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
301	2025-10-06	Decoding biological age from face photographs using deep learning 2023-Sep-12, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2023.09.12.23295132 PMID:37745558	研究论文	开发并验证了从面部照片估计生物年龄的深度学习系统FaceAge	首次使用深度学习从面部照片客观量化生物年龄，并验证其在癌症预后和临终决策中的临床价值	研究主要基于癌症患者，在其他疾病中的适用性需要进一步验证	开发能够从面部照片估计生物年龄的深度学习系统，并评估其临床效用	健康人群和癌症患者的面部照片	计算机视觉	癌症	深度学习	深度学习模型	图像	58,851名健康个体和6,196名癌症患者	NA	FaceAge	生存分析，临床预测模型性能	NA
302	2025-10-06	Automatic Ploidy Prediction and Quality Assessment of Human Blastocyst Using Time-Lapse Imaging 2023-Sep-02, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2023.08.31.555741 PMID:37693566	研究论文	开发了一种基于延时成像的自动人类囊胚倍性预测和质量评估算法BELA	提出首个利用多任务学习同时预测囊胚质量评分和倍性状态的算法，无需胚胎学家主观输入	不能替代植入前非整倍体遗传学检测(PGT-A)，仅作为辅助评估工具	改进体外受精过程中胚胎质量评估和染色体异常检测方法	人类囊胚	计算机视觉	生殖系统疾病	延时成像	深度学习	时间序列图像	韦尔康奈尔数据集中的囊胚样本	NA	多任务学习架构	AUC	NA
303	2025-10-06	Artificial intelligence algorithms aimed at characterizing or detecting prostate cancer on MRI: How accurate are they when tested on independent cohorts? - A systematic review 2023-May, Diagnostic and interventional imaging IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.diii.2022.11.005 PMID:36517398	系统综述	系统评估基于人工智能的MRI算法在独立测试队列中诊断前列腺癌的准确性	首次系统评估AI算法在满足独立性标准的测试队列中的诊断性能，比较了放射组学与深度学习系统的差异	23项研究未使用预设诊断阈值可能使结果偏乐观，人机差异的最佳管理策略尚未明确	评估基于AI的MRI算法在独立测试队列中诊断前列腺癌的准确性	前列腺癌患者	医学影像分析	前列腺癌	磁共振成像	深度学习, 放射组学	医学影像	35项研究，每项测试队列超过40名患者	NA	计算机辅助诊断系统, 计算机辅助检测系统	诊断准确性, 假阳性率	NA
304	2025-10-06	Machine learning approaches for electroencephalography and magnetoencephalography analyses in autism spectrum disorder: A systematic review 2023-04-20, Progress in neuro-psychopharmacology & biological psychiatry IF:5.3Q1 DOI:10.1016/j.pnpbp.2022.110705 PMID:36574922	系统综述	系统综述机器学习方法在自闭症谱系障碍脑电图和脑磁图分析中的应用	首次系统评估机器学习在ASD神经生理数据分析中的应用现状，重点关注EEG和MEG数据的非线性非平稳特征分析	纳入研究数量有限(39项)，MEG研究较少(仅2项)，需要更多验证性研究和随机对照试验验证方法的有效性和泛化性	评估机器学习在自闭症谱系障碍神经生理数据分析中的应用效果和潜力	自闭症谱系障碍患者的脑电图和脑磁图数据	机器学习	自闭症谱系障碍	脑电图,脑磁图	支持向量机,深度学习	神经生理信号	39项研究(37项EEG研究,2项MEG研究)	NA	NA	准确率	NA
