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
1	2026-05-31	Deep Learning to Predict Cardiac Magnetic Resonance-Derived Left Ventricular Mass and Hypertrophy From 12-Lead ECGs 2021-06, Circulation. Cardiovascular imaging DOI:10.1161/CIRCIMAGING.120.012281 PMID:34126762	研究论文	利用深度学习从12导联心电图预测心脏磁共振测量的左心室质量和肥厚	首次使用深度学习模型从12导联心电图预测CMR导出的左心室质量，并与传统心电图规则比较左心室肥厚的鉴别能力	UK Biobank和MGB队列中预测LV质量与CMR导出的相关性不同，说明模型泛化性存在局限	提高使用12导联心电图检测左心室肥厚的敏感性	左心室质量和左心室肥厚	机器学习	心血管疾病	12导联心电图	CNN（卷积神经网络）	心电图信号和心脏磁共振数据	UK Biobank中32,239名受试者（训练），独立测试集包括UK Biobank 4,903人和MGB 1,371人，MGB结果队列28,612人	NA	卷积神经网络	相关系数r，c统计量，Cox回归风险比	NA
2	2026-05-31	Attenuation correction using deep Learning and integrated UTE/multi-echo Dixon sequence: evaluation in amyloid and tau PET imaging 2021-05, European journal of nuclear medicine and molecular imaging IF:8.6Q1 DOI:10.1007/s00259-020-05061-w PMID:33108475	研究论文	提出一种结合深度学习与新型超短回波时间/多回波Dixon（UTE/mUTE）序列的MR衰减校正方法，用于淀粉样蛋白和tau蛋白PET成像	首次将深度学习与mUTE序列结合用于PET/MR衰减校正，在淀粉样蛋白和tau蛋白成像中显著提高骨区域Dice系数（0.87/0.94），优于传统图谱法和基于MPRAGE或Dixon的深度学习方法	样本量较小（35名受试者），仅评估了特定PET示踪剂（11C-PiB和18F-MK6240），未验证其他脑部疾病或示踪剂的通用性	提高阿尔茨海默病PET成像中衰减校正的准确性	35名接受11C-PiB和18F-MK6240扫描的受试者	计算机视觉	阿尔茨海默病	MR衰减校正，UTE/multi-echo Dixon序列，深度学习	深度学习	图像	35名受试者	NA	NA	Dice系数，验证损失，标准摄取值比（SUVR）误差	NA
3	2026-05-31	Disrupted Association of Sensory Neurons With Enveloping Satellite Glial Cells in Fragile X Mouse Model 2021, Frontiers in molecular neuroscience IF:3.5Q2 DOI:10.3389/fnmol.2021.796070 PMID:35058748	研究论文	在脆性X综合征小鼠模型中，感觉神经元与包裹的卫星胶质细胞之间的关联被破坏	首次揭示卫星胶质细胞在脆性X综合征感觉缺陷中的潜在贡献，结合单细胞RNA测序和深度学习网络进行结构功能分析	NA	探索脆性X综合征中感觉外周系统的功能障碍，特别是卫星胶质细胞对感觉缺陷的贡献	脆性X综合征小鼠模型的背根神经节中的感觉神经元和卫星胶质细胞	机器学习	脆性X综合征	单细胞RNA测序、荧光显微镜、qPCR、高分辨率透射电子显微镜、深度学习网络	深度学习网络	图像、基因表达数据	NA	NA	深度学习网络	NA	NA
4	2026-05-29	Automated analysis of rabbit knee calcified cartilage morphology using micro-computed tomography and deep learning 2021-08, Journal of anatomy IF:1.8Q2 DOI:10.1111/joa.13435 PMID:33782948	研究论文	利用微计算机断层扫描和深度学习自动分析兔膝关节钙化软骨形态	首次将深度学习分割技术应用于µCT图像中钙化软骨的三维形态评估，实现了骨与矿化软骨的自动分割，并验证了与组织学方法的高度相关性	研究样本限于兔膝关节，且为离体实验，未涉及活体动态变化分析；分割模型性能在µCT图像上略低于组织学图像	开发基于深度学习的µCT图像分割方法，实现钙化软骨三维形态的自动化分析，并验证其在解剖区域厚度变异研究中的生物医学相关性	12只新西兰白兔的16个膝关节，解剖为6个解剖区域的96个骨软骨样本	计算机视觉	骨关节炎及其他关节疾病	微计算机断层扫描	卷积神经网络	图像	12只兔的16个膝关节，96个骨软骨样本	NA	编码器-解码器架构	Dice系数, Pearson相关系数, Bland-Altman分析	NA
