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
7481	2025-02-01	Deep learning analysis of serial digital breast tomosynthesis images in a prospective cohort of breast cancer patients who received neoadjuvant chemotherapy 2024-Sep, European journal of radiology IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.ejrad.2024.111624 PMID:39029241	研究论文	本研究探讨了在乳腺癌新辅助化疗（NACT）期间使用人工智能（AI）分析连续数字乳腺断层合成（DBT）图像，以预测NACT完成后的病理完全缓解（pCR）	首次将深度学习AI系统应用于连续DBT图像分析，以预测乳腺癌患者的pCR	样本量较小，未来需要更大数据集以进行更全面的模型训练和性能评估	探索AI在乳腺癌NACT期间预测pCR的潜力	接受NACT的乳腺癌患者	计算机视觉	乳腺癌	数字乳腺断层合成（DBT）	3D ResNet	图像	149名女性乳腺癌患者
7482	2025-02-01	Multicenter privacy-preserving model training for deep learning brain metastases autosegmentation 2024-09, Radiotherapy and oncology : journal of the European Society for Therapeutic Radiology and Oncology IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.radonc.2024.110419 PMID:38969106	研究论文	本研究探讨了多中心数据异质性对深度学习脑转移自动分割性能的影响，并评估了增量迁移学习技术（LWF）在不共享原始数据的情况下提高模型泛化能力的有效性	提出了使用增量迁移学习技术（LWF）进行隐私保护的模型训练，以提高多中心数据下的模型泛化能力	数据异质性（如转移密度、空间分布和图像空间分辨率的差异）导致模型性能在不同中心间存在差异，限制了模型的泛化能力	研究多中心数据异质性对深度学习脑转移自动分割性能的影响，并评估增量迁移学习技术的有效性	脑转移（BM）的自动分割	计算机视觉	脑转移	深度学习	DeepMedic网络	医学影像	来自六个中心的脑转移数据集（UKER、USZ、Stanford、UCSF、NYU、BraTS Challenge 2023）
7483	2025-02-01	Artificial intelligence for triaging of breast cancer screening mammograms and workload reduction: A meta-analysis of a deep learning software 2024-Sep, Journal of medical screening IF:2.6Q2 DOI:10.1177/09691413231219952 PMID:38115810	meta-analysis	本文通过meta分析评估了基于AI的乳腺癌筛查乳腺X光片分诊在减少放射科医生工作量方面的效果	首次通过meta分析评估了深度学习算法在乳腺癌筛查乳腺X光片分诊中的应用及其对放射科医生工作量的影响	AI的实施仍然复杂且异质性较大	评估基于AI的乳腺癌筛查乳腺X光片分诊是否能在保持高敏感性的同时减少放射科医生的工作量	乳腺癌筛查乳腺X光片	digital pathology	breast cancer	deep learning	DL	image	156,852次检查
7484	2025-02-01	Neuroimage analysis using artificial intelligence approaches: a systematic review 2024-Sep, Medical & biological engineering & computing IF:2.6Q3 DOI:10.1007/s11517-024-03097-w PMID:38664348	系统综述	本文系统回顾了人工智能在神经影像数据分析中的应用及其对提升诊断能力和推动领域发展的影响	通过系统回顾456篇相关文献，揭示了AI技术在神经影像分析中的广泛应用及其在疾病分类和病变分割等临床任务中的优势	研究仅限于2013年至2023年间的文献，可能未涵盖最新的技术进展	探讨AI技术在神经影像数据分析中的应用，以提升诊断能力和推动领域发展	神经影像数据，特别是与精神和神经系统疾病相关的数据	神经影像分析	精神和神经系统疾病	机器学习和深度学习算法	NA	神经影像数据	456篇相关文献，其中104篇被详细回顾
