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
8301	2025-01-22	Predicting 5-year recurrence risk in colorectal cancer: development and validation of a histology-based deep learning approach 2024-Apr, British journal of cancer IF:6.4Q1 DOI:10.1038/s41416-024-02573-2 PMID:38245662	研究论文	本文开发并验证了一种基于组织学的深度学习模型，用于预测非转移性结直肠癌患者的5年无复发生存率	使用弱监督深度学习模型从组织学图像中提取信息，进行风险分层，并建立了深度预后因子（DL-RRS）	研究样本仅来自三家医院，可能限制了模型的泛化能力	预测非转移性结直肠癌患者的5年复发风险，以辅助临床决策	非转移性结直肠癌患者	数字病理学	结直肠癌	深度学习	弱监督深度学习模型	组织学图像	614例非转移性结直肠癌患者
8302	2025-01-22	Multimodal Deep Learning Network for Differentiating Between Benign and Malignant Pulmonary Ground Glass Nodules 2024, Current medical imaging IF:1.1Q3 DOI:10.2174/0115734056301741240903072017 PMID:39257154	研究论文	本研究旨在建立一个多模态深度学习网络模型，以提高肺磨玻璃结节（GGNs）良恶性的诊断准确性	结合ResNet提取影像数据、Word2Vec提取语义信息以及Self Attention方法融合影像特征和患者数据，构建了一个多模态分类模型	研究依赖于回顾性数据，可能存在选择偏差	提高肺磨玻璃结节良恶性的诊断准确性	肺磨玻璃结节（GGNs）	计算机视觉	肺癌	胸部CT	ResNet, VGG, 多模态深度学习网络	影像数据, 语义信息	1020个GGNs（训练和验证集），204个GGNs（测试集）
8303	2025-01-22	The regulatory landscape of 5' UTRs in translational control during zebrafish embryogenesis 2023-Nov-23, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2023.11.23.568470 PMID:38045294	研究论文	本研究通过大规模并行报告实验和多核糖体分析，揭示了斑马鱼胚胎发生早期5' UTR在翻译调控中的重要作用	首次定量模型揭示了5' UTR在早期脊椎动物发育中的翻译调控机制，并鉴定了86个具有不同核糖体招募能力的5' UTR富集基序	研究局限于斑马鱼胚胎发生早期，未涉及其他发育阶段或物种	研究5' UTR在翻译调控中的作用及其在早期脊椎动物发育中的功能	斑马鱼胚胎发生早期的5' UTR序列	生物信息学	NA	大规模并行报告实验、多核糖体分析	深度学习模型DaniO5P	序列数据	18,154个5' UTR序列
8304	2025-01-22	Feasibility of Universal Anomaly Detection without Knowing the Abnormality in Medical Images 2023-Oct, Medical image learning with limited and noisy data : second international workshop, MILLanD 2023, held in conjunction with MICCAI 2023, Vancouver, BC, Canada, October 8, 2023, proceedings. MILLanD (Workshop) : (2nd : 2023 : Vancouver, B... DOI:10.1007/978-3-031-44917-8_8 PMID:38523773	研究论文	本研究探讨了在医学图像中进行通用异常检测的可行性，比较了多种异常检测方法，并提出了一种简单的决策级集成方法	提出了一种不依赖已知异常信息的决策级集成方法，增强了异常检测的鲁棒性	评估的方法在所有数据集上未能一致达到最佳性能	研究医学图像中通用异常检测的可行性	医学图像	计算机视觉	NA	深度学习	集成方法	图像	四个医学数据集
8305	2025-01-22	The Genetic Determinants of Aortic Distention 2023-04-11, Journal of the American College of Cardiology IF:21.7Q1 DOI:10.1016/j.jacc.2023.01.044 PMID:37019578	研究论文	本研究旨在发现主动脉扩张性的流行病学相关因素和遗传决定因素，并利用深度学习模型从心脏磁共振图像中量化胸主动脉面积	首次利用深度学习模型在大规模人群（42,342名UK Biobank参与者）中量化主动脉扩张性，并识别出多个新的遗传位点	研究结果主要基于UK Biobank数据，可能无法完全推广到其他人群	发现主动脉扩张性的流行病学相关因素和遗传决定因素	42,342名UK Biobank参与者	机器学习	心血管疾病	心脏磁共振成像	深度学习模型	图像	42,342名UK Biobank参与者
