深度学习在生物医药领域的应用

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	算法框架	模型架构	性能指标	计算资源
15781	2025-03-03	COS-DeformDeep: Adaptive 2T2D spectral feature extraction method for improving the component identification performance in mixtures based on handheld Raman technology 2025-Apr-08, Analytica chimica acta IF:5.7Q1 DOI:10.1016/j.aca.2025.343773 PMID:40021327	研究论文	提出了一种名为COS-DeformDeep的新方法，用于增强和提取手持拉曼光谱混合物成分识别中的光谱特征	结合同步双迹二维相关光谱（2T2D-COS）和可变形卷积（DCNs），提高了深度学习模型在相关峰区域几何变形适应性，从而增强了2T2D-COS中的光谱特征提取能力	NA	提高手持拉曼光谱技术在混合物成分识别中的性能	乙醇、双丙酮醇和组氨酸三种物质，体积重量比范围为2%到20%	光谱分析	NA	拉曼光谱	可变形卷积（DCNs）	光谱数据	三个混合物数据集	NA	NA	NA	NA
15782	2025-10-07	Performance of AI-Enabled Electrocardiogram in the Prediction of Metabolic Dysfunction-Associated Steatotic Liver Disease 2025-Mar, Clinical gastroenterology and hepatology : the official clinical practice journal of the American Gastroenterological Association IF:11.6Q1 DOI:10.1016/j.cgh.2024.08.009 PMID:39209186	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的AI心电图模型，用于预测代谢功能障碍相关脂肪肝病	首次使用12导联心电图数据和卷积神经网络来检测MASLD，为非侵入性筛查提供了新方法	回顾性研究设计，外部验证队列表现有所下降	探索AI心电图模型在识别代谢功能障碍相关脂肪肝病方面的性能	明尼苏达州奥姆斯特德县1996-2019年间诊断为MASLD的成年患者	数字病理	代谢功能障碍相关脂肪肝病	心电图	CNN	心电图信号	3468例MASLD病例和25407例对照	NA	卷积神经网络	AUC	NA
15783	2024-12-21	Predicting Intracerebral Hemorrhage Outcomes Using Deep Learning Models to Extract Head CT Imaging Features 2025-Mar, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2024.12.019 PMID:39701844	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
15784	2025-03-03	A hybrid multi model artificial intelligence approach for glaucoma screening using fundus images 2025-Feb-27, NPJ digital medicine IF:12.4Q1 DOI:10.1038/s41746-025-01473-w PMID:40016437	研究论文	本文提出了一种基于人工智能的混合多模型方法，用于通过眼底图像进行青光眼筛查	使用六个轻量级深度学习模型（总大小：110 MB）分析眼底图像，以识别早期结构变化，如视盘凹陷、出血和神经纤维层缺陷	在真实世界测试中，独立二元青光眼分类模型的灵敏度下降至0.5652，而完整AI-GS网络的灵敏度保持在0.8053	开发一种高效且准确的人工智能方法，用于青光眼的早期筛查	眼底图像	计算机视觉	青光眼	深度学习	混合多模型	图像	NA	NA	NA	NA	NA
15785	2025-03-03	A deep learning based ultrasound diagnostic tool driven by 3D visualization of thyroid nodules 2025-Feb-27, NPJ digital medicine IF:12.4Q1 DOI:10.1038/s41746-025-01455-y PMID:40016505	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的两阶段框架，利用动态超声视频进行甲状腺结节诊断的工具TNVis，通过三维可视化提高诊断准确性	利用动态超声视频和三维可视化技术，开发了一种新的甲状腺结节诊断工具TNVis，显著提高了放射科医生的诊断能力	NA	提高甲状腺结节的诊断准确性	甲状腺结节	计算机视觉	甲状腺疾病	深度学习	两阶段深度学习框架	动态超声视频	4569例病例	NA	NA	NA	NA
