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
7921	2026-04-12	Deep Learning-based Quantitative CT Myocardial Perfusion Imaging and Risk Stratification of Coronary Artery Disease 2025-04, Radiology IF:12.1Q1 DOI:10.1148/radiol.242570 PMID:40298595	研究论文	本研究开发并验证了一种用于自动量化心肌血流量和缺血心肌体积百分比的深度学习模型，并探讨了其对主要不良心血管事件的预后价值	开发了首个基于深度学习的自动化CT心肌灌注成像定量模型，用于评估心肌血流量和缺血心肌体积百分比，并证明其在心血管风险分层中具有增量预后价值	研究为回顾性和前瞻性混合设计，可能存在选择偏倚；深度学习模型在外部验证中的泛化能力仍需进一步评估	开发并验证深度学习模型，用于自动量化心肌灌注参数，并评估其在冠状动脉疾病风险分层中的预后价值	接受临床指征CT心肌灌注成像和冠状动脉CT血管造影的患者	数字病理	心血管疾病	动态CT心肌灌注成像，冠状动脉CT血管造影	深度学习模型	CT图像	三个队列共1108名患者（平均年龄61岁±12，667名男性），其中队列1用于模型开发（训练集211人，验证集57人，测试集90人）	NA	NA	受试者工作特征曲线下面积，组内相关系数，C指数，风险比	NA
7922	2026-04-12	De novo design of high-affinity binders of bioactive helical peptides 2024-02, Nature IF:50.5Q1 DOI:10.1038/s41586-023-06953-1 PMID:38109936	研究论文	本文介绍了一种基于参数化生成和深度学习的方法，用于设计能够高亲和力结合生物活性螺旋肽的蛋白质	通过扩展RFdiffusion方法，使其能够针对柔性靶点设计结合剂，并利用连续加噪和去噪（部分扩散）优化输入结构模型，实现了无需实验优化的皮摩尔级亲和力结合剂设计	未明确说明方法在更广泛肽类或复杂生物环境中的适用性限制	开发能够高亲和力结合螺旋肽的蛋白质设计方法，以改善疾病临床管理中的检测技术	螺旋肽靶点，如甲状旁腺激素和胰高血糖素	机器学习	NA	深度学习, 参数化生成	深度学习模型	蛋白质结构数据, 肽序列数据	NA	RFdiffusion	RFdiffusion	亲和力（皮摩尔级）	NA
7923	2026-04-12	PredictProtein - Predicting Protein Structure and Function for 29 Years 2021-07-02, Nucleic acids research IF:16.6Q1 DOI:10.1093/nar/gkab354 PMID:33999203	研究论文	本文介绍了PredictProtein在线资源，一个用于蛋白质序列分析的一站式平台，自1992年以来持续提供服务，结合进化信息和机器学习预测蛋白质结构和功能	PredictProtein是首个互联网蛋白质预测服务器，率先结合进化信息和机器学习，并最近整合了深度学习嵌入预测方法	NA	提供可靠的蛋白质结构和功能预测工具，服务于计算和实验生物学家	蛋白质序列	生物信息学	NA	蛋白质序列分析	机器学习, 深度学习	蛋白质序列	每月超过3,000用户查询（2020年数据）	NA	NA	NA	卢森堡系统生物医学中心（LCSB）托管，使用MMseqs2序列搜索提升处理速度
7924	2026-04-12	Characterizing chromatin folding coordinate and landscape with deep learning 2020-09, PLoS computational biology IF:3.8Q1 DOI:10.1371/journal.pcbi.1008262 PMID:32986691	研究论文	本研究应用深度学习中的变分自编码器分析单细胞成像揭示的染色质结构波动与异质性，以识别染色质折叠的反应坐标	首次将变分自编码器与统计力学分析结合，用于解析染色质结构集合，揭示了黏连蛋白缺失细胞中染色质折叠的中间态与能量景观	研究主要基于单细胞成像数据，可能受限于成像分辨率与样本数量，且能量稳定性的理论分析需进一步实验验证	探索染色质折叠的分子机制与结构动力学，以理解基因组空间组织对基因转录的调控	黏连蛋白缺失细胞中的染色质结构，特别是拓扑关联结构域的形成过程	机器学习	NA	单细胞成像	VAE	图像	NA	NA	变分自编码器	NA	NA
7925	2026-04-12	Bag of deep features for preoperative prediction of sentinel lymph node metastasis in breast cancer 2018-Dec-14, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/aaf241 PMID:30523819	研究论文	本文提出了一种结合深度学习和词袋模型的集成方案，用于术前预测乳腺癌前哨淋巴结转移	提出了一种结合卷积神经网络和词袋模型的集成方案，通过核融合方法整合所有特征，构建判别性支持向量机分类器，实现高维稀疏表示	样本量相对较小（172例患者），且仅基于扩散加权磁共振成像数据，可能限制模型的泛化能力	术前预测乳腺癌患者的前哨淋巴结转移状态	乳腺癌患者的前哨淋巴结	数字病理学	乳腺癌	扩散加权磁共振成像	CNN, SVM	图像	172例患者（74例SLN阳性，98例SLN阴性）	NA	CNN, BOF模型	AUC	NA
