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
1601	2025-03-29	Predicting radiation-induced hypothyroidism in nasopharyngeal carcinoma patients using a deep learning model 2025-May, Clinical and translational radiation oncology IF:2.7Q2 DOI:10.1016/j.ctro.2025.100946 PMID:40144227	research paper	本研究开发了一种基于深度学习生存分析的模型，用于预测鼻咽癌患者放射性甲状腺功能减退症（RIHT）的发生	使用DeepSurv深度学习模型预测RIHT，其性能优于传统的Cox和NTCP模型	研究为回顾性设计，可能存在选择偏倚	开发高准确度的RIHT预测模型，以支持个性化患者管理	535名鼻咽癌患者	digital pathology	nasopharyngeal carcinoma	deep learning survival analysis	DeepSurv, CNN	clinical data	535名鼻咽癌患者（2015年1月至2020年10月）
1602	2025-03-26	Artificial Intelligence Models to Identify Patients with High Probability of Glaucoma Using Electronic Health Records 2025 May-Jun, Ophthalmology science IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.xops.2024.100671 PMID:40124313	研究论文	本研究开发了人工智能模型，利用电子健康记录（EHRs）中的数据识别高概率青光眼患者，无需眼科影像或临床数据	利用非眼科的结构化EHR数据（如人口统计、实验室结果、测量、药物和诊断）开发AI模型，无需专用眼科影像或临床数据即可识别青光眼高风险患者	需要进一步研究受保护类别特征（如种族/民族）对模型性能和公平性的影响	开发AI模型以早期识别青光眼高风险患者	64,735名18岁以上、在EHR中有至少两次眼相关诊断记录的患者	机器学习	青光眼	机器学习与深度学习	惩罚逻辑回归、XGBoost、1D-CNN和堆叠自编码器	结构化电子健康记录数据	64,735名患者，其中7,268名（11.22%）有青光眼诊断
1603	2025-03-23	Automated Cone Photoreceptor Detection in Adaptive Optics Flood Illumination Ophthalmoscopy 2025 May-Jun, Ophthalmology science IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.xops.2024.100675 PMID:40114708	研究论文	本文开发并验证了一种基于深度学习的模型，用于在自适应光学泛光照明眼底成像（AO-FIO）中检测视锥细胞	该研究首次使用基于U-Net架构的深度学习模型进行视锥细胞的自动检测，并在多个医疗中心进行了验证，表现优于制造商的自动检测软件	研究仅涉及健康志愿者，未涵盖患有眼部疾病的患者，且样本量相对较小	开发一种自动检测视锥细胞的深度学习模型，以提高检测效率和准确性	健康志愿者的视锥细胞	计算机视觉	NA	自适应光学泛光照明眼底成像（AO-FIO）	U-Net	图像	36名健康志愿者，每只眼睛采集21张AO-FIO图像
1604	2025-03-23	AlphaMissense Predictions and ClinVar Annotations: A Deep Learning Approach to Uveal Melanoma 2025 May-Jun, Ophthalmology science IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.xops.2024.100673 PMID:40114711	研究论文	本文探讨了使用深度学习工具AlphaMissense评估葡萄膜黑色素瘤（UM）中基因突变的功能影响	使用AlphaMissense工具对UM中的错义突变进行功能影响评估，并与ClinVar数据库中的临床意义进行交叉验证	仅分析了COSMIC数据库中的错义突变，且只有40.4%的突变在ClinVar中有对应数据	评估UM中基因突变的致病性，以改进基因组诊断和个性化治疗策略	葡萄膜黑色素瘤（UM）患者的基因数据	生物信息学	葡萄膜黑色素瘤	深度学习	AlphaMissense, AlphaFold	基因突变数据	1310个UM中的错义突变，其中151个独特错义突变被分析
1605	2025-03-20	Sex Differences in Age-Related Changes in Retinal Arteriovenous Area Based on Deep Learning Segmentation Model 2025 May-Jun, Ophthalmology science IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.xops.2025.100719 PMID:40103835	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
