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
261	2026-02-10	Deep learning-based detection of lumbar spinal canal stenosis using convolutional neural networks 2024-11, The spine journal : official journal of the North American Spine Society DOI:10.1016/j.spinee.2024.06.009 PMID:38909909	研究论文	本研究开发了一种基于卷积神经网络（CNN）的深度学习算法，用于从腰椎平片中自动检测需要手术的腰椎管狭窄症（LSCS）	首次利用CNN从易于获取的腰椎平片中自动诊断LSCS，为缺乏MRI设备或非专科医生提供了早期诊断工具，可能减少治疗延误	研究为单中心回顾性分析，样本量相对较小（150例患者），且外部验证仅包含额外25例患者，可能存在选择偏倚	开发一种基于深度学习的算法，从腰椎平片中诊断需要手术的腰椎管狭窄症	腰椎管狭窄症患者，包括退行性腰椎滑脱患者	计算机视觉	腰椎管狭窄症	磁共振成像（MRI），X射线平片	CNN	图像	175名患者（150名来自单中心，25名来自其他两家医院），共600张腰椎平片图像	NA	NA	AUC, 灵敏度, 特异性, 阳性预测值, 阴性预测值, 准确率, 阳性似然比, 阴性似然比, 相关系数	NA
262	2026-02-10	Deep learning of echocardiography distinguishes between presence and absence of late gadolinium enhancement on cardiac magnetic resonance in patients with hypertrophic cardiomyopathy 2024-Oct-14, Echo research and practice IF:3.2Q2 DOI:10.1186/s44156-024-00059-8 PMID:39396969	研究论文	本研究利用深度学习分析超声心动图图像，以区分肥厚型心肌病患者心脏磁共振中晚期钆增强的存在与否	首次将深度学习应用于超声心动图图像，以非侵入性方式预测心脏磁共振中的晚期钆增强，提供了一种资源密集度较低的辅助诊断方法	研究为横断面设计，样本量相对较小（323例），且仅使用了超声心动图的五腔心视图，可能未充分利用所有可用信息	区分肥厚型心肌病患者心脏磁共振中晚期钆增强的阳性与阴性状态	肥厚型心肌病患者	医学影像分析	肥厚型心肌病	超声心动图，心脏磁共振，晚期钆增强	深度卷积神经网络	图像	323例患者（训练集273例，测试集50例）	未明确指定	深度卷积神经网络	AUC, 敏感性, 特异性, 阳性预测值, 阴性预测值	NA
263	2026-02-10	A comparison of super-resolution microscopy techniques for imaging tightly packed microcolonies of an obligate intracellular bacterium 2024-Aug-13, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.08.12.607698 PMID:39211076	研究论文	本研究比较了五种超分辨率显微镜技术在成像紧密聚集的专性细胞内细菌微菌落方面的性能	首次系统比较了多种超分辨率显微镜技术（包括Airyscan、iSIM、3D-SIM和STED）在解析专性细胞内细菌三维结构方面的能力，并结合深度学习软件Cellpose进行细胞分割分析	研究仅针对一种专性细胞内细菌物种（Ot），未涵盖其他细菌类型；技术比较可能受特定实验条件和标记方法的限制	评估不同超分辨率显微镜技术在成像紧密聚集的细胞内细菌时的分辨能力和适用性	专性细胞内细菌物种Ot的微菌落	生物医学成像	NA	荧光显微镜技术，包括标准共聚焦、Airyscan共聚焦、iSIM、3D-SIM和STED	深度学习模型	显微镜图像	未明确指定样本数量，涉及在不同哺乳动物细胞系中生长的细菌	Cellpose, Imaris	NA	半高全宽（FWHM）测量、三维形状和大小分析	NA
