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	2025-05-31	Brain Lesion Synthesis via Progressive Adversarial Variational Auto-Encoder 2022-Sep-21, Simulation and synthesis in medical imaging : ... International Workshop, SASHIMI ..., held in conjunction with MICCAI ..., proceedings. SASHIMI (Workshop) DOI:10.1007/978-3-031-16980-9_10 PMID:39026926	研究论文	提出了一种渐进式对抗变分自编码器（PAVAE）框架，用于合成脑部病变图像以增强训练数据集的量和多样性	设计了条件嵌入块（CEB）和掩码嵌入块（MEB）来编码掩码的固有条件到特征空间，以更好地利用外部信息提供额外的监督	需要大量标注数据进行训练，而收集新兴治疗如LITT的大数据集是不现实的	通过合成脑部病变图像来增强训练数据集，以提升下游分割任务的性能	脑部病变图像	计算机视觉	颞叶癫痫	深度学习	CNN, 对抗变分自编码器	图像	NA
2	2025-05-23	Integrated imaging and molecular analysis to decipher tumor microenvironment in the era of immunotherapy 2022-09, Seminars in cancer biology IF:12.1Q1 DOI:10.1016/j.semcancer.2020.12.005 PMID:33290844	综述	本文系统回顾了免疫治疗时代下的放射基因组学最新研究，探讨了AI和深度学习方法的新兴范式与机遇	整合影像学和分子分析以非侵入性方式解析肿瘤微环境，特别是在免疫治疗中的应用	未提及具体技术或模型的性能限制	探索放射基因组学在癌症精准治疗中的临床应用潜力	肿瘤微环境，特别是肿瘤浸润淋巴细胞	数字病理	癌症	放射组学，AI，深度学习	NA	影像	NA
3	2025-05-23	Emerging role of artificial intelligence in therapeutics for COVID-19: a systematic review 2022-07, Journal of biomolecular structure & dynamics IF:2.7Q2 DOI:10.1080/07391102.2020.1855250 PMID:33300456	系统综述	探讨人工智能在COVID-19治疗中的作用	首次系统综述了人工智能在COVID-19药物再利用、新药发现、疫苗和抗体开发中的应用	人工智能筛选程序目前处于起步阶段，仅依赖此类算法并不可取，需要基于证据的方法来确认其有效性	阐明人工智能在COVID-19治疗中的作用	COVID-19的治疗方法，包括药物再利用、新药发现、疫苗和抗体开发	人工智能	COVID-19	AI, 机器学习, 深度学习	NA	文献数据	31项研究
4	2025-05-10	Artificial Intelligence-based Tumor Segmentation in Mouse Models of Lung Adenocarcinoma 2022, Journal of pathology informatics DOI:10.1016/j.jpi.2022.100007 PMID:35242446	研究论文	开发了一种基于深度学习的新模型，用于在数字扫描的H&E组织切片上分割肺肿瘤病灶	使用DeepLabV3+和UNet架构的深度学习模型进行肺肿瘤病灶的自动分割，减少了人工测量的时间和误差	不同染色标准化策略未显示出对基线模型的改进，假阳性率较高	提高肺腺癌小鼠模型中肿瘤负荷测量的准确性和效率	肺腺癌小鼠模型的H&E组织切片	数字病理学	肺腺癌	H&E染色	DeepLabV3+, UNet	图像	239只小鼠的H&E组织切片，分为训练集（137）、验证集（37）和测试集（65）
5	2025-05-04	Attentive Recurrent Network for Low-Latency Active Noise Control 2022-Sep, Interspeech DOI:10.21437/interspeech.2022-811 PMID:40313355	研究论文	本文提出了一种基于注意力循环网络的低延迟主动噪声控制方法	采用时间域方法和注意力循环网络，结合延迟补偿训练策略和修订的重叠相加方法，实现了低延迟甚至负延迟的主动噪声控制	NA	解决主动噪声控制(ANC)系统中的处理延迟问题	主动噪声控制系统	机器学习	NA	深度学习框架	注意力循环网络	音频信号	NA