7485	2025-02-01	Analysis of the integrated role of the Yangtze River Delta based on the industrial economic resilience of cities during COVID-19 2024-07-26, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-68357-z PMID:39060630	研究论文	本研究探讨了COVID-19期间长江三角洲地区城市产业经济韧性及其对区域一体化战略的影响	使用UNet深度学习方法检测土地利用类型，并结合土地转移矩阵和标准差椭圆分析工业用地变化和工业产值空间分布	研究区域仅限于安徽省的芜湖、马鞍山和滁州三市，可能无法全面反映整个长江三角洲地区的情况	分析COVID-19期间长江三角洲地区城市产业经济韧性及其对区域一体化战略的影响	安徽省的芜湖、马鞍山和滁州三市的工业用地和工业产值	机器学习	NA	UNet深度学习方法	UNet	土地利用数据	安徽省的芜湖、马鞍山和滁州三市
7486	2025-02-01	Deep learning automatically assesses 2-µm laser-induced skin damage OCT images 2024-Apr-18, Lasers in medical science IF:2.1Q2 DOI:10.1007/s10103-024-04053-8 PMID:38634947	研究论文	本研究提出了一种基于光学相干断层扫描（OCT）和深度学习技术的非侵入性、自动化体内评估方法，用于定性和定量分析2微米激光诱导皮肤损伤在不同照射剂量下的生物学效应	首次将深度学习技术应用于2微米激光诱导皮肤损伤的OCT图像分析，实现了损伤的自动分割和定量评估	研究仅限于小鼠模型，尚未在人体上进行验证	开发一种非侵入性、自动化的方法，用于评估2微米激光诱导的皮肤损伤	小鼠皮肤损伤模型	计算机视觉	皮肤损伤	光学相干断层扫描（OCT）	U-Net, DeepLabV3+, PSP-Net, HR-Net	图像	不同照射剂量下的小鼠皮肤损伤组织
7487	2025-02-01	Application of Deep Learning Algorithms Based on the Multilayer Y0L0v8 Neural Network to Identify Fungal Keratitis 2024, Sovremennye tekhnologii v meditsine DOI:10.17691/stm2024.16.4.01 PMID:39881837	研究论文	本文开发了一种基于深度学习算法的真菌性角膜炎诊断方法，通过分析眼前节照片，并在测试数据集上评估该方法的敏感性和特异性，与执业眼科医生的结果进行比较	使用多层Y0L0v8神经网络进行真菌性角膜炎的自动诊断，这是首次将此类深度学习算法应用于该疾病的诊断	方法的性能仅在测试数据集上进行了评估，未在更大规模或多样化的临床环境中验证	开发一种基于深度学习算法的真菌性角膜炎诊断方法	真菌性角膜炎	计算机视觉	角膜炎	深度学习	Y0L0v8神经网络	图像	NA
7488	2025-02-01	The global research of magnetic resonance imaging in Alzheimer's disease: a bibliometric analysis from 2004 to 2023 2024, Frontiers in neurology IF:2.7Q3 DOI:10.3389/fneur.2024.1510522 PMID:39882364	研究论文	本文通过文献计量分析总结了2004年至2023年间阿尔茨海默病（AD）研究中磁共振成像（MRI）的应用，并预测了未来的研究热点	首次通过文献计量学方法系统分析了AD研究中MRI的应用趋势，并识别出当前研究热点为深度学习和tau病理学	研究仅基于Web of Science Core Collection数据库，可能未涵盖所有相关文献	总结AD研究中MRI的应用趋势并预测未来研究热点	AD患者	数字病理学	老年疾病	MRI	深度学习	文献数据	13,659篇文章
7489	2025-02-01	Evolution of artificial intelligence in healthcare: a 30-year bibliometric study 2024, Frontiers in medicine IF:3.1Q1 DOI:10.3389/fmed.2024.1505692 PMID:39882522	研究论文	本文对过去30年医疗保健领域人工智能（AI）的文献进行了动态和纵向的文献计量分析，以探讨医学与人工智能融合的现状和趋势	首次对医疗保健领域AI文献进行30年的纵向文献计量分析，揭示了AI技术在医疗领域的持续爆发性增长趋势	研究主要基于Web of Science数据库，可能未涵盖所有相关文献	探讨医学与人工智能融合的现状和趋势	1993年至2023年间发表的医疗保健领域AI相关文献	机器学习	NA	文献计量分析	NA	文献数据	22,950篇文献
7490	2025-02-01	Alzheimer's Disease Classification Using 2D Convolutional Neural Networks 2021-11, Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. Annual International Conference DOI:10.1109/EMBC46164.2021.9629587 PMID:34891877	研究论文	本文提出了一种使用2D卷积神经网络（CNN）对阿尔茨海默病（AD）进行分类的方法，并在3D MRI数据上进行了测试	提出了三种利用2D CNN处理3D MRI数据的方法，相较于基于ResNet的3D CNN模型，在AD诊断上提高了8.33%的准确率和10.11%的auROC，同时显著减少了超过89%的训练时间	讨论了性能提升的潜在原因和局限性	提高阿尔茨海默病的诊断准确性和效率	阿尔茨海默病患者	计算机视觉	阿尔茨海默病	脑磁共振成像（MRI）	2D CNN	3D MRI数据	阿尔茨海默病神经影像倡议（ADNI）数据集
