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
101	2025-12-18	Forecasting Risk of Future Rapid Glaucoma Worsening Using Early Visual Field, OCT, and Clinical Data 2023 Sep-Oct, Ophthalmology. Glaucoma DOI:10.1016/j.ogla.2023.03.005 PMID:36944385	研究论文	本研究利用深度学习模型，基于早期视野检查、OCT和临床数据，预测青光眼患者未来发生快速视野恶化的风险	首次将视觉Transformer用于整合多模态眼科数据（视野、OCT、临床）以预测青光眼进展，并证明加入多次随访数据可提升预测性能	回顾性研究设计，样本中快速恶化病例比例较低（5.80%），模型性能需在前瞻性研究中进一步验证	评估利用早期多模态数据预测青光眼快速视野恶化的可行性	4536只眼（来自2962名患者），其中263只眼发生快速视野恶化	数字病理学	青光眼	视野检查（VF）、光学相干断层扫描（OCT）、临床测量	深度学习模型（DLM）	图像（视野偏差图、OCT厚度图）、数值型临床数据	4536只眼（2962名患者），其中263只眼为快速恶化病例	未明确说明（可能为PyTorch或TensorFlow）	视觉Transformer（Vision Transformer）	AUC（曲线下面积）	NA
102	2025-12-18	Re: Vogl et al.: Predicting topographic disease progression and treatment response of pegcetacoplan in geographic atrophy quantified by deep learning (Ophthalmol Retina. 2023;7:4-13) 2023-07, Ophthalmology. Retina DOI:10.1016/j.oret.2023.04.005 PMID:37204369	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
103	2025-12-18	Predicting Topographic Disease Progression and Treatment Response of Pegcetacoplan in Geographic Atrophy Quantified by Deep Learning 2023-01, Ophthalmology. Retina DOI:10.1016/j.oret.2022.08.003 PMID:35948209	研究论文	本研究利用深度学习自动评估SD-OCT图像，预测地理萎缩的地形进展及pegcetacoplan治疗效果	首次结合深度学习自动分割与空间广义加性混合效应模型，在地形层面量化地理萎缩的局部进展率及其与治疗反应的关系	样本量相对较小（156只眼），且为回顾性分析，可能受限于临床试验的固有设计	评估pegcetacoplan治疗对年龄相关性黄斑变性继发地理萎缩地形进展的影响	地理萎缩患者的SD-OCT扫描图像	数字病理学	年龄相关性黄斑变性	光谱域OCT成像	深度学习算法	图像	156只眼（57只月治疗组，46只隔月治疗组，53只安慰剂组），总计312次扫描	NA	NA	局部进展率, 光感受器厚度, 高反射焦点浓度	NA
104	2025-12-17	Model for classification of heart failure severity in patients with hypertrophic cardiomyopathy using a deep neural network algorithm with a 12-lead electrocardiogram 2023-12-06, Open heart IF:2.8Q2 DOI:10.1136/openhrt-2023-002414 PMID:38056911	研究论文	本研究开发了一种基于深度神经网络算法的模型，利用12导联心电图数据对肥厚型心肌病患者的慢性心力衰竭严重程度进行分类	首次应用深度学习方法来识别肥厚型心肌病患者的心力衰竭严重程度，并采用迁移学习策略解决目标样本数量不足的问题	样本量相对较小（共463名患者），且依赖特定的临床定义（如NYHA分级和NT-proBNP水平）进行分类，可能限制模型的泛化能力	评估数据驱动的机器学习方法是否能有效识别肥厚型心肌病患者的心力衰竭严重程度	肥厚型心肌病患者（218名）和非肥厚型心肌病患者（245名）	机器学习	心血管疾病	12导联心电图	深度神经网络	心电图数据	463名患者（218名HCM患者和245名非HCM患者）	NA	残差神经网络	加权平均F1分数, 精确度	NA
105	2025-12-17	Pilot Analysis of Surgeon Instrument Utilization Signatures Based on Shannon Entropy and Deep Learning for Surgeon Performance Assessment in a Cadaveric Carotid Artery Injury Control Simulation 2023-12-01, Operative neurosurgery (Hagerstown, Md.) DOI:10.1227/ons.0000000000000888 PMID:37655892	研究论文	本研究利用香农熵和深度学习分析外科医生在模拟颈动脉损伤控制中的器械使用特征，以评估手术表现	首次将香农熵这一信息论指标应用于手术器械序列分析，结合深度学习自动检测器械，实现对外科医生表现的定量评估	研究基于模拟尸体环境，可能无法完全反映真实手术场景；样本量有限，需进一步验证	开发自动化、基于视频的定量反馈方法，以改善外科培训和教育	外科医生在模拟颈动脉损伤控制中的手术表现	计算机视觉	心血管疾病	深度学习	CNN	视频	来自公开视频数据集的外科医生手术试验	NA	NA	准确率, 平均精确率	NA
