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
1881	2026-03-13	Classification of Glomerular Pathology Images in Children Using Convolutional Neural Networks with Improved SE-ResNet Module 2023-Dec, Interdisciplinary sciences, computational life sciences DOI:10.1007/s12539-023-00579-7 PMID:37525066	研究论文	本研究设计了一个基于深度学习的完整肾小球分类框架，用于检测和分类儿童肾小球病理图像，通过改进的SE-ResNet模块实现高精度分类	提出了一种集成ResNet和SENet的RS-INet神经网络，通过将原始ResNet残差块的卷积层转换为参数更小的卷积块，在保证网络性能的前提下减少了网络参数	NA	解决儿童肾小球病变分类问题，实现肾小球病理的高精度分类	儿童肾小球病理图像	数字病理学	肾脏疾病	组织切片	CNN	图像	NA	NA	ResNet, SENet, SE-ResNet	准确率	NA
1882	2026-03-13	Nested star-shaped objects segmentation using diameter annotations 2023-Dec, Medical image analysis IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.media.2023.102934 PMID:37688981	研究论文	提出一种基于直径标注的深度学习方法，用于分割嵌套星形结构（如血管内腔和外壁），以减少临床标注负担	通过可微分方式提取训练时的物体边界点，并利用直径标注（而非逐像素标注）训练深度学习模型，实现了弱监督下的精确分割	方法主要适用于嵌套星形结构，可能不适用于复杂或不规则形状的分割任务	开发一种减少医学图像分割标注负担的弱监督学习方法	颈动脉内腔和外壁	计算机视觉	心血管疾病	多序列磁共振成像	深度学习模型	医学图像	未明确说明	未明确说明	未明确说明	未明确说明	未明确说明
1883	2026-03-13	Supervised tractogram filtering using Geometric Deep Learning 2023-Dec, Medical image analysis IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.media.2023.102893 PMID:37741032	研究论文	本文提出了一种名为Verifyber的监督学习方法，用于过滤脑白质纤维束图中非解剖学上合理的纤维	采用新颖的完全监督学习框架，结合几何深度学习处理可变长度纤维，并引入序列边缘卷积来捕获解剖特性，同时保持纤维方向不变性	NA	解决脑白质纤维束图中非解剖学合理纤维的过滤问题，以提高纤维束图的准确性	脑白质纤维束图中的虚拟纤维	机器学习	NA	几何深度学习	几何深度学习模型	3D折线（纤维）	NA	NA	序列边缘卷积	NA	12GB GPU
1884	2026-03-13	A deep weakly semi-supervised framework for endoscopic lesion segmentation 2023-Dec, Medical image analysis IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.media.2023.102973 PMID:37757643	研究论文	提出了一种用于内窥镜病灶分割的弱半监督深度学习框架，以减少对像素级标注的依赖	提出了一个名为Point SEGTR的弱半监督分割框架，结合少量像素级标注和大量点级标注进行训练，并引入了多点一致性和对称一致性两个正则化项来提升伪标签质量	未在摘要中明确说明	开发一种减少对像素级标注依赖的内窥镜病灶分割方法	内窥镜图像中的病灶	医学图像分析	NA	深度学习	Transformer	图像	三个内窥镜数据集，包含不同病灶结构和身体部位（如结直肠和鼻咽）	NA	Point SEGTR	NA	NA
