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	2025-11-13	Artificial Intelligence-based Detection of FGFR3 Mutational Status Directly from Routine Histology in Bladder Cancer: A Possible Preselection for Molecular Testing? 2022-03, European urology focus IF:4.8Q1 DOI:10.1016/j.euf.2021.04.007 PMID:33895087	研究论文	开发基于人工智能的系统直接从膀胱癌常规组织学切片中预测FGFR3基因突变状态	首次使用深度学习直接从H&E染色的常规组织学切片预测FGFR3基因突变，无需额外分子检测	需要更大规模、多中心的肌层浸润性膀胱癌队列验证研究结果	探索人工智能系统能否直接从常规组织学预测膀胱癌FGFR3突变状态	膀胱癌患者的组织学切片	数字病理学	膀胱癌	组织学染色（H&E）	深度学习网络	数字化病理切片图像	TCGA队列327例，Aachen队列182例（121例pT2-4，34例间质浸润pT1，27例非浸润性pTa）	NA	NA	AUROC	NA
2	2025-10-06	Artificial Intelligence-Enhanced Smartwatch ECG for Heart Failure-Reduced Ejection Fraction Detection by Generating 12-Lead ECG 2022-Mar-08, Diagnostics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/diagnostics12030654 PMID:35328207	研究论文	开发并验证了一种基于人工智能的智能手表心电图技术，通过生成12导联心电图来检测心力衰竭伴射血分数降低	首次开发了能够从异步2导联心电图生成10导联心电图的深度学习模型(ECGT2T)，并基于生成的12导联心电图检测HFrEF	研究仅在两所医院进行，需要更多外部验证；阳性预测值相对较低(0.258)	开发人工智能增强的智能手表心电图技术用于心力衰竭检测	成年患者，包括进行12导联心电图检查和超声心动图检查的患者	医疗人工智能	心血管疾病	心电图(ECG)，超声心动图	GAN, CNN	心电图信号数据	开发ECGT2T模型：137,673名患者，458,745份心电图；开发HFrEF检测模型：38,643名患者，88,900份心电图；验证集：755名患者	NA	生成对抗网络，卷积神经网络	AUC, 敏感度, 特异度, 阳性预测值, 阴性预测值	NA
3	2025-10-06	Using Deep-Learning Algorithms to Simultaneously Identify Right and Left Ventricular Dysfunction From the Electrocardiogram 2022-03, JACC. Cardiovascular imaging DOI:10.1016/j.jcmg.2021.08.004 PMID:34656465	研究论文	开发深度学习模型通过心电图数据同时评估左右心室功能障碍	首次开发能够同时评估左右心室功能的深度学习模型，突破了现有工具仅能评估左心室重度功能障碍的限制	模型性能在不同LVEF分类区间存在差异，特别是40%<LVEF≤50%区间表现相对较弱	利用深度学习技术从心电图数据中全面量化左右心室功能	来自5家纽约医院的大型多样化患者群体	医疗人工智能	心血管疾病	深度学习, 自然语言处理	深度学习模型	心电图, 超声心动图报告	147,636名患者的715,890份心电图与超声心动图LVEF配对数据；148,227名患者的761,510份心电图与404,502份超声心动图报告配对数据	NA	NA	AUC, 平均绝对误差	NA
4	2025-10-06	Deep learning-based identification of genetic variants: application to Alzheimer's disease classification 2022-03-10, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbac022 PMID:35183061	研究论文	提出一种基于深度学习的遗传变异识别方法SWAT-CNN，用于阿尔茨海默病分类	开发了三步法的全基因组深度学习方法，结合滑动窗口关联测试识别表型相关SNPs	仅在ADNI数据集上进行测试，样本量相对有限	开发基于深度学习的遗传变异识别方法用于疾病分类	阿尔茨海默病患者和认知正常老年人的遗传数据	机器学习	阿尔茨海默病	全基因组关联分析(GWAS)	CNN	基因组数据	981个样本(650名认知正常老年人，331名AD患者)	NA	CNN	AUC	NA
5	2025-10-06	Identifying symptomatic trigeminal nerves from MRI in a cohort of trigeminal neuralgia patients using radiomics 2022-Mar, Neuroradiology IF:2.4Q2 DOI:10.1007/s00234-022-02900-5 PMID:35043225	研究论文	本研究利用MRI影像组学特征识别三叉神经痛患者中有症状的三叉神经	首次结合卷积U-net深度学习网络分割三叉神经并提取216个影像组学特征，通过随机森林特征选择和浅层神经网络构建诊断模型	回顾性研究设计，样本量相对有限（134例患者），仅使用1.5-Tesla MRI设备	开发基于MRI影像组学特征的三叉神经痛自动诊断方法	三叉神经痛患者的三叉神经MRI影像	医学影像分析	三叉神经痛	MRI影像组学分析	U-net, 浅层神经网络	3D T1和T2加权MRI影像	134名患者（268条神经）	NA	U-net	准确率, AUC, 敏感性, 特异性	NA
