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
5561	2025-03-22	DBY-Tobacco: a dual-branch model for non-tobacco related materials detection based on hyperspectral feature fusion 2025, Frontiers in plant science IF:4.1Q1 DOI:10.3389/fpls.2025.1538051 PMID:40110354	研究论文	本研究提出了一种基于高光谱成像和增强YOLOv8模型的双分支模型DBY-Tobacco，用于实时检测非烟草相关材料（NTRMs）	提出了双分支主干网络和BiFPN-Efficient-Lighting-Feature-Pyramid-Network（BELFPN）模块，用于有效特征融合，提高了NTRM检测的效率和准确性	高光谱成像中的条纹噪声问题，以及未来需要扩展到其他类型的NTRMs检测	提高烟草产品质量和消费者安全，通过实时检测非烟草相关材料	非烟草相关材料（NTRMs）	计算机视觉	NA	高光谱成像（HSI）	YOLOv8, 双分支模型, BiFPN-Efficient-Lighting-Feature-Pyramid-Network（BELFPN）	图像	1000张图像，包含4203个NTRMs
5562	2025-03-22	Behavioral tests for the assessment of social hierarchy in mice 2025, Frontiers in behavioral neuroscience IF:2.6Q3 DOI:10.3389/fnbeh.2025.1549666 PMID:40110389	综述	本文总结了用于评估小鼠社会等级的主要行为方法，评估了它们的适用性和局限性，并探讨了潜在的改进方法	通过批判性评估现有方法并提出改进建议，为未来研究提供了系统的参考框架和方法指导，促进对社会行为神经机制的更全面探索	性别差异在社会等级形成中的作用尚未得到充分研究，大多数研究主要集中在雄性小鼠上，而雌性小鼠的独特社会策略和生理机制目前被忽视	提供评估小鼠社会等级的行为方法的系统参考框架和方法指导，促进对社会行为神经机制的更全面探索	小鼠	行为科学	精神疾病	自动化追踪技术	NA	行为数据	NA
5563	2025-03-22	On-board synthetic 4D MRI generation from 4D CBCT for radiotherapy of abdominal tumors: A feasibility study 2024-Dec, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.17347 PMID:39137256	研究论文	本研究评估了基于人工智能方法从4D CBCT生成合成4D MRI的可行性，用于腹部肿瘤的放射治疗	提出了一种基于深度学习的合成4D MRI生成方法，利用4D CBCT图像和运动建模信息，为传统kV-based LINAC的腹部放射治疗提供潜在的改进方案	合成MRI的生成可能面临纹理生成的挑战，且容易产生幻觉，影响运动准确性	评估在传统放射治疗设备上生成合成4D MRI的可行性，以改善腹部肿瘤的治疗定位	腹部肿瘤	医学影像处理	腹部肿瘤	深度学习，卷积神经网络（CNN）	CNN	4D CBCT图像，4D MRI图像	1000个参考CT的变形样本
5564	2025-03-22	Prediction of Perceived Exertion Ratings in National Level Soccer Players Using Wearable Sensor Data and Machine Learning Techniques 2024-12, Journal of sports science & medicine DOI:10.52082/jssm.2024.744 PMID:39649569	研究论文	本研究旨在通过可穿戴传感器数据和机器学习技术预测国家级足球运动员的主观感知运动强度评分（RPE）	使用深度学习架构和多种机器学习算法预测RPE，并评估不同模型的效果和泛化能力	研究仅针对26名男性职业足球运动员，样本量相对较小	评估机器学习模型在预测国家级足球运动员RPE方面的效果	26名男性职业足球运动员	机器学习	NA	机器学习算法和深度学习架构	深度学习模型、树基机器学习模型（如ExtraTree）	传感器数据（心率、GPS、加速度计数据）和RPE评分	5402次训练会话和732次比赛观察，涉及26名运动员
5565	2025-03-22	Impact of wearable device data and multi-scale entropy analysis on improving hospital readmission prediction 2024-Nov-01, Journal of the American Medical Informatics Association : JAMIA IF:4.7Q1 DOI:10.1093/jamia/ocae242 PMID:39301656	研究论文	本文探讨了可穿戴设备数据和多尺度熵分析在改善医院再入院预测中的应用	结合可穿戴设备数据和多尺度熵分析，开发了基于LSTM的时间序列深度学习模型，用于预测90天内非计划再入院	需要前瞻性研究来验证这些发现	提高医院非计划再入院的预测能力	使用可穿戴设备数据的患者	机器学习	NA	多尺度熵分析	FNN, LSTM	时间序列数据，可穿戴设备数据，人口统计和实验室数据	612名患者