1885	2026-03-13	Comprehensive Evaluation of a Deep Learning Model for Automatic Organs-at-Risk Segmentation on Heterogeneous Computed Tomography Images for Abdominal Radiation Therapy 2023-Nov-15, International journal of radiation oncology, biology, physics DOI:10.1016/j.ijrobp.2023.05.034 PMID:37244625	研究论文	本文开发了一个名为AbsegNet的深度学习模型，用于在腹部恶性肿瘤的放射治疗中自动分割16个危及器官	提出了一种新颖的深度学习模型AbsegNet，能够在异质性CT图像上准确分割多个危及器官，并在多个外部数据集上验证了其鲁棒性和临床适用性	对于结肠和小肠的分割，仍有15.0%的患者需要进行重大修订，表明模型在这些器官上的性能有待进一步提升	开发一个深度学习模型，实现腹部放射治疗中危及器官的自动分割，以支持全自动放射治疗计划	腹部恶性肿瘤患者的CT扫描图像	数字病理	腹部恶性肿瘤	CT扫描	深度学习模型	CT图像	544例CT扫描，分为多个队列进行训练、测试和验证	NA	AbsegNet	Dice相似系数, 95th-percentile Hausdorff距离, 体积修订度	NA
1886	2026-03-13	Deep Learning MRI Reconstruction for Accelerating Turbo Spin Echo Hand and Wrist Imaging: A Comparison of Image Quality, Visualization of Anatomy, and Detection of Common Pathologies with Standard Imaging 2023-Nov, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2022.12.042 PMID:36797172	研究论文	本研究评估了深度学习重建在加速手部和腕部涡轮自旋回波MRI成像中的应用，比较了其与标准成像在图像质量、解剖结构可视化和常见病变检测方面的表现	首次将深度学习重建应用于手部和腕部涡轮自旋回波MRI序列，实现了超过60%的扫描时间减少，同时保持了图像质量和诊断性能	样本量较小（仅21名患者），且研究为单中心前瞻性研究，需要更大规模的多中心验证	评估深度学习重建在加速手部和腕部MRI扫描中的临床应用价值	手部和腕部的MRI图像	医学影像分析	肌肉骨骼疾病	涡轮自旋回波序列，并行成像欠采样，深度学习重建	深度学习模型	MRI图像	21名患者（10名男性，11名女性，平均年龄43±19岁）	NA	NA	图像质量评分，噪声评分，边缘锐度评分，伪影评分，诊断置信度评分，解剖结构描绘评分，kappa统计量	NA
1887	2026-03-13	Semantic segmentation of retinal exudates using a residual encoder-decoder architecture in diabetic retinopathy 2023-Nov, Microscopy research and technique IF:2.0Q3 DOI:10.1002/jemt.24345 PMID:37194727	研究论文	本文提出了一种用于糖尿病视网膜病变中渗出物语义分割的残差编码器-解码器架构	提出了一种带有残差跳跃连接的残差CNN架构，以减少参数，并采用合适的图像增强技术来提高网络性能	NA	开发一种用于糖尿病视网膜病变筛查的计算机辅助诊断方法，实现视网膜渗出物的自动检测和分割	视网膜渗出物	计算机视觉	糖尿病视网膜病变	NA	CNN	图像	三个基准数据库：E-ophtha, DIARETDB1, Hamilton Ophthalmology Institute's Macular Edema	NA	残差编码器-解码器架构	精确度, 准确度, 灵敏度, 特异性, AUC	NA
1888	2026-03-13	Study on method of organ section retention and tracking through deep learning in automated diagnostic and therapeutic robotics 2023-Nov, International journal of computer assisted radiology and surgery IF:2.3Q2 DOI:10.1007/s11548-023-02955-6 PMID:37249747	研究论文	本文提出了一种用于自动诊断和治疗机器人中器官截面保留和跟踪的深度学习方法，特别针对肾脏和肝脏的高强度聚焦超声治疗中的器官角度估计	提出了AEMA、AEMAD和AEMAD++三种新方法用于超声图像中器官角度估计，并在旋转扫描跟踪系统中进行了评估，其中AEMAD++在速度和精度上表现最佳	研究基于体模实验，未来需要添加周围器官区域或肾脏内部结构作为新特征以验证结果，且样本量较小（仅6个数据集）	开发一种在自动化诊断和治疗机器人中通过深度学习实现器官截面保留和跟踪的方法，以应对呼吸运动导致的器官位移问题	肾脏和肝脏器官，特别是在高强度聚焦超声治疗中的超声图像	计算机视觉	NA	高强度聚焦超声治疗，旋转扫描跟踪系统	深度学习模型	超声图像	6个数据集（5个用于初步准备，1个用于测试），包含从长轴图像到短轴图像的90度肾脏图像	NA	AEMA, AEMAD, AEMAD++	准确率，处理速度（FPS）	NA
