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
1	2026-07-13	Predicting Adherence to Computer-Based Cognitive Training Programs Among Older Adults: Study of Domain Adaptation and Deep Learning 2024-09-16, JMIR aging IF:5.0Q1 DOI:10.2196/53793 PMID:39283346	研究论文	利用深度学习和领域自适应技术预测老年人坚持计算机化认知训练程序的情况	首次使用领域自适应技术预测老年人对认知训练程序的日常依从性	NA	提高预测依从性中断的准确性，以开发定制化依从支持系统，促进老年人参与认知训练	老年参与者	机器学习	老年疾病	深层卷积神经网络、领域自适应、Gramian角场	深度卷积神经网络	时间序列	来自两项认知训练干预研究的数据	NA	深层卷积神经网络	准确率	NA
2	2026-07-13	Markerless Motion Capture to Quantify Functional Performance in Neurodegeneration: Systematic Review 2024-08-06, JMIR aging IF:5.0Q1 DOI:10.2196/52582 PMID:39106477	综述	系统综述无标记运动捕捉技术在神经退行性疾病中量化功能表现的应用	首次系统全面地探讨无标记运动捕捉技术使用全身追踪量化痴呆、轻度认知障碍和帕金森病患者的运动与功能表现，并评估其临床潜力	纳入的研究主要集中在步态分析，缺乏对日常生活活动的评估；仅有6项研究进行了与金标准运动捕捉模型的严格对比；临床实用性仍需进一步验证	调查无标记运动捕捉技术在量化神经退行性疾病患者功能表现中的应用情况	痴呆、轻度认知障碍和帕金森病患者	machine learning	痴呆、轻度认知障碍、帕金森病	深度摄像头、标准视频摄像头、手机摄像头	深度学习模型	视频	26项符合条件的研究	NA	NA	NA	NA
3	2026-07-13	Assessment of image quality and diagnostic accuracy for cervical spondylosis using T2w-STIR sequence with a deep learning-based reconstruction approach 2024-08, European spine journal : official publication of the European Spine Society, the European Spinal Deformity Society, and the European Section of the Cervical Spine Research Society IF:2.6Q1 DOI:10.1007/s00586-024-08409-0 PMID:39007984	研究论文	评估基于深度学习重建的T2w-STIR序列在颈椎病MRI中的图像质量和诊断准确性	首次将深度学习重建（DLR）技术应用于3.0T颈椎快速MRI的T2w-STIR序列，显著提升图像质量并缩短扫描时间	NA	探讨深度学习重建处理在3.0T颈椎快速MRI图像中提升图像质量、保持观察者间一致性及提高疾病诊断效能的潜力	71名志愿者的颈椎MRI图像	机器学习	颈椎病	MRI	深度学习重建模型	图像	71名志愿者	NA	NA	质量指标中位数, 观察者间一致性	NA
4	2026-07-13	Multinational External Validation of Autonomous Retinopathy of Prematurity Screening 2024-04-01, JAMA ophthalmology IF:7.8Q1 DOI:10.1001/jamaophthalmol.2024.0045 PMID:38451496	研究论文	验证基于人工智能的自主早产儿视网膜病变筛查系统在 multinational 外部数据集中的性能	首次在多个国家的独立外部数据集上验证自主AI筛查ROP的有效性，并证明其检测type 1 ROP的完美灵敏度	仅使用两个外部数据集，且每个数据集的注释可能基于专家评估而非金标准	评估自主AI系统检测超过轻度ROP和type 1 ROP的准确性	早产儿视网膜病变的视网膜检查图像	计算机视觉	早产儿视网膜病变	深度学习影像处理	CNN	眼底图像	训练：843名婴儿2530次检查；外部验证：SUNDROP 1545名婴儿6245次检查，AECS 2699名婴儿5635次检查	NA	NA	AUROC, 灵敏度, 特异度	NA
