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
1061	2025-07-22	Integrated image-based deep learning and language models for primary diabetes care 2024-Oct, Nature medicine IF:58.7Q1 DOI:10.1038/s41591-024-03139-8 PMID:39030266	研究论文	开发了一个结合大型语言模型和图像深度学习的集成系统（DeepDR-LLM），用于提供个性化的糖尿病管理建议	结合大型语言模型（LLM）和图像深度学习（DeepDR-Transformer）的创新集成系统，用于糖尿病初级护理和糖尿病视网膜病变筛查	仅进行了单中心前瞻性研究，样本量有限，且仅测试了英语和中文环境	提升初级糖尿病护理和糖尿病视网膜病变筛查的效率和质量	初级保健医生（PCPs）和糖尿病患者	数字病理学	糖尿病	深度学习，大型语言模型	Transformer, LLM	图像，文本	回顾性评估和前瞻性研究（n=397未辅助组，n=372辅助组）
1062	2025-07-22	Data Science Opportunities To Improve Radiotherapy Planning and Clinical Decision Making 2024-Oct, Seminars in radiation oncology IF:2.6Q2 DOI:10.1016/j.semradonc.2024.07.012 PMID:39271273	研究论文	本文探讨了数据科学在改善放射治疗计划和临床决策中的应用	提出利用深度学习改进预测模型，并结合多种数据源（如基因组学、放射组学和剂量组学）来个性化放射治疗	未提及具体实施中的技术或数据获取难度	通过改进建模方法，利用新数据源更好地指导放射治疗	放射治疗计划和临床决策	数字病理学	肿瘤	深度学习	NA	基因组学、放射组学、剂量组学数据	NA
1063	2025-07-22	Association of quantitative histopathology measurements with antemortem medial temporal lobe cortical thickness in the Alzheimer's disease continuum 2024-09-03, Acta neuropathologica IF:9.3Q1 DOI:10.1007/s00401-024-02789-9 PMID:39227502	研究论文	本研究开发了两种深度学习算法，用于定量测量磷酸化tau蛋白(p-tau)和TDP-43蛋白(pTDP-43)的病理变化，并探讨了这些病理变化与阿尔茨海默病(AD)和LATE疾病中内侧颞叶(MTL)结构变化的关系	开发了定量测量p-tau和pTDP-43病理变化的深度学习算法，并首次系统比较了定量与半定量病理测量方法在预测MTL结构变化方面的差异	研究样本量相对有限(140例)，且仅针对特定脑区(MTL)进行分析	探讨神经退行性疾病中蛋白质病理变化与脑结构变化的关系	阿尔茨海默病(AD)和LATE疾病患者的内侧颞叶组织	数字病理学	阿尔茨海默病	深度学习	深度学习算法(未指定具体模型)	组织切片图像	140例有生前MRI影像的病例
1064	2025-07-22	Presurgical Upgrade Prediction of DCIS to Invasive Ductal Carcinoma Using Time-dependent Deep Learning Models with DCE MRI 2024-09, Radiology. Artificial intelligence DOI:10.1148/ryai.230348 PMID:38900042	研究论文	本研究探讨了时间依赖的深度学习模型在预测导管原位癌（DCIS）术前升级为浸润性导管癌方面的表现，优于单时间点模型	首次将时间依赖的深度学习模型（CNN-LSTM）应用于DCE MRI数据，无需病灶分割即可预测DCIS升级为浸润性恶性肿瘤	样本量较小（154例），且为回顾性研究	提高DCIS术前升级为浸润性恶性肿瘤的预测准确性	154例活检证实的DCIS病例（25例升级，129例未升级）	数字病理学	乳腺癌	动态对比增强MRI（DCE MRI）	CNN-LSTM	MRI图像	154例DCIS病例（25例升级，129例未升级）
1065	2025-07-22	Prediction of extraction difficulty for impacted maxillary third molars with deep learning approach 2024-09, Journal of stomatology, oral and maxillofacial surgery DOI:10.1016/j.jormas.2024.101817 PMID:38458545	研究论文	本研究旨在通过深度学习模型预测上颌阻生第三磨牙的手术难度	首次使用深度学习模型（YoloV5x）自动分割和分类上颌阻生第三磨牙的手术难度	数据集仅包含708张全景X光片，可能不足以代表所有情况	预测上颌阻生第三磨牙的手术难度，为临床医生提供决策支持	上颌阻生第三磨牙	数字病理	口腔疾病	深度学习	YoloV5x	图像	708张全景X光片
1066	2025-07-22	Clinical Translation of a Deep Learning Model of Radiation-Induced Lymphopenia for Esophageal Cancer 2024-Sep, International journal of particle therapy IF:2.1Q2 DOI:10.1016/j.ijpt.2024.100624 PMID:39228692	research paper	该研究开发了一种深度学习模型，用于预测食管癌患者放疗诱导的淋巴细胞减少症风险，并将其转化为一种策略，将免疫系统作为风险器官纳入放疗计划优化中	首次将深度学习模型预测的淋巴细胞减少症风险转化为放疗计划优化策略，将免疫系统作为风险器官考虑	研究基于回顾性数据和小样本量（20例患者），需要前瞻性临床试验验证	开发并转化深度学习模型，以减轻食管癌放疗诱导的淋巴细胞减少症风险	食管癌患者	digital pathology	esophageal cancer	intensity-modulated radiation therapy (IMRT), passively-scattered proton therapy (PSPT), intensity-modulated proton therapy (IMPT)	deep learning	clinical data	20例食管癌患者（10例IMRT和10例PSPT）
1067	2025-07-22	Investigating the relationship between radiographic joint space width loss and deep learning-derived magnetic resonance imaging-based cartilage thickness loss in the medial weight-bearing region of the tibiofemoral joint 2024-Sep, Osteoarthritis and cartilage open DOI:10.1016/j.ocarto.2024.100508 PMID:39238657	research paper	研究放射学关节间隙宽度损失与深度学习衍生的MRI软骨厚度损失之间的关系	使用深度学习技术从MRI数据中提取软骨厚度参数，并分析其与放射学关节间隙宽度损失的关系	样本量相对较小（n=256），且仅关注了胫股关节内侧负重区域的局部变化	探讨早期骨关节炎进展过程中放射学与MRI测量指标的相关性	骨关节炎患者的膝关节（来自OAI研究）	digital pathology	geriatric disease	MRI, 深度学习	deep learning	medical imaging	256例膝关节（来自OAI研究）
1068	2025-07-22	Characterization of arteriosclerosis based on computer-aided measurements of intra-arterial thickness 2024-Sep, Journal of medical imaging (Bellingham, Wash.) DOI:10.1117/1.JMI.11.5.057501 PMID:39398866	研究论文	开发了一种基于计算机视觉的方法，用于量化肾脏活检数字病理图像中的动脉内厚度，作为动脉硬化的计算生物标志物	提出了一种多类深度学习框架，用于分割不同的动脉内腔室，并通过径向采样和病理特征提取来描述动脉壁特性	研究仅基于33个肾脏活检样本，样本量相对较小	开发一种计算生物标志物，用于动脉硬化的量化评估	肾脏活检数字病理图像中的动脉	数字病理	心血管疾病	深度学习	多类深度学习框架	图像	753条动脉来自33张肾脏活检全切片图像（WSIs）
1069	2025-07-22	ConIQA: A deep learning method for perceptual image quality assessment with limited data 2024-Aug-29, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-70469-5 PMID:39209864	研究论文	提出了一种名为ConIQA的深度学习方法，用于在有限数据条件下进行感知图像质量评估	利用一致性训练和新型数据增强方法，从有标签和无标签数据中学习，适用于标签数据稀缺的场景	在特定领域（如计算机生成全息术）的失真模式未明确考虑现有IQA方法的情况下，性能可能受限	开发一种在有限标签数据条件下仍能有效评估图像质量的深度学习方法	虚拟现实（VR）和增强现实（AR）应用中的图像	计算机视觉	NA	深度学习	CNN	图像	1000张自然图像，每张与使用不同CGH算法渲染的图像配对，并由13名人类参与者进行质量评分
1070	2025-07-22	Expert-Level Detection of Referable Glaucoma from Fundus Photographs in a Safety Net Population: The AI and Teleophthalmology in Los Angeles Initiative 2024-Aug-26, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2024.08.25.24312563 PMID:39252888	研究论文	开发并测试了一种基于深度学习的算法，用于在洛杉矶县卫生服务部远程视网膜筛查项目中检测可转诊青光眼	该深度学习算法在检测可转诊青光眼方面达到或超过了眼科医生和验光师的性能，且性能与经验水平无关	研究结果基于特定人群（洛杉矶县卫生服务部远程视网膜筛查项目的数据），可能在其他人群中表现不同	开发一种深度学习算法，用于青光眼的筛查和诊断	可转诊青光眼的检测	数字病理学	青光眼	深度学习	VGG-19	图像	12,098张眼底照片来自5,616名患者（2,086名可转诊青光眼，3,530名非青光眼）用于训练，1,000张照片来自500名患者（250名可转诊青光眼，250名非青光眼）用于测试
1071	2025-07-22	Multimodal fusion learning for long QT syndrome pathogenic genotypes in a racially diverse population 2024-Aug-24, NPJ digital medicine IF:12.4Q1 DOI:10.1038/s41746-024-01218-1 PMID:39181999	研究论文	开发了一种结合心电图波形和电子健康记录数据的深度学习方法，用于评估患者是否携带导致长QT综合征的致病基因变异	首次将多模态融合学习应用于长QT综合征致病基因型的识别，特别是在种族多样化人群中	模型在独立测试数据上的精确召回曲线下面积较低（0.29）	开发一种能够识别长QT综合征致病基因变异的深度学习方法	携带长QT综合征易感基因致病变异的患者	机器学习	心血管疾病	多模态融合学习	深度学习	心电图波形和电子健康记录数据	来自英国生物银行（UKBB）和西奈山BioMe生物银行的多样化人群队列
1072	2025-07-22	FUSION: A web-based application for in-depth exploration of multi-omics data with brightfield histology 2024-Aug-22, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.07.09.602778 PMID:39026885	research paper	介绍了一个名为FUSION的基于网络的应用程序，用于深入探索多组学数据与明视野组织学的关联	开发了一个整合分子数据和病理学特征的网络工具，提供可视化和深度学习算法，用于空间组学数据和高分辨率组织学图像的深入分析	NA	连接分子数据和病理学特征，以探索健康和病变细胞状态	空间转录组学数据（ST）和全幻灯片图像（WSIs）	digital pathology	NA	spatial transcriptomics (ST)	deep learning-based algorithms	image, molecular data	formalin-fixed paraffin embedded (FFPE) and frozen prepared datasets
1073	2025-07-22	Deep learning enables accurate soft tissue tendon deformation estimation in vivo via ultrasound imaging 2024-08-08, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-68875-w PMID:39117664	研究论文	本文提出了一种名为StrainNet的新型深度学习方法，用于通过超声成像在体内准确估计软组织肌腱的变形	提出了一种新型深度学习模型StrainNet，能够在具有挑战性的体内环境中准确测量组织变形，性能优于传统方法近90%	NA	开发一种能够在体内准确测量组织变形的工具，以评估组织健康和疾病进展	人体屈肌腱	计算机视觉	NA	高频超声成像	深度学习模型StrainNet	图像	NA
1074	2025-07-22	Phenotyping COVID-19 respiratory failure in spontaneously breathing patients with AI on lung CT-scan 2024-08-05, Critical care (London, England) DOI:10.1186/s13054-024-05046-3 PMID:39103945	研究论文	本研究利用深度学习分析肺部CT扫描，结合临床和实验室数据，识别COVID-19呼吸衰竭患者的亚型	首次将深度学习测量的肺部CT特征与临床和实验室数据结合，用于COVID-19呼吸衰竭患者的亚型识别	研究样本量有限（559例患者），且为观察性队列研究，可能存在选择偏倚	通过AI技术分析肺部CT扫描，识别COVID-19呼吸衰竭患者的亚型	COVID-19呼吸衰竭患者	数字病理学	COVID-19	深度学习	深度学习模型	图像（肺部CT扫描）	559例COVID-19呼吸衰竭患者
1075	2025-07-22	Non-Invasive Detection of Early-Stage Fatty Liver Disease via an On-Skin Impedance Sensor and Attention-Based Deep Learning 2024-Aug, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany) DOI:10.1002/advs.202400596 PMID:38887178	研究论文	本研究开发了一种基于皮肤阻抗传感器和注意力深度学习算法的非侵入性早期非酒精性脂肪肝病（NAFLD）检测方法	结合低电极-皮肤接触阻抗的柔性皮肤传感器与注意力深度学习算法，显著提高了早期NAFLD的检测准确率	研究仅在Ldlr基因敲除小鼠模型中进行，尚未在人体临床试验中验证	开发一种非侵入性、高准确率的早期NAFLD检测方法	高脂饮食诱导的Ldlr基因敲除小鼠模型与健康对照组	数字病理学	非酒精性脂肪肝病	皮肤阻抗传感技术、深度学习	注意力机制深度学习算法	生物阻抗信号	Ldlr基因敲除小鼠模型与健康对照组（具体数量未明确说明）
1076	2025-07-22	Evaluating the Quality of Serial EM Sections with Deep Learning 2024-Jul-04, Microscopy and microanalysis : the official journal of Microscopy Society of America, Microbeam Analysis Society, Microscopical Society of Canada IF:2.9Q1 DOI:10.1093/mam/ozae033 PMID:38701183	研究论文	本文利用深度学习技术评估连续电子显微镜切片的图像质量	提出了一种改进的ResNet-50模型（QEN），能够可靠预测用户生成的图像质量评分	未明确说明模型在不同类型电子显微镜图像上的泛化能力	提高连续切片扫描电子显微镜（ssSEM）图像质量评估的效率	连续切片扫描电子显微镜图像	计算机视觉	NA	深度学习	改进的ResNet-50（QEN）	电子显微镜图像	未明确说明具体数量，但公开了训练数据集
1077	2025-07-22	A deep learning model of tumor cell architecture elucidates response and resistance to CDK4/6 inhibitors 2024-07, Nature cancer IF:23.5Q1 DOI:10.1038/s43018-024-00740-1 PMID:38443662	研究论文	本文构建了一个可解释的深度学习模型，用于解析肿瘤细胞对CDK4/6抑制剂的反应和耐药机制	模型基于癌症中多蛋白组装的参考图谱，识别了八个核心组装体，这些组装体整合了90个基因中的罕见和常见变异，用于分层敏感和耐药的细胞系	研究主要基于细胞系和患者来源的异种移植模型，可能无法完全反映临床患者的复杂性	解析CDK4/6抑制剂在乳腺癌治疗中的反应和耐药机制	乳腺癌细胞系、患者样本和患者来源的异种移植模型	数字病理学	乳腺癌	CRISPR-Cas9基因编辑	深度学习模型	基因表达数据	90个基因的变异数据，涉及多个细胞系和患者样本
1078	2025-07-22	ECG-Image-Kit: a synthetic image generation toolbox to facilitate deep learning-based electrocardiogram digitization 2024-May-28, Physiological measurement IF:2.3Q3 DOI:10.1088/1361-6579/ad4954 PMID:39150768	研究论文	介绍了一个开源工具箱ECG-Image-Kit，用于从时间序列数据生成具有真实伪影的合成多导联心电图图像，以促进基于深度学习的心电图数字化	开发了一个能够生成具有真实伪影的合成心电图图像的开源工具箱，支持深度学习模型的训练和评估	目前仅支持PhysioNet QT数据库，且生成的图像可能无法完全覆盖所有真实场景的复杂性	促进心电图图像的数字化，以支持高级心电图诊断软件的使用	心电图图像及其对应的时间序列数据	数字病理	心血管疾病	深度学习，传统计算机视觉	深度神经网络，传统计算机视觉模型	图像，时间序列数据	21,801张心电图图像，来自PhysioNet QT数据库
1079	2025-07-22	Genetic and Clinical Correlates of AI-Based Brain Aging Patterns in Cognitively Unimpaired Individuals 2024-May-01, JAMA psychiatry IF:22.5Q1 DOI:10.1001/jamapsychiatry.2023.5599 PMID:38353984	研究论文	本研究通过AI技术分析认知未受损个体的脑老化模式，探讨其与遗传、生物医学指标及认知下降轨迹的关系	利用生成对抗网络(GAN)进行半监督聚类，识别出三种不同的脑老化亚型，并揭示其与遗传、心血管风险因素及未来认知下降的关联	研究仅纳入基线时认知未受损的个体，可能无法完全代表所有老化模式	理解结构脑变化的异质性以提供神经退行性疾病临床前阶段的见解	45-85岁认知未受损个体	数字病理学	阿尔茨海默病	深度学习、半监督聚类、生成对抗网络(GAN)	GAN	脑影像数据	27,402名认知未受损个体(平均年龄63.0岁)
1080	2025-07-22	Noninvasive Molecular Subtyping of Pediatric Low-Grade Glioma with Self-Supervised Transfer Learning 2024-05, Radiology. Artificial intelligence DOI:10.1148/ryai.230333 PMID:38446044	研究论文	开发并外部测试了一种基于MRI的无创深度学习管道，用于儿童低级别胶质瘤的分子亚型分类	结合迁移学习和自监督交叉训练（TransferX）以及共识逻辑，提高了在有限数据场景下的分类性能和泛化能力	样本量相对较小，外部测试集的性能略低于内部测试集	开发一种无创的、基于MRI的儿童低级别胶质瘤突变状态分类方法	儿童低级别胶质瘤患者	数字病理学	儿童低级别胶质瘤	MRI	CNN	图像	开发数据集214例，外部测试集112例