5566	2025-03-22	Body composition analysis by radiological imaging - methods, applications, and prospects 2024-10, RoFo : Fortschritte auf dem Gebiete der Rontgenstrahlen und der Nuklearmedizin DOI:10.1055/a-2263-1501 PMID:38569516	综述	本文综述了使用放射学方法对人体组织组成（体成分，BC）进行定量评估的方法、应用及前景	强调了放射学横断面成像在体成分分析中的重要性，并探讨了人工智能（深度学习）在自动化组织分割中的应用	分析工具和适合AI训练的数据集的可用性被认为是当前的一个限制	介绍和推广体成分分析方法，特别是在肿瘤学和代谢问题中的应用	人体组织组成	数字病理学	NA	MRI和CT	深度学习	图像	NA
5567	2025-03-22	Deep Learning Accelerated Brain Diffusion-Weighted MRI with Super Resolution Processing 2024-10, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2024.02.049 PMID:38521612	研究论文	本研究探讨了使用深度学习图像重建和超分辨率技术加速脑部扩散加权成像（DWI）的临床可行性和图像质量	利用深度学习技术进行图像重建和超分辨率处理，显著提高了脑部扩散加权成像的图像质量和诊断信心	研究样本量较小（85名患者），且仅在3T MRI扫描仪上进行，可能限制了结果的普遍性	研究加速脑部扩散加权成像的临床可行性和图像质量	85名临床需要MRI检查的患者	医学影像	脑部疾病	深度学习图像重建和超分辨率处理	深度学习模型	MRI图像	85名患者
5568	2025-03-22	Diagnostic Performance of Radiomics and Deep Learning to Identify Benign and Malignant Soft Tissue Tumors: A Systematic Review and Meta-analysis 2024-10, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2024.03.033 PMID:38614826	系统综述与荟萃分析	本文系统评估了放射组学和深度学习在良恶性软组织肿瘤鉴别诊断中的应用价值	首次系统性地结合放射组学和深度学习技术，对良恶性软组织肿瘤进行鉴别诊断，并通过荟萃分析提供了综合的敏感性和特异性数据	研究设计和方法学质量存在异质性，未来需要更多多中心前瞻性验证以提高研究严谨性	评估放射组学和深度学习在良恶性软组织肿瘤鉴别诊断中的应用价值	良性和恶性软组织肿瘤	数字病理学	软组织肿瘤	放射组学和深度学习	深度学习模型	影像数据	21项研究，涉及3866名患者
5569	2025-03-22	Ultrasound-Based Deep Learning Radiomics Nomogram for the Assessment of Lymphovascular Invasion in Invasive Breast Cancer: A Multicenter Study 2024-10, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2024.04.010 PMID:38658211	研究论文	本研究旨在开发一种基于B型超声和彩色多普勒血流成像图像的深度学习放射组学列线图，用于术前评估浸润性乳腺癌的淋巴血管侵犯状态	结合深度学习和手工放射组学特征，开发了一种新的深度学习放射组学列线图，用于评估浸润性乳腺癌的淋巴血管侵犯状态	研究为回顾性多中心研究，可能存在选择偏倚	开发一种深度学习放射组学列线图，用于术前评估浸润性乳腺癌的淋巴血管侵犯状态	浸润性乳腺癌患者	数字病理学	乳腺癌	B型超声和彩色多普勒血流成像	深度学习放射组学列线图	图像	832名病理确诊的浸润性乳腺癌患者
5570	2025-03-22	Feasibility of Artificial Intelligence Constrained Compressed SENSE Accelerated 3D Isotropic T1 VISTA Sequence For Vessel Wall MR Imaging: Exploring the Potential of Higher Acceleration Factors Compared to Traditional Compressed SENSE 2024-10, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2024.03.041 PMID:38664146	研究论文	本研究探讨了使用深度学习加速的3D T1加权VISTA序列进行血管壁磁共振成像的可行性，并与传统的压缩感知技术进行比较	首次将深度学习约束的压缩感知技术（CS-AI）应用于3D T1 VISTA序列，以优化加速因子（AF），提高血管壁磁共振成像的质量	研究样本量较小（40例患者），且仅限于颅内或颈动脉粥样硬化斑块患者	探索深度学习加速的3D T1 VISTA序列在血管壁磁共振成像中的可行性，并优化加速因子以获得高质量的临床图像	40例颅内或颈动脉粥样硬化斑块患者	医学影像	动脉粥样硬化	深度学习约束的压缩感知技术（CS-AI）	深度学习	磁共振图像	40例患者
