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
81	2025-10-06	Evaluation of Ischemic Penumbra in Stroke Patients Based on Deep Learning and Multimodal CT 2021, Journal of healthcare engineering DOI:10.1155/2021/3215107 PMID:39290779	研究论文	提出基于深度学习的双路径注意力补偿网络结构，用于脑卒中患者缺血半暗带的多模态CT评估	提出主辅双路径注意力补偿网络结构，通过辅助路径生成宽松的注意力补偿系数来修正主路径可能的注意力系数错误	卒中病灶特征不明显，病灶边界与正常脑组织区分度差，影响分割性能	评估多模态CT在急性缺血性脑卒中患者侧支循环、缺血半暗带和核心梗死体积定量评估及静脉溶栓预后评估中的价值	急性缺血性脑卒中患者	计算机视觉	脑卒中	多模态CT	U-Net	CT图像	NA	NA	改进的全局注意力上采样U-Net, 主辅双路径注意力补偿网络	分割性能	NA
82	2025-10-06	Molecular Properties of Drugs Handled by Kidney OATs and Liver OATPs Revealed by Chemoinformatics and Machine Learning: Implications for Kidney and Liver Disease 2021-Oct-18, Pharmaceutics IF:4.9Q1 DOI:10.3390/pharmaceutics13101720 PMID:34684013	研究论文	通过化学信息学和机器学习分析肾脏OATs和肝脏OATPs转运药物的分子特性，为肝肾疾病治疗提供组织特异性靶向策略	首次结合化学信息学和机器学习方法系统比较肝脏OATPs与肾脏OATs转运药物的分子特性差异，识别出8个关键理化性质组合	分析基于已有药物数据，未涉及新型化合物验证	探索肝肾转运蛋白对药物分子特性的选择性差异，为肝肾疾病治疗优化药物选择	肝脏OATP1B1/OATP1B3和肾脏OAT1/OAT3转运的有机阴离子药物	机器学习	肝肾疾病	化学信息学分析，机器学习，深度学习	随机森林，k近邻，深度学习分类算法	药物理化性质数据	OATP和OAT相互作用药物的30多个定量理化性质	NA	NA	NA	NA
83	2025-10-06	Deep Learning Improves Speed and Accuracy of Prostate Gland Segmentations on Magnetic Resonance Imaging for Targeted Biopsy 2021-09, The Journal of urology IF:5.9Q1 DOI:10.1097/JU.0000000000001783 PMID:33878887	研究论文	开发深度学习模型ProGNet用于快速准确分割MRI图像中的前列腺，并应用于靶向活检临床实践	首个在常规泌尿科临床实践中应用深度学习模型进行前列腺分割用于靶向活检的研究，并在线公开了代码	样本主要来自单一机构的活检数据，外部验证病例数相对较少	开发快速准确的前列腺MRI分割方法以改善靶向活检流程	前列腺MRI图像	医学影像分析	前列腺癌	多参数MRI，磁共振-超声融合活检	深度学习	医学影像	905名受试者（805例训练，100例内部测试，56例外部测试，11例前瞻性验证）	NA	ProGNet, U-Net, holistically-nested edge detector	Dice相似系数	NA
84	2025-10-06	Integrative proteomics identifies thousands of distinct, multi-epitope, and high-affinity nanobodies 2021-03-17, Cell systems IF:9.0Q1 DOI:10.1016/j.cels.2021.01.003 PMID:33592195	研究论文	通过整合蛋白质组学方法系统性地鉴定了数千种具有多表位和高亲和力的纳米抗体	开发了前所未有的规模化蛋白质组学策略来研究抗原结合的循环骆驼科重链抗体，并首次绘制了超过10万种抗原-纳米抗体复合物的表位图谱	研究主要聚焦于骆驼科动物抗体，可能不直接适用于其他哺乳动物抗体系统	系统理解抗体库的多样性和抗原结合特性	骆驼科重链抗体及其纳米抗体片段	蛋白质组学	NA	蛋白质组学、高通量结构建模、交联质谱、突变分析、深度学习	深度学习模型	质谱数据、结构数据、序列数据	数千种不同的纳米抗体家族，超过10万种抗原-纳米抗体复合物	NA	NA	亲和力、特异性、多样性	NA
85	2025-10-06	Prediction and interpretation of cancer survival using graph convolution neural networks 2021-08, Methods (San Diego, Calif.) DOI:10.1016/j.ymeth.2021.01.004 PMID:33484826	研究论文	提出一种名为Surv_GCNN的图卷积神经网络方法，用于预测13种癌症类型的生存率并识别潜在基因标志物	首次将图卷积神经网络应用于癌症生存预测，并提出基于网络模型的基因标志物解释方法	仅使用TCGA数据集，未在其他独立数据集上验证	开发更准确的癌症生存预测模型并识别关键基因标志物	13种癌症类型（包括BLCA、BRCA、COAD等）的基因表达数据和临床数据	机器学习	癌症	基因表达分析，网络分析	图卷积神经网络（GCNN）	基因表达数据，临床数据	TCGA数据集中13种癌症类型的样本	NA	图卷积神经网络	风险评分（RS）	NA
