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	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
22	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
23	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
24	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
25	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
26	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
27	2026-03-14	High-throughput adjustable deformability cytometry utilizing elasto-inertial focusing and virtual fluidic channel 2023-10-10, Lab on a chip IF:6.1Q2 DOI:10.1039/d3lc00591g PMID:37766593	研究论文	本文提出了一种集成三维弹性惯性聚焦和虚拟流体通道的高通量可调变形性细胞术，用于无标记细胞机械表型分析	通过结合弹性惯性聚焦与虚拟流体通道，实现了对多种尺寸细胞的单设备可调谐、高通量机械表征，并开发了mini-BiSeNet网络进行快速细胞识别与特征提取	NA	开发一种通用、高通量的微流控细胞变形性分析系统，用于基于机械特性的细胞状态与疾病进程表征	多种细胞系（A549、MCF-7、MDA-MB-231）及白细胞（WBCs），并探索了在胸腔积液表征中的应用潜力	数字病理学	肺癌	微流控变形性细胞术，深度学习分类	CNN	图像	NA	NA	mini-BiSeNet	准确率	NA
28	2026-03-14	A systematic review of automated segmentation of 3D computed-tomography scans for volumetric body composition analysis 2023-Oct, Journal of cachexia, sarcopenia and muscle DOI:10.1002/jcsm.13310 PMID:37562946	系统综述	本文系统综述了用于体积身体成分分析的3D CT扫描自动分割技术的可行性、准确性及当前局限性	首次系统评估3D CT扫描自动分割在体积身体成分分析中的应用，对比传统方法与深度学习技术，并明确当前研究空白与临床转化挑战	纳入研究数量有限（7篇），算法训练所用金标准分割存在人为主观差异，CT扫描覆盖范围术语不统一，缺乏全身体积验证数据	评估自动化3D CT分割在身体成分分析中的技术可行性与临床应用价值	CT扫描中的骨骼肌、内脏脂肪和皮下脂肪组织	医学影像分析	身体成分相关疾病	计算机断层扫描（CT）	深度学习算法，传统计算机算法	3D CT影像	7项符合条件的研究（共检索92项）	NA	NA	Dice相似系数	NA
29	2026-03-13	Screening Station, a novel laboratory automation system for physiologically relevant cell-based assays 2023-Oct, SLAS technology IF:2.5Q3 DOI:10.1016/j.slast.2023.04.002 PMID:37121549	研究论文	本文介绍了一种名为Screening Station的新型实验室自动化系统，用于自动化执行基于人类诱导多能干细胞（iPSC）的细胞实验，包括长期培养、活细胞成像和免疫荧光成像	开发了Screening Station系统，通过Green Button Go软件集成多种设备，实现了多样本、多流程的自动化细胞实验，并首次结合深度学习分析iPSC分化程度	未明确提及系统在处理极高通量样本或复杂三维细胞模型时的性能限制	开发一个自动化系统，以增强基于iPSC的细胞实验的重复性、效率并实现远程操作	来自面肩肱型肌营养不良症患者的iPSC及其分化细胞	实验室自动化	面肩肱型肌营养不良症	活细胞延时成像，免疫荧光成像，深度学习分析	深度学习模型	活细胞成像数据，免疫荧光图像	未明确说明具体样本数量，涉及多孔板中的iPSC	NA	NA	NA	NA
30	2026-03-13	Deciphering the Morphology of Tumor-Stromal Features in Invasive Breast Cancer Using Artificial Intelligence 2023-Oct, Modern pathology : an official journal of the United States and Canadian Academy of Pathology, Inc IF:7.1Q1 DOI:10.1016/j.modpat.2023.100254 PMID:37380057	研究论文	本研究利用人工智能分析浸润性乳腺癌中肿瘤-间质特征的形态学，评估了间质-肿瘤比（S:TR）和肿瘤负荷的临床意义	首次使用人工智能对乳腺癌肿瘤-间质特征进行客观形态学评估，揭示了S:TR异质性和肿瘤负荷作为独立预后指标的价值	研究仅针对luminal型乳腺癌病例，未涵盖其他亚型，且样本量虽大但为单中心数据	开发基于人工智能的标准化方法，评估乳腺癌肿瘤-间质形态学特征及其与预后的关联	luminal型浸润性乳腺癌患者的全切片图像	数字病理学	乳腺癌	全切片图像分析，细胞级注释	监督深度学习模型	图像	1968例luminal型乳腺癌病例（发现集1027例，测试集941例）	NA	NA	风险比，P值，95%置信区间	NA
