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
161	2025-10-03	Progression or Aging? A Deep Learning Approach for Distinguishing Glaucoma Progression From Age-Related Changes in OCT Scans 2024-Oct, American journal of ophthalmology IF:4.1Q1 DOI:10.1016/j.ajo.2024.04.030 PMID:38703802	研究论文	开发一种深度学习算法，用于在缺乏参考标准的情况下通过OCT图像检测青光眼进展	提出噪声正-未标记弱监督时间序列学习模型，能区分青光眼进展与年龄相关变化	回顾性研究设计，缺乏明确的参考标准	区分青光眼进展与年龄相关变化的OCT图像分析	青光眼患者和健康受试者的OCT图像序列	计算机视觉	青光眼	光学相干断层扫描	CNN-LSTM	图像序列	3253只眼（1859名受试者）的8785个随访序列
162	2025-10-03	Colour fusion effect on deep learning classification of uveal melanoma 2024-Oct, Eye (London, England) DOI:10.1038/s41433-024-03148-4 PMID:38773261	研究论文	本研究验证深度学习对葡萄膜黑色素瘤和脉络膜痣的分类性能，并评估不同颜色融合策略对分类效果的影响	首次系统评估早期融合、中期融合和晚期融合等不同颜色融合策略在葡萄膜黑色素瘤分类中的性能差异	回顾性研究设计，样本量相对有限（798张图像来自438名患者）	验证深度学习在葡萄膜黑色素瘤和脉络膜痣自动分类中的应用，并优化颜色融合策略	葡萄膜黑色素瘤和脉络膜痣患者	计算机视觉	葡萄膜黑色素瘤	深度学习图像分类	CNN	超广角视网膜图像	798张视网膜图像，来自438名患者（157名葡萄膜黑色素瘤，281名脉络膜痣）
163	2025-10-03	Invariant point message passing for protein side chain packing 2024-Oct, Proteins IF:3.2Q2 DOI:10.1002/prot.26705 PMID:38790143	研究论文	提出了一种基于几何图神经网络的新方法PIPPack，用于蛋白质侧链包装任务	采用几何感知的不变点消息传递(IPMP)技术处理局部结构和序列信息，通过χ角分布预测生成理想的侧链坐标	仅在约1400个高质量蛋白质链的测试集上验证，样本规模相对有限	解决蛋白质侧链包装(PSCP)问题，预测高置信度、低能量的氨基酸侧链构象	蛋白质侧链构象	计算生物学	NA	几何图神经网络，不变点消息传递(IPMP)	几何图神经网络	蛋白质结构数据，序列信息	约1400个高质量蛋白质链
164	2025-10-03	An Updated Simplified Severity Scale for Age-Related Macular Degeneration Incorporating Reticular Pseudodrusen: Age-Related Eye Disease Study Report Number 42 2024-Oct, Ophthalmology IF:13.1Q1 DOI:10.1016/j.ophtha.2024.04.011 PMID:38657840	研究论文	更新年龄相关性黄斑变性简化严重程度分级量表，纳入网状假性玻璃膜疣并进行外部验证	首次将网状假性玻璃膜疣纳入AMD严重程度分级，并使用深度学习技术进行分级验证	研究基于临床试验队列，可能不适用于所有人群	开发更新的AMD风险预测模型	年龄相关性黄斑变性患者	数字病理	年龄相关性黄斑变性	深度学习分级彩色眼底照片	深度学习模型	图像	AREDS队列2719人，AREDS2队列1472人
165	2025-10-03	SDF4CHD: Generative modeling of cardiac anatomies with congenital heart defects 2024-Oct, Medical image analysis IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.media.2024.103293 PMID:39146700	研究论文	提出一种针对先天性心脏病的心脏解剖结构生成建模方法	开发了类型和形状解耦的生成方法，能够捕捉不同CHD类型的拓扑变化并生成保留特定CHD类型独特拓扑结构的心脏解剖结构	训练数据集相对较小，仅包含67名患者	开发能够生成先天性心脏病心脏解剖结构的生成模型	先天性心脏病患者的心脏解剖结构	医学图像分析	先天性心脏病	深度学习，符号距离场(SDF)	生成模型	心脏解剖图像	67名患者，涵盖6种CHD类型和14种CHD类型组合
