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
61	2025-10-06	An EEG-based marker of functional connectivity: detection of major depressive disorder 2024-Aug, Cognitive neurodynamics IF:3.1Q2 DOI:10.1007/s11571-023-10041-5 PMID:39104678	研究论文	提出一种基于脑电图的功能连接标记P-MSWC，结合卷积神经网络检测重度抑郁症	提出融合同步压缩小波相干性和相位锁定值的P-MSWC新标记，能全面捕捉脑电信号信息并具有显著抗噪能力	仅使用单一数据集验证，未提及跨中心验证结果	开发快速可靠的重度抑郁症检测方法	重度抑郁症患者和健康受试者的脑电图信号	机器学习	重度抑郁症	脑电图	CNN	脑电图信号	NA	NA	轻量级CNN	准确率	NA
62	2025-10-06	Cognitive workload estimation using physiological measures: a review 2024-Aug, Cognitive neurodynamics IF:3.1Q2 DOI:10.1007/s11571-023-10051-3 PMID:39104683	综述	本文对使用生理测量指标估计认知负荷水平的研究进行了系统性回顾	首次对包括EEG、fMRI、fNIRS、呼吸活动和眼动活动在内的所有生理测量指标进行认知负荷评估的深度分析	作为综述文章，不包含原始实验数据和分析	系统回顾认知负荷估计领域的研究现状和发展趋势	各类生理测量指标在认知负荷评估中的应用	认知神经科学	NA	脑电图(EEG)、功能磁共振成像(fMRI)、功能性近红外光谱(fNIRS)、呼吸活动监测、眼动追踪	NA	生理信号数据	NA	NA	NA	NA	NA
63	2025-10-06	Deep learning networks based decision fusion model of EEG and fNIRS for classification of cognitive tasks 2024-Aug, Cognitive neurodynamics IF:3.1Q2 DOI:10.1007/s11571-023-09986-4 PMID:39104699	研究论文	提出基于深度学习网络的脑电图和功能性近红外光谱决策融合模型，用于认知任务分类	首次将EEG和fNIRS的决策融合与多种深度学习网络结合，在认知任务分类中实现性能提升	使用开源数据集，样本量有限（26和29名受试者），未在更大规模数据上验证	开发多模态神经影像数据的认知任务分类方法	人类受试者在执行认知任务时的脑电图和功能性近红外光谱数据	机器学习	神经系统疾病	脑电图(EEG), 功能性近红外光谱(fNIRS), 血氧水平依赖信号	CNN, LSTM, GRU	时间序列神经影像数据	数据集01: 26名受试者执行3种认知任务；数据集02: 29名受试者执行2种认知任务	NA	CNN-LSTM, CNN-GRU, LSTM-GRU, CNN-LSTM-GRU	准确率, AUC	NA
64	2025-10-06	Fully Automated Deep Learning Model to Detect Clinically Significant Prostate Cancer at MRI 2024-08, Radiology IF:12.1Q1 DOI:10.1148/radiol.232635 PMID:39105640	研究论文	开发全自动深度学习模型用于检测MRI图像中的临床显著前列腺癌	使用患者级别标签而非肿瘤位置信息训练模型，并证明其性能与放射科医生相当	回顾性研究设计，数据来自单一学术机构的多中心	开发深度学习模型检测临床显著前列腺癌	前列腺癌患者	医学影像分析	前列腺癌	多参数MRI	CNN	医学影像	5735次检查（5215名患者），其中1514次检查显示临床显著前列腺癌	NA	卷积神经网络	AUC, DeLong检验	NA
65	2025-10-06	Lung CT harmonization of paired reconstruction kernel images using generative adversarial networks 2024-Aug, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.17028 PMID:38530135	研究论文	本研究使用生成对抗网络实现肺部CT图像中配对重建核的协调转换	首次在多厂商低剂量CT肺癌筛查队列中研究核协调，并评估在定量CT评估中的有效性	仅使用100对训练样本训练每个模型，样本量相对有限	研究CT图像重建核协调方法，减少定量CT评估中的测量变异	国家肺癌筛查试验中的CT扫描图像对	计算机视觉	肺癌	CT成像	GAN	医学图像	1000对五种不同配对核类型的CT图像（每种200对）	NA	pix2pix	RMSE, PSNR, SSIM	NA
