深度学习在生物医药领域中的应用

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
1	2025-05-31	Development of Multiscale 3D Residual U-Net to Segment Edematous Adipose Tissue by Leveraging Annotations from Non-Edematous Adipose Tissue 2023-Nov, Proceedings of SPIE--the International Society for Optical Engineering DOI:10.1117/12.2669719 PMID:40256010	研究论文	本文开发了一种多尺度3D残差U-Net模型，用于从非水肿脂肪组织的注释中分割水肿脂肪组织	利用不准确的注释直接训练深度学习模型，提高了脂肪组织分割的准确性，无需手动注释	训练数据中缺乏水肿脂肪组织的异质性，可能影响模型在极端情况下的表现	开发一种无需手动注释的深度学习模型，用于医学图像中的脂肪组织分割	CT扫描中的脂肪组织	数字病理学	水肿	深度学习	3D残差U-Net	医学图像（CT扫描）	训练集101名患者，测试集14名患者（其中10名患有全身性水肿）
2	2025-05-28	Update on muscle imaging in myositis 2023-11-01, Current opinion in rheumatology IF:5.2Q1 DOI:10.1097/BOR.0000000000000975 PMID:37656661	综述	本文探讨了MRI、超声和PET/CT在肌炎或特发性炎症性肌病（IIM）的检测、诊断和管理中的最新进展	定量MRI提供了更客观、可能更敏感的肌肉脂肪浸润和炎症表征，剪切波弹性成像为研究IIM提供了新维度，PET/CT能够检测IIM相关恶性肿瘤	NA	探讨影像学技术在肌炎或特发性炎症性肌病（IIM）中的应用进展	肌炎或特发性炎症性肌病（IIM）患者	数字病理	肌炎	MRI、超声、PET/CT、剪切波弹性成像	NA	影像数据	NA
3	2025-05-28	Machine learning applications and challenges in graft-versus-host disease: a scoping review 2023-11-01, Current opinion in oncology IF:2.8Q2 DOI:10.1097/CCO.0000000000000996 PMID:37820094	综述	本文综述了人工智能（AI）特别是机器学习（ML）在移植物抗宿主病（GVHD）风险评估、诊断和个性化治疗中的应用潜力	ML算法在异基因造血干细胞移植供体选择中优于传统多变量统计模型，并能通过建模时间序列数据进行动态风险评估，深度学习模型能准确识别慢性GVHD影响的皮肤区域	需要大规模、多中心合作开发可推广的ML模型，并在AI广泛应用于GVHD护理前解决严格的伦理准则实施等关键问题	探讨AI特别是ML在GVHD风险评估、诊断和个性化治疗中的应用	移植物抗宿主病（GVHD）	机器学习	移植物抗宿主病	机器学习（ML）、深度学习、Q-learning、深度强化学习	深度学习模型、Q-learning、深度强化学习	时间序列数据、图像数据	NA
4	2025-05-22	The regulatory landscape of 5' UTRs in translational control during zebrafish embryogenesis 2023-Nov-23, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2023.11.23.568470 PMID:38045294	research paper	该研究通过大规模平行报告实验和深度学习模型，揭示了斑马鱼胚胎发生早期5' UTR在翻译调控中的关键作用	首次在早期脊椎动物发育中建立了5' UTR翻译调控的定量模型，并开发了能预测5' UTR异构体活性的深度学习模型DaniO5P	研究仅针对斑马鱼胚胎发生早期阶段，未涉及其他发育阶段或其他生物体	解析5' UTR在翻译调控中的作用机制	斑马鱼胚胎发生早期的5' UTR序列	生物信息学	NA	大规模平行报告实验、多核糖体分析	深度学习模型DaniO5P	序列数据	18,154个5' UTR序列
5	2025-05-17	Deep Learning-Based Analysis of Glottal Attack and Offset Times in Adductor Laryngeal Dystonia 2023-Nov-15, Journal of voice : official journal of the Voice Foundation IF:2.5Q1 DOI:10.1016/j.jvoice.2023.10.011 PMID:37977969	研究论文	本文开发了一种基于深度学习的自动化方法，用于测量声门攻击时间（GAT）和声门偏移时间（GOT），以辅助内收型喉肌张力障碍（AdLD）的诊断	首次使用深度学习框架自动分割声门区域并检测声带边缘，实现GAT和GOT的自动化测量	自动化测量与手动分析结果相比存在微小但不显著的差异	开发自动化测量方法以辅助AdLD的诊断	声带正常成年人和AdLD患者	数字病理学	喉肌张力障碍	高速视频内窥镜（HSV）	深度学习框架	视频	声带正常成年人和AdLD患者的HSV数据
