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	2026-05-31	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
2	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
3	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
4	2026-04-11	Deep learning approach to predict pain progression in knee osteoarthritis 2022-Feb, Skeletal radiology IF:1.9Q3 DOI:10.1007/s00256-021-03773-0 PMID:33835240	研究论文	本研究开发并评估了深度学习模型，用于预测膝关节骨关节炎患者的疼痛进展	首次将深度学习应用于膝关节X光片分析，以预测疼痛进展，并开发了结合传统风险因素和深度学习分析的组合模型	研究为回顾性分析，且仅基于特定队列数据，可能无法完全推广到其他人群	预测膝关节骨关节炎患者的疼痛进展	膝关节骨关节炎患者或有患病风险的人群	数字病理学	骨关节炎	X光成像	深度学习, 人工神经网络	图像	9348个膝盖（来自4674名受试者），其中训练集4200个膝盖，测试集500个膝盖	NA	NA	AUC, 敏感性, 特异性	NA
5	2025-10-07	The Emerging Potential of Advanced Targeted Mass Spectrometry to Become a Routine Tool for Protein Quantification in Biomedical Research 2022-Feb-23, Chimia IF:1.1Q3 DOI:10.2533/chimia.2022.81 PMID:38069753	综述	本文探讨了靶向质谱技术在生物医学研究中作为蛋白质定量常规工具的潜力与发展前景	提出深度学习光谱预测技术将显著改善靶向质谱的自动化检测开发流程	靶向质谱目前在学术界和工业界普及较慢，主要受限于检测方法开发和数据验证的额外工作负担	推动靶向质谱技术在系统生物学研究和临床转化中的应用	蛋白质、多肽及翻译后修饰	生物医学研究	NA	靶向质谱技术	深度学习	质谱数据	NA	NA	NA	NA	NA
6	2024-12-12	AVT: Multicenter aortic vessel tree CTA dataset collection with ground truth segmentation masks 2022-Feb, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2022.107801 PMID:35059483	研究论文	本文介绍了一个多中心主动脉血管树数据库，包含56个主动脉及其分支的CTA扫描数据和相应的半自动分割掩码	首次提供了多中心主动脉血管树的CTA数据集，并附带半自动生成的分割掩码，有助于研究不同地理位置的主动脉及其分支的几何形状变异性	NA	构建一个稳健的统计模型，用于开发全自动的主动脉血管树分割算法	主动脉及其分支的几何形状和变异性	计算机视觉	NA	CTA扫描	深度学习	图像	56个主动脉及其分支	NA	NA	NA	NA
7	2024-10-26	Quantification of muscle, bones, and fat on single slice thigh CT 2022 Feb-Mar, Proceedings of SPIE--the International Society for Optical Engineering DOI:10.1117/12.2611664 PMID:36303572	研究论文	本文提出了一种两阶段深度学习管道，用于在有限的人工标注数据下进行大腿CT切片中的肌肉、骨骼和脂肪分割	通过迁移学习的方法，利用伪标签进行初步训练，然后使用有限的人工标注数据进行微调，提高了模型在有限数据下的性能	需要大量的计算资源和时间来生成伪标签和训练模型	开发一种在有限人工标注数据下进行大腿CT切片中肌肉、骨骼和脂肪分割的方法	大腿CT切片中的肌肉、骨骼和脂肪	计算机视觉	NA	深度学习	深度神经网络	图像	研究包括2836张来自Baltimore Longitudinal Study of Aging (BLSA)的切片和121张来自Genetic and Epigenetic Signatures of Translational Aging Laboratory Testing (GESTALT)的切片，共计56个大腿CT扫描	NA	NA	NA	NA
8	2024-10-26	Efficient Quality Control with Mixed CT and CTA Datasets 2022 Feb-Mar, Proceedings of SPIE--the International Society for Optical Engineering DOI:10.1117/12.2607406 PMID:36303574	研究论文	本文提出了一种自动质量控制方法，通过将3D CT扫描转换为2D轴向切片蒙太奇，并使用多头卷积神经网络来检测CT与CTA以及有无伪影，以提高深度学习模型在创伤性脑损伤数据集上的训练效果	本文的创新点在于提出了一种自动化的质量控制方法，通过多头卷积神经网络来区分CT与CTA以及检测伪影，从而减少手动检查的时间和成本	伪影检测性能可能因伪影的异质性和训练数据中伪影扫描数量不足而受到影响	提高深度学习模型在创伤性脑损伤数据集上的训练效果	创伤性脑损伤患者的CT和CTA数据集	计算机视觉	创伤性脑损伤	卷积神经网络	多头卷积神经网络	图像	848个扫描样本，其中698个用于交叉验证，150个用于外部验证	NA	NA	NA	NA
