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	2026-05-30	THA-Net: A Deep Learning Solution for Next-Generation Templating and Patient-specific Surgical Execution 2024-03, The Journal of arthroplasty IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.arth.2023.08.063 PMID:37619804	研究论文	介绍THA-Net，一种深度学习修复算法，用于从术前骨盆X光片模拟术后全髋关节置换术X光片	提出了一种无需或可条件性选择植入物的深度学习修复算法，能生成高手术执行质量且无法区分真伪的合成术后X光片	算法在单一机构数据集上训练和验证，可能限制泛化性；需要进一步优化以实现个性化手术计划和增强现实技术	开发下一代全髋关节置换术模板工具，以生成高质量合成术后X光片，支持患者特定手术规划	全髋关节置换术的术前和术后骨盆X光片	计算机视觉	骨关节疾病	深度学习修复	THA-Net	图像	14,357名患者的356,305对X光片	NA	THA-Net	手术有效性（10点Likert量表）、真实性	NA
2	2026-05-24	Algorithmic detection of sleep-disordered breathing using respiratory signals: a systematic review 2024-03-21, Physiological measurement IF:2.3Q3 DOI:10.1088/1361-6579/ad2c13 PMID:38387048	综述	系统回顾2012至2022年间基于呼吸信号的睡眠呼吸障碍算法检测文献，涵盖信号来源、处理、特征提取、分类及应用	首次全面综述呼吸信号在睡眠呼吸障碍算法检测中的范围与性能，填补了该领域缺乏综合回顾的空白	单源呼吸信号用于低通气检测的灵敏度有限，最高仅73.34%	系统综述基于呼吸信号的睡眠呼吸障碍检测算法，为未来研究提供参考	睡眠呼吸障碍检测算法，涉及的呼吸信号包括鼻气流、口鼻气流、胸呼吸努力和腹呼吸努力	机器学习	心血管疾病，糖尿病，高血压	NA	阈值规则法，机器学习模型，深度学习模型	文本	初步筛选342篇论文，32项研究符合数据提取标准	NA	NA	准确率，灵敏度	NA
3	2026-05-24	SwinUNet: a multiscale feature learning approach to cardiovascular magnetic resonance parametric mapping for myocardial tissue characterization 2024-03-20, Physiological measurement IF:2.3Q3 DOI:10.1088/1361-6579/ad2c15 PMID:38387052	研究论文	提出一种基于卷积U-Net和Swin Transformer的多尺度特征学习深度学习模型SwinUNet，用于加速心血管磁共振T1/T2参数映射	首次将卷积U-Net与Swin Transformer结合形成分层3D计算结构，实现空间和时间多尺度特征学习，实现高度加速的T1/T2参数映射	未明确说明，但可能包括样本量有限或加速倍数受限于心率变异性等实际临床因素	加速心血管磁共振T1/T2参数映射，实现心肌组织特征的快速定量评估	心肌组织，通过左心室心肌壁的T1/T2指标进行表征	数字病理学, 机器学习	心血管疾病	心血管磁共振, T1/T2参数映射	深度学习模型, 卷积神经网络, Transformer	图像（CMR图像）	未明确说明样本数量，但包括加速T1映射（≤4次心跳）和T2映射（2次心跳）的实验	NA	SwinUNet, 卷积U-Net, Swin Transformer, MyoMapNet	平均绝对误差, 结构相似性指数, 相关性分析, Bland-Altman一致性分析	NA