106	2025-12-17	AliNA - a deep learning program for RNA secondary structure prediction 2023-12, Molecular informatics IF:2.8Q2 DOI:10.1002/minf.202300113 PMID:37710142	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的RNA二级结构预测方法AliNA，该方法通过数据增强技术有效预测训练数据中未包含的非同源RNA家族的二级结构	提出首个结合数据增强技术的深度学习RNA二级结构预测方法，能够有效处理非同源RNA家族，并支持假结结构预测	未明确说明方法在超长RNA序列或极端GC含量序列上的性能表现	开发能够克服传统热力学方法和同源方法局限性的RNA二级结构预测算法	天然RNA变体（参与细胞过程）和人工RNA（如适配体、核糖开关）	生物信息学	NA	RNA二级结构预测	深度学习	RNA序列数据、二级结构标注数据	NA	NA	NA	预测质量评估（具体指标未说明）	NA
107	2025-12-17	Overproduce and select, or determine optimal molecular descriptor subset via configuration space optimization? Application to the prediction of ecotoxicological endpoints 2023-06, Molecular informatics IF:2.8Q2 DOI:10.1002/minf.202200227 PMID:36894503	研究论文	本文提出了一种通过配置空间优化确定最优分子描述符子集的方法，以改进小中型化学数据集的预测准确性	提出开放描述符配置空间方法，将分子描述符生成建模为多准则优化问题，并使用带Choquet积分适应度函数的遗传算法变体	未明确说明方法在大型数据集或深度学习场景下的适用性	提高化合物生物活性或性质的预测准确性	小中型化学数据集中的化合物	机器学习	NA	分子描述符计算	遗传算法	化学数据	NA	NA	遗传算法变体	预测准确性	NA
108	2025-12-16	The promising horizon of deep learning and artificial intelligence in flap monitoring 2023-12-01, International journal of surgery (London, England) DOI:10.1097/JS9.0000000000000748 PMID:37720927	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
109	2025-12-16	Health Recommendation System using Deep Learning-based Collaborative Filtering 2023-Dec, Heliyon IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.heliyon.2023.e22844 PMID:38144343	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的健康推荐系统，利用受限玻尔兹曼机与协同进化神经网络的结合来优化医疗决策	结合受限玻尔兹曼机与协同进化神经网络，构建智能健康推荐系统，实现从传统医疗场景向个性化医疗的转变	未明确说明系统在真实医疗环境中的部署挑战或数据隐私保护的具体措施	开发高效且有效的健康推荐系统，以支持医疗决策和个性化医疗	医疗数据，包括患者健康信息、社交活动及行为分析数据	机器学习	NA	数据挖掘	RBM, CNN	医疗数据集	NA	TensorFlow, Python	受限玻尔兹曼机, 协同进化神经网络	准确率, 精确率, 召回率, F值	NA
110	2025-12-16	Estimation of concrete materials uniaxial compressive strength using soft computing techniques 2023-Nov, Heliyon IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.heliyon.2023.e22502 PMID:38034748	研究论文	本研究通过比较三种深度学习算法（CNN、GRU和LSTM），预测混合设计混凝土的单轴抗压强度	专注于混合设计混凝土，并微调深度学习算法，以识别预测混凝土强度的最优DL算法	未提及具体局限性	识别预测混凝土单轴抗压强度的最优深度学习算法	混合设计混凝土	机器学习	NA	NA	CNN, GRU, LSTM	实验记录数据	NA	NA	卷积神经网络, 门控循环单元, 长短期记忆网络	预测准确性	NA
111	2025-12-16	Quantization of extraoral free flap monitoring for venous congestion with deep learning integrated iOS applications on smartphones: a diagnostic study 2023-Jun-01, International journal of surgery (London, England) DOI:10.1097/JS9.0000000000000391 PMID:37055021	研究论文	本研究开发并验证了一种集成深度学习模型的iOS智能手机应用，用于量化监测口腔外游离皮瓣的静脉淤血状况	首次将深度学习模型集成到智能手机应用中，实现游离皮瓣监测的客观量化，替代传统主观人工观察	研究为单中心回顾性分析，样本量有限，且仅适用于iOS平台	开发一种便捷、准确、经济的游离皮瓣监测工具，以改善患者安全和管理	接受游离皮瓣手术的患者	计算机视觉	口腔外游离皮瓣静脉淤血	计算机视觉	深度学习模型	图像	642名患者的1761张照片，其中122名患者参与临床应用阶段	NA	NA	准确率, 灵敏度, 特异性, AUC	智能手机（iOS平台）
