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	2025-09-25	A versatile attention-based neural network for chemical perturbation analysis and its potential to aid surgical treatment: an experimental study 2024-Dec-01, International journal of surgery (London, England) DOI:10.1097/JS9.0000000000001781 PMID:39017949	研究论文	提出一种基于注意力机制的神经网络ACTIN，用于化学扰动分析和辅助手术治疗药物发现	结合图卷积和Transformer机制，仅需少量训练数据即可实现最先进性能，并能识别特定元素药效基团对基因表达的影响	训练样本量较小（仅393个实例），尚未进行大规模临床验证	开发灵活高效的药物发现方法以辅助手术治疗	化学药效基团和基因表达数据	机器学习	COVID-19	转录组数据分析	图卷积网络(GCN)和Transformer	药物数据和转录组数据	393个训练实例，使用COVID-19患者肺组织转录组数据验证
2	2025-09-25	Generative AI in orthopedics: an explainable deep few-shot image augmentation pipeline for plain knee radiographs and Kellgren-Lawrence grading 2024-11-01, Journal of the American Medical Informatics Association : JAMIA IF:4.7Q1 DOI:10.1093/jamia/ocae246 PMID:39311859	研究论文	提出一种用于膝关节X光片生成和Kellgren-Lawrence分级的可解释深度少样本图像增强流程	首次提出深度少样本图像增强流程，能够利用有限训练样本生成高质量合成膝关节X光片	训练样本数量有限	解决骨科医学图像分析中大规模标准化标注数据缺乏的问题	膝关节X光片和Kellgren-Lawrence分级	医学图像分析	骨关节炎	深度少样本图像增强	深度学习模型	X光图像	生成86,000张合成膝关节X光片
3	2025-09-25	DL-EDOF: Novel Multi-Focus Image Data Set and Deep Learning-Based Approach for More Accurate and Specimen-Free Extended Depth of Focus 2024-08, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-024-01076-z PMID:38528289	研究论文	本研究提出了一种基于无监督深度学习的扩展景深显微镜方法，并创建了新的多焦点图像数据集	首个基于无监督深度学习的EDOF方法，无需任何预处理或后处理技术，使用深度特征获取像素聚焦度	NA	开发更准确、无需特定样本的扩展景深显微镜方法	多焦点图像	计算机视觉	NA	深度学习	无监督深度学习模型	图像	包含9个图像集合的数据集（4个合成图像集和5个显微镜图像集）
4	2025-09-25	Antibody design using deep learning: from sequence and structure design to affinity maturation 2024-May-23, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbae307 PMID:38960409	综述	本文综述了深度学习在抗体设计领域的应用进展	将深度学习技术从传统小分子药物拓展至生物大分子（特别是抗体）的发现与开发	NA	探讨深度学习在抗体序列设计、结构优化和亲和力成熟等方面的应用	抗体分子	机器学习	NA	深度学习	深度学习	序列数据、结构数据	NA
5	2025-09-25	Multi-Class Deep Learning Model for Detecting Pediatric Distal Forearm Fractures Based on the AO/OTA Classification 2024-04, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-024-00968-4 PMID:38308069	研究论文	基于AO/OTA分类开发多类别深度学习模型用于检测儿童远端前臂骨折	首次将YOLOv4目标检测模型应用于儿童远端前臂骨折的多类别分类，并采用AO/OTA儿科骨折分类标准	测试集样本量较小（仅88张图像），未进行外部验证	开发自动检测儿童远端前臂骨折的深度学习模型以辅助临床治疗规划	儿童远端前臂骨折的X射线图像	计算机视觉	儿科骨折	深度学习	YOLOv4 CNN	X射线图像	7006张手腕X光图像（来自1809名患者），测试集88张图像（来自34名患者）
