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
4741	2025-04-03	Analysis of Deep Learning Techniques for Vehicle Detection and Reidentification Using Data from Multiple Drones and Public Datasets 2025, Anais da Academia Brasileira de Ciencias IF:1.1Q3 DOI:10.1590/0001-3765202520240623 PMID:40172334	研究论文	本文提出了一种结合多种CNN技术的车辆检测与重识别解决方案，用于无人机监控的动态环境	整合了VGG16、VGG19、ResNet50、InceptionV3和EfficientNetV2L等多种CNN技术，并采用YOLOv4进行检测和DeepSORT算法进行跟踪，以适应不同无人机拍摄的多样化图像	在第一个实验中，最佳网络ResNet50的平均准确率仅为55%，表明在某些情况下性能仍有提升空间	开发适用于无人机监控动态环境中车辆检测与重识别的计算方法	高速公路等动态环境中的车辆	计算机视觉	NA	CNN, YOLOv4, DeepSORT	VGG16, VGG19, ResNet50, InceptionV3, EfficientNetV2L	图像	两个数据集：一个来自Mendeley的公共数据集，另一个由无人机群收集的图像和数据
4742	2025-04-03	Understanding the role of machine learning in predicting progression of osteoarthritis 2024-Nov-01, The bone & joint journal DOI:10.1302/0301-620X.106B11.BJJ-2024-0453.R1 PMID:39481441	系统综述	本文通过系统综述探讨了机器学习在预测骨关节炎进展中的作用	揭示了机器学习模型在预测骨关节炎进展中的可行性及当前临床应用的局限性	评估指标缺乏标准化，外部验证有限，临床适用性受限	探讨机器学习在预测骨关节炎进展中的应用及其潜力	骨关节炎（OA）患者	机器学习	骨关节炎	机器学习算法	深度学习，自动化机器学习	临床、放射学和生化数据	39项研究（初始筛选1,160项）
4743	2025-04-03	Assessing substrate scope of the cyclodehydratase LynD by mRNA display-enabled machine learning models 2024-Oct-14, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.10.14.618330 PMID:39464139	研究论文	该研究通过mRNA展示技术和深度学习模型评估了RiPP环脱水酶LynD的底物范围	利用mRNA展示技术进行高通量底物分析，并构建深度学习模型预测LynD的底物处理	研究仅针对LynD酶，未涉及其他RiPP酶	评估和预测RiPP环脱水酶LynD的底物范围	RiPP环脱水酶LynD及其底物	机器学习	NA	mRNA展示技术	深度学习模型	肽序列数据	大规模肽库
4744	2025-04-03	Substrate recognition principles for the PP2A-B55 protein phosphatase 2024-Oct-04, Science advances IF:11.7Q1 DOI:10.1126/sciadv.adp5491 PMID:39356758	研究论文	本文通过整合AlphaFold建模和高分辨率突变扫描，揭示了PP2A-B55磷酸酶识别底物的机制，并设计了一种特异性肽抑制剂	发现了PP2A-B55通过保守机制识别底物α螺旋的关键氨基酸决定因素，并设计了特异性肽抑制剂	研究中使用的肽抑制剂可能需要在更多生物系统中验证其效果	阐明PP2A-B55磷酸酶识别底物的分子机制及其在细胞信号传导中的作用	PP2A-B55磷酸酶及其底物α螺旋结构	分子生物学	NA	AlphaFold建模、高分辨率突变扫描、深度学习蛋白设计	深度学习	蛋白质结构数据	NA
4745	2025-04-03	Deep Learning for Grading Endometrial Cancer 2024-Sep, The American journal of pathology DOI:10.1016/j.ajpath.2024.05.003 PMID:38879079	研究论文	该研究介绍了EndoNet，一种结合卷积神经网络和视觉变换器的深度学习模型，用于子宫内膜癌的分级	结合CNN提取组织学特征和视觉变换器聚合特征进行分级，无需手动标注	需要进一步验证	开发自动分级子宫内膜癌的深度学习模型	子宫内膜癌组织切片	数字病理学	子宫内膜癌	深度学习	CNN + 视觉变换器	图像	929张全切片图像（内部数据集）和100例患者（外部数据集）