264	2026-02-10	From 2D to 3D: automatic measurement of the Cobb angle in adolescent idiopathic scoliosis with the weight-bearing 3D imaging 2024-07, The spine journal : official journal of the North American Spine Society DOI:10.1016/j.spinee.2024.03.019 PMID:38583576	研究论文	本研究比较了青少年特发性脊柱侧凸（AIS）中传统的2D Cobb角测量与基于负重3D成像（WR3D）的3D自动测量技术	首次在AIS评估中系统比较了传统2D Cobb角测量与三种不同的3D自动测量方法（AM、PIM、PPM），并利用3D-UNet深度学习模型进行脊柱分割，实现了自动化的3D角度计算	样本量相对较小（53例患者），且缺乏严重弯曲患者的验证，需要进一步研究来扩展和验证结果	比较传统2D与3D自动测量方法在评估青少年特发性脊柱侧凸脊柱弯曲度方面的差异	青少年特发性脊柱侧凸（AIS）患者	数字病理学	青少年特发性脊柱侧凸	负重3D成像（WR3D）、深度学习分割	CNN	3D医学图像	53名AIS患者，包含88个脊柱弯曲	3D Slicer	3D-UNet	NA	NA
265	2024-10-17	Editorial: Deep learning methods and applications in brain imaging for the diagnosis of neurological and psychiatric disorders 2024, Frontiers in neuroscience IF:3.2Q2 DOI:10.3389/fnins.2024.1497417 PMID:39411146	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
266	2026-02-09	Artificial intelligence-based skeletal muscle estimates and outcomes of EUS-guided treatment of pancreatic fluid collections 2024-Sep, iGIE : innovation, investigation and insights DOI:10.1016/j.igie.2024.06.006 PMID:41646132	研究论文	本研究探讨了骨骼肌状态与胰腺液体积聚（PFCs）内镜超声引导治疗临床结局的关联	首次利用深度学习平台从术前CT图像中自动量化骨骼肌密度（SMD）和指数（SMI），并系统评估其与PFC治疗失败及住院死亡率的关系	研究为回顾性多中心设计，可能存在选择偏倚；未考虑其他可能影响结局的混杂因素如营养状况变化	评估骨骼肌质量（通过SMD衡量）和数量（通过SMI衡量）对PFC内镜治疗临床结局的预测价值	2010年至2020年间接受内镜超声引导治疗的372例胰腺液体积聚患者	数字病理学	胰腺疾病	CT影像分析，深度学习自动分割	深度学习模型	医学影像（CT图像）	372例患者	未明确说明	未明确说明	比值比（OR），置信区间，趋势P值	未明确说明
267	2026-02-09	VOLTAGE-2: multicenter phase II study of nivolumab monotherapy in patients with mismatch repair-deficient resectable locally advanced rectal cancer 2024-Mar, ESMO gastrointestinal oncology DOI:10.1016/j.esmogo.2023.100031 PMID:41648746	研究论文	VOLTAGE-2研究是一项多中心II期临床试验，旨在评估纳武利尤单抗单药治疗错配修复缺陷可切除局部晚期直肠癌患者的疗效和安全性	首次在II期试验中探索纳武利尤单抗单药作为错配修复缺陷可切除局部晚期直肠癌的新辅助治疗，并计划利用人工智能和深度学习驱动的多组学分析进行时空跨组学研究	非随机、单臂设计可能引入偏倚，且样本量未明确说明	评估纳武利尤单抗单药治疗错配修复缺陷可切除局部晚期直肠癌的疗效和安全性，并探索生物标志物	错配修复缺陷可切除局部晚期直肠癌患者	数字病理学	直肠癌	全基因组测序, 全外显子组测序, 全转录组测序, 循环肿瘤DNA检测	深度学习	基因组数据, 转录组数据, 影像数据, 病理数据, 临床数据	NA	NA	NA	2年临床完全缓解率	NA
