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
61	2025-10-06	Diabetic Foot Ulcer Ischemia and Infection Classification Using EfficientNet Deep Learning Models 2022, IEEE open journal of engineering in medicine and biology IF:2.7Q3 DOI:10.1109/OJEMB.2022.3219725 PMID:36660100	研究论文	本研究开发了基于EfficientNet深度学习模型的糖尿病足溃疡缺血和感染分类系统	首次将EfficientNet模型应用于糖尿病足溃疡的缺血和感染分类，在准确率和计算效率上均显著优于现有方法	未提及模型在临床环境中的验证情况及对不同类型糖尿病足溃疡的泛化能力	开发基于图像的糖尿病足溃疡缺血和感染自动检测系统	糖尿病足溃疡图像	计算机视觉	糖尿病足溃疡	图像增强技术	CNN	图像	NA	NA	EfficientNet, ResNet, Inception, Ensemble CNN	准确率	NA
62	2025-10-06	Deep residual inception encoder-decoder network for amyloid PET harmonization 2022-12, Alzheimer's & dementia : the journal of the Alzheimer's Association DOI:10.1002/alz.12564 PMID:35142053	研究论文	开发了一种基于深度学习的淀粉样蛋白PET图像协调方法，用于不同示踪剂图像之间的标准化	提出了一种新颖的残差初始编码器-解码器神经网络架构，首次实现不同淀粉样蛋白PET示踪剂图像间的协调处理	目前仅验证了两种示踪剂（Pittsburgh Compound-B和florbetapir），需要扩展到更多示踪剂	解决不同淀粉样蛋白PET示踪剂成像数据的一致性问题，实现定量分析的标准化	淀粉样蛋白PET图像数据	医学影像分析	阿尔茨海默病	正电子发射断层扫描（PET）	编码器-解码器网络	医学影像	训练集92名受试者（10折交叉验证），外部测试集46名受试者	NA	Residual Inception Encoder-Decoder Neural Network	相关性分析（P值）	NA
63	2025-10-06	OrganoID: A versatile deep learning platform for tracking and analysis of single-organoid dynamics 2022-11, PLoS computational biology IF:3.8Q1 DOI:10.1371/journal.pcbi.1010584 PMID:36350878	研究论文	开发了一个名为OrganoID的深度学习平台，用于自动识别、标记和跟踪单个类器官的动态变化	提出了首个能够像素级自动识别、标记和跟踪单个类器官的通用深度学习平台，无需参数调整即可在多种癌症类器官上实现高精度分析	在四天延时显微镜研究中单类器官跟踪准确率保持在89%以上，仍有提升空间	开发自动化类器官图像分析平台以加速药物发现和个性化药物筛选	胰腺癌、肺癌、结肠癌和腺样囊性癌类器官	计算机视觉	多种癌症	明场和相差显微镜	深度学习	显微镜图像	多种癌症类器官图像数据集	NA	NA	类器官计数准确率95%，大小测量准确率97%，单类器官跟踪准确率89%	NA
64	2025-10-06	Deep learning combined with radiomics for the classification of enlarged cervical lymph nodes 2022-Oct, Journal of cancer research and clinical oncology IF:2.7Q3 DOI:10.1007/s00432-022-04047-5 PMID:35562596	研究论文	本研究探讨深度学习结合传统影像组学方法在颈部肿大淋巴结分类中的应用	将深度学习特征与传统影像组学特征相结合构建分类模型，显著优于放射科医生的诊断性能	回顾性研究设计，样本量相对有限（276例患者）	开发基于CT影像的颈部肿大淋巴结自动分类方法	276例颈部肿大淋巴结患者（150例淋巴结转移，65例淋巴瘤，61例良性淋巴结病）	医学影像分析	淋巴结疾病	CT成像	深度学习	CT影像	276例患者，按8:2比例随机分为训练组和测试组	PyTorch	卷积神经网络	AUC, 准确率, 敏感性, 特异性	NA
65	2025-10-06	Transfer learning for cognitive reserve quantification 2022-09, NeuroImage IF:4.7Q1 DOI:10.1016/j.neuroimage.2022.119353 PMID:35667639	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的认知储备量化方法，通过结构磁共振成像数据评估个体认知差异	首次使用迁移学习框架将基于健康人群开发的认知储备量化模型推广到阿尔茨海默病患者群体	研究依赖于特定脑图谱的感兴趣区测量，可能未涵盖所有相关脑区特征	开发可泛化的认知储备量化模型并验证其跨数据集和人群的适用性	健康成年人和阿尔茨海默病患者的脑结构影像数据	医学影像分析	阿尔茨海默病	结构磁共振成像	CNN	脑结构影像	三个队列共2056名参与者（RANN:495名健康成人，HCPA:620名健康成人，ADNI:941名成人）	NA	级联神经网络	线性相关系数	NA
