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
7721	2025-02-24	Advancing Privacy-Preserving Health Care Analytics and Implementation of the Personal Health Train: Federated Deep Learning Study 2025-Feb-06, JMIR AI DOI:10.2196/60847 PMID:39912580	研究论文	本文介绍了一种名为Personal Health Train（PHT）的创新联邦学习基础设施，用于在保护数据隐私的同时进行医疗数据分析，并应用于肺癌患者的胸部CT图像中的肿瘤体积分割	提出了PHT框架，结合了安全聚合服务器，确保在联邦学习过程中数据不离开医院，解决了数据隐私问题	虽然展示了概念验证的可行性，但实际大规模应用仍需进一步验证其性能和稳定性	开发并验证一种能够在保护数据隐私的前提下，实现跨机构协作的联邦深度学习基础设施	肺癌患者的胸部CT图像	数字病理	肺癌	联邦学习（FL）	深度学习神经网络	图像	12家医院，覆盖8个国家，4大洲
7722	2025-02-24	Deep Learning Model for Predicting Immunotherapy Response in Advanced Non-Small Cell Lung Cancer 2025-Feb-01, JAMA oncology IF:22.5Q1 DOI:10.1001/jamaoncol.2024.5356 PMID:39724105	研究论文	本文开发了一种基于深度学习的模型，用于预测晚期非小细胞肺癌（NSCLC）患者对免疫检查点抑制剂（ICI）治疗的反应	该研究首次使用深度学习模型从全切片H&E染色图像中预测ICI治疗反应，并在多个队列中验证了其独立预测能力	研究样本主要来自美国和欧洲，可能限制了模型的普遍适用性	开发并验证一种深度学习模型，用于预测晚期NSCLC患者对ICI治疗的反应	晚期非小细胞肺癌患者	数字病理学	肺癌	深度学习	深度学习模型	图像	958名患者（456名女性，502名男性），共295,581张图像切片
7723	2025-02-24	Analysis of TEM micrographs with deep learning reveals APOE genotype-specific associations between HDL particle diameter and Alzheimer's dementia 2025-Jan-27, Cell reports methods IF:4.3Q2 DOI:10.1016/j.crmeth.2024.100962 PMID:39874947	研究论文	本文利用深度学习模型YOLOv7分析了183个HDL样本的透射电子显微镜（TEM）图像，测量了超过1,800,000个HDL颗粒的直径，揭示了APOE基因型与阿尔茨海默病痴呆之间的关联	使用深度学习模型YOLOv7从TEM图像中高效准确地测量HDL颗粒直径，并发现APOE基因型与HDL颗粒直径分布之间的特异性关联	研究样本量相对较小（183个样本），且仅关注了APOE基因型的两种变异（ε3ε4和ε3ε3）	探索HDL颗粒直径分布与阿尔茨海默病痴呆之间的关联，并验证深度学习在HDL颗粒直径测量中的应用	183个HDL样本，包括痴呆患者和正常认知的对照组	计算机视觉	阿尔茨海默病	透射电子显微镜（TEM）成像	YOLOv7	图像	183个HDL样本，超过1,800,000个HDL颗粒
7724	2025-02-24	TimeFlies: an snRNA-seq aging clock for the fruit fly head sheds light on sex-biased aging 2025-Jan-25, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.11.25.625273 PMID:39896546	研究论文	本文介绍了TimeFlies，一种基于单细胞RNA测序的果蝇头部衰老时钟，揭示了性别差异在衰老过程中的作用	TimeFlies是首个基于全基因组基因表达谱的泛细胞类型单细胞RNA测序衰老时钟，能够识别关键标记基因，并揭示了性别特异性衰老路径的差异	该研究主要局限于果蝇头部，尚未在其他生物体或组织中验证其普适性	开发一种基于单细胞RNA测序的衰老时钟，以研究果蝇头部衰老过程中的性别差异	果蝇头部细胞	生物信息学	衰老	单细胞RNA测序（scRNA-seq）	深度学习	基因表达数据	NA
7725	2025-02-24	"Sadness smile" curve: Processing emotional information from social network for evaluating thermal comfort perception 2025-Jan, Journal of thermal biology IF:2.9Q1 DOI:10.1016/j.jtherbio.2024.104025 PMID:39689668	研究论文	本研究通过分析社交媒体上的面部表情数据，评估热舒适感知，并提出了一种基于深度学习的方法来预测热舒适度	提出了‘悲伤微笑’曲线，通过分析面部表情中的悲伤分数来预测最舒适温度，并利用ResNet模型进行情感基热舒适感知的预测	研究依赖于社交媒体数据，可能存在数据偏差，且未考虑其他可能影响热舒适感知的因素	评估和预测人类在不同热环境下的热舒适感知	社交媒体上的面部表情数据	计算机视觉	NA	深度学习	ResNet	图像	8314张面部照片，来自49个城市的82个公园的志愿者
