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	2026-02-03	Deep learning model for automatic detection of different types of microaneurysms in diabetic retinopathy 2025-Feb, Eye (London, England) DOI:10.1038/s41433-024-03585-1 PMID:39789187	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的软件，用于在非增殖性糖尿病视网膜病变患者的结构光学相干断层扫描图像中自动检测和区分低反射和高反射微动脉瘤	首次在结构OCT图像上使用深度学习模型（特别是DETR）自动检测和分类不同类型的微动脉瘤（低反射与高反射）	自动化方法与手动标注之间的差异主要源于自动化方法错误选择了正常视网膜血管，且YOLO模型性能较差	开发能够自动检测和区分糖尿病视网膜病变中不同类型微动脉瘤的深度学习软件，以辅助临床早期检测和监测	非增殖性糖尿病视网膜病变患者的结构OCT图像及其中的微动脉瘤	计算机视觉	糖尿病视网膜病变	结构光学相干断层扫描	YOLO, DETR	图像	249名患者（498只眼睛）	NA	YOLO, DETR	AUC	NA
122	2026-02-03	AI-based methods for biomolecular structure modeling for Cryo-EM 2025-Feb, Current opinion in structural biology IF:6.1Q1 DOI:10.1016/j.sbi.2025.102989 PMID:39864242	综述	本文综述了人工智能（特别是深度学习）在冷冻电镜数据处理关键步骤（如大分子结构建模和异质性分析）中的应用	总结了当前最先进的AI技术在冷冻电镜数据处理中的创新应用，特别是深度学习对结构建模和异质性分析性能的提升	NA	探讨AI方法在冷冻电镜生物分子结构建模领域的应用与进展	冷冻电镜数据处理中的大分子结构建模和异质性分析	结构生物学	NA	冷冻电镜	深度学习	图像	NA	NA	NA	NA	NA
123	2026-02-03	Binary Classification of Laryngeal Images Utilising ResNet-50 CNN Architecture 2025-Feb, Indian journal of otolaryngology and head and neck surgery : official publication of the Association of Otolaryngologists of India DOI:10.1007/s12070-024-05202-9 PMID:40070749	研究论文	本研究提出了一种利用ResNet-50 CNN架构对喉部内窥镜图像进行二分类（癌变与非癌变）的新方法，以辅助喉癌的早期检测	在印度喉癌高发且缺乏先进NBI设备和专业知识的背景下，首次将ResNet-50 CNN架构应用于喉部内窥镜图像的二分类任务，并针对数据稀缺问题将九类形态学分类简化为癌变/非癌变二分类	原始研究计划对九种形态学类别进行分类，但因各类别数据不足而简化为二分类；研究仅使用单一医疗中心的数据，可能影响模型泛化能力	开发基于深度学习的喉癌早期检测与分类系统	喉部内窥镜图像中的癌变与非癌变病变区域	计算机视觉	喉癌	内窥镜成像，图像处理技术	CNN	图像	来自960名患者的1978张内窥镜图像（其中测试集197张，含43张癌变图像和154张非癌变图像）	NA	ResNet-50	ROC曲线下面积（AUC），准确率	NA
124	2026-01-25	Rewiring protein sequence and structure generative models to enhance protein stability prediction 2025-Feb-18, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.02.13.638154 PMID:40027759	研究论文	本文提出了一种名为SPURS的新型深度学习框架，通过整合蛋白质语言模型和逆折叠模型，以增强蛋白质稳定性预测	提出了一种轻量级神经网络模块，将ProteinMPNN学习的结构表示重新连接到ESM的注意力层，从而整合序列和结构数据中的进化模式	未明确说明模型在特定蛋白质家族或极端条件下的泛化能力限制	提高蛋白质热稳定性变化的预测准确性，以理解人类疾病并设计用于临床和工业应用的蛋白质	蛋白质氨基酸替换对热稳定性的影响	机器学习	NA	深度学习	神经网络, 蛋白质语言模型, 逆折叠模型	序列数据, 结构数据	基于最新发布的大规模热稳定性数据集进行监督训练	PyTorch	ESM, ProteinMPNN	准确性, 速度, 可扩展性, 泛化能力	NA