6	2025-09-25	Enhancing YOLO5 for the Assessment of Irregular Pelvic Radiographs with Multimodal Information 2024-04, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-024-00986-2 PMID:38315343	研究论文	本研究通过将年龄和性别信息融入YOLO5模型通道，提升深度学习模型在发育性髋关节发育不良诊断中的性能	首次将多模态信息（年龄和性别）融入YOLO5模型用于DDH诊断，考虑了骨盆在不同发育阶段和性别间的差异	NA	提高深度学习模型在发育性髋关节发育不良诊断中的准确性和有效性	骨盆X射线图像中的髋关节解剖标志点	计算机视觉	发育性髋关节发育不良	深度学习	YOLO5	X射线图像	7750张骨盆X射线图像，覆盖4个月至16岁年龄段，包含畸形和术后等多种情况
7	2025-09-25	Development of Medical Imaging Data Standardization for Imaging-Based Observational Research: OMOP Common Data Model Extension 2024-04, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-024-00982-6 PMID:38315345	研究论文	提出医学影像数据模型扩展（MI-CDM），用于支持基于影像的观察性研究	首次将医学影像数据结构化整合到OMOP通用数据模型中，新增两个数据表和词汇表	NA	建立医学影像数据标准化框架以支持影像生物标志物研究	观察性医疗数据与医学影像数据	医学信息学	NA	DICOM标准、深度学习	数据模型扩展	医学影像数据、结构化医疗数据	NA
8	2025-09-25	Development and Validation of Deep Learning-Based Automated Detection of Cervical Lymphadenopathy in Patients with Lymphoma for Treatment Response Assessment: A Bi-institutional Feasibility Study 2024-04, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-024-00966-6 PMID:38316667	研究论文	开发并验证基于深度学习的自动化宫颈淋巴结病变检测系统，用于淋巴瘤患者的治疗反应评估	首次使用3D SegResNet模型对淋巴瘤患者头颈部增强CT图像进行宫颈淋巴结的自动检测和分割，并验证其在纵向治疗反应评估中的临床效用	模型分割性能中等（DSC=0.39），样本量有限且为回顾性研究	开发深度学习模型用于淋巴瘤患者宫颈淋巴结的自动检测和分割，并评估其在治疗反应评估中的临床应用价值	淋巴瘤患者的头颈部增强CT图像和宫颈淋巴结	数字病理	淋巴瘤	对比增强CT扫描	3D SegResNet	医学影像（CT图像）	开发队列76例，内部测试1队列27例，内部测试2队列87例，外部测试队列26例，总计216例患者
9	2025-09-25	Deep Learning-Assisted Diffusion Tensor Imaging for Evaluation of the Physis and Metaphysis 2024-04, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-024-00993-3 PMID:38321313	研究论文	本研究开发了一种基于UNETR的深度学习模型，用于自动分割儿童骨骼生长板DTI图像，以替代耗时的手动分割方法	首次将UNETR混合模型应用于骨骼生长板DTI图像的自动分割，显著提升了分割效率和一致性	研究为回顾性分析，样本量相对有限（191名受试者），需要进一步前瞻性验证	开发自动分割方法以优化儿童骨骼生长板DTI图像的分析流程	儿童骨骼生长板（physis）和干骺端（metaphysis）的DTI图像	医学影像分析	儿科骨骼发育	扩散张量成像（DTI）	UNETR（UNET Transformer混合模型）和UNET	医学影像数据（DTI扫描）	385次DTI扫描，来自191名平均年龄12.6±2.01岁的受试者
10	2025-09-25	Automated Quantification of Total Cerebral Blood Flow from Phase-Contrast MRI and Deep Learning 2024-04, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-023-00948-0 PMID:38343224	研究论文	开发基于深度学习的自动量化全脑血流量方法，用于评估脑健康	首次将U-Net深度学习网络应用于相位对比MRI的脑血管自动分割，并通过图像预处理增强分割性能	训练样本量相对有限（218张图像），需要进一步验证在更广泛人群中的适用性	开发自动化的全脑血流量量化技术，替代传统手动方法	脑部供血动脉血管	医学影像分析	脑血管疾病	相位对比磁共振成像（PC MRI）、深度学习	U-Net	医学影像（MRI图像）	218张训练图像，40张内部测试图像，20组外部测试数据
