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
441	2025-11-13	Improving predictions of convective storm wind gusts through statistical post-processing of neural weather models 2025, npj natural hazards DOI:10.1038/s44304-025-00142-y PMID:41210164	研究论文	通过神经天气模型的统计后处理改进对流风暴阵风预测	首次将卷积神经网络用于神经天气模型输出的空间模式后处理，在阵风预测中超越直接预测方法	研究区域仅限于瑞士五个地区，需要进一步验证在其他地理区域的适用性	改进对流风暴引起的极端阵风预测精度	瑞士五个地区的每小时阵风分布	机器学习	NA	统计后处理、深度学习	CNN	大气环境数据、空间模式数据	瑞士五个区域的三天提前量小时级预测数据	NA	卷积神经网络	预测准确率、极端值预测性能	NA
442	2025-11-13	Investigation of scatter energy window width and count levels for deep learning-based attenuation map estimation in cardiac SPECT/CT imaging 2024-Nov-11, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/ad8b09 PMID:39447603	研究论文	本研究评估了深度学习在心脏SPECT/CT成像中估计衰减图的性能，重点分析了散射能量窗宽度和计数水平的影响	首次全面分析了不同散射窗作为深度学习输入的影响，并评估了在降低计数水平下深度学习的性能表现	研究仅针对心脏SPECT成像，结果可能不适用于其他类型的SPECT成像	评估深度学习在心脏灌注SPECT成像中生成衰减图的效用，特别是在不同散射窗设置和降低计数水平条件下的表现	心脏SPECT/CT成像中的衰减图估计	医学影像分析	心血管疾病	SPECT/CT成像，深度学习	深度学习模型	SPECT影像数据	1517名受试者（386名测试，1131名训练和验证）	NA	NA	归一化均方误差（NMSE）	NA
443	2025-11-13	Ultrasensitive plasma-based monitoring of tumor burden using machine-learning-guided signal enrichment 2024-Jun, Nature medicine IF:58.7Q1 DOI:10.1038/s41591-024-03040-4 PMID:38877116	研究论文	介绍一种基于机器学习的ctDNA检测平台MRD-EDGE，用于超灵敏监测肿瘤负荷	通过深度学习将WGS中SNV信噪比富集提高约300倍，并将CNV检测所需的非整倍性程度从1Gb降低至200Mb	NA	开发超灵敏的ctDNA检测方法以改善微小残留病灶监测和治疗反应评估	循环肿瘤DNA(ctDNA)中的单核苷酸变异和拷贝数变异	机器学习	肺癌,结直肠癌,黑色素瘤	全基因组测序(WGS)	深度学习	基因组测序数据	NA	NA	NA	信噪比富集,检测灵敏度	NA
444	2025-11-13	Application of artificial intelligence for the classification of the clinical outcome and therapy in patients with viral infections: The case of COVID-19 2024, Technology and health care : official journal of the European Society for Engineering and Medicine IF:1.4Q3 DOI:10.3233/THC-230917 PMID:37840512	研究论文	本研究应用人工神经网络对COVID-19患者的临床严重程度进行分类，以改善诊断和治疗决策	创新点在于分类不仅针对疾病存在性，还扩展至疾病严重程度分级，为患者分诊提供关键决策支持	研究样本仅来自单一医院（波黑Tešanj总医院），可能限制模型的普适性	提升病毒感染者（特别是COVID-19）的诊断、预测和个性化治疗水平	COVID-19患者（轻度、中度和重度三个临床严重程度类别）	医疗人工智能	COVID-19	深度学习	人工神经网络	临床诊断和治疗数据	1000名患者	NA	人工神经网络	准确率	NA
445	2025-11-13	Lung cancer detection based on computed tomography image using convolutional neural networks 2024, Technology and health care : official journal of the European Society for Engineering and Medicine IF:1.4Q3 DOI:10.3233/THC-230810 PMID:37955065	研究论文	本研究使用基于GoogLeNet架构的卷积神经网络对CT图像中的良恶性肺部病变进行分类	采用深度学习方法和GoogLeNet架构实现肺部CT图像的自动分类，最大程度减少人工干预	回顾性病例对照研究设计，样本量相对有限	开发基于深度学习的决策支持系统，用于肺癌的早期检测和分类	肺部CT扫描图像中的良恶性病变	计算机视觉	肺癌	计算机断层扫描(CT)	CNN	图像	4459个CT扫描（良性2242个，恶性2217个）	NA	GoogLeNet	准确率, 灵敏度, 特异性, 阳性预测值, 阴性预测值	NA
