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
241	2026-02-09	Deep learning site classification model for automated photodocumentation in upper GI endoscopy (with video) 2023-Mar, iGIE : innovation, investigation and insights DOI:10.1016/j.igie.2023.01.002 PMID:41647956	研究论文	本文开发了一种深度学习模型，用于从上消化道内窥镜视频数据中提取高质量图像帧并进行解剖部位分类，以实现自动化的影像记录	提出了一种结合图像过滤器和解剖部位分类的深度学习模型，能够从包含大量低质量帧的内窥镜视频中自动提取高质量图像，并实现高精度的解剖部位分类	模型在视频数据上的整体准确率（89.7%至94.8%）略低于静态图像测试，且仅针对8个特定解剖部位进行了验证	开发一种深度学习模型，用于自动化上消化道内窥镜检查中的影像记录和标准化	上消化道内窥镜视频和静态图像数据	计算机视觉	NA	内窥镜检查	深度学习模型	图像, 视频	8231张内窥镜静态图像和26,103张视频衍生图像用于训练、测试和内部验证，2142张独立静态图像用于外部验证，5段内窥镜视频（共6308帧）用于性能分析	NA	NA	准确率, F1分数	NA
242	2026-02-09	Novel artificial intelligence-enabled deep learning system to enhance adenoma detection: a prospective randomized controlled study 2023-Mar, iGIE : innovation, investigation and insights DOI:10.1016/j.igie.2023.01.013 PMID:41647953	研究论文	本研究评估了在结肠镜检查中使用新型AI辅助检测系统DEEP2对腺瘤检测率的提升效果	开发并验证了仅基于白光成像的AI系统DEEP2，在右半结肠检测中表现出显著优势，且误报率低于其他系统	单中心研究，未使用连续数字色素内镜，可能影响结果普适性	评估AI辅助检测系统在结肠镜检查中对腺瘤检测质量的影响	40至85岁接受结肠镜检查的参与者	计算机视觉	结直肠癌	白光结肠镜检查	深度学习	图像	674例结肠镜检查	NA	NA	腺瘤检测率, 每结肠镜腺瘤数, 息肉检测率, 误报率	NA
243	2026-02-07	Deep learning models to map osteocyte networks can successfully distinguish between young and aged bone 2023-Dec-21, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2023.12.20.572567 PMID:38187546	研究论文	本研究探索应用深度学习和计算机视觉技术，自动分割和测量骨细胞连接组学，以区分年轻和衰老小鼠的骨骼	首次将深度学习模型（特别是Attention U-Net）应用于骨细胞网络（LCN）的自动化分割与测量，实现了比传统手动方法更高效、客观的分析	模型对骨细胞树突状突起的分割准确率（42.1%）仍有待提高，需要进一步开发以提升性能	开发自动化工具以研究骨细胞网络的形态变化，并区分年轻与衰老骨骼的差异	小鼠骨骼中的骨细胞及其在骨陷窝-小管网络（LCN）中的连接结构	计算机视觉	老年性疾病	高分辨率显微镜成像	CNN, Transformer	图像	年轻（2月龄）和衰老（36月龄）小鼠的骨骼样本	NA	U-Net, Vision Transformer, Attention U-Net	分割准确率（骨细胞81.8%，树突状突起42.1%）	NA
244	2026-02-06	Patterns of diverse and changing sentiments towards COVID-19 vaccines: a sentiment analysis study integrating 11 million tweets and surveillance data across over 180 countries 2023-04-19, Journal of the American Medical Informatics Association : JAMIA IF:4.7Q1 DOI:10.1093/jamia/ocad029 PMID:36821435	研究论文	本研究通过整合社交媒体推文与公共卫生监测数据，分析了全球范围内对COVID-19疫苗的情感演变模式	首次结合超过1100万条推文和180多个国家的监测数据，采用人机协同深度学习模型，揭示疫苗情感与接种行为的关联，并特别关注孕妇亚群体的滞后模式	研究依赖推特数据，可能无法全面代表所有人群观点；情感分析模型虽表现良好，但仍可能存在误判	探究COVID-19疫苗的公众情感演变及其与疫苗接种行为的关联，为疫苗推广提供策略依据	来自全球180多个国家的2,203,681名推特用户发布的11,211,672条相关推文	自然语言处理	COVID-19	情感分析，深度学习	深度学习模型	文本（推文），公共卫生监测数据	11,211,672条推文，涉及2,203,681名用户	未明确指定	未明确指定	准确率（0.92）	NA