7726	2025-02-24	Utilizing retinal arteriole/venule ratio to estimate intracranial pressure 2024-Nov-08, Acta neurochirurgica IF:1.9Q2 DOI:10.1007/s00701-024-06343-0 PMID:39514087	研究论文	本研究探讨了利用视网膜动静脉比率（A/V比率）无创估计颅内压（ICP）的可行性，并加入了眼内压（IOP）的考量	首次在神经重症监护病房（NICU）环境中，结合眼内压（IOP）使用深度学习算法分析眼底镜检查视频，以无创方式估计颅内压（ICP）	图像质量和诊断特异性仍存在挑战，需要更大规模的多中心研究来验证该技术的临床适用性	研究无创估计颅内压（ICP）的方法，以减少侵入性测量带来的风险	神经重症监护病房（NICU）中的成年患者，格拉斯哥昏迷评分（GCS）≤8分，并接受侵入性压力监测	数字病理学	脑损伤	深度学习算法	混合效应线性回归模型	视频	40名患者，其中15名纳入最终分析
7727	2025-02-24	A DEEP LEARNING FRAMEWORK TO CHARACTERIZE NOISY LABELS IN EPILEPTOGENIC ZONE LOCALIZATION USING FUNCTIONAL CONNECTIVITY 2024-May, Proceedings. IEEE International Symposium on Biomedical Imaging DOI:10.1109/isbi56570.2024.10635583 PMID:39464200	研究论文	本文开发了一个深度学习框架，用于在药物难治性局灶性癫痫患者的静息态功能磁共振成像（rs-fMRI）中定位致痫区（EZ），并处理训练和测试中的噪声标签问题	提出了一个多任务深度学习框架，能够同时识别噪声标签的概率和每个感兴趣区域（ROI）的定位预测	由于临床协议的限制，具有可靠EZ标签的数据集稀缺，且使用的标签可能包含噪声	开发一个数学框架来表征EZ定位中的噪声标签，并提高定位性能	药物难治性局灶性癫痫患者	数字病理学	癫痫	rs-fMRI	多任务深度学习框架	图像	模拟数据集（来自人类连接组计划）和临床癫痫数据集
7728	2025-02-24	High Resolution Multi-delay Arterial Spin Labeling with Transformer based Denoising for Pediatric Perfusion MRI 2024-Mar-06, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2024.03.04.24303727 PMID:38496517	研究论文	本文介绍了一种高分辨率多延迟动脉自旋标记（MDASL）协议，并提出了基于Transformer的深度学习模型，用于儿科灌注MRI的去噪	提出了基于Transformer的深度学习模型，结合k空间加权图像平均（KWIA）去噪图像作为参考，有效提高了多延迟ASL图像的信噪比（SNR）和测试-重测重复性	研究样本仅限于8至17岁的典型发育儿童，未涵盖其他年龄段或特殊发育情况的儿童	提高儿科灌注MRI中多延迟动脉自旋标记（MDASL）图像的质量和重复性	21名8至17岁的典型发育儿童	医学影像	NA	多延迟动脉自旋标记（MDASL），k空间加权图像平均（KWIA）	Transformer	MRI图像	21名8至17岁的典型发育儿童
7729	2025-02-24	NnU-Net versus mesh growing algorithm as a tool for the robust and timely segmentation of neurosurgical 3D images in contrast-enhanced T1 MRI scans 2024-Feb-20, Acta neurochirurgica IF:1.9Q2 DOI:10.1007/s00701-024-05973-8 PMID:38376564	研究论文	本研究评估了nnU-Net在对比增强T1（T1CE）图像中分割大脑、皮肤、肿瘤和脑室的性能，并与现有的网格生长算法（MGA）进行了对比	nnU-Net在分割大脑、皮肤、肿瘤和脑室方面显著优于MGA，且速度更快，减少了手动调整和迭代的需求	训练集规模较小，可能影响模型的泛化能力	评估nnU-Net在神经外科3D图像分割中的性能	对比增强T1（T1CE）图像中的大脑、皮肤、肿瘤和脑室	计算机视觉	神经外科疾病	对比增强T1 MRI扫描	nnU-Net	3D图像	67个用于训练的T1CE脑部扫描和32个用于测试的扫描
7730	2025-02-24	Applied deep learning in neurosurgery: identifying cerebrospinal fluid (CSF) shunt systems in hydrocephalus patients 2024-Feb-07, Acta neurochirurgica IF:1.9Q2 DOI:10.1007/s00701-024-05940-3 PMID:38321344	研究论文	本研究评估了AI辅助的脑脊液分流阀检测系统在神经外科中的可行性	使用深度学习模型自动识别X射线或CT图像中的不同分流阀模型，提高识别速度和准确性	数据集仅包含2070张图像，可能不足以涵盖所有分流阀类型	评估AI辅助分流阀检测系统在神经外科中的可行性	脑脊液分流阀	计算机视觉	脑积水	深度学习	CNN	图像	2070张X射线或CT图像，涵盖10种不同的分流阀类型
