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
561	2026-05-01	Prognostic significance of collagen signatures at breast tumor boundary obtained by combining multiphoton imaging and imaging analysis 2024-Feb, Cellular oncology (Dordrecht, Netherlands) DOI:10.1007/s13402-023-00851-4 PMID:37606817	研究论文	通过结合多光子成像和影像分析，探索乳腺肿瘤边界胶原特征对患者预后的意义	首次利用深度学习自动分类模型从多光子图像中识别肿瘤边界胶原特征，并结合岭回归分析构建CSTB评分，展示其优于传统临床模型的预后性能	样本量较小，仅涉及小规模数据，外部验证数据集可能有限	探索乳腺肿瘤边界胶原特征的预后意义，构建自动化预后预测工具	人类乳腺肿瘤样本	数字病理学	乳腺癌	多光子显微镜（MPM）	深度学习模型	多光子图像	NA	NA	NA	AUC，Cox比例风险回归分析，Kaplan-Meier生存分析	NA
562	2026-04-30	Computed tomography-based radiomics and body composition model for predicting hepatic decompensation 2024-11-22, Oncotarget DOI:10.18632/oncotarget.28673 PMID:39576671	研究论文	基于CT影像组学和身体成分模型预测原发性硬化性胆管炎患者的肝功能失代偿	首次将身体成分模型（将CT图像量化为四个脂肪和肌肉分区）与影像组学特征结合，构建预测模型用于评估原发性硬化性胆管炎患者的肝功能失代偿	预测未来事件仍具挑战性，需要进一步研究验证临床实用性和局限性	探索计算机影像组学在预测原发性硬化性胆管炎患者肝功能失代偿中的潜在价值	原发性硬化性胆管炎（PSC）患者	计算机视觉	肝胆疾病	CT成像	深度学习	CT图像	训练队列和验证队列的患者数据（具体数量未说明）	NA	身体成分模型（内部开发）	准确率, 精确率, AUC	NA
563	2026-04-30	Semi-supervised segmentation of cardiac chambers from LGE-CMR using feature consistency awareness 2024-10-17, BMC cardiovascular disorders IF:2.0Q3 DOI:10.1186/s12872-024-04250-x PMID:39420256	研究论文	提出一种利用未标记数据改进心脏腔室分割性能的半监督学习方法	设计集成三重一致性约束（数据级、任务级和特征级）的半监督网络，通过体素级对比学习实现特征级一致性，解决先前研究中忽略挑战性区域和特征一致性问题	未提及具体局限性	开发一种半监督分割方法，利用未标记数据提升延迟钆增强心脏磁共振成像中心脏腔室分割的模型性能	心脏腔室（心房和心室）分割数据集	计算机视觉	心血管疾病	NA	半监督网络	图像（延迟钆增强心脏磁共振成像）	心房分割数据集和心室分割数据集，具体样本量未提及	PyTorch	均值教师架构（含分割和边缘预测任务）	Dice系数、Jaccard系数、平均表面距离（ASD）、95%豪斯多夫距离（95HD）	NA
564	2026-04-30	Evaluation of a deep learning-enabled automated computational heart modelling workflow for personalized assessment of ventricular arrhythmias 2024-09, The Journal of physiology DOI:10.1113/JP284125 PMID:37060278	研究论文	评估基于深度学习的自动化计算心脏建模工作流在个性化评估室性心律失常中的可行性	开发了一种无需专家手动交互的自动化深度学习工作流，用于重建个性化电生理心脏模型，并在多中心数据中验证其与专家模型在预测室性心动过速方面的一致性	训练数据集较小（111例患者），可能影响深度学习模型的泛化能力	评估自动化深度学习工作流在重建个性化计算心脏模型以指导室性心动过速治疗中的可行性	111例患者的对比增强CT图像及专家心室肌分割结果	计算机视觉, 数字病理	心血管疾病	CT成像, 深度学习分割	卷积神经网络	图像	111例患者的CT图像，来自三个机构五个队列	PyTorch	CNN	分割一致性，VT诱导性，VT数量相关性，VT电路共定位	NA
