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
81	2025-10-06	A deep learning analysis of stroke onset time prediction and comparison to DWI-FLAIR mismatch 2023, NeuroImage. Clinical DOI:10.1016/j.nicl.2023.103544 PMID:38000188	研究论文	本研究开发了一种深度学习模型，用于预测缺血性卒中发病时间，并与DWI-FLAIR不匹配评估方法进行比较	使用未处理的DWI和共配准FLAIR影像数据训练深度学习模型，在人类评估者难以判定的病例中通过模型评估提高了准确性和评估者间一致性	NA	改进卒中发病时间预测的准确性和可用性，支持临床决策	缺血性卒中患者	医学影像分析	卒中	DWI, FLAIR	CNN	医学影像	NA	NA	Group Convolutional Neural Networks	准确性, 评估者间一致性	NA
82	2025-10-06	Advanced photon counting CT imaging pipeline for cardiac phenotyping of apolipoprotein E mouse models 2023, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0291733 PMID:37796905	研究论文	开发基于光子计数CT的成像流程用于载脂蛋白E小鼠模型的心脏表型分析	结合光子计数CT、光谱分解和深度学习心脏分割的综合成像流程，能够分离钙化斑块和碘增强血液	研究仅限于小鼠模型，样本量为123只，需要进一步验证在人类中的适用性	开发成像流程全面评估不同APOE基因型小鼠的心脏结构和功能	123只按APOE基因型(APOE2、APOE3、APOE4、APOE敲除)、性别、人类NOS2因子和饮食分组的小鼠	医学影像	心血管疾病	光子计数CT、对比增强活体成像、固有心脏门控、光谱分解	深度学习	CT图像	123只小鼠	NA	NA	Dice系数	NA
83	2025-10-06	Retracted: Evaluation of Ischemic Penumbra in Stroke Patients Based on Deep Learning and Multimodal CT 2023, Journal of healthcare engineering DOI:10.1155/2023/9851918 PMID:38094810	撤稿	这是一篇关于基于深度学习和多模态CT评估卒中患者缺血半暗带的文章的撤稿声明	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
84	2025-10-06	Multivariate longitudinal data for survival analysis of cardiovascular event prediction in young adults: insights from a comparative explainable study 2023-01-25, BMC medical research methodology IF:3.9Q1 DOI:10.1186/s12874-023-01845-4 PMID:36698064	研究论文	本研究通过比较六种建模策略，探讨了纵向数据在年轻成人心血管事件预测中的价值，并比较了不同模型解释方法	开发了统一可扩展的框架，比较了纵向数据与横截面数据在心血管风险预测中的性能差异，并系统评估了模型特定和模型无关的解释方法	研究仅基于CARDIA队列的3539名参与者，需要扩展到更多变量和其他纵向建模方法	评估纵向数据在心血管事件生存分析预测中的附加价值	年轻成人心血管事件风险预测	机器学习	心血管疾病	生存分析，纵向数据分析	随机生存森林，深度学习模型	纵向临床数据	3539名参与者，包含6次检查访视的35个变量，随访时间15年	NA	时间序列大规模特征提取，轨迹聚类	C-index，时间依赖性AUC	NA
85	2025-10-06	mEMbrain: an interactive deep learning MATLAB tool for connectomic segmentation on commodity desktops 2023, Frontiers in neural circuits IF:3.4Q2 DOI:10.3389/fncir.2023.952921 PMID:37396399	研究论文	开发了一个基于MATLAB的交互式深度学习工具mEMbrain，用于在普通台式机上实现连接组学数据的半自动分割	将深度学习算法集成到用户友好的MATLAB界面中，无需用户编程即可进行神经重建，提供了预训练模型和大量标注数据资源	仅支持Linux和Windows系统，依赖于MATLAB环境	开发用户友好的开源工具来加速连接组学数据的手动标注和分割过程	电子显微镜数据集中的神经细胞和连接结构	计算机视觉	NA	电子显微镜成像技术	深度神经网络	电子显微镜图像	4种不同动物的5个数据集，包含约180小时专家标注，超过1.2GB标注图像	MATLAB	NA	NA	普通台式机
