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	Prediction of cognitive conversion within the Alzheimer's disease continuum using deep learning 2025-02-13, Alzheimer's research & therapy DOI:10.1186/s13195-025-01686-x PMID:39948600	研究论文	开发深度学习模型预测阿尔茨海默病连续谱中的认知转化	利用纵向多变量数据（人口统计学、病史、神经心理学结果、实验室和神经影像结果）构建深度学习模型，实现不同时间点的认知转化预测，并通过逐步简化变量集获得高AUC值的简约模型	模型基于ADNI队列数据，可能需外部验证；预设定阈值可能影响治疗升级决策的泛化性	开发深度学习模型以预测阿尔茨海默病患者的认知转化，指导临床治疗决策	阿尔茨海默病神经影像学倡议队列中的607名个体（基线）及纵向随访数据	机器学习	阿尔茨海默病	NGS	深度学习	表格数据（人口统计学、病史、神经心理学、实验室、神经影像结果）	607名基线个体，其中538人随访12个月，482人随访24个月，268人随访36个月，280人随访48个月	NA	深度学习（未指定具体架构）	AUC	NA
122	2026-05-16	Development of Nipple Trauma Evaluation System With Deep Learning 2025-02, Journal of human lactation : official journal of International Lactation Consultant Association IF:2.1Q2 DOI:10.1177/08903344241303867 PMID:39718190	研究论文	利用深度学习开发乳头创伤评估系统，通过图像分类自动检测和分级乳头创伤	首次将深度学习应用于母乳喂养支持领域，开发了基于七个乳头创伤体征的图像分类系统	数据集规模较小（753张图像），且四类分类器在无创伤和轻度类别上的召回率和精确率较低	开发一套基于深度学习的乳头创伤评估系统，以支持母乳喂养护理人员	乳头创伤图像（来自先前研究），包括裂缝、脱皮、紫癜、结痂等八类体征	计算机视觉	乳腺疾病	NA	目标检测与图像分类模型	图像	753张乳头创伤图像	NA	NA	精确率、召回率、总体准确率、AUC、每秒帧数	NA
123	2026-05-15	An explainable deep learning model for diabetic foot ulcer classification using swin transformer and efficient multi-scale attention-driven network 2025-02-03, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-87519-1 PMID:39900977	研究论文	提出一种基于Swin Transformer和高效多尺度注意力驱动网络的双轨融合模型，用于糖尿病足溃疡分类，并集成可解释人工智能	首次采用Swin Transformer与Efficient Multi-Scale Attention-Driven Network (EMADN) 双轨架构进行糖尿病足溃疡分类，结合轻量级多尺度可变形混洗和全局扩张注意力模块进行特征提取，并引入Grad-CAM可解释人工智能方法	NA	开发一种高效自动化的深度学习模型，用于糖尿病足溃疡的准确分类，辅助医疗专业人员诊断	糖尿病足溃疡分类任务，使用DFUC-2021数据集	计算机视觉	糖尿病	NA	混合模型（Swin Transformer与CNN组合）	图像	NA（使用DFUC-2021数据集）	NA	Swin Transformer, Efficient Multi-scale Attention-Driven Network (EMADN), Grad-CAM	准确率, 宏观F1分数	NA
124	2026-05-15	Enhancing depression recognition through a mixed expert model by integrating speaker-related and emotion-related features 2025-02-03, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-88313-9 PMID:39900968	研究论文	提出一种混合专家模型，通过整合说话人相关和情感相关特征来提升抑郁症识别性能	首次在抑郁症识别中分离并融合说话人相关特征和情感相关特征，采用混合专家模型和多领域自适应算法，在跨语言数据集中表现优异	仅使用语音信号，未结合其他模态信息；自建中文数据集规模可能有限；MAE值在AVEC2014数据集上仍有优化空间	通过融合说话人相关和情感相关的语音特征，提高抑郁症自动识别的准确性并解决跨语言文化差异问题	抑郁症患者的语音信号	机器学习	抑郁症	语音特征提取、迁移学习、多领域自适应	混合专家模型（MoE）	语音数据	自建中文抑郁症数据集（数量未明确）和AVEC2014数据集	PyTorch	时延神经网络（TDNN）	准确率、平均绝对误差（MAE）	NA