125	2026-01-24	AggNet: Advancing protein aggregation analysis through deep learning and protein language model 2025-Feb, Protein science : a publication of the Protein Society IF:4.5Q1 DOI:10.1002/pro.70031 PMID:39840791	研究论文	本研究提出了一种名为AggNet的新型深度学习框架，用于预测蛋白质聚集，结合蛋白质语言模型ESM2和AlphaFold2，以区分淀粉样和非淀粉样肽并识别聚集倾向区域	AggNet结合了蛋白质语言模型ESM2和AlphaFold2，利用物理化学、进化和结构信息，在蛋白质聚集预测上实现了最先进的性能，并增强了模型的可解释性	NA	开发一种高效的计算工具来预测蛋白质聚集，以替代成本高昂且劳动密集的实验方法	蛋白质聚集，特别是淀粉样和非淀粉样肽以及聚集倾向区域	机器学习	NA	深度学习，蛋白质语言模型	深度学习框架	蛋白质序列和结构数据	NA	NA	ESM2, AlphaFold2	NA	NA
126	2026-01-14	Unraveling microglial spatial organization in the developing human brain with DeepCellMap, a deep learning approach coupled with spatial statistics 2025-Feb-13, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-025-56560-z PMID:39948387	研究论文	本文介绍了一种名为DeepCellMap的深度学习辅助工具，用于分析发育中人类大脑的小胶质细胞空间组织	开发了DeepCellMap工具，结合多尺度图像处理与先进空间统计，首次系统映射小胶质细胞在正常和病理大脑发育中的空间组织	未明确说明样本量的具体限制或工具在不同成像模态下的验证范围	研究发育中人类大脑的小胶质细胞空间组织及其在病理条件下的变化	人类胎儿大脑组织中的小胶质细胞	数字病理学	NA	多尺度图像处理，空间统计，聚类分析	深度学习	组织切片图像	NA	NA	NA	NA	NA
127	2026-01-09	Long-Term Carotid Plaque Progression and the Role of Intraplaque Hemorrhage: A Deep Learning-Based Analysis of Longitudinal Vessel Wall Imaging 2025-Feb-19, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2024.12.09.24318661 PMID:39711698	研究论文	本研究利用深度学习分割技术分析纵向血管壁成像数据，评估颈动脉斑块内出血对长期斑块负荷进展的影响	首次结合深度学习分割与纵向多对比磁共振血管壁成像，量化分析颈动脉斑块内出血的长期动态变化及其对斑块进展的加速作用	样本量较小（28名无症状受试者），且为观察性研究，无法确定因果关系	评估颈动脉斑块内出血对长期斑块负荷进展的影响	无症状颈动脉粥样硬化受试者的颈动脉斑块	数字病理学	心血管疾病	多对比磁共振血管壁成像	深度学习分割模型	磁共振图像	28名无症状受试者，共50条动脉，平均每名受试者接受4.7次扫描，随访时间平均5.8年	NA	NA	NA	NA
128	2026-01-07	Artificial intelligence links CT images to pathologic features and survival outcomes of renal masses 2025-Feb-07, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-025-56784-z PMID:39915478	研究论文	本研究开发了基于术前多期CT图像的深度学习模型，用于预测肾肿块恶性和侵袭性病理特征	首次使用多期卷积神经网络从CT图像中预测肾肿块的恶性和侵袭性，其性能超越了资深放射科医生、放射组学模型及肾测量评分列线图	研究仅基于单一机构的回顾性和前瞻性数据，未在外部验证集上进行测试，且样本量相对有限	改善肾肿块的诊断，区分良性肿块与侵袭性癌症，以优化治疗决策	肾肿块患者及其术前CT图像	计算机视觉	肾癌	计算机断层扫描（CT）	CNN	图像	4557名患者的13261个术前CT体积	NA	多期卷积神经网络	AUC	NA
