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
1141	2025-10-07	Named entity recognition for de-identifying Spanish electronic health records 2025-Feb, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2024.109576 PMID:39709869	研究论文	本研究探索了基于命名实体识别技术的西班牙语电子健康记录自动去标识化方法	首次针对西班牙语电子健康记录开发去标识化系统，比较了RNN和Transformer两种深度学习方法的性能，并创建了基于网络的临床应用工具	使用的私有语料库规模有限（599个临床案例），且仅针对西班牙语，缺乏多语言验证	开发西班牙语电子健康记录的自动去标识化系统，保护患者隐私信息	西班牙语电子健康记录中的受保护健康信息	自然语言处理	NA	命名实体识别	RNN, Transformer	文本	599个真实临床案例	NA	XLM-RoBERTa large	精确率, 召回率, F1分数	NA
1142	2025-10-07	Latent representation learning for classification of the Doppler ultrasound images 2025-Feb, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2024.109575 PMID:39729855	研究论文	提出一种用于多普勒超声图像分类的潜在表示权重学习方法	能够处理可变长度的多图像输入，特别适用于不规则多图像问题	未明确说明样本量的具体规模	妊娠预测的多普勒超声图像分类	多普勒超声图像	计算机视觉	妊娠相关疾病	多普勒超声	深度学习模型	图像	真实不规则生殖数据集和两个合成规则数据集	L-BFGS-B, ADM	NA	准确率, 收敛性	NA
1143	2025-10-07	Development and routine implementation of deep learning algorithm for automatic brain metastases segmentation on MRI for RANO-BM criteria follow-up 2025-Feb-01, NeuroImage IF:4.7Q1 DOI:10.1016/j.neuroimage.2025.121002 PMID:39800174	研究论文	开发并验证用于自动分割脑转移瘤的深度学习算法，以简化RANO-BM标准随访流程	首次实现基于UNETR迁移学习的脑转移瘤自动分割算法，并开发用户友好界面使非AI专家也能使用	研究样本量相对有限（132名患者），需要在更大多中心数据集中进一步验证	开发能够自动分割MRI脑转移瘤的AI解决方案，实现RANO-BM标准的自动化评估	脑转移瘤患者的MRI影像	医学影像分析	脑转移瘤	MRI钆对比增强T1加权成像	深度学习	医学影像	132名患者的27,456张MRI图像	PyTorch, PyTorch Lightning	UNETR	准确率, DICE系数	NA
1144	2025-10-07	AggNet: Advancing protein aggregation analysis through deep learning and protein language model 2025-Feb, Protein science : a publication of the Protein Society IF:4.5Q1 DOI:10.1002/pro.70031 PMID:39840791	研究论文	提出基于蛋白质语言模型和深度学习的AggNet框架，用于预测蛋白质聚集倾向和识别聚集易发区域	首次结合ESM2和AlphaFold2的蛋白质语言模型，整合物理化学、进化和结构信息进行蛋白质聚集分析	NA	开发高效的计算方法来预测蛋白质聚集，替代昂贵且耗时的实验方法	淀粉样和非淀粉样肽段，不同蛋白质中的聚集易发区域	机器学习	NA	蛋白质语言模型，深度学习	深度学习框架	蛋白质序列和结构数据	NA	NA	ESM2, AlphaFold2	基准测试性能，预测稳定性	NA
1145	2025-10-07	Artificial Intelligence-Based Detection and Numbering of Dental Implants on Panoramic Radiographs 2025-Feb, Clinical implant dentistry and related research IF:3.7Q1 DOI:10.1111/cid.70000 PMID:39846131	研究论文	开发基于人工智能的深度学习模型，用于在全景X光片上检测和编号牙科种植体	该模型能够同时检测和编号种植体，为牙科种植学提供临床决策支持改进	需要在更多样化的数据集上进行进一步验证以增强临床适用性	开发用于牙科种植体检测和编号的人工智能模型	牙科种植体在全景X光片上的检测和编号	计算机视觉	牙科疾病	全景X光成像	YOLOv8	图像	32,585张全景X光片（来自2014-2024年Sivas Cumhuriyet University患者）	YOLOv8	YOLOv8	精确度,召回率,F1分数	NA
