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
2661	2026-03-06	AI-AIF: artificial intelligence-based arterial input function for quantitative stress perfusion cardiac magnetic resonance 2023-Jan, European heart journal. Digital health DOI:10.1093/ehjdh/ztac074 PMID:36743875	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的动脉输入函数预测方法，用于定量应力灌注心脏磁共振成像中的心肌血流量计算	首次使用深度学习模型（1D U-Net）从标准图像中预测未饱和的动脉输入函数，避免了传统双序列采集的需求	研究样本量有限（训练集201例，测试集44例），且仅在两所医疗中心进行验证，需要更多外部验证	改进应力灌注心脏磁共振成像中动脉输入函数的估计方法，以准确量化心肌血流量	心脏磁共振成像中的动脉输入函数信号	医学影像分析	心血管疾病	心脏磁共振成像，应力灌注成像	深度学习	医学影像序列	训练集：201名患者（中心1）；测试集：44名患者（中心1和中心2）	未明确说明	1D U-Net	Mann-Whitney U检验，Bland-Altman分析，诊断分类匹配率	NA
2662	2026-03-06	Recent Technical Developments in ASL: A Review of the State of the Art 2022-11, Magnetic resonance in medicine IF:3.0Q2 DOI:10.1002/mrm.29381 PMID:35983963	综述	本文综述了自Alsop等人发表共识论文以来，动脉自旋标记（ASL）领域的一系列最新技术发展	聚焦于ASL技术在读出与轨迹、图像重建、噪声降低、部分容积校正、非灌注参数量化、功能磁共振成像、指纹识别、血管选择性ASL、血管造影、深度学习及超高场ASL等方面的进展	未涵盖速度选择性ASL、多时间点ASL、体部ASL及临床ASL建议等主题，这些内容已在其他文章中详细讨论	促进研究团队和MRI供应商采纳ASL技术的最新进展，并提供实施指导	动脉自旋标记（ASL）技术及其相关方法	医学影像	NA	动脉自旋标记（ASL）	NA	磁共振成像数据	NA	NA	NA	NA	NA
2663	2026-03-06	Towards a guideline for evaluation metrics in medical image segmentation 2022-Jun-20, BMC research notes IF:1.6Q2 DOI:10.1186/s13104-022-06096-y PMID:35725483	综述	本文概述了医学图像分割中常用的评估指标，并提出了标准化评估指南	系统性地总结和解释了医学图像分割中的关键评估指标，并针对常见问题（如类别不平衡和统计偏差）提出了标准化评估指南，旨在提高研究领域的评估质量、可重复性和可比性	本文为综述性指南，未提出新的算法或模型，主要侧重于指标解释和评估标准化建议	提高医学图像分割研究的评估质量、可重复性和可比性	医学图像分割的评估指标和方法	医学图像分割	NA	NA	NA	医学图像	NA	NA	NA	Dice相似系数, Jaccard指数, 敏感度, 特异度, Rand指数, ROC曲线, Cohen's Kappa, Hausdorff距离	NA
2664	2026-03-06	Leveraging clinical data across healthcare institutions for continual learning of predictive risk models 2022-05-19, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-022-12497-7 PMID:35590018	研究论文	本文提出了一种名为WUPERR的隐私保护持续学习算法，用于跨医疗机构利用临床大数据构建可泛化的预测风险模型，并在脓毒症早期预测任务中进行了验证	开发了WUPERR算法，结合权重不确定性传播和情景表示重放，实现跨机构的隐私保护持续学习，避免知识遗忘	研究仅针对脓毒症预测任务，未在其他疾病或临床场景中验证；算法在四个医院系统中测试，可能需更多机构数据以评估泛化性	利用跨医疗机构临床大数据，通过持续学习构建可泛化的预测风险模型，提升模型在外部患者队列中的性能	来自四个不同医疗系统的超过104,000名患者数据，用于脓毒症早期预测	机器学习	脓毒症	临床数据挖掘	深度学习模型	临床数据	超过104,000名患者	NA	NA	阳性预测值	NA