245	2026-02-03	Low-contrast-dose liver CT using low monoenergetic images with deep learning-based denoising for assessing hepatocellular carcinoma: a randomized controlled noninferiority trial 2023-Jun, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-022-09298-x PMID:36576547	研究论文	本研究通过一项随机对照非劣效性试验，评估了使用双能CT和深度学习去噪技术的低对比剂剂量CT在肝细胞癌高风险患者中的有效性	结合双能CT的低单能图像和深度学习去噪技术，首次在随机对照试验中证明可将肝脏CT的对比剂剂量减少40%而不影响肝细胞癌的显影清晰度	研究为单中心试验，样本量相对较小（90名参与者），且仅针对肝细胞癌高风险患者，结果可能无法推广到所有人群或其他肝脏病变	评估低对比剂剂量CT结合先进成像技术在肝细胞癌检测中的非劣效性	肝细胞癌高风险患者	数字病理	肝细胞癌	双能CT，深度学习去噪，模型迭代重建	深度学习	CT图像	90名参与者（47名标准剂量组，43名低剂量组）	NA	NA	肝细胞癌显影清晰度评分，非劣效性检验	NA
246	2026-01-29	A Data-Free Approach to Mitigate Catastrophic Forgetting in Federated Class Incremental Learning for Vision Tasks 2023-Dec, Advances in neural information processing systems PMID:41573098	研究论文	本文提出了一种在联邦学习环境中缓解灾难性遗忘的无数据方法，通过生成模型合成历史数据样本	提出了一种无数据方法，在联邦增量学习中使用生成模型合成历史数据，无需客户端存储旧数据或模型，同时保护隐私	未明确说明生成模型的具体性能限制或在不同数据分布下的泛化能力	解决联邦增量学习中的灾难性遗忘问题	深度学习模型在视觉任务中的联邦增量学习	计算机视觉	NA	生成模型	NA	图像	NA	NA	NA	NA	NA
247	2026-01-28	Motor Imagery EEG Classification Based on a Weighted Multi-Branch Structure Suitable for Multisubject Data 2023-Nov, IEEE transactions on bio-medical engineering DOI:10.1109/TBME.2023.3274231 PMID:37186527	研究论文	本文提出了一种加权多分支结构，用于处理多被试数据以提升特定被试运动想象脑电信号分类性能	提出加权多分支结构，每个分支负责拟合一对源-目标被试数据，通过自适应权重整合所有分支或选择权重最大的分支进行最终决策，有效利用分布差异大的多被试数据	未明确说明计算复杂度或实时性限制，且实验仅基于特定脑电数据集，泛化能力需进一步验证	解决特定被试运动想象脑电信号分类中训练数据稀缺问题，通过利用多被试数据提升模型性能	多被试脑电信号数据，包括BCICIV-2a、BCICIV-2b、高伽马数据集及两个补充数据集	机器学习	NA	脑电信号采集	CNN	脑电信号	基于多个公开脑电数据集，具体样本数未明确说明	NA	EEGNet, Shallow ConvNet, Deep ConvNet, ResNet, MSFBCNN, EEG_TCNet	分类准确率	NA
248	2026-01-28	Individualized Models for Glucose Prediction in Type 1 Diabetes: Comparing Black-Box Approaches to a Physiological White-Box One 2023-Nov, IEEE transactions on bio-medical engineering DOI:10.1109/TBME.2023.3276193 PMID:37195837	研究论文	本研究开发了一种基于个性化生理模型的血糖预测算法，并与多种黑盒模型进行比较，以评估其在1型糖尿病管理中的性能	首次将基于UVA/Padova T1D模拟器的个性化生理模型与粒子滤波器结合用于血糖预测，并与多种先进黑盒模型进行系统比较	研究仅涉及12名1型糖尿病患者，样本量较小，且所有参与者均处于开放环路治疗下的自由生活条件，可能限制结果的普适性	比较白盒生理模型与黑盒模型在1型糖尿病患者血糖预测中的性能，以确定最优预测方法	1型糖尿病患者的血糖浓度数据	机器学习	1型糖尿病	贝叶斯方法、马尔可夫链蒙特卡洛技术	LSTM, GRU, TCN, rARX, 非线性生理模型	血糖浓度时间序列数据	12名1型糖尿病患者，在自由生活条件下接受开放环路治疗监测10周	NA	长短期记忆网络, 门控循环单元, 时间卷积网络, 递归自回归外生输入模型	均方根误差	NA
