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
14981	2025-01-19	Evaluating CNN Architectures for the Automated Detection and Grading of Modic Changes in MRI: A Comparative Study 2025-Jan, Orthopaedic surgery IF:1.8Q2 DOI:10.1111/os.14280 PMID:39638639	研究论文	本研究开发并评估了卷积神经网络（CNN）在检测和分级Modic变化（MCs）中的性能，并与初级医生的表现进行了比较	首次使用CNN自动检测和分级Modic变化，并验证了AI辅助对初级医生诊断一致性的提升	样本量相对较小，且数据来源仅限于特定品牌的MRI扫描仪	开发并验证CNN在MRI图像中自动检测和分级Modic变化的性能	139名患者的MRI图像	计算机视觉	脊柱疾病	MRI	CNN, YOLOv8, YOLOv5	图像	139名患者的MRI图像（109名来自Philips扫描仪，30名来自Philips和United Imaging扫描仪）
14982	2025-01-19	Intelligent Diagnosis of Hypopigmented Dermatoses and Intelligent Evaluation of Vitiligo Severity on the Basis of Deep Learning 2024-Dec, Dermatology and therapy IF:3.5Q1 DOI:10.1007/s13555-024-01296-9 PMID:39514178	研究论文	本研究提出了一种基于深度学习的智能诊断模型，用于分类诊断色素减退性皮肤病（HD）和评估白癜风严重程度	通过将squeeze-and-excitation (SE)模块与候选模型结合，构建了优化的诊断模型，并提出了一种客观的严重程度评估指标，结合分割模型形成了严重程度评估模型	研究中使用的数据集主要来自4744名患者，可能无法涵盖所有类型的HD和白癜风病例	开发一种客观、准确且方便的智能诊断和评估方法，用于色素减退性皮肤病和白癜风的严重程度评估	色素减退性皮肤病（HD）和白癜风患者	计算机视觉	皮肤病	深度学习	SE_ResNet-18, HR-Net	图像	4744名患者的11483张图像
14983	2025-01-19	Three-dimensional convolutional neural network for leak detection and localization in smart water distribution systems 2024-Dec-01, Water research X IF:7.2Q1 DOI:10.1016/j.wroa.2024.100264 PMID:39822329	研究论文	本文提出了一种三维卷积神经网络（3D CNN）深度学习模型，用于智能水分配系统中的泄漏检测和定位	首次将3D CNN应用于水分配网络的泄漏检测和定位，能够处理压力和时间的空间分布信息	深度学习模型的适应性可能受限，且受水力模拟模型影响较大，网络变化时需要重新训练，可能耗时且难以处理多种故障情况	研究智能水分配系统中的泄漏检测和定位方法	水分配网络（WDNs）中的泄漏	机器学习	NA	深度学习	3D CNN	压力数据	使用奥斯汀的一个真实水分配网络进行测试，生成了150毫米管道中3升/秒的泄漏模拟数据
14984	2024-11-23	Corrigendum to: Deep learning(s) in gaming disorder through the user-avatar bond: A longitudinal study using machine learning 2024-Nov-22, Journal of behavioral addictions IF:6.6Q1 DOI:10.1556/2006.2024.30000 PMID:39576296	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
14985	2025-01-19	NON-CARTESIAN SELF-SUPERVISED PHYSICS-DRIVEN DEEP LEARNING RECONSTRUCTION FOR HIGHLY-ACCELERATED MULTI-ECHO SPIRAL FMRI 2024-May, Proceedings. IEEE International Symposium on Biomedical Imaging DOI:10.1109/isbi56570.2024.10635551 PMID:39669313	研究论文	本文提出了一种基于物理驱动的深度学习（PD-DL）重建方法，用于加速多回波螺旋fMRI的10倍重建	本文的创新点在于将自监督学习算法修改并应用于非笛卡尔轨迹的优化训练，以实现高时空分辨率的多回波螺旋fMRI重建	NA	研究目的是通过深度学习技术加速多回波螺旋fMRI的重建，以提高时空分辨率	多回波螺旋fMRI数据	医学影像处理	NA	深度学习	PD-DL网络	fMRI图像数据	NA
