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
881	2025-04-12	RApid Throughput Screening for Asymptomatic COVID-19 Infection With an Electrocardiogram: A Prospective Observational Study 2023-Dec, Mayo Clinic proceedings. Digital health DOI:10.1016/j.mcpdig.2023.07.007 PMID:40206301	研究论文	评估神经网络使用便携设备获取的心电图（ECG）识别无症状SARS-CoV-2感染的能力	使用便携式、智能手机兼容的人工智能心电图（POC AI-ECG）设备进行无症状SARS-CoV-2感染的筛查	POC AI-ECG算法在检测无症状SARS-CoV-2感染方面效果不佳，无法有效区分阳性与阴性参与者的心电图	评估人工智能心电图在检测无症状SARS-CoV-2感染中的准确性	2827名患者	数字病理学	COVID-19	人工智能心电图（AI-ECG）	深度学习模型	心电图数据	2827名患者（48%女性，79%白人，7%有既往COVID-19感染史）	NA	NA	NA	NA
882	2025-04-12	Deep Learning for Computed Tomography Assessment of Hepatic Fibrosis and Cirrhosis: A Systematic Review 2023-Dec, Mayo Clinic proceedings. Digital health DOI:10.1016/j.mcpdig.2023.08.008 PMID:40206310	系统综述	本文系统综述了深度学习在计算机断层扫描评估肝纤维化和肝硬化中的应用	首次系统评估深度学习算法在CT图像分析肝纤维化和肝硬化诊断中的准确性	研究队列和方法学存在异质性，限制了这些研究的普适性	评估深度学习算法在肝纤维化和肝硬化CT诊断中的准确性	计算机断层扫描(CT)图像	数字病理	肝纤维化和肝硬化	深度学习	图像分类算法和图像分割算法	CT图像	6项符合纳入标准的研究（3877项初步筛选研究）	NA	NA	NA	NA
883	2025-04-12	Optimizing Storage and Computational Efficiency: An Efficient Algorithm for Whole Slide Image Size Reduction 2023-Sep, Mayo Clinic proceedings. Digital health DOI:10.1016/j.mcpdig.2023.06.010 PMID:40206606	研究论文	开发了一种用于减少全切片图像(WSI)大小的图像处理算法，以提高存储和计算效率	提出了一种新颖的图像处理算法，能够在不改变组织区域图像分辨率的情况下，去除WSI中不需要的背景并将组织部分组装成更小的WSI	研究仅针对Barrett食管的不同发育不良阶段的组织切片，未验证在其他类型组织上的适用性	优化全切片图像的存储、传输和分析效率	非发育不良Barrett食管、低度发育不良和高度发育不良的组织学切片	数字病理学	Barrett食管	图像处理算法	NA	图像	1992年1月至2020年9月期间使用Aperio AT2扫描仪数字化的组织切片	NA	NA	NA	NA
884	2025-10-07	Tissue response curve-shape analysis of dynamic glucose-enhanced and dynamic contrast-enhanced magnetic resonance imaging in patients with brain tumor 2023-06, NMR in biomedicine IF:2.7Q1 DOI:10.1002/nbm.4863 PMID:36310022	研究论文	开发基于组织响应曲线形状的动态葡萄糖增强MRI分析方法，并与动态对比增强MRI在脑肿瘤患者中进行比较	首次提出基于深度学习识别七种组织响应曲线形状的方法，创建彩色编码曲线图展示不同曲线类型的空间分布	样本量较小（11例患者），仅针对胶质瘤患者进行研究	比较动态葡萄糖增强MRI和动态对比增强MRI在脑肿瘤检测中的异同	疑似胶质瘤患者的脑部组织	医学影像分析	脑肿瘤	动态葡萄糖增强MRI，动态对比增强MRI，7T磁共振成像	深度学习	磁共振影像	11例疑似胶质瘤患者	NA	NA	曲线下面积，p值	NA
