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	2025-05-03	Image factory: A method for synthesizing novel CT images with anatomical guidance 2024-May, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.16864 PMID:38043097	research paper	提出了一种名为Image factory的方法，用于在解剖学指导下合成新的CT图像，以解决医学影像领域标记数据不足的问题	通过结合StyleGAN、U-Net和CycleGAN/P2P架构，能够从少量标记数据生成大量高质量的标记CT图像，并合成具有新解剖结构的图像	需要依赖初始的小规模标记数据集和大量非标记数据，且生成图像的解剖合理性可能存在轻微下降	解决医学影像领域深度学习训练数据不足的问题	CT图像	digital pathology	lung cancer	StyleGAN, U-Net, CycleGAN/P2P	GAN, CNN	image	30例标记的肺部CT数据（来自TCIA）和14k例未标记的高分辨率CT数据（来自NIH）
442	2025-05-03	RAPHIA: A deep learning pipeline for the registration of MRI and whole-mount histopathology images of the prostate 2024-05, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2024.108318 PMID:38522253	research paper	介绍了一种名为RAPHIA的深度学习流程，用于高效准确地对前列腺MRI和全切片组织病理学图像进行配准	RAPHIA自动化了现有方法中多个耗时的手动步骤，包括前列腺分割、组织病理学图像旋转角度和水平翻转的估计，以及MRI-组织病理学切片对应关系的估计，并通过深度学习配准网络大幅减少计算时间	未明确提及具体限制，但可能依赖于深度学习模型的性能和训练数据的质量	开发一种高效准确的MRI和组织病理学图像配准流程，以促进前列腺癌早期检测的机器学习方法的发展	前列腺MRI和全切片组织病理学图像	digital pathology	prostate cancer	deep learning registration networks	NA	image	未明确提及具体样本数量
443	2025-05-03	TractGeoNet: A geometric deep learning framework for pointwise analysis of tract microstructure to predict language assessment performance 2024-May, Medical image analysis IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.media.2024.103120 PMID:38458095	研究论文	提出了一种基于几何深度学习的框架TractGeoNet，用于利用扩散磁共振成像(dMRI)纤维束成像和相关的点状组织微结构测量进行回归分析	采用点云表示法直接利用纤维束内所有点的组织微结构和位置信息，无需沿流线平均或分箱数据；提出了一种新的损失函数Paired-Siamese Regression loss，以提高回归性能；提出了Critical Region Localization算法，用于识别白质纤维束中对预测结果贡献最大的解剖区域	研究仅基于806名受试者的20个关联白质纤维束数据集，样本量和区域范围可能有限	通过几何深度学习增强对大脑白质纤维束的研究，并将其结构与人类语言表现等特征联系起来	人脑白质纤维束及其与语言表现的关系	机器学习	NA	扩散磁共振成像(dMRI)纤维束成像	几何深度学习	图像	806名受试者的20个关联白质纤维束
444	2025-05-03	Utilizing Deep Learning and Computed Tomography to Determine Pulmonary Nodule Activity in Patients With Nontuberculous Mycobacterial-Lung Disease 2024-May-01, Journal of thoracic imaging IF:2.0Q3 DOI:10.1097/RTI.0000000000000745 PMID:38640144	研究论文	开发并评估用于分类非结核分枝杆菌肺病(NTM-LD)患者CT图像中急性和慢性肺结节的深度卷积神经网络(DCNN)模型	首次使用DCNN模型对NTM-LD患者的肺结节活动性进行分类，并与放射科医生的诊断性能进行比较	样本量相对较小(650个结节)，且仅基于CT图像	提高非结核分枝杆菌肺病的诊断和管理效率	非结核分枝杆菌肺病患者的肺结节	计算机视觉	肺病	CT扫描	DCNN	图像	来自110名患者的650个结节(316个急性，334个慢性)
