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
41	2025-10-05	DL-EDOF: Novel Multi-Focus Image Data Set and Deep Learning-Based Approach for More Accurate and Specimen-Free Extended Depth of Focus 2024-08, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-024-01076-z PMID:38528289	研究论文	本研究提出了一种基于无监督深度学习的扩展景深显微镜方法，并创建了新的多焦点图像数据集	首个基于无监督深度学习的EDOF方法，无需任何预处理或后处理技术，使用深度特征获取像素聚焦度	NA	开发更准确且无需特定样本的扩展景深显微镜方法	多焦点图像	计算机视觉	NA	显微镜成像	深度学习	图像	包含9个图像集（4个合成图像集和5个显微镜图像集）的多焦点图像数据集	NA	NA	RMSE, PSNR, UQI, CC, PIQE, BRISQUE, UQIN, NIQE	NA
42	2025-10-05	Discovering New Metallo-Deubiquitinase CSN5 Inhibitors by a Non-Catalytic Activity Assay Platform 2024-08-22, Journal of medicinal chemistry IF:6.8Q1 DOI:10.1021/acs.jmedchem.4c01514 PMID:39129245	研究论文	本研究建立了一个非催化活性检测平台用于发现新型CSN5抑制剂	开发了基于新型荧光探针的非催化活性检测平台，结合深度学习虚拟筛选和分子动力学模拟发现新型CSN5抑制剂	部分抑制剂在癌细胞中仅轻微下调PD-L1表达	发现新型金属去泛素化酶CSN5抑制剂	COP9信号体催化亚基CSN5	计算生物学	癌症	荧光偏振检测、分子动力学模拟、深度学习虚拟筛选	深度学习	化学结构数据、荧光数据	NA	NA	NA	NA	微秒级分子动力学模拟
43	2025-10-05	Deep learning for the harmonization of structural MRI scans: a survey 2024-Aug-31, Biomedical engineering online IF:2.9Q3 DOI:10.1186/s12938-024-01280-6 PMID:39217355	综述	本文系统综述了基于深度学习的结构MRI图像协调方法，分析不同网络架构和算法的优缺点	首次从网络架构、学习算法、监督策略和输出类型四个维度系统分析结构MRI协调技术，特别关注解耦表示学习等新兴方法	缺乏不同方法间的全面定量比较，评估标准不统一	为研究人员和从业者选择合适图像协调架构提供指导，推动该领域发展	结构MRI医学图像	医学图像处理	NA	磁共振成像(MRI)	深度学习	医学图像	NA	NA	U-Net,GAN,VAE,流式生成模型,Transformer,自定义网络架构	常用评估指标	NA
44	2025-10-05	Cardiovascular Disease Risk Stratification Using Hybrid Deep Learning Paradigm: First of Its Kind on Canadian Trial Data 2024-Aug-28, Diagnostics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/diagnostics14171894 PMID:39272680	研究论文	本研究开发了一种基于混合深度学习的AtheroEdge™ 3.0HDL系统，用于心血管疾病风险分层	首次在加拿大试验数据上应用混合深度学习范式进行心血管疾病风险分层，相比单向深度学习、双向深度学习和机器学习范式有显著性能提升	研究样本量相对有限（500人），需要在更大人群中进一步验证	开发并验证基于颈动脉斑块特征的混合深度学习系统用于心血管疾病风险分层	接受颈动脉B型超声和冠状动脉造影检查的500名患者	数字病理	心血管疾病	颈动脉B型超声，冠状动脉造影	混合深度学习，单向深度学习，双向深度学习，机器学习	医学影像数据	500名患者	NA	AtheroEdge™ 3.0HDL	p值，曲线下面积	NA
45	2025-10-06	Refined matrix completion for spectrum estimation of heart rate variability 2024-Aug-02, Mathematical biosciences and engineering : MBE DOI:10.3934/mbe.2024296 PMID:39483092	研究论文	本研究提出了一种基于矩阵补全的心率变异性频谱不确定性估计新方法	利用HRV频谱矩阵的低秩特性进行数据不确定性估计，并开发了精炼的矩阵补全技术以提高估计精度和计算效率	NA	开发可靠的心率变异性频谱不确定性估计方法	心率变异性频谱数据	机器学习	心血管疾病	频谱分析	统计机器学习模型	生理信号数据	五个公共数据集	NA	矩阵补全	有效性、可靠性	NA
46	2025-10-06	Opportunistic Screening for Osteoporosis Using Hand Radiographs - A Feature Augmentation Study Technique (FAST) 2024-08-22, Studies in health technology and informatics DOI:10.3233/SHTI240411 PMID:39176740	研究论文	本研究开发了一种利用手部X光片进行骨质疏松机会性筛查的深度学习方法	提出特征增强研究技术(FAST)，首次将手部X光片纹理分析与DXA测量相关联用于骨质疏松筛查	回顾性研究，样本量相对有限(422例)，仅包含50岁以上患者	开发基于手部X光片的骨质疏松机会性筛查方法	50岁及以上接受DXA和手部X光检查的患者	计算机视觉	骨质疏松症	数字X射线，双能X线吸收测定法(DXA)	深度学习模型	手部X光图像	422名患者(训练/验证集338例，测试集84例)	NA	NA	准确率，敏感度，特异度，AUC	NA
47	2025-10-06	Vasculature segmentation in 3D hierarchical phase-contrast tomography images of human kidneys 2024-Aug-26, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.08.25.609595 PMID:39253466	研究论文	本文通过全球机器学习竞赛分析顶级解决方案，开发用于人肾3D血管分割的深度学习方法	组织全球1401名参与者的大规模机器学习竞赛，在分层相衬断层扫描数据上建立血管分割新基准	仅针对人肾相衬断层扫描数据，方法在其他成像模态的通用性未验证	开发用于3D医学图像血管分割的高效深度学习算法	人肾血管系统	计算机视觉	肾脏疾病	分层相衬断层扫描	深度学习	3D医学图像	手动标注的3D人肾数据集	NA	NA	分割准确度, 形态学分析	NA
48	2025-10-06	PixelPrint 4D : A 3D printing method of fabricating patient-specific deformable CT phantoms for respiratory motion applications 2024-Aug-03, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2024.08.02.24311385 PMID:39211887	研究论文	本文提出一种名为PixelPrint的3D打印方法，用于制造患者特异性可变形CT肺部体模以模拟呼吸运动	开发了能够精确复制患者肺部结构、纹理和衰减特征的可变形体模，相比现有模型更具真实性	NA	为呼吸运动补偿技术提供更真实的测试环境	呼吸运动体模（RMPs）和CT成像技术	医学影像	肺部疾病	3D打印技术	NA	CT影像数据	NA	NA	NA	结构复制精度、变形准确性、体积变化和衰减变化	NA
49	2025-10-06	Deep Learning-Assisted Automatic Diagnosis of Anterior Cruciate Ligament Tear in Knee Magnetic Resonance Images 2024-08-13, Tomography (Ann Arbor, Mich.) DOI:10.3390/tomography10080094 PMID:39195729	研究论文	开发用于膝关节磁共振图像中前交叉韧带撕裂自动诊断的深度学习模型	提出包含双尺度数据增强模块、选择性组注意力模块和融合模块的SGNET模型，能同时从空间和层级尺度增强数据并捕获跨层、通道和空间尺度的关系	仅使用单一公共数据集进行验证，未在更多临床场景中测试	提高前交叉韧带撕裂的诊断准确性和效率	膝关节磁共振图像	医学影像分析	前交叉韧带撕裂	磁共振成像	深度学习	医学图像	1250例膝关节MRI检查	NA	SGNET	准确率,敏感度,特异度,AUC	NA
50	2025-10-06	Machine Learning and Deep Learning Approaches in Lifespan Brain Age Prediction: A Comprehensive Review 2024-08-12, Tomography (Ann Arbor, Mich.) DOI:10.3390/tomography10080093 PMID:39195728	综述	本文对2020-2024年间52项研究进行全面回顾，系统分析机器学习和深度学习在寿命跨度脑年龄预测中的应用进展	首次系统比较机器学习和深度学习在寿命跨度脑年龄预测中的效能差异，揭示不同模型架构的优缺点	仅纳入2020-2024年间的52项研究，可能未覆盖该领域所有相关文献	评估机器学习和深度学习在脑年龄预测领域的技术进展，指导神经退行性疾病早期干预策略	神经影像数据驱动的脑年龄预测研究	机器学习	神经退行性疾病	神经影像技术	机器学习,深度学习	神经影像数据	52项研究	NA	NA	NA	NA
51	2025-10-06	Long axial-range double-helix point spread functions for 3D volumetric super-resolution imaging 2024-Aug-01, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.07.31.605907 PMID:39131321	研究论文	本文提出使用长轴向范围双螺旋点扩散函数实现哺乳动物细胞的三维超分辨率成像，无需图像拼接	开发长轴向范围双螺旋点扩散函数，结合深度学习算法实现稠密发射体定位，简化三维超分辨率成像流程	未明确说明该方法在其他细胞类型或组织样本中的适用性	开发简化三维超分辨率成像的实验和分析流程	荧光珠和U-2 OS细胞中的核纤层蛋白lamin B1	计算显微成像	NA	单分子定位显微镜(SMLM)、DNA-PAINT成像	深度学习	荧光显微图像	荧光珠和U-2 OS细胞	NA	NA	定位精度、分辨率、成像速度	NA
52	2025-10-06	Deep Learning-Based Electrocardiogram Analysis Predicts Biventricular Dysfunction and Dilation in Congenital Heart Disease 2024-Aug-27, Journal of the American College of Cardiology IF:21.7Q1 DOI:10.1016/j.jacc.2024.05.062 PMID:39168568	研究论文	开发并验证基于深度学习的AI-ECG模型，用于预测先天性心脏病患者的双心室功能障碍和扩张	首次在先天性心脏病领域开发AI-ECG模型预测双心室病理生理变化，并进行外部验证	功能性单心室患者模型性能最低，存在特定患者群体的预测局限性	开发能够预测先天性心脏病患者双心室功能障碍和扩张的人工智能心电图分析模型	先天性心脏病患者的心电图-心血管磁共振配对数据	医疗人工智能	先天性心脏病	心电图分析，心血管磁共振	CNN	心电图信号，医学影像数据	内部队列8,584个ECG-CMR配对（4,941名患者），外部验证队列909个ECG-CMR配对（746名患者）	NA	卷积神经网络	AUROC, 精确召回曲线下面积	NA
53	2025-10-06	Deep learning-based fully automatic screening of carotid artery plaques in computed tomography angiography: a multicenter study 2024-08, Clinical radiology IF:2.1Q2 DOI:10.1016/j.crad.2024.04.015 PMID:38789330	研究论文	开发并验证基于深度学习的全自动算法，用于CT血管造影图像中颈动脉斑块的检测与分类	首次提出基于改进3D-UNet和ResUNet架构的两步深度学习系统，实现颈动脉斑块的自动检测和三分类（非钙化、混合型、钙化）	回顾性研究设计，样本量相对有限（400例患者），需要进一步前瞻性验证	开发自动化颈动脉斑块筛查工具以减轻放射科医生工作负担	颈动脉斑块	计算机视觉	心血管疾病	CT血管造影	CNN	医学影像	400例患者（中心Ⅰ300例，中心Ⅱ100例）	NA	3D-UNet, ResUNet	灵敏度, F1-score, fROC曲线下面积, Cohen's kappa, ROC曲线	NA
54	2025-10-06	Radiomics model and deep learning model based on T1WI image for acute lymphoblastic leukemia identification 2024-08, Clinical radiology IF:2.1Q2 DOI:10.1016/j.crad.2024.04.017 PMID:38796378	研究论文	基于T1WI图像开发放射组学和深度学习模型用于急性淋巴细胞白血病的准确识别	同时构建放射组学模型和深度学习模型进行急性淋巴细胞白血病识别，并比较两种方法的诊断效能	样本量相对有限，仅包含604例数据；两种模型在Delong检验中无统计学差异	开发高精度的模型用于急性淋巴细胞白血病的准确检测	急性淋巴细胞白血病患者和正常儿童的脑部磁共振数据	医学影像分析	急性淋巴细胞白血病	磁共振成像	支持向量机, CNN	医学图像	604例脑部磁共振数据（ALL组和正常儿童组）	NA	EfficientNet-B3	AUC, 敏感性, 特异性, 准确率, 阴性预测值, 阳性预测值	NA
55	2025-10-06	A survey of brain functional network extraction methods using fMRI data 2024-08, Trends in neurosciences IF:14.6Q1 DOI:10.1016/j.tins.2024.05.011 PMID:38906797	综述	本文系统综述了基于功能磁共振成像数据提取脑功能网络的经典与先进方法	全面涵盖静态与动态功能网络提取方法，系统比较各类方法的原理、优缺点及相互关系	NA	探讨脑功能网络分析方法及其在脑功能研究和脑疾病病理生理机制理解中的应用	功能磁共振成像数据	医学影像分析	脑部疾病	功能磁共振成像	深度学习	医学影像	NA	NA	NA	NA	NA
56	2025-10-06	An early warning indicator trained on stochastic disease-spreading models with different noises 2024-Aug, Journal of the Royal Society, Interface DOI:10.1098/rsif.2024.0199 PMID:39118548	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习算法的疾病暴发早期预警指标，通过在不同噪声条件下的疾病传播模型上进行训练	将加性白噪声、乘性环境噪声和人口统计噪声整合到标准流行病数学模型，并利用深度学习算法处理这些噪声源带来的复杂性	研究主要基于模拟时间序列和有限的实际COVID-19数据，在更广泛疾病类型和地区的适用性需要进一步验证	开发可靠的疾病暴发早期预警信号以支持公共卫生缓解策略	传染病暴发时间序列，特别是受噪声影响的疾病传播动态	机器学习	传染病	深度学习	深度学习算法	时间序列数据	埃德蒙顿真实COVID-19病例数据和模拟疾病传播时间序列	NA	NA	过渡点捕捉能力，与现有指标的性能比较	NA
57	2025-10-06	Clinical domain knowledge-derived template improves post hoc AI explanations in pneumothorax classification 2024-08, Journal of biomedical informatics IF:4.0Q2 DOI:10.1016/j.jbi.2024.104673 PMID:38862083	研究论文	提出一种基于临床知识模板的方法来改进气胸分类中AI模型的事后解释	将气胸临床知识转化为模板，用于过滤XAI方法生成的多余解释区域	需要放射科医生手动勾画病变区域来生成模板	提高气胸分类中AI模型解释的准确性和临床相关性	气胸病变区域	计算机视觉	气胸	深度学习	CNN	胸部X光图像	两个真实世界数据集(SIIM-ACR和ChestX-Det)	NA	VGG-19, ResNet-50	IoU, Dice Similarity Coefficient	NA
58	2025-10-06	Inflammatory Knee Synovitis: Evaluation of an Accelerated FLAIR Sequence Compared With Standard Contrast-Enhanced Imaging 2024-Aug-01, Investigative radiology IF:7.0Q1 DOI:10.1097/RLI.0000000000001065 PMID:38329824	研究论文	评估深度学习加速的非对比FLAIR序列在膝关节炎症滑膜炎诊断中的价值与准确性	首次将深度学习加速的非对比FLAIR序列应用于膝关节滑膜炎评估，并与标准对比增强成像进行对比验证	回顾性研究设计，样本量相对较小（55例患者）	评估深度学习加速FLAIR序列在膝关节炎症滑膜炎诊断中的临床价值	疑似膝关节滑膜炎患者	医学影像	关节炎	磁共振成像，深度学习加速序列	深度学习	医学影像	55例患者（28名女性，平均年龄52±17岁）	NA	NA	Cohen κ，Wilcoxon符号秩检验	NA
59	2025-10-06	FHIR-GPT Enhances Health Interoperability with Large Language Models 2024-Aug, NEJM AI DOI:10.1056/aics2300301 PMID:40746832	研究论文	本研究开发了FHIR-GPT模型，用于将临床叙述文本转换为FHIR标准的药物声明资源	首次利用大语言模型直接完成临床文本到FHIR资源的转换，避免了传统方法需要多个NLP工具复杂集成的缺点	研究主要针对FHIR药物声明转换，未涵盖其他类型的FHIR资源	提升医疗数据互操作性，支持表型分析、临床试验和公共卫生监测	临床叙述文本中的药物相关信息	自然语言处理	NA	大语言模型	GPT	文本	3671个临床文本片段	NA	GPT	精确匹配率	NA
60	2025-10-06	A Deep Learning Approach to Predict Recanalization First-Pass Effect following Mechanical Thrombectomy in Patients with Acute Ischemic Stroke 2024-Aug-09, AJNR. American journal of neuroradiology DOI:10.3174/ajnr.A8272 PMID:38871371	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的全自动方法，利用治疗前CT和MR影像预测急性缺血性卒中患者机械取栓后的首次再通效应	首次实现了仅基于MR影像的首次再通效应分类，以及首个完全自动化的CT首次再通效应分类方法，无需耗时的手动分割	研究样本仅来自单一医疗中心（UCLA Ronald Reagan Medical Center），样本量相对有限	预测急性缺血性卒中患者机械取栓后的首次再通效应	接受血管内取栓治疗的大血管闭塞性卒中患者	医学影像分析	急性缺血性卒中	CT成像, MR成像	深度学习, 混合Transformer模型	医学影像	326名患者	NA	混合Transformer模型（包含非局部和交叉注意力模块）	ROC-AUC, 敏感性, 特异性	NA