4746	2025-04-03	Automated detection of Bornean white-bearded gibbon (Hylobates albibarbis) vocalizations using an open-source framework for deep learning 2024-09-01, The Journal of the Acoustical Society of America IF:2.1Q1 DOI:10.1121/10.0028268 PMID:39248557	research paper	本文介绍了一个开源深度学习框架，用于自动检测婆罗洲白须长臂猿的鸣叫，以解决大规模声学数据分析的瓶颈问题	采用开源深度学习框架自动检测特定物种的鸣叫，显著减少分析时间，且检测结果与人工标注无显著差异	未来需要将该模型应用于长期声学数据集以了解鸣叫活动的时空变化	开发一个自动检测濒危物种鸣叫的深度学习框架，以促进声学监测	婆罗洲白须长臂猿（Hylobates albibarbis）的鸣叫	bioacoustics	NA	deep learning	neural network	audio recordings	90小时的手动标注音频记录
4747	2025-04-03	A systematic review of the application of machine learning techniques to ultrasound tongue imaging analysis 2024-09-01, The Journal of the Acoustical Society of America IF:2.1Q1 DOI:10.1121/10.0028610 PMID:39287468	review	本文系统回顾了机器学习技术在超声舌成像分析中的应用	深入探讨了深度学习在超声舌图像序列分析中的应用潜力，特别是在克服斑点噪声和视野遮挡方面的优势	未提及具体实验验证或实际应用效果的局限性	评估机器学习技术在超声舌成像分析中的研究现状和发展趋势	超声舌图像帧序列(UTIFs)	machine learning	NA	B-mode ultrasound	deep learning	image	NA
4748	2025-04-03	A Self-Sensing and Self-Powered Wearable System Based on Multi-Source Human Motion Energy Harvesting 2024-07, Small (Weinheim an der Bergstrasse, Germany) DOI:10.1002/smll.202311036 PMID:38342584	研究论文	提出了一种基于多源人体运动能量收集的自感知自供电可穿戴系统	结合三自由度摩擦纳米发电机和负能量收集器，利用深度学习模型识别运动状态，实现自感知和自供电	未提及系统在极端环境下的稳定性和长期穿戴的舒适性	开发自感知自供电的可穿戴系统，提高能量利用效率	人体运动能量（腰部运动能量和膝盖负能量）	可穿戴技术	NA	摩擦纳米发电机（TENG）、深度学习	Gate Recurrent Unit (GRU)	运动信号	实验数据未明确说明具体样本数量，但涉及模型穿戴测试
4749	2025-04-03	A Proof-of-Concept Computer Vision Approach for Measurement of Tympanic Membrane Perforations 2024-Jun, The Laryngoscope DOI:10.1002/lary.31270 PMID:38214334	研究论文	提出了一种基于计算机视觉的概念验证方法，用于测量鼓膜穿孔的大小	首次将计算机视觉技术应用于鼓膜穿孔大小的测量，相比传统视觉估计方法提高了准确性	研究样本量较小且穿孔类型较为单一，需要更大规模和多样化的数据集进行验证	开发一种更准确的鼓膜穿孔大小测量方法	鼓膜穿孔	计算机视觉	耳科疾病	深度学习	开源深度学习架构	内窥镜图像	少量鼓膜穿孔样本（主要为前部较小穿孔）
4750	2025-04-03	A Clinical and Imaging Fused Deep Learning Model Matches Expert Clinician Prediction of 90-Day Stroke Outcomes 2024-04-08, AJNR. American journal of neuroradiology DOI:10.3174/ajnr.A8140 PMID:38331959	research paper	本研究开发了一种融合临床和影像数据的深度学习模型（DLPD），用于预测急性缺血性卒中患者90天后的功能结局，并与临床医生的预测进行了比较	首次将深度学习模型（DLPD）应用于急性缺血性卒中患者的长期功能结局预测，并证明其预测效果不劣于临床专家	研究样本量较小（80例患者），且为单中心数据，可能影响模型的泛化能力	开发并验证一种基于深度学习的预测模型，用于急性缺血性卒中患者的长期功能结局预测	急性缺血性卒中患者	digital pathology	cardiovascular disease	深度学习	DLPD	影像数据和临床数据	80例急性缺血性卒中患者
4751	2025-04-03	Identifying Patients with CSF-Venous Fistula Using Brain MRI: A Deep Learning Approach 2024-04-08, AJNR. American journal of neuroradiology DOI:10.3174/ajnr.A8173 PMID:38423747	研究论文	本研究开发了一种深度学习模型，用于通过脑部MRI准确诊断CSF-静脉瘘	首次使用深度学习模型基于脑部MRI预测CSF-静脉瘘的存在	需要进一步的模型优化和外部验证才能应用于临床	开发一种通过脑部MRI准确诊断CSF-静脉瘘的深度学习方法	疑似自发性颅内低压的患者	数字病理学	自发性颅内低压	脑部MRI	深度学习模型	图像	129名患者
4752	2025-04-03	Correspondence attention for facial appearance simulation 2024-Apr, Medical image analysis IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.media.2024.103094 PMID:38306802	研究论文	提出一种基于深度学习的网络ACMT-Net，用于预测颌面畸形患者正颌手术后面部外观变化	通过点对点注意力对应矩阵关联面部软组织变化与骨骼运动，并引入对比损失进行自监督预训练	未明确说明模型在多样化患者群体中的泛化能力	提高正颌手术规划中面部外观变化预测的准确性和计算效率	颌面畸形患者	计算机视觉	颌面畸形	深度学习	ACMT-Net（基于注意力机制的神经网络）	医学图像数据	颌面畸形患者数据集（具体数量未说明）
4753	2025-04-03	Assessing the Impact of Urban Environments on Mental Health and Perception Using Deep Learning: A Review and Text Mining Analysis 2024-Apr, Journal of urban health : bulletin of the New York Academy of Medicine DOI:10.1007/s11524-024-00830-6 PMID:38466494	综述	本文通过系统综述和文本挖掘分析，探讨了深度学习技术在理解户外环境对人类感知和心理健康影响中的应用	提出了一种新颖的主题建模方法，用于识别连贯的关键词，并将当前研究分为三个主要领域	仅涵盖了2016年至2023年间发表的40篇论文，可能无法全面反映该领域的所有研究	研究户外环境对人类感知和心理健康的影响	城市环境与人类感知、心理健康之间的关系	自然语言处理	NA	文本挖掘、主题建模	深度学习	文本	40篇论文
4754	2025-04-03	Deep Learning-Based Interpretable AI for Prostate T2W MRI Quality Evaluation 2024-04, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2023.09.030 PMID:37858505	research paper	开发了一种基于深度学习的AI工具，用于评估前列腺T2W MRI的质量，旨在减少用户偏见并提供更一致的评估	使用3D DenseNet121架构开发AI模型，能够将序列级别的分类标签转化为3D体素级别的质量热图，提供解释性	研究为回顾性设计，可能限制了结果的普遍适用性	开发一个AI工具，以更一致和客观的方式评估前列腺T2W MRI的质量	前列腺T2W MRI图像	digital pathology	prostate cancer	MRI	3D DenseNet121	image	1046名患者（来自三个队列：ProstateX [n=347]、All-comer in-house [n=602]、enriched bad-quality MRI in-house [n=97]）
4755	2025-04-03	Patterns of subregional cerebellar atrophy across epilepsy syndromes: An ENIGMA-Epilepsy study 2024-Apr, Epilepsia IF:6.6Q1 DOI:10.1111/epi.17881 PMID:38411286	research paper	研究通过结构磁共振成像量化了1602名癫痫患者和1022名健康对照者的小脑区域体积，探讨了癫痫综合征中小脑亚区萎缩的模式	采用深度学习技术对小脑进行28个神经解剖亚区的分割，首次全面描述了癫痫患者中小脑亚区体积的损失模式及其与临床特征的关系	研究为横断面设计，无法确定小脑萎缩与癫痫之间的因果关系	探讨不同癫痫综合征中小脑亚区萎缩的特征模式	1602名成人癫痫患者和1022名健康对照者	digital pathology	epilepsy	structural magnetic resonance imaging	deep learning	image	1602 epilepsy patients and 1022 healthy controls from 22 sites
