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	Artificial Intelligence-Based Total Mesorectal Excision Plane Navigation in Laparoscopic Colorectal Surgery 2022-05-01, Diseases of the colon and rectum DOI:10.1097/DCR.0000000000002393 PMID:35170546	研究论文	开发基于深度学习的直肠癌手术中全直肠系膜切除平面图像引导导航系统	首个使用图像引导导航系统进行全直肠系膜切除的研究，创新性地利用深度学习对疏松结缔组织进行语义分割	仅使用600张图像进行训练，数据量有限，需要更多图像来提高识别精度	开发辅助外科医生识别全直肠系膜切除平面的导航系统	接受腹腔镜左侧结直肠切除术的32名患者	计算机视觉	直肠癌	深度学习语义分割	深度学习	手术视频图像	32名患者的600张标注图像（训练集528张，测试集72张）	NA	NA	Dice系数	NA
62	2025-10-06	Deep Learning-Accelerated Designs of Tunable Magneto-Mechanical Metamaterials 2022-Jul-27, ACS applied materials & interfaces IF:8.3Q1 DOI:10.1021/acsami.2c09052 PMID:35833606	研究论文	开发了一种基于深度学习的逆向设计框架，用于设计可调谐磁机械超材料	使用深度残差网络替代传统有限元分析，实现快速逆向设计磁机械超材料	NA	开发能够根据预定性能逆向设计磁机械超材料的框架	磁机械超材料	机器学习	NA	直接墨水书写打印方法	深度学习	模拟数据	NA	NA	ResNet	NA	NA
63	2025-10-06	Automatic Classification of Cancer Pathology Reports: A Systematic Review 2022, Journal of pathology informatics DOI:10.1016/j.jpi.2022.100003 PMID:35242443	系统综述	对2010-2021年间发表的癌症病理报告自动分类自然语言处理系统进行系统性回顾和分析	首次系统性回顾和比较了不同NLP方法在癌症病理报告分类中的应用，并基于PRISMA指南进行规范化分析	仅纳入2010-2021年间的25篇文献，部分癌症特征提取任务仍存在挑战	评估自然语言处理技术在癌症病理报告自动分类中的应用现状和发展趋势	癌症病理报告文本数据	自然语言处理	癌症	自然语言处理	基于规则的系统,统计机器学习,深度学习	文本	25篇研究论文	NA	NA	NA	NA
64	2025-10-06	LONGL-Net: temporal correlation structure guided deep learning model to predict longitudinal age-related macular degeneration severity 2022-Mar, PNAS nexus IF:2.2Q1 DOI:10.1093/pnasnexus/pgab003 PMID:35360552	研究论文	提出一种基于时间相关结构引导的深度学习模型LONGL-Net，用于同时评估当前年龄相关性黄斑变性严重程度并预测纵向进展	首次设计时间相关结构引导的生成对抗网络模型，学习连续时间点CFP图像的时间变化相互关系，并通过预测未来CFP中的AMD症状提供分类决策的可解释性	NA	开发能够同时评估当前AMD严重程度并预测未来晚期AMD风险的自动化方法	年龄相关性黄斑变性患者	计算机视觉	年龄相关性黄斑变性	彩色眼底摄影	GAN, 深度学习分类模型	图像	约30,000张CFP图像，来自4,628名参与者（年龄相关眼病研究）和300张CFP图像（UK Biobank数据集验证）	NA	LONGL-Net, 生成对抗网络	AUC, 准确率, 灵敏度	NA
65	2025-10-06	Using deep learning for the automated identification of cone and rod photoreceptors from adaptive optics imaging of the human retina 2022-Oct-01, Biomedical optics express IF:2.9Q2 DOI:10.1364/BOE.470071 PMID:36425636	研究论文	提出一种名为RC-UPerNet的新型深度学习算法，用于从人类视网膜自适应光学成像中自动识别视锥和视杆细胞	开发了能够同时识别两种光感受器（视锥和视杆细胞）的新型深度学习算法RC-UPerNet，在中心和外周视网膜区域均表现出色	NA	开发自动化算法以识别视网膜中的光感受器细胞	人类视网膜中的视锥和视杆细胞	计算机视觉	眼科疾病	自适应光学成像	深度学习	图像	来自中央和外周视网膜（延伸至距中央凹30°的鼻侧和颞侧方向）的图像	NA	RC-UPerNet	精确率, 召回率, Dice系数	NA
