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
1521	2025-01-15	Enhanced Pneumonia Detection in Chest X-Rays Using Hybrid Convolutional and Vision Transformer Networks 2025-Jan-09, Current medical imaging IF:1.1Q3 DOI:10.2174/0115734056326685250101113959 PMID:39806960	研究论文	本研究旨在通过结合卷积神经网络（CNN）和改进的Swin Transformer模块的混合深度学习模型，增强胸部X光片中的肺炎检测	提出了一种结合CNN和改进Swin Transformer模块的混合模型，能够有效捕捉局部和全局特征，显著提高肺炎检测的准确性	未来研究需要进一步优化模型架构，探索更先进的图像处理技术和可解释的AI方法	提高肺炎检测的准确性，减少误分类，为资源有限的地区提供可部署的诊断解决方案	胸部X光片	计算机视觉	肺炎	深度学习	混合模型（CNN + Swin Transformer）	图像	由广州妇女儿童医疗中心提供的数据集
1522	2025-01-15	Predicting Acute Exacerbation Phenotype in Chronic Obstructive Pulmonary Disease Patients Using VGG-16 Deep Learning 2025, Respiration; international review of thoracic diseases DOI:10.1159/000540383 PMID:39047695	研究论文	本研究旨在开发一种基于深度学习的模型，用于预测慢性阻塞性肺疾病（COPD）患者的急性加重表型	使用VGG-16深度学习方法从HRCT扫描中提取特征，并结合临床特征和定量CT参数，开发出预测COPD急性加重的模型	样本量相对较小（219名患者），且外部验证队列仅有29名患者	预测COPD患者的急性加重表型	慢性阻塞性肺疾病（COPD）患者	计算机视觉	慢性阻塞性肺疾病	HRCT扫描，VGG-16深度学习方法	VGG-16	图像	219名COPD患者（包括69名非AECOPD患者和150名AECOPD患者），外部验证队列29名患者
1523	2025-01-15	The development of point-of-care ultrasound (POCUS): Worldwide contributions and publication trends 2025-Jan, Journal of clinical ultrasound : JCU IF:1.2Q3 DOI:10.1002/jcu.23846 PMID:39295568	研究论文	本研究通过统计方法分析了关于点护理超声（POCUS）的科学文章，并全面评估了该主题	使用网络可视化地图识别了POCUS研究中的趋势主题，如深度学习、人工智能、COVID-19等	研究主要依赖于Web of Science数据库的出版物，可能未涵盖所有相关研究	分析POCUS相关科学文章，评估该领域的研究趋势	POCUS相关出版物	医学影像	NA	统计方法、网络可视化	NA	文本数据	5714篇出版物
1524	2025-01-15	Spiral volumetric optoacoustic tomography of reduced oxygen saturation in the spinal cord of M83 mouse model of Parkinson's disease 2025-Jan, European journal of nuclear medicine and molecular imaging IF:8.6Q1 DOI:10.1007/s00259-024-06938-w PMID:39382580	研究论文	本研究采用多模态成像方法评估帕金森病转基因M83小鼠模型中脊髓氧合变化	开发了基于深度学习的自动分割工具，用于小鼠脊髓结构MRI数据的分析，并实现了sO2SVOT数据的体积分析	研究仅限于M83小鼠模型，未涉及其他帕金森病模型或人类样本	评估帕金森病小鼠模型中脊髓氧合变化及其与病理生理学的关系	转基因M83小鼠和非转基因同窝小鼠的脊髓	数字病理学	帕金森病	螺旋体积光声断层扫描（SVOT）、高场T1加权磁共振成像（MRI）	深度学习	图像	M83小鼠和非转基因同窝小鼠
1525	2025-01-15	EvoAI enables extreme compression and reconstruction of the protein sequence space 2025-Jan, Nature methods IF:36.1Q1 DOI:10.1038/s41592-024-02504-2 PMID:39528677	研究论文	本文介绍了一种名为EvoAI的方法，用于极端压缩和重建蛋白质序列空间，以设计具有改进功能的蛋白质	提出了EvoScan方法，通过识别功能重要特征来高效压缩序列空间，并结合深度学习和大型语言模型准确重建空间，从而预测新的高适应性序列	方法依赖于能够与转录输出耦合的生物分子功能，可能限制了其应用范围	探索蛋白质序列与功能之间的关系，设计具有改进功能的蛋白质	蛋白质序列空间	机器学习	NA	深度学习和大型语言模型	深度学习模型和大型语言模型	蛋白质序列数据	82个锚点
