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
281	2025-06-24	The benefit of automated sac volume measurements in postoperative endovascular aortic repair surveillance 2025-Mar, Journal of vascular surgery IF:3.9Q1 DOI:10.1016/j.jvs.2024.10.070 PMID:39522568	research paper	本研究探讨了在腹主动脉瘤（AAA）修复术后监测中，自动测量囊体积相较于最大直径评估是否能提供更细致的囊行为信息	首次比较了自动AAA囊体积测量与传统最大直径评估在EVAR术后监测中的差异，发现体积测量能识别更多的囊收缩或增长情况	样本量较小（89例患者），且为回顾性研究	评估自动AAA囊体积测量在EVAR术后监测中的附加价值	接受标准或开窗EVAR治疗的AAA患者	数字病理	心血管疾病	深度学习	Augmented Reality for Vascular Aneurysm	医学影像	89例患者（标准EVAR 46例，开窗EVAR 43例）
282	2025-06-24	MRI-Based Topology Deep Learning Model for Noninvasive Prediction of Microvascular Invasion and Assisting Prognostic Stratification in HCC 2025-Mar, Liver international : official journal of the International Association for the Study of the Liver IF:6.0Q1 DOI:10.1111/liv.16205 PMID:39992060	研究论文	开发并验证了一种基于MRI拓扑深度学习的模型，用于术前预测肝细胞癌（HCC）的微血管侵犯（MVI）并辅助预后分层	结合拓扑学改进深度学习模型，提高了预测性能和可解释性，并首次在HCC的MVI预测中应用	研究为回顾性设计，可能存在选择偏倚；外部验证集样本量相对较小	开发非侵入性预测HCC微血管侵犯的深度学习模型并验证其预后分层价值	接受手术治疗的HCC患者	数字病理	肝细胞癌	MRI	CNN, TopoCNN, TopoCNN+Clinic	医学影像	589例患者（292例病理证实MVI）
283	2025-06-24	Advancing bioinformatics with large language models: components, applications and perspectives 2025-Jan-31, ArXiv PMID:38259343	review	本文综述了大语言模型（LLMs）在生物信息学中的关键组成部分、应用及未来展望	探讨LLMs在生物信息学问题解决中的潜力，超越其在人类语言建模方面的熟练度	NA	提供LLMs在生物信息学中应用的全面概述，包括基因组学、转录组学、蛋白质组学、药物发现和单细胞分析等领域	大语言模型（LLMs）及其在生物信息学中的应用	生物信息学	NA	自监督或半监督学习	transformer模型	未标记的输入数据	NA
284	2025-06-24	Deep Learning-Enabled Assessment of Right Ventricular Function Improves Prognostication After Transcatheter Edge-to-Edge Repair for Mitral Regurgitation 2025-Jan, Circulation. Cardiovascular imaging DOI:10.1161/CIRCIMAGING.124.017005 PMID:39836730	研究论文	本研究利用深度学习模型评估右心室功能，以改善二尖瓣反流患者经导管边缘对边缘修复术后的预后预测	首次使用深度学习模型从标准二维超声心动图视频中预测右心室射血分数，并证明其在预测一年死亡率方面优于传统方法	研究仅基于回顾性多中心注册数据，且仅评估了一年的死亡率	评估深度学习预测的右心室射血分数在严重二尖瓣反流患者经导管边缘对边缘修复术后的预后价值	接受经导管边缘对边缘修复术的严重二尖瓣反流患者	数字病理学	心血管疾病	二维超声心动图	深度学习模型	视频	1154名2017至2023年间接受治疗的患者
285	2025-06-24	Dynamic Prediction of Cardiovascular Death among Old People with Mildly Reduced Kidney Function Using Deep Learning Models Based on a Prospective Cohort Study 2025, Gerontology IF:3.1Q3 DOI:10.1159/000545679 PMID:40359927	research paper	本研究使用深度学习模型动态预测肾功能轻度减退老年人群的心血管死亡风险	采用新型深度学习算法Dynamic DeepHit模型，在纵向研究中实现个体动态生存预测，并证明其优于传统Cox回归和随机生存森林模型	研究人群仅限于中国天津社区的老年人，可能限制结果的普适性	识别肾功能轻度减退老年人群的心血管死亡风险特征，开发更准确的预测模型	12,650名60岁以上肾功能轻度减退(eGFR 45-90 mL/min/1.73 m2)的老年人	machine learning	cardiovascular disease	NA	DeepHit, Dynamic DeepHit, Cox regression, Random Survival Forest	临床随访数据	12,650名社区老年人，随访7年期间838例心血管死亡