1146	2025-10-07	Fully automated coronary artery calcium score and risk categorization from chest CT using deep learning and multiorgan segmentation: A validation study from National Lung Screening Trial (NLST) 2025-Feb, International journal of cardiology. Heart & vasculature DOI:10.1016/j.ijcha.2024.101593 PMID:39850777	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的全自动方法，从胸部CT扫描中计算冠状动脉钙化评分并进行风险分类	首次使用基于Mask R-CNN的神经网络进行多器官分割，实现非心电图门控胸部CT扫描的冠状动脉钙化全自动检测和风险分类	研究样本量相对有限，训练集仅包含80名患者，且仅在美国国家肺癌筛查试验数据上验证	开发自动化冠状动脉钙化评分和风险分类系统，改善心血管疾病风险评估	高风险人群的胸部CT扫描数据	医学影像分析	冠状动脉疾病	低剂量CT扫描	CNN, R-CNN	医学影像	80名患者用于训练，1442名患者用于验证	NA	Mask R-CNN	Dice系数, Cohen's kappa系数, F-score, 灵敏度, 特异性	NA
1147	2025-10-07	Hallux valgus and pes planus: Correlation analysis using deep learning-assisted radiographic angle measurements 2025-Feb, Foot and ankle surgery : official journal of the European Society of Foot and Ankle Surgeons IF:1.9Q2 DOI:10.1016/j.fas.2024.09.003 PMID:39327104	研究论文	本研究使用深度学习模型测量足部X光片角度参数，分析拇外翻与扁平足之间的相关性	首次采用深度学习辅助的放射学角度测量方法来量化分析拇外翻与扁平足的相关性	样本量有限（212只脚），仅包含深度学习模型可检测的X光片	确定拇外翻与扁平足之间的相关性	足部X光片	计算机视觉	足部畸形	X光成像	深度学习模型	X光图像	212只脚	NA	NA	相关性分析	NA
1148	2025-10-07	A personalized periodontitis risk based on nonimage electronic dental records by machine learning 2025-Feb, Journal of dentistry IF:4.8Q1 DOI:10.1016/j.jdent.2024.105469 PMID:39571782	研究论文	本研究开发了一种基于非图像电子牙科记录的机器学习模型，用于预测牙周病风险	首次利用非图像电子牙科记录开发个性化牙周病风险预测模型，能够在诊断前3年进行有效预测	模型在验证集中对对照组的特异性较低（54%），需要改进内部和外部验证，电子牙科记录文档质量需要提升	开发基于机器学习的牙周病风险预测模型	美国牙科患者	机器学习	牙周病	电子牙科记录分析	随机森林, 深度学习	结构化电子医疗记录	43,331名参与者	NA	随机森林	准确率, 敏感度, 特异性, AUROC	NA
1149	2025-10-07	MRI-based deep learning and radiomics for predicting the efficacy of PD-1 inhibitor combined with induction chemotherapy in advanced nasopharyngeal carcinoma: A prospective cohort study 2025-Feb, Translational oncology IF:4.5Q1 DOI:10.1016/j.tranon.2024.102245 PMID:39662448	研究论文	本研究基于MRI开发深度学习与影像组学模型，用于预测PD-1抑制剂联合GP诱导化疗在晚期鼻咽癌中的疗效	首次结合影像组学特征和深度学习特征构建预测模型，采用随机森林算法筛选关键特征	样本量相对有限（99例患者），需要更大规模研究验证	建立预测PD-1抑制剂联合GP诱导化疗疗效的模型	晚期鼻咽癌患者	数字病理	鼻咽癌	MRI扫描	深度学习, 随机森林	医学影像	99例晚期鼻咽癌患者，按7:3比例分为训练集和测试集	NA	ResNet101	AUC, 准确率, 阴性预测值	NA