125	2026-05-15	Synchronization-based graph spatio-temporal attention network for seizure prediction 2025-02-03, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-88492-5 PMID:39901056	研究论文	提出了一种基于同步的图时空注意力网络用于癫痫发作预测	首次将图时空注意力网络与同步机制相结合，有效捕捉癫痫发作期间的时空相关性和个体间差异	未提及计算资源需求及模型泛化性验证	提高癫痫发作预测的准确性和可靠性，特别是针对难以分类的受试者	癫痫患者脑电图（EEG）记录中的发作前兆信号	机器学习	癫痫	EEG记录	图注意力网络	脑电图信号	CHB-MIT公共数据集	NA	图时空注意力网络（SGSTAN）	准确率, 特异度, 灵敏度	NA
126	2026-05-15	Intratumoral and Peritumoral Radiomics for Predicting the Prognosis of High-grade Serous Ovarian Cancer Patients Receiving Platinum-Based Chemotherapy 2025-02, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2024.09.001 PMID:39289095	研究论文	开发深度学习预后模型，评估肿瘤内及瘤周影像组学在预测高级别浆液性卵巢癌患者铂类化疗预后中的意义	首次系统评估肿瘤内和瘤周影像组学特征在深度学习模型中的综合预测价值，并分析了不同扩张像素对预测准确性的影响	外部测试集样本量较小（N=26），可能影响模型泛化能力的全面评估	构建基于深度学习的预后模型，预测接受铂类化疗的高级别浆液性卵巢癌患者的无进展生存期	474例高级别浆液性卵巢癌患者的非增强CT扫描图像，来自两个医疗机构	计算机视觉, 数字病理学	卵巢癌	CT扫描	深度学习模型	图像	474例患者（训练集362例，内部测试集86例，外部测试集26例）	NA	NA	风险比, 受试者工作特征曲线	NA
127	2026-05-15	Deep Learning and Habitat Radiomics for the Prediction of Glioma Pathology Using Multiparametric MRI: A Multicenter Study 2025-02, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2024.09.021 PMID:39322536	研究论文	通过多参数MRI结合深度学习与生境影像组学预测胶质瘤病理结果的多中心研究	将生境分析与深度学习相结合，提取成像特征并联合临床特征建模，以预测胶质瘤病理结果，较传统影像组学方法获得更好预测性能	临床特征对预测的辅助证据相对较弱	实现更好的胶质瘤病理结果预测	原发性胶质瘤患者的MRI影像、病理报告和临床病史	数字病理学、机器学习	胶质瘤	多参数MRI（T1对比增强和T2加权序列）	LightGBM, SVM, MLP, DenseNet161, ResNet50, Inception_v3	医学影像、文本（病理报告和临床病史）	387例原发性胶质瘤，来自三家医院，其中264例训练集、82例测试集、41例验证集	NA	DenseNet161, ResNet50, Inception_v3, LightGBM, SVM, MLP	NA	NA
128	2026-05-15	Clinical Pilot of a Deep Learning Elastic Registration Algorithm to Improve Misregistration Artifact and Image Quality on Routine Oncologic PET/CT 2025-02, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2024.09.044 PMID:39462735	研究论文	基于深度学习弹性配准算法改进常规肿瘤PET/CT配准伪影和图像质量的临床试点研究	首次将深度学习弹性配准方法应用于临床常规肿瘤PET/CT，评估其减少配准伪影和改善图像质量的效果	样本量较小（仅30名患者），且未涉及不同示踪剂和扫描协议的广泛验证	评估深度学习弹性配准算法在减少PET/CT配准伪影和改善图像质量方面的临床潜力	30名接受常规肿瘤检查的患者（20例18F-FDG PET/CT和10例64Cu-DOTATATE PET/CT）	计算机视觉	肿瘤	PET/CT	深度学习弹性配准算法	图像	30名患者（20例18F-FDG PET/CT和10例64Cu-DOTATATE PET/CT）	NA	弹性配准网络	图像质量Likert评分、标准化摄取值、信噪比、肝肺指数	NA
129	2026-05-15	A Multimodal Deep Learning Nomogram for the Identification of Clinically Significant Prostate Cancer in Patients with Gray-Zone PSA Levels: Comparison with Clinical and Radiomics Models 2025-02, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2024.10.009 PMID:39496535	研究论文	建立了一种多模态深度学习列线图，用于预测灰色区域PSA水平患者中的临床显著性前列腺癌，并与临床和影像组学模型进行比较	首次将深度学习特征、PI-RADS评分和临床变量通过混合融合方法整合为多模态列线图，在预测临床显著性前列腺癌方面显著优于传统影像组学和临床模型	未提及模型的外部验证和前瞻性研究设计	建立用于预测灰色区域PSA水平患者中临床显著性前列腺癌的多模态深度学习列线图	2018年1月至2022年12月期间有病理结果的303名PSA处于灰色区域的患者	数字病理学	前列腺癌	NA	深度学习模型、支持向量机（SVM）、XGBoost	双参数磁共振成像（bp-MRI）图像、临床变量、PI-RADS评分	303名患者	NA	NA	AUC、决策曲线分析	NA
130	2026-05-12	The information bottleneck as a principle underlying multi-area cortical representations during decision-making 2025-Feb-15, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2023.07.12.548742 PMID:37502862	研究论文	本研究探讨了多脑区皮层表征在决策过程中遵循信息瓶颈原则的机制	首次通过多脑区循环神经网络模型揭示了大脑如何通过信息瓶颈原理形成最优表征，并发现前额叶皮层与运动前区背侧区域之间的信息优先传播机制	NA	阐明决策过程中多脑区皮层表征如何遵循信息瓶颈原则进行分布式计算	恒河猴的背外侧前额叶皮层和背侧运动前区皮层中的单个神经元与多单元活动	机器学习	NA	多脑区循环神经网络	循环神经网络	神经电生理数据	恒河猴实验中的神经元记录数据	PyTorch	多脑区循环神经网络	NA	NA
131	2026-05-10	AI-based approach to dissect the variability of mouse stem cell-derived embryo models 2025-Feb-19, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-025-56908-5 PMID:39971935	研究论文	利用深度学习提高小鼠干细胞衍生胚胎模型的可重复性，通过活体成像和AI模型对胚胎样结构进行分类并预测其发育轨迹	首次将深度学习应用于干细胞衍生胚胎模型的筛选，实现早期（细胞接种后90小时）以88%准确率分类胚胎正常与异常发育，并发现正常胚胎的细胞数量、尺寸和形状等关键形态特征	研究对象仅限定于小鼠干细胞衍生胚胎模型（ETiX-胚胎），未涉及人类或其他物种；初始分类准确率在细胞接种阶段仅为65%，存在早期预测精度不足的问题	利用深度学习提高干细胞衍生胚胎模型的选择标准化和可重复性	900个小鼠着床后干细胞衍生胚胎样结构（ETiX-胚胎）	计算机视觉	不适用（研究聚焦胚胎发育建模而非疾病）	活体成像	CNN（卷积神经网络）	图像（时间序列活体成像数据）	900个ETiX-胚胎样本	PyTorch	未明确指定（需从原文补充）	准确率	未说明
132	2026-05-08	An Explainable Unified Framework of Spatio-Temporal Coupling Learning With Application to Dynamic Brain Functional Connectivity Analysis 2025-02, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2024.3467384 PMID:39320999	研究论文	提出一种可解释的时空耦合学习统一框架，应用于动态脑功能连接分析	构建基于时空相关性的深度学习网络，整合节点表示与节点间连接的时变耦合关系，并在每个时间步探随时空演化，提高分析结果的可解释性	NA	开发可解释的框架用于挖掘时间序列数据中的内在时空耦合关系，并应用于脑动态功能连接分析	大脑动态功能连接模式	机器学习	NA	fMRI	深度学习网络	时间序列数据	NA	NA	NA	NA	NA