885	2025-10-07	Quality assessment of VHH models 2023, Journal of biomolecular structure & dynamics IF:2.7Q2 DOI:10.1080/07391102.2023.2172613 PMID:36752327	研究论文	评估不同建模方法对单域重链抗体(VHH)结构预测的质量	首次系统比较传统同源建模与深度学习建模方法在VHH结构预测中的性能，并引入分子动力学模拟分析结构动态特性	仅针对特定类型的抗体结构进行评估，样本数量有限	评估和比较不同VHH结构建模方法的预测质量	单域重链抗体(VHH/nanobody)	计算生物学	NA	结构建模、分子动力学模拟	深度学习、同源建模	蛋白质序列和结构数据	约一千个VHH实验结构	Modeller, SwissModel, RoseTTAfold, AlphaFold 2, NanoNet	NA	RMSD, TM-score, GDT-TS, GDT-HA, Protein Blocks距离度量	NA
886	2025-10-07	Harnessing the power of AI: Advanced deep learning models optimization for accurate SARS-CoV-2 forecasting 2023, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0287755 PMID:37471397	研究论文	本研究利用先进深度学习模型预测马来西亚的SARS-CoV-2病例	系统比较七种深度学习模型在疫情预测中的表现，并针对马来西亚特定情况优化模型选择	研究仅限于马来西亚地区，模型在其他地区的适用性需要进一步验证	开发准确可靠的SARS-CoV-2病例预测工具以支持公共卫生决策	马来西亚SARS-CoV-2确诊病例及相关影响因素	机器学习	传染病	深度学习	LSTM, Bi-directional LSTM, CNN, CNN-LSTM, Multilayer Perceptron, GRU, RNN	确诊病例数据、人口统计数据、社会经济因素数据	NA	NA	LSTM, Bi-LSTM, CNN, CNN-LSTM, MLP, GRU, RNN	准确率, 精确度	NA
887	2025-10-07	De novo design of luciferases using deep learning 2023-02, Nature IF:50.5Q1 DOI:10.1038/s41586-023-05696-3 PMID:36813896	研究论文	本研究使用深度学习方法从头设计具有高活性和选择性的荧光素酶	开发了基于深度学习的'家族级幻觉'方法，能够生成大量包含多样化口袋形状的理想化蛋白质结构和编码这些结构的序列	NA	从头设计具有高催化效率和底物选择性的荧光素酶	人工设计的荧光素酶及其对合成荧光素底物（二苯基特拉嗪和2-脱氧腔肠素）的催化性能	机器学习	NA	深度学习	NA	蛋白质结构数据	NA	NA	NA	催化效率(k/K)、底物选择性、热稳定性(熔解温度)、酶分子量	NA
888	2025-04-06	Automatic Detection of Tooth-Gingiva Trim Lines on Dental Surfaces 2023-11, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2023.3263161 PMID:37015112	research paper	提出了一种两阶段几何深度学习框架，用于自动检测牙齿-牙龈修剪线	提出了一个两阶段框架，包括修剪线提议网络（TLP-Net）和修剪线细化网络（TLR-Net），能够充分利用高分辨率牙科表面数据	未提及具体样本量或临床验证的广泛性	自动检测牙齿-牙龈修剪线以支持牙科治疗规划和矫正器3D打印	牙齿-牙龈修剪线	computer vision	NA	几何深度学习	U-Net, LDDMM	3D牙科表面数据	NA	NA	NA	NA	NA
889	2025-04-06	DensePPI: A Novel Image-Based Deep Learning Method for Prediction of Protein-Protein Interactions 2023-10, IEEE transactions on nanobioscience IF:3.7Q3 DOI:10.1109/TNB.2023.3251192 PMID:37028059	研究论文	提出了一种基于图像的深度学习方法DensePPI，用于预测蛋白质-蛋白质相互作用	引入了一种颜色编码方案，将氨基酸的双字母相互作用可能性嵌入RGB颜色空间，以增强学习和预测任务	NA	预测蛋白质-蛋白质相互作用，以理解生物行为并识别疾病关联	蛋白质对	计算机视觉	NA	深度学习	CNN	图像	550万张128×128的子图像，来自近3.6万对相互作用和3.6万对非相互作用的基准蛋白质对	NA	NA	NA	NA
890	2025-04-06	Temporal Convolutional Network-Based Signal Detection for Magnetotactic Bacteria Communication System 2023-10, IEEE transactions on nanobioscience IF:3.7Q3 DOI:10.1109/TNB.2023.3262555 PMID:37030804	研究论文	本文提出了一种改进的时间卷积网络（TCN），用于基于磁趋细菌（MTB）的分子通信系统中的信号检测	提出了一种改进的TCN模型，用于MTB通信系统中的信号检测，展示了优于现有深度学习和次优MAP检测器的性能	在性能上仍不及最优MAP检测器，且在某些情况下与BiLSTM检测器表现相似	解决分子通信系统中由于符号间干扰和外部噪声导致的信号检测难题	磁趋细菌（MTB）作为信息载体的分子通信系统	机器学习	NA	深度学习（DL）	TCN（时间卷积网络）	信号数据	NA	NA	NA	NA	NA
