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
9581	2025-01-04	Prediction of vitreomacular traction syndrome outcomes with deep learning: A pilot study 2025-Jan, European journal of ophthalmology IF:1.4Q3 DOI:10.1177/11206721241258253 PMID:38809664	研究论文	本研究探讨了基于光学相干断层扫描（OCT）的深度学习模型在预测玻璃体黄斑牵引综合征（VMT）结果中的潜力	首次使用深度学习模型预测VMT的结果，并在真实世界环境中验证其应用潜力	样本量较小（95名患者），且为单中心回顾性研究，可能需要更大规模和多中心研究来验证结果	研究深度学习模型在预测VMT结果中的应用	患有自发性VMT的成年患者	数字病理学	眼科疾病	光学相干断层扫描（OCT）	深度学习模型	图像	95名患者的OCT扫描数据
9582	2025-01-04	Leveraging Artificial Intelligence/Machine Learning Models to Identify Potential Palliative Care Beneficiaries: A Systematic Review 2025-Jan, Journal of gerontological nursing IF:1.1Q3 DOI:10.3928/00989134-20241210-01 PMID:39746126	系统综述	本文综述了人工智能（AI）和机器学习（ML）技术在姑息护理中的应用，特别是用于识别慢性病和绝症患者中可能受益于姑息服务的人群	本文首次系统性地评估了AI/ML模型在姑息护理中的应用，特别是用于预测相关结果如死亡率或服务需求	仅筛选了四电子数据库中的1504项研究，最终仅纳入五项研究，样本量有限	探讨AI/ML技术在姑息护理中的应用，特别是用于识别潜在受益者	慢性病和绝症患者	机器学习	老年疾病	AI/ML模型	神经网络模型、逻辑回归、树模型	NA	五项研究
9583	2025-01-04	Boltz-1 Democratizing Biomolecular Interaction Modeling 2024-Dec-27, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.11.19.624167 PMID:39605745	研究论文	本文介绍了Boltz-1，一个开源深度学习模型，用于预测生物分子复合物的3D结构，达到了AlphaFold3级别的准确性	Boltz-1在模型架构、速度优化和数据处理方面进行了创新，并在多个基准测试中表现与最先进的商业模型相当，为结构生物学领域设定了新的商业可访问工具标准	未提及具体局限性	推动生物分子相互作用建模的民主化，促进全球合作，加速发现，并为生物分子建模提供一个强大的平台	生物分子复合物的3D结构	机器学习	NA	深度学习	Boltz-1	生物分子数据	未提及具体样本数量
9584	2025-01-04	Structural Insights into Cold-Active Lipase from Glaciozyma antarctica PI12: Alphafold2 Prediction and Molecular Dynamics Simulation 2024-Dec, Journal of molecular evolution IF:2.1Q3 DOI:10.1007/s00239-024-10219-3 PMID:39549052	研究论文	本文通过系统发育分析和深度学习工具Alphafold2预测并模拟了来自南极冰川酵母PI12的冷活性脂肪酶Glalip03的三维结构，揭示了其在低温下的稳定性和灵活性	利用Alphafold2预测和分子动力学模拟，首次揭示了冷活性脂肪酶Glalip03在低温下的结构稳定性和适应性机制	研究主要基于计算模拟，缺乏实验验证	研究冷活性脂肪酶在低温下的适应机制及其工业应用潜力	来自南极冰川酵母PI12的冷活性脂肪酶Glalip03	生物信息学	NA	Alphafold2预测，分子动力学模拟	Alphafold2	蛋白质序列和结构数据	NA
9585	2025-01-04	An ultrasonography of thyroid nodules dataset with pathological diagnosis annotation for deep learning 2024-Nov-23, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-024-04156-5 PMID:39580501	研究论文	本文介绍了一个带有病理诊断注释的甲状腺结节超声图像数据集，旨在开发深度学习算法直接从甲状腺超声图像推断组织学状态	提供了一个大型的甲状腺超声图像数据集，每个病例都有病理诊断注释，用于直接训练深度学习模型，而不是依赖TI-RADS报告作为图像标签	数据集来自两个回顾性队列，可能存在选择偏差	开发深度学习算法直接从甲状腺超声图像推断组织学状态	甲状腺结节	数字病理	甲状腺疾病	超声成像	深度学习模型	图像	842个病例的8508张超声图像