445	2025-05-03	External Validation of Deep Learning-Based Cardiac Arrest Risk Management System for Predicting In-Hospital Cardiac Arrest in Patients Admitted to General Wards Based on Rapid Response System Operating and Nonoperating Periods: A Single-Center Study 2024-03-01, Critical care medicine IF:7.7Q1 DOI:10.1097/CCM.0000000000006137 PMID:38381018	研究论文	本研究验证了深度学习基础的心脏骤停风险管理系统DeepCARS在快速反应系统（RRS）运行和非运行期间的预测性能，并探索了其在RRS运行时间之外的潜力	DeepCARS在RRS运行和非运行期间均表现出优于传统早期预警系统的预测性能，且性能稳定	研究为单中心回顾性研究，可能限制了结果的普遍性	验证DeepCARS在预测住院患者心脏骤停方面的性能，特别是在RRS非运行期间的有效性	入住普通病房的成年患者	医疗人工智能	心血管疾病	深度学习	DeepCARS	电子健康记录	2019年9月1日至2020年8月31日期间入住普通病房的成年患者数据
446	2025-05-03	Bioinformatic analysis reveals the association between bacterial morphology and antibiotic resistance using light microscopy with deep learning 2024, Frontiers in microbiology IF:4.0Q2 DOI:10.3389/fmicb.2024.1450804 PMID:39364166	研究论文	通过生物信息学分析结合深度学习方法，研究细菌形态与抗生素抗性之间的关联	首次在无抗生素条件下研究抗性细菌的形态特征，并开发新的深度学习单细胞分类方法	仅研究了10种抗生素抗性菌株，样本量有限	探索细菌形态特征与抗生素抗性之间的关联	10种抗生素抗性细菌菌株	生物信息学	细菌感染	光学显微镜、深度学习	深度学习	图像	10种抗生素抗性细菌菌株
447	2025-05-03	ReIU: an efficient preliminary framework for Alzheimer patients based on multi-model data 2024, Frontiers in public health IF:3.0Q2 DOI:10.3389/fpubh.2024.1449798 PMID:39830185	research paper	提出了一种基于多模态数据的高效阿尔茨海默病初步筛查框架ReIU	结合U-Net和迭代配准学习技术，从OCT-A设备中提取视网膜血管图，用于阿尔茨海默病的早期筛查	在HRF数据集上的分割准确率相对较低（68.3%）	开发一种经济、非侵入性的阿尔茨海默病早期筛查工具	阿尔茨海默病患者和健康受试者的多模态数据集	digital pathology	geriatric disease	OCT angiography (OCT-A)	U-Net	image	包含健康受试者和AD患者的多模态数据集（具体数量未明确说明）
448	2025-05-03	Identification of Drug Compounds for Capsular Contracture Based on Text Mining and Deep Learning 2023-11-01, Plastic and reconstructive surgery IF:3.2Q1 DOI:10.1097/PRS.0000000000010350 PMID:36862957	研究论文	通过文本挖掘和深度学习技术识别用于治疗包膜挛缩的药物化合物	结合文本挖掘、基因相互作用分析和深度学习模型DeepPurpose，筛选出与包膜挛缩相关的候选药物	研究结果尚未经过临床验证，药物有效性有待进一步实验确认	探索包膜挛缩的非手术治疗方法	与包膜挛缩相关的基因和药物	自然语言处理	包膜挛缩	文本挖掘、蛋白互作分析、深度学习	DeepPurpose	文本、基因数据	55个相关基因、8个候选基因、100种药物
449	2025-05-02	Impact of synthetic data on training a deep learning model for lesion detection and classification in contrast-enhanced mammography 2025-Nov, Journal of medical imaging (Bellingham, Wash.) DOI:10.1117/1.JMI.12.S2.S22006 PMID:40302983	研究论文	探讨合成数据在训练深度学习模型用于对比增强乳腺摄影中病变检测和分类的影响	研究合成数据（特别是模拟微钙化簇）对提升深度学习模型性能的潜力，尤其是在真实数据稀缺的情况下	合成数据加入较小真实训练集时虽提高恶性病变检测灵敏度但降低了精确度，且集成模型性能不如独立DL模型	优化对比增强乳腺摄影中病变检测和分类的深度学习模型性能	乳腺摄影图像中的增强肿块和微钙化簇	数字病理学	乳腺癌	深度学习与放射组学分类器集成	DL（深度学习模型）与放射组学分类器	图像（低能量与重组对比增强乳腺摄影图像）	训练集：782例无病变乳房（合成数据）+850例真实患者；验证集：内部212例+外部279例真实患者
450	2025-05-02	Educational strategies for teaching metabolic profiles across three endurance training zones 2025-Jun-01, Advances in physiology education IF:1.7Q4 DOI:10.1152/advan.00094.2024 PMID:39809450	research paper	本文探讨了一种创新的教育方法，使用代谢板来增强对三个耐力训练区域肌肉代谢的理解	开发了一种交互式代谢板工具，用于简化复杂的生理过程并促进深度学习	未提及具体的研究样本量或实验验证结果	提高对耐力训练区域肌肉代谢的理解，并优化训练处方决策	运动科学专业的学生和专业人士	运动科学	NA	NA	NA	real data	NA
