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
281	2025-10-07	Speech-based personality prediction using deep learning with acoustic and linguistic embeddings 2024-12-03, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-81047-0 PMID:39627367	研究论文	本研究提出了一种通过分析语音样本来预测大五人格特质的新方法	结合声学和语言嵌入，使用预训练CNN和Transformer模型从自由形式语音中提取特征，并采用梯度提升树模型进行人格预测	依赖自报人格问卷作为基准，样本多样性可能存在限制	开发基于语音的计算人格评估方法	2045名完成大五人格问卷并提供自由形式语音样本的参与者	自然语言处理	NA	语音分析	CNN, Transformer	语音	2045名参与者	NA	预训练CNN和Transformer模型	相关系数, 组内相关系数	NA
282	2025-10-07	Improved deep learning for automatic localisation and segmentation of rectal cancer on T2-weighted MRI 2024-Dec, Journal of medical radiation sciences IF:1.8Q3 DOI:10.1002/jmrs.794 PMID:38654675	研究论文	提出一种基于注意力机制的新型分割模型AttSEResUNet，用于直肠癌在T2加权MRI图像中的自动定位和分割	在ResUNet基础上结合注意力机制，提出AttSEResUNet模型，在直肠癌分割任务中表现优于其他对比模型	样本量相对较小（65例患者），仅使用T2WI序列图像	比较不同深度学习模型在直肠癌MRI图像分割中的准确性	直肠癌患者的T2加权MRI图像	计算机视觉	直肠癌	MRI	深度学习	医学图像	65例直肠癌患者（训练集45例，验证集20例）	NA	AttSEResUNet, U-Net, ResUNet, AttUNet	Dice相似系数, Hausdorff距离, 平均一致距离, Jaccard指数	NA
283	2025-10-07	DDGemb: predicting protein stability change upon single- and multi-point variations with embeddings and deep learning 2024-Dec-26, Bioinformatics (Oxford, England) DOI:10.1093/bioinformatics/btaf019 PMID:39799516	研究论文	提出一种结合蛋白质语言模型嵌入和Transformer架构的新方法DDGemb，用于预测单点和多点氨基酸变异对蛋白质稳定性的影响	首次将蛋白质语言模型嵌入与Transformer架构结合，能够同时预测单点和多点变异对蛋白质稳定性的影响	NA	开发计算方法来预测氨基酸变异对蛋白质稳定性的影响	蛋白质稳定性变化	机器学习	NA	蛋白质语言模型	Transformer	蛋白质序列数据	基于文献的高质量数据集和基准测试数据集	NA	Transformer	NA	NA
284	2025-10-07	EnrichRBP: an automated and interpretable computational platform for predicting and analysing RNA-binding protein events 2024-Dec-26, Bioinformatics (Oxford, England) DOI:10.1093/bioinformatics/btaf018 PMID:39804669	研究论文	介绍了一个用于预测和分析RNA结合蛋白事件的自动化可解释计算平台EnrichRBP	开发了首个集成70种深度学习算法的自动化平台，专门用于RNA结合蛋白的全面分析和可视化解释	NA	预测RNA结合蛋白并分析其与RNA的相互作用机制	RNA结合蛋白及其与RNA的相互作用	生物信息学	NA	深度学习，机器学习	深度学习算法，机器学习算法	RNA序列数据	NA	NA	NA	NA	高性能计算
285	2025-10-07	Coronal Plane Alignment of the Knee (CPAK) Type Shifts Toward Constitutional Varus with Increasing Kellgren and Lawrence Grade: A Radiographic Analysis of 17,365 Knees 2024-Dec-24, The Journal of bone and joint surgery. American volume DOI:10.2106/JBJS.24.00316 PMID:39719004	研究论文	本研究通过深度学习软件分析17,365例膝关节X线影像，探讨膝关节冠状面对线类型与骨关节炎严重程度的关系	首次在大规模样本中揭示CPAK类型随KL分级增加向固有内翻型转变的趋势，并区分年龄与OA严重度对膝关节对线的影响	回顾性横断面研究无法确定因果关系，仅基于二维X线测量	探究不同严重程度骨关节炎患者的膝关节冠状面对线类型分布规律	17,365例膝关节X线影像	数字病理	骨关节炎	X线影像分析	深度学习	医学影像	17,365例膝关节	NA	NA	统计显著性(p值)	NA
