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	MFNet: Meta-learning based on frequency-space mix for MRI segmentation in nasopharyngeal carcinoma 2024-05, Journal of cellular and molecular medicine IF:4.3Q2 DOI:10.1111/jcmm.18355 PMID:38685683	研究论文	提出基于频域特征混合的元学习方法MFNet，用于鼻咽癌MRI分割的领域泛化	将MRI从空间域转换到频域，并采用频域特征混合的元学习方法来提升模型在未见领域的泛化能力	仅在两个医院的321例患者数据上验证，样本来源相对有限	解决鼻咽癌MRI分割模型在不同医疗中心部署时的领域泛化问题	鼻咽癌患者的MRI图像	医学影像分析	鼻咽癌	傅里叶变换，MRI成像	深度学习，元学习	MRI图像	321例患者，来自两家医院	NA	MFNet	Dice系数，MIoU	NA
142	2025-10-07	A Multi-Element Identification System Based on Deep Learning for the Visual Field of Percutaneous Endoscopic Spine Surgery 2024-May, Indian journal of orthopaedics IF:1.1Q3 DOI:10.1007/s43465-024-01134-2 PMID:38694692	研究论文	开发基于深度学习的经皮内镜脊柱手术视野多元素识别系统	首次将实例分割深度学习模型应用于脊柱内镜手术视野的多元素识别，可同时识别解剖组织和手术器械	研究样本量有限（48例患者），仅针对腰椎间盘突出症手术	开发脊柱内镜手术视野多元素识别系统并评估其可行性	经皮内镜脊柱手术视野中的组织结构和手术器械	计算机视觉	腰椎间盘突出症	深度学习	CNN	图像	48例患者的6000张手术视野图像	NA	Solov2, CondInst, Mask R-CNN, Yolact, ResNet101, ResNet50	mAP, FPS, AP	NA
143	2025-04-06	Machine Learning Prediction of Lymph Node Metastasis in Breast Cancer: Performance of a Multi-institutional MRI-based 4D Convolutional Neural Network 2024-05, Radiology. Imaging cancer DOI:10.1148/rycan.230107 PMID:38607282	research paper	开发了一种基于多机构MRI数据的4D卷积神经网络模型，用于无创预测乳腺癌淋巴结转移	提出了一种结合动态图像时间信息的4D CNN模型，整合临床病理指标以提高预测性能	研究为回顾性设计，样本量相对有限（350例患者）	开发深度学习模型预测乳腺癌淋巴结转移状态	新诊断的原发性浸润性乳腺癌患者	digital pathology	breast cancer	dynamic contrast-enhanced (DCE) breast MRI	4D CNN	MRI图像	350例女性患者（平均年龄51.7±11.9岁）	NA	NA	NA	NA
144	2025-10-07	VesselBoost: A Python Toolbox for Small Blood Vessel Segmentation in Human Magnetic Resonance Angiography Data 2024-May-22, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.05.22.595251 PMID:38826408	研究论文	开发了一个名为VesselBoost的Python工具箱，用于在人类磁共振血管造影数据中进行小血管分割	结合深度学习与不完美训练标签进行血管分割，并采用创新的数据增强技术利用血管结构相似性	NA	实现高分辨率MRA数据中小血管的精确分割	人类大脑磁共振血管造影数据中的小血管	医学图像分析	脑血管疾病	磁共振血管造影(MRA)	深度学习	医学图像	NA	Python	NA	NA	NA
145	2025-10-07	Artificial intelligence-based assessment of built environment from Google Street View and coronary artery disease prevalence 2024-May-07, European heart journal IF:37.6Q1 DOI:10.1093/eurheartj/ehae158 PMID:38544295	研究论文	本研究使用深度学习分析谷歌街景图像评估建成环境，并探究其与冠状动脉疾病患病率的关联	首次将机器视觉与深度学习技术应用于建成环境评估，并建立其与心血管疾病的定量关联	横断面研究设计无法确定因果关系，仅涵盖美国七个城市的789个人口普查区	研究基于机器视觉的建成环境与心血管代谢疾病患病率之间的关联	美国七个城市的789个人口普查区及其居民	计算机视觉	心血管疾病	深度学习	CNN	图像	53万张谷歌街景图像，覆盖789个人口普查区	NA	卷积神经网络	方差解释率	NA
146	2025-10-07	Enhancing Global Estimation of Fine Particulate Matter Concentrations by Including Geophysical a Priori Information in Deep Learning 2024-May-10, ACS ES&T air DOI:10.1021/acsestair.3c00054 PMID:38751607	研究论文	通过将地球物理先验信息融入深度学习模型，改进全球细颗粒物浓度估算	开发了包含地球物理估计的损失函数，引入空气质量空间交叉验证新方法，通过整合地球物理PM解决监测稀少区域性能下降问题	模型性能仍依赖于地面监测站密度，在监测站极稀疏区域估算精度可能受限	提高全球细颗粒物浓度分布的估算精度	1998-2019年全球月度PM2.5浓度数据	机器学习	NA	卫星遥感、数值模拟、地面监测	CNN	卫星数据、模拟数据、监测数据	1998-2019年全球月度PM2.5浓度数据	NA	卷积神经网络	决定系数(R²)	NA
147	2025-03-20	Generalizing Parkinson's disease detection using keystroke dynamics: a self-supervised approach 2024-May-20, Journal of the American Medical Informatics Association : JAMIA IF:4.7Q1 DOI:10.1093/jamia/ocae050 PMID:38497957	研究论文	本研究提出了一种自监督学习方法，通过减少对标签的依赖来提高帕金森病检测的泛化能力	结合Barlow Twins损失和差异损失的自监督损失函数，用于从未标记数据中学习更稳健的特征表示	缺乏标准化的数据采集协议和注释数据集的有限可用性	验证自监督学习方法在减少标签依赖和提高帕金森病检测泛化能力方面的有效性	帕金森病患者和对照组	机器学习	帕金森病	自监督学习	自监督学习模型	击键动态信号	2个独立数据集中的对照组和帕金森病患者	NA	NA	NA	NA
148	2025-10-07	Transfer learning reveals sequence determinants of the quantitative response to transcription factor dosage 2024-May-29, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.05.28.596078 PMID:38853998	研究论文	通过迁移学习训练深度学习模型，预测转录因子剂量如何影响调控元件的染色质可及性	首次将迁移学习应用于预测转录因子剂量变化对染色质状态的定量响应，揭示了顺式调控元件的序列决定因素	研究仅针对两种剂量敏感转录因子（TWIST1、SOX9）和面部祖细胞，模型在其他细胞类型和转录因子中的普适性需要进一步验证	揭示转录因子剂量变化对染色质状态响应的序列决定因素	面部祖细胞中的调控元件染色质可及性	计算生物学	NA	深度学习, 迁移学习, 报告基因检测, 生物物理建模	深度学习模型	DNA序列数据, 染色质可及性数据	NA	NA	NA	实验重现性准确度	NA
149	2025-10-07	A Perspective on Protein Structure Prediction Using Quantum Computers 2024-May-14, Journal of chemical theory and computation IF:5.7Q1 DOI:10.1021/acs.jctc.4c00067 PMID:38703105	观点论文	探讨利用量子计算机进行蛋白质结构预测的框架设计和资源评估	提出了系统筛选适合量子优势的蛋白质结构预测问题的框架，并在量子硬件上验证了寨卡病毒NS3解旋酶催化环的结构预测	仅作为概念验证，尚未大规模应用，量子资源需求评估仍需完善	探索量子计算机在蛋白质结构预测领域的应用潜力	蛋白质三维结构预测，特别是寨卡病毒NS3解旋酶催化环	量子计算，计算生物学	病毒感染（寨卡病毒）	量子计算，蛋白质结构预测	NA	蛋白质序列和结构数据	NA	NA	NA	结构预测准确性	实用级量子计算机
150	2025-10-07	Artificial Intelligence Predicts Hospitalization for Acute Heart Failure Exacerbation in Patients Undergoing Myocardial Perfusion Imaging 2024-May-01, Journal of nuclear medicine : official publication, Society of Nuclear Medicine IF:9.1Q1 DOI:10.2967/jnumed.123.266761 PMID:38548351	研究论文	本研究开发了一种结合临床、负荷试验和影像参数的人工智能模型，用于预测接受SPECT/CT心肌灌注成像患者因急性心力衰竭加重住院的风险	首次将临床风险因素、负荷变量、SPECT成像参数和深度学习生成的钙化评分整合到AI模型中预测心力衰竭住院风险	研究基于单中心数据开发模型，外部验证队列规模相对有限	评估人工智能模型能否预测接受心肌灌注成像患者的心力衰竭住院风险	接受SPECT/CT心肌灌注成像的心力衰竭患者	医学影像分析	心血管疾病	SPECT/CT心肌灌注成像，深度学习钙化评分	深度学习	临床数据，负荷试验数据，医学影像数据	内部队列4,766名患者，外部验证队列2,912名患者	NA	NA	ROC曲线下面积	NA
151	2025-10-07	Brain Age Analysis and Dementia Classification using Convolutional Neural Networks trained on Diffusion MRI: Tests in Indian and North American Cohorts 2024-May-08, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.02.04.578829 PMID:38370641	研究论文	本研究使用卷积神经网络分析扩散加权MRI数据，进行脑龄预测和痴呆分类，并在印度和北美人群中验证模型性能	首次将扩散加权MRI作为输入数据用于脑龄分析和痴呆分类，并采用3D CycleGAN方法进行数据集协调	研究样本主要来自特定人群（北美和印度），可能限制模型的普适性	开发基于深度学习的脑龄预测和阿尔茨海默病分类模型	阿尔茨海默病患者和健康对照者的大脑MRI数据	医学影像分析	阿尔茨海默病	扩散加权MRI，T1加权MRI	CNN, CycleGAN	3D医学影像	来自ADNI（北美）和NIMHANS（印度）两个队列的样本	NA	3D CycleGAN, 卷积神经网络	分类性能指标	NA
152	2025-03-05	Discordance between a deep learning model and clinical-grade variant pathogenicity classification in a rare disease cohort 2024-May-23, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2024.05.22.24307756 PMID:38826236	研究论文	本文探讨了深度学习模型AlphaMissense在罕见病队列中与临床级变异致病性分类之间的不一致性	揭示了AlphaMissense在评估内在无序区域（IDRs）中错义变异致病性方面的局限性	AlphaMissense在评估IDRs中错义变异的致病性时表现不佳，导致某些包含IDRs的基因的基因必需性评分不可靠	评估深度学习模型在罕见病队列中预测错义变异致病性的准确性	罕见病队列中的错义变异	生物医学信息学	罕见病	深度学习	AlphaMissense	基因变异数据	NA	NA	NA	NA	NA
153	2025-03-05	Assessment of changes in vessel area during needle manipulation in microvascular anastomosis using a deep learning-based semantic segmentation algorithm: A pilot study 2024-May-09, Neurosurgical review IF:2.5Q1 DOI:10.1007/s10143-024-02437-6 PMID:38722409	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的语义分割算法，用于评估微血管吻合术中血管面积的变化，以客观评估手术技能	首次使用手术视频评估手术对象面积变化，提出了一种新的微血管吻合术性能评估方法	研究为初步研究，样本量较小，且仅使用人工血管进行训练	开发一种基于深度学习的算法，用于评估微血管吻合术中血管面积的变化，以客观评估手术技能	微血管吻合术中的血管	计算机视觉	NA	深度学习	ResNet-50	视频	微血管端侧吻合术训练视频	NA	NA	NA	NA
154	2025-10-07	Abdominal CT metrics in 17,646 patients reveal associations between myopenia, myosteatosis, and medical phenotypes: a phenome-wide association study 2024-May, EBioMedicine IF:9.7Q1 DOI:10.1016/j.ebiom.2024.105116 PMID:38636199	研究论文	本研究通过深度学习自动化分析17,646名患者的腹部CT影像，探索肌肉减少症和肌肉脂肪变性生物标志物与电子健康记录中医学表型的关联	首次将表型全关联研究(PheWAS)方法应用于大规模CT影像生物标志物分析，发现了多个先前未报告的肌肉指标与医学表型之间的关联	研究为观察性设计，无法确定因果关系；样本主要来自北美单一医疗中心	探究腹部CT衍生的骨骼肌指标与电子健康记录中医学表型的关联	17,646名成年患者（平均年龄56±19岁，57.5%为女性）的腹部CT扫描和电子健康记录数据	医学影像分析	肌肉减少症,肌肉脂肪变性	深度学习,CT影像分析,电子健康记录分析	深度学习模型	CT影像,电子健康记录文本数据	17,646名患者	NA	NA	OR值,95%置信区间,P值	NA
155	2025-03-02	A Deep Learning Framework for End-to-End Control of Powered Prostheses 2024-May, IEEE robotics and automation letters IF:4.6Q2 DOI:10.1109/lra.2024.3374189 PMID:40012860	研究论文	本文提出了一种深度学习框架，用于端到端控制动力假肢，消除了传统任务分类、状态机和中级控制方程的需求	通过将整个控制问题压缩到一个深度神经网络中，消除了传统任务分类、状态机和中级控制方程的需求	研究仅针对五种运动模式进行，样本量为12名经股截肢者，可能需要更多样化的数据和更大的样本量来验证模型的普适性	探索深度学习在动力假肢控制中的应用，以实现端到端的关节级辅助	动力膝踝假肢（OSL）及其传感器数据	机器学习	NA	深度学习	时间卷积网络（TCN）	传感器数据	12名经股截肢者	NA	NA	NA	NA