9586	2025-01-04	A 3D dental model dataset with pre/post-orthodontic treatment for automatic tooth alignment 2024-Nov-23, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-024-04138-7 PMID:39580508	研究论文	本文提出了首个公开的3D正畸牙科数据集，包含1060对治疗前后的牙科模型，旨在利用深度学习方法自动实现牙齿对齐	首次公开包含治疗前后3D牙科模型的数据集，为智能正畸解决方案的发展提供了基础	数据集虽然多样，但仍可能无法涵盖所有类型的错颌畸形	提高临床正畸治疗中目标牙齿位置设计的效率和质量	435名患者的1060对治疗前后的3D牙科模型	计算机视觉	NA	深度学习	NA	3D模型	435名患者的1060对治疗前后的3D牙科模型
9587	2025-01-04	Multimodal Artificial Intelligence in Medicine 2024-Nov-01, Kidney360 IF:3.2Q1 DOI:10.34067/KID.0000000000000556 PMID:39167446	研究论文	本文探讨了多模态人工智能在医学中的应用及其挑战	提出了多模态转换器模型在医疗保健中的有效应用，能够处理和解释多种数据形式，如文本、图像和结构化数据	集成这些先进的人工智能模型需要考虑伴随的伦理和环境挑战	研究多模态人工智能在医学诊断和治疗中的应用	医疗保健中的多模态数据	自然语言处理	NA	多模态深度学习	transformer	文本、图像、结构化数据	NA
9588	2025-01-04	A deep learning model based on the BERT pre-trained model to predict the antiproliferative activity of anti-cancer chemical compounds 2024-Nov, SAR and QSAR in environmental research IF:2.3Q3 DOI:10.1080/1062936X.2024.2431486 PMID:39605280	研究论文	本研究利用基于BERT预训练模型的深度学习模型预测抗癌化合物的抗增殖活性	使用BERT预训练模型进行迁移学习，预测抗癌化合物的抗增殖活性，为药物发现提供新方法	模型在PC3和HepG2细胞系上的预测结果不够可靠	预测抗癌化合物的抗增殖活性，以加速药物发现过程	五种癌细胞系（HeLa、MCF7、MDA-MB231、PC3和MDA-MB）及合成的化合物	自然语言处理	癌症	BERT预训练模型	ChemBERTa	化学结构数据	超过3000个来自PubChem的合成分子，以及每个细胞线约25个小分子的内部数据集
9589	2025-01-04	Deep Learning for Visual Speech Analysis: A Survey 2024-09, IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence IF:20.8Q1 DOI:10.1109/TPAMI.2024.3376710 PMID:38478434	综述	本文综述了深度学习在视觉语音分析领域的最新进展，包括基本问题、挑战、基准数据集、现有方法的分类以及最先进的性能	提供了视觉语音分析领域的全面综述，识别了当前研究中的空白，并讨论了未来的研究方向	未涉及具体实验验证，仅为基础性综述	推动视觉语音领域的未来研究	视觉语音分析	计算机视觉	NA	深度学习	NA	视频	NA
9590	2025-01-04	Enhancing Aviation Safety through AI-Driven Mental Health Management for Pilots and Air Traffic Controllers 2024-Aug, Cyberpsychology, behavior and social networking DOI:10.1089/cyber.2023.0737 PMID:38916063	研究论文	本文探讨了利用人工智能技术提升飞行员和空中交通管制员心理健康管理，以增强航空安全	提出了一个多学科的心理健康生态系统，结合AI工具和技术，用于监测和预测心理健康问题，从而预防由人为因素引起的空难	需要多学科专家的协作，实施复杂且可能面临技术和隐私挑战	通过AI驱动的心理健康管理，提高飞行员和空中交通管制员的心理健康，从而增强航空安全	飞行员和空中交通管制员	机器学习	NA	机器学习和深度学习，边缘和云计算，虚拟现实，可穿戴多模态生理传感器	NA	生理、认知和行为状态数据	NA
