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
441	2025-03-28	TCKAN: a novel integrated network model for predicting mortality risk in sepsis patients 2025-Apr, Medical & biological engineering & computing IF:2.6Q3 DOI:10.1007/s11517-024-03245-2 PMID:39560917	research paper	该研究提出了一种新型集成网络模型TCKAN，用于预测脓毒症患者的死亡风险	TCKAN模型独特地整合了时间数据、常数数据和ICD编码，采用多模态数据集成策略，提高了预测准确性和鲁棒性	虽然TCKAN已经整合了时间、常数和ICD编码数据，但未来研究可以纳入更多样化的医疗数据类型，如影像学和实验室检测结果，以实现更全面的数据整合	提高脓毒症患者死亡风险的预测准确性，优化临床患者管理和治疗	脓毒症患者	machine learning	sepsis	多模态数据集成	TCKAN (Time-Constant Kolmogorov-Arnold Network)	时间数据、常数数据和ICD编码	MIMIC-III和MIMIC-IV数据集
442	2025-03-28	CorLabelNet: a comprehensive framework for multi-label chest X-ray image classification with correlation guided discriminant feature learning and oversampling 2025-Apr, Medical & biological engineering & computing IF:2.6Q3 DOI:10.1007/s11517-024-03247-0 PMID:39609353	research paper	提出一个名为CorLabelNet的综合框架，用于多标签胸部X光图像分类，通过相关性引导的判别特征学习和过采样来提高分类性能	利用自注意力机制捕捉高阶标签相关性，并从全局和局部角度考虑标签相关性，提出一致性约束和多标签对比损失以增强特征学习，以及利用学习的标签相关性进行过采样的新方法	未提及具体的数据集规模限制或计算资源需求	提高多标签胸部X光图像分类的性能，解决标签相关性利用不足和类别不平衡问题	胸部X光图像	computer vision	lung cancer	deep learning	self-attention	image	CheXpert和ChestX-Ray14数据集，进行了5折交叉验证实验三次
443	2025-03-28	Dual Multi Scale Attention Network Optimized With Archerfish Hunting Optimization Algorithm for Diabetics Prediction 2025-Apr, Microscopy research and technique IF:2.0Q3 DOI:10.1002/jemt.24739 PMID:39620437	研究论文	提出了一种结合双多尺度注意力网络和射水鱼狩猎优化算法的糖尿病预测方法	使用双多尺度注意力网络(DMSAN)结合射水鱼狩猎优化算法(AHO)进行糖尿病预测，提高了分类准确率	仅使用了PIMA印度糖尿病数据集进行验证，未在其他数据集上测试	开发更准确的糖尿病预测模型	糖尿病患者的血糖数据	机器学习	糖尿病	Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization Filtering (CLAHEF), Multi-Level Haar Wavelet Features Fusion Network (MHWFFN)	Dual Multi Scale Attention Network (DMSAN), Archerfish Hunting Optimization (AHO)	结构化医疗数据	PIMA印度糖尿病数据集(PIDD)
444	2025-03-28	Classifying Alzheimer's Disease Using a Finite Basis Physics Neural Network 2025-Apr, Microscopy research and technique IF:2.0Q3 DOI:10.1002/jemt.24727 PMID:39704389	research paper	提出了一种基于有限基物理神经网络（FBPINN）的分类方法CAD-FBPINN，用于阿尔茨海默病（AD）的分类	结合了海马优化算法（SHOA）优化FBPINN，提高了AD分类的准确性	未提及具体的数据集规模或多样性限制	开发一种可靠的AD分类方法，以支持临床治疗应用	阿尔茨海默病患者的功能性磁共振成像（MRI）数据	digital pathology	geriatric disease	functional magnetic resonance imaging (MRI), Newton-time-extracting wavelet transform (NTEWT)	FBPINN, SHOA	image	数据来自AD Neuroimaging Initiative (ADNI)数据集，但未提及具体样本数量
