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	2026-03-21	mHealth hyperspectral learning for instantaneous spatiospectral imaging of hemodynamics 2023-Apr, PNAS nexus IF:2.2Q1 DOI:10.1093/pnasnexus/pgad111 PMID:37113981	研究论文	本文提出了一种基于学习的高光谱成像方法，通过少量采样数据从RGB图像中恢复高光谱立方体，实现快速血流动力学成像	提出高光谱学习概念，仅需小区域采样数据即可从RGB图像恢复完整高光谱立方体，突破传统高光谱成像的空间-光谱权衡限制	未明确说明算法在不同光照条件和组织类型下的泛化能力，也未讨论计算复杂度对实时应用的影响	开发一种快速、低成本的高光谱成像方法，用于血流动力学监测	血管发育实验模型和人体外周微循环系统	计算机视觉	心血管疾病	高光谱成像，智能手机视频录制	深度学习	图像，视频	NA	NA	NA	光谱分辨率（与科学光谱仪对比）	普通智能手机摄像头
2	2026-03-19	The Impact of Stability Considerations on Genetic Fine-Mapping 2023-Apr-13, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2023.04.11.536456 PMID:37090514	研究论文	本文提出了一种基于稳定性考虑的遗传精细定位方法，以补充传统基于残差化的方法，提高识别功能遗传变异的能力	引入稳定性指导的精细定位方法，不依赖残差化，通过跨不同遗传背景或环境的一致性来识别变异，并整合深度学习功能注释进行评估	方法依赖于GEUVADIS数据集和特定功能注释，可能在其他数据集或注释体系中泛化能力有限，且未详细讨论计算复杂度	改进遗传精细定位方法，以更准确地识别与复杂性状相关的遗传变异	遗传变异（特别是eQTLs）和人类基因组功能注释	机器学习	NA	遗传精细定位、功能注释分析、深度学习	NA	遗传数据、功能注释数据	基于GEUVADIS数据，具体样本数未明确说明	NA	Enformer（深度学习模型）	功能注释富集分析	NA
3	2026-03-16	The opportunities and challenges posed by the new generation of deep learning-based protein structure predictors 2023-04, Current opinion in structural biology IF:6.1Q1 DOI:10.1016/j.sbi.2023.102543 PMID:36807079	综述	本文综述了新一代基于深度学习的蛋白质结构预测工具的影响、机遇与挑战	探讨了基于深度学习的新一代蛋白质结构预测工具带来的科学和技术挑战及未来方向	NA	概述新一代蛋白质结构预测工具对生命科学领域的影响并讨论其机遇与挑战	蛋白质结构预测工具及其在生命科学中的应用	机器学习	NA	深度学习	NA	蛋白质序列	NA	NA	NA	NA	NA
4	2026-03-06	Classifying Malignancy in Prostate Glandular Structures from Biopsy Scans with Deep Learning 2023-Apr-17, Cancers IF:4.5Q1 DOI:10.3390/cancers15082335 PMID:37190264	研究论文	本研究开发了一个深度学习模型，用于从活检扫描中分类前列腺腺体结构的恶性程度，并验证其在独立数据集上的性能	采用迁移学习和微调方法，将预训练于ImageNet的深度学习网络适配于小样本组织病理学图像分类，以区分前列腺癌的Gleason模式	样本量相对较小（基线测试52例患者，GS3与GS4区分40例患者），且模型在区分GS3与GS4时的准确率较低（68%）	通过深度学习自动分类前列腺癌活检扫描中的腺体结构恶性程度，减少对专家经验的依赖	前列腺活检组织病理学图像中的腺体结构	数字病理学	前列腺癌	组织病理学成像	深度学习神经网络	图像	14,509个图像块，来自52例患者（基线测试）和40例患者（GS3/GS4区分）	NA	多种深度学习网络架构（具体未指定）	准确率, F1分数, AUC	NA
5	2026-02-06	Patterns of diverse and changing sentiments towards COVID-19 vaccines: a sentiment analysis study integrating 11 million tweets and surveillance data across over 180 countries 2023-04-19, Journal of the American Medical Informatics Association : JAMIA IF:4.7Q1 DOI:10.1093/jamia/ocad029 PMID:36821435	研究论文	本研究通过整合社交媒体推文与公共卫生监测数据，分析了全球范围内对COVID-19疫苗的情感演变模式	首次结合超过1100万条推文和180多个国家的监测数据，采用人机协同深度学习模型，揭示疫苗情感与接种行为的关联，并特别关注孕妇亚群体的滞后模式	研究依赖推特数据，可能无法全面代表所有人群观点；情感分析模型虽表现良好，但仍可能存在误判	探究COVID-19疫苗的公众情感演变及其与疫苗接种行为的关联，为疫苗推广提供策略依据	来自全球180多个国家的2,203,681名推特用户发布的11,211,672条相关推文	自然语言处理	COVID-19	情感分析，深度学习	深度学习模型	文本（推文），公共卫生监测数据	11,211,672条推文，涉及2,203,681名用户	未明确指定	未明确指定	准确率（0.92）	NA
