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
1	2026-02-21	Deep social neuroscience: the promise and peril of using artificial neural networks to study the social brain 2024-02-21, Social cognitive and affective neuroscience IF:3.9Q1 DOI:10.1093/scan/nsae014 PMID:38334747	综述	本文为社交神经科学家提供了一个关于人工神经网络在社交大脑研究中的应用、潜力及挑战的入门指南	提出了“深度社交神经科学”这一新概念，并系统阐述了神经网络在社交神经科学中的三种应用方式	讨论了深度学习在社交神经科学中面临的实际挑战、理论限制和伦理问题	探讨人工神经网络在社交神经科学研究中的应用潜力与风险	社交大脑、神经成像数据、自然主义刺激和社会互动	自然语言处理	NA	NA	人工神经网络	神经成像数据、行为数据、自然主义刺激数据	NA	NA	NA	NA	NA
2	2026-02-08	PolyAMiner-Bulk is a deep learning-based algorithm that decodes alternative polyadenylation dynamics from bulk RNA-seq data 2024-Feb-26, Cell reports methods IF:4.3Q2 DOI:10.1016/j.crmeth.2024.100707 PMID:38325383	研究论文	本文介绍了一种基于深度学习的算法PolyAMiner-Bulk，用于从批量RNA-seq数据中解码选择性多聚腺苷酸化动态	该算法使用注意力机制准确重建C/PAS序列语法，解决重叠C/PAS问题，捕捉非近端至远端APA变化，并生成可视化结果，相比现有方法能更准确地识别APA变化	NA	开发一种能够从批量RNA-seq数据中准确解码选择性多聚腺苷酸化动态的算法	选择性多聚腺苷酸化动态及其在人类疾病中的调控	自然语言处理	NA	RNA-seq	深度学习	RNA-seq数据	NA	NA	注意力机制	NA	NA
3	2026-02-06	Data encoding for healthcare data democratization and information leakage prevention 2024-Feb-21, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-024-45777-z PMID:38383571	研究论文	本文探讨了通过不可逆数据编码实现医疗数据民主化并防止信息泄露的方法	提出利用随机投影和随机量子编码为密集和纵向或时间序列数据实现理想的编码框架，以在保护隐私的同时保持数据语义	NA	开发一种编码框架，以促进医疗数据民主化并防止深度学习模型中的信息泄露	医疗数据和临床模型	机器学习	NA	随机投影，随机量子编码	深度学习模型	时间序列数据，密集数据，纵向数据	NA	NA	NA	信息瓶颈原则	NA
4	2026-01-22	A multimodal deep learning approach for the prediction of cognitive decline and its effectiveness in clinical trials for Alzheimer's disease 2024-02-21, Translational psychiatry IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41398-024-02819-w PMID:38383536	研究论文	本研究提出了一种基于人工智能模型预测认知衰退程度的分层随机化方法，以抑制阿尔茨海默病临床试验中的分配偏差，并通过ADNI数据集模拟评估其有效性	首次将人工智能预测的认知衰退程度作为分层指数，用于临床试验的随机化过程，以解决因个体认知衰退速度差异导致的治疗组与安慰剂组分配偏差问题	研究基于模拟数据（ADNI数据集）进行评估，尚未在真实临床试验中验证；模型预测准确性可能受数据质量和样本量限制	开发一种分层随机化方法，以减少阿尔茨海默病临床试验中因认知衰退速度个体差异引起的分配偏差，从而提高治疗效果评估的准确性	阿尔茨海默病患者的认知衰退预测及临床试验随机化过程	机器学习	阿尔茨海默病	多模态深度学习	深度学习模型	多模态数据（可能包括影像、临床评估等）	基于ADNI数据集，具体样本量未在摘要中明确说明	未明确说明	未明确说明	未明确说明	未明确说明
5	2026-01-22	Deep learning prediction of steep and flat corneal curvature using fundus photography in post-COVID telemedicine era 2024-Feb, Medical & biological engineering & computing IF:2.6Q3 DOI:10.1007/s11517-023-02952-6 PMID:37889431	研究论文	本研究开发了一种基于眼底摄影的深度学习模型，用于预测角膜曲率，并将其分为陡峭、正常和平坦三类	首次利用眼底摄影结合深度学习技术预测角膜曲率，为远程医疗提供了一种新的非侵入性筛查方法	模型在验证中的多类准确率为0.727，性能有待进一步提升，且可能受限于样本多样性和数据质量	开发基于眼底摄影的深度学习模型，用于预测角膜曲率，以支持远程医疗中的角膜异常筛查	眼底摄影图像	计算机视觉	角膜疾病	眼底摄影	CNN	图像	NA	TensorFlow, Keras	EfficientNetB0	准确率, Matthews相关系数, Cohen's κ, AUC	NA