86	2025-10-06	Deep Learning Segmentation of Triple-Negative Breast Cancer (TNBC) Patient Derived Tumor Xenograft (PDX) and Sensitivity of Radiomic Pipeline to Tumor Probability Boundary 2021-Jul-28, Cancers IF:4.5Q1 DOI:10.3390/cancers13153795 PMID:34359696	研究论文	开发基于深度学习的自动化管道用于三阴性乳腺癌PDX肿瘤的MRI图像分割，并评估影像组学特征对肿瘤边界的敏感性	首次系统比较五种网络架构在TNBC PDX肿瘤分割中的性能，并深入分析影像组学特征对肿瘤边界扰动的敏感性	研究仅限于三阴性乳腺癌PDX模型，未验证其他癌症类型	开发自动化的肿瘤分割方法并评估影像组学特征的稳定性	三阴性乳腺癌患者来源的肿瘤异种移植模型	数字病理	乳腺癌	磁共振成像	深度学习	医学影像	NA	NA	U-Net, Dense U-Net, Res-Net, R2UNet, D-R2UNet	F1-Score, recall, precision, AUC	NA
87	2025-10-06	Using deep learning to predict microvascular invasion in hepatocellular carcinoma based on dynamic contrast-enhanced MRI combined with clinical parameters 2021-Dec, Journal of cancer research and clinical oncology IF:2.7Q3 DOI:10.1007/s00432-021-03617-3 PMID:33839938	研究论文	开发基于动态对比增强MRI和临床参数的深度学习模型预测肝细胞癌微血管侵犯状态	首次结合八序列MRI的CNN分支与临床参数构建深度学习模型预测MVI状态和分级	单中心回顾性研究，样本量有限，需要多中心前瞻性验证	预测肝细胞癌微血管侵犯状态以指导治疗决策和预后评估	经病理证实MVI状态的肝细胞癌患者	医学影像分析	肝细胞癌	动态对比增强磁共振成像	CNN	医学影像, 临床参数	601例肝细胞癌患者（376例MVI阴性，225例MVI阳性）	NA	多分支CNN	AUC, 准确率	NA
88	2025-10-06	DRONE: Dual-Domain Residual-based Optimization NEtwork for Sparse-View CT Reconstruction 2021-11, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2021.3078067 PMID:33956627	研究论文	提出一种基于双域残差优化的稀疏视图CT重建网络DRONE	设计了包含嵌入、精炼和感知三个模块的双域残差优化网络，通过数据域和图像域的协同处理有效抑制稀疏视图伪影	NA	解决稀疏视图CT重建挑战，从极少投影中实现高质量图像重建	临床前和临床数据集	医学影像重建	NA	CT成像	深度学习网络	CT投影数据（正弦图）、医学图像	临床前和临床数据集	NA	DRONE（双域残差优化网络）	边缘保持、特征恢复、重建精度	NA
89	2025-07-20	Quantitative Imaging of Body Fat Distribution in the Era of Deep Learning 2021-11, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2021.04.004 PMID:34023197	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
90	2025-10-06	Feasibility analysis on simultaneous electron density and attenuation coefficient reconstruction 2021-Nov, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.15251 PMID:34564848	研究论文	提出一种结合深度学习的交替迭代重建方法，用于同时重建康普顿散射断层成像中的电子密度和衰减系数	利用散射图像与衰减图像之间的结构相似性，将深度学习模型融入交替迭代重建方案中	仅在模拟数据集上进行测试，尚未在真实临床数据上验证	开发联合散射和衰减图像重建的新方法	人体组织模拟的2D幻影图像和基于真实CT图像的模拟数据集	医学影像	肿瘤	康普顿散射断层成像，单视图CT成像	深度学习	CT图像，模拟数据	生成的2D幻影图像数据集和真实CT图像模拟数据集	NA	NA	结构相似性指数	NA