5	2026-07-10	Automatic pipeline for segmentation of LV myocardium on quantitative MR T1 maps using deep learning model and computation of radial T1 and ECV values 2024-12, NMR in biomedicine IF:2.7Q1 DOI:10.1002/nbm.5230 PMID:39097976	研究论文	提出一种基于深度学习模型的自动化流程，用于在定量T1图上分割左心室心肌并计算径向T1和ECV值	创新性地将深度学习分割模型应用于定量T1图，实现左心室心肌的自动分割及径向T1和ECV值的自动计算，为心血管疾病诊断提供客观辅助	未明确说明局限性	开发并验证基于深度学习的自动化流程，用于左心室心肌分割及径向T1和ECV计算，辅助心血管疾病诊断	左心室心肌及径向T1和ECV值	机器学习, 数字病理学	心血管疾病	T1 mapping, MRI	深度学习, U-Net, Deep Res U-Net	图像, MRI数据	332例受试者的多中心回顾性多参数MRI数据	NA	U-Net, Deep Res U-Net	Dice相似系数, t检验	NA
6	2026-07-10	Synthesis of higher-B0 CEST Z-spectra from lower-B0 data via deep learning and singular value decomposition 2024-12, NMR in biomedicine IF:2.7Q1 DOI:10.1002/nbm.5221 PMID:39113170	研究论文	利用深度学习和奇异值分解从低场B0数据合成高场B0 CEST Z谱	首次提出从3T低场CEST数据合成9.4T高场Z谱的深度学习方法，结合奇异值分解捕获关键特征	模型通过模拟数据训练，可能无法完全覆盖实际临床中的复杂场不均匀性和噪声条件	开发从低场CEST数据合成高场Z谱的框架，以提高化学交换饱和转移MRI的特异性和定量能力	磷肌酸模型和伪在体模型的Z谱数据，包括磷肌酸体模、蛋清体模和活体大鼠脑	机器学习	不适用	CEST MRI	深度神经网络	Z谱（光谱数据）	7个磷肌酸管、3个蛋清管、3个大鼠脑切片	PyTorch	两个深度神经网络（DNN）及奇异值分解（SVD）模块	均方根误差（RMSE）、相关系数R	不适用
7	2026-07-10	Automatic deep learning segmentation of the hippocampus on high-resolution diffusion magnetic resonance imaging and its application to the healthy lifespan 2024-12, NMR in biomedicine IF:2.7Q1 DOI:10.1002/nbm.5227 PMID:39136393	研究论文	提出一种基于深度学习的自动分割方法，直接在高分辨率扩散磁共振成像上分割海马体，并应用于健康寿命分析	通过在UNet和UNet++架构中引入额外的密集残差连接，实现了直接在高分辨率扩散图像上自动分割海马体，克服了传统方法因脑覆盖限制和对比度差异而无法自动分割的问题	需要在患者群体中进一步验证；当前仅基于健康参与者数据训练	开发一种自动分割海马体的深度学习方法，以支持大规模人群研究中的微结构变化分析	海马体在扩散磁共振成像上的自动分割及其与年龄相关的体积、各向异性分数和平均扩散率变化	数字病理学	NA	扩散张量成像	卷积神经网络	图像	训练集：100名健康参与者；评估集：53名典型健康参与者；验证集：第一队列153名参与者（年龄5-74岁），第二队列354名参与者（年龄5-90岁）	PyTorch	UNet, UNet++, 密集残差连接	Dice系数	NA
8	2026-07-10	Comparing IOP-Induced Scleral Deformations in the Myopic and Myopic Glaucoma Spectrums 2024-11-04, Investigative ophthalmology & visual science IF:5.0Q1 DOI:10.1167/iovs.65.13.54 PMID:39585674	研究论文	比较急性眼压升高在不同近视和近视青光眼谱系中引起的巩膜变形	首次系统评估急性眼压升高对不同近视条件下黄斑曲率变化的影响，并利用深度学习算法自动分割巩膜和脉络膜组织	初步结果，样本大小有限，且仅评估急性IOP升高，未考虑慢性影响	比较急性眼压升高在不同近视条件下的黄斑曲率变化	184名受试者的328只眼睛，包括正视眼、高度近视、高度近视伴青光眼、病理性近视和病理性近视伴葡萄肿	医学图像分析	近视, 青光眼	光学相干断层扫描	深度学习	图像	328只眼睛（184名受试者）	NA	深度学习算法（未具体说明）	NA	NA
