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
361	2026-01-14	Predicting Single Neuron Responses of the Primary Visual Cortex with Deep Learning Model 2024-04, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany) DOI:10.1002/advs.202305626 PMID:38350735	研究论文	本文提出了一种用于预测小鼠初级视觉皮层（V1）单神经元对自然刺激响应的先进计算模型	该算法结合物体位置并集成多个具有不同训练-验证数据的模型，在跨被试预测中比现有模型提升了15%-30%，并在SENSORIUM 2022挑战赛中排名第一	NA	预测初级视觉皮层单神经元对自然刺激的响应，以帮助理解神经机制并应用于脑机接口等下一代技术	小鼠初级视觉皮层（V1）的单神经元	机器学习	NA	NA	深度学习模型	图像	基于数千张图像的数据集	NA	NA	预测准确率	NA
362	2026-01-13	Design of high specificity binders for peptide-MHC-I complexes 2024-Nov-28, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.11.28.625793 PMID:39651227	研究论文	本文利用深度学习蛋白质设计工具，开发了针对肽-MHC-I复合物的高特异性结合蛋白	采用深度学习工具设计小蛋白，使其跨越pMHC复合物的肽结合槽并与肽广泛接触，实现了从实验或预测结构出发生成高特异性结合物	NA	设计高特异性结合物以靶向肽-MHC-I复合物，用于疾病治疗	肽-MHC-I复合物	机器学习	NA	深度学习蛋白质设计	NA	蛋白质结构数据	十个目标pMHC复合物	NA	NA	结合特异性（通过酵母展示和T细胞激活评估）	NA
363	2026-01-13	A deep learning dataset for sample preparation artefacts detection in multispectral high-content microscopy 2024-02-23, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-024-03064-y PMID:38395957	研究论文	本文介绍了一个用于高内涵显微镜样本制备伪影检测的深度学习数据集	创建了一个专门用于高内涵显微镜样本制备伪影检测的开放数据集，并提出了基于规则的分类和像素级注释策略	数据集基于实验室灰尘滴定在固定细胞培养样本上，可能无法覆盖所有类型的样本制备伪影	解决高内涵图像筛选中样本制备伪影检测的数据集缺乏问题	高内涵显微镜图像中的样本制备伪影	计算机视觉	NA	高内涵显微镜，荧光滤波成像	CNN	图像	NA	NA	卷积神经网络	NA	NA
364	2026-01-13	Fluorescent Neuronal Cells v2: multi-task, multi-format annotations for deep learning in microscopy 2024-02-10, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-024-03005-9 PMID:38341463	研究论文	本文介绍了荧光神经元细胞v2数据集，这是一个用于促进生命科学和深度学习领域创新研究的荧光显微镜图像及对应标注数据集	发布了包含多任务、多格式标注的高分辨率荧光显微镜图像数据集，支持语义分割、目标检测和计数等多种学习任务	NA	促进计算机视觉方法在显微镜图像分析中的方法学进展，并推动生命科学领域的突破性发现	啮齿动物神经元细胞核和细胞质的荧光显微镜图像	计算机视觉	NA	荧光显微镜成像	NA	图像	1874张高分辨率图像，包含750个对应标注	NA	NA	NA	NA
365	2026-01-13	A clinical microscopy dataset to develop a deep learning diagnostic test for urinary tract infection 2024-02-01, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-024-02975-0 PMID:38302487	研究论文	本文介绍了一个用于开发深度学习诊断测试的临床显微镜数据集，旨在通过计算机视觉技术自动识别尿路感染患者的尿液细胞	提出了一个开放数据集，包含300张图像和3,562个手动注释的尿液细胞，分为七个临床重要细胞类型，并设计了一种新颖的Patch U-Net深度学习架构，结合随机补丁生成器来识别尿液细胞	数据集规模相对较小（300张图像），可能限制模型的泛化能力，且仅基于有症状尿路感染患者的未染色、未处理尿液样本	开发一个基于深度学习的诊断测试，用于自动识别尿路感染，以克服传统手动显微镜检查的技术困难、耗时和观察者间误差问题	尿路感染患者的尿液样本中的细胞	计算机视觉	尿路感染	临床显微镜成像	深度学习	图像	300张图像，包含3,562个手动注释的尿液细胞	未指定	Patch U-Net	未指定	未指定