6	2025-05-15	Deep learning assisted single particle tracking for automated correlation between diffusion and function 2023-Nov-17, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2023.11.16.567393 PMID:38014323	research paper	介绍了一种名为DeepSPT的深度学习框架，用于快速高效地解释物体在2D或3D时间上的扩散行为	DeepSPT能够从扩散行为中自动提取功能信息，无需人工干预，准确率高达95%	未提及具体的样本量或实验条件的限制	研究目的是通过深度学习框架自动关联亚细胞扩散与功能信息	研究物体包括分子和细胞器在亚细胞环境中的扩散行为	machine learning	NA	deep learning	DeepSPT	2D或3D时间序列数据	NA
7	2025-05-10	SPACEL: deep learning-based characterization of spatial transcriptome architectures 2023-11-22, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-023-43220-3 PMID:37990022	研究论文	介绍了一种基于深度学习的空间转录组架构表征工具SPACEL，用于分析空间转录组数据	SPACEL包含三个模块，分别用于单一切片的细胞类型去卷积、多切片空间域识别和3D组织架构构建，性能优于19种现有方法	未明确提及具体限制	解决空间转录组数据中多切片联合分析和3D组织架构重建的挑战	空间转录组数据	数字病理学	NA	空间转录组技术	多层感知机(MLP)、图卷积网络(GCN)、对抗学习算法	空间转录组数据	模拟和真实ST数据集，来自多种组织和ST技术
8	2025-05-10	PET/CT based cross-modal deep learning signature to predict occult nodal metastasis in lung cancer 2023-11-18, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-023-42811-4 PMID:37980411	research paper	开发了一种基于PET/CT的跨模态深度学习特征来预测非小细胞肺癌中的隐匿性淋巴结转移	提出了一种新的深度学习特征（DLNMS），其预测性能显著优于单模态深度学习模型、临床模型和医生判断	研究未提及模型在其他类型癌症或更大规模数据集上的泛化能力	预测临床N0期非小细胞肺癌中的隐匿性淋巴结转移	非小细胞肺癌患者	digital pathology	lung cancer	PET/CT	deep learning	image	内部队列1911例，外部队列355例，前瞻性队列999例
9	2025-05-10	Deep learning of human polyadenylation sites at nucleotide resolution reveals molecular determinants of site usage and relevance in disease 2023-11-15, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-023-43266-3 PMID:37968271	research paper	该研究开发了深度学习模型，用于在核苷酸水平上识别人类基因组中的多聚腺苷酸化位点，并分析其在疾病中的功能作用	首次在核苷酸分辨率水平上识别全基因组多聚腺苷酸化位点，并定量测量位点特异性基序的重要性及其相互作用	NA	解析人类基因组中多聚腺苷酸化位点的分子机制及其在疾病中的功能角色	人类基因组中的多聚腺苷酸化位点	machine learning	NA	deep learning, machine learning	deep learning models	genomic data	NA