66	2025-10-06	Assessment of right ventricular size and function from cardiovascular magnetic resonance images using artificial intelligence 2022-04-11, Journal of cardiovascular magnetic resonance : official journal of the Society for Cardiovascular Magnetic Resonance IF:4.2Q1 DOI:10.1186/s12968-022-00861-5 PMID:35410226	研究论文	本研究开发了一种改进的深度学习算法，用于从心血管磁共振图像自动测量右心室射血分数	使用包含更广泛右心室病理学数据的数据集，并在交叉验证阶段采用领域特异性定量性能评估指标	研究仅针对100名手动与自动测量差异最大的患者，样本量相对有限	提高从心血管磁共振图像自动量化右心室功能的准确性	右心室尺寸和功能	医学影像分析	心血管疾病	心血管磁共振成像	深度学习	医学图像	100名患者	NA	NA	线性回归分析，Bland-Altman分析，分类准确率	NA
67	2025-10-06	Deep learning-based pancreas volume assessment in individuals with type 1 diabetes 2022-01-05, BMC medical imaging IF:2.9Q2 DOI:10.1186/s12880-021-00729-7 PMID:34986790	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的自动化胰腺体积测量方法，用于糖尿病患者	首次将卷积神经网络应用于糖尿病患者胰腺体积的自动测量，解决了传统手动标注耗时且主观的问题	训练数据仅包含160例腹部MRI扫描，测试集仅25例T1D患者，样本量有限	开发自动化胰腺体积测量方法以应用于大型影像数据库	1型糖尿病患者、对照组人群及其混合人群	医学影像分析	糖尿病	磁共振成像	CNN	医学影像	160例腹部MRI扫描用于训练，25例T1D患者用于测试	NA	卷积神经网络	Dice系数,R值	NA
68	2025-10-06	A multi-use deep learning method for CITE-seq and single-cell RNA-seq data integration with cell surface protein prediction and imputation 2022-Nov, Nature machine intelligence IF:18.8Q1 DOI:10.1038/s42256-022-00545-w PMID:36873621	研究论文	提出一种名为sciPENN的多功能深度学习方法，用于整合CITE-seq和单细胞RNA-seq数据，并实现细胞表面蛋白预测和插补	开发支持多种功能的数据整合方法，包括跨数据集整合、蛋白表达预测与插补、不确定性量化和细胞类型标签转移	未在摘要中明确说明	解决CITE-seq和单细胞RNA-seq数据整合中的计算挑战，提高数据利用效率	CITE-seq和单细胞RNA-seq数据集	生物信息学	免疫相关疾病，流感，COVID-19	CITE-seq，单细胞RNA-seq	深度学习	单细胞多组学数据	多个数据集（未指定具体数量）	NA	sciPENN	NA	NA
69	2025-10-06	Deep learning tackles single-cell analysis-a survey of deep learning for scRNA-seq analysis 2022-01-17, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbab531 PMID:34929734	综述	本文系统综述了深度学习在单细胞RNA测序数据分析中的应用方法和算法	建立了变分自编码器、自编码器、生成对抗网络和监督深度学习模型的统一数学表示框架，并关联了损失函数与数据处理步骤的具体目标	仅涵盖25种深度学习算法，可能未完全覆盖该领域所有最新进展	为单细胞RNA测序数据分析提供深度学习算法的系统综述和应用指南	单细胞RNA测序数据	机器学习	NA	单细胞RNA测序	VAE, AE, GAN, 监督深度学习	基因表达数据	NA	NA	变分自编码器, 自编码器, 生成对抗网络	NA	NA
70	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
71	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
72	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
73	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
74	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
75	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
76	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
77	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
78	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
79	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
80	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