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
2021	2025-10-07	SegCSR: Weakly-Supervised Cortical Surfaces Reconstruction from Brain Ribbon Segmentations 2024-Dec-10, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.12.10.626888 PMID:39713375	研究论文	提出一种基于脑部MRI带状分割的弱监督皮质表面重建方法	无需依赖传统流程生成的伪标签，通过联合学习微分同胚流直接从未分割的脑部MRI带状分割中重建皮质表面	在深度脑沟区域仍需正则化处理，性能依赖于分割质量	开发无需伪标签监督的皮质表面重建方法	脑部MRI图像中的皮质表面	医学图像处理	神经系统疾病	脑部MRI	深度学习	医学图像	两个大规模脑部MRI数据集	NA	NA	准确度, 规则性	NA
2022	2025-10-07	Accelerated 2D radial Look-Locker T1 mapping using a deep learning-based rapid inversion recovery sampling technique 2024-Dec, NMR in biomedicine IF:2.7Q1 DOI:10.1002/nbm.5266 PMID:39358992	研究论文	开发了一种基于深度学习的快速T1恢复曲线采样技术，用于实现单次屏气期间的全腹部T1成像覆盖	结合快速T1恢复曲线采样、层面选择性反转、优化层面交错方案和卷积神经网络T1估计的创新框架	NA	开发高效的腹部T1成像方法以克服屏气时间和T1恢复时间的限制	腹部器官T1成像	医学影像分析	NA	T1-mapping, 反转恢复采样技术	CNN	医学影像数据	测试对象的多组成像会话数据	NA	卷积神经网络	Pearson相关系数, 重复性系数, 变异系数, p值	NA
2023	2025-10-07	DECA: harnessing interpretable transformer model for cellular deconvolution of chromatin accessibility profile 2024-Nov-22, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbaf069 PMID:39987573	研究论文	提出基于视觉Transformer的DECA模型，用于从批量染色质可及性数据中解卷积细胞类型信息	首次将视觉Transformer应用于染色质可及性数据的细胞解卷积，其多头注意力机制生成的补丁注意力与Hi-C检测的染色质相互作用具有一致性	未明确说明模型在处理极高稀疏性单细胞数据时的具体表现	开发深度学习模型解决批量ATAC-seq数据中细胞异质性问题	染色质可及性图谱和细胞类型组成	计算生物学	泛癌症	ATAC-seq, 单细胞ATAC-seq, Hi-C	Transformer	染色质可及性数据	NA	NA	Vision Transformer	NA	NA
2024	2025-10-07	An arrhythmia classification using a deep learning and optimisation-based methodology 2024-Oct, Journal of medical engineering & technology DOI:10.1080/03091902.2025.2463574 PMID:39949269	研究论文	提出一种基于深度学习和优化方法的心电图信号分类方法	结合EfficientNet-B0特征提取与混合特征选择方法（两种滤波方法+自适应秃鹰搜索优化算法）	NA	心电图信号的五类心律失常分类	心电图信号	机器学习	心血管疾病	ECG信号处理	CNN	图像（灰度图和尺度图）	NA	NA	EfficientNet-B0	准确率	NA
2025	2025-10-07	A combination of deep learning models and type-2 fuzzy for EEG motor imagery classification through spatiotemporal-frequency features 2024-Oct, Journal of medical engineering & technology DOI:10.1080/03091902.2025.2463577 PMID:39950750	研究论文	提出一种结合深度学习和2型模糊的混合架构FCLNET，用于脑电运动想象分类	首次将2型模糊函数作为CNN激活函数处理不确定性，并采用贝叶斯优化调整超参数	仅使用公开竞赛数据集进行验证，未在更广泛临床场景测试	开发鲁棒的脑电信号分类方法以提升脑机接口系统性能	脑电信号中的运动想象模式	生物医学信号处理	NA	脑电信号处理	CNN, LSTM	脑电信号	BCI Competition IV-2a数据库和BCI Competition IV-1数据库	NA	Compact-CNN, LSTM, FCLNET	分类准确率	NA
