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
681	2026-04-01	Evaluating the Cumulative Benefit of Inspiratory CT, Expiratory CT, and Clinical Data for COPD Diagnosis and Staging through Deep Learning 2024-12, Radiology. Cardiothoracic imaging DOI:10.1148/ryct.240005 PMID:39665633	研究论文	本研究通过深度学习评估吸气CT、呼气CT和临床数据对慢性阻塞性肺疾病诊断和分期的累积效益	首次系统量化了单相CT、双相CT及临床数据在CNN模型中对COPD分期的贡献，并证明结合临床数据后单相CT可达到与双相CT相当的诊断准确性	研究为回顾性设计，数据来源于单一队列（COPDGene），可能限制泛化性；未探讨其他影像模态或更复杂的网络架构	评估不同CT相位和临床数据对基于深度学习的COPD分期模型的性能提升效果	COPDGene一期队列中的8893名参与者（平均年龄59.6岁，53.3%为男性）的肺部CT图像和肺功能测量数据	数字病理学	慢性阻塞性肺疾病	CT影像，肺功能测量（FEV1，FEV1%预计值，FEV1/FVC）	CNN	图像，临床数据	8893名参与者的吸气与呼气CT图像及肺功能数据	未明确提及，推测为PyTorch或TensorFlow	未指定具体架构，仅提及CNN	组内相关系数，准确率，GOLD分期准确率，诊断准确率	NA
682	2026-04-01	Accelerated Cardiac MRI with Deep Learning-based Image Reconstruction for Cine Imaging 2024-12, Radiology. Cardiothoracic imaging DOI:10.1148/ryct.230419 PMID:39540821	研究论文	本研究评估了基于深度学习的图像重建在心脏MRI电影序列中对采集时间、体积结果和图像质量的影响	首次系统比较了不同心跳周期（1RR、3RR、6RR）的深度学习重建电影序列与标准序列在心脏MRI中的性能，确定了三心跳周期为最优折衷方案	研究仅纳入健康志愿者，未涉及心脏病患者；样本量较小（55人）；未评估长期临床影响	评估深度学习重建在加速心脏MRI电影成像中的应用效果	55名健康志愿者的左心室短轴电影序列	医学影像分析	心血管疾病	心脏MRI电影成像	深度学习	医学影像	55名健康志愿者	NA	NA	采集时间、主观图像质量、边缘锐度、左心室射血分数	NA
683	2026-04-01	Machine learning and deep learning prediction of patient specific quality assurance in breast IMRT radiotherapy plans using Halcyon specific complexity indices 2024-11, Radiotherapy and oncology : journal of the European Society for Therapeutic Radiology and Oncology IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.radonc.2024.110483 PMID:39159677	研究论文	本研究开发了一种基于机器学习和深度学习的AI解决方案，用于预测Halcyon放疗设备中乳腺癌IMRT计划的患者特异性质量保证结果	首次针对Halcyon放疗设备开发AI预测模型，并确定了适用于该设备的复杂性指标（SAS10、BA、BM）	研究样本量相对较小（56名患者的318个射束），且仅针对乳腺癌患者，未涵盖其他癌症类型	开发能够预测Halcyon放疗设备患者特异性质量保证结果的AI解决方案	乳腺癌患者的IMRT放疗计划	机器学习	乳腺癌	放射治疗计划质量保证	机器学习,深度学习	复杂性指标数据	56名乳腺癌患者的318个射束	TensorFlow	NA	AUC,特异性,敏感性	NA
684	2026-04-01	Robust localization of poorly visible tumor in fiducial free stereotactic body radiation therapy 2024-11, Radiotherapy and oncology : journal of the European Society for Therapeutic Radiology and Oncology IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.radonc.2024.110514 PMID:39214256	研究论文	本文提出了一种名为SAFE Track的深度学习框架，用于在无基准标记的立体定向放射治疗中定位难以可见的肺部肿瘤	开发了一种无需模板的深度学习跟踪框架，能够在无基准标记的情况下准确定位小尺寸或位置挑战性的肺部肿瘤	研究仅基于94名患者的内部数据集，且测试集规模相对较小（n=28），可能影响模型的泛化能力	开发一种无基准标记的实时运动跟踪方法，以改善肺部立体定向放射治疗中对难以可见肿瘤的定位精度	肺部肿瘤患者，特别是肿瘤尺寸小于15毫米或位于挑战性位置的患者	计算机视觉	肺癌	X射线成像	CNN	图像	94名患者（415个治疗分次；40,348帧图像）	PyTorch, TensorFlow	Faster R-CNN, ResNet50	3D距离误差（毫米）	NA