2665	2026-03-06	Evaluating the clinical acceptability of deep learning contours of prostate and organs-at-risk in an automated prostate treatment planning process 2022-Apr, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.15525 PMID:35147216	研究论文	本研究评估了基于深度学习的商业模型在前列腺和危及器官自动分割中的临床可接受性，并将其应用于自动化前列腺治疗计划流程	首次将商业AI分割模型集成到自动化前列腺治疗计划流程中，并通过几何评估、观察者间变异分析和双盲临床评估进行综合验证	样本量较小（仅23例测试数据），且模型在部分器官（如阴茎球）的分割性能相对较低（DSC为0.53）	评估基于AI的自动分割模型在自动化前列腺放射治疗计划中的临床可接受性和性能	前列腺癌患者的CT扫描图像，包括前列腺及周围危及器官（膀胱、直肠、股骨头、精囊、阴茎球）	数字病理	前列腺癌	CT扫描	CNN	图像	训练和验证集84例CT扫描，测试集23例CT扫描	NA	3D U-Net	Dice相似系数, 95%定向豪斯多夫距离, 平均表面距离	NA
2666	2026-03-06	Sampling alternative conformational states of transporters and receptors with AlphaFold2 2022-03-03, eLife IF:6.4Q1 DOI:10.7554/eLife.75751 PMID:35238773	研究论文	本文提出了一种利用AlphaFold2采样转运蛋白和G蛋白偶联受体替代构象的方法	通过随机子采样减少输入多序列比对的深度，驱动AlphaFold2生成多种准确构象模型，突破了其原本设计用于预测静态结构的限制	方法依赖于对多序列比对的调整，可能不适用于所有蛋白质类型，且需要进一步验证在更广泛体系中的普适性	探索AlphaFold2在预测膜蛋白多种构象状态方面的能力，并开发一种采样替代构象的策略	拓扑结构多样的转运蛋白和G蛋白偶联受体	计算生物学	NA	蛋白质结构预测，多序列比对	深度学习模型	蛋白质序列数据，结构数据	基准测试中涉及多种转运蛋白和受体，具体数量未明确说明	AlphaFold2	AlphaFold2架构	模板建模得分	NA
2667	2026-03-06	Deep Learning for Per-Fraction Automatic Segmentation of Gross Tumor Volume (GTV) and Organs at Risk (OARs) in Adaptive Radiotherapy of Cervical Cancer 2022, Frontiers in oncology IF:3.5Q2 DOI:10.3389/fonc.2022.854349 PMID:35664789	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的自动分割方法，用于宫颈癌自适应放疗中的肿瘤体积和危及器官分割	首次将MASK R-CNN应用于宫颈癌MRI引导在线自适应放疗中的多结构自动分割，并探索了不同训练场景下的性能	样本量较小（仅15名患者），对于较小器官（如阴道和乙状结肠）的分割效果欠佳	开发自动分割工具以提高自适应放疗工作流程效率	局部晚期宫颈癌患者	数字病理	宫颈癌	MRI成像	CNN	MRI图像	15名局部晚期宫颈癌患者的计划和每日治疗分数MRI	NA	MASK R-CNN	Dice相似系数, Hausdorff距离, Pearson相关系数	NA
2668	2026-03-06	Enabling Scientific Reproducibility through FAIR Data Management: An ontology-driven deep learning approach in the NeuroBridge Project 2022, AMIA ... Annual Symposium proceedings. AMIA Symposium PMID:37128458	研究论文	本文介绍了一个名为NeuroBridge的集成搜索平台，该平台通过基于本体的深度学习方法，支持科学研究的可重复性，特别是在神经科学领域	结合了基于W3C PROV规范的元数据本体与BERT深度学习模型，用于自动识别与神经认知评估相关的候选数据集，相比现有搜索引擎表现出更好的性能、可训练性和透明度	研究仅使用了51篇文章进行注释和模型训练，样本规模相对较小，可能影响模型的泛化能力	开发一个平台，使研究人员能够高效搜索相关研究数据集，以验证假设或复制已发表的研究结果，促进科学研究的可重复性	已发表的科学论文及其相关的神经影像数据集，特别是涉及药物滥用或精神分裂症神经认知评估的研究	自然语言处理	精神分裂症	神经影像学	BERT	文本	51篇文章	NA	BERT	准确率, 召回率	NA