66	2025-10-06	Phase function estimation from a diffuse optical image via deep learning 2022-03-25, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/ac5b21 PMID:35255481	研究论文	提出基于卷积神经网络的逆向蒙特卡罗模型，从漫射光学图像中估计散射相位函数的形式	首次实现无需预先假设相位函数具体形式的数据驱动估计方法	仅使用蒙特卡罗模拟数据进行验证，未在真实实验数据上测试	开发能够准确估计光传播模型中相位函数形式的计算方法	生物组织的漫射光学图像	计算机视觉	NA	蒙特卡罗模拟，漫射光学成像	CNN	图像	使用典型生物组织的蒙特卡罗模拟反射图像	NA	卷积神经网络	均方误差，相对误差	NA
67	2025-10-06	Sampling alternative conformational states of transporters and receptors with AlphaFold2 2022-03-03, eLife IF:6.4Q1 DOI:10.7554/eLife.75751 PMID:35238773	研究论文	提出一种通过随机子采样MSA驱动AlphaFold2采样转运蛋白和GPCRs多种构象的方法	首次系统性地探索AlphaFold2预测蛋白质多构象状态的能力，并开发出通过减少MSA深度来诱导构象多样性的新策略	方法依赖于对已知构象状态的基准测试，对于全新构象的预测能力仍需验证	探索AlphaFold2在预测膜蛋白多构象状态方面的潜力	转运蛋白和G蛋白偶联受体	计算生物学	NA	深度学习结构预测	AlphaFold2	蛋白质序列和结构数据	多种拓扑结构不同的转运蛋白和GPCRs	AlphaFold2	AlphaFold2架构	模板建模得分	NA
68	2025-10-06	Deep learning strategies for addressing issues with small datasets in 2D materials research: Microbial Corrosion 2022, Frontiers in microbiology IF:4.0Q2 DOI:10.3389/fmicb.2022.1059123 PMID:36620046	研究论文	本研究探讨使用深度生成模型解决二维材料微生物腐蚀研究中小数据集问题的方法	首次将变分自编码器和生成对抗网络应用于二维材料微生物腐蚀研究中的数据增强，生成合成电化学数据以扩展小规模实验数据集	研究仅基于铜表面少层石墨烯的实验系统，未验证在其他二维材料或金属基底上的普适性	加速具有微生物腐蚀抗性的二维涂层虚拟筛选	二维材料涂层（石墨烯、六方氮化硼、二硫化钼）及其微生物腐蚀抗性	材料科学,机器学习	NA	电化学测试,数据增强	VAE,GAN	电化学数据	小规模实验数据集	NA	变分自编码器,生成对抗网络	准确率	NA
69	2025-10-06	Machine Learning to Predict Successful Opioid Dose Reduction or Stabilization After Spinal Cord Stimulation 2022-08-01, Neurosurgery IF:3.9Q1 DOI:10.1227/neu.0000000000001969 PMID:35384918	研究论文	本研究开发机器学习模型预测脊髓刺激术后阿片类药物剂量成功减少或稳定的可能性	首次开发基于机器学习的模型预测脊髓刺激术后阿片类药物使用变化，并比较深度学习与传统逻辑回归的性能差异	研究基于回顾性数据库分析，可能存在选择偏倚；模型性能仍有提升空间（AUROC约0.74）	预测脊髓刺激术后阿片类药物剂量减少或稳定的成功率	接受脊髓刺激术的患者	机器学习	疼痛管理	数据库分析	逻辑回归, 深度神经网络	结构化医疗数据	7022名患者	NA	深度神经网络	AUROC	NA
70	2025-10-06	Advances in artificial intelligence techniques drive the application of radiomics in the clinical research of hepatocellular carcinoma 2022-Mar, ILIVER.. DOI:10.1016/j.iliver.2022.02.005 PMID:40636134	综述	本文系统介绍了基于人工智能的影像组学在肝细胞癌临床研究中的应用进展	结合人工智能技术发展，为肝细胞癌管理提供解决临床需求的新视角，揭示像素级影像信息与临床问题的关联	NA	探讨人工智能驱动的影像组学在肝细胞癌临床研究中的应用效果	肝细胞癌（HCC）	医学影像分析	肝细胞癌	影像组学，深度学习	NA	医学影像大数据	NA	NA	NA	NA	NA
