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
1001	2024-12-17	Machine Learning and Deep Learning Applications in Magnetic Particle Imaging 2025-Jan, Journal of magnetic resonance imaging : JMRI IF:3.3Q1 DOI:10.1002/jmri.29294 PMID:38358090	综述	本文总结并回顾了机器学习和深度学习模型在磁粒子成像（MPI）中的应用及其未来潜力	本文探讨了人工智能方法在MPI图像重建和分析中的应用，展示了其在提高成像精度和效率方面的潜力	本文主要为综述性质，未提供具体的实验数据或模型细节	探讨机器学习和深度学习在磁粒子成像中的应用及其未来发展	磁粒子成像技术及其图像重建和分析方法	机器学习	NA	磁粒子成像（MPI）	机器学习模型和深度学习模型	图像	NA
1002	2024-12-17	Three-Dimensional Deep Learning Normal Tissue Complication Probability Model to Predict Late Xerostomia in Patients With Head and Neck Cancer 2025-Jan-01, International journal of radiation oncology, biology, physics DOI:10.1016/j.ijrobp.2024.07.2334 PMID:39147208	研究论文	本研究利用三维深度学习模型预测头颈部癌症患者放疗后晚期口干症的发生	本研究首次将三维辐射剂量分布、CT影像、危险器官分割和临床变量结合，通过深度学习模型提高晚期口干症的预测准确性	深度学习模型在外部验证集上的表现不如参考模型，需要多中心数据进行训练以提高泛化能力	改进头颈部癌症患者放疗后晚期口干症的预测模型	头颈部癌症患者放疗后晚期口干症的预测	机器学习	头颈部癌症	深度学习	深度卷积神经网络（EfficientNet-v2 和 ResNet）	三维剂量分布、CT影像、危险器官分割、临床变量	1208名头颈部癌症患者
1003	2024-12-17	Deep learning can detect elbow disease in dogs screened for elbow dysplasia 2025-Jan, Veterinary radiology & ultrasound : the official journal of the American College of Veterinary Radiology and the International Veterinary Radiology Association IF:1.3Q2 DOI:10.1111/vru.13465 PMID:39679734	研究论文	本研究开发并评估了一种卷积神经网络（CNN，EfficientNet）用于评估筛查肘关节发育不良的犬只的肘关节X光片	本研究开发了一种基于深度学习模型的自动裁剪工具RetinaNet进行X光片预处理，并使用可解释的人工智能分析来可视化CNN模型预测的重要区域	本研究为回顾性诊断准确性研究，未提及前瞻性验证	开发并评估一种卷积神经网络用于检测筛查肘关节发育不良的犬只的肘关节异常	筛查肘关节发育不良的犬只的肘关节X光片	计算机视觉	肘关节疾病	卷积神经网络（CNN）	EfficientNet	图像	7229张X光片，包括训练集4000张，验证集1000张，测试集2229张
1004	2024-12-17	ProteoNet: A CNN-based framework for analyzing proteomics MS-RGB images 2024-Dec-20, iScience IF:4.6Q1 DOI:10.1016/j.isci.2024.111362 PMID:39679296	研究论文	本文提出了一种基于CNN的框架ProteoNet，用于分析蛋白质组学MS-RGB图像，以提高分析效率和准确性	ProteoNet通过引入语义分割、自适应平均池化和加权因子，改进了MS-RGB数据的分析，并展示了其在多种CNN架构中的兼容性和可扩展性	NA	提高蛋白质组学数据在临床研究中的应用效率和准确性	尿液、血液和组织样本中的蛋白质组学数据，涉及肝脏、肾脏和甲状腺疾病	计算机视觉	NA	深度学习	CNN	图像	涉及尿液、血液和组织样本
1005	2024-12-17	The impact of body mass index on rehabilitation outcomes after lower limb amputation 2024-Dec-16, PM & R : the journal of injury, function, and rehabilitation DOI:10.1002/pmrj.13292 PMID:39676648	研究论文	研究肥胖对接受下肢截肢术后住院康复服务的患者在身体功能和临床结果指标上的影响	使用深度学习神经网络（DLNNs）分析调整后的BMI与出院回家之间的关系	回顾性研究，可能存在选择偏倚和信息偏倚	探讨肥胖对下肢截肢患者康复结果的影响	接受下肢截肢术后住院康复服务的患者	NA	NA	深度学习神经网络（DLNNs）	深度学习神经网络（DLNNs）	文本	951名下肢截肢患者
