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
5561	2025-10-06	Using Convoluted Neural Networks in Diagnosing Lung Cancer on Computed Tomography Scans 2025 Jan-Mar, Current health sciences journal DOI:10.12865/CHSJ.51.01.09 PMID:40678299	研究论文	开发卷积神经网络用于CT扫描图像中肺部良恶性结节的分类诊断	提出新型卷积神经网络模型用于肺部CT图像的良恶性分类，并在不平衡数据集上实现良好性能	样本量相对有限（176例），模型精度有待进一步提升	开发计算机辅助工具用于肺部癌症的早期诊断	肺部CT图像中的可疑结节	计算机视觉	肺癌	计算机断层扫描（CT）	CNN	图像	176例患者（192个病例），其中男性135例（76.7%），城市居民111例（63%），右肺肿瘤103例	NA	NA	准确率, 召回率, 精确率	常规硬件
5562	2025-10-06	Deep Learning and The Retina: A New Frontier in Multiple Sclerosis Diagnosis 2025 Jan-Mar, Current health sciences journal DOI:10.12865/CHSJ.51.01.03 PMID:40678297	综述	探讨深度学习在视网膜影像分析中对多发性硬化症诊断与进展追踪的应用价值	首次系统综述人工智能（特别是深度学习）如何通过视网膜影像这一无创窗口检测多发性硬化症的早期生物标志物	面临数据标准化不足、模型可解释性有限及临床整合困难等挑战	评估人工智能技术在多发性硬化症眼科诊断中的临床应用潜力	多发性硬化症患者的视网膜影像特征	计算机视觉	多发性硬化症	OCT（光学相干断层扫描）、眼底摄影、扫描激光检眼镜	CNN, GAN, 可解释AI	视网膜影像	NA	NA	NA	准确率	NA
5563	2025-10-06	Synergistic fusion: An integrated pipeline of CLAHE, YOLO models, and advanced super-resolution for enhanced thermal eye detection 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0328227 PMID:40679961	研究论文	提出一种结合CLAHE图像增强、YOLO模型和超分辨率技术的综合流程，用于提升热成像图像中的眼睛检测效果	首次将CLAHE图像增强、先进YOLO模型和多种超分辨率技术协同融合，构建端到端的眼睛检测与增强流程	未明确说明数据集的具体样本数量和多样性，超分辨率技术的主观评估可能存在偏差	解决热成像图像中因低分辨率和对比度差导致的眼睛检测精度不足问题	热成像面部图像中的眼睛区域	计算机视觉	NA	热成像技术，图像增强，目标检测，超分辨率	YOLO, GAN, Transformer	热成像图像	NA	NA	YOLOv8, YOLOv9, BSRGAN, ESRGAN, Real-ESRGAN, SwinIR, SwinIR-Large with ResShift	准确率, 召回率, mAP50, mAP50-95, 主观质量评估	NA
5564	2025-10-06	Fault analysis of chemical equipment based on an improved hybrid model 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0326370 PMID:40680025	研究论文	提出一种基于改进混合模型的化工设备故障检测方法，通过多模态数据融合和深度学习技术提升故障检测精度	结合变分模态分解、最小均方处理、非对称注意力机制和预激活ResNet-BiGRU模型，构建高效的多模态数据融合分析框架	NA	提高化工设备故障检测的准确性和效率，为智能预测性维护提供技术支持	化工设备	机器学习	NA	变分模态分解(VMD)，最小均方(LMS)处理	ResNet, BiGRU	多模态数据，非平稳信号	NA	NA	预激活ResNet-BiGRU	分类准确率	NA
5565	2025-10-06	Automated identification of sedimentary structures in core images using object detection algorithms 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0327738 PMID:40680021	研究论文	本研究使用卷积神经网络自动识别岩心图像中的沉积结构	首次将YOLOv4和Faster R-CNN两种目标检测算法应用于沉积结构自动识别，建立了自动化岩心解释框架	模型在区分形态相似特征（如泥质披盖和生物扰动介质）时存在困难，对未见数据集的泛化能力有限	开发自动化沉积结构识别方法以提升岩心分析效率	三角洲、滨面、河流和湖泊环境的硅质碎屑沉积物岩心图像	计算机视觉	NA	岩心图像分析	CNN	图像	包含15种沉积结构类型的标注数据集	NA	YOLOv4, Faster R-CNN	精确度, 平均精确度, 召回率, 推理时间	NA
