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
8941	2025-01-12	Feasibility of occlusal plane in predicting the changes in anteroposterior mandibular position: a comprehensive analysis using deep learning-based three-dimensional models 2025-Jan-08, BMC oral health IF:2.6Q1 DOI:10.1186/s12903-024-05345-9 PMID:39780117	研究论文	本研究通过深度学习重建的三维模型，分析了不同咬合平面倾斜度与前后下颌位置变化之间的关系，并探讨了咬合平面倾斜度在预测前后下颌位置变化中的可行性	首次使用深度学习重建的三维模型来全面分析咬合平面倾斜度与前后下颌位置变化之间的关系，并提出了改进功能咬合平面（IFOP）倾斜度在预测前后下颌位置变化中的潜力	样本量相对较小（115个三维模型），且仅基于CBCT数据，未考虑其他影像学数据	分析咬合平面倾斜度与前后下颌位置变化之间的关系，并探讨其在预测前后下颌位置变化中的可行性	115个基于CBCT数据重建的三维模型	数字病理学	NA	深度学习、锥形束计算机断层扫描（CBCT）	深度学习模型	三维模型	115个三维模型
8942	2025-01-12	Skin image analysis for detection and quantitative assessment of dermatitis, vitiligo and alopecia areata lesions: a systematic literature review 2025-Jan-08, BMC medical informatics and decision making IF:3.3Q2 DOI:10.1186/s12911-024-02843-2 PMID:39780145	系统文献综述	本文综述了计算机视觉技术在皮肤病（如皮炎、白癜风和斑秃）检测和定量评估中的应用	系统性地总结了深度学习架构和图像处理算法在皮肤病检测中的应用，并强调了定量疾病评估的重要性	缺乏疾病特定的数据集和标注，未来需要更多无监督或自监督方法的研究	探讨计算机视觉技术在皮肤病检测和定量评估中的应用	皮炎、白癜风和斑秃等皮肤病	计算机视觉	皮肤病	深度学习架构和图像处理算法	NA	图像	NA
8943	2025-01-12	3D DenseNet with temporal transition layer for heart rate estimation from real-life RGB videos 2025, Technology and health care : official journal of the European Society for Engineering and Medicine IF:1.4Q3 DOI:10.3233/THC-241104 PMID:39058471	研究论文	本文开发了一种基于3D卷积神经网络（3DCNN）的深度学习模型，用于从RGB视频中准确估计心率	提出了带有3D时间过渡层的3D DenseNet模型，用于从更接近真实医院环境的视频数据集中估计心率	模型在非受控环境下的性能可能因训练数据集和模型架构的不同而有所变化	开发一种深度学习模型，用于从RGB视频中准确估计心率	RGB视频数据	计算机视觉	心血管疾病	3D卷积神经网络（3DCNN）	3D DenseNet	视频	大规模视频数据集
8944	2025-01-12	Revolutionizing health monitoring: Integrating transformer models with multi-head attention for precise human activity recognition using wearable devices 2025, Technology and health care : official journal of the European Society for Engineering and Medicine IF:1.4Q3 DOI:10.3233/THC-241064 PMID:39269866	研究论文	本研究旨在通过集成Transformer模型和多头注意力机制，利用可穿戴设备进行精确的人类活动识别，以革新健康监测	结合预训练的卷积神经网络（CNN）与密集残差Transformer网络（DRTN）及多头多级注意力架构（MH-MLA），提出了一种创新的活动识别方法	NA	开发一种精确的人类活动识别模型，以革新健康监测	人类活动	机器学习	NA	深度学习	CNN, Transformer, DRTN, MH-MLA	频谱图数据	HARTH, KU-HAR, 和 HuGaDB 数据集
8945	2025-01-12	SwinDFU-Net: Deep learning transformer network for infection identification in diabetic foot ulcer 2025, Technology and health care : official journal of the European Society for Engineering and Medicine IF:1.4Q3 DOI:10.3233/THC-241444 PMID:39269872	研究论文	本研究提出了一种结合CNN和Swin Transformer架构的深度学习模型，用于糖尿病足溃疡（DFU）图像中的感染分类	该模型首次将CNN和Swin Transformer结合，利用Grad CAM技术可视化决策过程，提高了DFU感染检测的准确性	研究依赖于特定数据集DFUC Challenge，可能限制了模型的泛化能力	开发一种深度学习模型，用于准确分类糖尿病足溃疡图像中的感染情况	糖尿病足溃疡图像	计算机视觉	糖尿病足溃疡	深度学习	CNN和Swin Transformer	图像	DFUC Challenge数据集
8946	2025-01-12	Periodontitis diagnosis: A review of current and future trends in artificial intelligence 2025, Technology and health care : official journal of the European Society for Engineering and Medicine IF:1.4Q3 DOI:10.3233/THC-241169 PMID:39302402	综述	本文综述了人工智能在牙周炎诊断中的当前和未来趋势	评估了人工智能在牙周炎诊断中的应用，特别是卷积神经网络（CNNs）的使用，展示了其在提高诊断精度和效率方面的潜力	未来研究需要提高AI模型的可靠性和泛化能力，以确保其在临床中的广泛应用	评估人工智能在牙周炎诊断中的当前和未来趋势	牙周炎诊断	数字病理	牙周炎	深度学习混合方法、自动识别系统、机器学习分类器	CNN	全景X光片	12项研究，初始记录211条
8947	2025-01-12	Enhancing stereotactic ablative boost radiotherapy dose prediction for bulky lung cancer: A multi-scale dilated network approach with scale-balanced structure loss 2025-Jan, Journal of applied clinical medical physics IF:2.0Q3 DOI:10.1002/acm2.14546 PMID:39374302	研究论文	本文提出了一种新的深度学习方法，用于准确预测大体积肺癌的部分立体定向消融增强放疗（P-SABR）计划的三维剂量分布	提出了一种3D多尺度扩张网络（MD-Net），并集成了尺度平衡结构损失函数，以提高剂量预测的准确性	研究样本量有限，仅包含74名患者的数据	提高大体积肺癌P-SABR计划的剂量预测效率	74名被诊断为患有体积较大的肺癌并接受P-SABR治疗的患者	数字病理学	肺癌	深度学习	3D多尺度扩张网络（MD-Net）	三维剂量分布数据	74名患者的数据，分为训练集（51个计划）、验证集（7个计划）和测试集（16个计划）
8948	2025-01-12	Clinical target volume (CTV) automatic delineation using deep learning network for cervical cancer radiotherapy: A study with external validation 2025-Jan, Journal of applied clinical medical physics IF:2.0Q3 DOI:10.1002/acm2.14553 PMID:39401180	研究论文	本研究探讨了一种基于深度学习的算法在宫颈癌放疗中临床靶区（CTV）自动勾画的准确性和可行性，并评估其在外部宫颈癌和子宫内膜癌病例中的泛化能力	提出了一种名为ResCANet的新型网络，通过在跳跃连接中添加级联多尺度卷积来消除不同特征层之间的语义差异，并在最深特征层中使用空洞空间金字塔池化结合不同感受野的语义信息而不丢失信息	研究样本量相对较小，且仅针对宫颈癌和子宫内膜癌进行了外部验证，未涵盖其他类型的癌症	探索深度学习算法在宫颈癌放疗中临床靶区自动勾画的准确性和可行性，并评估其泛化能力	宫颈癌和子宫内膜癌患者	计算机视觉	宫颈癌	深度学习	ResCANet（基于ResNet-UNet的改进网络）	医学影像	332名患者（236名宫颈癌患者用于内部验证，54名宫颈癌和42名子宫内膜癌患者用于外部验证）
8949	2025-01-12	Multi-region infectious disease prediction modeling based on spatio-temporal graph neural network and the dynamic model 2025-Jan, PLoS computational biology IF:3.8Q1 DOI:10.1371/journal.pcbi.1012738 PMID:39787070	研究论文	本研究提出了一种基于时空图神经网络和动态模型的混合框架M-Graphormer，用于高维参数估计和多区域传染病预测	将Graph Transformer Neural Network和图学习机制整合到metapopulation SIR模型中，解决了现有模型在处理动态图结构时可能丢失隐藏空间依赖性的问题	NA	预测由于人类流动性导致的多区域传染病传播	多区域传染病传播动态	机器学习	传染病	Graph Transformer Neural Network, 图学习机制	M-Graphormer, metapopulation SIR模型	真实疫情数据	基于多波次传染病预测的多区域数据
