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
641	2025-05-02	Deep Learning-Based Computer-Aided Diagnosis of Osteochondritis Dissecans of the Humeral Capitellum Using Ultrasound Images 2024-Dec-04, The Journal of bone and joint surgery. American volume DOI:10.2106/JBJS.23.01164 PMID:38743813	research paper	开发了一种基于深度学习的计算机辅助诊断系统，用于通过超声图像检测肱骨小头剥脱性骨软骨炎	首次将深度学习应用于肱骨小头剥脱性骨软骨炎的超声图像诊断，并实现了高准确率	研究样本量相对较小，且仅针对棒球运动员群体	开发并评估基于深度学习的计算机辅助诊断系统，用于肱骨小头剥脱性骨软骨炎的检测	196名棒球运动员的肘部超声图像（其中92名患有剥脱性骨软骨炎）	digital pathology	osteochondritis dissecans	ultrasound imaging	object-detection algorithm and image classification network	image	196名棒球运动员的肘部超声图像（训练和验证集），外加20名运动员的外部数据集（测试集）
642	2025-05-02	HiCervix: An Extensive Hierarchical Dataset and Benchmark for Cervical Cytology Classification 2024-Dec, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2024.3419697 PMID:38923481	research paper	介绍了一个名为HiCervix的广泛多层次宫颈细胞学数据集和基准测试方法HierSwin，用于宫颈细胞学分类	提出了目前最广泛的多中心宫颈细胞学数据集HiCervix，以及基于层次视觉变换器的分类网络HierSwin，利用层次树中的语义相关性进行详细特征学习	NA	提高宫颈细胞学分类的准确性和详细性，以更好地反映真实世界的细胞病理学条件	宫颈细胞	digital pathology	cervical cancer	deep learning	HierSwin (hierarchical vision transformer)	image	40,229 cervical cells from 4,496 whole slide images
643	2025-05-02	DGSLSTM: Deep Gated Stacked Long Short-Term Memory Neural Network for Traffic Flow Forecasting of Transportation Networks on Big Data Environment 2024-12, Big data IF:2.6Q2 DOI:10.1089/big.2021.0013 PMID:35143339	研究论文	提出了一种深度门控堆叠LSTM神经网络（DGSLSTM），用于大数据环境下的交通流量预测	结合多个简单的循环LSTM神经网络与时间特征，采用深度门控堆叠神经网络进行交通流量预测，并通过无监督逐层训练方法加深模型	未提及模型在极端天气或突发事件等异常情况下的预测表现	提高交通流量预测的准确性	交通网络中的流量数据	机器学习	NA	深度学习	DGSLSTM（深度门控堆叠LSTM神经网络）	时间序列数据	NA
644	2025-05-02	Social Listening for Product Design Requirement Analysis and Segmentation: A Graph Analysis Approach with User Comments Mining 2024-12, Big data IF:2.6Q2 DOI:10.1089/big.2022.0021 PMID:37668599	研究论文	本研究通过社交媒体上的在线评论分析客户对产品设计的需求，并快速将这些需求转化为产品设计规范	提出了指数判别雪球抽样方法生成产品相关子网络，结合NLP和图采样聚合方法定义用户画像，并引入深度学习框架进行意见挖掘	案例研究仅针对智能手机设计分析，可能无法完全推广到其他产品领域	通过社交媒体数据分析客户产品设计需求并进行市场细分	社交媒体用户评论数据	自然语言处理	NA	自然语言处理(NLP), 图采样聚合方法(Graph SAmple and aggreGatE)	双向长短期记忆网络(BiLSTM)与条件随机场(CRF)结合框架	文本	14,018名用户和30,803条评论
