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
5761	2025-03-16	Comparing and Combining Artificial Intelligence and Spectral/Statistical Approaches for Elevating Prostate Cancer Assessment in a Biparametric MRI: A Pilot Study 2025-Mar-05, Diagnostics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/diagnostics15050625 PMID:40075871	研究论文	本研究比较并结合了人工智能和光谱/统计方法，以提升双参数MRI中前列腺癌评估的准确性	首次将自监督网格网络（Z-SSMNet）与光谱/统计方法结合，用于前列腺癌评估	样本量较小（42名患者），且深度学习/人工智能方法表现不如光谱/统计方法	评估和改进光谱/统计方法，结合人工智能提升前列腺癌评估准确性	前列腺癌患者	数字病理学	前列腺癌	深度学习（DL），光谱/统计方法	Z-SSMNet（自监督网格网络）	MRI图像	42名患者
5762	2025-03-16	Explainable Artificial Intelligence in Neuroimaging of Alzheimer's Disease 2025-Mar-04, Diagnostics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/diagnostics15050612 PMID:40075859	综述	本文探讨了可解释人工智能（XAI）在阿尔茨海默病（AD）神经影像学中的应用	强调了XAI在提高AI模型透明度和临床适用性方面的创新，特别是在AD诊断中的应用	当前挑战包括数据集限制、监管问题和标准化问题	改进XAI在临床实践中的整合，以优化AD诊断和个性化治疗策略	阿尔茨海默病（AD）的神经影像数据	神经影像学	阿尔茨海默病	SHAP, LIME, Grad-CAM, Layer-wise Relevance Propagation (LRP)	深度学习, 机器学习	MRI, PET影像	NA
5763	2025-03-15	Seq2Topt: a sequence-based deep learning predictor of enzyme optimal temperature 2025-Mar-04, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbaf114 PMID:40079266	研究论文	本文介绍了一种基于序列的深度学习预测器Seq2Topt，用于预测酶的最适温度	Seq2Topt模型在仅使用蛋白质序列的情况下，达到了更高的最适温度预测准确度，并能通过多头注意力机制捕捉酶最适温度的关键蛋白质区域	NA	开发一种准确的深度学习预测器，用于预测酶的最适温度	酶的最适温度	机器学习	NA	深度学习	Seq2Topt	蛋白质序列	NA
5764	2025-03-16	Advances in OCT Angiography 2025-Mar-03, Translational vision science & technology IF:2.6Q2 DOI:10.1167/tvst.14.3.6 PMID:40052848	综述	本文回顾了光学相干断层扫描血管成像（OCTA）技术的进展，特别是自2020年以来的硬件和软件改进	解决了OCTA技术中的小视野和伪影问题，并引入了深度学习模型用于疾病诊断	NA	回顾和总结OCTA技术的进展及其在视网膜和脉络膜血管成像中的应用	视网膜和脉络膜的血管组织	数字病理学	NA	光学相干断层扫描血管成像（OCTA）	深度学习模型	图像	NA
5765	2025-03-16	Enhancing Lymph Node Metastasis Risk Prediction in Early Gastric Cancer Through the Integration of Endoscopic Images and Real-World Data in a Multimodal AI Model 2025-Mar-03, Cancers IF:4.5Q1 DOI:10.3390/cancers17050869 PMID:40075715	研究论文	本研究旨在开发和验证一种基于深度学习的临床决策支持系统（CDSS），用于预测早期胃癌（EGC）中的淋巴结转移（LNM）和淋巴血管侵犯（LVI）	通过整合内镜图像、人口统计数据、活检病理和CT检查结果，开发了一种基于Transformer的多模态AI模型，显著提高了LNM/LVI的预测准确性	研究依赖于多机构数据，可能存在数据异质性问题，且外部验证样本量相对较小	提高早期胃癌中淋巴结转移和淋巴血管侵犯的预测准确性，以指导治疗策略	早期胃癌患者	数字病理	胃癌	深度学习	Transformer, CNN, 随机森林	图像, 人口统计数据, 活检病理, CT检查结果	2927名患者（训练集），449名患者（内部验证集），766名患者（外部验证集）