1889	2026-03-13	Improving instrument detection for a robotic scrub nurse using multi-view voting 2023-Nov, International journal of computer assisted radiology and surgery IF:2.3Q2 DOI:10.1007/s11548-023-03002-0 PMID:37530904	研究论文	本文提出了一种基于多视角投票的方案，用于改进机器人手术护士的器械检测性能	结合训练好的器械检测器与基于实例的多视角投票方案，显著提升了检测准确性	NA	提高机器人手术护士在手术器械检测任务中的性能	手术器械	计算机视觉	NA	深度学习	Mask R-CNN	RGB图像, 点云	NA	PyTorch	Mask R-CNN	错误减少率	NA
1890	2026-03-13	Deep-learning based classification of a tumor marker for prognosis on Hodgkin's disease 2023-Nov, European journal of haematology IF:2.3Q2 DOI:10.1111/ejh.14066 PMID:37549921	研究论文	本研究利用深度学习模型（YOLOv4）分析霍奇金病患者的全切片图像，评估picrosirius red染色纤维作为预后标志物的潜力	首次将YOLOv4深度学习模型应用于霍奇金病全切片图像，以picrosirius red染色纤维的弱染色程度作为预后指标进行自动分类和预测	样本量较小（仅83例），且picrosirius red染色作为预后设备的有效性尚不充分，需要进一步验证	评估基于深度学习的医学图像分类模型在预测霍奇金病临床结局中的应用，以辅助治疗决策	霍奇金病患者的FFPE活检标本（83例），根据qPET评分分层	数字病理学	霍奇金病	全切片图像扫描，picrosirius red染色，MMP9染色	CNN	图像	83例FFPE活检标本（训练集30例，评估集53例）	NA	YOLOv4	AUC	NA
1891	2026-03-13	Deep learning study on the mechanism of edge artifacts in point spread function reconstruction for numerical brain images 2023-Nov, Annals of nuclear medicine IF:2.5Q2 DOI:10.1007/s12149-023-01862-9 PMID:37610591	研究论文	本研究通过深度学习对模糊的数值脑图像进行非盲去模糊处理，以获取无边缘伪影的图像，并基于空间频率特性探讨点扩散函数重建中边缘伪影的产生机制	利用深度学习中的深度图像先验进行非盲去模糊处理，避免了点扩散函数重建，并通过数值模拟深入分析边缘伪影的空间频率特性机制	研究基于理想化的二维平行光束投影数据和简化的大脑图像模型，未考虑实际成像中的其他退化因素，可能限制了结果的普适性	探究点扩散函数重建中边缘伪影的产生机制，并比较不同重建方法在空间频率特性和分辨率方面的表现	数值模拟的脑图像，包括灰质、白质和脑脊液区域	计算机视觉	NA	数值模拟，深度学习去模糊，点扩散函数重建	深度图像先验	图像	256×256矩阵的脑图像	NA	深度图像先验	恢复系数，空间频率特性，一维物体特定调制传递函数	NA
1892	2026-03-13	Diagnosing evapotranspiration responses to water deficit across biomes using deep learning 2023-Nov, The New phytologist DOI:10.1111/nph.19197 PMID:37621238	研究论文	本研究利用深度学习分析不同生物群落中蒸散对水分亏缺的响应，揭示植被对干旱的敏感性	通过训练深度神经网络从通量测量中提取水分胁迫因子，首次系统量化了蒸散对累积水分亏缺的响应，并发现了标准地表模型未捕捉的多样化响应模式	研究依赖于通量测量数据，可能受站点代表性和数据质量的限制；模型简化了地下水分储存的表示	诊断不同生物群落中蒸散对水分亏缺的响应，以更好地理解植被对干旱的敏感性	不同生物群落（如稀树草原、草地、森林）的蒸散过程	机器学习	NA	通量测量	深度神经网络	通量测量数据	多个稀树草原、草地和森林站点	NA	深度神经网络	NA	NA
