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
721	2025-10-06	Chest CT-based automated vertebral fracture assessment using artificial intelligence and morphologic features 2024-Jun, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.17072 PMID:38721977	研究论文	开发基于胸部CT和人工智能的自动化椎体骨折评估方法	结合深度学习、多参数冻结生长算法和强度自相关技术实现椎体自动分割与标记，并采用计算椎体高度特征进行骨折检测	方法仅在COPDGene研究数据集中验证，需要进一步在更广泛人群中验证	开发自动化椎体骨折评估方法以替代人工专家评估	COPD患者的椎体骨折评估	计算机视觉	慢性阻塞性肺疾病	胸部CT成像	深度学习网络	CT图像	3231名COPDGene研究参与者，共40,050个椎体	NA	NA	Dice系数,准确率,灵敏度,特异性	NA
722	2025-10-06	MAD-Former: A Traceable Interpretability Model for Alzheimer's Disease Recognition Based on Multi-Patch Attention 2024-06, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3368500 PMID:38442047	研究论文	提出基于多块注意力的可追踪可解释性模型MAD-Former用于阿尔茨海默病识别	设计多尺度空间特征提取框架，结合双分支注意力结构和可追踪解释方法，首次实现基于注意力选择和感受野追踪的3D ROI空间定位	仅使用sMRI数据，未整合多模态数据；模型在特定数据集上验证，泛化能力需进一步测试	开发具有可解释性的阿尔茨海默病自动诊断模型	阿尔茨海默病患者的结构磁共振成像数据	医学影像分析	阿尔茨海默病	结构磁共振成像	Transformer, CNN	3D医学影像	ADNI和OASIS数据集	NA	MAD-Former, 3D脑特征提取网络, 双分支注意力结构	NA	NA
723	2025-10-06	Multinational External Validation of Autonomous Retinopathy of Prematurity Screening 2024-Apr-01, JAMA ophthalmology IF:7.8Q1 DOI:10.1001/jamaophthalmol.2024.0045 PMID:38451496	研究论文	本研究通过多国外部验证评估了基于自主人工智能的早产儿视网膜病变筛查系统检测中重度ROP和1型ROP的性能	首次在跨国多中心外部数据集上验证自主AI系统对ROP的筛查效果，覆盖美国斯坦福大学和印度Aravind眼科医院两个独立医疗系统	研究基于回顾性数据，需要在更多国家和医疗环境中进行前瞻性验证	评估自主人工智能系统在早产儿视网膜病变筛查中的诊断性能	早产儿视网膜病变患者	医学人工智能	早产儿视网膜病变	远程医疗，深度学习	深度学习	眼底图像	SUNDROP数据集：1545名婴儿的6245次检查；AECS数据集：2699名婴儿的5635次检查	NA	NA	AUROC，灵敏度，特异性	NA
724	2025-10-06	Human-airway surface mesh smoothing based on graph convolutional neural networks 2024-Apr, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2024.108061 PMID:38341897	研究论文	提出一种基于图卷积神经网络的无人监督气道网格平滑方法，用于改善CT图像三维重建质量	首次将图卷积神经网络与深度网格先验模型结合用于气道网格平滑，无需大规模训练数据集即可保持原始几何结构	仅使用20个受试者数据进行验证，样本量有限	开发能够保持原始几何结构的气道网格平滑方法，用于精确计算流体动力学模拟	人体气道三维网格模型	计算机视觉	呼吸系统疾病	CT成像，计算流体动力学	图卷积神经网络	三维网格数据，医学图像	20个受试者的气道数据	NA	图卷积神经网络	气道直径一致性，压力降，壁面剪切应力	NA
725	2025-10-06	Investigating distributions of inhaled aerosols in the lungs of post-COVID-19 clusters through a unified imaging and modeling approach 2024-Apr-01, European journal of pharmaceutical sciences : official journal of the European Federation for Pharmaceutical Sciences IF:4.3Q1 DOI:10.1016/j.ejps.2024.106724 PMID:38340875	研究论文	通过成像与建模相结合的方法研究COVID-19后不同人群肺部吸入气溶胶的分布特征	首次将深度学习识别的COVID-19后临床集群与计算模型预测的气道阻力和颗粒沉积特征相关联	样本量有限（140名COVID幸存者），仅基于CT影像和计算模型分析	评估COVID-19后不同临床集群中吸入气溶胶的分布差异	COVID-19幸存者（分C1和C2集群）和健康对照者	数字病理	COVID-19后遗症	计算机断层扫描, 计算模型分析	深度学习算法, 计算模型	CT影像, 人口统计学数据	140名COVID-19幸存者, 105名健康对照	NA	NA	NA	NA
