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
6401	2025-02-25	Computational microscopy with coherent diffractive imaging and ptychography 2025-Jan, Nature IF:50.5Q1 DOI:10.1038/s41586-024-08278-z PMID:39780004	综述	本文回顾了相干衍射成像（CDI）和ptychography在计算显微镜领域的创新进展，这些技术统一了显微镜和晶体学，克服了它们的局限性	CDI和ptychography技术在长度尺度上实现了九个数量级的成像能力，从亚埃分辨率的材料原子结构到厘米级组织的定量相位成像	NA	探讨计算显微镜技术在材料科学、生物学等领域的应用及其未来发展	晶体缺陷、非晶材料、高温超导体中的氧空位、磁性、量子、能源材料、纳米材料、集成电路和生物样本	计算显微镜	NA	相干衍射成像（CDI）、ptychography、第四代同步辐射、X射线自由电子激光、高次谐波产生、电子显微镜、光学显微镜、深度学习	NA	图像	NA
6402	2025-02-25	Ventilator pressure prediction employing voting regressor with time series data of patient breaths 2025 Jan-Mar, Health informatics journal IF:2.2Q3 DOI:10.1177/14604582241295912 PMID:39988551	研究论文	本研究提出了一种新颖的混合呼吸机压力预测器（H-VPP），用于预测呼吸机呼吸回路中的气道压力	提出了一种新的混合呼吸机压力预测器（H-VPP），并通过实验验证其在预测呼吸机压力方面的优越性能	未提及具体的研究局限性	预测呼吸机呼吸回路中的气道压力，以提高呼吸机使用的精确性和安全性	COVID-19患者的呼吸机数据	机器学习	COVID-19	投票回归器	混合模型	时间序列数据	未提及具体样本数量
6403	2025-02-25	Intelligent Recognition and Segmentation of Blunt Craniocerebral Injury CT Images Based on DeepLabV3+ Model 2024-Oct-25, Fa yi xue za zhi DOI:10.12116/j.issn.1004-5619.2024.440801 PMID:39992333	研究论文	本文基于DeepLabV3+模型，通过训练卷积神经网络，实现了对钝性颅脑损伤CT图像的智能识别和分割，并探讨了深度学习在法医学中自动诊断钝性颅脑损伤的价值	本研究首次将DeepLabV3+模型应用于钝性颅脑损伤的CT图像分割，并探索了该模型在活体和尸体CT图像上的应用价值	直接使用活体CT图像训练的模型在尸体CT图像上的分割能力相对较差，存在一定的局限性	实现钝性颅脑损伤CT图像的智能识别和分割，并探讨深度学习在法医学中的应用价值	钝性颅脑损伤的CT图像	计算机视觉	颅脑损伤	深度学习	DeepLabV3+	CT图像	5486张活体CT图像（训练集、验证集和测试集），255张活体CT图像和156张正常颅脑CT图像（盲测集），340张尸体CT图像和120张正常颅脑CT图像（新盲测集）
6404	2025-02-25	Construction of an antidepressant priority list based on functional, environmental, and health risks using an interpretable mixup-transformer deep learning model 2024-08-05, Journal of hazardous materials IF:12.2Q1 DOI:10.1016/j.jhazmat.2024.134651 PMID:38843640	研究论文	本研究构建了一个基于功能、环境及健康风险的抗抑郁药物优先级筛选系统（ADRank），并采用改进的mixup-transformer深度学习模型进行分类，以提高分类准确性和可靠性	采用改进的mixup-transformer深度学习模型，相较于随机森林模型，分类准确性提高了23.25%，可靠性提高了80%	研究中未明确提及样本量及数据来源的具体细节	构建抗抑郁药物的风险优先级筛选系统，以识别和管理抗抑郁药物的风险	抗抑郁药物（AD）	机器学习	NA	深度学习	mixup-transformer	NA	NA
6405	2025-02-25	Early detection of nicosulfuron toxicity and physiological prediction in maize using multi-branch deep learning models and hyperspectral imaging 2024-08-05, Journal of hazardous materials IF:12.2Q1 DOI:10.1016/j.jhazmat.2024.134723 PMID:38815392	研究论文	本研究利用多分支深度学习模型和高光谱成像技术，开发了HerbiNet模型，用于早期检测玉米中nicosulfuron除草剂的毒性	开发了HerbiNet和HerbiNet-Lite模型，能够早期准确预测玉米中nicosulfuron的毒性，并在不同年份和季节的数据集上表现出更高的泛化能力	研究仅针对nicosulfuron一种除草剂，未涉及其他除草剂的毒性检测	开发早期检测玉米中除草剂毒性的方法，以保护玉米生产和田间环境	玉米作物及其高光谱图像	计算机视觉	NA	高光谱成像	多分支深度学习模型	图像	NA
