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
1801	2025-10-07	A Learnable Prior Improves Inverse Tumor Growth Modeling 2024-Nov-06, ArXiv PMID:38495563	研究论文	提出一种结合深度学习和进化采样的新型框架，用于改进脑肿瘤生长逆建模	通过深度学习集成提供初始参数估计作为先验，显著约束采样参数空间，实现快速收敛和高精度	仅针对脑肿瘤细胞浓度估计进行验证，未提及其他疾病类型的适用性	解决生物物理建模中的逆问题，提高肿瘤生长建模的效率和精度	脑肿瘤细胞浓度	医学影像分析	脑肿瘤	磁共振成像	深度学习集成	医学影像	NA	NA	NA	Dice系数	NA
1802	2025-10-07	Biophysical neural adaptation mechanisms enable artificial neural networks to capture dynamic retinal computation 2024-Jul-16, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-024-50114-5 PMID:39009568	研究论文	通过将光感受器适应的生物物理机制嵌入卷积神经网络，提升神经网络对动态视网膜计算的预测能力	在传统CNN前端引入光感受器适应的生物物理机制，首次实现了对动态自然刺激下视网膜神经节细胞活动的更准确预测	仅针对视网膜特定神经回路进行研究，未验证在其他神经系统的适用性	探索将神经适应机制嵌入人工神经网络是否能提升其预测神经动态响应的能力	灵长类和鼠类的视网膜神经节细胞	计算神经科学	NA	深度学习建模	CNN	神经电生理响应数据	灵长类和鼠类视网膜神经节细胞	NA	基于Deep Retina改进的卷积神经网络	神经响应预测准确率	NA
1803	2025-10-07	Automated detection of incidental abdominal aortic aneurysms on computed tomography 2024-02, Abdominal radiology (New York) DOI:10.1007/s00261-023-04119-1 PMID:38091064	研究论文	开发全自动深度学习软件用于在CT扫描中检测和评估无症状成年患者的腹主动脉瘤	首次使用全自动深度学习模型在大规模无症状人群中进行腹主动脉瘤的自动化检测，并与钙化动脉粥样硬化斑块进行关联分析	研究基于特定筛查人群，模型在其他患者群体中的泛化能力需要进一步验证	开发自动化工具用于腹主动脉瘤的早期检测和评估	无症状成年患者群体	数字病理	心血管疾病	CT结肠造影	深度学习	CT图像	训练集66例手动分割的腹部CT扫描，外部验证集9172例无症状门诊患者	NA	NA	灵敏度, 特异度, AUC, p值	NA
1804	2025-10-07	DeepSeeded: Volumetric Segmentation of Dense Cell Populations with a Cascade of Deep Neural Networks in Bacterial Biofilm Applications 2024-Mar-15, Expert systems with applications IF:7.5Q1 DOI:10.1016/j.eswa.2023.122094 PMID:38646063	研究论文	提出一种名为DeepSeeded的新型3D细胞分割方法，通过级联深度学习架构改进密集细胞群体的体积分割	提出级联深度学习架构，结合欧几里得距离变换增强细胞内部和边界信息，并通过体素级分类检测细胞种子	主要针对密集细胞群体（如细菌生物膜）的分割，在其他细胞类型上的适用性未验证	开发精确的3D细胞自动分割方法以量化细胞属性	细菌生物膜中的密集细胞群体	计算机视觉	NA	显微镜成像	级联深度学习架构	3D显微镜图像	合成数据集和两个真实生物膜数据集	NA	级联神经网络	分割精度	NA
1805	2025-10-07	An artificial intelligence-driven scoring system to measure histological disease activity in ulcerative colitis 2024-10, United European gastroenterology journal IF:5.8Q1 DOI:10.1002/ueg2.12562 PMID:38590110	研究论文	开发了一种基于人工智能的评分系统，用于测量溃疡性结肠炎的组织学疾病活动度	首次将人工智能系统应用于基于Nancy指数的溃疡性结肠炎组织学疾病活动度评估	样本量相对较小（200张图像），需要更大规模验证	开发能够自动评估溃疡性结肠炎组织学疾病活动度的人工智能系统	溃疡性结肠炎患者的组织学图像	数字病理学	溃疡性结肠炎	图像处理，深度学习，特征提取	深度学习	组织学图像	200张溃疡性结肠炎组织学图像	NA	NA	组内相关系数	NA