133	2026-05-05	Advancing healthcare practice and education via data sharing: demonstrating the utility of open data by training an artificial intelligence model to assess cardiopulmonary resuscitation skills 2025-02, Advances in health sciences education : theory and practice IF:3.0Q2 DOI:10.1007/s10459-024-10369-5 PMID:39249618	研究论文	通过共享心肺复苏技能表现视频数据库并训练人工智能模型，展示开放数据在医疗保健实践与教育中的效用	首次利用开放共享的CPR技能表现视频数据库训练AI模型，实现自动临床评估；该数据库包含多角度视频和专家评分，支持3D重建和运动分析	NA	论证数据共享在医疗教育中的价值，并开发基于AI的自动CPR技能评估工具	40名参与者的心肺复苏技能表现视频及其质量评估数据	计算机视觉	NA	视频采集、姿势估计	深度学习网络	视频	40名参与者，从6个角度录制	NA	姿势估计网络、深度学习网络	NA	NA
134	2026-05-04	Exploring Deep Learning Applications using Ultrasound Single View Cines in Acute Gallbladder Pathologies: Preliminary Results 2025-02, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2024.08.061 PMID:39306521	研究论文	利用超声单视图动态影像开发深度学习模型，以区分正常胆囊、非紧急胆石症和需紧急干预的急性结石性胆囊炎	首次使用超声单视图动态影像进行深度学习建模，区分胆囊正常、非紧急胆石症和需紧急干预的急性胆囊炎，具有高精度和特异性	初步研究，样本量有限（186名患者，266个动态影像），仅使用单视图动态影像，可能无法代表完整临床场景	开发深度学习模型，利用超声单视图动态影像区分正常胆囊、非紧急胆石症和需紧急干预的急性结石性胆囊炎	急诊科出现右上腹疼痛的成年患者的超声单视图动态影像，涵盖正常、非紧急胆石症和急性胆囊炎三类	计算机视觉	胆囊疾病	超声成像	深度学习模型（未明确具体类型，如CNN）	超声动态影像（单视图）	186名患者，共266个动态影像（正常：52人/104个，非紧急胆石症：73人/88个，急性胆囊炎：61人/74个）	NA	NA	准确率、特异性	NA
135	2026-05-04	Large Language Models can Help with Biostatistics and Coding Needed in Radiology Research 2025-02, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2024.09.042 PMID:39406582	研究论文	评估大型语言模型在放射学研究中的统计和深度学习代码生成能力	首次系统评估 ChatGPT 和 Gemini 在放射学研究中生成统计测试、R 语言代码和深度学习模型代码的性能	LLM 存在幻觉风险、代码生成错误，需要用户验证和优化代码，且受数据隐私法规限制	测试 LLM 在放射学研究中提供统计解决方案和深度学习代码的能力	ChatGPT-4o、ChatGPT-3.5 和 Google Gemini	自然语言处理	NA	NA	大型语言模型	文本	8 个统计问题，1 个深度学习任务	PyTorch	Vision Transformer (ViT-B/16)	代码正确率、运行时错误次数	网络聊天界面，未指定 GPU
136	2026-05-02	Global genotype by environment prediction competition reveals that diverse modeling strategies can deliver satisfactory maize yield estimates 2025-02-05, Genetics IF:3.3Q2 DOI:10.1093/genetics/iyae195 PMID:39576009	研究论文	通过全球基因型-环境预测竞赛，发现多样化建模策略均可有效预测玉米产量	首次举办公开的基因型-环境互作预测竞赛，整合基因组变异、表型、气象和管理数据，系统评估多种建模策略（包括传统育种工具、机器学习/深度学习、机械模型和集成模型）的预测能力，验证了无单一模型绝对优越的结论	