2669	2026-03-06	Multicontrast Pocket Colposcopy Cervical Cancer Diagnostic Algorithm for Referral Populations 2022, BME frontiers IF:5.0Q1 DOI:10.34133/2022/9823184 PMID:37850189	研究论文	本研究利用深度学习模型对通过低成本便携式口袋阴道镜采集的宫颈图像进行分类，以诊断活检确认的高级别癌前病变和癌症	通过使用类别平衡损失函数并结合绿色光阴道镜图像对，提升了在筛查阳性人群中的分类性能，且无需额外成本	研究主要基于已预筛查人群，可能未涵盖所有临床场景，且样本量相对有限	开发自动化分类算法以克服低收入国家因专业医疗人员短缺和诊断变异性导致的宫颈癌早期检测障碍	宫颈图像，来自880次患者就诊	计算机视觉	宫颈癌	阴道镜成像	CNN	图像	880次患者就诊的宫颈图像	NA	ResNet-18	AUC, 灵敏度, 特异性	NA
2670	2026-03-06	Replay in Deep Learning: Current Approaches and Missing Biological Elements 2021-10-12, Neural computation IF:2.7Q3 DOI:10.1162/neco_a_01433 PMID:34474476	综述	本文首次全面比较了哺乳动物大脑中的重播机制与人工神经网络中的重播算法，并探讨了深度学习系统中缺失的生物重播元素及其潜在改进方向	首次系统性地对比生物神经重播与人工重播机制，识别深度学习系统中缺失的关键生物元素，并提出改进假设	未进行实证验证，主要基于理论分析和假设	探讨重播机制在生物与人工神经网络中的异同，并提出改进深度学习系统的方法	哺乳动物大脑的重播机制与人工神经网络中的重播算法	机器学习	NA	NA	深度人工神经网络	NA	NA	NA	NA	NA	NA
2671	2026-03-06	A statistical framework for non-negative matrix factorization based on generalized dual divergence 2021-Aug, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.neunet.2021.03.020 PMID:33892302	研究论文	提出了一种基于广义对偶Kullback-Leibler散度的非负矩阵分解统计框架，并开发了相应的算法家族	该框架基于广义对偶散度，可涵盖指数族模型成员，并推广了针对不同噪声结构的现有方法，与最近发展的拟似然方法形成对比	未在摘要中明确说明	为非负矩阵分解提供一个统一的统计框架和算法家族	非负矩阵分解模型及其在无监督和半监督学习中的应用	机器学习	癌症	非负矩阵分解	NA	模拟数据和真实数据	NA	NA	NA	拟合优度度量	NA
2672	2026-03-06	Multi-channel attention-fusion neural network for brain age estimation: Accuracy, generality, and interpretation with 16,705 healthy MRIs across lifespan 2021-08, Medical image analysis IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.media.2021.102091 PMID:34038818	研究论文	本文提出了一种多通道注意力融合神经网络（FiA-Net），用于从健康脑部T1加权磁共振图像中准确估计大脑年龄，并提升模型的泛化能力和可解释性	首次将T1加权图像显式分割为对比度和形态学两个3D图像通道，并引入“带注意力的融合”深度学习卷积神经网络（FiA-Net），以优化不同脑解剖结构和特征层中图像通道的融合方式	NA	提高健康脑部MRI年龄估计的准确性、泛化性和可解释性，以辅助脑部疾病的早期检测	16,705名健康个体的T1加权磁共振图像，年龄跨度为0-97岁	数字病理学	NA	T1加权磁共振成像	CNN	图像	16,705名健康个体的MRI数据	NA	FiA-Net	平均绝对误差（MAE）, 皮尔逊相关系数（r）	NA
