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
7921	2025-02-13	Automated recognition of emotional states of horses from facial expressions 2024, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0302893 PMID:39008504	研究论文	本研究首次开发了AI模型，通过受控实验中收集的数据自动识别马匹的情绪状态	首次利用AI模型从马匹的面部表情中自动识别情绪状态，探索了两种不同的处理流程	期待和沮丧情绪难以区分，准确率仅为61%	开发AI模型以自动识别马匹的情绪状态	马匹	动物情感计算	NA	深度学习, 机器学习	深度学习模型, 机器学习模型	视频, EquiFACS注释	NA
7922	2025-02-13	Late-Life High Blood Pressure and Enlarged Perivascular Spaces in the Putaminal Regions of Community-Dwelling Japanese Older Persons 2024-01, Journal of geriatric psychiatry and neurology IF:2.9Q2 DOI:10.1177/08919887231195235 PMID:37537887	研究论文	本研究探讨了社区居住的日本老年人中晚期高血压与脑部扩大血管周围空间（EPVS）体积之间的关系	首次在认知正常的老年人中，使用基于深度学习的软件包测量EPVS体积，并发现血压水平与EPVS体积显著相关	研究未探讨EPVS体积增加对认知功能下降的具体影响机制	确定血压与EPVS体积之间的关联，并检查相关因素的相互作用	9296名年龄≥65岁的社区居住的日本老年人	数字病理学	老年疾病	脑磁共振成像	深度学习	图像	9296名社区居住的日本老年人
7923	2025-02-13	A Deep Learning Approach to Improve Retinal Structural Predictions and Aid Glaucoma Neuroprotective Clinical Trial Design 2023 Mar-Apr, Ophthalmology. Glaucoma DOI:10.1016/j.ogla.2022.08.014 PMID:36038107	研究论文	本文研究了一种深度学习回归方法，用于预测黄斑神经节细胞内丛状层（GCIPL）和视神经头（ONH）视网膜神经纤维层（RNFL）厚度，以辅助青光眼神经保护临床试验设计	使用深度学习模型预测GCIPL和RNFL厚度，并利用个体化半视网膜预测来减少临床试验样本量需求	模型在预测更严重疾病时的性能略有下降	提高视网膜结构预测的准确性，辅助青光眼神经保护临床试验设计	青光眼患者	计算机视觉	青光眼	深度学习	回归模型	图像	1096只眼睛（550名患者）的3327对GCIPL/RNFL扫描数据
7924	2025-02-12	Hematoxylin and Eosin-stained whole slide image dataset annotated for skin tissue segmentation 2025-Apr, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2025.111306 PMID:39925388	研究论文	本文发布了一个用于皮肤组织分割的Hematoxylin和Eosin染色全切片图像数据集，并验证了其有效性	发布了一个包含38张全切片图像及其掩码的数据集，涵盖了12个类别，包括组织、皮肤癌和皮肤层，并使用SegFormer模型验证了数据集的有效性	数据集规模相对较小，仅包含38张图像	通过发布和验证数据集，支持基于深度学习的皮肤疾病自动诊断系统的开发	皮肤组织	数字病理学	皮肤癌	Hematoxylin和Eosin染色	SegFormer	图像	38张全切片图像
7925	2025-02-12	An AI-assisted explainable mTMCNN architecture for detection of mandibular third molar presence from panoramic radiography 2025-Mar, International journal of medical informatics IF:3.7Q2 DOI:10.1016/j.ijmedinf.2024.105724 PMID:39626596	研究论文	本研究设计并系统评估了一种名为可解释下颌第三磨牙卷积神经网络（E-mTMCNN）的架构，用于在全景X光片中检测下颌第三磨牙（m-M3）的存在	提出了E-mTMCNN架构，结合了GoogLeNet架构和LIME解释方法，提高了检测准确性和模型决策的透明度	未提及具体局限性	提高下颌第三磨牙的早期检测准确性，改善牙科临床决策和治疗计划	下颌第三磨牙在全景X光片中的存在	计算机视觉	牙科疾病	深度学习（DL）、卷积神经网络（CNN）、迁移学习（TL）	CNN（GoogLeNet）	图像	未提及具体样本数量，使用了UESB数据集中的全景X光片