2026	2025-10-07	AESurv: autoencoder survival analysis for accurate early prediction of coronary heart disease 2024-Sep-23, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbae479 PMID:39323093	研究论文	开发了一种基于自编码器的生存分析模型AESurv，用于利用DNA甲基化和临床特征准确预测冠心病发病时间	首次将自编码器与生存分析相结合，通过低维表征学习处理高维DNA甲基化数据，在冠心病预测中实现了优于传统生存分析模型的性能	研究仅在美国印第安人群和绝经后女性两个特定队列中进行验证，模型在其他人群中的普适性需要进一步验证	开发准确的冠心病时间-事件预测模型以支持早期干预策略	美国印第安成年人（Strong Heart Study队列）和绝经后女性（Women's Health Initiative队列）	机器学习	心血管疾病	DNA甲基化分析	自编码器	DNA甲基化数据和临床特征数据	两个前瞻性队列研究：Strong Heart Study和Women's Health Initiative	NA	自编码器	C指数, 时间-事件平均AUROC	NA
2027	2025-10-07	DeepComBat: A statistically motivated, hyperparameter-robust, deep learning approach to harmonization of neuroimaging data 2024-Aug-01, Human brain mapping IF:3.5Q1 DOI:10.1002/hbm.26708 PMID:39056477	研究论文	提出一种基于条件变分自编码器和ComBat方法的深度学习神经影像数据协调方法DeepComBat	结合统计方法和深度学习的优势，在考虑特征间多变量关系的同时放宽了先前深度学习协调方法的强假设	NA	开发能够有效去除神经影像数据批次效应的协调方法	认知老化队列的皮层厚度测量数据	神经影像分析	老年疾病	神经影像分析	条件变分自编码器	神经影像数据	NA	NA	条件变分自编码器	定性评估,定量评估	NA
2028	2025-10-07	Patients Perceptions of Artificial Intelligence in a Deep Learning-Assisted Diabetic Retinopathy Screening Event: A Real-World Assessment 2024-May, Journal of diabetes science and technology IF:4.1Q2 DOI:10.1177/19322968241234378 PMID:38404014	研究论文	通过深度学习辅助的糖尿病视网膜病变筛查活动，评估患者对人工智能在医疗中应用的看法	在真实世界场景中评估患者对AI辅助医疗筛查的接受度和认知水平	研究对象主要为初级保健患者且教育水平较低，样本代表性可能受限	了解患者对人工智能在医疗保健中应用的看法和接受度	糖尿病患者群体，主要为初级保健患者	数字病理	糖尿病视网膜病变	深度学习	NA	调查问卷数据	参与筛查活动的糖尿病患者群体	NA	NA	NA	NA
2029	2025-10-07	Among Artificial Intelligence/Machine Learning Methods, Automated Gradient-Boosting Models Accurately Score Intraoral Plaque in Non-Standardized Images 2024, Journal of the California Dental Association DOI:10.1080/19424396.2024.2422146 PMID:39990046	研究论文	开发并测试用于非标准化口腔图像的自动图像选择和牙菌斑评分方法	首次实现无需深度学习模型即可对非标准化牙菌斑图像进行准确自动评分	需要手动图像分割，样本量相对有限	开发自动牙菌斑评分系统用于儿童预防试验	435张照片中的1650颗乳牙（D、E、F、G牙齿）	计算机视觉	口腔疾病	图像处理，机器学习	支持向量机，梯度提升	图像	435张照片中的1650颗牙齿	Python, OpenCV, Scikit-learn, Jupyter Notebooks	支持向量机-高斯，梯度提升分类和回归模型	AUC-ROC, R2, 训练时间	未明确指定
2030	2025-10-07	scMGATGRN: a multiview graph attention network-based method for inferring gene regulatory networks from single-cell transcriptomic data 2024-Sep-23, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbae526 PMID:39417321	研究论文	提出基于多视图图注意力网络的scMGATGRN方法，用于从单细胞转录组数据推断基因调控网络	首次将多视图图注意力网络应用于基因调控网络推断，能够同时利用局部特征信息和高阶邻居特征信息	未明确说明模型在处理大规模数据时的计算效率限制	开发更准确的基因调控网络推断方法	基因调控网络	机器学习	NA	单细胞RNA测序	图注意力网络	单细胞转录组数据	7个基准单细胞RNA测序数据集，来自5个细胞系（2个人类，3个小鼠）	NA	GAT, 多视图注意力机制	NA	NA
