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
2141	2025-10-06	FHIR-GPT Enhances Health Interoperability with Large Language Models 2024-Aug, NEJM AI DOI:10.1056/aics2300301 PMID:40746832	研究论文	本研究开发了FHIR-GPT模型，用于将临床叙述文本转换为FHIR标准的药物声明资源	首次利用大语言模型直接完成临床文本到FHIR资源的转换，避免了传统方法需要多个NLP工具复杂集成的缺点	研究主要针对FHIR药物声明转换，未涵盖其他类型的FHIR资源	提升医疗数据互操作性，支持表型分析、临床试验和公共卫生监测	临床叙述文本中的药物相关信息	自然语言处理	NA	大语言模型	GPT	文本	3671个临床文本片段	NA	GPT	精确匹配率	NA
2142	2025-10-06	Deep Learning Classification of Usual Interstitial Pneumonia Predicts Outcomes 2024-05-01, American journal of respiratory and critical care medicine IF:19.3Q1 DOI:10.1164/rccm.202307-1191OC PMID:38207093	研究论文	开发基于多示例学习的可解释深度学习算法，通过CT图像预测普通型间质性肺炎并验证其性能	首次将多示例学习应用于UIP的CT图像分类，并在多个独立队列中验证了算法对患者预后的预测能力	研究依赖于回顾性数据，需要在前瞻性研究中进一步验证	开发能够克服视觉评估局限性的CT图像分析算法，提高UIP诊断准确性	间质性肺病患者	计算机视觉	间质性肺炎	CT成像	多示例学习	医学影像	训练集2,143例，三个独立测试集分别127例、239例和979例	NA	多示例学习架构	AUC, 风险比, 年FVC下降量	NA
2143	2025-10-06	New-Generation 0.55 T MRI of the Knee-Initial Clinical Experience and Comparison With 3 T MRI 2024-Apr-01, Investigative radiology IF:7.0Q1 DOI:10.1097/RLI.0000000000001016 PMID:37747455	研究论文	比较新一代0.55 T膝关节MRI与3 T MRI在急性创伤和膝关节疼痛患者中的检测率和阅片者信心	首次评估采用深度学习图像重建算法的新一代0.55 T膝关节MRI的临床应用价值	样本量较小（25例患者），对低级别软骨和半月板病变的准确性和阅片者信心有限	评估低场强MRI与高场强MRI在膝关节病变诊断中的性能差异	25例有膝关节内部紊乱症状的患者（11名女性，中位年龄38岁）	医学影像	膝关节疾病	磁共振成像，深度学习图像重建	深度学习	医学影像	25例患者	NA	Deep Resolve Gain, Deep Resolve Sharp	组内相关系数，置信度评分，图像质量评分	NA
2144	2025-10-06	A comprehensive review of protein-centric predictors for biomolecular interactions: from proteins to nucleic acids and beyond 2024-03-27, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbae162 PMID:38739759	综述	本文系统回顾了超过160种蛋白质-配体相互作用预测工具，涵盖蛋白质-蛋白质、蛋白质-核酸、蛋白质-肽及蛋白质-其他配体的相互作用类型	首次从输入特征、模型架构、可用性等多维度对四类蛋白质-配体相互作用预测工具进行系统性比较分析	NA	总结蛋白质-配体相互作用预测计算方法的现状与发展趋势	蛋白质与核酸、肽段、核苷酸、血红素、离子等配体的相互作用	生物信息学	NA	高通量技术	深度学习	蛋白质序列、结构数据	超过160种预测工具	NA	基于序列的预训练模型、基于结构的模型	NA	NA
2145	2025-10-06	Optimal fusion of genotype and drug embeddings in predicting cancer drug response 2024-03-27, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbae227 PMID:38754407	研究论文	本研究探索了基因特征和药物特征的最佳融合方法以预测癌症药物反应	在原始基于拼接的DrugCell架构中注入基因和药物潜在特征之间的乘法关系，显著提升了预测性能	NA	寻找基因特征和药物特征的最佳融合方法来预测癌症药物反应	癌症药物反应预测	机器学习	癌症	深度学习	可见神经网络	基因组数据, 药物特征数据	NA	NA	DrugCell	预测性能, 运行时间速度	NA
