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
9481	2025-02-19	Differential diagnosis of frontotemporal dementia subtypes with explainable deep learning on structural MRI 2024, Frontiers in neuroscience IF:3.2Q2 DOI:10.3389/fnins.2024.1331677 PMID:38384484	研究论文	本研究旨在通过训练深度神经网络，基于结构性MRI自动区分三种临床表型的额颞叶痴呆（FTD）患者	提出了一种可解释的深度学习并行特征嵌入和可视化框架，用于区分FTD的三种临床亚型	样本量相对较小，且来自多个站点，可能存在数据异质性	自动区分额颞叶痴呆（FTD）的三种临床表型，以帮助早期和精确诊断	277名FTD患者（包括173名行为变异型FTD、63名非流利型原发性进行性失语和41名语义型原发性进行性失语）	数字病理学	老年疾病	结构性MRI	深度神经网络（DNN）	图像	277名FTD患者
9482	2025-02-19	Integrating deep learning, threading alignments, and a multi-MSA strategy for high-quality protein monomer and complex structure prediction in CASP15 2023-12, Proteins IF:3.2Q2 DOI:10.1002/prot.26585 PMID:37650367	研究论文	本文报告了UM-TBM和Zheng团队在CASP15中蛋白质单体和复合物结构预测的结果，使用了D-I-TASSER和DMFold-Multimer算法	D-I-TASSER在CASP15中引入了四个新特性，包括多源MSA搜索、基于注意力网络的空间约束、多域模块和优化的I-TASSER折叠模拟系统，显著提高了预测精度	未来在病毒蛋白质建模和复合物模型排名方面仍有改进空间	提高蛋白质单体和复合物结构预测的准确性	蛋白质单体和复合物	生物信息学	NA	多序列比对（MSA）、深度学习、蒙特卡罗模拟	D-I-TASSER、DMFold-Multimer、AlphaFold2	蛋白质序列和结构数据	47个自由建模目标和38个复合物目标
9483	2025-02-19	Prediction of lung malignancy progression and survival with machine learning based on pre-treatment FDG-PET/CT 2022-Aug, EBioMedicine IF:9.7Q1 DOI:10.1016/j.ebiom.2022.104127 PMID:35810561	研究论文	本研究利用机器学习分析治疗前的FDG-PET/CT扫描，预测肺癌的进展和总体生存率	结合卷积神经网络（CNN）和随机生存森林（RSF）模型，利用FDG-PET/CT数据进行肺癌进展和生存率预测，并与传统放射组学方法进行比较	研究为回顾性分析，可能存在选择偏差，且样本量有限	预测肺癌的进展和总体生存率，以指导治疗决策和改善患者护理	肺癌患者	数字病理学	肺癌	FDG-PET/CT扫描	CNN, RSF	图像	1168个结节（来自965名患者）
9484	2025-02-19	Automatic information extraction from childhood cancer pathology reports 2022-Jul, JAMIA open IF:2.5Q3 DOI:10.1093/jamiaopen/ooac049 PMID:35721398	研究论文	本文开发了基于深度学习的模型，用于从儿童癌症病理报告中自动提取信息并进行ICCC分类	首次开发了用于ICCC分类的机器学习模型，并比较了直接ICCC分类模型与基于ICD-O-3编码标准的模型的性能	模型在14.8%的模糊病理报告上无法足够自信地分配代码	开发自动信息提取模型以补充州癌症登记处的人工注释者	儿童癌症病理报告	自然语言处理	儿童癌症	深度学习	深度学习模型	文本	29,206份来自6个州癌症登记处的报告
9485	2025-02-18	Artificial Intelligence-Based Classification of Renal Oncocytic Neoplasms: Advancing From a 2-Class Model of Renal Oncocytoma and Low-Grade Oncocytic Tumor to a 3-Class Model Including Chromophobe Renal Cell Carcinoma 2025-Feb-17, Archives of pathology & laboratory medicine IF:3.7Q1 DOI:10.5858/arpa.2024-0374-OA PMID:39957180	研究论文	本文开发了一种基于人工智能的计算分类器，用于将活检和切除标本的全切片图像分为肾嗜酸细胞瘤（RO）和低级别嗜酸细胞肿瘤（LOT）两类，并进一步扩展到包括嗜色性肾细胞癌（ChRCC）的三类模型	本文的创新点在于从两分类模型（RO和LOT）扩展到三分类模型（包括ChRCC），并采用弱监督注意力机制的多实例学习深度学习模型进行自动分类	模型的性能仍有提升空间，5折交叉验证的平均测试准确率为84%，独立验证集的准确率为83%	开发一种自动计算分类器，用于区分肾嗜酸细胞肿瘤的不同类型，以解决病理学家在诊断中遇到的挑战	肾嗜酸细胞肿瘤，包括肾嗜酸细胞瘤（RO）、低级别嗜酸细胞肿瘤（LOT）和嗜色性肾细胞癌（ChRCC）	数字病理学	肾癌	深度学习	弱监督注意力机制的多实例学习深度学习模型	图像	来自6个机构的125个病例的269张全切片图像
