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
641	2025-04-16	Schizophrenia recognition based on three-dimensional adaptive graph convolutional neural network 2025-02-03, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-84497-8 PMID:39900572	research paper	提出了一种基于三维自适应图卷积神经网络的精神分裂症分类模型，利用EEG信号的三维空间特性和动态学习节点间交互	首次将三维自适应图卷积神经网络应用于精神分裂症识别，动态学习EEG信号的空间、特征和频带维度交互	未提及模型在其他精神疾病或更大规模数据集上的泛化能力	提高精神分裂症的早期诊断和识别准确率	首次发作精神分裂症患者的EEG数据	digital pathology	精神分裂症	EEG信号分析	3D-AGCN (GAT + GCN)	EEG信号	未明确说明样本数量，使用不同分段长度和频带的EEG数据
642	2025-04-15	A Deep Learning Approach to Multi-Fiber Parameter Estimation and Uncertainty Quantification in Diffusion MRI 2025-Feb-28, ArXiv PMID:40061116	research paper	本文提出了一种基于深度学习的多纤维参数估计和不确定性量化方法，用于扩散MRI中的脑微结构研究	引入了一种新颖的序列方法，将多纤维参数推断任务分解为一系列可管理的子问题，并使用针对特定问题和对称性设计的深度神经网络进行求解	未明确提及具体局限性	开发可靠且计算高效的扩散MRI生物物理模型参数推断方法	脑白质纤维微结构	medical imaging	NA	diffusion MRI (dMRI)	deep neural networks	MRI imaging data	Human Connectome Project (HCP) 数据
643	2025-04-13	Comparison of 7 artificial intelligence models in predicting venous thromboembolism in COVID-19 patients 2025-Feb, Research and practice in thrombosis and haemostasis IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.rpth.2025.102711 PMID:40212774	研究论文	比较7种人工智能模型在预测COVID-19患者静脉血栓栓塞中的表现	比较了7种不同AI模型在预测VTE中的表现，并确定了SVC模型为最优	研究仅基于单一多中心观察性研究的数据，可能无法推广到其他人群	比较不同AI模型在预测COVID-19患者静脉血栓栓塞中的性能	COVID-19患者	机器学习	COVID-19	递归特征消除、K折交叉验证、超参数调优	多层感知器分类器、人工神经网络、XGBoost、支持向量分类器、随机梯度下降分类器、随机森林分类器、逻辑回归分类器	临床数据	8027名患者中的2649名用于测试
644	2025-04-12	Spatial single-cell proteomics landscape decodes the tumor microenvironmental ecosystem of intrahepatic cholangiocarcinoma 2025-Feb-25, Hepatology (Baltimore, Md.) DOI:10.1097/HEP.0000000000001283 PMID:39999448	研究论文	本研究利用人工智能辅助的空间多组学模式，生成了肝内胆管癌（iCCA）的综合空间图谱，并识别了与预后和免疫治疗相关的空间特征	首次揭示了iCCA的空间肿瘤微环境（TME）特征，包括细胞沉积模式、细胞群落和细胞间通讯，并开发了一个深度学习系统来预测患者预后	样本量在某些组学数据中相对较小（如空间转录组学n=4），可能影响结果的广泛适用性	解析iCCA的空间TME特征，为精准患者分类和个性化治疗策略开发提供基础	肝内胆管癌（iCCA）患者的肿瘤微环境	数字病理学	肝内胆管癌	成像质谱流式细胞术、空间蛋白质组学、空间转录组学、多重免疫荧光、单细胞RNA测序（scRNA-seq）、批量RNA测序、批量蛋白质组学	深度学习	多组学数据（蛋白质组、转录组、影像数据）	总计超过106万个细胞，包括155例内部成像质谱流式细胞术样本、155例内部空间蛋白质组学样本、4例内部空间转录组学样本、20例内部多重免疫荧光样本、9例内部和34例公共scRNA-seq样本、244例公共批量RNA-seq样本、110例内部和214例公共批量蛋白质组学样本
645	2025-04-12	Integrating artificial intelligence with endoscopic ultrasound in the early detection of bilio-pancreatic lesions: Current advances and future prospects 2025-Feb, Best practice & research. Clinical gastroenterology DOI:10.1016/j.bpg.2025.101975 PMID:40210329	综述	本文综述了人工智能（AI）与内镜超声（EUS）结合在胆胰病变早期检测中的当前进展和未来前景	AI驱动的模型（如机器学习和深度学习）显著提高了诊断准确性，特别是在区分胰腺导管腺癌与良性病变及胰腺囊性肿瘤的特征分析方面	数据标准化、模型可解释性以及数据隐私的伦理问题仍是挑战	探讨AI与EUS结合在胆胰病变早期检测和管理中的潜力	胆胰病变，包括胰腺导管腺癌（PDAC）、良性病变及胰腺囊性肿瘤	数字病理	胰腺癌	机器学习和深度学习	CNN	图像	NA
