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	2026-01-08	Performance of ChatGPT on the pharmacist licensing examination in Taiwan 2023-07-01, Journal of the Chinese Medical Association : JCMA IF:1.9Q2 DOI:10.1097/JCMA.0000000000000942 PMID:37227901	研究论文	本研究评估了ChatGPT在台湾药师执照考试中的表现，并探讨了其在药学教育中的潜在作用	首次将ChatGPT应用于台湾药师执照考试，比较了中英文版本的表现，并提出了对药学教育改革的建议	排除了图形题、化学式和表格，仅基于文本问题进行评估，且使用的是ChatGPT 3.5版本	评估ChatGPT在药师执照考试中的准确性，并探讨其在药学教育中的潜在角色	2023年台湾药师执照考试的第一阶段和第二阶段试题	自然语言处理	NA	深度学习	ChatGPT	文本	2023年台湾药师执照考试的第一阶段和第二阶段试题	NA	ChatGPT 3.5	正确率	NA
2	2026-01-06	Screening for peripartum cardiomyopathies using artificial intelligence in Nigeria (SPEC-AI Nigeria): Clinical trial rationale and design 2023-07, American heart journal IF:3.7Q1 DOI:10.1016/j.ahj.2023.03.008 PMID:36966922	研究论文	本文描述了在尼日利亚使用人工智能心电图筛查围产期心肌病的临床试验方案	在尼日利亚产科人群中前瞻性评估AI-ECG工具用于心肌病检测，为AI在临床实践中的广泛应用提供关键试验数据	研究仅针对尼日利亚特定人群，结果可能无法直接推广到其他地区或种族群体	评估人工智能心电图在尼日利亚产科人群中检测心肌病的有效性和实用性	尼日利亚的孕妇和产后妇女	机器学习	心血管疾病	心电图	深度学习	心电图数据	1000名孕妇和产后妇女	NA	NA	心肌病新诊断率、左心室功能受损检测率、心血管疾病新诊断率、复合不良母体心血管结局	NA
3	2025-12-24	Enhancing Breast Ultrasound Segmentation through Fine-tuning and Optimization Techniques: Sharp Attention UNet 2023-Jul-18, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2023.07.14.549040 PMID:37503223	研究论文	本文通过微调和优化技术增强乳腺超声图像分割，提出了Sharp Attention UNet模型	结合Sharp UNet和Attention UNet设计了一种新颖的Sharp Attention UNet模型，并在乳腺超声图像分割中应用了图像预处理、优化技术和微调方法的比较研究	未明确说明数据集的规模或多样性限制，也未提及模型在外部验证或临床环境中的泛化能力	评估图像预处理、不同优化技术以及微调对UNet分割模型性能的影响，并开发改进的乳腺病变分割算法	乳腺超声图像中的良性、恶性肿块区域以及无肿块区域	数字病理学	乳腺癌	超声成像	CNN	图像	NA	NA	UNet, Sharp UNet, Attention UNet, Sharp Attention UNet	Dice系数, 特异性, 敏感性, F1分数	NA
4	2025-12-20	A hybrid method of correcting CBCT for proton range estimation with deep learning and deformable image registration 2023-07-31, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/ace754 PMID:37442128	研究论文	本研究提出了一种结合深度学习与可变形图像配准的混合方法，用于从腹部/骨盆锥形束CT生成合成CT，以改进质子射程估计	提出了一种新颖的混合方法，将无监督深度学习（CycleGAN）与可变形图像配准（DIR）相结合，分别处理几何加权（高频）和强度加权（低频）分量，并通过迭代反馈机制优化合成CT，特别是在含肠气区域	研究样本量相对较小（81名儿科患者），且仅针对腹部/骨盆区域，方法在存在肠气口袋的质子束路径中的普适性有待进一步验证	开发一种从锥形束CT（CBCT）生成合成CT（sCT）的方法，以促进质子治疗中射程的准确估计，特别是在存在肠气口袋的情况下	81名儿科患者的锥形束CT（CBCT）、同日重复CT和计划CT（pCT）图像	医学影像分析	NA	锥形束CT（CBCT）、可变形图像配准（DIR）	生成对抗网络（GAN）	医学影像（CT图像）	81名儿科患者（60名训练，6名验证，15名测试）	NA	CycleGAN	平均绝对误差（HU）、Dice相似系数、伽马通过率、质子射程误差（80%远端跌落处的第90百分位误差）	NA
