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	2026-04-16	Stability and folding pathways of tetra-nucleosome from six-dimensional free energy surface 2021-02-17, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-021-21377-z PMID:33597548	研究论文	本研究使用近原子模型和深度学习技术，探索了四核小体的稳定性和折叠途径	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
2	2026-04-05	CADD-Splice-improving genome-wide variant effect prediction using deep learning-derived splice scores 2021-02-22, Genome medicine IF:10.4Q1 DOI:10.1186/s13073-021-00835-9 PMID:33618777	研究论文	本研究通过整合深度学习衍生的剪接评分，改进了CADD工具在全基因组变异效应预测中的性能	首次将两种专门的剪接评分整合到CADD模型中，显著提升了剪接变异预测的准确性，同时保持整体性能	仅针对剪接评分进行了验证，未扩展到其他分子过程；且剪接特异性预测器在一般变异解释中无法与考虑无义和错义效应的评分竞争	改进全基因组变异效应预测工具，特别是针对影响剪接的遗传变异	遗传变异对剪接的影响，以及其在遗传疾病中的作用	机器学习	遗传疾病	深度神经网络	DNN	基因组变异数据	NA	NA	NA	分类准确性	NA
3	2026-04-04	Automated digital TIL analysis (ADTA) adds prognostic value to standard assessment of depth and ulceration in primary melanoma 2021-02-02, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-021-82305-1 PMID:33531581	研究论文	本研究应用深度学习算法自动分析黑色素瘤H&E图像中的肿瘤浸润淋巴细胞，以提升疾病特异性生存预测的准确性	开发并验证了一种开源深度学习算法，用于自动数字TIL分析，为早期黑色素瘤的预后评估提供了新的生物标志物	研究样本规模较小，需要更大规模的研究进一步验证ADTA在分期算法中的适用性	评估自动数字TIL分析在预测早期黑色素瘤患者疾病特异性生存方面的价值	早期黑色素瘤患者的H&E病理图像	数字病理学	黑色素瘤	H&E染色	深度学习算法	图像	训练队列80例，验证队列145例	NA	NA	HR, CI, p值	NA
4	2026-03-10	Concordance analysis of intrapartum cardiotocography between physicians and artificial intelligence-based technique using modified one-dimensional fully convolutional networks 2021-Feb-01, Journal of the Chinese Medical Association : JCMA IF:1.9Q2 DOI:10.1097/JCMA.0000000000000416 PMID:32858548	研究论文	本研究使用基于一维全卷积网络的人工智能方法，分析产时胎心监护图，并与临床医生评估进行一致性比较	首次将改进的一维全卷积网络应用于胎心监护图的自动识别，并评估其在非安心胎儿状态评估中的潜力	研究为单中心回顾性研究，样本量有限（3239条记录），且模型假阳性率较高	评估人工智能技术在胎心监护图识别中的性能，探索其在胎儿健康监测中的应用	产时胎心监护记录和新生儿Apgar评分	医疗人工智能	产科疾病	电子胎儿监护	FCN	时间序列数据	3239条胎心监护记录，来自292次分娩	NA	改进的一维全卷积网络	Cohen's kappa系数, AUC, 灵敏度, 假阳性率	NA
5	2026-03-06	Epicardial adipose tissue is associated with extent of pneumonia and adverse outcomes in patients with COVID-19 2021-02, Metabolism: clinical and experimental DOI:10.1016/j.metabol.2020.154436 PMID:33221381	研究论文	本研究探讨了心外膜脂肪组织（EAT）在胸部CT上的量化指标与COVID-19肺炎范围及不良临床结局之间的关联	首次利用深度学习软件量化EAT体积和衰减，并发现其与COVID-19肺炎负担及临床恶化或死亡风险独立相关	研究为回顾性分析，样本量较小（109例），且仅基于单中心数据，可能存在选择偏倚	评估EAT作为COVID-19患者肺炎程度和不良结局预测因子的临床价值	实验室确诊的COVID-19患者	数字病理学	COVID-19	胸部CT成像，深度学习软件分析	深度学习模型	医学影像（CT图像）	109例连续患者	NA	NA	回归系数（β），比值比（OR），相关性系数（r），p值	NA