646	2025-04-11	Advanced predictive machine and deep learning models for round-ended CFST column 2025-Feb-20, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-90648-2 PMID:39979519	research paper	本研究开发了机器学习和深度学习模型，用于预测圆端混凝土填充钢管（CFST）柱的轴向承载能力，并与现有分析方法进行性能对比	使用CatBoost模型在预测CFST柱轴向承载能力方面取得了最高准确度，并开发了用户友好的Python界面用于实时预测	深度学习模型（如DNN和LSTM）在此任务中表现不如机器学习模型有效	开发准确的数据驱动方法，预测圆端CFST柱的轴向承载能力	圆端混凝土填充钢管（CFST）柱	machine learning	NA	机器学习（LightGBM、XGBoost、CatBoost）和深度学习（DNN、CNN、LSTM）	LightGBM, XGBoost, CatBoost, DNN, CNN, LSTM	结构化数据（混凝土强度、柱长、截面尺寸、钢管厚度和屈服强度等）	200个CFST短柱试验数据
647	2025-04-09	Synthetic Diffusion Tensor Imaging Maps Generated by 2D and 3D Probabilistic Diffusion Models: Evaluation and Applications 2025-Feb-25, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.02.21.639511 PMID:40060678	research paper	评估和比较2D和3D概率扩散模型生成的合成扩散张量成像（DTI）图的质量及其在下游任务中的应用	首次评估和比较2D和3D DDPMs生成的合成DTI图的质量及其在下游任务中的表现，并展示3D合成优于2D切片生成	研究仅评估了MD图，未涵盖DTI所有参数；下游任务仅涉及性别分类和痴呆分类	解决DTI数据稀缺和隐私问题，并通过合成数据增强深度学习方法的训练数据	合成DTI MD图及其在性别分类和痴呆分类任务中的应用	digital pathology	dementia	denoising diffusion probabilistic models (DDPMs)	2D和3D CNNs	image	NA
648	2025-04-09	CellSAM: A Foundation Model for Cell Segmentation 2025-Feb-16, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2023.11.17.567630 PMID:38045277	research paper	提出了一种名为CellSAM的通用细胞分割模型，能够跨多种细胞成像数据进行泛化	基于Segment Anything Model (SAM)开发了一种提示工程方法，用于掩模生成，并训练了一个名为CellFinder的对象检测器来自动检测细胞并提示SAM生成分割	未提及具体限制	开发一个能够跨多种细胞成像数据泛化的通用细胞分割模型	哺乳动物细胞、酵母和细菌的成像数据	digital pathology	NA	deep learning, prompt engineering	SAM, object detector (CellFinder)	image	多种成像模态下的哺乳动物细胞、酵母和细菌图像
649	2025-04-09	Deep learning-based hyperspectral technique identifies metastatic lymph nodes in oral squamous cell carcinoma-A pilot study 2025-Feb, Oral diseases IF:2.9Q1 DOI:10.1111/odi.15067 PMID:39005220	研究论文	本研究基于高光谱成像和深度学习技术，开发了一种用于检测口腔鳞状细胞癌转移淋巴结中癌细胞的系统	采用改进的ResUNet算法分析癌细胞与淋巴细胞以及肿瘤组织与正常组织之间的光谱曲线差异	研究样本量较小，仅为45例口腔鳞状细胞癌患者的转移淋巴结	建立一种高精度、高效率的病理诊断方法，用于识别口腔鳞状细胞癌转移淋巴结中的肿瘤组织	45例口腔鳞状细胞癌(OSCC)患者的转移淋巴结连续切片	数字病理	口腔鳞状细胞癌	高光谱成像	改进的ResUNet	高光谱图像	45例OSCC患者的转移淋巴结
650	2025-04-06	Conv-MTD: A CNN Based Multi-Label Medical Tubes Detection and Classification Model to Facilitate Resource-constrained Point-of-care Devices 2025-Feb-18, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3543245 PMID:40036431	research paper	提出了一种基于CNN的多标签医疗管检测与分类模型Conv-MTD，用于辅助资源受限的即时医疗设备	利用EfficientNet-B7架构作为主干，并在中间层增强辅助头以缓解梯度消失问题，同时采用16位浮点量化优化模型	未提及模型在多样化数据集上的泛化能力或实际临床环境中的测试结果	开发一种自动化检测和分类医疗管放置位置的模型，以辅助放射科医生	医疗管的放置位置检测与分类	digital pathology	NA	CXR imaging	CNN, EfficientNet-B7	image	NA
