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
781	2025-10-06	Multi-modal deep learning from imaging genomic data for schizophrenia classification 2024, Frontiers in psychiatry IF:3.2Q2 DOI:10.3389/fpsyt.2024.1384842 PMID:39006822	研究论文	提出一种基于多模态成像基因组数据的深度学习框架用于精神分裂症分类	首次结合结构MRI、功能MRI和遗传标记(SNP)三种模态数据，采用可解释AI技术识别关键特征	NA	开发改进的精神分裂症检测方法	精神分裂症患者和健康对照个体	机器学习	精神分裂症	sMRI, fMRI, SNP基因分型	CNN, DenseNet, XGBoost	图像, 基因组数据	NA	NA	DenseNet, 1D-CNN, XGBoost	准确率	NA
782	2025-10-06	Utilizing retinal arteriole/venule ratio to estimate intracranial pressure 2024-11-08, Acta neurochirurgica IF:1.9Q2 DOI:10.1007/s00701-024-06343-0 PMID:39514087	研究论文	本研究探索利用视网膜动静脉比率通过眼底检查无创评估颅内压的方法	首次在神经重症监护病房患者中结合眼内压，使用深度学习算法分析眼底视频来评估视网膜动静脉比率与颅内压的关系	样本量较小，图像质量存在挑战，诊断特异性较低，需要更大规模的多中心研究验证	开发无创颅内压监测方法	神经重症监护病房中格拉斯哥昏迷评分≤8分的成年患者	数字病理	神经系统疾病	眼底检查，深度学习算法	深度学习	视频	40名患者入组，15名纳入最终分析	NA	NA	敏感性，特异性，AUC	NA
783	2025-10-06	A deep learning approach to direct immunofluorescence pattern recognition in autoimmune bullous diseases 2024-Jul-16, The British journal of dermatology DOI:10.1093/bjd/ljae142 PMID:38581445	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的直接免疫荧光模式识别方法，用于自动分类自身免疫性大疱性皮肤病的免疫荧光图像	首次将深度学习技术应用于自身免疫性大疱性皮肤病的直接免疫荧光图像自动分类，特别是比较了六种CNN模型和Swin Transformer模型在该领域的表现	样本量相对有限（训练集436张，测试集93张图像），存在类别不平衡问题	开发AI算法来自动分类自身免疫性大疱性皮肤病的直接免疫荧光模式，提高诊断准确性和效率	疑似自身免疫性大疱性皮肤病患者的皮肤活检免疫荧光图像	计算机视觉	自身免疫性大疱性皮肤病	直接免疫荧光	CNN, Transformer	图像	训练集436张图像，测试集93张图像	PyTorch	Swin Transformer, 六种CNN架构	准确率, 敏感性, 特异性	NA
784	2025-10-06	Longitudinal risk prediction for pediatric glioma with temporal deep learning 2024-Jun-28, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2024.06.04.24308434 PMID:38978642	研究论文	提出一种基于自监督深度学习的纵向医学影像分析方法，用于预测儿童胶质瘤复发风险	开发了时序学习方法，能够建模患者当前和既往脑部MR影像的时空信息来预测未来复发	研究仅针对儿童胶质瘤，尚未验证在其他癌症或慢性疾病中的适用性	改进儿童胶质瘤个体化复发预测	儿童胶质瘤患者	医学影像分析	儿童胶质瘤	磁共振成像(MR)	深度学习	医学影像	715名患者，3,994次扫描	NA	时序深度学习	复发预测准确率	NA
785	2025-10-06	Predicting the age of field Anopheles mosquitoes using mass spectrometry and deep learning 2024-05-10, Science advances IF:11.7Q1 DOI:10.1126/sciadv.adj6990 PMID:38728404	研究论文	开发了一种结合质谱技术和深度学习预测野外按蚊年龄的快速方法	首次将基质辅助激光解吸/电离飞行时间质谱与深度学习相结合用于蚊子年龄预测	研究样本数量有限（251只蚊子），需要在更多生态站点验证	改进蚊媒监测方法，支持疟疾传播流行病学监测和病媒控制策略评估	野外采集的按蚊（Anopheles mosquitoes）	机器学习	疟疾	基质辅助激光解吸/电离飞行时间质谱（MALDI-TOF MS）	深度学习	质谱数据	251只野外采集的蚊子，共2763个质谱样本（来自头部、腿部和胸部）	NA	NA	平均绝对误差（1.74天）	NA
