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	2026-04-17	Weakly Supervised Polyp Segmentation in Colonoscopy Images Using Deep Neural Networks 2022-Apr-22, Journal of imaging IF:2.7Q3 DOI:10.3390/jimaging8050121 PMID:35621885	研究论文	本研究提出了一种利用弱监督学习（边界框标注）训练深度神经网络进行结肠镜图像中息肉实时分割的方法	开发了首个结合弱监督策略（仅使用边界框标注）进行息肉分割的深度学习方法，显著提升了分割性能	研究仅基于单一数据集（Polyp-Box-Seg），且弱监督标注可能无法完全捕捉复杂息肉轮廓	提高结肠镜检查中息肉分割的准确性和效率，以辅助结直肠癌筛查	结肠镜图像中的息肉区域	计算机视觉	结直肠癌	深度学习	深度神经网络	图像	4070张来自超过2000名患者的结肠镜图像，其中1300张带有手动分割标注	NA	NA	Dice系数	NA
2	2026-03-06	Evaluating the clinical acceptability of deep learning contours of prostate and organs-at-risk in an automated prostate treatment planning process 2022-Apr, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.15525 PMID:35147216	研究论文	本研究评估了基于深度学习的商业模型在前列腺和危及器官自动分割中的临床可接受性，并将其应用于自动化前列腺治疗计划流程	首次将商业AI分割模型集成到自动化前列腺治疗计划流程中，并通过几何评估、观察者间变异分析和双盲临床评估进行综合验证	样本量较小（仅23例测试数据），且模型在部分器官（如阴茎球）的分割性能相对较低（DSC为0.53）	评估基于AI的自动分割模型在自动化前列腺放射治疗计划中的临床可接受性和性能	前列腺癌患者的CT扫描图像，包括前列腺及周围危及器官（膀胱、直肠、股骨头、精囊、阴茎球）	数字病理	前列腺癌	CT扫描	CNN	图像	训练和验证集84例CT扫描，测试集23例CT扫描	NA	3D U-Net	Dice相似系数, 95%定向豪斯多夫距离, 平均表面距离	NA
3	2026-03-02	Association of Selective Serotonin Reuptake Inhibitor Use With Abnormal Physical Movement Patterns as Detected Using a Piezoelectric Accelerometer and Deep Learning in a Nationally Representative Sample of Noninstitutionalized Persons in the US 2022-04-01, JAMA network open IF:10.5Q1 DOI:10.1001/jamanetworkopen.2022.5403 PMID:35389502	研究论文	本研究利用可穿戴加速度计和深度学习模型，在美国全国代表性样本中评估了选择性血清素再摄取抑制剂使用与异常身体运动模式之间的关联	首次在大规模、自然主义、纵向、客观数据中验证了SSRI使用与身体活动的关系，并利用时间序列深度学习模型从被动运动数据中检测SSRI使用	横断面研究设计无法确定因果关系，可能存在未测量的混杂因素，模型性能仅为中等水平	评估SSRI使用者与对照组之间是否存在身体运动差异，并识别SSRI使用者运动的独特特征	美国非机构化人群的全国代表性样本，包括SSRI使用者和非使用者	机器学习	精神疾病	压电加速度计数据采集，深度学习分析	深度学习分类器	时间序列运动数据	7162名参与者，其中266人使用SSRI	NA	NA	AUC	NA
4	2026-02-27	Heteroscedastic Temporal Variational Autoencoder for Irregular Time Series 2022-Apr, ... International Conference on Learning Representations PMID:41737199	研究论文	本文提出了一种名为异方差时间变分自编码器（HeTVAE）的深度学习框架，用于概率性地插值不规则采样时间序列	HeTVAE引入了新颖的输入层以编码输入观测稀疏性信息，采用时间VAE架构传播由输入稀疏性引起的不确定性，并使用异方差输出层实现输出插值中的可变不确定性	NA	开发一个深度学习框架，用于处理不规则采样时间序列的概率插值问题	不规则采样时间序列	机器学习	NA	NA	VAE	时间序列数据	NA	NA	HeTVAE	NA	NA