6	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
7	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
8	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
9	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
10	2025-06-08	Adaptively temporal graph convolution model for epidemic prediction of multiple age groups 2022-Mar, Fundamental research IF:5.7Q1 DOI:10.1016/j.fmre.2021.07.007 PMID:40477716	research paper	提出了一种自适应时间图卷积模型（ATGCN），用于COVID-19和流感的多元时间序列预测，并在不同年龄组中表现出色	ATGCN模型通过图学习方法捕捉多年龄组的接触模式，在短期和长期预测任务中均优于自回归模型和深度序列学习模型	未明确提及模型在其他传染病预测中的泛化能力，且未讨论计算复杂度或实时预测的可行性	探索深度学习在传染病预测领域的应用，特别是针对多年龄组的多元时间序列预测	COVID-19和流感的确诊病例数据，重点关注不同年龄组之间的传播模式	machine learning	COVID-19, influenza	graph-based deep learning approach	ATGCN (adaptively temporal graph convolution model)	multivariate time series data	两个数据集（COVID-19和流感），具体样本量未明确说明	NA	NA	NA	NA
11	2025-10-06	A comprehensive review of federated learning for COVID-19 detection 2022-Mar, International journal of intelligent systems IF:5.0Q1 DOI:10.1002/int.22777 PMID:37520859	综述	本文系统回顾了联邦学习在COVID-19检测中的应用进展	重点关注联邦学习在医疗数据隐私保护下的COVID-19检测应用，通过实际案例展示其可行性	未涉及具体实验验证，主要基于文献回顾和分析	探讨联邦学习技术在COVID-19检测中的适用性和挑战	COVID-19检测相关临床数据和胸部X光影像数据	机器学习	COVID-19	深度学习，联邦学习	深度学习模型	临床症状数据，胸部X光影像	NA	NA	NA	NA	NA
12	2025-10-07	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	研究论文	开发了一种基于深度学习的方法，通过牙周X线片测量牙槽骨水平以辅助牙周诊断	整合了三个分割网络（骨区域、牙齿、釉牙骨质界）和图像分析来测量放射线骨水平并分配放射线骨丧失分期	模型需要进一步优化并通过更多图像验证以促进其应用	使用深度卷积神经网络测量放射线牙槽骨水平以辅助牙周诊断	牙周X线片中的牙槽骨	计算机视觉	牙周病	放射线成像	CNN	图像	NA	NA	NA	Dice相似系数, AUC, 准确率	NA
13	2025-10-07	Deep-learning two-photon fiberscopy for video-rate brain imaging in freely-behaving mice 2022-03-22, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-022-29236-1 PMID:35318318	研究论文	开发了一种结合深度学习算法的双光子光纤内窥镜技术，实现了自由行为小鼠大脑的高分辨率视频速率成像	通过高速扫描器和降采样方案提升成像速度，并引入深度学习算法恢复图像质量，实现了比传统技术快10倍的成像速度	未明确说明技术在不同脑区或长期实验中的适用性限制	开发高速双光子光纤内窥镜技术，用于自由行为小鼠的神经活动研究	自由行为小鼠初级运动皮层L2/3层锥体神经元群体	生物医学成像	神经科学	双光子光纤内窥镜成像，深度学习图像增强	深度学习	脑部显微图像	NA	NA	NA	信噪比，成像分辨率，帧速率(26 fps)	NA
14	2024-12-15	Shared computational principles for language processing in humans and deep language models 2022-03, Nature neuroscience IF:21.2Q1 DOI:10.1038/s41593-022-01026-4 PMID:35260860	研究论文	本文探讨了人类大脑与自回归深度语言模型在处理语言时共享的计算原则	本文首次提供了人类大脑与自回归深度语言模型在处理自然叙事时共享三个基本计算原则的实证证据	NA	研究人类大脑与自回归深度语言模型在语言处理中的计算原则	人类大脑和自回归深度语言模型	自然语言处理	NA	ECoG	自回归深度语言模型	文本	9名参与者	NA	NA	NA	NA
