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
221	2025-10-07	A Deep Learning Model for Predicting Molecular Subtype of Breast Cancer by Fusing Multiple Sequences of DCE-MRI From Two Institutes 2024-09, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2024.03.002 PMID:38637240	研究论文	开发深度学习模型通过融合两个机构的DCE-MRI多序列数据预测乳腺癌分子亚型	提出多分支卷积神经网络架构，采用外观变换技术缓解小数据和类别不平衡问题，并探索不同ROI和融合策略	样本量相对有限，部分亚型预测结果未达到统计学显著性	评估深度学习在利用DCE-MRI预测乳腺癌分子亚型方面的性能	乳腺癌患者	医学影像分析	乳腺癌	DCE-MRI	CNN, CLSTM, MBCNN	医学影像	366例乳腺癌患者（训练集292例，验证集49例，测试集25例）	NA	多分支卷积神经网络	AUC, 准确率	NA
222	2025-10-07	Develop and Validate a Nomogram Combining Contrast-Enhanced Spectral Mammography Deep Learning with Clinical-Pathological Features to Predict Neoadjuvant Chemotherapy Response in Patients with ER-Positive/HER2-Negative Breast Cancer 2024-09, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2024.03.035 PMID:38641451	研究论文	开发并验证结合对比增强光谱乳腺摄影深度学习与临床病理特征的列线图，用于预测ER阳性/HER2阴性乳腺癌患者的新辅助化疗反应	首次将CESM深度学习特征与临床病理特征结合构建预测新辅助化疗反应的列线图	回顾性研究设计，样本量相对有限(265例患者)	预测ER阳性/HER2阴性乳腺癌患者的新辅助化疗反应	ER阳性/HER2阴性乳腺癌患者	数字病理	乳腺癌	对比增强光谱乳腺摄影(CESM)	深度学习,逻辑回归	医学影像(低能量和减影CESM图像),临床病理数据	265例乳腺癌患者，按4:1比例分为训练集和测试集	PyTorch	ResNet34	ROC曲线下面积,准确率,特异性,召回率,阴性预测值,阳性预测值,平衡准确率,F1分数,决策曲线分析	NA
223	2025-03-16	Deep-learning generated B-line score mirrors clinical progression of disease for patients with heart failure 2024-Sep-16, The ultrasound journal DOI:10.1186/s13089-024-00391-4 PMID:39283362	研究论文	本研究探讨了深度学习算法生成的B线严重程度评分与肺充血和疾病严重程度之间的关系，并评估了治疗过程中评分的变化	利用深度学习算法生成B线评分，为临床提供了一种客观评估肺充血和疾病严重程度的方法	B线评分与Rothman指数无显著关联，可能限制了其在某些临床评估中的应用	确定深度学习生成的B线评分是否与肺充血和疾病严重程度相关，并评估治疗过程中的评分变化	疑似充血性心力衰竭的患者	数字病理学	心血管疾病	深度学习	深度学习算法	超声图像	110名独特受试者（3379个超声片段）	NA	NA	NA	NA
224	2025-03-14	Bibliometric analysis of ophthalmic OCT and OCT angiography research trends over the past 20 years 2024-Sep-09, International ophthalmology IF:1.4Q3 DOI:10.1007/s10792-024-03292-6 PMID:39251539	研究论文	本文对过去20年眼科OCT和OCTA研究的文献计量学分析进行了全面回顾	提供了眼科OCT和OCTA研究的文献计量学分析，揭示了研究趋势和热点	仅基于Web of Science Core Collection的数据，可能未涵盖所有相关文献	分析眼科OCT和OCTA研究的发展趋势和热点	眼科OCT和OCTA相关的研究文献	数字病理学	眼科疾病	OCT, OCTA	NA	文献数据	20,817篇文章，48,160位作者，106个国家	NA	NA	NA	NA
225	2025-03-13	Auto-segmentation of hemi-diaphragms in free-breathing dynamic MRI of pediatric subjects with thoracic insufficiency syndrome 2024-Sep-18, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2024.09.17.24313704 PMID:39371175	研究论文	本文提出了一种在自由呼吸动态MRI中自动分割儿科胸廓功能不全综合征患者半膈肌的方法	利用深度学习技术（如Path Aggregation Network、Dual Attention Network、Dense-Net、Residual-Net、GoogleNet和Recurrent Neural Network）进行半膈肌的识别、描绘和分离，解决了低分辨率、运动模糊、对比度分辨率不佳等挑战	研究主要针对胸廓功能不全综合征（TIS）患者，可能不适用于其他疾病或正常人群	开发一种自动分割方法，用于分析胸廓功能不全综合征患者的半膈肌运动，以支持手术规划和治疗效果评估	儿科胸廓功能不全综合征患者的半膈肌	数字病理学	胸廓功能不全综合征	动态磁共振成像（dMRI）	Path Aggregation Network, Dual Attention Network, Dense-Net, Residual-Net, GoogleNet, Recurrent Neural Network	4D图像	100个3D测试图像和约430个3D图像用于模型构建	NA	NA	NA	NA
226	2025-10-07	Deep learning-based arterial subtraction images improve the detection of LR-TR algorithm for viable HCC on extracellular agents-enhanced MRI 2024-09, Abdominal radiology (New York) DOI:10.1007/s00261-024-04277-w PMID:38642094	研究论文	本研究探讨基于深度学习的动脉减影图像在细胞外对比剂增强MRI上使用LR-TR算法评估肝细胞癌存活性的价值	首次将深度学习生成的动脉减影图像与LR-TR算法结合，显著提高了存活肝细胞癌的检测灵敏度	回顾性研究设计，样本量相对有限（286个观察对象）	评估深度学习动脉减影图像对LR-TR算法检测存活肝细胞癌性能的改善作用	接受局部治疗的肝细胞癌患者	医学影像分析	肝细胞癌	细胞外对比剂增强MRI，数字减影肝动脉造影	深度学习	医学影像	105名患者的286个观察对象	NA	NA	灵敏度，准确率，特异性，AUC，观察者间一致性	NA
227	2025-10-07	Deep learning in magnetic resonance enterography for Crohn's disease assessment: a systematic review 2024-09, Abdominal radiology (New York) DOI:10.1007/s00261-024-04326-4 PMID:38693270	系统综述	评估深度学习在磁共振肠道造影中对克罗恩病评估作用的研究进展	首次系统综述深度学习在磁共振肠道造影中应用于克罗恩病评估的多种应用场景	大多数研究为初步回顾性研究，且至少在一个类别中存在高偏倚风险	评估深度学习在改善克罗恩病磁共振肠道造影评估中的作用	克罗恩病患者	医学影像分析	克罗恩病	磁共振肠道造影	深度学习	医学影像	468名受试者	NA	NA	NA	NA
228	2025-10-07	CTLESS: A scatter-window projection and deep learning-based transmission-less attenuation compensation method for myocardial perfusion SPECT 2024-Sep-12, ArXiv PMID:39314501	研究论文	开发了一种基于散射窗口投影和深度学习的无传输扫描衰减补偿方法用于心肌灌注SPECT成像	首次提出使用散射能量窗口投影和深度学习网络实现无需CT扫描的SPECT衰减补偿	回顾性研究，需要进一步临床评估验证	开发无CT扫描的心肌灌注SPECT衰减补偿方法以降低辐射剂量和成本	心肌灌注SPECT/CT应力成像数据	医学影像分析	心血管疾病	SPECT/CT成像，散射能量窗口投影	深度学习	医学影像	匿名临床SPECT/CT应力心肌灌注图像	NA	多通道输入多解码器网络	AUC，均方根误差，结构相似性指数	NA
229	2025-10-07	CryoTEN: Efficiently Enhancing Cryo-EM Density Maps Using Transformers 2024-Sep-11, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.09.06.611715 PMID:39314387	研究论文	提出一种基于三维U-Net风格Transformer的CryoTEN方法，用于高效增强冷冻电镜密度图质量	首次将三维U-Net风格Transformer架构应用于冷冻电镜密度图增强，在保持高质量的同时运行速度比现有最佳深度学习方法快10倍以上且GPU内存需求更低	NA	开发高效算法以提升冷冻电镜密度图质量，从而改善蛋白质结构建模	冷冻电镜密度图	计算机视觉	NA	冷冻电镜	Transformer	三维密度图	1,295个冷冻电镜图作为训练集，150个独立测试图	NA	U-Net, Transformer	密度图质量提升，蛋白质结构建模质量	GPU
230	2025-10-07	Automatic Quantitative Assessment of Muscle Strength Based on Deep Learning and Ultrasound 2024-09, Ultrasonic imaging IF:2.5Q2 DOI:10.1177/01617346241255590 PMID:38881032	研究论文	提出一种基于深度学习和超声技术的肌肉力量自动定量评估方法	首次将深度学习与超声技术结合实现肌肉力量的自动化评估，减少对操作者专业经验的依赖	仅针对肱二头肌进行测试，样本类型和肌肉种类有限	开发自动化的肌肉力量评估方法以辅助运动员康复和力量训练	多名运动员在不同力量水平下的肱二头肌	计算机视觉	NA	B型超声	深度学习模型	超声图像	多名运动员的肱二头肌超声数据	NA	NA	准确率	NA
231	2025-10-07	Deep learning-based multi-parametric magnetic resonance imaging (mp-MRI) nomogram for predicting Ki-67 expression in rectal cancer 2024-09, Abdominal radiology (New York) DOI:10.1007/s00261-024-04232-9 PMID:38489038	研究论文	开发基于深度学习的多参数磁共振成像列线图预测直肠癌Ki-67表达水平	首次结合深度学习特征与临床特征构建多中心验证的列线图模型	回顾性研究设计，样本量有限（491例）	预测直肠癌Ki-67表达状态	直肠癌患者	医学影像分析	直肠癌	多参数磁共振成像（mp-MRI）	深度学习模型	医学影像	491例来自两个中心的直肠癌患者	NA	NA	AUC, 校准曲线, 决策曲线, 临床影响曲线	NA
232	2025-10-07	CD4+ T cells exhibit distinct transcriptional phenotypes in the lymph nodes and blood following mRNA vaccination in humans 2024-Sep, Nature immunology IF:27.7Q1 DOI:10.1038/s41590-024-01888-9 PMID:39164479	研究论文	通过单细胞转录组学分析mRNA疫苗接种后人类CD4+ T细胞在淋巴结和血液中的转录表型差异	首次使用深度学习反向表位定位方法Trex预测抗原特异性，并比较疫苗接种与自然感染后CD4 T细胞表型差异	样本量相对有限，仅分析了1277个棘突蛋白特异性CD4 T细胞	研究mRNA疫苗接种后CD4 T细胞在不同组织部位的转录表型特征	接种BNT162b2 mRNA疫苗和SARS-CoV-2感染个体的CD4 T细胞	生物医学	传染病	单细胞转录组学, 深度学习反向表位定位	深度学习	单细胞转录组数据	1277个棘突蛋白特异性CD4 T细胞（包含238个通过Trex定义）	NA	NA	NA	NA
233	2025-10-07	Artificial intelligence applied to magnetic resonance imaging reliably detects the presence, but not the location, of meniscus tears: a systematic review and meta-analysis 2024-Sep, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-024-10625-7 PMID:38386028	系统评价和荟萃分析	通过系统评价和荟萃分析评估卷积神经网络在MRI中检测半月板撕裂的准确性	首次通过荟萃分析比较AI模型在检测半月板撕裂存在与定位方面的性能差异	研究存在显著的异质性(I²=79%)，需要更多标准化报告和外部验证	评估和比较卷积神经网络在半月板撕裂诊断中的准确性	半月板撕裂患者的磁共振成像	计算机视觉	骨科疾病	磁共振成像	CNN	图像	13,467名患者和57,551张图像	NA	NA	敏感性,特异性,AUC	NA
234	2025-03-05	Joint trajectory inference for single-cell genomics using deep learning with a mixture prior 2024-Sep-10, Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America IF:9.4Q1 DOI:10.1073/pnas.2316256121 PMID:39226366	研究论文	本文介绍了一种名为VITAE的统计方法，用于单细胞基因组学中的轨迹推断，结合了潜在层次混合模型和变分自编码器	VITAE方法整合了潜在层次混合模型和变分自编码器，提高了轨迹推断的准确性和数据整合能力，并提供了细胞投影的不确定性量化	现有工具缺乏一致的统计模型和可靠的不确定性量化，限制了其效用和鲁棒性	提高单细胞测序数据集中细胞发育路径分析的准确性和数据整合能力	单细胞测序数据集中的细胞	机器学习	NA	单细胞RNA测序	变分自编码器（VAE）	单细胞RNA测序数据	三个不同的小鼠新皮质单细胞RNA测序数据集	NA	NA	NA	NA
235	2025-03-05	Letter to the editor: Prospective analysis of STRATAFIX™ symmetric PDS plus suture for fascial closure in spinal surgery: a pilot study 2024-Sep-04, Neurosurgical review IF:2.5Q1 DOI:10.1007/s10143-024-02803-4 PMID:39230765	研究论文	本研究评估了STRATAFIX™对称倒刺缝合线在脊柱手术中与传统编织可吸收缝合线的效果比较	首次在脊柱手术中比较STRATAFIX™对称倒刺缝合线与传统缝合线的效果，并探讨AI模型在缝合训练中的应用	样本量小（20例患者），随访时间短（6个月），限制了结果的普遍性	评估STRATAFIX™对称倒刺缝合线在脊柱手术中的效果，并探讨AI在缝合训练中的应用	脊柱手术患者	数字病理	脊柱损伤	缝合技术	Xception深度学习模型	临床数据	20例患者	NA	NA	NA	NA
236	2025-03-05	Network signatures define consciousness state during focal seizures 2024-Sep, Epilepsia IF:6.6Q1 DOI:10.1111/epi.18074 PMID:39056406	研究论文	本研究通过脑电图数据分析了局灶性癫痫发作期间的网络状态，揭示了意识丧失的机制	首次全面评估了局灶性癫痫发作期间的网络状态，并发现FIASs的网络变化与深度睡眠相似	样本量相对较小，且仅使用了SEEG和fMRI数据	研究局灶性癫痫发作期间意识丧失的机制	74名患有局灶性癫痫的患者	神经科学	癫痫	立体脑电图（SEEG）、功能磁共振成像（fMRI）	卷积神经网络（CNN）	脑电图数据	74名患者	NA	NA	NA	NA
237	2025-10-07	Prediction and design of transcriptional repressor domains with large-scale mutational scans and deep learning 2024-Sep-24, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.09.21.614253 PMID:39386603	研究论文	本研究通过大规模突变扫描和深度学习模型预测和设计转录抑制结构域	开发了整合序列、结构和生化表征的深度学习模型TENet，能够准确预测抑制活性并指导合成调控蛋白的精确设计	模型在具有不同同源性的结构域之间的泛化能力仍需系统测试	研究序列变异如何影响转录抑制结构域的功能活性	人类细胞中50多个抑制结构域的115,000个变异序列	机器学习	Saethre-Chotzen综合征，Rett综合征	高通量突变扫描，深度学习	深度学习	序列数据，结构数据，生化数据	115,000个变异序列	NA	TENet	NA	NA
238	2025-10-07	Discovery and characterization of novel FGFR1 inhibitors in triple-negative breast cancer via hybrid virtual screening and molecular dynamics simulations 2024-09, Bioorganic chemistry IF:4.5Q1 DOI:10.1016/j.bioorg.2024.107553 PMID:38901279	研究论文	本研究通过混合虚拟筛选和分子动力学模拟发现并表征了新型FGFR1抑制剂，用于三阴性乳腺癌治疗	开发了结合深度学习与分子对接的混合虚拟筛选方法，发现了具有纳摩尔级抑制活性的新型化合物	研究主要基于计算机模拟和体外实验，尚未进行体内动物模型验证	开发针对三阴性乳腺癌FGFR1靶点的有效抑制剂	FGFR1蛋白及其V561M突变体，三阴性乳腺癌细胞系	计算生物学	三阴性乳腺癌	虚拟筛选，分子对接，分子动力学模拟，HTRF生物测定	深度学习，分子对接	分子结构数据，生物活性数据	NA	KarmaDock, Schrödinger	NA	IC50值	NA
239	2025-10-07	An initial game-theoretic assessment of enhanced tissue preparation and imaging protocols for improved deep learning inference of spatial transcriptomics from tissue morphology 2024-Sep-23, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbae476 PMID:39367648	研究论文	通过改进组织制备和成像方案提升基于深度学习的空间转录组学形态学推断性能	首次从博弈论角度评估组织制备和成像方案对空间转录组学深度学习模型性能的影响，提出临床级标准化流程	研究样本量较小（仅13例结直肠癌患者），需要更大规模验证	评估改进的组织处理与成像方案对深度学习模型从组织形态推断空间转录组性能的影响	结直肠癌患者的组织样本	数字病理	结直肠癌	空间转录组学，自动化H&E染色，全玻片成像	CNN	组织图像	13例病理T分期III期结直肠癌患者	TensorFlow	Inceptionv3	数据Shapley值	NA
240	2025-10-07	Deep autoencoder-based behavioral pattern recognition outperforms standard statistical methods in high-dimensional zebrafish studies 2024-Sep, PLoS computational biology IF:3.8Q1 DOI:10.1371/journal.pcbi.1012423 PMID:39255309	研究论文	本研究开发了一种基于深度自编码器的行为模式识别方法，用于分析斑马鱼高维行为数据并识别环境毒物引起的异常行为	使用半监督深度自编码器提取斑马鱼正常行为特征，相比传统统计方法能识别更多毒物诱导的异常行为模式	NA	开发更有效的行为模式识别方法以检测环境毒物对斑马鱼神经行为的影响	斑马鱼幼虫的行为数据	机器学习	神经毒性疾病	行为分析	深度自编码器	行为数据	NA	NA	自编码器	NA	NA