565	2026-04-30	Exploring Deep Learning for Estimating the Isoeffective Dose of FLASH Irradiation From Mouse Intestinal Histological Images 2024-Jul-01, International journal of radiation oncology, biology, physics DOI:10.1016/j.ijrobp.2023.12.032 PMID:38171387	研究论文	开发深度学习模型，从小鼠肠道组织学图像中估算FLASH照射的等效剂量	首次提出使用深度学习从组织学图像定量估算FLASH照射的等效应剂量，将物理FLASH剂量映射为等效CONV剂量	仅限于小鼠肠道组织，尚未验证于其他组织或肿瘤模型	探索深度学习从小鼠肠道组织学图像估算FLASH照射等效应剂量的可行性	接受CONV或FLASH照射的小鼠空肠组织切片	数字病理学	放射性损伤	H&E染色、数字病理成像	CNN	组织学图像	84只雌性C57BL/6J小鼠，每只小鼠9个空肠横切面，共756个图像样本	PyTorch	ResNet-101	均方误差	NA
566	2026-04-30	A real-time deep learning-based system for colorectal polyp size estimation by white-light endoscopy: development and multicenter prospective validation 2024-04, Endoscopy IF:11.5Q1 DOI:10.1055/a-2189-7036 PMID:37827513	研究论文	开发并多中心前瞻性验证了一个基于深度学习的实时系统（ENDOANGEL-CPS），用于在白光内镜下估计结直肠息肉大小	首次利用内窥镜镜头参数通过深度估计网络实时计算息肉大小，在现场前瞻性多中心视频中验证，且性能超过所有参与的内镜医师	未明确提及局限性，但依赖内窥镜镜头参数准确性可能影响泛化性	提高结直肠息肉大小测量的准确性，优化息肉切除设备选择和监测间隔	结直肠息肉	数字病理学、机器学习	结直肠癌（结直肠息肉）	白光内镜、深度估计网络	深度神经网络（深度估计网络）	图像（包括虚拟结肠图像和真实世界内镜视频）	7297张训练图像（虚拟结肠）、730张测试图像（虚拟结肠）、157个真实世界息肉（来自三家医院）	NA	深度估计网络（未指定具体架构）	相对误差、一致性相关系数、相对准确率、错误率	NA
567	2026-04-29	A novel artificial intelligence model for diagnosing Acanthamoeba keratitis through confocal microscopy 2024-10, The ocular surface DOI:10.1016/j.jtos.2024.07.010 PMID:39084255	研究论文	开发了一种基于共聚焦显微镜图像诊断棘阿米巴角膜炎的人工智能模型	首次利用培养确认的棘阿米巴角膜炎病例建立基于HRT-3共聚焦显微镜图像的人工智能诊断模型	样本量较小（仅17名患者），且为单中心回顾性研究	利用共聚焦显微镜图像开发棘阿米巴角膜炎的人工智能诊断模型	棘阿米巴角膜炎患者的体内共聚焦显微镜图像	计算机视觉	棘阿米巴角膜炎	体内共聚焦显微镜	卷积神经网络	图像	17名患者的3312张共聚焦图像	TensorFlow	卷积神经网络	准确率、灵敏度、特异度、精确率	NA
568	2026-04-29	Early identification of patients at risk for iron-deficiency anemia using deep learning techniques 2024-09-03, American journal of clinical pathology IF:2.3Q2 DOI:10.1093/ajcp/aqae031 PMID:38642073	研究论文	利用深度学习技术早期识别缺铁性贫血风险患者	基于纵向门诊实验室数据开发神经网络模型，在传统诊断前3-6个月预测缺铁性贫血风险	NA	开发预测模型以缩短缺铁性贫血的诊断时间	门诊患者的实验室检测数据	机器学习	缺铁性贫血	NA	人工神经网络、长短期记忆网络、门控循环单元	结构化实验室数据	30603名患者的回顾性电子健康记录数据	NA	门控循环单元	准确率、受试者工作特征曲线下面积、敏感性、特异性	NA