2146	2025-10-06	Analysis of Emerging Variants of Turkey Reovirus using Machine Learning 2024-03-27, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbae224 PMID:38752857	研究论文	本研究使用机器学习方法分析和分类火鸡呼肠孤病毒的新兴变异株	首次将聚类方法和多种机器学习算法应用于火鸡呼肠孤病毒变异株的分类和识别	深度学习模型（CNN）在此分类任务中表现不如传统机器学习方法	检测和分类火鸡呼肠孤病毒的不同类型，识别新兴变异株	火鸡关节炎呼肠孤病毒(TARV)、火鸡肝炎呼肠孤病毒(THRV)和火鸡肠道呼肠孤病毒	机器学习	禽类病毒性疾病	病毒序列分析	K-means, Hierarchical clustering, SVM, Naive Bayes, Random Forest, Decision Tree, CNN	序列数据	真实火鸡呼肠孤病毒序列数据	NA	CNN	准确率, F1-Macro, F1-Weighted	NA
2147	2025-10-06	Contrastive learning for enhancing feature extraction in anticancer peptides 2024-03-27, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbae220 PMID:38725157	研究论文	本研究开发了一种基于对比学习的深度学习模型，用于仅使用肽序列筛选抗癌肽	采用对比学习技术提升模型性能，并使用两个独立编码器替代传统数据增强方法	NA	开发高效的计算预测工具来筛选抗癌肽	抗癌肽(ACPs)	机器学习	癌症	深度学习	深度学习模型	肽序列	NA	NA	对比学习框架	NA	NA
2148	2025-10-06	GSScore: a novel Graphormer-based shell-like scoring method for protein-ligand docking 2024-03-27, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbae201 PMID:38706316	研究论文	提出了一种基于Graphormer和壳层图架构的新型蛋白质-配体对接评分方法GSScore	首次将Graphormer与壳层图架构结合用于蛋白质-配体对接评分，能有效捕获近天然构象与非天然构象间的细微差异	未提及方法在特定蛋白质家族或配体类型上的性能局限	开发更准确的蛋白质-配体对接构象RMSD预测方法	蛋白质-配体复合物结构	机器学习	NA	蛋白质-配体对接	Graphormer	分子结构图数据	PDBBind 2019子集、CASF2016和DUD-E数据集	NA	Graphormer, 壳层图架构	RMSE, Pearson相关系数, Spearman相关系数, 对接能力	NA
2149	2025-10-06	Deciphering the Feature Representation of Deep Neural Networks for High-Performance AI 2024-Aug, IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence IF:20.8Q1 DOI:10.1109/TPAMI.2024.3363642 PMID:38373137	研究论文	开发了一种名为对比特征分析(CFA)的计算框架，用于探索深度神经网络特征空间并提升AI性能	提出利用特征间交互关系并结合数据驱动的核形成策略，克服传统方法在分析高维复杂特征数据时的局限性	NA	解决深度神经网络特征表示难以解释的问题，提升AI系统性能	深度神经网络的特征空间数据	机器学习	NA	对比特征分析(CFA)	深度神经网络(DNN)	特征空间数据	多个先进网络和标注数据集	NA	NA	NA	NA
2150	2025-10-06	Deep survival analysis for interpretable time-varying prediction of preeclampsia risk 2024-08, Journal of biomedical informatics IF:4.0Q2 DOI:10.1016/j.jbi.2024.104688 PMID:39002866	研究论文	本研究开发了一种基于深度生存分析的子痫前期风险预测模型，能够捕捉时间变化的疾病风险轨迹	首次将DeepHit深度生存模型应用于子痫前期风险预测，能够处理非比例风险和复杂时间动态关系	研究基于回顾性数据，需要在更多样化人群中验证模型泛化能力	开发能够准确预测子痫前期时间变化风险的深度学习模型	66,425名在两个三级医疗中心分娩的孕妇个体	机器学习	子痫前期	生存分析，深度学习	DeepHit	临床医疗数据	66,425名孕妇	NA	神经网络	AUC	NA
