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	2026-06-02	Grading surface urban heat island and investigating factor weight based on interpretable deep learning model across global cities 2023-10, Environment international IF:10.3Q1 DOI:10.1016/j.envint.2023.108196 PMID:37708813	研究论文	基于可解释深度学习模型对全球城市地表城市热岛进行分级并探究因子权重	首次对全球城市进行地表城市热岛分级，并利用可解释机器学习TabNet量化不同指标和等级的因子权重	未明确提及局限性	提出地表城市热岛分级方法并量化不同指标和等级的因子权重，以支持全球缓解措施	全球城市地表城市热岛	机器学习	NA	NA	TabNet	数值数据	全球城市	NA	TabNet	因子权重	NA
2	2026-05-26	Application of IoT technology based on neural networks in basketball training motion capture and injury prevention 2023-10, Preventive medicine IF:4.3Q1 DOI:10.1016/j.ypmed.2023.107660 PMID:37573953	研究论文	本文研究基于物联网和神经网络技术的篮球训练动作捕捉与损伤预防方法	设计了多视角人体运动轨迹捕捉算法框架，结合深度学习二维人体姿态估计与多视角摄像机姿态知识，转换为三维空间关节分布	未提及具体局限性	应用神经网络与物联网设备于篮球动作捕捉，预防运动损伤	篮球训练中的运动员动作与损伤预防	计算机视觉, 机器学习	运动损伤	动作捕捉	神经网络	图像, 视频	未提及	NA	二维人体姿态估计算法	NA	物联网设备
3	2026-05-20	Functional non-uniformity of periodontal ligaments tunes mechanobiological stimuli across soft- and hard-tissue interfaces 2023-10-15, Acta biomaterialia IF:9.4Q1 DOI:10.1016/j.actbio.2023.08.047 PMID:37634832	研究论文	提出结合纳米压痕、图像本构建模和深度学习的框架，揭示牙周膜功能非均匀性在骨-牙周膜-牙复合体机械生物刺激传导中的作用	首次整合动态纳米力学测试、高分辨率图像建模和机器学习（高斯混合模型与U-net深度学习），从微观结构非均匀性角度阐明牙周膜对机械生物刺激的调节机制	NA	探究牙周膜先天功能非均匀性如何调节传递给周围牙槽骨的机械生物刺激，维持组织稳态	骨-牙周膜-牙复合体（BPT复合体）中的牙周膜微观结构及其机械生物学功能	数字病理学	NA	纳米压痕	U-net	图像	NA	PyTorch	U-net	NA	NA
4	2026-05-19	AI-based assessments of speech and language impairments in dementia 2023-10, Alzheimer's & dementia : the journal of the Alzheimer's Association DOI:10.1002/alz.13395 PMID:37578167	综述	综述了基于机器学习与深度学习算法利用语音和文本数据集开发痴呆症评估工具的研究	聚焦人工智能在痴呆症早期检测中利用语音和语言障碍评估的最新进展，强调系统在临床快速准确识别患者中的应用	未明确提及具体局限性，但综述可能受限于现有研究的样本异质性和算法泛化能力	综述利用机器学习与深度学习算法分析语音和语言数据开发痴呆症评估工具的研究	痴呆症患者的语音和语言数据	自然语言处理	痴呆症	NA	机器学习, 深度学习	语音, 文本	未提及	NA	NA	NA	NA
5	2026-05-16	Identification of potential inhibitors against E.coli via novel approaches based on deep learning and quantum mechanics-based atomistic investigations 2023-10-01, Archives of biochemistry and biophysics IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.abb.2023.109761 PMID:37734644	研究论文	该研究结合深度学习和量子力学方法，从大量分子中筛选出两个潜在的大肠杆菌DNA旋转酶抑制剂	基于深度学习的分子对接与量子力学计算相结合，对45,257,086个分子进行虚拟筛选，发现两个新型抑制剂	仅进行计算机模拟研究，缺乏体外或体内实验验证	发现针对大肠杆菌DNA旋转酶的新型抑制剂以应对抗生素耐药性问题	大肠杆菌DNA旋转酶及MCULE数据库中45,257,086个分子	机器学习	细菌感染	药效团建模、虚拟筛选、分子对接、密度泛函理论、分子动力学模拟	深度学习	分子结构数据	MCULE数据库中45,257,086个分子（包含223,460,579个构象）	NA	NA	结合能（kcal/mol）	NA
