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
5801	2025-04-03	Exploring the potential of machine learning and magnetic resonance imaging in early stroke diagnosis: a bibliometric analysis (2004-2023) 2025, Frontiers in neurology IF:2.7Q3 DOI:10.3389/fneur.2025.1505533 PMID:40162012	文献计量分析	通过文献计量分析方法探讨2004至2023年间机器学习和磁共振成像在早期中风诊断中的研究热点	首次系统分析了机器学习和磁共振成像在中风早期诊断领域的研究趋势和热点	仅基于Web of Science数据库的文献，可能未涵盖所有相关研究	探索机器学习和磁共振成像在早期中风诊断中的应用	2004-2023年间发表的395篇相关研究论文	医学影像分析	中风	机器学习	深度学习	磁共振成像数据	395篇文献
5802	2025-04-03	Artificial intelligence in psychiatry: A systematic review and meta-analysis of diagnostic and therapeutic efficacy 2025 Jan-Dec, Digital health IF:2.9Q2 DOI:10.1177/20552076251330528 PMID:40162166	meta-analysis	本文通过系统综述和荟萃分析评估了人工智能在精神病学诊断和治疗中的准确性和疗效	首次全面评估了AI在精神病学中的诊断准确性和治疗效果，并比较了不同AI技术的表现	研究间存在中等程度的异质性，算法偏见和数据质量问题尚未完全解决	评估人工智能在精神病护理中的诊断准确性和治疗效果	精神病学中的各种精神障碍和AI技术	machine learning	psychiatric disorders	machine learning (ML), deep learning (DL), hybrid models	ML, DL, hybrid models	NA	14项研究
5803	2025-04-03	Fundus image classification using feature concatenation for early diagnosis of retinal disease 2025 Jan-Dec, Digital health IF:2.9Q2 DOI:10.1177/20552076251328120 PMID:40162178	研究论文	使用特征串联的深度学习模型对眼底图像进行分类，以实现视网膜疾病的早期诊断	提出了一种基于两个独立CNN块的混合CNN模型，并采用典型相关分析融合方法融合特征，以提高分类性能	未提及模型在临床环境中的实际应用效果及泛化能力	开发一种非侵入性方法，用于早期检测眼部疾病	眼底图像，包括视盘凹陷、糖尿病视网膜病变、介质混浊和健康图像	计算机视觉	视网膜疾病	深度学习	CNN	图像	RFMiD数据集中的多种眼底图像类别
5804	2025-04-03	scCCTR: An iterative selection-based semi-supervised clustering model for single-cell RNA-seq data 2025, Computational and structural biotechnology journal IF:4.4Q2 DOI:10.1016/j.csbj.2025.03.018 PMID:40165824	研究论文	提出了一种名为scCCTR的新型半监督聚类算法，用于单细胞RNA测序数据分析	scCCTR通过迭代选择高置信度细胞和标签来指导深度学习模型，结合Transformer神经网络的多头注意力机制提高聚类精度	未明确提及具体局限性	提高单细胞RNA测序数据聚类的准确性和有效性	单细胞RNA测序数据	生物信息学	NA	单细胞RNA测序(scRNA-seq)	Transformer	基因表达数据	未明确提及具体样本量
5805	2025-04-03	Deep learning analysis of exercise stress electrocardiography for identification of significant coronary artery disease 2025, Frontiers in artificial intelligence IF:3.0Q2 DOI:10.3389/frai.2025.1496109 PMID:40166362	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的多模态AI算法，用于通过运动负荷心电图（ExECG）数据高效准确地识别患有显著冠状动脉疾病（CAD）的患者	创新点在于结合了卷积循环神经网络算法，整合了心电图信号和ExECG报告中的特征，以提高ExECG在识别CAD方面的性能	特异性中等（0.60），可能存在假阳性，需要进一步研究	提升运动负荷心电图（ExECG）在识别显著冠状动脉疾病（CAD）方面的诊断能力	818名接受ExECG和冠状动脉造影（CAG）的患者，以及197名ExECG正常且CAD风险低的个体	数字病理学	心血管疾病	深度学习	卷积循环神经网络（CRNN）	心电图信号和ExECG报告特征	818名患者（其中369名有显著CAD）和197名低风险个体
5806	2025-04-03	Emerging technologies in the field of medicine presented at the Consumer Electronics Show 2025 2025, Journal of Yeungnam medical science IF:1.0Q3 DOI:10.12701/jyms.2025.42.31 PMID:40170412	review	本文回顾了2025年国际消费电子展上展示的医疗领域新兴技术，特别是人工智能和传感器技术的创新应用	展示了AI个性化健康管理设备、接触与非接触式传感器技术、以及AI与传感器结合的电子听诊器等创新技术	这些产品的准确性尚不足以用于临床，限制了其在社区环境中的应用，且在运动时保持非接触传感器的准确性仍具挑战	探讨消费电子展上展示的医疗技术创新及其在医疗保健系统中的潜在应用	医疗保健技术，特别是人工智能和传感器技术	医疗技术	NA	AI、传感器技术、深度学习算法、激光监测技术	深度学习	生理信号、语音、睡眠数据	NA
5807	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）
5808	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
5809	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
5810	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）
5811	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
5812	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
5813	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
5814	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）
5815	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
5816	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
5817	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）
5818	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
5819	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]）
5820	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