11	2025-09-25	Deep Learning-based Diagnosis of Pulmonary Tuberculosis on Chest X-ray in the Emergency Department: A Retrospective Study 2024-04, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-023-00952-4 PMID:38343228	研究论文	开发基于深度学习的算法用于急诊科胸部X光片的肺结核检测	使用EfficientNetV2架构并结合半监督学习（通过ChestX-ray14数据集进行伪标注），在多种拍摄体位的X光片上验证算法性能	回顾性研究，需前瞻性验证；性能在不同拍摄体位间存在差异	开发辅助急诊科快速诊断肺结核的深度学习算法	胸部X光片图像	计算机视觉	肺结核	深度学习	EfficientNetV2	医学影像（X光片）	3498张本院X光片（训练集2144张，测试集1354张），另使用公共数据集112,120张训练图像和800张测试图像
12	2025-09-25	MRI-Based Machine Learning Fusion Models to Distinguish Encephalitis and Gliomas 2024-04, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-023-00957-z PMID:38343248	研究论文	本研究比较传统机器学习与深度学习模型性能，并评估融合放射组学在非典型病例中区分脑炎和胶质瘤的有效性	首次将传统机器学习与深度学习放射组学特征融合，构建深度学习放射组学列线图和在线计算器辅助临床决策	样本量有限（116例患者），仅使用FLAIR序列MRI图像	开发机器学习模型用于非典型病例中脑炎与胶质瘤的鉴别诊断	116例经病理确诊的胶质瘤和临床诊断脑炎患者的术前MRI图像	医学影像分析	神经系统疾病	MRI影像分析、放射组学	LR、SVM、MLP、DenseNet121、ResNet50、ResNet18、深度学习放射组学模型	医学影像（MRI FLAIR序列）	116例患者
13	2025-09-25	Development of Local Software for Automatic Measurement of Geometric Parameters in the Proximal Femur Using a Combination of a Deep Learning Approach and an Active Shape Model on X-ray Images 2024-04, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-023-00953-3 PMID:38343246	研究论文	开发结合深度学习和主动形状模型的本地软件，用于自动测量X光片中股骨近端的几何参数	首次将深度学习神经网络与主动形状模型相结合，实现股骨边界提取和解剖标志点拟合的自动化流程	测试数据量有限（428张图像），alpha角的测量误差相对较高（4.53%）	开发自动化测量股骨近端几何参数的方法，辅助医生早期诊断髋部和股骨疾病	股骨近端几何参数（FNAL、FHD、FNW、SW、NSA、AA）	计算机视觉	骨科疾病	深度学习、主动形状模型（ASM）	深度学习神经网络、ASM	X光图像	428张髋部X光片（男性208张，女性220张）
14	2025-09-25	Enhancing Disease Classification with Deep Learning: a Two-Stage Optimization Approach for Monkeypox and Similar Skin Lesion Diseases 2024-04, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-023-00941-7 PMID:38343247	研究论文	提出一种基于深度学习的两阶段优化方法，用于区分猴痘、水痘和麻疹等视觉相似的皮肤病变疾病	采用两阶段优化策略，通过分析71个预训练模型并结合集成学习技术，实现高精度疾病分类	NA	开发快速准确的决策支持系统以实现猴痘的及时诊断	猴痘、水痘和麻疹的皮肤病变图像	计算机视觉	猴痘	迁移学习、微调、集成学习	ConvNeXtBase/ConvNeXtLarge/ConvNeXtXLarge/RegNetX160/ResNetRS101/ResNet101	图像	NA
15	2025-09-25	Automatic 3D Segmentation and Identification of Anomalous Aortic Origin of the Coronary Arteries Combining Multi-view 2D Convolutional Neural Networks 2024-04, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-023-00950-6 PMID:38343261	研究论文	开发结合多视角2D卷积神经网络的自动3D分割方法，用于识别冠状动脉异常主动脉起源	首次将三个单视角2D Attention U-Net与3D视角集成相结合，实现冠状动脉自动分割和异常起源分类	测试集样本量较小（n=13），需要更大规模验证	自动分割和分类冠状动脉正常/异常主动脉起源，辅助临床诊断	124例计算机断层扫描血管造影（CTA）数据中的主动脉根和冠状动脉	医学影像分析	心血管疾病	计算机断层扫描血管造影（CTA）	Attention U-Net, 决策树	3D医学影像	124例CTA数据（训练111例，测试13例）