6	2026-03-03	MB-GAN: Microbiome Simulation via Generative Adversarial Network 2021-02-05, GigaScience IF:11.8Q1 DOI:10.1093/gigascience/giab005 PMID:33543271	研究论文	本文提出了一种基于生成对抗网络（GAN）的微生物组模拟框架MB-GAN，用于生成逼真的微生物组数据	MB-GAN避免了显式统计建模假设，仅需真实数据集作为输入，且相比传统GAN更易应用和高效收敛	未明确提及具体限制，可能包括对大规模数据或特定微生物组类型的适用性	开发一种模拟真实微生物组数据的方法，以评估分析工具的优缺点	人类微生物组数据，特别是肠道微生物组	机器学习	NA	宏基因组关联研究，深度学习方法	GAN	微生物丰度数据	396个样本（来自病例对照肠道微生物组研究）	NA	MB-GAN	稀疏性、多样性、类群-类群相关性	NA
7	2025-11-30	Thyroid gland delineation in noncontrast-enhanced CTs using deep convolutional neural networks 2021-02-16, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/abc5a6 PMID:33590826	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的甲状腺自动分割方法，用于非增强头颈部CT图像	首次在非增强CT中实现高精度甲状腺分割，通过六项交叉验证实验证明方法的鲁棒性	仅针对疑似甲状腺癌患者数据，未在其他疾病类型中验证	开发高精度、高效且鲁棒的甲状腺自动分割方法	1977例疑似甲状腺癌患者的非增强头颈部CT图像	医学影像分析	甲状腺癌	CT成像	CNN	医学影像	1977例患者	NA	3D U-Net, V-Net	Dice相似系数, 敏感度, 特异度, Jaccard指数, Hausdorff距离, 平均表面距离, 残差均方根距离, 质心距离, Pearson相关系数, Bland-Altman分析	NA
8	2025-02-21	Discovering microbe-disease associations from the literature using a hierarchical long short-term memory network and an ensemble parser model 2021-02-24, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-021-83966-8 PMID:33627732	研究论文	本文提出了一种结合机器学习和自然语言处理方法的框架，用于分析微生物与疾病之间的关联	结合了深度学习（分层长短期记忆网络）和解析树搜索方法（基于成分解析和依赖解析的集成模型），提高了微生物-疾病关联的提取准确率	未明确提及具体局限性	开发一种从文献中提取微生物与疾病关联的自动化方法	微生物与疾病之间的关联	自然语言处理	NA	文本挖掘、深度学习	分层长短期记忆网络（LSTM）、集成解析模型	文本	大规模文献分析，具体样本量未明确	NA	NA	NA	NA
9	2024-12-21	Discovery of gene module acting on ubiquitin-mediated proteolysis pathway by co-expression network analysis for endometriosis 2021-Feb, Reproductive biomedicine online IF:3.7Q1 DOI:10.1016/j.rbmo.2020.10.005 PMID:33189575	研究论文	通过共表达网络分析发现与子宫内膜异位症相关的基因模块，并探讨其在临床诊断中的应用	首次通过共表达网络分析发现与子宫内膜异位症高度相关的基因模块，并利用深度学习模型进行临床诊断	研究基于已有的基因表达数据集，未进行实验验证	探讨子宫内膜异位症的发生与基因模块表达异常的关系，并建立诊断模型	子宫内膜异位症患者的异位子宫内膜组织	基因组学	妇科疾病	共表达网络分析	深度学习模型	基因表达数据	71例正常样本和142例子宫内膜异位症样本	NA	NA	NA	NA
10	2024-12-08	Image-based profiling for drug discovery: due for a machine-learning upgrade? 2021-02, Nature reviews. Drug discovery DOI:10.1038/s41573-020-00117-w PMID:33353986	研究论文	本文探讨了基于图像的药物发现策略，并提出机器学习技术在此领域的升级潜力	本文提出了利用深度学习和单细胞方法等新型计算技术来更好地捕捉图像中的生物信息，以加速药物发现	尽管机器学习策略有所改进，但仍存在挑战	探讨基于图像的药物发现策略及其在机器学习技术升级中的潜力	基于图像的特征提取和多维特征分析	计算机视觉	NA	深度学习	NA	图像	NA	NA	NA	NA	NA