5	2026-05-27	Subtyping of mild cognitive impairment using a deep learning model based on brain atrophy patterns 2021-12-21, Cell reports. Medicine DOI:10.1016/j.xcrm.2021.100467 PMID:35028609	研究论文	基于脑萎缩模式的深度学习模型用于轻度认知障碍亚型分类	首次仅基于脑萎缩模式进行MCI亚型分类，而非传统认知测量	未明确提及局限性	开发基于脑萎缩的MCI亚型分类方法，以识别生物学和临床上有意义的亚组	轻度认知障碍（MCI）患者	数字病理学	阿尔茨海默病	MRI	深度学习	全脑MRI图像	未明确提及样本量	NA	NA	认知、临床、液体生物标志物及分子影像数据用于验证	NA
6	2026-05-27	Image- versus histogram-based considerations in semantic segmentation of pulmonary hyperpolarized gas images 2021-11, Magnetic resonance in medicine IF:3.0Q2 DOI:10.1002/mrm.28908 PMID:34227163	研究论文	比较基于直方图和基于图像的算法在高极化气体肺部图像分割中的差异	首次系统比较直方图与图像域优化方法在肺部高极化气体MRI分割中的性能，并公开深度学习功能	模拟数据集可能无法完全代表真实临床场景中的复杂噪声和变形	表征基于直方图和基于图像的分割算法在肺部高极化气体图像分割中的差异	高极化129Xe气体肺部MRI图像（来自29名受试者公开数据集和51名受试者回顾性数据集）	计算机视觉	肺部疾病	MRI	CNN	图像	80名受试者（29名公开+51名回顾性）的模拟高极化气体MRI图像	Advanced Normalization Tools	卷积神经网络	测量偏差、测量精度	NA
7	2026-05-27	Microscopy deep learning predicts virus infections and reveals mechanics of lytic-infected cells 2021-Jun-25, iScience IF:4.6Q1 DOI:10.1016/j.isci.2021.102543 PMID:34151222	研究论文	开发深度学习算法，通过显微镜图像预测病毒感染，并揭示裂解感染细胞的力学特性	无需病毒特异性染色，利用深度学习从荧光显微镜图像中识别疱疹病毒和腺病毒感染细胞，提前约20小时预测裂解感染结果，并揭示裂解细胞核的力学缺陷	NA	开发成像和深度学习方法，用于预测病毒感染表型并研究细胞裂解的机制	疱疹病毒和腺病毒感染的细胞	计算机视觉	病毒感染	荧光显微镜、活细胞成像	深度学习	图像	NA	NA	深度学习模型（具体架构未指定）	NA	NA
8	2026-05-27	Quantification of abdominal fat from computed tomography using deep learning and its association with electronic health records in an academic biobank 2021-06-12, Journal of the American Medical Informatics Association : JAMIA IF:4.7Q1 DOI:10.1093/jamia/ocaa342 PMID:33576413	研究论文	开发了一种全自动算法用于腹部脂肪分割，并在学术生物库中大规模部署该方法	利用深度学习和分布式计算构建全自动图像筛选和标记技术，可从CT扫描中识别皮下和内脏腹部脂肪，并验证与电子健康记录中表型的关联	未明确提及局限	开发全自动腹部脂肪分割算法并大规模应用在学术生物库中	宾夕法尼亚医学生物库中13502名患者的52844次CT扫描中的皮下和内脏腹部脂肪	计算机视觉	糖尿病、高血压、肾衰竭	CT	CNN	图像	13502名患者，52844次CT扫描	NA	分类网络、分割网络	类内相关系数	分布式计算
