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
461	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
462	2025-10-06	The 2022 n2c2/UW shared task on extracting social determinants of health 2023-07-19, Journal of the American Medical Informatics Association : JAMIA IF:4.7Q1 DOI:10.1093/jamia/ocad012 PMID:36795066	研究论文	介绍2022年n2c2/UW共享任务，专注于从临床文本中提取健康社会决定因素信息	首次系统性地探索健康社会决定因素(SDOH)的临床文本信息提取，包含三个子任务评估信息提取、泛化性和学习迁移能力	提取性能因SDOH类型而异，对物质使用和无家可归等风险因素的提取效果较差	推进自然语言处理信息提取技术在健康社会决定因素和临床信息领域的应用	临床文本中的健康社会决定因素事件，包括酒精、药物、烟草、就业和生活状况等	自然语言处理	NA	自然语言处理	预训练语言模型,序列到序列模型	文本	使用Social History Annotated Corpus (SHAC)语料库，15个团队参与	NA	预训练语言模型	F1分数	NA
463	2025-10-06	SIMPLEX: Multiple phase-cycled bSSFP quantitative magnetization transfer imaging with physic-guided simulation learning of neural network 2023-12-15, NeuroImage IF:4.7Q1 DOI:10.1016/j.neuroimage.2023.120449 PMID:37951485	研究论文	提出一种基于物理引导模拟学习的神经网络方法SIMPLEX，用于改进多相位循环bSSFP的定量磁化转移成像参数提取	利用MR信号模型生成训练样本，无需昂贵的数据标注，网络仅使用模拟数据训练即可直接应用于体内数据	方法仅通过模拟和体内数据验证，尚未在更大规模临床数据集中测试	改进多相位循环bSSFP定量磁化转移成像的参数拟合质量	定量磁化转移成像参数（交换率、池分数）以及T1、T2和ΔB图	医学影像分析	NA	定量磁化转移成像，多相位循环bSSFP序列	神经网络	磁共振成像数据	模拟数据和体内数据	NA	NA	均方误差，量化质量	NA
464	2025-10-06	Deep learning based source imaging provides strong sublobar localization of epileptogenic zone from MEG interictal spikes 2023-11-01, NeuroImage IF:4.7Q1 DOI:10.1016/j.neuroimage.2023.120366 PMID:37716593	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的电磁源成像框架，用于从MEG间歇性棘波中精确定位癫痫灶	结合中尺度神经元建模和深度学习，直接学习MEG数据中的传感器-源映射关系，提供超越传统物理源模型的替代方法	研究样本量相对有限（29名患者），且依赖于计算机模拟和临床验证的准确性	开发更准确和稳健的癫痫灶定位方法，提升MEG源定位和成像能力	29名药物抵抗性局灶性癫痫患者	医学影像分析	癫痫	脑磁图（MEG），颅内脑电图（iEEG），磁共振成像（MRI）	深度学习	脑磁图数据，MRI数据	29名药物抵抗性局灶性癫痫患者	NA	基于神经质量模型的深度学习架构	空间离散度，脑叶一致性，敏感性，特异性，定位误差	NA
465	2025-10-06	Weighted entropy deep features on hybrid RNN with LSTM for glucose level and diabetes prediction 2023 Oct-Dec, Computer methods in biomechanics and biomedical engineering IF:1.7Q3 DOI:10.1080/10255842.2022.2149263 PMID:36448678	研究论文	提出一种结合加权熵深度特征和混合RNN-LSTM的糖尿病预测及血糖水平分类方法	使用改进的逃逸能量哈里斯鹰优化算法调整权重提取加权熵深度特征，并开发R-LSTM混合模型进行血糖预测	仅在两个基准数据集上验证，未在更多多样化人群数据上进行评估	开发高效的糖尿病预测和血糖水平分类系统	糖尿病患者血糖数据	机器学习	糖尿病	深度学习	CNN, RNN, LSTM, 模糊分类器	血糖数据	两个基准数据集	NA	混合RNN-LSTM (R-LSTM), 卷积神经网络	SMAPE	NA