6	2026-01-16	Strategies to combine 3D vasculature and brain CTA with deep neural networks: Application to LVO 2024-Feb-16, iScience IF:4.6Q1 DOI:10.1016/j.isci.2024.108881 PMID:38318348	研究论文	本文探讨了结合3D血管图像与脑部CTA数据，利用深度神经网络检测急性缺血性卒中患者大血管闭塞的策略	提出了一种注意力启发策略，使卷积神经网络能聚焦于血管结构而不丢弃脑实质的上下文信息，从而改进LVO检测	未明确说明样本量或数据集的详细组成，可能影响结果的泛化能力	开发自动化工具以检测急性缺血性卒中患者的大血管闭塞，减少治疗时间并改善临床结局	急性缺血性卒中患者的脑部CTA图像及从中提取的3D血管图像	计算机视觉	心血管疾病	脑部计算机断层扫描血管造影	CNN	图像	NA	NA	通用网络	NA	NA
7	2026-01-13	A deep learning dataset for sample preparation artefacts detection in multispectral high-content microscopy 2024-02-23, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-024-03064-y PMID:38395957	研究论文	本文介绍了一个用于高内涵显微镜样本制备伪影检测的深度学习数据集	创建了一个专门用于高内涵显微镜样本制备伪影检测的开放数据集，并提出了基于规则的分类和像素级注释策略	数据集基于实验室灰尘滴定在固定细胞培养样本上，可能无法覆盖所有类型的样本制备伪影	解决高内涵图像筛选中样本制备伪影检测的数据集缺乏问题	高内涵显微镜图像中的样本制备伪影	计算机视觉	NA	高内涵显微镜，荧光滤波成像	CNN	图像	NA	NA	卷积神经网络	NA	NA
8	2026-01-13	Fluorescent Neuronal Cells v2: multi-task, multi-format annotations for deep learning in microscopy 2024-02-10, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-024-03005-9 PMID:38341463	研究论文	本文介绍了荧光神经元细胞v2数据集，这是一个用于促进生命科学和深度学习领域创新研究的荧光显微镜图像及对应标注数据集	发布了包含多任务、多格式标注的高分辨率荧光显微镜图像数据集，支持语义分割、目标检测和计数等多种学习任务	NA	促进计算机视觉方法在显微镜图像分析中的方法学进展，并推动生命科学领域的突破性发现	啮齿动物神经元细胞核和细胞质的荧光显微镜图像	计算机视觉	NA	荧光显微镜成像	NA	图像	1874张高分辨率图像，包含750个对应标注	NA	NA	NA	NA
9	2026-01-13	A clinical microscopy dataset to develop a deep learning diagnostic test for urinary tract infection 2024-02-01, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-024-02975-0 PMID:38302487	研究论文	本文介绍了一个用于开发深度学习诊断测试的临床显微镜数据集，旨在通过计算机视觉技术自动识别尿路感染患者的尿液细胞	提出了一个开放数据集，包含300张图像和3,562个手动注释的尿液细胞，分为七个临床重要细胞类型，并设计了一种新颖的Patch U-Net深度学习架构，结合随机补丁生成器来识别尿液细胞	数据集规模相对较小（300张图像），可能限制模型的泛化能力，且仅基于有症状尿路感染患者的未染色、未处理尿液样本	开发一个基于深度学习的诊断测试，用于自动识别尿路感染，以克服传统手动显微镜检查的技术困难、耗时和观察者间误差问题	尿路感染患者的尿液样本中的细胞	计算机视觉	尿路感染	临床显微镜成像	深度学习	图像	300张图像，包含3,562个手动注释的尿液细胞	未指定	Patch U-Net	未指定	未指定
10	2025-12-03	A deep learning system for predicting time to progression of diabetic retinopathy 2024-02, Nature medicine IF:58.7Q1 DOI:10.1038/s41591-023-02742-5 PMID:38177856	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
