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
1	2025-05-24	Differentiating molecular etiologies of Angelman syndrome through facial phenotyping using deep learning 2020-09, American journal of medical genetics. Part A DOI:10.1002/ajmg.a.61720 PMID:32524756	研究论文	本研究利用深度学习技术DeepGestalt通过面部表型分析区分Angelman综合征的分子病因	首次应用DeepGestalt系统分析Angelman综合征不同分子亚型之间的面部表型差异	样本年龄跨度较大(10个月至32岁)，可能影响表型分析的准确性	探索面部识别系统在区分Angelman综合征分子亚型中的应用价值	261名Angelman综合征患者	数字病理学	Angelman综合征	深度学习面部分析	DeepGestalt	图像	261名患者(年龄10个月至32岁)
2	2025-05-23	Lake water-level fluctuation forecasting using machine learning models: a systematic review 2020-Dec, Environmental science and pollution research international DOI:10.1007/s11356-020-10917-7 PMID:32978734	综述	本文对机器学习模型在湖泊水位波动预测中的应用进行了全面回顾	系统总结了七种流行的机器学习模型在湖泊水位预测中的应用，并讨论了模型输入、性能标准及比较	未涉及具体模型的详细实现细节和特定湖泊案例的深入分析	评估机器学习模型在湖泊水位波动预测中的效果和应用前景	湖泊水位波动	机器学习	NA	NA	ANN, SVM, ANFIS, WA-ANN, WA-ANFIS, WA-SVM, GEP, GP, ELM, DL	水文数据	NA
3	2025-05-23	Computer-aided diagnosis of liver lesions using CT images: A systematic review 2020-12, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2020.104035 PMID:33099219	综述	本文综述了1998年至2020年间发表的关于使用计算机辅助诊断系统通过CT图像预测肝脏良恶性病变的最新技术	提供了肝脏病变计算机辅助诊断系统的全面概述，包括传统和基于深度学习的方法	未开发出适用于多样化图像的高效分割方法，未研究无监督和半监督深度学习模型	概述计算机辅助诊断系统在肝脏病变诊断中的最新技术	肝脏病变	数字病理学	肝脏疾病	CT成像	深度学习与传统方法	图像	NA
4	2025-05-23	Accuracy and reliability of automatic three-dimensional cephalometric landmarking 2020-Oct, International journal of oral and maxillofacial surgery IF:2.2Q2 DOI:10.1016/j.ijom.2020.02.015 PMID:32169306	系统综述	评估三维颅面图像自动标志点定位的准确性和可靠性	比较了知识基础、图谱基础和学习基础算法在自动标志点定位中的表现，发现深度学习方法的性能最佳	研究中存在患者选择和参考标准实施方面的偏倚风险，可能导致结果过于乐观	评估自动标志点定位技术在三维头影测量分析中的准确性和可靠性	人类头部计算机断层扫描或锥形束计算机断层扫描图像	医学图像分析	NA	自动标志点定位技术	深度学习	三维图像	11项研究，测试数据集样本量从18到77张图像不等
5	2025-05-23	Deep learning for wireless capsule endoscopy: a systematic review and meta-analysis 2020-10, Gastrointestinal endoscopy IF:6.7Q1 DOI:10.1016/j.gie.2020.04.039 PMID:32334015	系统综述与荟萃分析	本文通过系统综述和荟萃分析评估了深度学习在无线胶囊内窥镜(WCE)中的应用效果	首次对深度学习在WCE中的应用进行系统性评价和荟萃分析	现有研究均为回顾性研究且存在较高偏倚风险	评估深度学习算法在WCE疾病检测中的性能表现	无线胶囊内窥镜图像数据	计算机视觉	肠道疾病	深度学习	神经网络	医学影像	19项研究(45篇原始文献)
6	2025-05-23	Machine learning techniques for detecting electrode misplacement and interchanges when recording ECGs: A systematic review and meta-analysis 2020 Sep - Oct, Journal of electrocardiology IF:1.3Q3 DOI:10.1016/j.jelectrocard.2020.08.013 PMID:32866909	系统综述与荟萃分析	本文综述了机器学习技术在检测心电图电极错位和互换中的应用及其效果	系统评估了机器学习在检测电极错位和互换中的性能，并识别了最常用的机器学习技术	研究仅包括14篇文章，可能无法涵盖所有相关研究	研究电极错位对心电图信号和解释的影响，评估机器学习检测电极错位的性能	心电图（ECG）电极错位和互换	机器学习	心血管疾病	机器学习（ML）	卷积神经网络（CNN）	心电图信号	14篇文章
7	2025-05-23	Deep Learning in Radiation Oncology Treatment Planning for Prostate Cancer: A Systematic Review 2020-Aug-30, Journal of medical systems IF:3.5Q2 DOI:10.1007/s10916-020-01641-3 PMID:32862251	综述	本文系统回顾了深度学习在前列腺癌放射肿瘤治疗计划中的应用	总结了基于CT或MRI的不同深度学习网络架构在放射治疗目标轮廓分割中的应用	大多数研究使用的患者数据量有限，且这些模型在临床实践中的安全性和有效性仍需进一步验证	探索深度学习在放射治疗计划自动化中的应用，以提高治疗效率和质量	前列腺癌放射治疗计划中的目标轮廓分割	计算机视觉	前列腺癌	深度学习	NA	医学影像（CT或MRI）	患者数据量有限