651	2025-04-06	AV-FOS: A Transformer-Based Audio-Visual Multi-modal Interaction Style Recognition for Children with Autism Based on the Family Observation Schedule (FOS-II) 2025-Feb-13, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3542066 PMID:40031833	research paper	提出了一种基于Transformer的音频-视觉多模态交互风格识别模型AV-FOS，用于自闭症儿童的行为分析	利用Transformer结构和自监督学习，结合FOS-R-III临床编码的音频-视觉多模态数据，自动生成具有临床可接受准确度的FOS-R-III测量结果	未明确提及具体样本量或数据集的多样性限制	开发一种能够自动分析自闭症儿童行为并生成临床有意义量表的AI模型	自闭症儿童的行为交互风格	digital pathology	autism	self-supervised learning, prompt engineering	Transformer, GPT4V	audio-visual multimodal data, video recordings	NA
652	2025-03-05	DNA-CBIR: DNA Translation Inspired Codon Pattern-based Deep Image Feature Extraction for Content-based Image Retrieval 2025-Feb-10, IEEE transactions on nanobioscience IF:3.7Q3 DOI:10.1109/TNB.2025.3540102 PMID:40031697	研究论文	本文提出了一种基于DNA翻译启发的密码子模式的深度图像特征提取方法，用于基于内容的图像检索	提出了一种新颖的编码方案，利用图像的最高三位有效位并将其转换为遵循运行长度和GC约束的核苷酸字符串，形成存储在DNA介质中的DNA平面，并通过密码子特征进行实例图像检索	NA	解决DNA存储中多媒体数据（如图像）的高效搜索和检索问题	图像数据	计算机视觉	NA	DNA存储技术	ResNet-50, VGG-16, VGG-19, Inception V3	图像	多种数据集，包括珊瑚、医学和多标签图像
653	2024-10-18	Radiomics-Based Prediction of Patient Demographic Characteristics on Chest Radiographs: Looking Beyond Deep Learning for Risk of Bias 2025-02, AJR. American journal of roentgenology DOI:10.2214/AJR.24.31963 PMID:39413236	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
654	2025-04-03	Machine learning-based prediction model integrating ultrasound scores and clinical features for the progression to rheumatoid arthritis in patients with undifferentiated arthritis 2025-Feb, Clinical rheumatology IF:2.9Q2 DOI:10.1007/s10067-025-07304-3 PMID:39789318	研究论文	本研究开发了一种基于机器学习的预测模型，整合超声评分和临床特征，用于预测未分化关节炎患者向类风湿性关节炎的进展	首次将18关节超声评分系统（US18）与临床数据结合，利用机器学习模型提高高风险患者的早期识别能力	研究仅跟踪了患者1年时间，长期预测效果尚不明确	提高未分化关节炎患者向类风湿性关节炎进展的早期预测准确性	432名未分化关节炎患者	机器学习	类风湿性关节炎	18关节超声评分系统（US18）	Random Forest (RnFr), 深度学习模型	临床数据和超声评分数据	432名未分化关节炎患者（其中152名进展为类风湿性关节炎）
655	2025-04-03	Deep learning helps discriminate between autoimmune hepatitis and primary biliary cholangitis 2025-Feb, JHEP reports : innovation in hepatology IF:9.5Q1 DOI:10.1016/j.jhepr.2024.101198 PMID:39829723	research paper	本研究开发了一种基于深度学习的系统（ALNE），用于区分自身免疫性肝炎（AIH）和原发性胆汁性胆管炎（PBC）	首次提出了一个无需人工标注的深度学习模型（ALNE），能够定量且准确地区分AIH和PBC	扫描技术和切片染色的多样性可能影响模型的鲁棒性和泛化能力	开发一种辅助诊断工具，以减少AIH和PBC的误诊	自身免疫性肝炎（AIH）和原发性胆汁性胆管炎（PBC）患者	digital pathology	liver disease	H&E染色全切片图像分析	transformer-based deep learning system (ALNE)	image	训练集354例（266例AIH和102例PBC），外部验证集92例（62例AIH和30例PBC）