286	2025-02-05	Development of a deep learning-based 1D convolutional neural network model for cross-species natural killer T cell identification using peripheral blood mononuclear cell single-cell RNA sequencing data 2024-Dec, Veterinary world IF:1.7Q2 DOI:10.14202/vetworld.2024.2846-2857 PMID:39897371	研究论文	本研究开发了一种基于一维卷积神经网络（1DCNN）的模型，用于跨物种识别自然杀伤T细胞（NKT细胞），并利用单细胞RNA测序数据验证了其有效性	首次将1DCNN模型应用于跨物种NKT细胞的识别，并成功识别了人类、犬类和猪类PBMC数据集中的NKT细胞	需要进一步的研究来验证这些发现，并且模型的泛化能力尚未在其他细胞类型上得到验证	开发一种能够跨物种识别NKT细胞的深度学习模型，并探索其在不同物种中的免疫功能基因	人类、犬类和猪类的外周血单核细胞（PBMC）中的NKT细胞	机器学习	NA	单细胞RNA测序（scRNA-Seq）	1DCNN	RNA测序数据	人类、犬类和猪类的PBMC数据集	NA	NA	NA	NA
287	2025-02-01	Improved Generalizability in Medical Computer Vision: Hyperbolic Deep Learning in Multi-Modality Neuroimaging 2024-Dec-12, Journal of imaging IF:2.7Q3 DOI:10.3390/jimaging10120319 PMID:39728216	研究论文	本研究探讨了双曲卷积神经网络（HCNNs）在神经影像任务中相较于传统卷积神经网络（CNNs）的潜在优势，特别是在提高模型泛化能力方面	利用非欧几里得空间的几何原理，HCNNs在神经影像数据中展现出增强的鲁棒性和语义组织能力，尤其在零样本评估中表现优于CNNs和放射科医生	HCNNs在处理更大、更复杂的数据集时面临效率和性能挑战，需要进一步优化架构	研究目的是通过比较HCNNs和CNNs在多种医学影像模态和疾病中的表现，评估HCNNs在提高模型泛化能力方面的潜力	研究对象包括多模态神经影像数据集和缺血性卒中非对比CT图像	计算机视觉	阿尔茨海默病	深度学习	HCNNs, CNNs	图像	多模态神经影像数据集和缺血性卒中非对比CT图像	NA	NA	NA	NA
288	2025-02-01	Automatic Quantitative Analysis of Internal Quantum Efficiency Measurements of GaAs Solar Cells Using Deep Learning 2024-Dec-04, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany) DOI:10.1002/advs.202407048 PMID:39630124	研究论文	本文提出了一种使用深度学习方法自动预测砷化镓太阳能电池内部量子效率（IQE）测量中多个关键参数的方法	首次将深度学习方法应用于非硅太阳能电池（如砷化镓电池）的IQE测量定量分析，提高了参数预测的准确性和对噪声测量的鲁棒性	目前仅针对砷化镓太阳能电池进行了验证，未涉及其他非硅太阳能电池技术	提高砷化镓太阳能电池内部量子效率测量的定量分析效率和准确性	砷化镓太阳能电池	机器学习	NA	深度学习方法	NA	量子效率测量数据	NA	NA	NA	NA	NA
289	2025-01-31	Artificial Intelligence Transforming Post-Translational Modification Research 2024-Dec-31, Bioengineering (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/bioengineering12010026 PMID:39851300	综述	本文探讨了人工智能（AI）在研究蛋白质翻译后修饰（PTMs）中的应用	本文创新性地比较了多种深度学习架构和程序，包括最近应用的语言模型，用于预测蛋白质上的PTM位点及其调控功能，并描述了一个高通量PTM数据生成管道	本文未提及具体的研究局限性	探索人工智能在蛋白质翻译后修饰研究中的应用	蛋白质翻译后修饰（PTMs）	生物信息学	NA	深度学习	语言模型	蛋白质数据	NA	NA	NA	NA	NA
290	2025-01-31	Exploring Multi-Pathology Brain Segmentation: From Volume-Based to Component-Based Deep Learning Analysis 2024-Dec-31, Journal of imaging IF:2.7Q3 DOI:10.3390/jimaging11010006 PMID:39852319	研究论文	本文探讨了使用深度学习模型对多病理脑部MRI图像进行分割的方法，从基于体积的分析到基于组件的分析	本文创新性地对预训练的U-net模型在四种不同脑部病理（肿瘤、中风、多发性硬化症和白质高信号）上的分割结果进行了深入分析，并提供了异常组件的位置、强度和体积的详细评估	模型在检测和分割异常组件时存在较高的假阳性和假阴性率，尤其是在异常组件的部分正确检测方面表现不佳	研究目的是通过深度学习模型对多病理脑部MRI图像进行分割，并评估其在不同病理条件下的表现	研究对象为包含四种不同病理（肿瘤、中风、多发性硬化症和白质高信号）的脑部MRI图像	数字病理	脑部疾病	MRI	U-net	图像	验证集中的脑部MRI图像	NA	NA	NA	NA