7926	2025-02-12	Universal representations in cardiovascular ECG assessment: A self-supervised learning approach 2025-Mar, International journal of medical informatics IF:3.7Q2 DOI:10.1016/j.ijmedinf.2024.105742 PMID:39631267	研究论文	本研究开发并验证了一种自监督学习方法，用于从纵向收集的心电图数据中生成通用的心电图表示，适用于多种心血管评估	采用对比自监督学习方法从大规模未标记的心电图数据中学习有意义的表示，并将其应用于下游任务，特别是在小样本情况下显著提升了分类模型的性能	研究主要依赖于单一医疗机构的内部数据集，虽然也使用了外部公共数据集进行验证，但可能仍存在泛化性问题	开发一种自监督学习方法，用于生成通用的心电图表示，以提升心血管疾病评估的准确性和鲁棒性	1,684,298名成年患者的心电图数据	机器学习	心血管疾病	对比自监督学习	预训练模型	心电图数据	4,932,573条心电图数据，来自1,684,298名成年患者
7927	2025-02-12	Prediction of mortality in hemodialysis patients based on autoencoders 2025-Mar, International journal of medical informatics IF:3.7Q2 DOI:10.1016/j.ijmedinf.2024.105744 PMID:39642591	研究论文	本研究提出了一种基于自动编码器的血液透析患者死亡率预测模型，解决了短期数据不平衡和缺失数据特征的问题	利用高维数据空间中非缺失特征的流形结构和特征间的内在关系，推断缺失特征的值，并通过生成特征丢弃掩码模拟缺失数据分布，设计自适应特征提取模块	模型主要依赖于短期数据，可能无法完全捕捉长期数据中的复杂模式	评估血液透析患者在30至450天内的死亡率风险	终末期肾病患者	机器学习	肾病	自动编码器	自动编码器	临床数据	未明确说明样本数量
7928	2025-02-12	Multi-horizon event detection for in-hospital clinical deterioration using dual-channel graph attention network 2025-Mar, International journal of medical informatics IF:3.7Q2 DOI:10.1016/j.ijmedinf.2024.105745 PMID:39657403	研究论文	本文提出了一种端到端的深度学习架构，用于早期检测医院内的临床恶化事件	提出了双通道图注意力网络，结合多任务学习策略，能够显式学习多变量时间序列在特征和时间域上的相关性	实验仅在ICU收集的两个临床时间序列数据集上进行，可能限制了模型的泛化能力	实现医院内临床恶化事件的早期检测	医院内的临床恶化事件	机器学习	NA	深度学习	双通道图注意力网络	多变量时间序列	两个ICU收集的临床时间序列数据集
7929	2025-02-12	A systematic review on the impact of artificial intelligence on electrocardiograms in cardiology 2025-Mar, International journal of medical informatics IF:3.7Q2 DOI:10.1016/j.ijmedinf.2024.105753 PMID:39674006	系统综述	本文系统综述了人工智能在心电图分析中的应用及其对心脏病学诊断和治疗支持的影响	本文首次系统性地评估了AI、机器学习和深度学习在心电图分析中的应用，特别是在心律失常、心肌梗死和心力衰竭等心脏疾病的预测和诊断中的效果	研究仅限于2014年至2024年间的英文文献，可能忽略了其他语言或更早期的重要研究	探讨人工智能在心电图分析中的应用，以提高心脏病学的诊断准确性和治疗支持	心电图数据及其在心脏病学中的应用	机器学习	心血管疾病	机器学习（ML）、深度学习（DL）	CNN、RNN、混合模型	心电图数据	46项研究
7930	2025-02-12	Distinguishing the activity of flexor digitorum brevis and soleus across standing postures with deep learning models 2025-Mar, Gait & posture IF:2.2Q2 DOI:10.1016/j.gaitpost.2024.12.014 PMID:39674063	研究论文	本研究利用深度学习模型区分不同站立姿势下趾短屈肌和比目鱼肌的肌电活动	首次使用深度卷积神经网络基于高密度表面肌电信号的时间和空间特征来分类站立姿势	研究仅针对健康年轻男性，样本多样性有限	探索趾短屈肌和比目鱼肌在不同站立姿势下的肌电活动调整	趾短屈肌和比目鱼肌的肌电活动	机器学习	NA	高密度表面肌电信号记录	深度卷积神经网络（CNN）	肌电信号	健康年轻男性
