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	2026-06-02	Differential Role for Hippocampal Subfields in Alzheimer's Disease Progression Revealed with Deep Learning 2022-01-22, Cerebral cortex (New York, N.Y. : 1991) DOI:10.1093/cercor/bhab223 PMID:34322704	research paper	利用深度学习揭示海马亚区在阿尔茨海默病进展中的差异化作用	提出密集卷积神经网络架构，基于海马形态测量区分稳定型和进展型轻度认知障碍，并创新性地使用遮挡分析揭示海马亚区对模型性能的不同贡献	未提及	探究海马亚区在轻度认知障碍进展中的作用机制	海马亚区形态测量数据	machine learning	Alzheimer's disease	NA	CNN	影像数据	NA	NA	DenseNet	accuracy	NA
2	2026-06-02	Towards Robot-Assisted Therapy for Children With Autism-The Ontological Knowledge Models and Reinforcement Learning-Based Algorithms 2022, Frontiers in robotics and AI IF:2.9Q2 DOI:10.3389/frobt.2022.713964 PMID:35462779	研究论文	本文提出一种基于本体知识模型和强化学习算法的机器人辅助自闭症儿童疗法	结合深度学习、强化学习与本知识库，实现自闭症检测、治疗方案推荐和远程监控一体化的人形机器人辅助系统	NA	开发辅助治疗师的社交机器人，通过分析儿童行为实现自闭症检测、疗法推荐和监控	自闭症儿童	机器人技术、机器学习	自闭症	NA	卷积神经网络、强化学习	NA	NA	NA	NA	NA	NA
3	2026-06-01	Automated grading of enlarged perivascular spaces in clinical imaging data of an acute stroke cohort using an interpretable, 3D deep learning framework 2022-01-17, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-021-04287-4 PMID:35039524	研究论文	开发了一种可解释的3D深度学习框架，用于自动化分级急性卒中患者临床影像数据中的血管周围间隙扩大	首次利用3D-ResNet-152和3DGradCAM可解释性技术，在异质性急性卒中队列的临床级影像数据中实现自动化EPVS严重程度分级	样本量较小（n=262），且仅基于T2加权图像进行单一解剖区域（基底节）的评估	开发一个可解释的3D神经网络，用于自动化分级急性卒中患者基底节区血管周围间隙扩大（EPVS）的严重程度	262名急性卒中患者的T2加权影像数据	计算机视觉，数字病理学	脑血管疾病	磁共振成像（MRI）	3D卷积神经网络（CNN）	图像（临床级T2加权MRI）	262名急性卒中患者（训练/测试集：85%/15%）	PyTorch	3D-ResNet-152	准确率（0.897），AUC（0.879）	NA
4	2026-05-31	A Graph-Transformer for Whole Slide Image Classification 2022-11, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2022.3176598 PMID:35594209	研究论文	提出一种融合图表示与视觉Transformer的Graph-Transformer（GTP）方法，用于全切片图像分类，在肺癌组织学分类上取得高准确率	首次将图结构表示（Graph）与Vision Transformer融合构建GTP框架，用于全切片级别的病理图像分类，并引入基于图的显著性映射技术GraphCAM提升模型可解释性	NA（摘要未明确提及局限性）	开发一种能够利用WSI整体信息进行疾病分级预测的深度学习框架，并以肺癌亚型分类为验证任务	肺腺癌（LUAD）、肺鳞癌（LSCC）及癌旁正常组织	数字病理学	肺癌	深度学习、对比学习、病理图像全切片分析	Graph-Transformer（融合图神经网络与视觉Transformer）	病理全切片图像（WSI）	4,818张WSI，来自CPTAC、NLST和TCGA数据库	PyTorch	Vision Transformer、图神经网络	准确率	NA（摘要未明确提及计算资源）
