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	2026-04-04	Interinstitutional Portability of a Deep Learning Brain MRI Lesion Segmentation Algorithm 2022-Jan, Radiology. Artificial intelligence DOI:10.1148/ryai.2021200152 PMID:35146430	研究论文	本研究评估了深度学习脑部MRI病灶分割算法在不同机构间的可移植性，并探讨了多机构训练数据对性能损失缓解的效果	首次系统评估了脑部MRI病灶分割算法在跨机构应用时的性能变化，并发现添加少量具有异质病理特征的外部机构训练数据即可显著提升模型在新机构的性能	研究为回顾性设计，样本量相对有限，且仅涉及两个机构的数据，可能无法完全代表所有临床场景的多样性	评估脑部MRI病灶分割算法在不同机构间的可移植性，并探索提升跨机构性能的训练策略	脑部MRI图像中的病灶区域	医学影像分析	脑部疾病	脑部MRI成像	深度学习	医学影像（MRI）	训练集：293例患者（机构IN1）；测试集：51例患者（机构IN2）；额外训练数据：285例多机构脑肿瘤分割、198例IN2脑肿瘤分割、34例IN2多种脑部病理病灶分割	NA	三维U-Net	Dice系数，Spearman相关系数	NA
2	2026-03-22	A Low-Cost High-Performance Data Augmentation for Deep Learning-Based Skin Lesion Classification 2022, BME frontiers IF:5.0Q1 DOI:10.34133/2022/9765307 PMID:37850173	研究论文	本文提出了一种低成本高性能的数据增强策略，用于深度学习皮肤病变分类，旨在提升智能皮肤癌筛查设备在资源有限环境下的性能	提出搜索空间为10的高性能数据增强策略，可通过即插即用模式与任何模型结合，以低成本为医学数据库搜索最佳增强方法	NA	开发适用于资源有限环境的高性能低成本数据增强策略，以促进智能皮肤癌筛查设备的部署	皮肤病变图像数据	计算机视觉	皮肤癌	数据增强	CNN	图像	HAM10000、ISIC 2017、ISIC 2018、Derm7pt数据集	NA	EfficientNet	BACC, AUC	NA
3	2026-03-19	Recent advancements in machine vision methods for product code recognition: A systematic review 2022, F1000Research DOI:10.12688/f1000research.124796.1 PMID:37767074	综述	本文系统回顾了过去八年中用于识别产品表面制造标记文本的机器视觉方法的发展，并探讨了该领域最常见的挑战	系统梳理了从光学字符识别到深度学习方法的演进，特别强调了使用两个连续深度学习网络（一个用于检测文本区域，另一个用于识别字符）的最新方法	符合纳入标准的研究数量有限，仅筛选出10篇相关论文	评估用于识别产品表面制造标记文本的机器视觉方法的发展	产品表面印刷的制造标记文本，特别是药品和易腐食品上的代码	计算机视觉	NA	机器视觉，光学字符识别，深度学习	CNN, DNN	图像	NA	NA	卷积神经网络	NA	NA
4	2026-03-15	Uncertainty-aware deep learning in healthcare: A scoping review 2022, PLOS digital health DOI:10.1371/journal.pdig.0000085 PMID:36590140	综述	本文对医疗健康领域中深度学习不确定性量化方法进行了范围性综述，并提出了一个指定深度学习预测确定性的概念框架	首次系统性地评估了医疗健康应用中深度学习的不确定性量化方法，并提出了一个用于指定预测确定性的概念框架	报告方法的异质性阻碍了进行荟萃分析，且模型学习曲线在量化认知不确定性方面的应用较为稀疏	批判性评估医疗健康应用中深度学习的不确定性量化方法，并建立一个指定预测确定性的概念框架	医疗健康领域的深度学习模型及其不确定性估计方法	医疗健康	NA	深度学习	卷积神经网络	医学影像, 非影像数据	30项研究	NA	卷积神经网络及其变体	NA	NA
5	2026-03-15	PrimSeq: A deep learning-based pipeline to quantitate rehabilitation training 2022, PLOS digital health DOI:10.1371/journal.pdig.0000044 PMID:36420347	研究论文	本文介绍了一种名为PrimSeq的深度学习流程，用于分类和计数中风康复训练中的功能性动作	开发了PrimSeq流程，整合可穿戴传感器、深度学习模型和计数算法，首次实现对中风康复训练中功能性动作的自动量化测量	未明确说明模型在更广泛患者群体或不同康复环境中的泛化能力，且可能依赖于特定传感器设置	旨在量化中风康复训练中的功能性动作剂量，以支持康复治疗的定量研究	中风患者的上肢运动	机器学习	中风	可穿戴传感器运动捕捉	深度学习模型	运动传感器数据	未明确指定样本数量，但涉及具有不同程度上肢运动障碍的中风患者	NA	NA	准确性	NA