569	2026-04-29	UNSEG: unsupervised segmentation of cells and their nuclei in complex tissue samples 2024-08-30, Communications biology IF:5.2Q1 DOI:10.1038/s42003-024-06714-4 PMID:39215205	研究论文	提出一种无监督分割方法UNSEG，用于在复杂组织样本中分割细胞及其细胞核	无需训练数据即可达到深度学习水平的分割性能，通过利用贝叶斯框架和细胞核与细胞膜标记实现	未明确提及局限	实现复杂组织微环境中细胞及其亚细胞区室的准确、无监督分割	细胞及其亚细胞区室（细胞核、细胞质）	数字病理学	NA	多重成像技术	UNSEG	图像	高质量标注的胃肠组织数据集及公开数据集	NA	UNSEG, 扰动分水岭算法	准确性	NA
570	2026-04-29	Deep learning identifies heterogeneous subpopulations in breast cancer cell lines 2024-Jul-04, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.07.02.601576 PMID:39005432	研究论文	利用深度学习识别乳腺癌细胞系中的异质性亚群	首次证明细胞形态可反映体外乳腺癌细胞系中的转录组亚群差异，并利用卷积神经网络实现亚群识别	NA	探究细胞形态是否能用于分类体外癌细胞系中的转录组亚群	乳腺癌细胞系中的亚群	计算机视觉	乳腺癌	卷积神经网络	CNN	图像	NA	NA	卷积神经网络	NA	NA
571	2026-04-29	Deep learning-based whole-body PSMA PET/CT attenuation correction utilizing Pix-2-Pix GAN 2024-05-07, Oncotarget DOI:10.18632/oncotarget.28583 PMID:38712741	研究论文	提出基于Pix-2-Pix GAN的深度学习工具，从前列腺癌患者的NAC-PET图像生成AC-PET图像，以减少CT扫描辐射剂量	首次将Pix-2-Pix GAN用于全身PSMA PET/CT衰减校正，并评估了两种标准化策略（SUV和SUV-Nyul）对模型性能的影响	病变位置、密度和摄取量会影响生成的SUV指标的相对误差，且需要进一步临床验证	开发AI工具减少PET/CT中低剂量CT扫描的需求，降低患者辐射暴露	302例前列腺癌患者的18F-DCFPyL PSMA PET-CT研究图像	计算机视觉	前列腺癌	PSMA PET/CT	GAN	图像	302例前列腺癌患者（训练集183例，验证集60例，测试集59例）	PyTorch	Pix-2-Pix GAN	NMSE, MAE, SSIM, PSNR, ICC, RC	NA
572	2026-04-29	Staining, magnification, and algorithmic conditions for highly accurate cell detection and cell classification by deep learning 2024-04-03, American journal of clinical pathology IF:2.3Q2 DOI:10.1093/ajcp/aqad162 PMID:38134350	研究论文	使用YOLOv8深度学习模型，评估染色方法、放大倍数和算法条件对细胞检测和分类准确性的影响	系统比较了不同染色方法（Papanicolaou和MGG）和放大倍数对YOLOv8模型在细胞检测和分类中的性能影响	仅使用了人类癌细胞系，未在临床标本上验证模型性能	澄清通用深度学习细胞学模型中染色方法、放大倍数和假阳性等挑战	11种人类癌细胞系制备的Papanicolaou和MGG染色标本	机器学习	癌症	细胞学图像分析	YOLOv8	图像	11种人类癌细胞系的细胞图像	YOLOv8	YOLOv8	分类率、检测率	NA