7931	2025-02-12	Editorial Commentary: Thoughtful Application of Artificial Intelligence Technique Improves Diagnostic Accuracy and Supportive Clinical Decision-Making 2025-Mar, Arthroscopy : the journal of arthroscopic & related surgery : official publication of the Arthroscopy Association of North America and the International Arthroscopy Association IF:4.4Q1 DOI:10.1016/j.arthro.2024.12.009 PMID:39675394	评论	本文讨论了人工智能技术在医学影像中的应用，特别是在骨科领域，强调了深思熟虑的应用对于提高诊断准确性和支持临床决策的重要性	强调了人工智能技术在医学影像中应用的深思熟虑和透明性，提出了AI工具在临床医学中的逐步整合应提供附加的洞察力	未具体提及研究的局限性	探讨人工智能技术在医学影像中的应用，以提高诊断准确性和支持临床决策	医学影像，特别是骨科领域的影像	计算机视觉	骨科疾病	深度学习	NA	医学影像	NA
7932	2025-02-12	Real-time assistance in suicide prevention helplines using a deep learning-based recommender system: A randomized controlled trial 2025-Mar, International journal of medical informatics IF:3.7Q2 DOI:10.1016/j.ijmedinf.2024.105760 PMID:39705915	研究论文	本文通过随机对照试验评估了AI辅助工具在自杀预防热线对话中为咨询师提供实时帮助的有效性和可用性	使用基于BERT的句子嵌入生成建议，并通过余弦相似度呈现前5个聊天情境，为自杀预防热线提供实时AI辅助	工具在不适当的情境下频繁使用，咨询师在最佳时机使用工具的频率较低，可能缺乏使用AI辅助工具的熟练度或对系统的初始信任问题	评估AI辅助工具在自杀预防热线对话中为咨询师提供实时帮助的有效性和可用性	自杀预防热线的咨询师	自然语言处理	心理健康	BERT, 余弦相似度	BERT	文本	48名咨询师（27名实验组，21名对照组），共评估了188个班次
7933	2025-02-12	Unsupervised tooth segmentation from three dimensional scans of the dental arch using domain adaptation of synthetic data 2025-Mar, International journal of medical informatics IF:3.7Q2 DOI:10.1016/j.ijmedinf.2024.105769 PMID:39721113	研究论文	本研究旨在通过领域适应技术，从3D口腔扫描中自动分割出不同牙弓形态的单个牙齿	使用领域适应技术，无需人工标注即可训练深度学习模型，从合成的3D牙弓扫描数据中分割牙齿	样本量较小，仅使用了20个合成牙弓扫描和16个自然牙弓扫描进行训练	实现从3D牙弓扫描中自动分割单个牙齿	3D牙弓扫描数据	计算机视觉	NA	领域适应技术，包括梯度反转层和Siamese网络	PointNet, PointNet++	3D扫描数据	20个合成牙弓扫描和16个自然牙弓扫描
7934	2025-02-12	Applicability of the regression approach for histological multi-class grading in clear cell renal cell carcinoma 2025-Mar, Regenerative therapy IF:3.4Q2 DOI:10.1016/j.reth.2025.01.011 PMID:39925965	研究论文	本文探讨了回归方法在透明细胞肾细胞癌多类别分级中的适用性	首次广泛研究了回归方法在多类别癌分级中的应用，并证明其在透明细胞肾细胞癌四类分级中的有效性	研究仅基于16张全片图像和11,826个组织学图像块，样本量相对较小	评估回归方法在多类别癌分级中的适用性	透明细胞肾细胞癌的组织学图像	数字病理学	肾癌	深度学习	CNN（DenseNet-121和Inception-v3）	图像	16张全片图像和11,826个组织学图像块
7935	2025-02-12	Correction to "DL 101: Basic Introduction to Deep Learning With Its Application in Biomedical Related Fields" 2025-Feb-28, Statistics in medicine IF:1.8Q1 DOI:10.1002/sim.10349 PMID:39932330	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
7936	2025-02-12	Attention-Based Interpretable Multiscale Graph Neural Network for MOFs 2025-Feb-11, Journal of chemical theory and computation IF:5.7Q1 DOI:10.1021/acs.jctc.4c01525 PMID:39841881	研究论文	本文提出了一种基于注意力的可解释多尺度图神经网络（MSAIGNN），用于金属有机框架（MOFs）的气体分离和存储性能预测	引入了多尺度晶体图的构建方法，通过基于不同距离范围内的原子间相互作用将晶体图分解为多个子图，并考虑了晶体的全局结构，提出了具有自注意力机制的图池化机制的MSAIGNN模型，该模型结合了三体键角信息，考虑了不同尺度的结构特征，并最小化了冗余相互作用的干扰	未明确提及具体局限性	研究目的是通过深度学习预测复杂多孔晶体结构（如MOFs）的性能	金属有机框架（MOFs）	机器学习	NA	图神经网络（GNNs）	MSAIGNN（多尺度原子相互作用图神经网络）	晶体图数据	未明确提及具体样本数量