1006	2024-12-17	Automated Bone Cancer Detection Using Deep Learning on X-Ray Images 2024-Dec-16, Surgical innovation IF:1.2Q3 DOI:10.1177/15533506241299886 PMID:39679470	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的骨癌检测系统，利用X射线图像进行自动分类	本文创新性地结合了Golden Search优化算法和SqueezeNet模型，用于骨癌分类，并使用改进的布谷鸟搜索算法和长短期记忆模型进行特征分类	NA	开发一种自动化的骨癌检测系统，以提高诊断精度和减少人工劳动	骨癌的X射线图像	计算机视觉	骨癌	深度学习	SqueezeNet、长短期记忆模型	图像	训练集和测试集数据
1007	2024-12-17	Primary angle-closed diseases recognition through artificial intelligence-based anterior segment-optical coherence tomography imaging 2024-Dec-16, Graefe's archive for clinical and experimental ophthalmology = Albrecht von Graefes Archiv fur klinische und experimentelle Ophthalmologie DOI:10.1007/s00417-024-06709-1 PMID:39680113	研究论文	本研究利用人工智能对前段光学相干断层扫描图像进行深度学习分类，自动分析和分类前房角结构	本研究开发了一种基于深度学习的AS-OCT图像自动前房角分析软件，并应用迁移学习在ResNet-50架构上开发了最佳分类器	NA	提高AS-OCT图像分析的效率	前段光学相干断层扫描图像中的前房角结构	计算机视觉	眼科疾病	深度学习	ResNet-50	图像	94895张AS-OCT图像，来自687名参与者
1008	2024-12-17	Enhancing diabetic retinopathy and macular edema detection through multi scale feature fusion using deep learning model 2024-Dec-16, Graefe's archive for clinical and experimental ophthalmology = Albrecht von Graefes Archiv fur klinische und experimentelle Ophthalmologie DOI:10.1007/s00417-024-06687-4 PMID:39680112	研究论文	本文提出了一种基于多尺度特征融合的深度学习模型，用于增强糖尿病视网膜病变和黄斑水肿的检测	利用多尺度特征融合技术，结合高层次语义输入和低层次纹理特征，提高了自动化诊断的准确性	NA	提高糖尿病视网膜病变和黄斑水肿的早期识别准确性	糖尿病视网膜病变和黄斑水肿	计算机视觉	糖尿病性眼病	卷积神经网络 (CNN)	CNN	图像	使用MESSIDOR数据集，包含带有病理注释的视网膜图像
1009	2024-12-17	Diagnostic performance of neural network algorithms in skull fracture detection on CT scans: a systematic review and meta-analysis 2024-Dec-16, Emergency radiology IF:1.7Q3 DOI:10.1007/s10140-024-02300-7 PMID:39680295	meta-analysis	本文系统回顾和荟萃分析了卷积神经网络（CNN）在CT扫描中检测颅骨骨折的诊断性能	本文首次系统回顾和荟萃分析了CNN模型在CT扫描中检测颅骨骨折的诊断性能，展示了深度学习技术在医学影像诊断中的潜力	研究存在显著的异质性，可能存在发表偏倚，未来研究需进一步验证CNN模型在临床试验中的实用性	评估CNN模型在CT图像上诊断颅骨骨折的准确性	颅骨骨折的诊断	computer vision	颅骨骨折	卷积神经网络（CNN）	CNN	图像	20,798名患者
1010	2024-12-17	SpatialCVGAE: Consensus Clustering Improves Spatial Domain Identification of Spatial Transcriptomics Using VGAE 2024-Dec-16, Interdisciplinary sciences, computational life sciences DOI:10.1007/s12539-024-00676-1 PMID:39680300	研究论文	本文提出了一种名为SpatialCVGAE的共识聚类框架，用于空间转录组数据分析，通过结合变分图自编码器和共识聚类方法，提高空间域识别的稳定性和准确性	SpatialCVGAE通过结合多个空间图和共识聚类方法，解决了空间转录组数据稀疏性和高噪声导致的聚类不稳定问题，显著提高了模型的稳定性和鲁棒性	NA	提高空间转录组数据分析中空间域识别的稳定性和准确性	空间转录组数据	空间转录组学	NA	变分图自编码器（VGAE）	变分图自编码器（VGAE）	空间转录组数据	NA