366	2026-01-13	Annotated dataset for training deep learning models to detect astrocytes in human brain tissue 2024-01-19, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-024-02908-x PMID:38242926	研究论文	本文介绍了一个用于训练深度学习模型检测人脑组织中星形胶质细胞的标注数据集	提供了首个基于ALDH1L1和GFAP染色的人脑组织全切片图像数据集，支持星形胶质细胞的自动检测和密度分析	数据集仅包含16张切片和8名患者，样本规模有限，可能影响模型的泛化能力	开发自动化工具以检测和量化人脑组织中的星形胶质细胞，促进神经病理学研究	人脑组织切片中的星形胶质细胞	数字病理学	神经系统疾病	ALDH1L1和GFAP免疫组织化学染色	深度学习模型	图像	16张切片，来自8名患者，共8730个图像块	NA	NA	NA	NA
367	2026-01-13	Open and reusable deep learning for pathology with WSInfer and QuPath 2024-Jan-10, NPJ precision oncology IF:6.8Q1 DOI:10.1038/s41698-024-00499-9 PMID:38200147	研究论文	本文介绍了WSInfer和QuPath，一个开源软件生态系统，旨在促进数字病理学中深度学习模型的共享与重用	开发了WSInfer这一开源工具，专门解决数字病理学领域深度学习模型难以重用的问题，提升了模型的可访问性和复用性	NA	通过开源软件生态系统，推动数字病理学中深度学习模型的共享与重用，以增强其在诊断、预后和预测方面的研究能力	数字病理学中的深度学习模型	数字病理学	NA	深度学习	NA	病理图像	NA	NA	NA	NA	NA
368	2026-01-13	The 100-protein NMR spectra dataset: A resource for biomolecular NMR data analysis 2024-01-04, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-023-02879-5 PMID:38177162	研究论文	本文介绍了100-蛋白质NMR光谱数据集，这是一个包含1329个多维NMR光谱及相关注释的标准化资源，旨在促进生物分子NMR数据分析方法的发展	首次公开了一个标准化的多维NMR光谱数据集，允许从原始实验数据重现100个蛋白质结构，解决了NMR原始数据缺乏公开存档的问题	数据集仅包含100个蛋白质，可能无法覆盖所有蛋白质类型或NMR实验条件，且依赖于特定方法（ARTINA）的原始开发背景	促进生物分子NMR光谱的计算方法开发，特别是机器学习方法，并实现方法间的一致性和客观比较	蛋白质的NMR光谱数据	生物信息学	NA	NMR光谱学	深度学习	NMR光谱	100个蛋白质的1329个2-4维NMR光谱	NA	ARTINA	NA	NA
369	2026-01-13	An annotated wing interferential pattern dataset of dipteran insects of medical interest for deep learning 2024-01-02, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-023-02848-y PMID:38168517	研究论文	本研究介绍了一个用于训练和评估基于翅干涉模式识别医学和兽医学重要双翅目昆虫的数据集	创建了一个包含多种双翅目昆虫翅干涉模式图像的新数据集，并整合了先前发布的数据集，以支持计算机视觉识别系统的开发	数据集仅覆盖18个属，每个属的物种数量和样本量存在差异，可能影响模型的泛化能力	开发一个基于计算机视觉的系统，利用翅干涉模式快速识别医学和兽医学重要的双翅目昆虫	双翅目昆虫，包括蚊科、丽蝇科、蝇科、虻科、蠓科和毛蠓科等	计算机视觉	NA	翅干涉模式成像	NA	图像	2,399张图片，覆盖18个属，部分属样本量达300个	NA	NA	NA	NA
370	2026-01-10	Deep Learning Augmented Osteoarthritis Grading Standardization 2024-10, Tissue engineering. Part A DOI:10.1089/ten.TEA.2023.0206 PMID:37950715	研究论文	本研究探讨了使用深度学习模型自动分类软骨组织学图像以标准化骨关节炎分级的可行性	首次将深度学习应用于软骨组织学图像进行骨关节炎分级，而非传统的放射影像，这是一种更基础的评估方法	未明确提及样本量限制或模型泛化能力的具体挑战	开发自动化图像分类技术以标准化骨关节炎的分级评估	膝关节软骨的组织学图像	数字病理学	骨关节炎	组织学染色（Safranin-O染色）	CNN	图像	NA	NA	DenseNet121	准确率, Cohen's kappa分数, ROC-AUC	NA
371	2026-01-10	AI for BPH Surgical Decision-Making: Cost Effectiveness and Outcomes 2024-Sep-23, Current urology reports IF:2.5Q2 DOI:10.1007/s11934-024-01240-6 PMID:39312102	综述	本文综述了人工智能在良性前列腺增生手术决策中的应用，包括其成本效益和临床结果	探讨了AI如何整合多参数MRI、超声等非侵入性影像学数据，结合血清生物标志物和组织病理学分析，以高准确率区分BPH与前列腺癌，并预测患者治疗后结局，推动个性化医疗	AI在临床工作流程中的整合仍面临挑战，缺乏标准评估指标，且成本效益尚未完全实现	评估人工智能在改善良性前列腺增生管理决策过程中的作用，包括诊断、治疗预测和成本优化	良性前列腺增生患者，特别是60岁以上男性，以及相关的影像学、生物标志物和病理数据	数字病理学	前列腺癌	多参数磁共振成像, 超声, 血清生物标志物分析, 组织病理学分析	机器学习, 深度学习	图像, 生物标志物数据, 病理数据	NA	NA	NA	准确率	NA