291	2025-01-31	Cells Grouping Detection and Confusing Labels Correction on Cervical Pathology Images 2024-Dec-30, Bioengineering (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/bioengineering12010023 PMID:39851297	研究论文	本文提出了一种基于先验知识收集和混淆标签校正的宫颈细胞检测网络PGCC-Net，旨在通过细胞分组检测和标签校正提高宫颈病理图像的自动分析效率和准确性	利用临床先验知识将检测任务分解为多个子任务进行细胞分组检测，并通过构建特征中心进行标签校正，以提高深度学习网络的分类准确性	未提及具体局限性	提高宫颈病理图像中细胞检测和分类的效率和准确性	宫颈病理图像中的细胞	数字病理学	宫颈癌	深度学习	PGCC-Net	图像	公共数据集7410张图像，私有数据集13526张图像	NA	NA	NA	NA
292	2025-01-31	External Validation of Deep Learning Models for Classifying Etiology of Retinal Hemorrhage Using Diverse Fundus Photography Datasets 2024-Dec-29, Bioengineering (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/bioengineering12010020 PMID:39851294	研究论文	本研究旨在通过外部验证深度学习模型（FastVit_SA12和ResNet18）来区分视网膜出血的创伤性和医学性病因，使用多样化的眼底摄影数据集	首次在多样化的眼底摄影数据集上对FastVit_SA12和ResNet18模型进行外部验证，展示了它们在临床环境中准确诊断视网膜出血的潜力	研究依赖于特定数据集，可能无法完全代表所有临床情况	验证深度学习模型在区分视网膜出血病因中的准确性和可靠性	视网膜出血的病因分类	计算机视觉	视网膜疾病	深度学习	FastVit_SA12, ResNet18	图像	2661张眼底摄影图像	NA	NA	NA	NA
293	2025-01-31	Artificial Intelligence in Pediatric Electrocardiography: A Comprehensive Review 2024-Dec-27, Children (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/children12010025 PMID:39857856	综述	本文综述了人工智能在儿科心电图分析中的应用现状，探讨了深度学习方法在提高诊断准确性、加快工作流程和改善患者预后方面的潜力	首次全面回顾了人工智能在儿科心电图分析中的应用，并探讨了该领域的独特挑战和未来研究方向	尽管人工智能在心电图分析中显示出巨大潜力，但其广泛临床应用仍需进一步研究、严格验证，并考虑公平性、伦理、法律和实际挑战	探讨人工智能在儿科心电图分析中的应用，以提高诊断准确性和患者预后	儿科心电图数据	医疗人工智能	心血管疾病	深度学习	NA	心电图数据	NA	NA	NA	NA	NA
294	2025-01-31	HDNLS: Hybrid Deep-Learning and Non-Linear Least Squares-Based Method for Fast Multi-Component T1ρ Mapping in the Knee Joint 2024-Dec-25, Bioengineering (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/bioengineering12010008 PMID:39851282	研究论文	本文提出了一种结合深度学习和非线性最小二乘法的混合模型HDNLS，用于膝关节的快速多组分T1ρ映射	HDNLS模型结合了基于合成数据训练的体素级深度学习和少量NLS迭代，加速了拟合过程，并消除了对参考MRI数据的需求	HDNLS在估计质量上显著优于基于深度学习的方法，但在速度上略慢于这些方法	解决非线性最小二乘法在定量磁共振成像中的初始猜测敏感性、收敛速度慢和计算成本高的问题，同时克服基于深度学习的T1ρ拟合方法对噪声敏感和依赖NLS生成参考数据的挑战	膝关节的多组分T1ρ映射	医学影像分析	NA	定量磁共振成像（MRI）	HDNLS（混合深度学习与非线性最小二乘法模型）	合成数据	NA	NA	NA	NA	NA
295	2025-01-31	Neoplasms in the Nasal Cavity Identified and Tracked with an Artificial Intelligence-Assisted Nasal Endoscopic Diagnostic System 2024-Dec-25, Bioengineering (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/bioengineering12010010 PMID:39851283	研究论文	本研究构建了一个人工智能辅助的鼻内窥镜诊断系统，能够初步区分和识别鼻腔肿瘤特性，并在手术中进行实时跟踪，为鼻内窥镜手术提供重要依据	首次结合Deep Snake、U-Net和Att-Res2-UNet网络开发了基于内窥镜图像的鼻腔肿瘤检测网络，并优化了SiamMask在线跟踪算法，实现了术中实时自动跟踪	模型的总体准确率略低于鼻科专家（0.9790 ± 0.00348 vs 0.9707 ± 0.00984）	构建一个能够初步识别鼻腔肿瘤并在手术中实时跟踪的人工智能辅助鼻内窥镜诊断系统	鼻腔肿瘤	计算机视觉	鼻腔肿瘤	深度学习	Deep Snake, U-Net, Att-Res2-UNet, SiamMask	视频数据	1050例鼻内窥镜手术视频数据，涉及四种类型的鼻腔肿瘤	NA	NA	NA	NA
