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
18241	2025-10-07	Metastasis Detection Using True and Artificial T1-Weighted Postcontrast Images in Brain MRI 2024-Nov-19, Investigative radiology IF:7.0Q1 DOI:10.1097/RLI.0000000000001137 PMID:39688447	研究论文	比较真实对比增强T1加权图像与深度学习合成的伪图像在脑转移瘤检测中的敏感性和精确度	首次使用深度学习从低剂量MRI图像合成对比增强图像，并系统评估其在转移瘤检测中的性能	样本量相对较小（40名参与者），仅评估了两种钆对比剂剂量	评估低剂量对比剂结合深度学习合成图像在脑转移瘤检测中的可行性	脑转移瘤患者和正常脑部发现的患者	医学影像分析	脑转移瘤	脑磁共振成像（MRI），深度学习图像合成	深度学习	MRI图像	40名参与者（24名男性，平均年龄54.3±15.1岁），来自5个中心的917名参与者数据库	NA	NA	敏感性，精确度，假阳性发现	NA
18242	2025-10-07	Visualizing nuclear pore complex plasticity with Pan-Expansion Microscopy 2024-Oct-30, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.09.18.613744 PMID:39345637	研究论文	本研究开发并评估了Pan扩展显微镜技术，用于可视化核孔复合体的结构可塑性	首次应用Pan-ExM技术实现16-20倍各向同性细胞扩增，结合深度学习分割揭示核孔复合体直径变化和POM121定位异常	技术依赖免疫染色验证，样本处理可能引入人为假象	研究核孔复合体在生理和病理条件下的结构可塑性	核孔复合体、核膜、LINC复合体、POM121核孔蛋白	生物医学成像	肌萎缩侧索硬化	Pan扩展显微镜、免疫染色、深度学习分割	深度学习	显微镜图像	多种模型细胞系和ALS患者来源的诱导多能干细胞分化神经元	NA	NA	结构分割准确性	NA
18243	2025-10-07	The Role of Artificial Intelligence in Predicting Optic Neuritis Subtypes From Ocular Fundus Photographs 2024-Aug-01, Journal of neuro-ophthalmology : the official journal of the North American Neuro-Ophthalmology Society IF:2.0Q2 DOI:10.1097/WNO.0000000000002229 PMID:39088711	研究论文	本研究开发了一种基于眼底照片的深度学习AI算法，用于预测视神经炎亚型	首次使用深度学习算法通过眼底照片区分多发性硬化相关视神经炎与其他亚型视神经炎	回顾性研究，样本量有限，非MS ON组患者数量较少	开发AI算法辅助视神经炎亚型的早期诊断和鉴别	视神经炎患者	计算机视觉	视神经炎	眼底摄影	深度学习	图像	321名患者的1,599张眼底照片（MS ON：262名患者/1,114张照片；非MS ON：59名患者/485张照片）	NA	NA	AUC, 准确率, 敏感性, 特异性	NA
18244	2025-10-07	Synthetic photoplethysmogram (PPG) signal generation using a genetic programming-based generative model 2024-Aug, Journal of medical engineering & technology DOI:10.1080/03091902.2024.2438150 PMID:39731227	研究论文	提出一种基于遗传编程的生成模型用于合成光电容积脉搏波信号	采用遗传编程方法自动确定数学模型的结构和组合，相比传统回归方法能生成更多样化和准确的数据	仅使用初始PPG信号样本进行训练，可能受限于样本的代表性	开发生成模型以解决PPG信号数据多样性和训练数据有限的问题	光电容积脉搏波信号	机器学习	心血管疾病	遗传编程	生成模型	生理信号	初始PPG信号样本	NA	基于遗传编程的生成模型	均方误差,均方根误差,相关系数	资源受限环境
18245	2025-10-07	Deep learning of movement behavior profiles and their association with markers of cardiometabolic health 2024-Mar-13, BMC medical informatics and decision making IF:3.3Q2 DOI:10.1186/s12911-024-02474-7 PMID:38481262	研究论文	本研究使用深度学习技术将加速度计记录的运动行为转换为图像，并分析其与心脏代谢健康标志物的关联	首次将加速度计输出转换为2D图像格式，利用卷积自编码器学习运动行为的完整谱系表示，捕捉运动行为的持续时间、时间和积累模式的复杂相互作用	样本仅来自NHANES研究的1812名成年参与者，可能无法代表更广泛的人群	探索运动行为模式与心脏代谢健康标志物之间的关联	20-65岁成年人的运动行为数据	机器学习	心血管代谢疾病	加速度计测量	卷积自编码器, K-means聚类	加速度计输出(活动计数)转换的2D图像	1812名成年参与者来自NHANES研究(2003-2006周期)	NA	卷积自编码器	统计学显著性(P值)	NA
