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
6361	2025-02-26	[Deep Learning Reconstruction Algorithm Combined With Smart Metal Artifact Reduction Technique Improves Image Quality of Upper Abdominal CT in Critically Ill Patients] 2024-Nov-20, Sichuan da xue xue bao. Yi xue ban = Journal of Sichuan University. Medical science edition DOI:10.12182/20241160102 PMID:39990832	研究论文	本文评估了深度学习重建算法结合智能金属伪影减少技术（DLMAR）在无法举起手臂并需要心电图监测的危重患者腹部CT图像质量上的效果	结合深度学习重建算法和智能金属伪影减少技术，显著提高了危重患者腹部CT图像的质量	研究样本量较小（102例），且为回顾性研究，可能存在选择偏倚	评估DLMAR在危重患者腹部CT图像质量上的效果	无法举起手臂并需要心电图监测的危重患者	医学影像	危重病	深度学习重建算法、智能金属伪影减少技术	深度学习	CT图像	102例危重患者
6362	2025-02-26	scMGATGRN: a multiview graph attention network-based method for inferring gene regulatory networks from single-cell transcriptomic data 2024-Sep-23, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbae526 PMID:39417321	研究论文	本文提出了一种基于多视图图注意力网络的新方法scMGATGRN，用于从单细胞转录组数据中推断基因调控网络	scMGATGRN模型结合了图注意力网络（GAT）、多视图模型和视图级注意力机制，能够充分利用图拓扑信息和高阶邻居信息，从而更有效地推断基因调控网络	尽管scMGATGRN在多个基准数据集上表现出色，但其在更广泛和多样化的数据集上的泛化能力仍需进一步验证	研究目标是开发一种更有效的深度学习方法，用于从单细胞转录组数据中推断基因调控网络	研究对象是单细胞转录组数据，特别是来自五种细胞系（两种人类和三种小鼠）的七个基准单细胞RNA测序数据集	机器学习	NA	单细胞RNA测序（scRNA-seq）	多视图图注意力网络（scMGATGRN）	单细胞转录组数据	七个基准单细胞RNA测序数据集，涉及五种细胞系（两种人类和三种小鼠）
6363	2025-02-26	Deep learning-based image quality assessment: impact on detection accuracy of prostate cancer extraprostatic extension on MRI 2024-08, Abdominal radiology (New York) DOI:10.1007/s00261-024-04468-5 PMID:38958754	研究论文	本研究使用基于深度学习的AI算法评估前列腺癌MRI图像质量对前列腺外扩展（EPE）检测准确性的影响	首次使用深度学习AI算法对前列腺MRI图像质量进行分类，并证明高质量T2WI图像与EPE病理预测准确性相关	研究为单机构回顾性研究，样本量有限，且仅使用了一种AI算法进行图像质量分类	评估前列腺MRI图像质量对EPE检测准确性的影响	前列腺癌患者	数字病理学	前列腺癌	深度学习	AI算法	MRI图像	773名患者
6364	2025-02-26	Deep learning-accelerated T2WI: image quality, efficiency, and staging performance against BLADE T2WI for gastric cancer 2024-08, Abdominal radiology (New York) DOI:10.1007/s00261-024-04323-7 PMID:38662208	研究论文	本研究比较了深度学习加速的单次屏息T2加权磁共振成像（DLSB-T2WI）与BLADE-T2WI在胃癌成像中的图像质量、效率和诊断性能	首次将深度学习加速技术应用于单次屏息T2加权磁共振成像，显著缩短了成像时间并提高了图像质量	研究样本量相对较小，且仅在单一中心进行，可能影响结果的普遍性	比较DLSB-T2WI与BLADE-T2WI在胃癌成像中的性能	112名胃癌患者	数字病理	胃癌	T2加权磁共振成像（T2WI）	深度学习模型	图像	112名胃癌患者