5	2026-02-18	YeastMate: neural network-assisted segmentation of mating and budding events in Saccharomyces cerevisiae 2022-04-28, Bioinformatics (Oxford, England) DOI:10.1093/bioinformatics/btac107 PMID:35179572	研究论文	本文介绍了YeastMate，一个基于深度学习的用户友好应用程序，用于自动检测和分割显微镜图像中的酿酒酵母细胞及其交配和出芽事件	在Mask R-CNN基础上，通过自定义分割头对生命周期转换中的母细胞和子细胞进行子分类，并提供了Python库、独立图形用户界面应用程序和Fiji插件等多种易用前端	NA	开发一个自动化工具，用于检测和分割酿酒酵母细胞及其生命周期事件	酿酒酵母细胞及其交配和出芽事件	计算机视觉	NA	显微镜成像	CNN	图像	NA	PyTorch	Mask R-CNN	NA	NA
6	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
7	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
8	2025-10-06	Machine Learning Analysis of Cocaine Addiction Informed by DAT, SERT, and NET-Based Interactome Networks 2022-Apr-12, Journal of chemical theory and computation IF:5.7Q1 DOI:10.1021/acs.jctc.2c00002 PMID:35294204	研究论文	本研究通过整合DAT、SERT和NET相互作用组网络，开发机器学习/深度学习模型用于可卡因成瘾药物发现	首次结合三种关键神经递质转运蛋白的相互作用组网络进行AI驱动的抗可卡因成瘾药物开发	仅从460个相互作用蛋白中筛选出61个具有足够抑制剂数据的目标蛋白	开发基于人工智能的抗可卡因成瘾先导化合物发现系统方法	多巴胺转运蛋白(DAT)、血清素转运蛋白(SERT)和去甲肾上腺素转运蛋白(NET)相互作用组网络	机器学习	药物成瘾	蛋白质-蛋白质相互作用网络分析	自编码器,梯度提升决策树,多任务深度神经网络	化学抑制剂数据	115,407个抑制剂对应61个蛋白质靶点	NA	自编码器,梯度提升决策树,多任务深度神经网络	NA	NA
9	2025-10-07	Multi-step short-term P M 2.5 forecasting for enactment of proactive environmental regulation strategies 2022-04-21, Environmental monitoring and assessment IF:2.9Q3 DOI:10.1007/s10661-022-10029-4 PMID:35445884	研究论文	本研究使用LSTM模型对北京和旁遮普地区的PM2.5浓度进行多步短期预测，以支持环境监管策略制定	采用贝叶斯优化技术调谐LSTM模型超参数和权重初始化策略，针对南亚两个高污染区域进行多变量多步预测	预测误差随时间步长增加而逐渐增大，24小时预测的RMSE达到0.7290	开发PM2.5多步短期预测模型，为建立空气质量预警系统和制定环境监管政策提供支持	中国北京和巴基斯坦旁遮普地区的PM2.5浓度数据	机器学习	心血管疾病	时间序列预测	LSTM	时间序列数据	两个高污染区域（北京和旁遮普）的空气质量数据	NA	LSTM	RMSE, 准确率	NA
10	2025-10-07	Deep learning identifies robust gender differences in functional brain organization and their dissociable links to clinical symptoms in autism 2022-Apr, The British journal of psychiatry : the journal of mental science DOI:10.1192/bjp.2022.13 PMID:35164888	研究论文	本研究利用深度学习识别自闭症谱系障碍中功能脑组织的性别差异及其与临床症状的关联	开发了新型时空深度神经网络(stDNN)，首次在多中心队列中系统识别自闭症患者功能脑组织的性别差异特征	研究主要基于神经影像数据，需要进一步验证这些脑特征与行为表现的直接关联	识别自闭症谱系障碍中区分女性和男性的功能性脑组织标志物并预测症状严重程度	自闭症谱系障碍患者（n=773）和神经典型发育个体的功能性磁共振成像数据	医学影像分析	自闭症谱系障碍	功能性磁共振成像(fMRI)	深度学习	神经影像数据	773名自闭症谱系障碍患者的多中心队列	NA	时空深度神经网络(stDNN)	分类准确率	NA