1526	2025-01-15	Overcoming the preferred-orientation problem in cryo-EM with self-supervised deep learning 2025-Jan, Nature methods IF:36.1Q1 DOI:10.1038/s41592-024-02505-1 PMID:39558095	研究论文	本文开发了一种名为spIsoNet的自监督深度学习软件，用于解决冷冻电镜中的粒子取向偏差问题	spIsoNet通过自监督深度学习技术，无需额外的样本制备步骤，即可解决冷冻电镜中的粒子取向偏差问题，提高了3D重建的角度各向同性和粒子对齐精度	NA	解决冷冻电镜中的粒子取向偏差问题，提高3D重建的精度	冷冻电镜中的粒子取向偏差问题	计算机视觉	NA	冷冻电镜	自监督深度学习	图像	包括核糖体、β-半乳糖苷酶和一种以前难以处理的血凝素三聚体数据集
1527	2025-01-15	Comparing statistical and deep learning approaches for simultaneous prediction of stand-level above- and belowground biomass in tropical forests 2025-Jan-01, The Science of the total environment DOI:10.1016/j.scitotenv.2024.177869 PMID:39642621	研究论文	本研究比较了统计方法和深度学习方法在热带森林中同时预测地上生物量（AGB）、地下生物量（BGB）和总生物量（ABGB）的效果	开发了创新的深度学习加性模型（DLAMs），用于同时预测热带森林中的AGB、BGB和ABGB，并整合了森林林分、生态和环境因素作为预测变量	研究仅基于越南五个生态区域的121个样地数据，可能限制了模型的普适性	提高热带森林中AGB、BGB和ABGB的预测准确性和成本效益，以支持森林生态管理和生态系统服务	热带森林中的AGB、BGB和ABGB	机器学习	NA	深度学习加性模型（DLAMs）、加权非线性看似无关回归（WNSUR）、多元自适应回归样条（MARS）	深度学习加性模型（DLAMs）	森林林分、生态和环境数据	121个分布在越南五个生态区域的样地
1528	2025-01-15	Deep learning using histological images for gene mutation prediction in lung cancer: a multicentre retrospective study 2025-Jan, The Lancet. Oncology DOI:10.1016/S1470-2045(24)00599-0 PMID:39653054	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的AI方法（DeepGEM），用于从常规获取的组织学切片中预测肺癌患者的基因突变	提出了一种无需注释的深度学习方法，能够从常规组织学切片中预测基因突变，并生成基因突变空间分布图	研究依赖于多中心回顾性数据，可能存在数据异质性和选择偏差	开发一种准确、及时且经济的基因突变预测方法，以辅助肺癌患者的临床治疗	肺癌患者及其组织学切片和基因突变信息	数字病理学	肺癌	多基因下一代测序（NGS）	实例级和袋级共监督的多实例学习方法	图像	3637名患者（包括1978名男性，1514名女性，145名未知性别；中位年龄60岁），涉及3697张病理图像
1529	2025-01-15	ACTION: Augmentation and computation toolbox for brain network analysis with functional MRI 2025-Jan, NeuroImage IF:4.7Q1 DOI:10.1016/j.neuroimage.2024.120967 PMID:39716522	研究论文	本文介绍了一个名为ACTION的开源工具箱，用于功能磁共振成像（fMRI）的增强和计算，以简化脑网络分析	ACTION工具箱提供了自动fMRI增强功能，包括BOLD信号增强和脑网络增强，并支持构建深度学习模型，利用大规模未标记数据进行模型预训练，以提高下游任务的性能	NA	开发一个综合性的工具箱，以简化和增强fMRI数据分析，特别是针对数据有限或不平衡的研究	功能磁共振成像（fMRI）数据	机器学习和脑网络分析	NA	fMRI	深度学习模型	fMRI数据	3800+静息态fMRI扫描