645	2025-05-02	The Role of Artificial Intelligence in Predicting Optic Neuritis Subtypes From Ocular Fundus Photographs 2024-Dec-01, Journal of neuro-ophthalmology : the official journal of the North American Neuro-Ophthalmology Society IF:2.0Q2 DOI:10.1097/WNO.0000000000002229 PMID:39808513	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的人工智能算法，通过眼底照片预测视神经炎亚型，以辅助疑似视神经炎患者的诊断评估	首次利用深度学习AI算法从眼底照片中预测视神经炎亚型，为临床诊断提供新工具	样本量相对较小，未来需要扩大数据集并整合临床和辅助检查指标以优化模型	开发AI算法早期区分多发性硬化相关视神经炎与其他亚型视神经炎	321名视神经炎患者（262名MS ON，59名非MS ON）的1,599张眼底照片	数字病理	视神经炎	深度学习	深度学习算法（具体架构未说明）	图像（眼底照片）	321名患者的1,599张眼底照片
646	2025-05-02	Deep learning in integrating spatial transcriptomics with other modalities 2024-Nov-22, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbae719 PMID:39800876	综述	本文系统回顾了深度学习在整合空间转录组学与其他模态数据中的应用	首次全面综述了深度学习在整合空间转录组学与其他模态数据中的方法与应用	未涉及具体实验验证，主要基于文献综述	促进开发更强大的计算方法以更全面地利用多模态信息	空间转录组学数据与其他模态数据的整合方法	生物信息学	NA	空间转录组学、单细胞RNA测序(scRNA-seq)、深度学习	深度学习(DL)	空间转录组学数据、组织学图像、染色质图像、scRNA-seq数据	NA
647	2025-05-02	DD-PRiSM: a deep learning framework for decomposition and prediction of synergistic drug combinations 2024-Nov-22, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbae717 PMID:39800875	research paper	介绍了一种名为DD-PRiSM的深度学习框架，用于分解和预测协同药物组合的效果	DD-PRiSM能够分解组合疗法的效果，成功识别协同药物对，并展示了协同反应在不同癌症类型中的差异	未明确提及具体限制	预测组合疗法的效果和安全性，特别是针对癌症等复杂疾病	药物组合及其在细胞系中的效果	machine learning	cancer	deep learning	DD-PRiSM (包含Monotherapy模型和Combination therapy模型)	药物结构、细胞系基因表达数据	未明确提及具体样本数量
648	2024-12-05	Letter to the Editor Regarding "A Practical Roadmap to Implementing Deep Learning Segmentation in the Clinical Neuroimaging Research Workflow" 2024-Nov, World neurosurgery IF:1.9Q2 DOI:10.1016/j.wneu.2024.07.121 PMID:39623627	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
649	2025-05-02	Dynamic Mechanism for Subtype Selectivity of Endocannabinoids 2024-Oct-29, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.10.25.620304 PMID:39554065	研究论文	本研究探讨了内源性大麻素亚型选择性的动态机制，通过分子动力学模拟和深度学习模型解释了大麻素受体CB1的选择性	提出了两种假说来解释内源性大麻素anandamide对CB1受体的选择性，并通过分子动力学模拟和深度学习模型进行了验证	研究主要基于计算模拟，需要进一步的实验验证	探索内源性大麻素对CB1和CB2受体亚型选择性的生物物理机制	内源性大麻素anandamide及其与大麻素受体的相互作用	生物物理学	NA	分子动力学模拟, Markov状态建模, 深度学习VAMP-nets	VAMP-nets	分子模拟数据	约0.9毫秒的分子动力学模拟数据
650	2025-05-02	Assessment of Pelvic Tilt in Anteroposterior Radiographs by Area Ratio Based on Deep Learning 2024-Oct-15, Spine IF:2.6Q1 DOI:10.1097/BRS.0000000000005093 PMID:38975768	research paper	利用基于深度学习的语义分割模型，通过前后位X光片中骨盆小骨盆与闭孔的面积比评估骨盆倾斜	首次将深度学习语义分割模型应用于骨盆倾斜的自动测量，通过面积比方法提高了测量的准确性和鲁棒性	研究样本量相对较小（20个模拟骨盆和231个临床案例），可能影响结果的普遍性	开发一种自动测量骨盆倾斜的方法，以辅助髋关节和脊柱手术	骨盆X光片（模拟和临床案例）	digital pathology	geriatric disease	deep learning semantic segmentation	CNN	image	20个模拟骨盆（10男10女）和231个临床案例