9	2026-05-27	Leveraging Uncertainty from Deep Learning for Trustworthy Material Discovery Workflows 2021-May-18, ACS omega IF:3.7Q2 DOI:10.1021/acsomega.1c00975 PMID:34056423	研究论文	利用深度学习预测不确定性来提升材料发现工作流的可信度	首次将预测不确定性引入材料科学机器学习工作流，解决数据集规模确定、模糊样本决策回避和分布外检测等关键问题	未提及具体局限性	提升基于机器学习的材料应用工作流中分类模型的性能和可靠性	扫描电子显微镜图像中的微观结构信息	计算机视觉	NA	深度学习预测不确定性	深度神经网络	图像	NA	NA	NA	分类准确率	NA
10	2026-05-27	Multimodal Ensemble Deep Learning to Predict Disruptive Behavior Disorders in Children 2021, Frontiers in neuroinformatics IF:2.5Q3 DOI:10.3389/fninf.2021.742807 PMID:34899225	research paper	使用多模态集成三维卷积神经网络模型预测儿童破坏性行为障碍	首次采用多模态集成三维卷积神经网络融合扩散、结构和静息态功能磁共振成像数据来分类破坏性行为障碍儿童，并通过梯度加权类激活映射方法识别关键脑区	模型准确率仅为72%，灵敏度为70%，特异度为72%，F1得分为70，性能有限；研究仅基于美国青少年脑认知发展研究数据，可能不具普适性	利用多模态磁共振成像数据通过深度学习模型早期诊断儿童破坏性行为障碍	儿童破坏性行为障碍患者和典型发育儿童	machine learning	geriatric disease	扩散磁共振成像、结构磁共振成像、静息态功能磁共振成像	三维卷积神经网络	磁共振图像	1100名儿童（550名患者和550名典型发育儿童），年龄108-131个月，包括419名女性和681名男性	NA	3D CNN	accuracy, sensitivity, specificity, F1-score	NA
11	2026-05-25	Sparse deep neural networks on imaging genetics for schizophrenia case-control classification 2021-06-01, Human brain mapping IF:3.5Q1 DOI:10.1002/hbm.25387 PMID:33724588	研究论文	提出一种稀疏深度神经网络方法，用于精神分裂症病例-对照分类，结合灰质体积和单核苷酸多态性数据	在输入层引入L1范数正则化实现稀疏特征选择，从而直接解释原始特征（如灰质体积和SNP）对分类的贡献权重	平均错误率仍达28.98%，且方法仅在精神分裂症数据上验证，外推至其他疾病或数据模态需进一步实验	开发可解释的深度学习模型，用于精神分裂症的病例-对照分类并识别生物标志物	精神分裂症患者与健康对照的灰质体积和单核苷酸多态性数据	机器学习, 影像遗传学	精神分裂症	灰质体积成像, 单核苷酸多态性基因分型	稀疏深度神经网络	图像（灰质体积）, 基因型（SNP）	训练样本634例，外部验证集分别为394、255和160例（共1443例）	NA	稀疏深度神经网络（输入层含L1正则化）	错误率	NA
12	2026-05-25	A deep learning model for mass screening of COVID-19 2021-Jun, International journal of imaging systems and technology IF:3.0Q2 DOI:10.1002/ima.22544 PMID:33821094	研究论文	开发卷积神经网络模型 'COVID-Screen-Net'，用于胸部X光图像的三分类（COVID-19、细菌性肺炎和正常）	利用 GradCam 可视化特征，优化卷积层和激活层数量，微调超参数以最小化计算时间并提高效率	未明确提及局限性	开发一种快速且低成本的 COVID-19 大规模筛查工具	胸部X光图像	计算机视觉	COVID-19	NA	卷积神经网络（CNN）	图像	来自医院和网络数据集的匿名胸部X光图像	NA	COVID-Screen-Net	准确率、召回率	NA