8306	2025-01-22	Development of a Visualization Deep Learning Model for Classifying Origins of Ventricular Arrhythmias 2022-07-25, Circulation journal : official journal of the Japanese Circulation Society IF:3.1Q2 DOI:10.1253/circj.CJ-22-0065 PMID:35387940	研究论文	本研究开发了一种可视化深度学习模型，用于更准确地区分源自右心室流出道（RVOT）和左心室流出道（LVOT）的心律失常	创新点在于使用卷积神经网络（CNN）模型结合梯度加权类激活映射方法，不仅提高了心律失常起源分类的准确性，还能可视化显示对诊断贡献最大的导联和波形	研究样本量较小，仅包含80名患者，可能影响模型的泛化能力	研究目的是开发一种能够更准确分类心律失常起源的可视化深度学习模型	研究对象为80名接受导管消融治疗的患者	机器学习	心血管疾病	深度学习	CNN	心电图（ECG）	80名患者
8307	2025-01-21	Assessment of ComBat Harmonization Performance on Structural Magnetic Resonance Imaging Measurements 2024-Dec-15, Human brain mapping IF:3.5Q1 DOI:10.1002/hbm.70085 PMID:39704541	研究论文	本研究评估了ComBat技术在结构磁共振成像（MRI）测量中的性能，特别是在多中心数据聚合的背景下	使用稳健的交叉验证方法来评估ComBat在多中心MRI数据中的性能，并应用多类高斯过程分类器进行定量分析	性能评估主要基于定量的统计分析和机器学习方法，缺乏更广泛的定性验证	评估ComBat技术在消除多中心MRI数据中的站点效应方面的有效性	多中心MRI数据中的体积和表面测量值	医学影像分析	NA	ComBat技术	多类高斯过程分类器	MRI图像	来自三个站点的MRI数据
8308	2025-01-21	Prospective de novo drug design with deep interactome learning 2024-Apr-22, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-024-47613-w PMID:38649351	研究论文	本文提出了一种基于交互组深度学习的计算方法，用于从头设计具有特定化学和药理性质的药物分子	该方法结合了图神经网络和化学语言模型的独特优势，无需应用特定的强化学习、迁移学习或少样本学习，实现了“零样本”构建具有特定生物活性、可合成性和结构新颖性的化合物库	NA	开发一种新的计算方法，用于从头设计药物分子，特别是针对人类过氧化物酶体增殖物激活受体（PPAR）亚型γ的结合位点	药物分子，特别是针对PPAR亚型γ的配体	机器学习	NA	深度学习，图神经网络，化学语言模型	图神经网络，化学语言模型	化学结构数据	NA
8309	2025-01-20	Development and Validation of KCPREDICT: A Deep Learning Model for Early Detection of Coronary Artery Lesions in Kawasaki Disease Patients 2025-Jan-18, Pediatric cardiology IF:1.5Q2 DOI:10.1007/s00246-024-03762-9 PMID:39825907	研究论文	本研究开发并验证了一种名为KCPREDICT的深度学习模型，用于早期检测川崎病患者的冠状动脉病变	开发了一种新的深度学习算法KCPREDICT，利用24个特征（包括基本患者信息、五个经典川崎病临床体征和14个实验室测量值）来区分川崎病患者的冠状动脉病变	研究数据仅来自上海儿童医学中心，可能限制了模型的普遍适用性	开发并验证一种人工智能算法，以区分川崎病患者的冠状动脉病变，支持入院时的诊断决策	川崎病患者	机器学习	心血管疾病	深度学习	决策树模型	临床数据	1474例川崎病病例
8310	2025-01-20	Explainable analysis of infrared and visible light image fusion based on deep learning 2025-Jan-17, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-79684-6 PMID:39820058	研究论文	本文研究了基于深度学习的可见光和红外图像融合技术的可解释性，以提高模型理解和应用的可信度	提出了一种基于CNN局部上下文提取和Transformer全局注意力机制的多模态图像融合模型，并采用DDFImage算法生成局部解释信息，增强了模型的可解释性	未提及具体的数据集或样本量，可能限制了结果的普适性	增强可见光和红外图像融合技术的可解释性	可见光和红外图像	计算机视觉	NA	CNN, Transformer	多模态图像融合模型	图像	NA