4756	2025-04-03	Scanning Laser Ophthalmoscopy Demonstrates Pediatric Optic Disc and Peripapillary Strain During Horizontal Eye Rotation 2024-04, Current eye research IF:1.7Q3 DOI:10.1080/02713683.2023.2295789 PMID:38185657	研究论文	使用扫描激光检眼镜(SLO)自动分析儿童水平眼球旋转时视盘及周围区域的机械应变	首次在儿童群体中量化水平眼球旋转对视盘及周围血管的机械应变影响，并与成人数据进行对比	样本量较小(31名儿童)，且仅在轻度色素沉着的眼底观察到脉络膜血管位移	探究儿童眼球水平旋转对视盘及视网膜/脉络膜血管的机械应变特征	31名平均年龄11.3±2.7岁的儿童受试者	数字病理	NA	扫描激光检眼镜(SLO)结合深度学习光流分析	深度学习(具体模型未说明)	医学影像	31名儿童(62只眼睛)
4757	2025-04-03	Estimating lung function from computed tomography at the patient and lobe level using machine learning 2024-Apr, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.16915 PMID:38329315	研究论文	提出了一种名为I3Dr的深度学习架构，用于从CT扫描中自动估计肺功能测试结果，并分解各肺叶对患者肺功能的个体贡献	I3Dr架构能够从图像中估计全局测量值，并能估计图像各部分对该全局测量值的个体贡献，特别是在肺功能测试中的应用	需要大量CT扫描和患者级别的肺功能测量数据进行训练	从CT扫描中自动估计肺功能测试结果，并分解各肺叶对患者肺功能的个体贡献	肺功能测试结果和CT扫描图像	数字病理学	肺部疾病	深度学习	I3Dr	图像	训练集8,433个CT扫描，验证集1,775个CT扫描，测试集1,873个CT扫描
4758	2025-04-03	Optimizing feature subset for schizophrenia detection using multichannel EEG signals and rough set theory 2024-Apr, Cognitive neurodynamics IF:3.1Q2 DOI:10.1007/s11571-023-10011-x PMID:38699607	研究论文	提出一种基于多通道脑电图信号和粗糙集理论的改进特征子集优化方法，用于精神分裂症检测	提出了一种改进的CAO（ICAO）降维方法，结合水平和垂直交叉方法与AOA，以及基于粗糙集的适应度函数，以提高特征选择的准确性	未提及样本量及数据来源的具体细节，可能影响方法的泛化能力	优化精神分裂症检测中的特征子集选择，提高分类准确性和计算效率	精神分裂症患者和正常人的多通道脑电图信号	机器学习	精神分裂症	多变量经验模式分解（MEMD）、熵度量（如谱熵、排列熵、近似熵、样本熵和SVD熵）	核支持向量机（SVM）	脑电图信号	NA
4759	2025-04-03	Unified Noise-aware Network for Low-count PET Denoising with Varying Count Levels 2024-Apr, IEEE transactions on radiation and plasma medical sciences IF:4.6Q1 DOI:10.1109/trpms.2023.3334105 PMID:39391291	研究论文	提出了一种统一的噪声感知网络（UNN），用于处理不同噪声水平的低计数PET图像去噪问题	结合多个具有不同去噪能力的子网络，能够处理不同噪声水平的输入，无需针对每种噪声水平单独训练网络	需要大规模数据进行训练，且在实际应用中可能面临数据可用性有限的问题	降低PET扫描中的辐射剂量，同时保持图像质量和诊断性能	低计数PET图像	数字病理学	NA	深度学习	UNN（统一的噪声感知网络）	PET图像	来自两个医疗中心的大规模数据
4760	2025-04-03	A Review on Low-Dose Emission Tomography Post-Reconstruction Denoising with Neural Network Approaches 2024-Apr, IEEE transactions on radiation and plasma medical sciences IF:4.6Q1 DOI:10.1109/trpms.2023.3349194 PMID:39429805	综述	本文综述了低剂量发射断层扫描(ET)后重建去噪的神经网络方法	重点探讨了深度学习在低剂量ET图像质量和分辨率提升中的潜力	NA	提升低剂量ET图像质量和分辨率	低剂量发射断层扫描图像	医学影像	NA	NA	神经网络	医学影像	NA