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
1	2026-05-29	Deep Learning-Based Model for Identifying Tumors in Endoscopic Images From Patients With Locally Advanced Rectal Cancer Treated With Total Neoadjuvant Therapy 2023-03-01, Diseases of the colon and rectum DOI:10.1097/DCR.0000000000002295 PMID:35358109	研究论文	开发一种基于深度卷积神经网络的方法，从局部晚期直肠癌患者的内镜图像中自动分类是否存在肿瘤	首次将深度卷积神经网络应用于局部晚期直肠癌患者全新辅助治疗后的内镜图像中肿瘤存在与否的自动分类	每组的图像数量有限，且研究在单一机构进行	开发一种新方法，利用深度卷积神经网络自动分类内镜图像中肿瘤存在与否，并评估其准确性	接受全新辅助治疗的局部晚期直肠癌患者的内镜图像	计算机视觉	直肠癌	NA	卷积神经网络	图像	109名患者的1392张内镜图像	NA	卷积神经网络	接收者操作特征曲线下面积	NA
2	2026-05-27	Uncertainty-Aware Deep Learning Classification of Adamantinomatous Craniopharyngioma from Preoperative MRI 2023-Mar-16, Diagnostics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/diagnostics13061132 PMID:36980440	研究论文	提出一种基于贝叶斯深度学习的分类方法，用于从术前MRI中诊断成釉细胞瘤型颅咽管瘤	首次将贝叶斯深度学习应用于颅咽管瘤的MRI分类，通过校准模型实现预测不确定性估计并引入分类弃权机制，显著提升准确率	校准后的模型性能低于原始结果，表明原始模型存在过拟合；弃权率为34.2%时准确率提升，但可能牺牲部分可分类样本	实现非侵入性诊断成釉细胞瘤型颅咽管瘤，通过深度学习分类结合不确定性估计提高临床适用性	86名鞍上肿瘤患者的术前MRI图像及病理诊断结果	计算机视觉	颅咽管瘤	MRI影像	贝叶斯深度学习	图像	86名鞍上肿瘤患者的多机构样本	PyTorch	原始分类器	准确率	NA
3	2026-05-27	Automated Quantification of Pneumonia Infected Volume in Lung CT Images: A Comparison with Subjective Assessment of Radiologists 2023-Mar-02, Bioengineering (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/bioengineering10030321 PMID:36978712	研究论文	旨在通过改进的深度学习模型自动分割肺部CT图像中感染区域并预测疾病严重程度，并与放射科医生的主观评估进行对比	提出结合五个定制残差注意力U-Net模型和特征金字塔网络的集成深度学习模型，并首次通过放射科医生主观对比研究验证临床实用性	样本量较小（训练20例、测试80例），且仅针对COVID-19患者，可能缺乏泛化性	探索使用深度学习自动化定量评估肺部CT感染区域和严重程度的可行性，以提高诊断效率并减少评估变异	COVID-19患者的肺部CT图像中的感染区域分割和疾病严重程度预测	计算机视觉	COVID-19	CT成像	深度学习集成模型	图像	训练20例COVID-19患者，测试80例COVID-19患者	NA	残差注意力U-Net、特征金字塔网络	严重程度分类一致性、5级评分法	NA
4	2026-05-27	PhacoTrainer: Deep Learning for Cataract Surgical Videos to Track Surgical Tools 2023-03-01, Translational vision science & technology IF:2.6Q2 DOI:10.1167/tvst.12.3.23 PMID:36947046	研究论文	本文构建了一个深度学习模型，用于自动分析白内障手术视频中的手术器械位置，并推导与手术技能相关的运动指标	首次将YOLACT模型应用于白内障手术视频的掩膜分割，并结合椭圆或直线拟合方法从掩膜中精确识别手术器械和眼内关键解剖结构	该方法对辅助器械尖端的定位误差为17.1像素，可能影响高精度需求场景的运用	开发自动分析白内障手术视频中手术器械和眼内解剖结构位置的方法，以生成与手术技能相关的运动度量指标	白内障手术视频中的瞳孔、角巩膜缘、8类手术器械（包括超声乳化头、第二器械等）	计算机视觉	白内障	NA	YOLACT	图像	训练使用268个视频中的1156帧和CaDIS公开数据集；评估使用10个超声乳化视频片段的5853帧	PyTorch	YOLACT	平均精度均值（mAP）、交并比（IoU）、像素欧氏距离	NA