1150	2025-10-07	ConvXGB: A novel deep learning model to predict recurrence risk of early-stage cervical cancer following surgery using multiparametric MRI images 2025-Feb, Translational oncology IF:4.5Q1 DOI:10.1016/j.tranon.2025.102281 PMID:39799749	研究论文	开发并验证了一种名为ConvXGB的新型深度学习模型，用于利用多参数MRI图像预测早期宫颈癌术后复发风险	首次将卷积神经网络与极端梯度提升算法结合，构建端到端的深度学习模型预测宫颈癌复发风险	研究样本来自三个机构共406例患者，样本量相对有限	开发预测宫颈癌术后复发风险的深度学习模型	早期宫颈癌患者	计算机视觉	宫颈癌	多参数MRI成像	CNN, XGBoost	医学影像	406例宫颈癌患者	NA	ConvXGB（CNN与XGBoost结合架构）	AUC, 区分度, 校准度, 临床效用	NA
1151	2025-01-25	LipBengal: Pioneering Bengali lip-reading dataset for pronunciation mapping through lip gestures 2025-Feb, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2024.111254 PMID:39845145	研究论文	本文介绍了一个名为LipBengal的开创性孟加拉语唇读数据集，旨在通过唇部动作进行发音映射	填补了孟加拉语唇读研究领域的空白，提供了首个专门针对孟加拉语的唇读数据集，包含150名说话者的视觉数据，涵盖54个类别，包括孟加拉语音素、字母和符号	数据采集环境多样且不受控制，可能影响模型的泛化能力	推动孟加拉语唇读和视觉语音识别研究，促进未来应用和技术进步	孟加拉语音素、字母和符号的唇部动作	自然语言处理	NA	深度学习	NA	视频	150名说话者，涵盖54个类别	NA	NA	NA	NA
1152	2024-08-07	Deep learning to predict fetal acidemia 2025-Feb, American journal of obstetrics and gynecology IF:8.7Q1 DOI:10.1016/j.ajog.2024.07.031 PMID:39084497	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
1153	2024-08-07	Deep learning to predict fetal acidemia: a response 2025-Feb, American journal of obstetrics and gynecology IF:8.7Q1 DOI:10.1016/j.ajog.2024.07.037 PMID:39074680	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
1154	2025-10-07	Disease Activity and Therapeutic Response to Pegcetacoplan for Geographic Atrophy Identified by Deep Learning-Based Analysis of OCT 2025-Feb, Ophthalmology IF:13.1Q1 DOI:10.1016/j.ophtha.2024.08.017 PMID:39151755	研究论文	使用基于深度学习的OCT图像分析量化pegcetacoplan治疗下地理萎缩患者光感受器和视网膜色素上皮层的形态变化	首次采用深度学习技术对OCT图像进行自动分割，量化分析地理萎缩治疗中光感受器与视网膜色素上皮层的动态变化	研究为事后纵向图像分析，样本来源仅限于两项III期临床试验	评估pegcetacoplan治疗对地理萎缩患者视网膜结构的治疗效果	年龄相关性黄斑变性导致地理萎缩的患者	数字病理	年龄相关性黄斑变性	OCT成像	深度学习	医学图像	897名患者的897只眼睛	NA	NA	RPE损失面积变化率,EZ损失面积变化率	NA
1155	2025-10-07	Skeletal muscle is independently associated with grade 3-4 toxicity in advanced stage pancreatic ductal adenocarcinoma patients receiving chemotherapy 2025-Feb, Clinical nutrition ESPEN IF:2.9Q3 DOI:10.1016/j.clnesp.2024.11.004 PMID:39577693	研究论文	本研究探讨晚期胰腺导管腺癌患者身体成分与FOLFIRINOX化疗方案毒性之间的关联	首次使用深度学习自动分割CT图像评估身体成分，并发现肌肉减少症和早期肌肉脂肪消耗与治疗毒性独立相关	回顾性研究设计，样本量较小(n=65)，单中心数据	研究晚期胰腺癌患者身体成分与化疗毒性的关系	晚期胰腺导管腺癌患者	数字病理	胰腺癌	CT成像，深度学习分割	深度学习	CT医学影像	65名患者	NA	NA	回归系数，置信区间，p值	NA
