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	2025-10-06	Progression of Bone Marrow Lesions and the Development of Knee Osteoarthritis: Osteoarthritis Initiative Data 2024-Sep, Radiology IF:12.1Q1 DOI:10.1148/radiol.240470 PMID:39287521	研究论文	开发深度学习模型量化膝关节骨髓病变体积，并评估骨髓病变进展与膝骨关节炎发病的关联	首次使用深度学习模型对无放射学骨关节炎的膝关节进行骨髓病变体积的自动化量化，并系统评估骨髓病变纵向变化与骨关节炎发病风险的关系	回顾性研究设计，仅基于骨关节炎倡议队列数据，未包含外部验证队列	评估骨髓病变体积变化与膝骨关节炎发病风险的关联	骨关节炎倡议队列中2430名参与者的3869个无骨关节炎膝关节	数字病理	骨关节炎	MRI扫描	深度学习	医学影像	3869个膝关节（来自2430名参与者）	NA	NA	风险比	NA
42	2025-10-06	Repurposing the Public BraTS Dataset for Postoperative Brain Tumour Treatment Response Monitoring 2024-09-01, Tomography (Ann Arbor, Mich.) DOI:10.3390/tomography10090105 PMID:39330751	研究论文	本研究将术前脑肿瘤分割数据集BraTS重新用于术后脑肿瘤治疗反应监测，开发了适合术后场景的标注协议转换方法	首次将仅包含术前检查的BraTS数据集通过自动标注协议转换应用于术后脑肿瘤分割，实现了公共数据集的重新利用	对于体积小于1cm³的肿瘤分割性能未明确说明，仅在72例术后胶质母细胞瘤MRI上进行了验证	促进BraTS数据集在术后脑肿瘤分割深度学习算法训练中的应用	脑肿瘤患者术前和术后MRI影像	数字病理	脑肿瘤	MRI	深度学习算法	医学影像	72例术后胶质母细胞瘤MRI	NA	NA	分割准确性	NA
43	2025-10-06	Data-driven continuum damage mechanics with built-in physics 2024-Sep, Extreme Mechanics Letters IF:4.3Q1 DOI:10.1016/j.eml.2024.102220 PMID:39372561	研究论文	本研究开发了一种基于神经常微分方程的数据驱动连续损伤力学方法，能够以热力学一致的方式模拟软材料的能量耗散行为	将神经常微分方程扩展到损伤力学领域，通过引入单调屈服函数作为非弹性势能，实现了热力学一致的能量耗散建模	NA	开发具有内置物理约束的数据驱动连续损伤力学模型	软材料（橡胶和软组织）的损伤退化行为	机器学习	NA	深度学习	神经常微分方程（NODEs）	应力-变形历史数据，实验皮肤和皮下组织数据	NA	NA	神经常微分方程	NA	NA
44	2025-10-06	A predictive approach for host-pathogen interactions using deep learning and protein sequences 2024-Sep, Virusdisease DOI:10.1007/s13337-024-00882-x PMID:39464732	研究论文	本研究提出一种基于深度学习和蛋白质序列的宿主-病原体相互作用预测方法	首次将monoMonoKGap特征提取算法与深度学习相结合应用于宿主-病原体相互作用预测	仅使用三个平衡数据集进行验证，需要更多样化的数据集测试泛化能力	开发高效准确的宿主-病原体相互作用预测计算方法	人类与病原体之间的蛋白质相互作用	生物信息学	传染病	蛋白质序列分析	深度神经网络	蛋白质序列数据	三个平衡的人类-病原体数据集	NA	深度神经网络, CNN	准确率	NA
45	2025-10-06	Predicting peritumoral glioblastoma infiltration and subsequent recurrence using deep-learning-based analysis of multi-parametric magnetic resonance imaging 2024-Sep, Journal of medical imaging (Bellingham, Wash.) DOI:10.1117/1.JMI.11.5.054001 PMID:39220048	研究论文	开发基于深度学习的多参数磁共振成像分析方法，用于预测胶质母细胞瘤的瘤周浸润和后续复发	结合专家知识和训练数据增强自动生成训练样本，无需专家绘制感兴趣区域即可预测肿瘤浸润	需要多机构数据验证，模型性能在不同机构间存在差异	预测胶质母细胞瘤的瘤周浸润范围和后续复发模式	胶质母细胞瘤患者	医学影像分析	胶质母细胞瘤	多参数磁共振成像	深度学习	医学影像	229名患者来自多机构联盟	NA	NA	体素水平比值比	NA
