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
21	2025-03-26	A deep learning-based ADRPPA algorithm for the prediction of diabetic retinopathy progression 2024-12-30, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-82884-9 PMID:39738461	research paper	开发并验证了一种基于深度学习的糖尿病视网膜病变进展预测算法ADRPPA，用于预测非参考性糖尿病视网膜病变（NRDR）向参考性糖尿病视网膜病变（RDR）的进展	利用纵向视网膜成像数据和微动脉瘤量化，结合ResNeXt和Mask-RCNN模型，预测糖尿病视网膜病变的进展，为临床提供新的预测工具	研究为回顾性研究，可能受到数据质量和样本选择的限制，且模型在独立数据集上的泛化能力有待进一步验证	开发一种能够预测糖尿病视网膜病变进展的人工智能算法，以辅助临床决策	糖尿病视网膜病变患者的视网膜眼底图像	digital pathology	diabetic retinopathy	deep learning	ResNeXt, Mask-RCNN	image	6384只眼睛的12,768张图像（EyePACS数据集）和148张标注有微动脉瘤的图像（e-ophtha数据集）
22	2025-03-26	Predicting patients' sentiments about medications using artificial intelligence techniques 2024-12-30, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-83222-9 PMID:39738528	研究论文	本研究利用人工智能技术预测患者对药物的情感倾向	首次采用技术解释结果以提高可解释性和可理解性，并开发了深度集成模型（DL_ENS）	未提及具体的数据集来源和样本的多样性限制	开发AI模型以预测患者对药物的情感倾向，辅助临床医生开药	药物相关文本数据	自然语言处理	NA	Word2Vec算法、预训练词嵌入	ML和DL模型（包括CNN、LSTM等）及集成学习模型	文本	大型药物评论数据集（未提及具体数量）
23	2025-03-26	Classification of cervical cancer using Dense CapsNet with Seg-UNet and denoising autoencoders 2024-12-30, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-82489-2 PMID:39738568	research paper	该研究提出了一种结合多种深度学习方法的宫颈癌分类系统，以提高传统诊断过程的准确性	结合了四种不同的深度学习方法，包括Seg-UNet、去噪自编码器和Dense CapsNet，并在多阶段处理中应用，实现了99.65%的分类准确率	未提及样本量是否足够大以验证模型的泛化能力，且未讨论在实际临床环境中的应用效果	提高宫颈癌的分类准确率，以辅助早期诊断和治疗	宫颈癌图像数据	digital pathology	cervical cancer	Multi-modal Generative Adversarial Networks (m-GAN), denoising autoencoders	Seg-UNet, Dense CapsNet	image	SIPaKMeD数据集（具体样本量未提及）
24	2025-03-26	Automatic ovarian follicle detection using object detection models 2024-12-30, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-82904-8 PMID:39738599	研究论文	本研究利用深度学习模型自动检测卵巢组织切片中的卵泡和黄体，以提高计数效率和准确性	采用YOLO和RetinaNet两种单阶段目标检测模型，结合迁移学习、早停策略和数据增强技术提升模型泛化能力，并利用采样策略和焦点损失函数解决类别不平衡问题	仅使用1000张图像进行训练和验证，样本量较小	开发自动化方法以准确量化评估卵泡发生后期阶段（窦卵泡和黄体形成）	卵巢组织切片中的窦卵泡和黄体	数字病理学	生殖系统疾病	深度学习	YOLO, RetinaNet	图像	1000张卵巢组织切片图像
25	2025-03-26	Dental bur detection system based on asymmetric double convolution and adaptive feature fusion 2024-12-30, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-83241-6 PMID:39738621	research paper	该研究提出了一种基于非对称双卷积和自适应特征融合的牙科钻头检测系统，旨在提高微小、细长且产量大的牙科钻头的检测精度	引入了YOLO-DB深度学习方法和轻量级非对称双卷积模块(LADC)，以及结合SlimNeck与BiFPN-Concat的新型融合网络，显著提升了检测精度和效率	未提及具体的数据集规模或实际应用场景的测试限制	提高牙科钻头的检测和计数精度，为细长物体的精确检测提供新方法	牙科钻头	computer vision	NA	深度学习	YOLO-DB, LADC, SlimNeck, BiFPN-Concat	image	NA