16	2025-09-25	Lightweight Attentive Graph Neural Network with Conditional Random Field for Diagnosis of Anterior Cruciate Ligament Tear 2024-04, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-023-00944-4 PMID:38343260	研究论文	提出一种轻量级注意力图神经网络结合条件随机场的模型（ACGNN），用于膝关节MRI图像中的前交叉韧带撕裂诊断	首次将条件随机场集成到图神经网络层中优化关联性，并采用三重注意力机制（自增强注意力、节点注意力和记忆注意力）解决过平滑和过拟合问题	需要在小样本不平衡数据场景下验证模型泛化能力	实现基于膝关节MRI的快速准确ACL撕裂分类	膝关节磁共振图像	计算机辅助诊断	运动损伤	磁共振成像（MRI）	图神经网络（GNN）与条件随机场（CRF）结合	医学图像	包含斜冠状面和矢状面MRI数据
17	2025-09-25	Horse Herd Optimization with Gate Recurrent Unit for an Automatic Classification of Different Facial Skin Disease 2024-04, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-023-00962-2 PMID:38343253	研究论文	提出一种结合马群优化算法和门控循环单元的深度学习模型，用于自动分类不同面部皮肤疾病	首次将马群优化算法（HOA）与门控循环单元（GRU）相结合用于面部皮肤疾病分类，并采用多阶段图像处理流程	仅使用Kaggle单一数据库进行验证，未提及模型在临床环境中的实际应用效果	开发高精度的面部皮肤疾病自动分类系统	面部皮肤疾病图像（包括红斑痤疮、湿疹、基底细胞癌、光化性角化病和痤疮等）	计算机视觉	皮肤疾病	非线性扩散、自适应直方图均衡化、高通滤波、灰度游程矩阵、彩色共生局部二值模式	GRU（门控循环单元）结合HOA（马群优化算法）	图像	Kaggle数据库中的面部皮肤疾病图像（具体数量未明确说明）
18	2025-09-25	Myocardial scar and left ventricular ejection fraction classification for electrocardiography image using multi-task deep learning 2024-03-29, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-58131-6 PMID:38553581	研究论文	开发基于计算机视觉的多任务深度学习模型，通过12导联心电图二维图像预测心肌瘢痕和左心室射血分数降低	首次将多任务深度学习应用于心电图图像分析，同时预测两个关键心血管参数，性能优于心脏病专家	研究基于特定数据集，在资源有限环境中的实际应用效果需进一步验证	开发低成本的心血管疾病筛查替代方案，减少对心脏磁共振的依赖	心电图二维图像和相关的临床特征数据	计算机视觉	心血管疾病	多任务深度学习	深度学习模型	图像	14,052份心电图数据
19	2025-09-24	Single-nucleus transcriptome atlas of orbitofrontal cortex in amyotrophic lateral sclerosis with a deep learning-based decoding of alternative polyadenylation mechanisms 2024-Dec-16, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2023.12.22.573083 PMID:38187588	研究论文	通过单核RNA测序构建肌萎缩侧索硬化症眶额叶皮层转录组图谱，并利用深度学习解析选择性多聚腺苷酸化机制	开发APA-Net深度学习模型整合转录本序列与RNA结合蛋白表达谱，首次揭示ALS/FTLD中细胞类型特异性的APA调控模式	研究聚焦于特定脑区（眶额叶皮层）和C9orf72相关病例，结果在其他脑区或ALS亚型的普适性需进一步验证	解析ALS/FTLD神经退行性疾病中细胞类型特异性转录调控机制	C9orf72相关ALS（伴/不伴FTLD）和散发性ALS患者的眶额叶皮层组织	数字病理	肌萎缩侧索硬化症	单核RNA测序、深度学习	APA-Net（定制深度学习模型）	单细胞转录组数据、基因组序列	包含C9orf72相关ALS（伴/不伴FTLD）和散发性ALS的多例人脑组织样本
20	2025-09-24	International Validation of Echocardiographic AI Amyloid Detection Algorithm 2024-Dec-16, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2024.12.14.24319049 PMID:39763545	研究论文	本研究通过国际多中心验证了一种基于计算机视觉的深度学习算法EchoNet-LVH在心脏淀粉样变性超声诊断中的性能	开发了首个基于胸骨旁长轴和心尖四腔心切面视频的计算机视觉算法，并在国际多中心验证其诊断性能	回顾性病例对照研究设计，需进一步验证早期诊断对治疗启动的影响	验证人工智能算法在心脏淀粉样变性超声诊断中的准确性和泛化能力	心脏淀粉样变性患者和对照组的超声心动图研究	计算机视觉	心脏淀粉样变性	深度学习	计算机视觉深度学习算法	超声视频	多中心回顾性病例对照研究（具体样本量未明确说明）