7731	2025-02-24	Deep learning performance on MRI prostate gland segmentation: evaluation of two commercially available algorithms compared with an expert radiologist 2024-Jan, Journal of medical imaging (Bellingham, Wash.) DOI:10.1117/1.JMI.11.1.015002 PMID:38404754	研究论文	本研究评估了两种商用深度学习算法在MRI前列腺分割中的表现，并与专家放射科医生的手动分割进行了比较	在真实临床环境中评估商用AI模型的前列腺分割性能，填补了现有研究的空白	未对深度学习算法进行内部训练，且样本量相对较小	验证商用AI模型在前列腺分割中的准确性和临床应用价值	123名患者的多中心、多扫描仪MRI数据集	数字病理学	前列腺癌	深度学习算法	深度学习算法（DLA1和DLA2）	MRI图像	123名患者
7732	2025-02-23	QuantumNet: An enhanced diabetic retinopathy detection model using classical deep learning-quantum transfer learning 2025-Jun, MethodsX IF:1.6Q2 DOI:10.1016/j.mex.2025.103185 PMID:39981059	研究论文	本文介绍了一种名为QuantumNet的混合模型，结合了经典深度学习和量子迁移学习，用于增强糖尿病视网膜病变（DR）的检测	QuantumNet结合了经典深度学习模型和量子计算的优势，通过量子迁移学习提高了DR检测的准确性和资源效率	NA	提高糖尿病视网膜病变的检测准确性和效率	糖尿病视网膜病变（DR）	医学影像	糖尿病视网膜病变	量子迁移学习	CNN, ResNet50, MobileNetV2, 变分量子分类器	图像	APTOS 2019 blindness detection dataset on Kaggle
7733	2025-02-23	Combination of deep learning reconstruction and quantification for dynamic contrast-enhanced (DCE) MRI 2025-Apr, Magnetic resonance imaging IF:2.1Q2 DOI:10.1016/j.mri.2024.110310 PMID:39710009	研究论文	本研究提出了一种结合深度学习重建和量化的动态对比增强（DCE）MRI技术，旨在提高DCE-MRI的临床应用	提出了一种名为DCE-Movienet的新型深度重建网络，与之前开发的DCE-Qnet深度量化网络结合，实现了快速且定量的DCE-MRI	研究仅在健康志愿者和一名宫颈癌患者中进行了验证，样本量较小	提高DCE-MRI在临床中的速度和量化鲁棒性	健康志愿者和宫颈癌患者	医学影像	宫颈癌	动态对比增强（DCE）MRI	DCE-Movienet, DCE-Qnet	4D MRI数据	健康志愿者和一名宫颈癌患者
7734	2025-02-23	Performance and efficiency of machine learning models in analyzing capillary serum protein electrophoresis 2025-Mar-01, Clinica chimica acta; international journal of clinical chemistry DOI:10.1016/j.cca.2025.120165 PMID:39875052	研究论文	本文研究了机器学习模型在分析毛细血管血清蛋白电泳（SPEP）中的性能和效率，旨在通过人工智能模型提高M蛋白的分类和定位准确性	本文创新性地将U-Net与Transformer模型结合，用于M蛋白的分类和定位，展示了与临床专家相当的性能	研究依赖于单一数据集，且未探讨模型在其他类型疾病中的应用	开发人工智能诊断模型，以提高SPEP在M蛋白相关疾病诊断中的准确性和效率	毛细血管血清蛋白电泳（SPEP）数据	机器学习	M蛋白相关疾病	血清蛋白电泳（SPEP）	XGB, U-Net, Transformer	电泳数据	85,026个SPEP结果用于训练和验证，1,079个样本用于测试
7735	2025-02-23	Lightweight visual localization algorithm for UAVs 2025-Feb-19, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-88089-y PMID:39971988	研究论文	本文介绍了一种名为Lightv8nPnP的轻量级视觉定位算法模型，旨在使基于深度学习的无人机视觉定位算法更加轻量化	引入了GhostConv构建GDetect检测头模块，采用Wise-IoU作为边界框回归损失函数，并基于无人机航空数据集样本特性修改YOLOv8n网络结构，创建了TrimYOLO网络结构	未提及具体的数据集规模或多样性限制	开发一种高效的视觉定位算法模型，以实现无人机的精确三维定位	无人机	计算机视觉	NA	深度学习	YOLOv8n, TrimYOLO	图像	未提及具体样本数量