5766	2025-03-16	Enhancing patient representation learning with inferred family pedigrees improves disease risk prediction 2025-Mar-01, Journal of the American Medical Informatics Association : JAMIA IF:4.7Q1 DOI:10.1093/jamia/ocae297 PMID:39723811	研究论文	本文提出了一种名为ALIGATEHR的方法，通过建模推断的家庭关系并结合基于注意力的医学本体表示，提高了疾病风险预测的准确性	ALIGATEHR首次在电子健康记录（EHR）研究中显式建模家庭关系，结合图注意力网络和医学本体表示，捕捉遗传、共享环境暴露和疾病依赖性的复杂影响	研究依赖于推断的家庭关系，可能存在不准确性，且未详细讨论模型在不同人群中的泛化能力	通过建模家庭关系，提高电子健康记录（EHR）中的疾病风险预测能力	电子健康记录（EHR）中的患者数据及其推断的家庭关系	机器学习	炎症性肠病（克罗恩病和溃疡性结肠炎）	图注意力网络（GAT）	ALIGATEHR	电子健康记录（EHR）诊断数据	未明确提及具体样本数量
5767	2025-03-16	Clinical value of aortic arch morphology in transfemoral TAVR: artificial intelligence evaluation 2025-Mar-01, International journal of surgery (London, England) DOI:10.1097/JS9.0000000000002232 PMID:39869394	研究论文	本研究利用人工智能算法评估主动脉弓形态对经股动脉导管主动脉瓣置换术（TF-TAVR）患者临床结果的影响	首次使用深度学习评估主动脉弓形态对TF-TAVR患者临床结果的影响，并构建了预测模型	研究为回顾性研究，可能存在选择偏倚	评估主动脉弓形态对TF-TAVR患者临床结果的影响	接受TF-TAVR的患者	数字病理学	心血管疾病	深度学习，机器学习	随机森林，逻辑回归	医学影像	1480名连续接受TF-TAVR的患者
5768	2025-03-16	Assessing Image Quality in Multiplexed Sensitivity-Encoding Diffusion-Weighted Imaging with Deep Learning-Based Reconstruction in Bladder MRI 2025-Feb-28, Diagnostics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/diagnostics15050595 PMID:40075842	研究论文	本研究比较了传统多路复用灵敏度编码扩散加权成像（MUSE-DWI）与深度学习MUSE-DWI在膀胱MRI中的图像质量，并应用了供应商特定的深度学习（DL）重建技术	首次将基于CNN的深度学习算法应用于MUSE-DWI，显著提高了图像质量，特别是在病变清晰度和信号质量方面	研究为回顾性研究，样本量较小（57例患者），且仅针对膀胱肿块，可能限制了结果的普遍性	评估深度学习重建技术在膀胱MRI中的图像质量	57例膀胱肿块患者	医学影像	膀胱癌	多路复用灵敏度编码扩散加权成像（MUSE-DWI）	CNN	MRI图像	57例膀胱肿块患者
5769	2025-03-16	Automatic Detection of Radiographic Alveolar Bone Loss in Bitewing and Periapical Intraoral Radiographs Using Deep Learning Technology: A Preliminary Evaluation 2025-Feb-27, Diagnostics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/diagnostics15050576 PMID:40075823	研究论文	本研究评估了使用深度学习技术（Denti.AI）在口腔内X光片中自动检测放射学牙槽骨丢失（RBL）的诊断准确性	利用FDA批准的Denti.AI软件，通过卷积神经网络（CNNs）提高RBL检测的准确性，支持临床决策	尽管在根尖片上的表现稳健，但在咬翼片上的准确性有待进一步优化	评估Denti.AI在口腔内X光片中检测RBL的诊断准确性	39张口腔内X光片（22张根尖片和17张咬翼片），覆盖316个牙齿表面	数字病理	牙周病	深度学习	CNN	图像	39张口腔内X光片（22张根尖片和17张咬翼片），覆盖316个牙齿表面
5770	2025-03-16	Enhanced Multi-Class Breast Cancer Classification from Whole-Slide Histopathology Images Using a Proposed Deep Learning Model 2025-Feb-27, Diagnostics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/diagnostics15050582 PMID:40075829	研究论文	本文提出了一种基于DenseNet121的深度学习模型，用于乳腺癌的检测和多类别分类	提出的模型在二分类和多分类任务中均达到了最先进的性能，特别是在区分良性和恶性肿瘤以及分类特定恶性肿瘤亚型方面表现优异	NA	提高乳腺癌从组织学照片中的准确分类，以辅助诊断和有效治疗计划	乳腺癌	数字病理学	乳腺癌	深度学习	DenseNet121	图像	使用BreakHis数据集中的全切片组织病理学图像
5771	2025-03-16	Machine Learning Methods for Classifying Multiple Sclerosis and Alzheimer's Disease Using Genomic Data 2025-Feb-27, International journal of molecular sciences IF:4.9Q2 DOI:10.3390/ijms26052085 PMID:40076709	研究论文	本研究利用机器学习方法分析英国生物银行的基因组数据，旨在预测多发性硬化症和阿尔茨海默病等复杂疾病的基因组易感性	通过比较逻辑回归、集成树方法和深度学习模型，发现逻辑回归在数据子集上表现出色，且机器学习方法在存在连锁不平衡的基因组特征下仍能保持最佳性能	深度学习模型在不同数据子集上表现不稳定，且多基因风险评分（PRS）的表现仅处于平均水平	预测复杂疾病的基因组易感性	多发性硬化症和阿尔茨海默病	机器学习	多发性硬化症, 阿尔茨海默病	基因组数据分析	逻辑回归, 集成树方法, 深度学习	基因组数据	英国生物银行的数据集
5772	2025-03-16	Integration of Hyperspectral Imaging and Deep Learning for Discrimination of Fumigated Lilies and Prediction of Quality Indicator Contents 2025-Feb-27, Foods (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/foods14050825 PMID:40077527	研究论文	本文结合高光谱成像和深度学习技术，用于快速预测百合的营养质量，并区分硫磺熏蒸模式	首次将CLSTM模型与高光谱成像结合，用于百合营养质量的快速预测和硫磺熏蒸模式的区分	未提及样本量的具体数量，可能影响模型的泛化能力	提高百合产品的质量评估和营养完整性	百合	计算机视觉	NA	高光谱成像	CLSTM (卷积神经网络-长短期记忆网络)	图像	未提及具体数量
5773	2025-03-16	HeartEnsembleNet: An Innovative Hybrid Ensemble Learning Approach for Cardiovascular Risk Prediction 2025-Feb-26, Healthcare (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/healthcare13050507 PMID:40077069	研究论文	本文提出了一种名为HeartEnsembleNet的新型混合集成学习模型，用于心血管疾病风险预测，并在70,000名心脏病患者的数据集上进行了评估	提出了一种新的混合集成学习模型HeartEnsembleNet，结合了多种机器学习分类器，显著提高了心血管疾病风险预测的准确性	未提及模型的泛化能力及在其他数据集上的表现	提高心血管疾病风险预测的准确性	70,000名心脏病患者	机器学习	心血管疾病	集成学习	HeartEnsembleNet, SVM, GB, DT, LR, KNN, RF, HRFLM	临床数据	70,000名心脏病患者
5774	2025-03-16	Breast Cancer Detection via Multi-Tiered Self-Contrastive Learning in Microwave Radiometric Imaging 2025-Feb-25, Diagnostics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/diagnostics15050549 PMID:40075796	研究论文	本文提出了一种名为J-MWR的分层自对比模型，用于分析微波辐射成像（MWR）数据，以提高乳腺癌的早期和准确检测	J-MWR模型通过比较个体内部两个乳房相应子区域的温度变化，而非跨样本比较，来检测可能指示潜在问题的细微热异常	NA	提高乳腺癌的早期和准确检测	乳腺癌患者	数字病理学	乳腺癌	微波辐射成像（MWR）	分层自对比模型（J-MWR）	温度数据	4932名患者
5775	2025-03-16	An Integrated Deep Learning Model with EfficientNet and ResNet for Accurate Multi-Class Skin Disease Classification 2025-Feb-25, Diagnostics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/diagnostics15050551 PMID:40075797	研究论文	本文提出了一种结合EfficientNet和ResNet的深度学习模型，用于准确的多类皮肤疾病分类	创新点在于融合了三种卷积神经网络（EfficientNet-B0、EfficientNet-B2和ResNet50），通过独立分支操作提取详细特征，并通过融合机制进行特征传递和降维	未提及具体局限性	研究目标是创建一个融合级深度学习模型，以提高皮肤疾病分类的稳定性和性能	研究对象为皮肤疾病图像数据，包括白血病、早期皮肤癌、良性肿瘤和其他皮肤疾病	计算机视觉	皮肤癌	深度学习	CNN（EfficientNet-B0、EfficientNet-B2、ResNet50）	图像	27,153张图像，来自Kaggle皮肤疾病图像数据集，分为训练集（80%）、验证集（10%）和测试集（10%）