305	2025-10-06	Development of artificial intelligence powered apps and tools for clinical pharmacy services: A systematic review 2023-04, International journal of medical informatics IF:3.7Q2 DOI:10.1016/j.ijmedinf.2022.104983 PMID:36724730	系统综述	系统回顾分析人工智能在临床药学服务中的应用研究	首次系统梳理2000-2021年间AI在临床药学服务中的应用现状和发展趋势	仅纳入定量研究且需药剂师参与开发或使用AI工具，可能存在发表偏倚	识别和分析将人工智能应用于临床药学服务的定量研究	临床药学服务中使用的AI应用程序和工具	自然语言处理,机器学习	NA	机器学习,自然语言处理,深度学习	NA	电子病历	19项研究	NA	NA	NA	NA
306	2025-10-06	Deep Learning for Detection of Periapical Radiolucent Lesions: A Systematic Review and Meta-analysis of Diagnostic Test Accuracy 2023-Mar, Journal of endodontics IF:3.5Q1 DOI:10.1016/j.joen.2022.12.007 PMID:36563779	系统综述与荟萃分析	本研究通过系统综述和荟萃分析评估深度学习模型在检测牙科X线片中根尖周射线可透性病变方面的诊断准确性	首次对深度学习在根尖周病变检测中的诊断准确性进行系统评价和定量荟萃分析	大多数研究存在偏倚风险，缺乏前瞻性研究	比较深度学习模型与专家临床医生在检测根尖周射线可透性病变方面的诊断准确性	牙科X线片中的根尖周射线可透性病变	计算机视觉	牙科疾病	牙科影像学检查	深度学习模型	牙科X线影像	18项研究纳入系统综述，其中6项研究用于定量分析	NA	NA	敏感度,特异度,阳性似然比,阴性似然比,诊断比值比	NA
307	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
308	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
309	2025-10-06	Deep Learning-Based Image Analysis of Liver Steatosis in Mouse Models 2023-08, The American journal of pathology DOI:10.1016/j.ajpath.2023.04.014 PMID:37236505	研究论文	开发基于深度学习的图像分析模型用于量化小鼠肝脏脂肪变性	首次使用深度学习模型在H&E染色全切片图像上同时识别和区分微泡性和大泡性脂肪变性	研究仅使用小鼠模型数据，未在人类样本上验证	开发高效研究非酒精性脂肪肝病表现和分析药物疗效的新方法	小鼠肝脏组织	数字病理学	非酒精性脂肪肝病	H&E染色，全切片成像	深度神经网络	图像	101张全切片图像（野生型小鼠和两种基因修饰小鼠模型）	Aiforia Create	NA	与病理专家评估相关性，与EchoMRI测量相关性，与总肝甘油三酯相关性	基于云平台
310	2025-10-06	A quantitative characterization of early neuron generation in the developing zebrafish telencephalon 2023 Oct-Nov, Developmental neurobiology IF:2.7Q3 DOI:10.1002/dneu.22926 PMID:37679904	研究论文	本研究通过深度学习方法和克隆分析定量表征斑马鱼端脑早期神经元生成的动态过程	首次对斑马鱼端脑发育初期（14-24小时）的神经元生成和神经祖细胞分裂模式进行定量图谱分析	研究仅关注发育最初24小时内的神经发生过程，未涉及后期发育阶段	理解神经祖细胞在斑马鱼端脑发育初期何时转换分裂模式以产生第一批神经元	斑马鱼端脑发育过程中的神经祖细胞和新生神经元	数字病理	NA	深度学习分割方法、克隆分析	NA	显微图像数据	斑马鱼端脑发育14-24小时阶段的样本	Cellpose	NA	NA	NA
311	2025-10-06	Genetics and mechanisms of thoracic aortic disease 2023-03, Nature reviews. Cardiology DOI:10.1038/s41569-022-00763-0 PMID:36131050	综述	本文回顾了胸主动脉疾病遗传学研究的技术进展，整合深度学习等新技术发现的遗传观察结果到当前生物学认知中	将机器学习技术与大型生物样本库影像数据集结合，实现了主动脉性状的大规模测量和基因分型，发现数十个新的遗传关联	胸主动脉疾病相对其他心血管疾病发病率较低，阻碍了大规模遗传关联的识别	探索胸主动脉疾病的遗传学机制和防治策略	胸主动脉疾病（包括主动脉瘤、主动脉夹层、主动脉缩窄等）	机器学习	心血管疾病	深度学习, 遗传分析, 影像分析	深度学习	影像数据	生物样本库大型数据集	NA	NA	NA	NA