5	2026-05-31	Measuring and modelling perceptions of the built environment for epidemiological research using crowd-sourcing and image-based deep learning models 2022-11, Journal of exposure science & environmental epidemiology DOI:10.1038/s41370-022-00489-8 PMID:36369372	研究论文	利用众包和基于图像的深度学习模型测量和模拟建筑环境感知，并应用于流行病学研究	通过众包方法收集特定健康研究（华盛顿州双胞胎登记处）的建筑环境感知数据，并利用迁移学习优化深度学习模型，提高模型性能	未明确提及，但可能包括感知数据的主观性和样本代表性有限	开发可客观测量和预测建筑环境感知的方法，用于流行病学研究	华盛顿州双胞胎登记处参与者的居住地址及街道图像	计算机视觉, 机器学习	心理健康相关	众包, 图像采集	深度学习模型	图像	超过36,000张图像比较	PyTorch, Keras	迁移学习模型	模型解释方差（nature quality 77.6%, beauty 68.1%, relaxation 72.0%, safety 64.7%）, 平均改进率3.8%	亚马逊Mechanical Turk众包平台, GPU（具体类型未提及）
6	2026-05-31	Deep learning for subtyping the Alzheimer's disease spectrum 2022-02, Trends in molecular medicine IF:12.8Q1 DOI:10.1016/j.molmed.2021.12.004 PMID:34996710	研究论文	利用深度学习对阿尔茨海默病谱系进行亚型分类，基于结构影像对认知障碍个体进行分型	通过深度学习技术基于结构性影像对认知障碍个体进行亚型分类，以量化阿尔茨海默病异质性，为靶向治疗提供新方法	NA	探索基于结构影像的阿尔茨海默病亚型分类方法，以促进疾病修饰疗法的应用和改善患者护理	认知障碍个体	机器学习	阿尔茨海默病	结构影像	深度学习	影像	NA	NA	NA	NA	NA
7	2026-05-31	Prospectively-validated deep learning model for segmenting swallowing and chewing structures in CT 2022-01-17, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/ac4000 PMID:34874302	研究论文	开发并前瞻性验证了一种用于CT图像中咀嚼和吞咽结构分割的深度学习模型	首个经过前瞻性验证的用于CT图像中咀嚼和吞咽结构分割的深度学习模型	NA	开发准确高效的方法来自动勾画头颈部放疗中涉及咀嚼和吞咽的关键结构	242例头颈癌患者的CT扫描数据（用于模型开发）和91例CT扫描数据（用于前瞻性评估）	计算机视觉	头颈癌	CT成像	卷积神经网络	图像	242例患者CT扫描（模型开发），91例CT扫描（前瞻性评估），24例（回顾性测试）	PyTorch	DeepLabV3+	Dice相似系数	NA
8	2026-05-27	Primary Open-Angle Glaucoma Diagnosis from Optic Disc Photographs Using a Siamese Network 2022-Dec, Ophthalmology science IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.xops.2022.100209 PMID:36531584	research paper	提出了一种基于孪生神经网络POAGNet的方法，通过模拟临床分级过程，利用视盘照片诊断原发性开角型青光眼	首次使用孪生神经网络模拟临床医生对比随访图像与基线图像的过程，从视盘照片诊断原发性开角型青光眼，并引入深度监督的侧输出层	未在文中明确说明，但跨数据集验证的AUC仍低于单数据集训练效果，泛化能力有限	开发一种通过模拟临床比较过程来提高青光眼诊断准确性的深度学习方法	原发性开角型青光眼诊断中的视盘照片	computer vision	glaucoma	optic disc photography	Siamese neural network	image	OHTS数据集包含37,339张视盘照片（来自1,636名参与者），SIG数据集包含3,684张视盘照片	NA	Siamese network	area under the receiver operating characteristic curve, accuracy, sensitivity, specificity	NA
