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
7901	2025-04-03	Multitask Swin Transformer for classification and characterization of pulmonary nodules in CT images 2025-Mar-03, Quantitative imaging in medicine and surgery IF:2.9Q2 DOI:10.21037/qims-24-1619 PMID:40160630	research paper	提出了一种多任务Swin Transformer（MTST）模型，用于CT图像中肺结节的分类和特征分析	结合多任务学习框架，同时输出良恶性分类、多级分类和结节特征分析，提高了模型的性能和可解释性	模型性能依赖于数据质量和数量，且在实际临床环境中的泛化能力有待进一步验证	开发一种计算机辅助诊断（CAD）系统，用于肺结节的早期诊断和特征分析	CT图像中的肺结节	digital pathology	lung cancer	U-Net GAN用于图像增强	Swin Transformer, CNN	CT图像	训练集/验证集/测试集分别为9,600/2,400/1,600个结节
7902	2025-04-03	Deep learning for identifying cervical ossification of the posterior longitudinal ligament: a systematic review and meta-analysis 2025-Mar-03, Quantitative imaging in medicine and surgery IF:2.9Q2 DOI:10.21037/qims-24-1485 PMID:40160638	系统综述与荟萃分析	本文通过系统综述和荟萃分析评估深度学习模型在诊断和预测颈椎后纵韧带骨化症中的性能	首次系统评估深度学习模型在颈椎后纵韧带骨化症诊断中的表现，并与传统方法进行比较	研究方法存在差异，深度学习技术本身存在挑战	评估深度学习模型在颈椎后纵韧带骨化症诊断和预测中的准确性和可靠性	颈椎后纵韧带骨化症患者	数字病理学	颈椎病	深度学习	DLM	医学影像	7项研究共3,373名患者，荟萃分析包含1,016名患者
7903	2025-04-03	Advanced deep learning for multi-class colorectal cancer histopathology: integrating transfer learning and ensemble methods 2025-Mar-03, Quantitative imaging in medicine and surgery IF:2.9Q2 DOI:10.21037/qims-24-1641 PMID:40160652	research paper	本研究开发了一种基于深度卷积神经网络（CNNs）的集成模型，用于结直肠癌组织病理学图像的多分类	结合迁移学习和集成方法优化深度学习模型在结直肠癌组织病理学图像分类中的性能	研究仅在一个公开数据集（EBHI）上进行了测试，未在其他数据集上验证模型的泛化能力	优化深度学习模型在结直肠癌组织病理学图像分类中的性能，以提高早期检测率和诊断准确性	结直肠癌组织病理学图像	digital pathology	colorectal cancer	deep learning, transfer learning, ensemble methods	CNN, ensemble model	image	EBHI数据集（具体样本数量未提及）
7904	2025-04-03	An automatic deep learning-based bone mineral density measurement method using X-ray images of children 2025-Mar-03, Quantitative imaging in medicine and surgery IF:2.9Q2 DOI:10.21037/qims-24-283 PMID:40160646	研究论文	提出了一种基于深度学习的自动骨密度测量方法，利用儿童X射线图像进行骨密度评估	通过单次X射线图像结合等效阶梯体模，实现骨龄或损伤评估的同时测量前臂骨密度，且采用深度学习方法消除软组织对骨密度测量的影响	方法仅在500张临床X射线图像上验证，样本量相对有限	开发一种适用于临床环境的自动骨密度测量方法，以替代或补充DXA技术	儿童的手部和前臂X射线图像	数字病理	骨质疏松症	X射线成像	深度学习	图像	500张临床X射线图像
7905	2025-04-03	Enhancing bone radiology images classification through appropriate preprocessing: a deep learning and explainable artificial intelligence approach 2025-Mar-03, Quantitative imaging in medicine and surgery IF:2.9Q2 DOI:10.21037/qims-24-1745 PMID:40160653	研究论文	本文通过深度学习和可解释人工智能方法，探讨了适当的预处理对骨放射学图像分类性能的提升作用	本文的创新点在于将特定的预处理技术（如去除背景和无关部分）应用于医学图像，以提高深度学习模型在分类任务中的性能，并结合XAI技术验证和说明其益处	NA	强调医学深度学习模型结果的真实性和模型及其创建者的责任，通过提出针对医学数据集的预处理方法来提高模型的性能和可靠性	骨放射学图像数据集	计算机视觉	NA	深度学习，可解释人工智能（XAI）	DenseNet201等深度学习神经网络	图像	两个骨放射学图像数据集