9	2024-10-25	Effectiveness of cascading time series models based on meteorological factors in improving health risk prediction 2022-Feb, Environmental science and pollution research international DOI:10.1007/s11356-021-16372-2 PMID:34510340	研究论文	研究基于气象因素的时间序列模型在改善健康风险预测中的有效性	提出了一种新的混合模型CGCLM，结合了广义加性模型、CEEMDAN和LSTM网络，用于预测每日LRTI患者的入院情况	研究仅限于LRTI疾病，未涵盖其他类型的健康风险预测	探讨基于气象因素的时间序列预处理算法和深度学习方法在医院入院预测模型中的应用	研究对象为2003年至2019年间Panyu中央医院的46,089名LRTI患者及其相关的气象数据	机器学习	呼吸道感染	时间序列分析	LSTM	时间序列数据	46,089名LRTI患者和四项气象因素	NA	NA	NA	NA
10	2024-10-14	Deep learning identified pathological abnormalities predictive of graft loss in kidney transplant biopsies 2022-02, Kidney international IF:14.8Q1 DOI:10.1016/j.kint.2021.09.028 PMID:34757124	研究论文	本文开发了一种基于深度学习的管道，用于识别和量化肾移植活检中的病理异常，以预测移植失败	本文提出的深度学习模型能够更敏感地检测Banff评分阈值以下的细微病理变化，并且在预测移植失败方面优于传统的Banff评分和临床预测因子	NA	开发一种客观、定量的病理评估方法，以提高对肾移植失败预测的准确性	肾移植活检中的间质纤维化、肾小管萎缩和炎症等病理异常	数字病理学	肾移植	深度学习	深度学习模型	图像	789例肾移植活检样本（478例基线样本和311例移植后12个月的协议活检样本）	NA	NA	NA	NA
11	2024-10-05	[Deep learning-assisted construction of three-demensional facial midsagittal plane] 2022-Feb-18, Beijing da xue xue bao. Yi xue ban = Journal of Peking University. Health sciences PMID:35165480	研究论文	研究利用深度学习算法和加权Procrustes分析算法，自动构建三维面部正中矢状面	首次结合深度学习算法和Procrustes分析算法，实现了三维面部正中矢状面的全自动化构建	样本量较小，仅包含100名无明显面部畸形的受试者	开发一种能够准确确定三维面部解剖标志并自动构建三维面部正中矢状面的深度学习算法	三维面部数据及其解剖标志	计算机视觉	NA	多视图堆叠沙漏卷积神经网络（MSH-CNN）	卷积神经网络（CNN）	三维面部数据	100名无明显面部畸形的受试者	NA	NA	NA	NA
12	2024-10-05	Detection of COVID-19 Based on Chest X-rays Using Deep Learning 2022-Feb-10, Healthcare (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/healthcare10020343 PMID:35206957	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的胸部X光图像检测COVID-19的方法	本文提出了两种基于ResNet-50的深度学习方法，用于COVID-19的检测，并在多个指标上表现优于现有的方法	NA	开发一种可靠且易于使用的深度学习方法，用于早期诊断和隔离COVID-19患者	COVID-19的胸部X光图像	计算机视觉	COVID-19	深度学习	ResNet-50	图像	使用了两个公开的基准数据集：COVID-19图像数据集和胸部X光图像数据集	NA	NA	NA	NA
13	2024-10-01	Inferring RNA-binding protein target preferences using adversarial domain adaptation 2022-02, PLoS computational biology IF:3.8Q1 DOI:10.1371/journal.pcbi.1009863 PMID:35202389	研究论文	本文提出了一种使用对抗性领域自适应技术（ADDA）来推断RNA结合蛋白（RBP）目标偏好性的框架（RBP-ADDA）	采用ADDA技术，能够整合体内和体外数据，提取RBP结合偏好性，相比传统方法具有更好的预测性能	NA	解决不同数据集间存在的“领域偏移”问题，提高对体内RBP结合数据的预测准确性	RNA结合蛋白（RBP）的目标偏好性	机器学习	NA	对抗性领域自适应（ADDA）	神经网络	文本	NA	NA	NA	NA	NA
14	2024-09-27	A dynamic graph convolutional neural network framework reveals new insights into connectome dysfunctions in ADHD 2022-02-01, NeuroImage IF:4.7Q1 DOI:10.1016/j.neuroimage.2021.118774 PMID:34861391	研究论文	提出了一种动态图卷积神经网络框架，用于揭示注意力缺陷多动障碍（ADHD）中的连接组功能障碍	引入了一种新的动态图卷积网络（dGCN），并开发了一种新的卷积读出层以改进图表示，显著提高了ADHD诊断的性能	NA	设计一种能够捕捉大脑功能连接组拓扑信息的新方法，以提高ADHD的精确诊断	注意力缺陷多动障碍（ADHD）患者的大脑功能连接组	机器学习	精神疾病	功能磁共振成像（fMRI）	动态图卷积神经网络（dGCN）	图结构	NA	NA	NA	NA	NA
