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
361	2025-04-26	Classification patterns identification of immunogenic cell death-related genes in heart failure based on deep learning 2025-02-15, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-89333-1 PMID:39955386	研究论文	本研究通过深度学习模型探索免疫原性细胞死亡（ICD）相关基因在心力衰竭（HF）中的作用，旨在改进HF亚型分类并识别潜在药物靶点	首次将ICD相关基因与HF研究结合，并应用深度学习模型提升HF分类及诊断相关基因的识别	研究主要基于基因表达数据，未涉及临床治疗效果的验证	改进HF亚型分类并识别潜在药物靶点	心力衰竭（HF）患者	机器学习	心血管疾病	深度学习编码器模型	深度学习模型	基因表达数据	未明确提及具体样本数量
362	2025-04-26	An explainable and accurate transformer-based deep learning model for wheeze classification utilizing real-world pediatric data 2025-02-15, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-89533-9 PMID:39955399	研究论文	开发了一种基于Transformer的深度学习模型，用于利用真实世界儿科数据进行哮鸣音分类	首次将Transformer模型（Audio Spectrogram Transformer）应用于临床实践数据，解决了CNN模型在长序列和详细上下文解释上的局限性	研究样本量相对较小（194例哮鸣音和531例其他呼吸音），且仅针对儿科患者	开发高精度的AI模型以辅助诊断儿科呼吸系统疾病	儿科患者的呼吸音数据	数字病理	呼吸系统疾病	深度学习	Transformer（AST）	音频	194例哮鸣音和531例其他呼吸音（来自2019-2020年韩国两家大学医院儿科患者）
363	2025-04-26	Establishing the effect of computed tomography reconstruction kernels on the measure of bone mineral density in opportunistic osteoporosis screening 2025-02-14, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-88551-x PMID:39953113	研究论文	本研究探讨了CT重建核素对临床CT扫描中体积骨矿物质密度（vBMD）定量分析的影响	通过使用体模和内部校准方法，首次系统评估了不同重建核素对vBMD测量的影响	研究仅使用了GE HealthCare的重建核素，可能不适用于其他厂商的设备	评估CT重建核素对骨质疏松筛查中vBMD测量的影响	临床CT扫描数据（45例）	数字病理学	骨质疏松症	CT扫描	深度学习分割	医学影像	45例临床CT扫描
364	2025-04-26	Advances in antiviral strategies targeting mosquito-borne viruses: cellular, viral, and immune-related approaches 2025-02-04, Virology journal IF:4.0Q2 DOI:10.1186/s12985-025-02622-z PMID:39905499	综述	本文综述了针对蚊媒病毒的抗病毒策略的最新进展，包括针对细胞、病毒和免疫相关的方法	强调了针对宿主因素（如脂质代谢、离子通道和蛋白酶体）和病毒靶点（如NS2B-NS3蛋白酶和非结构蛋白）的抗病毒策略，以及免疫调节疗法和药物再利用、生物信息学、人工智能及深度学习在发现新型抗病毒候选药物中的应用	尽管研究广泛，但有效的蚊媒病毒抗病毒治疗方法仍然稀缺，当前疗法主要提供症状缓解和支持性护理	探讨蚊媒病毒的病毒成分、细胞和免疫因子在其生命周期中的作用，以及抗病毒策略的最新进展	蚊媒病毒（MBVs），包括黄病毒科、披膜病毒科、布尼亚病毒科和呼肠孤病毒科的病毒	病毒学	蚊媒病毒感染	药物再利用、生物信息学、人工智能、深度学习	NA	NA	NA
365	2025-04-26	OrganoIDNet: a deep learning tool for identification of therapeutic effects in PDAC organoid-PBMC co-cultures from time-resolved imaging data 2025-Feb, Cellular oncology (Dordrecht, Netherlands) DOI:10.1007/s13402-024-00958-2 PMID:38805131	研究论文	开发了一种名为OrganoIDNet的深度学习工具，用于从时间分辨成像数据中识别PDAC类器官-PBMC共培养中的治疗效果	引入了OrganoIDNet这一基于深度学习的算法，能够分析活细胞成像获取的PDAC类器官的明场图像，并能够区分健康和病态状态以及测量类器官对治疗的反应	研究主要依赖于体外共培养系统，可能无法完全模拟体内复杂的肿瘤微环境	评估PDAC类器官对化疗和免疫治疗的响应，开发实时监测治疗效果的平台	小鼠和人类患者来源的PDAC类器官与PBMCs的共培养系统	数字病理	胰腺导管腺癌(PDAC)	活细胞成像	深度学习算法(OrganoIDNet)	图像	NA