5	2026-05-25	AxoNet 2.0: A Deep Learning-Based Tool for Morphometric Analysis of Retinal Ganglion Cell Axons 2023-03-01, Translational vision science & technology IF:2.6Q2 DOI:10.1167/tvst.12.3.9 PMID:36917117	研究论文	开发了一种名为AxoNet 2.0的深度学习工具，用于自动量化视网膜神经节细胞轴突的数量和形态，提高青光眼动物模型轴突损伤评估的效率	首次实现从光学显微图像中自动分割轴浆和髓鞘，同时进行轴突计数和形态学量化，并在多个动物模型上验证了泛化能力	NA	开发自动化工具以快速、客观地评估视网膜神经节细胞轴突损伤，促进青光眼基础和转化研究	大鼠、小鼠和非人灵长类动物的视神经横截面显微图像	计算机视觉	青光眼	光镜显微成像	CNN	图像	大鼠视神经横截面显微图像（手动注释），以及小鼠和非人灵长类动物模型数据	PyTorch	深度分割网络	R², soft-Dice系数, 平均绝对百分比误差	NA
6	2026-05-16	Memory efficient model based deep learning reconstructions for high spatial resolution 3D non-cartesian acquisitions 2023-03-23, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/acc003 PMID:36854193	研究论文	开发了一种名为块式学习的记忆高效方法，结合梯度检查点和块训练，实现基于模型深度学习的高空间分辨率三维非笛卡尔MRI重建	提出块式学习方法，将输入体积分解为小补丁进行梯度检查点和迭代正则化，显著降低GPU内存需求，克服了三维非笛卡尔MBDL重建的内存瓶颈	NA	提高高空间分辨率三维非笛卡尔MRI重建的内存效率和图像质量	高度欠采样的磁共振血管造影体积	机器学习	肺部疾病	MRI	深度学习模型	图像	矩阵尺寸为300-450×200-300×300-450的体积	PyTorch	块式学习网络	图像质量, 重建时间	单个GPU
7	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
8	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
9	2026-05-03	Integration of deep learning with Ramachandran plot molecular dynamics simulation for genetic variant classification 2023-Mar-17, iScience IF:4.6Q1 DOI:10.1016/j.isci.2023.106122 PMID:36879825	研究论文	开发一个结合蛋白质结构信息和深度学习的方法用于遗传变异分类	创新性地将Ramachandran图分子动力学模拟与自编码器无监督学习和神经网络分类器相结合，用于提取蛋白质结构和热力学信息并进行遗传变异分类	未明确提及局限性	开发一种结合蛋白质结构和深度学习的高通量遗传变异分类系统	三个DNA损伤修复基因（BRCA1、MLH1、MSH2）的遗传变异	机器学习	遗传疾病	NGS	自编码器, 神经网络分类器	蛋白质结构数据和遗传变异数据	未明确提及样本数量	NA	自编码器, 神经网络	特异性	NA
10	2026-05-01	Comparison between renal pelvic and ureteral tumors in muscle-invasive upper tract urothelial carcinoma 2023-Mar, Cancer science IF:4.5Q1 DOI:10.1111/cas.15634 PMID:36330561	研究论文	比较肌层浸润性上尿路上皮癌中肾盂与输尿管肿瘤的临床特征、分子亚型和肿瘤微环境差异	利用深度学习算法从H&E组织切片中分类分子亚型，揭示肾盂肿瘤倾向管腔型而输尿管肿瘤倾向基底型和P53样型，并首次对比肿瘤微环境异质性	NA	探究肌层浸润性上尿路上皮癌中肾盂与输尿管肿瘤在临床特征、分子亚型和肿瘤微环境方面的差异	肌层浸润性上尿路上皮癌患者	数字病理学	上尿路上皮癌	深度学习、H&E组织学	深度学习算法	临床数据、H&E组织切片图像	来自SEER数据库的多中心数据及单中心数据	NA	NA	NA	NA
