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
21	2025-10-06	MCSF-Net: a multi-scale channel spatial fusion network for real-time polyp segmentation 2023-08-31, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/acf090 PMID:37582393	研究论文	提出一种用于实时息肉分割的多尺度通道空间融合网络MCSF-Net	结合多尺度融合模块与空间通道注意力机制，采用特征补充模块提取边界线索，并引入形状块增强边界特征监督	NA	开发实时自动息肉分割框架以辅助结肠镜检查	结肠镜图像中的息肉	计算机视觉	结直肠癌	结肠镜检查	CNN	图像	五个公开基准数据集	NA	MCSF-Net	多种评估指标，FPS	NA
22	2025-10-06	Multimodality deep learning radiomics nomogram for preoperative prediction of malignancy of breast cancer: a multicenter study 2023-08-18, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/acec2d PMID:37524093	研究论文	本研究构建并验证了一种基于放射组学和深度学习的列线图模型，用于术前预测乳腺癌恶性程度	首次结合多模态超声影像（B模式和彩色多普勒血流成像）与深度学习技术构建预测模型，并在多中心数据集上进行验证	回顾性研究设计，样本量相对有限（611例患者）	术前预测乳腺癌恶性程度，实现精准医疗	乳腺癌患者	医学影像分析	乳腺癌	超声成像（B模式、彩色多普勒血流成像）	深度学习	超声影像、临床数据	611例乳腺癌患者，分为主要队列、验证队列和两个测试队列	NA	多模态深度学习放射组学列线图（DLRN）	AUC, 校准曲线, 决策曲线分析	NA
23	2025-10-06	ULS4US: universal lesion segmentation framework for 2D ultrasound images 2023-08-03, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/ace09b PMID:37343585	研究论文	提出一种用于2D超声图像的通用病灶分割框架ULS4US，能够在不同器官中有效识别和分割各种大小的病灶	首次开发适用于多器官的通用超声病灶分割框架，提出多输入多输出UNet架构、两阶段病灶感知学习算法和病灶自适应损失函数	仅在三种特定器官类型的数据集上进行验证，需要更多器官类型数据证明其通用性	开发适用于多器官的超声图像通用病灶分割框架	超声图像中的各种器官病灶	计算机视觉	多器官病变	超声成像	深度学习	2D超声图像	超过2200张图像，包含三个特定器官类型	NA	MIMO-UNet	准确率,DSC,HD,mIoU	NA
24	2025-10-06	REVEALS: An Open Source Multi Camera GUI For Rodent Behavior Acquisition 2023-Aug-23, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2023.08.22.554365 PMID:37662188	研究论文	开发了一个名为REVEALS的开源多摄像头图形用户界面，用于获取啮齿类动物行为数据	提供了用户友好的多摄像头同时录制控制功能，简化数据采集流程，可作为独立开源框架使用和修改	NA	开发有效的、经济实惠且易于使用的啮齿类动物行为数据采集方法	啮齿类动物（小鼠）行为数据	计算机视觉	NA	多摄像头视频采集，深度学习姿态估计	NA	视频	NA	Python, DeepLabCut, MoSeq	NA	稳定性，可靠性，准确性	常用USB3摄像头
25	2025-10-06	Denoising Tc-99m DMSA images using Denoising Convolutional Neural Network with comparison to a Block Matching Filter 2023-08-01, Nuclear medicine communications IF:1.3Q3 DOI:10.1097/MNM.0000000000001712 PMID:37272279	研究论文	本研究评估了预训练的DnCNN在Tc-99m DMSA图像去噪中的应用，并与BM3D滤波器进行性能比较	首次将预训练的DnCNN应用于Tc-99m DMSA医学图像去噪，并与传统BM3D滤波器进行系统比较	仅使用242张Tc-99m DMSA图像，样本量相对有限	评估预训练DnCNN在Tc-99m DMSA图像去噪中的可行性和性能	Tc-99m DMSA医学图像	计算机视觉	肾脏疾病	核医学成像	CNN	医学图像	242张Tc-99m DMSA图像	MATLAB Deep Learning Toolbox	DnCNN	SSIM, FSIM, MultiSSIM, PIQE, Blur, GCF, Brightness	NA
