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	2025-10-05	Deep Learning for Predicting Effect of Neoadjuvant Therapies in Non-Small Cell Lung Carcinomas With Histologic Images 2023-11, Modern pathology : an official journal of the United States and Canadian Academy of Pathology, Inc IF:7.1Q1 DOI:10.1016/j.modpat.2023.100302 PMID:37580019	研究论文	开发深度学习模型从组织病理图像预测非小细胞肺癌新辅助治疗的主要病理缓解	提出多尺度补丁模型，能够自适应加权不同视野图像训练的多个卷积神经网络	样本量相对有限（125例病例），需要进一步验证	开发深度学习模型预测新辅助治疗后非小细胞肺癌的主要病理缓解	125例新辅助治疗后切除的非小细胞肺癌病例	数字病理	肺癌	苏木精-伊红染色	CNN	图像	125例非小细胞肺癌病例，261张全玻片图像	NA	多尺度补丁模型	准确率,F1分数,AUC	NA
22	2025-10-05	Design and deep learning of synthetic B-cell-specific promoters 2023-11-27, Nucleic acids research IF:16.6Q1 DOI:10.1093/nar/gkad930 PMID:37889080	研究论文	本研究设计合成B细胞特异性启动子，并通过深度学习模型预测其转录强度	设计了23,640个具有更大序列空间的B细胞特异性启动子，并首次构建能直接从序列预测免疫球蛋白V基因启动子转录强度的深度学习模型	NA	解析免疫球蛋白基因的转录机制并为B细胞工程提供启动子资源	B细胞特异性启动子和免疫球蛋白V基因	合成生物学, 深度学习	免疫系统疾病	MPRA（大规模平行报告基因检测）	深度学习模型	DNA序列数据	23,640个合成B细胞特异性启动子	NA	NA	转录强度预测	NA
23	2025-10-05	Explainable deep learning for tumor dynamic modeling and overall survival prediction using Neural-ODE 2023-11-18, NPJ systems biology and applications IF:3.5Q1 DOI:10.1038/s41540-023-00317-1 PMID:37980358	研究论文	提出基于神经微分方程的肿瘤动态建模方法，用于肿瘤动态建模和总生存期预测	克服现有模型在截断数据预测中的偏差问题，提出具有时间广义齐次性的动力学规律表达	NA	提高肿瘤动态建模的预测能力，实现个性化治疗并改善决策过程	纵向肿瘤尺寸数据	机器学习	肿瘤	神经微分方程	神经网络	纵向数据	NA	NA	编码器-解码器架构, Neural-ODE	准确率	NA
24	2025-10-05	Research hotspots and trends of artificial intelligence in rheumatoid arthritis: A bibliometric and visualized study 2023-11-10, Mathematical biosciences and engineering : MBE DOI:10.3934/mbe.2023902 PMID:38124558	文献计量学研究	通过文献计量学方法分析人工智能在类风湿关节炎领域的研究热点与发展趋势	首次系统性地对人工智能在类风湿关节炎领域的文献进行计量学分析和可视化展示	仅基于Web of Science数据库文献，可能存在收录范围限制	分析人工智能在类风湿关节炎领域的研究特征和发展趋势	2003-2022年间859篇相关学术文献	医疗人工智能	类风湿关节炎	文献计量分析，可视化分析	机器学习，深度学习	文献元数据	859篇文献	Microsoft Excel, R软件, VOSviewer	NA	NA	标准计算机工作站
25	2025-10-05	Effective multi-class lungdisease classification using the hybridfeature engineering mechanism 2023-11-07, Mathematical biosciences and engineering : MBE DOI:10.3934/mbe.2023896 PMID:38052644	研究论文	本文提出了一种基于混合特征工程的深度学习模型，用于胸部X射线图像的13种肺部疾病分类	提出了改进的Aquila优化卷积神经网络，结合优化CNN和DENSENET121并应用批量均衡化	未提及模型可解释性，未来需要探索可解释机器学习方法来理解模型决策	开发高效的计算机辅助模型用于肺部疾病分类	13种肺部疾病的胸部X射线图像	计算机视觉	肺部疾病	医学影像分析	CNN, DENSENET121	图像	112,000张胸部X射线图像	NA	改进的Aquila优化CNN, DENSENET121	准确率, 精确率, 灵敏度, 特异性, F1分数	NA