11	2026-04-17	An interpretable machine learning framework for measuring urban perceptions from panoramic street view images 2023-Mar-17, iScience IF:4.6Q1 DOI:10.1016/j.isci.2023.106132 PMID:36843850	研究论文	本文提出了一种可解释的机器学习框架，用于从全景街景图像中提取城市感知	强调特征和结果的可解释性，通过五步框架克服现有端到端“黑盒”模型的局限性	未明确提及具体限制，但暗示现有框架因缺乏可解释性而价值受限	测量城市感知，以支持城市规划	城市街景，特别是伦敦内城区的输出区域级别	计算机视觉	NA	深度学习	NA	全景街景图像	使用MIT Place Pulse数据集，具体样本数量未明确	NA	NA	通过犯罪率验证，未明确具体评估指标	NA
12	2026-04-10	Identifying Disease of Interest With Deep Learning Using Diagnosis Code 2023-Mar-20, Journal of Korean medical science IF:3.0Q1 DOI:10.3346/jkms.2023.38.e77 PMID:36942391	研究论文	本文提出了一种新型的端到端监督自编码器模型，用于仅使用诊断代码预测感兴趣疾病的共存情况	开发了一种端到端监督自编码器模型，该模型在学习过程中同时更新自编码器和分类器的参数，提高了预测性能	研究仅基于韩国国家健康信息数据库的数据，可能限制了模型的泛化能力	预测感兴趣疾病的共存诊断，仅使用诊断代码作为输入	来自韩国国家健康信息数据库的100万随机抽样患者的诊断代码	机器学习	胃癌	深度学习	自编码器, 多层感知机	诊断代码	100万患者	NA	自编码器, 多层感知机	F1分数, AUC, 召回率, 精确率	NA
13	2026-04-10	Bipartite invariance in mouse primary visual cortex 2023-Mar-16, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2023.03.15.532836 PMID:36993218	研究论文	本研究通过扩展“inception loops”范式，系统性地表征了小鼠初级视皮层中单个神经元的感受野不变性，并发现了一种新颖的二分不变性	发现了小鼠初级视皮层神经元的一种新型二分不变性，即感受野的一部分编码相位不变的纹理样模式，另一部分编码固定的空间模式，且这种划分与自然图像中空间频率差异定义的物体边界对齐	研究主要集中于小鼠初级视皮层，尚未扩展到整个视觉层次、细胞类型或其他感觉模态；实验时间有限可能影响对自然刺激下神经元调谐和不变性的全面表征	理解大脑如何从高维感官输入中泛化并推断行为相关的潜在原因，特别是识别神经元选择性响应和不变性的特征	小鼠初级视皮层中的单个神经元	计算神经科学	NA	大规模记录、神经预测模型、实验验证	深度学习模型	神经活动记录数据、自然图像刺激	NA	NA	NA	NA	NA
14	2026-04-09	Usability and Clinician Acceptance of a Deep Learning-Based Clinical Decision Support Tool for Predicting Glaucomatous Visual Field Progression 2023-03-01, Journal of glaucoma IF:2.0Q2 DOI:10.1097/IJG.0000000000002163 PMID:36877820	研究论文	本研究评估了临床医生对集成人工智能预测视觉场指标的临床决策支持工具GLANCE的可用性和接受度	更新并评估了集成深度学习预测视觉场指标的临床决策支持工具，并首次系统调查了临床医生对该工具中AI预测指标的信任度、实用性和降低检测频率意愿的接受程度	样本量较小（10名临床医生参与），仅评估了原型工具，尚未进行临床部署验证	评估临床医生对集成人工智能预测视觉场指标的临床决策支持工具的感知和接受度	眼科医生和验光师对临床决策支持工具GLANCE的使用体验和态度	数字病理	青光眼	深度学习	深度学习模型	视觉场指标数据	10名眼科医生和验光师，6个病例（11只眼睛）	NA	NA	Likert量表评分，系统可用性量表评分	NA
15	2026-04-04	A transparent artificial intelligence framework to assess lung disease in pulmonary hypertension 2023-03-07, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-023-30503-4 PMID:36882484	研究论文	本文开发了一个透明的人工智能框架，用于评估肺动脉高压患者的肺部疾病	提出了一种结合局部可解释性和可解释降维方法（PCA-GradCam、PCA-Shape）的新通用技术，以验证框架的可信度	NA	评估肺动脉高压患者的肺部疾病程度	肺动脉高压患者的肺部疾病	计算机视觉	肺动脉高压	计算机断层扫描	深度学习	3D解剖模型	NA	NA	NA	准确性、鲁棒性、泛化性	NA