8	2025-05-23	Creating Artificial Images for Radiology Applications Using Generative Adversarial Networks (GANs) - A Systematic Review 2020-08, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2019.12.024 PMID:32035758	系统性综述	本文综述了生成对抗网络（GANs）在放射学中的应用	系统性地总结了GANs在放射学中的多种应用，包括图像重建、去噪、数据增强等	仅包含截至2019年9月发表的研究，可能遗漏最新进展	回顾GANs在放射学中的应用文献	放射学中的图像生成和处理	计算机视觉	NA	GANs	GAN	医学影像（CT、MRI、PET/MRI、PET/CT、超声、X射线）	33项研究（2017-2019年间发表）
9	2025-05-23	Accuracy of deep learning for automated detection of pneumonia using chest X-Ray images: A systematic review and meta-analysis 2020-08, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2020.103898 PMID:32768045	meta-analysis	该研究通过系统综述和荟萃分析评估了深度学习模型在利用胸部X光图像检测和分类肺炎方面的诊断性能	首次对深度学习在肺炎检测和分类中的诊断性能进行了系统评价和荟萃分析	存在主要方法学问题，未来研究需解决以应用于临床	评估深度学习模型在肺炎检测和分类中的诊断性能	肺炎患者与健康对照者的胸部X光图像	digital pathology	pneumonia	deep learning	DL	image	NA
10	2025-05-23	Deep learning to find colorectal polyps in colonoscopy: A systematic literature review 2020-08, Artificial intelligence in medicine IF:6.1Q1 DOI:10.1016/j.artmed.2020.101923 PMID:32972656	系统文献综述	本文通过系统综述分析了深度学习在结肠镜检查中检测结直肠息肉的应用	总结了深度学习在息肉检测、定位和分割中的最新方法，并分析了公开数据集和评估指标	方法间的公平比较和可重复性存在困难，缺乏基于大型公开数据库的统一验证框架	提高结肠镜检查中腺瘤检测率，从而预防结直肠癌	结直肠息肉	计算机视觉	结直肠癌	深度学习	CNN	图像	35篇相关研究和7个公开的结肠镜图像数据集
11	2025-05-23	Opportunities and challenges of deep learning methods for electrocardiogram data: A systematic review 2020-07, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2020.103801 PMID:32658725	系统综述	本文系统综述了深度学习在心电图（ECG）数据分析中的建模和应用	总结了深度学习在ECG数据分析中的最新进展，并提出了未来研究方向	未解决可解释性、可扩展性和效率等新挑战	探讨深度学习在ECG数据分析中的应用和挑战	ECG数据	机器学习	心血管疾病	深度学习	CNN, RNN, 混合架构	ECG信号	191篇论文（2010-2020年）
12	2025-05-23	Lung Nodule Detection from Feature Engineering to Deep Learning in Thoracic CT Images: a Comprehensive Review 2020-06, Journal of digital imaging IF:2.9Q2 DOI:10.1007/s10278-020-00320-6 PMID:31997045	综述	本文系统回顾了关于胸部CT图像中肺结节检测的文献，涵盖了从特征工程到深度学习的各种方法	重点介绍了基于卷积神经网络(CNN)的深度学习方法在肺结节检测中的应用	仅涵盖了2009年至2018年4月期间发表的工作，可能未包含最新的研究进展	为研究人员和读者提供肺结节检测领域的当前技术状态和发展进程	胸部CT图像中的肺结节	数字病理	肺癌	计算机辅助诊断(CAD)系统	CNN	CT图像	NA
13	2025-05-17	Deep Learning for Smartphone-Based Malaria Parasite Detection in Thick Blood Smears 2020-05, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2019.2939121 PMID:31545747	research paper	本研究开发了一种基于深度学习的智能手机应用，用于自动检测厚血涂片中的疟疾寄生虫	首次开发了能够在智能手机上运行的厚血涂片疟疾寄生虫检测深度学习方法，并公开了一个包含1819张厚血涂片图像的数据集	研究仅基于150名患者的数据集，可能需要更大规模的验证	开发智能手机上的自动疟疾寄生虫检测方法，以替代人工计数	厚血涂片中的疟疾寄生虫	digital pathology	malaria	deep learning	CNN	image	1819张厚血涂片图像来自150名患者
14	2025-05-14	Developing and verifying automatic detection of active pulmonary tuberculosis from multi-slice spiral CT images based on deep learning 2020, Journal of X-ray science and technology IF:1.7Q3 DOI:10.3233/XST-200662 PMID:32651351	research paper	本研究开发了一种基于深度学习的自动检测系统，用于从多层螺旋CT图像中识别活动性肺结核（ATB）	利用U-Net深度学习算法自动检测和分割ATB病变，并通过图像处理方法将2D病变转化为3D病变	研究数据来自单一教学医院，可能影响模型的泛化能力	简化活动性肺结核的诊断流程并提高诊断准确性	846名患者的CT图像数据集，包括ATB、肺炎和正常病例	digital pathology	lung cancer	multi-slice spiral CT	U-Net	image	846名患者（训练集：567例，测试集：279例）