2151	2025-10-06	Enhancing Chicago Classification diagnoses with functional lumen imaging probe-mechanics (FLIP-MECH) 2024-Aug, Neurogastroenterology and motility IF:3.5Q2 DOI:10.1111/nmo.14841 PMID:38852150	研究论文	本研究开发了一种结合功能腔成像探头测量和深度学习的力学分析方法，用于改进食管动力障碍的芝加哥分类诊断	首次提出将功能腔成像探头测量与深度学习相结合，通过变分自编码器生成虚拟疾病景观，系统性地整合高分辨率测压和FLIP测量数据	研究样本量为740名受试者，需要更大规模的多中心验证来确认方法的普适性	开发一种正式方法来弥合高分辨率测压和功能腔成像探头测量在诊断推断上的差距	740名受试者，包括一系列动力障碍患者和正常受试者	医学影像分析	食管动力障碍	功能腔成像探头，高分辨率测压	变分自编码器，线性判别分析	生物力学参数数据	740名受试者	NA	变分自编码器	聚类分析，相关性分析	NA
2152	2025-10-06	A review on 4D cone-beam CT (4D-CBCT) in radiation therapy: Technical advances and clinical applications 2024-Aug, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.17269 PMID:38922912	综述	本文全面回顾了4D锥形束CT在放射治疗中的技术进展与临床应用	系统总结了4D-CBCT的技术发展，包括传统算法和新兴的深度学习方法，并探讨了其临床潜力	4D-CBCT存在扫描时间长、成像剂量高、图像质量受损等问题	回顾4D-CBCT的技术发展并探讨其临床应用前景	放射治疗中的4D锥形束CT成像技术	医学影像	胸部肿瘤,腹部肿瘤	锥形束CT, 呼吸相关4D成像	NA	医学影像	NA	NA	NA	NA	NA
2153	2025-10-06	Comparison of model-based versus deep learning-based image reconstruction for thin-slice T2-weighted spin-echo prostate MRI 2024-08, Abdominal radiology (New York) DOI:10.1007/s00261-024-04256-1 PMID:38520510	研究论文	比较基于模型的图像重建与深度学习图像重建在前列腺薄层T2加权自旋回波MRI中的性能差异	首次系统比较传统模型重建与多级别深度学习重建在前列腺薄层MRI中的应用效果	样本量较小（17例），仅评估单一MRI序列（T2SE）	评估不同图像重建方法在前列腺MRI中的信噪比和图像质量表现	前列腺MRI图像	医学影像分析	前列腺癌	T2加权自旋回波MRI	深度学习重建	MRI图像	17例临床患者	NA	NA	信噪比, 锐度, 对比度保真度, 评审者偏好	3.0 Tesla MRI扫描仪
2154	2025-10-06	An EEG-based marker of functional connectivity: detection of major depressive disorder 2024-Aug, Cognitive neurodynamics IF:3.1Q2 DOI:10.1007/s11571-023-10041-5 PMID:39104678	研究论文	提出一种基于脑电图的功能连接标记P-MSWC，结合卷积神经网络检测重度抑郁症	提出融合同步压缩小波相干性和相位锁定值的P-MSWC新标记，能全面捕捉脑电信号信息并具有显著抗噪能力	仅使用单一数据集验证，未提及跨中心验证结果	开发快速可靠的重度抑郁症检测方法	重度抑郁症患者和健康受试者的脑电图信号	机器学习	重度抑郁症	脑电图	CNN	脑电图信号	NA	NA	轻量级CNN	准确率	NA
2155	2025-10-06	Cognitive workload estimation using physiological measures: a review 2024-Aug, Cognitive neurodynamics IF:3.1Q2 DOI:10.1007/s11571-023-10051-3 PMID:39104683	综述	本文对使用生理测量指标估计认知负荷水平的研究进行了系统性回顾	首次对包括EEG、fMRI、fNIRS、呼吸活动和眼动活动在内的所有生理测量指标进行认知负荷评估的深度分析	作为综述文章，不包含原始实验数据和分析	系统回顾认知负荷估计领域的研究现状和发展趋势	各类生理测量指标在认知负荷评估中的应用	认知神经科学	NA	脑电图(EEG)、功能磁共振成像(fMRI)、功能性近红外光谱(fNIRS)、呼吸活动监测、眼动追踪	NA	生理信号数据	NA	NA	NA	NA	NA