6	2026-03-06	Deep Learning for Per-Fraction Automatic Segmentation of Gross Tumor Volume (GTV) and Organs at Risk (OARs) in Adaptive Radiotherapy of Cervical Cancer 2022, Frontiers in oncology IF:3.5Q2 DOI:10.3389/fonc.2022.854349 PMID:35664789	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的自动分割方法，用于宫颈癌自适应放疗中的肿瘤体积和危及器官分割	首次将MASK R-CNN应用于宫颈癌MRI引导在线自适应放疗中的多结构自动分割，并探索了不同训练场景下的性能	样本量较小（仅15名患者），对于较小器官（如阴道和乙状结肠）的分割效果欠佳	开发自动分割工具以提高自适应放疗工作流程效率	局部晚期宫颈癌患者	数字病理	宫颈癌	MRI成像	CNN	MRI图像	15名局部晚期宫颈癌患者的计划和每日治疗分数MRI	NA	MASK R-CNN	Dice相似系数, Hausdorff距离, Pearson相关系数	NA
7	2026-03-06	Enabling Scientific Reproducibility through FAIR Data Management: An ontology-driven deep learning approach in the NeuroBridge Project 2022, AMIA ... Annual Symposium proceedings. AMIA Symposium PMID:37128458	研究论文	本文介绍了一个名为NeuroBridge的集成搜索平台，该平台通过基于本体的深度学习方法，支持科学研究的可重复性，特别是在神经科学领域	结合了基于W3C PROV规范的元数据本体与BERT深度学习模型，用于自动识别与神经认知评估相关的候选数据集，相比现有搜索引擎表现出更好的性能、可训练性和透明度	研究仅使用了51篇文章进行注释和模型训练，样本规模相对较小，可能影响模型的泛化能力	开发一个平台，使研究人员能够高效搜索相关研究数据集，以验证假设或复制已发表的研究结果，促进科学研究的可重复性	已发表的科学论文及其相关的神经影像数据集，特别是涉及药物滥用或精神分裂症神经认知评估的研究	自然语言处理	精神分裂症	神经影像学	BERT	文本	51篇文章	NA	BERT	准确率, 召回率	NA
8	2026-03-06	Multicontrast Pocket Colposcopy Cervical Cancer Diagnostic Algorithm for Referral Populations 2022, BME frontiers IF:5.0Q1 DOI:10.34133/2022/9823184 PMID:37850189	研究论文	本研究利用深度学习模型对通过低成本便携式口袋阴道镜采集的宫颈图像进行分类，以诊断活检确认的高级别癌前病变和癌症	通过使用类别平衡损失函数并结合绿色光阴道镜图像对，提升了在筛查阳性人群中的分类性能，且无需额外成本	研究主要基于已预筛查人群，可能未涵盖所有临床场景，且样本量相对有限	开发自动化分类算法以克服低收入国家因专业医疗人员短缺和诊断变异性导致的宫颈癌早期检测障碍	宫颈图像，来自880次患者就诊	计算机视觉	宫颈癌	阴道镜成像	CNN	图像	880次患者就诊的宫颈图像	NA	ResNet-18	AUC, 灵敏度, 特异性	NA
9	2026-03-02	Machine-learning based investigation of prognostic indicators for oncological outcome of pancreatic ductal adenocarcinoma 2022, Frontiers in oncology IF:3.5Q2 DOI:10.3389/fonc.2022.895515 PMID:36568148	研究论文	本文提出了一种基于3D-CNN的机器学习预测模型，利用术前CT扫描可靠预测胰腺导管腺癌的淋巴结转移和术后切缘阳性状态	首次将3D-CNN应用于胰腺导管腺癌的术前CT扫描，以预测淋巴结转移和术后切缘状态，为治疗决策提供新工具	样本量较小（仅110名患者），需更大队列研究以提高模型的泛化能力	改善胰腺导管腺癌的术前影像学肿瘤分期，预测术后切缘和淋巴结状态，以优化治疗顺序	胰腺导管腺癌（PDAC）患者	计算机视觉	胰腺癌	计算机断层扫描（CT）	CNN	图像	110名患者的881个CT扫描	NA	3D-CNN	准确率	NA