6	2025-05-02	Applying Deep Learning to Establish a Total Hip Arthroplasty Radiography Registry: A Stepwise Approach 2022-09-21, The Journal of bone and joint surgery. American volume DOI:10.2106/JBJS.21.01229 PMID:35866648	研究论文	利用深度学习技术建立全髋关节置换术放射影像注册表的逐步方法	开发了自动化的深度学习流程，用于识别和标注髋关节和骨盆放射影像，并自动测量髋臼组件的倾斜度和版本	研究仅基于单一机构的数据，可能无法推广到其他机构或地区	建立自动化髋关节和骨盆放射影像注册表，用于患者护理、长期监测和大规模研究	全髋关节置换术患者的髋关节和骨盆放射影像	数字病理	骨科疾病	深度学习	EfficientNetB3, YOLOv5	影像	20,378名患者的846,988份髋关节和骨盆放射影像DICOM文件
7	2024-11-19	Retraction: A comprehensive review of deep learning-based single image super-resolution 2022, PeerJ. Computer science DOI:10.7717/peerj-cs.621/retraction PMID:39554485	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
8	2025-04-25	Artificial Intelligence for Intraoperative Guidance: Using Semantic Segmentation to Identify Surgical Anatomy During Laparoscopic Cholecystectomy 2022-08-01, Annals of surgery IF:7.5Q1 DOI:10.1097/SLA.0000000000004594 PMID:33196488	research paper	本研究开发并评估了人工智能模型在腹腔镜胆囊切除术中识别安全与危险解剖区域及解剖标志物的性能	利用深度学习技术实现术中实时解剖结构识别，为外科医生提供实时引导	研究样本来自多国多机构，可能存在手术操作差异，且模型性能指标仍有提升空间	开发AI模型用于腹腔镜手术中的解剖结构识别，降低手术风险	腹腔镜胆囊切除术视频中的解剖结构	computer vision	胆囊疾病	深度学习	语义分割模型	手术视频帧	290个手术视频中的2627帧图像，来自37个国家136个机构的153名外科医生
9	2025-04-25	Unreferenced English articles' translation quality-oriented automatic evaluation technology using sparse autoencoder under the background of deep learning 2022, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0270308 PMID:35830434	研究论文	本文提出了一种基于稀疏自编码器（SAE）和深度学习（DL）的自动翻译质量评估（TQA）模型，用于无参考英文文章的翻译质量评估	利用稀疏自编码器在深度学习背景下进行无监督学习，优化语言向量特征的提取，并将其引入自动翻译质量评估	未提及具体的数据集规模或模型在其他语言对上的泛化能力	实现无参考英文文章的高精度自动翻译质量评估	无参考英文文章的翻译质量	自然语言处理	NA	深度学习，稀疏自编码器（SAE）	SAE, AE	文本	句子数量从1,000增加到6,000
10	2025-04-21	Secure deep learning for distributed data against malicious central server 2022, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0272423 PMID:35913921	研究论文	提出了一种针对分布式训练器的安全深度学习系统，可检测中央参数服务器的恶意活动并支持垂直和水平神经网络训练	系统能够检测中央服务器的恶意活动，并支持垂直和水平两种神经网络训练方式	NA	开发一个安全的深度学习系统，以保护分布式训练器免受中央服务器的恶意活动影响	分布式训练器和中央参数服务器	机器学习	NA	深度学习	神经网络	医学图像（磁共振和X射线图像）	NA
11	2025-04-08	Multimodal Autoencoder Predicts fNIRS Resting State From EEG Signals 2022-07, Neuroinformatics IF:2.7Q3 DOI:10.1007/s12021-021-09538-3 PMID:34378155	研究论文	介绍了一种深度学习架构，用于评估来自40名癫痫患者的多模态脑电图（EEG）和功能性近红外光谱（fNIRS）记录	首次展示了在静息状态下的人类癫痫大脑中，基于EEG频率振荡的功率谱幅度调制，从编码的神经数据（EEG）预测脑血流动力学（fNIRS）的可能性	研究仅限于癫痫患者，样本量为40人	研究EEG信号如何解码fNIRS信号，预测脑血流动力学	40名癫痫患者的EEG和fNIRS记录	机器学习	癫痫	功能性近红外光谱（fNIRS）和脑电图（EEG）	LSTM和CNN集成的多模态序列到序列自编码器	EEG和fNIRS信号	40名癫痫患者
