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
421	2025-10-06	Multimodal AI Combining Clinical and Imaging Inputs Improves Prostate Cancer Detection 2024-Dec-01, Investigative radiology IF:7.0Q1 DOI:10.1097/RLI.0000000000001102 PMID:39074400	研究论文	本研究开发了一种结合临床参数和MRI深度学习特征的多模态AI系统，用于提高临床显著性前列腺癌的检测准确率	首次将临床参数（前列腺特异性抗原、前列腺体积、年龄）与MRI深度学习特征相结合，并比较了早期融合和晚期融合两种信息融合方法	回顾性研究设计，仅使用双参数MRI，未包含所有可能的临床参数	提高临床显著性前列腺癌在MRI上的诊断准确性	疑似临床显著性前列腺癌（ISUP≥2）的患者	医学影像分析	前列腺癌	磁共振成像，深度学习	深度学习模型	医学影像，临床数据	932例双参数前列腺MRI检查，来自2个医疗中心	NA	NA	AUC，接收者操作特征曲线比较	NA
422	2025-10-06	Accelerated High-Resolution Deep Learning Reconstruction Turbo Spin Echo MRI of the Knee at 7 T 2024-Dec-01, Investigative radiology IF:7.0Q1 DOI:10.1097/RLI.0000000000001095 PMID:38960863	研究论文	本研究比较了7T膝关节磁共振成像中采用深度学习重建与传统算法重建的并行成像加速图像质量	首次在7T膝关节TSE成像中应用深度学习重建算法，并在4倍并行成像加速条件下显著提升图像质量	单中心研究，样本量较小（23名健康志愿者），未包含患者群体	评估深度学习重建算法在加速高分辨率膝关节MRI中的图像质量表现	健康志愿者的膝关节	医学影像分析	骨科疾病	涡轮自旋回波磁共振成像，并行成像加速	深度学习	磁共振图像	23名健康志愿者（15名男性，8名女性），平均年龄32.0±8.1岁	NA	NA	图像对比度，清晰度，伪影，噪声，整体质量评分	NA
423	2025-10-06	Deep Learning Reconstructed New-Generation 0.55 T MRI of the Knee-A Prospective Comparison With Conventional 3 T MRI 2024-Dec-01, Investigative radiology IF:7.0Q1 DOI:10.1097/RLI.0000000000001093 PMID:38857414	研究论文	比较深度学习重建0.55T膝关节MRI与传统3T MRI在图像质量、结构异常识别和诊断信心方面的表现	首次前瞻性评估新型0.55T MRI系统结合深度学习重建算法在膝关节成像中的应用价值	样本量较小（26名患者），仅针对创伤后膝关节疼痛患者	评估深度学习重建低场强MRI在膝关节成像中的诊断性能	26名创伤后膝关节疼痛患者（5名女性）	医学影像分析	膝关节损伤	磁共振成像（MRI），深度学习重建	深度学习算法	医学影像	26名患者，52组配对的0.55T和3T MRI检查	NA	NA	Cohen kappa系数，图像质量评分，诊断信心水平	NA
424	2025-10-06	Inflammatory Knee Synovitis: Evaluation of an Accelerated FLAIR Sequence Compared With Standard Contrast-Enhanced Imaging 2024-Aug-01, Investigative radiology IF:7.0Q1 DOI:10.1097/RLI.0000000000001065 PMID:38329824	研究论文	评估深度学习加速的非对比FLAIR序列在膝关节炎症滑膜炎诊断中的价值与准确性	首次将深度学习加速的非对比FLAIR序列应用于膝关节滑膜炎评估，并与标准对比增强成像进行对比验证	回顾性研究设计，样本量相对较小（55例患者）	评估深度学习加速FLAIR序列在膝关节炎症滑膜炎诊断中的临床价值	疑似膝关节滑膜炎患者	医学影像	关节炎	磁共振成像，深度学习加速序列	深度学习	医学影像	55例患者（28名女性，平均年龄52±17岁）	NA	NA	Cohen κ，Wilcoxon符号秩检验	NA
425	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
426	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
427	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
428	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
429	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
430	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
431	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
432	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
433	2025-10-06	Artificial Intelligence-Enhanced Breast MRI: Applications in Breast Cancer Primary Treatment Response Assessment and Prediction 2024-Mar-01, Investigative radiology IF:7.0Q1 DOI:10.1097/RLI.0000000000001010 PMID:37493391	综述	本文综述了人工智能增强MRI在乳腺癌新辅助治疗反应评估和预测中的应用现状	系统总结了人工智能技术（从经典机器学习到深度学习）在乳腺癌新辅助治疗反应预测中的最新应用进展	讨论了临床实施面临的挑战和局限性	探索人工智能在乳腺癌新辅助治疗反应评估和预测中的应用价值	接受新辅助治疗的乳腺癌患者	医学影像分析	乳腺癌	磁共振成像	机器学习,深度学习	MRI图像	NA	NA	NA	NA	NA
434	2025-10-06	A Deep Learning Approach to Predict Recanalization First-Pass Effect following Mechanical Thrombectomy in Patients with Acute Ischemic Stroke 2024-Aug-09, AJNR. American journal of neuroradiology DOI:10.3174/ajnr.A8272 PMID:38871371	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的全自动方法，利用治疗前CT和MR影像预测急性缺血性卒中患者机械取栓后的首次再通效应	首次实现了仅基于MR影像的首次再通效应分类，以及首个完全自动化的CT首次再通效应分类方法，无需耗时的手动分割	研究样本仅来自单一医疗中心（UCLA Ronald Reagan Medical Center），样本量相对有限	预测急性缺血性卒中患者机械取栓后的首次再通效应	接受血管内取栓治疗的大血管闭塞性卒中患者	医学影像分析	急性缺血性卒中	CT成像, MR成像	深度学习, 混合Transformer模型	医学影像	326名患者	NA	混合Transformer模型（包含非局部和交叉注意力模块）	ROC-AUC, 敏感性, 特异性	NA
435	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
436	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
437	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
438	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
439	2025-10-06	TAI-GAN: A Temporally and Anatomically Informed Generative Adversarial Network for early-to-late frame conversion in dynamic cardiac PET inter-frame motion correction 2024-Aug, Medical image analysis IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.media.2024.103190 PMID:38820677	研究论文	提出一种时空感知生成对抗网络(TAI-GAN)，用于动态心脏PET早期到晚期帧转换以实现帧间运动校正	首次将时间信息和带有局部位移的粗略心脏分割掩码作为解剖信息整合到生成对抗网络中，通过全对一映射实现早期帧转换	方法在临床Rb PET数据集上验证，但未提及在其他类型PET数据或更大规模数据集上的泛化能力	改善动态心脏PET帧间运动校正，提高心肌血流量量化准确性	动态心脏PET图像帧，特别是早期帧与参考帧之间的转换	医学影像分析	心血管疾病	PET成像，铷-82心肌灌注成像	GAN	医学影像	临床Rb PET数据集（未提供具体样本数量）	NA	TAI-GAN，包含特征线性调制层	图像质量，运动估计精度，心肌血流量量化准确性	NA
440	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