466	2025-10-06	Automated diagnosis and management of follicular thyroid nodules based on the devised small-dataset interpretable foreground optimization network deep learning: a multicenter diagnostic study 2023-09-01, International journal of surgery (London, England) DOI:10.1097/JS9.0000000000000506 PMID:37204464	研究论文	开发基于小数据集可解释前景优化网络深度学习的滤泡性甲状腺结节自动诊断系统	针对小数据集设计可解释前景优化网络，并首次系统评估结节边缘纹理信息对滤泡性甲状腺癌预测的影响	样本量相对有限（总样本503例），外部验证仅包含71例患者	开发可靠的术前滤泡性甲状腺癌检测系统，减少侵入性诊断需求	滤泡性甲状腺结节患者	数字病理	甲状腺癌	超声成像	深度学习	超声图像	训练和内部验证队列432例（来自瑞金医院），外部验证队列71例（来自四个临床中心）	NA	FThyNet（可解释前景优化网络）	AUC, 准确率	NA
467	2025-10-06	Deep learning prediction of hospital readmissions for asthma and COPD 2023-Dec-13, Respiratory research IF:4.7Q1 DOI:10.1186/s12931-023-02628-7 PMID:38093373	研究论文	本研究使用电子健康记录数据和深度学习模型预测哮喘和COPD患者的再入院风险	比较了四种机器学习方法和一种深度学习方法在预测哮喘和COPD再入院方面的性能，发现多层感知器表现最佳	研究为观察性研究，时间跨度为2012-2017年，可能存在数据局限性	识别严重哮喘和COPD加重的电子健康记录特征，并评估机器学习模型预测再入院的性能	因哮喘和COPD加重住院的患者	机器学习	哮喘和慢性阻塞性肺疾病	电子健康记录数据分析	多层感知器, 机器学习模型	电子健康记录数据	5794名患者（哮喘1893人，COPD 3901人），其中2682名患者子集用于模型分析	NA	多层感知器	灵敏度, 特异性	NA
468	2025-10-06	Deep Learning Algorithms to Detect Murmurs Associated With Structural Heart Disease 2023-10-17, Journal of the American Heart Association IF:5.0Q1 DOI:10.1161/JAHA.123.030377 PMID:37830333	研究论文	本研究开发并验证了基于深度学习的算法，用于检测与结构性心脏病相关的心脏杂音	使用FDA批准的深度学习算法，在超过15,000例心音记录上训练，并在真实临床环境中验证，显著优于临床医生的诊断一致性	验证数据集规模相对有限（2375条记录，615名受试者），需要在更广泛人群中进一步验证	提高结构性心脏病的听诊检测准确性，减少漏诊	心脏杂音和结构性心脏病患者	医疗人工智能	结构性心脏病	心脏听诊，超声心动图	深度学习	心音记录	训练集：>15,000条心音记录；验证集：2375条记录来自615名受试者	NA	NA	灵敏度，特异性，准确率	NA
469	2025-10-06	In silico co-crystal design: Assessment of the latest advances 2023-11, Drug discovery today IF:6.5Q1 DOI:10.1016/j.drudis.2023.103763 PMID:37689178	综述	本文综述了机器学习、深度学习和基于网络的推荐方法在药物共结晶领域的应用进展	系统评估了机器学习在药物共晶体设计中的最新应用，并比较了晶体结构预测作为替代方法的价值	NA	评估机器学习方法在药物共晶体设计中的最新进展	药物共晶体	机器学习	NA	机器学习，深度学习，网络推荐方法，晶体结构预测	NA	晶体结构数据	NA	NA	NA	NA	NA
470	2025-10-06	Frequency-aware optical coherence tomography image super-resolution via conditional generative adversarial neural network 2023-Oct-01, Biomedical optics express IF:2.9Q2 DOI:10.1364/BOE.494557 PMID:37854579	研究论文	提出一种频率感知的光学相干断层扫描图像超分辨率框架，通过条件生成对抗网络提升医学图像质量	首次将频率保真度引入OCT图像超分辨率重建，提出三个关键频率模块（频率变换、频率跳跃连接、频率对齐）和频率损失函数	未明确说明在更广泛医学图像数据集上的性能表现	开发能够保持频率保真度的光学相干断层扫描图像超分辨率方法	冠状动脉OCT图像、鱼类角膜图像和大鼠视网膜图像	计算机视觉	心血管疾病	光学相干断层扫描（OCT）	cGAN（条件生成对抗网络）	医学图像	大规模冠状动脉OCT数据集，具体数量未明确说明	NA	条件生成对抗网络（cGAN）	定量研究指标（具体指标未明确说明）	NA
