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
5181	2025-03-15	Clinical usability of deep learning-based saliency maps for occlusion myocardial infarction identification from the prehospital 12-Lead electrocardiogram 2024 Nov-Dec, Journal of electrocardiology IF:1.3Q3 DOI:10.1016/j.jelectrocard.2024.153792 PMID:39255653	研究论文	本研究探讨了基于深度学习的显著性图在预医院12导联心电图中识别闭塞性心肌梗死的临床可用性	使用显著性图增强深度学习模型的可解释性，以促进临床医生的广泛采用	研究样本量较小，仅包含100例心电图	评估显著性图在增强深度学习模型解释性方面的临床可用性	100例胸痛患者的心电图	数字病理学	心血管疾病	深度学习	卷积神经网络（CNN）	心电图（ECG）	100例心电图
5182	2025-03-15	An Updated Simplified Severity Scale for Age-Related Macular Degeneration Incorporating Reticular Pseudodrusen: Age-Related Eye Disease Study Report Number 42 2024-Oct, Ophthalmology IF:13.1Q1 DOI:10.1016/j.ophtha.2024.04.011 PMID:38657840	研究论文	本文更新了年龄相关性眼病研究（AREDS）的简化严重程度量表，以评估晚期年龄相关性黄斑变性（AMD）的风险，并纳入网状假性玻璃膜疣（RPD），并在AREDS2中进行了外部验证	更新了AREDS简化严重程度量表，纳入RPD状态，并使用深度学习对彩色眼底照片进行分级，提高了预后准确性	研究结果可能仅适用于类似人群，且量表仍主要用于广泛的风险分类	更新并验证AREDS简化严重程度量表，以更准确地评估晚期AMD的风险	AREDS和AREDS2临床试验中的参与者（AREDS：2719人，AREDS2：1472人）	数字病理学	年龄相关性黄斑变性	深度学习	NA	图像（彩色眼底照片）	AREDS：2719人，AREDS2：1472人
5183	2025-03-15	An Automated Multi-scale Feature Fusion Network for Spine Fracture Segmentation Using Computed Tomography Images 2024-Oct, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-024-01091-0 PMID:38622384	研究论文	本文提出了一种新颖的多尺度特征融合深度学习模型，用于自动化脊柱骨折分割	提出了一种包含六个模块的多尺度特征融合深度学习模型，用于脊柱骨折的自动化分割	未提及具体局限性	解决脊柱骨折在医学图像中的准确分割问题	脊柱骨折	计算机视觉	脊柱骨折	深度学习	多尺度特征融合网络	CT图像	未提及具体样本数量
5184	2025-03-15	CryoTEN: Efficiently Enhancing Cryo-EM Density Maps Using Transformers 2024-Sep-11, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.09.06.611715 PMID:39314387	研究论文	本文介绍了CryoTEN，一种基于三维U-Net风格Transformer的模型，用于有效提升冷冻电镜密度图的质量	CryoTEN是首个将Transformer应用于冷冻电镜密度图增强的模型，相比现有深度学习方法，其运行速度快10倍以上且GPU内存需求更低	尽管CryoTEN在提升密度图质量方面表现出色，但在质量改进方面仍排名第二，未达到最优	提升冷冻电镜密度图的质量，以构建更高质量的蛋白质结构	冷冻电镜密度图	计算机视觉	NA	冷冻电镜（cryo-EM）	三维U-Net风格Transformer	图像	1,295个冷冻电镜图作为训练集，150个独立测试集
5185	2025-03-15	Clinical and genetic associations of asymmetric apical and septal left ventricular hypertrophy 2024-Sep, European heart journal. Digital health DOI:10.1093/ehjdh/ztae060 PMID:39318696	研究论文	本研究利用深度学习衍生的表型，探讨了不对称心尖和室间隔左心室肥大的临床和遗传关联	首次使用深度学习技术分析心尖和室间隔肥大的基因组和临床关联，独立于总左心室质量	需要进一步在多民族队列中进行研究	探讨不对称心尖和室间隔左心室肥大的临床和遗传关联	35,268名UK Biobank参与者	机器学习	心血管疾病	深度学习	NA	基因组和临床数据	35,268名UK Biobank参与者