9	2026-05-27	Machine Learning for Early Detection of Hypoxic-Ischemic Brain Injury After Cardiac Arrest 2022-06, Neurocritical care IF:3.1Q2 DOI:10.1007/s12028-021-01405-y PMID:34873672	研究论文	利用深度学习迁移学习分析心脏骤停后早期头颅CT平扫，预测缺氧缺血性脑损伤的进展	首次在正常头颅CT平扫结果中，使用深度迁移学习识别早期缺氧缺血性脑损伤证据，准确预测后续影像学进展	样本量较小（仅54例患者），且为单中心研究，外部验证集仅16例	探索深度迁移学习在心脏骤停后早期正常头颅CT平扫中发现潜在缺氧缺血性脑损伤标志物的能力	心脏骤停后昏迷存活的成年患者	医学影像分析	缺氧缺血性脑损伤	计算机断层扫描（CT），深度学习迁移学习	CNN（卷积神经网络）	医学影像（头颅CT平扫图像）	54例患者（内部队列），16例患者（外部验证队列）	NA	深度迁移学习模型（未注明具体架构）	AUC, 敏感度, 特异度, 准确率, 阳性预测值	NA
10	2026-05-24	AI MSK clinical applications: cartilage and osteoarthritis 2022-Feb, Skeletal radiology IF:1.9Q3 DOI:10.1007/s00256-021-03909-2 PMID:34735607	综述	综述人工智能在骨关节炎和软骨成像中的临床应用进展	系统整合了机器学习与深度学习在软骨分割、病变检测及未来膝关节OA风险预测模型中的创新应用	未提及当前AI方法在临床部署中的数据偏差、可解释性及验证挑战	总结AI在骨关节炎研究中的应用，包括成像优化、定量评估及自动化分析	软骨和骨关节炎的影像数据（X光片、MRI图像）	计算机视觉	骨关节炎	MRI、X线成像	CNN	图像	NA	NA	NA	NA	NA
11	2026-05-23	Scoring metrics for assessing skills in arthroscopic rotator cuff repair: performance comparison study of novice and expert surgeons 2022-Oct, International journal of computer assisted radiology and surgery IF:2.3Q2 DOI:10.1007/s11548-022-02683-3 PMID:35672594	研究论文	开发定量性能指标和深度学习模型来客观评估关节镜肩袖修复手术技能	提出了一套定量性能指标和深度学习模型AAVET用于自动评估手术技能，并验证了其在区分新手与专家医生方面的有效性	样本量较小且仅涉及肩关节镜手术，指标和模型的通用性和可扩展性需要进一步验证	构建客观量化的手术技能评估平台，为外科医生提供自我评估工具	新手和专家医生在进行关节镜肩袖修复手术时的技能表现	计算机视觉	肩袖损伤	深度学习视频分析技术	深度学习模型（AAVET）	手术视频	24例肩关节镜肩袖修复手术（10例由新手执行，14例由专家执行）	PyTorch	可能基于卷积神经网络（具体架构未明确）	F1分数、有效性指标	NA
12	2026-05-23	SLEAP: A deep learning system for multi-animal pose tracking 2022-04, Nature methods IF:36.1Q1 DOI:10.1038/s41592-022-01426-1 PMID:35379947	研究论文	提出了SLEAP，一个用于多动物姿态追踪的深度学习系统	首个支持多动物无标记姿态估计的机器学习系统，具备灵活的工作流、30多种模型架构和身份追踪方法	未提及明显局限	开发一种能够处理多动物姿态追踪的深度学习系统，以支持社会行为和自然环境中动物的研究	多动物姿态追踪系统及其在果蝇、蜜蜂、小鼠和沙鼠上的性能评估	计算机视觉, 机器学习	NA	深度学习, 计算机视觉	CNN	图像	七个数据集，涵盖四种动物（果蝇、蜜蜂、小鼠、沙鼠）	TensorFlow, PyTorch	ResNet, VGG, U-Net, EfficientNet等超过30种架构	准确率, 速度（帧每秒，FPS）, 延迟（毫秒）	NA