1893	2026-03-13	MLACNN: an attention mechanism-based CNN architecture for predicting genome-wide DNA methylation 2023-Nov, Theory in biosciences = Theorie in den Biowissenschaften DOI:10.1007/s12064-023-00402-3 PMID:37648910	研究论文	本文提出了一种基于注意力机制的CNN架构MLACNN，用于预测全基因组DNA甲基化	引入基于注意力机制的瓶颈网络，结合三种编码方法进行特征融合，以学习更多有效特征并减少过拟合	未明确说明模型在特定生物环境或数据集外的泛化能力	开发深度学习模型以改进DNA甲基化预测	DNA序列及其甲基化状态	机器学习	NA	DNA甲基化预测	CNN	DNA序列	NA	NA	MLACNN	NA	NA
1894	2026-03-13	Interindividual distances and orientations of laying hens under 8 stocking densities measured by integrative deep learning techniques 2023-Nov, Poultry science IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.psj.2023.103076 PMID:37742450	研究论文	本研究通过集成深度学习技术，测量了蛋鸡在不同饲养密度下的个体间距离和方向，以优化鸡群空间分配	首次将深度学习技术应用于蛋鸡个体间距离和方向的自动检测，并系统分析了8种不同饲养密度下的行为指标	研究仅针对特定品种（京粉蛋鸡）和年龄（35周龄），且实验环境为受控的隔间，可能无法完全反映实际养殖场条件	开发深度学习技术以自动测量蛋鸡的个体间距离和方向，并评估不同饲养密度对这些指标的影响	蛋鸡（京粉品种，35周龄）	计算机视觉	NA	深度学习图像分类、定向目标检测	CNN	视频	8种饲养密度（3-10只鸡/隔间），具体数量未明确	NA	YOLOv5m	准确率、精确率、召回率、F1分数	NA
1895	2026-03-13	A Multichannel Fluorescence Isothermal Amplification Device with Integrated Internet of Medical Things for Rapid Sensing of Pathogens through Deep Learning 2023-Oct-17, Analytical chemistry IF:6.7Q1 DOI:10.1021/acs.analchem.3c02973 PMID:37733965	研究论文	本文介绍了一种集成了医疗物联网和深度学习的高效多通道荧光等温扩增设备，用于在公共卫生危机中快速检测病原体	该设备结合了多通道同时检测、医疗物联网远程控制和深度学习批量处理系统，实现了快速（9.4毫秒）且准确的病原体类型识别	在追求便携性的同时，设备可能在功能上存在限制，影响其在突发病原体爆发时应对紧急公共卫生事件的效果	开发一种用于快速检测病原体的便携式等温扩增设备，以应对公共卫生危机	金黄色葡萄球菌（SA）和耐甲氧西林金黄色葡萄球菌（MRSA）	机器学习	NA	多重RPA检测和CRISPR/Cas12a介导的核酸检测	深度学习	荧光数据	NA	NA	NA	检测限（LOD），准确度	NA
1896	2026-03-13	Clinical narratives as a predictor for prognosticating functional outcomes after intracerebral hemorrhage 2023-Oct-15, Journal of the neurological sciences IF:3.6Q2 DOI:10.1016/j.jns.2023.120807 PMID:37717279	研究论文	本研究探讨了利用临床叙述通过自然语言处理技术提升脑出血后功能结局预测性能的可能性	首次将临床叙述作为文本标记，结合机器学习和深度学习方法来增强现有脑出血预后模型的预测能力	研究仅基于单一医院的注册数据和电子健康记录，样本量相对有限，且未进行外部验证	研究临床叙述是否能改善脑出血后功能结局的预测性能	脑出血患者	自然语言处理	脑出血	自然语言处理	机器学习, 深度学习	文本	1363名患者	NA	NA	AUC, 净重分类改善指数, 综合判别改善指数	NA