2031	2025-10-07	Deep learning-based image quality assessment: impact on detection accuracy of prostate cancer extraprostatic extension on MRI 2024-08, Abdominal radiology (New York) DOI:10.1007/s00261-024-04468-5 PMID:38958754	研究论文	本研究使用基于深度学习的AI算法评估前列腺MRI图像质量，并分析图像质量对前列腺癌包膜外侵犯检测准确性的影响	首次将深度学习图像质量评估应用于前列腺癌包膜外侵犯检测，量化了图像质量对诊断准确性的具体影响	单中心回顾性研究，样本量有限，仅评估了T2WI序列	评估MRI图像质量对前列腺癌包膜外侵犯检测准确性的影响	接受多参数MRI检查并行根治性前列腺切除术的前列腺癌患者	医学影像分析	前列腺癌	MRI, 深度学习	深度学习算法	医学影像	773例连续患者	NA	NA	敏感性, 特异性, 阳性预测值, 阴性预测值, 比值比	NA
2032	2025-10-07	Deep learning-accelerated T2WI: image quality, efficiency, and staging performance against BLADE T2WI for gastric cancer 2024-08, Abdominal radiology (New York) DOI:10.1007/s00261-024-04323-7 PMID:38662208	研究论文	比较深度学习加速单次屏气T2WI与BLADE T2WI在胃癌成像中的图像质量、效率和诊断性能	首次将深度学习加速的单次屏气T2WI技术应用于胃癌成像，并与传统BLADE T2WI进行系统比较	样本量相对有限（112例患者），单中心研究	评估深度学习加速T2WI在胃癌成像中的临床应用价值	胃癌患者	医学影像分析	胃癌	T2加权磁共振成像	深度学习	医学影像	112例胃癌患者，其中69个可测量病灶，71例接受胃切除术患者	NA	NA	信噪比, 对比噪声比, T分期准确率, 图像质量评分	NA
2033	2025-10-07	High-throughput classification of S. cerevisiae tetrads using deep learning 2024-07, Yeast (Chichester, England) DOI:10.1002/yea.3965 PMID:38850080	研究论文	开发基于深度学习的图像识别与分类流程，用于高通量酿酒酵母四分体检测和减数分裂交叉分类	首次将深度学习应用于酿酒酵母四分体的自动化分析，实现减数分裂交叉事件的高通量检测	方法验证仅限于野生型和特定基因敲除突变体，尚未在其他生物系统中测试	自动化分析酿酒酵母减数分裂重组事件，加速相关基因的发现	酿酒酵母四分体	计算机视觉	NA	荧光标记成像	深度学习	图像	野生型和选定基因敲除突变体的大规模图像数据集	NA	NA	NA	NA
2034	2025-10-07	A deep learning approach for diagnosis of schizophrenia disorder via data augmentation based on convolutional neural network and long short-term memory 2024-Jul, Biomedical engineering letters IF:3.2Q2 DOI:10.1007/s13534-024-00360-9 PMID:38946814	研究论文	提出基于CNN和LSTM的深度学习框架，通过数据增强技术自动诊断精神分裂症	开发端到端的15层CNN和16层CNN-LSTM混合模型，结合GAN数据增强技术，无需手动特征提取	未提及模型在其他精神疾病鉴别或跨数据集验证方面的表现	开发自动诊断精神分裂症的深度学习系统	精神分裂症患者的脑电图信号	机器学习	精神分裂症	脑电图	CNN, LSTM, GAN	脑电图信号	大型脑电图数据集（具体数量未说明）	NA	15层CNN, 16层CNN-LSTM	准确率	NA
2035	2025-10-07	Black Box Warning: Large Language Models and the Future of Infectious Diseases Consultation 2024-04-10, Clinical infectious diseases : an official publication of the Infectious Diseases Society of America IF:8.2Q1 DOI:10.1093/cid/ciad633 PMID:37971399	评论	探讨大型语言模型在传染病咨询领域的应用前景与风险	首次系统分析LLMs在传染病专科咨询中的潜在应用与局限性，并提出专科医生参与技术规范制定的必要性	LLMs存在虚构内容、缺乏情境意识、训练数据不透明、易复制偏见等问题，目前不适合临床部署	分析LLMs在医疗咨询特别是传染病专科的应用潜力与风险	大型语言模型在传染病临床咨询中的应用	自然语言处理	传染病	深度学习算法	LLM	文本	NA	NA	NA	NA	NA
