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	2025-10-06	Deep Learning of Videourodynamics to Classify Bladder Dysfunction Severity in Patients With Spina Bifida 2023-05, The Journal of urology IF:5.9Q1 DOI:10.1097/JU.0000000000003267 PMID:36787376	研究论文	开发深度学习模型通过视频尿动力学数据自动分类脊柱裂患者膀胱功能障碍严重程度	首次将深度学习应用于视频尿动力学数据，结合压力-容积记录和荧光图像自动分类膀胱功能障碍严重程度	单中心研究，样本量有限(306例)，模型准确度为70%仍有提升空间	开发自动分类膀胱功能障碍严重程度的深度学习模型以减少人工判读的主观差异	2个月至28岁脊柱裂患者	医疗影像分析	神经源性膀胱功能障碍	视频尿动力学检查	随机森林,CNN,集成学习	临床数据,压力-容积记录,荧光图像	306例视频尿动力学研究	NA	卷积神经网络	准确度,加权Kappa系数	NA
2	2025-10-06	Confidence-based laboratory test reduction recommendation algorithm 2023-05-10, BMC medical informatics and decision making IF:3.3Q2 DOI:10.1186/s12911-023-02187-3 PMID:37165369	研究论文	提出一种基于置信度的深度学习模型，用于识别住院患者不必要的血红蛋白检测	采用'选择与预测'设计理念，通过预测置信度评估结果可靠性，并选择性考虑高置信度样本进行推荐	未提及模型在更广泛医疗场景中的适用性验证	减少不必要的实验室检测，降低医疗风险和医疗成本	住院患者的血红蛋白检测数据	机器学习	NA	深度学习	深度学习模型	实验室检测数据	来自休斯顿教学医院的内部患者数据和MIMIC III数据库的外部患者数据	NA	NA	AUC	NA
3	2025-10-06	A deep learning algorithm to detect cutaneous squamous cell carcinoma on frozen sections in Mohs micrographic surgery: a retrospective assessment 2023-May-16, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2023.05.14.23289960 PMID:37293008	研究论文	开发并评估用于皮肤鳞状细胞癌术中冰冻切片实时切缘分析的深度学习算法	首次针对皮肤鳞状细胞癌的冰冻切片开发实时切缘分析AI算法，并探讨肿瘤分化状态对算法性能的影响	回顾性研究，需要进一步算法改进以更好区分高分化肿瘤与表皮组织，并解决炎症等混杂病理因素的影响	提高皮肤鳞状细胞癌Mohs显微手术中实时切缘分析的效率和准确性	接受Mohs显微手术的皮肤鳞状细胞癌患者	数字病理学	皮肤鳞状细胞癌	冰冻切片，全玻片扫描	CNN	图像	2020年1月至3月期间接受Mohs手术的cSCC患者队列	NA	卷积神经网络	AUC	NA
4	2025-10-06	MKMR: a multi-kernel machine regression model to predict health outcomes using human microbiome data 2023-05-19, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbad158 PMID:37099694	研究论文	提出一种多核机器回归模型MKMR，用于利用人类微生物组数据预测健康结果	首次开发能够同时利用多种微生物组-结果关联形式的预测模型，通过多核学习捕捉不同类型的微生物组信号	NA	开发能够整合多种微生物组信号的健康结果预测模型	人类微生物组数据与健康结果的关联	机器学习	NA	微生物组分析	多核机器回归	微生物组数据	NA	NA	多核学习	预测性能	NA
5	2025-10-06	Artificial intelligence algorithms aimed at characterizing or detecting prostate cancer on MRI: How accurate are they when tested on independent cohorts? - A systematic review 2023-May, Diagnostic and interventional imaging IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.diii.2022.11.005 PMID:36517398	系统综述	系统评估基于人工智能的MRI算法在独立测试队列中诊断前列腺癌的准确性	首次系统评估AI算法在满足独立性标准的测试队列中的诊断性能，比较了放射组学与深度学习系统的差异	23项研究未使用预设诊断阈值可能使结果偏乐观，人机差异的最佳管理策略尚未明确	评估基于AI的MRI算法在独立测试队列中诊断前列腺癌的准确性	前列腺癌患者	医学影像分析	前列腺癌	磁共振成像	深度学习, 放射组学	医学影像	35项研究，每项测试队列超过40名患者	NA	计算机辅助诊断系统, 计算机辅助检测系统	诊断准确性, 假阳性率	NA