156	2025-10-07	Patients Perceptions of Artificial Intelligence in a Deep Learning-Assisted Diabetic Retinopathy Screening Event: A Real-World Assessment 2024-May, Journal of diabetes science and technology IF:4.1Q2 DOI:10.1177/19322968241234378 PMID:38404014	研究论文	通过深度学习辅助的糖尿病视网膜病变筛查活动，评估患者对人工智能在医疗中应用的看法	在真实世界场景中评估患者对AI辅助医疗筛查的接受度和认知水平	研究对象主要为初级保健患者且教育水平较低，样本代表性可能受限	了解患者对人工智能在医疗保健中应用的看法和接受度	糖尿病患者群体，主要为初级保健患者	数字病理	糖尿病视网膜病变	深度学习	NA	调查问卷数据	参与筛查活动的糖尿病患者群体	NA	NA	NA	NA
157	2025-10-07	A DEEP LEARNING FRAMEWORK TO CHARACTERIZE NOISY LABELS IN EPILEPTOGENIC ZONE LOCALIZATION USING FUNCTIONAL CONNECTIVITY 2024-May, Proceedings. IEEE International Symposium on Biomedical Imaging DOI:10.1109/isbi56570.2024.10635583 PMID:39464200	研究论文	开发了一个深度学习框架来表征癫痫灶定位中噪声标签的特性	提出了一个数学框架来表征噪声标签，并采用多任务深度学习同时识别噪声标签概率和每个ROI的定位预测	临床数据集中可靠的癫痫灶标签稀缺，且术后切除区域通常大于实际癫痫灶组织	改善药物难治性局灶性癫痫患者中癫痫灶的定位准确性	药物难治性局灶性癫痫患者	医学影像分析	癫痫	静息态功能磁共振成像(rs-fMRI)	深度学习	功能磁共振成像数据	模拟数据集(来自人类连接组计划)和临床癫痫数据集	NA	多任务深度学习框架	定位性能	NA
158	2025-02-21	Missing Wedge Completion via Unsupervised Learning with Coordinate Networks 2024-May-17, International journal of molecular sciences IF:4.9Q2 DOI:10.3390/ijms25105473 PMID:38791508	研究论文	本文介绍了一种基于无监督学习的坐标网络方法，用于解决冷冻电子断层扫描中的缺失楔形问题	提出了一种无需预训练的无监督学习方法，直接优化网络权重，减少了重建时间并提高了形状完整性和减少了缺失楔形伪影	目前仅为概念验证阶段，尚未在实际生物样本上进行验证	解决冷冻电子断层扫描中的缺失楔形问题，提高重建质量	冷冻电子断层扫描数据	计算机视觉	NA	冷冻电子断层扫描（cryoET）	坐标网络（CNs）	3D图像	NA	NA	NA	NA	NA
159	2025-02-21	Deep hybrid modeling of a HEK293 process: Combining long short-term memory networks with first principles equations 2024-May, Biotechnology and bioengineering IF:3.5Q2 DOI:10.1002/bit.28668 PMID:38343176	研究论文	本文首次将长短期记忆（LSTM）网络与第一性原理方程结合，用于描述人胚胎肾293（HEK293）培养过程的动态	首次将LSTM网络与第一性原理方程结合，用于HEK293培养过程的建模	LSTM混合模型通常比前馈神经网络（FFNN）混合模型更复杂，参数更多，计算成本更高	研究生物过程数字化的新方法，结合物理方程和深度学习	HEK293培养过程的动态	机器学习	NA	长短期记忆网络（LSTM），第一性原理方程	LSTM，FFNN	实验数据	20个分批补料HEK293培养物中的27个细胞外状态变量	NA	NA	NA	NA
160	2025-10-07	Universal representation learning for multivariate time series using the instance-level and cluster-level supervised contrastive learning 2024-May, Data mining and knowledge discovery IF:2.8Q2 DOI:10.1007/s10618-024-01006-1 PMID:39949582	研究论文	提出一种基于实例级和簇级监督对比学习的多元时间序列通用表示学习方法	结合实例级和簇级监督对比学习，使用强弱两种数据增强方法，学习多元时间序列的判别性低维表示	在小型数据集上验证有效，但未提及在大规模数据集上的性能表现	解决多元时间序列分类任务中标注数据不足的问题	多元时间序列数据	机器学习	心肺疾病	监督对比学习	深度学习	多元时间序列	两个小型心肺运动测试数据集和UEA多元时间序列档案库	NA	源网络和目标网络的双网络架构	分类性能	NA