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	2025-12-13	Personalized phenotype encoding and prediction of pathological head development from cross-sectional images 2024-Nov, ... International Symposium on Medical Information Processing and Analysis. International SIPAIM Workshop DOI:10.1109/sipaim62974.2024.10783545 PMID:41367399	研究论文	本文提出了一种新颖的深度学习架构，用于仅使用横截面数据对规范和病理性头部发育进行个性化预测	首次创建了与年龄和性别无关的患者表型表示，并能够在无需纵向数据训练的情况下实现病理性发育的个性化预测	NA	预测解剖发育，以辅助儿科外科治疗的选择和规划	儿科患者的头部发育，包括规范发育和病理性发育	计算机视觉	颅骨病理	深度学习	深度学习架构	图像	NA	NA	表型编码器, 生长预测器	头部表面生长预测误差, 体积误差	NA
122	2025-12-08	Wireless Sensing-based Daily Activity Tracking System Deployment in Low-Income Senior Housing Environments 2024-Nov, Proceedings of the ... annual International Conference on Mobile Computing and Networking. International Conference on Mobile Computing and Networking DOI:10.1145/3636534.3698115 PMID:41346851	研究论文	本文介绍了一种基于无线传感的日常活动追踪系统，专为低收入老年住房环境设计，用于监测老年人的日常活动与移动能力	提出了一种非侵入式、低成本的无线传感解决方案，利用深度学习对周围WiFi信号进行细粒度分析，避免了摄像头或可穿戴设备带来的隐私、负担等问题	系统部署时间仅为一周，样本规模有限，且准确率最高为76.90%，仍有提升空间	开发并评估一种适用于低收入老年人的非侵入式日常活动监测系统，以早期发现功能衰退	低收入老年住房环境中的老年人及其日常活动	机器学习	老年疾病	无线传感技术，基于WiFi信号分析	深度学习模型	无线信号数据	在真实老年住房环境中部署一周，具体参与者数量未明确说明	NA	NA	准确率	NA
123	2025-12-02	Advances in artificial intelligence-based technologies for increasing the quality of medical products 2024-Nov-30, Daru : journal of Faculty of Pharmacy, Tehran University of Medical Sciences IF:2.5Q3 DOI:10.1007/s40199-024-00548-5 PMID:39613923	综述	本文综述了人工智能技术在提高医疗产品质量方面的最新进展和应用	整合了AI在药物靶点预测、产品开发加速及医疗质量提升中的综合应用视角	作为综述文章，未涉及具体实验数据或模型性能的深入分析	探讨AI技术如何优化医疗产品的开发流程、质量与成本效益	医疗产品（如药物）的开发与制造过程	机器学习	NA	机器学习、深度学习	NA	生物医学数据（如蛋白质结构、健康统计数据）	NA	NA	NA	NA	NA
124	2025-11-29	Sensorless End-to-End Freehand 3-D Ultrasound Reconstruction With Physics-Guided Deep Learning 2024-Nov, IEEE transactions on ultrasonics, ferroelectrics, and frequency control DOI:10.1109/TUFFC.2024.3465214 PMID:39302786	研究论文	提出一种无需传感器的端到端自由手3D超声重建方法，通过物理引导的深度学习技术解决传统方法中的平面外运动问题	设计了新型物理启发的深度神经网络PLPPI模型，无需3D卷积即可实现自由手3D超声重建，显著提升重建精度并大幅减少计算资源需求	未明确说明模型在复杂临床环境中的泛化能力和对不同解剖部位的适应性	开发无需运动传感器的自由手3D超声重建方法，提高重建质量并降低计算资源需求	自由手扫描获取的3D超声图像	医学影像处理	心脏疾病、产科疾病、腹部疾病、血管疾病	3D超声成像	深度神经网络	超声图像序列	NA	NA	PLPPI	平均百分比误差、计算时间、GPU内存使用量	GPU
125	2025-11-28	A Multi-Task Transformer With Local-Global Feature Interaction and Multiple Tumoral Region Guidance for Breast Cancer Diagnosis 2024-11, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3454000 PMID:39226204	研究论文	提出一种用于乳腺癌超声图像肿瘤分割和分类的多任务Transformer网络	设计了局部-全局特征交互的双流编码器和多肿瘤区域引导模块，能够显式学习肿瘤内部和周围区域的长程非局部依赖关系	NA	开发基于深度学习的乳腺癌超声图像自动诊断方法	乳腺癌超声图像	计算机视觉	乳腺癌	超声成像	CNN, Transformer	图像	两个乳腺癌超声数据集，包含大型外部验证数据集	NA	双流编码器(CNN+Transformer), 多肿瘤区域引导模块	诊断准确率	NA
126	2025-11-26	Non-coding genetic variants underlying higher prostate cancer risk in men of African ancestry 2024-Nov-15, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2024.11.14.24317278 PMID:39606387	研究论文	通过深度学习模型识别非编码遗传变异解释非洲裔男性前列腺癌高风险机制	首次系统探索非编码调控多态性在驱动前列腺癌种族差异中的作用，并发现约2000个与增强子功能相关的SNP	研究主要关注非洲裔男性群体，需要进一步验证在其他人群中的普适性	解析非洲裔男性前列腺癌高风险的非编码遗传机制	非洲裔和欧洲裔男性的前列腺癌遗传变异	计算生物学	前列腺癌	全基因组关联研究，深度学习，实验验证	深度学习	基因组序列数据	多祖先群体队列数据	NA	基于序列的深度学习模型	实验验证，风险评分评估	NA
127	2025-11-24	Detection of glaucoma progression on longitudinal series of en-face macular optical coherence tomography angiography images with a deep learning model 2024-Nov-22, The British journal of ophthalmology DOI:10.1136/bjo-2023-324528 PMID:39117359	研究论文	开发了一种基于深度学习模型的青光眼进展检测方法，使用纵向系列黄斑光学相干断层扫描血管成像图像	首次设计定制化卷积神经网络用于基于纵向OCTA图像的青光眼进展检测，性能优于传统的逻辑回归模型	样本量相对较小（202只眼），需要外部验证来确认模型的泛化能力	开发深度学习模型用于青光眼进展的自动检测	134名开角型青光眼患者的202只眼睛	计算机视觉	青光眼	光学相干断层扫描血管成像（OCTA）	CNN	图像	202只眼睛，平均随访3.5年，每只眼至少4次OCTA检查	NA	定制化卷积神经网络	AUC, 敏感度, 特异度, 准确率	NA
128	2025-11-23	SCC-NET: segmentation of clinical cancer image for head and neck squamous cell carcinoma 2024-Nov, Journal of medical imaging (Bellingham, Wash.) DOI:10.1117/1.JMI.11.6.065501 PMID:39583005	研究论文	提出一种基于神经架构搜索U-Net的改进模型SCC-NET，用于头颈部鳞状细胞癌内镜图像的病灶分割	提出可学习离散小波池化技术，结合通道注意力模块为不同层输出分配权重，并引入CSPNet的跨阶段部分设计	仅使用单一医疗中心数据，样本量相对有限	开发头颈部鳞状细胞癌内镜图像的自动分割算法	头颈部鳞状细胞癌内镜图像	数字病理	头颈部鳞状细胞癌	内镜检查	U-Net, CSPNet	图像	556张经病理确认的鳞状细胞癌照片	NA	SCC-NET, U-Net, CSPNet	mIOU, Dice相似系数, 准确率, 召回率	NA
129	2025-11-22	Applications of Deep Learning Techniques in Healthcare Systems: A Review 2024-Nov, Journal of clinical practice and research DOI:10.14744/cpr.2024.25381 PMID:41257169	综述	本文综述了深度学习技术在医疗保健系统中的应用研究	系统梳理了卷积神经网络、堆叠自编码器和循环神经网络等主流深度学习方法在医疗领域的应用现状	未涉及具体实验验证和性能对比分析	探讨深度学习技术在医疗保健领域的应用前景	医疗图像分析、药物研发和远程患者监测	机器学习	NA	深度学习	CNN, SAE, RNN	图像, 时间序列数据	NA	NA	卷积神经网络, 堆叠自编码器, 循环神经网络	NA	NA
130	2025-11-17	Super-resolution multi-contrast unbiased eye atlases with deep probabilistic refinement 2024-Nov, Journal of medical imaging (Bellingham, Wash.) DOI:10.1117/1.JMI.11.6.064004 PMID:39554509	研究论文	提出一种结合超分辨率预处理和深度概率模型的方法，用于创建高分辨率无偏眼部图谱	将深度学习超分辨率算法与无监督深度概率方法相结合，生成更广泛的变形场以增强器官边界对齐	需要足够数量的受试者样本才能有效优化模板	解决在高度变异人群中生成标准化眼部参考图谱的挑战	眼部器官（眼眶和视神经）的形态学特征	医学影像分析	眼科疾病	磁共振成像（MRI）	深度学习, 概率模型	多对比度磁共振图像	NA	NA	NA	Dice系数, Wilcoxon符号秩检验	NA
131	2025-11-16	Machine Learning to Predict Potential Energy Surface of Resveratrol Drug: A Quantum-Level Calculation 2024-Nov-14, ACS medicinal chemistry letters IF:3.5Q2 DOI:10.1021/acsmedchemlett.4c00382 PMID:39563810	研究论文	使用ANI-1x神经网络势能预测白藜芦醇药物的势能面	首次将ANI-1x深度学习技术应用于抗帕金森药物白藜芦醇的量子级势能面预测	仅针对单一分子进行验证，未涉及更复杂的药物分子体系	开发快速准确的药物分子势能面预测方法	白藜芦醇（3,5,4'-三羟基芪）分子	机器学习	帕金森病	密度泛函理论，量子化学计算	神经网络	量子化学计算数据	NA	ANI	ANI-1x	NA	NA
132	2025-11-16	Predictive Modeling and Drug Repurposing for Type-II Diabetes 2024-Nov-14, ACS medicinal chemistry letters IF:3.5Q2 DOI:10.1021/acsmedchemlett.4c00358 PMID:39563823	研究论文	本研究使用机器学习和深度学习模型预测DPP-4抑制剂，并通过药物重定位策略发现潜在糖尿病治疗药物	首次将多任务深度神经网络应用于DPP-4抑制剂预测，并成功从FDA批准药物中识别出具有潜力的重定位候选药物	研究基于计算预测和分子对接，需要后续实验验证	开发预测模型识别DPP-4抑制剂，探索糖尿病药物重定位	DPP-4抑制剂化合物和FDA批准药物	机器学习	糖尿病	分子对接，分子动力学	SVM, RF, NB, MTDNN	化合物结构数据	6,750个化合物和100个FDA批准药物	NA	多任务深度神经网络	准确率, 相关系数	NA
133	2025-11-13	Investigation of scatter energy window width and count levels for deep learning-based attenuation map estimation in cardiac SPECT/CT imaging 2024-Nov-11, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/ad8b09 PMID:39447603	研究论文	本研究评估了深度学习在心脏SPECT/CT成像中估计衰减图的性能，重点分析了散射能量窗宽度和计数水平的影响	首次全面分析了不同散射窗作为深度学习输入的影响，并评估了在降低计数水平下深度学习的性能表现	研究仅针对心脏SPECT成像，结果可能不适用于其他类型的SPECT成像	评估深度学习在心脏灌注SPECT成像中生成衰减图的效用，特别是在不同散射窗设置和降低计数水平条件下的表现	心脏SPECT/CT成像中的衰减图估计	医学影像分析	心血管疾病	SPECT/CT成像，深度学习	深度学习模型	SPECT影像数据	1517名受试者（386名测试，1131名训练和验证）	NA	NA	归一化均方误差（NMSE）	NA
134	2025-11-09	Predicting protein interactions of the kinase Lck critical to T cell modulation 2024-11-07, Structure (London, England : 1993) DOI:10.1016/j.str.2024.09.010 PMID:39368461	研究论文	使用深度学习预测激酶Lck与免疫相关蛋白的关键相互作用，揭示T细胞调控新机制	首次系统预测Lck激酶的蛋白质相互作用网络，发现其与棕榈酰转移酶的特异性靶向机制、与CD45磷酸酶的构象激活机制以及与LAG3免疫检查点的抑制机制	预测结果需要实验验证，筛选范围仅限于约1000个免疫相关蛋白	揭示激酶Lck在T细胞信号转导中的蛋白质相互作用网络	激酶Lck及其相互作用的蛋白质（包括棕榈酰转移酶、CD45磷酸酶、LAG3免疫检查点等）	计算生物学	免疫相关疾病	深度学习结构预测	深度学习	蛋白质序列和结构数据	约1000个免疫相关蛋白质	AF2Complex	AlphaFold2架构	结构建模质量评估	NA
135	2025-11-08	Liquid Biopsy-Based Detection and Response Prediction for Depression 2024-11-26, ACS nano IF:15.8Q1 DOI:10.1021/acsnano.4c08233 PMID:39501510	研究论文	通过基于深度学习的血浆细胞外囊泡光谱分析开发抑郁症检测和治疗反应预测方法	首次将深度学习和拉曼光谱技术结合应用于细胞外囊泡分析，实现抑郁症的客观诊断和抗抑郁药物反应预测	样本来源仅限于血浆细胞外囊泡，需要进一步验证在其他人群和临床环境中的适用性	开发基于液体活检的抑郁症客观诊断和治疗反应预测方法	抑郁症患者、健康个体和恐慌障碍患者的血浆细胞外囊泡	机器学习	抑郁症	拉曼光谱分析，细胞外囊泡分离	深度学习	光谱信号数据	未具体说明样本数量，包括抑郁症患者、健康个体和恐慌障碍患者	NA	NA	AUC	NA
136	2025-11-08	Classification of Multi-Parametric Body MRI Series Using Deep Learning 2024-11, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3448373 PMID:39178097	研究论文	开发基于深度学习的多参数体部MRI序列分类模型，用于准确识别8种不同的MRI序列类型	首次针对多参数体部MRI序列开发深度学习分类模型，比较多种网络架构性能，并系统评估不同训练数据量和外部数据集的表现	仅针对8种特定MRI序列类型，模型在外部数据集上性能有所下降	解决DICOM头文件信息错误问题，提高放射科医生阅片效率	多参数体部MRI序列	计算机视觉	NA	多参数磁共振成像(mpMRI)	CNN	医学影像	超过729项研究的多机构mpMRI数据，包含DLDS和CPTAC-UCEC外部数据集	NA	ResNet, EfficientNet, DenseNet-121	F1-score, 准确率	NA
137	2025-11-08	Vector field attention for deformable image registration 2024-Nov, Journal of medical imaging (Bellingham, Wash.) DOI:10.1117/1.JMI.11.6.064001 PMID:39513093	研究论文	提出一种用于可变形图像配准的向量场注意力框架，通过直接检索特征图中的位置对应关系来提高配准效率	引入无需可学习参数的注意力模块，能够直接从特征图中检索像素级对应关系，改进了现有网络设计	NA	开发更高效的可变形图像配准方法	固定图像和移动图像之间的空间对应关系	医学图像处理	NA	深度学习	注意力机制	医学图像	公共数据集和Learn2Reg挑战赛数据	NA	向量场注意力(VFA)	配准精度	NA
138	2025-11-03	A Comparison of CT-Based Pancreatic Segmentation Deep Learning Models 2024-11, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2024.06.015 PMID:38944630	研究论文	比较五种基于CT的胰腺分割深度学习模型在不同扫描和患者特征下的性能表现	首次系统评估五种高性能胰腺分割模型在不同临床特征下的分层性能，并识别影响分割准确性的关键因素	回顾性研究设计，部分患者性别和年龄数据缺失，仅评估了五种特定模型	评估和比较不同深度学习模型在CT胰腺分割任务中的性能表现	胰腺CT图像分割	计算机视觉	胰腺疾病	CT成像	深度学习模型	CT医学图像	352例CT扫描（30例女性，25例男性，297例性别未知；年龄58±7岁，327例年龄未知），训练数据规模从282到8448例扫描不等	NA	U-Net, Swin Transformer, nnUNet	Dice系数, Hausdorff距离, 平均表面距离	NA
139	2025-11-03	Cardiac MR Fingerprinting: Overview, Technical Developments, and Applications 2024-Nov, Journal of magnetic resonance imaging : JMRI IF:3.3Q1 DOI:10.1002/jmri.29206 PMID:38153855	综述	本文全面概述了心脏磁共振指纹技术(MRF)的发展现状、技术进展及其临床应用	系统总结了心脏MRF这一新兴多参数成像技术的完整技术框架，包括脉冲序列实现、字典生成、快速k空间采样和模式识别方法	证据等级为5级，技术效能处于第一阶段，表明该技术仍处于发展初期	探讨如何通过多参数MRI技术简化心脏磁共振检查流程，提高检查效率和可重复性	心脏磁共振成像技术及其在心血管疾病评估中的应用	医学影像	心血管疾病	磁共振指纹技术(MRF)、多参数MRI、同时多层采样、3D采样、运动校正算法	深度学习	磁共振图像	NA	NA	NA	NA	NA
140	2025-11-03	Tricuspid valve flow measurement using a deep learning framework for automated valve-tracking 2D phase contrast 2024-Nov, Magnetic resonance in medicine IF:3.0Q2 DOI:10.1002/mrm.30163 PMID:38817154	研究论文	开发了一种基于深度学习的自动瓣膜追踪二维相位对比方法，用于测量动态三尖瓣血流	首次将深度学习网络TVnet应用于自动追踪三尖瓣平面，实现了动态采集平面跟踪瓣膜运动的二维相位对比成像	样本量较小（9名健康受试者和2名患者），需要更大规模研究验证	解决心血管磁共振测量三尖瓣血流速度的临床挑战	三尖瓣血流和舒张功能	医学影像分析	心血管疾病	二维相位对比磁共振成像	深度学习网络	心脏长轴电影图像和相位对比图像	11名受试者（9名健康人，2名患者）	NA	TVnet	偏倚, 标准差, 组内相关系数	NA