2673	2026-03-06	Metrics of sleep apnea severity: beyond the apnea-hypopnea index 2021-07-09, Sleep IF:5.3Q1 DOI:10.1093/sleep/zsab030 PMID:33693939	综述	本文回顾了阻塞性睡眠呼吸暂停（OSA）严重程度评估指标的历史、预测价值及局限性，并探讨了替代指标和未来研究方向	系统性地批判了传统呼吸暂停低通气指数（AHI）的不足，并引入了缺氧负荷、觉醒强度、比值乘积和心肺耦合等新兴指标，同时展望了利用遗传学、生物标志物、机器学习/深度学习和可穿戴技术的未来研究方向	文章为综述性质，未提供原始实验数据或新模型的验证结果，主要基于现有文献进行分析和总结	评估和比较阻塞性睡眠呼吸暂停（OSA）严重程度的不同度量指标，探索更有效的诊断和预后评估方法	阻塞性睡眠呼吸暂停（OSA）患者及其相关临床数据	NA	阻塞性睡眠呼吸暂停	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
2674	2026-03-06	GestAltNet: aggregation and attention to improve deep learning of gestational age from placental whole-slide images 2021-07, Laboratory investigation; a journal of technical methods and pathology DOI:10.1038/s41374-021-00579-5 PMID:33674784	研究论文	本文提出GestAltNet模型，通过注意力机制和区域聚合来从胎盘全玻片图像中深度学习预测孕周	开发了GestAltNet模型，模拟人类对高产出区域的注意力并跨区域聚合数据，以改善胎盘全玻片图像中孕周的深度学习预测	NA	利用深度学习模型从胎盘全玻片图像中准确估计孕周，并研究绒毛成熟度的机器识别	胎盘全玻片图像	数字病理学	妊娠期糖尿病, 先兆子痫	全玻片图像扫描	深度学习模型	图像	36张未见过的全玻片图像用于测试	NA	GestAltNet	相关系数(r), 平均绝对误差(MAE)	NA
2675	2026-03-06	Epicardial adipose tissue is associated with extent of pneumonia and adverse outcomes in patients with COVID-19 2021-02, Metabolism: clinical and experimental DOI:10.1016/j.metabol.2020.154436 PMID:33221381	研究论文	本研究探讨了心外膜脂肪组织（EAT）在胸部CT上的量化指标与COVID-19肺炎范围及不良临床结局之间的关联	首次利用深度学习软件量化EAT体积和衰减，并发现其与COVID-19肺炎负担及临床恶化或死亡风险独立相关	研究为回顾性分析，样本量较小（109例），且仅基于单中心数据，可能存在选择偏倚	评估EAT作为COVID-19患者肺炎程度和不良结局预测因子的临床价值	实验室确诊的COVID-19患者	数字病理学	COVID-19	胸部CT成像，深度学习软件分析	深度学习模型	医学影像（CT图像）	109例连续患者	NA	NA	回归系数（β），比值比（OR），相关性系数（r），p值	NA
2676	2026-03-06	Machine learning in cardiovascular magnetic resonance: basic concepts and applications 2019-10-07, Journal of cardiovascular magnetic resonance : official journal of the Society for Cardiovascular Magnetic Resonance IF:4.2Q1 DOI:10.1186/s12968-019-0575-y PMID:31590664	综述	本文综述了机器学习（尤其是深度学习）在心血管磁共振（CMR）中的应用，涵盖图像采集、重建、分析、诊断评估及预后信息推导等领域	系统性地总结了ML在CMR中的最新进展，特别是在自动化心室量化、图像采集效率提升及多中心数据应用方面的创新	ML算法可能存在不可预测的失败风险，且应用需谨慎扩展至特定患者群体；缺乏多中心对照试验验证	探讨ML如何辅助临床医生和工程师提升CMR的成像效率、质量、分析及患者评估	心血管磁共振（CMR）图像及相关临床数据	机器学习	心血管疾病	心血管磁共振（CMR）	深度学习	图像	NA	NA	NA	NA	NA