6	2026-01-19	Using AI and computer vision to analyze technical proficiency in robotic surgery 2023-04, Surgical endoscopy DOI:10.1007/s00464-022-09781-y PMID:36536082	研究论文	本研究利用AI和计算机视觉技术分析机器人手术视频，以评估外科医生的技术熟练度	开发了一种可解释的自动化方法，通过计算机视觉AI算法评估机器人手术中的技术熟练度，并与专家评分进行相关性验证	研究仅针对结直肠机器人手术中的腹膜闭合步骤，样本量相对较小（92个剪辑），且主要关注效率和双手灵巧性两个维度	设计并验证一种客观、高效的计算机视觉方法，用于评估机器人手术中的技术熟练度	结直肠机器人手术视频中的腹膜闭合剪辑	计算机视觉	结直肠癌	计算机视觉视频分析	深度学习	视频	92个腹膜闭合手术视频剪辑	未明确指定	未明确指定	相关性系数（r值），p值	未明确指定
7	2025-12-21	Radiation-induced Acoustic Signal Denoising using a Supervised Deep Learning Framework for Imaging and Therapy Monitoring 2023-Apr-26, ArXiv PMID:37163138	研究论文	本文提出了一种基于监督深度学习框架的辐射诱导声学信号去噪方法，用于成像和治疗监测	开发了通用的深度初始卷积神经网络（GDI-CNN），通过多扩张卷积编码和解码不同时间特征的信号，实现对多种辐射源信号的泛化去噪	未明确提及具体的数据集规模或模型在极端噪声条件下的性能限制	旨在减少辐射诱导声学成像所需的平均次数，以降低辐射剂量并提高时间分辨率	辐射诱导声学信号，包括X射线诱导声学、质子声学和电声学信号	医学影像处理	NA	辐射诱导声学成像	CNN	声学信号	NA	NA	GDI-CNN（通用深度初始卷积神经网络）	信噪比	NA
8	2025-12-09	Transforming medical imaging with Transformers? A comparative review of key properties, current progresses, and future perspectives 2023-04, Medical image analysis IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.media.2023.102762 PMID:36738650	综述	本文对Transformer在医学影像领域的应用进行了比较性综述，探讨其关键特性、当前进展及未来前景	基于Transformer的关键定义特性（主要通过与CNN比较得出）及其架构类型来组织综述，帮助读者深入理解相关方法的原理	NA	评估Transformer在医学影像领域的现状、应用进展及未来发展方向	医学影像数据	医学影像	NA	深度学习	Transformer, CNN	医学影像	NA	NA	Transformer, CNN	NA	NA
9	2025-11-27	Synthesis of Prospective Multiple Time Points F-18 FDG PET Images from a Single Scan Using a Supervised Generative Adversarial Network 2023-Apr, Nuklearmedizin. Nuclear medicine DOI:10.1055/a-2026-0784 PMID:36878470	研究论文	使用监督生成对抗网络从单次扫描合成前瞻性多时间点F-18 FDG PET图像	将pix-to-pix GAN网络扩展应用于生成不同时间点的PET图像，仅需注射后60分钟的扫描数据	图像质量和训练数据量影响网络性能，患者研究结果较体模研究略有下降	评估pix-to-pix GAN网络在不同时间点图像生成中的可行性	体模和患者F-18 FDG PET图像	医学影像分析	NA	F-18 FDG PET成像	GAN	医学图像	体模研究和患者研究	NA	pix-to-pix GAN, ResNet-50	SSIM, PSNR, MSE, 分类准确率	NA
10	2025-11-15	Machine-guided path sampling to discover mechanisms of molecular self-organization 2023-04, Nature computational science IF:12.0Q1 DOI:10.1038/s43588-023-00428-z PMID:38177937	研究论文	提出一种结合深度学习和过渡路径理论的自主动力学路径采样算法，用于发现分子自组织现象的机制	开发了能够自主构建、验证和更新定量机制模型的路径采样算法，通过符号回归将学习机制转化为人类可解释的物理观测量形式	NA	探索分子自组织现象的机制发现方法	溶液中的离子缔合、天然气水合物晶体形成、聚合物折叠和膜蛋白组装	机器学习	NA	深度学习, 过渡路径理论, 符号回归	深度学习模型	分子动力学轨迹数据	NA	NA	NA	NA	NA