6	2025-10-06	Deep learning-based weld defect classification using VGG16 transfer learning adaptive fine-tuning 2023-May-08, International journal on interactive design and manufacturing DOI:10.1007/s12008-023-01327-3 PMID:40478981	研究论文	本研究提出了一种基于深度学习的焊接缺陷分类方法，使用VGG16迁移学习和自适应微调技术	提出了一种独特的基于图像的方法，使用小规模X射线图像数据集训练深度学习模型，并采用数据增强和迁移学习技术	使用的小型数据集在15个不同类别中分布不平衡	开发自动焊接缺陷检测和分类系统	焊接缺陷	计算机视觉	NA	X射线成像	CNN	图像	小型X射线图像数据集（具体数量未提及）	NA	VGG16, ResNet50	准确率	NA
7	2025-10-06	Sub-second photon dose prediction via transformer neural networks 2023-May, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.16231 PMID:36669122	研究论文	提出一种结合Transformer和卷积层的深度学习算法iDoTA，用于快速预测光子束剂量分布	首次将Transformer架构与3D卷积结合用于剂量预测，将3D剂量预测任务建模为序列建模问题	训练数据仅包含1700个束流剂量分布，需要更多样化的临床数据验证	开发快速准确的光子束剂量预测算法，支持在线和实时自适应放疗	光子束剂量分布预测	医学影像分析	前列腺癌, 肺癌, 头颈癌	深度学习	Transformer, CNN	3D CT影像, 剂量分布数据	1700个束流剂量分布，来自11个临床VMAT计划（每个计划194-354个束流）	NA	Transformer, 3D卷积神经网络	gamma通过率, 相对剂量误差	NA
8	2025-10-07	Coding infant engagement in the Face-to-Face Still-Face paradigm using deep neural networks 2023-05, Infant behavior & development IF:1.9Q3 DOI:10.1016/j.infbeh.2023.101827 PMID:36806017	研究论文	本研究使用深度神经网络对面对面静止面孔范式中的婴儿参与度进行自动编码	首次将深度神经网络应用于FFSF任务中婴儿参与度的自动编码，实现了高达99.5%的分类准确率	继承了原始研究的采样和实验限制，样本量相对较小且主要为白人群体	测试深度神经网络在FFSF任务中编码婴儿参与度的准确性	68对母婴组合在三个时间点完成的FFSF任务视频	计算机视觉	NA	视频分析	DNN	图像	68对母婴组合，40,000张图像	NA	四种不同的深度神经网络图像分类模型	准确率, Cohen's κ值	NA
9	2025-10-07	Rapid and Portable Quantification of HIV RNA via a Smartphone-enabled Digital CRISPR Device and Deep Learning 2023-May-16, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2023.05.12.23289911 PMID:37292781	研究论文	开发了一种基于智能手机的数字CRISPR设备，结合深度学习算法快速定量检测HIV RNA	首次将数字CRISPR检测与智能手机平台集成，实现HIV RNA的快速便携定量检测	NA	开发便携式HIV病毒载量监测工具以支持艾滋病治疗管理	HIV RNA	数字病理	艾滋病	RT-RPA-CRISPR, 荧光成像	深度学习	荧光图像	NA	NA	NA	检测灵敏度	智能手机平台
10	2025-04-06	GeoSynth: A Photorealistic Synthetic Indoor Dataset for Scene Understanding 2023-May, IEEE transactions on visualization and computer graphics IF:4.7Q1 DOI:10.1109/TVCG.2023.3247087 PMID:37027722	research paper	本文介绍了GeoSynth，一个用于室内场景理解任务的多样化、逼真合成数据集	提出了一种新的合成数据集GeoSynth，包含丰富的标注信息，如分割、几何、相机参数等，能显著提升感知任务的网络性能	数据集仅部分公开，可能限制其广泛应用	解决室内场景理解任务中大规模标注数据集创建成本高、耗时长的问题	室内场景	computer vision	NA	NA	NA	image	NA	NA	NA	NA	NA