2156	2025-10-06	Deep learning networks based decision fusion model of EEG and fNIRS for classification of cognitive tasks 2024-Aug, Cognitive neurodynamics IF:3.1Q2 DOI:10.1007/s11571-023-09986-4 PMID:39104699	研究论文	提出基于深度学习网络的脑电图和功能性近红外光谱决策融合模型，用于认知任务分类	首次将EEG和fNIRS的决策融合与多种深度学习网络结合，在认知任务分类中实现性能提升	使用开源数据集，样本量有限（26和29名受试者），未在更大规模数据上验证	开发多模态神经影像数据的认知任务分类方法	人类受试者在执行认知任务时的脑电图和功能性近红外光谱数据	机器学习	神经系统疾病	脑电图(EEG), 功能性近红外光谱(fNIRS), 血氧水平依赖信号	CNN, LSTM, GRU	时间序列神经影像数据	数据集01: 26名受试者执行3种认知任务；数据集02: 29名受试者执行2种认知任务	NA	CNN-LSTM, CNN-GRU, LSTM-GRU, CNN-LSTM-GRU	准确率, AUC	NA
2157	2025-10-06	Lung CT harmonization of paired reconstruction kernel images using generative adversarial networks 2024-Aug, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.17028 PMID:38530135	研究论文	本研究使用生成对抗网络实现肺部CT图像中配对重建核的协调转换	首次在多厂商低剂量CT肺癌筛查队列中研究核协调，并评估在定量CT评估中的有效性	仅使用100对训练样本训练每个模型，样本量相对有限	研究CT图像重建核协调方法，减少定量CT评估中的测量变异	国家肺癌筛查试验中的CT扫描图像对	计算机视觉	肺癌	CT成像	GAN	医学图像	1000对五种不同配对核类型的CT图像（每种200对）	NA	pix2pix	RMSE, PSNR, SSIM	NA
2158	2025-10-06	Stain-Free Approach to Determine and Monitor Cell Heath Using Supervised and Unsupervised Image-Based Deep Learning 2024-08, Journal of pharmaceutical sciences IF:3.7Q2 DOI:10.1016/j.xphs.2024.05.001 PMID:38710387	研究论文	提出一种基于深度学习的无染色细胞健康监测方法，通过细胞形态特征预测细胞状态	结合流式成像显微镜与深度学习，首次实现无需染色剂即可通过细胞形态指纹识别细胞健康状态	研究仅使用Jurkat细胞系，未验证其他细胞类型的适用性	开发用于细胞治疗产品的快速、无创质量监测方法	未染色Jurkat细胞（永生化人类T淋巴细胞）	计算机视觉	细胞治疗相关疾病	流式成像显微镜（FIM）	监督学习算法, 变分自编码器（VAE）	细胞图像	健康细胞、死亡细胞和化学诱导凋亡细胞的图像数据集	NA	变分自编码器	与染色细胞计数活力测量结果的一致性	NA
2159	2025-10-06	Deep learning prediction of stroke thrombus red blood cell content from multiparametric MRI 2024-Aug, Interventional neuroradiology : journal of peritherapeutic neuroradiology, surgical procedures and related neurosciences IF:1.5Q3 DOI:10.1177/15910199221140962 PMID:36437762	研究论文	本研究使用卷积神经网络通过多参数MRI图像预测缺血性卒中血栓中红细胞含量	首次使用深度学习模型基于多参数MRI定量预测卒中血栓红细胞含量，并开发数据增强技术提升模型性能	样本量相对有限（188个血栓图像切片），准确率仍有提升空间	评估卷积神经网络预测缺血性卒中血栓红细胞含量的能力	缺血性卒中患者血栓样本	医学影像分析	缺血性卒中	多参数MRI，三维多回波梯度回波序列，组织学分析	CNN	MRI图像	188个血栓图像切片	NA	3层CNN	准确率，AUC	NA
2160	2025-10-06	Improving Image Segmentation with Contextual and Structural Similarity 2024-Aug, Pattern recognition IF:7.5Q1 DOI:10.1016/j.patcog.2024.110489 PMID:38645435	研究论文	提出上下文相似性损失和结构相似性损失来改进医学图像分割性能	通过显式建模体素间关系，提出两种新型损失函数来解决语义不一致预测问题	仅在特定医学图像数据集上验证，未涉及其他类型医学图像	改进医学图像分割的语义一致性	锥束CT图像中的颅颌面畸形和胰腺数据集	计算机视觉	颅颌面畸形, 胰腺疾病	锥束CT成像	深度学习分割模型	医学图像	临床CBCT数据集和公共胰腺数据集	NA	NA	语义保持能力评估	NA