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
101	2025-10-06	Glenohumeral joint force prediction with deep learning 2024-01, Journal of biomechanics IF:2.4Q3 DOI:10.1016/j.jbiomech.2024.111952 PMID:38228026	研究论文	本研究使用深度学习技术预测肩关节盂肱关节力的幅度和方向	首次将深度学习模型应用于盂肱关节力预测，替代传统计算密集型优化方法	基于959名虚拟受试者数据，未使用真实患者数据进行验证	开发能够准确预测盂肱关节力的深度学习模型，降低计算成本	全肩关节置换术(TSA)领域的盂肱关节力预测	机器学习	骨科疾病	深度学习，马尔可夫链蒙特卡洛方法	深度学习模型	虚拟患者参数数据	959名虚拟受试者	NA	NA	决定系数，平均绝对误差	NA
102	2025-10-06	Forward dynamics computational modelling of a cyclist fall with the inclusion of protective response using deep learning-based human pose estimation 2024-01, Journal of biomechanics IF:2.4Q3 DOI:10.1016/j.jbiomech.2024.111959 PMID:38286096	研究论文	本研究通过视频分析结合深度学习姿态估计和正向动力学计算模型，研究自行车骑行者跌倒的运动学特征和防护响应机制	开发了结合深度学习姿态估计和逆向运动学优化的新型重建流程，用于从真实跌倒视频中提取人体运动数据，并首次在自行车跌倒模型中优化包含支撑性主动响应	研究仅针对单个自行车跌倒案例进行研究，样本量有限	研究自行车骑行者跌倒的运动学和动力学特征，开发计算模型以改进防护装备和安全措施	自行车骑行者的跌倒过程	计算机视觉, 生物力学	创伤性损伤	视频分析, 深度学习姿态估计, 逆向运动学优化, 正向动力学计算模型	深度学习姿态估计模型	视频	单个自行车跌倒案例研究	遗传算法	NA	NA	NA
103	2025-10-06	An enhanced pattern detection and segmentation of brain tumors in MRI images using deep learning technique 2024, Frontiers in computational neuroscience IF:2.1Q3 DOI:10.3389/fncom.2024.1418280 PMID:38988988	研究论文	提出一种基于二元卷积神经网络的深度学习方法来增强脑部MRI图像中肿瘤的检测和分割	能够分割10种最常见的脑肿瘤类型，相比现有模型仅能分割4种类型有显著改进	NA	提高脑肿瘤在MRI图像中的检测和分割精度	脑肿瘤	计算机视觉	脑肿瘤	MRI成像	CNN	图像	6,600张脑部MRI图像	NA	二元卷积神经网络(BCNN)	准确率,精确率,召回率,F-Measure	NA
104	2025-10-06	Application of ChatGPT in Routine Diagnostic Pathology: Promises, Pitfalls, and Potential Future Directions 2024-Jan-01, Advances in anatomic pathology IF:5.1Q1 DOI:10.1097/PAP.0000000000000406 PMID:37501529	文献综述	本文综述了ChatGPT在常规诊断病理学中的应用前景、潜在问题和未来发展方向	首次系统探讨大型语言模型在病理学诊断领域的应用潜力，并通过模拟实际病理诊断场景进行对话测试	目前关于ChatGPT在病理学领域的研究信息有限，需要更多研究验证其准确性、有效性和伦理问题	评估ChatGPT在常规诊断病理学中的应用价值和局限性	ChatGPT及其他聊天机器人技术在病理诊断中的应用	自然语言处理	NA	自然语言处理，深度学习	大型语言模型	文本数据	NA	NA	Transformer	NA	NA
105	2025-10-06	Integrative analysis of noncoding mutations identifies the druggable genome in preterm birth 2024-01-19, Science advances IF:11.7Q1 DOI:10.1126/sciadv.adk1057 PMID:38241369	研究论文	通过整合非编码突变分析揭示早产的药物靶向基因组	首次结合深度学习与图模型在碱基分辨率评估突变效应，整合子宫肌层表观基因组与大规模患者基因组数据	研究队列主要基于欧洲和非裔美国人群体，可能限制结果的普适性	识别早产的遗传风险位点和药物靶点	自发性早产患者队列（欧洲和非裔美国人）及接受孕激素预防治疗的孕妇	机器学习	早产	全基因组测序，表观基因组分析	深度学习，图模型	基因组数据，表观遗传数据	大规模患者队列（具体数量未明确说明）	NA	NA	突变负荷预测能力	NA
