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
8001	2025-03-12	CTLESS: A scatter-window projection and deep learning-based transmission-less attenuation compensation method for myocardial perfusion SPECT 2024-Nov-25, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2024.3496870 PMID:40030354	研究论文	本文提出了一种基于散射窗投影和深度学习的无传输衰减补偿方法（CTLESS），用于心肌灌注SPECT成像	CTLESS方法无需单独的X射线CT扫描，通过深度学习从散射能量窗投影中重建衰减图，避免了额外的辐射剂量和成本，并解决了SPECT与CT图像不对齐的问题	该方法仍需在更大规模的临床数据上进行进一步验证，以确认其广泛适用性	开发一种无需CT扫描的心肌灌注SPECT成像衰减补偿方法，以提高诊断准确性和降低成本	心肌灌注SPECT图像	数字病理学	心血管疾病	深度学习	多通道输入多解码器网络	图像	回顾性研究中使用匿名临床SPECT/CT应力心肌灌注图像
8002	2025-03-12	Deep learning Radiomics Based on Two-Dimensional Ultrasound for Predicting the Efficacy of Neoadjuvant Chemotherapy in Breast Cancer 2024-11, Ultrasonic imaging IF:2.5Q2 DOI:10.1177/01617346241276168 PMID:39257175	研究论文	本文研究了一种基于术前超声影像组学、深度学习和临床特征的综合模型，用于预测乳腺癌新辅助化疗后的病理完全缓解（pCR）	结合了超声影像组学、深度学习和临床特征，构建了综合预测模型DLRC，显著提高了预测准确性	样本量相对较小，仅包含155名患者，可能影响模型的泛化能力	预测乳腺癌患者在新辅助化疗后的病理完全缓解状态	155名经病理确诊并接受新辅助化疗的乳腺癌患者	数字病理	乳腺癌	超声影像组学、深度学习	随机森林递归消除算法、最小绝对收缩和选择算子、多因素逻辑回归	超声图像	155名乳腺癌患者
8003	2025-03-12	Deep Learning Reconstruction in Abdominopelvic Contrast-Enhanced CT for The Evaluation of Hemorrhages 2024-11, Radiologic technology IF:0.7Q4 PMID:39472011	研究论文	本研究探讨了深度学习重建在腹盆部增强CT中描绘动脉和评估出血的效果，并与混合迭代重建进行了比较	首次在腹盆部增强CT中应用深度学习重建技术，显著改善了动脉描绘和出血评估的图像质量	样本量较小（16例患者），需要更大规模的前瞻性研究来验证结果	评估深度学习重建在腹盆部增强CT中描绘动脉和评估出血的效果	16例急性出血患者	医学影像	出血	深度学习重建、混合迭代重建、滤波反投影	深度学习	CT图像	16例患者（8男8女，平均年龄54.2±22.1岁）
8004	2025-03-12	Cognitive Dysfunction in the Addictions (CDiA): A Neuron to Neighbourhood Collaborative Research Program on Executive Dysfunction and Functional Outcomes in Outpatients Seeking Treatment for Addiction 2024-Oct-28, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2024.08.30.24312806 PMID:39252904	研究论文	本文介绍了认知功能障碍在成瘾中的应用（CDiA）研究计划，旨在填补对成瘾中执行功能的理解空白，并促进对成瘾患者的治疗改进	CDiA计划通过跨学科团队科学和转化研究，整合临床、临床前和健康服务研究，探索执行功能与成瘾严重程度和功能恢复的关联	研究样本仅限于18-60岁寻求成瘾治疗的成年人，且随访时间仅为一年，可能限制结果的普遍性	提高成瘾患者的健康结果，通过研究执行功能与成瘾的关联，为政策和干预措施提供依据	寻求成瘾治疗的成年人（18-60岁）	神经科学	成瘾	重复经颅磁刺激、药物干预、全人建模	聚类分析、深度学习	多模态数据（包括脑回路、血液生物标志物、功能结果等）	目标样本量为400名寻求成瘾治疗的成年人
8005	2025-03-12	Carafe enables high quality in silico spectral library generation for data-independent acquisition proteomics 2024-Oct-18, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.10.15.618504 PMID:39463980	研究论文	本文介绍了Carafe，一种通过直接在DIA数据上训练深度学习模型来生成高质量实验特异性光谱库的工具	Carafe直接在DIA数据上训练深度学习模型，而不是依赖DDA数据或基于DDA数据训练的模型，从而提高了碎片离子强度预测和肽段检测的性能	NA	开发一种工具，用于生成高质量的光谱库，以支持数据独立采集（DIA）质谱分析	DIA质谱数据	质谱分析	NA	深度学习	深度学习模型	质谱数据	多种DIA数据集
