实现特征融合，在有限计算资源下提供可解释的AD分类方案	仅使用MRI数据，未整合遗传和临床数据，模型鲁棒性和适用性有待进一步验证	开发计算资源需求较低且可解释的阿尔茨海默病早期诊断方法	阿尔茨海默病患者	计算机视觉	阿尔茨海默病	磁共振成像	ViT, CatBoost	图像	OASIS数据集	NA	改进的Vision Transformer	准确率, 损失值	有限计算资源
307	2025-10-07	Hexagonal diffraction gratings generated by convolutional neural network-based deep learning for suppressing high-order diffractions 2024-Oct-01, Journal of the Optical Society of America. A, Optics, image science, and vision DOI:10.1364/JOSAA.531198 PMID:39889023	研究论文	利用基于卷积神经网络的深度学习算法设计六边形衍射光栅，有效抑制高阶衍射	首次将卷积神经网络应用于六边形衍射光栅的结构参数反演设计，实现单阶衍射特性	未明确说明神经网络的具体训练数据规模和泛化能力	开发能够抑制高阶衍射的衍射光栅设计方法	六边形衍射光栅	计算机视觉	NA	深度学习	CNN	仿真数据，实验数据	NA	NA	卷积神经网络	衍射强度抑制率	NA
308	2025-01-31	A Scoping Review of the Use of Artificial Intelligence in the Identification and Diagnosis of Atrial Fibrillation 2024-Oct-24, Journal of personalized medicine IF:3.0Q1 DOI:10.3390/jpm14111069 PMID:39590561	综述	本文综述了人工智能（AI）在心房颤动（AF）识别和诊断中的应用，特别是机器学习（ML）在临床环境中的应用	本文首次系统地综述了AI在AF诊断中的应用，特别是深度学习在自动提取特征方面的优越表现	综述仅基于30项研究，可能无法涵盖所有相关研究	旨在综合当前关于AI在AF识别和诊断中应用的知识	心房颤动（AF）的识别和诊断	机器学习	心血管疾病	机器学习（ML），深度学习	深度学习	12导联和单导联心电图信号，光电容积描记法数据	2635篇文章初步筛选，最终纳入30项研究	NA	NA	NA	NA
309	2025-10-07	AI in Psoriatic Disease: Scoping Review 2024-Oct-16, JMIR dermatology DOI:10.2196/50451 PMID:39413371	综述	本文对人工智能在银屑病领域应用的最新研究文献进行了系统性回顾	首次系统性地总结了AI在银屑病诊疗和管理中的多种应用场景，特别关注远程皮肤病学和生物制剂治疗预测	结果在特定人群（如深色皮肤类型患者）中的验证、标准化和普适性存在局限	评估人工智能在银屑病诊断和临床管理中的应用现状及局限性	银屑病相关研究文献	数字病理学	银屑病	机器学习,深度学习	NA	医学文献,患者照片,注册登记数据	38篇相关论文	NA	NA	NA	NA
310	2025-10-07	AI Applications in Adult Stroke Recovery and Rehabilitation: A Scoping Review Using AI 2024-Oct-12, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s24206585 PMID:39460066	综述	使用AI技术对成人卒中康复领域AI应用研究进行范围综述，总结704项研究的应用主题和技术发展脉络	首次采用AI增强的多方法数据驱动技术进行范围综述，通过主题聚类和时间关联分析揭示技术演进模式	仅纳入截至2024年1月的研究，未对研究质量进行系统评估	识别和描述AI在成人卒中康复领域的应用类别和技术发展历程	卒中康复成人患者	医疗人工智能	脑卒中	AI增强多方法分析、主题聚类、时间序列分析	监督学习、人工神经网络、自然语言处理、机器学习、深度学习	文献数据、传感器数据	704项研究	NA	NA	NA	NA
311	2025-10-07	Use of artificial intelligence to support prehospital traumatic injury care: A scoping review 2024-Oct, Journal of the American College of Emergency Physicians open IF:1.6Q2 DOI:10.1002/emp2.13251 PMID:39234533	综述	本范围综述系统分析了基于院前特征的AI模型在创伤急救早期决策支持中的应用研究	首次系统梳理了AI技术在院前创伤急救决策支持中的应用现状和发展趋势	仅纳入英文文献，可能存在发表偏倚；研究多为回顾性设计，证据等级有限	评估基于院前特征的AI模型在创伤急救早期决策支持中的应用效果	院前急救人员、急诊医生和创伤外科医生在急性创伤救治中的决策过程	医疗人工智能	创伤性损伤	机器学习、深度学习、自然语言处理	机器学习、深度学习、自然语言处理	院前急救特征数据、急诊科入院即时数据	49篇符合纳入标准的研究文献（从1050篇初筛文献中筛选）	NA	支持向量机、逻辑回归、随机森林	kappa值、描述性统计	NA
