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
41	2025-10-06	Deep learning-based accurate diagnosis and quantitative evaluation of microvascular invasion in hepatocellular carcinoma on whole-slide histopathology images 2024-03, Cancer medicine IF:2.9Q2 DOI:10.1002/cam4.7104 PMID:38488408	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的肝细胞癌微血管浸润智能诊断模型，能够提高诊断效率和准确性	成功开发了MVI人工智能诊断模型，能够识别传统病理学难以区分的微小微血管浸润，并提供癌细胞数量和空间信息的自动量化	研究主要基于单一医疗中心数据，外部验证集来自公共数据库，可能存在数据异质性	开发深度学习模型以显著提高肝细胞癌微血管浸润诊断的效率和准确性	肝细胞癌患者的H&E染色全切片图像	数字病理学	肝细胞癌	H&E染色	深度学习模型	全切片病理图像	753名患者（内部数据集）+ 358名患者（外部验证集）	NA	NA	准确率, 精确率, 召回率, F1分数, ROC曲线下面积	NA
42	2025-10-06	Machine learning predictions of T cell antigen specificity from intracellular calcium dynamics 2024-03-08, Science advances IF:11.7Q1 DOI:10.1126/sciadv.adk2298 PMID:38446885	研究论文	本研究开发了一种基于细胞内钙动态的机器学习方法，用于预测T细胞抗原特异性	首次利用深度学习工具从高度可变的T细胞受体信号钙波动中准确预测T细胞激活状态	研究主要针对TCR转基因CD8 T细胞，在多元克隆T细胞中的验证仍需进一步扩展	开发无需T细胞扩增的抗原特异性T细胞受体序列识别方法	T细胞受体工程化细胞疗法中的T细胞	机器学习	肿瘤	细胞内钙动态监测	深度学习	钙波动信号数据	TCR转基因CD8 T细胞及多元克隆T细胞	NA	NA	准确率	NA
43	2025-10-06	Transformers enable accurate prediction of acute and chronic chemical toxicity in aquatic organisms 2024-03-08, Science advances IF:11.7Q1 DOI:10.1126/sciadv.adk6669 PMID:38446886	研究论文	开发基于Transformer和深度神经网络的AI模型，用于预测化学物质对水生生物的急性和慢性毒性	首次将Transformer架构应用于化学毒性预测，能够直接从化学结构中捕获毒性特异性特征	模型性能依赖于训练数据的质量和覆盖范围，未明确说明对未知化学结构的泛化能力	提高化学毒性预测的计算方法准确性和应用范围	水生生物（藻类、水生无脊椎动物和鱼类）	机器学习	NA	深度学习	Transformer, 深度神经网络	化学结构数据	NA	NA	Transformer	预测误差	NA
44	2025-10-06	Vision Transformer-based Decision Support for Neurosurgical Intervention in Acute Traumatic Brain Injury: Automated Surgical Intervention Support Tool 2024-03, Radiology. Artificial intelligence DOI:10.1148/ryai.230088 PMID:38197796	研究论文	开发基于Vision Transformer的自动分诊工具，用于预测创伤性脑损伤患者是否需要神经外科干预	首次将Vision Transformer应用于创伤性脑损伤的神经外科干预预测，创建了ASIST-TBI自动决策支持工具	回顾性研究，数据来自单一创伤中心，需要进一步外部验证	开发自动分诊工具预测创伤性脑损伤患者的神经外科干预需求	创伤性脑损伤患者的头部CT扫描	计算机视觉	创伤性脑损伤	CT扫描	Vision Transformer	医学图像	训练验证测试集2806例患者，独立测试集612例患者	NA	Vision Transformer	AUC, 准确率, 灵敏度, 特异性	NA
45	2025-10-06	Automatic thoracic aorta calcium quantification using deep learning in non-contrast ECG-gated CT images 2024-03-13, Biomedical physics & engineering express IF:1.3Q3 DOI:10.1088/2057-1976/ad2ff2 PMID:38437732	研究论文	开发基于深度学习的全自动系统，用于从非对比ECG门控CT图像中量化胸主动脉钙化	结合三个不同视角训练的UNet进行主动脉分割，并采用三个组合CNN对钙化病灶进行分类	研究样本仅来自心血管患者队列，缺乏外部验证	开发全自动胸主动脉钙化检测系统并评估其在风险分类中的性能	心血管患者的胸主动脉钙化	计算机视觉	心血管疾病	心脏计算机断层扫描	CNN, UNet	CT图像	1190例非增强ECG门控心脏CT研究（测试集119例）	NA	UNet, CNN	Dice系数, Kappa系数, ICC	NA