6406	2025-02-25	Deep Learning Analysis of Surgical Video Recordings to Assess Nontechnical Skills 2024-07-01, JAMA network open IF:10.5Q1 DOI:10.1001/jamanetworkopen.2024.22520 PMID:39083274	研究论文	本研究探讨了利用手术视频记录中的运动特征自动评估心脏手术过程中非技术技能的可行性	首次使用深度学习技术从手术视频中提取运动特征，以自动评估手术团队的非技术技能	研究仅在一家医院进行，且样本量较小，需要进一步在不同医院和专科中验证结果	探索自动评估手术室非技术技能的方法，以提高手术表现和患者安全	心脏手术过程中的手术团队	计算机视觉	心血管疾病	OpenPose库用于视频分析	深度学习	视频	30例完整的心脏手术过程
6407	2025-02-25	CEUS in prediction of early recurrence of hepatocellular carcinoma after curative resection and to stratify the risk of early recurrence: a retrospective observational study 2024-06, Abdominal radiology (New York) DOI:10.1007/s00261-024-04252-5 PMID:38557770	研究论文	本研究探讨了术前对比增强超声（CEUS）在预测肝细胞癌（HCC）根治性切除术后早期复发（ER）中的作用，并分层了ER的风险	首次使用CEUS结合DL放射组学复发评分来预测HCC的早期复发，并基于预测因子数量对患者进行风险分层	研究为回顾性观察研究，可能存在选择偏差	预测肝细胞癌根治性切除术后的早期复发并分层风险	556名在2011年1月至2018年12月期间接受根治性切除术的HCC患者	数字病理	肝细胞癌	对比增强超声（CEUS）	深度学习（DL）	图像	556名HCC患者
6408	2025-02-25	Deep learning-based image reconstruction for the multi-arterial phase images: improvement of the image quality to assess the small hypervascular hepatic tumor on gadoxetic acid-enhanced liver MRI 2024-06, Abdominal radiology (New York) DOI:10.1007/s00261-024-04236-5 PMID:38512517	研究论文	本文评估了基于深度学习的图像重建技术在多动脉期磁共振成像（MA-MRI）中对小血管性肝肿瘤图像质量的提升效果	首次将深度学习技术应用于多动脉期磁共振成像的图像重建，显著提高了图像质量	研究样本量较小，且为回顾性研究，可能影响结果的普遍性	评估深度学习图像重建技术在多动脉期磁共振成像中的应用效果	55名患有小血管性肝肿瘤的成年患者	计算机视觉	肝肿瘤	深度学习图像重建	深度学习模型	图像	55名成年患者
6409	2025-02-25	Noninvasive diagnosis of liver cirrhosis: qualitative and quantitative imaging biomarkers 2024-06, Abdominal radiology (New York) DOI:10.1007/s00261-024-04225-8 PMID:38372765	综述	本文综述了用于非侵入性诊断肝硬化的定性和定量影像生物标志物，并讨论了评估肝功能和预后的挑战及未来方向	介绍了影像组学和深度学习在提高诊断准确性并减少主观性方面的应用	部分定量影像特征尚未在临床实践中应用	探讨非侵入性诊断肝硬化的影像生物标志物及其在评估肝功能和预后中的应用	肝硬化患者	数字病理学	肝硬化	超声、CT、MRI、弹性成像技术、影像组学、深度学习	NA	影像数据	NA
6410	2025-02-25	Detection of urinary tract stones on submillisievert abdominopelvic CT imaging with deep-learning image reconstruction algorithm (DLIR) 2024-06, Abdominal radiology (New York) DOI:10.1007/s00261-024-04223-w PMID:38470506	研究论文	本研究评估了使用深度学习图像重建算法（DLIR）在亚毫西弗腹部盆腔CT成像中检测尿路结石的诊断性能和图像质量	首次在亚毫西弗腹部盆腔CT成像中应用深度学习图像重建算法（DLIR），并评估其在尿路结石检测中的诊断性能和图像质量	样本量较小，仅57名患者参与研究	评估亚毫西弗腹部盆腔CT成像在尿路结石检测中的诊断性能和图像质量	57名疑似尿路结石患者	数字病理	尿路结石	CT成像	深度学习图像重建算法（DLIR）	图像	57名患者，共检测到266颗结石