5776	2025-03-16	Detection of Gallbladder Disease Types Using a Feature Engineering-Based Developed CBIR System 2025-Feb-25, Diagnostics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/diagnostics15050552 PMID:40075799	研究论文	本文介绍了一种基于特征工程开发的内容基于图像检索（CBIR）系统，用于早期检测和诊断胆囊疾病	提出的CBIR模型结合了三种不同预训练架构的特征提取，并在六种不同模型中取得了成功的结果，AP值达到0.94	研究未提及样本的具体数量及多样性，可能影响模型的泛化能力	开发一种能够早期检测和诊断胆囊疾病的AI系统	胆囊疾病	计算机视觉	胆囊疾病	内容基于图像检索（CBIR）	卷积神经网络（CNN）	图像	NA
5777	2025-03-16	SADASNet: A Selective and Adaptive Deep Architecture Search Network with Hyperparameter Optimization for Robust Skin Cancer Classification 2025-Feb-24, Diagnostics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/diagnostics15050541 PMID:40075789	研究论文	本文提出了一种基于元启发式优化的深度学习方法SADASNet，用于多类皮肤癌分类，旨在提高诊断准确性并降低计算复杂度	SADASNet方法结合了粒子群优化技术，创新性地解决了超参数优化问题，并应用了数据增强技术以克服类别不平衡问题	NA	提高皮肤癌分类的准确性并降低计算复杂度	皮肤癌	计算机视觉	皮肤癌	粒子群优化（PSO）	SADASNet	图像	HAM10000数据集
5778	2025-03-16	A Multi-Agent and Attention-Aware Enhanced CNN-BiLSTM Model for Human Activity Recognition for Enhanced Disability Assistance 2025-Feb-22, Diagnostics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/diagnostics15050537 PMID:40075785	研究论文	本文提出了一种新颖的三阶段特征集成策略，结合深度学习和机器学习，用于准确自动分类人类活动识别，以增强残疾辅助技术	通过增强最先进的卷积神经网络（CNN）和双向长短期记忆（BiLSTM）模型，结合选择性机器学习分类器和注意力机制，开发了一种独特的活动检测方法	NA	增强残疾辅助技术，包括跌倒检测、康复进度跟踪和个性化运动模式分析	人类活动识别	机器学习	残疾	深度学习（DL）和机器学习（ML）	CNN, BiLSTM, Attention-CNN-BiLSTM	活动数据	公开可用的数据集（UCI-HAR数据集和WISDM）
5779	2025-03-16	Noncoding variants and sulcal patterns in congenital heart disease: Machine learning to predict functional impact 2025-Feb-21, iScience IF:4.6Q1 DOI:10.1016/j.isci.2024.111707 PMID:39877905	研究论文	本研究利用深度学习模型探讨了非编码变异（ncDNVs）对先天性心脏病（CHD）患者脑沟模式的影响	首次将深度学习模型应用于预测非编码变异对基因调控信号的影响，并探讨其与CHD患者脑沟模式的关系	研究样本仅限于CHD患者，未涵盖其他类型的神经发育障碍	探讨非编码变异在先天性心脏病患者脑发育中的作用	先天性心脏病患者及其脑沟模式	机器学习	先天性心脏病	深度学习	深度学习模型	基因数据和脑影像数据	CHD患者及无CHD对照组的联合队列
5780	2025-02-24	Increasing angular sampling for dedicated cardiac single photon emission computed tomography scanner: Implementation with deep learning and validation with human data 2025-Feb-20, Journal of nuclear cardiology : official publication of the American Society of Nuclear Cardiology IF:3.0Q2 DOI:10.1016/j.nuclcard.2025.102168 PMID:39986346	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA