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
921	2025-07-23	Uncovering prostate cancer aggressiveness signal in T2-weighted MRI through a three-reference tissues normalization technique 2024-Mar, NMR in biomedicine IF:2.7Q1 DOI:10.1002/nbm.5069 PMID:37990759	研究论文	开发了一种自动化方法用于前列腺T2加权MRI强度标准化，以提高前列腺癌侵袭性信号的检测	提出了一种基于深度学习的自动化三参考组织标准化技术，用于改善T2加权MRI在前列腺癌评估中的定量利用	研究样本量相对较小（训练集32例，独立测试集83例），且仅针对前列腺癌	开发前列腺T2加权MRI强度标准化方法，以提高前列腺癌检测和侵袭性评估的准确性	前列腺癌患者（训练集32例，测试集83例）的T2加权MRI图像	数字病理学	前列腺癌	T2加权MRI	MASK R-CNN	MRI图像	训练集32例患者，测试集83例患者（共231个活检ROI）
922	2025-07-23	Cancer Mutations Converge on a Collection of Protein Assemblies to Predict Resistance to Replication Stress 2024-Mar-01, Cancer discovery IF:29.7Q1 DOI:10.1158/2159-8290.CD-23-0641 PMID:38236062	研究论文	该研究开发了一个预测模型集合，用于阐明癌症突变如何影响对常见复制压力诱导药物的反应	利用深度学习的最新进展，实现了多药物预测和机制解释，并识别了41个分子组装体，这些组装体整合了数百个基因的改变以准确预测药物反应	分子通路对药物抗性的理解不完全	阐明癌症突变如何影响对复制压力诱导药物的反应，以推动精准医疗	肿瘤细胞和接受顺铂治疗的宫颈癌患者	机器学习	宫颈癌	深度学习	ensemble of predictive models	基因突变数据和药物反应数据	肿瘤细胞和宫颈癌患者样本
923	2025-07-23	Transformer-based deep learning denoising of single and multi-delay 3D arterial spin labeling 2024-Feb, Magnetic resonance in medicine IF:3.0Q2 DOI:10.1002/mrm.29887 PMID:37849048	研究论文	提出了一种基于Swin Transformer的深度学习模型SwinIR，用于去噪单延迟和多延迟3D动脉自旋标记（ASL）数据，并与CNN和其他基于Transformer的方法进行了性能比较	首次将Swin Transformer应用于ASL数据的去噪，展示了其在单延迟和多延迟3D ASL数据上的优越性能	使用M0作为输入时虽然提高了图像质量，但引入了更大的CBF量化偏差	提高3D ASL数据的图像质量并减少扫描时间，以促进其临床应用	单延迟和多延迟3D ASL数据	医学影像处理	NA	动脉自旋标记（ASL）	SwinIR, CNN	3D医学影像	105名受试者（173次扫描），包括66名训练受试者（119次扫描）和39名测试受试者（44次扫描），以及另外6名多延迟ASL受试者（10次扫描）
924	2025-07-23	Alzheimer's Disease Prediction Using Fly-Optimized Densely Connected Convolution Neural Networks Based on MRI Images 2024, The journal of prevention of Alzheimer's disease DOI:10.14283/jpad.2024.66 PMID:39044523	研究论文	该研究提出了一种基于MRI图像的果蝇优化密集连接卷积神经网络用于阿尔茨海默病的预测	采用元启发式优化的深度学习方法，结合自适应直方图处理和加权中值滤波，提高了阿尔茨海默病区域的检测准确率	研究仅基于Kaggle数据集，未提及外部验证集的测试结果	开发自动化方法用于阿尔茨海默病的早期和准确诊断	阿尔茨海默病患者的MRI图像	数字病理学	老年性疾病	MRI成像	密集连接卷积神经网络（Dense CNN）	图像	Kaggle数据集（具体样本量未说明）
925	2025-07-23	Neuron collinearity differentiates human hippocampal subregions: a validated deep learning approach 2024, Brain communications IF:4.1Q2 DOI:10.1093/braincomms/fcae296 PMID:39262825	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的高通量方法，用于自动提取海马体亚区中锥体神经元的定向信息，并验证了神经元共线性作为海马体亚区分割的定量参数	首次对海马体亚区内锥体神经元定向和共线性进行全面定量研究，开发了基于Cellpose算法的自动化深度学习流程	研究仅基于168个海马体分区样本，需要更大规模的多中心验证	建立海马体亚区神经元共线性的定量测量方法	人类海马体亚区中的479,873个锥体神经元	数字病理学	神经退行性疾病	深度学习	Cellpose	图像	168个海马体分区中的479,873个神经元