445	2025-03-28	Revolutionizing Breast Cancer Care: AI-Enhanced Diagnosis and Patient History 2025-Apr, Computer methods in biomechanics and biomedical engineering IF:1.7Q3 DOI:10.1080/10255842.2023.2300681 PMID:38178694	研究论文	本研究提出了一种结合人工智能和机器学习的方法，用于提高乳腺癌诊断的准确性和简化医疗病史记录	整合了SVM、KNN和模糊逻辑三种关键算法，模糊逻辑在处理不确定数据时表现出色，同时结合深度学习模型提升预测准确性，并采用AI驱动的动态病史采集方法	未提及具体样本量或临床验证范围	提升乳腺癌诊断准确性和医疗病史记录效率	乳腺癌患者诊断与病史数据	数字病理学	乳腺癌	机器学习、深度学习	SVM、KNN、模糊逻辑、GPT-3.5	医疗病史数据	NA
446	2025-03-28	A pooling convolution model for multi-classification of ECG and PCG signals 2025-Apr, Computer methods in biomechanics and biomedical engineering IF:1.7Q3 DOI:10.1080/10255842.2023.2299697 PMID:38193152	研究论文	提出了一种用于心电信号(ECG)和心音信号(PCG)多分类的池化卷积模型	设计了一系列简单有效的池化卷积模型，包括堆叠块(MCM)及其变体以及残差块(REC)，能够处理不同采样率的ECG和PCG数据	NA	提高心血管疾病检测的效率	ECG和PCG信号	机器学习	心血管疾病	深度学习	CNN	生理信号	多个ECG和PCG数据集，包括一个同步ECG-PCG数据集(按运动量分为7个疲劳等级)
447	2025-03-28	Deep learning analysis for rheumatologic imaging: current trends, future directions, and the role of human 2025-Apr-01, Journal of rheumatic diseases IF:2.2Q3 DOI:10.4078/jrd.2024.0128 PMID:40134548	review	本文综述了深度学习在风湿病影像分析中的应用、当前趋势、未来方向及人类角色的重要性	深度学习在风湿病影像分析中的应用展示了超越人类表现的潜力，特别是在关节损伤评估和疾病进展监测方面	深度学习面临数据偏见、解释性有限以及需要大量标注数据集等挑战	探讨深度学习在风湿病影像分析中的应用及其对未来诊断、治疗决策和个性化医疗的潜在影响	风湿病影像数据，包括类风湿性关节炎(RA)、骨关节炎(OA)和脊柱关节炎(SpA)患者的影像	digital pathology	rheumatoid arthritis, osteoarthritis, spondyloarthritis	深度学习(DL)	CNN	image	NA
448	2025-02-12	Response to Letter to the Editor Regarding: Multimodal Deep Learning-Based Radiomics Approach for Predicting Surgical Outcomes in Patients With Cervical Ossification of the Posterior Longitudinal Ligament 2025-Apr-15, Spine IF:2.6Q1 DOI:10.1097/BRS.0000000000005296 PMID:39931786	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
449	2025-03-27	[Transformation of free-text radiology reports into structured data] 2025-Apr, Radiologie (Heidelberg, Germany) DOI:10.1007/s00117-025-01422-4 PMID:39934245	研究论文	探讨利用大语言模型（LLMs）将非结构化放射学报告转化为结构化数据的挑战、方法及可靠性保障	结合大语言模型与领域特定知识（如本体）提升放射学报告结构化转换的性能	处理语言表达的模糊性、缩写及变异性仍存在挑战	研究放射学报告自动结构化转换的方法与架构，以支持临床决策系统与研究	放射学报告	自然语言处理	NA	大语言模型（LLMs）、基于规则的系统、机器学习、深度学习	神经网络架构	文本	NA
450	2025-03-27	Deep learning-based prediction of Monte Carlo dose distribution for heavy ion therapy 2025-Apr, Physics and imaging in radiation oncology DOI:10.1016/j.phro.2025.100735 PMID:40129728	研究论文	提出了一种基于深度学习的模型，用于快速预测重离子治疗中的蒙特卡洛模拟剂量分布	开发了Cascade Hierarchically Densely 3D U-Net (CHD U-Net)模型，能够在几秒钟内预测蒙特卡洛剂量分布，且准确率高于现有方法	样本量相对较小，仅包含67例头颈患者和30例胸腹患者	提高重离子治疗中剂量分布的预测准确性和计算效率	头颈和胸腹部位的重离子治疗患者	医学影像分析	癌症	深度学习	CHD U-Net	CT图像和TPSDose数据	67例头颈患者和30例胸腹患者