651	2025-05-02	A Practical Roadmap to Implementing Deep Learning Segmentation in the Clinical Neuroimaging Research Workflow 2024-09, World neurosurgery IF:1.9Q2 DOI:10.1016/j.wneu.2024.06.026 PMID:38866234	research paper	本文探讨了一种利用开源工具加速和增强临床研究中图像分割的通用方法	提出了一种迭代的模型训练和迁移学习方法，强调在标记过程的早期进行内部验证和异常值处理，后期进行微调	NA	为使用机器学习技术进行图像分割的研究提供加速和增强可重复性的框架	临床神经影像研究中的图像分割	machine learning	NA	deep learning	NA	image	NA
652	2025-05-02	Predicting the Outcome and Survival of Patients with Spinal Cord Injury Using Machine Learning Algorithms: A Systematic Review 2024-08, World neurosurgery IF:1.9Q2 DOI:10.1016/j.wneu.2024.05.103 PMID:38796146	系统综述	本文通过系统综述评估了机器学习算法在脊髓损伤（SCI）患者诊断和预后预测中的表现	总结了机器学习在SCI领域的应用潜力，特别是在诊断和预后预测方面的效果	需要进一步研究深度学习算法在急性SCI诊断中的应用	评估机器学习算法在脊髓损伤患者诊断和预后预测中的性能	脊髓损伤患者	机器学习	脊髓损伤	机器学习算法	ML和DL算法	临床数据	9424名被诊断为脊髓损伤的患者
653	2025-05-02	Usefulness of Artificial Intelligence in Traumatic Brain Injury: A Bibliometric Analysis and Mini-review 2024-08, World neurosurgery IF:1.9Q2 DOI:10.1016/j.wneu.2024.05.065 PMID:38759786	综述	本文通过文献计量分析和迷你综述，探讨了人工智能在创伤性脑损伤（TBI）中的主要应用	结合文献计量分析和迷你综述，全面评估了人工智能在TBI领域的研究进展和应用潜力	主要基于Scopus数据库的文献，可能未涵盖所有相关研究	评估人工智能在创伤性脑损伤领域的应用和研究趋势	创伤性脑损伤（TBI）相关的科学出版物	人工智能	创伤性脑损伤	文献计量分析、知识图谱分析	NA	文献数据	495篇科学出版物（2000-2023年）
654	2025-05-02	Semiautomatic Assessment of Facet Tropism From Lumbar Spine MRI Using Deep Learning: A Northern Finland Birth Cohort Study 2024-May-01, Spine IF:2.6Q1 DOI:10.1097/BRS.0000000000004909 PMID:38105615	研究论文	本研究利用深度学习从腰椎MRI中半自动评估关节面取向，并在芬兰北部出生队列中研究关节面取向的流行情况	开发了一个基于深度学习的半自动框架来测量关节面角度，并在大规模人群队列中研究关节面取向	研究为回顾性设计，可能受到数据收集时的限制	引入半自动框架测量关节面角度并研究关节面取向的流行情况	芬兰北部出生队列中的1288名参与者的腰椎MRI图像	数字病理学	脊柱疾病	深度学习	DL模型	MRI图像	1288名参与者的腰椎MRI图像，其中430名用于模型训练，60名用于评估评分者间和评分者内可靠性
655	2025-05-02	A New Deep Learning Algorithm for Detecting Spinal Metastases on Computed Tomography Images 2024-Mar-15, Spine IF:2.6Q1 DOI:10.1097/BRS.0000000000004889 PMID:38084012	研究论文	开发了一种新的深度学习算法，用于在计算机断层扫描（CT）图像上自动检测胸腰椎区域的溶骨性骨转移病灶	提出了一种新的基于深度学习的计算机辅助检测模型，用于自动检测CT图像中的溶骨性骨转移病灶	模型的准确性仍需进一步提高	提高骨转移病灶的检测率，预防癌症末期患者生活质量的恶化	胸腰椎区域的溶骨性骨转移病灶	计算机视觉	骨转移	深度学习	DL-based AI模型	CT图像	263份阳性CT扫描（包含至少一个溶骨性骨转移病灶）和172份阴性CT扫描（无骨转移），以及40份测试数据（20份阳性和20份阴性）
