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
321	2025-04-26	Greenspace and depression incidence in the US-based nationwide Nurses' Health Study II: A deep learning analysis of street-view imagery 2025-Apr, Environment international IF:10.3Q1 DOI:10.1016/j.envint.2025.109429 PMID:40209395	research paper	该研究利用深度学习分析街景图像，探讨了美国女性中绿地暴露与抑郁症发病率之间的关系	首次使用街景图像而非卫星植被指数来测量绿地暴露，提高了暴露分类的准确性并增强了政策相关性	研究仅针对美国女性护士群体，可能无法推广到其他人群	研究绿地暴露与抑郁症发病率之间的关联	美国女性护士健康研究II的参与者（N=33,490）	computer vision	depression	deep learning segmentation models	CNN	image	350 million US street-view images, 33,490 participants
322	2025-04-26	Toward a unified benchmark and framework for deep learning-based prediction of nuclear magnetic resonance chemical shifts 2025-Apr, Nature computational science IF:12.0Q1 DOI:10.1038/s43588-025-00783-z PMID:40155533	研究论文	本文介绍了NMRNet，一个基于SE(3) Transformer的深度学习框架，用于预测核磁共振化学位移	提出了NMRNet框架，采用SE(3) Transformer进行原子环境建模，并通过预训练和微调范式提升性能	未明确提及具体局限性	推动深度学习在分析和结构化学中的应用	核磁共振化学位移预测模型	机器学习	NA	核磁共振(NMR)	SE(3) Transformer	分子结构数据	基于先前研究和数据库的多样化化学系统数据集
323	2025-04-26	Deep Learning Model for Diagnosing and Classifying Subtypes of Chronic Pulmonary Aspergillosis in Chest CT 2025-Apr, Mycoses IF:4.1Q2 DOI:10.1111/myc.70061 PMID:40277031	研究论文	本研究开发了一种深度学习模型，用于在胸部CT图像中诊断和分类慢性肺曲霉病（CPA）及其亚型	利用人工智能生成技术和半监督学习增强模型性能，特别是在小样本、分布偏斜和多类特征的数据集上	数据集虽然来自多中心，但样本量仍相对较小，且外部测试集的样本数量有限	探索人工智能技术在慢性肺曲霉病诊断和亚型分类中的应用	慢性肺曲霉病（CPA）患者及其CT图像	数字病理学	肺曲霉病	深度学习	多分类模型	CT图像	660名患者的39,387张胸部CT图像用于训练、验证和内部测试，外加11名患者的3,337张CT图像作为外部测试集1，以及其他研究的120张图像作为外部测试集2
324	2025-04-26	Unsupervised Deep Learning of Electronic Health Records to Characterize Heterogeneity Across Alzheimer Disease and Related Dementias: Cross-Sectional Study 2025-Mar-31, JMIR aging IF:5.0Q1 DOI:10.2196/65178 PMID:40163031	研究论文	使用无监督深度学习技术分析电子健康记录，以识别阿尔茨海默病及相关痴呆症的异质性亚型	结合非ADRD诊断代码的预训练嵌入和大型语言模型（LLM）生成的临床记录嵌入，识别出具有性别特异性共病和临床表现的ADRD亚型	研究仅基于单一记忆诊所的患者数据，可能无法推广到更广泛的人群	通过无监督学习技术识别ADRD的临床亚型，为精准医疗提供依据	3454名来自马萨诸塞州总医院记忆诊所的ADRD患者	自然语言处理	老年病	无监督学习、大型语言模型（LLM）	预训练嵌入模型、LLM	电子健康记录（EHRs）	3454名ADRD患者
325	2025-04-26	Cleavage-stage embryo segmentation using SAM-based dual branch pipeline: development and evaluation with the CleavageEmbryo dataset 2025-Mar-29, Bioinformatics (Oxford, England) DOI:10.1093/bioinformatics/btae617 PMID:39423150	研究论文	本文提出了一种基于SAM的双分支分割管道，用于自动分割分裂期胚胎的卵裂球，并构建了首个带有碎片信息像素级标注的人类分裂期胚胎数据集CleavageEmbryo	利用SAM的强大分割能力，设计了实例分支和语义分支分别进行卵裂球实例分割和碎片语义分割，填补了分裂期胚胎分割方法的空白	缺乏公开可用的分裂期胚胎数据集，需自行构建标注数据集	开发自动化分割分裂期胚胎的方法以提高体外受精过程中胚胎选择的准确性	人类分裂期胚胎的卵裂球和碎片	数字病理	生殖医学	SAM（Segment Anything Model）	双分支分割管道（实例分割+语义分割）	胚胎图像	自行构建的CleavageEmbryo数据集（具体样本量未提及）