66	2025-10-06	Stain-Free Approach to Determine and Monitor Cell Heath Using Supervised and Unsupervised Image-Based Deep Learning 2024-08, Journal of pharmaceutical sciences IF:3.7Q2 DOI:10.1016/j.xphs.2024.05.001 PMID:38710387	研究论文	提出一种基于深度学习的无染色细胞健康监测方法，通过细胞形态特征预测细胞状态	结合流式成像显微镜与深度学习，首次实现无需染色剂即可通过细胞形态指纹识别细胞健康状态	研究仅使用Jurkat细胞系，未验证其他细胞类型的适用性	开发用于细胞治疗产品的快速、无创质量监测方法	未染色Jurkat细胞（永生化人类T淋巴细胞）	计算机视觉	细胞治疗相关疾病	流式成像显微镜（FIM）	监督学习算法, 变分自编码器（VAE）	细胞图像	健康细胞、死亡细胞和化学诱导凋亡细胞的图像数据集	NA	变分自编码器	与染色细胞计数活力测量结果的一致性	NA
67	2025-10-06	Optical Coherence Tomography Versus Optic Disc Photo Assessment in Glaucoma Screening 2024-Aug-01, Journal of glaucoma IF:2.0Q2 DOI:10.1097/IJG.0000000000002392 PMID:38546240	综述	比较光学相干断层扫描和视盘摄影在青光眼筛查中的优势与局限性	提出结合人工智能技术优化两种筛查方法的新方向，特别探讨使用OCT客观数据训练AI模型的潜力	基于文献综述而非原始研究，AI模型效果受训练数据质量限制	评估OCT和视盘摄影在青光眼筛查中的临床应用价值	青光眼筛查技术	医学影像分析	青光眼	光学相干断层扫描，视盘摄影，人工智能	深度学习模型	医学影像	NA	NA	NA	准确度，阳性预测值	NA
68	2025-10-06	Deep learning prediction of stroke thrombus red blood cell content from multiparametric MRI 2024-Aug, Interventional neuroradiology : journal of peritherapeutic neuroradiology, surgical procedures and related neurosciences IF:1.5Q3 DOI:10.1177/15910199221140962 PMID:36437762	研究论文	本研究使用卷积神经网络通过多参数MRI图像预测缺血性卒中血栓中红细胞含量	首次使用深度学习模型基于多参数MRI定量预测卒中血栓红细胞含量，并开发数据增强技术提升模型性能	样本量相对有限（188个血栓图像切片），准确率仍有提升空间	评估卷积神经网络预测缺血性卒中血栓红细胞含量的能力	缺血性卒中患者血栓样本	医学影像分析	缺血性卒中	多参数MRI，三维多回波梯度回波序列，组织学分析	CNN	MRI图像	188个血栓图像切片	NA	3层CNN	准确率，AUC	NA
69	2025-10-06	Improving Image Segmentation with Contextual and Structural Similarity 2024-Aug, Pattern recognition IF:7.5Q1 DOI:10.1016/j.patcog.2024.110489 PMID:38645435	研究论文	提出上下文相似性损失和结构相似性损失来改进医学图像分割性能	通过显式建模体素间关系，提出两种新型损失函数来解决语义不一致预测问题	仅在特定医学图像数据集上验证，未涉及其他类型医学图像	改进医学图像分割的语义一致性	锥束CT图像中的颅颌面畸形和胰腺数据集	计算机视觉	颅颌面畸形, 胰腺疾病	锥束CT成像	深度学习分割模型	医学图像	临床CBCT数据集和公共胰腺数据集	NA	NA	语义保持能力评估	NA
70	2025-10-06	Harnessing the power of longitudinal medical imaging for eye disease prognosis using Transformer-based sequence modeling 2024-Aug-16, NPJ digital medicine IF:12.4Q1 DOI:10.1038/s41746-024-01207-4 PMID:39152209	研究论文	提出基于Transformer的纵向医学影像序列建模方法LTSA，用于眼病预后预测	首次将Transformer架构应用于纵向医学影像序列分析，能够处理长时间跨度且采集时间不规则的影像数据	仅验证于两种特定眼病（AMD和POAG），在其他疾病和影像模态上的泛化能力有待验证	开发能够利用纵向医学影像序列进行动态疾病预后的深度学习模型	年龄相关性黄斑变性（AMD）和原发性开角型青光眼（POAG）患者	计算机视觉	眼病	眼底摄影	Transformer	图像序列	来自AREDS和OHTS研究的纵向影像数据	NA	Transformer	预后预测准确率比较	NA
71	2025-10-06	A deep learning model for classifying left ventricular enlargement for both transthoracic echocardiograms and handheld cardiac ultrasound 2024-Aug, European heart journal. Imaging methods and practice DOI:10.1093/ehjimp/qyaf049 PMID:40688486	研究论文	开发一种深度学习模型，用于通过经胸超声心动图和手持心脏超声图像自动分类左心室扩大	无需患者性别和体型信息即可检测左心室扩大，且模型可同时适用于标准经胸超声心动图和手持心脏超声设备	研究为回顾性设计，需要在前瞻性临床环境中进一步验证	开发自动化左心室扩大分类模型以优化心力衰竭患者的临床结局	心脏超声图像中的左心室	计算机视觉	心血管疾病	超声心动图	深度学习	图像	训练集8722名患者，内部验证468名患者，外部验证4038名患者，前瞻性队列410名患者	NA	NA	AUC	NA
72	2025-07-23	The Use of Deep Learning and Machine Learning on Longitudinal Electronic Health Records for the Early Detection and Prevention of Diseases: Scoping Review 2024-08-20, Journal of medical Internet research IF:5.8Q1 DOI:10.2196/48320 PMID:39163096	综述	本文对利用深度学习和机器学习分析纵向电子健康记录（EHRs）进行疾病早期检测和预防的证据进行了范围综述	综述了ML和DL在纵向EHRs中的应用，特别是在疾病早期检测和预防方面的医学见解和临床益处	研究排除了技术焦点或使用影像或住院数据的研究，且基于文本EHRs的ML模型仍处于发展阶段	探讨ML和DL在纵向EHRs中支持疾病早期检测和预防的潜力	纵向电子健康记录（EHRs）	机器学习	多种疾病（如糖尿病、肾脏疾病、循环系统疾病、精神和行为障碍等）	机器学习（ML）、深度学习（DL）	RNN、LSTM	文本（EHRs数据）	20项研究（主要发表于2018年至2022年）	NA	NA	NA	NA
73	2025-10-06	ConIQA: A deep learning method for perceptual image quality assessment with limited data 2024-Aug-29, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-70469-5 PMID:39209864	研究论文	提出一种基于深度学习的图像质量评估方法ConIQA，能够在有限标注数据条件下有效评估图像质量	结合一致性训练和新型数据增强方法，能够同时利用标注和未标注数据进行学习	在特定领域（如计算机生成全息图）的验证，通用性需要进一步验证	开发在有限标注数据条件下仍能有效评估图像质量的深度学习方法	虚拟现实和增强现实应用中的图像质量评估	计算机视觉	NA	深度学习	神经网络	图像	1000张自然图像，每张配对不同CGH算法渲染的图像，由13名参与者进行质量评分	NA	NA	皮尔逊相关系数, 斯皮尔曼相关系数, 肯德尔tau系数	NA
74	2025-10-06	Expert-Level Detection of Referable Glaucoma from Fundus Photographs in a Safety Net Population: The AI and Teleophthalmology in Los Angeles Initiative 2024-Aug-26, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2024.08.25.24312563 PMID:39252888	研究论文	开发并测试用于检测可转诊青光眼的深度学习算法，应用于洛杉矶县卫生服务部远程视网膜筛查项目	基于VGG-19架构的深度学习算法在检测可转诊青光眼方面达到或超过眼科医生和验光师的表现水平	研究数据来源于单一医疗系统，可能限制算法的泛化能力	开发自动检测可转诊青光眼的深度学习算法，优化眼科筛查流程	洛杉矶县卫生服务部远程视网膜筛查项目中的眼底照片和患者数据	计算机视觉	青光眼	眼底摄影	CNN	图像	训练集：12,098张图像来自5,616名患者；测试集：1,000张图像来自500名患者	NA	VGG-19	AUC, 敏感度, 特异度	NA
75	2025-10-06	Multimodal fusion learning for long QT syndrome pathogenic genotypes in a racially diverse population 2024-Aug-24, NPJ digital medicine IF:12.4Q1 DOI:10.1038/s41746-024-01218-1 PMID:39181999	研究论文	开发结合心电图波形和电子健康记录数据的深度学习方法来识别长QT综合征致病基因型	首次将多模态融合学习应用于长QT综合征基因型识别，并在种族多样化人群中验证	模型性能仍有提升空间，精确召回曲线下面积为0.29	开发识别长QT综合征致病基因变异的深度学习模型	长QT综合征患者及携带致病基因变异的人群	医疗人工智能	心血管疾病	深度学习，多模态融合	深度学习模型	心电图波形数据，电子健康记录	英国生物银行和西奈山BioMe生物银行的多族裔人群数据	NA	NA	精确召回曲线下面积，受试者工作特征曲线下面积	NA
76	2025-10-06	Deep learning enables accurate soft tissue tendon deformation estimation in vivo via ultrasound imaging 2024-08-08, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-68875-w PMID:39117664	研究论文	开发了一种名为StrainNet的新型深度学习方法来通过超声成像准确估计体内软组织肌腱变形	创建了专门针对体内成像挑战设计的深度学习应变测量方法，能够处理低信噪比的体内图像	NA	开发能够在体内环境中准确测量组织变形的图像分析方法	人体屈肌腱	计算机视觉	NA	高频超声成像	深度学习	超声图像序列	NA	NA	StrainNet	应变测量精度	NA
77	2025-10-06	Phenotyping COVID-19 respiratory failure in spontaneously breathing patients with AI on lung CT-scan 2024-08-05, Critical care (London, England) DOI:10.1186/s13054-024-05046-3 PMID:39103945	研究论文	本研究通过深度学习分析自主呼吸COVID-19患者的肺部CT扫描，结合临床数据识别呼吸衰竭亚型	首次将深度学习量化CT特征与临床实验室数据结合，通过潜在类别分析识别COVID-19呼吸衰竭亚型	研究为观察性队列设计，样本量相对有限（559例），需进一步验证	通过AI增强COVID-19呼吸衰竭亚型识别能力	自主呼吸的COVID-19呼吸衰竭患者	医学影像分析	COVID-19	肺部CT扫描，深度学习分析	深度学习	医学影像（CT扫描），临床数据，实验室数据	559例COVID-19患者（亚型1：156例，亚型2：403例）	NA	NA	90天死亡率，临床特征比较	NA
78	2025-10-06	Non-Invasive Detection of Early-Stage Fatty Liver Disease via an On-Skin Impedance Sensor and Attention-Based Deep Learning 2024-Aug, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany) DOI:10.1002/advs.202400596 PMID:38887178	研究论文	开发了一种基于皮肤阻抗传感器和注意力深度学习的非侵入性早期脂肪肝检测方法	集成低电极-皮肤接触阻抗的柔性皮肤传感器与注意力深度学习算法，显著提升早期脂肪肝检测准确率	研究目前仅在小鼠模型中进行验证，尚未进行人体临床试验	开发非侵入性、成本效益高的早期非酒精性脂肪肝疾病检测方法	高脂饮食喂养的低密度脂蛋白受体敲除(Ldlr)小鼠与健康对照组小鼠	机器学习	脂肪肝	皮肤阻抗传感技术	注意力深度学习算法	阻抗信号数据	Ldlr小鼠模型与健康对照组小鼠	NA	注意力机制深度学习架构	准确率,AUC	NA
79	2025-10-06	Sexually dimorphic computational histopathological signatures prognostic of overall survival in high-grade gliomas via deep learning 2024-08-23, Science advances IF:11.7Q1 DOI:10.1126/sciadv.adi0302 PMID:39178259	研究论文	使用深度学习分析H&E染色切片识别高级别胶质瘤中性别特异性组织病理学特征并构建性别特异性生存预后模型	首次采用端到端深度学习方法从常规H&E染色切片中识别性别特异性肿瘤微环境特征并构建性别特异性生存预后模型	研究基于回顾性数据，需要在前瞻性研究中进一步验证	识别高级别胶质瘤中性别特异性组织病理学特征并构建性别特异性生存预后模型	高级别胶质瘤患者的H&E染色组织切片	数字病理学	脑肿瘤/高级别胶质瘤	H&E染色，深度学习	CNN	病理图像	多个训练和验证队列（具体数量未在摘要中说明）	NA	ResNet18	C-index	NA
80	2025-10-06	Visceral and Subcutaneous Abdominal Fat Predict Brain Volume Loss at Midlife in 10,001 Individuals 2024-Aug-01, Aging and disease IF:7.0Q1 DOI:10.14336/AD.2023.0820 PMID:37728587	研究论文	本研究通过深度学习分析10,001名中年人的腹部脂肪与脑体积关系，发现内脏脂肪和皮下脂肪均可预测脑体积减少	首次在大规模人群（10,001人）中系统量化不同类型腹部脂肪与多脑区体积的关联，并揭示性别特异性差异	横断面研究设计无法确定因果关系，人群年龄范围较广（20-80岁）可能影响结果精确性	探究腹部脂肪类型与脑体积损失的关联性	10,001名健康参与者（52.8%男性，47.2%女性），平均年龄52.9岁	医学影像分析	脑部退行性疾病	MRI成像，深度学习分割	深度学习	MRI脑部影像，腹部脂肪影像	10,001名参与者	FastSurfer	NA	相关系数(r)，p值，优势比(OR)	1.5T MRI扫描仪