286	2025-06-24	Corrigendum: Advancement and independent validation of a deep learning-based tool for automated scoring of nail psoriasis severity using the modified nail psoriasis severity index 2025, Frontiers in medicine IF:3.1Q1 DOI:10.3389/fmed.2025.1617441 PMID:40538405	correction	本文是对先前一篇关于使用深度学习工具自动评估指甲银屑病严重程度的文章的更正	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
287	2025-06-24	Introducing a Deep Neural Network Model with Practical Implementation for Polyp Detection in Colonoscopy Videos 2025, Journal of medical signals and sensors DOI:10.4103/jmss.jmss_23_24 PMID:40546333	research paper	本研究提出了一种用于结肠镜检查视频中息肉检测的深度学习模型，并进行了实际应用验证	采用迁移学习和多任务学习解决标记数据有限的问题，同时实现息肉分类和边界框检测任务	缺乏非息肉图像数据集，需从LDPolyp视频数据集中提取非息肉图像	开发高效、准确且经济的实时息肉检测解决方案	结肠镜检查视频中的息肉	computer vision	gastrointestinal lesions	deep learning	deep neural network	video	KVASIR-SEG、CVC-CLINIC数据集以及从LDPolyp视频数据集中提取的非息肉图像
288	2025-06-24	Utilizing retinal arteriole/venule ratio to estimate intracranial pressure 2024-11-08, Acta neurochirurgica IF:1.9Q2 DOI:10.1007/s00701-024-06343-0 PMID:39514087	研究论文	本研究探讨了利用视网膜动静脉比率（A/V比率）结合眼内压（IOP）在神经重症监护病房（NICU）中无创估计颅内压（ICP）的可行性	首次在NICU环境中结合IOP使用视网膜A/V比率无创估计ICP，并验证了其与高ICP的显著负相关性	图像质量和诊断特异性存在挑战，样本量较小（15例），需更大规模的多中心研究验证	开发无创ICP监测方法以减少侵入性监测的风险	NICU中格拉斯哥昏迷评分≤8的成年患者	数字病理学	神经系统疾病	深度学习算法	混合效应线性回归模型	视频（眼底镜检查视频）	40例入组，15例纳入最终分析
289	2025-06-24	A deep learning approach to direct immunofluorescence pattern recognition in autoimmune bullous diseases 2024-Jul-16, The British journal of dermatology DOI:10.1093/bjd/ljae142 PMID:38581445	research paper	本研究开发了一种深度学习方法来自动分类自身免疫性大疱性皮肤病（AIBDs）的直接免疫荧光（DIF）模式，以提高诊断准确性和效率	首次将深度学习技术应用于自身免疫性大疱性皮肤病的DIF图像自动分类，特别是针对细胞间模式（ICP）和线性模式（LP）	样本量相对较小（训练集436张，测试集93张），且存在类别不平衡问题	开发AI算法以自动分类AIBDs的DIF模式，提高诊断准确性和疾病管理效率	自身免疫性大疱性皮肤病（AIBDs）患者的皮肤活检免疫荧光图像	digital pathology	autoimmune bullous skin diseases	direct immunofluorescence (DIF)	CNNs, Swin Transformer	image	训练集436张图像，测试集93张图像
290	2025-06-24	Longitudinal risk prediction for pediatric glioma with temporal deep learning 2024-Jun-28, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2024.06.04.24308434 PMID:38978642	研究论文	该研究提出了一种自监督的深度学习方法来分析纵向医学影像，预测儿童胶质瘤的复发风险	提出了一种名为时间学习的深度学习框架，能够利用患者当前和既往的脑部MR影像中的时空信息来预测未来复发	研究仅基于715名患者的3,994次扫描，样本量相对有限，且仅在儿童胶质瘤中进行了验证	提高儿童胶质瘤复发的个体化预测准确性	儿童胶质瘤患者	数字病理	儿童胶质瘤	深度学习	时间学习（Temporal Learning）	医学影像（MRI）	715名患者的3,994次扫描