471	2025-10-06	REVEALS: An Open Source Multi Camera GUI For Rodent Behavior Acquisition 2023-Aug-23, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2023.08.22.554365 PMID:37662188	研究论文	开发了一个名为REVEALS的开源多摄像头图形用户界面，用于获取啮齿类动物行为数据	提供了用户友好的多摄像头同时录制控制功能，简化数据采集流程，可作为独立开源框架使用和修改	NA	开发有效的、经济实惠且易于使用的啮齿类动物行为数据采集方法	啮齿类动物（小鼠）行为数据	计算机视觉	NA	多摄像头视频采集，深度学习姿态估计	NA	视频	NA	Python, DeepLabCut, MoSeq	NA	稳定性，可靠性，准确性	常用USB3摄像头
472	2025-10-06	Considerations on brain age predictions from repeatedly sampled data across time 2023-10, Brain and behavior IF:2.6Q3 DOI:10.1002/brb3.3219 PMID:37587620	研究论文	本研究探讨基于重复采样时间序列数据的脑年龄预测表现及其在临床应用中的考量	首次使用密集采样的纵向MRI数据分析同一受试者不同时间点的脑年龄预测表现，并验证数据采集参数对预测结果的影响	样本量较小（仅4名受试者），年龄范围有限可能未包含成熟效应，扫描质量影响结论不明确	验证脑年龄预测模型在纵向数据中的表现及其临床应用可靠性	人类大脑MRI数据	医学影像分析	NA	磁共振成像（MRI），T1加权成像	深度学习模型	医学影像（MRI）	4名受试者的密集采样纵向数据+两个横断面验证数据集	NA	预训练深度学习模型	相关性分析	NA
473	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
474	2025-10-06	Inferring Metabolic States from Single Cell Transcriptomic Data via Geometric Deep Learning 2023-Dec-07, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2023.12.05.570153 PMID:38105974	研究论文	提出一种基于几何深度学习的GEFMAP方法，利用单细胞转录组数据预测代谢网络中的反应通量	首次利用几何深度学习从单细胞转录组数据推断代谢状态，通过代谢网络的天然图结构学习细胞生物学目标并估计质量平衡的相对通量率	代谢组化学异质性导致测量困难，单细胞分辨率代谢组学技术落后于其他多组学模态	从单细胞转录组数据推断细胞代谢状态	单细胞转录组数据和代谢网络	计算生物学, 生物信息学	NA	scRNAseq, 几何深度学习	几何深度学习	基因表达数据, 转录组数据	NA	NA	GEFMAP	NA	NA
475	2025-10-06	Federated Transfer Learning for Low-dose PET Denoising: A Pilot Study with Simulated Heterogeneous Data 2023-Mar, IEEE transactions on radiation and plasma medical sciences IF:4.6Q1 DOI:10.1109/trpms.2022.3194408 PMID:37789946	研究论文	提出一种联邦迁移学习框架用于解决低剂量PET图像去噪问题	首次将联邦迁移学习应用于处理不同机构间低剂量PET协议差异导致的领域偏移问题	研究基于模拟数据，尚未在真实临床数据上验证	开发能够在保护数据隐私前提下利用异构低剂量PET数据进行去噪的方法	低剂量正电子发射断层扫描(PET)图像	医学影像处理	NA	正电子发射断层扫描(PET)	深度学习	医学影像	模拟多机构数据	NA	NA	NA	NA
476	2025-10-06	Automated In Vivo High-Resolution Imaging to Detect Human Papillomavirus-Associated Anal Precancer in Persons Living With HIV 2023-02-01, Clinical and translational gastroenterology IF:3.0Q2 DOI:10.14309/ctg.0000000000000558 PMID:36729506	研究论文	本研究开发了一种结合高分辨率显微内镜和深度学习算法的自动化系统，用于HIV感染者肛门癌前病变的实时诊断	首次将高分辨率显微内镜与多任务深度学习网络结合，实现肛门癌前病变的自动化实时诊断	样本量较小（仅77名HIV感染者），特异性相对较低（0.60）	开发自动化实时诊断系统以改善肛门癌筛查效率	HIV感染者的肛门鳞状上皮细胞	医学影像分析	肛门癌前病变	高分辨率显微内镜成像，荧光显微镜	多任务深度学习网络	荧光显微图像	77名HIV感染者	NA	多任务深度学习网络	AUC, 灵敏度, 特异性	NA