6365	2025-02-26	Comparison of model-based versus deep learning-based image reconstruction for thin-slice T2-weighted spin-echo prostate MRI 2024-08, Abdominal radiology (New York) DOI:10.1007/s00261-024-04256-1 PMID:38520510	研究论文	本文比较了基于模型的图像重建（MBIR）与新开发的基于深度学习的图像重建方法，在1毫米高分辨率T2加权自旋回波前列腺MRI中提供改进的信噪比（SNR）	本文的创新点在于首次将深度学习技术应用于1毫米高分辨率T2加权自旋回波前列腺MRI的图像重建，并展示了其在信噪比提升方面的优势	研究的局限性在于深度学习重建在过高水平（DL High）时，放射学清晰度和对比度保真度会降低	研究目的是比较不同图像重建方法在前列腺MRI中的性能，特别是信噪比的提升	研究对象为17名临床需要进行前列腺MRI的患者	医学影像	前列腺癌	T2加权自旋回波MRI	深度学习	图像	17名患者
6366	2025-02-26	High-throughput classification of S. cerevisiae tetrads using deep learning 2024-07, Yeast (Chichester, England) DOI:10.1002/yea.3965 PMID:38850080	研究论文	本文开发了一种基于深度学习的图像识别和分类管道，用于高通量检测和分类酿酒酵母四分体的减数分裂交叉	利用深度学习技术自动化分析酿酒酵母四分体的减数分裂交叉，提高了分析效率和准确性	研究主要针对酿酒酵母，可能不直接适用于其他生物体	自动化分析酿酒酵母四分体的减数分裂交叉，以加速发现与减数分裂重组相关的新基因	酿酒酵母四分体	计算机视觉	NA	深度学习	CNN	图像	大量野生型和特定基因敲除突变体的图像数据集
6367	2025-02-26	A deep learning approach for diagnosis of schizophrenia disorder via data augmentation based on convolutional neural network and long short-term memory 2024-Jul, Biomedical engineering letters IF:3.2Q2 DOI:10.1007/s13534-024-00360-9 PMID:38946814	研究论文	本文提出了一种基于卷积神经网络和长短期记忆网络的深度学习方法，通过数据增强技术自动诊断精神分裂症	提出了一种端到端的深度学习方法，结合15层CNN和16层CNN-LSTM网络，利用数据增强技术提高数据多样性，实现了高精度的精神分裂症诊断	未提及具体的数据集来源和样本的多样性，可能影响模型的泛化能力	开发一种自动诊断精神分裂症的工具，帮助精神病医生进行早期诊断	精神分裂症患者的脑电图（EEG）信号	机器学习	精神分裂症	生成对抗网络（GAN）用于数据增强	CNN, LSTM	脑电图（EEG）信号	大规模EEG数据集，具体样本数量未提及
6368	2025-02-26	Black Box Warning: Large Language Models and the Future of Infectious Diseases Consultation 2024-04-10, Clinical infectious diseases : an official publication of the Infectious Diseases Society of America IF:8.2Q1 DOI:10.1093/cid/ciad633 PMID:37971399	评论	本文探讨了大型语言模型（LLMs）在传染病咨询中的潜在应用及其局限性	提出了LLMs在医疗咨询中的潜在应用，并强调了其当前的技术限制和伦理问题	LLMs存在频繁的虚构、缺乏上下文意识、训练数据和方法不透明以及容易再现偏见等问题	探讨LLMs在传染病临床咨询中的应用前景及其潜在风险	大型语言模型（LLMs）	自然语言处理	传染病	深度学习算法	LLMs	文本	NA
6369	2025-02-26	Exploring the application of knowledge transfer to sports video data 2024, Frontiers in sports and active living IF:2.3Q2 DOI:10.3389/fspor.2024.1460429 PMID:39989920	研究论文	本研究探讨了知识转移在体育视频数据中的应用，特别是零样本学习（ZSL）和球员重识别技术	利用预训练的重识别模型提取特征嵌入，在零样本学习环境下评估其在橄榄球联赛和篮网球中的应用，展示了在动态体育环境中部分模型的有效性	非部分模型在背景干扰下表现不佳，且需要大量资源来重现结果	探索更高效的方法，以在不同体育项目中应用AI和计算机视觉技术，减少数据标注和模型训练成本	橄榄球联赛和篮网球的体育视频数据	计算机视觉	NA	零样本学习（ZSL）	预训练的重识别模型	视频	橄榄球联赛近35,000帧和篮网球近14,000帧的广播视频剪辑