573	2026-04-29	Automated prediction of acute promyelocytic leukemia from flow cytometry data using a graph neural network pipeline 2024-03-01, American journal of clinical pathology IF:2.3Q2 DOI:10.1093/ajcp/aqad145 PMID:37878540	研究论文	提出一种利用图神经网络管道从流式细胞术数据自动预测急性早幼粒细胞白血病的机器学习模型	首次将图神经网络应用于流式细胞术数据进行急性早幼粒细胞白血病分类，并结合输入扰动方法实现模型预测的可解释性	NA	开发能够准确区分急性早幼粒细胞白血病与其他急性髓系白血病的机器学习模型	急性早幼粒细胞白血病患者和急性髓系白血病患者的流式细胞术数据	机器学习	急性早幼粒细胞白血病	多色流式细胞术	图神经网络	流式细胞术数据	27例急性早幼粒细胞白血病患者和41例其他急性髓系白血病患者	NA	图神经网络	准确率	NA
574	2026-04-29	Applications of machine learning in time-domain fluorescence lifetime imaging: a review 2024-Feb-08, Methods and applications in fluorescence IF:2.4Q3 DOI:10.1088/2050-6120/ad12f7 PMID:38055998	综述	回顾机器学习在时间域荧光寿命成像中的应用，包括改善图像质量、寿命估计和图像分析，并提出改进建议	系统总结了机器学习在时间域荧光寿命成像中提升图像质量和分析性能的最新进展，强调标准化和模型开发的重要性	荧光寿命成像数据难以获取且缺乏标准化，限制了机器学习模型的充分开发	推广荧光寿命成像并吸引更多机器学习从业者探索寿命成像的潜力	时间域荧光寿命成像技术及其在医学成像中的应用	机器学习, 数字病理学	NA	荧光寿命成像	神经网络, 深度学习模型	荧光寿命成像数据	NA	NA	NA	NA	NA
575	2026-04-27	Deep learning-based computer-aided diagnosis system for the automatic detection and classification of lateral cervical lymph nodes on original ultrasound images of papillary thyroid carcinoma: a prospective diagnostic study 2024-09, Endocrine IF:3.0Q2 DOI:10.1007/s12020-024-03808-1 PMID:38570388	研究论文	开发一种基于深度学习的计算机辅助诊断系统，用于在甲状腺乳头状癌患者原始超声图像上自动检测和分类侧颈淋巴结	首次开发了基于可变形检测变压器的计算机辅助诊断系统，用于自动检测和分类侧颈淋巴结，在前瞻性数据集中验证其诊断效能优于不同年资的超声医师	未在摘要中明确说明研究局限性	开发并验证一种基于深度学习的计算机辅助诊断系统，用于自动检测和分类侧颈淋巴结，辅助超声医师诊断	甲状腺乳头状癌患者侧颈淋巴结超声图像	计算机视觉	甲状腺癌	超声成像	可变形检测变压器（Deformable DETR）	图像	回顾性数据集包括1675例患者的1801张图像，前瞻性测试集包括160例患者的185张图像	NA	可变形检测变压器（Deformable DETR）	平均精度均值（mAP）、准确率、曲线下面积（AUC）	NA
576	2026-04-27	Deep learning of Parkinson's movement from video, without human-defined measures 2024-08-15, Journal of the neurological sciences IF:3.6Q2 DOI:10.1016/j.jns.2024.123089 PMID:38991323	研究论文	利用深度学习神经网络直接分析帕金森病患者手指敲击视频，无需人工定义的测量指标，实现疾病分类	首次将3D卷积神经网络直接应用于原始手指敲击视频，无需提取一维信号或预定义特征，并可视化模型学习的关键时空特征（如PD组特有的拇指下垂动作）	样本量较小（40名患者和37名对照），测试准确率仅为0.69，且未在真实临床环境中验证	评估直接从视频中学习手指敲击动作以区分帕金森病患者与对照组的可行性，并解释模型关注的时空特征	特发性帕金森病患者与健康对照者的手指敲击视频	计算机视觉	帕金森病	视频记录（智能手机拍摄）	3D卷积神经网络	视频	152段10秒手指敲击视频，来自40名PD患者和37名对照	NA	3D卷积神经网络	准确率, 精确率, 召回率, AUROC	NA
577	2026-04-25	Volumetric analysis of acute uncomplicated type B aortic dissection using an automated deep learning aortic zone segmentation model 2024-10, Journal of vascular surgery IF:3.9Q1 DOI:10.1016/j.jvs.2024.06.001 PMID:38851467	研究论文	基于深度学习的自动主动脉区域分割模型用于急性非复杂性B型主动脉夹层的体积分析	首次将深度学习分割模型应用于基于SVS/STS定义的主动脉区域，并实现自动体积分析	样本量有限（59例患者）且未发现主动脉生长速率与基线体积的关联，模型性能在不同区域存在差异	建立自动机器学习主动脉区域分割模型，比较不同主动脉生长速率患者的区域体积变化	急性非复杂性B型主动脉夹层（auTBAD）患者	机器学习	主动脉夹层	CT血管成像（CTA）	深度学习分割模型	CT图像	59例auTBAD患者	开源医学图像分析软件（未指定具体框架）	细分为9个主动脉区域的分割网络（未指定具体架构，如U-Net等）	Dice系数	NA
578	2026-04-25	Deep learning-enabled high-speed, multi-parameter diffuse optical tomography 2024-07, Journal of biomedical optics IF:3.0Q2 DOI:10.1117/1.JBO.29.7.076004 PMID:39035576	研究论文	利用深度学习实现高速、多参数扩散光学层析成像，用于乳腺肿瘤表征	首次将深度学习应用于频域扩散光学层析成像的同时吸收系数和散射系数三维重建，实现高速高保真重建，将重建时间从3.8分钟缩短至0.02秒	研究仅使用模拟数据测试，实验验证仅针对两个模拟肿瘤的光学幻影，临床实际应用仍需进一步验证	开发基于深度学习的频域扩散光学层析成像技术，实现手持探头实时成像，改善乳腺肿瘤表征	乳腺组织的光学吸收系数和散射系数三维重建	机器学习	乳腺癌	频域扩散光学层析成像	深度学习模型	模拟光学数据集和实验光学幻影数据	300个模拟组织幻影用于测试，2个肿瘤模拟光学幻影用于实验验证	PyTorch	NA	均方根误差、空间相似性、异常对比度精度、串扰	NA
579	2026-04-25	Deep learning models reveal replicable, generalizable, and behaviorally relevant sex differences in human functional brain organization 2024-Feb-27, Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America IF:9.4Q1 DOI:10.1073/pnas.2310012121 PMID:38377194	research paper	利用时空深度神经网络模型揭示人类功能脑组织中可复制、可泛化且与行为相关的性别差异	首次通过时空深度神经网络模型从大规模多会话数据中揭示稳定的性别差异，并结合可解释人工智能分析将脑特征与认知能力关联，挑战了男女脑组织连续谱的观点	NA	验证人类功能脑组织中性别差异的稳健性和行为相关性	年轻成年人的功能磁共振成像数据	machine learning	NA	功能磁共振成像	时空深度神经网络	图像	约1500名20至35岁的年轻成年人	NA	时空深度神经网络	准确率、交叉验证准确率、效应量	NA
580	2026-04-24	CD4+ T cells exhibit distinct transcriptional phenotypes in the lymph nodes and blood following mRNA vaccination in humans 2024-Sep, Nature immunology IF:27.7Q1 DOI:10.1038/s41590-024-01888-9 PMID:39164479	研究论文	利用单细胞转录组学分析了BNT162b2 mRNA疫苗接种后人类淋巴结和血液中SARS-CoV-2刺突蛋白特异性CD4+ T细胞的转录表型	首次系统描绘了mRNA疫苗接种后3个月和6个月人类引流淋巴结和血液中刺突蛋白特异性CD4+ T细胞的转录图谱，并利用深度学习反向表位映射方法Trex预测抗原特异性	NA	探究mRNA疫苗接种后人类CD4+ T细胞在淋巴结和血液中的转录表型差异及其随时间的变化	SARS-CoV-2刺突蛋白特异性CD4+ T细胞	机器学习	NA	单细胞转录组学	深度学习	单细胞转录组数据	1277个刺突蛋白特异性CD4+ T细胞，其中238个由Trex预测	NA	Trex	NA	NA