891	2025-04-06	Ultrasound Frame-to-Volume Registration via Deep Learning for Interventional Guidance 2023-09, IEEE transactions on ultrasonics, ferroelectrics, and frequency control DOI:10.1109/TUFFC.2022.3229903 PMID:37015418	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的超声帧到体积配准方法，用于前列腺癌活检的图像引导干预	提出了一种新颖的超声帧到体积配准（FVReg）流程，通过深度神经网络实现全自动配准，无需外部跟踪设备	未提及具体局限性	开发自动图像配准系统，用于2D超声帧与3D MR图像的融合导航	前列腺癌活检的临床数据集	计算机视觉	前列腺癌	深度学习	深度神经网络	2D超声帧和3D MR图像	618名受试者	NA	NA	NA	NA
892	2025-04-06	WVDL: Weighted Voting Deep Learning Model for Predicting RNA-Protein Binding Sites 2023 Sep-Oct, IEEE/ACM transactions on computational biology and bioinformatics DOI:10.1109/TCBB.2023.3252276 PMID:37028092	研究论文	提出一种加权投票深度学习模型（WVDL），用于预测RNA-蛋白质结合位点	使用加权投票方法整合CNN、LSTM和ResNet三种基本分类器模型，提高模型性能	NA	预测RNA-蛋白质结合位点	RNA-蛋白质结合位点	机器学习	NA	深度学习	CNN, LSTM, ResNet	RNA序列数据	公开数据集RBP-24	NA	NA	NA	NA
893	2025-04-06	The Big Bang of Deep Learning in Ultrasound-Guided Surgery: A Review 2023-09, IEEE transactions on ultrasonics, ferroelectrics, and frequency control DOI:10.1109/TUFFC.2023.3255843 PMID:37028313	review	本文综述了深度学习在超声引导手术中的应用，总结了当前趋势并提出了未来研究方向	全面回顾了深度学习在超声引导手术中的应用，并提出了未来研究方向	未提及具体实验数据或样本量，可能缺乏实证支持	探讨深度学习在超声引导手术中的应用及其潜力	超声引导手术中的图像处理技术	digital pathology	NA	深度学习算法	DL	image	NA	NA	NA	NA	NA
894	2025-04-06	Domain Agnostic Post-Processing for QRS Detection Using Recurrent Neural Network 2023-08, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2023.3235341 PMID:37018588	研究论文	本文提出了一种基于循环神经网络（RNN）的领域无关后处理方法，用于改进QRS检测算法中的R峰定位	首次提出使用RNN模型从QRS分割深度学习模型的输出中学习所需的后处理，实现领域无关的自动化后处理	在某些情况下（使用浅层QRS分割模型和TWADB数据集时）性能略低于领域特定后处理方法（差距≤2%）	改进QRS检测算法中的后处理步骤，提高模型的泛化能力	QRS检测算法的后处理流程	机器学习	心血管疾病	RNN	RNN	信号数据	NA	NA	NA	NA	NA
895	2025-04-06	CAT: Constrained Adversarial Training for Anatomically-Plausible Semi-Supervised Segmentation 2023-08, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2023.3243069 PMID:37022409	研究论文	提出了一种名为CAT的约束对抗训练方法，用于生成解剖学上合理的半监督医学图像分割结果	通过对抗训练策略和Reinforce算法解决非可微分解剖约束的集成问题，能够考虑连通性、凸性和对称性等复杂解剖约束	未提及具体在哪些临床数据集上测试，以及与其他方法的详细对比结果	提高医学图像分割的解剖学合理性	医学图像分割	数字病理	NA	对抗训练、Reinforce算法	深度学习模型	医学图像	合成数据和四个临床相关数据集（未说明具体样本量）	NA	NA	NA	NA