1806	2025-03-16	Deep-learning generated B-line score mirrors clinical progression of disease for patients with heart failure 2024-Sep-16, The ultrasound journal DOI:10.1186/s13089-024-00391-4 PMID:39283362	研究论文	本研究探讨了深度学习算法生成的B线严重程度评分与肺充血和疾病严重程度之间的关系，并评估了治疗过程中评分的变化	利用深度学习算法生成B线评分，为临床提供了一种客观评估肺充血和疾病严重程度的方法	B线评分与Rothman指数无显著关联，可能限制了其在某些临床评估中的应用	确定深度学习生成的B线评分是否与肺充血和疾病严重程度相关，并评估治疗过程中的评分变化	疑似充血性心力衰竭的患者	数字病理学	心血管疾病	深度学习	深度学习算法	超声图像	110名独特受试者（3379个超声片段）	NA	NA	NA	NA
1807	2025-03-16	CryoSamba: self-supervised deep volumetric denoising for cryo-electron tomography data 2024-Aug-03, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.07.11.603117 PMID:39071256	研究论文	本文介绍了CryoSamba，一种基于自监督深度学习的模型，用于去噪冷冻电子断层扫描（cryo-ET）图像	CryoSamba通过深度学习插值平均运动补偿的邻近平面，模仿增加曝光，增强连贯信号并减少高频噪声，显著提高断层扫描对比度和信噪比，且无需预录图像、合成数据、标签或注释、噪声模型或配对体积	NA	提高冷冻电子断层扫描图像的信噪比和对比度，以便更好地进行3D断层扫描视觉解释	冷冻电子断层扫描图像	计算机视觉	NA	深度学习	自监督深度学习模型	3D体积图像	NA	NA	NA	NA	NA
1808	2025-10-07	Epiretinal membranes in patients with uveitis: an update on the current state of management 2024-Jun-28, International ophthalmology IF:1.4Q3 DOI:10.1007/s10792-024-03199-2 PMID:38940960	综述	总结葡萄膜炎患者中视网膜前膜的临床特征、诊断方法和治疗策略的最新进展	整合了OCT生物标志物、深度学习和机器人手术等新兴技术在视网膜前膜管理中的应用前景	缺乏统一疾病模型，治疗方法存在争议且需个体化考量	更新葡萄膜炎相关视网膜前膜的临床管理知识体系	葡萄膜炎患者的视网膜前膜	数字病理	葡萄膜炎	OCT成像技术	深度学习	医学影像	NA	NA	NA	NA	NA
1809	2025-03-15	Magnetic resonance imaging-based machine learning classification of schizophrenia spectrum disorders: a meta-analysis 2024-Dec, Psychiatry and clinical neurosciences IF:5.0Q1 DOI:10.1111/pcn.13736 PMID:39290174	meta-analysis	本文通过元分析方法评估了基于磁共振成像的多变量模式识别在区分精神分裂症谱系障碍（SSD）患者与健康对照组（HCs）中的可靠性	采用多变量模式识别方法克服了传统单变量方法的局限性，并评估了研究特征对分类性能的影响	研究存在临床异质性，且分类性能受患者相关和方法学因素的影响	评估基于神经影像的生物标志物在区分SSD患者与HCs中的可靠性	精神分裂症谱系障碍（SSD）患者和健康对照组（HCs）	machine learning	schizophrenia	magnetic resonance imaging (MRI)	multivariate pattern analysis	neuroimaging data	12,723 SSD患者和13,196 HCs	NA	NA	NA	NA
1810	2025-03-15	Evaluating the Cumulative Benefit of Inspiratory CT, Expiratory CT, and Clinical Data for COPD Diagnosis and Staging through Deep Learning 2024-Dec, 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单相CT、吸气-呼气CT和临床数据在慢性阻塞性肺疾病（COPD）诊断和分期中的累积效益	首次结合单相CT、吸气-呼气CT和临床数据，利用卷积神经网络（CNN）进行COPD分期，并评估其诊断准确性	研究为回顾性研究，数据来源于特定时间段和人群，可能影响结果的普遍性	评估不同CT数据和临床数据在COPD诊断和分期中的效益	8893名COPDGene一期队列的参与者	数字病理学	慢性阻塞性肺疾病	CT成像	卷积神经网络（CNN）	CT图像和临床数据	8893名参与者	NA	NA	NA	NA