268	2026-02-09	Enhanced accuracy for classification of video capsule endoscopy images using multiple deep learning convolutional neural networks 2024-Mar, iGIE : innovation, investigation and insights DOI:10.1016/j.igie.2023.11.007 PMID:41648898	研究论文	本研究提出了一种基于多个卷积神经网络的迁移学习方法，用于高精度自动分类无边界视频胶囊内窥镜图像	采用17个CNN的集成方法，无需图像分割，实现了自动特征提取和模型微调，达到了99.79%的整体诊断准确率	未提及模型在外部验证集上的性能或临床部署的可行性	提高视频胶囊内窥镜图像分类的准确率，以辅助临床诊断	正常个体和患有5种病理状态（血管扩张、出血、糜烂、溃疡和异物）患者的VCE图像	计算机视觉	胃肠道疾病	视频胶囊内窥镜	CNN	图像	超过16,000张VCE胃肠道图像	NA	多个CNN（具体架构未指定）	准确率, 混淆矩阵, 精确率, 召回率, F1分数	NA
269	2026-02-08	Deep learning classification of pediatric spinal radiographs for use in large scale imaging registries 2024-11, Spine deformity IF:1.6Q3 DOI:10.1007/s43390-024-00933-9 PMID:39039392	研究论文	本研究开发并应用了一种深度学习算法，用于自动分类小儿脊柱侧弯患者的脊柱X光片	首次将EfficientNet B6架构应用于小儿脊柱侧弯X光片的自动分类，实现了高精度分类，为大规模影像注册库的数据自动录入提供了重要工具	在数据集中图像数量少于100的类别上观察到性能较低，可能影响模型在罕见类别上的泛化能力	开发自动分类小儿脊柱侧弯患者脊柱X光片的算法，以支持大规模影像注册库的数据管理	小儿脊柱侧弯患者的脊柱X光片（前后位和侧位）	计算机视觉	脊柱侧弯	X光成像	CNN	图像	7777张前后位图像和5621张侧位图像，总计13398张X光片	NA	EfficientNet B6	准确率, 精确率, 召回率, F1分数	NA
270	2026-02-08	Characterisation of the normal human ganglion cell-inner plexiform layer using widefield optical coherence tomography 2024-Mar, Ophthalmic & physiological optics : the journal of the British College of Ophthalmic Opticians (Optometrists) DOI:10.1111/opo.13255 PMID:37990841	研究论文	本研究利用宽场光学相干断层扫描技术，描述了健康人群中神经节细胞-内丛状层厚度的变化特征	首次在健康人群中使用宽场光学相干断层扫描技术，结合深度学习自动分割方法，系统分析了神经节细胞-内丛状层厚度随年龄、眼轴长度和性别的变化模式，并揭示了其空间分布特征	研究仅基于470只健康眼睛的数据，样本量相对有限，且未考虑种族、遗传等其他潜在影响因素	描述健康人群中神经节细胞-内丛状层厚度的正常变异，并探讨其与年龄、眼轴长度和性别的关系	健康人群的眼睛（470只健康眼睛）	数字病理学	NA	宽场光学相干断层扫描	深度学习	图像	470只健康眼睛	NA	NA	NA	NA
271	2026-02-08	PolyAMiner-Bulk is a deep learning-based algorithm that decodes alternative polyadenylation dynamics from bulk RNA-seq data 2024-Feb-26, Cell reports methods IF:4.3Q2 DOI:10.1016/j.crmeth.2024.100707 PMID:38325383	研究论文	本文介绍了一种基于深度学习的算法PolyAMiner-Bulk，用于从批量RNA-seq数据中解码选择性多聚腺苷酸化动态	该算法使用注意力机制准确重建C/PAS序列语法，解决重叠C/PAS问题，捕捉非近端至远端APA变化，并生成可视化结果，相比现有方法能更准确地识别APA变化	NA	开发一种能够从批量RNA-seq数据中准确解码选择性多聚腺苷酸化动态的算法	选择性多聚腺苷酸化动态及其在人类疾病中的调控	自然语言处理	NA	RNA-seq	深度学习	RNA-seq数据	NA	NA	注意力机制	NA	NA