7926	2026-04-12	Fully automated organ segmentation in male pelvic CT images 2018-Dec-14, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/aaf11c PMID:30523973	研究论文	本研究提出了一种基于深度学习的全自动男性盆腔CT图像分割工作流，用于前列腺癌放疗计划中前列腺及周围危及器官的精确分割	采用2D器官体积定位网络与3D分割网络相结合的架构，并引入ResNeXt改进的编码臂，实现了全自动的盆腔器官分割	研究仅基于136例患者的数据集，样本量相对有限，且未在外部数据集上进行验证	开发一种全自动的男性盆腔CT图像分割方法，以支持前列腺癌放疗治疗计划	男性盆腔CT图像中的前列腺、膀胱、直肠和双侧股骨头	数字病理学	前列腺癌	CT成像	CNN	图像	136例患者的盆腔CT图像数据集	NA	2D U-Net, 3D U-Net, ResNeXt	Dice系数	NA
7927	2026-04-12	Incorporating automatically learned pulmonary nodule attributes into a convolutional neural network to improve accuracy of benign-malignant nodule classification 2018-12-10, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/aaf09f PMID:30524071	研究论文	本文提出了一种结合肺结节良恶性分类和图像属性分类的新方法，通过构建独特的3D CNN和设计新颖的损失函数，以提高肺结节分类的准确性	将自动学习的肺结节图像属性作为高层语义标签整合到CNN中，设计了一种平衡两种分类任务影响的损失函数，使结节属性分类与良恶性分类相互促进	NA	提高肺结节良恶性分类的准确性	肺结节	计算机视觉	肺癌	深度学习	CNN	图像	使用公开可用的LIDC数据集进行训练和测试	NA	3D CNN	准确率	NA
7928	2026-04-12	Visually interpretable deep network for diagnosis of breast masses on mammograms 2018-Dec-04, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/aaef0a PMID:30511660	研究论文	提出一种视觉可解释的深度学习网络框架，用于乳腺X光片中肿块诊断，并提供视觉解释	引入BIRADS引导图和批评网络，使深度学习网络能够根据BIRADS标准进行视觉解释，提高诊断决策的可解释性	仅基于公开乳腺X光数据库进行验证，未涉及多中心或更大规模数据集，可能影响泛化能力	开发一种视觉可解释的计算机辅助诊断框架，以改善乳腺肿块诊断的深度学习模型可解释性	乳腺X光片中的恶性与良性肿块	计算机视觉	乳腺癌	深度学习	深度神经网络	图像	独立测试集包含170个恶性肿块和170个良性肿块	NA	BIRADS引导诊断网络, BIRADS批评网络	NA	NA
7929	2026-04-12	Deep learning with cinematic rendering: fine-tuning deep neural networks using photorealistic medical images 2018-09-13, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/aada93 PMID:30113015	研究论文	本文提出了一种利用电影渲染技术生成逼真医学图像，以微调深度学习网络的方法，用于内窥镜单目深度估计任务	首次将电影渲染技术应用于深度学习，通过使用电影渲染生成的逼真CT数据微调合成数据驱动的网络，提高了模型对真实医学图像的适应性和鲁棒性	研究主要针对内窥镜深度估计任务，可能未涵盖其他医学图像分析应用；且依赖于特定渲染条件，泛化能力需进一步验证	解决医学图像数据稀缺问题，提升深度学习模型在真实医学图像上的性能	内窥镜图像，特别是结肠内窥镜图像	计算机视觉	NA	电影渲染，CT数据重建	CNN	图像	NA	NA	NA	深度估计误差减少百分比	NA
7930	2026-04-12	Computer-aided detection of small intestinal ulcer and erosion in wireless capsule endoscopy images 2018-08-10, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/aad51c PMID:30033931	研究论文	提出一种基于深度学习的计算机辅助检测方法，用于无线胶囊内窥镜图像中小肠溃疡和糜烂的检测	首次将深度学习框架应用于无线胶囊内窥镜图像中溃疡和糜烂的自动检测，能够直接从数据中提取图像特征，提高识别准确性和效率	NA	开发一种计算机辅助检测方法，以自动识别无线胶囊内窥镜图像中的小肠溃疡和糜烂	无线胶囊内窥镜图像中的小肠溃疡和糜烂病变	计算机视觉	小肠溃疡和糜烂	无线胶囊内窥镜成像	CNN	图像	数万张无线胶囊内窥镜图像	NA	AlexNet	准确率, 灵敏度, 特异性, AUC	NA