86	2025-10-06	Uncovering additional predictors of urothelial carcinoma from voided urothelial cell clusters through a deep learning-based image preprocessing technique 2023-01, Cancer cytopathology IF:2.6Q2 DOI:10.1002/cncy.22633 PMID:35997513	研究论文	开发了一种基于深度学习的尿路上皮细胞团图像预处理工具，用于识别尿路上皮癌的额外预测因子	首次开发自动化预处理工具将尿路上皮细胞团分割为有意义的组件，并发现细胞团异型性、细胞边界特征等新标记物	尿路上皮细胞团在分类系统中的诊断相关性仍存在争议，需要进一步验证	通过深度学习技术改进尿路上皮癌的尿液细胞学筛查方法	尿路上皮细胞团	数字病理学	尿路上皮癌	尿液细胞学	深度学习	细胞图像	NA	NA	NA	NA	NA
87	2025-10-06	Prediction of lactate concentrations after cardiac surgery using machine learning and deep learning approaches 2023, Frontiers in medicine IF:3.1Q1 DOI:10.3389/fmed.2023.1165912 PMID:37790131	研究论文	本研究使用机器学习和深度学习方法预测心脏手术后患者的最高血乳酸浓度	首次将分钟级术中时间序列数据与传统术前变量结合，采用循环神经网络和Transformer等动态建模方法预测术后乳酸浓度	研究为单中心回顾性研究，模型性能仅为中等准确度	开发能够预测心脏手术后乳酸浓度的预测模型	接受心脏手术并体外循环的成年患者	机器学习	心血管疾病	临床监测数据	线性回归, 随机森林, 人工神经网络, 循环神经网络, Transformer	时间序列数据, 临床变量	2,187名患者	NA	RNN, Transformer	平均绝对误差	NA
88	2025-10-06	The expert's knowledge combined with AI outperforms AI alone in seizure onset zone localization using resting state fMRI 2023, Frontiers in neurology IF:2.7Q3 DOI:10.3389/fneur.2023.1324461 PMID:38274868	研究论文	本研究评估了专家知识与深度学习结合在利用静息态功能磁共振成像定位难治性癫痫患者发作起始区的效果	首次将癫痫专家对功能连接组学的先验知识与深度学习模型相结合，显著提升了发作起始区的定位性能	样本量相对有限（52名儿童患者），且研究仅针对难治性癫痫患者	提高难治性癫痫患者发作起始区的定位准确性	52名难治性癫痫儿童患者，其中25名接受了手术治疗	医学影像分析	癫痫	静息态功能磁共振成像，颅内脑电图	深度学习	功能连接组学数据	52名儿童癫痫患者	NA	专家知识集成深度网络	准确率，F1分数	NA
89	2025-10-06	Imputing Brain Measurements Across Data Sets via Graph Neural Networks 2023, Predictive Intelligence in Medicine. PRIME (Workshop) DOI:10.1007/978-3-031-46005-0_15 PMID:37946742	研究论文	提出一种基于图神经网络的脑测量数据跨数据集插补方法	将跨数据集插补问题重新定义为预测任务，使用图神经网络建模脑区测量值间的依赖关系，并通过并行架构处理人口统计学差异	仅在两个特定数据集（ABCD和NCANDA）上验证，样本量相对有限	解决脑结构MRI数据集中特定脑区测量值缺失的问题	青少年脑结构MRI数据	机器学习	NA	结构MRI，Freesurfer分析	图神经网络（GNN）	脑结构测量数据，人口统计学数据	NCANDA数据集N=540，ABCD数据集N=3760	NA	图神经网络，并行架构（包含图解码器和分类器）	5折交叉验证准确率	NA
90	2025-10-06	Multiple generation distinct toxicant exposures induce epigenetic transgenerational inheritance of enhanced pathology and obesity 2023, Environmental epigenetics IF:4.8Q1 DOI:10.1093/eep/dvad006 PMID:38162685	研究论文	研究多代不同毒物暴露对大鼠表观遗传跨代遗传的影响，发现会增强病理变化和肥胖	首次研究连续多代暴露于不同毒物对表观遗传跨代遗传的复合影响，并采用深度学习进行组织病理学分析	研究仅限于大鼠模型，人类相关性需要进一步验证	评估多代不同毒物暴露对表观遗传和疾病易感性的跨代影响	多代大鼠（F0-F5代）	数字病理学	肥胖	表观遗传分析，DNA甲基化检测	深度学习	组织病理学图像，表观遗传数据	多代大鼠群体（F0-F5代）	NA	NA	NA	NA