2036	2025-02-26	Exploring the application of knowledge transfer to sports video data 2024, Frontiers in sports and active living IF:2.3Q2 DOI:10.3389/fspor.2024.1460429 PMID:39989920	研究论文	本研究探讨了知识转移在体育视频数据中的应用，特别是零样本学习（ZSL）和球员重识别技术	利用预训练的重识别模型提取特征嵌入，在零样本学习环境下评估其在橄榄球联赛和篮网球中的应用，展示了在动态体育环境中部分模型的有效性	非部分模型在背景干扰下表现不佳，且需要大量资源来重现结果	探索更高效的方法，以在不同体育项目中应用AI和计算机视觉技术，减少数据标注和模型训练成本	橄榄球联赛和篮网球的体育视频数据	计算机视觉	NA	零样本学习（ZSL）	预训练的重识别模型	视频	橄榄球联赛近35,000帧和篮网球近14,000帧的广播视频剪辑	NA	NA	NA	NA
2037	2025-02-26	Multiomics Research: Principles and Challenges in Integrated Analysis 2024, Biodesign research DOI:10.34133/bdr.0059 PMID:39990095	综述	本文综述了多组学研究的基本原则和挑战，强调了数据整合在揭示生物系统复杂相互作用和调控机制中的必要性	探讨了深度学习、图神经网络（GNNs）和生成对抗网络（GANs）等最新计算方法在多组学数据合成和解释中的应用，并提出了大语言模型在多组学分析中的潜力	需要大量的计算资源和复杂的模型调优	指导研究人员在多组学研究中导航原则和挑战，以促进整合生物分析的发展	多组学数据	生物信息学	NA	多组学技术（基因组学、转录组学、蛋白质组学、代谢组学等）	深度学习、图神经网络（GNNs）、生成对抗网络（GANs）	多组学数据	NA	NA	NA	NA	NA
2038	2025-02-25	Construction of an antidepressant priority list based on functional, environmental, and health risks using an interpretable mixup-transformer deep learning model 2024-08-05, Journal of hazardous materials IF:12.2Q1 DOI:10.1016/j.jhazmat.2024.134651 PMID:38843640	研究论文	本研究构建了一个基于功能、环境及健康风险的抗抑郁药物优先级筛选系统（ADRank），并采用改进的mixup-transformer深度学习模型进行分类，以提高分类准确性和可靠性	采用改进的mixup-transformer深度学习模型，相较于随机森林模型，分类准确性提高了23.25%，可靠性提高了80%	研究中未明确提及样本量及数据来源的具体细节	构建抗抑郁药物的风险优先级筛选系统，以识别和管理抗抑郁药物的风险	抗抑郁药物（AD）	机器学习	NA	深度学习	mixup-transformer	NA	NA	NA	NA	NA	NA
2039	2025-02-25	Early detection of nicosulfuron toxicity and physiological prediction in maize using multi-branch deep learning models and hyperspectral imaging 2024-08-05, Journal of hazardous materials IF:12.2Q1 DOI:10.1016/j.jhazmat.2024.134723 PMID:38815392	研究论文	本研究利用多分支深度学习模型和高光谱成像技术，开发了HerbiNet模型，用于早期检测玉米中nicosulfuron除草剂的毒性	开发了HerbiNet和HerbiNet-Lite模型，能够早期准确预测玉米中nicosulfuron的毒性，并在不同年份和季节的数据集上表现出更高的泛化能力	研究仅针对nicosulfuron一种除草剂，未涉及其他除草剂的毒性检测	开发早期检测玉米中除草剂毒性的方法，以保护玉米生产和田间环境	玉米作物及其高光谱图像	计算机视觉	NA	高光谱成像	多分支深度学习模型	图像	NA	NA	NA	NA	NA
2040	2025-02-25	Deep Learning Analysis of Surgical Video Recordings to Assess Nontechnical Skills 2024-07-01, JAMA network open IF:10.5Q1 DOI:10.1001/jamanetworkopen.2024.22520 PMID:39083274	研究论文	本研究探讨了利用手术视频记录中的运动特征自动评估心脏手术过程中非技术技能的可行性	首次使用深度学习技术从手术视频中提取运动特征，以自动评估手术团队的非技术技能	研究仅在一家医院进行，且样本量较小，需要进一步在不同医院和专科中验证结果	探索自动评估手术室非技术技能的方法，以提高手术表现和患者安全	心脏手术过程中的手术团队	计算机视觉	心血管疾病	OpenPose库用于视频分析	深度学习	视频	30例完整的心脏手术过程	NA	NA	NA	NA