6	2026-05-15	Automatic ultrasound diagnosis of thyroid nodules: a combination of deep learning and KWAK TI-RADS 2023-Oct-16, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/acfdf0 PMID:37757848	研究论文	结合深度学习和KWAK TI-RADS进行甲状腺结节的自动超声诊断	首次实现基于KWAK TI-RADS指南的甲状腺结节自动风险分级，并提出改进的U-Net++与多任务CNN结合的方法，可同时输出良恶性分类和四个恶性特征分类结果	未提及具体局限性	实现甲状腺结节的自动风险等级评估，为是否需要细针穿刺提供依据	甲状腺结节超声图像和细针穿刺结果	计算机视觉	甲状腺结节	超声波检查	改进的U-Net++和多任务CNN	图像	1862例甲状腺结节病例（测试集302例）	NA	改进的U-Net++, 多任务卷积神经网络	Dice系数, 交并比, 准确率, 假阳性率, 精确率, 召回率	NA
7	2026-05-15	Sub-second whole brain T2mapping via multiband SENSE multiple overlapping-echo detachment imaging and deep learning 2023-Oct-05, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/acfb71 PMID:37726009	研究论文	结合多带SENSE和多重重叠回波分离成像与深度学习，实现亚秒级全脑T2映射	首次将多带SENSE技术引入多重重叠回波分离成像，结合深度学习重建和即插即用降噪算法，实现高倍频因子下全脑亚秒级T2映射	NA	加速定量磁共振成像，实现亚秒级全脑T2映射	数字模拟、水模实验和人体大脑实验	数字病理	NA	多带SENSE、多重重叠回波分离成像、深度学习	U-Net、DRUNet	MRI图像	数字模拟数据、水模实验数据、人体大脑实验数据（具体数量未说明）	PyTorch	U-Net, DRUNet	NA	NA
8	2026-05-15	Atrial fibrillation detection with signal decomposition and dilated residual neural network 2023-Oct-05, Physiological measurement IF:2.3Q3 DOI:10.1088/1361-6579/acfa61 PMID:37714186	研究论文	提出一种结合信号分解与膨胀残差神经网络的心房颤动检测方法	通过R峰检测构建时间掩码生成伪QRS复合波信号和伪T、P波信号，将心电图诊断中的领域知识引入深度神经网络	未提及具体限制	提高可穿戴设备心电记录中心房颤动检测的性能	从可穿戴设备获取的单导联心电图信号	机器学习	心房颤动	心电图信号分解	膨胀残差神经网络	心电图信号	PhysioNet/CinC 2017挑战赛数据集和MIT-BIH心房颤动数据库	NA	膨胀残差网络	平均F1分数	NA
9	2026-05-15	Reducing the risk of hallucinations with interpretable deep learning models for low-dose CT denoising: comparative performance analysis 2023-10-05, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/acfc11 PMID:37733068	研究论文	比较可解释深度学习模型与经典深度神经网络在低剂量CT去噪中的表现，评估其图像质量、信号保持和统计特征保持	使用定性读者研究和定量放射组学研究评估深度学习去噪后的低剂量CT图像质量，并与标准剂量CT进行比较	去噪后的图像感知质量低于标准剂量CT，但噪声和去噪对病变检测和放射组学特征影响不显著	评估低剂量CT去噪后图像的质量、信号保持和统计特征保持	低剂量CT去噪后的腹部病变图像	计算机视觉	腹部疾病	CT去噪	深度学习	图像	NA	NA	深度神经网络	图像质量、病变检测/分割准确性、放射组学特征统计相似性	NA
10	2026-05-15	Analysis and prediction of liver volume change maps derived from computational tomography scans acquired pre- and post-radiation therapy 2023-10-04, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/acfa5f PMID:37714187	研究论文	本研究利用深度学习分割和生物力学可变形图像配准（DIR）分析并预测肝癌放射治疗前后肝脏体积变化图	首次结合深度学习分割和生物力学可变形图像配准，基于放射治疗前CT和计划剂量分布预测肝脏体积变化图，展示出比传统剂量分布更强的体素相关性	研究样本量相对较小（100名患者），且数据来源于单一中心，可能影响结果的普适性	分析并预测肝癌放射治疗引起的肝脏体积变化，以开发个性化适应性治疗方案	100名接受调强放射治疗（IMRT）的肝癌患者（肝细胞癌、胆管癌或结直肠癌）	数字病理学	肝癌	深度学习分割, 生物力学可变形图像配准（DIR）	深度学习模型	CT图像	100名肝癌患者	NA	NA	Pearson相关系数, 体素相关性	NA