1811	2025-03-15	Accelerated Cardiac MRI with Deep Learning-based Image Reconstruction for Cine Imaging 2024-Dec, 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对心脏MRI电影序列采集时间、体积结果和图像质量的影响	首次在心脏MRI中应用深度学习技术进行图像重建，显著缩短了采集时间，同时保持了图像质量和体积结果的准确性	单次心跳的DL电影序列显著低估了射血分数，可能由于乳头肌的分割不同	评估深度学习在心脏MRI电影序列中的应用效果	55名健康志愿者	医学影像	心血管疾病	深度学习	NA	图像	55名健康志愿者	NA	NA	NA	NA
1812	2025-10-07	Video-Based Kinematic Analysis of Movement Quality in a Phase 3 Clinical Trial of Troriluzole in Adults with Spinocerebellar Ataxia: A Post Hoc Analysis 2024-Aug, Neurology and therapy IF:3.9Q1 DOI:10.1007/s40120-024-00625-6 PMID:38814532	研究论文	本研究通过视频分析和机器学习方法评估三鲁鲁唑对脊髓小脑性共济失调患者步态质量的疗效	开发了基于深度学习的姿态分散指数，量化步态对称性、平衡性和稳定性，为传统临床评估提供补充	样本量有限（仅67例串联步态和56例自然步态视频可用），自然步态评估结果未达统计学显著性	评估三鲁鲁唑对脊髓小脑性共济失调患者步态质量的影响	脊髓小脑性共济失调成人患者	计算机视觉	脊髓小脑性共济失调	视频分析，深度学习姿态提取	深度学习	视频	218名随机化参与者中，67名有可解释的串联步态视频，56名有自然步态视频	NA	姿态提取算法	p值，置信区间，泊松系数	NA
1813	2025-03-15	Joint AI-driven event prediction and longitudinal modeling in newly diagnosed and relapsed multiple myeloma 2024-Jul-29, NPJ digital medicine IF:12.4Q1 DOI:10.1038/s41746-024-01189-3 PMID:39075240	研究论文	本文开发了一种基于transformer的机器学习模型，用于多发性骨髓瘤患者的综合评估，包括预测无进展生存期、总生存期和不良事件，预测关键疾病生物标志物，以及评估不同治疗策略的效果	该模型首次联合预测多发性骨髓瘤患者的生存期、不良事件和生物标志物，并评估不同治疗策略的效果，提供了一种全面的患者疾病状态评估方法	模型仅在TOURMALINE试验数据上进行了训练和验证，可能在其他数据集上的表现尚不明确	开发一种能够全面评估多发性骨髓瘤患者疾病状态的机器学习模型，以辅助医生决策	新诊断和复发/难治性多发性骨髓瘤患者	机器学习	多发性骨髓瘤	transformer-based机器学习模型	transformer	临床试验数据	新诊断患者703例，复发/难治性患者720例	NA	NA	NA	NA
1814	2025-10-07	Novel Domain Knowledge-Encoding Algorithm Enables Label-Efficient Deep Learning for Cardiac CT Segmentation to Guide Atrial Fibrillation Treatment in a Pilot Dataset 2024-Jul-17, Diagnostics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/diagnostics14141538 PMID:39061675	研究论文	提出一种新型领域知识编码算法，实现小样本下的心脏CT自动分割，用于指导心房颤动治疗	开发了领域知识编码（DOKEN）算法，通过编码心脏几何特征和利用公开数字左心房模型来减少对大规模标注数据的依赖	仅在房颤消融研究的试点数据集中验证，样本量相对较小	开发小样本下的高性能心脏CT自动分割方法，用于指导房颤治疗	心房颤动患者的左心房结构	医学影像分析	心血管疾病	CT成像	深度学习神经网络	CT图像	训练集20例患者，测试集100例患者	nnU-Net	nnU-Net	Dice系数, 表面距离误差, 质心-边界距离	NA
1815	2025-10-07	Efficient deep learning-based automated diagnosis from echocardiography with contrastive self-supervised learning 2024-Jul-06, Communications medicine IF:5.4Q1 DOI:10.1038/s43856-024-00538-3 PMID:38971887	研究论文	开发基于对比自监督学习的心动图视频自动诊断方法EchoCLR	首个针对心动图视频的自监督对比学习方法，结合患者识别和帧重排序任务	主要针对左心室肥厚和主动脉瓣狭窄两种心脏疾病	开发标签高效的心动图视频自动诊断方法	心动图视频数据	计算机视觉	心血管疾病	心动图	深度学习	视频	519项研究（10%训练数据）和53项研究（1%训练数据）	NA	NA	AUROC	NA