726	2025-10-06	Distinct chemical environments in biomolecular condensates 2024-Mar, Nature chemical biology IF:12.9Q1 DOI:10.1038/s41589-023-01432-0 PMID:37770698	研究论文	通过小分子探针和深度学习研究生物分子凝聚物内不同化学环境及其对分子分布的影响	首次证明不同类型生物分子凝聚物具有不同的化学溶剂化特性，并利用深度学习预测探针在凝聚物中的选择性分配	未具体说明实验所用凝聚物类型数量及小分子探针的规模	探究无膜生物分子凝聚物的化学环境差异及其对分子选择性分布的机制	生物分子凝聚物和小分子探针	机器学习	NA	小分子探针技术	深度学习	化学性质数据	NA	NA	NA	NA	NA
727	2025-10-06	Kinome-Wide Virtual Screening by Multi-Task Deep Learning 2024-Feb-22, International journal of molecular sciences IF:4.9Q2 DOI:10.3390/ijms25052538 PMID:38473785	研究论文	本研究通过多任务深度学习方法对人类激酶组进行大规模虚拟筛选，预测小分子抑制活性	首次采用多任务深度神经网络对人类激酶组进行大规模虚拟筛选，相较于传统单任务方法表现更优	NA	预测小分子化合物对人类激酶组的抑制活性，为多靶点药物开发和联合疗法提供支持	人类激酶组（342种激酶）和超过300,000个小分子化合物	机器学习	癌症	深度学习	深度神经网络	生物活性数据	超过650,000个生物活性注释，涉及300,000多个小分子	NA	多任务深度神经网络	NA	NA
728	2025-10-06	Adaptive 3DCNN-based Interpretable Ensemble Model for Early Diagnosis of Alzheimer's Disease 2024-Feb, IEEE transactions on computational social systems IF:4.5Q1 DOI:10.1109/tcss.2022.3223999 PMID:39239536	研究论文	提出基于3DCNN和遗传算法的自适应可解释集成模型，用于阿尔茨海默病的早期诊断和关键脑区识别	结合3DCNN、集成学习和遗传算法，以数据驱动方式识别对分类有显著贡献的判别性脑区	需要进一步研究验证该方法对其他脑部疾病的泛化能力	阿尔茨海默病的早期诊断和关键脑区定位	阿尔茨海默病和轻度认知障碍患者	医学影像分析	阿尔茨海默病	神经影像分析	3DCNN, 集成学习, 遗传算法	3D脑部影像	ADNI和OASIS数据集	NA	3DCNN	NA	NA
729	2025-10-06	AI prediction of cardiovascular events using opportunistic epicardial adipose tissue assessments from CT calcium score 2024-Jan-29, ArXiv PMID:38351935	研究论文	本研究开发了新型手工特征'脂肪组学'，通过CT钙化评分中的心外膜脂肪组织评估来预测主要不良心血管事件	创建了148个新型手工放射组学特征（脂肪组学），包括形态学、空间和强度特征，显著改善了心血管事件预测性能	初步研究结果，需要进一步验证	改进心血管事件风险预测	心外膜脂肪组织	医学影像分析	心血管疾病	CT钙化评分，放射组学特征提取	深度学习，Cox弹性网络	CT影像	NA	NA	NA	C-index, 风险比, P值	NA
730	2025-10-06	Explaining deep learning-based representations of resting state functional connectivity data: focusing on interpreting nonlinear patterns in autism spectrum disorder 2024, Frontiers in psychiatry IF:3.2Q2 DOI:10.3389/fpsyt.2024.1397093 PMID:38832332	研究论文	本研究开发了可解释的变分自编码器模型，用于解释静息态功能磁共振成像数据中的非线性模式，特别关注自闭症谱系障碍	引入了潜在贡献分数来解释VAE识别的非线性模式，能够捕捉每个观察到的rsFC特征随潜在表示变化的变化	研究仅针对自闭症谱系障碍，样本量相对有限，方法在其他精神疾病中的适用性有待验证	开发可解释的深度学习模型来理解自闭症谱系障碍的潜在神经机制	1150名参与者（601名健康对照和549名ASD患者）的静息态功能磁共振成像数据	机器学习	自闭症谱系障碍	静息态功能磁共振成像（rs-fMRI）	VAE（变分自编码器）	功能连接矩阵	1150名参与者（601名健康对照，549名ASD患者）	NA	变分自编码器	潜在贡献分数	NA
