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
121	2026-05-16	Evaluating the Performance and Bias of Natural Language Processing Tools in Labeling Chest Radiograph Reports 2024-10, Radiology IF:12.1Q1 DOI:10.1148/radiol.232746 PMID:39436298	research paper	评估四种自然语言处理工具在标注胸部X光报告中的准确性和人口统计学偏差	首次系统评估了四种NLP工具在不同人口统计亚组（年龄、性别、种族）中的偏差表现，揭示了老年患者群体中更高的错误率	研究仅限于两个公开数据集，可能无法推广到其他医疗环境或非英语报告	评估四种胸部X光报告标注NLP工具的准确性和人口统计学偏差	两个胸部X光数据集（MIMIC和IU）中的胸部疾病标签标注	natural language processing	NA	NLP	CheXpert (规则型), RadReportAnnotator (深度学习型), GPT-4 (深度学习型), cTAKES (混合型)	文本	MIMIC数据集692名患者，IU数据集3665名患者	NA	BN	准确率, 错误率	NA
122	2026-05-12	An Updated Simplified Severity Scale for Age-Related Macular Degeneration Incorporating Reticular Pseudodrusen: Age-Related Eye Disease Study Report Number 42 2024-10, Ophthalmology IF:13.1Q1 DOI:10.1016/j.ophtha.2024.04.011 PMID:38657840	研究论文	更新年龄相关性黄斑变性简化严重程度量表，纳入网状假性玻璃膜疣，并进行外部验证	首次将网状假性玻璃膜疣状态整合到简化严重程度量表中，并更新了晚期AMD的定义，将非中心性地理萎缩作为结局而非风险特征，提高了预后准确性	研究基于临床试验队列，可能不适用于更广泛的一般人群，且量表主要适用于风险分类的广泛层次	更新AREDS简化严重程度量表，以提高晚期AMD风险预测的准确性，并验证其泛化能力	AREDS和AREDS2临床试验队列中无晚期AMD的参与者	机器学习	年龄相关性黄斑变性	深度学习分级（彩色眼底照片）	NA	彩色眼底照片	AREDS 2719例，AREDS2 1472例	NA	NA	5年进展率	NA
123	2026-05-08	Dynamic Mechanism for Subtype Selectivity of Endocannabinoids 2024-Oct-29, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.10.25.620304 PMID:39554065	研究论文	通过分子动力学模拟和深度学习解释内源性大麻素对CB1受体的亚型选择性机制	首次提出N端移动导致结合口袋体积和残基组分变化是内源性大麻素亚型选择性的核心机制，并利用深度学习VAMP网络定量分析结合路径的焓熵贡献	模拟系统简化了真实膜环境，且未考虑其他内源性大麻素（如2-AG）的选择性机制	阐明内源性大麻素（anandamide）对CB1受体的亚型选择性生物物理机制	大麻素受体CB1和CB2与配体anandamide的相互作用	计算机视觉	神经系统疾病	分子动力学模拟	马尔可夫状态模型	分子动力学轨迹	约0.9毫秒的总模拟时间	PyTorch	VAMP网络	焓变、熵变、结合自由能	GPU集群（未明确具体型号）
124	2026-05-06	Leveraging the Capabilities of AI: Novice Neurology-Trained Operators Performing Cardiac POCUS in Patients with Acute Brain Injury 2024-10, Neurocritical care IF:3.1Q2 DOI:10.1007/s12028-024-01953-z PMID:38506968	研究论文	利用深度学习算法引导神经科初级医生对急性脑损伤患者进行心脏床旁超声检查，评估图像质量及对临床决策的影响	首次在神经重症监护病房中评估深度学习引导下非心脏专科医生进行心脏床旁超声的可行性与临床价值	单中心研究、样本量有限、未与正式超声心动图进行随机对照比较	评估神经科初级医生使用深度学习引导的心脏床旁超声获取诊断质量图像的频率及其对临床管理和正式超声检查时间的影响	神经重症监护病房中接受心脏床旁超声检查的急性脑损伤患者	计算机视觉	急性脑损伤	深度学习	CNN（深度学习模型）	超声图像	153名患者，184次扫描，共943个图像视图	NA	深度学习算法（未具体说明架构）	图像可解释性比例、管理变化比例、首次获得合格图像时间	NA