46	2025-10-06	Mapping dynamic spatial patterns of brain function with spatial-wise attention 2024-03-07, Journal of neural engineering IF:3.7Q2 DOI:10.1088/1741-2552/ad2cea PMID:38407988	研究论文	提出了一种基于空间注意力的自编码器方法SCAAE，用于从fMRI数据中发现动态功能脑网络	首次使用空间注意力机制直接生成动态功能脑网络，无需线性或独立性假设	NA	探索大脑功能的动态空间模式	功能磁共振成像数据	医学影像分析	神经精神疾病	功能磁共振成像	自编码器,注意力机制	医学影像	HCP-rest、HCP-task和ADHD-200数据集	NA	空间和通道注意力自编码器	空间相似性	NA
47	2025-10-06	AI for Detection of Tuberculosis: Implications for Global Health 2024-03, Radiology. Artificial intelligence DOI:10.1148/ryai.230327 PMID:38197795	研究论文	本文对基于胸部X光片的结核病计算机辅助诊断系统进行批判性评估，并探讨其全球推广的挑战与前景	首次基于医学影像人工智能清单对结核病CAD系统开发过程报告进行系统评估，并全面分析规模化应用的多维度考量	未涉及具体临床实施数据，主要基于文献分析和理论探讨	评估结核病计算机辅助诊断系统发展现状并探索其全球推广路径	结核病计算机辅助诊断系统	医学影像分析	结核病	深度学习	深度学习模型	胸部X光影像	NA	NA	NA	诊断性能	NA
48	2025-10-06	Image Quality and Diagnostic Performance of Low-Dose Liver CT with Deep Learning Reconstruction versus Standard-Dose CT 2024-03, Radiology. Artificial intelligence DOI:10.1148/ryai.230192 PMID:38231025	研究论文	比较低剂量肝脏CT与深度学习重建和标准剂量CT在图像质量和恶性肝肿瘤检测诊断性能方面的差异	首次在多中心前瞻性研究中验证深度学习去噪技术在低剂量肝脏CT中的非劣效性	样本量相对有限，仅针对恶性肝肿瘤进行评估	评估低剂量CT结合深度学习重建在肝脏成像中的临床应用价值	接受肝脏CT扫描的患者	医学影像	肝脏肿瘤	CT扫描，深度学习去噪	深度学习	CT图像	296名参与者（196名男性，100名女性，平均年龄60.5岁），其中246名用于诊断性能评估	NA	NA	图像噪声，诊断性能FOM，95%置信区间	NA
49	2025-10-06	Denoising Multiphase Functional Cardiac CT Angiography Using Deep Learning and Synthetic Data 2024-03, Radiology. Artificial intelligence DOI:10.1148/ryai.230153 PMID:38416035	研究论文	本研究开发并评估了一种基于深度学习的去噪方法，用于改善功能性心脏CT血管成像的图像质量	利用三维卷积神经网络整合多相位信息进行图像去噪，并采用合成数据进行训练	回顾性研究，使用合成数据进行训练而非真实临床数据	开发有效的功能性心脏CT血管成像去噪方法	冠状动脉CT血管造影图像	计算机视觉	心血管疾病	CT血管造影	CNN	医学图像	566例冠状动脉CT血管造影	NA	三维卷积神经网络	噪声标准差, 信噪比, 图像质量专家评估, 组内相关系数	NA
50	2025-10-06	Development and Validation of a Deep Learning Model to Reduce the Interference of Rectal Artifacts in MRI-based Prostate Cancer Diagnosis 2024-03, Radiology. Artificial intelligence DOI:10.1148/ryai.230362 PMID:38446042	研究论文	开发并验证一种能够减少直肠伪影干扰的基于MRI的前列腺癌诊断深度学习模型	提出了针对性的对抗训练策略(TPAS)来增强模型对直肠伪影的抵抗能力	回顾性研究，需要进一步前瞻性验证	开发能够抵抗直肠伪影干扰的MRI-based前列腺癌诊断模型	2203名前列腺病变男性患者	医学影像分析	前列腺癌	双参数MRI	深度学习模型	MRI影像	2203例患者	NA	NA	AUC, AUPRC	NA
