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
2401	2025-10-07	Deep Learning to Estimate Cardiovascular Risk From Chest Radiographs : A Risk Prediction Study 2024-04, Annals of internal medicine IF:19.6Q1 DOI:10.7326/M23-1898 PMID:38527287	研究论文	开发并验证一种基于胸部X光片预测10年主要不良心血管事件风险的深度学习模型	首次利用常规胸部X光片通过深度学习直接预测心血管风险，为无法计算传统风险评分的患者提供补充评估方法	基于电子医疗记录的回顾性研究设计	开发从常规胸部X光片估计10年心血管风险的深度学习模型	符合初级心血管预防条件的门诊患者	计算机视觉	心血管疾病	深度学习	深度学习模型	胸部X光图像	开发集来自癌症筛查试验数据，外部验证集包括8869名未知ASCVD风险患者和2132名已知风险患者	NA	CXR CVD-Risk	风险比, 置信区间	NA
2402	2025-10-07	Automatic end-to-end VMAT treatment planning for rectal cancers 2024-Apr, Journal of applied clinical medical physics IF:2.0Q3 DOI:10.1002/acm2.14259 PMID:38317597	研究论文	开发并临床评估用于直肠癌VMAT治疗的端到端自动分割与自动计划系统	首次将自动分割和自动计划整合为完整的端到端流程，仅需肿瘤大体体积轮廓和CT扫描作为输入	大、小肠区分困难，端到端流程的医生接受率存在差异（88%和62%）	实现直肠癌VMAT治疗的自动化计划流程	直肠恶性肿瘤患者	数字病理	直肠癌	容积旋转调强放疗(VMAT)	深度学习	CT扫描图像	CTV分割174例患者，其他结构18例患者，计划评估20+34+16例患者	nnU-Net	nnU-Net	Dice相似系数, 95% Hausdorff距离, 李克特五分量表评分	NA
2403	2025-10-07	Prospective Evaluation of Automated Contouring for CT-Based Brachytherapy for Gynecologic Malignancies 2024-Apr, Advances in radiation oncology IF:2.2Q2 DOI:10.1016/j.adro.2023.101417 PMID:38435965	研究论文	评估深度学习自动勾画在妇科恶性肿瘤CT引导近距离放疗中的准确性和效率	首次前瞻性评估自动勾画在妇科放疗临床实践中的应用效果	样本量较小（30例自动勾画组 vs 31例手动勾画组），单中心研究	评估自动勾画危及器官在妇科近距离放疗计划中的临床应用价值	妇科恶性肿瘤患者	数字病理	妇科恶性肿瘤	CT引导近距离放疗	深度学习	CT图像	61例患者（30例自动勾画组，31例手动勾画组）	NA	NA	Likert评分，Dice相似系数，平均表面距离，95% Hausdorff距离，Hausdorff距离，剂量体积直方图指标	NA
2404	2025-10-07	Deep learning for transesophageal echocardiography view classification 2024-01-02, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-023-50735-8 PMID:38167849	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的经食管超声心动图视图分类模型，用于对术中及术中TEE影像数据进行结构化处理	首次开发了针对术中及术中TEE影像的多类别视图分类深度学习模型，并在两个独立医疗中心进行了外部验证	NA	解决TEE影像复杂非结构化特性对深度学习应用的限制，实现标准化TEE视图的自动分类	经食管超声心动图影像数据	计算机视觉	心血管疾病	经食管超声心动图成像	CNN	视频	来自Cedars-Sinai医学中心和斯坦福大学医学中心的术中及术中TEE视频	NA	NA	AUC	NA
2405	2025-10-07	An initial game-theoretic assessment of enhanced tissue preparation and imaging protocols for improved deep learning inference of spatial transcriptomics from tissue morphology 2024-Sep-23, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbae476 PMID:39367648	研究论文	通过改进组织制备和成像方案提升基于深度学习的空间转录组学形态学推断性能	首次从博弈论角度评估组织制备和成像方案对空间转录组学深度学习模型性能的影响，提出临床级标准化流程	研究样本量较小（仅13例结直肠癌患者），需要更大规模验证	评估改进的组织处理与成像方案对深度学习模型从组织形态推断空间转录组性能的影响	结直肠癌患者的组织样本	数字病理	结直肠癌	空间转录组学，自动化H&E染色，全玻片成像	CNN	组织图像	13例病理T分期III期结直肠癌患者	TensorFlow	Inceptionv3	数据Shapley值	NA
2406	2025-10-07	Deep autoencoder-based behavioral pattern recognition outperforms standard statistical methods in high-dimensional zebrafish studies 2024-Sep, PLoS computational biology IF:3.8Q1 DOI:10.1371/journal.pcbi.1012423 PMID:39255309	研究论文	本研究开发了一种基于深度自编码器的行为模式识别方法，用于分析斑马鱼高维行为数据并识别环境毒物引起的异常行为	使用半监督深度自编码器提取斑马鱼正常行为特征，相比传统统计方法能识别更多毒物诱导的异常行为模式	NA	开发更有效的行为模式识别方法以检测环境毒物对斑马鱼神经行为的影响	斑马鱼幼虫的行为数据	机器学习	神经毒性疾病	行为分析	深度自编码器	行为数据	NA	NA	自编码器	NA	NA