71	2025-10-06	Deep learning-assisted prostate cancer detection on bi-parametric MRI: minimum training data size requirements and effect of prior knowledge 2022-Apr, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-021-08320-y PMID:34786615	研究论文	评估基于PI-RADS训练的深度学习算法在前列腺癌检测中的性能，并研究数据量和先验知识对检测效果的影响	首次系统评估深度学习算法在前列腺癌检测中的最小训练数据量要求，并量化分析区域分割先验知识对性能的影响	研究仅基于两个医疗中心的数据，需要更多外部验证来确认结果的普适性	研究深度学习在前列腺癌MRI检测中的性能表现及其影响因素	2734名PSA水平升高（≥3 ng/mL）且未进行过活检的可疑前列腺癌患者	数字病理	前列腺癌	多参数MRI（mpMRI）、双参数MRI（bpMRI）	深度学习	医学影像	2734名患者（中心1：1952例，中心2：296例），782例测试病例	NA	NA	灵敏度,FROC,ROC,AUC,假阳性率	NA
72	2025-10-06	Neuron tracing from light microscopy images: automation, deep learning and bench testing 2022-12-13, Bioinformatics (Oxford, England) DOI:10.1093/bioinformatics/btac712 PMID:36303315	综述	本文综述了光学显微镜图像中神经元追踪的自动化方法、深度学习进展及性能评估标准	聚焦深度学习增强方法的最新进展，重点介绍哺乳动物全脑单神经元追踪的半自动方法及包含数千个完整神经元形态的数据集	作为综述文章，不包含原始实验数据或新算法开发	更新神经元追踪领域的最新进展，帮助研究社区理解和选择相关工具与资源	光学显微镜图像中的神经元形态	数字病理学	NA	光学显微镜成像	NA	显微镜图像	多个包含数千个完整神经元形态的数据集	NA	NA	神经元追踪基准测试常用指标	NA
73	2025-10-06	Refinement of AlphaFold2 Models against Experimental Cryo-EM Density Maps at 4-6Å Resolution 2022-Dec, Proceedings. IEEE International Conference on Bioinformatics and Biomedicine DOI:10.1109/bibm55620.2022.9995676 PMID:40612328	研究论文	本研究评估了AlphaFold2预测模型在4-6Å分辨率冷冻电镜密度图中的精修效果	首次在实验性4-6Å分辨率冷冻电镜图中系统评估AlphaFold2模型的精修性能，而非使用模拟混合密度图	精修效果严重依赖AlphaFold2预测质量、实验数据质量和模型与密度图的对齐质量	探索深度学习蛋白质结构预测方法在低分辨率冷冻电镜图中的实用性	蛋白质三维结构	结构生物学	NA	冷冻电镜, AlphaFold2结构预测	深度学习	冷冻电镜密度图, 蛋白质结构模型	10个案例，包含9个长链(226-373个残基)和1个短链(115个残基)	AlphaFold2, Phenix	AlphaFold2	TM-score	NA
74	2025-10-06	Effectiveness of Artificial Intelligence Models for Cardiovascular Disease Prediction: Network Meta-Analysis 2022, Computational intelligence and neuroscience DOI:10.1155/2022/5849995 PMID:35251153	meta-analysis	通过网状Meta分析比较机器学习和深度学习模型在心血管疾病预测中的有效性	首次采用网状Meta分析方法系统比较不同AI模型在多种心血管疾病预测中的表现	深度学习在心血管疾病领域的研究文献较少，需要更多患者数据和贝叶斯网络等分析方法验证结果	评估人工智能模型在心血管疾病预测中的有效性	心力衰竭、中风、高血压和糖尿病患者	machine learning	cardiovascular disease	NA	ML, DL	临床数据	285,213名心血管疾病患者	NA	GBM, ANN, SVM, RF	AUC, 准确率, OR, CI	NA
75	2025-10-06	Annotation of spatially resolved single-cell data with STELLAR 2022-11, Nature methods IF:36.1Q1 DOI:10.1038/s41592-022-01651-8 PMID:36280720	研究论文	本文提出了一种名为STELLAR的几何深度学习方法，用于空间分辨单细胞数据的细胞类型注释和发现	STELLAR是首个专门为空间分辨单细胞数据设计的几何深度学习方法，能够考虑空间组织信息，自动发现新型细胞类型和细胞状态	NA	开发能够准确注释空间分辨单细胞数据中细胞类型的新计算方法	空间分辨单细胞数据	计算生物学	NA	CODEX多重荧光显微镜技术，多重RNA成像	几何深度学习	空间分辨单细胞数据，显微镜图像，RNA成像数据	260万个空间分辨单细胞	NA	NA	NA	NA