8006	2025-03-12	CTLESS: A scatter-window projection and deep learning-based transmission-less attenuation compensation method for myocardial perfusion SPECT 2024-Sep-12, ArXiv PMID:39314501	研究论文	本文提出了一种基于散射窗口投影和深度学习的无传输衰减补偿方法（CTLESS），用于心肌灌注SPECT成像	该方法无需单独的X射线CT扫描，通过深度学习从散射能量窗口投影中重建衰减图，并利用多通道输入多解码器网络进行区域分割，从而实现衰减补偿	需要进一步临床评估以验证其广泛适用性	解决心肌灌注SPECT成像中衰减补偿的问题，减少辐射剂量和成本，并提高诊断准确性	心肌灌注SPECT图像	数字病理学	心血管疾病	深度学习	多通道输入多解码器网络	图像	匿名临床SPECT/CT应激心肌灌注图像
8007	2025-03-12	Automatic Quantitative Assessment of Muscle Strength Based on Deep Learning and Ultrasound 2024-09, Ultrasonic imaging IF:2.5Q2 DOI:10.1177/01617346241255590 PMID:38881032	研究论文	本文提出了一种基于深度学习和超声技术的自动肌肉力量评估方法	利用深度学习和超声技术自动评估肌肉力量，减少对操作者专业知识的依赖	研究仅针对肱二头肌，未涉及其他肌肉群	开发一种自动评估肌肉力量的方法，以辅助运动员康复和力量训练	运动员的肱二头肌	计算机视觉	NA	深度学习	深度学习模型	超声图像	多名运动员的肱二头肌B型超声数据
8008	2025-03-12	Deep learning-based multi-parametric magnetic resonance imaging (mp-MRI) nomogram for predicting Ki-67 expression in rectal cancer 2024-09, Abdominal radiology (New York) DOI:10.1007/s00261-024-04232-9 PMID:38489038	研究论文	本文探讨了基于深度学习的多参数磁共振成像（mp-MRI）列线图在预测直肠癌Ki-67表达中的价值	结合深度学习和临床模型构建列线图，显著提高了预测Ki-67表达的准确性	研究为回顾性分析，可能存在选择偏倚	预测直肠癌中Ki-67的表达状态	491名直肠癌患者	医学影像分析	直肠癌	多参数磁共振成像（mp-MRI）	深度学习模型	医学影像数据	491名患者，分为训练集、内部验证集和外部验证集
8009	2025-03-12	CD4+ T cells exhibit distinct transcriptional phenotypes in the lymph nodes and blood following mRNA vaccination in humans 2024-Sep, Nature immunology IF:27.7Q1 DOI:10.1038/s41590-024-01888-9 PMID:39164479	研究论文	本文通过单细胞转录组学评估了BNT162b2 mRNA疫苗接种后3个月和6个月时，血液和引流淋巴结中针对SARS-CoV-2刺突蛋白的CD4 T细胞反应	使用深度学习反向表位映射方法Trex预测抗原特异性，揭示了人类引流淋巴结中刺突特异性CD4滤泡辅助T细胞的异质性表型	研究样本量相对较小，且仅关注了特定时间点的细胞反应	研究SARS-CoV-2 mRNA疫苗接种后CD4 T细胞的转录表型	接种BNT162b2 mRNA疫苗的个体以及SARS-CoV-2感染后的个体	免疫学	COVID-19	单细胞转录组学，深度学习反向表位映射方法Trex	深度学习	转录组数据	1,277个刺突特异性CD4 T细胞，包括238个通过Trex定义的细胞
8010	2025-03-12	Contrastive Self-supervised Learning for Neurodegenerative Disorder Classification 2024-Jul-04, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2024.07.03.24309882 PMID:39006425	研究论文	本文探讨了对比自监督学习在神经退行性疾病分类中的应用，特别是阿尔茨海默病（AD）和额颞叶变性（FTLD）的分类	采用对比自监督学习方法训练深度卷积神经网络作为特征提取器，无需数据标签即可学习潜在表示，并在下游分类任务中表现出色	需要进一步验证在更大规模和多样化的数据集上的泛化能力	研究自监督学习模型是否能够以可解释的方式区分不同的神经退行性疾病	阿尔茨海默病（AD）和额颞叶变性（FTLD）患者及认知正常对照组（CN）	计算机视觉	神经退行性疾病	T1加权MRI扫描	深度卷积神经网络（CNN）	图像	2694个T1加权MRI扫描，来自四个数据队列：两个ADNI数据集、AIBL和FTLDNI
