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
401	2025-11-12	Do poverty and wealth look the same the world over? A comparative study of 12 cities from five high-income countries using street images 2023, EPJ data science IF:3.0Q1 DOI:10.1140/epjds/s13688-023-00394-6 PMID:37293269	研究论文	利用街景图像和深度学习比较五个高收入国家12个城市中贫困与富裕社区视觉特征的相似性	首次通过跨城市跨国比较分析揭示贫困社区视觉特征比富裕社区更具城市独特性	研究仅涵盖高收入国家城市，未包括中低收入国家城市	探究不同城市和国家间贫困与富裕社区视觉环境的相似程度	12个高收入城市的社区街景图像	计算机视觉	NA	街景图像分析	深度学习	图像	720万张街景图像，覆盖12个城市8500万人口	NA	NA	NA	NA
402	2025-11-12	Convolutional Neural Network Models Combined with Kansei Engineering in Product Design 2023, Computational intelligence and neuroscience DOI:10.1155/2023/2572071 PMID:36864929	研究论文	本研究结合卷积神经网络与感性工学，提出了一种能够满足用户感知需求的产品设计方法	首次将CNN模型与感性工学理论相结合，建立了产品设计的感知评价系统，提升了产品设计感知信息的逻辑深度	仅以电子秤作为研究案例，缺乏对其他产品类型的验证	开发能够满足用户感知需求的产品设计方法，提升产品市场竞争力	产品设计造型，特别是电子秤的外观设计	计算机视觉	NA	图像识别	CNN	图像	NA	NA	卷积神经网络	NA	NA
403	2025-11-06	Categorization of collagen type I and II blend hydrogel using multipolarization SHG imaging with ResNet regression 2023-11-09, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-023-46417-0 PMID:37945626	研究论文	本研究提出基于多偏振二次谐波成像和ResNet回归的胶原I型和II型混合水凝胶分类方法	首次将ResNet深度学习模型应用于多偏振SHG图像分析，无需传统耗时的数学模型拟合过程	模型训练依赖于特定偏振角度(10°间隔)的图像采集，可能限制其通用性	开发自动化的胶原混合水凝胶分类和回归分析方法	胶原I型和II型混合水凝胶(0%, 25%, 50%, 75%, 100% II型)	计算机视觉	NA	多偏振二次谐波成像(SHG)	CNN	图像	5种混合比例的水凝胶，每种采集18张偏振图像	NA	ResNet	平均绝对误差(MAE)	NA
404	2025-11-05	A Systematic Review: Do the Use of Machine Learning, Deep Learning, and Artificial Intelligence Improve Patient Outcomes in Acute Myocardial Ischemia Compared to Clinician-Only Approaches? 2023-Aug, Cureus DOI:10.7759/cureus.43003 PMID:37674942	系统性综述	通过系统性文献回顾评估机器学习、深度学习和人工智能在急性心肌缺血中相比纯临床方法对患者结局的改善效果	首次系统性比较AI算法结合临床医生与纯临床方法在急性心肌缺血诊疗中的效果差异	仅纳入8篇文献进行深入分析，算法透明度不足和伦理问题尚未解决	评估AI/ML/DL在急性冠脉综合征早期检测和干预中的应用效果	急性心肌缺血患者的心电图数据和临床信息	机器学习	心血管疾病	心电图分析	机器学习,深度学习,人工智能算法	心电图数据,患者临床信息	181篇文献（2013-2023年），其中8篇深入分析	NA	NA	灵敏度,特异性,准确度	NA
405	2025-10-30	Deep Learning System Outperforms Clinicians in Identifying Optic Disc Abnormalities 2023-Jun-01, Journal of neuro-ophthalmology : the official journal of the North American Neuro-Ophthalmology Society IF:2.0Q2 DOI:10.1097/WNO.0000000000001800 PMID:36719740	研究论文	开发了一种基于深度学习的人工智能系统(BONSAI-DLS)，用于通过眼底照片检测视盘异常，并在性能上超越临床医生	首次开发出能够准确检测视盘异常(包括视乳头水肿)的深度学习系统，并在多中心研究中证明其性能优于一线临床医生	使用回顾性收集的便利样本，可能限制结果的泛化性	评估深度学习系统在识别视盘异常方面的诊断性能，并与不同专业背景的临床医生进行比较	454名患者的800张眼底照片，包括正常视盘、视乳头水肿和其他异常	计算机视觉	眼科疾病	数字眼底摄影	深度学习系统	图像	训练集14,341张眼底照片，测试集800张眼底照片(来自454名患者)	NA	NA	AUC, 错误率, 准确率, 敏感性, 特异性	NA