272	2026-02-08	IDSL_MINT: a deep learning framework to predict molecular fingerprints from mass spectra 2024-Jan-18, Journal of cheminformatics IF:7.1Q1 DOI:10.1186/s13321-024-00804-5 PMID:38238779	研究论文	本文介绍了一种名为IDSL_MINT的深度学习框架，用于从质谱数据预测分子指纹	IDSL_MINT首次将Transformer模型应用于质谱数据，类似于大型语言模型，能够将MS/MS谱图转化为分子指纹描述符	NA	提高非靶向代谢组学和暴露组学研究中MS/MS谱图的注释率	质谱数据（MS/MS谱图）	机器学习	NA	串联质谱（MS/MS）	Transformer	质谱数据	使用LipidMaps数据库进行基准测试	NA	Transformer	NA	NA
273	2026-02-07	A CNN-CBAM-BIGRU model for protein function prediction 2024-01-01, Statistical applications in genetics and molecular biology IF:0.8Q3 DOI:10.1515/sagmb-2024-0004 PMID:38943434	研究论文	本文提出了一种结合CNN、CBAM和BiGRU的深度学习模型，用于从蛋白质氨基酸序列预测其功能	创新性地将卷积注意力模块（CBAM）与双向门控循环单元（BiGRU）结合，以增强特征提取和长程依赖捕获能力	未明确说明模型在更广泛物种或更大规模数据集上的泛化能力，以及计算效率的详细分析	提高基于蛋白质序列的功能预测准确性	人类和酵母的蛋白质序列	生物信息学	NA	深度学习	CNN, BiGRU	蛋白质氨基酸序列	NA	NA	CNN-CBAM-BiGRU	准确率	NA
274	2026-02-06	Efficient multi-phenotype genome-wide analysis identifies genetic associations for unsupervised deep-learning-derived high-dimensional brain imaging phenotypes 2024-Dec-08, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2024.12.06.24318618 PMID:39677479	研究论文	本文提出了一种名为JAGWAS的新工具，用于高效分析多表型全基因组关联研究，并将其应用于高维无监督深度学习衍生的脑成像表型，以识别更多遗传位点	开发了JAGWAS工具，能够利用单表型汇总统计高效计算数百个表型的多变量关联统计，显著提升了从高维脑成像数据中发现遗传关联的能力	研究主要基于英国生物银行的数据，可能在其他人群中的普适性有待验证；方法依赖于预先计算好的单表型汇总统计	开发高效的多表型全基因组关联分析方法，以发现与高维脑成像表型相关的遗传位点	无监督深度学习衍生的脑成像表型（UDIPs）及其遗传关联	机器学习	NA	全基因组关联研究（GWAS），脑磁共振成像（MRI）	深度学习	图像，遗传数据	英国生物银行（UKB）的发现和复制队列	NA	NA	独立复制的基因组位点数量，映射基因数量，与脑组织eQTL重叠的基因数量	NA
275	2026-02-06	Generative 3D Cardiac Shape Modelling for in-silico Trials 2024-11-22, Studies in health technology and informatics DOI:10.3233/SHTI241090 PMID:39575806	研究论文	提出一种基于神经符号距离场的深度学习方法来建模和生成合成主动脉形状，用于计算机模拟试验	利用可训练的嵌入向量编码几何特征，通过神经符号距离场的零级集表示形状，能够高保真地表示主动脉形状并生成类似真实患者解剖结构的新形状	NA	开发用于计算机模拟试验的生成式3D心脏形状建模方法	主动脉根部网格形状	计算机视觉	心血管疾病	CT图像重建	深度学习	3D网格图像	NA	NA	神经符号距离场	NA	NA
276	2026-02-06	Privacy Risk Assessment for Synthetic Longitudinal Health Data 2024-08-30, Studies in health technology and informatics DOI:10.3233/SHTI240867 PMID:39234731	研究论文	本文评估了合成纵向健康数据的隐私风险，应用Anonymeter框架分析独特性、可链接性和属性推断等漏洞	首次将欧洲数据保护委员会认可的隐私风险框架应用于流行病学领域的合成数据生成研究，重点关注异常值的脆弱性	隐私风险评估仍是一个开放性问题，实施和结果解释过程中存在挑战	评估合成数据发布时的隐私风险，以符合数据保护指南	基于DONALD队列研究（1312名参与者，16个时间点）生成的合成纵向健康数据	机器学习	NA	合成数据生成方法	深度学习	纵向健康数据	1312名参与者，16个时间点	NA	NA	隐私评分	NA