926	2025-07-23	Contrastive learning with transformer for adverse endpoint prediction in patients on DAPT post-coronary stent implantation 2024, Frontiers in cardiovascular medicine IF:2.8Q2 DOI:10.3389/fcvm.2024.1460354 PMID:39872877	研究论文	本研究提出了一种基于对比学习和Transformer的新方法，用于预测冠状动脉支架植入术后患者接受双抗血小板治疗的不良终点事件	结合对比学习和Transformer架构，通过最大化类内相似性和区分类间差异来优化预测性能，同时在多个时间窗口内进行预测	研究数据来自单一临床研究联盟，可能限制结果的普遍适用性	提高冠状动脉支架植入术后患者双抗血小板治疗不良事件的预测准确性	接受药物洗脱支架植入术的成年患者	机器学习	心血管疾病	对比学习	Transformer	临床记录数据	19,713名成年患者
927	2025-07-23	End-to-end deep learning method for predicting hormonal treatment response in women with atypical endometrial hyperplasia or endometrial cancer 2024-Jan, Journal of medical imaging (Bellingham, Wash.) DOI:10.1117/1.JMI.11.1.017502 PMID:38370423	研究论文	本研究开发了一种端到端的深度学习方法，用于预测非典型子宫内膜增生或子宫内膜癌患者对激素治疗的反应	首次将混合监督的深度学习模型应用于全切片图像，以预测激素治疗反应	样本量较小（112例患者），且仅来自两个临床中心	探索利用深度学习模型预测子宫内膜疾病患者对激素治疗反应的可行性	非典型子宫内膜增生（AEH）或子宫内膜癌（EC）患者	数字病理学	子宫内膜癌	全切片图像（WSI）分析	Autoencoder或ResNet50	图像	112例患者
928	2025-07-23	Survival Analysis for Multimode Ablation Using Self-Adapted Deep Learning Network Based on Multisource Features 2024-01, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2023.3260776 PMID:37015120	研究论文	本文开发了一种基于多源特征的自适应深度学习网络，用于肝癌多模式消融治疗的生存分析和疗效评估	提出了一种结合术前术后MRI影像组学特征、基于视觉Transformer的深度学习特征以及免疫特征的多源特征融合方法，并改进了深度Cox混合模型（DCM）用于生存分析	研究仅基于临床数据集进行评估，未进行大规模多中心验证	开发肝癌多模式消融治疗后的生存预测和疗效评估框架	接受多模式消融治疗的肝癌患者	数字病理学	肝癌	MRI影像组学、流式细胞术、常规血液检测	改进的深度Cox混合模型（DCM）、随机生存森林、视觉Transformer	MRI影像数据、免疫特征数据、常规血液检测数据	临床数据集（具体样本量未明确说明）
929	2025-07-23	Deep learning-based diagnosis of aortic dissection using an electrocardiogram: Development, validation, and clinical implications of the AADE score 2024, Kardiologia polska IF:3.7Q1 DOI:10.33963/v.phj.98880 PMID:38230465	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的AI模型，利用心电图(ECG)检测主动脉夹层(AD)，并引入了AI-Aortic-Dissection-ECG (AADE)评分以帮助临床医生评估AD的严重程度	首次开发了基于CNN的AI模型用于AD的ECG检测，并提出了AADE评分系统	研究样本量相对有限(313例AD患者)，且随访时间中位数为21.2个月	开发AI模型改善主动脉夹层的诊断和临床管理	主动脉夹层患者和胸痛对照组患者	数字病理	心血管疾病	深度学习	CNN	心电图数据	1878名患者(313名AD患者和313名胸痛对照组患者)
930	2025-07-23	A Longitudinal MRI-Based Artificial Intelligence System to Predict Pathological Complete Response After Neoadjuvant Therapy in Rectal Cancer: A Multicenter Validation Study 2023-12-01, Diseases of the colon and rectum DOI:10.1097/DCR.0000000000002931 PMID:37682775	研究论文	开发并验证了一种基于治疗前后MRI对比的深度学习模型，用于预测直肠癌新辅助放化疗后的病理完全缓解	开发了名为DeepRP-RC的多任务深度学习模型，不仅能预测治疗反应，还能同时进行图像分割，并在多中心验证中表现出色	研究设计为回顾性，且缺乏多民族数据	预测直肠癌患者对新辅助放化疗的病理完全缓解情况	局部晚期直肠癌患者	数字病理	直肠癌	MRI成像	深度学习模型(DeepRP-RC)	医学影像(MRI)	1201名来自中国4家医院的直肠癌患者(2013-2020年)