249	2026-01-27	Parallel Multistage Wide Neural Network 2023-Aug, IEEE transactions on neural networks and learning systems IF:10.2Q1 DOI:10.1109/TNNLS.2021.3120331 PMID:34699372	研究论文	本文提出了一种并行多级宽神经网络（PMWNN），旨在高效处理图像和非图像数据，实现增量学习和并行测试	设计了一种宽径向基函数（WRBF）网络，可在单轮训练中高效学习特征，并通过多级结构专注于错误分类样本，支持增量学习和并行测试	未明确提及模型在极端数据分布或实时应用中的性能限制	开发一种能减少计算资源、支持增量学习并加速测试过程的神经网络架构	图像数据（如MNIST、高光谱遥感数据）和非图像数据集	机器学习	NA	NA	神经网络, RBF网络	图像, 非图像数据	涉及MNIST数据、多个大型高光谱遥感数据集及不同类型应用领域的数据集	NA	宽径向基函数网络（WRBF）, 并行多级宽神经网络（PMWNN）	准确率	NA
250	2026-01-22	RETRACTED ARTICLE: Economic simulation of sports industry based on deep learning algorithm and data mining 2023-05-22, Soft computing IF:3.1Q2 DOI:10.1007/s00500-023-08461-w PMID:37362271	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
251	2026-01-21	Human cytomegalovirus infection perturbs neural progenitor cell fate via the expression of viral microRNAs 2023-02, Journal of medical virology IF:6.8Q1 DOI:10.1002/jmv.28574 PMID:36772841	研究论文	本研究探讨了人类巨细胞病毒（HCMV）通过表达病毒microRNAs（miRNAs）扰乱神经祖细胞（NPCs）命运，进而导致神经发育障碍的机制	首次结合微阵列、深度学习和实验验证，系统揭示了HCMV感染NPCs过程中病毒miRNAs（特别是hcmv-miR-US25-1）通过靶向神经发育关键基因（如Jag1）调控细胞命运的分子机制	研究主要关注早期感染阶段，未涵盖长期感染效应；体外NPCs模型可能无法完全模拟体内复杂微环境	阐明HCMV感染导致神经发育障碍的分子机制，特别是病毒miRNAs在调控神经祖细胞命运中的作用	人类神经祖细胞（NPCs）和人类巨细胞病毒（HCMV）	生物信息学与计算生物学	神经发育障碍	微阵列分析、实时定量逆转录聚合酶链反应（qRT-PCR）、定点突变	深度学习模型	microRNA表达数据、mRNA表达数据	未明确说明具体样本数量，但涉及HCMV感染的NPCs实验组和对照组	NA	NA	NA	NA
252	2026-01-19	Using AI and computer vision to analyze technical proficiency in robotic surgery 2023-04, Surgical endoscopy DOI:10.1007/s00464-022-09781-y PMID:36536082	研究论文	本研究利用AI和计算机视觉技术分析机器人手术视频，以评估外科医生的技术熟练度	开发了一种可解释的自动化方法，通过计算机视觉AI算法评估机器人手术中的技术熟练度，并与专家评分进行相关性验证	研究仅针对结直肠机器人手术中的腹膜闭合步骤，样本量相对较小（92个剪辑），且主要关注效率和双手灵巧性两个维度	设计并验证一种客观、高效的计算机视觉方法，用于评估机器人手术中的技术熟练度	结直肠机器人手术视频中的腹膜闭合剪辑	计算机视觉	结直肠癌	计算机视觉视频分析	深度学习	视频	92个腹膜闭合手术视频剪辑	未明确指定	未明确指定	相关性系数（r值），p值	未明确指定