9	2026-07-10	Automatic removal of large blood vasculature for objective assessment of brain tumors using quantitative dynamic contrast-enhanced magnetic resonance imaging 2024-11, NMR in biomedicine IF:2.7Q1 DOI:10.1002/nbm.5218 PMID:39051137	研究论文	提出一种自动去除脑肿瘤区域大血管的方法，以提升定量动态对比增强磁共振成像评估的客观性	首次结合数据聚类算法、形态学操作和定量DCE-MRI参数图实现脑组织大血管的自动分割，并引入rCBV与Slope-2的组合映射图提升准确性	研究为回顾性设计，样本量有限（103例），且主要依赖K-means聚类，未探索更复杂的深度学习分割方法	开发自动去除脑肿瘤区域正常大血管的方法，以消除对定量DCE-MRI参数评估和肿瘤分类的干扰	103例经组织病理学确诊的脑肿瘤患者（包括低级别胶质瘤和高级别胶质瘤）的DCE-MRI数据	计算机视觉	脑肿瘤	动态对比增强磁共振成像	无明确深度学习模型（使用K-means聚类算法）	图像	103例脑肿瘤患者的DCE-MRI扫描数据	无明确框架	无明确架构（使用K-means聚类算法）	Cohen Kappa检验、t检验、受试者工作特征曲线分析	NA
10	2026-07-10	Positional contrastive learning for improved thigh muscle segmentation in MR images 2024-10, NMR in biomedicine IF:2.7Q1 DOI:10.1002/nbm.5197 PMID:38822595	研究论文	提出位置对比学习提升MRI大腿图像中个体肌肉分割精度	利用切片轴向位置信息进行自监督预训练，在极少量标注数据下显著提高分割性能	未提及	评估位置对比自监督学习在不同有限标注数据水平下对大腿肌肉分割的效果	老年健康受试者的大腿MRI图像	计算机视觉	老年性疾病	MRI	U-Net	图像	无标注训练集72个T1w MRI大腿扫描，有标注训练集52个，按不同数量（1-40）划分训练测试	PyTorch	U-Net	Dice相似系数	未提及
11	2026-07-10	Deep-learning-based motion correction using multichannel MRI data: a study using simulated artifacts in the fastMRI dataset 2024-10, NMR in biomedicine IF:2.7Q1 DOI:10.1002/nbm.5179 PMID:38808752	研究论文	利用深度学习对多通道MRI数据进行运动校正，并使用fastMRI数据集中的模拟伪影进行研究	首次在通道组合前对单个通道图像进行深度学习的运动校正，相比传统通道组合后校正方法显著提升了性能	仅使用模拟刚性运动伪影，未验证在真实运动伪影及其他运动类型上的泛化能力；多通道模型未表现出显著改进	探讨在多通道MRI数据中，通道组合前进行深度学习运动校正能否提升效果	多个站点、多种对比度（不限于健康受试者）的脑部MRI图像	计算机视觉	NA	MRI	条件生成对抗网络（cGAN）	图像	fastMRI数据集中的多站点、多对比度脑部MRI图像	NA	条件生成对抗网络	平均绝对误差（MAE）	NA
12	2026-07-10	Deep learning-based compressed SENSE improved diffusion-weighted image quality and liver cancer detection: A prospective study 2024-09, Magnetic resonance imaging IF:2.1Q2 DOI:10.1016/j.mri.2024.04.010 PMID:38604347	研究论文	评估基于深度学习的压缩感知弥散加权成像（DL-CS-DWI）在改善肝细胞癌高风险患者图像质量和病变检测中的作用	首次前瞻性研究结合压缩感知和深度学习技术优化弥散加权成像，显著提高图像质量和对临床相关肝病变的检测率，尤其是肝穹窿区域	单中心研究，样本量相对较小（67名参与者），未包含非肝病对照；深度学习模型的具体架构和训练细节未详细说明	评估DL-CS-DWI是否能在肝细胞癌高风险患者中改善DWI图像质量和病变检测能力	肝细胞癌高风险参与者，共67人，含197个临床相关肝病变	数字病理学	肝癌	DWI，压缩感知	CNN	图像	67名参与者，197个临床相关肝病变	NA	NA	定性图像质量，定量图像质量，检测率	NA