9486	2025-02-18	An efficient deep learning approach for automatic speech recognition using EEG signals 2025-Feb-16, Computer methods in biomechanics and biomedical engineering IF:1.7Q3 DOI:10.1080/10255842.2025.2456982 PMID:39957214	研究论文	本文提出了一种结合Gannet优化算法和Elman递归神经网络的高效深度学习方法，用于基于EEG信号的自动语音识别	提出了一种新的高效深度学习框架EDLA，结合了Gannet优化算法和Elman递归神经网络，显著提高了基于EEG信号的语音识别准确率	研究仅在Kara One数据集上进行了评估，可能需要更多样化的数据集来验证其泛化能力	提高基于EEG信号的自动语音识别准确率，以促进人机交互和辅助技术发展	EEG信号	自然语言处理	NA	Savitzky-Golay滤波器，递归特征消除	Elman Recurrent Neural Network (ERNN)	EEG信号	Kara One数据集
9487	2025-02-18	Comment on "A deep learning approach for the screening of referable age-related macular degeneration - Model development and external validation" 2025-Feb-15, Journal of the Formosan Medical Association = Taiwan yi zhi DOI:10.1016/j.jfma.2025.02.017 PMID:39956680	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
9488	2025-02-18	Deep learning for automated hip fracture detection and classification : achieving superior accuracy 2025-Feb-01, The bone & joint journal DOI:10.1302/0301-620X.107B2.BJJ-2024-0791.R1 PMID:39889758	研究论文	本研究旨在开发和评估一种基于深度学习的模型，用于髋部骨折的分类，以提高诊断准确性	使用卷积神经网络（CNN）进行髋部骨折的分类，并利用DAMO-YOLO进行数据处理和增强，显著提高了诊断准确性	研究仅使用了回顾性数据，且外部验证数据集的样本量相对较小	提高髋部骨折的诊断准确性	髋部骨折的X光片	计算机视觉	髋部骨折	深度学习	CNN	图像	5,168张髋部前后位X光片（4,493张用于训练，675张用于验证）
9489	2025-02-18	TKA-AID: An Uncertainty-Aware Deep Learning Classifier to Identify Total Knee Arthroplasty Implants 2025-Jan-19, The Journal of arthroplasty IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.arth.2025.01.019 PMID:39832639	研究论文	开发了一种基于深度学习的算法，用于自动识别全膝关节置换术（TKA）植入物的常见模型	使用EfficientNet架构的深度学习模型，结合不确定性量化和异常检测机制，提高了植入物识别的准确性和安全性	模型在外部测试集上仍存在少量错误，且样本主要来自单一机构，可能影响模型的泛化能力	开发自动化工具以辅助全膝关节置换术植入物的术前识别	全膝关节置换术植入物	计算机视觉	骨科疾病	深度学习	EfficientNet	图像	9,651名患者的111,519张图像
9490	2025-02-18	Deep learning for cardiac imaging: focus on myocardial diseases, a narrative review 2025 Jan-Feb, Hellenic journal of cardiology : HJC = Hellenike kardiologike epitheorese IF:2.7Q2 DOI:10.1016/j.hjc.2024.12.002 PMID:39662734	综述	本文探讨了深度学习在心脏成像中的应用，特别是针对心肌疾病的自动分割、放射组学特征表型和预测	本文综述了深度学习在心脏成像中的最新应用，特别是自动分割和放射组学特征表型，展示了其在心肌疾病诊断和管理中的潜力	本文未涉及深度学习模型在临床实践中的具体实施挑战和解决方案	探讨深度学习在心脏成像中的应用，特别是针对心肌疾病的诊断和管理	心肌疾病	医学影像	心血管疾病	深度学习	深度学习算法	医学影像（CT、CMR、超声心动图、SPECT）	NA