2677	2026-03-06	Unsupervised Deep Learning for Bayesian Brain MRI Segmentation 2019-Oct, Medical image computing and computer-assisted intervention : MICCAI ... International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention DOI:10.1007/978-3-030-32248-9_40 PMID:32432231	研究论文	本文提出了一种结合概率图谱先验与深度学习的无监督方法，用于脑部MRI分割，无需手动标注数据	将传统概率图谱分割与深度学习结合，实现无需手动标注图像即可训练新MRI对比度下的分割模型	NA	开发一种无需手动标注的深度学习脑部MRI分割模型，适用于不同MRI对比度	脑部MRI扫描	医学图像分析	NA	MRI	深度学习模型	图像	数千个脑部MRI扫描	NA	NA	准确性	GPU
2678	2026-03-06	A Deep Unsupervised Learning Approach Toward MTBI Identification Using Diffusion MRI 2018-Jul, Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. Annual International Conference DOI:10.1109/EMBC.2018.8512556 PMID:30440621	研究论文	本文提出了一种基于深度无监督学习的方法，利用扩散MRI数据在创伤后一个月内识别轻度创伤性脑损伤	采用词袋表示法结合卷积自编码器，从扩散MRI图像中学习补丁级特征，以无监督方式提升损伤检测性能	训练数据有限，未提及外部验证或临床应用的详细评估	通过深度学习技术检测轻度创伤性脑损伤，提供更准确的损伤测量方法	轻度创伤性脑损伤患者的扩散MRI图像	计算机视觉	脑损伤	扩散MRI	卷积自编码器	图像	NA	NA	卷积自编码器	NA	NA
2679	2026-03-05	Development and Validation of an Automated Pipeline for the Detection of Monteggia Fracture Dislocations in Pediatric Radiographs 2026-Apr-01, Journal of pediatric orthopedics DOI:10.1097/BPO.0000000000003196 PMID:41395634	研究论文	本研究开发并验证了一种用于自动检测儿童X光片中Monteggia骨折脱位的深度学习流程	首次提出结合分割网络（U-Net++）测量桡骨头脱位与二分类器检测尺骨骨折的自动化流程，用于儿童Monteggia骨折的检测	研究样本量有限（桡骨分割训练320张，尺骨骨折检测训练157张），且为回顾性研究（证据等级III级），未在临床环境中进行前瞻性验证	开发一种自动化工具以提高儿童Monteggia骨折脱位在初始X光评估中的检出率	儿童肘部前后位（AP）和侧位X光片	计算机视觉	骨科损伤	X光成像	深度学习	图像	桡骨分割训练使用320张儿童肘部X光片（AP和侧位），尺骨骨折检测训练使用157对配对AP和侧位X光片	未明确提及	U-Net++	Dice分数, IoU, 灵敏度, 特异性, 准确率, AUC	NA
2680	2026-03-05	Enhanced PPG-based stress recognition: a transfer learning approach to internal vs. external stress 2026-Mar-04, Physiological measurement IF:2.3Q3 DOI:10.1088/1361-6579/ae241c PMID:41289696	研究论文	本研究通过建立内部与外部压力数据集，并引入基于迁移学习的跨范式压力识别模型，旨在提升基于PPG信号的自动化压力识别能力	提出了一个结合领域对抗神经网络和最大均值差异的迁移学习模型，用于从PPG信号中提取鲁棒特征，以区分内部和外部压力	未明确说明模型在更广泛人群或真实世界场景中的泛化能力	开发基于PPG信号的自动化压力识别方法，以区分内部和外部压力类型	107名参与者在四种不同压力诱导范式下采集的PPG信号	机器学习	NA	光电容积脉搏波描记法	领域对抗神经网络	PPG信号	107名参与者	NA	领域对抗神经网络	准确率	NA