11	2025-12-03	A deep learning system for predicting time to progression of diabetic retinopathy 2024-02, Nature medicine IF:58.7Q1 DOI:10.1038/s41591-023-02702-z PMID:38177850	研究论文	本文开发并验证了一个深度学习系统（DeepDR Plus），用于仅基于眼底图像预测糖尿病视网膜病变在5年内的进展时间	开发了首个基于深度学习预测糖尿病视网膜病变进展时间的系统，仅使用眼底图像，无需额外临床数据，并展示了在真实世界队列中的验证和个性化筛查间隔的潜力	未明确提及模型的可解释性、跨不同医疗中心的泛化能力或长期随访数据的局限性	预测糖尿病视网膜病变的进展时间，以实现个性化筛查间隔	糖尿病患者及其眼底图像	计算机视觉	糖尿病视网膜病变	眼底成像	深度学习系统	图像	预训练使用179,327名参与者的717,308张眼底图像；训练和验证使用29,868名参与者的118,868张眼底图像	NA	NA	一致性指数, 集成Brier分数	NA
12	2025-12-03	Deep learning-aided decision support for diagnosis of skin disease across skin tones 2024-02, Nature medicine IF:58.7Q1 DOI:10.1038/s41591-023-02728-3 PMID:38317019	研究论文	本研究通过大规模数字实验评估了医生与深度学习系统合作在皮肤疾病诊断中的效果，特别关注了不同肤色间的诊断准确性差异	首次在大规模实验中量化了医生与深度学习系统合作对皮肤疾病诊断准确性的影响，并揭示了系统支持可能加剧不同肤色间诊断差距的现象	实验基于存储转发式远程皮肤病学模拟，可能无法完全反映实际临床环境；仅使用图像数据，缺乏临床病史等信息	评估医生与深度学习系统合作在皮肤疾病诊断中的准确性，并分析不同肤色对诊断效果的影响	皮肤疾病图像及参与诊断的皮肤科医生和初级保健医生	计算机视觉	皮肤疾病	深度学习辅助诊断	深度学习系统	图像	364张图像，涵盖46种皮肤疾病；389名皮肤科医生和459名初级保健医生参与	NA	NA	诊断准确性	NA
13	2025-11-21	Magnetic Resonance Imaging-Based Assessment of Pancreatic Fat Strongly Correlates With Histology-Based Assessment of Pancreas Composition 2024-02-01, Pancreas IF:1.7Q3 DOI:10.1097/MPA.0000000000002288 PMID:38194643	研究论文	本研究评估了基于磁共振成像的胰腺脂肪估计与基于组织学的胰腺成分测量之间的关系	首次使用深度学习算法在胰腺切除组织学中标记11种组织成分，并建立MRI脂肪估计与组织成分的线性相关模型	样本量较小（27例患者），回顾性研究设计	评估MRI基于胰腺脂肪估计与组织学胰腺成分测量的相关性	高风险个体和胰腺正常疾病对照的术前MRI图像及后续胰腺切除组织学样本	数字病理	胰腺癌	磁共振成像, 组织学分析	深度学习算法, 线性模型	医学影像, 组织学图像	27例患者（平均年龄64.0±12.0岁，15名女性）	NA	NA	相关系数r, P值	NA
14	2025-10-05	Deep Learning-Based H-Score Quantification of Immunohistochemistry-Stained Images 2024-Feb, Modern pathology : an official journal of the United States and Canadian Academy of Pathology, Inc IF:7.1Q1 DOI:10.1016/j.modpat.2023.100398 PMID:38043788	研究论文	开发基于深度学习的自动算法用于免疫组化图像H-Score定量分析	首次提出仅基于苏木精染色训练深度学习模型进行区域识别，实现IHC图像的自动H-Score量化	未提及模型在多样本或不同组织类型上的泛化能力验证	提高免疫组化图像分析的效率和准确性	免疫组化染色图像	数字病理学	NA	免疫组化染色	深度学习	图像	NA	NA	NA	像素精度	NA
15	2025-10-06	Human microscopic vagus nerve anatomy using deep learning on 3D-MUSE images 2024-Feb, Proceedings of SPIE--the International Society for Optical Engineering DOI:10.1117/12.3009682 PMID:40949787	研究论文	本研究使用深度学习技术对3D-MUSE图像中的人类迷走神经进行微观解剖分析，旨在构建首个迷走神经连接组	开发了3D-MUSE成像技术用于迷走神经微观解剖研究，并首次应用多种深度学习模型进行自动分割	训练样本数量有限（仅25张标注图像），需要更多样本进一步提升模型性能	构建人类迷走神经连接组以支持神经调控治疗的建模	人类迷走神经微观解剖结构	数字病理学	NA	3D-MUSE成像技术	CNN, Transformer	3D显微图像	25张手动标注图像和200张未标注图像	NA	U-Net, Attention U-Net, Vision Transformer, U-Net Transformer	Dice系数	NA