1606	2025-03-19	Sensitivity-enhanced hydrogel digital RT-LAMP with in situ enrichment and interfacial reaction for norovirus quantification in food and water 2025-May-05, Journal of hazardous materials IF:12.2Q1 DOI:10.1016/j.jhazmat.2025.137325 PMID:39864200	研究论文	本研究开发了一种蒸发增强的水凝胶数字RT-LAMP方法，用于食品和水中人类诺如病毒的敏感定量	通过干燥样品在芯片上原位富集病毒颗粒，并在水凝胶-芯片界面触发核酸的界面扩增，提高了检测灵敏度20倍	NA	开发一种高效的方法用于食品安全监测和环境监测中的生物危害检测	人类诺如病毒（HuNoV）	生物技术	NA	数字RT-LAMP（逆转录环介导等温扩增）	深度学习模型	NA	包括3个湖水、草莓、自来水和饮用水在内的多个实际样品
1607	2025-03-19	Mapping nutrient pollution in inland water bodies using multi-platform hyperspectral imagery and deep regression network 2025-May-05, Journal of hazardous materials IF:12.2Q1 DOI:10.1016/j.jhazmat.2025.137314 PMID:39874751	研究论文	本文提出了一种新的深度学习框架，用于从高光谱图像中进行多参数估计，以解决水质映射不准确的问题	提出了一种结合高维注意力加权差异的深度卷积空间-光谱联合学习方法，优化了深度特征	NA	准确估计与富营养化相关的三个关键水质参数的分布：总氮、总磷和氨氮	内陆水体	计算机视觉	NA	高光谱遥感	深度卷积网络	高光谱图像	NA
1608	2025-03-19	Validation of Deep Learning-Based Automatic Retinal Layer Segmentation Algorithms for Age-Related Macular Degeneration with 2 Spectral-Domain OCT Devices 2025 May-Jun, Ophthalmology science IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.xops.2024.100670 PMID:40091912	研究论文	本研究验证了基于深度学习的自动视网膜层分割算法在两种光谱域OCT设备上的应用，特别是在年龄相关性黄斑变性（AMD）中的应用	通过在不同OCT设备上测试深度学习模型的鲁棒性，验证了其在生成临床相关指标方面的有效性	研究依赖于专家验证的地面真实标签，这一过程资源密集，限制了算法在多种OCT设备上的广泛应用	验证深度学习图像分割模型在多种OCT设备上的应用，评估其设备独立性	年龄相关性黄斑变性（AMD）患者	数字病理学	年龄相关性黄斑变性	光谱域OCT（SD-OCT）	UNet, DeepLabv3	图像	402个SD-OCT扫描
1609	2025-03-18	Physics-based generative adversarial network for real-time acoustic holography 2025-May, Ultrasonics IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.ultras.2025.107583 PMID:39893755	研究论文	本文提出了一种基于物理模型的生成对抗网络（GAN），用于实时声学全息成像	提出了一种结合物理模型（ASM）的深度学习算法，用于学习从目标场到源相位全息图的逆物理映射，并开发了具有两个解码器分支的Y-Net结构，以解决神经网络在高频特征上的固有局限性	神经网络在高频特征上的固有局限性	提高相位全息图计算的高保真度和实时性能	声学全息成像中的相位全息图	计算机视觉	NA	生成对抗网络（GAN）	GAN, Y-Net	声学全息图	NA
1610	2025-03-13	Estimation of fatty acid composition in mammary adipose tissue using deep neural network with unsupervised training 2025-May, Magnetic resonance in medicine IF:3.0Q2 DOI:10.1002/mrm.30401 PMID:39641987	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的无监督训练方法，用于快速稳健地估计乳腺脂肪组织中的脂肪酸组成	提出了一种基于物理的无监督深度学习网络FAC-Net，用于从多回波双极梯度回波数据中估计脂肪酸组成，这是该领域的一项创新	研究样本量较小，癌症组和对照组的脂肪酸组成差异未达到统计学显著性	开发一种基于深度学习的方法，用于快速稳健地估计乳腺脂肪组织中的脂肪酸组成	乳腺脂肪组织	机器学习	乳腺癌	多回波双极梯度回波MRI	无监督深度学习网络（FAC-Net）	MRI图像数据	15名绝经后女性（8名对照组，7名癌症组）和包含8种不同脂肪酸组成的油类的体模
1611	2025-03-11	Two algorithms for improving model-based diagnosis using multiple observations and deep learning 2025-May, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.neunet.2025.107185 PMID:39862533	研究论文	本文提出了两种新算法，通过整合多观察和深度学习技术来增强基于模型的诊断（MBD）	提出了两种新算法Discret2DiMO和Discret2DiMO-DC，通过整合多观察和深度学习技术显著提高了MBD的诊断准确性和计算效率	实验仅在模拟的三罐模型上进行，未在真实世界系统中验证	提高基于模型的诊断（MBD）的准确性和计算效率	基于模型的诊断（MBD）	人工智能	NA	深度学习	NA	模拟数据	模拟的三罐模型