10	2025-05-08	Genome-wide association analysis of left ventricular imaging-derived phenotypes identifies 72 risk loci and yields genetic insights into hypertrophic cardiomyopathy 2023-11-30, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-023-43771-5 PMID:38036550	研究论文	通过全基因组关联分析左心室成像衍生表型，识别了72个风险位点，并为肥厚型心肌病的遗传基础提供了新见解	开发了一种新的深度学习算法来准确计算左心室区域壁厚，并首次在全基因组范围内鉴定了72个与左心室区域壁厚相关的遗传位点	研究样本主要来自UK Biobank，可能限制了结果的普遍性	识别影响左心室区域壁厚的特定遗传因素，并探索其与肥厚型心肌病的因果关系	42,194名来自UK Biobank的个体	基因组学	心血管疾病	心脏磁共振成像(CMR), 深度学习, 全基因组关联研究(GWAS), 孟德尔随机化分析	深度学习算法	影像数据	42,194名个体
11	2025-05-08	TransformEHR: transformer-based encoder-decoder generative model to enhance prediction of disease outcomes using electronic health records 2023-11-29, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-023-43715-z PMID:38030638	研究论文	提出了一种基于transformer的编码器-解码器生成模型TransformEHR，用于增强电子健康记录（EHRs）中疾病结果的预测	采用新的预训练目标——预测患者未来就诊的所有疾病和结果，结合编码器-解码器框架，实现了在多个临床预测任务上的最新性能	NA	提升电子健康记录中疾病结果的预测性能	电子健康记录（EHRs）	自然语言处理	胰腺癌、创伤后应激障碍	transformer-based encoder-decoder generative model	transformer	电子健康记录（EHRs）	NA
12	2025-05-08	Label-free identification of protein aggregates using deep learning 2023-11-28, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-023-43440-7 PMID:38016971	research paper	提出了一种无需荧光标记的蛋白质聚集体识别方法LINA，利用深度学习从透射光图像中检测未标记的Httex1聚集体	首次实现了无需荧光标记的蛋白质聚集体动态识别，并能够测量其干质量和面积变化	目前仅针对Httex1蛋白聚集体进行了验证，尚未扩展到其他蛋白质聚集体	开发一种无需荧光标记的蛋白质聚集体识别方法，以更准确地研究蛋白质聚集动力学	Huntington病相关Httex1蛋白聚集体	digital pathology	neurodegenerative diseases	deep learning	CNN	image	未明确说明样本数量，研究对象为活细胞中的Httex1聚集体
13	2025-05-03	Identification of Drug Compounds for Capsular Contracture Based on Text Mining and Deep Learning 2023-11-01, Plastic and reconstructive surgery IF:3.2Q1 DOI:10.1097/PRS.0000000000010350 PMID:36862957	研究论文	通过文本挖掘和深度学习技术识别用于治疗包膜挛缩的药物化合物	结合文本挖掘、基因相互作用分析和深度学习模型DeepPurpose，筛选出与包膜挛缩相关的候选药物	研究结果尚未经过临床验证，药物有效性有待进一步实验确认	探索包膜挛缩的非手术治疗方法	与包膜挛缩相关的基因和药物	自然语言处理	包膜挛缩	文本挖掘、蛋白互作分析、深度学习	DeepPurpose	文本、基因数据	55个相关基因、8个候选基因、100种药物
14	2025-04-06	Automatic Detection of Tooth-Gingiva Trim Lines on Dental Surfaces 2023-11, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2023.3263161 PMID:37015112	research paper	提出了一种两阶段几何深度学习框架，用于自动检测牙齿-牙龈修剪线	提出了一个两阶段框架，包括修剪线提议网络（TLP-Net）和修剪线细化网络（TLR-Net），能够充分利用高分辨率牙科表面数据	未提及具体样本量或临床验证的广泛性	自动检测牙齿-牙龈修剪线以支持牙科治疗规划和矫正器3D打印	牙齿-牙龈修剪线	computer vision	NA	几何深度学习	U-Net, LDDMM	3D牙科表面数据	NA