16	2025-10-06	Structurally-informed human interactome reveals proteome-wide perturbations by disease mutations 2024-Feb-01, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2023.04.24.538110 PMID:37162909	研究论文	开发基于深度学习的PIONEER框架，预测蛋白质相互作用界面并揭示疾病突变对蛋白质相互作用网络的扰动	首次构建全面结构信息化的蛋白质相互作用组，通过深度学习集成框架准确预测蛋白质结合伴侣特异性界面	NA	将人类遗传和基因组发现转化为疾病病理生物学和治疗方法发现	人类及七种常见模式生物的已知蛋白质相互作用	机器学习	癌症	全外显子组测序，全基因组测序	深度学习	基因组数据，蛋白质相互作用数据	约60,000个生殖系外显子组，约36,000个体细胞基因组，约11,000个肿瘤全外显子组	NA	集成框架	NA	NA
17	2025-10-06	Robust Medical Diagnosis: A Novel Two-Phase Deep Learning Framework for Adversarial Proof Disease Detection in Radiology Images 2024-Feb, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-023-00916-8 PMID:38343214	研究论文	提出一种用于放射影像疾病检测的两阶段深度学习防御框架，以增强模型对抗对抗攻击的鲁棒性	结合改进的对抗学习算法和JPEG压缩图像滤波技术，构建两阶段防御框架，显著提升模型在对抗攻击下的诊断可靠性	仅针对三种特定对抗攻击方法进行评估，未涵盖所有可能的攻击类型	开发对抗攻击鲁棒的医学影像诊断系统	肺部放射影像（X光和CT）	计算机视觉	COVID-19	深度学习	CNN	图像	NA	NA	ResNet-50,VGG-16,Inception-V3	准确率	NA
18	2025-10-06	A Deep Learning-Based Approach for Cervical Cancer Classification Using 3D CNN and Vision Transformer 2024-Feb, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-023-00911-z PMID:38343216	研究论文	提出一种结合3D CNN和Vision Transformer的深度学习系统用于宫颈癌分类	首次将3D CNN的时空特征提取能力与Vision Transformer的复杂特征学习能力相结合，并引入3D特征金字塔网络和3D SE模块进行特征优化	NA	开发有效的宫颈癌分类系统以辅助早期检测和治疗	宫颈图像	计算机视觉	宫颈癌	深度学习	3D CNN, Vision Transformer	图像	NA	NA	3D CNN, Vision Transformer, 3D FPN, 3D SE模块, KELM	准确率	NA
19	2025-10-06	Analysis of Validation Performance of a Machine Learning Classifier in Interstitial Lung Disease Cases Without Definite or Probable Usual Interstitial Pneumonia Pattern on CT Using Clinical and Pathology-Supported Diagnostic Labels 2024-Feb, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-023-00914-w PMID:38343230	研究论文	评估机器学习分类器Fibresolve在非典型间质性肺病CT模式中对特发性肺纤维化的诊断性能	针对不符合明确或疑似普通型间质性肺炎CT模式的病例验证机器学习分类器的诊断能力	样本量有限（295例患者），需要进一步多中心验证	评估机器学习分类器在非典型间质性肺病病例中的诊断性能	间质性肺病患者，特别是不符合明确或疑似UIP CT模式的病例	医学影像分析	间质性肺病	胸部计算机断层扫描（CT）	深度学习	医学影像	295例患者的多中心验证数据集	NA	NA	灵敏度, 特异度	NA
20	2025-10-06	Hybrid Topological Data Analysis and Deep Learning for Basal Cell Carcinoma Diagnosis 2024-Feb, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-023-00924-8 PMID:38343238	研究论文	本研究结合拓扑数据分析和深度学习开发了一种用于基底细胞癌诊断的混合模型	首次将拓扑数据分析与深度学习相结合用于基底细胞癌诊断，通过持久同源性提取拓扑特征并与深度学习特征融合	研究仅针对基底细胞癌，未验证对其他皮肤癌类型的适用性	开发基于混合拓扑数据分析和深度学习的基底细胞癌自动诊断模型	皮肤病变图像中的毛细血管扩张和皮肤病变区域	计算机视觉	皮肤癌	拓扑数据分析，持久同源性	CNN	图像	395个皮肤病变	NA	EfficientNet-B5	准确率，AUC	NA