11	2024-10-25	Automating the assessment of biofouling in images using expert agreement as a gold standard 2021-02-02, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-021-81011-2 PMID:33531525	研究论文	本文利用深度学习技术自动评估水下图像中的生物污损情况，并以专家共识作为金标准	首次应用深度学习模型自动分类水下检查图像中的生物污损，并验证了其与专家评估的一致性	研究仅限于水下检查图像的分类，未涉及其他类型的生物污损数据	开发一种自动化的方法来评估船舶外壳的生物污损情况，以降低成本和提高效率	水下检查图像中的生物污损	计算机视觉	NA	深度学习	深度学习模型	图像	超过10,000张水下检查图像，其中120张由三位专家标注	NA	NA	NA	NA
12	2024-10-11	Application of deep learning techniques for detection of COVID-19 cases using chest X-ray images: A comprehensive study 2021-Feb, Biomedical signal processing and control IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.bspc.2020.102365 PMID:33230398	研究论文	本文研究了使用深度学习技术通过胸部X光图像检测COVID-19病例的方法	提出了使用八种预训练的卷积神经网络模型进行COVID-19的早期诊断，并通过比较分析确定了最佳模型	仅限于使用胸部X光图像进行诊断，未考虑其他类型的医学影像	设计一种自动化和早期诊断系统，以提供快速决策并减少诊断错误	COVID-19病例的早期诊断	计算机视觉	COVID-19	深度学习	卷积神经网络 (CNN)	图像	使用了公开可用的胸部X光图像进行验证	NA	NA	NA	NA
13	2024-10-08	DRPnet: automated particle picking in cryo-electron micrographs using deep regression 2021-Feb-08, BMC bioinformatics IF:2.9Q1 DOI:10.1186/s12859-020-03948-x PMID:33557750	研究论文	本文开发了一种基于深度学习的粒子挑选网络，用于自动检测冷冻电镜图像中的粒子中心	提出了一种双卷积神经网络级联的方法，名为DRPnet，能够有效识别不同大小、形状、分布和灰度模式的粒子，并在多个性能指标上优于现有方法	NA	开发一种自动化的方法来识别和选择冷冻电镜图像中的蛋白质粒子	冷冻电镜图像中的蛋白质粒子	计算机视觉	NA	深度学习	卷积神经网络（CNN）	图像	单个冷冻电镜数据集	NA	NA	NA	NA
14	2024-10-08	Ankle fracture classification using deep learning: automating detailed AO Foundation/Orthopedic Trauma Association (AO/OTA) 2018 malleolar fracture identification reaches a high degree of correct classification 2021-02, Acta orthopaedica IF:2.5Q1 DOI:10.1080/17453674.2020.1837420 PMID:33103536	研究论文	研究使用深度学习算法自动分类踝关节骨折，特别是根据AO基金会/骨科创伤协会（AO/OTA）2018标准进行详细分类	开发了一种基于ResNet架构的神经网络，能够自动学习并分类踝关节骨折的复杂分类标准	研究主要集中在踝关节骨折的分类，未涉及其他身体部位的骨折分类	探索使用深度学习算法自动分类踝关节骨折，以辅助骨科决策	踝关节骨折的分类，特别是AO/OTA 2018标准的详细分类	计算机视觉	NA	深度学习	ResNet	图像	4941例踝关节X光检查图像，其中400例用于测试	NA	NA	NA	NA
15	2024-10-07	Multimodal deep learning models for early detection of Alzheimer's disease stage 2021-02-05, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-020-74399-w PMID:33547343	研究论文	本文利用深度学习技术整合影像、基因和临床测试数据，用于阿尔茨海默病早期阶段的分类	提出了一种新的数据解释方法，通过聚类和扰动分析识别深度模型学习到的顶级特征	未提及	开发多模态深度学习模型用于阿尔茨海默病早期阶段的检测	阿尔茨海默病、轻度认知障碍和对照组患者	机器学习	阿尔茨海默病	深度学习	3D-卷积神经网络	影像、基因和临床测试数据	使用阿尔茨海默病神经影像学倡议(ADNI)数据集	NA	NA	NA	NA