312	2025-10-06	GSDA: Generative adversarial network-based semi-supervised data augmentation for ultrasound image classification 2023-Sep, Heliyon IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.heliyon.2023.e19585 PMID:37809802	研究论文	提出一种基于生成对抗网络的半监督数据增强方法GSDA，用于解决超声图像分类中的数据稀缺问题	开发了结合GAN和CNN的半监督数据增强框架，能够合成高质量超声图像并自动生成伪标签，提出平衡分类精度与计算时间的新型评估标准	仅在BUSI数据集上进行评估，需要进一步验证在其他医学影像数据上的泛化能力	解决医学超声图像分析中数据稀缺问题，提升深度学习模型性能	医学超声图像	计算机视觉	NA	超声成像	GAN, CNN	图像	780张超声图像	NA	生成对抗网络，卷积神经网络	准确率，计算时间	NA
313	2025-10-06	Sentiment analysis in multilingual context: Comparative analysis of machine learning and hybrid deep learning models 2023-Sep, Heliyon IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.heliyon.2023.e20281 PMID:37809397	研究论文	本研究比较了多种机器学习和混合深度学习模型在英语和孟加拉语情感分析中的性能	首次在孟加拉语和英语双语环境下系统比较传统机器学习与深度学习模型的情感分析效果，特别针对孟加拉语NLP研究提供了重要进展	研究仅限于单一电商平台数据，未涉及更多领域和语言对	比较不同模型在多语言情感分析任务中的效能	来自DARAZ电商平台的孟加拉语和英语用户评论	自然语言处理	NA	文本挖掘，情感分析	SVM, LSTM, Bi-LSTM, Conv1D, Conv1D-LSTM	文本	来自DARAZ电商平台的孟加拉语和英语评论数据集	NA	LSTM, Bi-LSTM, Conv1D, 混合Conv1D-LSTM	准确率	NA
314	2025-06-19	Coronary X-ray angiography segmentation using Artificial Intelligence: a multicentric validation study of a deep learning model 2023-07, The international journal of cardiovascular imaging DOI:10.1007/s10554-023-02889-9 PMID:37253900	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
315	2025-10-06	Noninvasive molecular subtyping of pediatric low-grade glioma with self-supervised transfer learning 2023-Nov-22, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2023.08.04.23293673 PMID:37609311	研究论文	开发并外部验证基于MRI的深度学习流程，用于儿童低级别胶质瘤BRAF突变状态的无创分类	结合迁移学习和自监督交叉训练方法，在有限数据场景下提升分类性能；提出新的模型可解释性指标COMDist	回顾性研究，样本量有限，数据来自两个特定机构	开发无创的儿童低级别胶质瘤分子亚型分类方法	儿童低级别胶质瘤患者	医学影像分析	儿童低级别胶质瘤	MRI，基因组测序	深度学习	3D MRI图像	BCH数据集214例（开发集），CBTN数据集112例（外部验证集）	NA	NA	AUC，准确率，COMDist	NA
316	2025-10-06	Expert-level pediatric brain tumor segmentation in a limited data scenario with stepwise transfer learning 2023-Sep-18, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2023.06.29.23292048 PMID:37425854	研究论文	本研究开发了一种基于逐步迁移学习的儿科脑肿瘤自动分割方法，在有限数据场景下实现了专家级的分割性能	提出了一种新颖的领域内逐步迁移学习方法，在儿科脑肿瘤数据有限的情况下实现了专家级的分割性能	研究数据量相对有限（n=184+100），且仅针对儿科低级别胶质瘤	开发用于儿科脑肿瘤自动分割的深度学习算法，支持实时体积评估以辅助诊断和治疗决策	儿科低级别胶质瘤（pLGG）	医学影像分析	儿科脑肿瘤	深度学习，迁移学习	深度学习神经网络	医学影像（脑部扫描）	284例（来自国家脑肿瘤联盟的184例和儿科癌症中心的100例），外部验证60例	NA	NA	Dice相似系数（DSC），Likert量表评分，图灵测试	NA
