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
1281	2025-09-03	MR Cranial Bone Imaging: Evaluation of Both Motion-Corrected and Automated Deep Learning Pseudo-CT Estimated MR Images 2024-Sep-09, AJNR. American journal of neuroradiology DOI:10.3174/ajnr.A8335 PMID:38991771	研究论文	评估运动校正和深度学习生成的伪CT图像在颅骨成像中的临床潜力	结合自动化运动校正与深度学习从MR图像生成伪CT图像，首次在儿科患者中实现无辐射的颅骨诊断级成像	样本量较小（共72例），且仅针对儿科患者，需进一步扩大验证	评估MR生成的伪CT图像是否可用于临床诊断，替代有辐射的CT成像	18岁以下因创伤或颅缝早闭评估接受头部CT检查的儿科患者	医学影像分析	颅骨创伤与颅缝疾病	深度学习，运动校正，黄金角径向采集成像	深度学习（未指定具体模型）	MR图像，CT图像	72例患者（12例颅缝评估，60例创伤评估）
1282	2025-09-03	Assessing the Emergence and Evolution of Artificial Intelligence and Machine Learning Research in Neuroradiology 2024-Sep-09, AJNR. American journal of neuroradiology DOI:10.3174/ajnr.A8252 PMID:38521092	研究论文	通过文献计量学方法分析神经放射学领域AI/ML研究的出现、演变及发展趋势	首次系统量化神经放射学AI/ML研究的发展轨迹，并提出三类文章分类框架（统计建模、AI/ML开发、终端用户应用）	仅分析单一期刊（AJNR）可能无法代表整个领域，且未涉及其他相关期刊的研究	表征神经放射学中AI/ML研究的出现和演变，提供该领域趋势、挑战和未来方向的全面概述	美国神经放射学杂志（AJNR）1980年至2022年发表的AI/ML相关原创研究文章	医学影像分析	神经系统疾病	文献计量分析，关键词检索	NA	文本（科学文献）	182篇文章
1283	2025-09-03	A Joint Classification Method for COVID-19 Lesions Based on Deep Learning and Radiomics 2024-09-05, Tomography (Ann Arbor, Mich.) DOI:10.3390/tomography10090109 PMID:39330755	研究论文	提出一种结合深度学习和影像组学的联合分类方法，用于COVID-19肺部病变分类	提出MFPN神经网络模型提取病灶深度特征，并比较了深度特征、关键影像组学特征及联合特征的分类性能	NA	验证深度学习和影像组学方法在COVID-19病变分类中的性能，揭示COVID-19肺部疾病的影像特征	COVID-19肺部病变	计算机视觉	COVID-19	深度学习，影像组学	MFPN神经网络，六种机器学习方法	医学影像	NA
1284	2025-09-03	Artificial Intelligence in Metabolomics: A Current Review 2024-Sep, Trends in analytical chemistry : TRAC DOI:10.1016/j.trac.2024.117852 PMID:39071116	综述	本文回顾了人工智能在代谢组学中的方法与应用，涵盖系统生物学和人类健康背景下的研究进展	系统总结了AI在代谢组学多环节（分析检测、数据预处理、生物标志物发现等）的应用，并探讨了该领域的挑战与未来前景	NA	概述人工智能在代谢组学研究中的方法论与应用现状	代谢组学数据及人工智能算法	机器学习	NA	代谢组学分析	机器学习与深度学习算法	代谢物数据	NA
1285	2025-09-03	From sleep patterns to heart rhythm: Predicting atrial fibrillation from overnight polysomnograms 2024 Sep-Oct, Journal of electrocardiology IF:1.3Q3 DOI:10.1016/j.jelectrocard.2024.153759 PMID:39067281	研究论文	利用夜间多导睡眠图数据通过心电图分析预测心房颤动的发生风险	结合手工提取的心电图特征与深度学习模型，首次利用单导联多导睡眠图心电图进行房颤预测	预测精度较低（0.3），存在较多假阳性结果	早期预测心房颤动的发生风险	接受多导睡眠图检查的受试者	机器学习	心血管疾病	心电图分析，特征提取，迁移学习	浅层神经网络，深度神经网络	心电图信号	13,609名受试者的18,782条单导联心电图记录