18246	2025-10-07	The Breakthrough of Large Language Models Release for Medical Applications: 1-Year Timeline and Perspectives 2024-Feb-17, Journal of medical systems IF:3.5Q2 DOI:10.1007/s10916-024-02045-3 PMID:38366043	综述	本文回顾了2023年大型语言模型在医疗领域的发展时间线，并探讨了其应用前景与挑战	首次系统梳理了2023年度医疗领域大型语言模型的发布脉络，并提出了向通用生物医学AI系统演进的发展视角	技术发展速度过快导致信息可能不够全面，对模型具体应用效果缺乏实证数据支持	概述近期发布的LLMs在医学领域的潜在应用，探讨安全有效的应用前景	大型语言模型及其在医疗领域的应用	自然语言处理	慢性病管理	Transformer架构，预训练技术	LLM	文本	NA	NA	Transformer	NA	大规模计算资源
18247	2025-10-07	Deep-Learning-Based Analysis Reveals a Social Behavior Deficit in Mice Exposed Prenatally to Nicotine 2024-02-01, Cells IF:5.1Q2 DOI:10.3390/cells13030275 PMID:38334667	研究论文	本研究利用深度学习技术分析产前尼古丁暴露对小鼠行为表现的影响	首次结合DeepLabCut和SimBA深度学习算法无偏评估产前尼古丁暴露小鼠的行为表型，并发现其同时表现出ADHD和ASD特征	研究仅限于小鼠模型，未涉及人类临床验证	探究产前尼古丁暴露对后代神经行为发育的影响	产前尼古丁暴露(PNE)小鼠模型	计算机视觉	注意缺陷多动障碍,自闭症谱系障碍	行为表型分析,神经发生评估	深度学习	视频	未明确说明	DeepLabCut, SimBA	NA	高保真度标记	NA
18248	2025-10-07	Multiple Classification of Brain MRI Autism Spectrum Disorder by Age and Gender Using Deep Learning 2024-Jan-22, Journal of medical systems IF:3.5Q2 DOI:10.1007/s10916-023-02032-0 PMID:38252192	研究论文	本研究使用深度学习对脑部结构MRI进行自闭症谱系障碍的多重分类，同时考虑年龄和性别因素	首次基于年龄和性别因素进行自闭症的多重分类，探究这些因素对诊断的贡献	NA	开发自闭症谱系障碍的快速诊断系统，并分析年龄和性别因素对诊断的影响	自闭症谱系障碍患者和典型发育人群的脑部结构MRI数据	计算机视觉	自闭症谱系障碍	脑部结构MRI	CNN	图像	NA	NA	CNN	准确率	NA
18249	2025-10-07	Automated Prediction of Photographic Wound Assessment Tool in Chronic Wound Images 2024-Jan-16, Journal of medical systems IF:3.5Q2 DOI:10.1007/s10916-023-02029-9 PMID:38227131	研究论文	提出基于深度学习的全自动图像处理流程，用于慢性伤口图像中的伤口检测和Photographic Wound Assessment Tool（PWAT）评分预测	利用预训练神经网络模型和大规模伤口分割数据集，实现伤口区域的自动检测和PWAT评分预测，自动化临床伤口愈合评估过程	仅基于智能手机拍摄的图像，未考虑其他临床因素；在未见图像集上的验证规模有限	开发自动化伤口评估工具，消除人为主观性并加速临床实践	慢性伤口图像	计算机视觉	慢性伤口	图像处理分析	深度学习	图像	大规模伤口分割数据集	NA	预训练神经网络	Spearman相关系数	NA
18250	2025-10-07	Deep learning for prediction of post-thrombectomy outcomes based on admission CT angiography in large vessel occlusion stroke 2024, Frontiers in artificial intelligence IF:3.0Q2 DOI:10.3389/frai.2024.1369702 PMID:39149161	研究论文	基于入院CTA图像开发端到端深度学习模型预测大血管闭塞卒中患者取栓术后3个月功能结局	首次基于入院CTA图像构建端到端自动化深度学习流程预测前循环大血管闭塞取栓术后结局，并独立验证模型性能	样本量相对有限（591例患者），需更大规模多中心研究验证	开发自动化深度学习模型预测大血管闭塞卒中患者取栓术后功能结局	前循环大血管闭塞卒中患者	医学影像分析	脑血管疾病	计算机断层扫描血管成像	CNN	医学影像	591例患者（496例训练/交叉验证，95例独立测试）	PyTorch	ResNet-50 3D	AUC	NA