91	2025-10-06	Deep learning models for cancer stem cell detection: a brief review 2023, Frontiers in immunology IF:5.7Q1 DOI:10.3389/fimmu.2023.1214425 PMID:37441078	综述	本文简要回顾了深度学习在癌症干细胞检测领域的研究进展	系统梳理了基于卷积神经网络的深度学习模型在癌症干细胞研究中的新兴应用趋势	作为简要综述，未深入探讨具体技术细节和全面性能比较	探索深度学习在癌症干细胞研究领域的应用现状和发展前景	癌症干细胞及其生物图像数据	数字病理学	癌症	生物图像分析	CNN	图像	NA	NA	卷积神经网络	NA	NA
92	2025-10-06	Computer-aided detection and prognosis of colorectal cancer on whole slide images using dual resolution deep learning 2023-Jan, Journal of cancer research and clinical oncology IF:2.7Q3 DOI:10.1007/s00432-022-04435-x PMID:36331654	研究论文	提出基于弱监督学习的双分辨率深度学习网络，用于结直肠癌的识别和预后预测	采用双分辨率深度学习网络同时利用局部和全局图像信息，无需病理学家标注感兴趣区域	NA	实现结直肠癌的快速诊断和风险分层	结直肠癌患者	数字病理学	结直肠癌	全切片图像分析	深度学习	组织病理学图像	TCGA数据集和广州医科大学附属肿瘤医院外部数据集	NA	双分辨率深度学习网络(WDRNet)	准确率,C-index,风险比(HR),p值	NA
93	2025-10-06	Data augmentation for medical imaging: A systematic literature review 2023-01, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2022.106391 PMID:36549032	系统文献综述	本文系统综述了医学影像领域数据增强策略的应用及其对临床任务性能的影响	首次对医学影像数据增强方法进行系统性综述，涵盖多个器官、模态和临床任务，分析超过300篇近期文献	综述性质文章，不包含原始实验验证	调查医学领域使用的数据增强策略及其对临床任务性能的影响	医学影像数据增强相关的研究文献	医学影像分析	NA	数据增强技术	深度神经网络	医学影像	300多篇文献（2018-2022年）	NA	NA	分类、分割、病灶检测性能指标	NA
94	2025-10-06	Diagnostic efficiency among Eu-/C-/ACR-TIRADS and S-Detect for thyroid nodules: a systematic review and network meta-analysis 2023, Frontiers in endocrinology IF:3.9Q2 DOI:10.3389/fendo.2023.1227339 PMID:37720531	系统评价与网络荟萃分析	比较四种甲状腺超声风险分层系统（Eu-TIRADS、ACR TIRADS、C-TIRADS和S-Detect）对甲状腺结节的诊断效能	首次通过网络荟萃分析系统比较近五年提出的四种甲状腺超声风险分层系统的诊断性能	基于已发表研究的二次分析，受原始研究质量和异质性的限制	评估不同甲状腺超声风险分层系统对甲状腺癌的诊断性能	甲状腺结节患者	医学影像分析	甲状腺癌	超声成像	深度学习计算机辅助诊断系统	超声图像	88项研究，共59,304个结节	NA	S-Detect（基于深度学习的计算机辅助诊断系统）	敏感度, 特异度, 诊断比值比, 曲线下面积	NA
95	2025-06-07	AMTLDC: a new adversarial multi-source transfer learning framework to diagnosis of COVID-19 2023-Jan-12, Evolving systems IF:2.7Q3 DOI:10.1007/s12530-023-09484-2 PMID:38625255	research paper	提出了一种新的对抗性多源迁移学习框架AMTLDC，用于COVID-19的诊断	AMTLDC框架通过对抗性学习提取多个数据源间的通用表示，提高了模型在不同数据集间的泛化能力	未明确说明框架在极端数据不足情况下的表现	提高COVID-19诊断模型的跨数据集泛化性能	COVID-19医学影像数据	digital pathology	COVID-19	adversarial transfer learning	CNN	medical images	NA	NA	NA	NA	NA