13	2026-07-10	MLMFNet: A multi-level modality fusion network for multi-modal accelerated MRI reconstruction 2024-09, Magnetic resonance imaging IF:2.1Q2 DOI:10.1016/j.mri.2024.04.028 PMID:38663831	研究论文	提出一种名为MLMFNet的多级模态融合网络，用于多模态加速MRI重建	通过辅助模态信息跨特征通道和层级融合，改进目标模态的重建效果，并包含基于UNet的单流编码器、多级特征解码器和通道注意力模块三个创新组件	未明确说明局限	实现更快、更准确的MRI重建，利用多模态信息提高重建质量	脑部MRI图像（公共脑数据集和膝盖骨数据集）	计算机视觉	NA	MRI	CNN	图像	公共脑数据集和膝盖骨数据集	PyTorch	UNet	定量分析、定性分析	NA
14	2026-07-10	Frequency and phase correction of GABA-edited magnetic resonance spectroscopy using complex-valued convolutional neural networks 2024-09, Magnetic resonance imaging IF:2.1Q2 DOI:10.1016/j.mri.2024.05.008 PMID:38744351	研究论文	使用复数卷积神经网络对GABA编辑磁共振波谱数据进行频率和相位校正	首次系统评估了复数输入和复数卷积在CNN中对GABA编辑MRS数据频率相位校正的效果，并证明复数配置最优	仅针对GABA编辑的MEGA-PRESS数据，未验证其他MRS序列的泛化能力	确定复数输入与复数卷积相比实数输入与实数卷积在CNN中对GABA编辑MRS数据频率相位校正的有效性	GABA编辑磁共振波谱数据	机器学习	NA	磁共振波谱	卷积神经网络	仿真数据和体内MRS数据	仿真数据集和体内数据集（具体数量未明确）	NA	复数卷积神经网络	信噪比、GABA峰线宽、胆碱伪影、平均绝对误差	NA
15	2026-07-10	Hierarchical multi-task deep learning-assisted construction of human gut microbiota reactive oxygen species-scavenging enzymes database 2024-07-30, mSphere IF:3.7Q2 DOI:10.1128/msphere.00346-24 PMID:38995053	研究论文	提出系统性工作流，采用层级多任务深度学习方法构建人类肠道微生物群活性氧清除酶数据库	首次建立了人类肠道微生物群活性氧清除酶数据库，并采用层级多任务深度学习方法来收集、扩展和探索相关条目	NA	准确预测活性氧清除酶类型，理解氧化应激机制，为对抗与肠道-器官轴相关的疾病提供策略	人类肠道微生物群中的活性氧清除酶	机器学习	NA	NA	层级多任务深度学习模型	序列数据	7,689条条目	NA	NA	NA	NA
16	2026-07-10	Exploring the roles of RNAs in chromatin architecture using deep learning 2024-07-29, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-024-50573-w PMID:39075082	研究论文	提出深度学习框架AkitaR，结合基因组序列和RNA-DNA互作数据，探究染色质相关RNA在HFFc6细胞中对基因组折叠的调控作用	首次通过深度学习模型系统区分染色质相关RNA的顺式和反式调控作用，识别出多个可能通过反式互作影响染色质结构的新RNA分子，并揭示Alu等重复元件转录本通过反式R-loop形成促进染色质互作的机制	NA	阐明染色质相关RNA在三维基因组组织中的作用机制	HFFc6细胞中的染色质相关RNA及其对染色质构象的调控	机器学习	NA	RNA-seq, 全局RNA-DNA互作分析	深度学习框架	基因组序列, RNA-DNA互作数据, 开放染色质数据	NA	NA	AkitaR	NA	NA