12	2025-04-06	Deep learning and radiomics framework for PSMA-RADS classification of prostate cancer on PSMA PET 2022-Dec-29, EJNMMI research IF:3.1Q1 DOI:10.1186/s13550-022-00948-1 PMID:36580220	研究论文	开发了一个深度学习和放射组学框架，用于在PSMA PET图像上进行前列腺癌的PSMA-RADS分类	结合深度学习和放射组学方法，实现了病变级别和患者级别的PSMA-RADS分类，并提供了置信度和概率评分	研究为回顾性研究，样本来源单一	提高前列腺癌在PSMA PET图像上的分类准确性	前列腺癌患者的PSMA PET图像	数字病理学	前列腺癌	PET/CT扫描	深度学习	医学影像	267名男性患者的3794个病变
13	2025-04-04	Detecting negative valence symptoms in adolescents based on longitudinal self-reports and behavioral assessments 2022-09-01, Journal of affective disorders IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.jad.2022.06.002 PMID:35688394	research paper	该研究提出了一种纵向深度学习框架，用于检测青少年负价症状的自我报告和行为评估	利用深度学习框架识别与负价系统相关的抑郁症状预测因子，包括外向性较低、睡眠质量较差、执行控制功能受损和物质使用相关因素	结果主要依赖于自我报告测量，未提供潜在神经相关性的信息，且需要更大的样本来理解性别和其他人口统计学因素在负价症状风险中的作用	理解青少年负价症状的轨迹及其对成年后心理健康的影响	621名12至17岁的青少年参与者	machine learning	depression	deep learning	NA	self-reports and behavioral assessments	621名参与者
14	2025-04-03	Quantitative imaging of apoptosis following oncolytic virotherapy by magnetic resonance fingerprinting aided by deep learning 2022-05, Nature biomedical engineering IF:26.8Q1 DOI:10.1038/s41551-021-00809-7 PMID:34764440	研究论文	通过深度学习辅助的磁共振指纹图谱定量成像技术，检测溶瘤病毒治疗后的细胞凋亡	利用深度学习辅助的CEST-MRF技术，无需外源性对比剂即可快速检测肿瘤内pH值和蛋白质、脂质浓度	研究仅在多形性胶质母细胞瘤小鼠模型和一名健康志愿者中进行，样本量有限	开发一种非侵入性成像方法，用于检测溶瘤病毒治疗后的宿主反应	多形性胶质母细胞瘤小鼠模型和一名健康志愿者	数字病理学	多形性胶质母细胞瘤	化学交换饱和转移磁共振指纹图谱（CEST-MRF）	深度神经网络	磁共振成像数据	多形性胶质母细胞瘤小鼠模型和一名健康志愿者
15	2025-03-29	Real-time risk prediction of colorectal surgery-related post-surgical complications using GRU-D model 2022-11, Journal of biomedical informatics IF:4.0Q2 DOI:10.1016/j.jbi.2022.104202 PMID:36162805	research paper	该研究利用GRU-D模型实时预测结直肠手术相关术后并发症的风险	提出了一种基于GRU-D的新型实时术后并发症风险预测任务，并展示了其临床实用性	复杂架构（堆叠、多模态）在相同采样方案下相对于单层GRU-D没有明显优势	开发风险预测模型，用于针对术后并发症的预防性干预	结直肠手术患者	machine learning	colorectal disease	GRU-D	GRU-D, logistic regression	electronic health record (EHR)	3,535例结直肠手术患者