7906	2025-04-03	A multi-scale pyramid residual weight network for medical image fusion 2025-Mar-03, Quantitative imaging in medicine and surgery IF:2.9Q2 DOI:10.21037/qims-24-851 PMID:40160660	research paper	提出了一种名为LYWNet的多尺度金字塔残差权重网络，用于医学图像融合，旨在有效整合高频细节信息和低频上下文信息	提出了一种新的CNN网络LYWNet，通过多尺度金字塔残差权重块和特征蒸馏融合算法，有效保留高频细节和低频上下文信息	未提及具体的样本量或实验数据集的规模，可能影响方法的普适性验证	改进多模态医学图像融合技术，提升临床诊断和手术导航的准确性和质量	医学图像（如SPECT-MRI、PET-MRI、MRI-CT等）	digital pathology	NA	CNN-based image fusion	CNN (LYWNet)	image	NA
7907	2025-04-03	Quantitative assessment and risk stratification of random acute pulmonary embolism cases using a deep learning model based on computed tomography pulmonary angiography images 2025-Mar-03, Quantitative imaging in medicine and surgery IF:2.9Q2 DOI:10.21037/qims-24-1412 PMID:40160671	研究论文	本研究开发了一种结合Transformer的VB-Net深度学习模型，用于从CTPA图像中检测肺栓塞并自动计算血栓负荷评分	首次报道了结合Transformer的VB-Net深度学习模型在肺栓塞检测和血栓负荷评分自动计算中的应用	模型在随机CTPA检查中的灵敏度为76.67%，仍有提升空间	通过早期诊断、风险分层和治疗方案确定来帮助患者，改善预后并减轻放射科医生的负担	肺栓塞患者	数字病理学	肺栓塞	CTPA	VB-Net结合Transformer	医学影像	2,424例CTPA检查病例（44%男性）用于训练和测试模型，另外70例随机CTPA数据（30例急性肺栓塞，40例无肺栓塞）用于验证
7908	2025-04-03	Artificial Intelligence Applications in Image-Based Diagnosis of Early Esophageal and Gastric Neoplasms 2025-Mar-03, Gastroenterology IF:25.7Q1 DOI:10.1053/j.gastro.2025.01.253 PMID:40043857	research paper	本文探讨了人工智能在早期食管和胃肿瘤图像诊断中的应用	利用深度学习和卷积神经网络提高诊断准确性，减少诊断变异性，特别是在人类错误或疲劳可能影响诊断精度的情况下	训练数据集的多样性受限，且AI系统的'黑箱'性质可能影响其可解释性和临床医生的信任	探索人工智能在上消化道内窥镜诊断中的潜在应用，以提高早期癌症检测和治疗规划的有效性	巴雷特食管、食管鳞状细胞癌和早期胃癌等上消化道疾病	digital pathology	esophageal and gastric neoplasms	deep learning, convolutional neural networks	CNN	image	NA
7909	2025-02-19	Interpreting and comparing neural activity across systems by geometric deep learning 2025-Mar, Nature methods IF:36.1Q1 DOI:10.1038/s41592-024-02581-3 PMID:39962313	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
7910	2025-04-03	A Real-Time Computer-Aided Diagnosis System for Coronary Heart Disease Prediction Using Clinical Information 2025-Mar, Reviews in cardiovascular medicine IF:1.9Q3 DOI:10.31083/RCM26204 PMID:40160568	研究论文	本研究旨在设计一个快速且高精度的智能模型，利用临床信息预测冠心病	提出了一种基于机器学习的冠心病预测模型，具有高精度和效率，适用于临床应用	模型依赖于公开数据集，可能无法涵盖所有临床场景	设计一个高效且高精度的冠心病预测模型	冠心病患者	机器学习	心血管疾病	奇异值分解方法	多层感知机	临床信息	五个公开数据集，共1222名患者