372	2026-01-10	Surrogate Simulation of Subject-Specific Lateral Pinch via Deep Learning 2024-Jul, Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. Annual International Conference DOI:10.1109/EMBC53108.2024.10782182 PMID:40039080	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的自适应代理模型，用于模拟个体化的侧向捏力，以替代传统计算昂贵的肌肉骨骼建模和仿真过程	开发了一个能够接受肌肉骨骼参数和肌肉激活作为输入的深度学习代理模型，实现了对传统OpenSim前向动力学的快速模拟，且误差在实验测量标准误差范围内	未明确说明模型在其他手势或复杂运动模拟中的泛化能力，以及可能存在的过拟合风险	旨在通过深度学习技术加速个性化肌肉骨骼模型的仿真过程，提高计算效率	个体化的侧向捏力模拟，涉及肌肉骨骼参数和肌肉激活输入	机器学习	NA	深度学习	深度学习模型	肌肉骨骼参数和肌肉激活数据	NA	未指定	未指定	均方根误差	未指定
373	2026-01-10	Narrative Feature or Structured Feature? A Study of Large Language Models to Identify Cancer Patients at Risk of Heart Failure 2024, AMIA ... Annual Symposium proceedings. AMIA Symposium PMID:40417538	研究论文	本研究比较了传统机器学习、深度学习模型和大型语言模型在利用电子健康记录识别癌症患者心力衰竭风险方面的性能	提出从结构化医疗代码中提取新型叙事特征，并首次将大型语言模型GatorTron-3.9B应用于癌症患者心力衰竭风险预测任务	研究数据仅来自单一医疗机构（佛罗里达大学健康中心），样本量相对有限，且仅涵盖肺癌、乳腺癌和结直肠癌三种癌症类型	开发有效的机器学习模型来识别癌症治疗后可能发生心力衰竭的高风险患者	癌症患者（肺癌、乳腺癌、结直肠癌）	自然语言处理	心血管疾病	电子健康记录分析	SVM, LSTM, Transformer	文本（电子健康记录）	12,806名癌症患者（其中1,602名在癌症后发生心力衰竭）	NA	T-LSTM, BERT, GatorTron-3.9B	F1分数	NA
374	2026-01-10	Deep Learning-based Time-to-event Analysis of Depression and Asthma using the All of Us Research Program 2024, AMIA ... Annual Symposium proceedings. AMIA Symposium PMID:40417537	研究论文	本研究利用深度学习模型分析抑郁症与哮喘之间的关联，基于All of Us研究计划的大规模回顾性队列数据	首次在大型回顾性队列研究中应用深度学习模型分析抑郁症与哮喘的关联，并使用SHAP值增强模型可解释性	深度学习模型在c-index指标上未超越传统的Cox比例风险模型	探究抑郁症与哮喘之间的关联性及影响因素	All of Us研究计划中的239,161名参与者	机器学习	抑郁症, 哮喘	回顾性队列研究	DeepSurv, DeepHit, 逻辑回归, CoxPH	临床队列数据	239,161名参与者	NA	DeepSurv, DeepHit	c-index	NA
375	2026-01-08	Enhancing data security and privacy in energy applications: Integrating IoT and blockchain technologies 2024-Oct-15, Heliyon IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.heliyon.2024.e38917 PMID:39430499	研究论文	本研究提出了一种结合区块链与物联网的安全数据管理框架，以提升核能应用中的数据安全、隐私和完整性	开发了一个集成了加密、完整性验证、通信网络和数据流架构的安全框架，并首次系统性地探讨了区块链与物联网在核能领域的整合方案	需要实际验证、资源受限的物联网环境存在挑战、网络威胁日益增加、实时数据可用性有限	提升核能应用中数据的安全性与隐私保护	核能领域的物联网与区块链技术整合	物联网安全	NA	区块链技术、物联网技术、加密技术	NA	交易数据、传感器数据	NA	NA	NA	NA	NA