51	2025-10-06	Multicenter Evaluation of a Weakly Supervised Deep Learning Model for Lymph Node Diagnosis in Rectal Cancer at MRI 2024-03, Radiology. Artificial intelligence DOI:10.1148/ryai.230152 PMID:38353633	研究论文	开发用于直肠癌MRI淋巴结诊断的弱监督深度学习模型WISDOM	提出弱监督学习框架WISDOM，仅使用患者级病理信息而非像素级标注训练淋巴结诊断模型	回顾性研究，需进一步前瞻性验证	开发基于MRI的直肠癌淋巴结诊断AI模型	直肠癌患者的MRI影像和术后病理数据	医学影像分析	直肠癌	MRI（T2加权和弥散加权成像）	深度学习	医学影像	1014例患者（训练队列589例，内部测试146例，两个外部测试队列279例）	NA	WISDOM	AUC, C指数	NA
52	2025-06-07	Generalization challenges in electrocardiogram deep learning: insights from dataset characteristics and attention mechanism 2024-Mar-11, Future cardiology IF:1.6Q3 DOI:10.1080/14796678.2024.2354082 PMID:39049767	研究论文	本研究探讨了训练数据特性对深度学习模型在心电图异常检测中泛化性能的影响，并引入了注意力机制以提高泛化能力	揭示了平衡数据集（仅占大型数据集的1%）在泛化任务中的等效性能，以及注意力机制对模型泛化能力的进一步优化	未提及具体的心电图异常类型或模型在其他医疗领域的泛化能力	研究训练数据特性对深度学习模型泛化性能的影响，并探索提高模型泛化能力的方法	心电图数据集和深度学习模型	机器学习	心血管疾病	深度学习	带有注意力机制的深度学习模型	心电图数据	多个心电图数据集（具体数量未提及）	NA	NA	NA	NA
53	2025-10-06	Knowledge-embedded spatio-temporal analysis for euploidy embryos identification in couples with chromosomal rearrangements 2024-Mar-20, Chinese medical journal IF:7.5Q1 DOI:10.1097/CM9.0000000000002803 PMID:37640743	研究论文	开发深度学习模型通过胚胎延时视频和临床信息评估染色体结构重排夫妇来源的囊胚整倍体状态	首次开发能够分析染色体结构重排夫妇胚胎整倍体状态的AI模型，提出多焦点选择网络和临床信息融合网络	研究样本量有限，模型性能仍需进一步验证	评估染色体结构重排夫妇来源胚胎的整倍体状态	人类体外培养胚胎	计算机视觉	染色体疾病	延时显微成像，PGT-A，PGT-SR	深度学习	视频，临床数据	4112个胚胎（囊胚形成预测），1422个合格囊胚（整倍体评估）	NA	AMSNet，AMCFNet	AUC，准确率	NA
54	2025-10-07	Early Detection of Optic Nerve Changes on Optical Coherence Tomography Using Deep Learning for Risk-Stratification of Papilledema and Glaucoma 2024-Mar-01, Journal of neuro-ophthalmology : the official journal of the North American Neuro-Ophthalmology Society IF:2.0Q2 DOI:10.1097/WNO.0000000000001945 PMID:37494177	研究论文	本研究利用深度学习分析光学相干断层扫描图像，早期预测视乳头水肿和青光眼的进展风险	利用AI检测人类难以识别的光学相干断层扫描微特征，实现疾病进展的早期预测	概念验证研究，需要进一步研究建立更完善的AI模型	开发基于深度学习的眼科疾病早期风险分层方法	视乳头水肿和青光眼患者	计算机视觉	眼科疾病	光学相干断层扫描	CNN	医学图像	视乳头水肿组93例患者166只眼，青光眼组187例患者327只眼，匹配对照组共695例患者1118只眼	NA	VGG-19	精确率,召回率,精确率-召回曲线下面积	NA
55	2025-10-07	Deep Learning Models for Predicting Hearing Thresholds Based on Swept-Tone Stimulus-Frequency Otoacoustic Emissions 2024 Mar-Apr 01, Ear and hearing IF:2.6Q1 DOI:10.1097/AUD.0000000000001443 PMID:37990395	研究论文	本研究开发了基于扫频刺激频率耳声发射的深度学习模型，用于定量预测听力阈值	首次将深度学习技术应用于扫频SFOAE数据来预测听力阈值，并设计了混合CNN与传统机器学习回归器的组合模型	样本量相对有限（562只耳朵），仅针对感音神经性听力损失进行研究	开发能够基于耳声发射定量预测听力阈值的深度学习模型	174只正常听力耳朵和388只感音神经性听力损失耳朵	机器学习	听力损失	扫频刺激频率耳声发射	CNN, 混合模型	生物医学信号	562只耳朵（174正常听力，388听力损失）	NA	CNN, CNN-KNN, CNN-SVM, CNN-RF	平均绝对误差, 标准误差	NA