8011	2025-03-12	Deep Learning-Derived Myocardial Strain 2024-Jul, JACC. Cardiovascular imaging DOI:10.1016/j.jcmg.2024.01.011 PMID:38551533	研究论文	本研究开发了一种自动化的深度学习应变（DLS）分析管道，用于从标准超声心动图B模式图像中测量全局纵向应变（GLS），并验证其在多种应用和人群中的性能	开发了一种自动化的、开源且与供应商无关的DLS方法，用于从标准超声心动图B模式图像中测量GLS，减少了操作者经验和供应商间差异的影响	尽管DLS在外部验证中与2D GLS保持中等一致性，但仍存在一定的偏差和一致性限制	开发并验证一种自动化的深度学习应变分析管道，以减少超声心动图应变测量中的操作者经验和供应商间差异	超声心动图B模式图像	数字病理	心血管疾病	深度学习	NA	图像	多个应用和人群中的患者数据
8012	2025-03-12	Cross noise level PET denoising with continuous adversarial domain generalization 2024-Apr-03, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/ad341a PMID:38484401	研究论文	本文提出了一种利用连续对抗域泛化技术进行跨噪声水平PET去噪的方法	首次从域泛化的角度解决跨噪声水平去噪中的性能下降问题，并提出了连续域泛化的新方法	模型在特定噪声水平上训练，可能在不同噪声水平上的泛化能力有限	解决PET图像去噪中由于噪声水平不同导致的分布偏移问题	PET图像	计算机视觉	阿尔茨海默病	深度学习	3D UNet	3D图像	60名受试者的97F-MK6240 tau PET研究数据，生成1400对训练图像、120对验证图像和420对测试图像
8013	2025-03-12	Electrocardiographic deep learning for predicting post-procedural mortality: a model development and validation study 2024-01, The Lancet. Digital health DOI:10.1016/S2589-7500(23)00220-0 PMID:38065778	研究论文	本研究开发并验证了一种基于深度学习的算法，用于通过术前心电图预测术后死亡率	利用深度学习分析心电图波形信号，识别术后死亡率的隐藏风险标志物，超越了传统修订心脏风险指数（RCRI）的预测能力	研究仅基于美国三个医疗系统的数据，可能在其他地区或医疗系统中的适用性有待验证	开发一种能够准确预测接受医疗手术患者术后死亡率的预后模型	接受术前心电图诊断测试的患者	机器学习	心血管疾病	深度学习	深度学习算法	心电图波形图像	45,969名患者，共112,794份心电图
8014	2025-03-12	SAMPLER: unsupervised representations for rapid analysis of whole slide tissue images 2024-Jan, EBioMedicine IF:9.7Q1 DOI:10.1016/j.ebiom.2023.104908 PMID:38101298	研究论文	本文介绍了一种名为SAMPLER的无监督快速方法，用于生成全切片组织图像的幻灯片级别表示，以进行快速分析	SAMPLER通过编码多尺度瓦片级别特征的累积分布函数来生成幻灯片级别表示，无需监督且计算效率高	尽管SAMPLER在速度和效果上表现出色，但其在外部验证数据集上的表现仍需进一步验证	开发一种无监督且快速的方法，用于生成全切片组织图像的幻灯片级别表示，以进行下游分析	乳腺癌（BRCA）、非小细胞肺癌（NSCLC）和肾细胞癌（RCC）的全切片图像	数字病理学	乳腺癌、非小细胞肺癌、肾细胞癌	深度学习	无监督模型	图像	来自The Cancer Genome Atlas (TCGA)的BRCA、NSCLC和RCC全切片图像
8015	2025-03-12	Intraoperative molecular diagnosis of glioma through combination of radiofrequency signals from ultrasound and deep learning 2024-Jan, EBioMedicine IF:9.7Q1 DOI:10.1016/j.ebiom.2023.104933 PMID:38103513	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