91	2025-10-06	On Interpretability of Artificial Neural Networks: A Survey 2021-Nov, IEEE transactions on radiation and plasma medical sciences IF:4.6Q1 DOI:10.1109/trpms.2021.3066428 PMID:35573928	综述	本文对人工神经网络可解释性研究进行了系统性综述，提出了可解释性分类法并探讨了在医学等领域的应用	提出了简单而全面的可解释性分类法，系统梳理了神经网络可解释性研究进展，并探讨了与模糊逻辑和脑科学的未来研究方向	NA	提高深度神经网络的可解释性，促进其在关键任务领域的应用	人工深度神经网络(DNNs)及其可解释性方法	机器学习	NA	NA	DNN	文本,图像,视频,图数据	NA	NA	NA	NA	NA
92	2025-10-06	When the ventral visual stream is not enough: A deep learning account of medial temporal lobe involvement in perception 2021-09-01, Neuron IF:14.7Q1 DOI:10.1016/j.neuron.2021.06.018 PMID:34265252	研究论文	通过深度学习框架研究内侧颞叶在视觉感知中的作用，解决了关于嗅周皮层参与感知的长期争议	建立了一个近似腹侧视觉流功能的深度学习框架，将病变研究、电生理记录和行为结果置于统一的计算框架中	模型仅近似腹侧视觉流功能而缺乏嗅周皮层，可能无法完全模拟完整大脑的视觉行为	研究内侧颞叶特别是嗅周皮层在视觉感知中的作用机制	人类参与者、猕猴电生理记录、已发表的视觉辨别实验数据	计算神经科学	NA	深度学习、电生理记录	深度学习模型	行为数据、电生理记录	30个已发表视觉辨别实验、新的行为实验参与者	NA	NA	行为表现对比	NA
93	2025-10-06	Quantitative analysis of metastatic breast cancer in mice using deep learning on cryo-image data 2021-09-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-021-96838-y PMID:34471169	研究论文	本研究开发了一种基于卷积神经网络的深度学习算法，用于自动分析小鼠转移性乳腺癌的冷冻成像数据	提出结合多尺度CNN特征与手工特征的三步式转移灶分割算法，显著减少人工干预时间	需要专家使用MATLAB软件进行半自动校正，算法泛化性需进一步验证	开发自动化方法定量分析小鼠模型中转移性乳腺癌的分布和大小	携带4T1乳腺癌细胞的小鼠模型	计算机视觉	乳腺癌	冷冻成像技术	CNN, 随机森林	3D彩色解剖图像和荧光图像	4只癌症小鼠	MATLAB	卷积神经网络	灵敏度, 特异度, AUC	NA
94	2025-10-06	Cine Cardiac MRI Motion Artifact Reduction Using a Recurrent Neural Network 2021-08, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2021.3073381 PMID:33856986	研究论文	提出一种新型循环生成对抗网络模型用于减少心脏电影MRI运动伪影	首次将双向卷积长短期记忆网络与多尺度卷积结合用于心脏MRI运动伪影减少，能够处理长程时序特征并同时捕获局部和全局特征	NA	开发深度学习技术以减少心脏电影MRI扫描时间和运动伪影	心脏电影磁共振成像序列	医学影像处理	心血管疾病	心脏磁共振成像	GAN, RNN	医学影像	NA	NA	循环生成对抗网络, 双向ConvLSTM	图像质量	NA
95	2025-10-06	Semi-Automated Extraction of Lens Fragments via a Surgical Robot Using Semantic Segmentation of OCT Images with Deep Learning - Experimental Results in ex vivo Animal Model 2021-Jul, IEEE robotics and automation letters IF:4.6Q2 DOI:10.1109/LRA.2021.3072574 PMID:34621980	研究论文	本研究开发了一种基于OCT图像语义分割的机器人系统，用于半自动提取猪眼晶状体碎片	首次将深度学习语义分割技术与眼科手术机器人结合，实现眼内结构的自动识别和晶状体碎片的半自动提取	研究仅在离体猪眼模型中进行验证，样本量有限，尚未进行在体实验	验证使用OCT引导机器人系统提取晶状体碎片的可行性	猪眼晶状体碎片	计算机视觉	眼科疾病	光学相干断层扫描(OCT)	CNN	OCT图像	训练集10只猪眼，验证集8只猪眼，测试集10只猪眼，系统演示7只猪眼	NA	NA	平均交并比(mIoU)	NA