731	2025-10-06	Neuron collinearity differentiates human hippocampal subregions: a validated deep learning approach 2024, Brain communications IF:4.1Q2 DOI:10.1093/braincomms/fcae296 PMID:39262825	研究论文	开发了一种基于深度学习的高通量方法，用于自动提取海马体亚区中锥体神经元的方向和共线性	首次对海马体亚区内锥体神经元方向和共线性进行全面定量研究，建立了神经元共线性作为海马亚区分割的定量参数	NA	开发自动化方法定量分析海马体亚区锥体神经元共线性差异	人类海马体亚区中的锥体神经元	数字病理学	神经退行性疾病	深度学习，细胞分割	CNN	图像	168个海马体分区中的479,873个锥体神经元	Cellpose	Cellpose	与人工方向评估进行验证	NA
732	2025-10-06	The combined focal loss and dice loss function improves the segmentation of beta-sheets in medium-resolution cryo-electron-microscopy density maps 2024, Bioinformatics advances IF:2.4Q2 DOI:10.1093/bioadv/vbae169 PMID:39600382	研究论文	本研究提出了一种结合Focal loss和Dice loss的新损失函数，用于改进中分辨率冷冻电镜密度图中β-折叠的分割效果	设计了结合Focal loss和Dice loss的新型损失函数，显著提升了β-折叠体素检测的F1分数8.8%	仅针对中分辨率(5-10Å)冷冻电镜数据，且β-折叠检测仍比螺旋结构更具挑战性	改进蛋白质二级结构在冷冻电镜密度图中的分割精度	蛋白质二级结构，特别是β-折叠	计算机视觉	NA	冷冻电镜	CNN	密度图	1355个原子结构/密度图对	NA	U-Net	F1-score	NA
733	2025-10-06	Systematic analysis of the relationship between fold-dependent flexibility and artificial intelligence protein structure prediction 2024, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0313308 PMID:39591473	研究论文	系统分析蛋白质折叠依赖的灵活性与人工智能蛋白质结构预测之间的关系	首次大规模评估AlphaFold v2在预测柔性蛋白质结构时的表现，揭示预测结构倾向于特定构象而非平均构象	仅基于已有实验结构数据库进行分析，未涵盖所有蛋白质类型	探究AI蛋白质结构预测模型对柔性蛋白质的预测准确性及其与蛋白质折叠类型的关系	2878个具有至少十个不同实验结构的蛋白质	机器学习	NA	蛋白质结构预测	深度学习	蛋白质结构数据	2878个蛋白质，涵盖628种不同的折叠类型	AlphaFold v2	NA	RMSD（均方根偏差）	NA
734	2025-10-06	A Hybrid 2D Gaussian Filter and Deep Learning Approach with Visualization of Class Activation for Automatic Lung and Colon Cancer Diagnosis 2024 Jan-Dec, Technology in cancer research & treatment IF:2.7Q3 DOI:10.1177/15330338241301297 PMID:39632623	研究论文	提出一种结合2D高斯滤波和深度学习的方法，用于自动诊断肺癌和结肠癌	采用2D高斯滤波进行图像预处理，结合三种CNN模型，并使用类激活映射进行可视化解释	未明确说明模型的计算复杂度和实时性能限制	通过自动化诊断系统提高肺癌和结肠癌的检测率	肺癌和结肠癌的组织病理学图像	计算机视觉	肺癌,结肠癌	组织病理学成像	CNN	图像	25000张组织病理学图像	NA	MobileNet,VGG16,ResNet50	准确率	NA
735	2025-10-06	Predicting High-Grade Patterns in Stage I Solid Lung Adenocarcinoma: A Study of 371 Patients Using Refined Radiomics and Deep Learning-Guided CatBoost Classifier 2024 Jan-Dec, Technology in cancer research & treatment IF:2.7Q3 DOI:10.1177/15330338241308610 PMID:39692551	研究论文	开发了一种结合优化影像组学和深度学习特征的RRDLC-Classifier算法，用于预测临床I期实性肺腺癌的高级别病理模式	首次提出融合优化影像组学和深度学习特征的CatBoost分类器，在预测肺腺癌高级别模式方面表现出优越性能	回顾性研究设计，样本量相对有限（371例患者），需要进一步外部验证	预测临床I期实性肺腺癌的病理高级别模式	371例临床I期实性肺腺癌患者	医学影像分析	肺癌	影像组学分析，深度学习	CatBoost分类器	医学影像数据	371例患者，按7:3比例随机分为训练集和验证集	CatBoost	RRDLC-Classifier（优化影像组学和深度学习特征引导的CatBoost分类器）	AUC, 准确率, 敏感性, 特异性, 受试者工作特征曲线	NA