11	2025-10-07	High-Throughput Precision Phenotyping of Left Ventricular Hypertrophy With Cardiovascular Deep Learning 2022-04-01, JAMA cardiology IF:14.8Q1 DOI:10.1001/jamacardio.2021.6059 PMID:35195663	研究论文	本研究开发了一种深度学习工作流程，用于自动量化心室肥厚并预测左心室壁增厚的原因	开发了全自动深度学习工作流程，能够精确测量左心室尺寸并区分不同原因的心室肥厚，相比人工专家具有更高的可重复性和精确度	研究基于回顾性数据，需要在前瞻性研究中进一步验证	评估深度学习工作流程在量化心室肥厚和预测左心室壁增厚原因方面的准确性	左心室肥厚患者，特别是肥厚型心肌病和心脏淀粉样变性患者	医学影像分析	心血管疾病	超声心动图视频分析	深度学习	超声心动图视频	23745名患者，包括斯坦福医疗保健和CSMC的胸骨旁长轴视频和心尖四腔视频	NA	NA	平均绝对误差(MAE), AUC, R2	NA
12	2025-02-21	Applying Hybrid Lstm-Gru Model Based on Heterogeneous Data Sources for Traffic Speed Prediction in Urban Areas 2022-Apr-27, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s22093348 PMID:35591037	研究论文	本文提出了一种基于异构数据源的混合LSTM-GRU模型，用于城市区域的交通速度预测	提出了一种综合算法，将来自传感器、服务和外部数据源的异构数据整合到混合时空特征空间中，并比较了多种深度学习算法在时间序列地理空间数据上的表现	未提及具体的研究局限性	提高智能交通系统中的交通速度预测准确性	城市区域的交通速度数据	机器学习	NA	深度学习	LSTM, GRU, CNN	时间序列地理空间数据	未提及具体样本数量	NA	NA	NA	NA
13	2025-02-21	Deep Learning-Based Approach for Emotion Recognition Using Electroencephalography (EEG) Signals Using Bi-Directional Long Short-Term Memory (Bi-LSTM) 2022-Apr-13, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s22082976 PMID:35458962	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的情绪识别方法，使用脑电图（EEG）信号和双向长短期记忆（Bi-LSTM）模型	提出了一种新的情绪识别方法，结合了数据选择、特征提取、特征选择和分类阶段，并使用Bi-LSTM模型提高了识别准确率	未提及具体的研究局限性	提高情绪识别模型的性能，以帮助诊断心理和行为障碍	脑电图（EEG）信号	机器学习	心理和行为障碍	脑电图（EEG）信号处理	双向长短期记忆（Bi-LSTM）	脑电图（EEG）信号	使用了标准预处理的情感分析生理信号数据库（DEAP）	NA	NA	NA	NA
14	2025-02-21	Lightweight Long Short-Term Memory Variational Auto-Encoder for Multivariate Time Series Anomaly Detection in Industrial Control Systems 2022-Apr-09, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s22082886 PMID:35458871	研究论文	本文提出了一种用于工业控制系统（ICS）中多变量时间序列异常检测的轻量级长短期记忆变分自编码器（LW-LSTM-VAE）架构	提出了一种轻量级的LW-LSTM-VAE架构，用于ICS中的异常检测，并在水净化和水分配厂两个应用中成功验证了其有效性	工业数据集稀缺，限制了异常检测技术的开发	开发一种无监督的深度学习方法，用于检测工业控制系统中的异常行为	工业控制系统中的多变量时间序列数据	机器学习	NA	深度学习	LW-LSTM-VAE	时间序列数据	使用了Secure Water Treatment (SWaT)基准测试中的数据进行验证	NA	NA	NA	NA
15	2025-02-21	Model-assisted deep learning of rare extreme events from partial observations 2022-Apr, Chaos (Woodbury, N.Y.) DOI:10.1063/5.0077646 PMID:35489849	研究论文	本文探讨了一种模型辅助的深度学习框架，用于从部分观测数据中预测罕见的极端事件	提出了一种模型辅助的深度学习框架，通过数值模拟生成训练数据，解决了极端事件样本不足的问题	训练数据仅使用可观测量的子集，可能限制了模型的全面性	研究如何利用深度学习预测罕见的极端事件	三种不同的动力系统（Rössler吸引子、FitzHugh-Nagumo模型和湍流流体）	机器学习	NA	数值模拟	前馈神经网络、长短期记忆网络（LSTM）、储备计算	数值模拟数据	NA	NA	NA	NA	NA