6411	2025-02-25	Scribe: Next Generation Library Searching for DDA Experiments 2023-02-03, Journal of proteome research IF:3.8Q1 DOI:10.1021/acs.jproteome.2c00672 PMID:36695531	研究论文	本文介绍了Scribe，一种新的库搜索引擎，旨在利用深度学习碎片预测软件如Prosit，通过预测FASTA数据库中每个肽的碎片和保留时间，提高数据依赖采集实验的灵敏度和定量精度	Scribe利用深度学习预测肽的碎片和保留时间，而非依赖高度策划的DDA库，从而提高了库搜索的灵敏度和定量精度	NA	提高数据依赖采集实验的库搜索效率和准确性	肽的碎片和保留时间	蛋白质组学	NA	深度学习碎片预测软件Prosit	NA	质谱数据	NA
6412	2025-02-24	MCTASmRNA: A deep learning framework for alternative splicing events classification 2025-Apr, International journal of biological macromolecules IF:7.7Q1 DOI:10.1016/j.ijbiomac.2025.139941 PMID:39842565	研究论文	本文提出了一种名为MCTASmRNA的深度学习框架，用于mRNA序列中的选择性剪接事件分类	开发了一种结合多尺度卷积和Transformer的模型，并引入了高效的通道注意力机制和新的联合损失函数，以优化模型训练	未来工作将集中在模型的优化和扩展上，以进一步探索选择性剪接的复杂机制	提高选择性剪接事件分类的准确性和跨物种泛化能力	mRNA序列中的选择性剪接事件	自然语言处理	NA	深度学习	多尺度卷积和Transformer	RNA序列	NA
6413	2025-02-24	Polysaccharide degradation in an Antarctic bacterium: Discovery of glycoside hydrolases from remote regions of the sequence space 2025-Apr, International journal of biological macromolecules IF:7.7Q1 DOI:10.1016/j.ijbiomac.2025.140113 PMID:39842586	研究论文	本研究通过计算和生化方法鉴定了来自南极细菌Pseudomonas sp. ef1的两种新型糖苷水解酶（GHs），并预测了它们的底物特异性	发现了位于序列空间偏远区域的两个新型GHs亚家族，并开发了一种结合深度学习和分子动力学模拟的计算流程来预测底物特异性	研究仅基于计算模拟和有限的生化验证，未进行大规模实验验证	探索南极细菌中新型糖苷水解酶的结构和功能特性	南极细菌Pseudomonas sp. ef1中的两种糖苷水解酶Ps_GH5和Ps_GH50	生物信息学	NA	深度学习、分子动力学模拟、AlphaFold 3D模型	深度学习模型	蛋白质序列、3D结构	两种糖苷水解酶Ps_GH5和Ps_GH50
6414	2025-02-24	Differential diagnosis of multiple system atrophy with predominant parkinsonism and Parkinson's disease using neural networks (part II) 2025-Mar-15, Journal of the neurological sciences IF:3.6Q2 DOI:10.1016/j.jns.2025.123411 PMID:39893881	研究论文	本文利用神经网络（NN）进行深度学习，以区分帕金森病（PD）和多系统萎缩的帕金森型（MSA-P）	使用基于体素的形态测量数据作为输入变量，通过神经网络区分PD和MSA-P，展示了在临床应用中的实用性	未提及具体样本量及数据来源的详细信息	区分帕金森病（PD）和多系统萎缩的帕金森型（MSA-P）	帕金森病（PD）和多系统萎缩的帕金森型（MSA-P）患者	机器学习	帕金森病	深度学习	神经网络（NN）	基于体素的形态测量数据	NA
6415	2025-02-24	Enhanced electroencephalogram signal classification: A hybrid convolutional neural network with attention-based feature selection 2025-Mar-15, Brain research IF:2.7Q3 DOI:10.1016/j.brainres.2025.149484 PMID:39904453	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的混合卷积神经网络与注意力机制特征选择方法，用于提高运动想象脑电图（MI-EEG）信号的分类准确性	结合离散小波变换和共同平均参考进行噪声降低，使用卷积神经网络（CNN）提取时间域特征，并通过注意力机制增强关键特征序列，最后使用时序卷积网络（TCN）提取更抽象的时空特征	未提及具体的数据集限制或模型泛化能力的验证	提高运动想象脑电图（MI-EEG）信号的分类准确性，以增强脑机接口（BCI）的实现效果	运动想象脑电图（MI-EEG）信号	机器学习	NA	离散小波变换，共同平均参考，卷积神经网络（CNN），时序卷积网络（TCN）	CNN, TCN	脑电图信号	基于BCI Competition IV-2a数据集的实验验证