8311	2025-01-20	Improving timing resolution of BGO for TOF-PET: a comparative analysis with and without deep learning 2025-Jan-17, EJNMMI physics IF:3.0Q2 DOI:10.1186/s40658-024-00711-6 PMID:39821728	研究论文	本文比较了传统实验时间估计方法（LED、TWC）与基于CNN的方法在使用BGO晶体和NUV-HD-MT SiPMs及高频电子设备信号时的性能	首次将深度学习（特别是CNN）应用于BGO闪烁体的时间分辨率改进，并与传统方法进行了比较	CNN方法需要更复杂的波形数字化处理，可能在实际应用中增加复杂性	提高BGO闪烁体在TOF-PET中的时间分辨率	BGO晶体和NUV-HD-MT SiPMs	机器学习和医学成像	NA	TOF-PET, Cherenkov光子检测	CNN	波形数据	2 × 2 × 3 mm³ 和 2 × 2 × 20 mm³ 的BGO晶体
8312	2025-01-20	Biologically relevant integration of transcriptomics profiles from cancer cell lines, patient-derived xenografts, and clinical tumors using deep learning 2025-Jan-17, Science advances IF:11.7Q1 DOI:10.1126/sciadv.adn5596 PMID:39823329	研究论文	本文开发了一种名为MOBER的多源批次效应去除方法，用于整合癌症细胞系、患者来源的异种移植模型和临床肿瘤的转录组数据，以提高临床转化性	MOBER方法能够同时提取具有生物学意义的嵌入信息并去除混杂因素，从而识别出与临床肿瘤转录组最相似的临床前模型	尽管MOBER能够整合多种转录组数据集，但其在更广泛的应用场景中的有效性和稳定性仍需进一步验证	开发一种能够整合不同来源的转录组数据的方法，以提高临床前模型的临床转化性	癌症细胞系、患者来源的异种移植模型和临床肿瘤	机器学习	癌症	转录组分析	深度学习	转录组数据	932个癌症细胞系、434个患者来源的异种移植模型和11,159个临床肿瘤
8313	2025-01-20	Predicting EV battery state of health using long short term degradation feature extraction and FEA TimeMixer 2025-Jan-16, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-85492-3 PMID:39819968	研究论文	本文提出了一种基于长短期电池退化特征提取和FEA-TimeMixer模型的新能源汽车电池健康状态（SOH）预测方法	引入了自动SOH提取算法和频率增强注意力机制（FEA），改进了TimeMixer模型，提高了不同预测长度下的SOH预测精度	NA	提高新能源汽车电池健康状态（SOH）的预测精度	新能源汽车电池	机器学习	NA	自动SOH提取算法、经验退化模型、完全集成经验模态分解与自适应噪声（CEEMDAN）	FEA-TimeMixer模型	离线充电数据	NA
8314	2025-01-20	A deep learning based detection algorithm for anomalous behavior and anomalous item on buses 2025-Jan-16, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-85962-8 PMID:39820021	研究论文	本文提出了一种新的策略，用于分析和检测公交车上的异常乘客行为和异常物品	提出了一种基于改进的YOLOv5深度学习算法的MD-AODA算法，用于检测异常乘客行为和异常物品，并结合车载视频分析系统提高了检测的准确性和及时性	NA	开发一种有效的算法来检测公交车上的异常乘客行为和异常物品	公交车上的乘客行为和物品	计算机视觉	NA	深度学习	YOLOv5	视频	实际公交车视频数据
8315	2025-01-20	PHARAOH: A collaborative crowdsourcing platform for phenotyping and regional analysis of histology 2025-Jan-16, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-024-55780-z PMID:39820318	研究论文	本文介绍了一个名为PHARAOH的在线协作平台，旨在简化组织图像注释，促进定制计算机视觉模型的开发和共享，用于组织学的表型分析和区域分析	PHARAOH平台采用弱监督、人类在环的学习框架，利用补丁级图像特征将大块组织组织成形态学上均匀的簇，供人类专家进行批量注释，从而高效开发定制模型	平台仍依赖于人类专家的注释，且需要一定数量的案例来训练模型	开发一个可扩展的系统级解决方案，用于扩展、泛化和编目计算病理学应用	组织图像	数字病理学	NA	弱监督学习	计算机视觉模型	图像	NA