291	2025-06-24	Predicting the age of field Anopheles mosquitoes using mass spectrometry and deep learning 2024-05-10, Science advances IF:11.7Q1 DOI:10.1126/sciadv.adj6990 PMID:38728404	研究论文	本文提出了一种结合质谱技术和深度学习的方法，用于快速预测野外按蚊的年龄	首次将MALDI-TOF质谱技术与深度学习相结合用于蚊虫年龄预测，并在塞内加尔两个生态点验证了方法的稳定性	研究仅针对按蚊进行，尚未验证在其他蚊种上的适用性	开发更准确的野外蚊虫年龄预测工具以支持疟疾防控	野外采集的按蚊	机器学习	疟疾	MALDI-TOF质谱技术	深度学习模型	质谱数据	251只野外采集的蚊子，共2763个质谱数据
292	2025-06-24	Neural network in food analytics 2024, Critical reviews in food science and nutrition IF:7.3Q1 DOI:10.1080/10408398.2022.2139217 PMID:36322538	review	本文综述了神经网络在食品分析领域的应用，包括食品安全、食品识别和组学分析等方面	首次全面概述神经网络在食品分析中的应用，涵盖基础方法、最新进展及挑战	食品科学家友好型界面软件包的缺乏、模型行为难以理解、多源异构数据等问题阻碍了神经网络的扩展	探讨神经网络在食品分析领域的应用潜力及其面临的挑战	食品分析领域的各种应用场景，如食品识别、感官评价、光谱和色谱的模式识别	machine learning	NA	NN (Neural Network)	NA	multi-source heterogeneous data	NA
293	2025-06-24	Automatic Ploidy Prediction and Quality Assessment of Human Blastocyst Using Time-Lapse Imaging 2023-Sep-02, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2023.08.31.555741 PMID:37693566	研究论文	本文提出了一种名为BELA的深度学习模型，用于自动预测人类囊胚的倍性状态和质量评估，利用延时成像技术优化预测准确性	BELA模型通过多任务学习和延时成像技术，无需胚胎学家主观输入，即可实现高精度的倍性状态预测，其性能与基于胚胎学家手动评分的模型相当	BELA模型不能完全替代植入前遗传学检测（PGT-A），仍需进一步验证其临床适用性	优化体外受精（IVF）过程中胚胎质量评估和染色体异常检测的准确性	人类囊胚	数字病理	生殖健康	延时成像	深度学习模型（BELA）	图像和视频	Weill Cornell数据集中的囊胚样本
294	2025-06-24	Artificial intelligence algorithms aimed at characterizing or detecting prostate cancer on MRI: How accurate are they when tested on independent cohorts? - A systematic review 2023-May, Diagnostic and interventional imaging IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.diii.2022.11.005 PMID:36517398	系统综述	本文对独立测试队列中基于人工智能的前列腺癌MRI诊断算法的性能进行了系统综述	评估AI算法在独立测试队列中的表现，并比较不同算法类型的稳健性	23项研究未使用预定义的诊断阈值，可能导致结果偏乐观	评估基于AI的前列腺癌MRI诊断算法在独立测试队列中的诊断性能	前列腺癌患者的MRI影像	数字病理学	前列腺癌	MRI	深度学习与放射组学	医学影像	35项研究，每项研究测试队列超过40名患者
295	2025-06-24	Machine learning approaches for electroencephalography and magnetoencephalography analyses in autism spectrum disorder: A systematic review 2023-04-20, Progress in neuro-psychopharmacology & biological psychiatry IF:5.3Q1 DOI:10.1016/j.pnpbp.2022.110705 PMID:36574922	系统综述	本文系统综述了机器学习在自闭症谱系障碍（ASD）脑电图（EEG）和脑磁图（MEG）数据分析中的应用	综述了机器学习在ASD早期诊断和症状严重性预测中的应用潜力	需要更多复制研究验证有效性、可重复性和普适性，并进行随机对照试验	探讨机器学习在ASD的EEG和MEG数据分析中的应用及其诊断潜力	自闭症谱系障碍（ASD）患者	机器学习	自闭症谱系障碍	EEG, MEG	支持向量机, 深度学习	脑电图数据, 脑磁图数据	39项研究，其中37项使用EEG，2项使用MEG