129	2026-01-06	Artificial Intelligence in Natural Product Drug Discovery: Current Applications and Future Perspectives 2025-Feb-27, Journal of medicinal chemistry IF:6.8Q1 DOI:10.1021/acs.jmedchem.4c01257 PMID:39916476	综述	本文综述了人工智能在天然产物药物发现中的当前应用与未来前景	整合人工智能（特别是机器学习和深度学习）分析天然产物数据，利用生成式AI进行数据合成，以加速药物发现过程	未具体说明数据规模或模型性能的局限性	加速天然产物药物发现过程，提升数据分析和预测建模能力	天然产物及其相关的生物活性化合物	机器学习	NA	NA	机器学习, 深度学习	生物数据, 化学数据	NA	NA	NA	NA	NA
130	2026-01-05	A spatial-spectral vision transformer model for head and neck cancer detection with hyperspectral, RGB, and synthesized RGB histologic images 2025-Feb, Proceedings of SPIE--the International Society for Optical Engineering DOI:10.1117/12.3048966 PMID:41480495	研究论文	本研究评估了深度学习模型在组织学图像中使用高光谱成像（HSI）检测头颈部鳞状细胞癌（SCC）的效能	引入了具有光谱注意力的空间-光谱视觉变换器（SST）模型，并比较了其在HSI、RGB及HSI合成RGB图像上的性能，证明了HSI在敏感性和准确性方面的优势	样本量相对较小（77张全切片来自51名患者），且未讨论模型在其他癌症类型或更大数据集上的泛化能力	评估高光谱成像（HSI）相对于正常彩色（RGB）图像在头颈部鳞状细胞癌组织学检测中的优势	头颈部鳞状细胞癌（SCC）的组织学切片	计算机视觉	头颈癌	高光谱成像（HSI）	Vision Transformer, CNN	图像（高光谱图像、RGB图像、合成RGB图像）	77张全组织学切片，来自51名患者	PyTorch（推断自DinoV2和ResNet的常用框架）	DinoV2, ResNet-152, 空间-光谱视觉变换器（SST）	准确率, 特异性, 敏感性	NA
131	2026-01-04	Enhancing placental pathology detection with GAMatrix-YOLOv8 model 2025-Feb-28, Heliyon IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.heliyon.2025.e42441 PMID:41477509	研究论文	本研究提出了一种名为GAMatrix-YOLOv8的新模型，用于增强胎盘病理组织（特别是延迟绒毛成熟）的实时识别和精确定位检测	将GAM注意力机制嵌入YOLOv8骨干网络，并结合图像增强和归一化等关键预处理步骤，使模型中间层能更有效地关注关键图像特征，从而提升计算效率和检测精度	摘要中未明确提及研究的局限性	旨在增强和验证YOLOv8模型，并探究其在胎盘组织病理学检测中的意义	胎盘病理组织，特别是延迟绒毛成熟	计算机视觉	胎盘病理	NA	CNN, YOLO	图像	摘要中未提及具体样本数量	摘要中未明确提及，但YOLOv8通常基于PyTorch	YOLOv8, GAMatrix-YOLOv8, GoogleNet, ResNet18	准确率, 精确率, 召回率, F1分数	摘要中未提及具体计算资源
132	2026-01-04	FedKBP: Federated dose prediction framework for knowledge-based planning in radiation therapy 2025-Feb, Proceedings of SPIE--the International Society for Optical Engineering DOI:10.1117/12.3044379 PMID:41472880	研究论文	本文提出了一种名为FedKBP的联邦学习框架，用于评估放射治疗中基于知识的计划剂量预测模型的集中式、联邦式和个体化训练性能	开发了FedKBP框架，首次在放射治疗剂量预测中系统比较了集中式、联邦式和个体化训练，并分析了数据分布（IID与非IID）对联邦学习性能的影响	非IID数据分布下联邦学习性能下降，表明需要更复杂的联邦学习方法超越简单的模型平均来处理站点间数据差异	评估联邦学习在放射治疗剂量预测中的应用，比较不同训练策略的性能	放射治疗计划中的剂量预测模型	医疗人工智能	放射治疗相关疾病	深度学习，联邦学习	深度学习模型	放射治疗计划数据	340个计划，来自OpenKBP数据集，分为8个训练站点	NA	NA	模型优化速度，样本外测试分数	NA