931	2025-07-23	Bering: joint cell segmentation and annotation for spatial transcriptomics with transferred graph embeddings 2023-Sep-22, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2023.09.19.558548 PMID:37786667	research paper	提出了一种名为Bering的图深度学习模型，用于在2D和3D空间转录组数据中联合进行噪声感知细胞分割和分子注释	利用转录共定位关系，通过转移图嵌入作为多模态输入的一部分来丰富基因关系，显著提高了细胞分割的准确性和检测到的转录本数量	当前方法依赖于细胞核或细胞体染色，可能导致转录组深度的显著损失和空间共定位关系潜在表示学习能力的限制	解决空间转录组学中细胞分割和注释的准确性挑战	2D和3D空间转录组数据中的细胞	digital pathology	NA	空间转录组学	graph deep learning	spatial transcriptomics data	各种空间技术和组织
932	2025-07-23	Machine Learning for the Prediction of Procedural Case Durations Developed Using a Large Multicenter Database: Algorithm Development and Validation Study 2023-Sep-08, JMIR AI DOI:10.2196/44909 PMID:38875567	研究论文	本研究开发并验证了一种基于机器学习的算法，用于预测手术案例的持续时间，以提高手术室资源规划和患者沟通的效率	利用非线性预测模型和机器学习方法，开发了一个可扩展至多中心的预测算法，显著提高了手术持续时间的预测准确性	研究依赖于历史数据，可能无法完全适应未来手术技术或流程的变化	开发一个可扩展的机器学习算法，以准确预测手术案例的持续时间，优化手术室资源管理	手术案例的持续时间	机器学习	NA	深度学习、梯度提升和集成机器学习	梯度提升机	手术室数据	1,177,893例手术案例，来自13家学术和私立医院（2016-2019年）
933	2025-07-23	Deep learning-based Fast Volumetric Image Generation for Image-guided Proton FLASH Radiotherapy 2023-Jul-26, Research square DOI:10.21203/rs.3.rs-3112632/v1 PMID:37546731	研究论文	开发了一种基于深度学习的快速体积图像生成框架，用于质子FLASH放射治疗的图像引导	提出了一种结合正交kV X射线投影和深度学习的体积图像重建方法，用于质子FLASH放射治疗中的快速目标定位	研究仅针对30名肺癌患者的数据进行了验证，样本量有限	开发快速体积图像重建框架以支持质子FLASH放射治疗的精确目标定位	肺癌患者	数字病理	肺癌	深度学习	DL	CT图像	30名肺癌患者，每人有包含十个呼吸阶段的四维CT数据集
934	2025-07-23	Deep Learning of Videourodynamics to Classify Bladder Dysfunction Severity in Patients With Spina Bifida 2023-05, The Journal of urology IF:5.9Q1 DOI:10.1097/JU.0000000000003267 PMID:36787376	research paper	本研究开发了深度学习模型，利用视频尿动力学数据对脊柱裂患者的膀胱功能障碍严重程度进行分类	首次将深度学习应用于视频尿动力学数据，自动分类膀胱功能障碍的严重程度	研究样本来自单一机构，可能存在选择偏差	开发自动分类膀胱功能障碍严重程度的深度学习模型	脊柱裂患者	digital pathology	geriatric disease	videourodynamics	CNN, random forest, ensemble model	image, raw data from volume-pressure recordings	306例视频尿动力学研究
935	2025-07-23	Scribe: Next Generation Library Searching for DDA Experiments 2023-02-03, Journal of proteome research IF:3.8Q1 DOI:10.1021/acs.jproteome.2c00672 PMID:36695531	研究论文	介绍了一种名为Scribe的新型库搜索引擎，用于数据依赖性采集实验，利用深度学习碎片预测软件如Prosit来预测FASTA数据库中每个肽的碎片和保留时间	Scribe不依赖高度精选的DDA库，而是预测每个肽的碎片和保留时间，结合Percolator进行错误发现率校正和无标记定量整合，提供端到端的蛋白质组学工作流	NA	提高数据依赖性采集实验中肽段鉴定的敏感性和定量精度	FASTA数据库中的肽段	蛋白质组学	NA	深度学习碎片预测	NA	质谱数据	NA