31	2026-03-13	Risk stratification by nomogram of deep learning radiomics based on multiparametric magnetic resonance imaging in knee meniscus injury 2023-Oct, International orthopaedics IF:2.0Q2 DOI:10.1007/s00264-023-05875-x PMID:37386277	研究论文	本研究基于多参数磁共振成像，构建并验证了一个整合深度学习影像组学特征和临床特征的列线图模型，用于膝关节半月板损伤的风险分层	首次结合深度学习V-net自动分割半月板、LASSO回归提取最优影像组学特征，并整合临床特征构建列线图模型进行风险分层	样本量较小（仅167例），且来自两个机构，可能存在选择偏倚	构建并验证一个用于膝关节半月板损伤风险分层的列线图模型	膝关节磁共振图像及患者临床特征	数字病理学	膝关节半月板损伤	多参数磁共振成像	CNN	图像	167例膝关节磁共振图像	NA	V-net	Dice相似系数, AUC, 准确率	NA
32	2026-03-13	Noise-insensitive defocused signal and resolution enhancement for optical-resolution photoacoustic microscopy via deep learning 2023-Oct, Journal of biophotonics IF:2.0Q3 DOI:10.1002/jbio.202300149 PMID:37491832	研究论文	提出一种基于深度学习的噪声不敏感方法，用于增强光学分辨率光声显微镜的离焦信号和分辨率	利用深度学习技术提升离焦区域的信号质量和空间分辨率，克服传统光学分辨率光声显微镜景深窄的限制	NA	提高光学分辨率光声显微镜在离焦区域的成像质量和分辨率	光声显微镜图像，特别是离焦区域的信号	计算机视觉	NA	光学分辨率光声显微镜，k-wave模拟	CNN	图像	NA	NA	全密集U-Net	PSNR，横向分辨率，轴向分辨率	NA
33	2026-03-13	A deep learning-based simulator for comprehensive two-dimensional GC applications 2023-Oct, Journal of separation science IF:2.8Q2 DOI:10.1002/jssc.202300187 PMID:37525343	研究论文	本研究开发了一个基于深度神经网络的模拟器，用于优化二维气相色谱方法并模拟实验室外的操作条件	利用深度神经网络预测二维气相色谱中洗脱物的空间位置，提供了一种高适应性且可靠的计算模型	需要持续更新数据库以准确预测较少见化合物的保留时间	优化色谱方法并模拟操作条件	二维气相色谱中的洗脱物，包括环境污染物、生物化学分子、制药及个人护理产品等	机器学习	NA	二维气相色谱	深度神经网络	色谱数据	NA	NA	深度神经网络	均方误差, 相对平均偏差, R平方	NA
34	2026-03-13	L-SeqSleepNet: Whole-cycle Long Sequence Modeling for Automatic Sleep Staging 2023-Oct, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2023.3303197 PMID:37552591	研究论文	本文提出了一种名为L-SeqSleepNet的深度学习模型，用于高效建模长序列睡眠数据，以提升自动睡眠分期的性能	首次在睡眠分期模型中考虑整个睡眠周期的长时依赖关系，并引入高效的长序列建模方法	未明确提及模型在极端噪声或数据缺失情况下的鲁棒性	开发能够利用整个睡眠周期信息的自动睡眠分期模型	睡眠数据，包括头皮EEG、耳内EEG和耳周EEG（cEEGrid）	机器学习	NA	EEG信号处理	深度学习模型	EEG信号	四个不同规模的数据库	NA	L-SeqSleepNet	NA	NA
35	2026-03-13	Deep learning enabled miniature mass spectrometer for rapid qualitative and quantitative analysis of pesticides on vegetable surfaces 2023-Oct, Food and chemical toxicology : an international journal published for the British Industrial Biological Research Association IF:3.9Q1 DOI:10.1016/j.fct.2023.114000 PMID:37648105	研究论文	本研究开发了一种基于微型质谱仪的深度学习算法，用于蔬菜表面农药残留的快速现场定性和定量分析	结合微型质谱仪与一维卷积神经网络深度学习算法，实现农药残留的自主判别和现场快速检测	NA	开发一种快速现场筛查蔬菜表面农药残留的方法，以应对食品安全威胁	蔬菜表面的农药残留	机器学习和数字病理学	食品安全相关疾病	质谱分析（全扫描MS和串联MS）	CNN	质谱数据	NA	NA	一维卷积神经网络	定性识别准确率	NA