26	2025-10-05	Artificial intelligence methods in kinase target profiling: Advances and challenges 2023-11, Drug discovery today IF:6.5Q1 DOI:10.1016/j.drudis.2023.103796 PMID:37805065	综述	概述基于机器学习和深度学习的定量构效关系模型在激酶靶点分析中的最新进展	总结了激酶分析领域ML/DL-QSAR模型的最新发展趋势，并探讨了实验数据集构建和模型架构设计方面的挑战与未来方向	NA	为激酶药物发现中的选择性/特异性挑战提供解决方案，涉及先导化合物优化、药物重定位和药物副作用理解	激酶蛋白及其抑制剂	机器学习	NA	定量构效关系(QSAR)	机器学习,深度学习	化学结构数据	NA	NA	NA	NA	NA
27	2025-10-05	Deep Learning-Facilitated Study of the Rate of Change in Photoreceptor Outer Segment Metrics in RPGR-Related X-Linked Retinitis Pigmentosa 2023-11-01, Investigative ophthalmology & visual science IF:5.0Q1 DOI:10.1167/iovs.64.14.31 PMID:37988107	研究论文	本研究利用深度学习模型辅助测量三维光感受器外节指标，评估RPGR相关X连锁视网膜色素变性的纵向变化	首次结合深度学习模型对RPGR相关X连锁视网膜色素变性进行三维光感受器外节指标的纵向变化分析	样本量较小（34例患者），回顾性研究设计	评估RPGR相关X连锁视网膜色素变性中光感受器外节指标的纵向变化及其相关因素	34名RPGR相关X连锁视网膜色素变性男性患者	数字病理学	视网膜色素变性	光谱域光学相干断层扫描	深度学习模型	三维光学相干断层扫描图像	34名男性患者，具有约2年或更长的随访期	NA	NA	线性混合效应模型P值	NA
28	2025-10-05	Machine Learning-Based Prediction of Abdominal Subcutaneous Fat Thickness During Pregnancy 2023-11, Metabolic syndrome and related disorders IF:1.3Q4 DOI:10.1089/met.2023.0043 PMID:37669001	研究论文	开发基于机器学习的孕期腹部皮下脂肪厚度预测模型	首次使用三种机器学习算法（深度学习、随机森林、支持向量机）预测孕妇不同孕期的腹部皮下脂肪厚度	样本量有限（354例），未说明模型验证方法	预测孕妇腹部皮下脂肪厚度以评估皮下注射安全性	孕妇腹部皮下脂肪厚度	机器学习	妊娠期糖尿病	NA	深度学习, 随机森林, 支持向量机	临床测量数据	354例孕妇	SPSS, RapidMiner	NA	NA	NA
29	2025-10-05	Deep learning for metabolic pathway design 2023-11, Metabolic engineering IF:6.8Q1 DOI:10.1016/j.ymben.2023.09.012 PMID:37734652	综述	本文评估了深度学习在代谢通路设计中的应用及其对生物基循环经济的推动作用	系统探讨了深度学习技术在代谢通路预测和酶发现领域的最新进展	未涉及具体实验验证和实际应用案例	评估数字策略在代谢通路设计和微生物细胞工厂开发中的应用	代谢通路设计工具和微生物细胞工厂	机器学习	NA	深度学习	NA	化学和代谢域数据	NA	NA	NA	NA	NA
30	2025-10-05	MAG-Res2Net: a novel deep learning network for human activity recognition 2023-Nov-28, Physiological measurement IF:2.3Q3 DOI:10.1088/1361-6579/ad0ab8 PMID:37939391	研究论文	提出一种名为MAG-Res2Net的新型深度学习网络用于人类活动识别	结合Borderline-SMOTE数据上采样算法、基于度量学习的损失函数组合算法和Lion优化算法	NA	解决人类活动多样性和数据质量带来的特征提取困难	人类活动识别	机器学习	NA	深度学习	MAG-Res2Net	多模态活动数据	三个公共数据集（UCI-HAR、WISDM、CSL-SHARE）	NA	MAG-Res2Net	准确率,F1-macro,F1-weighted	NA