1286	2025-09-03	Deep learning classification of ex vivo human colon tissues using spectroscopic optical coherence tomography 2024-09, Journal of biophotonics IF:2.0Q3 DOI:10.1002/jbio.202400082 PMID:38955358	研究论文	提出一种基于光谱光学相干断层扫描（OCT）的光学活检技术，结合深度学习对人类离体结肠组织进行分类	首次将光谱OCT与新型深度学习架构结合应用于人类离体结肠组织分类，准确率高达97.9%	研究基于离体组织样本，尚未进行在体临床验证	开发改进结直肠癌筛查的光学活检技术	人类离体结肠上皮组织样本	数字病理	结直肠癌	光谱光学相干断层扫描（SOCT）	深度学习架构	OCT图像	人类离体结肠组织样本（具体数量未明确说明）
1287	2025-09-03	Image-domain material decomposition for dual-energy CT using unsupervised learning with data-fidelity loss 2024-Sep, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.17255 PMID:38865687	研究论文	提出一种基于无监督学习和数据保真度损失的双能CT图像域材料分解方法，用于噪声抑制	结合迭代分解与生成对抗网络（GAN），在无监督框架下实现材料分解，无需配对训练数据	NA	开发无需配对数据的无监督学习框架，用于双能CT图像域材料分解并抑制噪声放大	头部和肺部数字体模及临床患者数据	医学影像处理	NA	双能CT（DECT），材料分解	GAN（生成对抗网络）	图像	模拟研究使用头部和肺部数字体模，临床研究涉及头部和肺部患者数据（具体数量未明确说明）
1288	2025-09-03	Diffeomorphic transformer-based abdomen MRI-CT deformable image registration 2024-Sep, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.17235 PMID:38820286	研究论文	提出一种基于微分同胚变换器的深度学习模型，用于腹部MRI-CT图像的可变形配准	整合Swin Transformer与CNN用于变形特征提取，并采用拓扑保持的微分同胚配准模型	研究为回顾性分析，样本量有限（50例肝脏病例）	开发准确的MRI-CT可变形图像配准方法以改进肝脏立体定向放疗计划	腹部MRI和CT图像，特别是肝脏及门静脉结构	医学图像处理	肝脏转移癌	可变形图像配准（DIR），深度学习	Swin Transformer + CNN	医学图像（MRI和CT）	50例肝脏病例的MRI和CT扫描数据
1289	2025-09-03	Deep learning-based rapid image reconstruction and motion correction for high-resolution cartesian first-pass myocardial perfusion imaging at 3T 2024-Sep, Magnetic resonance in medicine IF:3.0Q2 DOI:10.1002/mrm.30106 PMID:38576068	研究论文	提出并评估一种基于深度学习的快速图像重建与运动校正技术，用于3T高分辨率笛卡尔首过心肌灌注成像	开发了3D物理驱动展开网络架构用于图像重建，并提出2D U-Net运动校正网络，显著缩短重建时间（从30分钟降至4秒）	训练数据仅来自20名受试者的135个切片，样本规模相对有限	提升高分辨率心肌灌注成像的重建速度与质量	人体心脏灌注图像	医学影像分析	心血管疾病	深度学习图像重建，运动校正	3D unrolled network, 2D U-Net	医学影像（MRI）	20名受试者，135个切片
1290	2025-09-03	Deep Learning for Grading Endometrial Cancer 2024-Sep, The American journal of pathology DOI:10.1016/j.ajpath.2024.05.003 PMID:38879079	研究论文	本研究开发了EndoNet深度学习模型，用于自动分级子宫内膜癌的病理切片	结合卷积神经网络提取组织学特征和视觉变换器聚合特征，实现无需人工标注的自动分级	需要进一步验证	开发自动分级子宫内膜癌的深度学习模型	子宫内膜癌病理切片	数字病理学	子宫内膜癌	深度学习	CNN, Vision Transformer	图像	929张全切片图像（训练集），内部测试集110例，外部测试集100例
1291	2025-09-03	Visceral Adiposity and Progression of ADPKD: A Cohort Study of Patients From the TEMPO 3:4 Trial 2024-Sep, American journal of kidney diseases : the official journal of the National Kidney Foundation IF:9.4Q1 DOI:10.1053/j.ajkd.2024.02.014 PMID:38608748	研究论文	本研究探讨内脏脂肪与常染色体显性多囊肾病（ADPKD）进展的关系，并评估其对托伐普坦疗效的影响	首次使用深度学习从MRI冠状面扫描量化内脏脂肪，并揭示其与ADPKD肾脏生长及托伐普坦疗效的独立关联	回顾性研究设计、快速进展者人群偏倚、深度学习计算需求高	探究内脏脂肪对ADPKD患者肾脏生长速度及药物治疗效果的影响	1,053名参与TEMPO 3:4试验的ADPKD高风险患者	数字病理学	肾脏疾病	深度学习、磁共振成像（MRI）	深度学习分割模型	医学影像	1,053名ADPKD患者
1292	2025-09-03	Cost-Effectiveness of Artificial Intelligence-Based Opportunistic Compression Fracture Screening of Existing Radiographs 2024-Sep, Journal of the American College of Radiology : JACR IF:4.0Q1 DOI:10.1016/j.jacr.2023.11.029 PMID:38527641	研究论文	评估基于AI的骨质疏松性椎体压缩骨折机会性筛查在现有X光片上的成本效益	利用已建立的AI深度学习算法开发软件，从现有胸腹部X光片中高灵敏度、高特异性地筛查OVCF，并首次进行成本效益分析	从有限的社会角度考虑成本，未涵盖所有潜在成本因素	评估实施AI软件进行骨质疏松性椎体压缩骨折机会性筛查的成本效益	骨质疏松性椎体压缩骨折（OVCFs）患者及筛查策略	医疗AI	骨质疏松相关骨折	深度学习算法	深度学习模型（具体类型未明确说明）	X光图像	NA
1293	2025-09-03	RNA3DB: A structurally-dissimilar dataset split for training and benchmarking deep learning models for RNA structure prediction 2024-Sep-01, Journal of molecular biology IF:4.7Q1 DOI:10.1016/j.jmb.2024.168552 PMID:38552946	研究论文	本文介绍RNA3DB，一个专为RNA结构预测深度学习模型训练和基准测试设计的结构非冗余数据集	提出基于结构和序列双重非冗余的RNA组分划分方法，确保训练集与测试集间无结构重叠	NA	解决RNA结构预测中因数据稀缺和结构多样性不足导致的深度学习模型性能评估偏差问题	结构化RNA分子	机器学习	NA	深度学习	NA	三维结构数据	源自蛋白质数据库(PDB)的RNA三维链，按约70/30比例划分训练测试集
1294	2025-09-03	Artificial intelligence in ovarian cancer drug resistance advanced 3PM approach: subtype classification and prognostic modeling 2024-Sep, The EPMA journal DOI:10.1007/s13167-024-00374-4 PMID:39239109	研究论文	本研究利用人工智能分析卵巢癌耐药特征，构建基于耐药性的患者亚型分类和深度学习预后模型	首次在3PM框架下整合单细胞耐药特征与多组学聚类，并采用新型KAN架构改进DeepSurv预后模型	依赖外部验证集进行模型评估，样本来源有限	开发预测性、预防性和个性化医疗（3PM）策略，解决卵巢癌化疗耐药问题	卵巢癌患者细胞及临床样本	数字病理	卵巢癌	单细胞分析、多组学聚类、药物反应预测算法	KAN架构、DeepSurv改进模型	单细胞表达数据、多组学数据、临床预后数据	TCGA训练集21,937个细胞 + 3个GEO外部验证集（GSE17260, GSE26712, GSE51088）
1295	2025-09-03	Progression of Bone Marrow Lesions and the Development of Knee Osteoarthritis: Osteoarthritis Initiative Data 2024-Sep, Radiology IF:12.1Q1 DOI:10.1148/radiol.240470 PMID:39287521	研究论文	开发并验证深度学习模型量化膝关节骨髓病变体积，评估其变化与骨关节炎发病风险的关系	首次使用深度学习对无放射学OA的膝关节进行分区骨髓病变量化，并纵向分析病变进展与OA发病的关联	回顾性研究设计，样本仅来自单一队列（OAI），未包含晚期OA患者	探究骨髓病变体积变化与膝关节骨关节炎发病的纵向关联	无放射学骨关节炎的膝关节	数字病理	骨关节炎	MRI扫描，深度学习分割	DL（深度学习）	医学影像（MRI）	2430名参与者的3869个膝关节
1296	2025-09-03	Repurposing the Public BraTS Dataset for Postoperative Brain Tumour Treatment Response Monitoring 2024-09-01, Tomography (Ann Arbor, Mich.) DOI:10.3390/tomography10090105 PMID:39330751	研究论文	本研究通过重新标注BraTS数据集，使其适用于术后脑肿瘤分割的深度学习算法训练	将BraTS三标签注释协议自动转换为适用于术后场景的两标签协议，解决了原数据集仅包含术前数据的问题	对于体积小于1 cm³的肿瘤，分割性能可能有限	促进BraTS数据集在术后脑肿瘤分割深度学习算法训练中的应用	脑肿瘤患者	数字病理	脑肿瘤	MRI	深度学习算法	医学影像	72例术后胶质母细胞瘤MRI扫描，包含41个液填充切除腔
1297	2025-09-03	Data-driven continuum damage mechanics with built-in physics 2024-Sep, Extreme Mechanics Letters IF:4.3Q1 DOI:10.1016/j.eml.2024.102220 PMID:39372561	研究论文	提出一种基于神经常微分方程的数据驱动连续损伤力学方法，用于模拟软材料在热力学一致框架下的能量耗散行为	扩展神经常微分方程(NODEs)至损伤力学领域，通过引入单调屈服函数实现热力学一致的能量耗散建模	NA	开发具有内置物理约束的数据驱动方法，用于准确模拟软材料的损伤和能量耗散机制	橡胶和软组织等软材料	机器学习	NA	神经常微分方程(NODEs)	NODEs	合成应力-变形历史数据、实验组织数据	NA
1298	2025-09-03	A predictive approach for host-pathogen interactions using deep learning and protein sequences 2024-Sep, Virusdisease DOI:10.1007/s13337-024-00882-x PMID:39464732	研究论文	提出一种基于深度学习和蛋白质序列的宿主-病原体相互作用预测方法	使用mMKGap算法提取蛋白质序列特征，结合深度学习实现高精度HPI预测	NA	预测宿主-病原体相互作用	人类病原体蛋白质序列	生物信息学	传染病	mMKGap特征提取算法	深度神经网络	蛋白质序列	三个平衡的人类-病原体数据集，采用10折交叉验证
1299	2025-09-03	Deep Learning-Assisted Automatic Diagnosis of Anterior Cruciate Ligament Tear in Knee Magnetic Resonance Images 2024-08-13, Tomography (Ann Arbor, Mich.) DOI:10.3390/tomography10080094 PMID:39195729	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的模型SGNET，用于自动诊断膝关节MRI中的前交叉韧带撕裂	提出了包含双尺度数据增强、选择性群体注意力和融合模块的新型深度学习架构，能够从多视角MRI中捕捉层间、通道和空间关系	NA	提高前交叉韧带撕裂的诊断准确性和效率	膝关节MRI图像	计算机视觉	骨科损伤	深度学习	CNN（基于注意力的神经网络）	医学图像（MRI）	1250例膝关节MRI检查，包含轴位、冠状位和矢状位三种视角
1300	2025-09-03	Machine Learning and Deep Learning Approaches in Lifespan Brain Age Prediction: A Comprehensive Review 2024-08-12, Tomography (Ann Arbor, Mich.) DOI:10.3390/tomography10080093 PMID:39195728	综述	本文全面回顾了2020至2024年间52项研究，探讨机器学习和深度学习在生命周期脑龄预测中的应用与挑战	系统比较ML与DL模型在跨年龄段脑龄预测中的性能差异与方法学局限	未涉及非神经影像数据源的整合及模型临床转化可行性的深入分析	评估脑龄预测技术的进展，指导神经退行性疾病早期干预策略	神经影像数据衍生的脑龄生物标志物	机器学习	神经退行性疾病	神经影像分析	ML和DL模型	神经影像数据	52项同行评审研究（2020-2024年）