376	2026-01-08	Unsupervised Denoising and Super-Resolution of Vascular Flow Data by Physics-Informed Machine Learning 2024-09-01, Journal of biomechanical engineering DOI:10.1115/1.4065165 PMID:38529728	研究论文	提出一种无监督深度学习方法来执行血管流数据的去噪和超分辨率重建，无需高分辨率标签	结合自编码器和物理信息神经网络，通过物理损失函数在无高分辨率标签条件下实现流场去噪与超分辨率重建	基于计算流体动力学模拟生成的地面真值数据，可能未完全覆盖真实临床数据的复杂性	开发无监督的深度学习模型，用于血管流数据的去噪和超分辨率处理	三维狭窄和动脉瘤的血流数据，包括不同几何形状、方向和边界条件	机器学习	心血管疾病	计算流体动力学	自编码器, 物理信息神经网络	三维流场数据	NA	NA	自编码器	均方误差, 均方根残差, 相关系数	NA
377	2026-01-08	Deep learning model based on primary tumor to predict lymph node status in clinical stage IA lung adenocarcinoma: a multicenter study 2024-Sep, Journal of the National Cancer Center IF:7.6Q1 DOI:10.1016/j.jncc.2024.01.005 PMID:39281718	研究论文	本研究开发了一个基于深度残差网络的深度学习模型，用于预测临床IA期肺腺癌患者的淋巴结状态	利用深度学习模型基于原发肿瘤的HRCT图像预测淋巴结状态，并在多中心数据集上进行验证，展示了在早期肺腺癌中辅助淋巴结清扫决策的潜力	研究为回顾性设计，可能存在选择偏倚；模型性能在纯磨玻璃结节亚组中未单独充分验证	开发一个深度学习模型来预测临床IA期肺腺癌患者的淋巴结状态，以指导淋巴结清扫范围	经病理确诊的临床T1N0M0期肺腺癌患者	数字病理学	肺癌	高分辨率计算机断层扫描	CNN	图像	1009名患者（来自两个独立数据集：中国医学科学院肿瘤医院699例，解放军总医院310例）	NA	ResNet	AUC, 准确率, 精确率, 召回率, F1分数	NA
378	2026-01-08	GBERT: A hybrid deep learning model based on GPT-BERT for fake news detection 2024-Aug-30, Heliyon IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.heliyon.2024.e35865 PMID:39220956	研究论文	提出一种基于GPT和BERT的混合深度学习模型GBERT，用于虚假新闻检测	结合了BERT的深度上下文理解能力和GPT的生成能力，创建了一种新的混合框架GBERT	NA	解决虚假新闻分类问题，识别文本的真伪	虚假新闻文本	自然语言处理	NA	NA	Transformer, GPT, BERT	文本	在两个真实世界基准语料库上进行微调	NA	GBERT, GPT, BERT	准确率, 精确率, 灵敏度, F1分数	NA
379	2026-01-08	Deep learning-based workflow for automatic extraction of atria and epicardial adipose tissue on cardiac computed tomography in atrial fibrillation 2024-May-01, Journal of the Chinese Medical Association : JCMA IF:1.9Q2 DOI:10.1097/JCMA.0000000000001076 PMID:38380919	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的自动分割工作流，用于从心房颤动患者的心脏CT图像中提取心房和心外膜脂肪组织	开发了一种基于3D U-Net的自动化工作流，首次实现了对左心房、右心房、心包以及心外膜脂肪组织的可靠自动分割	研究样本量有限（157名患者），且仅来自单一医疗中心，可能影响模型的泛化能力	设计一个深度学习工作流，为心房颤动的管理提供可靠的心房、心包和心外膜脂肪组织自动分割	心房颤动患者的心脏CT图像	数字病理学	心血管疾病	心脏计算机断层扫描	CNN	图像	157名首次接受导管消融术的心房颤动患者	NA	3D U-Net	Dice系数, 相关系数	NA
380	2026-01-08	Plant disease recognition using residual convolutional enlightened Swin transformer networks 2024-04-15, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-56393-8 PMID:38622177	研究论文	本文提出了一种结合Swin Transformer和残差卷积网络的新型集成模型，用于植物病害识别	提出了一种新颖的Swin Transformer与残差卷积网络的集成架构，以提取深层关键点特征，并通过前馈网络进行优化预测	未在摘要中明确说明	开发高精度、智能调优的深度学习算法，以实现植物病害的早期精准预测	植物叶片图像	计算机视觉	植物病害	深度学习	Transformer, CNN	图像	Plant Village Kaggle数据集	NA	Swin Transformer, 残差卷积网络	准确率, 精确率, 召回率, 特异性, F1分数	NA