656	2025-05-02	Inflamed immune phenotype predicts favorable clinical outcomes of immune checkpoint inhibitor therapy across multiple cancer types 2024-02-14, Journal for immunotherapy of cancer IF:10.3Q1 DOI:10.1136/jitc-2023-008339 PMID:38355279	研究论文	本研究探讨了基于AI的免疫表型在预测多种实体瘤类型中免疫检查点抑制剂治疗临床结果的能力	利用深度学习模型Lunit SCOPE IO客观且可重复地定义炎症免疫表型（IIP），并验证其作为跨多种肿瘤类型的免疫检查点抑制剂治疗反应的生物标志物	微卫星不稳定/错配修复缺陷亚组的IIP未能预测有利的无进展生存期	评估AI定义的IIP与免疫检查点抑制剂治疗临床结果之间的相关性	1,806名接受免疫检查点抑制剂治疗的患者，涵盖超过27种实体瘤类型	数字病理学	多种癌症	深度学习	Lunit SCOPE IO	图像	1,806名患者
657	2025-05-02	Robust Medical Diagnosis: A Novel Two-Phase Deep Learning Framework for Adversarial Proof Disease Detection in Radiology Images 2024-02, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-023-00916-8 PMID:38343214	research paper	提出了一种新颖的两阶段深度学习框架，用于在放射学图像中进行抗对抗攻击的疾病检测	结合了先进的对抗学习和对抗图像过滤技术，增强模型对对抗样本的鲁棒性	仅评估了三种模型（ResNet-50、VGG-16和Inception-V3）和三种对抗攻击方法（FGSM、PGD和BIM）	提高深度学习模型在医学诊断中对对抗攻击的抵抗能力	放射学图像（X光和CT）中的肺部区域	digital pathology	COVID-19	对抗学习和JPEG压缩	ResNet-50, VGG-16, Inception-V3	image	NA
658	2025-05-02	A Deep Learning-Based Approach for Cervical Cancer Classification Using 3D CNN and Vision Transformer 2024-02, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-023-00911-z PMID:38343216	研究论文	提出了一种基于深度学习的宫颈癌分类系统，结合3D CNN和Vision Transformer模块	结合3D CNN提取时空特征和Vision Transformer学习复杂特征表示，采用3D FPN模块进行特征拼接，并使用3D SE块重新校准特征响应	未提及具体样本来源和多样性，可能影响模型的泛化能力	开发有效的宫颈癌分类工具以辅助早期诊断	宫颈图像	数字病理学	宫颈癌	深度学习	3D CNN, Vision Transformer, KELM	图像	NA
659	2025-05-02	Analysis of Validation Performance of a Machine Learning Classifier in Interstitial Lung Disease Cases Without Definite or Probable Usual Interstitial Pneumonia Pattern on CT Using Clinical and Pathology-Supported Diagnostic Labels 2024-02, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-023-00914-w PMID:38343230	研究论文	本文评估了机器学习分类器Fibresolve在非典型间质性肺病病例中的验证性能，特别是在没有明确或可能的普通间质性肺炎（UIP）模式的CT图像上的表现	研究展示了Fibresolve在非典型UIP模式病例中识别特发性肺纤维化（IPF）的能力，扩展了其临床应用范围	研究样本量相对较小（295例患者），且仅在特定亚组中进行了分析	评估机器学习分类器在非典型UIP模式病例中诊断IPF的性能	间质性肺病病例，特别是没有明确或可能UIP模式的病例	数字病理学	肺纤维化	深度学习算法	机器学习分类器	CT图像	295例患者的多中心验证数据集
660	2025-05-02	Hybrid Topological Data Analysis and Deep Learning for Basal Cell Carcinoma Diagnosis 2024-02, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-023-00924-8 PMID:38343238	研究论文	本研究结合拓扑数据分析（TDA）和深度学习（DL）技术，开发了一种混合TDA-DL模型用于基底细胞癌（BCC）的诊断	首次将TDA与DL结合用于BCC诊断，并展示了拓扑特征如何提升DL模型的性能	研究仅基于395个皮肤病变样本，样本量相对较小	提高基底细胞癌的自动诊断准确率	皮肤病变图像中的毛细血管扩张特征	数字病理	基底细胞癌	持久同源性（TDA技术）和EfficientNet-B5模型	混合TDA-DL模型	图像	395个皮肤病变样本