277	2026-02-06	Predicting Overall Survival of Glioblastoma Patients Using Deep Learning Classification Based on MRIs 2024-08-30, Studies in health technology and informatics DOI:10.3233/SHTI240878 PMID:39234740	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的MRI图像分类方法，用于预测胶质母细胞瘤患者的总生存期	首次将多序列MRI图像融合并结合ResNet50架构与bagging模型，实现胶质母细胞瘤患者生存期的三分类预测	模型性能仍有提升空间（F1分数0.51），未说明样本来源的多样性或外部验证结果	通过深度学习自动分析MRI图像，预测胶质母细胞瘤患者的总生存期	胶质母细胞瘤患者的MRI扫描图像（FLAIR, T1, T1CE, T2序列）	计算机视觉	胶质母细胞瘤	MRI成像	CNN	图像	未明确说明具体样本数量	未明确说明	ResNet50	F1-score, 准确率	未明确说明
278	2026-02-06	Deep Learning-Based Prediction of Daily COVID-19 Cases Using X (Twitter) Data 2024-08-22, Studies in health technology and informatics DOI:10.3233/SHTI240824 PMID:39176883	研究论文	本研究利用X（Twitter）社交媒体数据和深度学习模型预测每日COVID-19病例	创新性地结合社交媒体推文数据和深度学习时间序列模型（TSMixer）进行COVID-19病例预测	NA	预测每日COVID-19确诊病例，以支持疫情控制	X（Twitter）社交媒体数据和COVID-19病例数据	自然语言处理	COVID-19	自然语言处理（NLP）	深度学习时间序列模型	文本数据（推文）和时间序列数据	NA	NA	时间序列混合器（TSMixer）	均方误差（MSE）	NA
279	2026-02-06	Deep Learning Models for Health-Driven Forecasting of Indoor Temperatures in Heat Waves in Canada: An Exploratory Study Using Smart Thermostats 2024-08-22, Studies in health technology and informatics DOI:10.3233/SHTI240826 PMID:39176885	研究论文	本研究探索了利用智能恒温器数据和深度学习模型预测加拿大热浪期间室内温度，以增强公共卫生应对能力	首次将智能恒温器（IoT设备）采集的室内实时数据与深度学习模型结合，用于热浪期间的室内温度预测，为公共卫生预警系统提供新方法	研究为探索性研究，模型在更广泛地理区域和建筑类型中的泛化能力尚未验证，且未考虑建筑结构、隔热性能等潜在影响因素	评估深度学习模型利用智能恒温器数据预测热浪期间室内温度的效果，以支持公共卫生决策和极端高温应对策略	加拿大热浪期间的家庭室内温度数据	机器学习	NA	智能恒温器（ecobee）传感器数据采集	深度学习模型	时间序列数据（温度、湿度）	未明确说明具体样本数量，数据来源于安装ecobee智能恒温器的家庭	NA	NA	NA	NA
280	2026-02-06	Data encoding for healthcare data democratization and information leakage prevention 2024-Feb-21, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-024-45777-z PMID:38383571	研究论文	本文探讨了通过不可逆数据编码实现医疗数据民主化并防止信息泄露的方法	提出利用随机投影和随机量子编码为密集和纵向或时间序列数据实现理想的编码框架，以在保护隐私的同时保持数据语义	NA	开发一种编码框架，以促进医疗数据民主化并防止深度学习模型中的信息泄露	医疗数据和临床模型	机器学习	NA	随机投影，随机量子编码	深度学习模型	时间序列数据，密集数据，纵向数据	NA	NA	NA	信息瓶颈原则	NA