15786	2025-03-03	Simultaneous profiling of ac4C and m5C modifications from nanopore direct RNA sequencing 2025-Feb-13, International journal of biological macromolecules IF:7.7Q1 DOI:10.1016/j.ijbiomac.2025.140863 PMID:39954891	研究论文	本研究开发了一种名为modCnet的深度学习框架，利用纳米孔直接RNA测序技术同时识别ac4C和m5C修饰	首次实现了从纳米孔直接RNA测序数据中同时进行ac4C和m5C修饰的从头识别	需要进一步验证在更广泛生物样本中的应用效果	研究RNA修饰（ac4C和m5C）在mRNA稳定性和翻译效率中的作用	人类细胞系中的mRNA	生物信息学	NA	纳米孔直接RNA测序	深度学习框架（modCnet）	RNA测序数据	人类细胞系中的mRNA样本	NA	NA	NA	NA
15787	2025-10-07	Enhancing repeatability of follicle counting with deep learning reconstruction high-resolution MRI in PCOS patients 2025-Jan-07, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-84812-3 PMID:39775101	研究论文	本研究通过深度学习重建高分辨率MRI技术提升多囊卵巢综合征患者卵泡计数的可重复性	首次将深度学习重建技术应用于单次激发快速自旋回波序列，有效补偿图像噪声并提高卵泡检测的可重复性	样本量较小（仅22名PCOS患者），且仅由一名观察者评估主观噪声	提高PCOS诊断中卵泡计数的准确性和可重复性	多囊卵巢综合征患者的卵巢MRI图像	医学影像分析	多囊卵巢综合征	PROPELLER MRI, SSFSE T2加权序列, 深度学习重建	深度学习	MRI图像	22名PCOS患者	NA	NA	模糊伪影, 主观噪声, 卵泡显着性, FNPO评估可重复性	NA
15788	2025-10-07	Clinical utility of receptor status prediction in breast cancer and misdiagnosis identification using deep learning on hematoxylin and eosin-stained slides 2024-Dec-20, Communications medicine IF:5.4Q1 DOI:10.1038/s43856-024-00695-5 PMID:39706861	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的系统，能够从H&E染色切片预测乳腺癌受体状态并识别误诊病例	首次利用H&E染色切片通过深度学习预测乳腺癌分子标志物状态，并验证其在临床误诊识别中的实用性	研究基于多中心数据集但仍需更大规模验证，系统性能可能受切片质量影响	开发基于H&E切片的乳腺癌受体状态预测工具，提升诊断准确性和效率	乳腺癌患者的数字化H&E染色切片	数字病理学	乳腺癌	H&E染色，免疫组织化学，荧光原位杂交	深度学习	病理图像	6个独立队列的7,950名患者的19,845张切片	NA	NA	特异性，阳性预测值	NA
15789	2025-10-07	Synthesizing Contrast-Enhanced MR Images from Noncontrast MR Images Using Deep Learning 2024-03-07, AJNR. American journal of neuroradiology DOI:10.3174/ajnr.A8107 PMID:38453408	研究论文	使用深度学习从非对比MR图像合成虚拟对比增强MR图像	开发了名为T1c-ET的残差初始密集网络，能够同时合成虚拟对比增强T1加权图像并分割肿瘤增强部分	研究仅基于脑肿瘤分割挑战赛数据集，需要进一步验证在其他临床场景的泛化能力	通过深度学习减少钆对比剂在原发性脑肿瘤评估中的使用需求	原发性脑肿瘤患者	医学影像分析	脑肿瘤	磁共振成像	深度学习	MR图像	335名受试者用于训练验证，125名受试者用于测试	NA	残差初始密集网络	结构相似性指数, 峰值信噪比, 归一化均方误差, Fleiss kappa值, 3点Likert量表评分	NA
15790	2025-10-07	A multitask approach for automated detection and segmentation of thyroid nodules in ultrasound images 2024-03, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2024.107974 PMID:38244471	研究论文	提出一种多任务方法用于甲状腺结节超声图像的自动检测和分割	将异常检测模块与UNet架构结合，实现同时检测可疑图像和分割潜在结节的多任务方法	NA	开发自动化甲状腺结节检测和分割方法以改善风险分层	甲状腺结节超声图像	计算机视觉	甲状腺癌	超声成像	深度学习	图像	280名患者的9888张超声图像	NA	UNet	F1分数,Dice相似系数	NA