5571	2025-03-22	Automated Detection and Grading of Extraprostatic Extension of Prostate Cancer at MRI via Cascaded Deep Learning and Random Forest Classification 2024-10, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2024.04.011 PMID:38670874	研究论文	本文提出了一种基于深度学习和随机森林分类的自动化工作流程，用于从前列腺T2W MRI、ADC图和High B DWI中自动检测和分级前列腺癌的包膜外侵犯（EPE）	结合深度学习模型和随机森林分类器，自动化评估前列腺癌的EPE分级，接近医生的准确度	模型的平衡准确率较低（0.390 ± 0.078），且ROC AUCs在不同EPE分级中表现不一	开发一种自动化AI工作流程，用于预测前列腺癌的包膜外侵犯（EPE）分级，以辅助医生决策	634名患者的MRI扫描数据	数字病理学	前列腺癌	深度学习、随机森林分类	CNN、随机森林	MRI图像	634名患者（507名训练集，127名测试集）
5572	2025-03-22	Deep Learning Radiomics Model of Contrast-Enhanced CT for Differentiating the Primary Source of Liver Metastases 2024-10, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2024.04.012 PMID:38702214	研究论文	本文开发并验证了一种基于增强CT的深度学习放射组学模型，用于识别肝转移的原发来源	提出了一种新的深度学习放射组学模型，通过逐步分类方法提高了模型分类效率	样本来源仅限于特定临床中心，可能影响模型的泛化能力	开发并验证一种深度学习放射组学模型，用于识别肝转移的原发来源	肝转移病灶	数字病理学	肝转移	增强CT	深度学习放射组学模型	图像	657个肝转移病灶，来自428名患者，外加112个病灶作为外部测试集
5573	2025-03-22	A deep learning approach for fast muscle water T2 mapping with subject specific fat T2 calibration from multi-spin-echo acquisitions 2024-04-08, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-58812-2 PMID:38589478	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的快速肌肉水T2映射方法，通过多自旋回波采集实现特定受试者的脂肪T2校准	利用全连接神经网络替代传统的双组分扩展相位图拟合方法，显著提高了计算效率	NA	提高肌肉水T2映射的处理速度和准确性，以便在临床和研究中更有效地利用定量水T2图	肌肉水T2映射	医学影像处理	NA	多自旋回波采集	全连接神经网络	MRI图像	使用了两家不同MRI供应商的体内实验数据
5574	2025-03-22	MaskDGNets: Masked-attention guided dynamic graph aggregation network for event extraction 2024, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0306673 PMID:39546454	研究论文	本文提出了一种名为MaskDGNets的新框架，用于事件抽取，通过掩码注意力引导的动态图聚合网络来解决传统深度学习方法忽略词特征与序列信息之间关联的问题	提出了掩码注意力机制和动态图聚合模块，有效平衡词向量特征和序列语义，并增强事件与事件之间、事件与主要属性之间的交互性和关联性	未提及具体局限性	提升事件抽取的性能，解决传统方法忽略词特征与序列信息关联的问题	事件抽取任务中的词特征与序列信息	自然语言处理	NA	动态图聚合网络、掩码注意力机制	MaskDGNets	文本	两个基准数据集（DuEE和CCKS2020）