26	2025-10-06	Multimodal recurrence scoring system for prediction of clear cell renal cell carcinoma outcome: a discovery and validation study 2023-08, The Lancet. Digital health DOI:10.1016/S2589-7500(23)00095-X PMID:37393162	研究论文	开发并验证了一种整合临床、基因组和组织病理学三种模态的多模态复发评分系统，用于预测局限性肾透明细胞癌术后复发风险	首次将临床特征、基因组数据和基于深度学习的全切片图像分析相结合，构建多模态复发评分系统	回顾性研究设计，需要在前瞻性临床试验中进一步验证	提高局限性肾细胞癌术后复发预测准确性，辅助辅助治疗决策	局限性（I-III期）肾透明细胞癌患者	数字病理	肾癌	全切片图像数字化扫描，单核苷酸多态性检测，深度学习	深度学习	组织病理学图像，基因组数据，临床数据	开发集651例患者，训练集1125例患者，验证集1625例患者，癌症基因组图谱集418例患者	NA	NA	曲线下面积，风险比	NA
27	2025-10-06	Diagnosis of Developmental Dysplasia of the Hip by Ultrasound Imaging Using Deep Learning 2023-Aug-01, Journal of pediatric orthopedics DOI:10.1097/BPO.0000000000002428 PMID:37193656	研究论文	本研究使用深度学习模型分析婴儿髋关节超声图像，以实现发育性髋关节发育不良的自动诊断	首次将多种预训练深度学习模型应用于DDH超声图像诊断，并通过Grad-CAM等技术可视化模型关注区域	样本量有限（60名DDH婴儿和131名健康婴儿），回顾性研究设计	评估深度学习在超声图像上诊断发育性髋关节发育不良的准确性	6个月以下疑似DDH的婴儿	计算机视觉	发育性髋关节发育不良	超声成像	CNN	超声图像	191名婴儿（326个髋关节），其中60名DDH患者（64个髋关节）和131名健康婴儿（262个髋关节）	MATLAB深度学习工具箱	SqueezeNet, MobileNet_v2, EfficientNet	准确率, 精确率, 召回率, F1分数	NA
28	2025-10-06	AD-BERT: Using pre-trained language model to predict the progression from mild cognitive impairment to Alzheimer's disease 2023-08, Journal of biomedical informatics IF:4.0Q2 DOI:10.1016/j.jbi.2023.104442 PMID:37429512	研究论文	开发基于预训练BERT模型的深度学习框架，利用电子健康记录中的临床笔记预测轻度认知障碍向阿尔茨海默病的进展风险	首次将预训练语言模型BERT应用于MCI向AD进展的预测任务，提出了专门针对阿尔茨海默病的AD-BERT模型	研究依赖于电子健康记录数据的质量和完整性，模型性能可能受限于临床笔记的文本质量	预测轻度认知障碍患者向阿尔茨海默病的疾病进展风险	轻度认知障碍患者及其临床进展笔记	自然语言处理	阿尔茨海默病	电子健康记录分析，临床文本挖掘	BERT, Transformer	文本	西北医学数据仓库3657名MCI患者，威尔康奈尔医学2563名MCI患者	TensorFlow/PyTorch（基于BERT实现）	BERT, 全连接网络	AUC, F1分数	NA
29	2025-10-06	R-Mixup: Riemannian Mixup for Biological Networks 2023-Aug, KDD : proceedings. International Conference on Knowledge Discovery & Data Mining DOI:10.1145/3580305.3599483 PMID:38343707	研究论文	提出一种基于黎曼流形的生物网络数据增强方法R-Mixup，用于解决生物网络数据高维度小样本导致的过拟合问题	利用黎曼流形上的对数欧几里得距离度量改进Mixup方法，使其适用于生物网络邻接矩阵的对称正定特性	NA	开发适用于生物网络数据的数据增强技术以提高深度学习模型性能	生物网络数据	机器学习	NA	数据增强	深度学习模型	生物网络数据	五个真实世界生物网络数据集	NA	NA	回归任务和分类任务评估指标	NA
30	2025-10-06	Knowledge graph aids comprehensive explanation of drug and chemical toxicity 2023-08, CPT: pharmacometrics & systems pharmacology DOI:10.1002/psp4.12975 PMID:37475158	研究论文	提出可解释深度学习模型AIDTox，通过整合知识图谱预测药物和化学物毒性	结合化学-基因关联、基因-通路注释和通路层次结构等知识图谱信息，提供覆盖药物靶点互作、代谢和清除等多方面的毒性机制解释	NA	开发可解释的计算毒理学模型以预测复杂毒性终点	HepG2和HEK293细胞系的细胞毒性	计算毒理学	毒理学	深度学习	深度学习模型	化学-基因关联数据、基因-通路注释数据、通路层次结构数据	NA	NA	AIDTox	准确率	NA