6416	2025-02-24	Deep learning for age estimation from panoramic radiographs: A systematic review and meta-analysis 2025-Mar, Journal of dentistry IF:4.8Q1 DOI:10.1016/j.jdent.2025.105560 PMID:39826609	系统综述和元分析	本文通过系统综述和元分析评估了深度学习在全景X光片年龄估计中的性能	首次系统评估了深度学习在全景X光片年龄估计中的应用及其性能	大多数研究存在偏差风险，且方法学限制需要进一步研究	评估深度学习在全景X光片年龄估计中的性能	使用深度学习进行年龄估计的研究	数字病理	NA	深度学习	NA	图像	42项研究，其中9项用于元分析
6417	2025-02-24	Dynamic cycles between brain states during creative storytelling 2025-Mar, NeuroImage IF:4.7Q1 DOI:10.1016/j.neuroimage.2025.121053 PMID:39863001	研究论文	本文通过功能性磁共振成像（fMRI）研究，探讨了创造性思维过程中不同脑状态之间的动态转换	通过fMRI和深度学习方法，揭示了创造性思维过程中自发思维和刻意思维之间的交替互动，以及不同脑状态之间的转换模式	样本量较小，仅包括41名大学生，可能限制了结果的普遍性	探讨创造性思维过程中不同脑状态之间的动态转换及其认知和神经机制	41名大学生	神经科学	NA	功能性磁共振成像（fMRI）	深度学习	脑成像数据	41名大学生
6418	2025-02-24	Beyond averaging: A transformer approach to decoding event related brain potentials 2025-Mar, NeuroImage IF:4.7Q1 DOI:10.1016/j.neuroimage.2025.121049 PMID:39864567	研究论文	本研究评估了基于Transformer的深度学习方法在处理事件相关脑电位（ERPs）方面的潜力，与传统平均方法相比，该方法能提供更深入的神经信号分析	使用Transformer网络中的注意力机制，生成注意力图，揭示了传统平均方法未能发现的相关电位时间窗口	研究样本量较小，仅包含29名正常听力参与者，且实验设计局限于声音感知的特定情境	评估Transformer方法在分析事件相关脑电位（ERPs）中的应用效果	29名18至30岁正常听力参与者的脑电图（EEG）数据	机器学习	NA	脑电图（EEG）	卷积Transformer	脑电图（EEG）信号	29名正常听力参与者
6419	2025-02-24	Research of orthodontic soft tissue profile prediction based on conditional generative adversarial networks 2025-Mar, Journal of dentistry IF:4.8Q1 DOI:10.1016/j.jdent.2025.105570 PMID:39864612	研究论文	本研究构建了一种新的条件生成对抗网络（CGAN）模型，用于预测正畸治疗后的侧面外观变化	提出了一种新的深度学习模型soft-P-CGAN，结合了条件向量输入模块、基于U-Net的生成器模块和基于PatchGAN的判别器模块，设计了软损失以增强软组织轮廓的生成，并通过多尺度特征金字塔提高图像质量	下颌区域的预测相对不准确	预测正畸治疗后的侧面外观变化	成人患者的侧位头颅X光片	计算机视觉	NA	条件生成对抗网络（CGAN）	soft-P-CGAN	图像	NA
6420	2025-02-24	Automated diagnosis and classification of temporomandibular joint degenerative disease via artificial intelligence using CBCT imaging 2025-Mar, Journal of dentistry IF:4.8Q1 DOI:10.1016/j.jdent.2025.105592 PMID:39870190	研究论文	本研究利用人工智能技术，通过CBCT影像实现颞下颌关节退行性疾病的自动诊断和分类	使用YOLOv10算法构建的AI模型能够检测颞下颌关节退行性疾病，并区分其典型的影像学特征，如侵蚀、骨赘、硬化和软骨下囊肿	模型在检测具有多个退行性疾病特征的影像时，准确率有所下降	实现颞下颌关节退行性疾病的自动诊断和分类	1018名患者的7357张CBCT影像	计算机视觉	颞下颌关节退行性疾病	CBCT成像	YOLOv10	影像	7357张CBCT影像（来自1018名患者）