16	2025-03-28	GPU Accelerated Estimation of a Shared Random Effect Joint Model for Dynamic Prediction 2022-Oct, Computational statistics & data analysis IF:1.5Q2 DOI:10.1016/j.csda.2022.107528 PMID:39257897	research paper	该研究提出了一种GPU加速的共享随机效应联合模型，用于动态预测终端临床事件的风险	通过新颖的两阶段估计程序和GPU编程（使用PyTorch深度学习框架）显著加速了联合模型的估计	模型在大数据集或多非线性纵向预测因子情况下计算复杂度高	提高动态预测终端临床事件风险的效率和准确性	纵向队列研究中的受试者	machine learning	NA	GPU编程, PyTorch	共享随机效应联合模型	纵向数据	NA
17	2025-03-28	Use of the deep learning approach to measure alveolar bone level 2022-03, Journal of clinical periodontology IF:5.8Q1 DOI:10.1111/jcpe.13574 PMID:34879437	research paper	该研究利用深度学习卷积神经网络测量放射影像中的牙槽骨水平，以辅助牙周病诊断	提出了一种结合三个分割网络（骨区域、牙齿、牙骨质-釉质交界）和图像分析的深度学习模型，用于测量放射影像骨水平并分配放射骨丢失（RBL）阶段	模型需要进一步优化并通过更多图像验证以促进其应用	开发深度学习模型辅助牙周病诊断	牙槽骨水平和牙周病诊断	digital pathology	牙周病	深度学习图像分析	CNN	放射影像	未明确说明样本数量（使用根尖周放射影像）
18	2025-03-27	Multi-step short-term P M 2.5 forecasting for enactment of proactive environmental regulation strategies 2022-04-21, Environmental monitoring and assessment IF:2.9Q3 DOI:10.1007/s10661-022-10029-4 PMID:35445884	研究论文	该研究探讨了使用LSTM模型预测PM2.5浓度的多步短期预测方法，以支持主动环境监管策略的制定	采用贝叶斯优化技术调整LSTM模型的超参数和权重初始化策略，提高了PM2.5浓度预测的准确性	预测误差随时间步长增加而逐渐增大，24小时预测的RMSE达到0.7290	量化并预测颗粒物浓度，以支持环境监管和早期预警系统的建立	北京（中国）和旁遮普（巴基斯坦）两个高污染地区的PM2.5浓度数据	机器学习	心血管疾病	LSTM模型，贝叶斯优化	LSTM	时间序列数据	来自北京和旁遮普两个地区的数据
19	2025-03-26	Self-Supervised Adversarial Learning with a Limited Dataset for Electronic Cleansing in Computed Tomographic Colonography: A Preliminary Feasibility Study 2022-Aug-26, Cancers IF:4.5Q1 DOI:10.3390/cancers14174125 PMID:36077662	研究论文	本研究探讨了在有限数据集条件下，利用自监督对抗学习进行计算机断层扫描结肠成像中电子清洁的初步可行性	提出了一种新型的自监督对抗学习方案，能够在有限训练数据集上实现亚体素精度的电子清洁	研究为初步可行性研究，样本量较小（18例临床CTC病例），且仅在仿真模型上进行了预训练	评估在有限训练数据集条件下使用自监督对抗学习进行电子清洁的技术可行性	计算机断层扫描结肠成像（CTC）中的电子清洁	数字病理学	结肠癌	自监督对抗学习	3D GAN	3D医学影像	18例临床CTC病例
20	2025-03-26	Genome-wide association analysis reveals insights into the genetic architecture of right ventricular structure and function 2022-06, Nature genetics IF:31.7Q1 DOI:10.1038/s41588-022-01083-2 PMID:35697868	research paper	该研究通过全基因组关联分析揭示了右心室结构和功能的遗传基础	首次利用深度学习算法对心血管磁共振图像进行分析，识别了25个与右心室表型相关的独特基因位点	研究样本主要来自UK Biobank，可能限制了结果的普遍性	探索右心室测量指标的遗传基础	29,506名UK Biobank参与者的右心室表型数据	machine learning	cardiovascular disease	全基因组关联分析(GWAS), 心血管磁共振成像	deep learning	image	29,506名UK Biobank参与者(初始研究), 41,830名(验证阶段)