451	2025-03-27	External validation of an algorithm to detect vertebral level mislabeling and autocontouring errors 2025-Apr, Physics and imaging in radiation oncology DOI:10.1016/j.phro.2025.100738 PMID:40129727	research paper	该研究对外部验证了一种椎体自动轮廓工具的算法，并研究了一种后处理方法以提高其性能至临床可接受水平	开发了一种后处理技术，显著提高了椎体定位的准确性	在外部数据集上的性能相比原始训练数据集有所下降	验证和改进椎体自动轮廓工具的临床适用性	CT扫描中的椎体	digital pathology	NA	machine learning, deep learning	NA	CT scans	81例CT扫描（40例来自机构A，41例来自机构B）
452	2025-03-27	ADAM: automated digital phenotyping and morphological texture analysis of bone biopsy images using deep learning 2025-Apr, JBMR plus IF:3.4Q2 DOI:10.1093/jbmrpl/ziaf028 PMID:40129969	研究论文	开发了一种名为ADAM的自动化流程，用于通过深度学习对骨活检图像进行数字表型分析和形态纹理分析	ADAM流程能够快速生成组织与细胞图谱，并在无需额外染色的情况下，通过亮场显微镜图像进行骨细胞计数	对于形态异质性较高的骨细胞计数，如破骨细胞和成骨细胞，其相关系数相对较低	提高骨活检图像分析的自动化程度和准确性，以改善病理工作流程和诊断洞察	未脱钙骨活检图像中的组织与细胞成分	数字病理学	骨病	深度学习	NA	图像	最多20张图像
453	2025-03-26	Global Research Trends in the Detection and Diagnosis of Dental Caries: A Bibliometric Analysis 2025-Apr, International dental journal IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.identj.2024.08.010 PMID:39237399	研究论文	本文通过文献计量分析，概述了过去20年全球在龋齿检测和诊断方面的研究趋势	揭示了龋齿诊断方法的研究趋势，特别是分子诊断方法和AI辅助诊断工具在近5年的显著增长	仅基于Scopus数据库的文献，可能未涵盖所有相关研究	分析全球龋齿检测和诊断方法的研究趋势	龋齿诊断方法的相关研究文献	数字病理	龋齿	文献计量分析、VOSviewer关键词共现分析	NA	文献数据	1879篇出版物
454	2025-03-26	Oral Microbe Community and Pyramid Scene Parsing Network-based Periodontitis Risk Prediction 2025-Apr, International dental journal IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.identj.2024.10.019 PMID:39613556	research paper	该研究结合口腔微生物群落数据和金字塔场景解析网络（PSPNet）深度学习模型，开发了一种牙周炎风险预测方法	首次将PSPNet深度学习模型与牙菌斑微生物分析数据结合，生成牙周炎风险评分（PRS），用于早期识别高风险个体	样本量相对有限（90名健康对照和514名PD患者），且数据来源于单一数据库（GSE32159）	开发一种可靠、高效且非侵入性的早期筛查方法，用于识别牙周炎高风险个体	牙菌斑微生物群落数据	digital pathology	periodontitis	微生物分析	PSPNet	微生物数据	90名健康对照和514名PD患者
455	2025-03-26	Applications of Artificial Intelligence in Dental Medicine: A Critical Review 2025-Apr, International dental journal IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.identj.2024.11.009 PMID:39843259	review	本文对人工智能在牙科医学中的应用进行了批判性回顾，评估了当前的应用、挑战和限制	全面评估了AI在牙科医学中的应用现状，并提出了改进AI研究的标准化方法和伦理指南	数据质量不一致、偏倚风险、缺乏透明度和有限的临床验证等问题影响了AI研究的质量	评估人工智能在牙科医学中的应用及其挑战和限制	人工智能在牙科医学中的应用	machine learning	NA	machine learning, deep learning	NA	NA	NA
456	2025-03-26	Weakly supervised multi-modal contrastive learning framework for predicting the HER2 scores in breast cancer 2025-Apr, Computerized medical imaging and graphics : the official journal of the Computerized Medical Imaging Society IF:5.4Q1 DOI:10.1016/j.compmedimag.2025.102502 PMID:39919535	研究论文	提出了一种弱监督多模态对比学习框架（WSMCL），用于预测乳腺癌中的HER2评分	首次将多模态（H&E和IHC）联合学习与弱监督对比学习相结合，通过多模态注意力对比学习模块（MACL）实现不同模态特征的语义对齐	未提及具体样本量或数据集的多样性限制	提高乳腺癌HER2评分的预测准确性	乳腺癌全切片图像（WSI）中的HER2评分	数字病理学	乳腺癌	多模态对比学习、多头自注意力（MHSA）	WSMCL（弱监督多模态对比学习框架）	全切片图像（WSI）	NA