366	2025-04-26	Prediction of short-term adverse clinical outcomes of acute pulmonary embolism using conventional machine learning and deep Learning based on CTPA images 2025-Feb, Journal of thrombosis and thrombolysis IF:2.3Q2 DOI:10.1007/s11239-024-03044-4 PMID:39342072	研究论文	探讨基于CTPA图像的传统机器学习和深度学习算法对急性肺栓塞患者短期不良结局的预测价值	结合传统机器学习（如随机森林）和深度学习模型（如ResNet 50和Vgg 19）预测急性肺栓塞患者的短期不良结局，并比较不同模型的性能	样本量较小（132例患者），且为回顾性研究	预测急性肺栓塞患者的短期不良临床结局	132例经CTPA确诊的急性肺栓塞患者	数字病理	肺栓塞	CTPA图像分析、纹理特征提取	Logistic回归、随机森林、决策树、支持向量机、ResNet 50、Vgg 19	图像	132例患者（84例预后良好，48例预后不良）
367	2025-04-26	Deep Learning-based 12-Lead Electrocardiogram for Low Left Ventricular Ejection Fraction Detection in Patients 2025-Feb, The Canadian journal of cardiology DOI:10.1016/j.cjca.2024.09.018 PMID:39343388	研究论文	开发了一种基于深度学习的人工智能心电图算法，用于检测患者左心室射血分数降低并预测LVEF值	首次开发了一种AI-ECG算法，能够高效、快速地识别低射血分数患者，并预测LVEF值	外部验证的AUC值和MAE值较测试集有所下降，表明算法在不同数据集上的性能可能存在差异	开发一种高效、低成本的心力衰竭早期筛查工具	患者的12导联心电图数据	机器学习	心血管疾病	深度学习	AI-ECG算法	心电图数据	初始LVEF正常患者的5年随访数据及MIMIC-IV数据库的外部验证数据
368	2025-04-26	A review of deep learning methods for gastrointestinal diseases classification applied in computer-aided diagnosis system 2025-Feb, Medical & biological engineering & computing IF:2.6Q3 DOI:10.1007/s11517-024-03203-y PMID:39343842	综述	本文综述了深度学习在胃肠道疾病分类中的应用，特别是在计算机辅助诊断系统中的进展	提供了针对胃肠道疾病分类的深度学习技术的全面调查，并解决了复杂场景、临床限制和技术障碍中的挑战	NA	回顾胃肠道疾病的计算机辅助诊断系统，以配合实际的临床诊断流程	胃肠道疾病，包括食管、胃、小肠和大肠的病变	计算机视觉	胃肠道疾病	深度学习	NA	图像	NA
369	2025-04-26	Spatial Transcriptomics of the Respiratory System 2025-Feb, Annual review of physiology IF:15.7Q1 DOI:10.1146/annurev-physiol-022724-105144 PMID:39353142	综述	本文综述了呼吸系统空间转录组学的最新技术和计算方法，及其在健康和疾病研究中的应用	结合空间解析基因表达技术和机器学习方法，提供了对呼吸系统细胞类型三维互作的新理解	仅回顾现有技术而未提出新的实验方法或算法	探讨呼吸系统中细胞类型在三维空间中的相互作用及其功能	呼吸系统（肺部和气道）的细胞类型及其空间组织	数字病理学	肺癌	空间转录组学	机器学习和深度学习	基因表达数据	NA
370	2025-04-26	A Dual-Branch Cross-Modality-Attention Network for Thyroid Nodule Diagnosis Based on Ultrasound Images and Contrast-Enhanced Ultrasound Videos 2025-Feb, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3472609 PMID:39356606	research paper	提出了一种基于超声图像和对比增强超声视频的双分支跨模态注意力网络，用于甲状腺结节的诊断	通过跨模态注意力机制整合CEUS视频和超声图像信息，模仿放射科医生的诊断方式，分解为结节分割和分类两个相关任务	未提及具体的数据集规模限制或模型泛化能力的详细评估	提高甲状腺结节的诊断准确率	甲状腺结节	digital pathology	thyroid nodule	contrast-enhanced ultrasound (CEUS)	dual-branch cross-modality-attention network (UAC-T and CAU-T transformers)	ultrasound images and CEUS videos	未明确提及具体样本量（仅描述为'our collected thyroid US-CEUS dataset'）
371	2025-04-26	Deep learning model for automated diagnosis of degenerative cervical spondylosis and altered spinal cord signal on MRI 2025-Feb, The spine journal : official journal of the North American Spine Society DOI:10.1016/j.spinee.2024.09.015 PMID:39357744	研究论文	开发了一个基于深度学习的模型，用于自动诊断退行性颈椎病和MRI上的脊髓信号改变	使用基于transformer的深度学习模型，首次实现了对颈椎管狭窄、神经孔狭窄和脊髓信号异常的自动检测与分类	研究为回顾性设计，且排除了有器械植入的病例	提高MRI颈椎病评估的效率和一致性	退行性颈椎病患者的MRI图像	数字病理学	颈椎病	MRI	transformer-based DL模型	图像	504例内部训练和测试MRI（504名患者），100例外部测试MRI（100名患者）
372	2025-04-26	Multi-Organ Foundation Model for Universal Ultrasound Image Segmentation With Task Prompt and Anatomical Prior 2025-Feb, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2024.3472672 PMID:39361457	研究论文	提出了一种多器官基础模型（MOFO），用于通用超声图像分割，通过任务提示和解剖先验知识提高分割性能	首次提出多器官基础模型（MOFO），通过联合优化多个器官的分割任务，探索多器官之间的相关性，并引入任务提示和解剖先验知识以提高分割性能	模型依赖于多器官超声数据库的建立，数据稀缺问题可能影响模型的泛化能力	开发一种通用超声图像分割模型，提高多器官分割的准确性和鲁棒性	超声图像中的多器官分割	计算机视觉	NA	深度学习	MOFO	图像	7039张来自10个不同器官的超声图像
373	2025-04-26	TFTL: A Task-Free Transfer Learning Strategy for EEG-Based Cross-Subject and Cross-Dataset Motor Imagery BCI 2025-Feb, IEEE transactions on bio-medical engineering DOI:10.1109/TBME.2024.3474049 PMID:39365711	研究论文	提出了一种无任务迁移学习策略（TFTL），用于基于EEG的跨被试和跨数据集运动想象脑机接口，以减少校准时间并实现多中心数据共同建模	提出了一种无任务迁移学习策略（TFTL），仅需使用目标被试的静息数据即可构建被试特定模型，显著减轻了患者的校准负担	未提及具体的数据集规模或样本量限制，可能影响模型的泛化能力	解决运动想象脑机接口（MI-BCI）中长时间校准和EEG数据不足的问题	基于EEG的运动想象脑机接口（MI-BCI）	脑机接口	神经康复	迁移学习	ShallowConvNet, EEGNet, TCNet-Fusion	EEG数据	使用了五个数据集（BCIC IV Dataset 2a, Dataset 1, Physionet MI, Dreyer 2023, OpenBMI），但未提及具体样本量
374	2025-04-26	Geometry-Aware Attenuation Learning for Sparse-View CBCT Reconstruction 2025-Feb, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2024.3473970 PMID:39365719	研究论文	提出了一种新颖的几何感知编码器-解码器框架，用于稀疏视图CBCT重建，以减少辐射剂量并提高重建质量和时间效率	引入几何感知的编码器-解码器框架，利用CBCT扫描的几何关系，将多视图2D特征反投影到3D空间，形成全面的体积特征图，从而在极稀疏视图输入下实现高质量重建	未提及具体在真实临床环境中的验证效果，可能在实际应用中存在未发现的限制	减少CBCT重建中的辐射剂量，同时保持或提高重建图像的质量和时间效率	稀疏视图CBCT重建	计算机视觉	NA	深度学习，神经渲染算法	2D CNN编码器，3D CNN解码器	2D X射线投影，3D CBCT图像	两个模拟数据集和一个真实世界数据集
375	2025-04-26	Coronary artery disease detection using deep learning and ultrahigh-resolution photon-counting coronary CT angiography 2025-Feb, Diagnostic and interventional imaging IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.diii.2024.09.012 PMID:39366836	研究论文	本研究评估了深度学习在光子计数冠状动脉CT血管造影（PC-CCTA）上自动检测冠状动脉疾病（CAD）的诊断性能	使用深度学习模型（CorEx, Spimed-AI）在非超高分辨率PC-CCTA图像上自动检测CAD，并与人类专家评估的UHR PC-CCTA图像进行比较	回顾性单中心研究，样本量较小（140例患者）	评估深度学习在CAD检测中的诊断性能	疑似CAD并接受PC-CCTA检查的患者	数字病理学	心血管疾病	光子计数冠状动脉CT血管造影（PC-CCTA）	深度学习（CorEx, Spimed-AI）	医学影像	140例患者（96名男性，44名女性）
376	2025-04-26	CQformer: Learning Dynamics Across Slices in Medical Image Segmentation 2025-Feb, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2024.3477555 PMID:39388328	研究论文	提出了一种名为CQformer的新型Transformer架构，通过ODE建模2D切片间的动态变化，提升3D医学图像分割性能	首次将ODE引入跨切片特征交互建模，提出交叉实例查询引导的Transformer架构(CQformer)和回归头设计	未明确说明计算复杂度或实时性表现，在BTCV数据集上性能排名第二	改进3D医学图像中连续2D切片的分割精度	多模态医学图像(CT/MRI)中的器官/组织/病变	数字病理	NA	ODE建模	Transformer(CQformer)	3D医学图像	7个不同模态和任务的数据集
377	2025-04-26	Alzheimer's Disease Detection in EEG Sleep Signals 2025-Feb, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3478380 PMID:39392730	research paper	该研究探讨了利用睡眠相关脑电图（EEG）信号通过半监督深度学习技术早期检测阿尔茨海默病（AD）的潜力	研究采用半监督深度学习模型处理有限的标记数据，并在所有睡眠阶段实现稳定的分类性能，准确率达到90%	研究受到标记数据稀缺的限制，可能影响模型的泛化能力	早期检测阿尔茨海默病（AD）	睡眠相关的脑电图（EEG）信号	digital pathology	geriatric disease	polysomnography (PSG)	semi-supervised Deep Learning	EEG signals	NA
378	2025-04-26	Deep learning assists early-detection of hypertension-mediated heart change on ECG signals 2025-Feb, Hypertension research : official journal of the Japanese Society of Hypertension IF:4.3Q1 DOI:10.1038/s41440-024-01938-7 PMID:39394520	研究论文	本研究设计了一个深度学习模型，用于预测心电图（ECG）信号中的高血压，并识别与高血压相关的ECG片段	提出了一个深度学习框架，包括MML-Net（多分支、多尺度LSTM神经网络）和ECG-XAI（面向ECG的波对齐AI解释流程），用于检测高血压引起的心脏结构微小变化	研究依赖于特定医院的数据，可能不具有普遍代表性	探索ECG信号是否能够捕捉高血压引起的心脏结构微小变化	心电图信号	数字病理学	心血管疾病	深度学习	LSTM	ECG信号	210,120条10秒12导联ECG（FX-8322设备）和812条ECG（RAGE-12设备）
379	2025-04-26	Large Language Models can Help with Biostatistics and Coding Needed in Radiology Research 2025-Feb, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2024.09.042 PMID:39406582	研究论文	评估大型语言模型（LLMs）在放射学研究中提供统计和深度学习解决方案及代码的能力	首次系统评估LLMs在放射学研究中处理生物统计学和深度学习编码任务的能力	需要用户进一步验证和优化生成的代码，存在潜在错误和幻觉风险，以及数据隐私问题	探索LLMs在放射学研究中的辅助作用	ChatGPT-4o、ChatGPT-3.5和Google Gemini三种大型语言模型	自然语言处理	NA	生物统计学分析、深度学习模型构建	Vision Transformer (ViT-B/16)	医学影像数据、统计问题	Cancer Imaging Archive数据集和RSNA-STR肺炎检测挑战数据集
380	2025-04-26	Evaluating deep learning techniques for optimal neurons counting and characterization in complex neuronal cultures 2025-Feb, Medical & biological engineering & computing IF:2.6Q3 DOI:10.1007/s11517-024-03202-z PMID:39417963	研究论文	本文评估了三种深度学习技术在神经元培养图像中自动计数和表征神经元的最优方法	比较了语义分割、目标检测和实例分割三种深度学习技术在神经元计数和表征中的表现，发现实例分割效果最佳	研究仅针对神经元培养图像，未涉及其他类型的细胞或组织	开发自动且可靠的神经元计数和表征方法	神经元培养中的神经元	计算机视觉	NA	深度学习	语义分割、目标检测、实例分割	图像	NA