4	2026-05-24	An interpretable shapelets-based method for myocardial infarction detection using dynamic learning and deep learning 2024-03-01, Physiological measurement IF:2.3Q3 DOI:10.1088/1361-6579/ad2217 PMID:38266290	研究论文	提出一种基于可解释性形状特征的方法，结合动态学习和深度学习进行心肌梗死检测	首次将形状特征与动态学习结合，用于提取心电信号的局部病理变化特征，并构建多维度心电动态信号的集成模型	未说明	提高心电检测心肌梗死的准确性，提取显著特征	心肌梗死患者与健康对照者的心电图信号	机器学习	心血管疾病	心电信号动态学习与深度学习	深度神经网络集成模型	心电信号	公开PTB数据集	NA	形状特征提取与深度神经网络集成模型	准确率, 灵敏度, 特异性	NA
5	2026-05-23	End-to-end deep learning approach to mouse behavior classification from cortex-wide calcium imaging 2024-03, PLoS computational biology IF:3.8Q1 DOI:10.1371/journal.pcbi.1011074 PMID:38478563	研究论文	利用端到端深度学习模型从皮层钙成像数据中分类小鼠行为状态	提出一种结合卷积神经网络和循环神经网络的端到端解码器，能高精度分类行为状态并识别关键脑区，提供可解释性	仅在小鼠数据上验证，未提及模型在更大数据集或不同条件下的泛化能力	探索深度学习在解码小鼠脑活动与行为关系中的表现及可解释性	小鼠行为状态及其与皮层钙成像数据的关联	计算机视觉	不适用	钙成像	卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）	钙成像图像序列	不适用	不适用	CNN-RNN	准确率、鲁棒性	不适用
6	2026-05-16	A systematic review on automatic identification of insomnia 2024-Mar-05, Physiological measurement IF:2.3Q3 DOI:10.1088/1361-6579/ad2059 PMID:38237198	综述	关于自动识别失眠症的系统综述，评估了2015至2023年间基于机器学习和深度学习的方法	首次系统分类和比较了15种用于自动失眠检测的不同算法，揭示了当前研究中的显著空白和未来发展方向	当前方法在准确性和可靠性方面仍有改进空间，且可能受限于不同数据集和生理信号的质量	对自动识别失眠症系统的主要特征进行分类、比较和评估	睡眠脑电信号及其他生理信号	机器学习	失眠症	NA	机器学习模型和深度学习模型	生理信号	超过30篇相关出版物	NA	NA	准确性、可靠性等指标	NA
7	2026-05-16	Expanding from unilateral to bilateral: A robust deep learning-based approach for predicting radiographic osteoarthritis progression 2024-03, Osteoarthritis and cartilage IF:7.2Q1 DOI:10.1016/j.joca.2023.11.022 PMID:38113994	研究论文	开发并验证基于双侧膝关节视图的深度学习模型，用于预测骨关节炎的影像学进展	提出双侧膝关节神经网络（BikNet），首次利用对侧膝关节作为辅助视图来预测骨关节炎进展，优于传统单侧模型	仅使用OAI数据集，可能泛化性受限；未提及外部验证数据集	开发稳健的深度学习模型预测骨关节炎进展，提高临床诊断准确性和一致性	OAI研究中参与者的双侧膝关节后前位X光片	计算机视觉	骨关节炎	NA	CNN	图像	3583名参与者	NA	DenseNet, ResNext, BikNet	AUC, 敏感性, 特异性	NA
8	2026-05-15	Synthetic CT imaging for PET monitoring in proton therapy: a simulation study 2024-Mar-13, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/ad2a99 PMID:38373343	研究论文	基于深度学习的视觉变压器网络，从组合的质子治疗过程中获取的IB-PET和计划CT数据生成合成CT图像	首次应用深度学习技术从IB-PET和计划CT数据生成合成CT图像，克服了IB-PET缺乏直接解剖表征的局限性	研究对象为模拟数据，仅在六名患者上进行仿真，需要更多临床数据验证	通过生成合成CT图像增强质子治疗中PET监测的解剖表征能力	接受质子束照射的六名患者	计算机视觉	肿瘤	IB-PET, CT	视觉变压器（ViT）	图像	六名患者	NA	视觉变压器（ViT）	结构相似性指数（SSIM），平均绝对误差（MAE），均方根误差（RMSE），峰值信噪比（PSNR），Dice相似系数	NA