112	2025-12-12	Massively parallel CRISPR off-target detection enables rapid off-target prediction model building 2023-07-14, Med (New York, N.Y.) DOI:10.1016/j.medj.2023.05.005 PMID:37279759	研究论文	本文介绍了一种名为AID-seq的新型CRISPR脱靶检测方法，并利用其构建了脱靶预测模型	开发了AID-seq这一高灵敏度、高特异性的体外脱靶检测方法，并首次采用混合人类和HPV基因组的策略进行高通量gRNA筛选	未明确说明AID-seq方法在体内环境下的有效性，且AUPRC值相对较低（0.29），表明模型在精确率-召回率平衡方面仍有改进空间	开发一种能够快速、高通量检测CRISPR脱靶效应并构建预测模型的方法	CRISPR核酸酶（包括Cas9和Cas12a）的脱靶效应，以及针对HPV的抗病毒治疗gRNA候选物	生物信息学	病毒感染（如HPV）	AID-seq（适配体介导的脱靶鉴定测序），CRISPR-Net深度学习	深度学习模型	测序数据	2,069个单导向RNA（sgRNAs），416个HPV gRNA候选物	NA	CRISPR-Net	AUROC, AUPRC	NA
113	2025-12-12	A deep learning algorithm-based visual strategy intervention study for children with autism spectrum disorders - extraction and detection of children's behavioral features 2023-06, European review for medical and pharmacological sciences DOI:10.26355/eurrev_202306_32608 PMID:37318465	研究论文	本文提出了一种结合特征提取和异常行为检测的视觉策略干预方法，用于自闭症谱系障碍儿童，旨在帮助他们克服社交障碍	提出了一种结合时空特征融合结构和基于顺序池的行为检测方法，通过注意力机制和聚类池有效描述复杂背景下长冗余视频中的人类行为动态	NA	探索自闭症谱系障碍儿童的有效干预方法	自闭症谱系障碍儿童	计算机视觉	自闭症谱系障碍	深度学习算法	CNN	视频	SDUFall、Weizmann和HMDB51数据集	NA	MotionNet, OFF子网络	准确率	NA
114	2025-12-12	Effect evaluation of denosumab combined with curettage and bone cement reconstruction in the treatment of recurrent giant cell tumor of bone around the knee joint 2023-06, European review for medical and pharmacological sciences DOI:10.26355/eurrev_202306_32621 PMID:37318478	研究论文	本研究评估了地诺单抗联合刮除术和骨水泥重建治疗膝关节周围复发性骨巨细胞瘤的效果，并构建深度学习模型用于X射线图像分类识别	结合地诺单抗治疗与深度学习模型（Inception-v3和Faster-RCNN）用于复发性骨巨细胞瘤的影像分类识别，并比较两种手术方式的预后	样本量较小（仅19例患者），且为单中心研究，可能影响结果的普遍性	探索膝关节周围复发性骨巨细胞瘤的合适手术方案，并评估深度学习模型在影像分类中的应用	19例膝关节周围复发性骨巨细胞瘤患者	数字病理学	骨巨细胞瘤	X射线成像	CNN	图像	19例患者	NA	Inception-v3, Faster-RCNN, CNN, U-Net, Fast-RCNN	MSTS评分, SF-36评分, 复发率, 并发症发生率	NA
115	2025-12-10	How deep is the brain? The shallow brain hypothesis 2023-12, Nature reviews. Neuroscience DOI:10.1038/s41583-023-00756-z PMID:37891398	观点文章	本文提出了浅层大脑假说，挑战了深度学习与预测编码中普遍采用的层次化架构，强调皮层下区域在并行处理中的重要作用	提出了浅层大脑假说，整合了皮层层次处理与皮层下区域的大规模并行处理，突破了传统深度学习的纯层次化架构	假说尚未得到充分实验验证，且未提供具体的计算模型或算法实现	探讨大脑的计算架构，挑战当前深度学习与预测编码网络中的层次化假设	哺乳动物大脑的神经解剖结构与计算原理	机器学习	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