26	2025-03-26	Peptidomics and Machine Learning-based Evaluation of Noncoding RNA-Derived Micropeptides in Breast Cancer: Expression Patterns and Functional/Therapeutic Insights 2024-12, Laboratory investigation; a journal of technical methods and pathology DOI:10.1016/j.labinv.2024.102150 PMID:39393531	研究论文	本研究通过肽组学和机器学习方法评估了非编码RNA来源的微肽在乳腺癌中的表达模式及其功能与治疗潜力	首次大规模研究非编码RNA来源的微肽在乳腺癌亚型中的表达，并利用多种机器学习工具预测其功能和治疗潜力	研究主要基于预测工具的分析结果，需要进一步实验验证	探索非编码RNA来源的微肽在乳腺癌中的表达模式及其作为生物标志物和治疗靶点的潜力	乳腺癌组织样本和非肿瘤样本中的非编码RNA来源微肽	生物信息学	乳腺癌	高通量质谱分析	AntiCP 2.0, MULocDeep, PEPstrMOD, Peptipedia, PreAIP	质谱数据	16,349个预测微肽序列，58个在乳腺组织中表达的肽段
27	2025-03-25	Deep learning models reveal the link between dynamic brain connectivity patterns and states of consciousness 2024-12-30, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-76695-1 PMID:39738114	研究论文	该研究利用深度学习模型探索动态脑功能连接模式与意识状态之间的关系	使用低维变分自编码器(VAE)研究脑动力学，扩展了潜在空间表征和建模方法，并提出了可解释的脑计算模型	未明确说明样本量或数据收集的具体限制	解码脑活动中的意识状态，研究动态脑功能连接与意识的关系	人脑动态功能连接模式	神经科学	意识障碍	静息态fMRI，变分自编码器(VAE)	VAE	fMRI图像数据	NA
28	2025-03-25	Deep learning radiomics on grayscale ultrasound images assists in diagnosing benign and malignant of BI-RADS 4 lesions 2024-12-28, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-83347-x PMID:39733121	研究论文	本研究探索了一种基于灰度超声图像的深度学习放射组学（DLR）模型，用于辅助放射科医生区分乳腺良性病变（BBL）和恶性病变（MBL）	提出了一个名为CLDLR的模型，结合临床参数和DLR，通过灰度超声图像诊断乳腺病变，并通过AI评分和热图提升放射科医生的诊断性能	研究样本量相对较小（382例患者），且未提及模型在其他数据集上的泛化能力	开发一种非侵入性影像生物标志物，用于预测BI-RADS 4类乳腺病变的良恶性	乳腺病变患者（183例良性，199例恶性）	数字病理	乳腺癌	深度学习放射组学（DLR）	CLDLR（结合临床参数和DLR的模型）	灰度超声图像	382例患者（183例良性，199例恶性）
29	2025-03-25	Development and Validation of a Biparametric MRI Deep Learning Radiomics Model with Clinical Characteristics for Predicting Perineural Invasion in Patients with Prostate Cancer 2024-12, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2024.07.013 PMID:39043515	研究论文	开发并验证了一种结合双参数MRI深度学习和临床特征的模型，用于预测前列腺癌患者的神经周围侵犯	整合了临床特征、放射组学和深度学习特征，构建了一个综合预测模型DLRC	研究样本量有限，且仅基于术前MRI和根治性前列腺切除术的数据	非侵入性预测前列腺癌患者的神经周围侵犯(PNI)	557名接受术前MRI和根治性前列腺切除术的前列腺癌患者	数字病理学	前列腺癌	双参数MRI	深度学习放射组学模型(DLRC)	MRI图像和临床数据	557名患者，按7:3比例分为训练集和验证集
30	2025-03-25	Gated SPECT-Derived Myocardial Strain Estimated From Deep-Learning Image Translation Validated From N-13 Ammonia PET 2024-12, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2024.06.047 PMID:39095261	研究论文	本研究探讨了使用深度学习生成的虚拟PET样门控SPECT（SPECTVP）评估心肌应变的可行性，以克服传统SPECT的限制	利用深度学习技术将SPECT图像转换为PET样图像（SPECTVP），提高了心肌应变测量的准确性	研究样本量较小（18名患者在应激状态，23名患者在静息状态），且仅选择了射血分数无变化的患者进行训练	提高心肌应变测量的准确性，探索SPECTVP在临床中的应用价值	心肌应变	数字病理学	心血管疾病	深度学习图像转换	深度学习模型	医学图像（SPECT和PET）	18名患者在应激状态（720对图像），23名患者在静息状态（920对图像）