9	2026-05-05	In vivo identification of angle dysgenesis and its relation to genetic markers associated with glaucoma using artificial intelligence 2024-03-01, Indian journal of ophthalmology IF:2.1Q2 DOI:10.4103/IJO.IJO_1456_23 PMID:38146977	研究论文	利用深度学习在体内识别前段光学相干断层扫描中的角发育不全，并探讨其与已知青光眼基因突变的相关性	首次使用深度学习模型客观识别前段OCT图像中的角发育不全，并关联已知青光眼基因突变	NA	预测前段光学相干断层扫描中角发育不全的存在，并研究其与已知青光眼基因突变的相关性	前段光学相干断层扫描图像	计算机视觉	青光眼	光学相干断层扫描	深度学习	图像	800张前段OCT图像，其中340张用于构建模型，包括170张先天性青光眼、青少年开角型青光眼和成人开角型青光眼图像，以及85张对照；遗传验证数据集包括393张已知突变患者图像和320张健康对照	NA	NA	准确率，特异性，灵敏度	NA
10	2026-05-05	Artificial intelligence in glaucoma detection using color fundus photographs 2024-03-01, Indian journal of ophthalmology IF:2.1Q2 DOI:10.4103/IJO.IJO_613_23 PMID:38099383	研究论文	探索利用深度学习算法从彩色眼底照片中检测青光眼的潜力并评估其准确性	基于ResNet 50V2的深度学习模型在灰度眼底照片上实现了高准确率检测青光眼性视神经病变	假阴性和假阳性结果分别占17%和20%，主要源于高度近视合并青光眼、小视盘早期青光眼及软件对大视盘生理性大杯凹、近视或倾斜视盘等的错误分类	评估人工智能基于彩色眼底照片检测青光眼的准确性与潜力	彩色眼底照片（含正常视盘和青光眼性视神经病变的图片）	机器学习	青光眼	基础深度学习方法	CNN（残差网络）	图像	1375张彩色眼底照片（735张正常视盘，640张GON）	NA	ResNet 50V2	准确性、敏感性、特异性、阳性预测值、阴性预测值、阳性似然比、阴性似然比	NA
11	2026-05-03	Comparison of individualized facial growth prediction models based on the partial least squares and artificial intelligence 2024-03-01, The Angle orthodontist DOI:10.2319/031723-181.1 PMID:37913813	研究论文	比较了基于偏最小二乘法和人工智能的个性化面部生长预测模型	首次系统比较了传统偏最小二乘回归与基于TabNet深度神经网络的人工智能方法在面部生长预测中的性能，并发现AI在大多数骨性标志点预测中更准确	AI在颅底标志点预测上不如PLSA准确；软组织和下颌骨标志点的预测误差较大；样本可能具有选择性偏倚	评估并比较基于偏最小二乘法和人工智能的面部生长预测模型的准确性	未曾接受正畸治疗的410名患者的纵向头颅侧位片	机器学习	NA	头颅侧位片成像	TabNet深度神经网络	图像	410名患者的系列纵向头颅侧位片	NA	TabNet	预测误差（毫米）	NA
12	2026-05-02	Characterisation of the normal human ganglion cell-inner plexiform layer using widefield optical coherence tomography 2024-03, Ophthalmic & physiological optics : the journal of the British College of Ophthalmic Opticians (Optometrists) DOI:10.1111/opo.13255 PMID:37990841	研究论文	利用宽视野光学相干断层扫描描述健康人群神经节细胞-内丛状层厚度的变化	通过宽视野OCT扫描覆盖55°×45°范围，并结合深度学习方法自动分割GCIPL，揭示了健康人群中GCIPL厚度随年龄、眼轴长度和性别的变化模式，尤其是发现了黄斑外四个统计上不同的年龄相关变化聚类	NA	描述健康队列中宽视野光学相干断层扫描的GCIPL厚度变化	470只健康眼睛的GCIPL厚度	机器学习	NA	光学相干断层扫描	NA	图像	470只健康眼睛	NA	NA	NA	NA
13	2026-04-29	Automated prediction of acute promyelocytic leukemia from flow cytometry data using a graph neural network pipeline 2024-03-01, American journal of clinical pathology IF:2.3Q2 DOI:10.1093/ajcp/aqad145 PMID:37878540	研究论文	提出一种利用图神经网络管道从流式细胞术数据自动预测急性早幼粒细胞白血病的机器学习模型	首次将图神经网络应用于流式细胞术数据进行急性早幼粒细胞白血病分类，并结合输入扰动方法实现模型预测的可解释性	NA	开发能够准确区分急性早幼粒细胞白血病与其他急性髓系白血病的机器学习模型	急性早幼粒细胞白血病患者和急性髓系白血病患者的流式细胞术数据	机器学习	急性早幼粒细胞白血病	多色流式细胞术	图神经网络	流式细胞术数据	27例急性早幼粒细胞白血病患者和41例其他急性髓系白血病患者	NA	图神经网络	准确率	NA
14	2026-04-24	Integrating Phenotypic Information of Obstructive Sleep Apnea and Deep Representation of Sleep-Event Sequences for Cardiovascular Risk Prediction 2024-Mar-15, Research square DOI:10.21203/rs.3.rs-4084889/v1 PMID:38559110	研究论文	通过整合阻塞性睡眠呼吸暂停的表型信息和睡眠事件序列的深度表示，实现精准的心血管风险预测	首次联合OSA表型聚类和睡眠事件序列深度表示，提出表型对比训练策略，提升心血管风险预测性能	NA	探索整合OSA表型信息和夜间生理信息进行普通人群精准心血管风险预测的有效策略	MESA数据集中1874名无心血管病史的参与者	机器学习	心血管疾病	多导睡眠监测（PSG）	机器学习模型与深度学习模型	静态PSG特征与夜间睡眠事件特征序列	1874名参与者	NA	K-means聚类、深度学习模型	ROC曲线下面积（AUC）	NA
15	2026-04-24	Adopting artificial intelligence in cardiovascular medicine: a scoping review 2024-03, Hypertension research : official journal of the Japanese Society of Hypertension IF:4.3Q1 DOI:10.1038/s41440-023-01469-7 PMID:37907600	综述	对人工智能在心血管医学中应用的范围进行综述，涵盖多个亚专科及技术趋势	发现过去五年中心血管医学与AI的结合增长了十倍以上，并展示了深度学习在诊断和预后中的主导作用	AI在临床决策框架中的全面整合仍存在明显差距	捕捉AI在心血管科学中应用的广度并识别当前趋势	心血管医学及其亚专科，如普通心脏病学、缺血性心脏病、心力衰竭和心律失常	机器学习	心血管疾病	NA	深度学习	医院数据集、心电图、超声心动图、组学数据	140项研究	NA	NA	NA	NA
16	2026-04-24	Implementing focused echocardiography and AI-supported analysis in a population-based survey in Lesotho: implications for community-based cardiovascular disease care models 2024-03, Hypertension research : official journal of the Japanese Society of Hypertension IF:4.3Q1 DOI:10.1038/s41440-023-01559-6 PMID:38228749	研究论文	本文探讨在资源有限地区，通过短期培训护士使用手持超声设备并结合人工智能分析，进行人群调查中聚焦心脏超声的可行性	首次在莱索托社区环境中评估护士经短期培训后使用低成本手持超声设备结合深度学习算法进行左心室肥厚诊断的效果	研究仅评估了胸骨旁长轴切面，未探索其他心脏视图；且由护士获取的图像需经过心脏病专家确认，其长期效果和可推广性有待进一步验证	评估在缺乏专家超声心动图检查资源的地区，结合人工智能分析的聚焦超声心动图用于左心室肥厚诊断和监测的可行性	莱索托南部16名无超声经验的护士或护士助理以及756例超声心动图样本	计算机视觉	心血管疾病	聚焦心脏超声	深度学习	超声心动图图像	756份超声心动图（来自16名操作者）	NA	深度学习算法（具体未指定）	可评估率、心脏病专家确认率	巴塞尔大学医院的计算资源（具体GPU等信息未提供）