786	2025-10-06	Neural network in food analytics 2024, Critical reviews in food science and nutrition IF:7.3Q1 DOI:10.1080/10408398.2022.2139217 PMID:36322538	综述	首次全面概述神经网络在食品分析领域的应用，包括基础方法、最新进展及挑战	首次系统综述神经网络在食品分析中的跨领域应用，强调食品专家与技术社区的合作潜力	存在食品科学家友好型软件接口缺失、模型行为难以解释、多源异构数据整合等挑战	系统梳理神经网络在食品分析中的应用现状与发展前景	食品识别、食品安全供应链、组学分析等食品科学领域	机器学习	NA	光谱分析、色谱分析、组学分析	神经网络	多源异构数据	NA	NA	NA	模式识别准确率	NA
787	2025-10-06	A Deep Learning Approach for the Identification of the Molecular Subtypes of Pancreatic Ductal Adenocarcinoma Based on Whole Slide Pathology Images 2024-Dec, The American journal of pathology DOI:10.1016/j.ajpath.2024.08.006 PMID:39222907	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的方法，利用常规H&E染色病理切片识别胰腺导管腺癌的分子亚型	首次使用深度学习模型从常规H&E染色病理切片中识别PDAC分子亚型，提供了一种成本效益高且快速的新方法	样本量相对有限，训练集仅97张切片，测试集110张切片	开发基于病理图像的PDAC分子亚型分类方法	胰腺导管腺癌(PDAC)患者	数字病理	胰腺癌	苏木精-伊红染色(H&E)	深度学习模型	全切片病理图像	训练集97张切片(来自TCGA)，测试集110张切片(来自本地队列)	NA	NA	平衡准确率	NA
788	2025-10-06	Performance and Clinical Impact of Radiomics and 3D-CNN Models for the Diagnosis of Neurodegenerative Parkinsonian Syndromes on 18 F-FDOPA PET 2024-Oct-01, Clinical nuclear medicine IF:9.6Q1 DOI:10.1097/RLU.0000000000005392 PMID:39104036	研究论文	比较基于放射组学和3D-CNN的模型在18F-FDOPA PET图像上诊断神经退行性帕金森综合征的性能和临床价值	首次比较半自动化放射组学模型与全自动3D-CNN模型在帕金森综合征诊断中的性能，并在外部测试集验证模型在经验不足医院的临床应用价值	回顾性研究，仅包含两个医疗中心的数据	开发并验证人工智能模型用于神经退行性帕金森综合征的自动诊断	687名具有帕金森综合征运动症状的患者	医学影像分析	帕金森综合征	18F-FDOPA PET脑部扫描	支持向量机, 3D-CNN	PET图像	687名患者（训练集417人，内部测试集100人，外部测试集170人）	NA	3D-CNN	平衡准确度	NA
789	2025-10-06	Organomics: A Concept Reflecting the Importance of PET/CT Healthy Organ Radiomics in Non-Small Cell Lung Cancer Prognosis Prediction Using Machine Learning 2024-Oct-01, Clinical nuclear medicine IF:9.6Q1 DOI:10.1097/RLU.0000000000005400 PMID:39192505	研究论文	本研究探索PET/CT健康器官影像组学特征在非小细胞肺癌预后预测中的附加价值	首次提出'器官组学'概念，将健康器官的影像组学特征纳入肺癌预后预测模型	样本量相对较小（154例患者），仅使用公开数据库数据	评估健康器官影像组学特征对非小细胞肺癌预后预测的附加价值	非小细胞肺癌患者的PET/CT影像和临床数据	医学影像分析	肺癌	PET/CT影像, 影像组学分析	nnU-Net, 随机生存森林, Cox比例风险模型	医学影像（PET/CT）	154例患者	nnU-Net	nnU-Net	C-index	NA
790	2025-10-06	Fast intraoperative detection of primary CNS lymphoma and differentiation from common CNS tumors using stimulated Raman histology and deep learning 2024-Aug-26, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2024.08.25.24312509 PMID:39252932	研究论文	本研究结合受激拉曼组织成像和深度学习技术，开发了快速术中检测原发性中枢神经系统淋巴瘤并与其他脑肿瘤区分的诊断系统	首次将便携式拉曼散射显微镜与深度学习相结合，在3分钟内生成虚拟H&E样图像，实现术中快速准确诊断	研究样本来自四个国际医疗中心，但需要更多中心验证通用性	开发快速术中诊断方法，准确区分原发性中枢神经系统淋巴瘤与其他中枢神经系统病变	中枢神经系统肿瘤和非肿瘤病变组织样本	数字病理学	中枢神经系统淋巴瘤	受激拉曼组织成像	深度学习	图像	54,000个SRH图像块，来自多个国际医疗中心的手术切除和立体定向活检样本	NA	自监督学习策略	平衡准确率	NA