13	2026-05-22	AlphaFold Models of Small Proteins Rival the Accuracy of Solution NMR Structures 2022, Frontiers in molecular biosciences IF:3.9Q2 DOI:10.3389/fmolb.2022.877000 PMID:35769913	研究论文	评估AlphaFold对小分子量刚性蛋白质的建模精度与溶液NMR结构相当	首次系统验证AlphaFold模型在溶液NMR数据上的拟合度与实验NMR结构相当甚至更优，挑战了AlphaFold不能准确建模溶液NMR结构的普遍误解	研究仅针对小分子量、刚性蛋白质，未涉及大分子、柔性蛋白或多结构域蛋白，且评估工具依赖特定软件套件（PSVS）	验证AlphaFold对小分子量刚性蛋白质的建模精度是否与实验溶液NMR结构相当	六种代表性小蛋白质（同时具有NMR和X射线晶体结构）及三个CASP靶标	结构生物学，分子建模	NA	NMR， X射线晶体学	AlphaFold（深度学习蛋白质结构预测模型）	蛋白质序列、NMR数据（NOESY峰列表、化学位移、残余偶极耦合数据）	6种代表性小蛋白质 + 3个CASP靶标	NA	AlphaFold2	RPF-DP分数、ANSURR分数、RDC Q因子	NA
14	2026-05-18	A Comparative Study of Deep Learning Algorithms for Detecting Food Intake 2022-07, Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. Annual International Conference DOI:10.1109/EMBC48229.2022.9871278 PMID:36085821	研究论文	比较多种深度学习算法在利用可穿戴传感器信号检测食物摄入上的性能	首次系统比较了多种先进时域深度学习算法（MLP、time-CNN、FCN、ResNet和Inception）在基于可穿戴传感器信号的食物摄入分类任务中的表现，并发现ResNet效果最优	样本量较小（17名受试者，23天数据），可能影响模型的泛化能力	比较不同深度学习算法在食物摄入分类中的性能，以确定最优算法	可穿戴传感器（AIM-2）采集的咀嚼肌活动信号	机器学习	不适用	可穿戴传感器（光学和3轴加速度计）	MLP, time-CNN, FCN, ResNet, Inception	时序信号	17名受试者，23天自由生活数据	不适用	MLP, time-CNN, FCN, ResNet, Inception	平衡分类准确率	不适用
15	2026-05-17	Image Quality Classification for Automated Visual Evaluation of Cervical Precancer 2022-Sep, Medical image learning with limited and noisy data : first international workshop, MILLanD 2022, held in conjunction with MICCAI 2022, Singapore, September 22, 2022, proceedings. MILLanD (Workshop) (1st : 2022 : Singapore) DOI:10.1007/978-3-031-16760-7_20 PMID:36315110	研究论文	提出一种深度学习集成框架，用于宫颈癌前病变自动视觉评估的图像质量分类	集成网络框架包含宫颈检测、错误标签识别和质量分类三大模块，自动识别错误标签和模糊图像以提升分类性能	未提及具体局限性	提升宫颈癌前病变自动视觉评估的图像质量分类性能	宫颈癌前病变筛查中的宫颈图像	计算机视觉	宫颈癌	NA	深度学习集成框架	图像	来自全球不同机构、设备和地区的14,183名患者的87,420张图像	NA	集成网络（包含宫颈检测网络、错误标签识别网络和质量分类网络）	准确率	NA