1156	2025-10-07	Increased chloroplast occupancy in bundle sheath cells of rice hap3H mutants revealed by Chloro-Count: a new deep learning-based tool 2025-Feb, The New phytologist DOI:10.1111/nph.20332 PMID:39668515	研究论文	本研究开发了基于深度学习的叶绿体计数工具Chloro-Count，并利用该工具发现水稻OsHAP3H功能缺失突变体束鞘细胞中叶绿体占有率增加50%	开发了新型深度学习工具Chloro-Count用于精确量化叶绿体，首次发现OsHAP3H基因在调控束鞘细胞叶绿体占有率中的限制作用	2D量化方法受叶绿体在细胞内位置影响可能不够准确	通过提升水稻光合作用潜力来增加产量	水稻OsHAP3H功能获得和功能缺失突变体的束鞘细胞	计算机视觉	NA	深度学习图像分析	CNN	细胞图像	水稻OsHAP3H突变体植株	NA	NA	定量精度	NA
1157	2025-10-07	χ-sepnet: Deep Neural Network for Magnetic Susceptibility Source Separation 2025-Feb-01, Human brain mapping IF:3.5Q1 DOI:10.1002/hbm.70136 PMID:39835664	研究论文	开发了一种名为χ-sepnet的深度学习网络，用于磁化率源分离，能够分别估计大脑中的顺磁性和抗磁性磁化率源分布	提出了两种基于深度学习的磁化率源分离流程，其中χ-sepnet-仅需多回波GRE数据即可实现高质量的磁化率分离	需要对各种疾病和病理状况进行进一步评估	解决磁化率源分离中的偶极反演不适定问题和条纹伪影	健康受试者和多发性硬化症患者的大脑	医学影像分析	多发性硬化症	多回波GRE，多回波自旋回波，定量磁化率成像	深度神经网络	磁共振成像数据	健康受试者和多发性硬化症患者（包含250个病灶）	NA	χ-sepnet	定性评估，定量分析，视觉检查	NA
1158	2025-10-07	Mixed reality infrastructure based on deep learning medical image segmentation and 3D visualization for bone tumors using DCU-Net 2025-Feb, Journal of bone oncology IF:3.1Q2 DOI:10.1016/j.jbo.2024.100654 PMID:39839577	研究论文	提出基于DCU-Net的混合现实系统用于骨肿瘤图像分割和3D可视化	提出结合双维度降维和通道注意力门控机制的DCU-Net模型，并构建混合现实基础设施	NA	提升骨肿瘤图像分割精度和3D重建效果，辅助疾病诊断和治疗	骨肿瘤CT图像	计算机视觉	骨肿瘤	CT成像	U-Net变体	医学图像	医院骨肿瘤数据集	NA	DCU-Net	DSC,召回率,精确率,3D顶点距离误差,Likert量表	NA
1159	2025-01-24	Mid-infrared spectra of dried and roasted cocoa (Theobroma cacao L.): A dataset for machine learning-based classification of cocoa varieties and prediction of theobromine and caffeine content 2025-Feb, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2024.111243 PMID:39840227	研究论文	本文提供了一个关于干燥和烘焙可可豆的中红外光谱数据集，用于基于机器学习的可可品种分类和可可碱及咖啡因含量预测	该数据集结合了中红外光谱数据和HPLC定量分析，为机器学习模型提供了非破坏性的方法来预测可可碱和咖啡因含量及可可品种	数据集的应用可能受限于样本的多样性和实验条件的控制	开发自动化工具以支持可可工业中的实时质量控制、品种分类和产品优化	干燥和烘焙的可可豆	机器学习	NA	ATR-FTIR光谱和HPLC	NA	光谱数据	数据集包含根据实验条件和重复组织的Excel表格	NA	NA	NA	NA
1160	2025-10-07	A hybrid deep learning model based on signal decomposition and dynamic feature selection for forecasting the influent parameters of wastewater treatment plants 2025-Feb-01, Environmental research IF:7.7Q1 DOI:10.1016/j.envres.2024.120615 PMID:39674247	研究论文	提出一种结合信号分解和动态特征选择的混合深度学习模型，用于预测污水处理厂的进水参数	引入动态特征选择机制实时优化特征选择，结合信号分解技术提高预测精度	NA	提高污水处理厂进水参数（COD和BOD）的预测精度	污水处理厂的进水参数（化学需氧量和五日生化需氧量）	机器学习	NA	信号分解，动态特征选择	深度学习	时间序列数据	两个污水处理厂的数据	NA	混合模型	R值，RMSE，MAE	NA