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	2026-01-08	Deep learning-based workflow for automatic extraction of atria and epicardial adipose tissue on cardiac computed tomography in atrial fibrillation 2024-May-01, Journal of the Chinese Medical Association : JCMA IF:1.9Q2 DOI:10.1097/JCMA.0000000000001076 PMID:38380919	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的自动分割工作流，用于从心房颤动患者的心脏CT图像中提取心房和心外膜脂肪组织	开发了一种基于3D U-Net的自动化工作流，首次实现了对左心房、右心房、心包以及心外膜脂肪组织的可靠自动分割	研究样本量有限（157名患者），且仅来自单一医疗中心，可能影响模型的泛化能力	设计一个深度学习工作流，为心房颤动的管理提供可靠的心房、心包和心外膜脂肪组织自动分割	心房颤动患者的心脏CT图像	数字病理学	心血管疾病	心脏计算机断层扫描	CNN	图像	157名首次接受导管消融术的心房颤动患者	NA	3D U-Net	Dice系数, 相关系数	NA
2	2025-12-31	Self-supervised deep representation learning of a foundation transformer model enabling efficient ECG-based assessment of cardiac and coronary function with limited labels 2024-May-21, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2023.10.25.23297552 PMID:37961713	研究论文	本研究开发了一种基于自监督学习的视觉Transformer基础模型，用于从心电图数据中识别心肌血流储备受损和左心室射血分数降低的患者，并在有限标注数据下实现了高诊断准确性和预后预测能力	首次将自监督预训练的视觉Transformer基础模型应用于心电图分析，以解决心脏微血管和血管舒缩功能障碍等难以通过标准临床方法识别的关键问题，在标签稀缺的情况下显著提升了模型性能	研究依赖于特定数据库的心电图波形，且金标准PET数据仅在有限中心可用，可能影响模型的泛化能力；自监督预训练需要大量未标注数据	开发一种能够利用有限标注数据，从静息和负荷心电图中有效识别心肌血流储备受损和左心室功能异常的人工智能方法	接受正电子发射断层扫描心肌灌注成像或单光子发射计算机断层扫描心肌灌注成像的患者	机器学习	心血管疾病	心电图，正电子发射断层扫描心肌灌注成像，单光子发射计算机断层扫描心肌灌注成像	Transformer	心电图波形	自监督预训练使用800,035例未标注心电图；微调使用4,167例带有PET标注的数据；测试集包含1,031例PET患者和6,635例SPECT患者	NA	视觉Transformer	AUROC, 灵敏度, 特异性, 风险比	NA
3	2025-11-28	Deep Learning and High-Resolution Anoscopy: Development of an Interoperable Algorithm for the Detection and Differentiation of Anal Squamous Cell Carcinoma Precursors-A Multicentric Study 2024-May-17, Cancers IF:4.5Q1 DOI:10.3390/cancers16101909 PMID:38791987	研究论文	开发基于深度学习的算法，用于在高分辨率肛门镜检查图像中自动检测和区分高级别与低级别鳞状上皮内病变	首次开发可同时适用于传统和数字肛门镜系统的深度学习算法，并在多中心研究中验证其性能	研究仅基于两个中心的151例检查，样本来源相对有限	开发自动检测和区分肛门鳞状细胞癌前病变的深度学习系统	高分辨率肛门镜检查图像中的高级别和低级别鳞状上皮内病变	计算机视觉	肛门鳞状细胞癌	高分辨率肛门镜检查	CNN	图像	151例高分辨率肛门镜检查，共57,822张图像（28,874张HSIL，28,948张LSIL）	NA	NA	准确率, 敏感度, 特异度, AUC	NA
4	2025-11-12	Image fusion using Y-net-based extractor and global-local discriminator 2024-May-30, Heliyon IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.heliyon.2024.e30798 PMID:38784534	研究论文	提出一种基于Y-Net和全局-局部判别器的GAN模型用于红外与可见光图像融合	采用Y-Net作为生成器主干架构，引入残差密集块和跨模态上下文注意力捷径，结合全局-局部判别器实现无融合规则的端到端图像融合	NA	解决多模态图像融合中特征提取和信息保真度的挑战	红外图像与可见光图像	计算机视觉	NA	图像融合技术	GAN	图像	NA	NA	Y-Net, RDblock, CMSCA, PatchGAN	结构相似性指数, 强度相似性, 梯度相似性	NA
5	2025-10-05	Fully Automated OCT-based Tissue Screening System 2024-May-15, ArXiv PMID:38800655	研究论文	介绍了一种基于光学相干断层扫描的全自动组织筛选系统，用于离体组织培养的高通量筛选应用	开发了首个结合定制电动平台、组织检测能力和Transformer深度学习分割算法的全自动OCT组织筛选系统	目前仅在视网膜退行性疾病小鼠模型的视网膜外植体培养中进行了验证	开发用于药物发现和相关研究领域的高通量组织筛选系统	小鼠视网膜退行性疾病模型的视网膜外植体培养组织	数字病理学	视网膜退行性疾病	光学相干断层扫描(OCT)	Transformer	OCT图像	NA	NA	Transformer	NA	NA
6	2025-10-05	CONUNETR: A CONDITIONAL TRANSFORMER NETWORK FOR 3D MICRO-CT EMBRYONIC CARTILAGE SEGMENTATION 2024-May, Proceedings. IEEE International Symposium on Biomedical Imaging DOI:10.1109/isbi56570.2024.10635851 PMID:41018045	研究论文	提出一种基于Transformer的条件网络CONUNETR，用于3D显微CT胚胎软骨分割	引入改进的生物先验知识和条件机制，能够通过单一模型准确预测多个年龄组的软骨形态	NA	解决胚胎软骨快速结构变化导致的深度学习模型泛化问题	小鼠胚胎软骨	计算机视觉	骨骼发育异常	显微CT	Transformer	3D图像	NA	NA	CONUNETR	NA	NA
7	2025-10-05	Antibody design using deep learning: from sequence and structure design to affinity maturation 2024-May-23, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbae307 PMID:38960409	综述	本文综述了深度学习在抗体设计中的应用，涵盖序列设计、结构设计和亲和力成熟等关键环节	将深度学习从传统小分子药物设计扩展到生物大分子（特别是抗体）的设计与优化领域	NA	探索深度学习在抗体发现和开发中的应用方法与进展	抗体分子	机器学习	NA	深度学习	NA	序列数据, 结构数据	NA	NA	NA	NA	NA
8	2025-10-05	Massively parallel characterization of regulatory elements in the developing human cortex 2024-05-24, Science (New York, N.Y.) DOI:10.1126/science.adh0559 PMID:38781390	研究论文	通过大规模并行报告基因检测技术系统解析人类发育期大脑皮层中基因调控元件的功能	首次在人类原代皮层细胞和脑类器官中并行检测超过10万个开放染色质区域的顺式调控活性，并利用深度学习解码增强子活性的序列基础和上游调控因子	研究主要聚焦于发育中期皮层，未涵盖整个神经发育过程的所有阶段	建立人类神经元发育过程中功能性基因调控元件和变异的全面目录	人类发育中期皮层原代细胞和脑类器官	基因组学	神经发育疾病	大规模并行报告基因检测，染色质开放性分析	深度学习	基因组序列数据，染色质可及性数据	102,767个开放染色质区域	NA	NA	NA	NA
9	2025-10-05	A deep learning method for comparing Bayesian hierarchical models 2024-May-06, Psychological methods IF:7.6Q1 DOI:10.1037/met0000645 PMID:38709626	研究论文	提出一种基于深度学习的贝叶斯分层模型比较方法	首次将深度学习应用于贝叶斯分层模型比较，实现摊销推理并支持概率程序实例化的任意分层模型	未明确说明方法在超大规模模型或特定类型分层结构中的适用性限制	解决贝叶斯模型比较在分层模型中因高维嵌套参数结构导致的难处理问题	分层证据积累模型和各类可实例化为概率程序的分层模型	机器学习	NA	深度学习，贝叶斯模型比较，摊销推理	深度学习模型	模型输出数据，概率程序生成数据	NA	未明确指定	未明确指定具体架构	后验模型概率估计精度，与桥采样方法的性能对比	NA
10	2025-10-06	Survival analysis using deep learning with medical imaging 2024-05-01, The international journal of biostatistics DOI:10.1515/ijb-2022-0113 PMID:37312249	研究论文	本文综述了深度学习在医学影像生存分析中的应用，并通过胶质瘤组织学数据集比较了多种深度学习方法与基于Cox模型的方法	将深度学习方法应用于医学影像与生存时间的关联建模，这一研究方向目前尚不成熟，本文提供了系统性的方法概述和实证比较	研究范围主要局限于胶质瘤组织学数据，未涵盖其他类型的医学影像或疾病	探索深度学习在医学影像生存分析中的应用效果	胶质瘤患者的组织学影像数据和生存时间数据	数字病理学	胶质瘤	医学影像分析	深度学习	组织学图像	NA	NA	NA	NA	NA
11	2025-10-06	Improving the Prognostic Evaluation Precision of Hospital Outcomes for Heart Failure Using Admission Notes and Clinical Tabular Data: Multimodal Deep Learning Model 2024-05-02, Journal of medical Internet research IF:5.8Q1 DOI:10.2196/54363 PMID:38696251	研究论文	开发了一种结合入院临床笔记和临床表格数据的多模态深度学习模型，用于提高心力衰竭患者院内死亡风险的评估精度	首次将入院临床笔记与临床表格数据相结合，通过多模态深度学习方法来评估心力衰竭患者的预后	研究采用回顾性数据，需要在更多前瞻性研究中验证模型的泛化能力	提高心力衰竭患者住院结局的评估精度	心力衰竭危重患者	自然语言处理, 机器学习	心血管疾病	深度学习, 自然语言处理	多模态深度学习模型	文本, 表格数据	开发集9989例患者，内部验证集2497例，前瞻验证集1896例，外部验证集7432例	NA	NA	AUC, 95%置信区间	NA
12	2025-10-06	Early autism diagnosis based on path signature and Siamese unsupervised feature compressor 2024-05-02, Cerebral cortex (New York, N.Y. : 1991) DOI:10.1093/cercor/bhae069 PMID:38696605	研究论文	提出基于路径签名和孪生无监督特征压缩器的早期自闭症诊断方法	使用孪生验证框架扩展稀缺数据，无监督压缩器缓解数据不平衡，权重约束处理样本异质性，路径签名从纵向双时间点数据提取发育特征	数据固有稀缺、类别不平衡且异质性高	早期自闭症谱系障碍诊断	自闭症谱系障碍婴幼儿	医学影像分析	自闭症谱系障碍	结构磁共振成像	孪生网络,无监督学习	结构MR图像	NA	深度学习框架	孪生网络架构	NA	NA
13	2025-10-06	The development of a deep learning model for automated segmentation of the robotic pancreaticojejunostomy 2024-05, Surgical endoscopy DOI:10.1007/s00464-024-10725-x PMID:38488870	研究论文	开发用于机器人胰肠吻合术视频自动分割的深度学习模型	首次将3D卷积神经网络应用于机器人胰十二指肠切除术中胰肠吻合步骤的视频自动分割	回顾性研究，样本量有限（111个视频），仅来自三级转诊中心	利用深度学习自动分割机器人胰肠吻合术视频，评估手术表现	机器人胰十二指肠切除术中的胰肠吻合步骤视频	计算机视觉	胰腺疾病	手术视频分析	3D CNN	视频	111个胰肠吻合术视频（2011-2022年）	NA	3D卷积神经网络	准确率, F1分数	NA
14	2025-10-06	Using a comprehensive atlas and predictive models to reveal the complexity and evolution of brain-active regulatory elements 2024-05-24, Science advances IF:11.7Q1 DOI:10.1126/sciadv.adj4452 PMID:38781344	研究论文	通过整合表观遗传数据构建大脑顺式调控元件图谱，并利用深度学习模型解析其序列语法和进化特征	构建了首个综合性大脑活性调控元件图谱，揭示了调控信息主要通过保守哺乳动物元件内的小序列突变产生的新机制	主要基于现有数据资源，可能未覆盖所有类型的脑细胞和发育阶段	解析精神病相关非编码变异的功能意义和大脑调控元件的进化机制	大脑顺式调控元件、神经胶质细胞、神经元、精神病患者和健康对照	生物信息学	精神疾病	表观遗传学分析、深度学习	深度学习模型	表观遗传数据、基因组序列数据	PsychENCODE联盟及已发表数据来源的多脑细胞类型样本	NA	NA	NA	NA
15	2025-10-06	Geometric Scattering on Measure Spaces 2024-May, Applied and computational harmonic analysis IF:2.6Q1 DOI:10.1016/j.acha.2024.101635 PMID:40686586	研究论文	提出了一种在测度空间上的几何散射变换通用框架，扩展了传统散射变换到非欧几里得数据结构	建立了统一的几何散射模型，适用于更广泛的设置包括有向图、带符号图和带边界流形，并提出了识别有用表示不变群的新准则	NA	深化对几何深度学习架构的理论理解，特别是散射变换的稳定性和不变性	测度空间、非欧几里得数据结构	机器学习	NA	散射变换、小波变换	几何散射变换	图数据、流形数据、球面图像、单细胞数据	NA	NA	散射变换	收敛速率估计	NA
16	2025-10-06	Cognitive decline assessment using semantic linguistic content and transformer deep learning architecture 2024 May-Jun, International journal of language & communication disorders IF:1.5Q3 DOI:10.1111/1460-6984.12973 PMID:37971395	研究论文	本研究提出了一种通过分析语音数据评估认知衰退的方法，特别关注语义相关性作为记忆回忆的关键指标	使用基于transformer的深度学习架构和余弦相似度度量来分析语音转录本的语义相关性，提出了一种独特的认知衰退评估方法	需要进一步研究在更大、更多样化数据集上验证算法性能，并解决潜在的偏见和局限性	通过分析语音数据评估认知衰退，为痴呆症早期检测提供新方法	有痴呆症和无痴呆症个体的语音数据	自然语言处理	老年疾病	语音分析，深度学习	Transformer, BERT, Sentence-Transformer	语音转录文本	Pitt Corpus Dementia数据集中的语音数据	Sentence-Transformer	BERT, multi-QA-MPNet, Sentence-Transformer	准确率, 余弦相似度	NA
17	2025-10-06	Machine learning diagnosis of active Juvenile Idiopathic Arthritis on blood pool [ 99M Tc] Tc-MDP scintigraphy images 2024-May-01, Nuclear medicine communications IF:1.3Q3 DOI:10.1097/MNM.0000000000001822 PMID:38312058	研究论文	本研究使用深度学习技术通过血池图像诊断幼年特发性关节炎	首次将深度学习应用于基于[99m Tc] Tc-MDP骨显像血池图像的幼年特发性关节炎诊断	样本量相对有限（326名儿童和青少年），仅评估了膝关节和踝关节	开发基于深度学习的幼年特发性关节炎自动诊断方法	326名健康及确诊幼年特发性关节炎的儿童和青少年（1-16岁）	计算机视觉	幼年特发性关节炎	[99m Tc] Tc-MDP骨显像	CNN	图像	1304张血池图像（来自326名受试者）	NA	自设计多输入CNN, VGG16, ResNet50, Xception	AUC	NA
18	2025-10-06	Utilizing Deep Learning and Computed Tomography to Determine Pulmonary Nodule Activity in Patients With Nontuberculous Mycobacterial-Lung Disease 2024-May-01, Journal of thoracic imaging IF:2.0Q3 DOI:10.1097/RTI.0000000000000745 PMID:38640144	研究论文	开发并评估用于非结核分枝杆菌肺病患者肺部结节活动性分类的深度卷积神经网络模型	首次将深度卷积神经网络应用于非结核分枝杆菌肺病肺部结节活动性的自动分类，并与放射科医生表现进行对比验证	样本量相对有限（650个结节），仅使用2D CT图像而非3D体积数据	开发基于CT的深度学习模型用于非结核分枝杆菌肺病肺部结节活动性分类	非结核分枝杆菌肺病患者的肺部结节	计算机视觉	肺部疾病	计算机断层扫描	CNN	医学影像	110名患者的650个结节（316个急性，334个慢性）	NA	11层卷积神经网络	AUC, 敏感度, 特异度, 准确率	NA
19	2025-10-06	Deep Learning for Detection of Pneumothorax and Pleural Effusion on Chest Radiographs: Validation Against Computed Tomography, Impact on Resident Reading Time, and Interreader Concordance 2024-May-01, Journal of thoracic imaging IF:2.0Q3 DOI:10.1097/RTI.0000000000000746 PMID:37884394	研究论文	评估人工智能在胸部X光片上检测气胸和胸腔积液的表现，并与CT结果对比	首次使用CT作为金标准对AI检测胸膜病变进行体积量化验证，并评估AI辅助对住院医师阅片时间和诊断一致性的影响	回顾性研究设计，样本量相对有限（362例）	验证AI在胸部X光片上检测胸膜病变的性能	接受胸部X光检查的患者	医学影像分析	胸膜疾病	胸部X光摄影，计算机断层扫描	深度学习	医学影像	362例（96例对照组，165例胸腔积液，101例气胸）	NA	INSIGHT CXR	AUROC, Fleiss kappa, 阅片时间, 检测错误率	NA
20	2025-10-06	VAULT: vault accuracy using deep learning technology: new image-based artificial intelligence model for predicting implantable collamer lens postoperative vault 2024-May-01, Journal of cataract and refractive surgery IF:2.6Q1 DOI:10.1097/j.jcrs.0000000000001386 PMID:38651696	研究论文	开发基于深度学习的人工智能模型，用于预测有晶状体眼植入式Collamer透镜(ICL)术后拱高	首次结合术前极高频数字超声图像和患者人口统计学数据，通过神经网络预测ICL术后拱高	13.7 mm尺寸ICL因数据不足被排除在研究之外	开发准确预测ICL术后拱高的深度学习模型	221例连续患者的437只眼，接受ICL植入手术	计算机视觉	眼科疾病	极高频数字超声成像	神经网络	图像, 临床数据	221名患者的437只眼，共3059张图像	NA	NA	平均绝对误差, 预测准确率	NA