15	2024-09-17	Brains and algorithms partially converge in natural language processing 2022-02-16, Communications biology IF:5.2Q1 DOI:10.1038/s42003-022-03036-1 PMID:35173264	研究论文	系统比较多种深度语言模型，以识别导致其生成类似大脑句子的计算原理	揭示了现代语言算法与大脑在自然语言处理中的部分相似性，并指出了预测上下文单词能力是这种相似性的主要驱动因素	未完全解释这种相似性的具体驱动机制	探讨深度学习算法与人类大脑在自然语言处理中的相似性	多种深度语言模型与大脑对400个孤立句子的反应	自然语言处理	NA	功能磁共振成像 (fMRI) 和脑磁图 (MEG)	深度语言模型	文本	102名受试者，每人记录两小时	NA	NA	NA	NA
16	2024-09-10	Weakly Supervised Segmentation of COVID19 Infection with Scribble Annotation on CT Images 2022-Feb, Pattern recognition IF:7.5Q1 DOI:10.1016/j.patcog.2021.108341 PMID:34565913	研究论文	提出了一种基于CT图像的COVID-19感染弱监督分割方法，仅使用涂鸦注释，并结合不确定性自集成和变换一致性技术	引入不确定性感知均值教师模型和变换一致性策略，以提高弱监督分割的准确性	仅在三个数据集上进行了评估，可能需要更多数据集验证其泛化能力	开发一种高效的弱监督分割方法，以减少COVID-19感染CT图像分割中对全标注数据的依赖	COVID-19感染的CT图像	计算机视觉	COVID-19	卷积神经网络	CNN	图像	两个公开数据集和一个本地数据集	NA	NA	NA	NA
17	2024-09-10	A novel data augmentation based on Gabor filter and convolutional deep learning for improving the classification of COVID-19 chest X-Ray images 2022-Feb, Biomedical signal processing and control IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.bspc.2021.103326 PMID:34777557	研究论文	提出了一种基于Gabor滤波器和卷积深度学习的数据增强方法，用于改进COVID-19胸部X光图像的分类	结合传统数据增强技术和生成对抗网络（GANs）解决了数据限制问题，并通过应用不同的滤波器（如Sobel、高斯拉普拉斯（LoG）和Gabor滤波器）实现了更深层次的特征提取	NA	改进COVID-19患者的胸部X光图像筛查和分类	COVID-19胸部X光图像	计算机视觉	COVID-19	Gabor滤波器、生成对抗网络（GANs）	卷积神经网络（CNN）	图像	4560张胸部X光图像，其中360张为COVID-19类别，其余为非COVID-19疾病	NA	NA	NA	NA
18	2024-09-07	A cognitive framework based on deep neural network for classification of coronavirus disease 2022-Feb-13, Journal of ambient intelligence and humanized computing DOI:10.1007/s12652-022-03756-6 PMID:35194472	研究论文	本文提出了一种基于深度神经网络的认知框架，用于冠状病毒疾病的分类	本文提出了一种混合模型，使用胸部X光图像早期识别冠状病毒疑似患者，并采用SQueezeNet模型进行分类，实验结果显示平均准确率达到97.8%	NA	诊断和预防冠状病毒的传播	冠状病毒疾病	计算机视觉	冠状病毒疾病	深度学习	SQueezeNet	图像	NA	NA	NA	NA	NA
19	2024-09-05	Deep learning in macroscopic diffuse optical imaging 2022-02, Journal of biomedical optics IF:3.0Q2 DOI:10.1117/1.JBO.27.2.020901 PMID:35218169	综述	本文全面回顾了深度学习在宏观漫反射光学成像中的应用	深度学习在光学成像中的应用带来了分析时间大幅减少、重建质量提高、对噪声的鲁棒性增强以及学习复杂端到端关系的能力	NA	旨在全面回顾深度学习在宏观漫反射光学成像中的应用	宏观漫反射光学成像中的深度学习应用	计算机视觉	NA	深度学习	DL	图像	NA	NA	NA	NA	NA
20	2024-09-05	Predicting 3D dose distribution with scale attention network for prostate cancer radiotherapy 2022 Feb-Mar, Proceedings of SPIE--the International Society for Optical Engineering DOI:10.1117/12.2611769 PMID:36147747	研究论文	本研究提出了一种基于新型尺度注意力网络（SA-Net）的框架，用于前列腺癌放疗中的三维剂量分布预测	本研究引入了动态尺度注意力模型，结合不同尺度的特征图中的低级细节和高级语义，提高了剂量预测的准确性	NA	提高前列腺癌放疗治疗计划的准确性	前列腺癌放疗中的三维剂量分布	机器学习	前列腺癌	NA	尺度注意力网络（SA-Net）	距离数据、CT图像	训练集包含120个病例，测试集包含20个病例	NA	NA	NA	NA