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
141	2025-09-03	Synergizing CRISPR-Cas9 with Advanced Artificial Intelligence and Machine Learning for Precision Drug Delivery: Technological Nexus and Regulatory Insights 2025, Current gene therapy IF:3.8Q2 DOI:10.2174/0115665232342293241120033251 PMID:39871553	综述	本文探讨了CRISPR-Cas9技术与人工智能和机器学习在精准药物递送中的协同应用，并分析了技术整合及监管框架	提出将CRISPR-Cas9与先进AI/ML技术结合，通过计算工具（如DeepCRISPR）优化基因编辑精度并预测结果	面临脱靶效应、病毒载体免疫反应及生殖系编辑伦理问题等技术与伦理挑战	推动CRISPR-Cas9技术在精准药物递送领域的负责任应用与监管发展	基因编辑系统（CRISPR-Cas9）、AI/ML模型及相关计算工具	机器学习	遗传性疾病（如镰状细胞病、β-地中海贫血）	CRISPR-Cas9基因编辑、NGS（隐含）、深度学习	深度学习模型（如DeepCRISPR）	基因组数据、计算预测数据	NA
142	2025-09-03	Automated Measurement of Effective Radiation Dose by 18F-Fluorodeoxyglucose Positron Emission Tomography/Computed Tomography 2024-12-23, Tomography (Ann Arbor, Mich.) DOI:10.3390/tomography10120151 PMID:39728913	研究论文	开发了一种基于深度学习的自动化程序，用于标准化测量18F-PET/CT检查中的辐射剂量	通过集成深度学习模型消除操作者间变异性，实现自动化辐射剂量计算	样本量相对较小（n=30和n=42），需要进一步验证	开发自动化程序标准化PET/CT辐射剂量测量	18F-PET/CT检查中的躯干CT扫描	医学影像分析	NA	深度学习，TotalSegmentator分割	深度学习模型	医学影像（CT扫描）	30例用于方法验证，42例用于设备比较
143	2025-09-03	Noise Reduction in Brain CT: A Comparative Study of Deep Learning and Hybrid Iterative Reconstruction Using Multiple Parameters 2024-12-18, Tomography (Ann Arbor, Mich.) DOI:10.3390/tomography10120147 PMID:39728909	研究论文	比较深度学习和混合迭代重建在脑CT图像降噪中的效果	首次系统评估DLR和HIR在不同切片厚度、管电流和成像对象下的噪声降低效果差异	样本量较小（11例患者），未涉及所有临床场景	评估脑CT中深度学习和混合迭代重建的噪声降低效果	剂量体模、头部体模和11例患者脑部CT图像	医学影像处理	神经系统疾病	CT成像，深度学习重建(DLR)，混合迭代重建(HIR)	深度学习	CT图像	2个体模和11例患者
144	2025-09-03	Three-Dimensional Thermal Tomography with Physics-Informed Neural Networks 2024-11-30, Tomography (Ann Arbor, Mich.) DOI:10.3390/tomography10120140 PMID:39728902	研究论文	本研究利用物理信息神经网络进行三维热层析成像，从表面温度数据重建内部温度场	将热传导方程嵌入损失函数的物理约束CNN方法，在非理想条件下提升了深层区域热点重建的准确性	在较大尺寸区域（特别是远离表面的区域）和非理想条件下的预测能力下降	开发非侵入式热成像技术，实现高精度温度场重建	内部温度场（特别是人体等小温度梯度场景）	计算机视觉	NA	热层析成像	3D CNN	温度数据	小尺寸模型（如直径10厘米）
145	2025-09-03	STANet: A Novel Spatio-Temporal Aggregation Network for Depression Classification with Small and Unbalanced FMRI Data 2024-11-28, Tomography (Ann Arbor, Mich.) DOI:10.3390/tomography10120138 PMID:39728900	研究论文	提出一种新颖的时空聚合网络STANet，用于处理小样本和不平衡fMRI数据的抑郁症分类	结合CNN和RNN捕捉脑活动的时空特征，引入注意力-傅里叶门控循环单元(AFGRU)分类器和自适应权重分配机制	基于小样本和不平衡数据，可能影响模型泛化能力	通过fMRI和人工智能技术改进抑郁症的客观诊断	抑郁症患者的fMRI脑成像数据	医学影像分析	抑郁症	fMRI, ICA, SMOTE	CNN, RNN, GRU, AFGRU	fMRI图像数据	小样本且不平衡的fMRI数据集
146	2025-09-03	Evolving and Novel Applications of Artificial Intelligence in Abdominal Imaging 2024-11-18, Tomography (Ann Arbor, Mich.) DOI:10.3390/tomography10110133 PMID:39590942	综述	本文综述人工智能在腹部影像学中的新兴应用及其对诊断与疾病管理的提升作用	系统评估AI在肝胆、胰腺、胃肠等多器官病变诊断与量化成像中的最新应用进展	存在技术、伦理和法律层面的持续挑战	评估人工智能在腹部影像学领域的当前发展状态与临床应用	腹部器官（肝胆、胰腺、胃、结肠、肾脏、肾上腺、脾脏）的病理影像	医学影像分析	腹部疾病	放射组学、深度学习	深度学习模型	医学影像	NA
147	2025-09-03	Skeletal Muscle Segmentation at the Level of the Third Lumbar Vertebra (L3) in Low-Dose Computed Tomography: A Lightweight Algorithm 2024-09-13, Tomography (Ann Arbor, Mich.) DOI:10.3390/tomography10090111 PMID:39330757	研究论文	提出一种轻量级算法，用于在低剂量CT图像中自动分割第三腰椎水平的骨骼肌	开发了一种轻量级分割算法，专门针对低剂量CT图像，并在CPU上实现了快速运行	研究样本量较小（57例直肠癌患者），且仅针对特定疾病群体	实现低剂量CT图像中第三腰椎水平骨骼肌的自动准确分割	直肠癌患者的低剂量平扫和增强盆腔CT图像	医学图像分析	直肠癌	CT成像	轻量级算法	CT图像	57例直肠癌患者（30例训练集，27例测试集）
148	2025-09-03	Integrating Clinical Data and Radiomics and Deep Learning Features for End-to-End Delayed Cerebral Ischemia Prediction on Noncontrast CT 2024-Sep-09, AJNR. American journal of neuroradiology DOI:10.3174/ajnr.A8301 PMID:39025637	研究论文	开发一种集成临床数据、影像组学和深度学习特征的端到端模型，用于预测非增强CT上的迟发性脑缺血	提出结合ATT-Deeplabv3+半监督分割、PCA降维及多特征融合的端到端预测框架，在分割速度和诊断性能上表现优越	回顾性研究，样本量有限（400例患者），需外部验证进一步确认泛化能力	自动化预测动脉瘤性蛛网膜下腔出血后的迟发性脑缺血	400例动脉瘤性蛛网膜下腔出血患者（其中156例有迟发性脑缺血）	医学影像分析	脑血管疾病	半监督学习、主成分分析（PCA）、逻辑回归、Naive Bayes、AdaBoost、多层感知机	ATT-Deeplabv3+（分割），多层感知机/逻辑回归等（分类）	非增强CT图像和临床数据	400例患者
149	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）
150	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
151	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
152	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
153	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
154	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）
155	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）
156	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
157	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
158	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
159	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
160	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