1530	2025-01-15	A Convolutional Neural Network Using Anterior Segment Photos for Infectious Keratitis Identification 2025, Clinical ophthalmology (Auckland, N.Z.) DOI:10.2147/OPTH.S496552 PMID:39801570	研究论文	本研究开发了一种深度学习算法，用于区分细菌性角膜炎、真菌性角膜炎、非感染性角膜病变和正常角膜	首次使用卷积神经网络结合集成技术对前段照片进行感染性角膜炎的识别，并展示了其在快速初步诊断中的潜力	研究为回顾性研究，可能受到数据质量和样本选择的限制	开发一种深度学习算法，用于快速区分不同类型的角膜炎和正常角膜	细菌性角膜炎、真菌性角膜炎、非感染性角膜病变和正常角膜的照片	计算机视觉	角膜炎	卷积神经网络（ResNet50, DenseNet121, VGG19）和集成技术	CNN	图像	6478张照片，来自2171只眼睛，包括2400例细菌性角膜炎、1616例真菌性角膜炎、1545例非感染性角膜病变和917例正常角膜
1531	2025-01-15	Deep Learning for Obstructive Sleep Apnea Detection and Severity Assessment: A Multimodal Signals Fusion Multiscale Transformer Model 2025, Nature and science of sleep IF:3.0Q2 DOI:10.2147/NSS.S492806 PMID:39801628	研究论文	本文开发了一种用于阻塞性睡眠呼吸暂停（OSA）检测和严重程度评估的深度学习模型，提供了一种便捷、经济且准确的疾病检测新方法	提出了一种多模态信号融合多尺度Transformer模型，结合心电图（ECG）和血氧饱和度（SpO2）信号进行OSA检测和严重程度评估	模型在公开数据集上的样本量较小，可能影响其泛化能力的全面评估	开发一种深度学习模型，用于阻塞性睡眠呼吸暂停（OSA）的检测和严重程度评估	阻塞性睡眠呼吸暂停（OSA）患者	机器学习	阻塞性睡眠呼吸暂停	深度学习	多尺度Transformer模型	心电图（ECG）和血氧饱和度（SpO2）信号	510名医院数据集患者，8个Apnea-ECG数据集记录，21个UCD数据集记录
1532	2025-01-15	GNCnn: A QuPath extension for glomerulosclerosis and glomerulonephritis characterization based on deep learning 2025, Computational and structural biotechnology journal IF:4.4Q2 DOI:10.1016/j.csbj.2024.11.049 PMID:39802211	研究论文	本研究提出了GNCnn，一个基于深度学习的QuPath扩展工具，专门用于肾病理学中的肾小球硬化和肾小球肾炎的自动检测和分类	GNCnn是首个开源的QuPath扩展工具，专门为肾病理学设计，集成了深度学习模型，提供高精度的肾小球检测和分类功能	NA	为肾病理学家提供一个免费可用的应用程序，用于测量和分析肾小球，以识别肾小球硬化和肾小球肾炎等疾病	肾小球	数字病理学	肾小球疾病	深度学习	CNN	图像	NA
1533	2025-01-15	Knowledge, interest and perspectives on Artificial Intelligence in Neurosurgery. A global survey 2025, Brain & spine DOI:10.1016/j.bas.2024.104156 PMID:39802868	研究论文	本文通过全球调查探讨了神经外科社区对人工智能（AI）基础知识及应用的信心、知识和态度	首次在全球范围内调查神经外科医生对AI的认知、兴趣和态度，揭示了AI在神经外科实践中的潜在应用和障碍	样本量相对较小（250份回复），且可能无法完全代表全球神经外科社区的多样性	评估全球神经外科社区对AI基础知识及应用的信心、知识和态度	全球神经外科医生	医疗AI	神经外科疾病	调查问卷	NA	调查数据	250份回复，来自61个国家
1534	2025-01-15	Novel Transfer Learning Approach for Detecting Infected and Healthy Maize Crop Using Leaf Images 2025-Jan, Food science & nutrition IF:3.5Q2 DOI:10.1002/fsn3.4655 PMID:39803246	研究论文	本文提出了一种名为VG-GNBNet的新型迁移学习模型，用于通过叶片图像准确检测健康和感染的玉米作物	VG-GNBNet模型结合了VGG-16网络和高斯朴素贝叶斯模型，通过两步特征提取过程，显著提高了作物健康检测的准确性	NA	开发一种高效的模型，用于检测玉米作物的健康状况，以预防疾病传播并确保高产	玉米作物的叶片图像	计算机视觉	NA	迁移学习	VG-GNBNet（结合VGG-16和高斯朴素贝叶斯模型）	图像	NA