16	2026-03-29	Prediction of postoperative infection in elderly using deep learning-based analysis: an observational cohort study 2023-Mar, Aging clinical and experimental research IF:3.4Q2 DOI:10.1007/s40520-022-02325-3 PMID:36598653	研究论文	本研究旨在开发和验证基于深度学习的模型，用于预测老年患者术后感染风险	首次在老年患者中应用深度学习模型整合围手术期风险因素进行术后感染预测	研究为观察性队列设计，样本量有限（2014例），且未在外部验证集中测试模型泛化能力	开发并验证深度学习模型以预测老年患者术后感染	2014年4月至6月期间中国28家医院接受择期手术的2014名老年患者	机器学习	老年疾病	NA	深度学习模型	临床特征数据	2014名老年患者（训练集1510例，验证集504例）	NA	NA	AUC, 敏感性, 特异性	NA
17	2026-03-02	Applications of Deep Learning in Endocrine Neoplasms 2023-Mar, Surgical pathology clinics DOI:10.1016/j.path.2022.09.014 PMID:36739164	综述	本文综述了深度学习在内分泌肿瘤组织病理学中的当前研究进展，重点关注实验设计、重要发现和关键局限性	系统总结了深度学习在内分泌肿瘤领域的应用现状，强调了从肿瘤分级到基因表达预测等任务中的效用	作为综述文章，未提出新的实验数据或模型，主要依赖现有文献的归纳分析	总结深度学习在内分泌肿瘤组织病理学中的研究现状与应用	内分泌肿瘤的组织病理学样本	数字病理学	内分泌肿瘤	NA	深度学习	组织学样本图像	NA	NA	NA	NA	NA
18	2026-03-02	Deep learning in digital pathology for personalized treatment plans of cancer patients 2023-Mar, Seminars in diagnostic pathology IF:2.9Q2 DOI:10.1053/j.semdp.2023.02.003 PMID:36890029	综述	本文综述了基于深度学习的数字病理学方法在癌症患者个性化治疗计划中的应用，重点介绍了利用H&E染色病理图像进行生物标志物量化和治疗反应预测的研究	利用人工智能自动量化病理图像中的生物标志物，实现更高效、客观的评估，辅助制定个性化癌症治疗方案	综述性文章未直接进行实验，因此未提及具体研究局限性	改善癌症患者治疗选择，通过AI辅助实现个性化治疗计划	癌症患者的H&E染色病理图像	数字病理学	癌症	H&E染色	深度学习	图像	NA	NA	NA	NA	NA
19	2026-02-20	Towards Automatic Cartilage Quantification in Clinical Trials - Continuing from the 2019 IWOAI Knee Segmentation Challenge 2023-Mar, Osteoarthritis imaging DOI:10.1016/j.ostima.2023.100087 PMID:39036792	研究论文	评估深度学习分割方法在骨关节炎临床试验中自动量化软骨损失的适用性	利用IWOAI 2019挑战赛的深度学习分割方法，首次在纵向临床试验中系统评估其量化软骨损失的敏感性	股骨亚区分割的后处理提取方法简单，可能导致敏感性降低	评估深度学习分割方法在标准化纵向单扫描仪临床试验中量化软骨损失的适用性	骨关节炎患者的膝关节MRI图像	数字病理学	骨关节炎	MRI	深度学习分割模型	图像	556名受试者，共1130个膝关节MRI扫描	NA	NA	标准化响应均值	NA
20	2026-02-13	Deep learning in spatial transcriptomics: Learning from the next next-generation sequencing 2023-Mar, Biophysics reviews IF:2.9Q2 DOI:10.1063/5.0091135 PMID:38505815	综述	本文综述了空间转录组学中深度学习模型的应用，探讨了现有工具、挑战及未来方向	深入探讨了深度学习在空间转录组学数据分析中的新兴应用，并指出了传统方法的局限性	深度学习模型在空间转录组学中仍处于早期阶段，应用尚未充分探索	综述空间转录组学数据分析方法，特别关注深度学习技术的应用	空间转录组学数据，包括基因表达谱和组织图像	数字病理学	NA	空间转录组学，单细胞RNA测序	深度学习模型	图像，计数矩阵	NA	NA	NA	NA	NA