166	2025-10-03	Accurate Automated Quantification of Dopamine Transporter PET Without MRI Using Deep Learning-based Spatial Normalization 2024-Oct, Nuclear medicine and molecular imaging IF:1.3Q3 DOI:10.1007/s13139-024-00869-y PMID:39308485	研究论文	开发了一种基于深度学习的空间归一化方法，用于无需MRI的18F-FP-CIT PET图像自动定量分析	提出了一种仅需PET图像输入的人工智能空间归一化技术，无需解剖图像支持	NA	开发无需MRI的自动化多巴胺转运体PET定量方法	帕金森病及相关帕金森综合征患者	医学影像分析	帕金森病	18F-FP-CIT PET成像	卷积神经网络	PET图像	训练集213对PET-MRI配对数据，验证集89对PET-MRI配对数据，外部验证135个数据集
167	2025-10-03	Comparative analysis of chronic progressive nephropathy (CPN) diagnosis in rat kidneys using an artificial intelligence deep learning model 2024-Oct, Toxicological research IF:1.6Q4 DOI:10.1007/s43188-024-00247-y PMID:39345736	研究论文	使用深度学习分割模型比较分析大鼠肾脏慢性进行性肾病(CPN)的诊断效果	首次针对包含多种病变的复杂病变诊断模型进行研究，并比较了三种不同算法在CPN诊断中的表现	样本量相对有限，仅使用了33个全玻片图像和约2000张图像	选择适合诊断复杂病变的初始深度学习模型	大鼠肾脏慢性进行性肾病的三类代表性病变（肾小管嗜碱性萎缩、单核细胞浸润、透明管型）	数字病理学	肾脏疾病	深度学习分割模型	YOLOv8, Mask R-CNN, SOLOv2	全玻片图像(WSI)	33个大鼠肾脏全玻片图像，约2000张包含三种病变的图像
168	2025-10-03	Exploring the Impact of Model Complexity on Laryngeal Cancer Detection 2024-Oct, Indian journal of otolaryngology and head and neck surgery : official publication of the Association of Otolaryngologists of India DOI:10.1007/s12070-024-04776-8 PMID:39376269	研究论文	本研究探讨模型复杂度对喉癌检测效果的影响，比较了逻辑回归、浅层神经网络和深度卷积网络在CT图像上的诊断性能	首次系统评估不同复杂度机器学习模型在喉癌CT图像检测中的表现，揭示模型复杂度与诊断准确性的关系	仅使用对比CT图像，未考虑其他影像模态；样本规模有限；未进行外部验证	探索机器学习模型复杂度对喉癌检测诊断效能的影响	喉癌患者的计算机断层扫描图像	计算机视觉	喉癌	计算机断层扫描	逻辑回归, 神经网络, CNN, ResNet-50	医学图像	NA
169	2025-10-03	Detectability of Hypoattenuating Liver Lesions with Deep Learning CT Reconstruction: A Phantom and Patient Study 2024-Oct, Radiology IF:12.1Q1 DOI:10.1148/radiol.232749 PMID:39377679	研究论文	比较深度学习CT重建与自适应统计迭代重建在低对比度肝脏病变检测能力方面的表现	首次在患者和体模研究中系统评估深度学习CT重建对低对比度肝脏病变检测能力的影响	单中心回顾性研究，样本量相对有限	评估深度学习CT重建技术在低对比度肝脏病变检测中的性能	肝脏低密度病变患者和低对比度分辨率体模	医学影像分析	肝脏疾病	CT扫描，深度学习图像重建	深度学习图像重建模型	CT影像	50名患者（86个肝脏病变）和低对比度分辨率体模
170	2025-10-03	Prediction of Ischemic Stroke Functional Outcomes from Acute-Phase Noncontrast CT and Clinical Information 2024-Oct, Radiology IF:12.1Q1 DOI:10.1148/radiol.240137 PMID:39404632	研究论文	本研究开发了一种融合急性期非增强CT和临床信息的深度学习模型，用于预测缺血性卒中患者90天功能结局	首次将急性期非增强CT与临床信息融合用于卒中功能结局预测，避免了传统方法需要手动特征工程和耗时后处理的局限性	回顾性研究设计，样本来自临床试验和注册研究，可能存在选择偏倚	预测缺血性卒中患者90天改良Rankin量表评分	缺血性卒中患者	医学影像分析	缺血性卒中	深度学习	深度学习融合模型	医学影像和临床数据	1335名患者（中位年龄71岁，674名女性），来自4个多中心试验和2个注册研究