106	2025-10-06	Deep learning-based video-analysis of instrument motion in microvascular anastomosis training 2024-01-12, Acta neurochirurgica IF:1.9Q2 DOI:10.1007/s00701-024-05896-4 PMID:38214753	研究论文	开发基于深度学习的自动器械尖端检测算法，用于微血管吻合训练中的手术器械运动分析	首次将YOLOv2深度学习模型应用于微血管吻合训练视频的器械尖端跟踪和运动学分析	研究主要基于训练视频，临床实际应用验证尚需进一步研究	开发自动化手术器械运动分析系统以客观评估微血管吻合技能	神经外科培训学员（新手、中级和专家级外科医生）	计算机视觉	NA	视频分析	CNN	视频	临床微血管手术视频和训练视频	YOLOv2	YOLOv2	Dice相似系数, ROC分析	NA
107	2025-10-06	Expert-centered Evaluation of Deep Learning Algorithms for Brain Tumor Segmentation 2024-01, Radiology. Artificial intelligence DOI:10.1148/ryai.220231 PMID:38197800	研究论文	本研究通过文献调查和专家评估，分析了脑肿瘤分割深度学习算法的评估实践与专家质量感知	首次系统调查脑肿瘤分割算法评估实践，并揭示专家质量感知与常用定量指标之间的差异	专家评估样本量有限，且存在评分者间一致性较低的问题	评估深度学习算法在脑肿瘤分割中的性能表现与临床专家质量感知的一致性	脑肿瘤分割算法和医学影像专家	医学影像分析	脑肿瘤	深度学习分割算法	NA	医学影像	180篇文献调查和60例脑肿瘤分割案例的专家评估	NA	NA	Dice分数, 敏感度, Hausdorff距离, Krippendorff α, Kendall tau	NA
108	2025-10-06	A Deep Learning Pipeline for Assessing Ventricular Volumes from a Cardiac MRI Registry of Patients with Single Ventricle Physiology 2024-01, Radiology. Artificial intelligence DOI:10.1148/ryai.230132 PMID:38166332	研究论文	开发用于单心室生理患者心脏MRI心室自动分割的端到端深度学习流程	提出包含三个深度学习模型的端到端流程，专门针对Fontan循环患者的多中心心脏MRI数据进行自动化心室分割	在475例未见过的检查中，26%需要轻微调整，5%需要重大调整，0.4%的裁剪模型失败	开发自动化的心室分割方法以评估单心室生理患者的心室容积	Fontan循环患者的心脏MRI数据	医学影像分析	先天性心脏病	心脏MRI	深度学习	医学影像	250例心脏MRI检查用于训练验证测试，475例未见过的检查用于进一步评估	NA	U-Net 3+	Dice分数, Bland-Altman分析, 组内相关系数	NA
109	2025-10-06	Revisiting the Trustworthiness of Saliency Methods in Radiology AI 2024-01, Radiology. Artificial intelligence DOI:10.1148/ryai.220221 PMID:38166328	研究论文	评估放射学AI中显著性方法对输入扰动的敏感性和鲁棒性	提出预测-显著性相关性(PSC)指标来量化显著性方法的敏感性和鲁棒性	仅针对胸部X光片和脑部MRI图像进行评估，未涵盖其他医学影像模态	验证放射学AI中显著性方法的可信度	胸部X光片和脑部肿瘤MRI图像	计算机视觉	胸部疾病,脑肿瘤	深度学习	深度学习模型	医学影像	191229张胸部X光片和7022张脑部MRI图像	NA	NA	PSC系数,AUC	NA
110	2025-10-06	Deep Learning-based Identification of Brain MRI Sequences Using a Model Trained on Large Multicentric Study Cohorts 2024-01, Radiology. Artificial intelligence DOI:10.1148/ryai.230095 PMID:38166331	研究论文	开发基于深度学习的全自动设备无关和序列无关卷积神经网络，用于可靠高效地标记异质非结构化脑部MRI数据	使用来自249家医院的大规模多中心脑部MRI数据训练模型，能够区分九种MRI序列类型，且模型性能不受肿瘤存在与否的影响	仅使用二维中间切片图像进行分析，未包含完整三维序列信息	开发可靠高效的脑部MRI序列自动识别系统	脑部MRI序列图像	计算机视觉	胶质母细胞瘤	MRI	CNN	图像	2179名患者，8544次检查，63327个序列，来自249家医院和29种扫描仪类型	NA	ResNet-18, ResNet-50	准确率, 置信区间	NA
