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
81	2026-05-15	Advanced repeated structuring and learning procedure to detect acute myocardial ischemia in serial 12-lead ECGs 2023-08-24, Physiological measurement IF:2.3Q3 DOI:10.1088/1361-6579/ace241 PMID:37376978	研究论文	提出一种名为高级重复结构化与学习程序（AdvRS&LP）的新方法，用于在院前阶段通过系列12导联心电图检测急性心肌缺血	提出专门为急性心肌缺血检测设计的AdvRS&LP自动构建程序，能够有效利用系列心电图特征并创建可靠的监督神经网络	数据集有限（1425个心电图对），需要创建100个神经网络来补偿随机数据划分带来的统计波动	应用AdvRS&LP方法在院前阶段通过系列心电图特征检测急性心肌缺血	急性冠状动脉综合征患者的系列心电图数据	机器学习	急性冠状动脉综合征	系列心电图	监督神经网络	心电图特征数据	1425个心电图对（194个ACS患者，1035个对照组）	NA	AdvRS&LP构造的神经网络	AUC、敏感度、特异度	NA
82	2026-05-15	CoTrFuse: a novel framework by fusing CNN and transformer for medical image segmentation 2023-08-22, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/acede8 PMID:37605997	研究论文	提出了CoTrFuse框架，结合CNN和Transformer的优点进行医学图像分割	利用EfficientNet和Swin Transformer作为双编码器，并通过Swin Transformer与CNN融合模块在跳跃连接前融合特征，同时捕获全局和局部信息	NA	解决医学图像分割中CNN和Transformer各自局限性，实现更好的全局和局部信息融合	医学图像分割任务	计算机视觉，数字病理学	皮肤病变（ISIC-2017数据集），COVID-19（COVID-QU-Ex数据集）	NA	CNN，Transformer	图像	两个数据集：ISIC-2017挑战数据集和COVID-QU-Ex数据集	PyTorch	EfficientNet，Swin Transformer，U-Net	准确率，召回率，F1分数，Dice系数等	NA
83	2026-05-15	Deep learning-based dose map prediction for high-dose-rate brachytherapy 2023-08-17, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/acecd2 PMID:37589292	研究论文	基于深度学习的剂量图预测方法，用于高剂量率近距离治疗	引入Squeeze and Excitation Attention Net (SE_AN)模型，通过SE模块强调施源器贡献，提出Cascaded UNet架构用于近距离治疗剂量预测	未提及明确的局限性	开发专门用于近距离治疗的3D剂量预测方法，提高治疗计划标准化和质量控制	近距离治疗中的剂量分布	计算机视觉	放射治疗	NA	CNN	图像	250例病例，包括阴道、串联和卵形、多通道和自由针施源器	NA	Squeeze and Excitation Attention Net, Cascaded UNet, UNet	平均绝对误差 (MAE)	NA
84	2026-05-15	Suppressing image blurring of PROPELLER MRI via untrained method 2023-Aug-11, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/acebb1 PMID:37506706	研究论文	提出一种无训练深度学习方法，用于加速PROPELLER磁共振成像并抑制图像模糊	首次引入无训练神经网络（UNN）抑制PROPELLER MRI图像模糊，无需外部训练数据，避免分布偏移问题	未明确提及局限性	加速PROPELLER MRI扫描并抑制图像模糊	PROPELLER MRI技术中的图像重构质量	机器学习	NA	MRI	无训练神经网络（UNN）	图像	脑MRI数据	NA	UNN	图像清晰度	NA
85	2026-05-15	Standard-based personalized healthcare delivery for kidney illness using deep learning 2023-Aug-10, Physiological measurement IF:2.3Q3 DOI:10.1088/1361-6579/ace09f PMID:37343580	研究论文	本研究采用深度学习分析标准化电子健康记录数据集，用于诊断肾脏相关疾病	提出了通用模块化深度学习架构ECD在肾脏疾病诊断中的创新应用，并基于真实世界的openEHR基准数据集ORBDA进行训练	NA	评估深度学习对标准化电子健康记录数据集在肾脏疾病诊断中的效果	肾脏疾病的标准化电子健康记录数据	机器学习	肾脏疾病	NA	编码器-组合器-解码器（ECD）	电子健康记录文本数据	来自巴西公共卫生系统SUS（DATASUS）的openEHR基准数据集	NA	ECD（编码器-组合器-解码器）	精确率、召回率、F1分数	NA