406	2025-10-27	Motivation for using data-driven algorithms in research: A review of machine learning solutions for image analysis of micrographs in neuroscience 2023-06-20, Journal of neuropathology and experimental neurology IF:3.2Q2 DOI:10.1093/jnen/nlad040 PMID:37244652	综述	回顾机器学习在神经科学显微图像分析中的应用，探讨其潜力与局限性	系统梳理深度学习在神经科学显微图像分析中的最新进展，并提供实际研究项目中的框架选择指导	未经验证的新算法可能存在的技术门槛和适用性问题	探讨机器学习在神经科学图像分析中的应用价值与实施策略	神经科学领域的显微图像数据	计算机视觉	NA	显微图像分析	深度学习	显微图像	NA	NA	NA	NA	NA
407	2025-10-23	Creating High Fidelity Synthetic Pelvis Radiographs Using Generative Adversarial Networks: Unlocking the Potential of Deep Learning Models Without Patient Privacy Concerns 2023-10, The Journal of arthroplasty IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.arth.2022.12.013 PMID:36535448	研究论文	本研究应用生成对抗网络创建高保真合成骨盆X光片，以解决深度学习模型训练中的患者隐私问题	首次使用GAN生成难以被专家和计算机识别的合成骨盆X光片，实现跨机构数据共享且不侵犯患者隐私	研究仅聚焦于前后位骨盆X光片，未涵盖其他投照角度或影像模态	开发能够生成高质量合成医学影像的方法，促进深度学习模型发展同时保护患者隐私	骨盆前后位X光片	计算机视觉	骨科疾病	X射线成像	GAN	图像	37,640张真实X光片（来自16,782名患者），通过数据增强生成2,500万张训练图像	NA	GAN	准确率, Kappa系数	NA
408	2025-10-21	MISPEL: A supervised deep learning harmonization method for multi-scanner neuroimaging data 2023-10, Medical image analysis IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.media.2023.102926 PMID:37595405	研究论文	提出一种用于多扫描仪神经影像数据的监督深度学习协调方法MISPEL	提出可自然扩展到两个以上扫描仪的多扫描仪协调方法，并设计了一套评估扫描仪相关技术变异性和协调技术的标准	NA	解决多扫描仪神经影像数据的技术变异性问题，开发数据协调方法	多扫描仪神经影像数据	神经影像分析	NA	3T T1磁共振成像	深度学习	神经影像数据	包含四个扫描仪的多扫描仪匹配数据集	NA	MISPEL	NA	NA
409	2025-10-17	Skin Lesion Analysis and Cancer Detection Based on Machine/Deep Learning Techniques: A Comprehensive Survey 2023-01-04, Life (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/life13010146 PMID:36676093	综述	本文对基于机器学习和深度学习技术的皮肤病变分析与癌症检测方法进行了全面综述	系统整合了皮肤癌检测中的预处理、分割、特征提取、特征选择和分类方法，识别了当前研究面临的挑战	由于皮肤病变特征的复杂性和罕见性，现有方法在分析中仍面临一些挑战	通过分析现有皮肤癌检测技术，识别研究障碍以帮助未来研究	皮肤病变和皮肤癌	计算机视觉,机器学习	皮肤癌	NA	深度学习,机器学习	医学图像	NA	NA	NA	NA	NA
410	2025-10-17	A Minority Class Balanced Approach Using the DCNN-LSTM Method to Detect Human Wrist Fracture 2023-01-03, Life (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/life13010133 PMID:36676082	研究论文	提出一种融合DCNN和LSTM的深度学习方法，用于从X射线图像中自动检测腕部骨折	首次将扩张卷积神经网络与长短期记忆网络融合，并采用旋转过采样方法解决类别不平衡问题	数据集规模较小（仅192张图像），需要更大样本量验证模型泛化能力	开发自动诊断工具作为医生辅助选项，减少腕部骨折漏诊	腕部X射线图像	计算机视觉	骨折	X射线成像	CNN, LSTM	图像	192张腕部X射线图像	NA	DCNN, LSTM	准确率, 灵敏度, 特异性, 精确率, F1分数, Kappa系数	NA