76	2025-10-06	Application of machine and deep learning algorithms in optical microscopic detection of Plasmodium: A malaria diagnostic tool for the future 2022-Dec, Photodiagnosis and photodynamic therapy IF:3.1Q2 DOI:10.1016/j.pdpdt.2022.103198 PMID:36379305	综述	系统回顾机器学习与深度学习算法在光学显微镜检测疟原虫中的应用	首次系统分析CNN及其变体在显微镜疟疾诊断中的主导地位（41.9%）和99.23%的预测准确率	基于现有文献的系统回顾，未进行原始实验验证	通过自动化血涂片解读实现疟疾寄生虫的早期检测	疟疾寄生虫（主要为恶性疟原虫）的光学显微镜图像	计算机视觉	疟疾	光学显微镜检测	CNN, 深度学习	显微镜图像	NA	NA	CNN及其变体	准确率	NA
77	2025-10-06	The applications of machine learning in HIV neutralizing antibodies research-A systematic review 2022-12, Artificial intelligence in medicine IF:6.1Q1 DOI:10.1016/j.artmed.2022.102429 PMID:36462896	系统综述	系统回顾机器学习在HIV中和抗体研究中的应用	首次系统性地总结机器学习在HIV中和抗体研究中的多种应用场景和方法论	仅基于Web of Science和PubMed数据库的文献，可能存在发表偏倚	探索机器学习在HIV中和抗体研究中的应用现状和发展趋势	HIV中和抗体相关研究文献	机器学习	HIV/AIDS	机器学习算法	监督学习,无监督学习,生成模型	生物数据	过去十年相关研究文献	NA	NA	NA	NA
78	2025-10-06	Deep Learning Prediction of Pathologic Complete Response in Breast Cancer Using MRI and Other Clinical Data: A Systematic Review 2022-11-21, Tomography (Ann Arbor, Mich.) DOI:10.3390/tomography8060232 PMID:36412691	系统综述	本文系统综述了使用深度学习技术基于乳腺MRI图像和其他临床数据预测乳腺癌新辅助化疗后病理完全缓解的研究	专注于深度学习在无需肿瘤分割标注的完整乳腺MRI图像上预测pCR的系统综述，填补了该领域综述文献的空白	仅关注深度学习方法，排除了传统监督机器学习研究	系统评估深度学习在预测乳腺癌新辅助化疗病理完全缓解中的应用	乳腺癌患者	医学影像分析	乳腺癌	MRI成像	CNN	医学图像, 临床数据	NA	NA	NA	NA	NA
79	2025-10-06	Machine Learning for Industry 4.0: A Systematic Review Using Deep Learning-Based Topic Modelling 2022-Nov-09, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s22228641 PMID:36433236	系统综述	使用基于深度学习的主题建模方法对工业4.0领域的机器学习研究进行系统性综述	采用BERTopic主题建模技术分析45,783篇相关论文，并结合17份行业白皮书进行学术与产业视角的对比分析	仅基于Scopus和Web of Science数据库的文献，未涵盖所有相关研究	明确机器学习在工业4.0领域的应用现状和研究热点	工业4.0相关学术文献和行业白皮书	机器学习	NA	主题建模	深度学习	文本	45,783篇学术论文和17份行业白皮书	BERTopic	BERT	主题分析	NA
80	2025-10-06	Semantic Terrain Segmentation in the Navigation Vision of Planetary Rovers-A Systematic Literature Review 2022-Nov-01, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s22218393 PMID:36366089	系统文献综述	对行星漫游车导航视觉中语义地形分割研究进行系统性文献综述	这是首个针对行星漫游车导航视觉中语义地形分割的系统性文献综述	未发现满足像素级分割、实时推理时间和机载硬件要求的解决方案，缺乏开放、像素级标注的真实世界数据集	分析行星漫游车导航视觉中语义地形分割的现有解决方案、可用数据和潜在研究空白	行星漫游车导航视觉中的语义地形分割研究	计算机视觉	NA	NA	NA	图像	30篇研究论文	NA	NA	准确率, 实时性能	NA