86	2026-05-15	VAEs with structured image covariance applied to compressed sensing MRI 2023-08-03, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/ace49a PMID:37406641	研究论文	本文研究如何将基于真实图像训练生成的模型作为逆问题的先验，应用于压缩感知MRI中，并引入结构化图像协方差	利用变分自编码器不仅生成图像，还生成每个图像的协方差不确定性矩阵，该矩阵能建模由图像边缘或物体引起的依赖关系变化，提供从学习图像流形出发的新距离度量	仅在回顾性子采样的fastMRI数据集上进行评估，未涉及前瞻性临床数据或不同MRI序列的验证	探索无监督学习的生成正则化方法在逆问题中的应用，以保持变分正则化方法的控制和洞察力，同时提供复杂的数据驱动先验	压缩感知MRI中的图像重建问题	计算机视觉	不适用	MRI	变分自编码器	图像	不适用	PyTorch	变分自编码器	不适用	不适用
87	2026-05-15	DPAM-PSPNet: ultrasonic image segmentation of thyroid nodule based on dual-path attention mechanism 2023-Jul-31, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/ace6f1 PMID:37437581	研究论文	提出了一种基于双路径注意力机制的DPAM-PSPNet模型，用于甲状腺结节超声图像分割	在PSPNet中引入双路径注意力机制，一条路径通过轻量级跨通道交互捕获全局信息，另一条路径通过残差桥网络关注结节边缘及周围信息	未提及	实现甲状腺结节超声图像的自动精确分割，特别是恶性结节的精准分割	甲状腺结节超声图像	计算机视觉, 数字病理学	甲状腺结节	超声成像	CNN	图像	NA	NA	PSPNet, 双路径注意力机制, 残差桥网络	mIOU, mPA, mPrecision, Dice系数	NA
88	2026-05-15	Predicting dice similarity coefficient of deformably registered contours using Siamese neural network 2023-07-28, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/ace6f0 PMID:37437590	研究论文	本文提出一种基于孪生神经网络的深度学习模型，用于预测前列腺放疗中可变形配准轮廓的Dice相似系数	首次利用孪生神经网络直接预测可变形图像配准轮廓的DSC，无需人工评估，可自动化触发DIR质量检查	仅针对前列腺癌患者和单一解剖部位，模型泛化性需在更多数据集验证	开发能够准确预测可变形配准轮廓DSC的深度学习模型，以辅助自适应放疗中的配准质量评估	前列腺癌患者放疗计划CT和每日锥形束CT图像配准后的器官轮廓	数字病理学	前列腺癌	可变形图像配准	孪生神经网络	CT图像	20例前列腺癌患者，每例37-39次日常CBCT扫描	NA	孪生神经网络	均方根误差, 准确率, 灵敏度	NA
89	2026-05-15	A deep-learning assisted bioluminescence tomography method to enable radiation targeting in rat glioblastoma 2023-07-24, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/ace308 PMID:37385265	研究论文	提出一种基于深度学习的生物发光断层成像方法，用于大鼠胶质母细胞瘤的放射靶向规划	首次将深度学习应用于生物发光断层成像的肿瘤靶向和治疗规划，实现快速、准确的3D重建，减少X射线成像剂量	真实BLI测量数据有限，中位Dice相似系数较低（42%），模型仅在模拟和少量真实数据上验证，泛化性需进一步评估	开发一种计算高效的深度学习BLT重建方法，支持大鼠GBM模型的实时放射治疗规划	原位大鼠GBM模型	计算机视觉	胶质母细胞瘤	生物发光成像	深度学习模型	图像	模拟数据集和有限真实大鼠GBM模型的BLI测量数据	NA	NA	Dice相似系数, 肿瘤覆盖率, 几何脑覆盖比例, 剂量-体积指标	NA
90	2026-05-15	[Research status and outlook of deep learning in oral and maxillofacial medical imaging] 2023-06-09, Zhonghua kou qiang yi xue za zhi = Zhonghua kouqiang yixue zazhi = Chinese journal of stomatology DOI:10.3760/cma.j.cn112144-20230405-00138 PMID:37305929	综述	综述深度学习在口腔颌面医学影像中的研究现状与展望，涵盖牙齿及解剖结构检测、疾病诊断和法医鉴定等应用	系统梳理深度学习在口腔颌面影像中的多方面应用，并总结研究局限与未来发展方向	仅叙述性综述，未进行系统性文献检索或量化分析	探讨深度学习在口腔颌面医学影像领域的研究现状与未来趋势	口腔颌面医学影像（如X光、CT等）中的牙齿及解剖结构、疾病和法医学应用	计算机视觉	口腔疾病	NA	深度学习	图像	NA	NA	NA	NA	NA