11	2025-10-07	CLCLSA: Cross-omics Linked embedding with Contrastive Learning and Self Attention for multi-omics integration with incomplete multi-omics data 2023-May-02, Research square DOI:10.21203/rs.3.rs-2768563/v1 PMID:37205427	研究论文	提出一种用于不完整多组学数据整合的深度学习模型CLCLSA	结合跨组学对比学习和自注意力机制，能够处理不完整的多组学数据并动态识别最具信息量的特征	NA	解决不完整多组学数据整合问题，提高疾病分类性能	多组学数据	机器学习	NA	多组学技术	自编码器, 自注意力机制	多组学数据	四个公共多组学数据集	NA	跨组学自编码器	分类准确率	NA
12	2025-10-07	Video-Based Deep Learning for Automated Assessment of Left Ventricular Ejection Fraction in Pediatric Patients 2023-05, Journal of the American Society of Echocardiography : official publication of the American Society of Echocardiography IF:5.4Q1 DOI:10.1016/j.echo.2023.01.015 PMID:36754100	研究论文	开发基于视频的深度学习算法EchoNet-Peds，用于自动化评估儿科患者的左心室射血分数	首个专门针对儿科人群的大规模超声心动图数据集和深度学习算法，在儿科EF评估上显著优于成人模型	仅针对儿科患者开发，可能不适用于成人群体	开发儿科专用的自动化左心室功能评估算法	儿科患者的超声心动图视频	计算机视觉	心血管疾病	超声心动图	深度学习	视频	4,467例儿科超声心动图	NA	EchoNet-Peds	Dice相似系数, 平均绝对误差, AUC	NA
13	2025-10-07	Prediction of Coronary Artery Calcium Using Deep Learning of Echocardiograms 2023-05, Journal of the American Society of Echocardiography : official publication of the American Society of Echocardiography IF:5.4Q1 DOI:10.1016/j.echo.2022.12.014 PMID:36566995	研究论文	本研究开发了一种基于视频的深度学习模型，通过经胸超声心动图视频预测冠状动脉钙化评分	首次使用经胸超声心动图视频结合深度学习技术预测冠状动脉钙化评分，为无法进行CT检查的患者提供了替代方案	样本量相对有限，外部验证集仅包含92例TTE视频，需要更大规模的研究验证	探索使用广泛可用的经胸超声心动图替代CT扫描进行冠状动脉钙化评估的可行性	冠状动脉钙化患者	计算机视觉	心血管疾病	经胸超声心动图，冠状动脉钙化CT	CNN	视频	2,881个TTE视频与冠状动脉钙化CT配对数据，外部验证集92个TTE视频	NA	卷积神经网络	AUC, F1分数, 精确召回曲线, 接收者操作特征曲线	NA
14	2025-10-07	Deep Learning-Aided Modulation Recognition for Non-Orthogonal Signals 2023-May-31, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s23115234 PMID:37299960	研究论文	提出基于深度学习的非正交信号调制识别方法，分别针对下行和上行链路设计不同网络架构	首次将双向LSTM和注意力机制应用于非正交信号调制识别，利用迁移学习提升模型鲁棒性	未明确说明在非高斯信道条件下的性能表现	开发适用于非正交传输系统的高效自动调制识别方法	下行和上行非正交传输信号	机器学习	NA	信号调制识别	BiLSTM, CNN, 注意力机制	信号数据	NA	NA	BiLSTM, 时空融合网络, CNN	识别准确率	NA
15	2025-02-21	WM-STGCN: A Novel Spatiotemporal Modeling Method for Parkinsonian Gait Recognition 2023-May-22, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s23104980 PMID:37430892	研究论文	本文提出了一种名为WM-STGCN的新型时空建模方法，用于帕金森病步态识别	WM-STGCN方法结合了加权邻接矩阵与虚拟连接和多尺度时间卷积，能够有效捕捉不同尺度的时空特征	NA	开发一种有效的帕金森病步态识别方法，以支持早期诊断和治疗	帕金森病患者的步态数据	计算机视觉	帕金森病	深度学习	WM-STGCN（加权邻接矩阵与虚拟连接和多尺度时间卷积的时空图卷积网络）	视频数据	NA	NA	NA	NA	NA