13	2026-05-25	Identifying DNA N4-methylcytosine sites in the rosaceae genome with a deep learning model relying on distributed feature representation 2021, Computational and structural biotechnology journal IF:4.4Q2 DOI:10.1016/j.csbj.2021.03.015 PMID:33868598	研究论文	提出基于分布式特征表示的深度学习模型4mC-w2vec，用于识别蔷薇科基因组中的DNA N4-甲基胞嘧啶位点	首次利用word2vec词嵌入技术自动学习特征表示，结合双层卷积神经网络（CNN）识别4mC位点，避免了传统手工特征提取的局限性	目前仅在蔷薇科特定物种（如Arabidopsis和Fragaria）基因组上验证，未提及跨物种泛化能力及计算资源消耗	开发一套基于自动特征选择的计算方法来高效识别DNA N4-甲基胞嘧啶（4mC）位点，提高预测性能	蔷薇科基因组中的DNA N4-甲基胞嘧啶（4mC）和非4mC位点序列	机器学习	NA	DNA甲基化测序	CNN	序列数据（基因组序列）	论文中未明确样本数量，但使用了平衡和不平衡的基因组数据集	PyTorch	卷积神经网络（CNN）	准确率、精确率、召回率、F1分数、AUC	NA
14	2026-05-25	Affective Voice Interaction and Artificial Intelligence: A Research Study on the Acoustic Features of Gender and the Emotional States of the PAD Model 2021, Frontiers in psychology IF:2.6Q2 DOI:10.3389/fpsyg.2021.664925 PMID:34017295	研究论文	本文探讨了声学特征在语音交互中与性别及PAD模型情绪状态的差异，为人工智能情感语音交互提供理论基础	通过实证研究，连接声学特征与心理学理论，为深度学习模型的参数调整提供解释性基础	深度学习模型虽预测准确，但缺乏解释能力，本研究旨在弥补这一不足	探索性别和PAD模型情绪状态在声学特征上的差异，为AI情感语音交互奠定理论依据	声学特征（七大主要声学特征）、性别（男性和女性）、情绪状态（愉悦-唤醒-支配模型）	自然语言处理	不适用	音频录制、声学特征提取（Praat软件）、统计分析方法（双因素方差分析、混合设计分析）	不适用	音频数据	62名参与者（31名女性，31名男性，年龄21至60岁）	SPSS	不适用	不适用	不适用
15	2026-05-24	White matter hyperintensities induce distal deficits in the connected fibers 2021-04-15, Human brain mapping IF:3.5Q1 DOI:10.1002/hbm.25338 PMID:33417309	研究论文	研究白质高信号如何沿连接纤维扩散并引起远端缺陷	首次系统分析局部白质高信号沿连接纤维向远端区域传播损伤的机制	未涉及纵向变化或干预措施的影响	探究白质高信号对全局脑网络的影响及其传播路径	174名平均年龄74岁老年人的脑磁共振影像和神经心理评估数据	机器学习	老年性疾病	脑磁共振成像	CNN	图像	174名参与者，年龄74±5岁	NA	深度学习分割网络	多变量线性回归分析	NA
16	2026-05-24	Transfer learning-based ensemble support vector machine model for automated COVID-19 detection using lung computerized tomography scan data 2021-Apr, Medical & biological engineering & computing IF:2.6Q3 DOI:10.1007/s11517-020-02299-2 PMID:33738639	研究论文	提出一种基于迁移学习的集成支持向量机模型，用于从肺部CT扫描数据中自动检测COVID-19	结合迁移学习、VGG16特征提取、主成分分析特征选择以及集成支持向量机分类器，实现快速且准确的COVID-19自动筛查	测试样本量较小（208张图像），模型可能在不同数据集上的泛化性需进一步验证	设计自动化系统辅助医疗人员（尤其在资源匮乏地区）进行COVID-19早期检测	COVID-19患者的肺部CT扫描图像	数字病理学	COVID-19	CT扫描	VGG16, 支持向量机, 集成学习, 极限学习机, 深度卷积神经网络	图像	208张测试图像	NA	VGG16	准确率, 精确率, AUC, F1分数	NA