446	2025-11-13	Two-Stage Selective Ensemble of CNN via Deep Tree Training for Medical Image Classification 2022-Sep, IEEE transactions on cybernetics IF:9.4Q1 DOI:10.1109/TCYB.2021.3061147 PMID:33705343	研究论文	提出一种通过深度树训练的两阶段选择性CNN集成方法用于医学图像分类	提出深度树训练策略和两阶段选择性集成方法，通过分层训练CNN隐藏层缓解梯度消失问题并优化集成分类器	仅在有限数量的医学图像数据集上进行验证，未涉及大规模多中心数据	解决医学图像分类中因数据量有限导致的过拟合、局部最优和梯度消失问题	医学图像分类任务	计算机视觉	NA	深度学习	CNN	图像	CIFAR-10基准数据集和两个特定医学图像数据集	NA	CNN	准确率, 敏感度, 特异度, F1分数	NA
447	2025-11-13	Multiparametric Functional MRI of the Kidney: Current State and Future Trends with Deep Learning Approaches 2022-09, RoFo : Fortschritte auf dem Gebiete der Rontgenstrahlen und der Nuklearmedizin DOI:10.1055/a-1775-8633 PMID:35272360	综述	本文综述了肾脏多参数功能磁共振成像的现状及深度学习应用前景	探讨深度学习在多参数fMRI数据分析和后处理中的创新应用	目前多参数fMRI在肾脏的应用主要局限于研究领域，缺乏标准化采集和后处理协议	评估肾脏功能并优化多参数fMRI在肾脏疾病诊断中的应用	肾脏	医学影像分析	肾脏疾病	多参数功能磁共振成像	深度学习	磁共振影像	NA	NA	NA	NA	NA
448	2025-11-13	Evaluation of deep learning reconstructed high-resolution 3D lumbar spine MRI 2022-Sep, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-022-08708-4 PMID:35322280	研究论文	评估深度学习重建的高分辨率3D腰椎MRI图像质量与观察者间一致性	首次将深度学习重建技术应用于3D T2加权快速自旋回波腰椎MRI，并与标准重建和2D成像进行系统比较	样本量较小（35例患者），单中心回顾性研究设计	比较不同MRI重建方法在腰椎成像中的性能差异	腰椎MRI图像	医学影像分析	脊柱疾病	MRI，T2加权快速自旋回波序列	深度学习重建算法	3D医学影像	35例患者（平均年龄58±19岁，26名女性）	NA	NA	Conger's kappa，图像质量评分	NA
449	2025-11-13	Deep learning reconstruction for 1.5 T cervical spine MRI: effect on interobserver agreement in the evaluation of degenerative changes 2022-Sep, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-022-08729-z PMID:35348861	研究论文	本研究探讨深度学习重建技术在1.5T颈椎MRI中对退行性病变评估的影响	首次在1.5T颈椎MRI中应用深度学习重建技术，证明其能提高图像质量且不增加扫描时间	样本量较小（21名志愿者），仅评估了两种采集次数情况	评估深度学习重建对1.5T颈椎MRI图像质量和观察者间一致性的影响	21名志愿者（17名男性，平均年龄42.4±11.9岁）的颈椎MRI数据	医学影像分析	脊柱退行性疾病	MRI, 深度学习重建	深度学习	医学影像	21名志愿者	NA	NA	Cohen's加权kappa值, p值	NA
450	2025-11-13	Artificial intelligence-based detection of atrial fibrillation from chest radiographs 2022-Sep, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-022-08752-0 PMID:35357542	研究论文	开发基于人工智能的深度学习模型，通过胸部X光片检测心房颤动特征	首次利用深度学习模型从静态胸部X光片中识别心房颤动，为放射科医生提供了新的AF推断方法	回顾性研究，数据来自单一机构，可能存在选择偏倚	开发AI模型检测胸部X光片中的心房颤动特征	接受超声心动图检查患者的胸部X光片	医学影像分析	心血管疾病	深度学习	深度学习模型	胸部X光图像	总计13,868张图像（7,045名患者），训练集11,105张（5,637名患者），验证集1,388张（704名患者），测试集1,375张（706名患者）	NA	NA	AUC, 敏感度, 特异度, 准确度	NA
451	2025-11-13	Computational investigation of drug bank compounds against 3C-like protease (3CLpro) of SARS-CoV-2 using deep learning and molecular dynamics simulation 2022-Aug, Molecular diversity IF:3.9Q2 DOI:10.1007/s11030-021-10330-3 PMID:34637068	研究论文	本研究结合深度学习和分子动力学模拟技术，从DrugBank数据库中筛选针对SARS-CoV-2病毒3CL蛋白酶的潜在药物化合物	首次将深度学习回归模型与分子对接、分子动力学模拟相结合，系统筛选DrugBank数据库中的化合物对抗SARS-CoV-2主要复制酶	研究仅通过计算模拟进行预测，尚未通过实验验证药物效果	开发针对SARS-CoV-2病毒3CL蛋白酶的有效抑制剂	SARS-CoV-2病毒的3CL蛋白酶及DrugBank数据库中的9101种药物化合物	计算生物学	COVID-19	深度学习, 分子对接, 分子动力学模拟	回归模型	化合物结构数据	9101种药物化合物，最终筛选出2种潜在有效化合物	NA	NA	RMSD, Rg, RMSF, MMPBSA, SASA	NA
452	2025-11-13	3D Segmentation Guided Style-Based Generative Adversarial Networks for PET Synthesis 2022-08, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2022.3156614 PMID:35239478	研究论文	提出一种分割引导的基于风格的生成对抗网络，用于将低剂量PET图像转换为全剂量图像	采用基于风格的生成器进行特征调制，并结合分割任务驱动策略提升感兴趣区域的合成效果	NA	提升低剂量PET图像质量，实现向全剂量PET图像的转换	正电子发射断层扫描(PET)图像	医学影像分析	NA	PET成像	GAN	3D医学图像	NA	NA	SGSGAN, 基于风格的生成器	NA	NA
453	2025-11-13	A deep learning-based system for real-time image reporting during esophagogastroduodenoscopy: a multicenter study 2022-08, Endoscopy IF:11.5Q1 DOI:10.1055/a-1731-9535 PMID:35272381	研究论文	开发基于深度学习的胃镜自动图像报告系统并在临床实践中验证其性能	首次构建集成七个卷积神经网络的内镜自动图像报告系统，并在多中心研究中验证其实时图像报告能力	研究时间范围较短（2021年5月至6月），样本量相对有限	构建智能系统实现胃镜检查过程中的自动照片记录并测试其临床实用性	接受胃镜检查的患者	计算机视觉	胃肠道疾病	胃镜检查	CNN	图像	210,198张训练测试图像，161名前瞻性测试患者	NA	七个卷积神经网络集成	准确率, 完整性	NA
454	2025-11-13	Biomedical Data and Deep Learning Computational Models for Predicting Compound-Protein Relations 2022 Jul-Aug, IEEE/ACM transactions on computational biology and bioinformatics DOI:10.1109/TCBB.2021.3069040 PMID:33769935	综述	本文综述了深度学习在化合物-蛋白质关系预测中的最新应用进展	系统梳理了CPR预测中的数据集、特征工程和深度学习方法，并进行了全面性能比较	NA	调查和讨论深度学习技术在化合物-蛋白质关系预测中的最新应用	化合物-蛋白质关系（包括相互作用和亲和力）	生物医学信息学	NA	虚拟筛选	深度学习模型	生物医学数据、化合物和蛋白质的物理化学及结构特性	NA	NA	NA	NA	NA
455	2025-11-13	Deep learning in target prediction and drug repositioning: Recent advances and challenges 2022-07, Drug discovery today IF:6.5Q1 DOI:10.1016/j.drudis.2021.10.010 PMID:34718208	综述	本文综述了深度学习在靶点预测和药物重定位领域的最新进展与挑战	系统总结了深度学习架构在药物重定位中的创新应用，并提出了应对当前挑战的潜在解决方案	未涉及具体实验验证，主要基于文献综述和分析	探讨深度学习在药物重定位和靶点预测中的应用潜力	已批准或研究中的药物	机器学习	NA	深度学习	深度学习	药物数据、靶点数据	NA	NA	NA	NA	NA