5186	2025-03-15	Video-Based Kinematic Analysis of Movement Quality in a Phase 3 Clinical Trial of Troriluzole in Adults with Spinocerebellar Ataxia: A Post Hoc Analysis 2024-Aug, Neurology and therapy IF:3.9Q1 DOI:10.1007/s40120-024-00625-6 PMID:38814532	研究论文	本研究通过视频分析评估了troriluzole对成人脊髓小脑共济失调（SCA）患者步态质量的影响	使用深度学习姿态提取算法和新型步态稳定性指标Pose Dispersion Index来量化步态对称性、平衡性和稳定性	样本量较小，仅67和56名参与者的视频数据可用于分析	比较troriluzole与安慰剂对SCA患者步态质量的影响	成人脊髓小脑共济失调（SCA）患者	数字病理学	脊髓小脑共济失调	深度学习姿态提取算法	深度学习	视频	218名随机参与者，其中67名和56名分别有可解释的串联步态和自然步态视频数据
5187	2025-03-15	TAI-GAN: A Temporally and Anatomically Informed Generative Adversarial Network for early-to-late frame conversion in dynamic cardiac PET inter-frame motion correction 2024-Aug, Medical image analysis IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.media.2024.103190 PMID:38820677	研究论文	本文提出了一种名为TAI-GAN的新型生成对抗网络，用于动态心脏PET图像中的早期到晚期帧转换，以改善帧间运动校正	提出了一种结合时间和解剖信息的生成对抗网络（TAI-GAN），通过全对一映射将早期帧转换为与参考帧相似的图像，解决了早期帧中基于强度的图像配准技术失败的问题	NA	改善动态心脏PET图像中的帧间运动校正，提高心肌血流（MBF）量化的准确性	动态心脏PET图像中的早期帧	计算机视觉	心血管疾病	生成对抗网络（GAN）	TAI-GAN	图像	临床Rb PET数据集
5188	2025-03-15	Automatic Tracking of Hyoid Bone Displacement and Rotation Relative to Cervical Vertebrae in Videofluoroscopic Swallow Studies Using Deep Learning 2024-Aug, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-024-01039-4 PMID:38383805	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的自动跟踪方法，用于在视频荧光吞咽研究（VFSS）中跟踪舌骨位移和旋转	提出了一种全高分辨率网络（deep learning architecture）来自动检测舌骨的前后位置及其旋转，并同时检测C2和C4椎骨的前下角以建立新的坐标系，消除姿势变化的影响	NA	开发一种自动跟踪舌骨位移和旋转的方法，以辅助早期诊断和有效疾病管理	舌骨位移和旋转	计算机视觉	吞咽障碍	深度学习	全高分辨率网络	视频	1488个吞咽样本的59,468帧VFSS图像
5189	2025-03-15	Joint AI-driven event prediction and longitudinal modeling in newly diagnosed and relapsed multiple myeloma 2024-Jul-29, NPJ digital medicine IF:12.4Q1 DOI:10.1038/s41746-024-01189-3 PMID:39075240	研究论文	本文开发了一种基于transformer的机器学习模型，用于多发性骨髓瘤患者的综合评估，包括预测无进展生存期、总生存期和不良事件，预测关键疾病生物标志物，以及评估不同治疗策略的效果	该模型首次联合预测多发性骨髓瘤患者的生存期、不良事件和生物标志物，并评估不同治疗策略的效果，提供了一种全面的患者疾病状态评估方法	模型仅在TOURMALINE试验数据上进行了训练和验证，可能在其他数据集上的表现尚不明确	开发一种能够全面评估多发性骨髓瘤患者疾病状态的机器学习模型，以辅助医生决策	新诊断和复发/难治性多发性骨髓瘤患者	机器学习	多发性骨髓瘤	transformer-based机器学习模型	transformer	临床试验数据	新诊断患者703例，复发/难治性患者720例
5190	2025-03-15	Novel Domain Knowledge-Encoding Algorithm Enables Label-Efficient Deep Learning for Cardiac CT Segmentation to Guide Atrial Fibrillation Treatment in a Pilot Dataset 2024-Jul-17, Diagnostics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/diagnostics14141538 PMID:39061675	研究论文	本文提出了一种新颖的领域知识编码算法（DOKEN），用于在少量训练数据的情况下实现高效的心脏CT分割，以指导心房颤动治疗	DOKEN算法通过编码心脏几何形状并自动标记训练集，减少了对大规模训练数据的依赖，从而在少量样本下实现了高性能的分割	研究仅在房颤消融的CT数据集上进行了验证，尚未在其他疾病或影像数据上测试其通用性	开发一种减少对大规模标注数据依赖的自动化心脏CT分割方法，以支持个性化心脏消融治疗	心脏CT影像中的左心房结构	医学影像分析	心血管疾病	CT影像分析	nnU-Net	CT影像	训练集20例患者，测试集100例患者