171	2025-10-03	Patient-Specific Myocardial Infarction Risk Thresholds From AI-Enabled Coronary Plaque Analysis 2024-Oct, Circulation. Cardiovascular imaging DOI:10.1161/CIRCIMAGING.124.016958 PMID:39405390	研究论文	本研究利用深度学习技术自动量化冠状动脉斑块，建立了个体化的年龄和性别特异性斑块分布标准，并评估其对心肌梗死风险的预测价值	首次基于深度学习建立了个体化的年龄和性别特异性冠状动脉斑块体积分布标准，并验证了其在心肌梗死风险预测中的价值	研究样本量相对有限（2803例），且为回顾性多中心研究	开发基于AI的冠状动脉斑块分析方法，建立个体化心肌梗死风险预测模型	冠状动脉疾病患者	数字病理学	心血管疾病	深度学习，冠状动脉CT血管成像	深度学习系统	医学影像	2803例患者（其中956例用于建立分布标准，1847例用于外部验证）
172	2025-10-03	Automated Detection and Grading of Extraprostatic Extension of Prostate Cancer at MRI via Cascaded Deep Learning and Random Forest Classification 2024-10, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2024.04.011 PMID:38670874	研究论文	本研究开发了一种基于级联深度学习和随机森林分类的AI工作流，用于从前列腺MRI中自动检测和分级前列腺癌的包膜外侵犯	结合了深度学习分割模型与随机森林分类器，实现了前列腺癌包膜外侵犯的自动化分级系统	模型在EPE等级3的识别性能相对较低（ROC AUC为0.55），且样本量有限	开发自动化AI工作流用于前列腺癌包膜外侵犯的检测和分级	634名前列腺癌患者的MRI扫描数据	数字病理	前列腺癌	T2W MRI, ADC map, High B DWI	级联深度学习, 随机森林	医学影像	634名患者（507名训练集，127名测试集）
173	2025-10-03	Evaluating the Performance and Bias of Natural Language Processing Tools in Labeling Chest Radiograph Reports 2024-Oct, Radiology IF:12.1Q1 DOI:10.1148/radiol.232746 PMID:39436298	研究论文	评估四种NLP工具在标注胸部X光报告时的性能和人口统计学偏倚	首次系统评估多种NLP工具在不同人口统计学群体中的标注准确性和偏倚	仅评估了胸部X光报告，未涵盖其他影像学报告类型	评估NLP工具在放射学报告标注中的准确性和人口统计学偏倚	胸部X光报告和患者人口统计学数据	自然语言处理	胸部疾病	自然语言处理	规则基础模型(CheXpert)、深度学习模型(RRA, GPT-4)、混合模型(cTAKES)	文本报告	MIMIC数据集692例患者，IU数据集3665例患者
174	2025-10-03	Short-length SSVEP data extension by a novel generative adversarial networks based framework 2024-Oct, Cognitive neurodynamics IF:3.1Q2 DOI:10.1007/s11571-024-10134-9 PMID:39555252	研究论文	提出一种基于GAN的端到端信号转换网络TEGAN，用于将短时长SSVEP信号扩展为长时长人工信号	引入两阶段训练策略和LeCam散度正则化项来规范GAN训练过程	NA	解决SSVEP信号长度不足对脑机接口性能的限制	稳态视觉诱发电位(SSVEP)信号	脑机接口	NA	生成对抗网络(GAN)	GAN	脑电图信号	两个公开SSVEP数据集（4类和12类数据集）
175	2025-10-03	Motor imagery decoding using source optimized transfer learning based on multi-loss fusion CNN 2024-Oct, Cognitive neurodynamics IF:3.1Q2 DOI:10.1007/s11571-024-10100-5 PMID:39555257	研究论文	提出基于多损失融合CNN的源优化迁移学习方法，用于解码运动想象任务	首次提出可优化源模型的多损失融合CNN，并开发源优化迁移学习方法使源模型更符合目标域特征	NA	提高多类运动想象任务的解码性能，特别是从健康受试者到中风患者的迁移学习效果	16名健康受试者和16名中风患者的运动想象数据	脑机接口	中风	脑电信号分析	多损失融合CNN	脑电信号	32名受试者（16名健康人，16名中风患者）