312	2025-01-28	An explainable language model for antibody specificity prediction using curated influenza hemagglutinin antibodies 2024-10-08, Immunity IF:25.5Q1 DOI:10.1016/j.immuni.2024.07.022 PMID:39163866	研究论文	本文介绍了一种基于序列的抗体特异性预测的轻量级记忆B细胞语言模型（mBLM），并利用超过5,000个流感血凝素（HA）抗体数据集进行训练	开发了一种新的轻量级记忆B细胞语言模型（mBLM），用于基于序列的抗体特异性预测，并通过模型可解释性分析识别了HA干区抗体的关键序列特征	数据集主要来源于研究出版物和专利，可能存在数据偏差	预测抗体特异性，并提高对流感病毒抗体反应的分子理解	流感血凝素（HA）抗体	自然语言处理	流感	语言模型	mBLM	序列数据	超过5,000个流感血凝素（HA）抗体	NA	NA	NA	NA
313	2025-01-28	Potential Use and Limitation of Artificial Intelligence to Screen Diabetes Mellitus in Clinical Practice: A Literature Review 2024-Oct, Acta medica Indonesiana IF:0.7Q3 PMID:39865054	文献综述	本文综述了人工智能在临床实践中筛查糖尿病的潜在应用及其局限性	强调了人工智能技术（如机器学习和深度学习）在提高糖尿病筛查准确性方面的潜力，特别是在低资源环境中的应用	指出了当前临床实践中基于血液或实验室检测的糖尿病筛查方法的局限性，包括访问和成本问题	探讨人工智能技术在减少未诊断糖尿病负担中的应用	全球未诊断糖尿病的个体，特别是低收入和中等收入国家（如印度尼西亚）的人群	机器学习	糖尿病	机器学习和深度学习	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
314	2025-10-07	Deep learning-based drug screening for the discovery of potential therapeutic agents for Alzheimer's disease 2024-Oct, Journal of pharmaceutical analysis IF:6.1Q1 DOI:10.1016/j.jpha.2024.101022 PMID:39850238	研究论文	本研究开发了基于深度学习的药物筛选方法，从传统中药方剂开心散中识别治疗阿尔茨海默病的潜在活性化合物	首次结合疾病层面和靶点层面构建四种深度神经网络模型，并应用于传统中药方剂的高通量筛选	研究主要聚焦于开心散方剂，未扩展到其他中药方剂或化合物库	开发有效的阿尔茨海默病治疗药物发现平台	传统中药方剂开心散中的化合物	机器学习	阿尔茨海默病	深度学习药物筛选	DNN	化合物活性数据	NA	NA	深度神经网络	NA	NA
315	2025-10-07	Arkitekt: streaming analysis and real-time workflows for microscopy 2024-Oct, Nature methods IF:36.1Q1 DOI:10.1038/s41592-024-02404-5 PMID:39294366	研究论文	介绍Arkitekt开源平台，实现显微镜数据的实时流式分析和智能工作流程	开发了连接用户与生物图像应用的开源中间件，首次实现复杂定量显微镜工作流程的实时执行	未提及具体性能瓶颈和系统负载测试结果	解决生物图像工作流程中高效编排和数据管理的需求	显微镜成像数据和生物图像分析工作流程	数字病理	NA	显微镜成像，深度学习	NA	显微镜图像，三维图像数据	NA	NA	NA	NA	本地和远程计算资源
316	2025-10-07	Visualizing nuclear pore complex plasticity with Pan-Expansion Microscopy 2024-Oct-30, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.09.18.613744 PMID:39345637	研究论文	本研究开发并评估了Pan扩展显微镜技术，用于可视化核孔复合体的结构可塑性	首次应用Pan-ExM技术实现16-20倍各向同性细胞扩增，结合深度学习分割揭示核孔复合体直径变化和POM121定位异常	技术依赖免疫染色验证，样本处理可能引入人为假象	研究核孔复合体在生理和病理条件下的结构可塑性	核孔复合体、核膜、LINC复合体、POM121核孔蛋白	生物医学成像	肌萎缩侧索硬化	Pan扩展显微镜、免疫染色、深度学习分割	深度学习	显微镜图像	多种模型细胞系和ALS患者来源的诱导多能干细胞分化神经元	NA	NA	结构分割准确性	NA
317	2025-10-07	A deep learning anthropomorphic model observer for a detection task in PET 2024-Oct, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.17303 PMID:39008812	研究论文	开发用于PET图像病灶检测任务的深度学习拟人模型观察器	首次将CNN与Swin Transformer编码器结合用于PET图像检测任务，相比传统模型观察器能更准确预测人类观察者表现	研究仅针对PET成像，未验证在其他医学影像模态的适用性	比较深度学习模型观察器与传统模型观察器在PET病灶检测任务中预测人类观察者表现的能力	正电子发射断层扫描(PET)图像中的病灶检测	医学影像分析	肿瘤学	PET成像	CNN, Transformer	医学图像	2916对PET图像(2268训练+324验证+324测试)	NA	CNN, Swin Transformer	准确率, 均方误差, 相关系数	NA
318	2025-10-07	Assessing Artificial Intelligence in Oral Cancer Diagnosis: A Systematic Review 2024-Oct-29, The Journal of craniofacial surgery IF:1.0Q3 DOI:10.1097/SCS.0000000000010663 PMID:39787481	系统综述	本系统综述评估了2020-2024年间人工智能技术在口腔癌检测和诊断中的有效性和准确性	首次系统评估2020-2024年间AI在口腔癌诊断中的应用效果，涵盖多种AI技术和数据类型的综合分析	数据集变异性大和监管问题等限制因素	评估人工智能技术在口腔癌检测和诊断中的有效性和准确性	口腔癌诊断相关的AI技术应用研究	医学影像分析	口腔癌	机器学习、深度学习	机器学习算法、深度学习算法	组织病理学切片、口腔内图片	12篇符合纳入标准的研究论文	NA	NA	诊断精度、病变识别效果、预后预测准确性	NA
319	2025-01-07	Pro-active risk analysis of an in-house developed deep learning based autoplanning tool for breast Volumetric Modulated Arc Therapy 2024-Oct, Physics and imaging in radiation oncology DOI:10.1016/j.phro.2024.100677 PMID:39759485	研究论文	本文介绍了一种针对乳腺癌容积调强弧形治疗（VMAT）的深度学习自动规划工具的风险分析，旨在最小化临床实施前的风险	通过多学科团队进行主动失效模式与影响分析（FMEA），识别并减少深度学习工具在临床工作流程中的风险	研究仅针对乳腺癌VMAT的特定工作流程，可能不适用于其他类型的放射治疗	评估并减少深度学习模型在乳腺癌VMAT临床工作流程中的风险	乳腺癌VMAT的深度学习自动规划工具及其临床工作流程	数字病理	乳腺癌	深度学习	深度学习模型	NA	NA	NA	NA	NA	NA
320	2025-01-07	Neuroimaging signatures and a deep learning modeling for early diagnosing and predicting non-pharmacological therapy success for subclinical depression comorbid sleep disorders in college students 2024 Oct-Dec, International journal of clinical and health psychology : IJCHP IF:5.3Q1 DOI:10.1016/j.ijchp.2024.100526 PMID:39759571	研究论文	本研究通过神经影像学特征和深度学习模型，旨在早期诊断和预测大学生亚临床抑郁症合并睡眠障碍的非药物治疗效果	提出了基于分层功能脑网络（HFBN）的深度学习模型，用于早期诊断和预测非药物治疗效果，优于传统深度学习模型	研究样本量相对较小，且仅针对大学生群体，可能限制了结果的普适性	探索亚临床抑郁症合并睡眠障碍的非药物治疗的神经影像学机制，并开发早期诊断和治疗效果预测模型	114名首次发作、未用药的亚临床抑郁症合并睡眠障碍的大学生和93名健康对照者	神经影像学与深度学习	抑郁症与睡眠障碍	静息态功能磁共振成像（rs-fMRI）	基于Transformer框架的分层功能脑网络（HFBN）模型	神经影像数据与临床数据	114名患者和93名健康对照者	NA	NA	NA	NA