125	2026-05-05	Deep learning enables accurate brain tissue microstructure analysis based on clinically feasible diffusion magnetic resonance imaging 2024-10-15, NeuroImage IF:4.7Q1 DOI:10.1016/j.neuroimage.2024.120858 PMID:39317273	研究论文	基于深度学习的方法使用临床可行的扩散磁共振成像实现了准确的脑组织微观结构分析	首次证明深度学习用于组织微观结构重建能够基于临床可行的dMRI扫描产生可靠的脑组织微观结构分析，并准确识别与疾病和年龄相关的微小组织变化	未提及	验证深度学习方法在临床可行dMRI下进行组织微观结构重建的可靠性及其在临床应用的潜力	脑组织微观结构	数字病理学、机器学习	NA	扩散磁共振成像	深度学习模型	图像	四个不同的脑dMRI数据集	NA	NA	NA	NA
126	2026-05-05	XDL-ESI: Electrophysiological Sources Imaging via explainable deep learning framework with validation on simultaneous EEG and iEEG 2024-10-01, NeuroImage IF:4.7Q1 DOI:10.1016/j.neuroimage.2024.120802 PMID:39173694	研究论文	提出一种基于可解释深度学习的脑电/脑磁源成像框架XDL-ESI，通过迭代优化与深度学习融合解决逆问题	设计可解释的深度学习框架，将迭代优化算法与神经网络模块展开结合，引入拓扑损失函数提升定位鲁棒性	NA	解决脑电/脑磁源成像中的病态逆问题，实现高效、准确且可解释的脑源估计	模拟数据及临床同步脑电与颅内脑电数据	机器学习	NA	脑电图（EEG）、脑磁图（MEG）、颅内脑电图（iEEG）	可解释深度学习	脑电信号、脑磁信号	NA	PyTorch	展开型神经网络	定位误差、重建准确性、可解释性	NA
127	2026-05-05	Separating group- and individual-level brain signatures in the newborn functional connectome: A deep learning approach 2024-10-01, NeuroImage IF:4.7Q1 DOI:10.1016/j.neuroimage.2024.120806 PMID:39179011	research paper	利用深度生成模型分离新生儿功能连接组中群体和个体水平的脑信号特征	首次将变分自编码器应用于新生儿静息态功能磁共振成像，证明新生儿个体指纹存在性，并突破线性模型限制，成功分离与年龄变化和个体独特性相关的连接特征	未明确提及模型泛化能力验证及临床可解释性分析	探索新生儿功能连接数据中个体独特性的存在性，并利用深度学习模型提取年龄和个体表征	成人和新生儿的静息态功能磁共振成像数据	machine learning	NA	rs-fMRI	VAE	image	100名成人rs-fMRI扫描和464名新生儿rs-fMRI扫描	NA	变分自编码器	年龄预测相关系数、个体识别准确率	NA
128	2026-05-02	Automated cell lineage reconstruction using label-free 4D microscopy 2024-10-07, Genetics IF:3.3Q2 DOI:10.1093/genetics/iyae135 PMID:39139100	研究论文	描述了一种无需手动标注的深度学习管道embGAN，用于从无标记4D显微镜图像中自动重建细胞谱系	首次实现无需荧光标记或转基因的无标记3D延时成像中自动细胞检测与追踪，且训练无需手动数据标注，具备尺度和实验室间泛化能力	在密集组织和胚胎中自动检测与追踪的挑战尚未完全解决；性能以秀丽隐杆线虫胚胎为基准，可能在其他生物体中泛化性有限	开发一种自动化细胞谱系重建方法，以替代荧光显微镜中的人工标注过程，实现高通量研究	秀丽隐杆线虫（Caenorhabditis elegans）胚胎的细胞谱系	计算机视觉	NA	无标记4D显微镜	深度学习管道（embGAN）	无标记3D延时图像	多个实验室和多台仪器获取的图像（具体数量未说明）	NA	embGAN（基于生成对抗网络的架构）	细胞检测与追踪性能（接近最先进水平，具体指标未说明）	NA