1816	2025-03-15	Cough-DL: A Deep Learning Model for Ear-Worn Cough Detection 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/EMBC53108.2024.10782702 PMID:40039966	研究论文	本文介绍了一种名为Cough-DL的深度学习模型，用于通过耳戴设备检测咳嗽	通过信号处理增强、创新的数据增强技术和精细的建模方法，提高了模型在环境中的鲁棒性，特别是在降低误报率和背景噪声干扰方面	未提及具体的研究限制	开发一种能够在实际环境中准确检测咳嗽的自动检测系统	咳嗽检测	机器学习	肺部疾病	深度学习	深度学习模型	音频信号	未提及具体样本数量	NA	NA	NA	NA
1817	2025-10-07	Deep learning survival model predicts outcome after intracerebral hemorrhage from initial CT scan 2024-Jun-16, European stroke journal IF:5.8Q1 DOI:10.1177/23969873241260154 PMID:38880882	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的生存模型，通过初次CT扫描预测脑出血后的功能结局	首次将深度学习模型与生存分析框架结合，仅使用入院非增强CT扫描即可预测脑出血患者的长期功能损害	研究样本量相对有限，外部验证仅在一个独立队列中进行	预测脑出血患者的长期功能损害，为患者护理和康复策略规划提供依据	脑出血患者	医学影像分析	脑出血	非增强CT扫描	深度学习模型	CT影像	882例患者来自麻省总医院ICH研究用于训练，146例患者来自耶鲁纽黑文ICH研究用于外部验证	NA	NA	c-index, AUC	NA
1818	2025-10-07	Transfer learning reveals sequence determinants of the quantitative response to transcription factor dosage 2024-May-29, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.05.28.596078 PMID:38853998	研究论文	通过迁移学习训练深度学习模型，预测转录因子剂量如何影响调控元件的染色质可及性	首次将迁移学习应用于预测转录因子剂量变化对染色质状态的定量响应，揭示了顺式调控元件的序列决定因素	研究仅针对两种剂量敏感转录因子（TWIST1、SOX9）和面部祖细胞，模型在其他细胞类型和转录因子中的普适性需要进一步验证	揭示转录因子剂量变化对染色质状态响应的序列决定因素	面部祖细胞中的调控元件染色质可及性	计算生物学	NA	深度学习, 迁移学习, 报告基因检测, 生物物理建模	深度学习模型	DNA序列数据, 染色质可及性数据	NA	NA	NA	实验重现性准确度	NA
1819	2025-10-07	A Perspective on Protein Structure Prediction Using Quantum Computers 2024-May-14, Journal of chemical theory and computation IF:5.7Q1 DOI:10.1021/acs.jctc.4c00067 PMID:38703105	观点论文	探讨利用量子计算机进行蛋白质结构预测的框架设计和资源评估	提出了系统筛选适合量子优势的蛋白质结构预测问题的框架，并在量子硬件上验证了寨卡病毒NS3解旋酶催化环的结构预测	仅作为概念验证，尚未大规模应用，量子资源需求评估仍需完善	探索量子计算机在蛋白质结构预测领域的应用潜力	蛋白质三维结构预测，特别是寨卡病毒NS3解旋酶催化环	量子计算，计算生物学	病毒感染（寨卡病毒）	量子计算，蛋白质结构预测	NA	蛋白质序列和结构数据	NA	NA	NA	结构预测准确性	实用级量子计算机
1820	2025-10-07	Cardiovascular Significance and Genetics of Epicardial and Pericardial Adiposity 2024-May-01, JAMA cardiology IF:14.8Q1 DOI:10.1001/jamacardio.2024.0080 PMID:38477908	研究论文	本研究利用深度学习模型评估心外膜和心包脂肪组织与心血管疾病的关联并探索其遗传基础	首次在大规模人群队列中结合深度学习语义分割和全基因组关联研究分析心外膜和心包脂肪组织的临床意义和遗传机制	关联分析在控制腹部内脏脂肪组织体积后不再显著，可能反映了代谢不健康脂肪表型的共同特征	评估心外膜和心包脂肪组织与心血管疾病的横断面和前瞻性关联，并阐明其遗传基础	英国生物银行44,475名参与者和FinnGen队列453,733名参与者	数字病理	心血管疾病	磁共振成像，全基因组关联研究	深度学习	磁共振图像，基因数据	英国生物银行44,475人，FinnGen队列453,733人	NA	语义分割	风险比，比值比，Pearson相关系数	NA