5566	2025-10-06	Artificial intelligence-guided design of lipid nanoparticles for pulmonary gene therapy 2024-Dec-10, Nature biotechnology IF:33.1Q1 DOI:10.1038/s41587-024-02490-y PMID:39658727	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的脂质优化方法，用于设计用于肺部基因治疗的脂质纳米颗粒	首次引入定向消息传递神经网络进行离子化脂质设计，能够预测核酸递送效果并外推至训练集外的结构	研究主要基于小鼠和雪貂模型，在人类中的应用效果需要进一步验证	开发基于人工智能的脂质纳米颗粒设计方法，提高肺部基因治疗效率	离子化脂质、脂质纳米颗粒、mRNA递送系统	机器学习	肺部疾病	深度学习、基因治疗	神经网络	化学结构数据、活性测量数据	超过9,000个脂质纳米颗粒活性测量数据，评估了160万个脂质结构	NA	定向消息传递神经网络	mRNA递送效率、体外和体内验证	NA
5567	2025-10-06	Detection of neurologic changes in critically ill infants using deep learning on video data: a retrospective single center cohort study 2024-Dec, EClinicalMedicine IF:9.6Q1 DOI:10.1016/j.eclinm.2024.102919 PMID:39764545	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习姿态识别算法的计算机视觉方法，通过视频数据预测危重症婴儿的神经系统变化	构建了迄今为止最大的视频-脑电图数据集，并首次证明仅通过视频数据就能预测脑功能异常和镇静状态	单中心回顾性研究，样本量相对有限（115名婴儿）	开发可靠、连续的神经系统监测方法以替代间歇性、主观的体格检查	矫正年龄小于1岁的危重症婴儿	计算机视觉	神经系统疾病	视频脑电图监测	深度学习姿态识别算法	视频数据	115名婴儿，282,301分钟视频数据	NA	NA	ROC-AUC, 置换检验P值	NA
5568	2025-10-06	Integrating spatial transcriptomics and snRNA-seq data enhances differential gene expression analysis results of AD-related phenotypes 2024-Nov-18, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2024.11.18.24317499 PMID:39606364	研究论文	本研究通过整合空间转录组学和单核RNA测序数据，增强了阿尔茨海默病相关表型的空间信息细胞类型特异性差异基因表达分析能力	首次将空间转录组数据与单核RNA测序数据整合，实现了皮层层级特异性细胞类型差异基因表达分析	研究基于死后脑组织样本，可能无法完全反映活体状态；空间位置是通过深度学习工具推断而非直接测量	提升阿尔茨海默病相关表型的空间信息差异基因表达分析能力	436例死后大脑背外侧前额叶皮层组织的约150万个细胞	生物信息学	阿尔茨海默病	空间转录组学，单核RNA测序，深度学习	深度学习	基因表达数据，空间位置数据	436个死后大脑样本，约150万个细胞	CelEry	NA	p值，基因集富集分析	NA
5569	2025-10-06	In vivo evaluation of complex polyps with endoscopic optical coherence tomography and deep learning during routine colonoscopy: a feasibility study 2024-11-14, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-78891-5 PMID:39537775	研究论文	本研究评估了内窥镜光学相干断层扫描结合深度学习在常规结肠镜检查中评估复杂结直肠息肉的可行性	开发了用于成人结肠镜的侧视OCT导管，并在常规结肠镜检查中实现了实时诊断，不仅区分良恶性病变，还区分多种组织学亚型息肉	样本量较小（35个息肉），仅为可行性研究	评估内窥镜OCT结合深度学习在结肠镜检查中评估结直肠息肉深部浸润的可行性	接受内镜治疗的大型结直肠息肉患者	数字病理	结直肠癌	内窥镜光学相干断层扫描，组织病理学	深度学习模型	OCT图像	32名患者的35个息肉	NA	NA	AUROC, Cohen's kappa	NA
5570	2025-10-06	A wearable echomyography system based on a single transducer 2024-Nov, Nature electronics IF:33.7Q1 DOI:10.1038/s41928-024-01271-4 PMID:40677283	研究论文	开发了一种基于单个换能器的可穿戴回声肌电图系统，用于肌肉活动的无线监测和手势识别	采用单个定制换能器替代复杂的换能器阵列，实现了小型化、低功耗的可穿戴回声肌电图系统	NA	开发可穿戴肌肉活动监测系统，用于健康监测和身体运动追踪	膈肌活动和前臂肌肉的手势识别	生物医学工程	NA	回声肌电图，超声波检测	深度学习算法	射频数据，超声波信号	NA	NA	NA	平均误差7.9°	NA