16	2024-10-04	Deep learning and medical image processing for coronavirus (COVID-19) pandemic: A survey 2021-Feb, Sustainable cities and society IF:10.5Q1 DOI:10.1016/j.scs.2020.102589 PMID:33169099	综述	本文综述了深度学习在COVID-19医学图像处理中的应用现状	本文总结了2020年初以来大量关于深度学习在COVID-19医学图像处理中的研究工作	本文讨论了深度学习在COVID-19医学图像处理中实施的几个挑战和问题	总结和探讨深度学习在COVID-19医学图像处理中的应用	COVID-19医学图像处理	计算机视觉	NA	深度学习	NA	图像	NA	NA	NA	NA	NA
17	2024-09-30	[Parkinson's disease diagnosis based on local statistics of speech signal in time-frequency domain] 2021-Feb-25, Sheng wu yi xue gong cheng xue za zhi = Journal of biomedical engineering = Shengwu yixue gongchengxue zazhi DOI:10.7507/1001-5515.202001024 PMID:33899424	研究论文	提出了一种基于时频域梯度统计的方法来分析帕金森病患者语音障碍	引入时频域梯度统计特征，相比传统特征和深度学习特征，在分类准确性、特异性和敏感性上表现更好	NA	开发一种新的方法来诊断帕金森病患者的语音障碍	帕金森病患者的语音信号	信号处理	神经退行性疾病	时频分析	KNN分类器	语音信号	不同帕金森病患者的语音数据集	NA	NA	NA	NA
18	2024-09-23	Hyperspectral Microscopic Imaging for the Detection of Head and Neck Squamous Cell Carcinoma on Histologic Slides 2021-Feb, Proceedings of SPIE--the International Society for Optical Engineering DOI:10.1117/12.2581970 PMID:35783088	研究论文	研究使用高光谱显微成像和深度学习方法自动检测头颈部鳞状细胞癌	首次将高光谱显微成像与基于Inception的二维卷积神经网络结合用于头颈部鳞状细胞癌的自动检测	样本量较小，仅涉及18名患者	探索高光谱显微成像和深度学习方法在头颈部鳞状细胞癌自动检测中的应用	头颈部鳞状细胞癌的病理切片	数字病理学	头颈部鳞状细胞癌	高光谱成像	二维卷积神经网络	图像	18名患者	NA	NA	NA	NA
19	2024-09-21	Advancing Eosinophilic Esophagitis Diagnosis and Phenotype Assessment with Deep Learning Computer Vision 2021-Feb, Biomedical engineering systems and technologies, international joint conference, BIOSTEC ... revised selected papers. BIOSTEC (Conference) DOI:10.5220/0010241900002865 PMID:34046649	研究论文	本文提出了一种利用深度学习计算机视觉技术自动量化嗜酸性粒细胞以诊断嗜酸性食管炎（EoE）并评估疾病严重程度和进展的方法	首次利用深度学习计算机视觉技术进行EoE诊断，并提供了一种自动化的疾病严重程度和进展跟踪过程	NA	寻找可能指导新患者在疾病初始诊断时治疗计划的关联	嗜酸性食管炎（EoE）的诊断和疾病严重程度及进展评估	计算机视觉	消化系统疾病	深度学习	U-Net	图像	NA	NA	NA	NA	NA
20	2024-08-31	Shallow Convolutional Neural Network for COVID-19 Outbreak Screening Using Chest X-rays 2021-Feb-05, Cognitive computation IF:4.3Q1 DOI:10.1007/s12559-020-09775-9 PMID:33564340	研究论文	本文提出了一种轻量级的浅层卷积神经网络（CNN）架构，用于通过胸部X光片自动检测COVID-19阳性病例	该浅层CNN架构设计参数较少，相比其他深度学习模型更高效，且在实验中达到了99.69%的最高准确率和1.0的敏感度	NA	开发一种计算效率高的AI工具，用于通过胸部X光片大规模筛查COVID-19阳性病例	COVID-19阳性病例和非COVID-19病例的胸部X光片	计算机视觉	COVID-19	卷积神经网络（CNN）	CNN	图像	321张COVID-19阳性胸部X光片和5856张非COVID-19病例胸部X光片	NA	NA	NA	NA