326	2025-04-26	Imaging Intravoxel Vessel Size Distribution in the Brain Using Susceptibility Contrast Enhanced MRI 2025-Mar-25, ArXiv PMID:40196141	研究论文	本文提出了一种基于磁敏感对比增强MRI的新方法，用于无创成像脑内体素内血管大小分布（VSD），以更全面和定量评估血管重塑	开发了一种新的磁敏感对比增强MRI方法，结合深度学习模型预测脑血容量（CBV）和血管大小分布（VSD）	需要进一步验证以确认其在临床前和临床应用中的有效性	开发一种非侵入性成像技术，用于评估血管重塑在多种疾病中的作用	啮齿类动物脑部血管系统	医学影像	癌症、神经退行性疾病、纤维化、高血压、糖尿病	磁敏感对比增强MRI、高分辨率光片荧光显微镜、深度学习	深度学习模型	MRI信号、显微镜图像	NA
327	2025-04-26	Deep learning-based normative database of anterior chamber dimensions for angle closure assessment: the Singapore Chinese Eye Study 2025-Mar-20, The British journal of ophthalmology DOI:10.1136/bjo-2024-325602 PMID:39486884	研究论文	本研究通过深度学习算法建立了新加坡华人眼前房尺寸的规范数据库，用于评估闭角型青光眼	首次使用深度学习算法建立眼前房尺寸的规范数据库，并提出ACD 20th和LV 85th百分位数作为闭角型青光眼的检测标准	研究仅针对新加坡华人群体，可能不适用于其他种族	建立眼前房尺寸的规范数据库并评估其在闭角型青光眼诊断中的应用	新加坡华人眼病研究中的2157只眼睛（1853只开角眼，304只闭角眼）	数字病理学	青光眼	ASOCT（前段光学相干断层扫描）	深度学习算法	图像	2157只眼睛（1853只开角眼，304只闭角眼）
328	2025-04-26	Continuous and discrete decoding of overt speech with scalp electroencephalography (EEG) 2025-Mar-14, Journal of neural engineering IF:3.7Q2 DOI:10.1088/1741-2552/ad8d0a PMID:39476487	研究论文	本研究探讨了使用非侵入性脑电图（EEG）解码语音特征的可行性，为基于EEG的语音脑机接口（BCI）开发奠定基础	展示了从EEG信号中解码离散和连续语音特征的可行性，即使在存在EMG伪迹的情况下，并优化了深度学习模型用于语音解码	评估的通道选择方法未显著提高性能，表明语音信息在EEG信号中呈分布式编码	开发更自然的语音脑机接口，改善神经系统疾病患者的沟通方式	9名神经系统完好的参与者	脑机接口	神经系统疾病	EEG	CNN, RNN（带和不带注意力模块）	EEG信号	9名神经系统完好的参与者
329	2025-04-26	Intelligent Inter- and Intra-Row Early Weed Detection in Commercial Maize Crops 2025-Mar-11, Plants (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/plants14060881 PMID:40265804	研究论文	本研究评估了Faster R-CNN、RT-DETR和YOLOv11等先进深度学习架构在商业玉米田中杂草和作物准确识别中的效果	首次比较了多种深度学习模型在玉米田杂草检测中的性能，并确定了YOLOv11为最优模型	研究仅针对三种主要杂草物种，可能不适用于其他杂草类型	提高商业玉米田中杂草检测的准确性和效率	商业玉米田中的杂草和作物	计算机视觉	NA	深度学习	Faster R-CNN, RT-DETR, YOLOv11	图像	包含多种田间条件下采集的综合数据集
330	2025-04-26	Electrocardiogram-based deep learning to predict mortality in paediatric and adult congenital heart disease 2025-Mar-03, European heart journal IF:37.6Q1 DOI:10.1093/eurheartj/ehae651 PMID:39387652	研究论文	本研究利用基于心电图（ECG）的深度学习模型预测儿童和成人先天性心脏病（CHD）患者的死亡率	开发了一种人工智能增强的心电图工具，用于跨生命周期的CHD患者风险分层，并在大型多样化队列中验证其性能	模型在精确召回曲线下的面积较低（0.17），表明在高风险个体识别上仍有改进空间	解决CHD患者缺乏稳健且便捷的风险分层工具的问题	儿童和成人先天性心脏病患者	数字病理学	心血管疾病	深度学习	CNN	心电图信号	225,379份心电图（来自39,784名患者，年龄范围0-92岁）