1011	2024-12-17	Dataset augmentation with multiple contrasts images in super-resolution processing of T1-weighted brain magnetic resonance images 2024-Dec-16, Radiological physics and technology IF:1.7Q3 DOI:10.1007/s12194-024-00871-1 PMID:39680317	研究论文	本研究探讨了在脑部T1加权磁共振图像的超分辨率处理中，通过深度学习方法使用不同对比度的图像增强数据集的有效性	通过引入同一受试者的不同对比度图像来增强数据集，从而提高网络性能并评估其对图像质量指标的影响	本研究为回顾性研究，样本量有限，可能影响结果的普适性	研究如何通过数据集增强提高脑部T1加权磁共振图像超分辨率处理的性能	脑部T1加权磁共振图像及其不同对比度的图像	计算机视觉	NA	深度学习	U-Net, EDSR	图像	240名接受脑部MRI检查的患者
1012	2024-12-17	Grand canonical Monte Carlo and deep learning assisted enhanced sampling to characterize the distribution of Mg2+ and influence of the Drude polarizable force field on the stability of folded states of the twister ribozyme 2024-Dec-14, The Journal of chemical physics IF:3.1Q1 DOI:10.1063/5.0241246 PMID:39665326	研究论文	本研究使用大正则蒙特卡罗和机器学习辅助的增强采样方法，结合元动力学模拟，探讨了Mg2+分布和电子极化对经典Drude振子极化力场下扭结核酶折叠状态稳定性的影响	本研究引入了电子极化，显著提高了模拟的稳定性，并发现了Mg2+与碱基之间的特定相互作用对稳定性的重要贡献	本研究主要集中在模拟方法和特定相互作用的识别上，未涉及实验验证	探讨Mg2+分布和电子极化对扭结核酶折叠状态稳定性的影响	扭结核酶的折叠状态稳定性	分子动力学	NA	大正则蒙特卡罗，元动力学模拟	机器学习	NA	NA
1013	2024-12-17	A deep learning approach for the screening of referable age-related macular degeneration - Model development and external validation 2024-Dec-14, Journal of the Formosan Medical Association = Taiwan yi zhi DOI:10.1016/j.jfma.2024.12.008 PMID:39675993	研究论文	开发并验证了一种用于诊断可转诊年龄相关性黄斑变性（AMD）的深度学习图像评估软件VeriSee™ AMD	首次开发并验证了一种基于深度学习的图像评估软件，用于辅助临床筛查中度和重度AMD	研究仅限于特定年龄段的患者和特定类型的眼底图像	开发并验证一种深度学习模型，用于诊断可转诊的年龄相关性黄斑变性	50岁及以上患者的45度彩色眼底图像	计算机视觉	年龄相关性黄斑变性	深度学习	深度学习模型	图像	6801张用于模型开发，937张用于外部验证
1014	2024-12-17	Automatic Segmentation of Sylvian Fissure in Brain Ultrasound Images of Pre-Term Infants Using Deep Learning Models 2024-Dec-14, Ultrasound in medicine & biology DOI:10.1016/j.ultrasmedbio.2024.11.016 PMID:39676003	研究论文	本文研究了使用深度学习模型自动分割早产儿脑部超声图像中的Sylvian裂隙	首次尝试使用超声图像自动分割早产儿脑部裂隙，并比较了U-Net和ResU-Net模型的性能，发现ResU-Net在处理复杂解剖结构方面表现更优	研究结果在不同设备获取的图像上表现差异较大，表明模型在跨设备应用时存在局限性	探索使用深度学习模型自动分割早产儿脑部超声图像中的Sylvian裂隙，以监测其发育情况	早产儿脑部超声图像中的Sylvian裂隙	计算机视觉	NA	深度学习	U-Net, ResU-Net	图像	来自同一超声设备的图像用于交叉验证，不同厂商的图像用于微调
1015	2024-12-15	Author Correction: AutoTransOP: translating omics signatures without orthologue requirements using deep learning 2024-Dec-13, NPJ systems biology and applications IF:3.5Q1 DOI:10.1038/s41540-024-00456-z PMID:39672816	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
1016	2024-12-17	Advance drought prediction through rainfall forecasting with hybrid deep learning model 2024-Dec-13, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-80099-6 PMID:39672936	研究论文	本文提出了一种混合深度学习模型，用于通过降雨预测来提高干旱预测的准确性	本文的创新点在于使用双向LSTM和LSTM的堆叠模型来捕捉复杂的时间依赖性，从而提高降雨预测的准确性	NA	本文的研究目的是通过提高降雨预测的准确性来改进干旱预测和管理	本文的研究对象是干旱预测和降雨预测	机器学习	NA	深度学习	双向LSTM和LSTM	时间序列数据	NA
1017	2024-12-17	Deep Learning-Based Detection of Malignant Bile Duct Stenosis in Fluoroscopy Images of Endoscopic Retrograde Cholangiopancreatography 2024-Dec-13, Digestion IF:3.0Q2 DOI:10.1159/000543049 PMID:39675349	研究论文	本文评估了使用深度学习模型在ERCP过程中通过荧光透视图像区分恶性胆管狭窄的可行性	本文首次使用卷积神经网络（CNN）基于荧光透视图像区分恶性胆管狭窄，提高了诊断过程的准确性和可重复性	研究为回顾性分析，且仅在德国的三所大学中心进行，结果需要在更大规模的前瞻性研究中进一步验证	评估深度学习模型在ERCP过程中通过荧光透视图像区分恶性胆管狭窄的可行性	成人患者的ERCP荧光透视图像	计算机视觉	胆管疾病	卷积神经网络（CNN）	CNN	图像	251名成年患者
1018	2024-12-17	Thoughtful Application of Artificial Intelligence Technique Improves Diagnostic Accuracy and Supportive Clinical Decision-Making 2024-Dec-13, Arthroscopy : the journal of arthroscopic & related surgery : official publication of the Arthroscopy Association of North America and the International Arthroscopy Association IF:4.4Q1 DOI:10.1016/j.arthro.2024.12.009 PMID:39675394	研究论文	本文探讨了人工智能技术在医学影像诊断中的应用，强调了其在提高诊断准确性和支持临床决策方面的重要性	本文提出了人工智能技术在医学影像中的差异化应用，强调了不同问题需要不同技术复杂度的模型应用	本文未具体讨论特定模型或技术的局限性	探讨人工智能技术在医学影像诊断中的应用，以提高诊断准确性和支持临床决策	人工智能技术在医学影像中的应用	计算机视觉	NA	深度学习	NA	影像	NA
1019	2024-12-17	MPCD: A Multitask Graph Transformer for Molecular Property Prediction by Integrating Common and Domain Knowledge 2024-Dec-12, Journal of medicinal chemistry IF:6.8Q1 DOI:10.1021/acs.jmedchem.4c02193 PMID:39620982	研究论文	本文提出了一种多任务图Transformer模型MPCD，用于分子性质预测，通过整合通用知识和领域知识来提高预训练的可迁移性	MPCD通过对齐预训练和微调的优化目标，并利用多任务学习来提高数据利用率和模型鲁棒性，同时采用关系感知自注意力机制全面捕捉分子的局部和全局结构	NA	提高分子性质预测的准确性和模型鲁棒性	分子性质预测中的吸收、分布、代谢、排泄和毒性（ADMET）以及物理化学性质预测	机器学习	NA	关系感知自注意力机制	图Transformer	分子图	各种数据规模的分子数据
1020	2024-12-17	Development of deep learning-based mobile application for the identification of Coccidia species in pigs using microscopic images 2024-Dec-11, Veterinary parasitology IF:2.0Q2 DOI:10.1016/j.vetpar.2024.110376 PMID:39675168	研究论文	开发了一种基于深度学习的移动应用程序，用于通过显微图像自动识别猪体内的球虫物种	采用两阶段方法，首先使用卷积神经网络（CNN）对球虫卵囊进行分割，然后通过同一网络进行物种识别，并引入了资源高效的模型和迁移学习来提高模型准确性	NA	开发一种自动识别猪体内球虫物种的移动应用程序，以减少对专家人员和耗时实验的依赖	猪体内的六种常见球虫物种，包括E. debliecki, E. perminuta, E. porci, E. spinosa, E. suis, 和 Isospora suis	计算机视觉	NA	卷积神经网络（CNN）	卷积神经网络（CNN）	图像	NA