791	2025-10-06	Fully Automatic Quantitative Measurement of Equilibrium Radionuclide Angiocardiography Using a Convolutional Neural Network 2024-Aug-01, Clinical nuclear medicine IF:9.6Q1 DOI:10.1097/RLU.0000000000005275 PMID:38967505	研究论文	本研究开发了一种基于卷积神经网络的平衡放射性核素心血管造影全自动定量测量方法	首次使用二维U-Net卷积神经网络自动生成左心室感兴趣区域，用于测量左心室射血分数	研究仅基于单一机构的回顾性数据，未进行外部验证	开发深度学习模型来自动化测量左心室射血分数	平衡放射性核素心血管造影数据集	医学影像分析	心血管疾病	平衡放射性核素心血管造影	CNN	医学影像	41,462次扫描（来自19,309名患者）	NA	U-Net	Lin一致性相关系数, Bland-Altman分析	NA
792	2025-10-06	Clinical Feasibility of Deep Learning-Based Attenuation Correction Models for Tl-201 Myocardial Perfusion SPECT 2024-May-01, Clinical nuclear medicine IF:9.6Q1 DOI:10.1097/RLU.0000000000005129 PMID:38409758	研究论文	开发基于深度学习的Tl-201心肌灌注SPECT衰减校正模型并评估其临床可行性	首次将深度学习图像到图像转换技术应用于Tl-201心肌灌注SPECT的衰减校正，提出改进的U-Net架构	回顾性研究设计，样本来源单一	开发可替代CT衰减校正的深度学习模型	疑似或确诊冠状动脉疾病患者	医学影像分析	心血管疾病	SPECT成像	深度学习	医学影像	985名患者（657名男性，328名女性，年龄65±11岁）	NA	改进的U-Net	平均绝对误差, 结构相似性指数, 峰值信噪比	NA
793	2025-10-06	A Convolutional Neural Network for Automated Detection of Cervical Ossification of the Posterior Longitudinal Ligament using Magnetic Resonance Imaging 2024-04-01, Clinical spine surgery IF:1.6Q3 DOI:10.1097/BSD.0000000000001547 PMID:37941120	研究论文	开发并验证基于卷积神经网络的MRI图像自动检测系统，用于区分颈椎后纵韧带骨化症和多节段退变性椎管狭窄	首次开发用于MRI图像检测颈椎后纵韧带骨化症的深度学习模型	回顾性研究设计，样本量有限	开发自动检测颈椎后纵韧带骨化症的AI模型并与脊柱外科医生诊断能力比较	颈椎后纵韧带骨化症和退变性椎管狭窄患者	计算机视觉	脊柱疾病	磁共振成像	CNN	医学影像	684例患者（272例OPLL，412例退变性疾病），分为训练集513例和测试集171例	NA	ResNet34, ResNet50, ResNet101	准确率, 灵敏度, 特异性, AUC	NA
794	2025-10-06	Real-world application of a 3D deep learning model for detecting and localizing cerebral microbleeds 2024-09-26, Acta neurochirurgica IF:1.9Q2 DOI:10.1007/s00701-024-06267-9 PMID:39325068	研究论文	本研究验证了一种3D深度学习模型在真实临床环境中检测和定位脑微出血的性能	开发了能够同时检测脑微出血并精确定位其解剖位置的3D深度学习模型，并在真实临床场景中验证其辅助诊断价值	样本量较小（33例患者），人群多样性不足，需要更大规模研究验证临床实用性	验证3D深度学习模型在真实临床环境中检测和定位脑微出血的性能	神经外科门诊患者，包括21例有脑微出血患者（共116个病灶）和12例无脑微出血患者	医学影像分析	脑血管疾病	磁敏感加权成像	3D深度学习模型	3D医学影像	33例患者（21例有CMBs，12例无CMBs），共116个脑微出血病灶	NA	NA	灵敏度, 假阳性数	NA