296	2025-06-24	Development of artificial intelligence powered apps and tools for clinical pharmacy services: A systematic review 2023-04, International journal of medical informatics IF:3.7Q2 DOI:10.1016/j.ijmedinf.2022.104983 PMID:36724730	系统综述	本文对2000年至2021年间使用或整合人工智能（AI）于临床药学服务的定量研究进行了系统综述	首次系统性地总结了AI在临床药学服务中的应用现状和发展趋势	研究仅涵盖了截至2021年的文献，可能未包含最新的AI技术进展	评估AI在优化临床药学服务中的潜力和应用现状	临床药学服务中的AI应用工具和应用程序	自然语言处理	NA	机器学习、自然语言处理、深度学习	NA	电子医疗记录	19项研究
297	2025-06-24	Deep Learning for Detection of Periapical Radiolucent Lesions: A Systematic Review and Meta-analysis of Diagnostic Test Accuracy 2023-Mar, Journal of endodontics IF:3.5Q1 DOI:10.1016/j.joen.2022.12.007 PMID:36563779	meta-analysis	本文通过系统综述和荟萃分析评估深度学习模型在检测牙科X光片中根尖周透光病变方面的准确性	首次对深度学习在根尖周透光病变检测中的诊断准确性进行系统综述和荟萃分析	大多数研究存在偏倚风险，缺乏前瞻性研究	评估深度学习模型在检测根尖周透光病变方面的诊断准确性	牙科X光片中的根尖周透光病变	digital pathology	dental disease	deep learning	NA	image	18项研究纳入系统综述，其中6项用于定量分析
298	2025-06-24	Data augmentation for medical imaging: A systematic literature review 2023-01, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2022.106391 PMID:36549032	系统文献综述	本文对医学影像领域中的数据增强策略及其对临床任务性能的影响进行了系统综述	全面分析了2018-2022年间300多篇相关文献，揭示了数据增强在不同器官、模态、任务和数据集规模中的有效性	仅涵盖2018-2022年间的文献，可能未包括最新研究进展	研究医学领域中使用的数据增强策略及其对临床任务性能的影响	医学影像数据	数字病理	NA	数据增强技术	深度神经网络	医学影像	超过300篇文献
299	2025-06-24	Diagnostic efficiency among Eu-/C-/ACR-TIRADS and S-Detect for thyroid nodules: a systematic review and network meta-analysis 2023, Frontiers in endocrinology IF:3.9Q2 DOI:10.3389/fendo.2023.1227339 PMID:37720531	meta-analysis	比较不同超声风险分层系统在甲状腺结节诊断中的性能	首次通过网络荟萃分析比较了四种超声风险分层系统（Eu-TIRADS、ACR TIRADS、C-TIRADS和S-Detect）在甲状腺癌诊断中的性能	研究仅基于过去五年的数据，可能未涵盖所有相关研究	比较不同超声风险分层系统在甲状腺癌诊断中的性能	甲状腺结节	digital pathology	thyroid cancer	ultrasound risk stratification systems	NA	ultrasound images	88项研究，共59,304个结节
300	2025-06-24	Application of machine and deep learning algorithms in optical microscopic detection of Plasmodium: A malaria diagnostic tool for the future 2022-Dec, Photodiagnosis and photodynamic therapy IF:3.1Q2 DOI:10.1016/j.pdpdt.2022.103198 PMID:36379305	review	本文系统回顾了机器和深度学习算法在光学显微镜检测疟原虫中的应用，探讨了其作为未来疟疾诊断工具的潜力	通过系统回顾，揭示了卷积神经网络（CNN）及其变体在疟疾显微镜诊断中的主导地位，准确率达到99.23%	研究依赖于现有文献，可能未涵盖所有相关研究或最新进展	探讨机器和深度学习算法在疟疾光学显微镜诊断中的应用效果	疟原虫的光学显微镜检测	digital pathology	malaria	optical microscopy	CNN	image	NA