7931	2026-04-12	Computed tomography super-resolution using deep convolutional neural network 2018-07-16, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/aacdd4 PMID:29923839	研究论文	本研究开发了一种基于卷积神经网络的CT图像超分辨率方法，通过改进的U-Net学习低分辨率（厚层厚）与高分辨率（薄层厚）图像之间的端到端映射	采用改进的U-Net架构实现CT图像的超分辨率与去噪联合优化，显著提升骨结构和气腔边界的去模糊效果	研究仅使用二维切片数据进行训练，未涉及三维体积数据；样本量相对有限（52个训练研究）	开发深度学习模型以提升CT图像的空间分辨率并降低噪声	CT图像（薄层与厚层对比）	计算机视觉	NA	计算机断层扫描（CT）	CNN	图像	52个CT研究用于训练（7670张切片），13个CT研究用于测试	NA	改进的U-Net	峰值信噪比（PSNR），归一化均方根误差（NRMSE）	NA
7932	2026-04-12	Evolutionary pruning of transfer learned deep convolutional neural network for breast cancer diagnosis in digital breast tomosynthesis 2018-05-01, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/aabb5b PMID:29616660	研究论文	提出一种分层路径进化方法，用于压缩深度卷积神经网络，以在数字乳腺断层合成中分类肿块，同时保持分类准确性	采用遗传算法进行迭代路径进化，通过锦标赛选择驱动计数保持交叉和突变，显著减少网络参数和计算操作	未提及方法在其他深度学习网络或成像任务中的泛化能力验证，且统计差异不显著（p > 0.05）	压缩深度卷积神经网络参数，提高推理和迁移学习效率，用于乳腺癌诊断	数字乳腺断层合成中的肿块区域	计算机视觉	乳腺癌	数字乳腺断层合成	CNN	图像	第一阶段：19,632个增强ROI（来自2,454个乳腺X光肿块病变）；第二阶段：9,120个DBT ROI（来自228个肿块病变）；测试：89个肿块病变（来自94个独立DBT病例）	NA	预训练的DCNN（基于ImageNet）	AUC	NA
7933	2026-04-12	Comment on 'Deep convolutional neural network with transfer learning for rectum toxicity prediction in cervical cancer radiotherapy: a feasibility study' 2018-03-15, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/aaae23 PMID:29424369	评论	对一篇关于使用深度卷积神经网络预测宫颈癌放疗中直肠毒性的可行性研究论文进行评论	NA	NA	讨论深度学习技术在医学物理和放射肿瘤学领域的应用潜力与局限性	深度学习在放射肿瘤学中的应用	数字病理学	宫颈癌	NA	卷积神经网络	NA	NA	NA	VGG-16	NA	NA
7934	2026-04-12	Computer-aided assessment of breast density: comparison of supervised deep learning and feature-based statistical learning 2018-01-09, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/aa9f87 PMID:29210358	研究论文	本研究开发了一种基于监督深度学习的自动化方法，用于评估数字乳腺X线摄影中的乳腺密度百分比，并与基于特征的统计学习方法进行比较	采用监督深度卷积神经网络结合域适应重采样方法，生成乳腺密度概率图，实现了比传统特征学习方法更准确和稳健的密度估计	研究仅使用了单一机构的回顾性数据，样本量有限，且未在外部数据集上进行验证	开发自动化评估乳腺密度的方法，以辅助癌症风险预测和密度报告	数字乳腺X线摄影图像	计算机视觉	乳腺癌	数字乳腺X线摄影	CNN	图像	训练集478张数字乳腺X线摄影图像，独立测试集183张图像	NA	深度卷积神经网络	Dice系数, Pearson相关系数	NA
7935	2026-04-11	Computational dual-loop frameworks bridging single-enzyme design and cascade tunnel network engineering for next-generation biosynthetic systems 2026 Jul-Aug, Biotechnology advances IF:12.1Q1 DOI:10.1016/j.biotechadv.2026.108850 PMID:41763370	综述	本文综述了计算酶工程的最新进展，重点介绍了结构预测、突变效应建模、多尺度分子模拟和多酶网络工程，并将其置于一个连接分子水平酶设计与途径水平整合的双循环DBTL框架中	与现有主要关注单一计算方法或单酶优化的综述不同，本文强调在统一的DBTL框架内，将机制性酶建模与多酶网络设计相结合，提供了一个连接单酶设计与级联隧道网络工程的双循环框架	NA	总结计算酶工程的最新进展，并为下一代生物合成系统提供一个连接分子设计与系统集成的结构化框架	酶（单酶及多酶系统）	计算生物学	NA	结构预测、突变效应建模、分子动力学模拟、量子力学/分子力学分析	深度学习	NA	NA	NA	NA	NA	NA
7936	2026-03-01	Editorial for "Analysis of Upper Airway Morphology Using Four-Dimensional Dynamic MRI With Active Deep Learning-Based Automatic Segmentation" 2026-May, Journal of magnetic resonance imaging : JMRI IF:3.3Q1 DOI:10.1002/jmri.70283 PMID:41761402	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
7937	2026-04-11	Determination of Modified Waldenström Staging in Legg-Calvé-Perthes Disease Using Deep Learning 2026-May, Journal of the Pediatric Orthopaedic Society of North America DOI:10.1016/j.jposna.2026.100334 PMID:41890888	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的模型，用于从标准髋关节X光片中自动确定Legg-Calvé-Perthes病的改良Waldenström分期	首次利用深度学习自动化提取临床相关参数，构建分类管道以改进LCPD分期的客观性和一致性	早期阶段样本代表性不足，模型在完整分类中的准确性中等，需要更大规模多中心数据提升性能	开发深度学习模型以自动化和标准化Legg-Calvé-Perthes病的改良Waldenström分期	Legg-Calvé-Perthes病患者的髋关节X光片（前后位和蛙式侧位）	数字病理学	Legg-Calvé-Perthes病	X光成像	深度学习分类模型	图像	机构1包含2,164张图像，保留测试集229对X光片，外部验证集533对X光片	NA	NA	Dice系数, AUROC	NA
7938	2026-04-11	Advanced deep learning framework for breast cancer detection using digital breast tomosynthesis images 2026-Apr-24, Biomedizinische Technik. Biomedical engineering DOI:10.1515/bmt-2025-0011 PMID:41521204	研究论文	本研究提出了一种基于深度学习的鲁棒框架，用于利用数字乳腺断层合成图像进行乳腺癌检测	提出了一种结合单切片和多切片输入的混合深度学习模型，并应用了拉普拉斯金字塔增强、特征融合和穷举特征选择等先进方法以提升诊断性能	研究未使用多中心数据集进行验证，且尚未与临床决策支持系统集成	开发一种用于乳腺癌早期准确检测的深度学习框架	数字乳腺断层合成图像	计算机视觉	乳腺癌	数字乳腺断层合成成像	CNN, 集成学习	图像	未明确说明	TensorFlow, Keras, Scikit-learn, XGBoost	ResNet V2, MobileNet V3, Inception V3+	准确率, 灵敏度, 特异性, AUC	未明确说明
7939	2026-04-11	A simulation-based deep learning framework for spatially explicit malaria modeling of CRISPR suppression gene drive mosquitoes 2026-Apr-17, iScience IF:4.6Q1 DOI:10.1016/j.isci.2026.115221 PMID:41890961	研究论文	本研究开发了一个基于模拟的深度学习框架，用于空间显式建模CRISPR抑制基因驱动蚊子对疟疾的影响	结合个体建模与深度学习，高效分析多参数对基因驱动效果的影响，揭示了不完美驱动仍可能消除疟疾的潜力	未明确说明模型在真实世界数据上的验证情况，且计算需求可能仍较高	预测CRISPR基因驱动释放对疟疾传播的影响，优化蚊虫抑制策略	CRISPR基因驱动蚊子及其对疟疾传播的调控	机器学习	疟疾	CRISPR基因驱动技术，个体建模	深度学习模型	模拟数据	NA	NA	NA	NA	NA
7940	2026-04-11	RaMoA: Raman Microspectroscopy and Deep Learning for the Classification of Antimicrobial Mechanism of Action 2026-Apr-10, ACS infectious diseases IF:4.0Q1 DOI:10.1021/acsinfecdis.5c00917 PMID:41824399	研究论文	本文提出了一种结合拉曼显微光谱和深度学习的新技术，用于分类抗菌药物的作用机制并预测其新颖性	首次将拉曼显微光谱与深度学习结合，用于抗菌药物作用机制的分类和新颖性预测，实现了高精度分类和未知机制识别	研究仅基于大肠杆菌ATCC 25922野生型菌株，且处理时间固定为1小时，样本多样性和时间动态性有限	开发一种基于拉曼光谱和深度学习的技术，以快速分类抗菌药物的作用机制并评估其新颖性	大肠杆菌ATCC 25922野生型菌株，使用27种代表5类传统功能（细胞壁合成抑制剂、蛋白质合成抑制剂、DNA复制抑制剂、RNA合成抑制剂、细胞膜功能抑制剂）的抗生素处理	机器学习	NA	拉曼显微光谱	CNN, 自编码器	拉曼光谱	27种抗生素处理的大肠杆菌样本，代表5类作用机制	NA	1D 卷积神经网络, 自编码器	准确率	NA