7736	2025-02-23	Assessment of hydrological loading displacement from GNSS and GRACE data using deep learning algorithms 2025-Feb-19, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-90363-y PMID:39972111	研究论文	本文介绍了一种使用3D卷积神经网络（3D-CNN）估算水文负荷位移的新方法	使用3D-CNN方法显著提高了水文负荷位移的反演精度，相比传统的负荷格林函数反演技术，最大偏差减少了1.34毫米，绝对最小偏差减少了1.47毫米，绝对平均偏差减少了79.6%，标准偏差减少了31.4%	研究仅限于中国云南省及其邻近地区的41个GNSS站点的数据，可能不适用于其他地区	精确评估陆地水负荷位移（TWLD）对大地测量观测和高精度动态参考框架的建立和维护的影响	云南省及其邻近地区的41个GNSS站点的垂直位移时间序列数据	机器学习	NA	3D卷积神经网络（3D-CNN）	3D-CNN	时间序列数据	41个GNSS站点的数据
7737	2025-02-23	Genetic insights into the shared molecular mechanisms of Crohn's disease and breast cancer: a Mendelian randomization and deep learning approach 2025-Feb-18, Discover oncology IF:2.8Q2 DOI:10.1007/s12672-025-01978-6 PMID:39964572	研究论文	本研究旨在探索克罗恩病与乳腺癌之间的潜在遗传联系，重点关注可能具有治疗相关性的可药物基因	结合孟德尔随机化和深度学习方法来研究两种疾病之间的遗传联系，并预测基因-药物相互作用	研究结果仅为初步发现，需要进一步实验验证	探索克罗恩病与乳腺癌之间的遗传联系，识别可能的治疗靶点	克罗恩病和乳腺癌的遗传数据	机器学习	克罗恩病, 乳腺癌	孟德尔随机化, 深度学习	深度学习	单核苷酸多态性(SNP)	NA
7738	2025-02-23	Integrating D-S evidence theory and multiple deep learning frameworks for time series prediction of air quality 2025-Feb-18, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-87935-3 PMID:39966417	研究论文	本研究提出了一种结合D-S证据理论和多种深度学习模型的时间序列预测框架，用于提高空气质量预测的准确性和鲁棒性	结合D-S证据理论和多种深度学习模型，通过融合多个模型的预测结果和可靠性，提高了长期空气质量预测的准确性	研究仅基于中国三个具有气候特征的城市的数据，可能无法完全代表其他地区的空气质量预测情况	提高空气质量时间序列数据的预测准确性，以提前识别和预警空气污染事件	中国三个具有气候特征的城市	机器学习	NA	D-S证据理论	MLP, RNN, CNN, LSTM, BI-LSTM, GRU	时间序列数据	三个城市的空气质量数据，包含五种空气污染物指标
7739	2025-02-23	Research on variable-length control chart pattern recognition based on sliding window method and SECNN-BiLSTM 2025-Feb-18, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-86849-4 PMID:39966459	研究论文	本文提出了一种基于滑动窗口方法和SE-attention CNN与Bi-LSTM（SECNN-BiLSTM）的可变长度控制图识别方法	结合滑动窗口方法和SE-attention CNN与Bi-LSTM，提出了一种新的可变长度控制图识别方法	未提及具体局限性	提高可变长度控制图的识别效率和准确性	可变长度控制图	机器学习	NA	滑动窗口方法、SE-attention CNN、Bi-LSTM	CNN、LSTM	一维和二维矩阵数据	未提及具体样本数量
7740	2025-02-23	Jointly exploring client drift and catastrophic forgetting in dynamic learning 2025-Feb-18, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-89873-6 PMID:39966528	研究论文	本文提出了一个统一的分析框架，用于联合建模空间和时间偏移，以更接近真实动态环境的模拟	首次联合分析客户端漂移和灾难性遗忘，提出了一种统一的分析框架，并发现适度的空间和时间偏移组合可以提高模型性能	未提及具体的数据集或实验规模，可能缺乏广泛的验证	研究在动态环境中联合解决客户端漂移和灾难性遗忘问题，以提高深度学习模型的鲁棒性	联邦学习和持续学习中的模型性能	机器学习	NA	深度学习	NA	NA	NA