253	2026-01-17	The text-package: An R-package for analyzing and visualizing human language using natural language processing and transformers 2023-Dec, Psychological methods IF:7.6Q1 DOI:10.1037/met0000542 PMID:37126041	研究论文	本文介绍了一个名为text的R软件包，该软件包利用自然语言处理和Transformer技术来分析和可视化人类语言	开发了一个专门为心理学和社会科学研究人员设计的、用户友好的R软件包，将最先进的NLP和深度学习技术（特别是Transformer）模块化并整合到端到端的人类层面分析流程中	未明确说明该软件包在处理特定语言或文化背景文本时的局限性，也未提及计算资源要求或大规模部署的性能基准	为心理学和社会科学研究者提供易于使用的工具，以利用先进的自然语言处理技术分析人类语言中的心理信息	人类语言文本数据	自然语言处理	NA	自然语言处理, 深度学习, Transformer	Transformer	文本	NA	R	Transformer	NA	NA
254	2026-01-17	An Automatic Remote Health Risk Assessment system based on LSTM for elderly 2023-07, Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. Annual International Conference DOI:10.1109/EMBC40787.2023.10340287 PMID:38083128	研究论文	本文设计并验证了一种基于LSTM的老年人自动远程健康风险评估系统	提出了一种结合无线生理参数传感、LSTM生命体征预测和简化版国家早期预警评分（NEWS）的集成式自动化远程监测系统，为家庭监护提供了一种新的深度学习策略	风险识别准确率为74%，仍有提升空间；未详细说明系统在多样化老年人群中的泛化能力	开发一种自动化远程健康风险评估系统，以应对老龄化挑战，实现老年人居家健康监测	老年人	机器学习	老年疾病	无线生理参数传感	LSTM	时间序列生理数据	NA	NA	LSTM	准确率, MAE	NA
255	2026-01-16	Quality assessment of colour fundus and fluorescein angiography images using deep learning 2023-12-18, The British journal of ophthalmology DOI:10.1136/bjo-2022-321963 PMID:36418144	研究论文	本文开发了一种基于深度学习的神经网络，用于对彩色眼底和荧光素血管造影图像进行自动实时图像质量评估	首次针对彩色眼底和荧光素血管造影图像开发了自动实时图像质量评估的神经网络，并在多类别质量预测中展示了接近人类水平的性能	未明确说明模型在更广泛或多样化数据集上的泛化能力，以及在实际临床环境中的长期稳定性	开发自动实时图像质量评估方法，以支持临床研究和常规实践中的图像质量控制	彩色眼底和荧光素血管造影图像	计算机视觉	NA	NA	神经网络	图像	2272张彩色眼底图像和2492张荧光素血管造影图像	NA	NA	F1分数, 接收者操作特征曲线下面积, 精确率-召回率曲线下面积, 准确率	NA
256	2026-01-16	Evaluating Drug Effectiveness for Antihypertensives in Heart Failure Prognosis: Leveraging Composite Clinical Endpoints and Biomarkers from Electronic Health Records 2023-Sep, ACM-BCB ... ... : the ... ACM Conference on Bioinformatics, Computational Biology and Biomedicine. ACM Conference on Bioinformatics, Computational Biology and Biomedicine DOI:10.1145/3584371.3612977 PMID:41527552	研究论文	本研究利用电子健康记录中的复合临床终点和生物标志物，评估抗高血压药物在心力衰竭预后中的有效性，并开发监督深度学习分类器进行预测	首次结合EHR中的临床事件和生物标志物设计抗高血压药物有效性选择策略，并构建标注语料库用于深度学习分类	基因组关联研究成本高且基因型指导的疗法临床转化困难，EHR数据在抗高血压有效性研究中仍未被充分利用	评估抗高血压药物在心力衰竭预后中的有效性，并开发药物响应预测模型	心力衰竭患者及其抗高血压药物治疗响应	自然语言处理	心血管疾病	电子健康记录数据分析	深度学习分类器	文本序列	约9500名患者的EHR序列	NA	NA	F1分数	NA