685	2026-04-01	Deep learning-assisted interactive contouring of lung cancer: Impact on contouring time and consistency 2024-11, Radiotherapy and oncology : journal of the European Society for Therapeutic Radiology and Oncology IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.radonc.2024.110500 PMID:39236985	研究论文	本研究评估了深度学习辅助交互式勾画工具在肺癌肿瘤轮廓勾画中对观察者间变异性和勾画时间的影响	开发并测试了一种深度学习辅助的交互式勾画工具，能显著减少主动勾画时间并降低观察者间在肿瘤特定区域的轮廓变异性	样本量较小（仅10名非小细胞肺癌患者和9名临床医生），且研究设计可能受学习效应影响	评估深度学习辅助工具在肺癌肿瘤体积勾画中对效率和一致性的影响	非小细胞肺癌患者的PET-CT扫描图像	数字病理学	肺癌	PET-CT扫描	深度学习模型	医学图像	10名非小细胞肺癌患者的PET-CT扫描，由9名临床医生进行勾画	NA	NA	勾画时间减少百分比，观察者间变异性	NA
686	2026-04-01	Clinical implementation of deep learning robust IMPT planning in oropharyngeal cancer patients: A blinded clinical study 2024-11, Radiotherapy and oncology : journal of the European Society for Therapeutic Radiology and Oncology IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.radonc.2024.110522 PMID:39243863	研究论文	本研究评估了基于深度学习的自动化治疗计划方法在口咽癌患者中用于稳健优化强度调制质子治疗计划的质量，通过盲法临床研究比较手动计划与深度学习计划	结合深度学习模型进行IMPT剂量预测与稳健模仿优化算法，实现自动化治疗计划，显著缩短计划时间至平均2.5小时，而手动计划通常需约2天	研究样本量相对较小（总计95例患者，其中测试集25例），且为单中心研究，可能限制结果的普遍适用性	评估深度学习自动化治疗计划方法在口咽癌患者中用于稳健优化强度调制质子治疗计划的质量与临床可行性	口咽癌患者	数字病理学	口咽癌	强度调制质子治疗	深度学习模型	医疗影像数据（如CT扫描）与治疗计划数据	95例口咽癌患者（训练集60例，配置集10例，回顾性测试集10例，前瞻性测试集15例）	NA	NA	视觉检查、临床目标评估、正常组织并发症概率值比较	NA
687	2026-04-01	Deformation-encoding Deep Learning Transformer for High-Frame-Rate Cardiac Cine MRI 2024-06, Radiology. Cardiothoracic imaging DOI:10.1148/ryct.230177 PMID:38722232	研究论文	开发了一种基于Transformer的深度学习模型，用于提高心脏电影MRI的帧率，同时保持空间分辨率和扫描时间	首次将Transformer架构应用于心脏电影MRI的帧率提升任务，实现了高帧率图像的生成且无需增加扫描时间	研究主要基于特定厂商和场强的MRI扫描仪数据，模型在不同设备间的泛化能力需进一步验证	提高心脏电影MRI的帧率以改善时间分辨率，同时保持图像质量和扫描效率	心脏电影MRI图像	计算机视觉	心血管疾病	心脏电影MRI	Transformer	图像	5840名患者的回顾性数据（训练/测试）和61名参与者（49名临床患者+12名健康者）的前瞻性数据	NA	Transformer	均方根误差, 读者偏好分析	NA
688	2024-08-07	Seeing between Time: Higher Frame Rate Cardiac Cine MRI using Deep Learning 2024-06, Radiology. Cardiothoracic imaging DOI:10.1148/ryct.240140 PMID:38842457	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
689	2026-04-01	DNA Virus Detection System Based on RPA-CRISPR/Cas12a-SPM and Deep Learning 2024-05-10, Journal of visualized experiments : JoVE DOI:10.3791/64833 PMID:38801262	研究论文	本文报告了一种结合RPA、CRISPR/Cas12a系统、智能手机显微镜和深度学习模型的快速、便携、高灵敏度的DNA病毒即时检测系统	将RPA-CRISPR/Cas12a检测技术与智能手机显微镜(SPM)及深度学习辅助分类相结合，构建了一个完整的便携式即时检测系统，无需专业操作人员和大型仪器	仅以蛙病毒3(FV3)作为示例进行了测试，未展示对其他DNA病毒的广泛适用性	开发一种用于DNA病毒快速、高灵敏度检测的即时诊断系统	DNA病毒（以蛙病毒3为例）	机器学习	病毒感染	重组酶聚合酶扩增(RPA), CRISPR/Cas12a系统, 荧光检测	深度学习模型	荧光图像	NA	NA	NA	准确率, 检测限(LoD)	智能手机（用于图像采集和处理）
