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
81	2025-10-06	Assessing spectral effectiveness in color fundus photography for deep learning classification of retinopathy of prematurity 2024-Jul, Journal of biomedical optics IF:3.0Q2 DOI:10.1117/1.JBO.29.7.076001 PMID:38912212	研究论文	本研究评估彩色眼底摄影中不同光谱通道对早产儿视网膜病变深度学习分类的效果	首次系统比较单色通道（红、绿、蓝）和多通道融合架构在ROP分期深度学习分类中的性能差异	未说明样本来源和具体数据量，未提及外部验证结果	评估彩色眼底摄影中光谱通道对ROP深度学习分类的有效性	早产儿视网膜病变（ROP）的眼底图像	计算机视觉	早产儿视网膜病变	彩色眼底摄影	CNN	图像	NA	NA	端到端卷积神经网络分类器	准确率, 敏感度, 特异性	NA
82	2025-10-06	Deep Learning Models Used in the Diagnostic Workup of Keratoconus: A Systematic Review and Exploratory Meta-Analysis 2024-Jul-01, Cornea IF:1.9Q2 DOI:10.1097/ICO.0000000000003467 PMID:38300179	系统综述与探索性荟萃分析	本文系统回顾并荟萃分析了深度学习模型在圆锥角膜诊断中的应用效果	首次对深度学习在圆锥角膜诊断中的研究进行全面系统综述并开展探索性荟萃分析	纳入研究的方法学质量有限，患者选择报告不充分且参考标准使用不当	评估深度学习算法在圆锥角膜诊断中的性能表现	圆锥角膜患者及相关医学影像数据	医学影像分析	圆锥角膜	深度学习	深度学习算法	地形图图像	19项研究纳入定性分析，10项研究纳入荟萃分析	NA	NA	敏感度, 特异度	NA
83	2025-07-23	Multimodal functional deep learning for multiomics data 2024-Jul-25, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbae448 PMID:39285512	research paper	提出了一种多模态功能深度学习（MFDL）方法，用于分析高维多组学数据	MFDL方法通过深度神经网络的层次结构建模多组学变异与疾病表型之间的复杂关系，并利用功能数据分析技术处理高维组学数据	未明确提及具体局限性	开发新型分析方法以应对高维多组学数据分析的挑战	高维多组学数据	machine learning	NA	functional data analysis, deep learning	deep neural networks	multiomics data	NA	NA	NA	NA	NA
84	2025-07-23	A Computed Tomography-Based Fracture Prediction Model With Images of Vertebral Bones and Muscles by Employing Deep Learning: Development and Validation Study 2024-07-12, Journal of medical Internet research IF:5.8Q1 DOI:10.2196/48535 PMID:38995678	研究论文	本研究开发并验证了一种基于CT扫描的深度学习模型，用于预测椎骨骨折风险	结合椎骨和椎旁肌肉的CT图像，使用注意力卷积神经网络-循环神经网络模型进行骨折预测，相比仅使用骨图像或临床变量模型表现更优	研究样本主要来自特定时间段(2010-2019年)的患者，且女性比例较高	开发并验证基于CT图像的骨折预测模型	1214名患者的腹部CT图像(开发集)和495名患者(验证集)	数字病理学	骨质疏松症	CT扫描	注意力CNN-RNN	医学图像	开发集1214名患者，验证集495名患者	NA	NA	NA	NA
85	2025-07-23	Deep Learning-Based Automated Measurement of Murine Bone Length in Radiographs 2024-Jul-01, Bioengineering (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/bioengineering11070670 PMID:39061752	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的模型，用于自动化测量小鼠骨骼X光片中的骨骼长度，以提高准确性和可重复性	利用Keypoint R-CNN算法与EfficientNet-B3特征提取骨干网络，开发了一个骨骼检测和测量流程，显著提升了测量精度和一致性	研究主要针对小鼠骨骼，尚未验证其在人类骨骼测量中的适用性	开发自动化工具以替代传统手动测量小鼠骨骼长度的方法，提高遗传关联映射的精度和一致性	小鼠骨骼X光片	计算机视觉	骨骼疾病	深度学习	Keypoint R-CNN, EfficientNet-B3	图像	94张X光片用于开发，592张用于独立测试，21,300张用于进一步验证	NA	NA	NA	NA
86	2025-10-06	Evaluating the Quality of Serial EM Sections with Deep Learning 2024-Jul-04, Microscopy and microanalysis : the official journal of Microscopy Society of America, Microbeam Analysis Society, Microscopical Society of Canada IF:2.9Q1 DOI:10.1093/mam/ozae033 PMID:38701183	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的串行电镜切片质量评估方法	提出了改进的ResNet-50模型（QEN）用于自动评估串行切片扫描电镜图像质量，能够实时识别成像问题	模型性能依赖于用户生成的质量评分，可能受主观因素影响	开发自动评估串行切片扫描电镜图像质量的方法，提高数据集生成效率	串行切片扫描电镜图像	计算机视觉	NA	串行切片扫描电子显微镜	CNN	图像	NA	Python	ResNet-50, QEN	NA	NA
87	2025-10-06	A deep learning model of tumor cell architecture elucidates response and resistance to CDK4/6 inhibitors 2024-07, Nature cancer IF:23.5Q1 DOI:10.1038/s43018-024-00740-1 PMID:38443662	研究论文	构建可解释的深度学习模型解析CDK4/6抑制剂反应与耐药机制	基于癌症多蛋白组装参考图谱构建首个可解释深度学习模型，识别8个核心蛋白组装体整合90个基因的罕见和常见变异	模型主要基于细胞系数据，临床验证仍需进一步扩展	阐明CDK4/6抑制剂在乳腺癌治疗中的反应和耐药机制	乳腺癌细胞系、患者样本和患者来源异种移植模型	数字病理学	乳腺癌	CRISPR-Cas9基因编辑、多蛋白组装分析	深度学习	基因组数据、蛋白组装数据	涵盖90个基因的细胞系数据集	NA	NA	预测分层准确性	NA
88	2025-10-06	Quantification of Human Photoreceptor-Retinal Pigment Epithelium Macular Topography with Adaptive Optics-Optical Coherence Tomography 2024-Jul-15, Diagnostics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/diagnostics14141518 PMID:39061655	研究论文	使用自适应光学-光学相干断层扫描技术量化活体人眼感光细胞-视网膜色素上皮复合体的黄斑地形图	首次结合FDML-AO-OCT成像技术和深度学习算法，在活体人眼中三维表征PR-RPE复合体的细胞级地形分布	样本量较小（11名健康志愿者），仅观察了黄斑颞侧区域	量化活体人眼感光细胞-视网膜色素上皮复合体的黄斑地形结构	健康志愿者的视网膜PR-RPE复合体	医学影像	视网膜疾病	自适应光学-光学相干断层扫描（AO-OCT），傅里叶域锁模激光（FDML）	深度学习	三维医学影像	11名健康志愿者	NA	NA	细胞密度、外节长度、PR/RPE比率	NA
89	2025-10-06	TUnA: an uncertainty-aware transformer model for sequence-based protein-protein interaction prediction 2024-Jul-25, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbae359 PMID:39051117	研究论文	提出一种基于Transformer的不确定性感知模型TUnA，用于从序列数据预测蛋白质-蛋白质相互作用	首次将Transformer架构与谱归一化神经高斯过程结合，为未见过的蛋白质序列提供不确定性评估	未明确说明模型在跨物种或远缘蛋白质上的泛化能力	开发能够泛化到训练集外蛋白质并提供预测不确定性的蛋白质相互作用预测模型	蛋白质序列数据	生物信息学	NA	蛋白质序列嵌入	Transformer	序列数据	NA	NA	Transformer encoder, Spectral-normalized Neural Gaussian Process	假阳性率	NA
90	2025-10-06	Optimizing neurointerventional procedures: an algorithm for embolization coil detection and automated collimation to enable dose reduction 2024-Jul, Journal of medical imaging (Bellingham, Wash.) DOI:10.1117/1.JMI.11.4.044003 PMID:39035051	研究论文	开发用于检测神经介入手术中栓塞线圈并实现自动准直的算法，以优化图像质量并减少辐射剂量	首次成功检测栓塞线圈的方法，并将检测结果整合到X射线血管造影系统中实现自动准直	使用放大边界框，不需要真实标注与预测之间的完全重叠	优化神经介入手术流程，提高手术效率和安全性的同时减少患者辐射剂量	神经介入手术中的栓塞线圈	计算机视觉	神经血管疾病	X射线血管造影	Faster R-CNN, RetinaNet	医学图像	NA	NA	ResNet-50 FPN, RetinaNet	mAP@75	NA
91	2025-10-06	Deep Learning-Based Subject Independent Human Activity Recognition using Smart Lacelock Data 2024-Jul, Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. Annual International Conference DOI:10.1109/EMBC53108.2024.10781739 PMID:40039707	研究论文	使用智能鞋带锁设备数据进行基于深度学习的主体无关人类活动识别	引入配备IMU和称重传感器的智能鞋带锁设备，无需修改鞋子即可舒适佩戴，为人类活动识别提供新型传感器数据	仅使用8名参与者的数据，样本量较小	开发基于深度学习的人类活动识别方法	人类日常活动（行走、上楼梯、下楼梯）	机器学习	NA	惯性测量单元(IMU)、称重传感器	CNN	传感器数据	8名参与者	NA	三块CNN结构（卷积层、最大池化层、ReLU层、归一化层）	准确率	NA
92	2025-10-06	Deep Learning Enhanced Label-Free Action Potential Detection Using Plasmonic-Based Electrochemical Impedance Microscopy 2024-07-16, Analytical chemistry IF:6.7Q1 DOI:10.1021/acs.analchem.4c01179 PMID:38953225	研究论文	本研究利用深度学习技术提升基于等离子体电化学阻抗显微镜的无标记动作电位检测性能	首次将长短期记忆循环神经网络应用于P-EIM信号处理，实现单周期刺激动作电位检测	研究未提及模型在其他神经元类型或实验条件下的泛化能力	提高等离子体电化学阻抗显微镜检测神经元电信号的可用性	神经元细胞的动作电位信号	机器学习	NA	等离子体电化学阻抗显微镜	LSTM	电信号	NA	NA	LSTM	AUC	NA
93	2025-10-06	Greater benefits of deep learning-based computer-aided detection systems for finding small signals in 3D volumetric medical images 2024-Jul, Journal of medical imaging (Bellingham, Wash.) DOI:10.1117/1.JMI.11.4.045501 PMID:38988989	研究论文	本研究评估基于卷积神经网络的计算机辅助检测系统在三维医学影像中对小信号检测性能的提升效果	首次系统比较深度学习CADe系统在3D与2D医学影像搜索中对不同尺寸信号检测效果的差异，并揭示眼动探索行为与系统效益的关联性	研究使用数字乳腺断层合成体模而非真实患者数据，样本量相对有限（16名非专家观察者）	评估基于深度学习的计算机辅助检测系统在三维医学影像中提升小信号检测准确性的效果	数字乳腺断层合成体模中的微钙化小信号和较大肿块信号	计算机视觉	乳腺癌	数字乳腺断层合成成像	CNN	3D volumetric medical images, 2D cross-sectional images	16名非专家观察者，数字乳腺断层合成体模数据	NA	NA	AUC, ROC曲线下面积变化	NA
94	2025-10-06	Examining feature extraction and classification modules in machine learning for diagnosis of low-dose computed tomographic screening-detected in vivo lesions 2024-Jul, Journal of medical imaging (Bellingham, Wash.) DOI:10.1117/1.JMI.11.4.044501 PMID:38993628	研究论文	本研究比较了三种特征提取方法和两种分类模块在低剂量CT筛查发现的肺结节和结直肠息肉病变诊断中的性能	首次系统比较了传统图像纹理特征、深度学习抽象特征和组织-能量特异性特征在医学影像诊断中的性能，并发现组织-能量特异性特征提取能显著提升诊断性能	研究仅针对低剂量CT筛查发现的特定类型病变，结果可能不适用于其他影像模态或病变类型	评估医学影像机器学习中特征提取和分类模块对病变恶性程度预测的个体性能	低剂量CT筛查发现的肺结节和结直肠息肉病变	医学影像分析	肺结节,结直肠息肉	低剂量计算机断层扫描(CT)	CNN,随机森林	医学影像	三个病变图像数据集	NA	CNN	AUC	NA
95	2025-10-06	Projected pooling loss for red nucleus segmentation with soft topology constraints 2024-Jul, Journal of medical imaging (Bellingham, Wash.) DOI:10.1117/1.JMI.11.4.044002 PMID:38988992	研究论文	提出一种基于投影池化的损失函数，用于在医学图像分割中引入软拓扑约束	通过投影和最大池化操作引入软拓扑约束，避免分割过程中小结构被丢弃	未明确说明训练集的具体规模和计算资源限制	解决小训练集下的医学图像分割问题并减少解剖结构异常分割	红核（red nucleus）以及心脏、脾脏和海马体	医学图像分割	帕金森综合征	定量磁化率成像（QSM）	深度学习分割模型	医学图像	NA	NA	NA	Dice系数	NA
96	2025-10-06	Lung vessel connectivity map as anatomical prior knowledge for deep learning-based lung lobe segmentation 2024-Jul, Journal of medical imaging (Bellingham, Wash.) DOI:10.1117/1.JMI.11.4.044001 PMID:38988990	研究论文	本研究探索将肺血管连通性图谱作为解剖先验知识融入深度学习模型以提升肺叶分割性能	首次提出将肺血管连通性图谱作为解剖先验知识融入深度学习框架，用于指导肺叶分割	改进效果存在局限性，需要进一步探索其实际应用价值	开发结合解剖先验知识的自动化肺叶分割方法	胸部CT扫描中的肺叶分割	数字病理	COVID-19	CT扫描	U-Net	CT图像	10例COVID-19病例	nnU-Net	U-Net, 多任务U-Net, 级联U-Net	分割准确度	NA
97	2025-10-06	Unwrapping non-locality in the image transmission through turbid media 2024-Jul-15, Optics express IF:3.2Q2 DOI:10.1364/OE.521581 PMID:39538508	研究论文	本研究开发了一种全局注意力机制来解决浑浊介质中图像传输的挑战，显著提升了重建性能	提出了基于光传播物理原理的全局注意力机制，有效捕捉像素间的长程依赖关系，实现两个数量级的性能提升	未明确说明方法在极端浑浊条件下的表现和计算效率	解决浑浊介质中高保真图像传输的挑战	通过浑浊介质传输的图像	计算机视觉	NA	光学成像，深度学习	深度学习网络	图像	NA	NA	全局注意力机制	重建保真度，像素级重建精度	NA
98	2025-10-06	An explainable long short-term memory network for surgical site infection identification 2024-07, Surgery IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.surg.2024.03.006 PMID:38616153	研究论文	提出一种可解释的长短期记忆网络模型用于从电子健康记录中识别手术部位感染	在LSTM模型中引入注意力机制增强模型的可解释性，相比传统机器学习方法在敏感度方面有显著提升	数据来源于单一医疗系统，可能影响模型的泛化能力	开发自动化的手术部位感染监测系统以减少人工图表审查的工作量	犹他大学医疗系统2016年1月至2021年6月的9,185例手术事件	自然语言处理	手术部位感染	电子健康记录分析	LSTM	结构化数据和临床笔记	9,185例手术事件，其中4.7%存在手术部位感染	NA	长短期记忆网络（LSTM）	AUC, 敏感度	NA
99	2025-10-06	A reliable deep-learning-based method for alveolar bone quantification using a murine model of periodontitis and micro-computed tomography imaging 2024-07, Journal of dentistry IF:4.8Q1 DOI:10.1016/j.jdent.2024.105057 PMID:38729290	研究论文	开发基于深度学习的自动分割模型，用于小鼠牙周炎模型中牙槽骨的微计算机断层扫描图像分析	创建了基于U-Net的3D深度学习模型，能够自动从µCT数据中分割牙槽骨并排除牙齿干扰，准确率超过98%	研究仅使用小鼠模型，未在人类样本中验证	开发人工智能辅助的牙槽骨自动分析工具，使研究人员无需机器学习背景即可轻松分析牙槽骨	小鼠牙周炎模型的牙槽骨	数字病理	牙周炎	微计算机断层扫描成像	深度学习	3D医学图像	小鼠上颌骨样本（4、7、9、14天时间点）	Dragonfly	U-Net	准确率	µCT扫描仪（µCT-45, Scanco）
100	2025-10-06	Neural network dose prediction for cervical brachytherapy: Overcoming data scarcity for applicator-specific models 2024-Jul, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.17230 PMID:38814165	研究论文	本研究比较了三种神经网络训练方法在宫颈癌近距离放疗剂量预测中的性能，以解决不同施源器数据稀缺的挑战	针对宫颈癌近距离放疗中多种施源器数据稀缺的问题，提出了结合所有施源器数据训练统一模型并进行微调的方法	研究仅针对四种特定施源器类型，且数据量仍相对有限	比较不同神经网络训练方法在宫颈癌近距离放疗剂量预测中的性能，确定最优方法	宫颈癌近距离放疗治疗计划	医学影像分析	宫颈癌	近距离放疗	深度学习	3D医学影像数据	859个治疗计划，来自266名宫颈癌患者	NA	Cascade U-Net	平均误差, 平均绝对误差, 伽马分析通过率, Dice相似系数	NA