795	2025-10-06	Calibration-free estimation of field dependent aberrations for single molecule localization microscopy across large fields of view 2024-Dec-11, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.12.11.627909 PMID:39713420	研究论文	提出一种无需校准即可直接从单分子数据估计场相关像差的模型方法，用于提升单分子定位显微镜的图像质量	首次将节点像差理论引入全矢量点扩散函数模型，无需珠校准测量即可从原始帧数据直接估计场相关像差	未明确说明方法对特定样本类型或成像条件的适用性限制	解决单分子定位显微镜中场相关像差对定位精度的影响问题	微管和核孔复合物的2D和3D定位数据	计算显微成像	NA	单分子定位显微镜(SMLM)	基于模型的估计方法	2D和3D显微镜图像数据	视野范围达180μm的微管和核孔复合物样本	NA	基于节点像差理论的矢量PSF模型	与基于样条拟合和深度学习的方法进行比较	计算效率高，可在几分钟内处理完整2D或3D数据集
796	2025-10-06	Focal liver lesion diagnosis with deep learning and multistage CT imaging 2024-Aug-15, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-024-51260-6 PMID:39147767	研究论文	开发基于深度学习和多期相CT成像的肝脏局灶性病变自动诊断系统LiLNet	首次构建基于多中心数据的肝脏病变深度学习诊断网络，并在外部中心和临床环境中验证其性能	未提及模型在罕见病变类型上的表现及计算效率分析	开发自动化的肝脏病变诊断系统以辅助临床决策	肝脏局灶性病变（包括HCC、ICC、MET、FNH、HEM和CYST）	计算机视觉	肝脏疾病	多期相增强CT成像	深度学习	CT医学影像	来自6个数据中心的4039名患者	NA	LiLNet	准确率, AUC	NA
797	2025-10-06	Glenohumeral joint force prediction with deep learning 2024-01, Journal of biomechanics IF:2.4Q3 DOI:10.1016/j.jbiomech.2024.111952 PMID:38228026	研究论文	本研究使用深度学习技术预测肩关节盂肱关节力的幅度和方向	首次将深度学习模型应用于盂肱关节力预测，替代传统计算密集型优化方法	基于959名虚拟受试者数据，未使用真实患者数据进行验证	开发能够准确预测盂肱关节力的深度学习模型，降低计算成本	全肩关节置换术(TSA)领域的盂肱关节力预测	机器学习	骨科疾病	深度学习，马尔可夫链蒙特卡洛方法	深度学习模型	虚拟患者参数数据	959名虚拟受试者	NA	NA	决定系数，平均绝对误差	NA
798	2025-10-06	Predicting patients' sentiments about medications using artificial intelligence techniques 2024-12-30, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-83222-9 PMID:39738528	研究论文	本研究开发人工智能模型预测患者对药物的情感倾向	首次实现结果可解释性技术，并开发了基于临床领域预训练词嵌入的深度集成模型	NA	通过情感分析为临床医生提供患者治疗反馈的洞察	药物相关评论文本数据	自然语言处理	NA	情感分析	机器学习,深度学习	文本	大型药物评论数据集	NA	Word2Vec,集成学习模型	准确率,F1分数	NA
799	2025-10-06	Descriptive overview of AI applications in x-ray imaging and radiotherapy 2024-12-27, Journal of radiological protection : official journal of the Society for Radiological Protection IF:1.4Q3 DOI:10.1088/1361-6498/ad9f71 PMID:39681008	综述	本文概述了人工智能在X射线成像和放射治疗中的应用现状与发展前景	系统总结了AI在医疗辐射领域的应用全景，特别强调了深度学习在CT重建和自适应放疗中的创新应用	部分AI方法尚未准备好常规临床应用，主要由于验证挑战、患者群体多样性和临床环境可靠性问题	探讨人工智能在优化放射剂量、改善放疗效果方面的应用价值	X射线成像和放射治疗中的AI技术应用	医学影像分析	NA	深度学习	深度学习模型	医学影像数据	NA	NA	NA	NA	NA
800	2025-10-06	Cultivation strategies of English thinking ability in the environment of Internet of Things 2024-Dec-15, Heliyon IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.heliyon.2024.e39515 PMID:39687130	研究论文	本研究通过设计LSNN推荐模型，在物联网环境下解决英语思维培养不足的问题	通过在CNN中增加调整层设计LSNN推荐模型，有效缓解数据稀疏性问题	NA	拓宽英语学习者视野，加强英语思维能力培养	英语学习者	自然语言处理	NA	深度学习	CNN, LSNN	推荐数据	NA	NA	卷积神经网络，局部相似卷积神经网络	平均绝对误差(MAE)	NA