7937	2025-02-12	QuanFormer: A Transformer-Based Precise Peak Detection and Quantification Tool in LC-MS-Based Metabolomics 2025-Feb-11, Analytical chemistry IF:6.7Q1 DOI:10.1021/acs.analchem.4c04531 PMID:39868899	研究论文	本文介绍了一种基于Transformer架构的深度学习工具QuanFormer，用于在基于液相色谱-质谱联用的代谢组学分析中精确检测和量化峰信号	QuanFormer结合了卷积神经网络（CNN）的特征提取能力和Transformer架构的全局计算能力，通过使用近20,000个标注的兴趣区域（ROIs）进行数据训练，实现了独特的预测，并在测试集上达到了96.5%的平均精度值	尽管QuanFormer在不重新训练的情况下能够区分真假峰的准确率超过90%，但其在更广泛数据集上的泛化能力仍需进一步验证	开发一种能够提高代谢组学分析中峰检测和量化准确性的工具	液相色谱-质谱联用（LC-MS）数据中的峰信号	机器学习	乳腺癌	液相色谱-质谱联用（LC-MS）	Transformer, CNN	质谱数据	近20,000个标注的兴趣区域（ROIs）
7938	2025-02-12	Carbon Dioxide Sensing Based on Off-Axis Integrated Cavity Absorption Spectroscopy Combined with the Informer and Multilayer Perceptron Models 2025-Feb-11, Analytical chemistry IF:6.7Q1 DOI:10.1021/acs.analchem.4c06057 PMID:39882837	研究论文	本文提出了一种基于离轴积分腔输出光谱（OA-ICOS）和深度学习模型的二氧化碳传感器，结合Informer和多层感知器（MLP）模型进行光谱数据处理和浓度预测	结合Informer模型进行光谱时间序列滤波，并使用MLP模型直接从滤波后的光谱数据中提取特征并预测二氧化碳浓度，显著提高了信噪比和检测精度	未提及具体的数据集规模或实验环境的多样性，可能影响模型的泛化能力	提高基于光谱的二氧化碳传感器的检测精度和信噪比	二氧化碳光谱数据	光谱学	NA	离轴积分腔输出光谱（OA-ICOS）	Informer, 多层感知器（MLP）	光谱时间序列数据	未提及具体样本数量
7939	2025-02-12	Deep Learning Radiomics Based on MRI for Differentiating Benign and Malignant Parapharyngeal Space Tumors 2025-Feb-11, The Laryngoscope DOI:10.1002/lary.32043 PMID:39932109	研究论文	本研究旨在基于深度学习和传统放射组学特征建立一种预学术诊断工具，以指导咽旁间隙（PPS）肿瘤的临床决策	开发了一种结合深度学习和放射组学特征的深度放射组学（DLR）模型，用于区分PPS肿瘤的良恶性	研究为回顾性研究，可能存在选择偏差	建立一种预学术诊断工具，用于区分咽旁间隙（PPS）肿瘤的良恶性	217名PPS肿瘤患者	数字病理学	头颈部肿瘤	MRI	深度学习模型（DL）、传统放射组学模型（Rad）、深度放射组学模型（DLR）	图像	217名患者（训练集145名，测试集72名）
7940	2025-02-12	Eliminating the second CT scan of dual-tracer total-body PET/CT via deep learning-based image synthesis and registration 2025-Feb-11, European journal of nuclear medicine and molecular imaging IF:8.6Q1 DOI:10.1007/s00259-025-07113-5 PMID:39932542	研究论文	本研究开发并验证了一种深度学习框架，旨在消除双示踪剂全身PET/CT成像中的第二次CT扫描	结合了注册生成对抗网络（RegGAN）和非刚性配准技术，将第一次扫描的衰减校正CT（ACCT）图像转换为第二次扫描的伪ACCT图像，用于第二次示踪剂PET图像的衰减和散射校正（ASC）	研究为回顾性研究，样本量相对较小，且仅验证了三种示踪剂组合	减少双示踪剂全身PET/CT成像中的CT辐射剂量	247名接受双示踪剂全身PET/CT成像的患者	医学影像处理	NA	深度学习，非刚性配准	RegGAN	CT和PET图像	247名患者，包括167名接受[68Ga]Ga-DOTATATE/[18F]FDG，50名接受[68Ga]Ga-PSMA-11/[18F]FDG，30名接受[68Ga]Ga-FAPI-04/[18F]FDG