936	2025-07-23	Overtriage, Undertriage, and Value of Care after Major Surgery: An Automated, Explainable Deep Learning-Enabled Classification System 2023-02-01, Journal of the American College of Surgeons IF:3.8Q1 DOI:10.1097/XCS.0000000000000471 PMID:36648256	研究论文	本研究开发了一个自动化、可解释的深度学习分类系统，用于评估大手术后患者的过度分诊和不足分诊及其对护理价值的影响	提出了一种可解释的深度学习模型，用于自动生成术后分诊分类，并验证了其可重复性	研究仅在两所大学医院进行，样本可能不具有广泛代表性	评估术后分诊决策对护理价值和患者结局的影响	接受住院手术的成年患者	医疗人工智能	术后护理	深度学习	可解释深度学习模型	电子健康记录数据	4669例ICU入院患者和8594例普通病房入院患者
937	2025-07-23	Prediction of lactate concentrations after cardiac surgery using machine learning and deep learning approaches 2023, Frontiers in medicine IF:3.1Q1 DOI:10.3389/fmed.2023.1165912 PMID:37790131	研究论文	本研究利用机器学习和深度学习方法预测心脏手术后血乳酸浓度的最大值	采用动态方法整合术前变量与术中时间序列数据，相比传统静态模型显著提高了预测准确性	研究仅基于单一医疗中心的患者数据，可能影响模型的泛化能力	开发预测心脏手术后血乳酸浓度的模型，以指导围手术期管理	接受心脏手术并使用体外循环的成年患者	机器学习	心血管疾病	机器学习与深度学习	线性回归、随机森林、人工神经网络、循环神经网络（RNN）、Transformer	时间序列数据	2,187名患者
938	2025-07-23	LONGL-Net: temporal correlation structure guided deep learning model to predict longitudinal age-related macular degeneration severity 2022-Mar, PNAS nexus IF:2.2Q1 DOI:10.1093/pnasnexus/pgab003 PMID:35360552	研究论文	提出了一种名为LONGL-Net的深度学习模型，用于同时评估当前年龄相关性黄斑变性（AMD）的严重程度并预测其纵向进展	设计了基于时间相关性结构的生成对抗网络模型，能够学习连续时间点CFP图像中的时间变化相互关系，并为分类器的决策提供可解释性	模型仅在特定数据集上进行了验证，可能需要更多样化的数据来证明其泛化能力	开发自动化方法以预测AMD的纵向进展，帮助识别易患晚期AMD的个体	年龄相关性黄斑变性（AMD）患者	数字病理学	年龄相关性黄斑变性	深度学习	GAN	图像	来自4,628名参与者的约30,000张CFP图像
939	2025-07-22	Accelerating 3D radial MPnRAGE using a self-supervised deep factor model 2025-Sep, Magnetic resonance in medicine IF:3.0Q2 DOI:10.1002/mrm.30549 PMID:40457622	研究论文	开发了一种自监督且内存高效的深度学习图像重建方法，用于高分辨率和多参数维度的4D非笛卡尔MRI	提出了深度因子模型（DFM），通过神经网络表示多对比图像序列，并采用自监督单次学习（SSL）方式从k空间数据中学习模型参数，同时开发了兼容的迁移学习（TL）方法以减少重建时间	在训练神经网络时，若无专用高端GPU阵列，计算需求可能较高	开发高效的多对比MRI图像重建方法	4D非笛卡尔MRI图像	医学影像处理	NA	MRI	DFM（深度因子模型）	图像	幻影和体内实验
940	2025-07-22	Ensemble learning approach for detecting breast invasive ductal carcinoma from histopathological images 2025-Aug, Pathology, research and practice DOI:10.1016/j.prp.2025.156041 PMID:40460639	研究论文	本文提出了一种集成学习方法，用于从组织病理学图像中检测乳腺浸润性导管癌	结合多种深度学习模型的优势，提出加权平均集成算法，显著提高诊断准确性和鲁棒性	未提及模型在临床环境中的实际应用验证及对不同分辨率图像的普适性	提高乳腺浸润性导管癌的诊断准确率	乳腺组织病理学切片图像	数字病理学	乳腺癌	深度学习集成方法	ResNet50, Xception, MobileNetV2, VGG16, VGG19的集成模型	图像	未明确提及具体样本数量