17	2026-05-24	A New Subject-Specific Discriminative and Multi-Scale Filter Bank Tangent Space Mapping Method for Recognition of Multiclass Motor Imagery 2021, Frontiers in human neuroscience IF:2.4Q2 DOI:10.3389/fnhum.2021.595723 PMID:33762911	研究论文	提出一种新的主题特异性判别多尺度滤波器组切空间映射方法，用于多类别运动想象识别	通过多变量方差分析的非参数方法选择判别性频带，生成多尺度滤波器组，结合时间窗分解多通道脑电信号，利用切空间映射（TSM）估计特征，并采用线性支持向量机分类，有效提升多类别运动想象任务的分类精度并降低执行时间	未提及具体限制，如实验样本量较小或数据通用性不足	设计主题特异性滤波器组以提高多类别运动想象任务的识别性能	多类别运动想象脑电信号，来自4类BCI竞赛IV-2a数据集	机器学习	NA	脑电图（EEG）信号处理	支持向量机（SVM）	脑电图（EEG）信号	9名受试者的4类运动想象数据（BCI竞赛IV-2a数据集）	NA	多尺度滤波器组切空间映射（DMFBTSM）	分类准确率, 训练时间, 测试时间	NA
18	2026-05-24	Automated and semi-automated enhancement, segmentation and tracing of cytoskeletal networks in microscopic images: A review 2021, Computational and structural biotechnology journal IF:4.4Q2 DOI:10.1016/j.csbj.2021.04.019 PMID:33995906	综述	综述了显微图像中细胞骨架网络的自动与半自动增强、分割和追踪方法	对比传统方法与深度学习辅助方法，强调后者在细胞骨架网络分割中的优势	仅提供简短总结，未深入比较各方法的性能	总结专用于细胞骨架网络显微图像的增强、分割和追踪方法	细胞骨架细丝及其网络结构	计算机视觉	NA	显微成像	CNN, LSTM, GAN	图像	NA	NA	NA	NA	NA
19	2026-05-23	Biologically informed deep neural network for prostate cancer discovery 2021-10, Nature IF:50.5Q1 DOI:10.1038/s41586-021-03922-4 PMID:34552244	研究论文	开发了一种生物信息深度神经网络P-NET，用于前列腺癌的分子特征发现和临床预测	提出了一种生物信息驱动的深度学习模型P-NET，实现完全可解释性，能通过分子数据预测癌症状态并揭示治疗耐药性的分子驱动因素	没有明确提及	利用可解释的机器学习模型在临床癌症基因组学中发现和预测前列腺癌的临床侵袭性分子特征	前列腺癌患者及其治疗耐药性状态相关的分子数据	机器学习	前列腺癌	NA	深度神经网络	分子数据	NA	NA	P-NET	NA	NA
20	2026-05-23	scGNN is a novel graph neural network framework for single-cell RNA-Seq analyses 2021-03-25, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-021-22197-x PMID:33767197	研究论文	提出scGNN框架，利用图神经网络进行单细胞RNA测序分析，包括基因插补和细胞聚类	将图神经网络与左截断混合高斯模型结合，用于单细胞RNA测序分析，并集成三个迭代多模态自编码器	NA	开发一种无假设的深度学习框架，用于单细胞RNA测序分析，以解决测序稀疏性和基因表达复杂差异模式等挑战	单细胞RNA测序数据	机器学习	阿尔茨海默病	RNA测序（单细胞RNA测序）	图神经网络	基因表达数据	4个基准单细胞RNA测序数据集，以及1个包含13,214个单细胞核的阿尔茨海默病研究样本	NA	图神经网络, 多模态自编码器	基因插补和细胞聚类的性能指标	NA