15	2024-10-09	Predictive Diagnostic Approach to Dementia and Dementia Subtypes Using Wireless and Mobile Electroencephalography: A Pilot Study 2022-Mar, Bioelectricity IF:1.6Q4 DOI:10.1089/bioe.2021.0030 PMID:39372226	研究论文	本研究探讨了使用无线和移动脑电图（wmEEG）对痴呆及其亚型进行预测性诊断的可行性	首次使用无线和移动脑电图技术对痴呆及其亚型进行预测性诊断，并展示了其在不同任务下的分类准确性	本研究为初步研究，样本量较小，需要进一步验证和扩大样本以提高结果的普适性	开发一种用于老年人群轻度认知障碍筛查的方法，并基于此方法早期干预痴呆的进展	痴呆患者及其亚型与非痴呆对照组	神经科学	老年疾病	无线和移动脑电图（wmEEG）	深度学习	脑电图数据	101名痴呆患者和非痴呆对照组	NA	NA	NA	NA
16	2024-10-01	Convex optimization algorithms in medical image reconstruction-in the age of AI 2022-03-23, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/ac3842 PMID:34757943	综述	本文回顾了基于模型的图像重建（MBIR）算法在医学图像重建中的应用，特别是凸优化算法的发展及其与深度学习的结合	探讨了深度学习与基于模型的图像重建方法之间的协同作用，并强调了凸优化算法在网络架构中的基础作用	未提及具体限制	回顾和讨论医学图像重建中凸优化算法的发展及其与深度学习的结合	医学图像重建算法及其与深度学习的结合	计算机视觉	NA	凸优化算法	深度学习网络	图像	NA	NA	NA	NA	NA
17	2024-09-30	BEMD-3DCNN-based method for COVID-19 detection 2022-03, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2021.105188 PMID:34998222	研究论文	提出了一种基于BEMD-3DCNN的方法用于COVID-19检测	使用3D表示的数据作为输入，结合BEMD技术分解图像并构建视频，通过3DCNN模型进行分类和检测，利用CAA模块处理上下文信息以提高检测性能	未提及具体限制	开发一种快速诊断和检测系统以阻止COVID-19的传播	COVID-19病毒的检测	计算机视觉	COVID-19	Bi-dimensional Empirical Mode Decomposition (BEMD)	3DCNN	图像	6484张X光图像，包括1802例COVID-19阳性病例，1910例正常病例和2772例肺炎病例	NA	NA	NA	NA
18	2024-09-25	Emerging Vaccine-Breakthrough SARS-CoV-2 Variants 2022-03-11, ACS infectious diseases IF:4.0Q1 DOI:10.1021/acsinfecdis.1c00557 PMID:35133792	研究论文	研究揭示了SARS-CoV-2变种的分子机制及其对疫苗的突破性，并预测了未来可能出现的变种	整合了大量基因组数据、抗体库、突变数据、拓扑数据分析和深度学习，揭示了SARS-CoV-2的进化机制并预测了疫苗突破性变种	NA	理解SARS-CoV-2的传播和进化机制，预测疫苗突破性变种，并为设计抗突变疫苗和单克隆抗体提供依据	SARS-CoV-2变种及其对疫苗的突破性	NA	COVID-19	深度学习	NA	基因组数据	1,489,884个SARS-CoV-2基因组，130个人类抗体，数万个突变数据	NA	NA	NA	NA
19	2024-09-10	Automatic detection of multiple types of pneumonia: Open dataset and a multi-scale attention network 2022-Mar, Biomedical signal processing and control IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.bspc.2021.103415 PMID:34909050	研究论文	本文提出了一种基于多尺度注意力网络（MSANet）的自动分类方法，用于胸部CT图像中多种类型肺炎的检测	本文创新性地提出了多尺度注意力网络（MSANet），能够自动关注肺炎病变的判别信息和多尺度特征，从而提高分类效果	NA	快速准确地识别COVID-19肺炎、非COVID-19病毒性肺炎、细菌性肺炎、支原体肺炎和正常肺部	胸部CT图像中的多种类型肺炎	计算机视觉	肺炎	深度学习	多尺度注意力网络（MSANet）	图像	NA	NA	NA	NA	NA
20	2024-09-10	Fast quantitative bone marrow lesion measurement on knee MRI for the assessment of osteoarthritis 2022-Mar, Osteoarthritis and cartilage open DOI:10.1016/j.ocarto.2022.100234 PMID:36474467	研究论文	本文开发并验证了一种基于深度学习的快速量化膝关节MRI中骨髓病变体积的方法	本文提出了一种基于补丁的卷积神经网络（CNN），用于自动分割骨髓病变，减少了手动描绘的繁琐过程	本文未详细讨论该方法在不同MRI设备或不同患者群体中的适用性	开发一种更高效的方法来量化膝关节MRI扫描中的骨髓病变体积	膝关节MRI扫描中的骨髓病变	计算机视觉	骨关节炎	MRI	CNN	图像	673个MRI数据集	NA	NA	NA	NA