411	2025-10-09	Large-scale capture of hidden fluorescent labels for training generalizable markerless motion capture models 2023-09-26, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-023-41565-3 PMID:37752123	研究论文	开发了一种名为GlowTrack的方法，通过荧光标记生成大量训练数据，用于训练可泛化的无标记运动捕捉模型	提出使用荧光标记生成隐藏标签的高通量方法，创建多相机多光照设置模拟多样化视觉条件，并实现并行标记多个关键点的密集追踪技术	NA	解决无标记运动捕捉模型泛化能力有限的问题，建立标准化的行为分析流程	动物行为研究中的运动追踪	计算机视觉	NA	荧光标记，多相机多光照设置	深度学习模型	视频图像数据	NA	NA	NA	NA	NA
412	2025-10-05	Reliable Active Learning via Influence Functions 2023-Nov, Transactions on machine learning research PMID:41036166	研究论文	提出一种基于影响函数的可靠主动学习框架，解决深度学习中主动学习算法性能不可靠的问题	通过影响函数、伪标签和多样性选择来高效估计样本对模型在整个数据集上性能的影响	NA	提高主动学习在深度学习架构中的可靠性和性能	深度学习模型中的样本选择策略	机器学习	NA	主动学习	深度学习架构	NA	NA	NA	NA	NA	NA
413	2025-10-05	Improved Peptide Docking with Privileged Knowledge Distillation using Deep Learning 2023-Dec-04, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2023.12.01.569671 PMID:38106114	研究论文	提出了一种基于知识蒸馏的改进蛋白质-肽复合物对接方法DistPepFold	采用特权知识蒸馏方法，通过教师-学生模型架构从原生相互作用信息中学习，改进蛋白质-肽对接性能	NA	改进蛋白质-肽相互作用的计算建模方法	蛋白质-肽复合物	机器学习	NA	深度学习	知识蒸馏模型	蛋白质结构数据	两个蛋白质-肽复合物数据集	NA	基于AlphaFold-Multimer的架构	对接性能评估指标	NA
414	2025-10-05	Enhancing Neonatal Pain Assessment Transparency via Explanatory Training Examples Identification 2023-Jun, Proceedings. IEEE International Symposium on Computer-Based Medical Systems DOI:10.1109/cbms58004.2023.00236 PMID:41019613	研究论文	本研究提出一种基于实例的解释方法，通过识别最有帮助和有害的训练样本来增强新生儿疼痛音频评估的透明度	将音频信号可视化为频谱图进行分类，并提出基于实例的解释方法分析训练样本对预测的影响	仅针对音频模态，未整合其他疼痛信号；在临床环境中的实际应用效果需要进一步验证	提高基于深度学习的新生儿疼痛评估方法的透明度和可解释性	新生儿疼痛音频信号	机器学习	新生儿疼痛	音频信号处理，频谱图转换	深度学习模型	音频信号，频谱图图像	NA	NA	NA	影响分数	NA
415	2025-10-05	High-throughput target trial emulation for Alzheimer's disease drug repurposing with real-world data 2023-12-11, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-023-43929-1 PMID:38081829	研究论文	本研究使用真实世界数据模拟目标临床试验，评估数千种药物对阿尔茨海默病的潜在治疗效果	提出基于倾向评分模型的改进选择策略，并在大规模真实世界数据上系统评估深度学习与传统逻辑回归方法在协变量平衡方面的表现	基于观察性数据，可能存在未测量的混杂因素	通过目标试验模拟方法进行阿尔茨海默病药物再利用研究	170多万患者的临床记录和数千种已批准药物	医学信息学	阿尔茨海默病	目标试验模拟，逆概率加权	深度学习，逻辑回归	真实世界临床数据	超过170万患者，覆盖10多年临床记录	NA	NA	协变量平衡	NA
