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
141	2025-10-07	Developing deep learning-based strategies to predict the risk of hepatocellular carcinoma among patients with nonalcoholic fatty liver disease from electronic health records 2024-04, Journal of biomedical informatics IF:4.0Q2 DOI:10.1016/j.jbi.2024.104626 PMID:38521180	研究论文	本研究开发了基于深度学习的策略来预测非酒精性脂肪肝患者患肝细胞癌的风险	提出了处理电子健康记录中延迟诊断问题的后向掩码方案，并系统评估了时间变化协变量、数据稀缺和协变量不平衡对深度学习性能的影响	研究主要基于结构化电子健康记录数据，可能未考虑非结构化临床数据	提高非酒精性脂肪肝患者肝细胞癌风险预测的准确性	非酒精性脂肪肝患者	机器学习	肝细胞癌, 非酒精性脂肪肝	电子健康记录分析	深度学习	结构化电子健康记录	220,838名非酒精性脂肪肝患者	NA	NA	NA	NA
142	2025-10-07	A deep learning quantification of patient specificity as a predictor of session attendance and treatment response to internet-enabled cognitive behavioural therapy for common mental health disorders 2024-04-01, Journal of affective disorders IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.jad.2024.01.134 PMID:38244796	研究论文	本研究使用深度学习模型评估患者对话特异性对网络认知行为疗法出席率和治疗效果的影响	首次使用深度学习量化患者对话特异性，并分析其与治疗结果的关系	无法从数据中推断因果关系	评估患者对话特异性是否能够预测治疗结束时的症状水平和疗程完成情况	接受网络认知行为疗法的常见心理健康障碍患者	自然语言处理	常见心理健康障碍	深度学习	深度学习模型	文本	65,030名参与者，353,614次治疗会话	NA	NA	线性混合效应模型	NA
143	2025-10-07	A deep learning approach for fast muscle water T2 mapping with subject specific fat T2 calibration from multi-spin-echo acquisitions 2024-04-08, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-58812-2 PMID:38589478	研究论文	提出一种基于深度学习的快速肌肉水T2映射方法，通过多自旋回波采集实现受试者特异性脂肪T2校准	利用全连接神经网络替代传统的双组分扩展相位图拟合方法，显著提升计算效率	NA	开发快速准确的肌肉水T2映射方法	肌肉组织	医学影像分析	NA	多自旋回波采集，MRI	全连接神经网络	MRI影像数据	NA	NA	全连接神经网络	Lin一致性相关系数	最小计算资源
144	2025-10-07	DeepLabCut-based daily behavioural and posture analysis in a cricket 2024-04-15, Biology open IF:1.8Q3 DOI:10.1242/bio.060237 PMID:38533608	研究论文	使用DeepLabCut深度学习技术对蟋蟀日常行为和姿势进行长期自动分析	首次将DeepLabCut应用于蟋蟀行为分析，实现多行为同步量化并通过姿势而非传统静止时间评估睡眠样状态	仅针对单个蟋蟀进行验证，未涉及群体行为交互分析	开发自动化系统研究昆虫昼夜节律调控的神经机制	蟋蟀（Gryllus bimaculatus）个体	计算机视觉	NA	深度学习行为分析	监督机器学习	视频图像	单个蟋蟀（具体数量未明确说明）	DeepLabCut	NA	置信度评分	NA
145	2025-10-07	Examining evolutionary scale modeling-derived different-dimensional embeddings in the antimicrobial peptide classification through a KNIME workflow 2024-Apr, Protein science : a publication of the Protein Society IF:4.5Q1 DOI:10.1002/pro.4928 PMID:38501511	研究论文	本研究通过KNIME工作流评估ESM-2模型生成的不同维度嵌入在抗菌肽分类中的效果	首次系统比较ESM-2模型不同维度嵌入在抗菌肽分类中的表现，并开发可复现的KNIME工作流确保方法公平性	研究发现ESM-2嵌入中43%-66%的特征未被使用，存在特征冗余问题	评估进化尺度建模衍生的不同维度嵌入在抗菌肽分类中的有效性	抗菌肽(AMPs)	生物信息学	NA	进化尺度建模(ESM-2), QSAR建模	QSAR模型	蛋白质序列嵌入	NA	KNIME	ESM-2(30层和33层变体)	统计性能指标	NA