9591	2025-01-04	Using artificial intelligence to generate medical literature for urology patients: a comparison of three different large language models 2024-Jul-29, World journal of urology IF:2.8Q2 DOI:10.1007/s00345-024-05146-3 PMID:39073590	研究论文	本研究比较了三种不同的大型语言模型（LLMs）在生成泌尿科患者信息传单（PILs）方面的质量	首次比较了ChatGPT-4、PaLM 2和Llama 2三种LLMs在生成泌尿科患者信息传单方面的表现，并评估了其质量和可读性	生成的传单内容存在医学不准确性，且所有LLM生成的传单的阅读水平均高于成人平均水平，需要进一步改进算法和提示设计	评估LLMs在生成泌尿科患者信息传单方面的质量，以减轻医疗专业人员的工作负担	泌尿科患者信息传单	自然语言处理	泌尿系统疾病	大型语言模型（LLMs）	ChatGPT-4, PaLM 2, Llama 2	文本	四种泌尿科主题（包皮环切术、肾切除术、膀胱过度活动症综合征和经尿道前列腺切除术）的传单
9592	2025-01-04	A Multi-Level Interpretable Sleep Stage Scoring System by Infusing Experts' Knowledge Into a Deep Network Architecture 2024-07, IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence IF:20.8Q1 DOI:10.1109/TPAMI.2024.3366170 PMID:38358869	研究论文	本文设计了一个可解释的深度学习系统，用于脑电图（EEG）时间序列分类，以进行睡眠阶段评分	开发了一个包含基于核的卷积层的可解释深度神经网络，该层由人类专家在视觉分析多导睡眠图记录时使用的原则指导	未明确提及具体局限性	设计一个透明的深度学习系统，用于EEG时间序列分类以进行睡眠阶段评分	脑电图（EEG）信号	计算机视觉	NA	深度学习	深度神经网络	时间序列数据	未明确提及样本数量
9593	2025-01-04	Glioblastoma and radiotherapy: A multicenter AI study for Survival Predictions from MRI (GRASP study) 2024-06-03, Neuro-oncology IF:16.4Q1 DOI:10.1093/neuonc/noae017 PMID:38285679	研究论文	本研究旨在通过深度学习技术，利用放疗后首次脑部MRI图像预测胶质母细胞瘤患者在8个月后的生存情况	首次将深度学习应用于放疗后胶质母细胞瘤患者的MRI图像，以预测其生存期，并结合非影像数据进行综合分析	样本量相对有限，且部分数据为回顾性数据，可能存在偏差	预测胶质母细胞瘤患者在放疗后8个月的生存情况	206名胶质母细胞瘤患者	数字病理学	胶质母细胞瘤	深度学习	神经网络	MRI图像	206名患者（158名回顾性数据，19名内部验证，29名外部验证）
9594	2025-01-04	Semi-Supervised Learning for Multi-Label Cardiovascular Diseases Prediction: A Multi-Dataset Study 2024-05, IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence IF:20.8Q1 DOI:10.1109/TPAMI.2023.3342828 PMID:38096090	研究论文	本文提出了一种多标签半监督模型ECGMatch，用于在有限监督下同时识别多种心血管疾病	提出了ECGAugment模块进行ECG数据增强，设计了超参数高效框架用于伪标签生成和优化，并提出了标签相关性对齐模块以捕捉不同心血管疾病的共现信息	模型在未见过的数据集上的性能仍需进一步验证	解决心电图（ECG）诊断系统中标签稀缺、多种心血管疾病共现及在未见数据集上表现不佳的问题	心血管疾病（CVDs）	机器学习	心血管疾病	深度学习	半监督学习模型（ECGMatch）	ECG数据	四个数据集
9595	2025-01-04	A Dempster-Shafer Approach to Trustworthy AI With Application to Fetal Brain MRI Segmentation 2024-05, IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence IF:20.8Q1 DOI:10.1109/TPAMI.2023.3346330 PMID:38198270	研究论文	本文提出了一种基于Dempster-Shafer理论的可信AI框架和实用系统，用于增强任何骨干AI系统，通过回退方法和故障安全机制来提高医学图像分割的鲁棒性	提出了一种新的可信AI理论框架和实用系统，结合Dempster-Shafer理论，自动丢弃违反专家知识的体素级标签，并使用回退方法处理这些体素	NA	提高医学图像分割的鲁棒性，确保AI模型在不同中心和病理情况下的可靠性	胎儿脑部MRI图像	医学图像处理	胎儿脑部异常	Dempster-Shafer理论	深度学习模型	3D T2w MRI图像	540个手动标注的胎儿脑部3D T2w MRI图像，来自13个中心