16	2025-10-07	Deep Learning Image Analysis of Optical Coherence Tomography Angiography Measured Vessel Density Improves Classification of Healthy and Glaucoma Eyes 2022-04, American journal of ophthalmology IF:4.1Q1 DOI:10.1016/j.ajo.2021.11.008 PMID:34780803	研究论文	本研究比较了基于深度学习的光学相干断层扫描血管成像图像分析与传统特征分类方法在青光眼诊断中的性能	首次使用VGG16卷积神经网络直接分析en face血管密度图像，相比传统梯度提升分类器的特征分析方法显著提升了青光眼分类准确率	样本量相对有限（405只眼睛），仅针对视神经头区域成像，未包含其他眼部区域	改进青光眼与健康眼睛的分类诊断方法	80名健康个体的130只眼睛和185名青光眼患者的275只眼睛	计算机视觉	青光眼	光学相干断层扫描血管成像（OCTA）	CNN, GBC	图像	405只眼睛（130只健康眼，275只青光眼）	NA	VGG16	AUPRC（精确召回曲线下面积）	NA
17	2024-12-08	Free-form optimization of nanophotonic devices: from classical methods to deep learning 2022-Apr, Nanophotonics (Berlin, Germany) DOI:10.1515/nanoph-2021-0713 PMID:39633938	综述	本文综述了自由形式纳米光子器件设计的新兴领域，涵盖了从经典方法到深度学习方法的优化策略	本文介绍了自由形式设计方案，突破了传统设计约束，充分利用了设计潜力	NA	系统概述自由形式纳米光子器件设计领域	自由形式纳米光子器件的优化策略	纳米光子学	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
18	2024-09-30	Organic fluorescent nanoprobes with NIR-IIb characteristics for deep learning 2022-Apr, Exploration (Beijing, China) DOI:10.1002/EXP.20210097 PMID:37323884	研究论文	本文综述了具有NIR-IIb特性的有机荧光纳米探针的最新发展及其在动物模型深部成像中的应用	首次系统综述了NIR-IIb区域有机荧光纳米探针的发展及其在深部成像中的应用	有机荧光纳米探针在NIR-IIb区域的应用仍处于早期阶段，临床应用尚未广泛	综述具有NIR-IIb特性的有机荧光纳米材料的发展及其在深部成像中的应用	具有NIR-IIb特性的有机荧光纳米材料及其在动物模型中的应用	生物医学成像	NA	NIR-IIb成像	NA	图像	动物模型	NA	NA	NA	NA
19	2024-09-29	Stepwise-edited, human melanoma models reveal mutations' effect on tumor and microenvironment 2022-04-29, Science (New York, N.Y.) DOI:10.1126/science.abi8175 PMID:35482859	研究论文	本文通过逐步引入突变到健康的人类黑素细胞中，建立了九种遗传上不同的黑色素瘤细胞模型，研究了这些突变对肿瘤及其微环境的影响	本文创新性地通过逐步引入突变，建立了多个遗传上不同的黑色素瘤细胞模型，并研究了这些突变对肿瘤及其微环境的影响	NA	研究基因突变与人类癌症特定恶性表型之间的因果关系	人类黑素细胞及其突变后的黑色素瘤细胞模型	数字病理学	黑色素瘤	基因编辑	深度学习模型	基因型数据	九种遗传上不同的黑色素瘤细胞模型	NA	NA	NA	NA
20	2024-09-29	Inferring ongoing cancer evolution from single tumour biopsies using synthetic supervised learning 2022-04, PLoS computational biology IF:3.8Q1 DOI:10.1371/journal.pcbi.1010007 PMID:35482653	研究论文	本文提出了一种名为TumE的合成监督学习方法，结合癌症进化模拟模型和贝叶斯神经网络，用于从单个肿瘤活检中推断正在进行的癌症进化	TumE方法显著提高了检测正选择、解卷积选择亚克隆群体和估计亚克隆频率的准确性和推断时间	NA	开发一种新的方法来推断单个肿瘤活检中的癌症进化	癌症进化和亚克隆选择	机器学习	NA	贝叶斯神经网络	神经网络	基因组数据	合成和患者肿瘤样本	NA	NA	NA	NA