1535	2025-01-15	An Optimized Bidirectional Long Short-Term Memory Model Based on Hyperspectral Analysis of Protein Content in Milk Powder 2025-Jan, Food science & nutrition IF:3.5Q2 DOI:10.1002/fsn3.4556 PMID:39803281	研究论文	本文提出了一种基于高光谱分析的优化双向长短期记忆模型，用于快速无损检测奶粉中的蛋白质含量	引入了注意力机制为BiLSTM隐藏状态分配不同权重，并采用鲸鱼优化算法优化模型超参数选择，提高了预测精度	未提及模型在其他类型食品或更大规模数据集上的泛化能力	开发一种更快、更准确的奶粉蛋白质含量检测方法	奶粉中的蛋白质含量	机器学习	NA	高光谱分析	BiLSTM-Attention, WOA-BiLSTM-Attention	高光谱数据	未明确说明样本数量
1536	2025-01-15	A Deep Learning and PSSM Profile Approach for Accurate SNARE Protein Prediction 2025, Methods in molecular biology (Clifton, N.J.) DOI:10.1007/978-1-0716-4314-3_5 PMID:39806147	研究论文	本文提出了一种结合多尺度卷积神经网络（CNN）和位置特异性评分矩阵（PSSM）配置文件的新方法，用于准确识别SNARE蛋白	创新点在于使用多尺度卷积神经网络结合PSSM配置文件，显著提高了SNARE蛋白分类的准确性和效率	NA	研究目的是准确识别SNARE蛋白，以阐明其在健康和疾病背景下的功能	研究对象是SNARE蛋白	生物信息学	NA	PSI-BLAST	CNN	蛋白质序列数据	NA
1537	2025-01-15	Erratum: Volumetric Breast Density Estimation From Three-Dimensional Reconstructed Digital Breast Tomosynthesis Images Using Deep Learning 2025-Jan, JCO clinical cancer informatics IF:3.3Q2 DOI:10.1200/CCI-24-00325 PMID:39807853	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
1538	2025-01-15	Deep Learning to Simulate Contrast-Enhanced MRI for Evaluating Suspected Prostate Cancer 2025-Jan, Radiology IF:12.1Q1 DOI:10.1148/radiol.240238 PMID:39807983	研究论文	本研究探讨了使用深度学习从非对比MRI序列生成模拟对比增强MRI的可行性，并评估其在评估临床显著前列腺癌中的潜在价值	首次使用深度学习模型（pix2pix算法）从非对比MRI序列生成模拟对比增强MRI，并验证其在临床评估中的有效性	研究为回顾性设计，且样本量相对有限，可能影响结果的普遍性	评估深度学习生成模拟对比增强MRI的可行性及其在前列腺癌评估中的应用价值	疑似前列腺癌的男性患者	数字病理学	前列腺癌	深度学习	pix2pix算法	MRI图像	567名男性患者
1539	2025-01-14	Large scale Raman spectrum calculations in defective 2D materials using deep learning 2025-Jan-13, Journal of physics. Condensed matter : an Institute of Physics journal DOI:10.1088/1361-648X/ada106 PMID:39693768	研究论文	本文介绍了一种机器学习预测工作流程，用于研究缺陷对二维材料拉曼响应的影响	结合机器学习原子间势能、拉曼活性Γ加权态密度方法和独立补丁分割配置，实现了数万原子规模的模拟	模拟的主要瓶颈在于对角化过程	研究缺陷对二维材料拉曼响应的影响	同位素石墨烯和有缺陷的六方氮化硼	机器学习	NA	拉曼光谱计算	NA	光谱数据	数万原子规模的模拟
1540	2025-01-14	Enhanced Photothermal/Immunotherapy under NIR Irradiation Based on Hollow Mesoporous Responsive Nanomotor 2025-Jan-13, Inorganic chemistry IF:4.3Q1 DOI:10.1021/acs.inorgchem.4c05059 PMID:39727277	研究论文	本研究提出了一种中空介孔响应纳米马达，用于在近红外（NIR）照射下增强光热/免疫治疗	利用中空介孔硫化铜（HMCuS）负载青蒿琥酯（AS）和透明质酸（HA）组成的纳米马达HA-HMCuS/AS，诱导肿瘤相关巨噬细胞的极化，并结合光热疗法和免疫疗法，增强肿瘤消融和抑制效果	NA	开发一种新型纳米马达，用于增强光热/免疫治疗，以更有效地消融和抑制肿瘤	乳腺癌细胞	纳米医学	乳腺癌	近红外（NIR）照射	ResNet18	形态学数据集	NA