133	2025-12-28	An Intrinsically Explainable Approach to Detecting Vertebral Compression Fractures in CT Scans via Neurosymbolic Modeling 2025-Feb, Proceedings of SPIE--the International Society for Optical Engineering DOI:10.1117/12.3047426 PMID:41445919	研究论文	本文提出了一种用于CT扫描中椎体压缩性骨折检测的神经符号方法，该方法结合深度学习与基于形状的算法，实现了高性能且本质可解释的检测	提出了一种结合深度学习（用于椎体分割）与基于形状的规则算法（用于分析椎体高度分布）的神经符号模型，实现了在保持高性能的同时提供内在可解释性	方法仅在VerSe19数据集上进行了评估，未在其他独立数据集上进行验证；基于形状的规则可能无法捕捉所有类型的椎体压缩性骨折形态	开发一种高性能且本质可解释的椎体压缩性骨折自动检测方法，以支持机会性筛查和临床决策	CT扫描中的椎体压缩性骨折	数字病理学	骨质疏松症	CT扫描	神经符号模型, DenseNet	CT图像	VerSe19数据集	NA	DenseNet	准确率, 灵敏度	NA
134	2025-12-24	A Physics-Informed Deep Learning Model for MRI Brain Motion Correction 2025-Feb-13, ArXiv PMID:39990792	研究论文	本文提出了一种名为PI-MoCoNet的物理信息深度学习模型，用于MRI脑部图像的运动伪影校正	提出了一种新颖的物理信息运动校正网络，该网络利用空间域和k空间域的互补信息，无需显式运动参数估计即可鲁棒地去除高分辨率脑部MRI图像中的运动伪影	运动伪影是通过对相位编码线施加随机刚性变换来模拟的，可能无法完全覆盖所有真实临床场景中的复杂运动模式	开发并评估一种用于MRI脑部图像运动伪影校正的深度学习模型，以提高图像质量和诊断可靠性	脑部MRI图像	计算机视觉	NA	磁共振成像	深度学习	图像	两个公共数据集（IXI和MR-ART）	PyTorch	U-net, Swin Transformer	峰值信噪比, 结构相似性指数, 归一化均方误差	NA
135	2025-12-23	A Novel Improvement of Feature Selection for Dynamic Hand Gesture Identification Based on Double Machine Learning 2025-02-13, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25041126 PMID:40006355	研究论文	本文提出了一种基于双重机器学习的新方法，用于动态手势识别中的特征选择，以提高模型性能和可解释性	引入因果机器学习概念，通过双重机器学习方法选择与手势结果具有因果关系的变量，而非仅依赖相关性	未明确说明方法在更广泛数据集或实际应用场景中的泛化能力	探索因果机器学习在特征选择中的应用，以提升手势识别模型的效率和可靠性	动态手势识别问题中的变量选择	机器学习	NA	双重机器学习	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
136	2025-12-23	Training Generalized Segmentation Networks with Real and Synthetic Cryo-ET data 2025-Feb-05, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.01.31.635598 PMID:39975172	研究论文	本文开发了CryoTomoSim软件，通过结合真实和合成数据训练通用分割网络，用于冷冻电子断层扫描图像中的细胞特征分割	开发了开源的CryoTomoSim软件包，通过模拟分子拥挤和多样性的合成数据集训练分割网络，并采用协同训练方法构建了跨生命领域的通用分割网络NeuralSeg	仅基于合成数据训练的网络的准确性有限，需要真实细胞数据进行最准确和可泛化的训练	解决冷冻电子断层扫描图像分割中真实训练数据不足的问题，并构建通用分割网络	冷冻电子断层扫描图像中的大分子复合物和细胞特征，特别是神经元生长锥的细胞骨架分布	计算机视觉	NA	冷冻电子断层扫描	U-Net	图像	超过100张来自神经元生长锥的断层扫描图	NA	U-Net	NA	NA