91	2026-05-15	Real-time liver tumor localization via combined surface imaging and a single x-ray projection 2023-03-09, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/acb889 PMID:36731143	研究论文	提出一种基于深度学习的框架Surf-X-Bio，通过结合光学表面影像和单次X射线投影实现肝脏肿瘤的实时三维定位	首次将光学表面成像与单次X射线投影结合，利用深度学习模型学习呼吸引起的外部体表与肝脏边界运动相关性，并采用图神经网络和生物力学建模进行运动校正和肿瘤定位	未报告在患者队列中的验证结果，且依赖于单个X射线投影可能受成像角度和噪声影响	开发一种实时（<500毫秒）的肝脏肿瘤三维运动追踪方法，用于自适应放疗	肝脏肿瘤的实时三维定位	计算机视觉, 数字病理学	肝癌	光学表面成像, X射线投影	深度学习模型, 图神经网络	影像数据	未提及具体样本量	PyTorch	图神经网络, 生物力学驱动模型	95百分位数豪斯多夫距离, 质心定位误差	NA
92	2026-05-15	Deep learning-based automated pipeline for blood vessel detection and distribution analysis in multiplexed prostate cancer images 2023, Frontiers in bioinformatics IF:2.8Q2 DOI:10.3389/fbinf.2023.1296667 PMID:38323039	研究论文	提出一种基于深度学习的前列腺癌多通道图像血管自动检测与分布分析流水线	首次结合CD31、CD34和胶原IV三种标记物训练深度学习模型，实现前列腺癌组织微血管的自动分割，并系统分析血管大小和分布模式与疾病进展的关联	NA	开发自动化流水线用于前列腺癌多通道图像中血管检测和分布分析，以替代手动分割并研究血管特征与预后相关性	前列腺癌患者队列中的血管	数字病理学, 机器学习	前列腺癌	多重免疫荧光成像	深度学习分割模型	图像（CD31、CD34和胶原IV多通道显微图像）	215例前列腺癌患者的组织样本	NA	NA	精确率、召回率、Dice相似系数	NA
93	2026-05-10	[Mitigating metal artifacts in cone-beam CT images through deep learning techniques] 2023-12-29, Zhonghua kou qiang yi xue za zhi = Zhonghua kouqiang yixue zazhi = Chinese journal of stomatology DOI:10.3760/cma.j.cn112144-20231030-00228 PMID:38172064	研究论文	开发和评估基于深度学习的人工智能金属伪影去除系统（MARS），用于处理锥形束CT（CBCT）图像中由不同厚度金属引起的伪影	首次系统评估不同厚度钴铬合金在CBCT图像中产生的伪影范围，并开发CNN-MARS和U-net-MARS两种深度学习模型进行伪影去除，比较其效果	未详细说明模型训练的样本量、计算资源以及模型中使用的具体超参数，且仅使用了特定材料（钴铬合金）和特定厚度范围，可能限制泛化性	开发并评估基于深度学习的金属伪影去除系统，以提升CBCT图像质量	不同厚度（1.0mm、1.5mm、2.0mm）钴铬合金冠在CBCT图像中产生的伪影	数字病理学, 计算机视觉	NA	CBCT（锥形束CT）	CNN, U-net	图像	NA（未明确说明样本数量，但使用了标准口腔模型生成匹配的CBCT图像）	NA	卷积神经网络（CNN）, U-net	结构相似性指数（SSIM）, 峰值信噪比（PSNR）	NA
94	2026-05-10	[Research status and outlook of deep learning in oral and maxillofacial medical imaging] 2023-06-05, Zhonghua kou qiang yi xue za zhi = Zhonghua kouqiang yixue zazhi = Chinese journal of stomatology DOI:10.3760/cma.j.cn112144-20230405-00138 PMID:37271997	综述	综述深度学习在口腔颌面医学影像领域的研究现状与展望	系统总结了深度学习在口腔颌面影像中的应用，包括牙齿及解剖结构检测识别分割、疾病诊断及法医鉴定，并指出未来发展方向	现有研究可能存在的局限性未具体说明	总结深度学习在口腔颌面医学影像分析中的应用进展与挑战	口腔颌面影像中的牙齿、解剖结构、疾病病灶及法医鉴定对象	计算机视觉	口腔颌面疾病	NA	深度学习模型	医学影像	NA	NA	NA	NA	NA
95	2026-05-10	[Survival analysis of patients with intrahepatic cholangiocarcinoma treated with adjuvant chemotherapy after radical resection based on CoxPH model and deep learning algorithm] 2023-Apr-01, Zhonghua wai ke za zhi [Chinese journal of surgery] DOI:10.3760/cma.j.cn112139-20230105-00007 PMID:36822588	研究论文	基于CoxPH模型和深度学习算法建立肝内胆管癌根治术后辅助化疗患者的生存预测模型	首次比较了传统CoxPH模型与深度学习DeepSurv模型在肝内胆管癌辅助化疗生存预测中的性能，并发现DeepSurv模型具有更高的预测准确性	样本量较小（249例），且为回顾性研究，可能存在选择偏倚	建立预测肝内胆管癌患者根治术后辅助化疗生存获益的模型	接受根治性切除和辅助化疗的肝内胆管癌患者	机器学习	肝内胆管癌	NA	CoxPH, DeepSurv	临床病理数据	249例患者（男121例，女128例；>60岁88例，≤60岁161例）	NA	DeepSurv	C-index	NA