14986	2025-01-19	Mapping cell-to-tissue graphs across human placenta histology whole slide images using deep learning with HAPPY 2024-Mar-28, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-024-46986-2 PMID:38548713	研究论文	本文介绍了一种名为HAPPY的深度学习分层方法，用于量化胎盘组织学全切片图像中细胞和微解剖组织结构的变异性	HAPPY方法不同于基于补丁的特征或分割方法，它遵循可解释的生物层次结构，在全切片图像中以单细胞分辨率表示细胞和组织中的细胞群落	NA	开发一种深度学习方法来准确评估胎盘病理学，以管理母婴健康	胎盘组织学全切片图像	数字病理学	NA	深度学习	NA	图像	健康足月胎盘和具有临床显著胎盘梗死的胎盘
14987	2025-01-19	Using deep learning to quantify neuronal activation from single-cell and spatial transcriptomic data 2024-Jan-26, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-023-44503-5 PMID:38278804	研究论文	本文介绍了一种名为NEUROeSTIMator的深度学习模型，用于从单细胞和空间转录组数据中量化神经元激活	NEUROeSTIMator模型能够整合转录组信号来估计神经元激活，且与Patch-seq电生理特征相关联，对物种、细胞类型和脑区差异具有鲁棒性	NA	开发一种能够准确检测神经元激活的工具，以研究神经元活动依赖性转录	神经元激活	机器学习	NA	单细胞RNA测序（scRNAseq）	深度学习模型	转录组数据	已发表研究中的单细胞活动诱导基因表达数据，以及雄性小鼠不同脑区的空间转录组数据
14988	2025-01-18	Brief Review and Primer of Key Terminology for Artificial Intelligence and Machine Learning in Hypertension 2025-Jan, Hypertension (Dallas, Tex. : 1979) DOI:10.1161/HYPERTENSIONAHA.123.22347 PMID:39011632	review	本文简要回顾并介绍了人工智能和机器学习在高血压领域的关键术语	本文提供了人工智能和机器学习在高血压管理中的应用概述，特别是通过远程患者监测和数字疗法来改善诊断和治疗	本文主要是一个术语介绍和综述，未涉及具体的研究数据或实验结果	介绍人工智能和机器学习在高血压管理中的应用及其潜力	高血压患者及其相关数据	machine learning	cardiovascular disease	NA	NA	structured or unstructured data sets	NA
14989	2025-01-18	Predicting therapeutic response to neoadjuvant immunotherapy based on an integration model in resectable stage IIIA (N2) non-small cell lung cancer 2025-Jan, The Journal of thoracic and cardiovascular surgery IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.jtcvs.2024.05.006 PMID:38763304	研究论文	本研究探讨了基于血液的肿瘤突变负荷（bTMB）和深度学习模型在预测可切除IIIA期（N2）非小细胞肺癌新辅助化疗免疫治疗中的主要病理反应（MPR）和生存率的有效性	开发了一个结合计算机断层扫描（CT）的深度学习评分、bTMB和临床因素的综合模型，用于预测新辅助化疗免疫治疗的肿瘤反应	样本量较小（45名患者），且基线循环肿瘤DNA（ctDNA）状态与病理反应和生存率无显著关联	预测可切除IIIA期（N2）非小细胞肺癌患者对新辅助化疗免疫治疗的反应	45名接受新辅助化疗免疫治疗的IIIA期（N2）非小细胞肺癌患者	数字病理学	肺癌	深度学习模型，血液肿瘤突变负荷（bTMB）检测	深度学习模型	血液样本，CT图像	45名IIIA期（N2）非小细胞肺癌患者
14990	2025-01-18	TransEBUS: The interpretation of endobronchial ultrasound image using hybrid transformer for differentiating malignant and benign mediastinal lesions 2025-Jan, Journal of the Formosan Medical Association = Taiwan yi zhi DOI:10.1016/j.jfma.2024.04.016 PMID:38702216	研究论文	本研究旨在建立一个深度学习自动辅助诊断系统，用于区分内镜超声（EBUS）图像中纵隔病变的良恶性	提出了基于混合Transformer的深度学习架构TransEBUS，能够从未充分数据中提取时空特征，并设计了一个双流模块来整合EBUS的三种不同成像模式信息	数据集规模可能较小，模型在更大数据集上的表现尚需验证	建立自动辅助诊断系统以区分EBUS图像中纵隔病变的良恶性	内镜超声（EBUS）图像中的纵隔病变	计算机视觉	纵隔病变	深度学习	混合Transformer（TransEBUS）	视频（EBUS图像）	未明确说明样本数量