15791	2025-10-07	Deep Learning and Geriatric Mental Health 2024-03, The American journal of geriatric psychiatry : official journal of the American Association for Geriatric Psychiatry DOI:10.1016/j.jagp.2023.11.008 PMID:38142162	综述	本文旨在帮助临床医生理解深度学习的基本概念及其在老年精神健康领域的早期应用	将深度学习术语和原理与老年精神病学的临床应用需求相结合进行系统性阐述	仅提供基础概念和应用概述，缺乏具体技术细节和实证研究数据	促进临床医生对深度学习在老年精神健康领域应用的理解	老年精神健康领域的临床医生和研究人员	机器学习	老年疾病	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
15792	2025-10-07	Test Retest Reproducibility of Organ Volume Measurements in ADPKD Using 3D Multimodality Deep Learning 2024-03, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2023.09.009 PMID:37798206	研究论文	本研究开发了一种基于3D多模态深度学习的方法，用于提高ADPKD患者器官体积测量的可重复性	首次利用所有MRI脉冲序列进行多模态深度学习，通过异常值分析和测量平均来降低器官体积测量变异性	样本量相对有限（19名ADPKD患者进行重测评估）	降低ADPKD患者MRI器官体积测量的变异性	常染色体显性多囊肾病（ADPKD）患者	医学影像分析	肾脏疾病	MRI多序列成像（T1, T2, SSFP, DWI, CT）	深度学习	3D医学影像	413名受试者用于训练/验证，19名ADPKD患者用于重测评估	nnU-net	nnU-net	Dice相似系数, Jaccard指数, 平均表面距离, Hausdorff距离, AUC	NA
15793	2025-10-07	Deformable lung 4DCT image registration via landmark-driven cycle network 2024-Mar, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.16738 PMID:37708440	研究论文	提出一种基于标志点驱动的循环网络用于肺部4DCT图像的可变形配准	采用弱监督深度学习框架，结合双向变形矢量场生成和标志点驱动损失函数	NA	开发自动、准确、高效的肺部4DCT图像配准方法	肺部四维计算机断层扫描图像	医学图像处理	肺部疾病	4DCT	GAN, 循环网络	CT图像	DIR-Lab数据集10个4DCT数据集，临床数据集50个4DCT数据集	NA	生成器-判别器架构	目标配准误差(TRE), 平均绝对误差(MAE), 结构相似性指数(SSIM)	NA
15794	2025-10-07	Heterogenous thinning of peripapillary tissues occurs early during high myopia development in juvenile tree shrews 2024-Mar, Experimental eye research IF:3.0Q1 DOI:10.1016/j.exer.2024.109824 PMID:38336167	研究论文	本研究通过诱导幼年树鼩发展高度近视，探究了视乳头周围组织在近视发展过程中的厚度变化	首次在幼年树鼩模型中揭示高度近视早期视乳头周围组织存在异质性变薄，且变薄主要发生在实验第一周	样本量较小（仅15只眼睛），缺乏长期观察数据， sectorial分析未发现明确模式	研究高度近视发展过程中视乳头周围组织的厚度变化	幼年树鼩的视乳头周围组织	数字病理	近视	光学相干断层扫描，深度学习算法，非线性畸变校正	深度学习	OCT图像	6只双眼正常视力树鼩，9只单眼-10D镜片处理树鼩（共15只眼睛），持续5周观察	NA	NA	P值，百分比变化	NA
15795	2025-10-07	Predicting FDG-PET Images From Multi-Contrast MRI Using Deep Learning in Patients With Brain Neoplasms 2024-03, Journal of magnetic resonance imaging : JMRI IF:3.3Q1 DOI:10.1002/jmri.28837 PMID:37259967	研究论文	本研究使用深度学习模型从多对比MRI生成脑肿瘤患者的FDG-PET等效图像	首次使用多对比MRI（T1、T1c、T2-FLAIR、ASL）通过卷积神经网络合成FDG-PET图像，无需使用放射性示踪剂	合成PET图像质量评分（49.7%）显著低于采集PET（73.4%），存在读者间变异性，且有过度判读倾向	为脑肿瘤患者生成诊断质量的PET等效成像，避免地理限制、辐射暴露和高成本	脑肿瘤患者（51名受试者的59项研究）	医学影像分析	脑肿瘤	18F-FDG PET成像，多对比MRI（3D GRE T1、3D GRE T1c、3D FSE T2-FLAIR、3D FSE ASL）	CNN	医学影像（MRI和PET图像）	51名患者的59项研究	NA	卷积神经网络	PSNR, SSIM, RSME, 准确率, Gwet's AC, Bowker检验	NA