5575	2025-03-22	Nuclear morphology is a deep learning biomarker of cellular senescence 2022-08, Nature aging IF:17.0Q1 DOI:10.1038/s43587-022-00263-3 PMID:37118134	研究论文	本文利用神经网络从人类成纤维细胞的核形态预测细胞衰老，准确率高达95%，并研究了小鼠星形胶质细胞、小鼠神经元和培养中的早衰成纤维细胞	首次证明核形态可以作为跨组织和物种的细胞衰老深度学习预测指标，并与人类健康结果相关联	研究主要基于体外培养细胞和小鼠组织，需要进一步验证在人类组织中的普适性	探索细胞衰老的深度学习预测指标及其与健康结果的关系	人类成纤维细胞、小鼠星形胶质细胞、小鼠神经元、早衰成纤维细胞、H&E染色的小鼠肝组织和人类皮肤活检样本	数字病理学	老年疾病	深度学习	神经网络	图像	未明确样本数量，涉及多种细胞类型和组织样本
5576	2025-03-21	Bootstrap inference and machine learning reveal core differential plasma metabolic connectome signatures in major depressive disorder 2025-Jun-01, Journal of affective disorders IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.jad.2025.02.109 PMID:40044084	研究论文	本研究通过大规模代谢组学连接组分析，揭示了重度抑郁症（MDD）患者与健康对照组之间的核心差异代谢网络特征	首次采用bootstrap推断分析和机器学习方法构建代谢相关网络，识别MDD与健康对照组之间的核心差异代谢网络特征，并整合网络特征和基线特征进行MDD诊断	研究仅基于血浆代谢组学数据，未考虑其他生物标志物或临床数据	揭示MDD患者与健康对照组之间的代谢网络差异，探索MDD的病理生理机制和诊断生物标志物	182,053名UK Biobank参与者（9,425名MDD患者和172,628名健康对照组）	机器学习	重度抑郁症	代谢组学分析、bootstrap推断分析	极端梯度提升模型（XGBoost）	血浆代谢组学数据	182,053名参与者（9,425名MDD患者和172,628名健康对照组）
5577	2025-03-20	Sex Differences in Age-Related Changes in Retinal Arteriovenous Area Based on Deep Learning Segmentation Model 2025 May-Jun, Ophthalmology science IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.xops.2025.100719 PMID:40103835	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
5578	2025-03-21	Trends in Research of Odontogenic Keratocyst and Ameloblastoma 2025-Apr, Journal of dental research IF:5.7Q1 DOI:10.1177/00220345241282256 PMID:39876078	review	本文综述了牙源性角化囊肿（OKC）和成釉细胞瘤（AM）的研究趋势，重点介绍了单细胞和空间组学、三维培养技术以及人工智能在诊断和治疗中的应用	利用单细胞和空间组学技术揭示了OKC和AM的肿瘤微环境和细胞异质性，三维培养技术如类器官模型用于分析AM亚型和测试潜在疗法，人工智能提高了基于放射组学和病理组学的诊断准确性	尽管AM已有临床前模型，但OKC的可靠体外和体内模型仍然稀缺	总结和推动OKC和AM研究领域的最新进展和趋势	牙源性角化囊肿（OKC）和成釉细胞瘤（AM）	digital pathology	NA	单细胞组学、空间组学、三维培养技术、人工智能（机器学习和深度学习）	NA	NA	NA
5579	2025-03-21	Deep learning initialized compressed sensing (Deli-CS) in volumetric spatio-temporal subspace reconstruction 2025-Apr, Magma (New York, N.Y.) DOI:10.1007/s10334-024-01222-2 PMID:39891798	研究论文	本研究提出了一种名为Deli-CS的深度学习方法，用于加速体积多轴螺旋投影MRF的重建，旨在实现全脑T1和T2映射	引入了深度学习初始化的压缩感知（Deli-CS）方法，通过DL生成的种子点启动迭代重建，减少收敛所需的迭代次数	NA	减少MRI重建时间，提高全脑多参数映射的效率	体积多轴螺旋投影MRF数据	医学影像处理	NA	深度学习，压缩感知	深度学习模型	MRI图像	NA
5580	2025-02-05	Direct estimation of fetal biometry measurements from ultrasound video scans through deep learning 2025-Apr, American journal of obstetrics & gynecology MFM IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.ajogmf.2025.101623 PMID:39900243	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA