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
161	2024-10-16	Deep Learning to Predict Functional Outcome in Acute Ischemic Stroke 2024-Oct, Radiology IF:12.1Q1 DOI:10.1148/radiol.242705 PMID:39404635	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
162	2025-10-07	Application of machine-learning model to optimize colonic adenoma detection in India 2024-10, Indian journal of gastroenterology : official journal of the Indian Society of Gastroenterology IF:2.0Q3 DOI:10.1007/s12664-024-01530-4 PMID:38758433	研究论文	开发机器学习模型优化印度人群结肠腺瘤检测	首次在印度次大陆建立结肠腺瘤预测模型，采用梯度提升树模型并实现92.2%的AUC	排除了结肠腺瘤高风险患者，研究人群存在选择性偏倚	优化结肠腺瘤检测以预防结直肠癌	接受诊断性结肠镜检查的成年患者	机器学习	结直肠癌	结肠镜检查	梯度提升机,深度学习,决策树,随机森林,逻辑回归	临床数据	10320名患者（平均年龄45.18±14.82岁，69%男性）	NA	梯度提升树	AUC	NA
163	2025-10-07	The Hydronephrosis Severity Index guides paediatric antenatal hydronephrosis management based on artificial intelligence applied to ultrasound images alone 2024-10-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-72271-9 PMID:39349526	研究论文	开发基于深度学习的水肾严重程度指数(HSI)，通过肾脏超声图像自动预测小儿产前水肾症患者是否需要手术干预	首次提出仅基于超声图像的人工智能系统来评估水肾严重程度，无需其他临床参数	研究仅在北美四家儿科医院进行，需要更多外部验证	开发自动化水肾严重程度评估系统以指导临床决策	小儿产前水肾症患者	计算机视觉	肾脏疾病	超声成像	深度学习	图像	202名患者测试集，来自四个大型儿科医院	NA	NA	AUROC, AUPRC, 敏感性, 特异性	NA
164	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
165	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
166	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
167	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
168	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
169	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
170	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
171	2025-02-01	Deep learning-based image quality assessment for optical coherence tomography macular scans: a multicentre study 2024-Oct-22, The British journal of ophthalmology DOI:10.1136/bjo-2023-323871 PMID:39033014	研究论文	本文开发并外部测试了用于评估Cirrus和Spectralis光学相干断层扫描设备三维黄斑扫描图像质量的深度学习模型	使用深度学习模型评估三维黄斑扫描图像质量，并进行了多中心外部测试	研究依赖于特定设备（Cirrus和Spectralis）的数据，可能不适用于其他设备	开发用于评估光学相干断层扫描图像质量的深度学习模型	Cirrus和Spectralis光学相干断层扫描设备的三维黄斑扫描图像	计算机视觉	黄斑疾病	深度学习	ResNet-18	图像	2277个Cirrus 3D扫描和1557个Spectralis 3D扫描	NA	NA	NA	NA
172	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
173	2025-10-07	Machine learning and deep learning models for the diagnosis of apical periodontitis: a scoping review 2024-Oct-18, Clinical oral investigations IF:3.1Q1 DOI:10.1007/s00784-024-05989-5 PMID:39419893	综述	本文对使用机器学习和深度学习模型诊断根尖周炎的现有文献进行了范围综述	首次系统评估AI模型在根尖周炎诊断中的应用现状和性能表现	研究方法学和性能指标报告缺乏标准化，数据集大小、标注技术和算法配置存在显著差异	评估机器学习和深度学习模型在人类根尖周炎诊断中的应用	根尖周炎的诊断，重点关注根尖放射线透射区的识别	医学影像分析	根尖周炎	牙科X线影像分析	机器学习,深度学习	牙科X线影像	19项相关研究，具体样本量未明确报告	NA	NA	灵敏度,特异性	NA
174	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
175	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
176	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
177	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
178	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
179	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
180	2025-10-07	Automated cell lineage reconstruction using label-free 4D microscopy 2024-Oct-07, Genetics IF:3.3Q2 DOI:10.1093/genetics/iyae135 PMID:39139100	研究论文	提出一种无需标记的4D显微镜自动细胞谱系重建方法	开发了无需手动数据标注即可训练的embGAN深度学习流程，在无标记3D延时成像中实现自动细胞检测与追踪	在密集组织和胚胎的无标记3D成像中自动细胞检测与追踪的解决方案仍不可及	实现无标记3D延时成像中的自动细胞检测与追踪	秀丽隐杆线虫胚胎	计算机视觉	NA	4D无标记显微镜，3D延时成像	GAN	3D时间序列图像	NA	NA	embGAN	细胞检测精度，追踪精度	NA