11	2026-05-15	Automatic brain extraction for rat magnetic resonance imaging data using U2-Net 2023-Oct-02, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/acf641 PMID:37659398	研究论文	提出了一种基于U2-Net的大鼠脑磁共振图像自动脑组织提取方法	首次将U2-Net神经网络模型应用于大鼠脑MRI去骨（颅骨剥离），相比传统软件RATS和BrainSuite表现出更优性能	未说明局限性信息	开发一种基于深度学习的U-Net模型，用于大鼠脑MRI的自动颅骨剥离	599只大鼠的脑磁共振图像	数字病理学	NA	MRI	U-Net	图像	599只大鼠，其中476只用于训练，123只用于测试	NA	U-Net	Dice系数, Jaccard系数, 灵敏度, 特异度, 像素精度, Hausdorff系数, 真阳性率, 假阳性率	NA
12	2026-05-15	QS-ADN: quasi-supervised artifact disentanglement network for low-dose CT image denoising by local similarity among unpaired data 2023-Oct-02, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/acf9da PMID:37708896	研究论文	提出准监督学习模式，利用未配对数据中的隐藏相似性改进低剂量CT图像去噪网络	首次提出准监督学习模式，通过从未配对数据中寻找最佳匹配图像并利用匹配度作为先验信息来训练去噪网络，不同于监督和半监督学习模式	伪影减少效果仍不及监督学习方法，需进一步优化匹配度和网络性能	改进低剂量CT图像去噪的深度学习无监督方法，降低辐射风险	低剂量CT图像与常剂量CT图像的未配对数据集	计算机视觉	NA	CT成像	伪影解缠网络（ADN）	图像	未配对的低剂量CT和常剂量CT图像数据集	PyTorch	ADN（伪影解缠网络）	噪声抑制、上下文保真度	NA
13	2026-05-07	Delineating yeast cleavage and polyadenylation signals using deep learning 2023-Oct-13, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2023.10.10.561764 PMID:37873420	研究论文	利用深度学习模型解析酵母的切割和聚腺苷酸化信号	首次利用深度学习对酵母中退化的顺式调控元件进行解卷积，并量化其在介导酵母多聚A位点形成、切割异质性及强度中的位置重要性	未明确提及	阐明酵母中多聚腺苷酸化信号如何形成及其对mRNA成熟的作用机制	酵母物种中的多聚A位点及其调控元件	机器学习	NA	深度测序	深度学习模型	DNA序列	未明确提及	NA	深度学习模型（未明确具体架构）	NA	NA
14	2026-05-03	An Automatic Grading System for Neonatal Endotracheal Intubation with Multi-Task Convolutional Neural Network 2023-Oct, ... IEEE-EMBS International Conference on Biomedical and Health Informatics. IEEE-EMBS International Conference on Biomedical and Health Informatics DOI:10.1109/bhi58575.2023.10313510 PMID:38846334	研究论文	提出一个基于多任务卷积神经网络的新生儿气管插管自动评分系统，用于评估操作熟练度	将多变量时间序列数据的隐式特征与直观观察特征相结合，利用多任务深度学习技术实现自动评分	NA	开发自动评分系统，辅助新生儿气管插管培训中的技能评估	新生儿气管插管操作技能	计算机视觉	新生儿疾病	NA	多任务卷积神经网络	多变量时间序列数据	NA	NA	NA	分类准确率	NA
15	2026-05-03	Segmentation of X-ray coronary angiography with an artificial intelligence deep learning model: Impact in operator visual assessment of coronary stenosis severity 2023-10, Catheterization and cardiovascular interventions : official journal of the Society for Cardiac Angiography & Interventions IF:2.1Q3 DOI:10.1002/ccd.30805 PMID:37579212	研究论文	比较操作者在冠脉造影中目测评估狭窄程度与使用AI深度学习模型分割后图像评估的差异	首次系统性评估AI分割冠脉造影图像对操作者目测评估狭窄程度的改善效果	样本量较小（123个病变），未评估AI分割对临床决策的长期影响	评估AI深度学习分割模型能否减少操作者对冠脉狭窄程度的高估	冠脉造影图像中123个病变的目测狭窄程度	医学影像分析	冠状动脉疾病	X射线冠脉造影	深度学习	图像	123个冠脉病变	NA	深度学习分割模型（论文未明确说明具体架构名称）	百分比直径狭窄差异、一致性比率	NA