896	2025-04-06	Attributed Abnormality Graph Embedding for Clinically Accurate X-Ray Report Generation 2023-08, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2023.3245608 PMID:37027529	研究论文	本文提出了一种新的知识图结构——属性异常图（ATAG），用于提高X射线报告生成的临床准确性	引入ATAG结构自动构建细粒度异常图，结合图注意力网络和分层注意力机制提升报告生成质量	NA	提高X射线报告生成的临床准确性	X射线图像及其报告	计算机视觉	NA	图注意力网络（GAT）	encoder-decoder架构	X射线图像和文本报告	基于基准数据集进行实验	NA	NA	NA	NA
897	2025-04-06	SDMT: Spatial Dependence Multi-Task Transformer Network for 3D Knee MRI Segmentation and Landmark Localization 2023-08, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2023.3247543 PMID:37027574	研究论文	提出了一种名为SDMT的空间依赖多任务Transformer网络，用于3D膝关节MRI的分割和标志点定位	利用分割结果和标志点位置的空间依赖性相互促进两个任务，设计了任务混合多头注意力机制和动态权重多任务损失函数	仅在自建的3D膝关节MRI多任务数据集上进行了验证	开发一种能够同时完成膝关节MRI分割和标志点定位的多任务深度学习模型	3D膝关节MRI图像	计算机视觉	膝关节疾病	深度学习	Transformer	3D MRI图像	未明确说明样本数量（使用自建数据集）	NA	NA	NA	NA
898	2025-04-06	On the Importance of Domain Awareness in Classifier Interpretations in Medical Imaging 2023-08, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2023.3247659 PMID:37027636	研究论文	本文探讨了在医学影像分类中领域感知的重要性，并提出了一种领域感知的放射学环境解释流程	提出了边缘化技术和评估程序来解决医学影像病理分类器中的分布外问题，并设计了一个完整的领域感知流程	当前主流方法使用启发式且未经验证的方法论，可能在验证域之外操作网络	提高深度学习辅助分类在临床适应中的可解释性	医学影像病理分类器	数字病理	NA	深度学习	CNN	图像	两个公开可用的图像数据集（CBIS-DDSM/DDSM乳腺X光片集合和Chest X-ray14放射影像）	NA	NA	NA	NA
899	2025-10-07	Beyond Correlations: Deep Learning for Seismic Interferometry 2023-Jul, IEEE transactions on neural networks and learning systems IF:10.2Q1 DOI:10.1109/TNNLS.2022.3172385 PMID:35552139	研究论文	本研究提出使用深度神经网络从被动地震记录中提取格林函数，超越传统相关法的限制	首次将深度学习方法应用于地震干涉测量，通过神经网络直接学习相关图与经验格林函数之间的隐含关系	所有数值实验均基于合成数据，尚未在真实数据上验证；需要源方向性的先验知识	解决传统相关法在地震干涉测量中的时空限制，提高从环境噪声中提取格林函数的准确性	地震波传播路径（格林函数）	地球物理信号处理	NA	地震干涉测量	深度神经网络	地震记录数据	NA	NA	改进的ResNet	NA	NA
900	2025-04-06	Federated Partially Supervised Learning With Limited Decentralized Medical Images 2023-07, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2022.3231017 PMID:37015445	research paper	本文提出了一种新的联邦部分监督学习（FPSL）框架FedPSL，用于处理有限分散的医学图像数据	提出了联邦部分监督学习（FPSL）的新问题，并设计了包含任务依赖模型聚合和任务无关解耦学习的FedPSL框架	实验基于模拟数据，未在真实临床环境中验证	解决医学图像数据分散和部分标注情况下的联邦学习问题	分散的医学图像数据	machine learning	NA	federated learning	deep learning-based models	medical images	limited decentralized data (simulated)	NA	NA	NA	NA