7911	2024-10-18	Radiomics-Based Prediction of Patient Demographic Characteristics on Chest Radiographs: Looking Beyond Deep Learning for Risk of Bias 2025-02, AJR. American journal of roentgenology DOI:10.2214/AJR.24.31963 PMID:39413236	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
7912	2025-04-03	Machine learning-based prediction model integrating ultrasound scores and clinical features for the progression to rheumatoid arthritis in patients with undifferentiated arthritis 2025-Feb, Clinical rheumatology IF:2.9Q2 DOI:10.1007/s10067-025-07304-3 PMID:39789318	研究论文	本研究开发了一种基于机器学习的预测模型，整合超声评分和临床特征，用于预测未分化关节炎患者向类风湿性关节炎的进展	首次将18关节超声评分系统（US18）与临床数据结合，利用机器学习模型提高高风险患者的早期识别能力	研究仅跟踪了患者1年时间，长期预测效果尚不明确	提高未分化关节炎患者向类风湿性关节炎进展的早期预测准确性	432名未分化关节炎患者	机器学习	类风湿性关节炎	18关节超声评分系统（US18）	Random Forest (RnFr), 深度学习模型	临床数据和超声评分数据	432名未分化关节炎患者（其中152名进展为类风湿性关节炎）
7913	2025-04-03	Deep learning helps discriminate between autoimmune hepatitis and primary biliary cholangitis 2025-Feb, JHEP reports : innovation in hepatology IF:9.5Q1 DOI:10.1016/j.jhepr.2024.101198 PMID:39829723	research paper	本研究开发了一种基于深度学习的系统（ALNE），用于区分自身免疫性肝炎（AIH）和原发性胆汁性胆管炎（PBC）	首次提出了一个无需人工标注的深度学习模型（ALNE），能够定量且准确地区分AIH和PBC	扫描技术和切片染色的多样性可能影响模型的鲁棒性和泛化能力	开发一种辅助诊断工具，以减少AIH和PBC的误诊	自身免疫性肝炎（AIH）和原发性胆汁性胆管炎（PBC）患者	digital pathology	liver disease	H&E染色全切片图像分析	transformer-based deep learning system (ALNE)	image	训练集354例（266例AIH和102例PBC），外部验证集92例（62例AIH和30例PBC）
7914	2025-04-03	Artificial Intelligence-Based Predictive Modeling for Aortic Aneurysms 2025-Feb, Cureus DOI:10.7759/cureus.79662 PMID:40161150	review	本文综述了人工智能和机器学习在主动脉瘤预测建模中的当前状态和未来方向，强调了其在风险评估、筛查和预后中的多样性和进展	探讨了将临床、影像和基因组数据整合到AI/ML中以提高预测性和临床适用性，并讨论了将AI预测模型转化为临床实践的挑战和前景	数据质量、模型可解释性以及法律和伦理问题	增强主动脉瘤的风险评估和管理，推动心血管护理向精准医学转变	腹主动脉瘤（AAAs）	machine learning	cardiovascular disease	supervised and unsupervised learning, deep learning	NA	clinical, imaging, genomic data	NA
7915	2025-04-03	COVINet: a deep learning-based and interpretable prediction model for the county-wise trajectories of COVID-19 in the United States 2025, Journal of applied statistics IF:1.2Q2 DOI:10.1080/02664763.2024.2412284 PMID:40160484	research paper	提出了一种基于深度学习的可解释预测模型COVINet，用于预测美国各县的COVID-19疫情轨迹	结合LSTM和GRU架构，整合可操作协变量，提供高精度预测和可解释响应	仅针对美国特定时间段和县区进行验证，未涉及其他地区或更长时间段	准确预测COVID-19疫情轨迹并制定遏制策略	美国各县的COVID-19确诊病例和死亡病例	machine learning	COVID-19	NA	LSTM, GRU	time-series data	美国CDC提供的最后四周数据（截至2021年4月26日）及热点州最严重县区数据（截至2023年3月23日）