14991	2025-01-16	Deep learning radiomics analysis for prediction of survival in patients with unresectable gastric cancer receiving immunotherapy 2025-Jun, European journal of radiology open IF:1.8Q3 DOI:10.1016/j.ejro.2024.100626 PMID:39807092	研究论文	本研究旨在通过结合影像学和临床病理变量，利用深度学习放射组学分析预测接受免疫治疗的不可切除胃癌患者的生存期	采用多模态集成方法，结合CT影像数据和临床病理变量，构建深度学习模型预测患者生存期，并构建了列线图进行验证	样本量相对较小，且仅在中国人民解放军总医院的两个医疗中心进行，可能限制了结果的普适性	预测接受免疫治疗的不可切除胃癌患者的生存期	不可切除胃癌患者	数字病理	胃癌	深度学习	多模态集成模型	CT影像数据和临床病理数据	训练队列79名患者，外部验证队列97名患者
14992	2025-01-16	Automated Detection of Filamentous Fungal Keratitis on Whole Slide Images of Potassium Hydroxide Smears with Multiple Instance Learning 2025 Mar-Apr, Ophthalmology science IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.xops.2024.100653 PMID:39811263	研究论文	本研究评估了深度学习框架双流多实例学习（DSMIL）在自动化分析氢氧化钾（KOH）涂片全片成像（WSI）中的有效性，以快速准确检测真菌感染	使用双流多实例学习（DSMIL）处理高分辨率WSI数据，自动检测真菌感染，并通过热图提供视觉解释	研究为回顾性观察研究，可能受限于样本选择和人类专家解释的一致性	自动化分析KOH涂片WSI，以快速准确检测真菌感染	568名疑似真菌性角膜炎患者的角膜刮片	数字病理学	真菌性角膜炎	双流多实例学习（DSMIL）	DSMIL	图像	568名患者的角膜刮片
14993	2025-01-16	Frontal plane mechanical leg alignment estimation from knee x-rays using deep learning 2025-Mar, Osteoarthritis and cartilage open DOI:10.1016/j.ocarto.2024.100551 PMID:39811691	研究论文	本研究开发并验证了一种深度学习模型，用于从膝关节前后位（AP）/后前位（PA）X光片中分类腿部对齐为“正常”或“错位”，使用可调的髋-膝-踝（HKA）角度阈值	该模型首次从膝关节X光片中分类腿部对齐，提供了一种实用的替代全腿X光片的方法	模型的性能依赖于X光片的质量和定位框架的使用	提高研究人群选择和患者管理的精确性	膝关节前后位（AP）/后前位（PA）X光片	计算机视觉	膝骨关节炎	深度学习	深度学习模型	图像	8878张数字X光片，包括6181张全腿X光片和2697张膝关节X光片
14994	2025-01-16	A survey on deep learning in medical image registration: New technologies, uncertainty, evaluation metrics, and beyond 2025-Feb, Medical image analysis IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.media.2024.103385 PMID:39612808	综述	本文全面回顾了深度学习在医学图像配准领域的最新进展，包括网络架构、损失函数、不确定性估计方法及评估指标	深入探讨了深度学习在图像配准中的创新网络架构、特定于配准的损失函数以及配准不确定性估计方法	未提及具体的技术局限性	总结深度学习在医学图像配准领域的最新进展，并探讨其未来发展方向	医学图像配准技术	计算机视觉	NA	深度学习	U-Net	医学图像	NA