176	2025-10-03	Multiresolution feature fusion for smart diagnosis of schizophrenia in adolescents using EEG signals 2024-Oct, Cognitive neurodynamics IF:3.1Q2 DOI:10.1007/s11571-024-10120-1 PMID:39555262	研究论文	提出一种基于多分辨率特征融合和机器智能的自动化诊断模型，用于通过脑电图信号对青少年精神分裂症进行高效诊断	结合经验小波变换和经验模态分解两种多分辨率分析方法，提出CNN与集成装袋树的混合模型，融合深度学习和手工特征进行诊断	NA	开发自动化诊断模型以实现青少年精神分裂症的高效检测	84名青少年（45名精神分裂症症状患者和39名健康对照）	机器学习	精神分裂症	经验小波变换、经验模态分解、机器学习分类器	CNN、集成装袋树	脑电图信号	84名青少年受试者
177	2025-10-03	Research progress of epileptic seizure prediction methods based on EEG 2024-Oct, Cognitive neurodynamics IF:3.1Q2 DOI:10.1007/s11571-024-10109-w PMID:39555266	综述	本文系统综述了基于脑电图的癫痫发作预测方法的研究进展	分别基于头皮脑电图和颅内脑电图，从五种常用特征分析方法回顾癫痫预测研究现状，并对深度学习和传统机器学习方法进行对比分析	当前算法尚无法应用于临床，存在一定局限性	为癫痫发作预测研究提供改进方向和新思路	难治性癫痫患者	机器学习	癫痫	EEG（脑电图）	深度学习算法与传统机器学习方法	脑电信号	NA
178	2025-10-03	Attention-based cross-frequency graph convolutional network for driver fatigue estimation 2024-Oct, Cognitive neurodynamics IF:3.1Q2 DOI:10.1007/s11571-024-10141-w PMID:39555279	研究论文	提出一种基于注意力的跨频图卷积网络用于驾驶员疲劳状态估计	首次将多头注意力机制与图卷积网络结合，用于捕捉EEG通道间的跨频长程依赖关系	仅使用公开数据集进行验证，未提及实际部署效果	通过脑电信号准确估计驾驶员疲劳状态和反应时间	驾驶员脑电信号	机器学习	NA	脑电图(EEG)	注意力机制+图卷积网络(ACF-GCN)	脑电信号	公开数据集（具体数量未提及）
179	2025-10-03	Quality Control in the Corneal Bank with Artificial Intelligence: Comparison of a New Deep Learning-based Approach with Conventional Endothelial Cell Counting by the "Rhine-Tec Endothelial Analysis System" 2024-Jun, Klinische Monatsblatter fur Augenheilkunde IF:0.8Q4 DOI:10.1055/a-2299-8117 PMID:38574759	研究论文	比较基于深度学习的角膜内皮细胞计数新方法与传统Rhine-Tec系统在角膜库质量控制中的性能	开发了基于深度学习的全自动内皮细胞检测方法，可自动识别图像中所有可见内皮细胞，相比传统方法提高了样本量和客观性	深度学习方法目前无法完全替代全区域内皮质量评估，后者仍是角膜移植最重要的决策基础	比较新型深度学习方法与传统Rhine-Tec系统在角膜内皮细胞密度测量中的性能差异	角膜移植供体的内皮细胞	数字病理	眼科疾病	深度学习	深度学习模型	图像	9375张存档的相差显微镜图像，来自连续角膜移植供体
180	2025-10-03	Objective Analysis of Corneal Nerves and Dendritic Cells 2024-Jun, Klinische Monatsblatter fur Augenheilkunde IF:0.8Q4 DOI:10.1055/a-2307-0313 PMID:38941998	综述	本文综述了角膜神经和树突状细胞的图像分析方法，重点介绍了深度学习算法在自动模式识别中的应用	详细比较了自主开发的深度学习算法与其他传统方法在角膜神经和树突状细胞图像分析中的性能	NA	探讨角膜神经和树突状细胞图像分析的不同方法及其临床应用价值	角膜神经和树突状细胞	医学图像分析	眼表疾病	活体共聚焦显微镜	深度学习算法	图像	NA