6370	2025-02-26	Multiomics Research: Principles and Challenges in Integrated Analysis 2024, Biodesign research DOI:10.34133/bdr.0059 PMID:39990095	综述	本文综述了多组学研究的基本原则和挑战，强调了数据整合在揭示生物系统复杂相互作用和调控机制中的必要性	探讨了深度学习、图神经网络（GNNs）和生成对抗网络（GANs）等最新计算方法在多组学数据合成和解释中的应用，并提出了大语言模型在多组学分析中的潜力	需要大量的计算资源和复杂的模型调优	指导研究人员在多组学研究中导航原则和挑战，以促进整合生物分析的发展	多组学数据	生物信息学	NA	多组学技术（基因组学、转录组学、蛋白质组学、代谢组学等）	深度学习、图神经网络（GNNs）、生成对抗网络（GANs）	多组学数据	NA
6371	2025-02-26	Deep Learning-Aided Modulation Recognition for Non-Orthogonal Signals 2023-May-31, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s23115234 PMID:37299960	研究论文	本文旨在开发基于深度学习的自动调制识别方法，用于非正交传输信号的下行和上行链路	提出了基于双向长短期记忆网络（BiLSTM）的AMR方法，利用长期数据依赖性自动学习不规则信号星座形状，并引入迁移学习以提高识别准确性和鲁棒性；针对上行链路非正交信号，开发了基于注意力机制的时空融合网络，有效提取时空特征	未提及具体样本量或实验数据集的大小	开发高效的自动调制识别方法，适用于非正交传输系统	非正交传输信号的下行和上行链路	机器学习	NA	深度学习	BiLSTM, 注意力机制, CNN	信号数据	NA
6372	2025-02-26	The Effect of Dataset Imbalance on the Performance of SCADA Intrusion Detection Systems 2023-Jan-09, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s23020758 PMID:36679553	研究论文	本研究探讨了数据集不平衡对SCADA入侵检测系统性能的影响	研究了数据不平衡对SCADA入侵检测系统的影响，并比较了多种数据平衡技术的效果	仅使用了两个不平衡数据集进行研究，可能无法涵盖所有情况	理解数据不平衡对深度学习SCADA入侵检测系统的影响	SCADA系统的入侵检测系统	机器学习	NA	深度学习算法	CNN-LSTM	SCADA系统数据	两个数据集：Morris电力数据集和CICIDS2017数据集
6373	2025-02-26	MSTCN: A multiscale temporal convolutional network for user independent human activity recognition 2021, F1000Research DOI:10.12688/f1000research.73175.2 PMID:36896393	研究论文	本文提出了一种基于Inception模型的多尺度时间卷积网络（MSTCN），用于用户独立的人类活动识别（HAR）	MSTCN通过使用不同大小的卷积核进行多尺度特征提取，并应用扩张卷积来扩大感受野而不增加模型参数，同时利用残差连接防止信息丢失和梯度消失	未明确提及具体限制	提高人类活动识别的准确性和效率，减少对手工特征工程的依赖	人类活动识别	机器学习	NA	多尺度时间卷积网络（MSTCN）	CNN, Inception模型	时间序列数据	UCI和WISDM数据集
6374	2025-02-26	Harnessing the Power of Deep Learning to Assess Breast Cancer Risk 2020-02, Radiology IF:12.1Q1 DOI:10.1148/radiol.2019192471 PMID:31846401	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
6375	2025-02-25	Artificial intelligence-based molecular property prediction of photosensitising effects of drugs 2025-Apr, Journal of drug targeting IF:4.3Q1 DOI:10.1080/1061186X.2024.2434911 PMID:39618307	研究论文	本研究探讨了利用先进的人工智能工作流程预测药物和化合物光敏效应的可行性	使用三种不同的模型（逻辑回归、XGBoost和深度学习模型Chemprop）预测药物的光敏效应，并在外部验证集上进行了评估	尽管模型在预测光敏效应方面表现出色，但复杂模型在预测分数分布上表现出更高的置信度，这可能限制了简单模型的应用	预测药物和化合物的光敏效应，以减少药物诱导的光敏性不良反应	2200种药物和化合物	机器学习	NA	人工智能工作流程	逻辑回归、XGBoost、Chemprop	药物和化合物的分子属性数据	2200种药物