451	2025-05-02	Genetic Distinctions Between Reticular Pseudodrusen and Drusen: A Genome-Wide Association Study 2025-Jun, American journal of ophthalmology IF:4.1Q1 DOI:10.1016/j.ajo.2025.03.007 PMID:40064387	research paper	通过全基因组关联研究（GWAS）识别网状假性玻璃膜疣（RPD）与玻璃膜疣（drusen）之间的遗传差异	发现了三个与RPD独特相关的新遗传变异位点，并确认了ARMS2-HTRA1位点与RPD负荷的明确关联	样本量相对较小，尤其是纯RPD病例较少，且部分发现的遗传变异为罕见变异（次要等位基因频率<5%）	识别RPD与drusen的特定遗传决定因素	UK Biobank（UKBB）中的RPD患者、drusen患者和对照组参与者	遗传学	年龄相关性黄斑变性（AMD）	全基因组关联研究（GWAS）、深度学习框架、光学相干断层扫描（OCT）	深度学习	基因组数据、OCT图像、彩色眼底照片	1787名参与者（1037名对照、361名纯drusen、66名纯RPD、323名混合病例）
452	2025-05-02	Multi-class brain malignant tumor diagnosis in magnetic resonance imaging using convolutional neural networks 2025-Jun-01, Brain research bulletin IF:3.5Q2 DOI:10.1016/j.brainresbull.2025.111329 PMID:40180191	研究论文	本研究开发了一种名为FoTNet的深度学习模型，用于提高多类脑恶性肿瘤在磁共振成像中的自动诊断准确性	模型整合了基于频率的通道注意力层和焦点损失函数，以解决由PCNSL样本有限引起的类别不平衡问题	研究依赖于多中心MRI数据集，但PCNSL样本相对较少，可能影响模型的泛化能力	提高脑恶性肿瘤（GBM、PCNSL和BM）在MRI中的自动诊断准确性	多类脑恶性肿瘤（GBM、PCNSL和BM）的MRI图像	数字病理学	脑恶性肿瘤	MRI	CNN	图像	409例（58 GBM、82 PCNSL和269 BM）的T1加权对比增强MRI图像
453	2025-05-02	Predicting host-pathogen interactions with machine learning algorithms: A scoping review 2025-06, Infection, genetics and evolution : journal of molecular epidemiology and evolutionary genetics in infectious diseases DOI:10.1016/j.meegid.2025.105751 PMID:40220943	综述	本文通过范围综述方法，系统评估了机器学习在预测宿主-病原体相互作用（HPI）中的应用	首次系统比较了不同机器学习方法在HPI预测中的效果，并提出了未来研究的路线图	纳入分析的文献数量有限（30篇），且存在数据集标准化和模型可解释性方面的挑战	评估机器学习算法在宿主-病原体相互作用预测中的有效性	宿主-病原体蛋白质相互作用（PPIs）	机器学习	传染病	机器学习算法	Random Forest, Gradient Boosting, CNN, RNN	蛋白质相互作用数据	46篇初步筛选文献，最终纳入30篇
454	2025-05-02	Developing a novel Temporal Air-quality Risk Index using LSTM autoencoder: A case study with South Korean air quality data 2025-May-25, The Science of the total environment DOI:10.1016/j.scitotenv.2025.179303 PMID:40245507	研究论文	提出了一种基于LSTM自编码器的新型时间空气质量风险指数（TARI），以更全面地评估空气污染对健康的影响	首次将深度学习应用于环境指数开发，通过LSTM自编码器捕捉环境因素的复杂相互作用和时间依赖性	研究仅基于韩国空气质量数据，可能在其他地区的适用性有待验证	开发更全面的空气质量指数以更准确地评估空气污染对健康的影响	韩国空气质量数据	机器学习	NA	LSTM autoencoder	LSTM	时间序列数据	韩国空气质量数据
455	2025-05-02	Artificial Intelligence Measurement of Preoperative Radiographs in Adolescent Idiopathic Scoliosis Based on Multiple-View Semantic Segmentation 2025-May, Global spine journal IF:2.6Q1 DOI:10.1177/21925682241270036 PMID:39109794	研究论文	本研究探讨了基于深度学习的青少年特发性脊柱侧凸（AIS）自动分类方法，并验证了机器分类与人工分类的一致性	利用U-Net语义分割神经网络技术和深度学习方法，实现了脊柱多视图的自动分割和对齐关系建立，以及Cobb角等脊柱特征的自动提取	研究样本量相对较小，且性别比例不均（男性81例，女性425例）	开发并验证一种自动化的AIS影像分类方法，以提高分类的一致性和准确性	青少年特发性脊柱侧凸（AIS）患者	数字病理	脊柱侧凸	深度学习，U-Net语义分割神经网络	U-Net	图像	506例（训练集），107例（测试集）