16	2025-02-21	CPGL: Prediction of Compound-Protein Interaction by Integrating Graph Attention Network With Long Short-Term Memory Neural Network 2023 May-Jun, IEEE/ACM transactions on computational biology and bioinformatics DOI:10.1109/TCBB.2022.3225296 PMID:36445995	研究论文	本文提出了一种结合图注意力网络（GAT）和长短期记忆神经网络（LSTM）的深度学习算法CPGL，用于预测化合物-蛋白质相互作用（CPI）	创新性地整合了GAT和LSTM，用于化合物和蛋白质的端到端表示学习，提高了模型的鲁棒性和泛化能力	NA	优化化合物和蛋白质的特征提取，提高CPI预测的准确性和模型性能	化合物-蛋白质相互作用（CPI）	机器学习	NA	深度学习	GAT, LSTM	化合物和蛋白质的表示数据	基于3个公开的CPI数据集：C.elegans、Human和BindingDB，以及2个标签反转数据集：GPCR和Kinase	NA	NA	NA	NA
17	2025-10-07	A deep learning model for novel systemic biomarkers in photographs of the external eye: a retrospective study 2023-05, The Lancet. Digital health DOI:10.1016/S2589-7500(23)00022-5 PMID:36966118	研究论文	开发一种从外部眼部照片中预测多种系统性生物标志物的深度学习系统	首次证明外部眼部照片包含多种器官系统的生物标志物信息，超越了既往仅关注糖尿病视网膜病变的研究范围	回顾性研究设计，需要进一步工作验证临床转化价值，验证集与开发数据集存在人群差异	验证外部眼部照片是否包含多种系统性疾病的生物标志物信息	接受眼部筛查的糖尿病患者和非糖尿病患者	计算机视觉	多种系统性疾病（肝、肾、骨、甲状腺、血液）	深度学习	深度学习系统	外部眼部照片	训练集：123,130张图像来自38,398名患者；验证集：25,510名患者	NA	NA	AUC（受试者工作特征曲线下面积）	NA
18	2025-10-07	Near-lifespan longitudinal tracking of brain microvascular morphology, topology, and flow in male mice 2023-05-24, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-023-38609-z PMID:37221202	研究论文	开发了一套在小鼠中纵向追踪大脑血管动态和解剖结构的方法	首次实现了在相同视野下对小鼠大脑微血管形态、拓扑结构和血流进行近生命周期的长期追踪	仅使用雄性小鼠进行研究，未包括雌性小鼠	研究年龄相关神经退行性疾病中的血管衰退过程	野生型和3xTg雄性小鼠	生物医学成像	阿尔茨海默病	光学相干断层扫描(OCT), 深度学习	深度学习	图像	野生型和3xTg雄性小鼠	NA	NA	NA	NA
19	2025-10-07	Deep learning-based protoacoustic signal denoising for proton range verification 2023-05-12, Biomedical physics & engineering express IF:1.3Q3 DOI:10.1088/2057-1976/acd257 PMID:37141867	研究论文	提出基于深度学习的质子声信号去噪方法，用于质子治疗中的布拉格峰位置验证	首次将堆栈自编码器用于质子声信号去噪，显著降低所需剂量和信号平均次数	仅在圆柱形聚乙烯体模中进行实验，尚未进行临床验证	开发质子治疗中布拉格峰位置验证的低剂量方法	质子声信号和布拉格峰定位	医学信号处理	癌症治疗	质子声技术	SAE（堆栈自编码器）	声信号	每个设备收集512个原始信号	NA	堆栈自编码器	均方误差，信噪比，布拉格峰范围不确定性	NA
20	2024-12-08	Multimodal deep learning methods enhance genomic prediction of wheat breeding 2023-05-02, G3 (Bethesda, Md.) DOI:10.1093/g3journal/jkad045 PMID:36869747	研究论文	本文比较了一种新的深度学习方法与传统基因组预测模型在小麦育种中的应用	本文首次将深度学习方法应用于基因组与表型组（成像）相结合的基因组预测中	深度学习方法在某些年份的基因组预测准确性略低于GBLUP模型	提高小麦育种中未观测表型的基因组预测准确性	小麦的基因组数据和表型数据	机器学习	NA	深度学习	深度学习神经网络	基因组数据和表型数据	两个小麦数据集（DS1和DS2），DS1包含基因组和表型数据，DS2包含3年、2个环境（干旱和灌溉）和2-4个性状的基因组数据	NA	NA	NA	NA