690	2026-04-01	Measurement Variability of Same-Day CT Quantification of Interstitial Lung Disease: A Multicenter Prospective Study 2024-04, Radiology. Cardiothoracic imaging DOI:10.1148/ryct.230287 PMID:38483245	研究论文	本研究通过分析同一天两次CT扫描的数据，评估了基于深度学习的定量CT在测量间质性肺疾病纤维化范围时的变异性	首次在前瞻性多中心研究中，使用同一天两次CT扫描来量化QCT测量间质性肺疾病纤维化范围的变异性，并评估了不同重建参数对变异性的影响	样本量相对较小（65名参与者），且仅评估了短期（同一天内）的测量变异性，未评估长期变异性	评估定量CT在测量间质性肺疾病纤维化范围时的测量变异性	间质性肺疾病患者	数字病理学	间质性肺疾病	CT扫描，基于深度学习的纹理分析软件	深度学习	CT图像	65名参与者（47名男性，18名女性）	NA	NA	Bland-Altman分析，95%一致性界限，特异性	NA
691	2026-04-01	Uncovering prostate cancer aggressiveness signal in T2-weighted MRI through a three-reference tissues normalization technique 2024-Mar, NMR in biomedicine IF:2.7Q1 DOI:10.1002/nbm.5069 PMID:37990759	研究论文	本文开发了一种基于深度学习的自动化方法，用于前列腺T2加权MRI强度归一化，以揭示前列腺癌侵袭性信号	提出了一种利用三种参考组织（臀大肌、股骨和膀胱）的自动化归一化技术，通过MASK R-CNN进行自动分割，并结合样条函数拟合，显著提升了T2W强度在区分前列腺癌与正常组织及评估肿瘤侵袭性方面的定量利用	方法依赖于手动轮廓数据进行MASK R-CNN训练，样本量有限（32例患者），且归一化效果在独立数据集（83例患者）中验证，但未涉及更大规模或多中心验证	开发自动化前列腺T2W MRI强度归一化方法，以改善定量评估前列腺癌及其侵袭性	前列腺癌患者的前列腺T2加权MRI图像，包括癌变区域和正常前列腺组织	数字病理学	前列腺癌	T2加权MRI	CNN	图像	训练集：32例患者；独立测试集：83例患者；共231个活检感兴趣区域	PyTorch	MASK R-CNN	Spearman相关系数, t检验	NA
692	2024-10-30	Publisher Correction: Reliable deep learning in anomalous diffusion against out-of-distribution dynamics 2024-Nov, Nature computational science IF:12.0Q1 DOI:10.1038/s43588-024-00729-x PMID:39468341	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
693	2026-03-31	Deep generative design of RNA aptamers using structural predictions 2024-11, Nature computational science IF:12.0Q1 DOI:10.1038/s43588-024-00720-6 PMID:39506080	研究论文	本文开发了一个基于结构预测的深度生成学习平台，用于从头设计RNA适配体	利用深度学习将RNA三维结构预测与序列生成结合，实现结构引导的RNA适配体设计	未明确说明实验验证的样本规模及设计方法的通用性限制	开发一种结构引导的RNA适配体生成设计方法	RNA适配体，特别是与荧光小分子结合的发光适配体	自然语言处理	NA	RNA三维结构预测，深度学习生成模型	深度学习生成模型	RNA结构数据，序列数据	NA	NA	NA	结构相似性，序列差异性，荧光活性	NA
694	2026-03-31	A deep learning approach for rational ligand generation with toxicity control via reactive building blocks 2024-11, Nature computational science IF:12.0Q1 DOI:10.1038/s43588-024-00718-0 PMID:39516375	研究论文	本文提出了一种名为DeepBlock的深度学习方法，用于基于目标蛋白质序列生成配体分子，并通过反应性构建块实现毒性控制	受DNA编码化合物库技术启发，将生成过程分为构建块生成和分子重建两步，结合优化算法与深度学习以精确调控生成分子的性质	未在摘要中明确说明	开发一种能够针对新靶点理性设计配体分子并控制其性质的深度生成模型	配体分子	机器学习	NA	深度学习	神经网络	序列数据	NA	NA	NA	亲和力、合成可及性、药物相似性、毒性	NA
695	2026-03-31	Traversing chemical space with active deep learning for low-data drug discovery 2024-10, Nature computational science IF:12.0Q1 DOI:10.1038/s43588-024-00697-2 PMID:39333789	研究论文	本文通过模拟低数据药物发现场景，系统分析了六种主动学习策略与两种深度学习架构在三个大规模分子库上的表现，旨在优化化学空间探索	首次系统比较主动深度学习在低数据药物发现中的策略与性能，揭示了成功的关键决定因素，并展示了相比传统方法高达六倍的命中发现提升	研究基于模拟场景，可能未完全反映真实药物发现中的复杂因素，如实验验证延迟或成本限制	探索主动深度学习在低数据药物发现中的应用，解决化学空间探索、与传统方法对比及低数据场景适应性问题	大规模分子库中的化合物	机器学习	NA	主动深度学习	深度学习架构	分子数据	三个大规模分子库	NA	NA	命中发现率	NA