15	2025-03-30	Data-efficient resting-state functional magnetic resonance imaging brain mapping with deep learning 2023-11-01, Journal of neurosurgery IF:3.5Q1 DOI:10.3171/2023.3.JNS2314 PMID:37060318	研究论文	本研究开发了一种深度3D卷积神经网络（3DCNN），用于在静息态功能磁共振成像（RS-fMRI）数据量最小的情况下，对语言和运动静息态网络进行体素级映射	提出了一种能够在减少扫描时间的同时，可靠且精确地映射静息态网络的深度3DCNN模型	研究主要基于健康成年人的数据，仅在5名多形性胶质母细胞瘤患者中进行了测试	开发一种高效的方法，用于术前功能映射，以改善脑肿瘤患者的功能保留	健康成年人（n=2252）和5名多形性胶质母细胞瘤患者	数字病理	脑肿瘤	RS-fMRI	3DCNN	图像	2252名健康成年人和5名多形性胶质母细胞瘤患者
16	2025-03-29	Convolutional Neural Networks for Segmentation of Malignant Pleural Mesothelioma: Analysis of Probability Map Thresholds (CALGB 30901, Alliance) 2023-Nov-30, ArXiv PMID:38076518	research paper	本研究评估了卷积神经网络(CNN)在恶性胸膜间皮瘤(MPM)分割中概率图阈值的影响	分析了不同概率阈值对CNN生成的MPM肿瘤分割结果的影响，强调了在评估深度学习分割时同时考虑肿瘤体积和空间重叠的重要性	CNN在特定疾病表现(如严重胸腔积液或胸膜裂隙疾病)中存在不足，且未找到适用于肿瘤体积和DSC两者的最优单一阈值	评估CNN概率图阈值对MPM肿瘤分割的影响	恶性胸膜间皮瘤(MPM)患者的CT扫描图像	digital pathology	lung cancer	CT扫描	VGG16/U-Net CNN	image	21名MPM患者的88次CT扫描
17	2025-03-21	A full-stack platform for spiking deep learning 2023-Nov, Nature computational science IF:12.0Q1 DOI:10.1038/s43588-023-00565-5 PMID:38177599	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
18	2025-03-21	Accurately predicting molecular spectra with deep learning 2023-Nov, Nature computational science IF:12.0Q1 DOI:10.1038/s43588-023-00553-9 PMID:38177595	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
19	2025-03-21	A deep learning model for predicting selected organic molecular spectra 2023-Nov, Nature computational science IF:12.0Q1 DOI:10.1038/s43588-023-00550-y PMID:38177591	研究论文	本文开发了一种名为DetaNet的深度学习模型，用于预测分子光谱，提高了效率和准确性	结合E(3)-等变群和自注意力机制，通过传递高阶几何张量信息，能够生成多种分子属性，达到量子化学计算的精度	NA	提高分子光谱模拟的准确性和效率，以促进物质发现和结构识别	分子光谱	机器学习	NA	深度学习	DetaNet	分子光谱数据	130,000种分子物种的QM9S数据集
20	2025-03-15	Deep Learning-Based Diagnostic System for Velopharyngeal Insufficiency Based on Videofluoroscopy in Patients With Repaired Cleft Palates 2023 Nov-Dec 01, The Journal of craniofacial surgery IF:1.0Q3 DOI:10.1097/SCS.0000000000009560 PMID:37815288	研究论文	本文开发了一种基于深度学习的诊断系统，用于评估修复腭裂患者的腭咽功能不全（VPI）	首次将深度学习技术应用于VPI的诊断，并与人类专家的诊断结果进行比较	研究为回顾性分析，可能存在选择偏差	开发一种基于深度学习的诊断系统，用于评估修复腭裂患者的VPI	修复腭裂患者	计算机视觉	腭咽功能不全	深度学习	VGGNet, ResNet, Xception, ResNext, DenseNet, SENet	视频	714例（2010年1月至2019年6月）