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
1	2026-02-20	AI driven interpretable deep learning based fetal health classification 2024-12, SLAS technology IF:2.5Q3 DOI:10.1016/j.slast.2024.100206 PMID:39396731	研究论文	本研究提出了一种基于深度学习的胎儿健康分类模型，将胎儿健康分为正常、可疑和病理三类，旨在提高诊断过程的效率和效果	结合可解释性深度学习技术，通过特征重要性和特征显著性分析增强分类器决策的透明度，促进临床信任和采用	NA	利用深度学习改进胎儿健康评估，为早期风险检测提供可靠工具	通过Cardiotocography (CTG)获取的胎儿健康数据	机器学习	NA	Cardiotocography (CTG)	DNN	表格数据	NA	NA	深度神经网络（包含多个隐藏层，并采用批量归一化和Dropout层）	准确率, 灵敏度, 特异性, AUC, 精确率, F1分数	NA
2	2026-02-20	Automatic sleep staging based on 24/7 EEG SubQ (UNEEG medical) data displays strong agreement with polysomnography in healthy adults 2024-12, Sleep health IF:3.4Q2 DOI:10.1016/j.sleh.2024.08.007 PMID:39406630	研究论文	本文评估了基于双通道皮下脑电图（SubQ）的自动睡眠分期模型U-SleepSQ在健康成人中的性能，并与多导睡眠图（PSG）手动评分进行对比	开发了U-SleepSQ模型，首次在24/7皮下脑电图数据上实现自动睡眠分期，并展示了与PSG金标准的高度一致性	研究样本仅包括22名健康成人，未涉及睡眠障碍患者，且样本量相对较小	评估自动睡眠分期技术在双通道皮下脑电图数据上的性能	健康成年人的睡眠脑电图数据	数字病理学	NA	皮下脑电图（SubQ），多导睡眠图（PSG）	深度学习模型	脑电图（EEG）数据	22名健康成人，每人1-6次记录	NA	U-SleepSQ（基于U-Sleep的微调版本）	Bland-Altman分析，阶段特异性准确率，特异性，敏感性，kappa系数，F1分数，Cohen's κ系数，宏观F1分数	NA
3	2026-02-20	Prosthesis repair of oral implants based on artificial intelligenc`e finite element analysis 2024-12, SLAS technology IF:2.5Q3 DOI:10.1016/j.slast.2024.100226 PMID:39638253	研究论文	本文提出了一种基于人工智能有限元分析的口腔种植体修复新框架AI-FEA，用于自动化修复规划	结合AI与FEA，开发了患者特定的3D模型构建、仿真求解和决策支持系统，实现口腔种植体修复的自动化和个性化	未提及具体验证数据或临床实验规模，可能依赖有限的数据集进行训练	自动化并简化口腔种植体修复过程，提高修复效率和个性化治疗水平	口腔种植体系统及其修复策略	数字病理	NA	有限元分析，深度学习，机器学习	深度学习模型，机器学习算法	医学影像数据，如CT或锥形束CT	NA	NA	NA	NA	NA
4	2026-02-15	Pep2TCR: Accurate prediction of CD4 T cell receptor binding specificity through transfer learning and ensemble approach 2024-Dec, iMetaOmics DOI:10.1002/imo2.43 PMID:41676119	研究论文	本文介绍了一种名为Pep2TCR的先进深度学习模型，用于预测CD4 T细胞受体的结合特异性	通过迁移学习和集成方法，显著提升了在有限CD4 TCR数据下的预测准确性	NA	预测CD4 T细胞受体的结合特异性，以支持个性化癌症免疫疗法	CD4 T细胞受体	机器学习	癌症	NA	深度学习	NA	NA	NA	NA	NA	NA
