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
6881	2025-02-12	Deep learning-assisted diagnosis of acute mesenteric ischemia based on CT angiography images 2025, Frontiers in medicine IF:3.1Q1 DOI:10.3389/fmed.2025.1510357 PMID:39926426	研究论文	本研究旨在开发一种基于CT血管造影（CTA）影像和临床数据的深度学习模型，用于诊断急性肠系膜缺血（AMI）	结合CTA影像和临床信息构建融合模型，显著提高了AMI的诊断准确性和效率	研究为回顾性研究，样本量相对较小（228例患者）	开发一种深度学习模型，用于诊断急性肠系膜缺血（AMI）	228例疑似AMI的患者	数字病理学	急性肠系膜缺血	CT血管造影（CTA）	深度学习模型	影像和临床数据	228例患者
6882	2025-02-12	A comparative analysis of the binary and multiclass classified chest X-ray images of pneumonia and COVID-19 with ML and DL models 2025, Open medicine (Warsaw, Poland) DOI:10.1515/med-2024-1110 PMID:39927166	研究论文	本文比较了机器学习和深度学习模型在胸部X光图像上对肺炎和COVID-19进行二分类和多分类的性能	使用ConvMixer模型在COVID-19和肺炎的分类任务中取得了最佳性能，并与其他模型进行了比较	研究结果在其他胸部X光图像数据库上的性能尚未充分验证	研究机器学习（ML）和深度学习（DL）模型在胸部X光图像上对COVID-19、肺炎（病毒性和细菌性）以及正常病例的分类性能	胸部X光图像	计算机视觉	COVID-19, 肺炎	图像分类	K-近邻, 逻辑回归, Visual Geometry Group-19, Vision transformer, ConvMixer	图像	NA
6883	2025-02-12	New rectum dose surface mapping methodology to identify rectal subregions associated with toxicities following prostate cancer radiotherapy 2025-Jan, Physics and imaging in radiation oncology DOI:10.1016/j.phro.2025.100701 PMID:39927213	研究论文	本文提出了一种新的直肠剂量表面映射方法，用于识别与前列腺癌放疗后毒性相关的直肠亚区域	开发了一种标准化直肠轮廓并将其展开为2D圆柱表面图的方法，以识别与毒性相关的直肠亚区域	仅分析了1,048名患者的数据，且仅发现下后部区域与毒性显著相关	研究前列腺癌放疗后直肠毒性与剂量分布的关系	1,048名前列腺癌患者	数字病理学	前列腺癌	深度学习自动分割，圆柱映射，体素分析	NA	医学影像数据	1,048名前列腺癌患者
6884	2025-02-12	Artificial Intelligence - Blessing or Curse in Dentistry? - A Systematic Review 2024-Dec, Journal of pharmacy & bioallied sciences DOI:10.4103/jpbs.jpbs_1106_24 PMID:39926925	系统综述	本文系统综述了人工智能在牙科各个领域的多样化应用	全面分析了人工智能在牙科中的优势和挑战，涵盖了诊断、治疗和患者结果等多个方面	数据隐私、牙科专业人员的工作替代问题以及确保安全性和有效性的全面验证和监管需求仍是主要挑战	探讨人工智能在牙科中的应用及其影响	牙科领域的人工智能应用	机器学习	NA	机器学习、深度学习	NA	文本	607篇出版物中筛选出13篇相关文献
6885	2025-02-12	The Hydronephrosis Severity Index guides paediatric antenatal hydronephrosis management based on artificial intelligence applied to ultrasound images alone 2024-10-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-72271-9 PMID:39349526	研究论文	本文开发了一种基于深度学习模型的自动化肾积水严重指数（HSI），用于直接从肾脏超声图像预测手术干预的需求	首次应用深度学习模型于儿科肾脏超声图像，自动评估肾积水严重程度，并预测手术干预需求	研究仅在北美四家大型儿科医院进行，样本量相对较小（202名患者），且外部验证的样本量和多样性可能有限	开发一种自动化工具，帮助临床决策，减少对频繁随访的依赖	儿科肾积水患者的肾脏超声图像	数字病理学	肾积水	深度学习	深度学习模型	图像	202名患者