129	2026-04-30	Semi-supervised segmentation of cardiac chambers from LGE-CMR using feature consistency awareness 2024-10-17, BMC cardiovascular disorders IF:2.0Q3 DOI:10.1186/s12872-024-04250-x PMID:39420256	研究论文	提出一种利用未标记数据改进心脏腔室分割性能的半监督学习方法	设计集成三重一致性约束（数据级、任务级和特征级）的半监督网络，通过体素级对比学习实现特征级一致性，解决先前研究中忽略挑战性区域和特征一致性问题	未提及具体局限性	开发一种半监督分割方法，利用未标记数据提升延迟钆增强心脏磁共振成像中心脏腔室分割的模型性能	心脏腔室（心房和心室）分割数据集	计算机视觉	心血管疾病	NA	半监督网络	图像（延迟钆增强心脏磁共振成像）	心房分割数据集和心室分割数据集，具体样本量未提及	PyTorch	均值教师架构（含分割和边缘预测任务）	Dice系数、Jaccard系数、平均表面距离（ASD）、95%豪斯多夫距离（95HD）	NA
130	2026-04-29	A novel artificial intelligence model for diagnosing Acanthamoeba keratitis through confocal microscopy 2024-10, The ocular surface DOI:10.1016/j.jtos.2024.07.010 PMID:39084255	研究论文	开发了一种基于共聚焦显微镜图像诊断棘阿米巴角膜炎的人工智能模型	首次利用培养确认的棘阿米巴角膜炎病例建立基于HRT-3共聚焦显微镜图像的人工智能诊断模型	样本量较小（仅17名患者），且为单中心回顾性研究	利用共聚焦显微镜图像开发棘阿米巴角膜炎的人工智能诊断模型	棘阿米巴角膜炎患者的体内共聚焦显微镜图像	计算机视觉	棘阿米巴角膜炎	体内共聚焦显微镜	卷积神经网络	图像	17名患者的3312张共聚焦图像	TensorFlow	卷积神经网络	准确率、灵敏度、特异度、精确率	NA
131	2026-04-25	Volumetric analysis of acute uncomplicated type B aortic dissection using an automated deep learning aortic zone segmentation model 2024-10, Journal of vascular surgery IF:3.9Q1 DOI:10.1016/j.jvs.2024.06.001 PMID:38851467	研究论文	基于深度学习的自动主动脉区域分割模型用于急性非复杂性B型主动脉夹层的体积分析	首次将深度学习分割模型应用于基于SVS/STS定义的主动脉区域，并实现自动体积分析	样本量有限（59例患者）且未发现主动脉生长速率与基线体积的关联，模型性能在不同区域存在差异	建立自动机器学习主动脉区域分割模型，比较不同主动脉生长速率患者的区域体积变化	急性非复杂性B型主动脉夹层（auTBAD）患者	机器学习	主动脉夹层	CT血管成像（CTA）	深度学习分割模型	CT图像	59例auTBAD患者	开源医学图像分析软件（未指定具体框架）	细分为9个主动脉区域的分割网络（未指定具体架构，如U-Net等）	Dice系数	NA
132	2026-04-17	Duodenal papilla radiomics-based prediction model for post-ERCP pancreatitis using machine learning: a retrospective multicohort study 2024-10, Gastrointestinal endoscopy IF:6.7Q1 DOI:10.1016/j.gie.2024.03.031 PMID:38583542	研究论文	本研究通过机器学习构建基于十二指肠乳头影像组学的模型，用于预测内镜逆行胰胆管造影术后胰腺炎	首次利用深度学习从内镜图像中提取乳头影像组学特征，并结合机器学习算法构建预测模型，显著提升了术后胰腺炎的诊断准确性	研究为回顾性多中心设计，可能存在选择偏倚；样本量虽大但仅来自两个中心，外部验证需进一步扩展	探究十二指肠乳头形态与内镜逆行胰胆管造影术后胰腺炎的关联，并开发稳健的预测模型	接受内镜逆行胰胆管造影术的患者	医学影像分析	胰腺炎	内镜成像, 影像组学特征提取	机器学习算法, 逻辑回归	内镜图像	来自两个中心的2372名患者（训练集2038人，验证集334人）	NA	深度学习特征提取模型	AUC, 校准曲线, 临床决策曲线, 净重分类改善, 综合判别改善	NA
133	2026-04-10	Exploring voltage-gated sodium channel conformations and protein-protein interactions using AlphaFold2 2024-Oct-18, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.10.15.618559 PMID:39463944	研究论文	本研究利用AlphaFold2探索电压门控钠通道的构象及其与蛋白质伙伴的相互作用	通过子采样多序列对齐和调整循环次数增强构象采样，首次展示了AlphaFold2能够模拟钠通道的多种构象，包括实验未识别的新状态和潜在中间态，同时AlphaFold Multimer高精度建模了钠通道与辅助β亚基和钙调蛋白的复合物	研究依赖于计算模拟，未进行实验验证新构象或相互作用的生物学功能，且AlphaFold2在捕获动态构象变化方面可能存在固有局限	探索深度学习模型AlphaFold2在采样电压门控钠通道构象及建模其蛋白质-蛋白质相互作用方面的能力	电压门控钠通道（Na通道）的α亚基及其与辅助β亚基和钙调蛋白的相互作用	计算生物学	NA	AlphaFold2, AlphaFold Multimer, 冷冻电镜	深度学习模型	蛋白质序列和结构数据	NA	AlphaFold2, AlphaFold Multimer	AlphaFold2	准确性	NA
134	2026-04-10	Deep Learning Denoising Improves CT Perfusion Image Quality in the Setting of Lower Contrast Dosing: A Feasibility Study 2024-10-03, AJNR. American journal of neuroradiology DOI:10.3174/ajnr.A8367 PMID:38844370	研究论文	本研究探讨了深度学习去噪技术在降低碘对比剂剂量和X射线mAs剂量条件下，对CT灌注成像图像质量的改善效果	首次在临床前和临床研究中，系统评估了深度学习去噪（RED-CNN）在低对比剂剂量CTP成像中的应用，并比较了其与传统k-space加权图像平均滤波的效果	样本量较小（12头猪和22名患者），且为回顾性研究，可能影响结果的普遍性	开发在降低碘对比剂剂量情况下维持CTP图像质量的协议，以应对对比剂短缺和减少医疗浪费	猪（临床前研究）和患者（临床研究）的CT灌注成像数据	医学影像分析	NA	CT灌注成像	CNN	医学影像	12头猪（每头进行9次CTP检查）和22名患者（11名低剂量组，11名标准剂量对照组）	NA	残差编码器-解码器卷积神经网络	信噪比, 定性图像评估	NA
135	2026-04-07	Individual cognitive traits can be predicted from task-based dynamic functional connectivity with a deep convolutional-recurrent model 2024-10-03, Cerebral cortex (New York, N.Y. : 1991) DOI:10.1093/cercor/bhae412 PMID:39445422	研究论文	本研究使用深度学习模型从任务态动态功能连接中预测个体认知特质	结合多尺度卷积和长短时记忆层，利用任务态动态功能连接预测认知分数，并证明其比静息态具有更高预测力	未发现特定皮层网络在预测中具有显著相关性，且去除混杂因素会显著降低预测性能	从神经影像数据中预测个体认知特质，如一般智力和流体智力	874名来自人类连接组计划的受试者	机器学习	NA	功能磁共振成像	CNN, LSTM	神经影像数据	874名受试者	NA	多尺度卷积和长短时记忆层组合模型	方差解释率	NA
136	2026-04-04	Multi-Instance Learning for Vocal Fold Leukoplakia Diagnosis Using White Light and Narrow-Band Imaging: A Multicenter Study 2024-10, The Laryngoscope DOI:10.1002/lary.31537 PMID:38801129	研究论文	本研究开发了一种基于多实例学习的人工智能模型，融合白光成像和窄带成像图像，用于区分声带白斑的良恶性	首次将多实例学习方法与白光成像和窄带成像模态结合，用于声带白斑的诊断，并在多中心数据上进行验证	模型仍需进一步优化和验证以全面评估其临床潜力	开发人工智能模型以辅助声带白斑的良恶性诊断	声带白斑患者的内窥镜图像	计算机视觉	喉癌	白光成像, 窄带成像	深度学习	图像, 视频	426名患者的7057张图像用于内部验证，另有两家医院的1617张图像用于外部验证，以及50个前瞻性收集的视频	NA	NA	AUC, 准确率	NA
137	2026-03-31	Traversing chemical space with active deep learning for low-data drug discovery 2024-10, Nature computational science IF:12.0Q1 DOI:10.1038/s43588-024-00697-2 PMID:39333789	研究论文	本文通过模拟低数据药物发现场景，系统分析了六种主动学习策略与两种深度学习架构在三个大规模分子库上的表现，旨在优化化学空间探索	首次系统比较主动深度学习在低数据药物发现中的策略与性能，揭示了成功的关键决定因素，并展示了相比传统方法高达六倍的命中发现提升	研究基于模拟场景，可能未完全反映真实药物发现中的复杂因素，如实验验证延迟或成本限制	探索主动深度学习在低数据药物发现中的应用，解决化学空间探索、与传统方法对比及低数据场景适应性问题	大规模分子库中的化合物	机器学习	NA	主动深度学习	深度学习架构	分子数据	三个大规模分子库	NA	NA	命中发现率	NA
138	2026-03-31	Reliable deep learning in anomalous diffusion against out-of-distribution dynamics 2024-10, Nature computational science IF:12.0Q1 DOI:10.1038/s43588-024-00703-7 PMID:39394501	研究论文	本文提出了一种评估深度学习在异常扩散中处理分布外动态的通用框架，并开发了一种基线方法以实现稳健的分布外动态检测和准确的分布内异常扩散识别	开发了一个通用框架来评估基于深度学习的分布外动态检测方法，并提出了一个基线方法，该方法在分布外动态检测和分布内异常扩散识别方面均表现出色	NA	提高深度学习在异常扩散识别中对分布外动态的可靠性和准确性	异常扩散现象，包括膜中的烟碱型乙酰胆碱受体、葡聚糖溶液中的荧光珠和经历主动内吞的银纳米粒子	机器学习	NA	NA	深度学习网络	动态数据	NA	NA	NA	NA	NA
139	2026-03-25	DeepGenomeScan of 15 Worldwide Bovine Populations Detects Spatially Varying Positive Selection Signals 2024-10, Omics : a journal of integrative biology IF:2.2Q3 DOI:10.1089/omi.2024.0154 PMID:39315920	研究论文	本研究利用深度学习框架DeepGenomeScan，在全球15个牛种群中检测空间变化的阳性选择信号	首次在牛基因组选择信号研究中应用深度学习，发现了传统方法未能检测到的38个新选择基因	未明确说明样本的具体地理分布或种群规模细节	识别牛基因组中受空间变化选择影响的区域，以理解物种进化与适应的遗传机制	全球15个牛种群的基因组数据	机器学习	NA	基因组扫描	深度学习	基因组数据	15个牛种群	DeepGenomeScan	NA	NA	NA
140	2026-03-24	Cycle-consistent Learning for Fetal Cortical Surface Reconstruction 2024-Oct, Medical image computing and computer-assisted intervention : MICCAI ... International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention DOI:10.1007/978-3-031-72104-5_21 PMID:41868474	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的多任务先验知识监督的胎儿皮层表面重建方法，采用循环一致策略提升表示能力	引入循环一致策略，利用先验知识和多个静态速度场学习从模板表面网格到内外表面的微分同胚变形，通过内外表面相互引导迭代优化，特别针对模糊和挑战性皮层区域提高准确性	NA	开发一种专门针对胎儿皮层表面重建的方法，以应对胎儿脑部MRI图像中的独特挑战，如低组织对比度、低分辨率和运动伪影	胎儿脑部MRI图像	计算机视觉	NA	MRI	深度学习	图像	83名受试者的胎儿MRI数据集	NA	NA	几何误差, 自相交面百分比	NA