18251	2025-01-16	Assessment of the Accuracy of a Deep Learning Algorithm- and Video-based Motion Capture System in Estimating Snatch Kinematics 2024, International journal of exercise science DOI:10.70252/PRVV4165 PMID:39807293	研究论文	本研究评估了基于深度学习和视频的无标记运动捕捉系统在抓举运动学估计中的准确性，并与基于标记的系统进行了比较	首次将基于深度学习的无标记视频系统应用于抓举运动学分析，并与传统标记系统进行对比	两种系统在估计运动学参数时存在显著差异，可能由于模型和假设的不同	评估无标记视频系统在抓举运动学分析中的适用性	21名举重运动员（15名男性，6名女性）	计算机视觉	NA	深度学习姿态估计算法	NA	视频	21名举重运动员，131次试验	NA	NA	NA	NA
18252	2025-01-16	Design and validation of the reflection skills self-assessment questionnaire (RSSAQ) 2024, Journal of education and health promotion IF:1.4Q3 DOI:10.4103/jehp.jehp_141_24 PMID:39811846	研究论文	本研究旨在设计和验证波斯语医学科学学生反思技能自我评估问卷（RSSAQ）的心理测量特性	开发了一种新的波斯语反思技能自我评估问卷，并验证了其心理测量特性	研究样本仅限于一所大学的学生，可能限制了结果的普遍性	设计和验证波斯语医学科学学生反思技能自我评估问卷的心理测量特性	医学科学学生	教育评估	NA	探索性因子分析（EFA）和验证性因子分析（CFA）	NA	问卷数据	19名专家、50名学生（面效度和内容效度评估）、48名学生（信度评估）、151名学生（构念效度评估）	NA	NA	NA	NA
18253	2025-10-07	Five dominant dimensions of brain aging are identified via deep learning: associations with clinical, lifestyle, and genetic measures 2023-Dec-30, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2023.12.29.23300642 PMID:38234857	研究论文	通过深度学习识别大脑衰老的五个主要维度，并分析其与临床、生活方式和遗传因素的关联	首次使用Surreal-GAN深度表征学习方法在大规模多样化人群中识别出五种主要的神经退行性变模式	研究基于横断面数据，需要纵向研究验证预测价值	阐明大脑衰老的异质性并开发基于MRI的精准诊断方法	来自11项研究的49,482名个体的大脑MRI数据	医学影像分析	神经退行性疾病	MRI, 深度学习	GAN	医学影像	49,482名个体	NA	Surreal-GAN	关联分析, 预测价值评估	NA
18254	2025-10-07	Deep Learning-based Diagnosis and Localization of Pneumothorax on Portable Supine Chest X-ray in Intensive and Emergency Medicine: A Retrospective Study 2023-Dec-04, Journal of medical systems IF:3.5Q2 DOI:10.1007/s10916-023-02023-1 PMID:38048012	研究论文	开发两种基于深度学习的系统，用于在便携式仰卧位胸部X光片上诊断和定位气胸	首次针对便携式仰卧位胸部X光片开发专门的气胸诊断和定位系统，并比较了基于检测和基于分割的两种不同方法	性能随气胸尺寸减小而下降，研究为回顾性设计	开发自动诊断和定位气胸的深度学习系统	便携式仰卧位胸部X光片	计算机视觉	气胸	胸部X光成像	CNN, Transformer	医学图像	训练集1571张图像，测试集1071张图像	NA	EfficientNet-B2, DenseNet-121, Inception-v3, Deformable DETR, TOOD, VFNet, UNet	AUC, Dice系数	NA
18255	2025-10-07	Handling high-dimensional data with missing values by modern machine learning techniques 2023, Journal of applied statistics IF:1.2Q2 DOI:10.1080/02664763.2022.2068514 PMID:36819079	研究论文	本文讨论使用现代机器学习技术处理高维缺失数据的方法	比较了惩罚回归、树基方法和深度学习在处理高维缺失数据方面的性能，发现深度学习和XGBoost方法在偏差与方差平衡方面具有优势	仅通过有限的模拟研究和单一实际应用进行比较验证	开发处理高维缺失数据的现代机器学习方法	高维数据中的缺失值处理	机器学习	NA	缺失数据处理技术	深度学习,XGBoost,惩罚回归模型,树基模型	高维数据	NA	NA	NA	偏差,方差	NA