736	2025-10-06	The global evolution and impact of systems biology and artificial intelligence in stem cell research and therapeutics development: a scoping review 2024-11-05, Stem cells (Dayton, Ohio) DOI:10.1093/stmcls/sxae054 PMID:39230167	综述	通过范围综述分析系统生物学和人工智能在干细胞研究和治疗开发中的全球演变历程与影响	首次系统梳理2000-2024年间系统生物学和人工智能在干细胞研究领域的全球发展趋势和区域分布特征	仅基于PubMed数据库文献，未涵盖其他学术资源；时间跨度较大可能导致早期文献收录不全	评估系统生物学和人工智能在干细胞研究及治疗开发中的贡献和发展轨迹	PubMed数据库中2000-2024年发表的干细胞研究相关文献	生物信息学	NA	系统生物学分析，机器学习，深度学习	NA	文献元数据	涵盖2000-2024年PubMed数据库相关文献	NA	NA	文献数量统计，增长倍数分析	NA
737	2025-10-06	Deep Learning Estimation of Small Airways Disease from Inspiratory Chest CT is Associated with FEV1 Decline in COPD 2024-Sep-11, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2024.09.10.24313079 PMID:39314974	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的AI模型，仅通过吸气相胸部CT扫描即可估算功能性小气道疾病，并验证其与COPD患者肺功能下降的关联	首次提出仅使用吸气相CT扫描（无需呼气相扫描）通过生成式模型估算功能性小气道疾病的方法	研究依赖于特定队列数据（SPIROMICS和COPDGene），需要在更广泛人群中验证	开发并验证基于AI的功能性小气道疾病估算方法及其临床关联	慢性阻塞性肺疾病（COPD）患者	医学影像分析	慢性阻塞性肺疾病	计算机断层扫描（CT）	生成模型	医学影像（胸部CT扫描）	SPIROMICS研究2513名参与者（1055名用于模型开发，1458名用于验证），COPDGene研究458名参与者用于外部验证	NA	NA	Pearson相关系数，组内相关系数，多元回归系数	NA
738	2025-10-06	Optimizing neurointerventional procedures: an algorithm for embolization coil detection and automated collimation to enable dose reduction 2024-Jul, Journal of medical imaging (Bellingham, Wash.) DOI:10.1117/1.JMI.11.4.044003 PMID:39035051	研究论文	开发用于检测神经介入手术中栓塞线圈并实现自动准直的算法，以优化图像质量并减少辐射剂量	首次成功检测栓塞线圈的方法，并将检测结果整合到X射线血管造影系统中实现自动准直	使用放大边界框，不需要真实标注与预测之间的完全重叠	优化神经介入手术流程，提高手术效率和安全性的同时减少患者辐射剂量	神经介入手术中的栓塞线圈	计算机视觉	神经血管疾病	X射线血管造影	Faster R-CNN, RetinaNet	医学图像	NA	NA	ResNet-50 FPN, RetinaNet	mAP@75	NA
739	2025-10-06	Deep Learning-Based Subject Independent Human Activity Recognition using Smart Lacelock Data 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/EMBC53108.2024.10781739 PMID:40039707	研究论文	使用智能鞋带锁设备数据进行基于深度学习的主体无关人类活动识别	引入配备IMU和称重传感器的智能鞋带锁设备，无需修改鞋子即可舒适佩戴，为人类活动识别提供新型传感器数据	仅使用8名参与者的数据，样本量较小	开发基于深度学习的人类活动识别方法	人类日常活动（行走、上楼梯、下楼梯）	机器学习	NA	惯性测量单元(IMU)、称重传感器	CNN	传感器数据	8名参与者	NA	三块CNN结构（卷积层、最大池化层、ReLU层、归一化层）	准确率	NA
740	2025-10-06	Iterative deep learning-design of human enhancers exploits condensed sequence grammar to achieve cell type-specificity 2024-Jun-14, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.06.14.599076 PMID:38915713	研究论文	本研究应用迭代深度学习设计在两种人类细胞系间具有强差异活性的合成增强子	首次将迭代深度学习应用于合成增强子设计，通过实验验证与模型重新优化的循环策略提升细胞类型特异性	仅验证了两种人类细胞系间的特异性，未在其他细胞类型中广泛测试	开发能够靶向特定细胞类型基因表达的合成生物学方法	人类合成增强子序列	机器学习	NA	深度学习，染色质可及性分析，转录因子结合位点分析	深度学习	基因组序列数据，增强子活性数据，染色质可及性数据	NA	NA	NA	增强子特异性，差异活性	NA