11	2025-10-05	Application of Machine learning to predict RF heating of cardiac leads during magnetic resonance imaging at 1.5 T and 3 T: A simulation study 2023-04, Journal of magnetic resonance (San Diego, Calif. : 1997) DOI:10.1016/j.jmr.2023.107384 PMID:36842429	研究论文	本研究探索应用深度学习预测心脏导联在1.5T和3T磁共振成像中射频加热的可行性	首次将深度学习应用于预测位置和方向可变的导电导联在MRI中的射频加热，突破了传统固定位置预测的限制	基于仿真数据的研究，需要进一步实验验证；SAR预测误差范围较大（223W/kg和206W/kg）	开发快速预测磁共振成像中导电植入物射频加热的机器学习方法	心脏导联模型（心血管植入电子设备中的导联）	机器学习	心血管疾病	电磁仿真，磁共振成像	神经网络	仿真数据，坐标数据	600个具有临床相关轨迹的心脏导联模型	NA	神经网络	均方根误差，R分数	NA
12	2025-10-05	Longitudinal fundus imaging and its genome-wide association analysis provide evidence for a human retinal aging clock 2023-04-17, eLife IF:6.4Q1 DOI:10.7554/eLife.82364 PMID:36975205	研究论文	通过眼底图像开发视网膜衰老时钟eyeAge，能准确预测个体年龄并揭示衰老机制	首次基于纵向眼底图像建立视网膜衰老时钟，在短时间尺度上实现高精度年龄预测，并通过GWAS和果蝇实验验证其生物学机制	研究主要基于EyePACS和UK Biobank数据集，需要在更多样化人群中验证	开发高精度生物年龄预测模型并探索衰老机制	人类视网膜眼底图像	计算机视觉	老年疾病	深度学习，全基因组关联分析(GWAS)，基因敲除实验	深度学习模型	眼底图像	EyePACS和UK Biobank数据库的眼底图像数据	NA	NA	平均绝对误差(MAE)，风险比(HR)	NA
13	2025-10-05	Self-supervised semantic segmentation of retinal pigment epithelium cells in flatmount fluorescent microscopy images 2023-04-03, Bioinformatics (Oxford, England) DOI:10.1093/bioinformatics/btad191 PMID:37067486	研究论文	开发了一种自监督语义分割方法用于视网膜色素上皮细胞的自动分割	提出自监督语义分割方法(S4)，结合重建损失、成对表示损失和形态学损失，并开发了新的图像增强算法AugCut	NA	解决视网膜色素上皮细胞分割中标注数据不足的问题	视网膜色素上皮细胞	计算机视觉	老年疾病	荧光显微镜成像	自监督学习	图像	大量荧光显微镜图像	NA	编码器-解码器架构	定性评估,定量评估	NA
14	2025-10-06	Addressing Deep Learning Model Calibration Using Evidential Neural Networks And Uncertainty-Aware Training 2023-Apr-18, Proceedings. IEEE International Symposium on Biomedical Imaging DOI:10.1109/ISBI53787.2023.10230515 PMID:39253557	研究论文	本研究探讨使用证据神经网络和不确定性感知训练来改善深度学习模型校准性能	首次将证据神经网络和不确定性感知训练结合使用，并在复杂医学影像任务中验证其对模型校准的改进效果	仅在两个分类任务上进行实验，需要更多任务验证通用性	改善深度学习模型在医学影像分类中的校准性能，提高临床医生对模型的信任度	MNIST手写数字和相位对比心脏磁共振图像的伪影检测	计算机视觉	心血管疾病	心脏磁共振成像	深度学习模型	图像	NA	NA	证据神经网络	模型校准指标	NA
15	2025-10-06	Regional Deep Atrophy: a Self-Supervised Learning Method to Automatically Identify Regions Associated With Alzheimer's Disease Progression From Longitudinal MRI 2023-Apr-10, ArXiv PMID:37090239	研究论文	提出一种基于自监督学习的区域深度萎缩方法，可从纵向MRI中自动识别与阿尔茨海默病进展相关的脑区	将时间推断方法与可变形配准神经网络和注意力机制相结合，提供可解释的脑区变化可视化	未明确说明方法在其他神经退行性疾病或不同数据集上的泛化能力	开发可解释的深度学习方法来量化阿尔茨海默病相关的脑萎缩区域	阿尔茨海默病患者的纵向MRI脑部扫描数据	医学影像分析	阿尔茨海默病	MRI脑部成像	CNN	医学影像	NA	NA	结合可变形配准神经网络和注意力机制的卷积神经网络	预测准确率	NA