116	2025-12-09	USE-Evaluator: Performance metrics for medical image segmentation models supervised by uncertain, small or empty reference annotations in neuroimaging 2023-12, Medical image analysis IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.media.2023.102927 PMID:37672900	研究论文	本文提出了一种用于评估医学图像分割模型性能的新方法，特别针对参考标注存在不确定性、尺寸小或为空的情况	开发了USE-Evaluator评估框架，专门处理神经影像中不确定、小或空的参考标注对分割模型性能评估的影响	研究主要基于卒中内部数据集，虽然与公共数据集进行了比较，但可能仍需更多临床数据验证	改进医学图像分割模型的性能评估方法，使其更适应临床实践中具有挑战性的分割任务	医学图像分割模型在神经影像数据上的性能评估	医学图像分析	卒中	医学图像分割	深度学习框架	医学图像	卒中内部数据集，并与BRATS 2019和脊髓公共数据集进行比较	未明确指定	标准深度学习框架	Dice系数等重叠度量指标	未明确指定
117	2025-12-09	Multi-site, Multi-domain Airway Tree Modeling 2023-12, Medical image analysis IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.media.2023.102957 PMID:37716199	研究论文	本文介绍了在MICCAI 2022会议上组织的多站点、多领域气道树建模挑战赛（ATM'22），旨在为医学影像社区提供气道分割算法的基准测试	提供了大规模、多站点、包含噪声COVID-19 CT扫描的公开标注数据集，推动了数据驱动方法的发展，并首次系统比较了嵌入拓扑连续性增强的深度学习模型在气道分割中的性能	公开标注数据集仍然有限，可能影响新算法的详细性能评估；挑战赛结果可能受到参与团队算法实现差异的影响	为医学影像社区提供气道分割算法的基准测试，促进早期肺部疾病干预技术的发展	肺部气道树的分割与建模	计算机视觉	肺部疾病	CT扫描	深度学习模型	CT图像	500例CT扫描（300例训练，50例验证，150例测试）	NA	NA	定量与定性评估	NA
118	2025-12-09	Deep learning, data ramping, and uncertainty estimation for detecting artifacts in large, imbalanced databases of MRI images 2023-12, Medical image analysis IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.media.2023.102942 PMID:37797482	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的随机算法，用于在大型不平衡神经影像数据库中自动检测MRI图像伪影，并引入不确定性估计以提高检测准确性	首次提出结合蒙特卡洛dropout的随机深度学习算法，用于MRI伪影检测，并开发了数据斜坡方法处理类别不平衡问题	未提及算法在外部验证集上的泛化性能，且未讨论计算成本或实时处理能力	开发自动化方法以高效检测大型不平衡神经影像数据库中的MRI图像伪影	MRI图像	计算机视觉	NA	磁共振成像	深度学习	3D图像	34,800次扫描（其中98%为无伪影数据）	NA	3D AlexNet	准确率, F1分数	NA
119	2025-12-09	Collagen fiber centerline tracking in fibrotic tissue via deep neural networks with variational autoencoder-based synthetic training data generation 2023-12, Medical image analysis IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.media.2023.102961 PMID:37802011	研究论文	提出一种基于深度学习的流程，用于从病理组织样本的显微图像中量化胶原纤维的拓扑特性	利用变分自编码器生成具有可控拓扑特性的合成中心线，并结合条件生成对抗网络合成真实胶原纤维图像，以解决大规模标注数据短缺问题	未明确说明合成数据与真实数据之间的域适应差距可能对模型泛化性产生的影响	开发一种能够准确提取胶原纤维中心线并量化其拓扑特性的自动化方法	胰腺、肝脏和乳腺癌样本中的胶原纤维	数字病理学	癌症	二次谐波生成显微镜	变分自编码器, 条件生成对抗网络, 深度神经网络	图像	NA	NA	NA	NA	NA
120	2025-12-09	MGMT promoter methylation status prediction using MRI scans? An extensive experimental evaluation of deep learning models 2023-12, Medical image analysis IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.media.2023.102989 PMID:37827111	研究论文	本文通过深度学习模型评估使用MRI扫描预测胶质母细胞瘤中MGMT启动子甲基化状态，并利用多种解释性方法验证模型性能	使用最大的公开MRI数据集之一（585名参与者）进行预测，并综合应用Grad-CAM、遮挡敏感性、特征可视化和训练损失景观等多种解释性方法评估模型	研究结果显示MRI扫描与MGMT启动子甲基化状态之间无相关性，表明需要外部队列数据验证模型以确保深度学习系统在癌症诊断中的准确性和可靠性	预测胶质母细胞瘤中MGMT启动子甲基化状态，以替代侵入性组织活检	胶质母细胞瘤患者	数字病理学	胶质母细胞瘤	MRI扫描	深度学习模型	图像	585名参与者	NA	NA	NA	NA