9596	2025-01-04	UroAngel: a single-kidney function prediction system based on computed tomography urography using deep learning 2024-Apr-16, World journal of urology IF:2.8Q2 DOI:10.1007/s00345-024-04921-6 PMID:38627315	研究论文	本文介绍了一种基于深度学习的系统UroAngel，用于通过计算机断层扫描尿路造影（CTU）图像无创预测单肾功能水平	开发了基于3D U-Net卷积神经网络的系统UroAngel，能够准确分割肾皮质并预测肾功能阶段，性能优于传统方法和放射科医生	研究样本量有限，仅包括520名梗阻性肾病患者，且仅在40名患者中进行了临床验证	开发一种非侵入性且便捷的单肾功能水平预测系统	梗阻性肾病（ON）患者	数字病理学	肾病	计算机断层扫描尿路造影（CTU）	3D U-Net	图像	520名梗阻性肾病患者
9597	2025-01-04	Revisiting Computer-Aided Tuberculosis Diagnosis 2024-04, IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence IF:20.8Q1 DOI:10.1109/TPAMI.2023.3330825 PMID:37934644	研究论文	本文探讨了利用深度学习进行计算机辅助结核病诊断（CTD）的进展，并提出了一个新的数据集和基线模型	提出了一个大规模数据集TBX11 K，包含11,200张胸部X光图像，并提出了SymFormer模型，该模型结合了对称搜索注意力（SymAttention）和对称位置编码（SPE）以提高诊断性能	尽管提出了新的数据集和模型，但研究的局限性在于CXR图像可能不完全遵循双边对称性，这可能会影响模型的性能	提高计算机辅助结核病诊断的准确性和效率	胸部X光图像	计算机视觉	结核病	深度学习	SymFormer	图像	11,200张胸部X光图像
9598	2025-01-04	Deep learning using contrast-enhanced ultrasound images to predict the nuclear grade of clear cell renal cell carcinoma 2024-Mar-21, World journal of urology IF:2.8Q2 DOI:10.1007/s00345-024-04889-3 PMID:38512539	研究论文	本文评估了使用对比增强超声（CEUS）图像的深度学习模型在区分低级别（I级和II级）和高级别（III级和IV级）透明细胞肾细胞癌（ccRCC）中的有效性	提出了基于RepVGG架构的深度学习模型，用于区分ccRCC的核级别，并利用类激活映射（CAM）可视化模型预测的关键区域	研究为回顾性研究，样本量相对较小（177例ccRCC），且仅使用了单一机构的CEUS图像数据	评估深度学习模型在非侵入性区分ccRCC核级别中的有效性	透明细胞肾细胞癌（ccRCC）患者	计算机视觉	肾癌	对比增强超声（CEUS）	RepVGG	图像	177例ccRCC（93例低级别，84例高级别），共6412张CEUS图像
9599	2025-01-04	Improved Transfer Learning for Detecting Upper-Limb Movement Intention Using Mechanical Sensors in an Exoskeletal Rehabilitation System 2024, IEEE transactions on neural systems and rehabilitation engineering : a publication of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society IF:4.8Q1 DOI:10.1109/TNSRE.2024.3486444 PMID:39453796	研究论文	本研究提出了一种利用深度和异构迁移学习技术从机械传感器信号中检测上肢运动意图的新策略	结合了三种传感器（sEMG、FSR和IMU）来捕捉生物信号，并使用CIFAR-ResNet18和CIFAR-MobileNetV2架构构建深度学习模型，通过优化技术确定每层的适当结构和学习率	NA	检测上肢运动意图，以改进康复辅助机器人的人机协作	上肢运动意图	机器学习	NA	深度学习和迁移学习	CIFAR-ResNet18, CIFAR-MobileNetV2	机械传感器信号（sEMG、FSR、IMU）	NA
9600	2025-01-04	Automatic Gaze Analysis: A Survey of Deep Learning Based Approaches 2024-01, IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence IF:20.8Q1 DOI:10.1109/TPAMI.2023.3321337 PMID:37966935	综述	本文综述了基于深度学习的自动视线分析方法及其在计算机视觉和人机交互领域的应用	本文特别关注了无监督和弱监督领域的视线估计和分割方法，并分析了这些方法的优势和评估指标	开发一个鲁棒且通用的视线分析方法仍需解决现实世界中的挑战，如无约束设置和较少监督的学习	探讨自动视线分析中的重要线索及其在无约束环境中的实时编码方法	视线分析任务和应用	计算机视觉	NA	深度学习	NA	图像	NA