696	2026-03-31	Reliable deep learning in anomalous diffusion against out-of-distribution dynamics 2024-10, Nature computational science IF:12.0Q1 DOI:10.1038/s43588-024-00703-7 PMID:39394501	研究论文	本文提出了一种评估深度学习在异常扩散中处理分布外动态的通用框架，并开发了一种基线方法以实现稳健的分布外动态检测和准确的分布内异常扩散识别	开发了一个通用框架来评估基于深度学习的分布外动态检测方法，并提出了一个基线方法，该方法在分布外动态检测和分布内异常扩散识别方面均表现出色	NA	提高深度学习在异常扩散识别中对分布外动态的可靠性和准确性	异常扩散现象，包括膜中的烟碱型乙酰胆碱受体、葡聚糖溶液中的荧光珠和经历主动内吞的银纳米粒子	机器学习	NA	NA	深度学习网络	动态数据	NA	NA	NA	NA	NA
697	2026-03-31	Visceral and Subcutaneous Abdominal Fat Predict Brain Volume Loss at Midlife in 10,001 Individuals 2024-08-01, Aging and disease IF:7.0Q1 DOI:10.14336/AD.2023.0820 PMID:37728587	研究论文	本研究通过深度学习分析10,001名健康个体的腹部脂肪与脑体积关系，发现内脏和皮下脂肪可预测中年脑体积损失	首次在大规模人群（10,001人）中系统量化内脏/皮下脂肪与多脑区体积的关联，并揭示脂肪分布对脑健康的年龄特异性影响	横断面研究无法确定因果关系，仅使用1.5T MRI可能限制空间分辨率，未考虑饮食/运动等混杂因素	探究腹部脂肪类型与脑体积损失的关联及其作为脑健康可调控因素的潜力	10,001名健康参与者（52.8%男性，47.2%女性），平均年龄52.9±13.1岁	数字病理学	老年疾病	MRI成像	深度学习	医学影像	10,001名参与者	FastSurfer	NA	相关系数(r值), p值, 比值比(OR)	NA
698	2026-03-31	An assessment of the value of deep neural networks in genetic risk prediction for surgically relevant outcomes 2024, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0294368 PMID:39008506	研究论文	本研究评估了深度神经网络在预测手术相关结局（如心房颤动、静脉血栓栓塞和肺炎）的遗传风险中的价值	结合深度神经网络、基因组学与已建立的临床预测因子，以改进手术风险预测	未明确说明模型在减少相关死亡率和发病率方面的实际效果	评估深度神经网络在预测手术相关结局遗传风险中的价值	UK Biobank中的手术患者数据	机器学习	心血管疾病	GWAS	线性模型, 深度神经网络	遗传数据, 临床特征数据	UK Biobank数据集	NA	NA	ROC-AUC, 精确度, 召回率	NA
699	2026-03-31	Validation of a Natural Language Machine Learning Model for Safety Literature Surveillance 2024-01, Drug safety IF:4.0Q1 DOI:10.1007/s40264-023-01367-4 PMID:37938539	研究论文	本研究验证了一种用于安全文献监测的自然语言机器学习模型，通过前瞻性验证比较其与人工监测团队在真实世界中的性能	采用深度学习算法自动化文献监测的初步尝试，并在良好药物警戒实践框架下进行前瞻性验证，关注模型召回率以降低安全信号漏报风险	深度学习算法引入独特风险，且模型在药物警戒实践中的验证仍是一个开放性问题，未来需进一步改进和社区协作	验证自动化深度学习方法在文献监测中的应用，以提升AstraZeneca公司的安全监测效率	安全文献监测中的文章筛选过程	自然语言处理	NA	自然语言处理	深度学习模型	文本	数千篇潜在相关文章	NA	NA	召回率	NA
700	2026-03-30	Deep learning large-scale drug discovery and repurposing 2024-08, Nature computational science IF:12.0Q1 DOI:10.1038/s43588-024-00679-4 PMID:39169261	研究论文	本文提出了一种基于线粒体表型变化进行药物作用机制识别的方法，并开发了名为MitoReID的深度学习模型	利用时间分辨的线粒体成像数据，首次将重识别框架应用于药物作用机制识别，为大规模药物发现和再利用提供了自动化、低成本的新途径	模型仅基于线粒体表型变化进行识别，可能无法覆盖所有药物作用机制；测试集仅包含6种未训练药物的验证	开发一种自动化、高通量的药物作用机制识别方法，以加速大规模药物发现和再利用	美国食品药品监督管理局批准的1,068种药物及其处理的细胞	计算机视觉	NA	时间分辨线粒体成像	CNN	图像	570,096张单细胞图像，覆盖1,068种药物	NA	Inflated 3D ResNet	Rank-1准确率, 平均精度均值	NA