656	2025-04-03	Artificial Intelligence-Based Predictive Modeling for Aortic Aneurysms 2025-Feb, Cureus DOI:10.7759/cureus.79662 PMID:40161150	review	本文综述了人工智能和机器学习在主动脉瘤预测建模中的当前状态和未来方向，强调了其在风险评估、筛查和预后中的多样性和进展	探讨了将临床、影像和基因组数据整合到AI/ML中以提高预测性和临床适用性，并讨论了将AI预测模型转化为临床实践的挑战和前景	数据质量、模型可解释性以及法律和伦理问题	增强主动脉瘤的风险评估和管理，推动心血管护理向精准医学转变	腹主动脉瘤（AAAs）	machine learning	cardiovascular disease	supervised and unsupervised learning, deep learning	NA	clinical, imaging, genomic data	NA
657	2025-04-01	Qualitative and Quantitative Evaluation of a Deep Learning-Based Reconstruction for Accelerated Cardiac Cine Imaging 2025-Feb-24, Bioengineering (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/bioengineering12030231 PMID:40150695	research paper	本研究系统评估了一种基于深度学习的重建技术（Sonic DL Cine）在加速心脏电影成像中的应用效果	首次全面评估了Sonic DL Cine在高达12倍加速的心脏电影成像中的表现，并验证了其在保持图像质量和心脏功能测量准确性方面的能力	研究主要使用数字幻影和健康志愿者数据，未涉及心脏病患者群体	评估深度学习重建技术在加速心脏磁共振成像中的性能	心脏电影成像	digital pathology	cardiovascular disease	cardiac MR (CMR)	deep learning-based reconstruction	image	数字幻影和健康志愿者数据（具体数量未提及）
658	2025-04-01	Multi-Model Segmentation Algorithm for Rotator Cuff Injury Based on MRI Images 2025-Feb-21, Bioengineering (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/bioengineering12030218 PMID:40150682	research paper	提出一种基于MRI图像的AI诊断方法，用于肩袖损伤的自动分割和撕裂严重程度评估	首个专门用于肩袖损伤诊断的AI算法，结合Unet + FPN架构的多模型深度学习网络	未提及与其他现有方法的对比或临床验证的广泛性	开发一种AI辅助诊断平台，提高肩袖损伤诊断的效率和准确性	肩袖损伤的MRI图像	digital pathology	rotator cuff injury	MRI	Unet + FPN	image	376名患者的5640张图像用于训练，94名患者的1410张图像用于测试
659	2025-04-01	A Deep Convolution Method for Hypertension Detection from Ballistocardiogram Signals with Heat-Map-Guided Data Augmentation 2025-Feb-21, Bioengineering (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/bioengineering12030221 PMID:40150686	研究论文	提出一种基于深度卷积网络的模型BH-Net，利用心冲击图信号进行高血压检测，并通过热图引导的数据增强方案提升性能	首次提出端到端深度卷积模型BH-Net用于心冲击图信号的高血压检测，并创新性地采用J波邻域选择策略进行数据增强	研究仅基于公开数据集进行验证，未涉及实际临床环境测试	开发非接触式高血压检测方法	心冲击图(BCG)信号	机器学习	心血管疾病	深度学习	CNN	时序信号数据	公开数据集（具体数量未说明）
660	2025-04-01	From Neural Networks to Emotional Networks: A Systematic Review of EEG-Based Emotion Recognition in Cognitive Neuroscience and Real-World Applications 2025-Feb-20, Brain sciences IF:2.7Q3 DOI:10.3390/brainsci15030220 PMID:40149742	综述	本文系统回顾了基于EEG的情绪识别在认知神经科学和实际应用中的研究进展	整合了神经和情绪网络，探讨了多模态方法在提高分类准确性方面的潜力	实时EEG处理中的准确性与计算效率之间的权衡，以及情绪标签不一致、实验协议变化和非标准化数据集的问题	推动基于EEG的情绪识别技术向更稳健、可扩展和符合伦理的应用方向发展	EEG信号及其与生理信号的结合	认知神经科学	NA	EEG, 信号处理技术（如频谱特征、连接性分析、额叶不对称检测）	CNN, RNN	EEG信号, 生理信号	64项研究