16	2026-05-17	Improved 3D tumour definition and quantification of uptake in simulated lung tumours using deep learning 2022-04-27, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/ac65d6 PMID:35395657	研究论文	提出一种深度学习方法来改善肺肿瘤PET成像中的放射性示踪剂摄取量化和肿瘤形状定义	使用模拟肿瘤生成真实PET原始数据，训练3D卷积神经网络以恢复肿瘤形状和改进摄取估计，且模型对采用不同点扩散函数的重建PET数据具有泛化能力	NA	提高肺肿瘤放射性示踪剂摄取的量化准确性和肿瘤形状定义	模拟肺肿瘤及其在PET图像中的放射性示踪剂分布	数字病理学	肺癌	PET成像	3D卷积神经网络	图像	模拟肿瘤，具有不同大小和活性分布，放置于拟人模型左肺	NA	3D卷积神经网络	肿瘤最大和中等活性估计	NA
17	2026-05-16	Ten quick tips for deep learning in biology 2022-03, PLoS computational biology IF:3.8Q1 DOI:10.1371/journal.pcbi.1009803 PMID:35324884	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
18	2026-05-15	Ultrasonic Image Feature Analysis under Deep Learning Algorithm to Evaluate the Efficacy of Drug-Coated Balloon for Treatment of Arteriosclerotic Occlusion 2022, Computational and mathematical methods in medicine DOI:10.1155/2022/3176716 PMID:35720043	研究论文	利用深度学习算法分析超声图像，评估药物涂层球囊治疗动脉硬化闭塞症的效果	首次将基于深度学习的区域更快卷积神经网络目标检测算法应用于超声图像，以评估药物涂层球囊治疗动脉硬化闭塞症的疗效，并与数字减影血管造影结果进行一致性比较	对于胫前动脉狭窄的诊断，算法超声与数字减影血管造影的一致性一般	探索基于深度学习算法的超声图像在评估药物涂层球囊治疗动脉硬化闭塞症疗效中的应用价值	56例接受下肢动脉药物涂层球囊手术的患者	计算机视觉	动脉硬化闭塞症	超声成像，数字减影血管造影	区域更快卷积神经网络	超声图像	56名患者	NA	Faster R-CNN	Dice系数，精确率，灵敏度	NA
19	2026-05-12	Hierarchical Individual Naturalistic Functional Brain Networks with Group Consistency Uncovered by a Two-Stage NAS-Volumetric Sparse DBN Framework 2022 Sep-Oct, eNeuro IF:2.7Q3 DOI:10.1523/ENEURO.0200-22.2022 PMID:35995557	研究论文	提出了一种两阶段神经架构搜索与体积稀疏深度信念网络模型，用于从自然范式功能磁共振成像数据中识别具有群体一致性和个体独特性的分层功能脑网络	首次将神经架构搜索与体积稀疏深度信念网络结合，自动优化网络架构以建模自然范式fMRI数据，同时兼顾群体一致性与个体变异性	未提及	从自然范式fMRI数据中自动识别具有群体一致性和个体独特性的分层时空脑功能特征	自然范式下的人脑功能网络及时间特征	机器学习	NA	NfMRI	深度信念网络 (DBN)	fMRI体积图像	NA	NA	两阶段神经架构搜索, 体积稀疏深度信念网络	群体一致性, 个体独特性	NA
20	2026-05-09	Deep Learning CT-based Quantitative Visualization Tool for Liver Volume Estimation: Defining Normal and Hepatomegaly 2022-02, Radiology IF:12.1Q1 DOI:10.1148/radiol.2021210531 PMID:34698566	研究论文	利用深度学习工具自动分割肝脏，建立基于CT的肝脏体积估算和肝肿大阈值	提出了一个基于深度学习的全自动CT肝脏体积分割工具，并推导出基于体重的肝肿大线性阈值，比传统线性测量更准确和客观	未明确说明，但可能包括样本来自单一医学中心，无症状成人，未涵盖所有人群或疾病状态	确定肝脏体积并建立肝肿大的阈值	3065名接受结肠癌筛查或肾脏捐赠评估的无症状成人门诊患者	计算机视觉	肝肿大	多层螺旋CT	深度学习	CT图像	3065名患者（1639名女性，平均年龄54岁），其中1960例结肠癌筛查，1105例肾脏捐赠评估	NA	NA	敏感度，特异度，中位差异百分比	NA