8950	2025-01-12	Automatic anal sphincter integrity detection from ultrasound images via convolutional neural networks 2025, Technology and health care : official journal of the European Society for Engineering and Medicine IF:1.4Q3 DOI:10.3233/THC-240569 PMID:39213111	研究论文	本文开发了一种基于卷积神经网络（CNN）的深度学习工具，用于通过盆底超声自动诊断肛门括约肌完整性	首次提出使用CNN从盆底超声图像中获取诊断肛门括约肌损伤所需的平面，并初步诊断肛门括约肌损伤	NA	开发一种自动诊断肛门括约肌完整性的深度学习工具	肛门括约肌	计算机视觉	NA	深度学习	CNN	图像	NA
8951	2025-01-12	Deep Learning for Discrimination of Early Spinal Tuberculosis from Acute Osteoporotic Vertebral Fracture on CT 2025, Infection and drug resistance IF:2.9Q2 DOI:10.2147/IDR.S482584 PMID:39776757	研究论文	本文评估了深度学习模型在CT图像上区分早期脊柱结核和急性骨质疏松性椎体压缩骨折的效果，旨在提高诊断精度，减少对MRI和活检的依赖，并降低误诊风险	使用深度学习模型在CT图像上区分早期脊柱结核和急性骨质疏松性椎体压缩骨折，显著提高了诊断精度，并超越了经验丰富的脊柱外科医生的诊断准确性	研究样本主要来自大学附属医院，可能限制了模型的普遍适用性	评估深度学习模型在CT图像上区分早期脊柱结核和急性骨质疏松性椎体压缩骨折的效果	373名患者，其中302名来自一所大学附属医院，71名来自另一所大学附属医院	计算机视觉	脊柱结核和骨质疏松性椎体压缩骨折	深度学习	MVITV2, Efficient-Net-B5, ResNet101, ResNet50	CT图像	373名患者
8952	2025-01-12	A hybrid dual-branch model with recurrence plots and transposed transformer for stock trend prediction 2025-Jan-01, Chaos (Woodbury, N.Y.) DOI:10.1063/5.0233275 PMID:39792696	研究论文	本文提出了一种创新的双分支网络模型，用于有效预测股票趋势	结合递归图和转置变压器，捕捉股票市场时间序列中的非线性关系和微妙互连	仅基于七只随机选择的股票的历史数据进行实验，样本量有限	提高股票趋势预测的准确性	股票市场时间序列	机器学习	NA	递归图分析，转置变压器	双分支网络模型	时间序列数据	七只随机选择的股票的历史数据
8953	2025-01-12	Impact of cardiovascular magnetic resonance in single ventricle physiology: a narrative review 2024-Dec-31, Cardiovascular diagnosis and therapy IF:2.1Q3 DOI:10.21037/cdt-24-409 PMID:39790200	综述	本文综述了心血管磁共振（CMR）在单心室（SV）患者中的应用及其最新科学发现	强调了CMR在SV患者长期并发症评估和预后信息提供中的优势，并探讨了先进CMR技术在Fontan血流动力学理解中的潜力	许多CMR技术尚未融入日常实践，且需要进一步研究CMR在老年Fontan患者中的预后作用及新方法（如建模和深度学习管道）的临床实施	提供CMR在SV患者中应用的全面概述，并探讨其在患者管理和预后评估中的潜力	单心室（SV）患者	数字病理学	心血管疾病	心血管磁共振（CMR）	NA	图像	NA
8954	2025-01-12	Development of a deep learning method to identify acute ischaemic stroke lesions on brain CT 2024-Dec-25, Stroke and vascular neurology IF:4.4Q1 DOI:10.1136/svn-2024-003372 PMID:39572171	研究论文	本文开发了一种基于深度学习的算法，用于在脑CT扫描中识别急性缺血性卒中病变	该研究创新地使用了未标注病变的CT脑扫描数据来训练深度学习模型，突破了传统方法依赖于标注数据的限制	慢性脑部疾病（如非卒中病变和旧卒中病变）降低了模型的准确性	开发一种能够快速自动评估CT扫描的深度学习方法，以辅助急性缺血性卒中的诊断	脑CT扫描图像	计算机视觉	心血管疾病	深度学习	卷积神经网络（CNN）	图像	2347名患者的5772次CT扫描
8955	2025-01-12	Differentiating Cystic Lesions in the Sellar Region of the Brain Using Artificial Intelligence and Machine Learning for Early Diagnosis: A Prospective Review of the Novel Diagnostic Modalities 2024-Dec, Cureus DOI:10.7759/cureus.75476 PMID:39791061	review	本文探讨了人工智能（AI）和机器学习（ML）在增强脑部鞍区囊性病变（如垂体腺瘤、Rathke裂囊肿和颅咽管瘤）区分能力方面的潜力，特别是通过先进的神经影像技术，如磁共振成像（MRI）	利用AI驱动的模型，包括卷积神经网络（CNNs）、深度学习和集成方法，克服传统诊断方法的局限性，提供更准确和早期的病变区分	面临小型、单一机构数据集的挑战	探索AI和ML如何提高鞍区囊性病变的诊断精度，改善临床决策，最终带来更好的患者治疗效果	脑部鞍区的囊性病变，如垂体腺瘤、Rathke裂囊肿和颅咽管瘤	数字病理学	脑部疾病	磁共振成像（MRI）	卷积神经网络（CNNs）、深度学习、集成方法	图像	使用Open Access Series of Imaging Studies (OASIS)数据集进行MRI脑部研究