8316	2025-01-20	A Radiograph Dataset for the Classification, Localization, and Segmentation of Primary Bone Tumors 2025-Jan-16, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-024-04311-y PMID:39820508	研究论文	本文介绍了一个用于原发性骨肿瘤分类、定位和分割的X射线数据集BTXRD	建立了首个公开的原发性骨肿瘤X射线数据集BTXRD，包含3,746张骨图像，每张图像都有临床信息、全局标签、肿瘤实例的掩码和标注边界框	数据集规模相对较小，可能限制深度学习算法的训练和评估	支持深度学习算法在原发性骨肿瘤诊断中的开发和评估	原发性骨肿瘤的X射线图像	数字病理学	骨肿瘤	X射线扫描	深度学习算法	图像	3,746张骨图像（1,879张正常，1,867张肿瘤）
8317	2025-01-20	Harnessing deep learning to detect bronchiolitis obliterans syndrome from chest CT 2025-Jan-16, Communications medicine IF:5.4Q1 DOI:10.1038/s43856-025-00732-x PMID:39820581	研究论文	本研究利用深度学习技术从胸部CT扫描中检测闭塞性细支气管炎综合征（BOS）	首次使用深度神经网络（DNN）进行BOS检测，并采用针对低数据场景设计的共训练方法	研究样本量较小，仅包括75名肺移植后患者，其中26名患有BOS	提高BOS的诊断准确性，特别是在早期检测和管理方面	肺移植后患者的胸部CT扫描	计算机视觉	肺病	深度神经网络（DNN）	DNN	图像	75名肺移植后患者，其中26名患有BOS
8318	2025-01-20	Comparative analysis of deep learning models for crack detection in buildings 2025-Jan-16, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-85983-3 PMID:39820575	研究论文	本文通过比较分析深度学习模型，研究建筑物裂缝检测的最佳方法	开发并策划了一种新颖的深度学习图像处理方法，用于检测砖砌体中的裂缝，填补了研究空白和数据稀缺的问题	数据集仅限于砖砌体图像，可能不适用于其他类型的建筑材料	解决建筑物表面裂缝的精确、快速和自动化识别问题	砖砌体图像	计算机视觉	NA	深度学习图像处理	Inception V3, VGG-16, RESNET-50, VGG-19, Inception ResNetV2, CNN-RES MLP	图像	24,000张图像
8319	2025-01-20	The segmentation of nanoparticles with a novel approach of HRU2-Net† 2025-Jan-16, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-86085-w PMID:39820790	研究论文	本文提出了一种名为HRU2-Net的新方法，用于纳米粒子的分割，该方法基于U-Net模型的增强，具有多层次语义信息融合的特点	提出了HRU2-Net，一种基于U-Net模型的增强方法，具有多层次语义信息融合的特点，显著提高了纳米粒子分割的效果和精度	未提及具体局限性	提高纳米粒子分割的精度和效果，以促进纳米材料科学的发展	纳米粒子	计算机视觉	NA	深度学习	HRU2-Net（基于U-Net的增强模型）	图像	未提及具体样本数量
8320	2025-01-20	Comparative analysis of three methods for estimating the compositions of construction waste 2025-Jan-16, Waste management (New York, N.Y.) DOI:10.1016/j.wasman.2025.01.009 PMID:39823854	研究论文	本文比较了三种估算建筑废弃物成分的方法，以提升资源管理效率	比较了手动分拣、基于红外热成像的手动图像识别和基于SegFormer语义分割模型的深度学习图像识别方法，分析了它们的准确性、成本和社会环境影响	手动分拣虽然成本低且快速，但劳动需求高、空间限制大、环境影响大且改进潜力有限；图像识别方法虽然具有环境效益和长期效率提升潜力，但处理时间和成本较高	比较不同建筑废弃物成分估算方法的优缺点，以优化资源管理策略	建筑废弃物的成分估算方法	计算机视觉	NA	红外热成像、深度学习	SegFormer语义分割模型	图像	NA