456	2025-05-02	A New Method for Scoliosis Screening Incorporating Deep Learning With Back Images 2025-May, Global spine journal IF:2.6Q1 DOI:10.1177/21925682241282581 PMID:39264983	研究论文	提出了一种结合深度学习与背部图像的新方法用于脊柱侧弯筛查	利用深度学习算法自动进行脊柱侧弯筛查，减少不必要的辐射风险和筛查成本	研究样本量较小（247例），且为回顾性研究	开发一种自动化、准确、简洁且方便的脊柱侧弯筛查方法	脊柱侧弯患者	计算机视觉	脊柱侧弯	深度学习	NA	图像（正面、侧面、背部直立图像及X射线图像）	247例脊柱侧弯患者（2008-2021年数据）
457	2025-05-02	MRI deep learning models for assisted diagnosis of knee pathologies: a systematic review 2025-May, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-024-11105-8 PMID:39422725	系统综述	本文系统综述了用于辅助诊断多种膝关节异常的深度学习MRI模型的现状	总结了不同卷积神经网络在膝关节病理诊断中的性能表现，并比较了特定损伤检测与一般异常检测模型的准确性差异	研究设计存在差异，现有模型性能与临床需求之间仍存在差距，需要更大规模的MRI数据集进行验证	评估深度学习模型在膝关节病理MRI辅助诊断中的临床应用潜力	膝关节异常（包括前交叉韧带损伤、骨关节炎、半月板损伤等）	数字病理	膝关节疾病	MRI	CNN（包括ResNet、VGG、DenseNet、DarkNet等）	医学影像	54篇相关研究文章
458	2025-05-02	Lumbar Spinal Stenosis Grading in Multiple Level Magnetic Resonance Imaging Using Deep Convolutional Neural Networks 2025-May, Global spine journal IF:2.6Q1 DOI:10.1177/21925682241299332 PMID:39487037	研究论文	该研究通过比较专家和深度卷积神经网络（CNN）对腰椎多水平磁共振成像（MRI）的狭窄分级，探讨深度学习在临床诊断中的应用	使用CNN进行腰椎狭窄分级和神经根分类，展示了深度学习在医学影像诊断中的潜力	解剖结构的突然变化可能导致仅基于图像的诊断困难	评估深度学习模型在腰椎狭窄分级和神经根分类中的性能	腰椎多水平磁共振成像	数字病理学	脊柱疾病	MRI	CNN	图像	NA
459	2025-05-02	Using machine learning for personalized prediction of longitudinal coronavirus disease 2019 vaccine responses in transplant recipients 2025-May, American journal of transplantation : official journal of the American Society of Transplantation and the American Society of Transplant Surgeons IF:8.9Q1 DOI:10.1016/j.ajt.2024.11.033 PMID:39643006	研究论文	本研究利用机器学习方法预测移植受者接种COVID-19疫苗后的长期免疫反应	提出了一种结合胶囊网络与LSTM的新型模型routed LSTM，减少了大数据集的需求，并在预测疫苗反应方面表现最佳	研究样本仅来自加拿大多中心队列的303名移植受者，可能限制了结果的普遍性	比较深度学习架构在预测移植受者接种SARS-CoV-2疫苗后12个月免疫反应方面的性能	303名实体器官移植受者	机器学习	COVID-19	机器学习、深度学习	LSTM、RNN、routed LSTM、逻辑回归、epsilon-支持向量回归、随机森林回归器、梯度提升回归器	临床数据、抗体测量数据	303名实体器官移植受者
460	2025-05-02	Artificial Intelligence for Cervical Spine Fracture Detection: A Systematic Review of Diagnostic Performance and Clinical Potential 2025-May, Global spine journal IF:2.6Q1 DOI:10.1177/21925682251314379 PMID:39800538	系统综述	本文系统评估了人工智能和深度学习模型在颈椎骨折检测中的诊断性能及其临床潜力	首次系统综述了AI和DL模型在颈椎骨折检测中的应用，比较了不同模型和成像方式的性能差异	大多数研究缺乏外部验证，结果的可推广性存疑	评估AI和DL模型在颈椎骨折检测中的诊断性能及其临床应用潜力	颈椎骨折	数字病理学	骨科疾病	CT和X光成像	CNN, MobileNetV2, Vision Transformer (ViT)	医学影像	11项研究(2021-2024年间发表)