9491	2025-02-17	A deep-learning system integrating electrocardiograms and laboratory indicators for diagnosing acute aortic dissection and acute myocardial infarction 2025-Mar-15, International journal of cardiology IF:3.2Q2 DOI:10.1016/j.ijcard.2025.133008 PMID:39880045	研究论文	本研究开发了一种多模态深度学习模型，整合心电图（ECG）信号和实验室指标，以提高急性A型主动脉夹层（AAD-type A）和急性心肌梗死（AMI）的诊断准确性	通过融合ECG特征和实验室指标，利用深度学习模型提高诊断准确性，为心血管疾病的快速诊断提供了新工具	研究样本量相对较小，且仅在单一医院进行，可能影响模型的泛化能力	提高急性A型主动脉夹层和急性心肌梗死的诊断准确性	急性A型主动脉夹层（AAD-type A）和急性心肌梗死（AMI）患者	机器学习	心血管疾病	深度学习	ResNet-34, RandomForest, XGBoost, LightGBM	ECG信号和实验室指标	训练和验证集：136例AAD-type A和141例AMI患者；前瞻性测试集：30例AMI和32例AAD-type A患者
9492	2025-02-17	Biomechanics-Function in Glaucoma: Improved Visual Field Predictions from IOP-Induced Neural Strains 2025-Mar, American journal of ophthalmology IF:4.1Q1 DOI:10.1016/j.ajo.2024.11.019 PMID:39631645	研究论文	本研究评估了神经组织结构和生物力学在青光眼功能损失预测中的作用，并探讨了生物力学在此类预测中的重要性	结合生物力学（眼压诱导的神经组织应变）和结构信息（组织形态和神经组织厚度）显著提高了视觉场损失预测的准确性	研究样本仅限于中国族群，且年龄超过50岁，可能限制了结果的普遍性	评估神经组织结构和生物力学在青光眼功能损失预测中的作用	238名青光眼患者	数字病理学	青光眼	光谱域OCT成像、数字体积相关分析	Point-Net	图像	238名青光眼患者
9493	2025-02-17	Towards an interpretable deep learning model of cancer 2025-Feb-14, NPJ precision oncology IF:6.8Q1 DOI:10.1038/s41698-025-00822-y PMID:39948231	研究论文	本文探讨了使用深度学习算法整合组学数据和分子网络先验知识，以构建可解释的癌症深度学习模型	提出利用深度学习算法整合组学数据和分子网络先验知识，以解决癌症治疗中的分子原因推断问题	目前此类模型受到实验和计算限制的阻碍	构建系统范围的计算机模型，以快速生成和测试假设，解决癌症治疗中的分子原因推断问题	癌症细胞状态及其分子网络	机器学习	癌症	深度学习	深度学习模型	组学数据	NA
9494	2025-02-17	CT-based detection of clinically significant portal hypertension predicts post-hepatectomy outcomes in hepatocellular carcinoma 2025-Feb-14, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-025-11411-9 PMID:39953152	研究论文	本研究评估了基于CT的临床显著门静脉高压（CSPH）检测对肝细胞癌（HCC）患者肝切除术后预后的影响	首次将基于CT的CSPH检测方法用于预测HCC患者肝切除术后结果，并证明其优于传统的CSPH标准	单中心回顾性研究，样本量有限，可能影响结果的普遍性	评估基于CT的CSPH检测对HCC患者肝切除术后预后的预测能力	患有晚期慢性肝病（ACLD）并接受肝切除术的HCC患者	数字病理学	肝细胞癌	CT扫描，深度学习	深度学习	CT图像	593名患者（460名男性；平均年龄57.9±9.3岁）
9495	2025-02-17	Ischemic Stroke Lesion Core Segmentation from CT Perfusion Scans Using Attention ResUnet Deep Learning 2025-Feb-14, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-025-01407-8 PMID:39953256	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的系统，用于从CT灌注扫描中自动分割缺血性卒中病灶	结合边缘增强扩散（EED）滤波和注意力机制的Attention ResUnet架构，用于卒中病灶分割	模型在ISLES 2018数据集上的Dice相似系数为59%，仍有提升空间	提高缺血性卒中病灶分割的准确性和效率，以优化诊断、预后和治疗计划	缺血性卒中病灶	计算机视觉	心血管疾病	深度学习	Attention ResUnet	CT灌注扫描图像	ISLES 2018数据集，采用五折交叉验证