17	2026-07-10	Reduction of ADC bias in diffusion MRI with deep learning-based acceleration: A phantom validation study at 3.0 T 2024-07, Magnetic resonance imaging IF:2.1Q2 DOI:10.1016/j.mri.2024.04.018 PMID:38631532	研究论文	通过深度学习加速减少扩散磁共振成像中ADC偏差的体模验证研究	首次使用商业扩散体模验证深度学习重建技术（C-SENSE AI）在高加速因子和低翻转角条件下减少ADC偏差和随机测量误差的有效性	仅使用体模而非临床患者数据，可能无法完全反映实际诊断场景中的性能	评估深度学习重建方法在加速DWI扫描时对降低ADC偏差和改善变异性的效果	商业扩散体模和数值模拟数据	机器学习	不适用	扩散加权成像	深度学习重建网络	图像	一个商业扩散体模及数值模拟数据集	Philips MR系统内嵌深度学习算法	C-SENSE AI（基于压缩感知和人工智能的深度学习网络）	Lin一致性相关系数, 变异系数, 置信区间, 非参数统计检验	3.0T临床MRI扫描仪
18	2026-07-10	Accelerating antimicrobial peptide design: Leveraging deep learning for rapid discovery 2024, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0315477 PMID:39705302	研究论文	利用深度学习方法加速抗菌肽设计，实现快速发现高效抗菌肽	提出两种对比方法：一是基于预计算理化性质的机器学习分类，二是将肽特征转换为信号图像并使用深度学习神经网络，后者准确率达92.9%，显著提升预测效能	仅针对单一微生物（革兰氏阴性大肠杆菌）进行验证，对其他类型抗菌、抗病毒、抗癌肽的适用性需要进一步验证	克服传统实验方法限制，利用机器学习和深度学习预测抗菌肽功效，加速抗菌药物研发	1360条具有抗大肠杆菌活性的肽序列及其34种理化性质	机器学习	感染性疾病	理化性质分析	深度学习神经网络	信号图像（由肽序列理化性质转换）	1360条肽序列样本	NA	NA	准确率	NA
19	2026-07-10	A Reinforcement Learning (RL)-Motivated Simulation Framework for Evaluating Vancomycin Dosing Strategies 2024, AMIA ... Annual Symposium proceedings. AMIA Symposium PMID:41726479	研究论文	提出一种基于强化学习的模拟框架，用于评估万古霉素给药策略	首次将强化学习与两室药代动力学模型结合，引入AUC奖励分数以转化临床指南为RL奖励	未明确说明样本量及临床验证结果，模拟环境与真实场景可能存在偏差	通过RL框架探索万古霉素在不同条件下的最佳给药策略	万古霉素给药策略的模拟评估	机器学习	感染性疾病	强化学习、深度学习	RNN	时间-浓度曲线数据	NA	PyTorch	PK-RNN-2CM	24小时AUC评估、RMSE	NA
20	2026-07-10	Preliminary exploration of deep learning-assisted recognition of superior labrum anterior and posterior lesions in shoulder MR arthrography 2024-01, International orthopaedics IF:2.0Q2 DOI:10.1007/s00264-023-05987-4 PMID:37726561	research paper	利用深度学习辅助识别肩关节MR关节造影中的上盂唇前后部损伤	首次探索深度学习在肩关节MR关节造影中辅助识别SLAP损伤，并与不同资历放射科医生进行比较	NA	评估深度学习模型SLAP-Net在识别SLAP损伤中的诊断性能	SLAP损伤患者	machine learning	肩关节损伤	MR关节造影	CNN	image	636例患者，其中514例用于训练和测试（数据集1），122例用于独立测试（数据集2）	NA	SLAP-Net	AUC, accuracy	NA