111	2025-10-06	Examination-Level Supervision for Deep Learning-based Intracranial Hemorrhage Detection on Head CT Scans 2024-01, Radiology. Artificial intelligence DOI:10.1148/ryai.230159 PMID:38294324	研究论文	比较弱监督（仅检查级别标签）和强监督（图像级别标签）在头部CT扫描颅内出血检测中的深度学习模型效果	首次系统比较弱监督与强监督在颅内出血检测中的性能差异，证明弱监督方法可显著减少标注工作量	回顾性研究，需在前瞻性数据集中进一步验证	评估不同监督级别对深度学习模型检测颅内出血性能的影响	头部CT扫描图像	计算机视觉	颅内出血	CT扫描	CNN	医学图像	21736次检查（RSNA数据集），436次检查（CQ500数据集），75次检查（CT-ICH数据集）	NA	基于注意力的卷积神经网络	AUC	NA
112	2024-10-02	Towards deep learning methods for quantification of the right ventricle using 2D echocardiography 2024, Future cardiology IF:1.6Q3 DOI:10.1080/14796678.2024.2347125 PMID:39351980	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
113	2025-06-07	Real-time monitoring of single dendritic cell maturation using deep learning-assisted surface-enhanced Raman spectroscopy 2024, Theranostics IF:12.4Q1 DOI:10.7150/thno.100298 PMID:39479453	research paper	该研究开发了一种基于深度学习和表面增强拉曼光谱（SERS）的方法，用于实时监测单个树突状细胞（DC）的成熟状态	结合Au@CpG@PEG纳米颗粒作为自报告纳米疫苗，利用无标记SERS策略和深度学习CNN算法，实现了对DC成熟状态的动态实时检测，准确率超过98.92%	未提及具体样本量或实验重复次数，可能影响结果的普遍性	开发一种实时监测单个树突状细胞成熟状态的方法，以预测免疫系统激活、评估疫苗效果和免疫治疗有效性	树突状细胞（DC）	digital pathology	NA	表面增强拉曼光谱（SERS）	CNN	光谱数据	NA	NA	NA	NA	NA
114	2025-10-06	Pose analysis in free-swimming adult zebrafish, Danio rerio : "fishy" origins of movement design 2024-Jan-01, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2023.12.31.573780 PMID:38260397	研究论文	通过无标记追踪和无监督机器学习分析成年斑马鱼自由游动时的姿势模式	首次使用DeepLabCut和B-SOiD机器学习软件结合无监督多变量时间序列分析来识别斑马鱼游动中的典型姿势配置	样本量较小（仅12条斑马鱼），视觉分析存在主观性	验证运动设计中最小化主动神经控制而利用被动反应力的高效进化假说	成年斑马鱼（Danio rerio）	计算机视觉	NA	无标记追踪，无监督多变量时间序列分析	深度学习	视频序列	12条自由行为的斑马鱼，超过14,000个连续帧	DeepLabCut, B-SOiD	NA	聚类分析（36-50个单个体聚类，86个合并数据聚类）	NA
115	2025-10-06	Identifying keystone species in microbial communities using deep learning 2024-Jan, Nature ecology & evolution IF:13.9Q1 DOI:10.1038/s41559-023-02250-2 PMID:37974003	研究论文	提出基于深度学习的框架识别微生物群落中的关键物种	首次将深度学习应用于微生物群落关键物种识别，通过隐式学习群落组装规则来量化物种关键性	NA	解决微生物群落中关键物种系统性识别的挑战	微生物群落和其中的关键物种	机器学习	NA	深度学习	深度学习模型	微生物组样本数据	合成数据和真实数据	NA	NA	NA	NA