416	2025-10-05	Comprehensive tissue deconvolution of cell-free DNA by deep learning for disease diagnosis and monitoring 2023-07-11, Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America IF:9.4Q1 DOI:10.1073/pnas.2305236120 PMID:37399400	研究论文	通过深度学习对血浆游离DNA进行组织溯源分析，用于疾病诊断和治疗监测	构建了基于521个非癌组织样本的全面高分辨率甲基化图谱，开发了基于深度学习的监督组织反卷积方法	仅包含29种主要人体组织类型，可能未覆盖所有组织类型	开发高灵敏度和准确性的组织来源cfDNA定量方法，用于疾病检测和监测	血浆游离DNA和组织特异性甲基化模式	数字病理	多种疾病	甲基化测序	深度学习	甲基化数据	521个非癌组织样本，涵盖29种主要人体组织类型	NA	NA	灵敏度, 准确度	NA
417	2025-10-05	Application of Machine learning to predict RF heating of cardiac leads during magnetic resonance imaging at 1.5 T and 3 T: A simulation study 2023-04, Journal of magnetic resonance (San Diego, Calif. : 1997) DOI:10.1016/j.jmr.2023.107384 PMID:36842429	研究论文	本研究探索应用深度学习预测心脏导联在1.5T和3T磁共振成像中射频加热的可行性	首次将深度学习应用于预测位置和方向可变的导电导联在MRI中的射频加热，突破了传统固定位置预测的限制	基于仿真数据的研究，需要进一步实验验证；SAR预测误差范围较大（223W/kg和206W/kg）	开发快速预测磁共振成像中导电植入物射频加热的机器学习方法	心脏导联模型（心血管植入电子设备中的导联）	机器学习	心血管疾病	电磁仿真，磁共振成像	神经网络	仿真数据，坐标数据	600个具有临床相关轨迹的心脏导联模型	NA	神经网络	均方根误差，R分数	NA
418	2025-10-05	Combining pairwise structural similarity and deep learning interface contact prediction to estimate protein complex model accuracy in CASP15 2023-12, Proteins IF:3.2Q2 DOI:10.1002/prot.26542 PMID:37357816	研究论文	开发结合成对结构相似性和深度学习界面接触预测的混合方法用于评估蛋白质复合物模型准确性	首次将成对结构相似性方法与深度学习界面接触预测相结合用于蛋白质四级结构模型质量评估	当大量结构模型质量较低且彼此相似时，成对相似性方法可能失效	开发蛋白质复合物模型准确性评估方法	蛋白质复合物和组装体的四级结构模型	计算生物学	NA	深度学习界面接触预测	深度学习	蛋白质结构模型	CASP15组装靶标的模型	NA	NA	相关系数, 排序损失	NA
419	2025-10-05	Integrating deep learning, threading alignments, and a multi-MSA strategy for high-quality protein monomer and complex structure prediction in CASP15 2023-12, Proteins IF:3.2Q2 DOI:10.1002/prot.26585 PMID:37650367	研究论文	介绍UM-TBM和Zheng团队在CASP15蛋白质单体与复合物结构预测中的方法及成果	结合深度学习、线程比对和多MSA策略，开发了D-I-TASSER和DMFold-Multimer算法，在传统蒙特卡洛模拟中融合深度学习约束	病毒蛋白建模和复合物模型排序方面仍有改进空间	提高蛋白质单体与复合物结构预测的准确性	蛋白质单体结构和蛋白质复合物结构	计算生物学	NA	多序列比对(MSA)、深度学习、蒙特卡洛模拟	注意力网络、端到端深度学习模型	蛋白质序列与结构数据	47个自由建模目标（单体）和38个复合物目标	AlphaFold2, I-TASSER	D-I-TASSER, DMFold-Multimer, DeepMSA2	TM-score, Interface Contact Score	NA
420	2025-10-05	Assessment of three-dimensional RNA structure prediction in CASP15 2023-12, Proteins IF:3.2Q2 DOI:10.1002/prot.26602 PMID:37876231	研究论文	评估CASP15中RNA三维结构预测方法的性能	首次在CASP竞赛中系统评估RNA结构预测方法，将蛋白质评估指标(GDT、lDDT)和Z-score排名方法推广应用于RNA评估	在非标准碱基对建模、模型排名以及预测冷冻电镜或晶体学解析的多种结构方面仍存在挑战	评估RNA三维结构预测方法的准确性和实用性	RNA三维结构预测模型	结构生物信息学	NA	冷冻电镜(cryo-EM)、X射线衍射	深度学习,传统计算方法	RNA结构数据,冷冻电镜图谱,X射线衍射数据	12个含RNA的目标结构，42个预测组参与	NA	NA	GDT,lDDT,Z-score	NA