6886	2025-02-12	Ensemble Learning for Three-dimensional Medical Image Segmentation of Organ at Risk in Brachytherapy Using Double U-Net, Bi-directional ConvLSTM U-Net, and Transformer Network 2024 Oct-Dec, Journal of medical physics IF:0.7Q4 DOI:10.4103/jmp.jmp_160_24 PMID:39926139	研究论文	本文提出了一种新颖的方法，通过结合三种深度学习模型和集成学习技术，自动化分割高剂量率近距离放射治疗患者的风险器官（OAR），旨在提高分割的准确性和效率	结合了Double U-Net、双向ConvLSTM U-Net和Transformer网络三种深度学习模型，并采用集成学习技术，显著提高了分割的准确性和效率	由于内存限制，训练数据使用了降维后的CT扫描（240 × 240 × 128），可能影响模型的泛化能力	提高高剂量率近距离放射治疗中风险器官（OAR）分割的准确性和效率	高剂量率近距离放射治疗患者的风险器官（OAR）	医学图像分割	癌症	深度学习	Double U-Net (DUN), Bi-directional ConvLSTM U-Net (BCUN), Transformer Networks (TN)	CT扫描图像	70名患者（60名来自本机构，10名来自其他机构）
6887	2024-08-07	Correction to: Omics-based deep learning approaches for lung cancer decision-making and therapeutics development 2024-Sep-27, Briefings in functional genomics IF:2.5Q3 DOI:10.1093/bfgp/elad046 PMID:37721137	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
6888	2025-02-12	Interpretation of SNP combination effects on schizophrenia etiology based on stepwise deep learning with multi-precision data 2024-Sep-27, Briefings in functional genomics IF:2.5Q3 DOI:10.1093/bfgp/elad041 PMID:37738675	研究论文	本文提出了一种基于多精度数据的逐步深度学习技术（SLEM），用于探索SNP组合对精神分裂症病因的影响	提出了一种新的逐步深度学习技术（SLEM），结合多精度数据来解析SNP组合对精神分裂症病因的影响	未明确提及具体局限性	研究SNP组合对精神分裂症病因的影响	精神分裂症相关的SNP组合	机器学习	精神分裂症	逐步深度学习技术（SLEM）	深度学习	多精度数据（包括GWAS数据和多级测定数据）	未明确提及具体样本数量
6889	2025-02-12	CelloType: A Unified Model for Segmentation and Classification of Tissue Images 2024-Sep-19, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.09.15.613139 PMID:39345491	研究论文	本文介绍了CelloType，一个用于生物医学显微镜图像细胞分割和分类的端到端模型	CelloType采用多任务学习方法，将分割和分类任务连接起来，同时提升两个任务的性能，相比传统的两阶段方法具有创新性	NA	开发一个统一的模型，用于生物医学显微镜图像中的细胞分割和分类	生物医学显微镜图像中的细胞和非细胞元素	数字病理学	NA	Transformer-based深度学习技术	Transformer	图像	使用公共数据库中的真实数据进行评估
6890	2025-02-12	Deep Learning Glioma Grading with the Tumor Microenvironment Analysis Protocol for Comprehensive Learning, Discovering, and Quantifying Microenvironmental Features 2024-Aug, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-024-01008-x PMID:38413460	研究论文	本文提出了一种深度学习方法来自动分类脑胶质瘤的等级，并实施了一种协议来学习、发现和量化肿瘤微环境元素	使用深度学习进行脑胶质瘤等级的自动多类分类，并通过单染色活检推导出肿瘤微环境表型邻域的特征	研究受到可用的人类白细胞抗原染色胶质瘤组织微阵列数据集的小样本量（206张图像，5个类别）以及数据分布不平衡的限制	提高脑胶质瘤等级的自动分类准确性，并探索肿瘤微环境在胶质瘤等级特征中的作用	脑胶质瘤及其微环境	数字病理学	脑胶质瘤	深度学习	DenseNet121	图像	206张图像，5个类别