未明确讨论模型可解释性、数据偏差或跨环境泛化性的潜在问题	探索结合遗传和环境因素预测作物表型的方法，提升产量预测精度以保障粮食安全	玉米（Maize）的产量性状预测	机器学习	不适用	基因组变异分析、表型采集、气象数据记录、田间管理记录	混合模型（随机森林、岭回归、最小二乘法、深度学习/机器学习、机械模型、集成模型）	基因型数据、表型数据、气象数据、管理记录	涵盖9年（2022-2023年）的多地点玉米数据集，具体样本量未在摘要中明确	不适用（竞赛中涉及多种框架，如随机森林、岭回归等，但未在摘要中指定具体框架）	随机森林、岭回归、最小二乘法、深度学习网络（具体架构未指定）、机械模型、集成模型	产量预测精度（未在摘要中明确具体指标，如R²或RMSE等）	未指定具体计算资源
137	2026-05-01	OrganoIDNet: a deep learning tool for identification of therapeutic effects in PDAC organoid-PBMC co-cultures from time-resolved imaging data 2025-Feb, Cellular oncology (Dordrecht, Netherlands) DOI:10.1007/s13402-024-00958-2 PMID:38805131	研究论文	提出OrganoIDNet深度学习工具，用于从时序成像数据中识别PDAC类器官与PBMC共培养的治疗效果	首次将深度学习应用于PDAC类器官与免疫细胞共培养的实时成像分析，能够区分类器官大小和健康状态，并纵向监测免疫治疗反应	NA	开发和验证基于深度学习的工具，用于实时监测PDAC类器官对化疗和免疫治疗的反应	小鼠和人源PDAC类器官、PBMCs共培养模型	数字病理学	胰腺导管腺癌（PDAC）	活细胞成像	深度学习	明场图像	小鼠和人源PDAC类器官样本	NA	OrganoIDNet	准确率、CellTiter-Glo终点增殖试验验证	NA
138	2025-02-22	Author Correction: Cough2COVID-19 detection using an enhanced multi layer ensemble deep learning framework and CoughFeatureRanker 2025-Feb-20, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-90514-1 PMID:39979555	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
139	2026-04-25	Deep learning assists early-detection of hypertension-mediated heart change on ECG signals 2025-02, Hypertension research : official journal of the Japanese Society of Hypertension IF:4.3Q1 DOI:10.1038/s41440-024-01938-7 PMID:39394520	研究论文	设计深度学习模型从心电图信号中预测高血压并识别相关心电片段	提出多分支多尺度LSTM网络MML-Net和心电导向波对齐可解释人工智能管道ECG-XAI，用于早期检测高血压介导的心脏变化	未在外部多中心数据集上验证，且模型解释仅聚焦于P波和R波	探索利用心电图信号早期检测高血压引起的心脏结构变化	心电图信号及高血压患者的心脏变化	机器学习, 数字健康	心血管疾病, 高血压	心电图	LSTM	信号	210,120份10秒12导联心电图（来自FUKUDA FX-8322）和812份心电图（来自NALONG RAGE-12）	PyTorch	MML-Net（多分支多尺度LSTM）	召回率, 精确率	NA
140	2026-04-25	Graph based recurrent network for context specific synthetic lethality prediction 2025-02, Science China. Life sciences DOI:10.1007/s11427-023-2618-y PMID:39422810	研究论文	提出基于图循环网络的模型用于上下文特异性合成致死预测	引入图循环网络编码器获取上下文特异性低维特征表示，利用门控循环单元集成上下文相关状态信息	未提及具体限制，但方法依赖遗传上下文信息，可能对缺乏上下文数据的场景适应性有限	预测具有治疗潜力的合成致死相互作用，特别是上下文依赖性的SL关系	合成致死相互作用及其遗传上下文依赖性	机器学习	癌症	NA	图循环网络	基因组相互作用数据	NA	NA	图循环网络，门控循环单元	NA	NA