16	2025-10-06	mEMbrain: an interactive deep learning MATLAB tool for connectomic segmentation on commodity desktops 2023-Apr-17, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2023.04.17.537196 PMID:37131600	研究论文	开发基于MATLAB的交互式深度学习工具mEMbrain，用于在普通台式机上实现连接组学数据的半自动分割	将深度学习算法集成到用户友好的MATLAB界面中，无需编程即可进行神经重建，提供预训练模型和标注数据集	仅支持Linux和Windows平台，依赖MATLAB环境	开发无需编程的交互式工具来加速连接组学数据的手动标注和分割	电子显微镜数据集中的神经连接结构	计算机视觉	NA	体积电子显微镜	深度神经网络	电子显微镜图像	4种不同动物的5个数据集，包含约180小时专家标注，超过1.2GB标注图像	MATLAB	NA	NA	普通台式机
17	2025-10-06	Deep learning-based polygenic risk analysis for Alzheimer's disease prediction 2023-Apr-06, Communications medicine IF:5.4Q1 DOI:10.1038/s43856-023-00269-x PMID:37024668	研究论文	开发基于深度学习的多基因风险模型用于阿尔茨海默病预测	首次将深度学习方法应用于阿尔茨海默病多基因风险建模，能够捕捉基因组数据中的非线性关系	未明确说明样本规模和数据来源的具体限制	提高阿尔茨海默病的遗传风险预测准确性并探索疾病机制	阿尔茨海默病相关的基因组数据和患者个体	机器学习	阿尔茨海默病	基因组测序	神经网络	基因组数据	NA	NA	神经网络	NA	NA
18	2025-10-06	Three-dimensional genome rewiring in loci with human accelerated regions 2023-04-28, Science (New York, N.Y.) DOI:10.1126/science.abm1696 PMID:37104607	研究论文	本研究通过比较基因组学和三维基因组建模揭示了人类加速区域在人类特异性性状进化中的作用机制	结合深度学习与染色质构象捕获实验，首次发现人类加速区域在改变三维基因组组织的人类特异性变异中的富集现象	研究主要聚焦于神经祖细胞，可能无法完全代表其他细胞类型或发育阶段的情况	探索人类加速区域在人类特异性基因组进化中的作用机制	人类和黑猩猩的神经祖细胞	基因组学, 生物信息学	NA	染色质构象捕获实验, 深度学习, 哺乳动物基因组比对	深度学习模型	基因组序列数据, 染色质相互作用数据, 基因表达数据	241个哺乳动物基因组	NA	NA	NA	NA
19	2025-10-06	Machine learning approaches for electroencephalography and magnetoencephalography analyses in autism spectrum disorder: A systematic review 2023-04-20, Progress in neuro-psychopharmacology & biological psychiatry IF:5.3Q1 DOI:10.1016/j.pnpbp.2022.110705 PMID:36574922	系统综述	系统综述机器学习方法在自闭症谱系障碍脑电图和脑磁图分析中的应用	首次系统评估机器学习在ASD神经生理数据分析中的应用现状，重点关注EEG和MEG数据的非线性非平稳特征分析	纳入研究数量有限(39项)，MEG研究较少(仅2项)，需要更多验证性研究和随机对照试验验证方法的有效性和泛化性	评估机器学习在自闭症谱系障碍神经生理数据分析中的应用效果和潜力	自闭症谱系障碍患者的脑电图和脑磁图数据	机器学习	自闭症谱系障碍	脑电图,脑磁图	支持向量机,深度学习	神经生理信号	39项研究(37项EEG研究,2项MEG研究)	NA	NA	准确率	NA
20	2025-10-06	Development of artificial intelligence powered apps and tools for clinical pharmacy services: A systematic review 2023-04, International journal of medical informatics IF:3.7Q2 DOI:10.1016/j.ijmedinf.2022.104983 PMID:36724730	系统综述	系统回顾分析人工智能在临床药学服务中的应用研究	首次系统梳理2000-2021年间AI在临床药学服务中的应用现状和发展趋势	仅纳入定量研究且需药剂师参与开发或使用AI工具，可能存在发表偏倚	识别和分析将人工智能应用于临床药学服务的定量研究	临床药学服务中使用的AI应用程序和工具	自然语言处理,机器学习	NA	机器学习,自然语言处理,深度学习	NA	电子病历	19项研究	NA	NA	NA	NA