317	2025-10-06	An Interpretable Longitudinal Preeclampsia Risk Prediction Using Machine Learning 2023-Aug-16, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2023.08.16.23293946 PMID:37645797	研究论文	开发一种基于机器学习的可解释性纵向子痫前期风险预测工具	使用常规临床数据开发全面的纵向预测工具，能够在整个孕期预测子痫前期风险，并识别出比现有标准多48.6%的高风险患者	回顾性研究设计，使用的生物标志物在临床实践中不常规可用	开发能够纵向预测子痫前期风险的工具	在新英格兰地区六家社区医院和两家三级医院分娩的患者	机器学习	子痫前期	机器学习，深度学习	线性回归, 随机森林, XGBoost, 深度神经网络	社会人口统计学数据，临床诊断，家族史，实验室数据，生命体征	120,752名患者（其中6,920名患有子痫前期）	NA	NA	AUC（曲线下面积）	NA
318	2025-06-18	Simultaneous Estimation of Hand Configurations and Finger Joint Angles Using Forearm Ultrasound 2023-Feb, IEEE transactions on medical robotics and bionics IF:3.4Q2 DOI:10.1109/tmrb.2023.3237774 PMID:40511365	研究论文	提出一种基于卷积神经网络（CNN）的深度学习流程，用于预测手指关节角度和手部配置分类	首次利用前臂超声图像同时估计手部配置和掌指关节（MCP）角度，填补了文献中的空白	研究样本量较小，仅涉及6名受试者	开发流畅直观的人机交互方法，用于数字系统、增强/虚拟现实（AR/VR）界面和物理机器人系统	手部运动识别，特别是手部配置分类和MCP关节角度检测	计算机视觉	NA	前臂超声成像	CNN, 支持向量分类器（SVC）, 多层感知机（MLP）	图像	6名受试者的前臂超声图像和运动捕捉数据	NA	NA	NA	NA
319	2025-10-06	CRPU-NET: a deep learning model based semantic segmentation for the detection of colorectal polyp in lower gastrointestinal tract 2023-12-27, Biomedical physics & engineering express IF:1.3Q3 DOI:10.1088/2057-1976/ad160f PMID:38100789	研究论文	开发基于深度学习的CRPU-Net模型用于结直肠息肉语义分割检测	提出轻量级CRPU-Net架构，在结直肠息肉分割任务中性能优于现有先进模型	NA	开发结直肠息肉自动分割模型并进行性能比较分析	结肠镜检查图像中的结直肠息肉	计算机视觉	结直肠癌	结肠镜检查	CNN	图像	CVC-ColonDB和CVC-ClinicDB两个结肠镜图像数据集	NA	CRPU-Net, VGG16, VGG19, U-Net, ResUnet++	准确率, Jaccard系数, Dice系数	NA
320	2025-10-06	Secret learning for lung cancer diagnosis-a study with homomorphic encryption, texture analysis and deep learning 2023-12-08, Biomedical physics & engineering express IF:1.3Q3 DOI:10.1088/2057-1976/ad0b4b PMID:37944251	研究论文	本研究提出一种结合同态加密、纹理分析和深度学习的隐私保护方法用于肺癌诊断	首次将同态加密技术应用于肺癌CT图像的纹理特征提取和深度学习分类，在保护患者隐私的同时实现高精度诊断	仅使用单一数据集进行验证，未在不同医疗机构数据上进行泛化性测试	开发隐私保护的肺癌自动诊断方法	肺部CT扫描图像	计算机视觉	肺癌	同态加密，纹理分析	深度学习	医学影像	包含正常组织、腺癌、大细胞癌和鳞状细胞癌的CT图像样本	NA	NA	准确率	NA