5	2026-02-12	Relationship between the volume of ventricles, brain parenchyma and neurocognition in children after hydrocephalus treatment 2024-Dec-14, Child's nervous system : ChNS : official journal of the International Society for Pediatric Neurosurgery DOI:10.1007/s00381-024-06674-4 PMID:39673623	研究论文	本研究探讨了脑积水治疗后儿童脑室、脑实质体积与神经认知功能之间的关系，并利用深度学习模型预测脑发育情况	结合深度学习框架与统计分析方法，定量评估脑积水术后脑发育与神经认知的关联，超越了传统Evans指数的评估范围	样本量较小（52名儿童），年龄范围有限（10岁以下），且未考虑长期随访数据	评估脑积水治疗后儿童脑发育与神经认知功能的关系，并探索深度学习在预测术后恢复中的应用	52名接受脑积水治疗的10岁以下儿童	数字病理学	脑积水	T1加权磁共振成像（T1w MRI），Gesell发育量表评估	分类模型	图像（MRI），临床评估数据	52名儿童	NA	NA	准确率	NA
6	2026-02-06	Efficient multi-phenotype genome-wide analysis identifies genetic associations for unsupervised deep-learning-derived high-dimensional brain imaging phenotypes 2024-Dec-08, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2024.12.06.24318618 PMID:39677479	研究论文	本文提出了一种名为JAGWAS的新工具，用于高效分析多表型全基因组关联研究，并将其应用于高维无监督深度学习衍生的脑成像表型，以识别更多遗传位点	开发了JAGWAS工具，能够利用单表型汇总统计高效计算数百个表型的多变量关联统计，显著提升了从高维脑成像数据中发现遗传关联的能力	研究主要基于英国生物银行的数据，可能在其他人群中的普适性有待验证；方法依赖于预先计算好的单表型汇总统计	开发高效的多表型全基因组关联分析方法，以发现与高维脑成像表型相关的遗传位点	无监督深度学习衍生的脑成像表型（UDIPs）及其遗传关联	机器学习	NA	全基因组关联研究（GWAS），脑磁共振成像（MRI）	深度学习	图像，遗传数据	英国生物银行（UKB）的发现和复制队列	NA	NA	独立复制的基因组位点数量，映射基因数量，与脑组织eQTL重叠的基因数量	NA
7	2026-01-29	Deep learning for segmentation of colorectal carcinomas on endoscopic ultrasound 2024-12-13, Techniques in coloproctology IF:2.7Q1 DOI:10.1007/s10151-024-03056-5 PMID:39671056	研究论文	本研究开发了一种基于卷积神经网络的深度学习模型，用于自动分割内镜超声图像中的结直肠癌肿瘤、黏膜下层和肌层，以标准化早期直肠癌的浸润深度评估	首次将深度学习应用于内镜超声图像的自动分割，以解决早期直肠癌浸润深度评估中磁共振成像分辨率不足和内镜超声解释依赖操作者的问题	研究样本量相对较小（基于373个专家手动分割），且结果仅反映与手动分割的一致性，未直接验证临床预后	开发自动化图像分割方法以标准化内镜超声对早期直肠癌浸润深度的解释	早期直肠癌的内镜超声图像	计算机视觉	结直肠癌	内镜超声	CNN	图像	373个专家手动分割的内镜超声图像	NA	NA	平均表面距离, 豪斯多夫距离, Dice相似性指数	NA
8	2026-01-28	An AI-directed analytical study on the optical transmission microscopic images of Pseudomonas aeruginosa in planktonic and biofilm states 2024-Dec-24, ArXiv PMID:39764404	研究论文	本研究应用基于深度学习的AI模型，结合适配体DNA模板银纳米簇，对铜绿假单胞菌的浮游态和生物膜态光学透射显微图像进行高精度检测与分析	首次将U-Net与ResNet编码器增强结合用于生物膜图像分割，并利用适配体DNA模板银纳米簇抑制生物膜形成，实现多学科交叉的生物膜检测新方法	未明确说明模型在多样化环境样本或不同细菌物种上的泛化能力，且未提供与其他先进方法的定量对比结果	开发准确高效的生物膜检测与预防方法，以应对健康、食品工业和环境污染问题	铜绿假单胞菌的浮游态和生物膜态	计算机视觉	NA	光学透射显微镜，适配体DNA模板银纳米簇合成	CNN	图像	NA	NA	U-Net, ResNet18, ResNet34	NA	NA
9	2026-01-27	Enhanced Disc Herniation Classification Using Grey Wolf Optimization Based on Hybrid Feature Extraction and Deep Learning Methods 2024-12-26, Tomography (Ann Arbor, Mich.) DOI:10.3390/tomography11010001 PMID:39852681	研究论文	本文提出了一种结合灰狼优化、混合特征提取和深度学习方法的增强型椎间盘突出分类方法	采用灰狼优化算法优化混合特征提取和深度学习模型，以提高椎间盘突出分类的准确性	NA	提高椎间盘突出分类的准确性和效率	椎间盘突出患者或相关医学影像数据	计算机视觉	椎间盘突出	深度学习，混合特征提取	深度学习模型	医学影像	NA	NA	NA	NA	NA
10	2026-01-26	Joint segmentation and image reconstruction with error prediction in photoacoustic imaging using deep learning 2024-Dec, Photoacoustics IF:7.1Q1 DOI:10.1016/j.pacs.2024.100645 PMID:39347464	研究论文	本文提出了一种混合贝叶斯卷积神经网络，用于光声成像中联合预测图像和分割，并量化误差	提出混合贝叶斯卷积神经网络，首次在光声成像中实现联合图像重建、分割及误差预测，通过概率分布量化每个像素的误差	模型训练依赖于模拟光声数据，在实验数据中的应用效果可能受模拟与真实差异影响	改进光声成像重建质量，并量化预测误差以验证结果	光声成像数据	计算机视觉	NA	光声成像	CNN	图像	NA	NA	混合贝叶斯卷积神经网络	统计相关性	NA
11	2026-01-25	GeoCrack: A High-Resolution Dataset For Segmentation of Fracture Edges in Geological Outcrops 2024-Dec-03, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-024-04107-0 PMID:39627257	研究论文	本文介绍了首个用于地质露头裂缝边缘分割的大规模开源标注数据集GeoCrack，并验证了其用于深度学习裂缝分割的潜力	首个大规模开源的地质露头裂缝痕迹标注数据集，为自然裂缝表征设定了新标准，并考虑了真实世界中的多种地质和地貌挑战	NA	通过提供高质量标注数据集，推进地质应用中基于深度学习的裂缝分割研究	地质露头中的裂缝痕迹	计算机视觉	NA	摄影测量	CNN	图像	来自欧洲和中东11个地点的图像，处理后得到12,158个224×224的图像-掩码对	NA	U-Net	IoU	NA
12	2026-01-22	What makes human cortical pyramidal neurons functionally complex 2024-Dec-19, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.12.17.628883 PMID:39763809	研究论文	本文提出了一个基于深度学习的框架——功能复杂性指数（FCI），用于量化神经元输入输出复杂性，并比较了人类与啮齿动物皮层锥体神经元的功能复杂性差异	首次提出功能复杂性指数（FCI）作为量化神经元功能复杂性的标准化度量，并揭示了人类皮层锥体神经元在树突膜面积、分支模式及NMDA受体密度和非线性方面的独特结构生物物理基础	NA	探究人类皮层神经元独特性质如何解释其高级认知能力，并开发量化神经元功能复杂性的方法	人类和啮齿动物（大鼠）的皮层锥体神经元	机器学习	NA	深度学习	NA	神经元形态和生理特性数据	NA	NA	NA	NA	NA
13	2026-01-21	Disorder-specific neurodynamic features in schizophrenia inferred by neurodynamic embedded contrastive variational autoencoder model 2024-12-18, Translational psychiatry IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41398-024-03200-7 PMID:39695106	研究论文	本研究通过整合神经动力学模型与对比变分自编码器，提取并评估精神分裂症特有的宏观特征，包括个体水平、区域水平参数和时变状态	首次将神经动力学模型与对比变分自编码器结合，用于提取精神分裂症特有的神经动力学特征，并揭示了与症状相关的独特分子机制模式	研究基于多中心数据集，但未具体说明样本异质性或模型泛化能力的详细评估	探索精神分裂症的病理机制，通过神经动力学模型分析微观改变如何影响宏观神经回路和脑功能	精神分裂症患者	机器学习	精神分裂症	神经动力学模型	CVAE	神经影像数据	NA	NA	对比变分自编码器	NA	NA
14	2026-01-15	MMETHANE: interpretable AI for predicting host status from microbial composition and metabolomics data 2024-Dec-14, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.12.13.628441 PMID:39713330	研究论文	本文介绍了一个名为MMETHANE的开源软件包，用于从微生物组组成和代谢组学数据预测宿主状态	MMETHANE结合了先验生物学知识（如系统发育和化学关系），并具有内在可解释性，能输出解释其决策的英语规则集	NA	开发一种计算工具，将微生物组组成和代谢组学数据与宿主状态联系起来	微生物组组成和代谢组学数据，以及宿主状态	机器学习	炎症性肠病	微生物测序，代谢组学	深度学习模型	微生物测序数据，代谢组学数据	六个数据集，包含配对的微生物组成和代谢组学测量	NA	NA	NA	NA
15	2026-01-07	Revolutionizing healthcare: a comparative insight into deep learning's role in medical imaging 2024-12-04, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-71358-7 PMID:39632902	研究论文	本文系统探讨了深度学习在医学影像中的应用，特别关注阿尔茨海默病MRI分类，并提出了一个结合云计算的创新框架	设计了一个包含输入层、基于云的预处理与模型执行层以及诊断层的新框架，并系统分析了不同深度学习模型在特定疾病数据集上的性能	未详细讨论其他疾病特定的数据集，且集成模型表现较差	比较深度学习模型在医学影像分析中的角色，特别针对阿尔茨海默病的MRI分类	阿尔茨海默病的MRI扫描图像	计算机视觉	阿尔茨海默病	磁共振成像	CNN, VGG-16, 集成模型	图像	NA	NA	CNN, VGG-16	测试准确率	云计算
16	2025-12-18	Deep Learning-Based Automated Optical Inspection System for the Additive Manufacturing of Diamond Tools 2024-Dec, 3D printing and additive manufacturing IF:2.3Q3 DOI:10.1089/3dp.2023.0208 PMID:39734731	研究论文	本文提出了一种基于改进YOLOv5s的自动光学检测系统，用于监测增材制造金刚石工具过程中金刚石磨粒的吸附状态	改进了YOLOv5s模型，通过添加检测头、使用深度可分离卷积模块替代标准卷积模块、引入坐标注意力机制，实现了参数和计算量的显著降低，同时提高了检测精度	未明确说明模型在其他工业检测场景中的泛化能力，且未与其他先进检测模型进行广泛对比	开发一种自动光学检测系统，以维持增材制造过程中金刚石磨粒的植砂率	增材制造金刚石工具过程中，针孔上金刚石磨粒的吸附状态	计算机视觉	NA	自动光学检测	CNN	图像	大量空缺和磨损空缺针孔数据	PyTorch	YOLOv5s	检测精度, 检测时间	NA
17	2025-12-17	Automatic detection and classification of beluga whale calls in the St. Lawrence estuary 2024-12-01, The Journal of the Acoustical Society of America IF:2.1Q1 DOI:10.1121/10.0030472 PMID:39636175	研究论文	本文介绍了一种自动分析被动声学数据的流程，用于检测和分类圣劳伦斯河口濒危白鲸的叫声	开发了一个结合对象检测和深度学习分类器的自动管道，用于连续分析白鲸声学活动，提供标准且准确的声学存在和发声活动估计	研究聚焦于高居住区Baie Sainte-Marguerite，可能不适用于其他区域；未详细讨论算法在更广泛环境中的泛化能力	通过被动声学监测为白鲸的监测和保护提供实时时空栖息地使用信息	圣劳伦斯河口的濒危白鲸（Delphinapterus leucas）	机器学习	NA	被动声学监测	深度学习分类器	声学数据	NA	NA	NA	NA	NA
18	2025-12-17	Comparing neural networks against click train detectors to reveal temporal trends in passive acoustic sperm whale detections 2024-12-01, The Journal of the Acoustical Society of America IF:2.1Q1 DOI:10.1121/10.0034602 PMID:39692862	研究论文	本研究比较了人类分析师注释、多假设跟踪点击序列分类器和基于深度学习的声学分类器，用于分类抹香鲸点击序列的存在与否，并研究了地中海抹香鲸亚群在巴利阿里群岛周围的时空分布	通过比较人类专家、传统多假设跟踪分类器和深度学习分类器在被动声学监测数据中的表现，揭示了自动分类器在提取生物信息方面的优势和局限性，特别是在处理新站点数据时的性能下降问题	两种自动分类器在部署到新站点时性能均有所下降，且深度学习模型的“黑箱”特性使其潜在偏差难以量化	比较不同分类方法在被动声学监测中检测抹香鲸点击序列的效果，并分析抹香鲸的时空分布模式	抹香鲸（Physeter macrocephalus）的点击序列声学信号	自然语言处理	NA	被动声学监测（PAM）	深度学习分类器	声学录音	NA	NA	NA	与人类标签的一致性百分比	NA
19	2025-12-16	CareSleepNet: A Hybrid Deep Learning Network for Automatic Sleep Staging 2024-12, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3426939 PMID:38990749	研究论文	本文提出了一种名为CareSleepNet的混合深度学习网络，用于从多导睡眠图（PSG）记录中自动进行睡眠分期	设计了一个多尺度卷积-Transformer时期编码器来编码每个睡眠时期的局部显著波形特征和全局特征，并基于协同注意力机制开发了一个跨模态上下文编码器来建模不同模态（如EEG和EOG）之间的跨模态上下文关系	NA	开发一个自动睡眠分期系统，以辅助睡眠评估和疾病诊断	多导睡眠图（PSG）记录，特别是脑电图（EEG）和眼电图（EOG）信号	机器学习	NA	多导睡眠图（PSG）	CNN, Transformer	生理信号（时间序列数据）	使用了三个数据集：一个私有睡眠数据集SSND，以及两个公共数据集Sleep-EDF-153和ISRUC	NA	CareSleepNet（包含多尺度卷积-Transformer时期编码器、基于协同注意力的跨模态上下文编码器、基于Transformer的序列编码器）	NA	NA
20	2025-12-16	BP-Net: Monitoring "Changes" in Blood Pressure Using PPG With Self-Contrastive Masking 2024-12, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3422023 PMID:38954566	研究论文	本文提出了一种名为BP-Net的新方法，通过自对比掩码模型从光电容积脉搏波中监测血压变化，而非直接估计血压值	将血压监测问题重新定义为追踪血压在时间间隔内的“变化”，而非直接估计其数值，并引入了自对比掩码模型进行成对时间比较	模型在未见过的受试者上的准确率为75.97%/73.19%，仍有提升空间，且泛化能力需进一步验证	开发一种基于光电容积脉搏波的深度学习模型，用于检测收缩压的阈值变化，以改善临床血压监测	光电容积脉搏波信号及其对应的收缩压变化	机器学习	心血管疾病	光电容积脉搏波	深度学习模型	生理信号	使用PulseDB数据集，具体样本数量未在摘要中明确说明	NA	BP-Net, 自对比掩码模型	准确率	NA