6891	2025-02-12	Dynamic Projection of Medication Nonpersistence and Nonadherence Among Patients With Early Breast Cancer 2024-05-01, JAMA network open IF:10.5Q1 DOI:10.1001/jamanetworkopen.2024.11909 PMID:38758553	研究论文	本研究通过深度学习模型预测早期乳腺癌患者口服抗癌治疗的不持续和不依从情况	使用基于门控循环单元（GRU）架构的深度学习模型预测患者的不持续和不依从行为，并分析了不同特征对模型决策的贡献	研究依赖于法国健康保险数据库的匿名报销数据，可能无法完全反映其他地区或不同医疗体系下的情况	预测早期乳腺癌患者口服抗癌治疗的不持续和不依从情况，并分析相关影响因素	法国女性乳腺癌患者	机器学习	乳腺癌	深度学习	GRU（门控循环单元）	匿名报销数据	229,695名女性乳腺癌患者
6892	2025-02-12	Enhancing plant disease detection through deep learning: a Depthwise CNN with squeeze and excitation integration and residual skip connections 2024, Frontiers in plant science IF:4.1Q1 DOI:10.3389/fpls.2024.1505857 PMID:39925367	研究论文	本研究提出了一种改进的深度卷积神经网络（CNN）结合压缩激励（SE）模块和改进的残差跳跃连接，用于植物病害检测	提出了一种结合SE模块和改进残差跳跃连接的深度CNN模型，增强了特征提取和分类性能，同时保持计算效率	未提及具体的数据集规模或模型在不同环境下的泛化能力	开发高效准确的自动化系统，用于植物病害检测，以增强作物保护和产量优化	多种植物物种和病害类别	计算机视觉	植物病害	深度卷积神经网络（CNN）	深度CNN结合SE模块和残差跳跃连接	图像	未提及具体样本数量
6893	2025-02-12	Diagnosis and detection of bone fracture in radiographic images using deep learning approaches 2024, Frontiers in medicine IF:3.1Q1 DOI:10.3389/fmed.2024.1506686 PMID:39927268	研究论文	本文探讨了使用深度学习算法在X光图像中自动检测和诊断骨折的方法	提出了结合DenseNet201和VGG16的深度学习模型，用于骨折检测，并在验证阶段达到了97%的准确率	现有骨折检测和诊断方法的局限性，需要进一步改进深度学习模型	开发一种自动化的骨折检测方法，以提高骨折诊断的准确性	X光图像中的骨折	计算机视觉	骨折	深度学习	VGG16, ResNet152V2, DenseNet201	图像	10,580张X光图像
6894	2025-02-12	NavBLIP: a visual-language model for enhancing unmanned aerial vehicles navigation and object detection 2024, Frontiers in neurorobotics IF:2.6Q3 DOI:10.3389/fnbot.2024.1513354 PMID:39927288	研究论文	本文介绍了一种名为NavBLIP的视觉-语言模型，旨在通过利用多模态数据增强无人机的导航和物体检测能力	NavBLIP模型引入了Nuisance-Invariant Multimodal Feature Extraction (NIMFE)模块和多模态控制策略，以在动态环境中提高适应性和计算效率	NA	提高无人机在复杂和多样化场景中的导航和物体检测能力	无人机	计算机视觉	NA	多模态数据融合	视觉-语言模型	图像和文本	在RefCOCO、CC12M和Openlmages等基准数据集上进行了广泛实验
6895	2025-02-12	Mapping the topography of spatial gene expression with interpretable deep learning 2023-Oct-13, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2023.10.10.561757 PMID:37873258	研究论文	本文提出了一种名为GASTON的无监督且可解释的深度学习算法，用于分析空间转录组数据中的基因表达模式	引入了称为isodepth的新概念，用于描述组织切片中的基因表达梯度，并开发了GASTON算法来同时学习isodepth、空间基因表达梯度以及基因表达的连续梯度和不连续空间变化	NA	解决空间转录组数据稀疏性问题，分析空间基因表达模式	空间转录组数据	数字病理学	NA	空间转录组技术	深度学习	基因表达数据	多个生物系统（包括大脑和肿瘤样本）