5	2025-12-19	Image harmonization: A review of statistical and deep learning methods for removing batch effects and evaluation metrics for effective harmonization 2023-07-01, NeuroImage IF:4.7Q1 DOI:10.1016/j.neuroimage.2023.120125 PMID:37084926	综述	本文综述了用于去除医学影像中批次效应的统计和深度学习方法，并评估了有效协调的评价指标	提出了一个标准化框架来评估新提出的协调方法，并提供了促进更有效使用现有方法和指导未来发展的建议	NA	去除医学影像中的批次效应，提高下游分析结果的泛化性和可重复性	磁共振成像和计算机断层扫描影像	计算机视觉	NA	NA	深度学习模型	图像	NA	NA	NA	NA	NA
6	2025-12-19	Semantic similarity metrics for image registration 2023-07, Medical image analysis IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.media.2023.102830 PMID:37172390	研究论文	本文提出了一种用于图像配准的语义相似性度量方法，通过关注语义对应而非像素强度来提升配准精度	引入了基于语义对应的相似性度量，替代传统的像素强度或相关性对齐方法，能够更好地处理低强度对比、噪声和模糊匹配问题	未明确说明方法在极端噪声或大规模数据集上的泛化能力，且依赖于数据集特定特征的学习	开发一种新的语义相似性度量，以改进图像配准的准确性和鲁棒性	图像配准中的相似性度量方法	计算机视觉	NA	深度学习，自动编码器，半监督学习	自动编码器	图像	NA	NA	自动编码器	配准精度，变换场平滑度	NA
7	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
8	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
9	2025-12-06	Variant calling and benchmarking in an era of complete human genome sequences 2023-07, Nature reviews. Genetics DOI:10.1038/s41576-023-00590-0 PMID:37059810	综述	本文综述了在完整人类基因组序列时代下，变异检测与基准测试的进展，包括长读长测序、深度学习、从头组装和泛基因组学在挑战性基因组区域的应用	探讨了长读长测序、深度学习、从头组装和泛基因组学如何扩展对重复基因组区域（包括医学相关区域）的变异检测访问，并介绍了新的基准集和基准测试方法	未具体说明当前变异检测方法在特定重复区域或复杂变异类型中的具体性能限制	综述人类基因组变异检测与基准测试的技术进展，并展望未来更完整的人类基因组变异表征	人类基因组序列、变异检测方法、基准测试集	基因组学	NA	长读长测序、深度学习、从头组装、泛基因组学	NA	DNA测序数据	NA	NA	NA	NA	NA
10	2025-12-05	Functional connectivity signatures of major depressive disorder: machine learning analysis of two multicenter neuroimaging studies 2023-07, Molecular psychiatry IF:9.6Q1 DOI:10.1038/s41380-023-01977-5 PMID:36792654	研究论文	本研究通过机器学习和深度学习算法分析两个大型静息态功能磁共振成像数据集，以区分重度抑郁症患者与健康对照，并识别抑郁症的神经生理学特征	首次在两个最大的重度抑郁症静息态数据集上应用支持向量机和图卷积神经网络进行分类，并利用GCN-Explainer等方法可视化特征，揭示了丘脑过度连接作为抑郁症的突出神经生理学特征	分类准确率相对较低（约61%），可能受疾病异质性影响，且研究主要基于静息态功能连接，未考虑其他神经影像或临床因素	开发基于神经影像的机器学习诊断工具，以识别重度抑郁症的生物标志物	重度抑郁症患者和健康对照者	机器学习	重度抑郁症	静息态功能磁共振成像	SVM, GCN	功能连接矩阵	REST-meta-MDD数据集2338例，PsyMRI数据集1039例	NA	图卷积神经网络	准确率	NA