137	2025-12-20	Capsule network-based deep learning for early and accurate diabetic retinopathy detection 2025-Feb-18, International ophthalmology IF:1.4Q3 DOI:10.1007/s10792-024-03391-4 PMID:39966199	研究论文	本研究提出了一种基于UNet++和胶囊网络的混合深度学习模型，用于青光眼的早期和准确检测	结合UNet++进行语义分割以精确勾勒视盘和视杯，并利用胶囊网络捕获层次结构，相比传统卷积神经网络对青光眼变化更敏感	未明确说明样本量或数据集的详细局限性，仅提及AI在眼科医疗中的革命性应用	实现青光眼的早期和准确检测，以预防失明	视网膜图像，特别是视盘和视杯的形态特征	计算机视觉	青光眼	深度学习，图像预处理（直方图均衡化和对比度受限自适应直方图均衡化）	CNN, CapsNet	图像	NA	NA	UNet++, CapsNet	准确度	NA
138	2025-12-20	Enhancing diabetic retinopathy diagnosis: automatic segmentation of hyperreflective foci in OCT via deep learning 2025-Feb-18, International ophthalmology IF:1.4Q3 DOI:10.1007/s10792-025-03439-z PMID:39966317	研究论文	本文提出了一种基于KiU-Net的深度学习模型，用于在糖尿病视网膜病变患者的OCT图像中自动分割高反射病灶	结合Kite-Net分支和三层U-Net分支，并设计交叉注意力块来整合细节和语义信息，显著减少了模型参数并提升了分割性能	未明确提及模型在更大规模或多样化数据集上的泛化能力，以及临床部署中的实际挑战	开发一种能够精确识别和分割糖尿病视网膜病变患者OCT图像中高反射病灶的自动分割算法	糖尿病视网膜病变患者的OCT图像中的高反射病灶	数字病理学	糖尿病视网膜病变	光学相干断层扫描	深度学习	图像	NA	NA	KiU-Net, Kite-Net, U-Net	灵敏度, Dice相似系数, 精确率, 召回率	NA
139	2025-12-19	phyddle: software for exploring phylogenetic models with deep learning 2025-Feb-28, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.08.06.606717 PMID:39149349	研究论文	介绍用于通过深度学习探索系统发育模型的软件phyddle	开发了基于流水线的软件，可在缺乏易处理似然函数的系统发育模型中使用无似然深度学习进行推断	NA	开发一种软件工具，使研究人员能够使用深度学习进行系统发育建模和推断	系统发育树	机器学习	NA	深度学习	深度学习模型	系统发育树数据	NA	NA	NA	准确性, 覆盖率测试	NA
140	2025-12-19	RVDLAHA: An RISC-V DLA Hardware Architecture for On-Device Real-Time Seizure Detection and Personalization in Wearable Applications 2025-02, IEEE transactions on biomedical circuits and systems IF:3.8Q2 DOI:10.1109/TBCAS.2024.3442250 PMID:39137083	研究论文	本文提出了一种用于可穿戴设备的实时癫痫发作检测与个性化硬件架构及算法	提出了支持实时癫痫检测与个性化算法的RISC-V深度学习加速器硬件架构及专用编译器	实验仅在实验室大鼠中进行，尚未在人类患者中进行临床验证	开发用于可穿戴设备的实时癫痫发作检测与个性化治疗系统	癫痫患者的脑电信号（通过动物实验验证）	机器学习	癫痫	脑电信号处理，硬件加速	CNN	时间序列信号（脑电信号）	实验室大鼠的脑电数据（具体数量未明确说明）	自定义硬件架构	CNN（具体架构未说明）	准确率	Xilinx PYNQ-Z2 FPGA平台，运行频率1MHz，功耗0.107W