5571	2025-10-06	Enhanced Electroacoustic Tomography with Supervised Learning for Real-time Electroporation Monitoring 2024-Sep, Precision radiation oncology DOI:10.1002/pro6.1242 PMID:40336975	研究论文	本研究提出了一种基于监督学习的电声层析成像方法，用于实时监测电穿孔治疗过程	首次在实验环境中使用单个线性阵列实现高质量电声层析成像，通过深度学习模型校正图像失真	研究仅使用56个实验数据集，样本量相对有限	改进电声层析成像技术，提高其在基于纳秒脉冲电场的电穿孔治疗中的实时监测能力	纳秒脉冲电场产生的电声信号	医学影像处理	癌症治疗	电声层析成像，纳秒脉冲电场	深度学习	超声信号，图像数据	56个实验电声数据集（46个训练，10个测试）	NA	NA	RMSE, PSNR, SSIM	NA
5572	2025-10-06	Sexually dimorphic computational histopathological signatures prognostic of overall survival in high-grade gliomas via deep learning 2024-08-23, Science advances IF:11.7Q1 DOI:10.1126/sciadv.adi0302 PMID:39178259	研究论文	使用深度学习分析H&E染色切片识别高级别胶质瘤中性别特异性组织病理学特征并构建性别特异性生存预后模型	首次采用端到端深度学习方法从常规H&E染色切片中识别性别特异性肿瘤微环境特征并构建性别特异性生存预后模型	研究基于回顾性数据，需要在前瞻性研究中进一步验证	识别高级别胶质瘤中性别特异性组织病理学特征并构建性别特异性生存预后模型	高级别胶质瘤患者的H&E染色组织切片	数字病理学	脑肿瘤/高级别胶质瘤	H&E染色，深度学习	CNN	病理图像	多个训练和验证队列（具体数量未在摘要中说明）	NA	ResNet18	C-index	NA
5573	2025-10-06	Quantification of Human Photoreceptor-Retinal Pigment Epithelium Macular Topography with Adaptive Optics-Optical Coherence Tomography 2024-Jul-15, Diagnostics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/diagnostics14141518 PMID:39061655	研究论文	使用自适应光学-光学相干断层扫描技术量化活体人眼感光细胞-视网膜色素上皮复合体的黄斑地形图	首次结合FDML-AO-OCT成像技术和深度学习算法，在活体人眼中三维表征PR-RPE复合体的细胞级地形分布	样本量较小（11名健康志愿者），仅观察了黄斑颞侧区域	量化活体人眼感光细胞-视网膜色素上皮复合体的黄斑地形结构	健康志愿者的视网膜PR-RPE复合体	医学影像	视网膜疾病	自适应光学-光学相干断层扫描（AO-OCT），傅里叶域锁模激光（FDML）	深度学习	三维医学影像	11名健康志愿者	NA	NA	细胞密度、外节长度、PR/RPE比率	NA
5574	2025-10-06	A Primer for Utilizing Deep Learning and Abdominal MRI Imaging Features to Monitor Autosomal Dominant Polycystic Kidney Disease Progression 2024-May-20, Biomedicines IF:3.9Q1 DOI:10.3390/biomedicines12051133 PMID:38791095	综述	介绍如何利用深度学习和腹部MRI影像特征监测常染色体显性多囊肾病进展	将深度学习应用于ADPKD的肾脏分割和额外生物标志物提取，超越传统的总肾脏体积测量	概念性论文，缺乏具体实验验证和性能数据	探索深度学习在监测常染色体显性多囊肾病进展中的应用潜力	常染色体显性多囊肾病患者的腹部MRI影像	医学影像分析	常染色体显性多囊肾病	MRI成像	深度学习	医学影像	NA	NA	NA	速度、准确性、可重复性	NA
5575	2025-10-06	Topical hidden genome: discovering latent cancer mutational topics using a Bayesian multilevel context-learning approach 2024-Mar-27, Biometrics IF:1.4Q2 DOI:10.1093/biomtc/ujae030 PMID:38682463	研究论文	提出一种基于主题模型的贝叶斯多层次上下文学习方法，用于发现癌症突变中的潜在主题	首次将计算语言学中的主题模型应用于癌症突变上下文分析，实现了可解释的降维和严格的全贝叶斯推断	未明确说明模型对特定癌症类型的普适性限制	推断全基因组范围内超罕见体细胞突变的癌症类型特异性	全基因组体细胞突变数据	机器学习	癌症	全基因组测序	主题模型,贝叶斯模型	基因组变异数据	数千个肿瘤样本的数千万个变异	NA	多层次多逻辑隐藏基因组模型	预测性能	NA