15	2025-04-20	How Artificial Intelligence Will Impact Colonoscopy and Colorectal Screening 2020-Jul, Gastrointestinal endoscopy clinics of North America DOI:10.1016/j.giec.2020.02.010 PMID:32439090	评论	探讨人工智能如何通过提高质量和降低不必要成本来改善结肠镜检查和结直肠筛查的价值	提出实时计算机辅助检测息肉以提高腺瘤检出率，以及通过光学活检识别低风险息肉以减少不必要成本	临床整合人工智能技术到内窥镜医师工作流程中的挑战，以及深度学习算法的可解释性问题	研究人工智能在结肠镜检查和结直肠筛查中的应用及其潜在影响	结肠镜检查和结直肠筛查	数字病理学	结直肠癌	计算机辅助检测和诊断	深度学习	图像	NA
16	2025-04-10	A demonstration of automated visual evaluation of cervical images taken with a smartphone camera 2020-11-01, International journal of cancer IF:5.7Q1 DOI:10.1002/ijc.33029 PMID:32356305	research paper	研究探讨了自动化视觉评估（AVE）这一用于宫颈癌筛查的深度学习计算机应用，是否能够应用于智能手机拍摄的宫颈图像	首次将AVE技术应用于智能手机拍摄的宫颈图像，并通过大量数据和专家标注验证其有效性	金标准为专家印象而非组织病理学，且仅在小部分具有组织病理学诊断的图像上进行了验证	验证AVE技术在智能手机拍摄宫颈图像上的应用效果	7587张来自3221名女性的宫颈图像	computer vision	cervical cancer	deep learning	object detection networks	image	7587张图像来自3221名女性
17	2025-04-10	Malocclusion Classification on 3D Cone-Beam CT Craniofacial Images Using Multi-Channel Deep Learning Models 2020-07, Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. Annual International Conference DOI:10.1109/EMBC44109.2020.9176672 PMID:33018225	研究论文	本研究提出两种多通道深度学习模型架构，用于从3D CBCT颅面图像中自动识别和分类骨骼性错颌畸形	提出了'Ensemble'和'Synchronized multi-channel'两种多通道深度学习模型架构，并结合'Class-selective Relevance Mapping'可视化方法解释模型学习行为	NA	辅助正畸医生确定患者的最佳治疗路径，包括正畸治疗、手术治疗或两者结合	3D CBCT颅面图像	计算机视觉	错颌畸形	深度学习	多通道深度学习模型（Ensemble和Synchronized multi-channel）	3D CBCT图像	NA
18	2025-04-10	Risk factor analysis combined with deep learning in the risk assessment of overseas investment of enterprises 2020, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0239635 PMID:33006998	research paper	该研究结合深度学习方法评估企业海外投资风险，并分析了15个国家集群作为样本	引入深度神经网络（DNN）构建企业海外投资风险评估模型，并利用Fraser风险评估学习标签中的投资吸引力指数作为模型评估结果	研究仅基于15个国家集群的样本，可能无法全面覆盖所有海外投资风险因素	评估企业海外投资风险并扩展深度学习方法在风险评估中的应用	15个国家集群的企业海外投资风险指标	machine learning	NA	Deep Neural Network (DNN)	DNN	结构化数据（风险指标）	15个国家集群
19	2025-04-10	The use of deep learning algorithm and digital media art in all-media intelligent electronic music system 2020, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0240492 PMID:33075083	研究论文	探讨深度学习算法在智能电子音乐系统中的初步应用，并促进深度学习与数字媒体技术的融合	提出了基于多任务学习的DDPG算法（M-DDPG）和基于分层学习的DDPG算法（H-DDPG），用于解决智能系统中的多任务问题和图像分层分析问题	未提及具体的数据集大小或实验环境的详细配置	推动全媒体智能系统的发展，探索深度学习在智能电子音乐系统中的应用	智能电子音乐系统中的多任务处理和图像分类	数字媒体艺术与机器学习	NA	DDPG, M-DDPG, H-DDPG	DDPG	图像	基于八项任务的测试
20	2025-04-10	Single image super-resolution via Image Quality Assessment-Guided Deep Learning Network 2020, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0241313 PMID:33119656	research paper	提出了一种基于图像质量评估（IQA）引导的深度学习网络，用于单图像超分辨率（SISR），以在感知质量和失真度量之间取得良好平衡	引入IQA网络从SR结果中提取感知特征，计算与原始绝对像素损失融合的相应损失，并指导SR网络参数的调整，解决了IQA和SR网络使用异构数据集的问题	未提及具体局限性	在单图像超分辨率（SISR）中实现感知质量和失真度量之间的良好平衡	单图像超分辨率（SISR）	computer vision	NA	深度学习（DL）	cascaded network	image	未提及具体样本数量