116	2025-10-06	Multimodal feature fusion in deep learning for comprehensive dental condition classification 2024, Journal of X-ray science and technology IF:1.7Q3 DOI:10.3233/XST-230271 PMID:38217632	研究论文	本研究评估了深度学习和多模态特征融合技术在自动牙科疾病分类中的有效性	采用多模态特征融合技术结合传统机器学习分类器，显著提升了牙科疾病分类的准确性和鲁棒性	仅包含六种常见牙科疾病，未涵盖更广泛的牙科病症	推进自动牙科疾病分类领域的发展	六种常见牙科疾病：龋齿、牙结石、牙龈炎、牙齿变色、溃疡和少牙症	计算机视觉	牙科疾病	深度学习，特征融合	CNN, SVM, Naive Bayes	图像	11,653张临床来源图像	NA	EfficientNetB0	准确率, 召回率, 精确率, Kappa指数	NA
117	2025-10-06	An adaptive weighted ensemble learning network for diabetic retinopathy classification 2024, Journal of X-ray science and technology IF:1.7Q3 DOI:10.3233/XST-230252 PMID:38217630	研究论文	提出一种基于光学相干断层扫描图像的自适应加权集成学习方法用于糖尿病视网膜病变分类	基于贝叶斯理论提出新型决策融合方案，动态调整基模型权重分布以缓解数据不平衡问题	NA	提升糖尿病视网膜病变自动检测性能	糖尿病视网膜病变患者的光学相干断层扫描图像	计算机视觉	糖尿病视网膜病变	光学相干断层扫描	集成学习	图像	两个公共数据集（DRAC2022和APTOS2019）	NA	三个先进深度学习模型的集成	二次加权kappa, 准确率	NA
118	2025-10-06	A dense and U-shaped transformer with dual-domain multi-loss function for sparse-view CT reconstruction 2024, Journal of X-ray science and technology IF:1.7Q3 DOI:10.3233/XST-230184 PMID:38306086	研究论文	提出一种密集U型Transformer网络结合双域多损失函数用于稀疏视图CT重建	结合DenseNet的局部特征提取能力和Transformer的远程依赖建模，并设计带权重学习的双域多损失函数	仅在Mayo Clinic LDCT数据集上验证，未在其他数据集测试泛化能力	开发深度学习方法来抑制稀疏视图CT重建中的伪影	稀疏视图CT图像	计算机视觉	NA	CT扫描	Transformer, CNN	医学图像	Mayo Clinic LDCT数据集	NA	DenseNet, Transformer, U-Net	伪影抑制效果, 图像特征保留度	NA
119	2025-10-06	Severity-stratification of interstitial lung disease by deep learning enabled assessment and quantification of lesion indicators from HRCT images 2024, Journal of X-ray science and technology IF:1.7Q3 DOI:10.3233/XST-230218 PMID:38306087	研究论文	提出基于深度学习的HRCT图像病灶指标评估与量化方法，用于间质性肺病的严重程度分层	首次开发能够同时分割五种ILD病灶类型（HC、RO、GGO、CONS、EMPH）的卷积神经网络，并结合临床数据建立多变量预测模型	研究样本量未明确说明，模型性能在不同病灶类型间存在差异	提高间质性肺病严重程度评估的准确性和客观性	间质性肺病患者的HRCT图像	计算机视觉	间质性肺病	HRCT成像	CNN	医学图像	NA	NA	卷积神经网络	AUC, 准确率	NA
120	2025-05-31	DeepDate: A deep fusion model based on whale optimization and artificial neural network for Arabian date classification 2024, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0305292 PMID:39078864	研究论文	提出了一种基于鲸鱼优化算法和人工神经网络的深度融合模型DeepDate，用于阿拉伯椰枣分类	结合鲸鱼优化算法和人工神经网络，提高了椰枣分类的准确性和效率	未提及模型在小规模生产者中的实际应用效果	提高椰枣分类的准确性和效率	阿拉伯椰枣（Barhi, Khalas, Meneifi, Naboot Saif, Sullaj）	计算机视觉	NA	深度学习算法	人工神经网络（ANN）	图像	五类椰枣图像（具体数量未提及）	NA	NA	NA	NA