331	2025-04-26	Intelligent Deep Learning and Keypoint Tracking-Based Detection of Lameness in Dairy Cows 2025-Mar-02, Veterinary sciences IF:2.0Q2 DOI:10.3390/vetsci12030218 PMID:40266900	研究论文	提出了一种结合深度学习和关键点跟踪的奶牛跛行自动评分方法	整合DeepLabCut工具提取关键点特征，并结合时间数据构建跛行评分模型，实现实时检测	未提及模型在不同光照或复杂环境下的鲁棒性	改进奶牛跛行的自动化检测技术	奶牛	计算机视觉	NA	DeepLabCut关键点跟踪	深度学习模型（未指定具体类型）	视频	未明确提及具体样本数量
332	2025-04-26	Artificial Intelligence in Temporal Bone Imaging: A Systematic Review 2025-Mar, The Laryngoscope DOI:10.1002/lary.31809 PMID:39352072	系统综述	本文系统综述了人工智能在颞骨影像学中的应用现状	全面评估了AI在颞骨影像学中的潜在作用，并指出了现有研究的异质性和质量问题	现有研究存在异质性和质量不一的问题，需要更标准化的方法学来确保数据的一致性和可靠性	探讨人工智能在颞骨影像学中的当前作用	颞骨影像学	医学影像	前庭神经鞘瘤	CT	CNN	影像	72项研究
333	2025-04-26	Deep Learning-Based Synthetic Computed Tomography for Low-Field Brain Magnetic Resonance-Guided Radiation Therapy 2025-Mar-01, International journal of radiation oncology, biology, physics DOI:10.1016/j.ijrobp.2024.09.046 PMID:39357787	研究论文	本研究开发了一种基于条件生成对抗网络的模型，用于从低场磁共振成像生成高保真合成计算机断层扫描图像，以支持脑部磁共振引导的放射治疗	使用条件生成对抗网络从低场磁共振成像生成合成CT图像，解决了MR引导放射治疗中剂量计算的需求	模型对术后异常表现的处理能力有限	开发高保真合成CT图像生成方法以支持MR引导的放射治疗	脑部磁共振成像数据	数字病理	神经胶质瘤	条件生成对抗网络	GAN	医学影像	12名神经胶质瘤患者的MR-CT配对数据，外加9名患者进行二次验证
334	2025-04-26	Prediction of testicular histology in azoospermia patients through deep learning-enabled two-dimensional grayscale ultrasound 2025-Mar-01, Asian journal of andrology IF:3.0Q1 DOI:10.4103/aja202480 PMID:39363830	研究论文	开发一种基于深度学习的模型，通过二维灰度超声图像预测无精子症患者的睾丸组织学	首次利用深度学习模型将睾丸灰度超声图像与睾丸组织学关联，提供了一种非侵入性的预测方法	研究为回顾性研究，样本来源单一，可能影响模型的泛化能力	预测无精子症患者的睾丸组织学，避免不必要的睾丸活检	无精子症患者的睾丸灰度超声图像	数字病理学	男性不育症	二维灰度超声成像	深度学习模型	图像	353名男性患者的4357张图像
335	2025-04-26	KID-PPG: Knowledge Informed Deep Learning for Extracting Heart Rate From a Smartwatch 2025-Mar, IEEE transactions on bio-medical engineering DOI:10.1109/TBME.2024.3477275 PMID:39383068	research paper	提出了一种结合专家知识的深度学习模型KID-PPG，用于从智能手表的PPG信号中准确提取心率	通过自适应线性滤波、深度概率推断和数据增强整合专家知识，解决了深度学习模型在运动伪影去除、信号退化评估和生理合理性分析方面的不足	仅在PPGDalia数据集上进行了评估，未在其他数据集上验证模型的泛化能力	提高从PPG信号中提取心率的准确性	智能手表采集的PPG信号	machine learning	NA	photoplethysmography (PPG)	deep learning	signal	PPGDalia数据集