7491	2025-02-01	Deep learning based Nucleus Classification in pancreas histological images 2017-Jul, Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. Annual International Conference DOI:10.1109/EMBC.2017.8036914 PMID:29059962	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的细胞核分类方法（DeepNC），用于胰腺组织学图像中的细胞核分类	提出了一种结合组织病理学和免疫荧光图像的深度学习细胞核分类方法，解决了基因组或转录组与病理学评估之间肿瘤纯度估计的差异问题	训练深度学习模型在大数据集上存在挑战	提高组织学评估的准确性，解决肿瘤纯度估计的差异问题	胰腺组织学图像中的细胞核	数字病理学	胰腺癌	深度学习	深度学习模型	图像	大量样本
7492	2025-01-31	Monitoring nap deprivation-induced fatigue using fNIRS and deep learning 2025-Dec, Cognitive neurodynamics IF:3.1Q2 DOI:10.1007/s11571-025-10219-z PMID:39866657	研究论文	本文利用便携式fNIRS系统和深度学习模型监测由午睡剥夺引起的疲劳状态，并提出了一种新的1D修订CNN-ResNet网络用于疲劳状态分类	提出了一种基于双层通道衰减残差块的新型1D修订CNN-ResNet网络，用于处理fNIRS信号数据的高维度和多通道特性	NA	监测和分类由午睡剥夺引起的疲劳状态，探索通过运动刺激强制唤醒疲劳受试者的可行性	由午睡剥夺引起的疲劳状态	机器学习	NA	fNIRS	1D revised CNN-ResNet	fNIRS信号数据	NA
7493	2025-01-31	Detecting autism in children through drawing characteristics using the visual-motor integration test 2025-Dec, Health information science and systems IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s13755-025-00338-6 PMID:39877430	研究论文	本研究介绍了一种新颖的分类方法，通过视觉-运动整合测试中的绘图特征来区分自闭症儿童与正常发育儿童	采用深度学习分类模型和集成学习，显著提高了分类准确率至0.934，并识别出五个最能区分自闭症儿童与正常儿童绘图表现的模式	样本量较小，仅包括50名儿童，且性别比例不均（44名男孩和6名女孩）	开发一种跨文化工具，用于自闭症的早期检测和干预	台湾50名6至12岁的学龄儿童，包括44名男孩和6名女孩	计算机视觉	自闭症	深度学习	集成学习	图像	50名儿童（44名男孩和6名女孩）
7494	2025-01-31	A multi-dimensional student performance prediction model (MSPP): An advanced framework for accurate academic classification and analysis 2025-Jun, MethodsX IF:1.6Q2 DOI:10.1016/j.mex.2024.103148 PMID:39866196	研究论文	本文提出了一种多维学生表现预测模型（MSPP），旨在通过深度学习和先进的数据预处理技术提高学生学术分类的准确性	MSPP模型结合了自适应超参数调整和先进的图神经网络层，能够处理不平衡和时间序列的教育数据集，并通过AI特征提供可解释性	NA	提高学生表现预测的准确性，以支持定制化干预措施，提升学习效果	学生学术数据	机器学习	NA	深度学习	图神经网络（GNN）	结构化训练记录	NA
7495	2025-01-31	An easy-to-use three-dimensional protein-structure-prediction online platform "DPL3D" based on deep learning algorithms 2025-Jun, Current research in structural biology IF:2.7Q3 DOI:10.1016/j.crstbi.2024.100163 PMID:39867105	研究论文	本文介绍了一个基于深度学习算法的易于使用的三维蛋白质结构预测在线平台DPL3D	开发了一个用户友好的平台DPL3D，能够预测和可视化突变蛋白质的三维结构，并集成了多种先进的蛋白质结构预测软件	平台依赖于现有的蛋白质晶体结构数据，对于缺乏这些数据的蛋白质，预测准确性可能受限	开发一个易于使用的在线平台，用于预测和可视化突变蛋白质的三维结构，以促进生物发现	突变蛋白质的三维结构	生物信息学	NA	深度学习算法	AlphaFold 2, RoseTTAFold, RoseTTAFold All-Atom, trRosettaX-Single	蛋白质晶体结构数据	210,180个分子结构，包括52,248个人类蛋白质
7496	2025-01-31	Deep learning driven silicon wafer defect segmentation and classification 2025-Jun, MethodsX IF:1.6Q2 DOI:10.1016/j.mex.2025.103158 PMID:39877475	研究论文	本文探讨了使用深度学习方法对硅片缺陷进行分割和分类，以提高集成电路制造中的自动化检测效率	结合深度学习模型进行硅片缺陷的自动分割与分类，并集成具有问答能力的LLM以增强交互性	未提及具体数据集规模及模型泛化能力的验证	实现硅片缺陷的自动化检测与分类，提高集成电路制造的质量	硅片缺陷	计算机视觉	NA	深度学习	CNN（推测）	图像	未提及具体样本数量
7497	2025-01-31	Multimodal Deep Learning for Differentiating Bacterial and Fungal Keratitis Using Prospective Representative Data 2025 Mar-Apr, Ophthalmology science IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.xops.2024.100665 PMID:39866343	研究论文	本研究开发并评估了使用来自南印度的前瞻性代表性数据集区分细菌性和真菌性角膜炎的多模态机器学习模型	使用前瞻性、连续收集的代表性数据集（MADURAI数据集）开发了三种预测模型，并比较了它们的性能，强调了使用此类数据进行模型训练和评估的重要性	多模态模型相比计算机视觉模型并未显著提升性能	区分细菌性和真菌性角膜炎	599名在印度Aravind眼科医院诊断为急性感染性角膜炎的患者	计算机视觉	角膜炎	深度学习	EfficientNet	图像和临床数据	599名患者
7498	2025-01-31	Deep-Reticular Pseudodrusen-Net: A 3-Dimensional Deep Network for Detection of Reticular Pseudodrusen on OCT Scans 2025 Mar-Apr, Ophthalmology science IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.xops.2024.100655 PMID:39866344	研究论文	本文提出了一种名为Deep-RPD-Net的三维深度学习网络，用于在光谱域OCT扫描中检测网状假性玻璃膜疣（RPD），并解释了其决策过程，同时与基线方法进行了比较	Deep-RPD-Net结合了半监督学习（SSL）技术，利用未标记的OCT扫描数据改进模型性能，并在解释性方面表现优异	研究依赖于特定数据集（AREDS2和DAAMD），可能在其他数据集上的泛化能力有限	开发一种能够准确检测OCT扫描中RPD的深度学习模型	OCT扫描中的网状假性玻璃膜疣（RPD）	计算机视觉	老年性黄斑变性	半监督学习（SSL）	3D深度学习网络	OCT扫描图像	476名参与者（315名来自AREDS2，161名来自DAAMD），共2783张OCT扫描（826张标记的AREDS2数据和1366张标记的DAAMD数据）
7499	2025-01-31	Automated Quantification of Retinopathy of Prematurity Stage via Ultrawidefield OCT 2025 Mar-Apr, Ophthalmology science IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.xops.2024.100663 PMID:39866345	研究论文	本研究通过深度学习自动测量早产儿视网膜病变（ROP）中异常神经血管组织（ANVTV）的体积，以开发基于OCT的定量生物标志物	首次使用深度学习自动测量ROP中ANVTV的体积，并验证其与疾病阶段的关联	样本量较小，仅来自单一中心，且仅评估了1至3阶段的ROP	开发基于OCT的定量生物标志物，用于ROP的筛查、诊断和监测	早产儿视网膜病变（ROP）患者	数字病理学	早产儿视网膜病变	OCT（光学相干断层扫描）	U-Net	图像	33名ROP婴儿，其中6名用于训练，6名用于测试，21名用于临床评估
7500	2025-01-31	Integrating deep learning and machine learning for improved CKD-related cortical bone assessment in HRpQCT images: A pilot study 2025-Mar, Bone reports IF:2.1Q3 DOI:10.1016/j.bonr.2024.101821 PMID:39866530	研究论文	本研究结合深度学习和机器学习，旨在改进慢性肾病（CKD）相关皮质骨在HRpQCT图像中的评估	创新性地将深度学习和机器学习结合，用于自动分割和分类CKD相关的骨骼异常，超越了传统的DXA和CT测量方法	样本量较小，仅为30名个体，且为概念验证研究，需进一步扩大样本量验证	改进CKD相关皮质骨的自动分割和分类，提升对CKD相关皮质骨变化的敏感性	30名个体（20名非CKD，10名3至5D期CKD）的HRpQCT图像	数字病理学	慢性肾病	HRpQCT	深度学习模型和XGBoost	图像	30名个体（20名非CKD，10名3至5D期CKD），外加42名独立验证个体（18名非CKD，24名5D期CKD）