9496	2025-02-17	Impact of Combined Deep Learning Image Reconstruction and Metal Artifact Reduction Algorithm on CT Image Quality in Different Scanning Conditions for Maxillofacial Region with Metal Implants: A Phantom Study 2025-Feb-14, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-024-01287-4 PMID:39953255	研究论文	本研究探讨了结合深度学习图像重建（DLIR）和金属伪影减少（MAR）算法在不同扫描条件下对带有金属植入物的CT图像质量的影响	结合DLIR和MAR算法在不同剂量水平下对CT图像质量的影响进行了系统评估，并展示了DLIR在减少金属伪影和提高图像质量方面的优势	研究基于猪模型，可能无法完全反映人体情况，且样本量较小（四只猪）	评估DLIR和MAR算法在不同扫描条件下对带有金属植入物的CT图像质量的影响	带有金属植入物的猪上颌面部区域CT图像	医学影像	NA	CT扫描、深度学习图像重建（DLIR）、金属伪影减少（MAR）	深度学习	CT图像	四只猪的上颌面部区域图像
9497	2025-02-17	Hybrid Approach to Classifying Histological Subtypes of Non-small Cell Lung Cancer (NSCLC): Combining Radiomics and Deep Learning Features from CT Images 2025-Feb-14, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-025-01442-5 PMID:39953259	研究论文	本研究旨在开发一种结合放射组学和深度学习特征的混合模型，用于分类非小细胞肺癌（NSCLC）的组织学亚型	提出了一种结合放射组学和深度学习特征的混合模型，用于提高NSCLC亚型分类的准确性和可靠性	样本量相对较小，外部验证数据集仅包含24名患者	提高非小细胞肺癌（NSCLC）组织学亚型分类的准确性和可靠性	非小细胞肺癌（NSCLC）患者	计算机视觉	肺癌	CT成像	混合模型（放射组学+深度学习）	CT图像	235名NSCLC患者（内部数据集），24名NSCLC患者（外部验证数据集）
9498	2025-02-17	Accelerated Multi-b-Value DWI Using Deep Learning Reconstruction: Image Quality Improvement and Microvascular Invasion Prediction in BCLC Stage A Hepatocellular Carcinoma 2025-Feb-14, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2025.01.043 PMID:39955255	研究论文	本研究探讨了加速深度学习多b值扩散加权成像（DL Mb-DWI）在BCLC A期肝细胞癌（HCC）中的采集时间、图像质量和微血管侵犯（MVI）预测能力的影响	使用深度学习技术加速多b值扩散加权成像，显著减少采集时间并提高图像质量，同时保持与标准Mb-DWI相当的MVI预测性能	研究样本量相对较小（118例患者），且仅针对BCLC A期HCC患者，可能限制了结果的普适性	评估加速DL Mb-DWI在HCC患者中的图像质量和MVI预测能力	BCLC A期肝细胞癌患者	医学影像	肝细胞癌	多b值扩散加权成像（Mb-DWI）	深度学习模型	医学影像数据	118例患者
9499	2025-02-17	Diagnosis of microbial keratitis using smartphone-captured images; a deep-learning model 2025-Feb-13, Journal of ophthalmic inflammation and infection IF:2.9Q1 DOI:10.1186/s12348-025-00465-x PMID:39946047	研究论文	本研究探讨了使用智能手机拍摄的图像通过深度学习模型诊断和区分微生物性角膜炎（MK）亚型的应用	利用智能手机拍摄的图像和深度学习技术进行微生物性角膜炎的诊断，提供了一种快速且适用于资源有限地区的诊断方法	研究样本量相对较小，且未涵盖所有可能的MK亚型	开发一种快速且准确的微生物性角膜炎诊断方法，特别是在资源有限的地区	微生物性角膜炎（MK）及其亚型（细菌性角膜炎、真菌性角膜炎和阿米巴性角膜炎）	计算机视觉	角膜炎	深度学习	卷积神经网络（CNN）	图像	889例（2020年至2023年收集的细菌性角膜炎、真菌性角膜炎和阿米巴性角膜炎病例）
9500	2025-02-17	Prediction of InSAR deformation time-series using improved LSTM deep learning model 2025-Feb-13, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-83084-1 PMID:39948371	研究论文	本研究开发了一种改进的LSTM模型，用于预测InSAR变形时间序列，并在印度Khetri铜带的Mine-A的26个TSX/TDX数据集上进行了验证	提出了一种改进的LSTM模型（mLSTM），用于预测InSAR变形时间序列，并在性能上优于传统的RNN和LSTM模型	研究仅基于单一参考PSI导出的变形时间序列结果，可能限制了模型的泛化能力	开发一种改进的LSTM模型，用于预测矿山开采引起的地表变形时间序列	矿山开采引起的地表变形	机器学习	NA	InSAR	LSTM, RNN, mLSTM	时间序列数据	26个TSX/TDX数据集