336	2025-04-26	Evaluation of the accuracy of automated segmentation based on deep learning for prostate cancer patients 2025 Spring, Medical dosimetry : official journal of the American Association of Medical Dosimetrists IF:1.1Q3 DOI:10.1016/j.meddos.2024.09.002 PMID:39384488	研究论文	评估基于深度学习的自动分割算法在前列腺癌患者中的准确性	使用商业深度学习算法对前列腺癌患者的多器官进行自动分割，并与手动分割结果进行比较	样本量较小（仅10名患者），可能影响结果的普遍性	评估深度学习算法在前列腺癌患者器官分割中的准确性	前列腺癌患者的CT和MR图像	数字病理学	前列腺癌	深度学习	MVision AI Contour+	CT和MR图像	10名前列腺癌患者
337	2025-04-26	Ultrasound-based artificial intelligence model for prediction of Ki-67 proliferation index in soft tissue tumors 2025-Mar, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2024.09.067 PMID:39406581	研究论文	本研究探讨了深度学习结合放射组学和临床及影像特征在预测软组织肿瘤Ki-67增殖指数中的价值	结合临床特征、放射组学特征和深度学习特征构建融合模型，用于预测软组织肿瘤的Ki-67增殖指数	研究为回顾性设计，样本量相对有限，且仅在两所医院进行验证	预测软组织肿瘤的Ki-67增殖指数	软组织肿瘤患者	数字病理	软组织肿瘤	深度学习、放射组学	SVM	超声图像	394例患者（训练队列323例，验证队列71例）
338	2025-04-26	Enhancing Radiologists' Performance in Detecting Cerebral Aneurysms Using a Deep Learning Model: A Multicenter Study 2025-Mar, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2024.09.038 PMID:39406577	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的模型，用于在临床环境中检测和诊断脑动脉瘤，并评估其在有无人工辅助下的效果	结合深度学习模型与放射科医生的诊断，显著提高了诊断性能并大幅减少了图像解读和后处理时间	研究仅涉及11个临床中心的3829名患者和3个机构的484名患者，样本量和机构范围可能有限	开发并评估深度学习模型在脑动脉瘤检测中的临床应用效果	脑动脉瘤患者	数字病理	脑动脉瘤	深度学习	DL模型	医学影像	训练集3829名患者，测试集484名患者
339	2025-04-26	A Multicenter Cohort Study on Ultrasound-based Deep Learning Nomogram for Predicting Post-Neoadjuvant Chemotherapy Axillary Lymph Node Status in Breast Cancer Patients 2025-Mar, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2024.09.065 PMID:39406583	研究论文	本研究评估了基于超声的深度学习列线图在预测乳腺癌患者新辅助化疗后腋窝淋巴结状态的能力及其辅助放射科医生诊断的潜力	开发了一种结合深度学习预测概率和临床病理特征的超声深度学习列线图，显著提高了放射科医生的诊断能力	研究为回顾性设计，且样本量相对有限	评估基于超声的深度学习列线图在预测乳腺癌患者新辅助化疗后腋窝淋巴结状态的能力	535名淋巴结阳性的乳腺癌患者	数字病理	乳腺癌	超声成像	ResNet 50, ResNet 34, VGG19, GoogLeNet, DenseNet 121	图像	535名患者（训练队列288名，内部验证队列123名，外部验证队列124名）
340	2025-04-26	Artificial intelligence can be trained to predict c-KIT-11 mutational status of canine mast cell tumors from hematoxylin and eosin-stained histological slides 2025-Mar, Veterinary pathology IF:2.3Q1 DOI:10.1177/03009858241286806 PMID:39422217	研究论文	该研究旨在训练深度学习模型仅基于形态学预测犬肥大细胞肿瘤中c-KIT-11的突变状态	首次使用深度学习模型从HE染色切片中预测犬肥大细胞肿瘤的c-KIT-11突变状态	染色方案和扫描仪类型会影响准确性，跨机构数据集的性能下降	开发一种基于形态学的无创方法预测犬肥大细胞肿瘤的c-KIT-11突变状态	犬肥大细胞肿瘤	数字病理学	犬肥大细胞肿瘤	深度学习	DLM	HE染色全切片图像	368例皮肤、皮下和粘膜皮肤的犬肥大细胞肿瘤（195例有ITD突变，173例无）