16	2026-04-27	Clinical narratives as a predictor for prognosticating functional outcomes after intracerebral hemorrhage 2023-10-15, Journal of the neurological sciences IF:3.6Q2 DOI:10.1016/j.jns.2023.120807 PMID:37717279	research paper	研究临床叙述能否改善脑出血患者功能预后的预测性能	首次利用自然语言处理从临床叙述中提取文本标记，并将其与现有预后模型结合，显著提升脑出血患者功能结局的预测性能	NA	探讨临床叙述能否提升脑出血后功能结局的预测能力	脑出血患者的临床叙述记录和功能结局（改良Rankin量表评分）	natural language processing	intracerebral hemorrhage	NLP	machine learning and deep learning approaches	text	1363例患者（训练集1023例，测试集340例）	NA	NA	area under the receiver operating characteristic curve, net reclassification improvement, integrated discrimination improvement	NA
17	2026-04-27	Deep learning analysis of UPLC-MS/MS-based metabolomics data to predict Alzheimer's disease 2023-10-15, Journal of the neurological sciences IF:3.6Q2 DOI:10.1016/j.jns.2023.120812 PMID:37776718	研究论文	利用深度学习分析基于UPLC-MS/MS的代谢组学数据来预测阿尔茨海默病	首次通过UPLC-MS/MS代谢组学数据结合深度学习模型，识别出一组新的诊断性代谢生物标志物用于预测阿尔茨海默病，其中胆汁酸代谢物与APOE-ε4等位基因和临床生物标志物相关	样本量较小，仅包含177名个体，且模型在单一数据集上验证，可能缺乏泛化能力	识别新的代谢生物标志物并开发深度学习工具以预测阿尔茨海默病	来自阿尔茨海默病神经影像学倡议队列的78名AD患者和99名认知正常个体，共177人	机器学习	阿尔茨海默病	UPLC-MS/MS	多层前馈神经网络	代谢组学数据	177名个体（78名AD患者和99名认知正常者）	H2O	多层前馈神经网络（2层18个神经元）	准确率、F1分数、AUC	NA
18	2026-04-03	Multimodal Deep Learning Classifier for Primary Open Angle Glaucoma Diagnosis Using Wide-Field Optic Nerve Head Cube Scans in Eyes With and Without High Myopia 2023-10-01, Journal of glaucoma IF:2.0Q2 DOI:10.1097/IJG.0000000000002267 PMID:37523623	研究论文	本研究提出了一种基于光学相干断层扫描（OCT）的多模态深度学习分类模型，用于诊断伴有或不伴有高度近视的原发性开角型青光眼	引入了结合纹理信息的多模态深度学习分类器，在青光眼诊断中优于单模态模型及不含纹理信息的多模态模型，尤其是在高度近视眼中表现更佳	样本量相对有限，且研究仅针对特定类型的青光眼（POAG）和高度近视定义（眼轴长度>26mm）	评估基于宽视野OCT视神经头立方扫描的多模态深度学习分类器在伴有或不伴有轴性高度近视眼中的青光眼诊断准确性	原发性开角型青光眼（POAG）患者和健康受试者的眼睛，分为非高度近视组（眼轴长度≤26mm）和高度近视组（眼轴长度>26mm）	数字病理学	青光眼	光学相干断层扫描（OCT），共焦扫描激光检眼镜（cSLO）	深度学习分类器	图像	593只眼睛（非高度近视组：371只POAG眼，86只健康眼；高度近视组：92只POAG眼，44只健康眼）	NA	VGG-16	调整后的受试者工作特征曲线下面积（AUC）	NA
19	2026-03-28	Deep learning combining FDG-PET and neurocognitive data accurately predicts MCI conversion to Alzheimer's dementia 3-year post MCI diagnosis 2023-Oct-15, Neurobiology of disease IF:5.1Q1 DOI:10.1016/j.nbd.2023.106310 PMID:37769746	研究论文	本研究开发了一种结合FDG-PET和神经认知数据的深度学习模型，用于预测轻度认知障碍在诊断后三年内转化为阿尔茨海默病痴呆	首次将全脑FDG-PET与认知评分结合，利用卷积神经网络预测MCI向AD的转化，并通过显著性图识别关键脑区	样本量相对有限（共612名受试者），且仅基于ADNI数据库，可能缺乏外部验证	预测轻度认知障碍在三年内转化为阿尔茨海默病痴呆	阿尔茨海默病神经影像学倡议（ADNI）中的150名正常对照、257名MCI患者和205名AD患者	数字病理学	老年疾病	FDG-PET成像	CNN	图像, 文本	612名受试者（150名正常对照、257名MCI、205名AD）	NA	卷积神经网络	AUC, 平衡准确度	NA
20	2026-03-15	Tracing the Flu Symptom Progression via a Smart Face Mask 2023-10-11, Nano letters IF:9.6Q1 DOI:10.1021/acs.nanolett.3c02492 PMID:37750614	研究论文	本文介绍了一种基于超灵敏纤维温度传感器的无线一体化智能口罩，用于监测流感症状进展	开发了一种集成了超灵敏纤维温度传感器的无线智能口罩，结合物联网和人工智能技术，实现了对呼吸和体温异常的连续监测	NA	通过智能口罩追踪流感症状进展，为个性化健康监测和护理点系统提供解决方案	流感病毒影响的呼吸和体温变化	物联网与人工智能	流感	超灵敏纤维温度传感器	深度学习算法	传感器数据（体温和呼吸）	NA	NA	NA	NA	NA