2407	2025-10-07	Artificial Intelligence for Early Detection of Pediatric Eye Diseases Using Mobile Photos 2024-08-01, JAMA network open IF:10.5Q1 DOI:10.1001/jamanetworkopen.2024.25124 PMID:39106068	研究论文	开发基于深度学习的人工智能模型，通过移动设备拍摄的照片早期检测儿童眼部疾病	首次使用移动照片和AI技术实现儿童近视、斜视和上睑下垂的便捷家庭筛查	研究为横断面设计，样本量相对有限，不同年龄组间存在性能差异	开发AI模型用于儿童眼部疾病的早期检测	被诊断患有近视、斜视或上睑下垂的儿童患者	计算机视觉	眼科疾病	深度学习	深度学习模型	图像	476名患者的1419张图像（225名女性，47.27%；299名6-12岁儿童，62.82%）	NA	NA	敏感度, 特异度, 准确率, AUC, 阳性预测值, 阴性预测值, 阳性似然比, 阴性似然比, F1分数	NA
2408	2025-10-07	Identification of an ANCA-Associated Vasculitis Cohort Using Deep Learning and Electronic Health Records 2024-Jun-10, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2024.06.09.24308603 PMID:38946986	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的电子健康记录分析模型，用于准确识别ANCA相关性血管炎病例	首次将深度学习模型应用于电子健康记录中的临床文本分析，相比传统基于规则的方法能识别更多ANCA相关性血管炎病例	研究数据来源于单一医疗系统，模型性能需在更广泛人群中验证	开发更准确的ANCA相关性血管炎病例识别方法	电子健康记录中的临床文档	自然语言处理	ANCA相关性血管炎	电子健康记录分析	深度学习	文本	数据集I: 6,000个注释片段，数据集II: 3,008个注释片段，数据集III: 7,500个注释片段，测试队列: 2,000个样本	NA	NA	PPV, 敏感度, F分数, AUROC, AUPRC	NA
2409	2025-10-07	Identification and Structural Characterization of Twisted Atomically Thin Bilayer Materials by Deep Learning 2024-Mar-06, Nano letters IF:9.6Q1 DOI:10.1021/acs.nanolett.3c04815 PMID:38407030	研究论文	利用深度学习技术识别和表征扭曲原子级薄层二维材料的厚度和扭转角度	首次结合语义分割CNN和光学显微镜实现MoS₂薄层厚度识别与扭转角度预测的自动化方法	模型训练主要基于合成图像数据集，实际应用效果需进一步验证	开发自动化检测扭曲原子级薄层二维材料的方法	化学气相沉积生长的二硫化钼(MoS₂)薄层材料	计算机视觉	NA	光学显微镜，化学气相沉积(CVD)，二次谐波产生，拉曼光谱	CNN	图像	超过10,000张合成图像，涵盖六边形到三角形几何形状	NA	语义分割CNN	NA	NA
2410	2025-02-28	Predicting epidermal growth factor receptor mutation status of lung adenocarcinoma based on PET/CT images using deep learning 2024, Frontiers in oncology IF:3.5Q2 DOI:10.3389/fonc.2024.1458374 PMID:39735601	研究论文	本研究旨在开发基于18F-FDG PET/CT图像的深度学习模型，用于预测肺腺癌（LUAD）患者的表皮生长因子受体（EGFR）突变状态	利用深度学习模型预测EGFR突变状态，结合PET/CT图像和临床特征，提高了预测的准确性	研究仅基于两个机构的430名患者，样本量可能不足以代表所有肺腺癌患者	开发预测肺腺癌患者EGFR突变状态的深度学习模型	430名非小细胞肺癌患者	计算机视觉	肺癌	18F-FDG PET/CT成像	Inception V3	图像	430名非小细胞肺癌患者	NA	NA	NA	NA
2411	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
2412	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
2413	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
2414	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
2415	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
2416	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
2417	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
2418	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
2419	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
2420	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