10	2026-02-14	Combating data incompetence in pollen images detection and classification for pollinosis prevention 2022-01, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2021.105064 PMID:34861642	研究论文	本文提出了一种用于花粉图像检测和分类的新型开放数据集，并研究了在小数据情况下的学习方法，包括检测任务中的贝叶斯RetinaNet网络和分类任务中的生成对抗网络预训练及少样本学习	提出了一个针对检测和分类任务的新型开放花粉数据集，并引入了贝叶斯RetinaNet网络来建模随机不确定性，同时在分类任务中探索了基于生成对抗网络（StyleGAN和自注意力GAN）的合成图像预训练方法	数据集规模相对较小，仅包含13种花粉植物物种，可能限制了模型的泛化能力	通过深度学习技术自动识别花粉图像，以预防和治疗花粉症症状	花粉图像	计算机视觉	花粉症	图像识别	CNN, GAN, Siamese神经网络	图像	13种花粉植物物种的图像数据集	NA	RetinaNet, StyleGAN, Self-attention GAN	平均精度均值, F值	NA
11	2025-11-27	Prostate Cancer Risk Stratification via Nondestructive 3D Pathology with Deep Learning-Assisted Gland Analysis 2022-01-15, Cancer research IF:12.5Q1 DOI:10.1158/0008-5472.CAN-21-2843 PMID:34853071	研究论文	开发了一种基于深度学习的非破坏性3D病理学工作流程，用于前列腺癌风险分层	提出ITAS3D策略实现无需标注的3D腺体分割，使用荧光类似物替代传统H&E染色	初步验证阶段，样本量有限（300个活检样本）	改进前列腺癌风险评估和治疗决策	前列腺活检组织	数字病理学	前列腺癌	3D病理学，荧光染色	深度学习	3D图像	300个活检样本（来自50个前列腺切除标本，其中118个含癌）	NA	NA	风险分层能力，临床生化复发结果	NA
12	2025-11-18	GlyphCreator: Towards Example-based Automatic Generation of Circular Glyphs 2022-Jan, IEEE transactions on visualization and computer graphics IF:4.7Q1 DOI:10.1109/TVCG.2021.3114877 PMID:34596552	研究论文	介绍GlyphCreator——一种基于示例自动生成圆形字形图的交互式工具	提出了首个基于示例的圆形字形图自动生成方法，建立了圆形字形图的设计空间并开发了字形解析深度学习模型	NA	开发能够自动生成圆形字形图的交互式工具，简化多维数据可视化过程	圆形字形图的设计与生成	数据可视化	NA	深度学习	深度学习模型	图像数据，多维数据	NA	NA	NA	定量实验评估	NA
13	2025-11-12	A Lightweight Hybrid Dilated Ghost Model-Based Approach for the Prognosis of Breast Cancer 2022, Computational intelligence and neuroscience DOI:10.1155/2022/9325452 PMID:39262920	研究论文	提出一种基于轻量级混合扩张Ghost模型的乳腺癌预后方法，实现恶性细胞检测和家族分类	采用改进的随机通道注意力机制和DenseNet模型，结合轻量级深度学习架构，在保持高精度的同时满足严格的执行、训练和能耗限制	NA	开发自动化的乳腺癌恶性细胞检测和家族分类系统	数字乳腺X线摄影图像中的肿瘤	计算机视觉	乳腺癌	数字乳腺X线摄影	CNN, DenseNet	图像	NA	NA	Ghost模型, DenseNet	准确率	NA
14	2025-11-12	Pneumonia Detection in Chest X-Ray Images Using Enhanced Restricted Boltzmann Machine 2022, Journal of healthcare engineering DOI:10.1155/2022/1678000 PMID:35991297	研究论文	提出一种增强型受限玻尔兹曼机模型用于胸部X射线图像中的肺炎检测	通过计算特定特征向量均值与所有输入特征均值的差异来改进权重初始化方法，解决了标准RBM随机权重初始化导致的特征学习不充分问题	NA	开发更准确的肺炎自动检测方法	胸部X射线图像	计算机视觉	肺炎	NA	受限玻尔兹曼机	图像	三个不同的肺炎数据集	NA	增强型受限玻尔兹曼机	准确率, 灵敏度, 特异性, F1分数, ROC曲线	NA
15	2025-11-12	A Method for Extracting Building Information from Remote Sensing Images Based on Deep Learning 2022, Computational intelligence and neuroscience DOI:10.1155/2022/9968665 PMID:36275958	研究论文	提出一种基于深度学习的遥感图像建筑物信息提取方法，结合DeepLabv3+与Mixconv2d提升轮廓捕捉能力	将DeepLabv3+与Mixconv2d结合，使用不同尺寸卷积核进行特征识别，并采用基于Rdrop Loss的正则化方法	基于自建数据集验证，未与其他公开数据集进行对比验证	提高遥感图像中建筑物信息提取的精度和效率	遥感图像中的建筑物	计算机视觉	NA	遥感成像	深度学习,语义分割	遥感图像	自建数据集（具体数量未说明）	NA	DeepLabv3+,Mixconv2d	准确率,效率,分割性能	NA