31	2025-10-06	Clinical concept and relation extraction using prompt-based machine reading comprehension 2023-08-18, Journal of the American Medical Informatics Association : JAMIA IF:4.7Q1 DOI:10.1093/jamia/ocad107 PMID:37316988	研究论文	开发基于提示的机器阅读理解统一架构，用于临床概念抽取和关系抽取任务	提出统一的提示式机器阅读理解架构同时解决临床概念抽取和关系抽取任务，在跨机构应用中展现良好泛化能力	未明确说明模型在更广泛临床文本类型上的性能表现	开发具有良好泛化能力的自然语言处理系统，用于临床概念和关系抽取	临床文本中的医疗概念和关系	自然语言处理	NA	自然语言处理	Transformer	文本	使用2018年n2c2挑战赛（药物和不良药物事件）和2022年n2c2挑战赛（社会健康决定因素关系）的两个基准数据集	NA	GatorTron-MRC, BERT-MIMIC-MRC	F1-score	NA
32	2025-10-06	The Objective Dementia Severity Scale Based on MRI with Contrastive Learning: A Whole Brain Neuroimaging Perspective 2023-Aug-02, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s23156871 PMID:37571654	研究论文	提出基于MRI和对比学习的客观痴呆严重程度评分系统，用于自动评估阿尔茨海默病患者的神经功能	首次将对比学习策略应用于全脑结构MRI数据，开发无需人工干预的客观痴呆评估方法	仅使用ADNI数据集进行验证，未在其他独立数据集上测试	开发客观的痴呆严重程度评估方法以改进阿尔茨海默病的诊断和治疗	阿尔茨海默病患者	医学影像分析	阿尔茨海默病	结构磁共振成像	深度学习	脑部MRI图像	ADNI数据集样本	NA	对比学习框架	相关性分析，阶段区分准确率	NA
33	2025-10-06	Invasiveness assessment by artificial intelligence against intraoperative frozen section for pulmonary nodules ≤ 3 cm 2023-Aug, Journal of cancer research and clinical oncology IF:2.7Q3 DOI:10.1007/s00432-023-04713-2 PMID:37016100	研究论文	本研究开发了一种基于3D卷积神经网络的人工智能系统，用于评估≤3cm肺结节的恶性程度和侵袭性	首次在多中心队列中验证AI系统在肺结节侵袭性评估方面的性能，并与术中冰冻切片检查进行对比	AI系统对直径大于1cm的实性结节存在误诊情况，与冰冻切片检查的一致性有待提高	评估人工智能算法在肺结节恶性肿瘤和侵袭性判断方面的性能	直径不超过3cm的肺结节	计算机视觉	肺癌	CT成像	CNN	CT图像	466个切除的肺结节	NA	3D卷积神经网络	AUC, 敏感性, 特异性, 一致性率	NA
34	2025-10-06	Modeling islet enhancers using deep learning identifies candidate causal variants at loci associated with T2D and glycemic traits 2023-08-29, Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America IF:9.4Q1 DOI:10.1073/pnas.2206612120 PMID:37603758	研究论文	本研究开发了一种深度学习方法来分析序列变异对胰岛增强子的影响，用于识别与2型糖尿病和血糖性状相关的候选因果变异	开发了专门针对胰岛组织的深度学习模型，能够学习胰岛特异性转录因子调控模式，并成功应用于优先排序候选因果变异	方法主要聚焦于胰岛组织，可能不适用于其他组织类型；需要进一步的功能验证	识别与2型糖尿病和血糖性状相关的特定因果变异	胰腺胰岛组织，2型糖尿病相关遗传信号	机器学习	2型糖尿病	深度学习，生化测试，报告基因活性检测	深度学习	基因组序列数据	约6700万个遗传变异	NA	NA	生化验证，功能验证	NA
35	2025-10-06	Osteoarthritis year in review 2022: imaging 2023-08, Osteoarthritis and cartilage IF:7.2Q1 DOI:10.1016/j.joca.2023.03.005 PMID:36924919	综述	本文总结了2021年4月至2022年3月期间关于骨关节炎影像学研究的进展	重点关注人工智能在骨关节炎影像分析中的应用趋势，特别是纹理分析和预测模型开发	仅纳入英文发表的人体在体研究，可能存在语言和文献类型偏倚	回顾骨关节炎影像学领域的最新研究进展	人体胫股关节、髌股关节、髋关节和手关节的结构	医学影像分析	骨关节炎	放射摄影、超声、计算机断层扫描、双能X线吸收测量法、磁共振成像	深度学习	医学影像	涉及17-37个开放数据库和154篇AI相关文献	NA	NA	NA	NA