8956	2025-01-12	Automated denoising software for calcium imaging signals using deep learning 2024-Nov-15, Heliyon IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.heliyon.2024.e39574 PMID:39524741	研究论文	本文介绍了一种名为CalDenoise的自动化软件，该软件利用深度学习和图像处理技术去除钙成像信号中的噪声	开发了CalDenoise软件，结合图像处理和生成对抗网络（GAN）模型，有效去除钙时空图（STMaps）中的复杂噪声模式	未提及具体样本量或实验验证的详细结果	提高钙成像信号分析的准确性，去除噪声以精确分析钙数据集	钙时空图（STMaps）中的噪声	计算机视觉	NA	深度学习，图像处理	GAN	图像	NA
8957	2025-01-12	Comparison of Three Computational Tools for the Prediction of RNA Tertiary Structures 2024-Nov-08, Non-coding RNA IF:3.6Q2 DOI:10.3390/ncrna10060055 PMID:39585047	研究论文	本研究比较了三种计算工具（RNAComposer、Rosetta FARFAR2和AlphaFold 3）在预测RNA三级结构方面的效用	首次将AlphaFold 3应用于RNA三级结构预测，并展示了其在处理常见转录后修饰方面的优势	三种工具在预测人类前微小RNA和较大BioRNA分子的远端环结构时存在显著差异，且这些RNA的三级结构尚未通过实验表征	比较不同计算工具在预测RNA三级结构方面的性能	非编码RNA（ncRNAs），包括小干扰RNA药物nedosiran和新型生物工程RNA（BioRNA）分子	生物信息学	NA	计算预测	AlphaFold 3, RNAComposer, Rosetta FARFAR2	RNA序列	多种RNA分子，包括nedosiran和BioRNA分子
8958	2025-01-12	Research on the generation and annotation method of thin section images of tight oil reservoir based on deep learning 2024-Jun-04, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-63430-z PMID:38834642	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的致密油储层薄片图像生成与标注方法，旨在解决薄片图像样本不足的问题	通过引入类别注意力机制改进StyleGAN网络，并设计SALM标注模块实现半自动标注，提升了生成图像的质量和标注效率	方法依赖于原始图像的质量和数量，且标注过程仍需一定的人工干预	提高致密油储层薄片图像的样本量，优化深度学习模型的训练效果	致密油储层薄片图像	计算机视觉	NA	深度学习	StyleGAN	图像	以三肇凹陷扶余储层为目标区域，使用Augmentor策略空间对原始图像进行初步增强
8959	2025-01-12	L2NLF: a novel linear-to-nonlinear framework for multi-modal medical image registration 2024-May, Biomedical engineering letters IF:3.2Q2 DOI:10.1007/s13534-023-00344-1 PMID:38645595	研究论文	本文提出了一种新的线性到非线性框架（L2NLF），用于多模态医学图像配准，旨在解决多模态医学图像配准的复杂性和挑战性	提出了线性到非线性框架（L2NLF），并设计了全新的配准网络CrossMorph，该网络结合了U-net结构和体积CrossFormer块，能更好地提取局部和全局信息	未提及具体局限性	提高多模态医学图像配准的准确性和效率	多模态医学图像	计算机视觉	NA	深度学习	CrossMorph（基于U-net结构的深度神经网络）	医学图像	240名患者的脑部T1和T2数据
8960	2025-01-12	Laparoscopic Colorectal Surgery with Anatomical Recognition with Artificial Intelligence Assistance for Nerves and Dissection Layers 2024-Mar, Annals of surgical oncology IF:3.4Q1 DOI:10.1245/s10434-023-14633-7 PMID:38017127	研究论文	本文探讨了在腹腔镜结直肠手术中使用人工智能辅助进行神经和解剖层识别的效果	开发了名为Eureka的AI模型，用于自动分割疏松结缔组织（LCT）和分离神经，以帮助外科医生在手术中识别和解剖神经	研究样本量较小，且未进行长期随访以评估术后功能恢复情况	提高腹腔镜结直肠手术中神经和解剖层的识别准确性，以减少术后并发症	腹腔镜结直肠手术中的神经和解剖层	数字病理	结直肠癌	深度学习	Eureka	图像	未明确提及样本量