15796	2025-10-07	mmPose-FK: A Forward Kinematics Approach to Dynamic Skeletal Pose Estimation Using mmWave Radars 2024-Mar, IEEE sensors journal IF:4.3Q2 DOI:10.1109/jsen.2023.3348199 PMID:39309301	研究论文	提出一种基于毫米波雷达的动态骨骼姿态估计方法mmPose-FK，采用正向运动学方法解决雷达数据低分辨率、镜面反射和噪声问题	将正向运动学机制集成到深度学习模型中，开发端到端解决方案，能够输出关节旋转和骨骼长度	NA	解决毫米波雷达在姿态估计中的不稳定问题，提高姿态估计的准确性和稳定性	人体骨骼姿态	计算机视觉	NA	毫米波雷达	深度学习	雷达点云数据	NA	NA	NA	准确性, 稳定性, 一致性	NA
15797	2025-10-07	K-t PCA accelerated in-plane balanced steady-state free precession phase-contrast (PC-SSFP) for all-in-one diastolic function evaluation 2024-Mar, Magnetic resonance in medicine IF:3.0Q2 DOI:10.1002/mrm.29897 PMID:37927206	研究论文	开发一种结合K-t PCA加速的平面内平衡稳态自由进动相位对比(PC-SSFP)MRI方法，用于一站式舒张功能评估	提出在单次扫描中同时获取舒张功能评估所需所有参数的MRI方法，结合K-t PCA加速技术和深度学习框架	仅在10名健康受试者中验证，未在患者群体中测试	开发一站式舒张功能评估的MRI方法	舒张功能评估参数（E、A、e'）	医学影像	心血管疾病	MRI、K-t PCA、平衡稳态自由进动相位对比	深度学习	医学影像	10名健康受试者	NA	NA	相关系数(r)、一致性界限(LOA)、信噪比(SNR)	NA
15798	2025-10-07	Biomimetic Deep Learning Networks With Applications to Epileptic Spasms and Seizure Prediction 2024-03, IEEE transactions on bio-medical engineering DOI:10.1109/TBME.2023.3325762 PMID:37851549	研究论文	提出一种新型仿生深度学习网络用于癫痫性痉挛和癫痫发作预测	结合模块化Volterra核卷积网络和双向循环网络，并利用头皮EEG的相位幅度跨频率耦合特征	NA	开发用于癫痫性痉挛和癫痫发作预测的仿生深度学习模型	癫痫患者和婴儿痉挛综合征患者的脑电图数据	机器学习	癫痫	头皮脑电图	CNN,RNN	脑电图信号	标准CHB-MIT数据集加上蒙特菲奥里医疗中心和加州大学洛杉矶分校的两个数据集	NA	模块化Volterra核卷积网络,双向循环网络	准确率,检测延迟时间,假阳性率	NA
15799	2025-10-07	Quantifying U-Net uncertainty in multi-parametric MRI-based glioma segmentation by spherical image projection 2024-Mar, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.16695 PMID:37696029	研究论文	提出基于球形图像投影的U-Net模型用于多参数MRI胶质瘤分割的不确定性量化	通过球形图像投影变换保留全局解剖信息，从单次MRI扫描获得多个独立分割预测，实现不确定性可视化	研究仅针对胶质瘤分割，样本量相对有限（369例患者）	开发基于多参数MRI的胶质瘤分割不确定性量化方法	369例胶质瘤患者的多参数MRI扫描数据（T1、T1-Ce、T2和FLAIR序列）	医学图像分析	胶质瘤	多参数MRI	U-Net	医学图像	369例胶质瘤患者	NA	SPU-Net（球形投影U-Net）, U-Net, LSU-Net（线性缩放U-Net）	Dice系数, 敏感度, 特异度, 准确率, 不确定性评分	NA
15800	2025-10-07	Clinical evaluation of deep learning systems for assisting in the diagnosis of the epiretinal membrane grade in general ophthalmologists 2024-Mar, Eye (London, England) DOI:10.1038/s41433-023-02765-9 PMID:37848677	研究论文	开发并临床评估用于辅助诊断视网膜前膜分级的深度学习系统	同时开发了分割视网膜特征的分割模型和分级视网膜前膜严重程度的分类模型，并通过对比实验验证AI系统对普通眼科医生的诊断辅助效果	分析了AI系统的误判情况，需要系统性努力确保AI在眼科实践中的安全快速整合	开发AI系统辅助诊断视网膜前膜分级并评估其临床价值	视网膜前膜患者的光学相干断层扫描图像	计算机视觉	视网膜疾病	光学相干断层扫描	深度学习模型	图像	来自三家医院的OCT数据集	NA	NA	像素精度,平均交并比,准确率	NA