17	2026-04-23	Precise and Rapid Whole-Head Segmentation from Magnetic Resonance Images of Older Adults using Deep Learning 2024-Mar, Imaging neuroscience (Cambridge, Mass.) DOI:10.1162/imag_a_00090 PMID:38465203	研究论文	本研究提出了一种名为GRACE的深度学习模型，用于从老年人磁共振图像中快速精确地进行全头组织分割	开发了首个专门针对老年人头部MRI的大规模手动校正数据集，并提出了GRACE模型，在分割速度和精度上均优于现有工具	模型主要针对老年人群体，在年轻人群中的适用性可能需要进一步验证	开发适用于老年人的高精度快速全头MRI分割方法，为年龄相关脑部疾病的计算机辅助解决方案提供基础	老年人T1加权磁共振图像	数字病理	老年疾病	磁共振成像	深度学习	医学图像	177个手动校正的MRI参考分割数据	NA	3D U-Net	Hausdorff距离	NA
18	2026-04-18	Systemic lupus in the era of machine learning medicine 2024-03-04, Lupus science & medicine IF:3.7Q1 DOI:10.1136/lupus-2023-001140 PMID:38443092	综述	本文综述了机器学习和人工智能在系统性红斑狼疮研究中的应用现状、挑战与未来机遇	探讨了机器学习在系统性红斑狼疮这一复杂疾病研究中的新兴应用，包括预测模型构建和新型生物标志物识别	大多数预测模型仍需外部验证才能临床采纳，且伦理、治理和监管问题需进一步关注	概述机器学习技术在系统性红斑狼疮研究中的应用，讨论当前差距、挑战和机遇	系统性红斑狼疮	机器学习	系统性红斑狼疮	监督学习和无监督学习	深度学习模型	多样化的大数据集	NA	NA	NA	NA	NA
19	2026-04-14	A Review for Artificial Intelligence Based Protein Subcellular Localization 2024-03-27, Biomolecules IF:4.8Q1 DOI:10.3390/biom14040409 PMID:38672426	综述	本文综述了基于人工智能的蛋白质亚细胞定位方法的最新进展，包括序列、知识和图像三种典型方法，并讨论了该领域的现有挑战与未来方向	系统性地总结了人工智能在蛋白质亚细胞定位领域的应用，涵盖序列、知识和图像三种方法，并指出了当前挑战和未来研究方向	作为综述文章，未提出新的实验或模型，主要基于现有文献进行总结和讨论	综述人工智能在蛋白质亚细胞定位领域的方法发展，以应对高通量测序时代蛋白质定位的挑战	蛋白质亚细胞定位方法	机器学习	癌症,阿尔茨海默病	荧光显微镜成像,免疫电子显微镜,荧光生物标记标签	深度学习	序列数据,知识数据,图像数据	NA	NA	NA	NA	NA
20	2026-04-14	A self-supervised learning approach for registration agnostic imaging models with 3D brain CTA 2024-Mar-15, iScience IF:4.6Q1 DOI:10.1016/j.isci.2024.109004 PMID:38375230	研究论文	本文提出了一种自监督学习方法，使卷积神经网络能够处理未配准的脑CTA图像，用于急性卒中检测	提出了一种通用的对比自监督学习方法，将针对配准图像设计的卷积神经网络适应到未配准图像域，无需依赖标签	未明确说明方法在其他神经影像任务或数据集上的泛化能力	开发一种无需图像配准的深度学习神经影像管道，用于急性卒中检测	脑CTA图像，特别是用于大血管闭塞检测	计算机视觉	心血管疾病	计算机断层扫描血管造影	CNN	3D图像	402名CTA患者	NA	NA	AUC	NA