16	2025-11-11	Facial Mask Detection Using Depthwise Separable Convolutional Neural Network Model During COVID-19 Pandemic 2022, Frontiers in public health IF:3.0Q2 DOI:10.3389/fpubh.2022.855254 PMID:35321193	研究论文	提出基于MobileNet的深度可分离卷积神经网络模型用于面部口罩检测	采用深度可分离卷积层替代传统2D卷积层，在有限数据集上实现高性能的轻量化网络	NA	解决面部图像中口罩识别问题，提升移动场景下人脸图像分类效率	面部图像数据	计算机视觉	COVID-19	深度学习	CNN	图像	NA	NA	MobileNet, Depthwise Separable Convolution	准确率, 精确率, 召回率, F1分数	NA
17	2025-10-09	3D bi-directional transformer U-Net for medical image segmentation 2022, Frontiers in big data IF:2.4Q2 DOI:10.3389/fdata.2022.1080715 PMID:36687770	研究论文	提出一种名为3DTU的新型三维医学图像分割框架，结合3D Transformer和3D DCNN的优势	设计了新颖的3D注意力机制，在编码器端使用3D Transformer、解码器端使用3D DCNN，充分挖掘自注意力能力	NA	解决传统深度卷积神经网络在医学图像分割中全局关系处理能力不足的问题	三维医学图像分割	医学图像分析	NA	NA	Transformer, CNN	3D MRI图像, 3D CT图像	两个独立数据集	NA	U-Net, Transformer	多种评估指标	NA
18	2025-10-05	Validation of Deep Learning-based Sleep State Classification 2022, microPublication biology DOI:10.17912/micropub.biology.000643 PMID:36277479	研究论文	本研究验证了混合z-score标准化与深度学习结合在小鼠睡眠状态分类中的有效性	验证了混合z-score预处理方法结合深度学习在独立数据集上的睡眠状态分类性能	仅使用12个三小时EEG/EMG记录，样本量有限	验证混合z-score标准化与深度学习方法在睡眠状态分类中的有效性	小鼠脑电图(EEG)和肌电图(EMG)记录	机器学习	睡眠障碍	EEG/EMG信号记录	CNN	EEG/EMG信号	12个三小时EEG/EMG记录	NA	卷积神经网络	准确率, Cohen's κ	NA
19	2025-10-06	Fairness in Cardiac Magnetic Resonance Imaging: Assessing Sex and Racial Bias in Deep Learning-Based Segmentation 2022, Frontiers in cardiovascular medicine IF:2.8Q2 DOI:10.3389/fcvm.2022.859310 PMID:35463778	研究论文	本研究首次在大规模数据库上分析基于AI的心脏磁共振成像分割模型中存在的性别和种族偏见	首次对基于深度学习的电影CMR分割模型进行性别/种族偏见分析	使用的UK Biobank数据库种族不平衡，可能影响模型泛化能力	评估深度学习模型在心脏磁共振成像分割中的公平性	5,903名来自UK Biobank的受试者（61.5±7.1岁，52%男性，81%白人）	医学影像分析	心血管疾病	心脏磁共振成像	深度学习模型	短轴电影CMR图像	5,903名受试者	NA	NA	Dice系数, 容积测量误差, 功能测量误差	NA
20	2025-10-06	The Application of Artificial Intelligence Technology in Art Teaching Taking Architectural Painting as an Example 2022, Computational intelligence and neuroscience DOI:10.1155/2022/8803957 PMID:35619771	研究论文	本研究探讨人工智能技术在艺术教学中的应用，以建筑绘画为例	提出将L-BFGS算法应用于艺术教学领域，并与传统优化算法进行对比	NA	研究人工智能技术在艺术教学中的应用效果	建筑绘画艺术教学	机器学习	NA	深度学习技术	轻量级深度学习模型	NA	NA	NA	NA	准确率	NA