8016	2025-03-12	Video-Based Deep Learning for Automated Assessment of Left Ventricular Ejection Fraction in Pediatric Patients 2023-05, Journal of the American Society of Echocardiography : official publication of the American Society of Echocardiography IF:5.4Q1 DOI:10.1016/j.echo.2023.01.015 PMID:36754100	研究论文	本文介绍了EchoNet-Peds，一种基于视频的深度学习算法，用于自动评估儿科患者的左心室射血分数（EF）	EchoNet-Peds是首个专门针对儿科患者开发的深度学习算法，能够匹配人类专家在左心室分割和射血分数评估方面的表现	尽管EchoNet-Peds在儿科数据上表现优异，但其在成人数据上的适用性尚未验证	开发一种自动化工具，用于准确评估儿科患者的左心室射血分数和识别收缩功能障碍	儿科患者的超声心动图数据	计算机视觉	心血管疾病	深度学习	CNN	视频	4,467个儿科超声心动图
8017	2025-03-12	Deep learning using a biophysical model for robust and accelerated reconstruction of quantitative, artifact-free and denoised R2* images 2020-12, Magnetic resonance in medicine IF:3.0Q2 DOI:10.1002/mrm.28344 PMID:32767489	研究论文	本文介绍了一种新颖的深度学习方法，用于从多梯度回波（mGRE）MRI数据中鲁棒且加速地重建定量且B0不均匀性校正的R2*图像	RoAR方法采用自监督学习策略，无需真实R2*图像，且在训练过程中仅需F函数，应用时则不需要，显著提高了计算速度和噪声鲁棒性	NA	开发一种深度学习方法，用于从mGRE MRI数据中重建定量且B0不均匀性校正的R2*图像	多梯度回波（mGRE）MRI数据	计算机视觉	NA	mGRE MRI	CNN	图像	NA
8018	2025-03-11	In-situ dynamic correction of progressive ablation fluctuations in laser-induced breakdown spectroscopy (LIBS) using Raman spectroscopy and deep learning 2025-Aug-01, Talanta IF:5.6Q1 DOI:10.1016/j.talanta.2025.127762 PMID:39999584	研究论文	本研究开发了一种基于拉曼光谱的原位动态校正方法，用于优化和校正激光诱导击穿光谱（LIBS）动态烧蚀过程中的波动特性	结合拉曼光谱和深度学习建模，设计了原位在线反馈校正系统，显著提高了LIBS等离子体温度的分类模型性能	NA	提高LIBS作为高精度分析工具的性能	金属样品的连续LIBS烧蚀过程	机器学习和光谱分析	NA	拉曼光谱和激光诱导击穿光谱（LIBS）	深度卷积神经网络（CNN）	光谱数据	NA
8019	2025-03-11	Two algorithms for improving model-based diagnosis using multiple observations and deep learning 2025-May, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.neunet.2025.107185 PMID:39862533	研究论文	本文提出了两种新算法，通过整合多观察和深度学习技术来增强基于模型的诊断（MBD）	提出了两种新算法Discret2DiMO和Discret2DiMO-DC，通过整合多观察和深度学习技术显著提高了MBD的诊断准确性和计算效率	实验仅在模拟的三罐模型上进行，未在真实世界系统中验证	提高基于模型的诊断（MBD）的准确性和计算效率	基于模型的诊断（MBD）	人工智能	NA	深度学习	NA	模拟数据	模拟的三罐模型
8020	2025-03-11	Endpoint-aware audio-visual speech enhancement utilizing dynamic weight modulation based on SNR estimation 2025-May, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.neunet.2025.107152 PMID:39874821	研究论文	本研究提出了一种新颖的音频-视觉语音增强系统，通过动态调整音频和视觉端点信息权重，基于环境噪声水平，有效整合音频和视觉信息，提高语音质量和可懂度	提出了一种基于SNR估计的动态权重调制技术，使模型能够根据环境噪声水平动态调整音频和视觉信息的权重，从而在广泛的SNR范围内提高语音增强效果	研究主要基于基准数据集进行实验，未在真实世界的多样化噪声环境中进行广泛验证	提高音频-视觉语音增强系统的性能，特别是在广泛SNR范围内的噪声环境中	音频和视觉语音信号	自然语言处理	NA	动态权重调制技术	Endpoint-Aware Network (EANet)	音频和视觉数据	基准数据集