457	2025-03-26	A feasibility study of lung tumor segmentation on kilo-voltage radiographic images with transfer learning: Toward tumor motion tracking in radiotherapy 2025-Apr, Physica medica : PM : an international journal devoted to the applications of physics to medicine and biology : official journal of the Italian Association of Biomedical Physics (AIFB) DOI:10.1016/j.ejmp.2025.104943 PMID:40023957	研究论文	本研究探讨了在千伏X射线放射图像上通过迁移学习进行肺肿瘤分割的可行性，旨在实现放疗中的无标记肿瘤运动追踪	提出了一种结合迁移学习和深度分割网络陪审团委员会（TL-DSN-JC）的新算法，显著提升了肿瘤分割的准确性	研究仅基于80名肺癌患者的1150张放射图像，样本量和多样性可能有限	开发一种无标记的肺肿瘤运动追踪方法，以提高放疗的精确性	肺肿瘤在千伏X射线放射图像上的分割	数字病理	肺癌	迁移学习，深度学习	VGG-16/19，TL-DSN-JC	图像	80名肺癌患者的1150张放射图像
458	2025-03-26	Artificial intelligence-driven forecasting and shift optimization for pediatric emergency department crowding 2025-Apr, JAMIA open IF:2.5Q3 DOI:10.1093/jamiaopen/ooae138 PMID:40124532	研究论文	本研究开发并评估了一个基于人工智能（AI）的系统，用于预测儿科急诊科（PED）的拥挤情况，并通过机器学习操作（MLOps）优化医生班次安排	结合先进的深度学习模型与MLOps架构，实现持续模型更新，提升预测准确性，并在COVID-19等事件导致的数据漂移中表现出韧性	单中心设计和固定的人员配置模型，需多中心验证和在动态人员配置环境中的实施	预测儿科急诊科拥挤情况并优化医生班次安排	352,843例儿科急诊科入院数据	机器学习	儿科急诊	机器学习操作（MLOps）	Temporal Convolutional Network, Time-series Dense Encoder, Reversible Instance Normalization, Neural High-order Time Series model, Neural Basis Expansion Analysis	时间序列数据	352,843例儿科急诊科入院数据
459	2025-03-25	Personalized Blood Glucose Forecasting From Limited CGM Data Using Incrementally Retrained LSTM 2025-Apr, IEEE transactions on bio-medical engineering DOI:10.1109/TBME.2024.3494732 PMID:39514345	研究论文	提出一种基于增量重训练的LSTM模型，用于从有限的连续血糖监测数据中预测血糖水平	提出增量重训练的堆叠LSTM框架（IS-LSTM），能够逐步适应个体数据并利用参数迁移提高效率	需要进一步验证在更大规模数据集和其他类型糖尿病中的适用性	提高1型糖尿病患者的血糖预测准确性	1型糖尿病患者的连续血糖监测数据	机器学习	糖尿病	连续血糖监测（CGM）	LSTM	时间序列数据	来自OpenAPS和Replace-BG两个数据集的1型糖尿病患者数据
460	2025-03-25	Detection of basal cell carcinoma by machine learning-assisted ex vivo confocal laser scanning microscopy 2025-Apr, International journal of dermatology IF:3.5Q1 DOI:10.1111/ijd.17519 PMID:39627947	研究论文	本研究开发了一种基于机器学习的算法，用于在离体共聚焦激光扫描显微镜（EVCM）图像中检测基底细胞癌（BCC）	首次将卷积神经网络（MobileNet-V1）应用于EVCM图像中的BCC检测，以辅助临床决策	样本量较小（50张训练图像和19张测试图像），且为概念验证研究	通过机器学习算法提高EVCM图像中基底细胞癌的检测效率，减少专业人员培训时间	基底细胞癌（BCC）的离体组织样本	数字病理学	基底细胞癌	离体共聚焦激光扫描显微镜（EVCM）	CNN（MobileNet-V1）	图像	50张训练EVCM图像（来自组织学确认的BCC新鲜组织样本）和19张测试图像（10张含肿瘤，9张无肿瘤）