46	2025-10-06	Deep-learning features based on F18 fluorodeoxyglucose positron emission tomography/computed tomography (18F-FDG PET/CT) to predict preoperative colorectal cancer lymph node metastasis 2024-09, Clinical radiology IF:2.1Q2 DOI:10.1016/j.crad.2024.05.017 PMID:38955636	研究论文	基于18F-FDG PET/CT的深度学习特征预测结直肠癌术前淋巴结转移	首次将深度学习特征、影像组学特征和临床特征整合构建预测模型	样本量相对有限（119例患者），需要更大规模验证	开发预测结直肠癌淋巴结转移的预后模型	结直肠癌患者	医学影像分析	结直肠癌	18F-FDG PET/CT扫描	支持向量机	医学影像	119例患者（训练集95例，验证集24例），外加33例外部测试数据	pyradiomics, Scikit-learn	深度学习迁移学习特征提取	AUC, 敏感性, 特异性	NA
47	2025-10-06	Lenition in L2 Spanish: The Impact of Study Abroad on Phonological Acquisition 2024-Sep-21, Brain sciences IF:2.7Q3 DOI:10.3390/brainsci14090946 PMID:39335440	研究论文	本研究探讨了英语母语者在西班牙留学期间对西班牙语辅音弱化现象的习得情况	首次使用深度学习模型Phonet分析二语学习者在留学期间的语音习得过程，而非传统的声学分析方法	研究样本仅限于参与留学项目的英语母语者，且未追踪长期语音保持效果	评估二语学习者在留学期间对西班牙语辅音弱化现象的习得程度和保持情况	参与西班牙留学项目的英语母语学习者	自然语言处理	NA	语音分析	RNN	语音数据	参与留学项目的英语母语学习者	NA	Phonet	后验概率预测	NA
48	2025-10-06	Hyperspectral imaging with deep learning for quantification of tissue hemoglobin, melanin, and scattering 2024-09, Journal of biomedical optics IF:3.0Q2 DOI:10.1117/1.JBO.29.9.093507 PMID:39247058	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的高光谱成像方法，用于快速量化组织中血红蛋白、黑色素和散射特性	利用人工神经网络替代传统迭代最小二乘法，实现了4000倍以上的计算速度提升，并能实时处理高光谱数据	模型训练基于模拟数据，可能在实际应用中存在泛化性问题	开发快速量化组织光学特性的高光谱成像分析方法	人体活体组织	计算机视觉	NA	高光谱成像	ANN	高光谱图像	24,000个模拟光谱组合用于训练，6,000个独立测试	NA	人工神经网络	均方根误差	NA
49	2025-10-06	Computational Pathology for Accurate Prediction of Breast Cancer Recurrence: Development and Validation of a Deep Learning-based Tool 2024-Sep-23, ArXiv PMID:39398198	研究论文	开发并验证基于深度学习的计算病理学工具Deep-BCR-Auto，用于从常规H&E染色全切片图像预测乳腺癌复发风险	提出首个直接从H&E染色全切片图像预测乳腺癌复发风险的深度学习工具，相比现有基因组工具具有成本效益和可及性优势	研究主要针对HR+/HER2-乳腺癌患者，在更广泛患者群体中的适用性需要进一步验证	开发准确预测乳腺癌复发风险的计算病理学工具	乳腺癌患者	计算病理学	乳腺癌	H&E染色全切片成像	深度学习	病理图像	TCGA-BRCA数据集和俄亥俄州立大学内部数据集两个独立队列	NA	NA	AUROC, 准确率, 特异性, 敏感性	NA
50	2025-10-06	Ultra low-power, wearable, accelerated shallow-learning fall detection for elderly at-risk persons 2024-Sep, Smart health (Amsterdam, Netherlands) DOI:10.1016/j.smhl.2024.100498 PMID:40777999	研究论文	开发用于老年人跌倒检测的无线可穿戴低功耗传感器系统	采用超低功耗FPGA实现固定功能神经网络，集成IMU传感器进行实时跌倒检测	NA	预测和检测高危老年人的意外跌倒事件	具有身体机能下降的老年人群体，包括握力减弱、关节炎、眩晕和神经肌肉问题患者	机器学习	老年疾病	惯性测量单元(IMU)传感技术	CNN	3D加速度计和陀螺仪测量数据	志愿者人体实验数据	Caffe	卷积神经网络	NA	Lattice iCE40UP FPGA, ST Microelectronics LSM6DSOX IMU传感器
51	2025-10-06	An end-to-end recurrent compressed sensing method to denoise, detect and demix calcium imaging data 2024-Sep, Nature machine intelligence IF:18.8Q1 DOI:10.1038/s42256-024-00892-w PMID:40771998	研究论文	提出一种基于深度学习的端到端方法DeepCaImX，用于钙成像数据的去噪、检测和解混	首个能够同时生成准确神经元足迹和提取干净神经元活动轨迹的神经网络	使用模拟数据集进行训练，需在真实实验数据中进一步验证	开发自动化高速钙成像数据分析管道	钙成像数据中的神经元空间足迹和时间活动轨迹	计算机视觉	NA	双光子钙成像	LSTM	钙成像数据	模拟数据集和体内实验数据	NA	压缩感知启发的神经网络，包含循环层和全连接层	分割质量、时间轨迹提取质量、处理速度	NA
52	2025-10-06	Prediction of hypertension risk based on multiple feature fusion 2024-09, Journal of biomedical informatics IF:4.0Q2 DOI:10.1016/j.jbi.2024.104701 PMID:39047932	研究论文	提出基于多特征融合的高血压风险预测模型，结合问诊和脉诊数据提高分类精度	提出基于动态权重集成欠采样模型处理类别不平衡，构建混合注意力机制的深度学习模型提取脉象深度特征，并采用动态D-S理论进行多特征融合	样本仅来自两家医院，样本量相对有限（409例）	提高高血压预测的分类准确率和泛化性能	高血压患者	机器学习	心血管疾病	脉波分析，特征重要性排序	集成学习，深度学习	脉波信号，临床特征	409例高血压样本（来自上海中医药大学附属龙华医院和中西医结合医院）	NA	混合注意力机制	准确率，灵敏度，特异度，F1分数，G-mean	NA
53	2025-10-06	A novel deep learning model based on transformer and cross modality attention for classification of sleep stages 2024-09, Journal of biomedical informatics IF:4.0Q2 DOI:10.1016/j.jbi.2024.104689 PMID:39029770	研究论文	提出一种基于Transformer和跨模态注意力的深度学习模型用于睡眠阶段分类	首次将Transformer编码器-解码器架构与跨模态注意力机制相结合用于多生理通道的睡眠阶段分类	仅使用SHHS数据集进行验证，未在其他数据集上测试泛化能力	提高睡眠阶段分类的准确性和效率	睡眠阶段分类	机器学习	睡眠障碍	多生理信号分析	Transformer	时间序列生理信号数据	Sleep Heart Health Study Dataset (SHHS)数据集	NA	Transformer编码器-解码器,跨模态注意力	准确率	NA
54	2025-10-06	Semi-supervised Double Deep Learning Temporal Risk Prediction (SeDDLeR) with Electronic Health Records 2024-09, Journal of biomedical informatics IF:4.0Q2 DOI:10.1016/j.jbi.2024.104685 PMID:39004109	研究论文	提出一种基于电子健康记录的半监督双重深度学习时序风险预测算法(SeDDLeR)	结合半监督学习和深度学习，利用大量未标记数据和少量金标准标签进行时序风险预测，引入时序核权重处理缺失发病时间和异质性随访	对事件发生时间的标注要求较低，但可能受到诊断代码假阳性和发病时间标注不准确的影响	开发时序风险预测模型用于临床事件预测	电子健康记录数据和2型糖尿病风险预测	机器学习	2型糖尿病	电子健康记录分析	GRU,深度学习	时序医疗数据	麻省总医院布里格姆生物样本库数据	NA	GRU	C-statistics,时间特异性AUC	NA
55	2025-10-06	Promoting smartphone-based keratitis screening using meta-learning: A multicenter study 2024-09, Journal of biomedical informatics IF:4.0Q2 DOI:10.1016/j.jbi.2024.104722 PMID:39244181	研究论文	本研究提出了一种基于元学习的框架CNCML，用于在智能手机数据不足的情况下开发角膜炎筛查模型	提出余弦最近质心度量学习(CNCML)元学习框架，能够利用裂隙灯照片的先验知识在少量智能手机数据上实现高效学习	研究仅基于三个临床中心的数据，需要更多临床验证	开发基于智能手机的角膜炎筛查智能系统	角膜炎患者	计算机视觉	角膜炎	深度学习	元学习	图像	13,009张裂隙灯照片和4,075张智能手机照片，来自3个临床中心	NA	余弦最近质心度量学习(CNCML)	准确率, 宏平均曲线下面积(macro-AUC)	NA
56	2025-10-06	Detecting suicide risk among U.S. servicemembers and veterans: a deep learning approach using social media data 2024-Sep-09, Psychological medicine IF:5.9Q1 DOI:10.1017/S0033291724001557 PMID:39245902	研究论文	开发深度学习算法通过社交媒体数据检测美国军人和退伍军人的自杀风险	首次在军事专用社交媒体平台上使用RoBERTa模型结合帖文内容和元数据检测自杀相关内容	仅使用单一军事社交媒体平台数据，样本量相对有限	通过社交媒体数据分析识别有自杀风险的军人和退伍军人	美国军人和退伍军人在军事专用社交媒体平台上的公开帖文	自然语言处理	心理健康障碍	社交媒体数据分析	RoBERTa	文本	8449条社交媒体帖文	NA	RoBERTa	敏感度,特异度,精确度,F1分数,精确度-召回率曲线下面积	NA
57	2025-10-06	Outcomes of Residency Education: Insights Into the Professional Formation of the Physical Therapist Resident 2024-Sep-01, Journal, physical therapy education DOI:10.1097/JTE.0000000000000335 PMID:39150258	研究论文	本研究通过定性案例研究探讨物理治疗住院医师教育对专业能力发展的影响	首次通过多站点/专业领域的定性案例研究设计，探索物理治疗住院医师教育中的关键教学要素和学习环境	样本量较小（11个住院医师项目和13名住院医师），采用目的性便利抽样，结果可能缺乏普适性	探索住院医师教育对学习者发展的影响，并识别教学环境中的关键要素	物理治疗住院医师、住院医师项目主任和导师	医学教育	NA	定性研究、半结构化访谈、日志记录	NA	访谈记录、日志文本	11个物理治疗住院医师项目和13名住院医师	NA	NA	NA	NA
58	2025-10-06	Artificial Intelligence in Anterior Chamber Evaluation: A Systematic Review and Meta-Analysis 2024-Sep-01, Journal of glaucoma IF:2.0Q2 DOI:10.1097/IJG.0000000000002428 PMID:38747721	系统综述与荟萃分析	本系统综述与荟萃分析评估了深度学习算法在前段光学相干断层扫描图像中诊断房角关闭的诊断性能	首次通过系统综述和荟萃分析方法综合评估深度学习算法在AS-OCT图像中诊断房角关闭的准确性	仅纳入6项研究，样本量相对有限，可能存在发表偏倚	比较深度学习算法与房角镜检查在青光眼患者房角关闭检测中的准确性	5269名青光眼患者	医学影像分析	青光眼	前段光学相干断层扫描(AS-OCT)	深度学习算法	医学影像	6项研究共5269名患者	NA	NA	灵敏度, 特异性	NA
59	2025-10-06	Predicting the severity of mood and neuropsychiatric symptoms from digital biomarkers using wearable physiological data and deep learning 2024-09, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2024.108959 PMID:39089109	研究论文	本研究利用可穿戴设备采集的生理数据和深度学习技术，预测轻度认知障碍老年患者的神经精神症状和情绪障碍严重程度	结合传统数字生物标志物与自监督卷积自编码器提取的深度学习特征，实现对神经精神症状严重程度的日常预测	研究仅针对轻度认知障碍老年人群，样本代表性有限	开发基于可穿戴设备和深度学习的心理健康症状连续评估方法	轻度认知障碍老年患者	机器学习	老年疾病	可穿戴传感器数据采集	自监督卷积自编码器	生理数据	轻度认知障碍老年人群	NA	卷积自编码器	相关系数	NA
60	2025-10-06	Subject-level spinal osteoporotic fracture prediction combining deep learning vertebral outputs and limited demographic data 2024-Sep-10, Archives of osteoporosis IF:3.1Q1 DOI:10.1007/s11657-024-01433-z PMID:39256211	研究论文	本研究结合深度学习椎体骨折评分和有限人口统计数据开发了受试者级别的脊柱骨质疏松性骨折预测模型	将深度学习椎体骨折评分与基本人口统计协变量相结合进行受试者级别骨折预测	仅使用有限的人口统计数据	开发自动化椎体骨折筛查方法以改善预后	脊柱骨质疏松性骨折患者	计算机视觉	骨质疏松症	放射影像分析	CNN, GAM	X光图像	大型X光片数据集	NA	卷积神经网络	AUC-ROC	NA