477	2025-10-06	A comparison of 18 F-FDG PET-based radiomics and deep learning in predicting regional lymph node metastasis in patients with resectable lung adenocarcinoma: a cross-scanner and temporal validation study 2023-Dec-01, Nuclear medicine communications IF:1.3Q3 DOI:10.1097/MNM.0000000000001776 PMID:37728592	研究论文	比较基于18F-FDG PET的手工放射组学与深度学习在预测可切除肺腺癌区域淋巴结转移中的性能	首次系统比较手工放射组学与深度学习在不同代际PET扫描仪上的泛化性能	样本量较小，特别是数字PET队列仅17例患者	预测可切除肺腺癌患者的病理区域淋巴结转移状态	148例接受根治性手术的肺腺癌患者	医学影像分析	肺腺癌	18F-FDG PET成像	CNN	PET医学影像	148例患者（模拟PET组131例，数字PET组17例）	NA	ResNet-50	AUC, 准确率, 特异性, 敏感性	NA
478	2025-10-06	Automated Radiomic Analysis of Vestibular Schwannomas and Inner Ears Using Contrast-Enhanced T1-Weighted and T2-Weighted Magnetic Resonance Imaging Sequences and Artificial Intelligence 2023-09-01, Otology & neurotology : official publication of the American Otological Society, American Neurotology Society [and] European Academy of Otology and Neurotology IF:1.9Q2 DOI:10.1097/MAO.0000000000003959 PMID:37464458	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的自动分割系统，用于在MRI图像中分割前庭神经鞘瘤和内耳结构	首次使用三维卷积神经网络结合对比增强T1加权和T2加权MRI序列对前庭神经鞘瘤和内耳结构进行自动分割分析	研究仅限于前庭神经鞘瘤患者，未包含其他类型肿瘤或病变	通过深度学习客观评估前庭神经鞘瘤及其与同侧内耳的空间关系	490名成年前庭神经鞘瘤患者的高分辨率MRI扫描数据	医学影像分析	前庭神经鞘瘤	磁共振成像	CNN	医学影像	490名患者（390名训练集，100名测试集），外加100名外部验证集患者	NA	三维卷积神经网络	Dice分数, 相对体积误差, 平均对称表面距离, 95% Hausdorff距离, 质心位置	NA
479	2025-10-06	Denoising Tc-99m DMSA images using Denoising Convolutional Neural Network with comparison to a Block Matching Filter 2023-08-01, Nuclear medicine communications IF:1.3Q3 DOI:10.1097/MNM.0000000000001712 PMID:37272279	研究论文	本研究评估了预训练的DnCNN在Tc-99m DMSA图像去噪中的应用，并与BM3D滤波器进行性能比较	首次将预训练的DnCNN应用于Tc-99m DMSA医学图像去噪，并与传统BM3D滤波器进行系统比较	仅使用242张Tc-99m DMSA图像，样本量相对有限	评估预训练DnCNN在Tc-99m DMSA图像去噪中的可行性和性能	Tc-99m DMSA医学图像	计算机视觉	肾脏疾病	核医学成像	CNN	医学图像	242张Tc-99m DMSA图像	MATLAB Deep Learning Toolbox	DnCNN	SSIM, FSIM, MultiSSIM, PIQE, Blur, GCF, Brightness	NA
480	2025-10-06	Multimodal recurrence scoring system for prediction of clear cell renal cell carcinoma outcome: a discovery and validation study 2023-08, The Lancet. Digital health DOI:10.1016/S2589-7500(23)00095-X PMID:37393162	研究论文	开发并验证了一种整合临床、基因组和组织病理学三种模态的多模态复发评分系统，用于预测局限性肾透明细胞癌术后复发风险	首次将临床特征、基因组数据和基于深度学习的全切片图像分析相结合，构建多模态复发评分系统	回顾性研究设计，需要在前瞻性临床试验中进一步验证	提高局限性肾细胞癌术后复发预测准确性，辅助辅助治疗决策	局限性（I-III期）肾透明细胞癌患者	数字病理	肾癌	全切片图像数字化扫描，单核苷酸多态性检测，深度学习	深度学习	组织病理学图像，基因组数据，临床数据	开发集651例患者，训练集1125例患者，验证集1625例患者，癌症基因组图谱集418例患者	NA	NA	曲线下面积，风险比	NA