6376	2025-02-25	Spatial-frequency aware zero-centric residual unfolding network for MRI reconstruction 2025-Apr, Magnetic resonance imaging IF:2.1Q2 DOI:10.1016/j.mri.2025.110334 PMID:39863026	研究论文	本文提出了一种空间频率感知的零中心残差展开网络，用于MRI重建，旨在通过深度学习技术减少k空间欠采样引起的图像域伪影，并提高图像质量	提出了一种可学习的空间频率差异感知模块，补充了可学习的数据一致性层，将k空间域差异映射到空间图像域进行感知补偿，并引入了小波分解的显式先验，通过将图像分解为均值和残差分量，对残差施加精细的零均值约束，同时保持计算效率	未明确提及具体局限性	提高MRI重建的图像质量，减少k空间欠采样引起的伪影	MRI图像	医学影像处理	NA	深度学习	零中心残差展开网络	MRI图像数据	FastMRI和Calgary-Campinas数据集
6377	2025-02-25	Nonlinear ageing gero-marker dynamics of transcriptomic profile during calcific aortic valve mouse modeling 2025-Apr, Archives of gerontology and geriatrics IF:3.5Q2 DOI:10.1016/j.archger.2025.105777 PMID:39922128	研究论文	本研究通过构建不同年龄点的钙化主动脉瓣小鼠模型，探讨了转录组谱在衰老过程中的非线性动态变化	首次在钙化主动脉瓣小鼠模型中揭示了线性和非线性衰老标志物的动态变化，并识别出特定时期的显著加速衰老阶段	研究仅限于小鼠模型，未涉及人类样本，且样本量相对较小	探讨衰老标志物在钙化主动脉瓣疾病中的动态变化，以改善退行性心脏病的预防和管理	C57BL/6 N小鼠模型	数字病理	心血管疾病	RNA测序	深度学习模型	测序数据	不同年龄点的小鼠样本
6378	2025-02-25	Intelligent recognition of subsurface utilities and voids: A ground penetrating radar dataset for deep learning applications 2025-Apr, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2025.111338 PMID:39990121	研究论文	本文介绍了一个专门为深度学习应用设计的GPR数据集，用于自动检测地下设施和空洞	创建了一个包含2,239张JPEG格式的Radargram图像的数据集，填补了GPR数据集的空白，并具有通用性	GPR调查成本高且处理耗时	开发自动化系统，有效检测地下异常，减少人工错误	地下设施（如管道、电缆）和地下空洞	计算机视觉	NA	GPR	深度学习模型	图像	2,239张Radargram图像
6379	2025-02-25	CATALYZE: a deep learning approach for cataract assessment and grading on SS-OCT images 2025-Mar-01, Journal of cataract and refractive surgery IF:2.6Q1 DOI:10.1097/j.jcrs.0000000000001598 PMID:39680679	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的方法CATALYZE，用于在SS-OCT图像上进行白内障评估和分级	开发了一种新的客观深度学习模型，用于基于SS-OCT扫描的白内障分级，并引入了临床显著性指数（CSI）作为评估指标	单中心研究，排除了有眼部手术史、角膜或视网膜疾病以及眼干燥症的患者	评估一种新的客观深度学习模型在白内障分级中的应用	白内障患者和对照组的眼睛	计算机视觉	白内障	SS-OCT扫描	深度学习模型	图像	548只眼睛（315名患者，年龄19至85岁）
6380	2025-02-25	Opportunistic assessment of steatotic liver disease in lung cancer screening eligible individuals 2025-Mar, Journal of internal medicine IF:9.0Q1 DOI:10.1111/joim.20053 PMID:39868889	研究论文	本研究利用深度学习模型在肺癌筛查的胸部CT中评估脂肪肝病（SLD），并探讨其在重度吸烟者中的预后价值	首次在肺癌筛查的胸部CT中利用深度学习模型评估SLD，并发现SLD是重度吸烟者长期死亡率的独立预测因子	研究仅基于NLST参与者的数据，可能无法推广到其他人群	评估SLD在肺癌筛查中的预后价值	19,774名NLST参与者	数字病理	肺癌	深度学习	深度学习模型	CT图像	19,774名NLST参与者