14995	2025-01-16	Money plant disease atlas: A comprehensive dataset for disease classification in ornamental horticulture 2025-Feb, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2024.111216 PMID:39811518	研究论文	本文介绍了一个用于观赏园艺中疾病分类的综合数据集，重点关注金钱植物的疾病	提供了一个全面的金钱植物疾病图像数据集，支持深度学习在观赏园艺中的应用	数据集仅限于金钱植物的疾病，未涵盖其他植物种类	提高观赏园艺中植物疾病的诊断准确性	金钱植物（Epipremnum aureum）	计算机视觉	植物疾病	图像处理	深度学习	图像	224 × 224像素的图像数据集
14996	2025-01-16	An efficient deep unrolling network for sparse-view CT reconstruction via alternating optimization of dense-view sinograms and images 2025-Jan-15, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/ad9dac PMID:39662047	研究论文	本文提出了一种高效的深度展开网络，通过交替优化密集视图正弦图和图像来实现稀疏视图CT重建	与之前的展开方法不同，该方法专注于优化密集视图正弦图而非全视图正弦图，从而减少计算资源和运行时间，并最小化网络在稀疏比例极小时执行正弦图修复的挑战	NA	解决稀疏视图CT重建中的计算资源消耗问题，同时保持重建图像的质量	稀疏视图CT重建	计算机视觉	NA	深度展开方法	深度神经网络	图像	512 × 512像素的图像，2304 × 736的投影数据
14997	2025-01-16	Deep learning-driven prediction of chemical addition patterns for carboncones and fullerenes 2025-Jan-15, Physical chemistry chemical physics : PCCP IF:2.9Q1 DOI:10.1039/d4cp03238a PMID:39718318	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的增量方法，用于预测碳锥和富勒烯的氢化和氯化反应中的区域选择性	利用图基特征，开发了不依赖3D分子坐标输入的深度神经网络模型，能够处理高度扭曲的加成物，并成功预测了其他方法无法解决的实验加成模式	模型仅基于原子连接性，可能忽略了其他潜在的化学影响因素	研究碳锥和富勒烯功能化过程中的区域选择性预测	碳锥和富勒烯	机器学习	NA	深度学习	深度神经网络 (DNN)	图基特征	CH和CH碳锥的氢化反应，CCl和CCl（= 18, 24, 和28）的氯化反应
14998	2025-01-16	Deep Learning-Driven Optimization of Antihypertensive Properties from Whey Protein Hydrolysates: A Multienzyme Approach 2025-Jan-15, Journal of agricultural and food chemistry IF:5.7Q1 DOI:10.1021/acs.jafc.4c10830 PMID:39721995	研究论文	本研究利用深度学习优化了乳清蛋白水解物中的抗高血压肽，通过多酶组合方法显著提高了ACE抑制率	结合深度学习和多酶组合方法优化抗高血压肽，显著提高了ACE抑制率和生物稳定性	研究主要基于动物实验，尚未在人体中进行验证	优化乳清蛋白水解物中的抗高血压肽，开发有效的膳食干预方法	乳清蛋白水解物和高血压大鼠	机器学习	心血管疾病	深度学习，分子对接	Large Language Models (LLMs)	生物化学数据	高血压大鼠
14999	2025-01-16	Active Physics-Informed Deep Learning: Surrogate Modeling for Nonplanar Wavefront Excitation of Topological Nanophotonic Devices 2025-Jan-15, Nano letters IF:9.6Q1 DOI:10.1021/acs.nanolett.4c05120 PMID:39754588	研究论文	本文提出了一种结合监督学习和物理约束的深度学习方法，用于设计特定波长的拓扑纳米光子器件	通过将物理约束嵌入神经网络的训练中，显著减少了模拟时间，并利用非平面波前激发探测拓扑保护的等离子体模式，使设计和训练过程非线性	NA	设计拓扑纳米光子器件，以控制特定波长的光	拓扑纳米光子器件	机器学习	NA	监督学习、物理约束的深度学习	神经网络	模拟数据	NA
15000	2025-01-16	Correction: Mathematical Model-Driven Deep Learning Enables Personalized Adaptive Therapy 2025-Jan-15, Cancer research IF:12.5Q1 DOI:10.1158/0008-5472.CAN-24-4438 PMID:39810588	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA