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	2026-04-12	Decoding Natural Behavior from Neuroethological Embedding 2025-10-03, Journal of visualized experiments : JoVE DOI:10.3791/68668 PMID:41115131	研究论文	本研究提出了一个结合行为图谱、微型双光子显微镜和神经嵌入技术的实验与计算框架，用于从自由活动小鼠的神经活动中解码复杂自然社交行为	首次整合了Social Behavior Atlas（SBeA）、微型双光子显微镜（mTPM）和CEBRA嵌入方法，实现了在自然社交互动场景下对神经群体动力学与行为特征的高精度同步解码	研究目前仅应用于小鼠社交行为模型，方法在其他物种或行为范式中的通用性尚未验证；解码精度可能受神经成像分辨率和行为标注粒度的限制	探索神经群体动力学如何编码自然行为，建立从神经活动解码复杂行为特征的计算方法	自由活动小鼠在自然社交互动过程中的神经活动与行为表现	系统神经科学	NA	微型双光子显微镜（mTPM）、荧光成像、行为姿态估计	深度学习、嵌入学习	神经成像数据、行为视频数据、姿态坐标数据	多只自由活动小鼠（具体数量未明确说明）	CEBRA（Consistent EmBeddings of high-dimensional Recordings using Auxiliary variables）	NA	姿态解码精度（像素误差）、行为基序解码准确率	NA
42	2026-04-12	Deep Learning-Based Generation of DSC MRI Parameter Maps Using Dynamic Contrast-Enhanced MRI Data 2025-Oct-01, AJNR. American journal of neuroradiology DOI:10.3174/ajnr.A8768 PMID:40194853	研究论文	本研究开发了一种基于条件生成对抗网络的深度学习方法，用于从动态对比增强MRI数据中合成DSC MRI衍生的参数图	首次利用条件生成对抗网络从DCE MRI数据中生成DSC MRI参数图，避免了重复注射钆对比剂的需要	研究样本量较小（64名参与者），且仅针对脑肿瘤患者进行了验证，未涵盖其他疾病类型	开发深度学习方法来合成DSC MRI参数图，以减少临床扫描中对比剂的使用剂量	脑肿瘤患者及无脑肿瘤的对照组参与者	医学影像分析	脑肿瘤	DSC MRI, DCE MRI	cGAN	MRI图像	64名参与者（包括脑肿瘤患者和对照组）	NA	条件生成对抗网络	线性回归, Bland-Altman图	NA
43	2026-04-12	Gold Futures Price Prediction Using Transformer Deep Learning Models with Data Scraped via UiPath 2025-09-26, Journal of visualized experiments : JoVE DOI:10.3791/68903 PMID:41082458	研究论文	本研究使用Transformer深度学习模型，结合通过UiPath网络爬取的数据，预测黄金期货价格	首次将Transformer模型与UiPath自动化数据采集结合，用于黄金价格预测，相比传统方法提供了更准确和可靠的预测	未纳入新闻头条和社交媒体情感等替代数据源，可能限制了市场动态的深入洞察	预测黄金期货价格，为投资者、金融分析师和政策制定者提供决策指导	黄金期货价格数据	机器学习	NA	网络爬取（UiPath），数据预处理（缺失数据处理、MinMax缩放）	Transformer	时间序列数据（每日黄金价格）	从investing.com网络爬取的每日黄金价格数据（具体数量未明确）	未明确指定，可能为TensorFlow或PyTorch	Transformer	均方误差（MSE），均方根误差（RMSE），R平方	未明确指定
44	2026-04-12	Dual Encoder-Decoder-Encoder with Adversarial Training for Unsupervised Traffic Accident Detection in Surveillance Videos 2025-09-05, Journal of visualized experiments : JoVE DOI:10.3791/68731 PMID:40982396	研究论文	本文提出了一种基于双编码器-解码器-编码器框架和对抗训练的无监督方法，用于监控视频中的交通事故检测	提出了双编码器-解码器-编码器框架，通过双向映射学习正常交通行为模式，并引入两阶段对抗训练机制增强对异常事件的敏感性	未明确说明模型在极端天气或低光照条件下的性能表现，也未讨论计算复杂度对实时检测的影响	开发无监督的深度学习系统，用于实时检测监控视频中的交通事故和危险驾驶行为	真实世界交通监控视频数据	计算机视觉	NA	深度学习，对抗训练	编码器-解码器，GAN	视频	未明确说明具体样本数量，仅提及使用真实世界交通监控数据集	未明确说明	双编码器-解码器-编码器	准确率，鲁棒性	未明确说明
45	2026-04-12	Transfer Learning Based Deep Learning Approach for Knee Osteoarthritis Grading Using Modified XceptionNet Architecture 2025-08-22, Journal of visualized experiments : JoVE DOI:10.3791/68720 PMID:40920575	研究论文	本研究提出了一种基于迁移学习的深度学习方法，使用改进的XceptionNet架构对膝关节骨关节炎进行分级	通过类别平衡方法、定制化预处理流程及对XceptionNet的架构改进，有效解决了数据集不平衡问题，提升了早期膝关节骨关节炎的检测性能	NA	开发自动化系统用于膝关节骨关节炎的放射学识别，特别是早期检测	膝关节X射线图像	计算机视觉	骨关节炎	X射线成像	CNN	图像	NA	NA	XceptionNet	准确率, 精确率, 召回率, F1分数, Cohen's kappa	NA
46	2026-04-12	How I Do It: Three-Dimensional MR Neurography and Zero Echo Time MRI for Rendering of Peripheral Nerve and Bone 2025-07, Radiology IF:12.1Q1 DOI:10.1148/radiol.241604 PMID:40590699	研究论文	本文介绍了一种结合三维磁共振神经成像和零回波时间磁共振成像技术，用于渲染外周神经和骨骼空间关系的方法	通过融合三维磁共振神经成像和零回波时间磁共振成像序列，首次实现了外周神经与骨骼结构的联合三维渲染，为临床决策提供可视化路线图	未明确说明方法在广泛临床应用中的验证范围及潜在技术限制	开发一种用于临床决策支持的外周神经与骨骼三维可视化技术	外周神经与骨骼的解剖结构	医学影像处理	NA	三维磁共振神经成像，零回波时间磁共振成像	深度学习	磁共振图像	NA	NA	NA	NA	NA
47	2026-04-12	Future Applications of Cardiothoracic CT 2025-06, Radiology IF:12.1Q1 DOI:10.1148/radiol.240085 PMID:40492912	综述	本文综述了光子计数CT、直立CT和人工智能在心脏胸部CT成像和诊断中的未来应用前景	探讨了光子计数CT、直立CT和四维CT等新技术如何降低辐射剂量、提高空间分辨率，并利用人工智能改变放射科医生解读影像的方式	NA	探讨心脏胸部CT技术的未来发展趋势及其临床应用潜力	心脏胸部CT成像技术及其在诊断中的应用	数字病理学	心血管疾病	光子计数CT, 直立CT, 四维CT	深度学习	CT影像	NA	NA	NA	NA	NA
48	2026-04-12	Navigating the AI Landscape in Medical Imaging: A Critical Analysis of Technologies, Implementation, and Implications 2025-06, Radiology IF:12.1Q1 DOI:10.1148/radiol.240982 PMID:40552997	综述	本文对医学影像中人工智能技术的现状、实施挑战及影响进行了批判性分析	综合分析了多模态成像数据、临床记录与大语言模型整合的AI潜力，并探讨了少样本学习、自监督模型和集中式平台等前沿进展	存在专家标注数据稀缺、监管障碍、临床实施滞后、大语言模型可解释性不足、深度学习模型泛化能力有限以及临床整合的技术壁垒	探讨AI在医学影像领域的整合挑战、负责任发展路径及多方利益相关者观点，以优化AI安全性并增强放射科医生工作	医学影像AI技术、监管机构（如FDA）、放射科社区及医疗保健系统	医学影像	NA	深度学习、大语言模型、少样本学习、自监督学习	深度学习模型、大语言模型	多模态成像数据、临床记录	NA	NA	NA	NA	NA
49	2026-04-12	A Data-Centric Approach to Deep Learning for Brain Metastasis Analysis at MRI 2025-06, Radiology IF:12.1Q1 DOI:10.1148/radiol.242416 PMID:40552999	研究论文	本研究开发了一种基于数据中心的深度学习系统，用于在MRI图像中检测、分割和纵向跟踪任何大小的脑转移瘤	采用数据中心方法，通过迭代数据标注和系统质量控制提高分割一致性，并使用改进的nnU-Net框架，增强了模型对小病灶的检测能力和泛化性	研究为回顾性设计，且部分患者性别信息未知	开发一个泛化性强的深度学习系统，用于脑转移瘤的检测、分割和纵向跟踪	脑转移瘤患者的MRI扫描图像	数字病理	脑转移瘤	MRI	深度学习	图像	1623名患者的1985次扫描，包含5552个脑转移瘤	nnU-Net	改进的nnU-Net	敏感性, Dice相似系数, 归一化表面距离	NA
50	2026-04-12	Anatomy-derived 3D Aortic Hemodynamics Using Fluid Physics-informed Deep Learning 2025-05, Radiology IF:12.1Q1 DOI:10.1148/radiol.240714 PMID:40326877	研究论文	本研究评估了一种基于流体物理信息循环生成对抗网络的生成式人工智能方法，用于直接从主动脉解剖结构预测其血流动力学，作为4D血流MRI的替代方案	提出了一种结合流体物理信息的循环生成对抗网络，能够仅从三维主动脉解剖分割数据快速生成准确的主动脉血流动力学参数	研究为回顾性分析，且模型训练和测试数据均来自单一机构	评估生成式AI方法在量化主动脉血流动力学方面的可行性和准确性，以替代耗时且复杂的4D血流MRI	主动脉血流动力学参数，包括收缩期三维速度矢量场、峰值速度、壁面剪切应力及主动脉瓣狭窄分类	医学影像分析	心血管疾病	4D血流MRI, 对比增强MR血管造影	GAN	三维医学影像	训练集：BAV 994例，TAV 419例；测试集：BAV 248例，TAV 104例；外部测试集：60例	NA	流体物理信息循环生成对抗网络	偏差, 一致性界限, 相关系数, 相对差异, Kappa系数	NA
51	2026-04-12	Association of Deep Learning-based Chest CT-derived Respiratory Parameters with Disease Progression in Amyotrophic Lateral Sclerosis 2025-05, Radiology IF:12.1Q1 DOI:10.1148/radiol.243463 PMID:40358443	研究论文	本研究探讨了基于深度学习的胸部CT衍生呼吸参数在预测肌萎缩侧索硬化症（ALS）疾病进展和生存期中的价值	首次利用深度学习从胸部CT中自动提取肺体积指数（LVI）和呼吸肌指数（RMI），并将其作为ALS疾病分期和生存预测的独立预后因素，特别是在延髓受累患者中验证了其有效性	研究为单中心回顾性设计，样本量相对有限（261例），且未在外部队列中进行验证，可能影响结果的普适性	评估基于深度学习的CT衍生呼吸参数在预测ALS疾病进展和患者生存期方面的临床价值	被诊断为肌萎缩侧索硬化症（ALS）并接受过胸部CT检查的患者	数字病理学	肌萎缩侧索硬化症	胸部CT成像	深度学习, 高斯过程回归器	医学影像（CT图像）	261名患者（平均年龄65.2岁，男性156名）	NA	NA	风险比（HR）, 时间依赖性受试者工作特征曲线分析, 估计误差	NA
52	2026-04-12	Deep Learning-based Quantitative CT Myocardial Perfusion Imaging and Risk Stratification of Coronary Artery Disease 2025-04, Radiology IF:12.1Q1 DOI:10.1148/radiol.242570 PMID:40298595	研究论文	本研究开发并验证了一种用于自动量化心肌血流量和缺血心肌体积百分比的深度学习模型，并探讨了其对主要不良心血管事件的预后价值	开发了首个基于深度学习的自动化CT心肌灌注成像定量模型，用于评估心肌血流量和缺血心肌体积百分比，并证明其在心血管风险分层中具有增量预后价值	研究为回顾性和前瞻性混合设计，可能存在选择偏倚；深度学习模型在外部验证中的泛化能力仍需进一步评估	开发并验证深度学习模型，用于自动量化心肌灌注参数，并评估其在冠状动脉疾病风险分层中的预后价值	接受临床指征CT心肌灌注成像和冠状动脉CT血管造影的患者	数字病理	心血管疾病	动态CT心肌灌注成像，冠状动脉CT血管造影	深度学习模型	CT图像	三个队列共1108名患者（平均年龄61岁±12，667名男性），其中队列1用于模型开发（训练集211人，验证集57人，测试集90人）	NA	NA	受试者工作特征曲线下面积，组内相关系数，C指数，风险比	NA
53	2026-04-12	Improving entity recognition using ensembles of deep learning and fine-tuned large language models: A case study on adverse event extraction from VAERS and social media 2025-Mar, Journal of biomedical informatics IF:4.0Q2 DOI:10.1016/j.jbi.2025.104789 PMID:39923968	研究论文	本研究评估了传统深度学习模型与大语言模型在从VAERS和社交媒体文本中提取COVID-19疫苗不良事件实体方面的性能，并通过集成方法提升了识别效果	通过集成微调后的传统深度学习模型与大语言模型，显著提升了不良事件实体识别的性能，特别是在特定实体类型上取得了高F1分数	研究样本量相对有限（VAERS报告230条，Twitter 3383条，Reddit 49条），且未对GPT-4进行微调，可能影响模型比较的全面性	评估大语言模型与传统深度学习模型在不良事件实体提取中的有效性，并探索集成方法对性能的影响	从VAERS、Twitter和Reddit收集的文本数据，用于提取疫苗、注射和不良事件三类实体	自然语言处理	COVID-19	文本挖掘	RNN, BioBERT, GPT-2, GPT-3.5, GPT-4, Llama-2 7b, Llama-2 13b	文本	VAERS报告230条，Twitter帖子3383条，Reddit帖子49条	NA	RNN, BioBERT, GPT系列, Llama-2	严格F1分数, 宽松F1分数, 微平均F1分数	NA
54	2026-04-12	Advancing bioinformatics with large language models: components, applications and perspectives 2025-Jan-31, ArXiv PMID:38259343	综述	本文全面概述了大型语言模型在生物信息学中的关键组成部分、应用领域及未来展望	系统性地探讨了LLMs在解决生物信息学问题（超越其在人类语言建模方面的熟练度）的潜力，并提供了针对生物信息学领域不同数据类型（基因组学、转录组学等）的实用指南	作为一篇综述文章，未提出新的原创模型或方法，主要基于现有研究和经验进行总结与展望	综述大型语言模型在生物信息学领域的应用现状、关键技术与未来发展方向	大型语言模型及其在生物信息学子领域的应用	自然语言处理, 生物信息学	NA	自监督学习, 半监督学习	Transformer	文本, 基因组数据, 转录组数据, 蛋白质组数据, 单细胞数据	NA	NA	Transformer	NA	NA
55	2026-04-11	Quantitative CT Imaging in Progressive Pulmonary Fibrosis: Clinical Usefulness and Meaningful Threshold Definition 2025-Dec-06, Chest IF:9.5Q1 DOI:10.1016/j.chest.2025.11.031 PMID:41360185	研究论文	本研究通过深度学习定量CT成像，确定了非特发性肺纤维化纤维化间质性肺疾病中定义进行性肺纤维化的最小临床重要差异阈值，并验证了其预后价值	首次使用深度学习定量CT成像算法，定义了1年和6个月纤维化评分变化的最小临床重要差异阈值，并证明其能增强风险分层能力	研究为回顾性设计，可能受到选择偏倚的影响，且仅针对非特发性肺纤维化患者	确定定量CT成像在定义进行性肺纤维化中的临床有意义阈值，并评估其预后预测能力	非特发性肺纤维化纤维化间质性肺疾病患者	数字病理学	肺纤维化	定量CT成像	深度学习	CT图像	476名患者	NA	NA	风险比, 置信区间	NA
56	2026-04-11	Classification of neurological and mental health disorders based on multimodal approaches: A comprehensive review 2025-Dec, Neuroscience and biobehavioral reviews IF:7.5Q1 DOI:10.1016/j.neubiorev.2025.106399 PMID:41052735	综述	本文对基于深度学习的多模态方法在神经系统和心理健康障碍分类中的应用进行了全面回顾	填补了针对神经系统和心理健康障碍的深度学习多模态分类方法进行全面综述的空白，并分析了十种主要障碍（五种神经系统，五种心理健康相关）	NA	指导未来研究，并促进开发更准确、可靠、可访问的神经系统和心理健康障碍诊断工具	十种主要的神经系统和心理健康障碍	机器学习	神经系统疾病，心理健康障碍	NA	深度学习	神经影像，生物信号，临床评估	NA	NA	NA	NA	NA
57	2026-04-11	QTFPred: robust high-performance quantum machine learning modeling that predicts main and cooperative transcription factor bindings with base resolution 2025-Nov-01, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbaf604 PMID:41294241	研究论文	本文介绍了一种名为QTFPred的量子-经典混合框架，用于在碱基分辨率下预测转录因子结合位点	通过将量子卷积层集成到神经网络中，利用量子电路的指数特征空间，在数据稀疏场景下实现鲁棒性能，并揭示转录因子基序表示以洞察协同结合机制	NA	预测转录因子的主要和协同结合位点	转录因子结合位点	机器学习	NA	ChIP-seq	量子-经典混合神经网络	DNA序列数据	49个ENCODE ChIP-seq数据集	NA	量子卷积层	准确率, 精确度, 稳定性	GPU模拟
58	2026-04-11	SubCell: Proteome-aware vision foundation models for microscopy capture single-cell biology 2025-Oct-30, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.12.06.627299 PMID:41278937	研究论文	本文介绍了SubCell，一套用于荧光显微镜的自监督深度学习模型，旨在捕获细胞形态、蛋白质定位、细胞组织和生物功能	提出了基于蛋白质组感知学习目标的自监督模型，首次从图像数据直接学习构建了蛋白质组层次图，并整合蛋白质序列模型实现多模态蛋白质表示	NA	开发用于荧光显微镜的深度学习模型，以捕获单细胞生物学特征	人类蛋白质图谱中的蛋白质组范围图像集合	计算机视觉	NA	荧光显微镜	深度学习模型	图像	NA	NA	NA	NA	NA
59	2026-04-11	Deep infant brain segmentation from multi-contrast MRI 2025-Oct, Conference record. Asilomar Conference on Signals, Systems & Computers DOI:10.1109/ieeeconf67917.2025.11443909 PMID:41953470	研究论文	本文提出BabySeg，一个用于婴幼儿脑部MRI分割的深度学习框架，支持多样化的MRI协议和输入配置	结合领域随机化技术合成超出现实范围的训练图像以增强数据集偏移不变性，并引入灵活池化和交互多输入扫描特征的机制	未明确说明模型在极端成像条件或罕见病理情况下的鲁棒性	开发一个适用于婴幼儿脑部MRI的通用分割框架，以克服现有方法在图像类型和年龄组上的局限性	婴幼儿脑部多对比度MRI图像	数字病理学	NA	多对比度MRI	深度学习模型	图像	NA	NA	NA	准确性	NA
60	2026-04-11	Deep learning approach for automated hMPV classification 2025-Aug-08, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-14467-1 PMID:40781468	研究论文	本研究提出了一种名为hMPV-Net的深度学习框架，利用卷积神经网络（CNN）实现人偏肺病毒（hMPV）感染的自动检测与分类	开发了hMPV-Net这一新型深度学习框架，通过结合数据增强、加权损失函数和dropout正则化等先进技术，有效解决了数据集不平衡问题，并在计算效率上显著优于ResNet-50和VGG-16等现有模型	研究使用了模拟图像数据集而非真实患者数据进行训练和评估，这可能会影响模型在真实临床场景中的泛化能力	开发一种能够快速、准确检测和分类人偏肺病毒（hMPV）感染的自动化诊断方法	人偏肺病毒（hMPV）感染病例，特别是儿童、老年人和免疫功能低下患者中的呼吸道疾病	计算机视觉	呼吸道疾病	深度学习，卷积神经网络（CNN）	CNN	图像	10,000个样本，包含等量的hMPV阳性和阴性病例	NA	hMPV-Net	准确率, 精确率, 召回率, F1分数	NA