31	2025-03-25	Preoperative Contrast-Enhanced CT-Based Deep Learning Radiomics Model for Distinguishing Retroperitoneal Lipomas and Well‑Differentiated Liposarcomas 2024-12, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2024.06.035 PMID:39003228	research paper	评估基于术前增强CT的深度学习放射组学列线图在区分腹膜后高分化脂肪肉瘤和脂肪瘤中的效能	结合放射组学和深度学习特征开发的新型列线图模型，用于术前预测MDM2基因扩增，以区分两种疾病	研究为回顾性多中心设计，可能存在选择偏倚；样本量相对有限	开发术前影像学生物标志物以区分腹膜后高分化脂肪肉瘤和脂肪瘤	167例MDM2阳性高分化脂肪肉瘤或MDM2阴性脂肪瘤患者	digital pathology	liposarcoma	contrast-enhanced CT (CECT)	deep learning radiomics nomogram (DLRN)	medical imaging	167例患者（训练集104例/外部测试集63例）
32	2025-03-25	Predicting the Prognosis of HIFU Ablation of Uterine Fibroids Using a Deep Learning-Based 3D Super-Resolution DWI Radiomics Model: A Multicenter Study 2024-12, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2024.06.027 PMID:38969576	研究论文	评估基于深度学习的3D超分辨率扩散加权成像放射组学模型在预测高强度聚焦超声消融子宫肌瘤预后中的可行性和有效性	使用深度学习构建超分辨率DWI，并在预测HIFU消融子宫肌瘤预后方面优于高分辨率DWI模型和放射科专家评估	回顾性研究设计，样本量相对有限（360例患者）	预测高强度聚焦超声（HIFU）消融子宫肌瘤的预后	子宫肌瘤患者	数字病理	子宫肌瘤	扩散加权成像（DWI），深度学习	SVM, RF, LightGBM	3D医学影像	360例患者（240例训练集，60例内部测试集，60例外部测试集）
33	2025-03-25	DeepSAP: A Novel Brain Image-Based Deep Learning Model for Predicting Stroke-Associated Pneumonia From Spontaneous Intracerebral Hemorrhage 2024-12, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2024.06.025 PMID:38955592	research paper	开发了一种基于脑部CT扫描的深度学习模型DeepSAP，用于预测自发性脑出血后的卒中相关性肺炎	首次结合脑部CT图像和临床数据，通过MRI模板进行图像配准消除样本间结构差异，实现了脑出血的统计量化和空间标准化	研究为回顾性研究，样本量相对较小(n=244)，需要进一步前瞻性验证	开发快速可靠的模型及时预测卒中相关性肺炎(SAP)	244例自发性脑出血(ICH)患者	digital pathology	cardiovascular disease	CT扫描，MRI-template-based图像配准技术	deep-learning neural network	image (脑部CT扫描)和临床数据	244例ICH患者(训练集170例，测试集74例)
34	2025-03-25	Prospective Deployment of Deep Learning Reconstruction Facilitates Highly Accelerated Upper Abdominal MRI 2024-12, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2024.05.044 PMID:38955591	研究论文	比较传统T1容积插值屏气检查（VIBE）与深度学习（DL）重建加速VIBE序列在上腹部MRI中的图像质量和诊断信心	使用深度学习重建技术将VIBE-SPAIR的屏气时间减少50%，同时提高图像质量	研究样本量较小（45例患者），且仅在单一三级中心进行	评估深度学习重建加速VIBE序列在上腹部MRI中的性能	上腹部MRI检查的患者	医学影像	上腹部疾病	深度学习重建技术	DL	MRI图像	45例患者
35	2025-03-25	Super-resolution Deep Learning Reconstruction for 3D Brain MR Imaging: Improvement of Cranial Nerve Depiction and Interobserver Agreement in Evaluations of Neurovascular Conflict 2024-12, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2024.06.010 PMID:38897913	research paper	该研究探讨了超分辨率深度学习重建（SR-DLR）在3D脑部MR成像中对颅神经描绘和神经血管冲突评估的改进效果	首次比较了SR-DLR与DLR在3D FASE脑部MR图像中对颅神经描绘和神经血管冲突评估的影响	研究样本量较小（37例患者），且SR-DLR显示出更高的主观图像噪声	评估SR-DLR在3D脑部MR成像中对颅神经描绘和神经血管冲突评估的改进效果	37例患者的3D FASE脑部MR图像	digital pathology	神经血管疾病	3D fast asymmetric spin echo (3D FASE)脑部MR成像	深度学习重建（DLR）和超分辨率深度学习重建（SR-DLR）	3D MR图像	37例患者