11	2025-11-24	Spatial Omics Driven Crossmodal Pretraining Applied to Graph-based Deep Learning for Cancer Pathology Analysis 2023-Jul-31, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2023.07.30.551187 PMID:37577686	研究论文	本研究探索利用空间转录组学数据通过对比跨模态预训练机制生成深度学习模型，以增强基于图的癌症病理分析	首次将空间组学数据与组织学成像配对，通过对比跨模态预训练机制提升图深度学习模型在病理分析中的性能	NA	开发能够同时提取分子和组织学信息的深度学习模型，用于基于图的病理学习任务	癌症病理全切片图像和空间转录组学数据	数字病理	癌症	空间转录组学，组织学成像	图神经网络	图像，空间转录组数据	NA	NA	图神经网络	癌症分期准确率，淋巴结转移预测准确率，生存预测准确率，组织聚类分析	NA
12	2025-10-05	Comprehensive tissue deconvolution of cell-free DNA by deep learning for disease diagnosis and monitoring 2023-07-11, Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America IF:9.4Q1 DOI:10.1073/pnas.2305236120 PMID:37399400	研究论文	通过深度学习对血浆游离DNA进行组织溯源分析，用于疾病诊断和治疗监测	构建了基于521个非癌组织样本的全面高分辨率甲基化图谱，开发了基于深度学习的监督组织反卷积方法	仅包含29种主要人体组织类型，可能未覆盖所有组织类型	开发高灵敏度和准确性的组织来源cfDNA定量方法，用于疾病检测和监测	血浆游离DNA和组织特异性甲基化模式	数字病理	多种疾病	甲基化测序	深度学习	甲基化数据	521个非癌组织样本，涵盖29种主要人体组织类型	NA	NA	灵敏度, 准确度	NA
13	2025-10-05	BTCRSleep: a boundary temporal context refinement-based fully convolutional network for sleep staging with single-channel EEG 2023-07-13, Physiological measurement IF:2.3Q3 DOI:10.1088/1361-6579/acdb46 PMID:37267988	研究论文	提出一种基于边界时序上下文优化的全卷积网络BTCRSleep，用于单通道脑电信号的睡眠分期	引入边界时序上下文优化模块，捕获睡眠阶段转换时的脑电波特征，解决传统方法在跨时段脑电波特征提取中的边界信息丢失问题	NA	提高单通道脑电信号睡眠分期的性能	睡眠脑电信号	医疗人工智能	睡眠障碍	脑电图(EEG)	全卷积网络	单通道脑电信号	四个公共数据集：Sleep-EDF Expanded 2013版和2018版、Sleep Heart Health Study、CAP Sleep Database	NA	全卷积网络	准确率,kappa分数	NA
14	2025-10-05	CS-based multi-task learning network for arrhythmia reconstruction and classification using ECG signals 2023-07-05, Physiological measurement IF:2.3Q3 DOI:10.1088/1361-6579/acdfb5 PMID:37336244	研究论文	提出一种结合压缩感知与卷积神经网络的多任务网络CSML-Net，用于心电信号的压缩重建与心律失常分类	首次将压缩感知与深度学习结合，在压缩域同时实现心电信号重建和心律失常分类的多任务学习框架	仅在MIT-BIH心律失常数据集上进行验证，未在其他数据集测试泛化能力	解决长期ECG监测产生的大量数据对有限带宽和实时系统的挑战	心电图信号和心律失常分类	机器学习	心血管疾病	压缩感知技术	CNN	心电信号	MIT-BIH心律失常数据集	NA	多尺度特征模块的多任务网络	重建质量, 分类性能	NA
15	2025-10-06	DeXtrusion: automatic recognition of epithelial cell extrusion through machine learning in vivo 2023-07-01, Development (Cambridge, England) DOI:10.1242/dev.201747 PMID:37283069	研究论文	提出基于深度学习的DeXtrusion方法，用于自动识别活体荧光成像中的上皮细胞挤出事件	首次开发无需分割即可精确定位细胞事件的深度学习方法，可检测多种细胞事件且易于训练	需要针对不同上皮组织进行重新训练	开发自动检测活体成像中细胞事件的方法	果蝇蛹背板上皮细胞	计算机视觉	NA	活体荧光显微镜成像	RNN	荧光成像视频	NA	NA	循环神经网络	NA	NA