6896	2025-02-12	Capturing continuous, long timescale behavioral changes in Drosophila melanogaster postural data 2023-Sep-07, ArXiv PMID:37731659	研究论文	本文通过长时间连续记录果蝇的姿势数据，探索了果蝇行为在不同时间尺度上的变化	使用深度学习框架SLEAP生成了包含近20亿个姿势实例的全身体姿势数据集，并分析了果蝇行为在昼夜节律和实验过程中的变化	实验环境为无特征竞技场，可能限制了果蝇行为的多样性	研究果蝇行为在不同时间尺度上的变化	果蝇（Drosophila melanogaster）	行为分析	NA	深度学习框架SLEAP	NA	姿势数据	47只果蝇
6897	2025-02-12	Kenichi Harumi Plenary Address at Annual Meeting of the International Society of Computers in Electrocardiology: "What Should ECG Deep Learning Focus on? The diagnosis of acute coronary occlusion!" 2023 Jan-Feb, Journal of electrocardiology IF:1.3Q3 DOI:10.1016/j.jelectrocard.2022.10.010 PMID:36436473	评论	本文回顾了从STEMI到OMI的范式转变，并探讨了深度学习在识别急性冠状动脉闭塞中的潜力和陷阱	提出深度学习应关注识别OMI而非仅基于STEMI数据库，以革新患者护理	深度学习模型若仅基于STEMI数据库开发，可能会强化现有失败的范式	探讨深度学习在急性冠状动脉闭塞诊断中的应用潜力	急性冠状动脉闭塞患者	机器学习	心血管疾病	深度学习	神经网络	心电图数据	NA
6898	2025-02-12	DL 101: Basic introduction to deep learning with its application in biomedical related fields 2022-11-20, Statistics in medicine IF:1.8Q1 DOI:10.1002/sim.9564 PMID:36041380	研究论文	本文提供了深度学习的基础介绍，并探讨了其在生物医学领域的应用	介绍了前馈神经网络（FNN）的基本概念及其强大的功能表示，并提供了选择神经网络超参数的指导	文章主要面向初学者，未深入探讨深度学习的高级技术细节	探讨深度学习在生物医学及其他相关领域的应用潜力	深度学习技术及其在生物医学领域的应用	机器学习	NA	深度学习	前馈神经网络（FNN）	NA	NA
6899	2025-02-12	Computer-assisted medical image classification for early diagnosis of oral cancer employing deep learning algorithm 2019-Apr, Journal of cancer research and clinical oncology IF:2.7Q3 DOI:10.1007/s00432-018-02834-7 PMID:30603908	研究论文	本文开发了一种基于深度学习的自动化计算机辅助口腔癌检测系统，通过研究患者的高光谱图像来实现早期诊断和分类	提出了一种新的分区深度卷积神经网络（CNN）结构，用于多维高光谱图像中感兴趣区域的标记和分类	研究仅基于100个图像数据集进行训练，样本量相对较小	开发一种自动化、计算机辅助的口腔癌检测系统，以提高早期诊断的准确性	口腔癌患者的高光谱图像	计算机视觉	口腔癌	高光谱成像	分区深度卷积神经网络（CNN）	图像	100个图像数据集用于训练
6900	2025-02-11	Artificial intelligence in kidney transplantation: a 30-year bibliometric analysis of research trends, innovations, and future directions 2025-Dec, Renal failure IF:3.0Q1 DOI:10.1080/0886022X.2025.2458754 PMID:39910843	研究论文	本文通过文献计量分析评估了1993年至2023年间890篇关于人工智能在肾移植中应用的出版物，以识别全球趋势、研究热点和未来机会	使用CiteSpace和VOSviewer工具进行文献计量分析，识别了人工智能在肾移植中的关键研究主题和新兴趋势	研究仅限于1993年至2023年间的出版物，可能未涵盖最新的研究进展	评估人工智能在肾移植中的应用趋势、研究热点和未来机会	肾移植	机器学习	肾衰竭	文献计量分析	深度学习	文本	890篇出版物