456	2025-11-13	Impact of Artificial Intelligence on Miss Rate of Colorectal Neoplasia 2022-07, Gastroenterology IF:25.7Q1 DOI:10.1053/j.gastro.2022.03.007 PMID:35304117	研究论文	本研究评估人工智能在降低结肠镜检查中结直肠肿瘤漏诊率的效果	首次通过随机对照试验验证深度学习辅助诊断系统在结肠镜检查中降低腺瘤漏诊率的有效性	样本量相对有限（230例），仅纳入8个医疗中心	评估人工智能对结直肠肿瘤漏诊率的影响	接受结直肠癌筛查或监测的患者	计算机视觉	结直肠癌	深度学习计算机辅助诊断内窥镜	深度学习	内窥镜图像	230名患者	NA	NA	腺瘤漏诊率, 假阴性率, 比值比	NA
457	2025-11-13	AI-Driven Model for Automatic Emphysema Detection in Low-Dose Computed Tomography Using Disease-Specific Augmentation 2022-06, Journal of digital imaging IF:2.9Q2 DOI:10.1007/s10278-022-00599-7 PMID:35182291	研究论文	本研究开发了一种基于最小强度投影的深度学习模型，用于在低剂量CT扫描中自动检测肺气肿	采用疾病特异性数据增强方法，通过调整minIP板厚度优化模型性能	样本量相对有限，外部验证集性能有所下降	评估基于minIP的深度学习模型在低剂量CT中自动检测肺气肿的可行性	来自荷兰ImaLife研究的240名个体和美国NLST研究的125名个体的低剂量CT扫描	医学影像分析	肺气肿	低剂量计算机断层扫描，最小强度投影	深度学习模型	CT影像	365名个体（240名训练+内部验证，125名独立测试）	NA	NA	AUC, 敏感度	NA
458	2025-11-13	Artificial Intelligence-based Detection of FGFR3 Mutational Status Directly from Routine Histology in Bladder Cancer: A Possible Preselection for Molecular Testing? 2022-03, European urology focus IF:4.8Q1 DOI:10.1016/j.euf.2021.04.007 PMID:33895087	研究论文	开发基于人工智能的系统直接从膀胱癌常规组织学切片中预测FGFR3基因突变状态	首次使用深度学习直接从H&E染色的常规组织学切片预测FGFR3基因突变，无需额外分子检测	需要更大规模、多中心的肌层浸润性膀胱癌队列验证研究结果	探索人工智能系统能否直接从常规组织学预测膀胱癌FGFR3突变状态	膀胱癌患者的组织学切片	数字病理学	膀胱癌	组织学染色（H&E）	深度学习网络	数字化病理切片图像	TCGA队列327例，Aachen队列182例（121例pT2-4，34例间质浸润pT1，27例非浸润性pTa）	NA	NA	AUROC	NA
459	2025-11-12	A novel VOC mixtures classification methods based on GBLinear and TabNet and informative feature selection from gas sensors (E-Nose) data 2026-Jan-01, Talanta IF:5.6Q1 DOI:10.1016/j.talanta.2025.128554 PMID:40652634	研究论文	提出一种基于GBLinear和TabNet算法结合特征选择技术的电子鼻系统精油分类新方法	首次将GBLinear和TabNet算法与特征选择技术结合用于电子鼻数据分析，提高精油分类的准确性和可解释性	NA	提高精油挥发性有机化合物混合物的分类准确性和模型可解释性	精油中的挥发性有机化合物(VOCs)混合物	机器学习	NA	电子鼻(E-Nose)气体传感器技术	GBLinear, TabNet	气体传感器数据	NA	NA	GBLinear, TabNet	准确率	NA
460	2025-11-12	On artificial crystal structure generation for solving the phase problem with deep learning 2026-Jan-01, Acta crystallographica. Section A, Foundations and advances DOI:10.1107/S2053273325009428 PMID:41216780	研究论文	本文提出并评估了用于训练神经网络解决晶体相位问题的人工晶体结构生成方法	开发了结合随机采样和数据库引导的两步晶体结构生成方法，显著提升了神经网络对大晶胞结构相位问题的泛化能力	NA	解决晶体学中的相位问题	人工生成的晶体结构和实验晶体结构数据	机器学习	NA	晶体结构生成	神经网络	晶体结构数据	NA	NA	PhAI	泛化性能	NA