18256	2025-10-07	Adversarial confound regression and uncertainty measurements to classify heterogeneous clinical MRI in Mass General Brigham 2023, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0277572 PMID:36862751	研究论文	提出新型深度学习架构MUCRAN，用于在回归混杂因素的同时训练脑部MRI疾病检测模型	开发了多混杂因素回归对抗网络(MUCRAN)，可同时回归人口统计学和技术混杂因素，并集成不确定性量化方法自动排除分布外数据	仅使用单一医疗机构2019年前的数据进行训练，未包含更广泛时间跨度和多中心数据	开发能够处理临床异质性MRI数据的阿尔茨海默病检测方法	临床脑部MRI图像	医学影像分析	阿尔茨海默病	MRI	对抗网络,集成学习	医学图像	17,076例临床T1轴向脑部MRI	NA	MUCRAN	准确率	NA
18257	2025-10-07	A maChine and deep Learning Approach to predict pulmoNary hyperteNsIon in newbornS with congenital diaphragmatic Hernia (CLANNISH): Protocol for a retrospective study 2021, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0259724 PMID:34752491	研究论文	开发机器学习和深度学习方法预测先天性膈疝新生儿肺动脉高压的回顾性研究方案	首次将机器学习和深度学习方法应用于先天性膈疝胎儿，开发产前预测模型和基于3D U-NET的胎儿肺部自动分割系统	回顾性研究设计，单中心数据，样本量有限	开发预测先天性膈疝新生儿肺动脉高压和其他临床结局的产前预测模型	先天性膈疝胎儿和新生儿	医学影像分析，机器学习	先天性膈疝，肺动脉高压	胎儿磁共振成像，机器学习，深度学习	机器学习，深度学习，3D U-NET	临床数据，放射学数据，MRI图像	2012年1月1日至2020年12月31日期间出生的符合条件的患者	NA	3D U-NET	NA	NA
18258	2025-10-07	Synergistic integration of brain networks and time-frequency multi-view feature for sleep stage classification 2025-Dec, Health information science and systems IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s13755-024-00328-0 PMID:39802081	研究论文	提出一种结合脑网络和时频多视图特征的睡眠分期分类方法	开发了针对多视图特征的专用特征提取模块和跨注意力融合机制，能够自适应融合复杂睡眠特征	NA	提高睡眠分期分类的准确性	多导睡眠图信号及其转换的图和时频表示	机器学习	精神健康疾病	多导睡眠图	深度学习	生理信号，图数据，时频表示	ISRUC公共数据集	NA	跨注意力融合网络	准确率	NA
18259	2025-10-07	Enhanced diabetic retinopathy detection using U-shaped network and capsule network-driven deep learning 2025-Jun, MethodsX IF:1.6Q2 DOI:10.1016/j.mex.2024.103052 PMID:39802427	研究论文	本研究提出结合UNet++和胶囊网络的混合深度学习模型，用于青光眼的精确检测	首次将UNet++语义分割与胶囊网络相结合，利用胶囊网络识别层次化模式的能力，比传统CNN对青光眼变化更敏感	NA	提高青光眼检测的准确性	眼底图像中的视杯和视盘	计算机视觉	青光眼	直方图均衡化,对比度受限自适应直方图均衡化(CLAHE)	CNN,胶囊网络	图像	NA	NA	UNet++,CapsNet	准确率	NA
18260	2025-10-07	Comparative analysis and enhancing rainfall prediction models for monthly rainfall prediction in the Eastern Thailand 2025-Jun, MethodsX IF:1.6Q2 DOI:10.1016/j.mex.2024.103094 PMID:39802428	研究论文	本研究评估并开发了深度学习模型用于泰国东部地区月降雨量预测，重点分析了海洋尼诺指数的最佳滞后时间	开发了一种针对厄尔尼诺-南方振荡不同条件的新型混合深度学习模型，并在三种不同气候阶段验证了其性能	研究仅限于泰国东部五个站点，模型在其他地区的适用性需要进一步验证	提高泰国东部地区月降雨量预测的准确性	泰国东部五个站点的月降雨量数据	机器学习	NA	深度学习	RNN, LSTM, GRU	时间序列数据	泰国东部五个气象站的数据	NA	RNN with ReLU, LSTM, GRU (单层), LSTM+LSTM, LSTM+GRU (多层)	平均绝对误差, 均方根误差	NA