7916	2025-04-03	Unravelling pathological ageing with brain age gap estimation in Alzheimer's disease, diabetes and schizophrenia 2025, Brain communications IF:4.1Q2 DOI:10.1093/braincomms/fcaf109 PMID:40161217	research paper	该研究通过脑年龄差距估计（BrainAGE）探讨阿尔茨海默病、糖尿病和精神分裂症中的病理性老化	利用敏感性图谱揭示不同病理条件下脑区域对BrainAGE预测的贡献差异，为理解神经退行性疾病的机制提供新视角	神经生物学限制尚未明确，生物标志物的特异性有待进一步验证	评估BrainAGE作为病理性脑老化生物标志物的潜力，并比较不同病理条件下的神经退行性机制	阿尔茨海默病（AD）、精神分裂症和2型糖尿病（T2D）患者	digital pathology	Alzheimer's disease, schizophrenia, Type 2 diabetes	structural magnetic resonance imaging (MRI)	deep learning models	MRI scans (T-weighted, grey matter, white matter, cerebrospinal fluid tissue segmentation, deformation fields)	NA
7917	2025-04-03	Automatic classification of Giardia infection from stool microscopic images using deep neural networks 2025, BioImpacts : BI IF:2.2Q3 DOI:10.34172/bi.30272 PMID:40161947	研究论文	本研究应用深度学习模型自动分类粪便显微镜图像中的贾第虫感染	与以往研究不同，本研究专注于粪便样本而非饮用水样本，并采用智能手机拍摄的显微镜图像	样本量相对较小（1610张图像），且仅针对贾第虫感染	开发一种自动分类贾第虫感染的方法，以辅助快速准确诊断贾第虫病	粪便显微镜图像中的贾第虫寄生虫	数字病理学	贾第虫病	深度学习	Xception, ResNet-50, EfficientNet-B0	图像	1610张粪便显微镜图像
7918	2025-04-03	Exploring the potential of machine learning and magnetic resonance imaging in early stroke diagnosis: a bibliometric analysis (2004-2023) 2025, Frontiers in neurology IF:2.7Q3 DOI:10.3389/fneur.2025.1505533 PMID:40162012	文献计量分析	通过文献计量分析方法探讨2004至2023年间机器学习和磁共振成像在早期中风诊断中的研究热点	首次系统分析了机器学习和磁共振成像在中风早期诊断领域的研究趋势和热点	仅基于Web of Science数据库的文献，可能未涵盖所有相关研究	探索机器学习和磁共振成像在早期中风诊断中的应用	2004-2023年间发表的395篇相关研究论文	医学影像分析	中风	机器学习	深度学习	磁共振成像数据	395篇文献
7919	2025-04-03	Artificial intelligence in psychiatry: A systematic review and meta-analysis of diagnostic and therapeutic efficacy 2025 Jan-Dec, Digital health IF:2.9Q2 DOI:10.1177/20552076251330528 PMID:40162166	meta-analysis	本文通过系统综述和荟萃分析评估了人工智能在精神病学诊断和治疗中的准确性和疗效	首次全面评估了AI在精神病学中的诊断准确性和治疗效果，并比较了不同AI技术的表现	研究间存在中等程度的异质性，算法偏见和数据质量问题尚未完全解决	评估人工智能在精神病护理中的诊断准确性和治疗效果	精神病学中的各种精神障碍和AI技术	machine learning	psychiatric disorders	machine learning (ML), deep learning (DL), hybrid models	ML, DL, hybrid models	NA	14项研究
7920	2025-04-03	Fundus image classification using feature concatenation for early diagnosis of retinal disease 2025 Jan-Dec, Digital health IF:2.9Q2 DOI:10.1177/20552076251328120 PMID:40162178	研究论文	使用特征串联的深度学习模型对眼底图像进行分类，以实现视网膜疾病的早期诊断	提出了一种基于两个独立CNN块的混合CNN模型，并采用典型相关分析融合方法融合特征，以提高分类性能	未提及模型在临床环境中的实际应用效果及泛化能力	开发一种非侵入性方法，用于早期检测眼部疾病	眼底图像，包括视盘凹陷、糖尿病视网膜病变、介质混浊和健康图像	计算机视觉	视网膜疾病	深度学习	CNN	图像	RFMiD数据集中的多种眼底图像类别