36	2025-10-06	Deep Learning-Based Image Analysis of Liver Steatosis in Mouse Models 2023-08, The American journal of pathology DOI:10.1016/j.ajpath.2023.04.014 PMID:37236505	研究论文	开发基于深度学习的图像分析模型用于量化小鼠肝脏脂肪变性	首次使用深度学习模型在H&E染色全切片图像上同时识别和区分微泡性和大泡性脂肪变性	研究仅使用小鼠模型数据，未在人类样本上验证	开发高效研究非酒精性脂肪肝病表现和分析药物疗效的新方法	小鼠肝脏组织	数字病理学	非酒精性脂肪肝病	H&E染色，全切片成像	深度神经网络	图像	101张全切片图像（野生型小鼠和两种基因修饰小鼠模型）	Aiforia Create	NA	与病理专家评估相关性，与EchoMRI测量相关性，与总肝甘油三酯相关性	基于云平台
37	2025-10-06	An Interpretable Longitudinal Preeclampsia Risk Prediction Using Machine Learning 2023-Aug-16, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2023.08.16.23293946 PMID:37645797	研究论文	开发一种基于机器学习的可解释性纵向子痫前期风险预测工具	使用常规临床数据开发全面的纵向预测工具，能够在整个孕期预测子痫前期风险，并识别出比现有标准多48.6%的高风险患者	回顾性研究设计，使用的生物标志物在临床实践中不常规可用	开发能够纵向预测子痫前期风险的工具	在新英格兰地区六家社区医院和两家三级医院分娩的患者	机器学习	子痫前期	机器学习，深度学习	线性回归, 随机森林, XGBoost, 深度神经网络	社会人口统计学数据，临床诊断，家族史，实验室数据，生命体征	120,752名患者（其中6,920名患有子痫前期）	NA	NA	AUC（曲线下面积）	NA
38	2025-10-07	Active learning of enhancer and silencer regulatory grammar in photoreceptors 2023-Aug-22, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2023.08.21.554146 PMID:37662358	研究论文	本研究使用主动机器学习方法在哺乳动物视网膜中训练深度学习模型，以预测光感受器中增强子和沉默子的调控语法	采用主动机器学习策略，通过多轮合成DNA序列分析迭代训练模型，相比现有方法减少了一个数量级的训练数据需求	研究主要聚焦于光感受器转录因子CRX的结合基序，可能不直接适用于其他类型的调控元件	建立能够从DNA序列准确预测调控元件活性的深度学习模型	包含光感受器转录因子Cone-rod homeobox (CRX)结合基序的DNA序列	机器学习	NA	合成DNA序列分析，活体哺乳动物视网膜检测	深度学习	DNA序列数据	多轮合成的DNA序列，具体数量未明确说明	NA	NA	模型内部置信度估计，序列活性预测准确性	NA
39	2025-10-07	AORTA Gene: Polygenic prediction improves detection of thoracic aortic aneurysm 2023-Aug-25, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2023.08.23.23294513 PMID:37662232	研究论文	本研究开发了包含110万个变异的胸主动脉直径多基因评分模型AORTA Gene，相比仅使用临床因素的模型能更准确预测胸主动脉瘤	首次将深度学习测量的主动脉直径与全基因组关联研究结合，构建了包含110万个变异的多基因评分模型	需要更大规模和更多样化的队列来开发更强大和公平的评分模型	通过多基因评分改进胸主动脉瘤的检测能力	人类胸主动脉直径测量与遗传变异分析	机器学习	心血管疾病	深度学习，全基因组关联研究(GWAS)，多基因评分	深度学习模型	医学影像数据，基因数据	UK Biobank 49,939人（训练集39,524人，测试集4,962人），MGB Biobank 5,469人，Framingham Heart Study 1,298人，All of Us 610人	NA	NA	方差解释率，AUROC	NA
40	2025-04-06	Domain Agnostic Post-Processing for QRS Detection Using Recurrent Neural Network 2023-08, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2023.3235341 PMID:37018588	研究论文	本文提出了一种基于循环神经网络（RNN）的领域无关后处理方法，用于改进QRS检测算法中的R峰定位	首次提出使用RNN模型从QRS分割深度学习模型的输出中学习所需的后处理，实现领域无关的自动化后处理	在某些情况下（使用浅层QRS分割模型和TWADB数据集时）性能略低于领域特定后处理方法（差距≤2%）	改进QRS检测算法中的后处理步骤，提高模型的泛化能力	QRS检测算法的后处理流程	机器学习	心血管疾病	RNN	RNN	信号数据	NA	NA	NA	NA	NA