16	2025-10-06	Tools to analyze the organization and formation of the germline cyst in zebrafish oogenesis 2023-07-01, Development (Cambridge, England) DOI:10.1242/dev.201349 PMID:37272421	研究论文	本文提供了用于斑马鱼卵巢中生殖细胞囊三维结构和功能分析的工具集	开发了结合连续块面扫描电子显微镜、深度学习分析流程和激光消融技术的综合方法，首次实现生殖细胞囊的三维超微结构解析和体内功能操作	方法主要针对斑马鱼模型，在其他物种中的适用性需要进一步验证	研究脊椎动物生殖细胞囊的形成机制和功能	斑马鱼卵巢中的生殖细胞囊	发育生物学	NA	连续块面扫描电子显微镜(SBF-SEM), 激光消融技术, 共聚焦显微镜	深度学习	三维电子显微镜图像, 三维共聚焦图像	NA	NA	NA	NA	NA
17	2025-10-06	A Large-Scale Clinical Benchmark of ResNet-based Deep Models for Newborn Face Recognition 2023-07, Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. Annual International Conference DOI:10.1109/EMBC40787.2023.10340883 PMID:38082835	研究论文	本研究通过构建大规模新生儿面部数据集并评估四种基于ResNet的深度模型，探索新生儿面部识别的临床应用	创建了目前医院场景下最大的新生儿面部数据集NEWBORN200，并首次系统评估了多种先进ResNet模型在新生儿面部识别中的性能	模型对新生儿不同姿态的鲁棒性仍需改进，数据集规模虽为当前最大但仍有限	开发适用于医院产科的新生儿面部识别系统，防止婴儿调换和绑架	200名新生儿的面部图像数据	计算机视觉	NA	面部识别技术	CNN	图像	200名新生儿的面部图像，采集于出生后一小时内	NA	ResNet, ArcFace, CurricularFace, MagFace, AdaFace	验证准确率, 错误接受率, Rank-1识别准确率	NA
18	2025-10-06	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(DPAM)，通过轻量级跨通道交互捕获全局信息，同时利用残差桥网络关注结节边缘及周围信息	NA	开发自动化甲状腺结节超声图像分割系统	甲状腺结节超声图像	计算机视觉	甲状腺结节	超声成像	CNN	图像	少量训练数据	NA	PSPNet, DPAM-PSPNet	mIOU, mPA, mPrecision, Dice系数	NA
19	2025-10-06	Fast dose calculation in x-ray guided interventions by using deep learning 2023-07-31, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/ace678 PMID:37433326	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的方法，用于在X射线引导介入手术中快速计算患者剂量分布	提出了一种改进的3D U-Net架构，能够结合患者CT扫描和成像参数快速生成蒙特卡罗剂量图，显著缩短了计算时间	研究仅针对腹部区域进行验证，样本量相对有限（82例患者CT扫描）	开发快速准确的剂量计算方法，用于X射线引导介入手术中的患者剂量监测	接受X射线引导介入手术的患者，特别是腹部血管修复手术患者	医学影像分析	血管疾病	蒙特卡罗模拟，X射线成像	CNN	CT图像，成像参数	82例患者CT扫描，其中65例用于训练，17例用于测试	NA	3D U-Net	平均误差，峰值皮肤剂量误差，平均皮肤剂量误差，区域剂量误差	NA
20	2025-10-06	Pulmonary nodules segmentation based on domain adaptation 2023-07-26, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/ace498 PMID:37406634	研究论文	提出一种基于背景掩码对抗域适应的肺结节分割方法	结合背景掩码生成和梯度反转层传播的对抗域适应框架，增强对目标域数据的分割能力	未明确说明样本规模和数据来源的具体限制	解决医学图像分割中的域偏移问题并提高分割精度	CT图像中的肺结节	计算机视觉	肺癌	CT成像	对抗域适应网络	医学图像	NA	NA	ADAB（基于背景掩码的对抗域适应网络）	分割精度	NA