96	2026-05-09	Key therapeutic targets implicated at the early stage of hepatocellular carcinoma identified through machine-learning approaches 2023-03-07, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-023-30720-x PMID:36882466	研究论文	利用机器学习算法识别肝细胞癌早期和晚期阶段的关键mRNA和miRNA，以揭示主导的分子机制	结合t检验/方差分析和二进制粒子群优化进行特征选择，并使用关联规则挖掘算法识别与肝细胞癌不同阶段相关的关键基因	未提及模型性能的临床验证或独立数据集测试，可能影响结果的泛化性	识别肝细胞癌早期阶段的关键治疗靶点及分子机制	肝细胞癌（HCC）的早期和晚期阶段基因表达数据（mRNA和miRNA）	机器学习	肝细胞癌	NA	机器学习、深度学习	基因表达数据（mRNA、miRNA）	NA	NA	NA	NA	NA
97	2026-05-09	Predicting near-term glaucoma progression: An artificial intelligence approach using clinical free-text notes and data from electronic health records 2023, Frontiers in medicine IF:3.1Q1 DOI:10.3389/fmed.2023.1157016 PMID:37122330	研究论文	利用电子健康记录中的结构化数据和临床自由文本笔记，开发预测青光眼一年内是否进展至需手术的人工智能模型	首次结合眼科领域神经词嵌入与深度学习模型，融合结构化临床数据和自由文本笔记特征，预测青光眼手术需求	未纳入影像数据，未来研究可进一步优化预测方法	开发基于电子健康记录数据预测青光眼患者一年内是否需要手术的模型	从斯坦福大学2008-2020年电子健康记录中识别的成年青光眼患者	自然语言处理	青光眼	NA	深度学习模型	文本、结构化数据	3469名青光眼患者（其中26%接受了手术）	NA	随机森林、逻辑回归、深度学习	AUC, F1分数	NA
98	2026-05-08	Predicting Glaucoma Progression to Surgery with Artificial Intelligence Survival Models 2023-Dec, Ophthalmology science IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.xops.2023.100336 PMID:37415920	研究论文	开发基于人工智能的生存模型预测青光眼患者进展至手术的风险，并比较不同方法的性能	首次将生存分析方法（包括深度生存模型）用于青光眼进展预测，弥补了传统分类器忽视纵向随访数据的不足	仅使用结构化电子健康记录数据，未纳入临床笔记或影像学信息；需进一步开发更复杂的深度生存模型	比较回归、树模型和深度学习三种生存分析预测青光眼手术进展的性能	2008-2020年某学术中心4512名青光眼患者	机器学习	青光眼	电子健康记录数据提取	生存模型（DeepSurv, 随机生存森林, 梯度提升生存, 惩罚Cox比例风险模型）	结构化表格数据（人口学、眼部检查、诊断、用药共361个特征）	4512名患者（748例接受手术）	NA	DeepSurv（深度学习生存网络）	一致性指数（C-index）, 均值累积/动态曲线下面积（mean AUC）	NA
99	2026-05-08	An explainable autoencoder with multi-paradigm fMRI fusion for identifying differences in dynamic functional connectivity during brain development 2023-Feb, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.neunet.2022.12.007 PMID:36580711	研究论文	提出一种基于多范式融合的可解释深度稀疏自编码器，用于识别脑发育过程中动态功能连接的差异	首次将多范式功能磁共振成像融合与可解释深度自编码器结合，通过非线性融合层和多范式超图正则化整合互补信息，同时保持模型可解释性	未提及具体限制，但可能受限于单一数据集（费城神经发育队列）的验证	开发可解释的多范式融合模型，识别脑发育过程中动态功能连接的变化模式	正常儿童和成人的大脑功能连接差异	机器学习	神经系统发育	功能磁共振成像	深度稀疏自编码器	图像（功能磁共振成像数据）	费城神经发育队列的数据集	NA	多范式融合深度稀疏自编码器	NA	NA
100	2026-05-07	Delineating yeast cleavage and polyadenylation signals using deep learning 2023-Oct-13, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2023.10.10.561764 PMID:37873420	研究论文	利用深度学习模型解析酵母的切割和聚腺苷酸化信号	首次利用深度学习对酵母中退化的顺式调控元件进行解卷积，并量化其在介导酵母多聚A位点形成、切割异质性及强度中的位置重要性	未明确提及	阐明酵母中多聚腺苷酸化信号如何形成及其对mRNA成熟的作用机制	酵母物种中的多聚A位点及其调控元件	机器学习	NA	深度测序	深度学习模型	DNA序列	未明确提及	NA	深度学习模型（未明确具体架构）	NA	NA