31	2025-10-05	Deep learning with fetal ECG recognition 2023-Nov-27, Physiological measurement IF:2.3Q3 DOI:10.1088/1361-6579/ad0ab7 PMID:37939396	研究论文	提出一种基于深度学习的胎儿心电图识别新方法	开发了跨域一致卷积神经网络(CDC-Net)，解决了ICA方法在胎儿心电图提取中幅度、顺序和正负值不确定的问题	NA	实现多通道心电图数据中胎儿心电信号的自动识别	胎儿心电信号	机器学习	心血管疾病	独立成分分析(ICA), 心电图监测	CNN	心电信号数据	来自两个数据库(ADFECGDB和Daisy数据库)的信号数据	NA	CDC-Net	精确率, 召回率, F1分数	NA
32	2025-10-05	A Two-Stage Automatic System for Detection of Interictal Epileptiform Discharges from Scalp Electroencephalograms 2023-11, eNeuro IF:2.7Q3 DOI:10.1523/ENEURO.0111-23.2023 PMID:37914407	研究论文	开发基于深度学习的自动系统，用于从头皮脑电图中检测发作间期癫痫样放电	提出结合时序卷积网络的IED检测器和新型双蒙太奇决策机制的两阶段自动检测系统	仅使用484份头皮脑电图记录，样本规模有限	开发性能可靠的自动IED检测系统以辅助临床脑电图解读	头皮脑电图中的发作间期癫痫样放电	医疗信号处理	癫痫	脑电图	深度神经网络	脑电图信号	484份头皮脑电图记录（406训练，78测试）	NA	时序卷积网络, 深度神经网络	AUPRC, 假阳性率, F1分数, kappa一致性分数	NA
33	2025-10-06	Social Media Images Can Predict Suicide Risk Using Interpretable Large Language-Vision Models 2023-11-29, The Journal of clinical psychiatry IF:4.5Q1 DOI:10.4088/JCP.23m14962 PMID:38019588	研究论文	本研究开发了一个可解释的预测模型，利用社交媒体图像预测临床有效的自杀风险	首次证明公开可用的图像可用于预测经过验证的自杀风险，结合理论驱动特征与自下而上方法，提供简单灵活的策略	数据来源于2018年特定时间段，样本量相对有限，仅基于Facebook用户数据	开发可解释的自杀风险预测模型，解决现有AI方法的黑箱问题	841名Facebook用户上传的177,220张图像	多模态学习	心理健康疾病	对比语言-图像预训练(CLIP)	逻辑回归,深度学习	图像	841名用户，177,220张图像	CLIP	CLIP,逻辑回归	AUC, Cohen's d	NA
34	2025-10-06	Accurate staging of chick embryonic tissues via deep learning of salient features 2023-11-15, Development (Cambridge, England) DOI:10.1242/dev.202068 PMID:37830145	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的鸡胚胎组织精确分期方法	通过生物信息学转换和数据驱动预处理步骤，在小样本数据集上成功训练出高精度的分期分类器	数据集规模较小（151张图像），可能影响模型的泛化能力	开发精确无偏的鸡胚胎组织分期方法	HH10期鸡胚胎大脑和翅膀组织	计算机视觉	NA	显微镜成像	CNN	图像	151张鸡大脑图像和269张鸡翅膀图像	NA	深度卷积神经网络	准确率	NA
35	2025-10-06	Deep learning-based multi-stage postoperative type-b aortic dissection segmentation using global-local fusion learning 2023-Nov-29, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/acfec7 PMID:37774717	研究论文	提出基于深度学习的多阶段术后B型主动脉夹层分割框架，采用全局-局部融合学习机制	设计两阶段分割流程和全局-局部融合学习机制，通过补偿裁剪图像缺失的上下文特征提升分割性能	NA	开发术后B型主动脉夹层的快速准确分割技术，支持患者特异性3D形态学和血流动力学分析	B型主动脉夹层患者术后影像数据	医学图像分析	心血管疾病	计算机断层扫描血管成像	深度学习	医学影像	133名患者的306张随访图像，多中心数据集	NA	NA	Dice相似系数	NA
