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	2025-10-07	Deep learning improves physician accuracy in the comprehensive detection of abnormalities on chest X-rays 2024-10-24, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-76608-2 PMID:39448764	研究论文	开发了一种FDA批准的AI系统，通过深度学习算法辅助医生全面检测和定位胸部X光片异常	FDA批准的AI系统能显著提高医生检测胸部X光片异常的准确性，特别是使非放射科医生达到放射科医生的诊断水平	NA	评估AI系统在辅助医生检测胸部X光片异常方面的效果	胸部X光片异常检测	计算机视觉	胸部疾病	深度学习	深度学习算法	医学影像	大型数据集和公开可用数据	NA	NA	AUC	NA
162	2025-10-07	Generating multi-pathological and multi-modal images and labels for brain MRI 2024-Oct, Medical image analysis IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.media.2024.103278 PMID:39059240	研究论文	提出一种两阶段生成模型，能够生成脑部MRI的多病理多模态图像及对应的语义标签图	首次结合潜在扩散模型和VAE-GAN生成配对的2D/3D语义标签图和多模态图像，支持多种分割任务	未明确说明生成图像的质量评估标准和计算资源需求	开发能够生成配对图像和分割标签的生成模型，用于下游监督分割任务	脑部MRI图像及其语义分割标签	医学影像分析	脑部疾病	MRI	潜在扩散模型, VAE-GAN	2D/3D医学图像, 分割标签	NA	NA	潜在扩散模型, VAE-GAN	分割性能	NA
163	2025-02-21	Deep Learning-Assisted Assessing of Single Circulating Tumor Cell Viability via Cellular Morphology 2024-10-22, Analytical chemistry IF:6.7Q1 DOI:10.1021/acs.analchem.4c03334 PMID:39384089	研究论文	本文提出了一种基于卷积神经网络的深度学习模型，用于通过细胞形态学评估单个循环肿瘤细胞（CTC）的活力	利用深度学习模型从细胞形态学特征中准确识别和评估单个CTC的活力，为癌症诊断、预后评估和疗效判断提供了新的非侵入性方法	由于CTC在人体血液中极为稀少，样本获取和标注可能存在挑战	开发一种高效、准确且非侵入性的方法，用于评估单个CTC的活力	循环肿瘤细胞（CTCs）	数字病理学	癌症	细胞计数试剂盒-8（CCK-8）	卷积神经网络（CNN）	图像	未明确提及具体样本数量	NA	NA	NA	NA
164	2025-02-21	Is cardiovascular risk profiling from UK Biobank retinal images using explicit deep learning estimates of traditional risk factors equivalent to actual risk measurements? A prospective cohort study design 2024-10-08, BMJ open IF:2.4Q1 DOI:10.1136/bmjopen-2023-078609 PMID:39384229	研究论文	本研究旨在通过深度学习模型从视网膜图像中预测心血管疾病风险，并与基于实际风险测量的模型进行比较	使用两阶段深度学习神经网络从视网膜图像中估计10种传统心血管疾病风险因素，并预测5年主要不良心血管事件（MACE）风险	研究仅基于UK Biobank的数据，可能无法推广到其他人群	确定从视网膜图像中进行心血管风险预测模型的性能，并与实际风险测量模型进行比较	UK Biobank中的52,297条包含视网膜图像和5年MACE累积发病率的数据	计算机视觉	心血管疾病	深度学习	两阶段深度学习神经网络	图像	52,297条数据，分为训练集（31,403）、验证集（10,420）和测试集（10,474）	NA	NA	NA	NA
165	2025-02-21	Development and validation of a deep learning algorithm for the prediction of serum creatinine in critically ill patients 2024-Oct, JAMIA open IF:2.5Q3 DOI:10.1093/jamiaopen/ooae097 PMID:39318762	研究论文	本文开发并验证了一种深度学习算法Nephrocast，用于预测重症监护病房（ICU）成年患者的次日血清肌酐（SCr）水平	利用深度学习模型预测次日SCr水平，帮助识别急性肾损伤（AKI）高风险患者，预测AKI病程，并指导肾脏清除药物的剂量调整	模型仅在单一医疗中心的数据上进行训练和验证，可能缺乏广泛适用性	开发并验证一种深度学习模型，用于预测ICU患者的次日血清肌酐水平	成年ICU患者	机器学习	急性肾损伤	深度学习	深度学习模型	电子健康记录数据	28,191次就诊，对应105,718个患者日	NA	NA	NA	NA
166	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
167	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
168	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
169	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
170	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
171	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
172	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
173	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
174	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
175	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
176	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
177	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
178	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
179	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
180	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