5576	2025-10-06	Magnetic Resonance Spectroscopy Spectral Registration Using Deep Learning 2024-03, Journal of magnetic resonance imaging : JMRI IF:3.3Q1 DOI:10.1002/jmri.28868 PMID:37401726	研究论文	本研究提出了一种基于卷积神经网络的磁共振波谱配准方法，用于同时校正单个体素MEGA-PRESS MRS数据的频率和相位偏移	首次将深度学习应用于磁共振波谱配准领域，开发了同时进行频率和相位校正的CNN-SR方法	研究为回顾性研究，主要使用模拟数据验证，真实临床数据验证相对有限	开发基于深度学习的磁共振波谱配准方法，实现自动化的频率和相位校正	单个体素MEGA-PRESS磁共振波谱数据	医学影像分析	NA	磁共振波谱(MRS), MEGA-PRESS序列	CNN	磁共振波谱数据	40,000个模拟MEGA-PRESS数据集和101个体内顶叶内侧MEGA-PRESS数据	NA	CNN-SR	频率偏移平均绝对误差, 相位偏移平均绝对误差, 胆碱区间方差	NA
5577	2025-10-06	shinyDeepDR: A user-friendly R Shiny app for predicting anti-cancer drug response using deep learning 2024-Feb-09, Patterns (New York, N.Y.) DOI:10.1016/j.patter.2023.100894 PMID:38370127	研究论文	开发了一个用户友好的R Shiny网络应用，用于通过深度学习预测抗癌药物反应	将DeepDR深度学习模型封装成无需编程经验的用户友好网络工具，提供药物敏感性预测和相似样本搜索功能	NA	推进精准肿瘤学，提高治疗反应预测的准确性和模型可及性	癌症样本（细胞系或肿瘤）的突变和基因表达数据	机器学习	癌症	深度学习	深度学习模型	基因突变数据, 基因表达数据	包含Cancer Cell Line Encyclopedia (CCLE)和The Cancer Genome Atlas (TCGA)数据库中的样本	R Shiny	DeepDR	NA	网络应用平台
5578	2025-10-06	Enhancing Hierarchical Transformers for Whole Brain Segmentation with Intracranial Measurements Integration 2024-Feb, Proceedings of SPIE--the International Society for Optical Engineering DOI:10.1117/12.3009084 PMID:39220623	研究论文	通过增强分层Transformer模型UNesT，实现133个全脑区域分割与颅内测量的集成分析	将颅内测量（TICV/PFV）集成到全脑分割任务中，通过预训练-微调策略解决标注数据稀缺问题	TICV/PFV标注数据有限（仅45个样本），预训练阶段缺乏TICV/PFV标签	开发能够同时进行全脑精细分割和颅内体积测量的深度学习模型	脑部磁共振成像（MRI）数据	医学影像分析	脑部疾病	磁共振成像（MRI），T1加权3D成像	Transformer	3D医学影像	预训练：4859个T1w 3D体积（来自8个站点）；微调：45个T1w 3D体积（来自OASIS）	PyTorch	UNesT（分层Transformer架构）	Dice相似系数（DSC）	NA
5579	2025-10-06	Brain Age Estimation from Overnight Sleep Electroencephalography with Multi-Flow Sequence Learning 2024, Nature and science of sleep IF:3.0Q2 DOI:10.2147/NSS.S463495 PMID:38974693	研究论文	本研究开发了一种基于整夜睡眠脑电图的多流程深度学习模型，用于提高大脑年龄估计的准确性	提出多流程学习框架，结合一维Swin Transformer和带注意力机制的卷积神经网络，并设计DecadeCE损失函数解决年龄分布不均问题	NA	改进大脑年龄估计方法，开发更准确的脑龄预测模型	整夜睡眠脑电图数据	机器学习	精神疾病,神经系统疾病	脑电图,多导睡眠图	Transformer,CNN	脑电图信号	13,616名受试者的18,767个多导睡眠图	NA	一维Swin Transformer,带注意力机制的卷积神经网络	平均绝对误差,相关系数	NA
5580	2025-10-06	Deep learning uncertainty quantification for clinical text classification 2024-01, Journal of biomedical informatics IF:4.0Q2 DOI:10.1016/j.jbi.2023.104576 PMID:38101690	研究论文	本研究开发了基于深度学习的临床文本分类不确定性量化方法，用于自动化提取癌症登记系统中的疾病信息	提出了多种选择性分类方法，在保证目标准确率的同时最小化拒绝数量，且无需重新训练模型	对于分布外测试数据的解释较为复杂，性能表现存在一定不确定性	开发可靠的临床文本分类不确定性量化方法以支持癌症登记自动化	美国国家癌症研究所SEER癌症登记系统的电子病理报告文本	自然语言处理	癌症	电子病理报告文本分析	深度神经网络	文本	NA	NA	深度神经网络	准确率, 拒绝率	NA