56	2025-05-16	Protocol for assessing neighborhood physical disorder using the YOLOv8 deep learning model 2024-03-15, STAR protocols IF:1.3Q4 DOI:10.1016/j.xpro.2023.102778 PMID:38104313	研究论文	提出了一种使用YOLOv8深度学习模型定量评估邻里物理紊乱(PD)的协议	利用YOLOv8深度学习模型构建检测模型，为不同国家和地区评估PD提供方法学基础	未提及具体样本量或数据收集范围	开发定量评估邻里物理紊乱(PD)的方法	邻里物理紊乱(PD)	计算机视觉	NA	YOLOv8深度学习模型	YOLOv8	街景图像	NA	NA	NA	NA	NA
57	2025-10-07	ViNe-Seg: deep-learning-assisted segmentation of visible neurons and subsequent analysis embedded in a graphical user interface 2024-03-29, Bioinformatics (Oxford, England) DOI:10.1093/bioinformatics/btae177 PMID:38569889	研究论文	开发了一种基于深度学习的半自动神经元分割工具ViNe-Seg，包含图形用户界面和后续分析功能	提供半自动分割方法，支持实验过程中实时分割，允许用户训练自定义模型并共享，集成后续分析步骤	在低信噪比数据集中的分割准确性仍面临挑战	改进神经元胞体的分割速度和一致性，减少人工分割带来的变异性	可见神经元（无论其活动状态）	数字病理	NA	光学功能成像	深度学习	图像	NA	NA	NA	NA	NA
58	2025-05-03	External Validation of Deep Learning-Based Cardiac Arrest Risk Management System for Predicting In-Hospital Cardiac Arrest in Patients Admitted to General Wards Based on Rapid Response System Operating and Nonoperating Periods: A Single-Center Study 2024-03-01, Critical care medicine IF:7.7Q1 DOI:10.1097/CCM.0000000000006137 PMID:38381018	研究论文	本研究验证了深度学习基础的心脏骤停风险管理系统DeepCARS在快速反应系统（RRS）运行和非运行期间的预测性能，并探索了其在RRS运行时间之外的潜力	DeepCARS在RRS运行和非运行期间均表现出优于传统早期预警系统的预测性能，且性能稳定	研究为单中心回顾性研究，可能限制了结果的普遍性	验证DeepCARS在预测住院患者心脏骤停方面的性能，特别是在RRS非运行期间的有效性	入住普通病房的成年患者	医疗人工智能	心血管疾病	深度学习	DeepCARS	电子健康记录	2019年9月1日至2020年8月31日期间入住普通病房的成年患者数据	NA	NA	NA	NA
59	2025-10-07	A New Deep Learning Algorithm for Detecting Spinal Metastases on Computed Tomography Images 2024-Mar-15, Spine IF:2.6Q1 DOI:10.1097/BRS.0000000000004889 PMID:38084012	研究论文	开发了一种基于深度学习的新型计算机辅助检测模型，用于自动检测胸腰椎区域的溶骨性骨转移病灶	提出了一种新的深度学习算法，专门针对常规CT扫描中的胸腰椎溶骨性骨转移病灶检测	准确性仍需进一步提高	自动检测胸腰椎区域的溶骨性骨转移病灶，改善癌症患者生活质量	胸腰椎区域的溶骨性骨转移病灶	计算机视觉	骨转移癌	计算机断层扫描(CT)	深度学习	CT图像	263份阳性CT扫描（含骨转移病灶）和172份阴性CT扫描（无骨转移），测试集包含20份阳性和20份阴性CT扫描	NA	NA	敏感度, 精确率, F1分数, 特异性	NA
60	2025-10-07	Development and validation of a deep learning system for detection of small bowel pathologies in capsule endoscopy: a pilot study in a Singapore institution 2024-03-01, Singapore medical journal IF:1.7Q2 DOI:10.4103/singaporemedj.SMJ-2023-187 PMID:38527297	研究论文	开发并验证用于胶囊内窥镜中小肠病理检测的深度学习系统	首次针对新加坡医疗场景开发的胶囊内窥镜深度学习检测系统，结合了开源数据和本地数据	样本量较小（总72例），属于初步研究阶段	开发能够自动检测小肠胶囊内窥镜图像中异常的深度学习系统	胶囊内窥镜图像中的小肠病理异常	计算机视觉	小肠疾病	胶囊内窥镜成像	CNN	图像	开源数据43例 + 本地数据29例 = 总72例	NA	ResNet50	AUC, PR曲线, top-1准确率, top-2准确率	NA