36	2026-03-13	Quantitative assessment of adaptive radiotherapy for prostate cancer using deep learning: Bladder dose as a decision criterion 2023-Oct, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.16710 PMID:37696263	研究论文	本研究利用深度学习技术，通过合成伪CT图像并评估剂量学影响，为前列腺癌自适应放疗提供了一种基于膀胱剂量的定量决策标准	首次结合CycleGAN合成高质量伪CT与U-Net自动勾画膀胱，实现基于实时膀胱解剖结构的剂量计算，为自适应放疗决策提供客观、自动化的定量标准	研究样本量较小（74例患者），且仅针对前列腺癌放疗中的膀胱剂量进行评估，未考虑其他器官或肿瘤靶区的变化	开发一种自动化的定量标准，以确定在前列腺癌分次放疗中是否需要立即进行自适应放疗	前列腺癌患者	数字病理	前列腺癌	锥形束CT, 自适应放疗	CycleGAN, U-net	CT图像, CBCT图像	74例患者（60例用于训练，14例用于评估）	NA	CycleGAN, U-Net	平均绝对误差, gamma通过率, Dice系数	NA
37	2026-02-09	Phase III trial of short-course radiotherapy followed by CAPOXIRI versus CAPOX in locally advanced rectal cancer: the ENSEMBLE trial 2023-Oct, ESMO gastrointestinal oncology DOI:10.1016/j.esmogo.2023.08.002 PMID:41647286	临床试验	这是一项随机III期试验，旨在比较短程放疗后CAPOXIRI与CAPOX作为局部晚期直肠癌全辅助治疗的疗效	首次前瞻性研究短程放疗后三联（CAPOXIRI）与双联（CAPOX）巩固方案在局部晚期直肠癌全辅助治疗中的优劣	未提及具体样本量或研究设计的潜在限制	测试短程放疗后CAPOXIRI方案在提高器官保留适应无病生存率方面是否优于CAPOX方案	局部晚期直肠癌患者	数字病理学	直肠癌	全基因组/转录组测序、液体活检、放射组学、数字病理学、深度学习	深度学习	组织样本、血液样本、影像数据、病理图像、临床特征	NA	NA	NA	器官保留适应无病生存率	NA
38	2026-01-13	Generation of skin tone and pigmented region-modified images using a pigment discrimination model trained with an optical approach 2023-Oct, Skin research and technology : official journal of International Society for Bioengineering and the Skin (ISBS) [and] International Society for Digital Imaging of Skin (ISDIS) [and] International Society for Skin Imaging (ISSI) IF:2.0Q3 DOI:10.1111/srt.13486 PMID:37881042	研究论文	本文提出了一种结合光学方法和深度学习生成可数值控制的肤色和色素区域修改图像的方法	提出了一种混合技术，整合光学方法与深度学习，实现对肤色和色素区域修改图像的精确数值控制，并验证了独立调整色素的能力	未明确说明方法在处理复杂皮肤条件或大规模数据集时的泛化能力	开发一种能够模拟多样化色素条件并生成修改图像的技术，以扩展皮肤分析的应用范围	皮肤图像中的肤色和色素区域，特别是与黑色素和血红蛋白相关的部分	计算机视觉	NA	光学方法结合深度学习	深度学习模型	图像	NA	NA	NA	相关系数, ITA, 黑色素指数, 红斑指数	NA
39	2025-12-30	Natural variability in bee brain size and symmetry revealed by micro-CT imaging and deep learning 2023-10, PLoS computational biology IF:3.8Q1 DOI:10.1371/journal.pcbi.1011529 PMID:37782674	研究论文	本研究利用显微CT成像和深度学习技术，对蜜蜂和大黄蜂的大脑进行自动化三维图像分析，揭示了脑部大小和对称性的自然变异	首次将显微CT成像与深度学习结合，实现蜜蜂大脑三维形态的自动化、高通量分析，克服了传统手动分析的限制	研究样本主要集中于蜜蜂和大黄蜂，尚未扩展到更广泛的动物范围	探究昆虫大脑形态的自然变异及其与行为、生态和进化的关系	蜜蜂和大黄蜂的大脑	计算机视觉	NA	显微CT成像	深度学习	三维图像	187个蜜蜂和大黄蜂大脑样本	NA	NA	NA	NA
40	2025-12-30	Recognition and reconstruction of cell differentiation patterns with deep learning 2023-10, PLoS computational biology IF:3.8Q1 DOI:10.1371/journal.pcbi.1011582 PMID:37889897	研究论文	本文结合深度学习与数学模型，识别并重建小鼠胚胎干细胞类器官中的细胞命运模式	将数学模型生成的合成数据与空间汇总统计及深度学习算法结合，用于细胞命运模式的识别与重建，并开发了图神经网络和多层感知器来预测细胞命运	未明确提及实验验证的局限性或模型在更广泛生物系统中的泛化能力	研究细胞命运模式与潜在机制之间的联系	小鼠胚胎干细胞类器官中的细胞分化模式	机器学习	NA	数学模型、空间汇总统计	图神经网络、多层感知器	合成数据、体外数据	NA	NA	图神经网络、多层感知器	准确率	NA