96	2025-06-07	Detection of anomalies in cycling behavior with convolutional neural network and deep learning 2023, European transport research review IF:5.1Q1 DOI:10.1186/s12544-023-00583-4 PMID:38625141	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的异常检测方法BeST-DAD，用于识别骑行行为中的异常并在地图上标记危险点	结合CNN和自编码器(AE)进行异常检测，相比传统PCA方法表现更优	需要依赖GPS轨迹数据，可能受数据质量和覆盖范围限制	提高骑行安全性，通过技术手段识别潜在危险点	骑行者的GPS轨迹数据	机器学习	NA	深度学习	CNN, Autoencoder	GPS轨迹数据	未明确说明具体样本数量，涉及多个用户的数据	NA	NA	NA	NA
97	2025-06-07	Evaluation of artificial intelligence techniques in disease diagnosis and prediction 2023, Discover artificial intelligence DOI:10.1007/s44163-023-00049-5 PMID:40478140	综述	本文综述了人工智能技术在疾病诊断和预测中的应用及其优势	涵盖了多种AI技术在医疗图像分析中的应用，并比较了ML和DL技术的优势	讨论了AI在医疗领域中的现有挑战和局限性	评估AI技术在疾病诊断和预测中的应用效果	多种疾病（如癌症、心脏、肺、皮肤、遗传和神经疾病）的诊断和预测	数字病理学	多种疾病（如癌症、心脏、肺、皮肤、遗传和神经疾病）	机器学习（ML）和深度学习（DL）	SVM, CNN	医疗图像	NA	NA	NA	NA	NA
98	2025-10-07	Identification of geographic origins of Morus alba Linn. through surfaced enhanced Raman spectrometry and machine learning algorithms 2023, Journal of biomolecular structure & dynamics IF:2.7Q2 DOI:10.1080/07391102.2023.2180433 PMID:36803175	研究论文	本研究结合表面增强拉曼光谱和机器学习算法开发了一种鉴定桑叶地理起源的新方法	首次将表面增强拉曼光谱与深度学习算法相结合用于桑叶地理起源鉴定	仅涵盖中国五个省份的样本，样本来源范围有限	开发基于光谱分析和机器学习的地理起源鉴定方法	桑叶（Morus alba Linn）	机器学习	糖尿病	表面增强拉曼光谱	CNN	光谱数据	来自安徽、广东、河北、河南和江苏五个省份的桑叶样本	NA	卷积神经网络	准确率	NA
99	2025-10-07	Cross-convolutional transformer for automated multi-organs segmentation in a variety of medical images 2023-01-23, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/acb19a PMID:36623323	研究论文	提出基于交叉卷积变换器的深度学习网络，用于多种医学图像中的多器官自动分割	设计新型交叉卷积自注意力机制，整合局部和全局上下文，建模长短距离依赖关系；提出多尺度特征边缘融合模块	仅在三个数据集上验证，尚未在更广泛的医学图像数据上进行测试	开发具有更好泛化能力和准确性的多器官自动分割算法	医学图像中的多器官分割	计算机视觉	多种疾病（腹部器官、心脏结构、皮肤癌）	医学影像分析	Transformer, CNN	医学图像（CT、MRI、皮肤图像）	三个数据集：Synapse（腹部CT）、ACDC（心脏MRI）、ISIC 2017（皮肤癌图像）	NA	CFormer（交叉卷积变换器网络）	Dice相似系数, 95% Hausdorff距离	NA
100	2025-05-02	International Importation Risk Estimation of SARS-CoV-2 Omicron Variant with Incomplete Mobility Data 2023, Transboundary and emerging diseases IF:3.5Q1 DOI:10.1155/2023/5046932 PMID:40303718	research paper	开发了一个基于深度神经网络的模型，用于评估Omicron BQ.1从西非传入其他国家的风险	利用不完全的人口流动数据，首次应用深度神经网络模型估计病毒输入风险	依赖不完全的人口流动数据，可能影响模型准确性	评估Omicron BQ.1从西非传入其他国家的风险	Omicron BQ.1病毒及其传播风险	machine learning	COVID-19	deep neural networks	DNN	population mobility data	西非到其他非非洲国家的人口流动数据	NA	NA	NA	NA