36	2025-10-06	Radiation-induced acoustic signal denoising using a supervised deep learning framework for imaging and therapy monitoring 2023-Nov-29, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/ad0283 PMID:37820684	研究论文	本研究开发了一种通用深度初始卷积神经网络(GDI-CNN)用于辐射诱导声学信号去噪，显著减少成像所需的帧平均数量	提出了一种在每个初始块中使用多膨胀卷积的神经网络架构，能够编码和解码具有不同时间特征的信号，可泛化用于不同辐射源的声学信号去噪	NA	开发深度学习框架用于辐射诱导声学信号去噪，以降低成像剂量并提高时间分辨率	X射线诱导声学信号、质子声学信号和电声学信号	医学影像处理	NA	辐射诱导声学成像	CNN	声学信号	NA	NA	GDI-CNN, 深度初始卷积神经网络	均方误差, 峰值信噪比, 结构相似性	NA
37	2025-10-06	Self-supervised enhanced thyroid nodule detection in ultrasound examination video sequences with multi-perspective evaluation 2023-Nov-28, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/ad092a PMID:37918343	研究论文	提出基于视频的深度学习模型用于甲状腺结节检测，通过相邻帧感知和自监督学习提升检测性能	将甲状腺结节检测从基于图像扩展到基于视频，利用超声视频中的时序上下文信息；提出相邻帧感知模块和无需额外标注的补丁尺度自监督模型	需要大量视频数据进行训练，模型性能可能受超声图像质量影响	开发准确、实时的甲状腺结节自动检测方法	甲状腺结节	计算机视觉	甲状腺结节	超声检查	深度学习模型	超声视频序列	92个视频包含23,773帧，其中60个标注视频包含16,694帧	NA	相邻帧感知模块，补丁尺度自监督模型	AP@50，精确率-召回率曲线下面积	NA
38	2025-10-06	Atypical architectural distortion detection in digital breast tomosynthesis: a multi-view computer-aided detection model with ipsilateral learning 2023-Nov-24, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/ad092b PMID:37918341	研究论文	提出一种基于解剖结构的多视角信息融合方法，用于数字乳腺断层摄影中非典型结构扭曲的计算机辅助检测	首次利用同侧视角间的解剖结构对应关系，通过孪生网络架构和三重模块有效融合多视角信息	未明确说明模型在不同人群或设备间的泛化能力	开发用于数字乳腺断层摄影中非典型结构扭曲检测的计算机辅助检测模型	数字乳腺断层摄影的头尾位和内外斜位图像	计算机视觉	乳腺癌	数字乳腺断层摄影	深度学习, 孪生网络	医学影像	NA	NA	Siamese network	平均真阳性分数, 每体积假阳性数, 80%灵敏度下的假阳性数	NA
39	2025-10-06	Deep learning based MLC aperture and monitor unit prediction as a warm start for breast VMAT optimisation 2023-Nov-16, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/ad07f6 PMID:37903442	研究论文	提出基于深度学习的乳腺VMAT优化方法，直接从患者解剖结构预测MLC孔径和监测单元	首次使用深度学习直接从患者解剖结构预测VMAT MLC孔径和监测单元，作为优化器的初始化参数	研究仅针对右侧乳腺癌患者，样本量相对有限	开发自动化的放射治疗计划优化方法	乳腺癌患者的放射治疗计划	医学影像分析	乳腺癌	容积旋转调强放疗(VMAT)	CNN	CT影像和轮廓投影	148例患者（训练集101例，验证集23例，测试集24例）	NA	U-net	剂量差异，计算时间	NA
40	2025-10-06	Deep learning-based workflow for hip joint morphometric parameter measurement from CT images 2023-Nov-06, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/ad04aa PMID:37852280	研究论文	提出基于深度学习的CT图像髋关节形态参数自动测量工作流	首次开发从粗到精的深度学习模型实现髋关节几何重建，并建立稳健的形态参数测量方法	仅在两个不同成像协议的数据集上验证，样本多样性可能有限	提高髋关节置换术前规划的准确性和鲁棒性	髋关节CT图像	计算机视觉	骨科疾病	CT成像	深度学习模型	CT图像	两个不同成像协议的数据集	NA	从粗到精深度学习模型	Dice系数, 标志点预测误差, Pearson相关系数, 组内相关系数	NA