36	2025-03-25	Predicting Lymphovascular Invasion in Non-small Cell Lung Cancer Using Deep Convolutional Neural Networks on Preoperative Chest CT 2024-12, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2024.05.010 PMID:38845293	研究论文	本研究利用术前胸部CT图像和深度学习技术，构建了一个非小细胞肺癌淋巴血管侵犯的无创预测诊断模型	结合2D和3D CT成像特征以及临床放射学数据，开发了四种不同的深度卷积神经网络预测模型，用于预测非小细胞肺癌的淋巴血管侵犯	研究为回顾性观察研究，样本中LVI阳性患者较少（106例），可能影响模型的泛化能力	开发非小细胞肺癌淋巴血管侵犯的无创预测方法	非小细胞肺癌患者	数字病理学	肺癌	CT成像	DCNN（包括Dual-head Res2Net_3D23F、Dual-head Res2Net_3D3F、Dual-head Res2Net_3D和EfficientNet-B0_2D）	图像	3034例非小细胞肺癌患者（其中106例LVI阳性）
37	2025-03-25	Value of CT-Based Deep Learning Model in Differentiating Benign and Malignant Solid Pulmonary Nodules ≤ 8 mm 2024-12, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2024.05.021 PMID:38806374	研究论文	本研究探讨了基于CT的深度学习模型在区分≤8mm的良性和恶性实性肺结节中的有效性	使用MDANet构建的深度学习模型，结合结节和不同周围区域特征，优于传统算法	样本量有限（n=719），且所有患者均接受了手术切除，可能影响模型的泛化能力	评估基于CT的深度学习模型在区分小实性肺结节良恶性方面的性能	≤8mm的实性肺结节	数字病理学	肺癌	CT扫描	MDANet, VGG19, ResNet50, ResNeXt50, DenseNet121	医学影像	719例患者（内部训练、内部验证和外部验证队列）
38	2025-03-23	Conceptual understanding and cognitive patterns construction for physical education teaching based on deep learning algorithms 2024-12-28, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-83028-9 PMID:39732971	研究论文	本研究提出了一种基于深度学习的关联学习方法，用于理解体育教学概念，并通过超图卷积构建神经认知诊断模型，以分析学生的认知模式	使用卷积神经网络提取与教学概念相关的图像特征，并构建基于超图卷积的神经认知诊断模型，用于挖掘学生的长期学习序列数据并识别认知结果	NA	提高学生对体育教学概念的理解，帮助教师分析学生的认知模式	学生和体育教学概念	机器学习	NA	深度学习算法	卷积神经网络（CNN）、超图卷积	图像、学习序列数据	90,000个训练样本
39	2025-03-23	Explainable artificial intelligence for stroke prediction through comparison of deep learning and machine learning models 2024-12-28, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-82931-5 PMID:39733046	研究论文	本研究通过比较深度学习和机器学习模型，探索其在预测中风方面的效果，并利用SHAP方法提高模型的可解释性	本研究首次系统比较了多种深度学习和机器学习模型在中风预测中的表现，并利用SHAP方法增强了模型的可解释性	研究样本仅来自伊朗德黑兰的一家医院，可能限制了结果的普适性	比较深度学习和机器学习模型在中风预测中的效果	663名住院患者，包括401名健康个体和262名中风患者	机器学习	心血管疾病	10折交叉验证和超参数调优	SVM, XGB, KNN, RF, DNN, FNN, LSTM, CNN	医疗记录	663名患者（401名健康个体和262名中风患者）
40	2025-03-22	On-board synthetic 4D MRI generation from 4D CBCT for radiotherapy of abdominal tumors: A feasibility study 2024-Dec, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.17347 PMID:39137256	研究论文	本研究评估了基于人工智能方法从4D CBCT生成合成4D MRI的可行性，用于腹部肿瘤的放射治疗	提出了一种基于深度学习的合成4D MRI生成方法，利用4D CBCT图像和运动建模信息，为传统kV-based LINAC的腹部放射治疗提供潜在的改进方案	合成MRI的生成可能面临纹理生成的挑战，且容易产生幻觉，影响运动准确性	评估在传统放射治疗设备上生成合成4D MRI的可行性，以改善腹部肿瘤的治疗定位	腹部肿瘤	医学影像处理	腹部肿瘤	深度学习，卷积神经网络（CNN）	CNN	4D CBCT图像，4D MRI图像	1000个参考CT的变形样本