146	2025-03-14	A new intelligent system based deep learning to detect DME and AMD in OCT images 2024-Apr-23, International ophthalmology IF:1.4Q3 DOI:10.1007/s10792-024-03115-8 PMID:38653842	研究论文	本文介绍了一种基于卷积神经网络（CNN）的新型计算机辅助诊断（CAD）系统，用于在OCT图像中检测和分类年龄相关性黄斑变性（AMD）和糖尿病性黄斑水肿（DME）	提出了一种结合Inception_V3模型和自定义CNN提取特征的混合方法，在DUKE数据集上达到了99.53%的最高准确率	NA	开发一种自动化的OCT图像分析系统，用于早期检测和分类AMD和DME	OCT视网膜图像	计算机视觉	糖尿病性视网膜病变	OCT	CNN, VGG16, VGG19, Inception_V3, BCNN	图像	DUKE公共数据集和突尼斯私人数据集	NA	NA	NA	NA
147	2025-10-07	Cross noise level PET denoising with continuous adversarial domain generalization 2024-Apr-03, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/ad341a PMID:38484401	研究论文	本文提出一种基于连续对抗域泛化的PET图像去噪方法，能够有效处理不同噪声水平的PET图像	首次从域泛化角度解决跨噪声水平去噪性能下降问题，提出使用连续判别器的对抗训练方法	研究仅基于特定tau PET数据集，在其他类型PET数据上的泛化能力需进一步验证	解决PET图像在不同噪声水平下的去噪泛化问题	97F-MK6240 tau PET研究中的60名受试者	医学图像处理	阿尔茨海默病	PET成像	GAN, UNet	3D医学图像	60名受试者，生成1940对3D图像体积（训练1400对，验证120对，测试420对）	NA	3D UNet	bias, standard deviation, SSIM, PSNR	NA
148	2025-03-08	Deep Learning-Augmented ECG Analysis for Screening and Genotype Prediction of Congenital Long QT Syndrome 2024-Apr-01, JAMA cardiology IF:14.8Q1 DOI:10.1001/jamacardio.2024.0039 PMID:38446445	研究论文	本文开发了一种基于深度学习的神经网络，用于通过12导联心电图识别先天性长QT综合征（LQTS）并区分其基因型（LQTS1和LQTS2）	使用卷积神经网络（CNN）进行LQTS的检测和基因型区分，超越了传统的QTc间期检测方法	需要在未选择的普通人群中进行更广泛的验证以支持该模型的应用	开发一种深度学习模型，用于从静息心电图中检测先天性长QT综合征并区分其基因型	先天性长QT综合征患者及其亲属	数字病理学	心血管疾病	卷积神经网络（CNN）	CNN	心电图（ECG）	4521份心电图来自990名患者	NA	NA	NA	NA
149	2025-10-07	Automatic segmentation and labelling of wrist bones in four-dimensional computed tomography datasets via deep learning 2024-04, The Journal of hand surgery, European volume DOI:10.1177/17531934231209876 PMID:37882645	研究论文	本研究开发了一种深度学习模型，用于从四维计算机断层扫描数据中实现腕骨的自动分割和标记	首次将深度学习应用于四维CT数据的腕骨自动分割和标记，为腕韧带损伤诊断提供关键技术支持	NA	开发自动分割和标记腕骨的深度学习模型，以支持腕韧带病变的诊断	腕骨	计算机视觉	腕部疾病	四维计算机断层扫描	深度学习	四维CT图像	NA	NA	NA	NA	NA
150	2025-10-07	Volumetric segmentation in the context of posterior fossa-related pathologies: a systematic review 2024-Apr-19, Neurosurgical review IF:2.5Q1 DOI:10.1007/s10143-024-02366-4 PMID:38637466	系统综述	对后颅窝相关病理学中容积分割技术的文献进行系统性回顾	系统总结了后颅窝分割技术的演进历程，从手动轮廓勾画到深度学习方法，并比较了不同技术的优缺点	仅纳入了截至2023年11月的文献，可能存在发表偏倚	总结后颅窝分割技术的现状及其在相关病理研究中的应用	后颅窝相关疾病（如Chiari畸形、三叉神经痛、儿童小脑缄默综合征等）	数字病理学	神经系统疾病	医学影像分割	卷积神经网络	医学影像	52篇纳入文献（从2205篇初筛文献中筛选）	NA	NA	NA	NA
151	2025-10-07	The detection of absence seizures using cross-frequency coupling analysis with a deep learning network 2024-Apr-10, Research square DOI:10.21203/rs.3.rs-4178484/v1 PMID:38659733	研究论文	提出一种基于交叉频率耦合分析和堆叠稀疏自编码器的深度学习方法，用于自动检测脑电图中的失神发作	首次将交叉频率耦合分析与深度学习方法相结合用于癫痫失神发作的自动检测	样本量较小（仅12名患者），仅使用单一数据库的数据	开发自动检测癫痫失神发作的深度学习方法	癫痫患者的脑电图数据	机器学习	癫痫	脑电图分析	SSAE	脑电图信号	12名患者的94次失神发作记录	NA	堆叠稀疏自编码器	灵敏度, 特异度, 准确率	NA
152	2024-08-24	Editorial for "Deep Learning Nomogram for the Identification of Deep Stromal Invasion in Patients With Early-Stage Cervical Adenocarcinoma and Adenosquamous Carcinoma: A Multicenter Study" 2024-04, Journal of magnetic resonance imaging : JMRI IF:3.3Q1 DOI:10.1002/jmri.28881 PMID:37410077	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
153	2025-10-07	Deep learning evaluation of echocardiograms to identify occult atrial fibrillation 2024-Apr-13, NPJ digital medicine IF:12.4Q1 DOI:10.1038/s41746-024-01090-z PMID:38615104	研究论文	使用深度学习算法分析经胸超声心动图视频来识别隐匿性心房颤动	开发了两阶段深度学习算法，不仅能区分窦性心律和房颤，还能预测窦性心律患者90天内发生房颤的风险	模型在预测隐匿性房颤时的AUPRC相对较低(0.19)，表明在正样本较少的情况下性能有限	通过深度学习技术实现房颤的早期筛查和识别	经胸超声心动图视频数据	计算机视觉	心血管疾病	经胸超声心动图	CNN	视频	111,319个TTE视频用于训练，10,203个TTE视频用于外部验证	NA	基于视频的卷积神经网络	AUC, AUPRC	NA
154	2025-10-07	Deep Learning to Estimate Cardiovascular Risk From Chest Radiographs : A Risk Prediction Study 2024-04, Annals of internal medicine IF:19.6Q1 DOI:10.7326/M23-1898 PMID:38527287	研究论文	开发并验证一种基于胸部X光片预测10年主要不良心血管事件风险的深度学习模型	首次利用常规胸部X光片通过深度学习直接预测心血管风险，为无法计算传统风险评分的患者提供补充评估方法	基于电子医疗记录的回顾性研究设计	开发从常规胸部X光片估计10年心血管风险的深度学习模型	符合初级心血管预防条件的门诊患者	计算机视觉	心血管疾病	深度学习	深度学习模型	胸部X光图像	开发集来自癌症筛查试验数据，外部验证集包括8869名未知ASCVD风险患者和2132名已知风险患者	NA	CXR CVD-Risk	风险比, 置信区间	NA
155	2025-10-07	Automatic end-to-end VMAT treatment planning for rectal cancers 2024-Apr, Journal of applied clinical medical physics IF:2.0Q3 DOI:10.1002/acm2.14259 PMID:38317597	研究论文	开发并临床评估用于直肠癌VMAT治疗的端到端自动分割与自动计划系统	首次将自动分割和自动计划整合为完整的端到端流程，仅需肿瘤大体体积轮廓和CT扫描作为输入	大、小肠区分困难，端到端流程的医生接受率存在差异（88%和62%）	实现直肠癌VMAT治疗的自动化计划流程	直肠恶性肿瘤患者	数字病理	直肠癌	容积旋转调强放疗(VMAT)	深度学习	CT扫描图像	CTV分割174例患者，其他结构18例患者，计划评估20+34+16例患者	nnU-Net	nnU-Net	Dice相似系数, 95% Hausdorff距离, 李克特五分量表评分	NA
156	2025-10-07	Prospective Evaluation of Automated Contouring for CT-Based Brachytherapy for Gynecologic Malignancies 2024-Apr, Advances in radiation oncology IF:2.2Q2 DOI:10.1016/j.adro.2023.101417 PMID:38435965	研究论文	评估深度学习自动勾画在妇科恶性肿瘤CT引导近距离放疗中的准确性和效率	首次前瞻性评估自动勾画在妇科放疗临床实践中的应用效果	样本量较小（30例自动勾画组 vs 31例手动勾画组），单中心研究	评估自动勾画危及器官在妇科近距离放疗计划中的临床应用价值	妇科恶性肿瘤患者	数字病理	妇科恶性肿瘤	CT引导近距离放疗	深度学习	CT图像	61例患者（30例自动勾画组，31例手动勾画组）	NA	NA	Likert评分，Dice相似系数，平均表面距离，95% Hausdorff距离，Hausdorff距离，剂量体积直方图指标	NA
157	2025-10-07	Black Box Warning: Large Language Models and the Future of Infectious Diseases Consultation 2024-04-10, Clinical infectious diseases : an official publication of the Infectious Diseases Society of America IF:8.2Q1 DOI:10.1093/cid/ciad633 PMID:37971399	评论	探讨大型语言模型在传染病咨询领域的应用前景与风险	首次系统分析LLMs在传染病专科咨询中的潜在应用与局限性，并提出专科医生参与技术规范制定的必要性	LLMs存在虚构内容、缺乏情境意识、训练数据不透明、易复制偏见等问题，目前不适合临床部署	分析LLMs在医疗咨询特别是传染病专科的应用潜力与风险	大型语言模型在传染病临床咨询中的应用	自然语言处理	传染病	深度学习算法	LLM	文本	NA	NA	NA	NA	NA
158	2025-10-07	Inference of Developmental Hierarchy and Functional States of Exhausted T Cells from Epigenetic Profiles with Deep Learning 2024-04-22, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.4c00261 PMID:38545680	研究论文	本研究开发了基于深度学习的DeepEpiTEX计算框架，通过表观遗传数据推断TME中耗竭T细胞的发育层次和功能状态	首次提出基于深度神经网络从表观遗传数据推断耗竭T细胞发育层次和功能状态的计算框架	NA	开发计算工具以准确评估肿瘤微环境中T细胞耗竭的异质性	耗竭T细胞	机器学习	癌症	DNA甲基化测序, microRNA表达分析, 长链非编码RNA表达分析	深度神经网络	表观遗传数据	TCGA泛癌队列中的30种实体癌类型	NA	NA	生存分析	NA
159	2025-10-07	Structure-Based Protein Assembly Simulations Including Various Binding Sites and Conformations 2024-04-22, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.4c00212 PMID:38602938	研究论文	本文介绍了一种快速计算结构模型GoCa，用于模拟大型多蛋白复合物的组装过程	该模型区分亚基内和亚基间相互作用，允许包含耦合折叠和结合，自动处理相同亚基的排列，并支持定义多个最小能量结构	模型基于已知的天然结构，可能无法完全捕捉未知结构的组装过程	研究多蛋白复合物的组装过程	多蛋白复合物	计算生物学	NA	结构模拟	结构基础模型	蛋白质结构数据	多个多蛋白复合物	NA	GoCa	NA	NA
160	2025-02-21	Non-invasive estimation of atrial fibrillation driver position using long-short term memory neural networks and body surface potentials 2024-Apr, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2024.108052 PMID:38350188	研究论文	本文提出了一种使用长短期记忆神经网络和体表电位非侵入性估计心房颤动驱动位置的方法	采用卷积-循环网络结合的方式，利用标记的计算机模拟心房颤动模型进行特征提取和序列数据建模，以解决心房颤动驱动位置的分类问题	方法依赖于计算机模拟的心房颤动模型，可能无法完全反映真实临床情况的复杂性	提高心房颤动诊断和治疗的准确性	心房颤动驱动位置	机器学习	心血管疾病	体表电位记录	CNN-LSTM	信号数据	160个体表电位信号，来源于16个心房颤动电图、1个心房和10个躯干几何形状	NA	NA	NA	NA