5191	2025-03-15	Efficient deep learning-based automated diagnosis from echocardiography with contrastive self-supervised learning 2024-Jul-06, Communications medicine IF:5.4Q1 DOI:10.1038/s43856-024-00538-3 PMID:38971887	研究论文	本文提出了一种基于自监督对比学习的超声心动图视频自动诊断方法EchoCLR，旨在从小量标注数据中学习强表征以高效微调用于心脏疾病诊断	EchoCLR是首个针对超声心动图视频的自监督对比学习方法，通过对比学习和帧重排序任务学习视频表征，显著提高了小样本下的疾病分类性能	方法主要针对超声心动图视频，尚未验证在其他医学影像模态上的适用性	开发一种适用于超声心动图视频的自监督学习方法，提高小样本下的心脏疾病自动诊断性能	超声心动图视频	计算机视觉	心血管疾病	自监督对比学习	EchoCLR	视频	519项研究（10%训练数据）和53项研究（1%训练数据）
5192	2025-03-15	Cough-DL: A Deep Learning Model for Ear-Worn Cough Detection 2024-Jul, Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. Annual International Conference DOI:10.1109/EMBC53108.2024.10782702 PMID:40039966	研究论文	本文介绍了一种名为Cough-DL的深度学习模型，用于通过耳戴设备检测咳嗽	通过信号处理增强、创新的数据增强技术和精细的建模方法，提高了模型在环境中的鲁棒性，特别是在降低误报率和背景噪声干扰方面	未提及具体的研究限制	开发一种能够在实际环境中准确检测咳嗽的自动检测系统	咳嗽检测	机器学习	肺部疾病	深度学习	深度学习模型	音频信号	未提及具体样本数量
5193	2025-03-15	Transfer learning reveals sequence determinants of the quantitative response to transcription factor dosage 2024-May-29, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.05.28.596078 PMID:38853998	研究论文	本文利用迁移学习训练和解释深度学习模型，通过DNA序列预测两种剂量敏感转录因子（TWIST1, SOX9）对面部祖细胞中调控元件染色质可及性的影响	首次结合迁移学习和定量测量染色质对转录因子剂量的响应，揭示了顺式调控代码的额外层次	研究主要针对两种特定的转录因子，可能不适用于其他转录因子或细胞类型	揭示转录因子剂量对染色质状态的定量响应的序列决定因素	面部祖细胞中的调控元件染色质可及性	机器学习	NA	迁移学习	深度学习模型	DNA序列	NA
5194	2025-03-15	A Perspective on Protein Structure Prediction Using Quantum Computers 2024-May-14, Journal of chemical theory and computation IF:5.7Q1 DOI:10.1021/acs.jctc.4c00067 PMID:38703105	研究论文	本文探讨了使用量子计算机进行蛋白质结构预测的潜力，并提出了一个框架来选择适合量子优势的蛋白质结构预测问题	提出了一个系统选择适合量子优势的蛋白质结构预测问题的框架，并在量子硬件上验证了该框架	识别适合量子优势的具体问题实例和估计所需的量子资源仍然具有挑战性	探讨量子计算机在蛋白质结构预测中的应用潜力	蛋白质结构预测问题	生物医学研究	NA	量子计算	NA	NA	NA
5195	2025-03-15	Cardiovascular Significance and Genetics of Epicardial and Pericardial Adiposity 2024-May-01, JAMA cardiology IF:14.8Q1 DOI:10.1001/jamacardio.2024.0080 PMID:38477908	研究论文	本研究评估了心外膜和心包脂肪组织（EPAT）与心血管疾病的关联，并探讨了其遗传基础	使用深度学习模型从磁共振图像中量化EPAT面积，并在大规模人群队列中评估其与心血管疾病的关联及遗传基础	研究结果在控制腹部内脏脂肪组织（VAT）后，EPAT与心血管疾病的关联不再显著	评估EPAT与心血管疾病的关联并阐明其遗传基础	44,475名来自UK Biobank的参与者	数字病理学	心血管疾病	磁共振成像（MRI）	深度学习模型	图像	44,475名参与者
5196	2025-03-15	Artificial Intelligence Predicts Hospitalization for Acute Heart Failure Exacerbation in Patients Undergoing Myocardial Perfusion Imaging 2024-May-01, Journal of nuclear medicine : official publication, Society of Nuclear Medicine IF:9.1Q1 DOI:10.2967/jnumed.123.266761 PMID:38548351	研究论文	本研究评估了结合临床、压力测试和影像参数的人工智能模型是否能预测接受SPECT/CT心肌灌注成像的患者因急性心力衰竭恶化而住院的情况	提出了一个结合临床风险因素、压力变量、SPECT影像参数和深度学习生成的钙化评分的人工智能模型，用于预测心力衰竭住院风险	研究仅基于单一中心的数据，外部验证队列的样本量相对较小	评估人工智能模型在预测心力衰竭住院风险中的应用	接受SPECT/CT心肌灌注成像的患者	数字病理学	心血管疾病	SPECT/CT心肌灌注成像	深度学习	影像数据	内部队列4766名患者，外部验证队列2912名患者
5197	2025-03-15	Using Deep learning to Predict Cardiovascular Magnetic Resonance Findings from Echocardiography Videos 2024-Apr-19, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2024.04.16.24305936 PMID:38699330	研究论文	本研究探讨了使用深度学习从超声心动图视频中预测心血管磁共振成像（CMR）结果的可能性	首次尝试使用深度学习从超声心动图视频中预测CMR的组织特征，如壁运动异常（WMA）、晚期钆增强（LGE）、T1和T2映射以及细胞外体积（ECV）	模型在预测LGE、T1、T2和ECV等组织特征时表现不佳，表明超声心动图视频中可能缺乏这些特征的信号	探索深度学习是否可以从超声心动图视频中预测CMR的组织特征	1,453名成年患者，包括2,556次配对的超声心动图研究	计算机视觉	心血管疾病	深度学习	卷积神经网络（CNN）	视频	1,453名成年患者，2,556次配对的超声心动图研究
5198	2025-03-15	Deep Learning Models for Predicting Hearing Thresholds Based on Swept-Tone Stimulus-Frequency Otoacoustic Emissions 2024 Mar-Apr 01, Ear and hearing IF:2.6Q1 DOI:10.1097/AUD.0000000000001443 PMID:37990395	研究论文	本研究旨在开发基于扫频刺激频率耳声发射（SFOAEs）的深度学习模型，用于定量预测听力阈值	提出了四种深度学习模型（CNN、CNN-KNN、CNN-SVM、CNN-RF）用于预测听力阈值，并探索了SFOAEs与听力阈值之间的关系	研究样本量有限，仅包括174只正常听力耳朵和388只感音神经性听力损失耳朵	开发深度学习模型以定量预测听力阈值	正常听力耳朵和感音神经性听力损失耳朵	机器学习	听力损失	扫频刺激频率耳声发射（SFOAEs）	CNN、CNN-KNN、CNN-SVM、CNN-RF	SFOAE振幅谱及其信噪比谱	174只正常听力耳朵和388只感音神经性听力损失耳朵
5199	2025-03-15	scMeFormer: a transformer-based deep learning model for imputing DNA methylation states in single cells enhances the detection of epigenetic alterations in schizophrenia 2024-Jan-25, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.01.25.577200 PMID:38328094	研究论文	本文介绍了一种基于Transformer的深度学习模型scMeFormer，用于在单细胞中估算DNA甲基化状态，并增强了对精神分裂症中表观遗传改变的检测	scMeFormer模型在单细胞DNA甲基化数据估算方面表现出色，即使在CpG位点覆盖率显著降低的情况下也能实现高保真估算	NA	开发一种深度学习模型，用于在单细胞中估算DNA甲基化状态，以增强对精神分裂症中表观遗传改变的检测	单细胞DNA甲基化数据	深度学习	精神分裂症	单细胞DNA甲基化测序	Transformer	DNA甲基化数据	四个精神分裂症患者和四个神经典型对照的前额叶皮层单核DNA甲基化数据集
5200	2025-03-15	Lightweight model-based sheep face recognition via face image recording channel 2024-Jan-03, Journal of animal science IF:2.7Q1 DOI:10.1093/jas/skae066 PMID:38477672	研究论文	本文介绍了一种轻量级的绵羊面部识别模型YOLOv7-SFR，旨在解决现有模型体积大、计算成本高的问题	引入了轻量级改进策略，包括在主干网络中引入shuffle attention模块、融合Dyhead模块、使用深度可分离卷积替代传统卷积，并采用知识蒸馏技术进一步提升模型性能	研究仅针对50只小尾寒羊进行实验，样本规模较小，可能限制了模型的泛化能力	开发一种轻量化的绵羊面部识别模型，以推动数字羊场和精准畜牧业的实际应用	小尾寒羊的面部图像	计算机视觉	NA	深度学习	YOLOv7-SFR	图像	50只小尾寒羊，共22,000张面部图像