1612	2025-03-11	Endpoint-aware audio-visual speech enhancement utilizing dynamic weight modulation based on SNR estimation 2025-May, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.neunet.2025.107152 PMID:39874821	研究论文	本研究提出了一种新颖的音频-视觉语音增强系统，通过动态调整音频和视觉端点信息权重，基于环境噪声水平，有效整合音频和视觉信息，提高语音质量和可懂度	提出了一种基于SNR估计的动态权重调制技术，使模型能够根据环境噪声水平动态调整音频和视觉信息的权重，从而在广泛的SNR范围内提高语音增强效果	研究主要基于基准数据集进行实验，未在真实世界的多样化噪声环境中进行广泛验证	提高音频-视觉语音增强系统的性能，特别是在广泛SNR范围内的噪声环境中	音频和视觉语音信号	自然语言处理	NA	动态权重调制技术	Endpoint-Aware Network (EANet)	音频和视觉数据	基准数据集
1613	2025-03-11	Integration of MRI radiomics and clinical data for preoperative prediction of vascular invasion in breast cancer: A deep learning approach 2025-May, Magnetic resonance imaging IF:2.1Q2 DOI:10.1016/j.mri.2025.110339 PMID:39880177	研究论文	本研究旨在通过深度学习整合MRI影像组学特征和临床数据，预测乳腺癌患者的血管侵犯情况	首次将MRI影像组学特征与临床数据结合，利用深度学习模型进行乳腺癌血管侵犯的术前预测	样本量较小（102例），且为回顾性研究，可能影响模型的泛化能力	提高乳腺癌患者术前血管侵犯预测的准确性，以辅助手术规划和患者管理	102例经手术病理证实的浸润性乳腺癌患者	数字病理	乳腺癌	MRI影像组学	深度学习	图像和临床数据	102例乳腺癌患者
1614	2025-03-05	Deep learning-assisted Raman spectroscopy for automated identification of specific minerals 2025-May-15, Spectrochimica acta. Part A, Molecular and biomolecular spectroscopy DOI:10.1016/j.saa.2025.125843 PMID:39954524	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的卷积注意力网络，用于快速准确识别矿物成分，并引入Grad-Cam++技术以可视化预测的重要区域	相比纯卷积神经网络（CNN），该模型更擅长学习特征峰中的细节，以区分具有相似拉曼光谱的矿物	NA	开发自动化识别矿物成分的深度学习模型，以加速现场地质工作中拉曼光谱数据的处理	矿物成分	机器学习	NA	拉曼光谱	卷积注意力网络	光谱数据	大量已知数据
1615	2025-03-04	Emotional stimulated speech-based assisted early diagnosis of depressive disorders using personality-enhanced deep learning 2025-May-01, Journal of affective disorders IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.jad.2025.01.136 PMID:39914753	研究论文	本研究结合精神病学理论，收集抑郁症语音识别数据，开发了一种基于深度学习的多任务注意力时序卷积网络模型（TCN-MTA），用于抑郁症的早期诊断	结合精神病学理论，开发了一种基于深度学习的多任务注意力时序卷积网络模型（TCN-MTA），用于抑郁症的早期诊断	本研究的样本量虽然高于通过G-Power 3.1计算的最小样本量，但样本量仍然较小	开发一种可行的抑郁症识别方法，用于抑郁症的早期诊断	24名重度抑郁症患者（MDDs）和36名健康对照组（HCs）	自然语言处理	抑郁症	语音识别	Bi-LSTM, TCN-MTA	语音数据	24名重度抑郁症患者和36名健康对照组
1616	2024-11-02	Interpreting hourly mass concentrations of PM2.5 chemical components with an optimal deep-learning model 2025-May, Journal of environmental sciences (China) DOI:10.1016/j.jes.2024.03.037 PMID:39481927	研究论文	本文开发了一种优化的深度学习模型，用于获取PM2.5化学成分的小时质量浓度，无需复杂的化学分析	该模型考虑了大气状态指标，并展示了优于典型机器学习模型和全球再分析数据集的性能	NA	开发一种能够准确获取PM2.5化学成分信息的方法，以改进空气污染监测和源识别	PM2.5化学成分的小时质量浓度	机器学习	NA	深度学习	深度学习模型	多变量数据	NA