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
101	2025-10-07	Natural language processing models reveal neural dynamics of human conversation 2024-Apr-18, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2023.03.10.531095 PMID:36945468	研究论文	本研究结合预训练深度学习自然语言处理模型与颅内神经元记录，揭示了人类自然对话中语言产生和理解的神经动态机制	首次将预训练深度学习NLP模型与颅内神经元记录相结合，在自然对话情境下发现语言产生和理解及其转换的可靠神经信号	研究基于颅内记录，样本量有限，且神经活动模式在语言产生和理解中仅部分重叠	探索人类自然对话中语言产生和理解及其转换的神经机制	人类自然对话过程中的神经活动	自然语言处理	NA	颅内神经元记录，深度学习自然语言处理	预训练深度学习模型	文本，神经电生理信号	NA	NA	NA	NA	NA
102	2025-10-07	Sequential Contrastive and Deep Learning Models to Identify Selective Butyrylcholinesterase Inhibitors 2024-04-22, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.4c00397 PMID:38532612	研究论文	本研究开发了序列对比学习和深度学习模型来识别选择性丁酰胆碱酯酶抑制剂	首次将监督对比学习与深度学习和随机森林在单模型和序列模型配置中进行比较，用于识别BChE选择性抑制剂	仅测试了20个预测化合物的选择性，样本量较小	开发高效识别选择性丁酰胆碱酯酶抑制剂的机器学习策略	丁酰胆碱酯酶抑制剂化合物	机器学习	阿尔茨海默病	虚拟筛选	对比学习,深度学习,随机森林	化合物数据	500万化合物库中筛选测试20个化合物	NA	NA	精确度	NA
103	2025-10-07	Positive Predictive Values of Abnormality Scores From a Commercial Artificial Intelligence-Based Computer-Aided Diagnosis for Mammography 2024-04, Korean journal of radiology IF:4.4Q1 DOI:10.3348/kjr.2023.0907 PMID:38528692	研究论文	评估商业AI-CAD系统在乳腺X线摄影中异常评分的阳性预测值及其与临床和影像学发现的关系	首次系统评估深度学习商业AI-CAD系统异常评分的阳性预测值，并按评分分组分析其与恶性肿瘤风险的关联	回顾性研究设计，样本仅来自单一机构，高风险女性比例较低(0.6%)	研究AI-CAD系统异常评分的临床意义和诊断价值	599名女性(平均年龄52.6岁)的656个乳腺，均接受乳腺X线摄影且AI-CAD结果阳性	数字病理	乳腺癌	乳腺X线摄影	深度学习	医学影像	656个乳腺(来自599名女性)	NA	商业AI-CAD系统(Lunit Insight MMG)	阳性预测值(PPV)	NA
104	2025-04-23	Uncover This Tech Term: Uncertainty Quantification for Deep Learning 2024-04, Korean journal of radiology IF:4.4Q1 DOI:10.3348/kjr.2024.0108 PMID:38528697	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
105	2025-10-07	Automated Detection and Segmentation of Bone Metastases on Spine MRI Using U-Net: A Multicenter Study 2024-04, Korean journal of radiology IF:4.4Q1 DOI:10.3348/kjr.2023.0671 PMID:38528694	研究论文	开发并评估用于脊柱MRI骨转移瘤自动分割和检测的深度学习模型	首次使用U-Net模型在多中心脊柱MRI数据上实现骨转移瘤的自动分割与检测，并与放射科医生性能进行对比	样本量相对有限，外部测试集仅包含49个MRI序列	开发自动检测和分割脊柱MRI骨转移瘤的深度学习模型	成人骨转移瘤患者的脊柱MRI扫描	医学影像分析	骨转移瘤	MRI成像	U-Net	医学影像	训练集536个MRI序列（302名患者），内部测试126个序列，外部测试49个序列（20名患者）	NA	2D U-Net, 3D U-Net	Dice系数, 像素级召回率, 像素级精确率, 每病灶敏感度, 自由响应接收器操作特性曲线	NA
106	2025-10-07	Dark-Blood Computed Tomography Angiography Combined With Deep Learning Reconstruction for Cervical Artery Wall Imaging in Takayasu Arteritis 2024-04, Korean journal of radiology IF:4.4Q1 DOI:10.3348/kjr.2023.1078 PMID:38528696	研究论文	评估结合深度学习重建的黑血CT血管成像在Takayasu动脉炎患者颈动脉壁成像中的图像质量	首次将黑血CTA与深度学习重建技术结合应用于Takayasu动脉炎的颈动脉壁成像	样本量较小（53例患者），单中心研究	评估黑血CTA结合深度学习重建在颈动脉壁成像中的图像质量	Takayasu动脉炎患者的颈动脉	医学影像分析	Takayasu动脉炎	计算机断层扫描血管成像（CTA）	深度学习	医学影像	53例Takayasu动脉炎患者（平均年龄33.8±10.2岁，49名女性）	NA	NA	对比噪声比（CNR），定性图像质量评分，诊断置信度指数	NA
107	2025-10-07	Improving Diagnostic Performance of MRI for Temporal Lobe Epilepsy With Deep Learning-Based Image Reconstruction in Patients With Suspected Focal Epilepsy 2024-04, Korean journal of radiology IF:4.4Q1 DOI:10.3348/kjr.2023.0842 PMID:38528695	研究论文	评估基于深度学习的图像重建技术对颞叶癫痫MRI诊断性能的提升效果	首次将深度学习图像重建技术应用于1.5毫米层厚MRI，显著提升颞叶癫痫的诊断敏感性	回顾性研究设计，样本量有限（117例患者），特异性较常规MRI有所降低	提高颞叶癫痫的MRI诊断准确性	117例疑似局灶性癫痫患者的MRI图像	医学影像分析	颞叶癫痫	MRI，深度学习图像重建	深度学习	医学影像	117例患者（34例TLE患者，83例非TLE患者）	NA	NA	敏感性，特异性，准确率，信噪比，对比噪声比	NA
108	2025-10-07	Discovery of antibiotics that selectively kill metabolically dormant bacteria 2024-Apr-18, Cell chemical biology IF:6.6Q1 DOI:10.1016/j.chembiol.2023.10.026 PMID:38029756	研究论文	本研究通过结合静态期筛选方法和深度学习虚拟筛选技术，发现了能够选择性杀死代谢休眠细菌的新型抗生素	首次将静态期筛选方法与深度学习虚拟筛选相结合，并引入毒性过滤机制，成功识别出对代谢休眠细菌具有选择性杀伤作用的化合物	研究主要针对大肠杆菌和鲍曼不动杆菌，尚未验证对其他病原菌的广谱效果	开发对代谢休眠细菌有效且无毒的抗生素，解决慢性感染和抗生素耐药性问题	代谢休眠细菌（静态期大肠杆菌和鲍曼不动杆菌）	机器学习	细菌感染	静态期筛选、深度学习虚拟筛选、微生物学检测、生化测量、单细胞显微镜	深度学习	化合物筛选数据、微生物实验数据、显微镜图像	未明确说明具体样本数量	NA	NA	致死效果、毒性评估	NA
109	2025-10-07	On machine learning analysis of atomic force microscopy images for image classification, sample surface recognition 2024-Apr-17, Physical chemistry chemical physics : PCCP IF:2.9Q1 DOI:10.1039/d3cp05673b PMID:38477533	研究论文	探讨机器学习在原子力显微镜图像分类和样品表面识别中的应用	提出专门针对AFM图像的机器学习分析模板，并特别关注结果统计显著性的分析	AFM成像速度较慢限制了深度学习在图像识别中的广泛应用	开发适用于小样本AFM图像数据库的机器学习分类方法	原子力显微镜图像、生物细胞表面、材料表面	机器学习	NA	原子力显微镜成像	非深度学习神经网络	图像	小数据库，相对较少的AFM图像	NA	NA	统计显著性	NA
110	2025-10-07	Sequence basis of transcription initiation in the human genome 2024-04-26, Science (New York, N.Y.) DOI:10.1126/science.adj0116 PMID:38662817	研究论文	通过深度学习可解释模型Puffin预测人类基因组中转录起始的序列基础	开发了名为Puffin的可解释深度学习模型，首次在碱基对分辨率上系统揭示人类启动子转录起始的简单序列规则	NA	揭示人类基因组中转录起始的序列基础	人类基因组启动子区域	生物信息学	NA	深度学习	深度学习模型	基因组序列数据	NA	NA	Puffin	NA	NA
111	2025-10-07	PlantC2U: deep learning of cross-species sequence landscapes predicts plastid C-to-U RNA editing in plants 2024-04-15, Journal of experimental botany IF:5.6Q1 DOI:10.1093/jxb/erae007 PMID:38190348	研究论文	开发基于深度学习的PlantC2U工具预测植物质体C-to-U RNA编辑	首次使用卷积神经网络从基因组序列预测植物质体RNA编辑，性能优于现有工具PREPACT、随机森林和支持向量机	仅基于基因组序列预测，仍需转录组数据验证以减少假阳性	开发准确预测植物质体C-to-U RNA编辑的计算工具	植物质体RNA编辑位点，特别是红树植物Kandelia obovata	生物信息学	NA	转录组测序	CNN	基因组序列	NA	NA	卷积神经网络	灵敏度, 特异性	NA
112	2025-10-07	Targeted-BEHRT: Deep Learning for Observational Causal Inference on Longitudinal Electronic Health Records 2024-04, IEEE transactions on neural networks and learning systems IF:10.2Q1 DOI:10.1109/TNNLS.2022.3183864 PMID:35737602	研究论文	开发基于Transformer的深度学习模型T-BEHRT，结合双重稳健估计方法，从纵向电子健康记录中进行观察性因果推断	首次将Transformer架构与双重稳健估计相结合用于EHR因果推断，在存在多种混杂因素情况下能更准确估计风险比	仅在抗高血压药物与癌症风险的特定关联上进行验证，需要进一步测试在其他临床场景的适用性	开发能够从观察性电子健康记录中得出无混杂因果结论的深度学习方法	抗高血压药物类别与癌症发病风险的因果关系	机器学习	心血管疾病	电子健康记录分析	Transformer	纵向电子健康记录	NA	NA	Transformer, T-BEHRT	绝对误差和, 风险比	NA
113	2025-10-07	A Comprehensive Survey on Community Detection With Deep Learning 2024-Apr, IEEE transactions on neural networks and learning systems IF:10.2Q1 DOI:10.1109/TNNLS.2021.3137396 PMID:35263257	综述	本文对深度学习在社区检测领域的最新进展进行了全面综述	提出了新的分类法系统梳理深度学习社区检测方法，涵盖深度神经网络、深度非负矩阵分解和深度稀疏过滤等前沿技术	作为综述文章，不包含原始实验验证，主要依赖现有文献分析	系统梳理和总结深度学习在社区检测领域的研究现状和发展趋势	网络数据中的社区结构	机器学习	NA	深度学习	CNN, GAN, 图注意力网络, 自编码器	网络数据	NA	NA	卷积网络, 图注意力网络, 生成对抗网络, 自编码器	NA	NA
114	2025-10-07	Probabilistic Causal Effect Estimation With Global Neural Network Forecasting Models 2024-Apr, IEEE transactions on neural networks and learning systems IF:10.2Q1 DOI:10.1109/TNNLS.2022.3190984 PMID:35853064	研究论文	提出一种结合概率预测与全局深度学习模型的新方法DeepProbCP，用于估计干预措施对多个处理单元的因果效应	首次将概率预测与全局深度学习模型结合用于因果效应估计，通过估计反事实时间序列概率分布而非仅点预测，能捕捉分布尾部或方差的变化	方法依赖于时间序列属性和大规模相关时间序列数据，在数据稀缺场景下可能受限	开发更准确的因果效应估计方法，特别适用于干预措施影响分布尾部或方差而非均值的情况	多个处理单元的时间序列数据	机器学习	NA	深度学习时间序列预测	RNN	时间序列数据	大规模相关时间序列集合	NA	自回归循环神经网络	分位数预测精度	NA
115	2025-10-07	Hybrid-supervised deep learning for domain transfer 3D protoacoustic image reconstruction 2024-Apr-03, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/ad3327 PMID:38471184	研究论文	提出混合监督深度学习方法的原声成像技术，用于解决质子治疗中三维剂量验证的有限视角问题	提出Recon-Enhance两阶段深度学习方法，结合变换器网络和3D U-net，采用混合监督训练策略（迭代重建监督+迁移学习+自监督）	NA	解决原声成像中有限采集角度导致的伪影问题，提高质子治疗三维剂量验证的准确性	前列腺癌患者的原声成像数据	医学影像重建	前列腺癌	原声成像	Transformer, CNN	射频信号，三维图像	126例前列腺癌患者	NA	Transformer, 3D U-Net	RMSE, SSIM, Gamma指数	NA