257	2026-01-15	Development and External Validation of an Artificial Intelligence Model for Identifying Radiology Reports Containing Recommendations for Additional Imaging 2023-09, AJR. American journal of roentgenology DOI:10.2214/AJR.23.29120 PMID:37073901	研究论文	本研究开发并外部验证了一种基于BERT的人工智能模型，用于识别放射学报告中包含额外成像建议的内容	利用预训练的BERT深度学习模型理解语言上下文和歧义，首次在放射学报告额外成像建议识别任务中应用，并展示了优于传统机器学习模型的性能	研究为回顾性设计，模型性能可能受到报告文本风格和术语变化的影响，且未在更广泛的多中心数据集上进行验证	开发并验证一种人工智能模型，以自动识别放射学报告中包含的额外成像建议，支持大规模质量改进工作	放射学报告	自然语言处理	NA	深度学习，自然语言处理	BERT	文本	总计7560份放射学报告，来自7419名独特患者（4133名女性，3286名男性；平均年龄58.8岁），其中训练集5040份，测试集1260份，外部验证集1260份	NA	BERT	精确度，召回率，F1分数，准确度	NA
258	2026-01-13	Generation of skin tone and pigmented region-modified images using a pigment discrimination model trained with an optical approach 2023-Oct, Skin research and technology : official journal of International Society for Bioengineering and the Skin (ISBS) [and] International Society for Digital Imaging of Skin (ISDIS) [and] International Society for Skin Imaging (ISSI) IF:2.0Q3 DOI:10.1111/srt.13486 PMID:37881042	研究论文	本文提出了一种结合光学方法和深度学习生成可数值控制的肤色和色素区域修改图像的方法	提出了一种混合技术，整合光学方法与深度学习，实现对肤色和色素区域修改图像的精确数值控制，并验证了独立调整色素的能力	未明确说明方法在处理复杂皮肤条件或大规模数据集时的泛化能力	开发一种能够模拟多样化色素条件并生成修改图像的技术，以扩展皮肤分析的应用范围	皮肤图像中的肤色和色素区域，特别是与黑色素和血红蛋白相关的部分	计算机视觉	NA	光学方法结合深度学习	深度学习模型	图像	NA	NA	NA	相关系数, ITA, 黑色素指数, 红斑指数	NA
259	2026-01-12	An Approach to Developing Benchmark Datasets for Protein Secondary Structure Segmentation from Cryo-EM Density Maps 2023-Sep, ACM-BCB ... ... : the ... ACM Conference on Bioinformatics, Computational Biology and Biomedicine. ACM Conference on Bioinformatics, Computational Biology and Biomedicine DOI:10.1145/3584371.3612947 PMID:41509644	研究论文	本文提出了一种生成用于蛋白质二级结构分割的基准数据集的方法，并评估了数据特性对深度学习模型性能的影响	提出了一种生成具有特定规格（如蛋白质序列同一性、结构内容和数据质量）的基准数据集的方法，以系统研究影响分割性能的因素	仅针对DeepSSETracer这一特定深度学习方法进行了测试，可能未涵盖所有潜在影响因素	开发基准数据集以评估和提升从冷冻电镜密度图中分割蛋白质二级结构的深度学习方法的性能	冷冻电镜密度图中的蛋白质二级结构	计算机视觉	NA	冷冻电镜（Cryo-EM）	深度学习	图像（密度图）	NA	NA	DeepSSETracer	NA	NA
260	2026-01-11	Evidence for the role of transcription factors in the co-transcriptional regulation of intron retention 2023-03-22, Genome biology IF:10.1Q1 DOI:10.1186/s13059-023-02885-1 PMID:36949544	研究论文	本研究通过深度学习模型分析开放染色质区域，探索转录因子在共转录调控内含子保留中的作用	首次利用深度学习模型系统性地识别转录因子在调控内含子保留中的角色，并预测锌指家族转录因子为主要调控因子	研究主要基于计算预测和ChIP-seq数据验证，缺乏直接的实验机制验证	探究转录因子在共转录过程中调控内含子保留的机制	人类基因组中的内含子保留事件及相关转录因子	生物信息学	NA	深度学习, ChIP-seq	深度学习模型	基因组序列数据, ChIP-seq数据	NA	NA	NA	NA	NA