96	2025-10-06	Preoperative identification of microvascular invasion in hepatocellular carcinoma by XGBoost and deep learning 2021-Mar, Journal of cancer research and clinical oncology IF:2.7Q3 DOI:10.1007/s00432-020-03366-9 PMID:32852634	研究论文	本研究开发了基于XGBoost和深度学习的模型，用于术前预测肝细胞癌的微血管侵犯	结合放射组学特征、影像学特征和临床变量构建XGBoost模型，并开发3D-CNN模型进行MVI预测	需要进一步验证，样本量相对有限（405例患者）	术前预测肝细胞癌的微血管侵犯状态	肝细胞癌患者	医学影像分析	肝细胞癌	CT影像分析，放射组学特征提取	XGBoost, 3D-CNN	CT图像	405例患者（220例MVI阳性，185例MVI阴性）	NA	3D卷积神经网络	AUROC, 置信区间, 无复发生存期	NA
97	2025-10-06	Deep Learning Model to Predict Serious Infection Among Children With Central Venous Lines 2021, Frontiers in pediatrics IF:2.1Q2 DOI:10.3389/fped.2021.726870 PMID:34604142	研究论文	开发深度学习模型预测带中心静脉导管儿童发生疑似严重感染的风险	首次将深度学习应用于预测儿童中心静脉导管相关血流感染，相比传统疾病严重程度评分PELOD-2显著提升预测性能	单中心回顾性研究，未在外部数据集验证	预测儿科患者中心静脉导管相关的疑似严重感染	带中心静脉导管的住院儿童患者	医疗人工智能	儿科感染性疾病	电子病历数据挖掘	深度学习	临床特征数据（人口统计学、实验室结果、生命体征、导管特征、用药记录）	27,137例患者就诊记录，748,380个48小时时间窗口	NA	NA	AUC, 阳性预测值	NA
98	2025-10-06	Deep Learning Approaches to Surrogates for Solving the Diffusion Equation for Mechanistic Real-World Simulations 2021, Frontiers in physiology IF:3.2Q2 DOI:10.3389/fphys.2021.667828 PMID:34248661	研究论文	本文开发了一种基于卷积神经网络的替代模型，用于快速求解稳态扩散方程的近似解	使用卷积神经网络作为偏微分方程的替代求解器，相比直接计算可获得约1000倍的加速，并提出使用回退训练策略来改善训练收敛性	遇到过拟合、场值映射错误以及导致近似解出现较大绝对误差和相对误差的几何条件等问题	为机械现实世界模拟中的扩散方程求解开发快速计算方法	二维方形域中两个等直径圆形恒定值源在随机位置的扩散场	机器学习	糖尿病视网膜病变	NA	CNN	数值模拟数据	通过直接计算生成数万次训练数据	NA	卷积神经网络	损失函数, 绝对误差, 相对误差	NA
99	2025-10-06	A combined microfluidic deep learning approach for lung cancer cell high throughput screening toward automatic cancer screening applications 2021-05-07, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-021-89352-8 PMID:33963232	研究论文	结合微流控技术与深度学习开发肺癌细胞自动筛查系统	首次将微流控芯片技术与深度学习ResNet18模型结合用于肺癌细胞系的高通量分类	仅使用实验室培养的细胞系数据，未涉及临床患者样本	开发可靠的计算机辅助诊断系统实现肺癌细胞自动分类	五类非小细胞肺癌细胞系和正常支气管上皮细胞系	计算机视觉	肺癌	微流控芯片技术、荧光显微镜成像	CNN	荧光显微镜图像	六种细胞系图像数据	NA	ResNet18	准确率, F1分数	NA
100	2025-10-06	Automated detection and segmentation of thoracic lymph nodes from CT using 3D foveal fully convolutional neural networks 2021-04-13, BMC medical imaging IF:2.9Q2 DOI:10.1186/s12880-021-00599-z PMID:33849483	研究论文	开发基于3D foveal全卷积神经网络的自动化工具，用于胸部CT扫描中淋巴结的检测和分割	首次采用基于3D foveal patches的全卷积神经网络进行淋巴结的自动3D检测和分割	对小尺寸淋巴结（短轴直径5-10mm）的检测率较低（62.2%），测试数据集规模较小（15个CT扫描）	开发自动检测和分割胸部淋巴结的工具，辅助临床诊断和影像组学研究	胸部CT扫描中的淋巴结	计算机视觉	肺癌	CT扫描	CNN	3D医学图像	训练集：89个增强CT扫描，4275个淋巴结；测试集：15个增强CT扫描	NA	3D Foveal Fully Convolutional Neural Network	检测率，假阳性率	NA