116	2025-10-07	Global research evolution and frontier analysis of artificial intelligence in brain injury: A bibliometric analysis 2024-04, Brain research bulletin IF:3.5Q2 DOI:10.1016/j.brainresbull.2024.110920 PMID:38453035	文献计量分析	通过文献计量学方法分析人工智能在脑损伤领域的研究演进与前沿趋势	首次系统梳理人工智能在脑损伤领域的全球研究演进历程，识别研究热点并揭示该领域发展的波动特征	仅基于Web of Science核心数据库的3000篇文献，缺乏研究团队间的合作交流分析	识别人工智能在脑损伤领域的研究热点和前沿趋势	1998-2023年间Web of Science核心数据库收录的3000篇相关文献	文献计量学	脑损伤	文献计量分析，可视化分析	NA	文献数据	3000篇学术论文	VOSviewer, CiteSpace	NA	NA	NA
117	2025-04-03	A Clinical and Imaging Fused Deep Learning Model Matches Expert Clinician Prediction of 90-Day Stroke Outcomes 2024-04-08, AJNR. American journal of neuroradiology DOI:10.3174/ajnr.A8140 PMID:38331959	research paper	本研究开发了一种融合临床和影像数据的深度学习模型（DLPD），用于预测急性缺血性卒中患者90天后的功能结局，并与临床医生的预测进行了比较	首次将深度学习模型（DLPD）应用于急性缺血性卒中患者的长期功能结局预测，并证明其预测效果不劣于临床专家	研究样本量较小（80例患者），且为单中心数据，可能影响模型的泛化能力	开发并验证一种基于深度学习的预测模型，用于急性缺血性卒中患者的长期功能结局预测	急性缺血性卒中患者	digital pathology	cardiovascular disease	深度学习	DLPD	影像数据和临床数据	80例急性缺血性卒中患者	NA	NA	NA	NA
118	2025-04-03	Identifying Patients with CSF-Venous Fistula Using Brain MRI: A Deep Learning Approach 2024-04-08, AJNR. American journal of neuroradiology DOI:10.3174/ajnr.A8173 PMID:38423747	研究论文	本研究开发了一种深度学习模型，用于通过脑部MRI准确诊断CSF-静脉瘘	首次使用深度学习模型基于脑部MRI预测CSF-静脉瘘的存在	需要进一步的模型优化和外部验证才能应用于临床	开发一种通过脑部MRI准确诊断CSF-静脉瘘的深度学习方法	疑似自发性颅内低压的患者	数字病理学	自发性颅内低压	脑部MRI	深度学习模型	图像	129名患者	NA	NA	NA	NA
119	2025-10-07	Correspondence attention for facial appearance simulation 2024-Apr, Medical image analysis IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.media.2024.103094 PMID:38306802	研究论文	提出一种基于注意力机制的面部外观模拟方法，用于正颌手术规划中预测面部软组织变化	通过点对点注意力对应矩阵关联面部软组织变化与骨骼移动，并引入基于k-NN聚类的对比损失进行自监督预训练	未明确说明样本规模和数据多样性限制	提高正颌手术规划中面部外观变化预测的准确性和计算效率	颌骨畸形患者的面部软组织和骨骼结构	计算机视觉	颌骨畸形	深度学习	ACMT-Net	医学图像数据	颌骨畸形患者数据（具体数量未说明）	NA	注意力对应辅助移动变换网络	计算效率，面部变化预测准确度	NA
120	2025-04-03	Assessing the Impact of Urban Environments on Mental Health and Perception Using Deep Learning: A Review and Text Mining Analysis 2024-Apr, Journal of urban health : bulletin of the New York Academy of Medicine DOI:10.1007/s11524-024-00830-6 PMID:38466494	综述	本文通过系统综述和文本挖掘分析，探讨了深度学习技术在理解户外环境对人类感知和心理健康影响中的应用	提出了一种新颖的主题建模方法，用于识别连贯的关键词，并将当前研究分为三个主要领域	仅涵盖了2016年至2023年间发表的40篇论文，可能无法全面反映该领域的所有研究	研究户外环境对人类感知和心理健康的影响	城市环境与人类感知、心理健康之间的关系	自然语言处理	NA	文本挖掘、主题建模	深度学习	文本	40篇论文	NA	NA	NA	NA