296	2025-01-31	Automatic Aortic Valve Extraction Using Deep Learning with Contrast-Enhanced Cardiac CT Images 2024-Dec-25, Journal of cardiovascular development and disease IF:2.4Q2 DOI:10.3390/jcdd12010003 PMID:39852281	研究论文	本研究评估了使用深度学习技术从对比增强心脏CT图像中自动提取和描绘主动脉瓣环区域的效果	比较了分割和对象检测两种方法在主动脉瓣环区域提取中的准确性，发现对象检测方法表现更优	数据集规模较小，仅包含32个对比增强心脏CT扫描	评估深度学习技术在心脏CT图像中自动提取主动脉瓣环区域的准确性	对比增强心脏CT图像	计算机视觉	心血管疾病	深度学习	DeepLabv3+, YOLOv2	图像	32个对比增强心脏CT扫描	NA	NA	NA	NA
297	2025-01-31	Dynamic Neural Network States During Social and Non-Social Cueing in Virtual Reality Working Memory Tasks: A Leading Eigenvector Dynamics Analysis Approach 2024-Dec-24, Brain sciences IF:2.7Q3 DOI:10.3390/brainsci15010004 PMID:39851372	研究论文	本研究探讨了在虚拟现实环境中，社交和非社交刺激对大脑连接模式的影响，特别是对工作记忆等认知功能的影响	创新性地将LEiDA框架应用于EEG数据，以检测大脑网络状态的快速变化，并结合深度学习和图论分析揭示社交线索对认知过程的显著影响	样本量相对较小（47名参与者），且仅限于虚拟现实环境中的工作记忆任务	研究社交和非社交刺激对大脑连接模式和认知功能的影响	47名参与者在虚拟现实环境中的大脑连接模式	认知神经科学	NA	LEiDA框架、EEG、深度学习、图论分析	深度学习	EEG数据	47名参与者	NA	NA	NA	NA
298	2025-01-31	The Neural Frontier of Future Medical Imaging: A Review of Deep Learning for Brain Tumor Detection 2024-Dec-24, Journal of imaging IF:2.7Q3 DOI:10.3390/jimaging11010002 PMID:39852315	综述	本文综述了深度学习在脑肿瘤检测中的应用，总结了近五年的研究成果，探讨了特征提取、分割和分类的最新方法和挑战	填补了深度学习在脑肿瘤检测领域综合评述的空白，分析了100多篇研究论文，总结了关键概念、挑战和数据集，并提出了未来研究方向	可解释人工智能（XAI）的应用仍然有限，尽管其在建立医疗诊断信任方面的重要性	探讨深度学习在脑肿瘤检测中的应用，总结最新方法、挑战和未来方向	脑肿瘤检测	医学影像	脑肿瘤	深度学习	CNN, GAN, Autoencoders, RNN	MRI图像	100多篇研究论文	NA	NA	NA	NA
299	2025-10-07	Bridging healthcare gaps: a scoping review on the role of artificial intelligence, deep learning, and large language models in alleviating problems in medical deserts 2024-Dec-23, Postgraduate medical journal IF:3.6Q1 DOI:10.1093/postmj/qgae122 PMID:39323384	综述	探讨人工智能、深度学习和大语言模型在解决医疗荒漠地区医疗资源不足问题中的作用	首次系统评估大语言模型在医疗荒漠中整合电子医疗和医疗物联网的潜力	定性叙述性综述，缺乏定量分析和实证研究数据	研究AI技术如何改善医疗荒漠地区的医疗服务可及性和质量	医疗荒漠地区的医疗服务体系	自然语言处理	NA	AI技术，大语言模型	LLM	文本	NA	NA	NA	NA	NA
300	2025-01-31	Mapping the Use of Artificial Intelligence-Based Image Analysis for Clinical Decision-Making in Dentistry: A Scoping Review 2024-Dec, Clinical and experimental dental research IF:1.7Q3 DOI:10.1002/cre2.70035 PMID:39600121	综述	本文通过范围综述探讨了人工智能在牙科临床决策中图像分析的应用，并识别了当前文献中的趋势和研究空白	系统地综述了人工智能在牙科图像分析中的应用，特别是在诊断、检测或分类、预测和管理等方面的临床决策支持	综述主要基于现有文献，可能未涵盖所有最新研究进展	研究人工智能在牙科图像分析中的应用及其对临床决策的影响	牙科图像，包括正颌全景片（OPGs）和口内X光片（咬翼片和根尖片）	计算机视觉	NA	卷积神经网络（CNNs）	CNN	图像	601,122张图像	NA	NA	NA	NA