1897	2026-03-13	Screening Station, a novel laboratory automation system for physiologically relevant cell-based assays 2023-Oct, SLAS technology IF:2.5Q3 DOI:10.1016/j.slast.2023.04.002 PMID:37121549	研究论文	本文介绍了一种名为Screening Station的新型实验室自动化系统，用于自动化执行基于人类诱导多能干细胞（iPSC）的细胞实验，包括长期培养、活细胞成像和免疫荧光成像	开发了Screening Station系统，通过Green Button Go软件集成多种设备，实现了多样本、多流程的自动化细胞实验，并首次结合深度学习分析iPSC分化程度	未明确提及系统在处理极高通量样本或复杂三维细胞模型时的性能限制	开发一个自动化系统，以增强基于iPSC的细胞实验的重复性、效率并实现远程操作	来自面肩肱型肌营养不良症患者的iPSC及其分化细胞	实验室自动化	面肩肱型肌营养不良症	活细胞延时成像，免疫荧光成像，深度学习分析	深度学习模型	活细胞成像数据，免疫荧光图像	未明确说明具体样本数量，涉及多孔板中的iPSC	NA	NA	NA	NA
1898	2026-03-13	Deciphering the Morphology of Tumor-Stromal Features in Invasive Breast Cancer Using Artificial Intelligence 2023-Oct, Modern pathology : an official journal of the United States and Canadian Academy of Pathology, Inc IF:7.1Q1 DOI:10.1016/j.modpat.2023.100254 PMID:37380057	研究论文	本研究利用人工智能分析浸润性乳腺癌中肿瘤-间质特征的形态学，评估了间质-肿瘤比（S:TR）和肿瘤负荷的临床意义	首次使用人工智能对乳腺癌肿瘤-间质特征进行客观形态学评估，揭示了S:TR异质性和肿瘤负荷作为独立预后指标的价值	研究仅针对luminal型乳腺癌病例，未涵盖其他亚型，且样本量虽大但为单中心数据	开发基于人工智能的标准化方法，评估乳腺癌肿瘤-间质形态学特征及其与预后的关联	luminal型浸润性乳腺癌患者的全切片图像	数字病理学	乳腺癌	全切片图像分析，细胞级注释	监督深度学习模型	图像	1968例luminal型乳腺癌病例（发现集1027例，测试集941例）	NA	NA	风险比，P值，95%置信区间	NA
1899	2026-03-13	Risk stratification by nomogram of deep learning radiomics based on multiparametric magnetic resonance imaging in knee meniscus injury 2023-Oct, International orthopaedics IF:2.0Q2 DOI:10.1007/s00264-023-05875-x PMID:37386277	研究论文	本研究基于多参数磁共振成像，构建并验证了一个整合深度学习影像组学特征和临床特征的列线图模型，用于膝关节半月板损伤的风险分层	首次结合深度学习V-net自动分割半月板、LASSO回归提取最优影像组学特征，并整合临床特征构建列线图模型进行风险分层	样本量较小（仅167例），且来自两个机构，可能存在选择偏倚	构建并验证一个用于膝关节半月板损伤风险分层的列线图模型	膝关节磁共振图像及患者临床特征	数字病理学	膝关节半月板损伤	多参数磁共振成像	CNN	图像	167例膝关节磁共振图像	NA	V-net	Dice相似系数, AUC, 准确率	NA
1900	2026-03-13	Noise-insensitive defocused signal and resolution enhancement for optical-resolution photoacoustic microscopy via deep learning 2023-Oct, Journal of biophotonics IF:2.0Q3 DOI:10.1002/jbio.202300149 PMID:37491832	研究论文	提出一种基于深度学习的噪声不敏感方法，用于增强光学分辨率光声显微镜的离焦信号和分辨率	利用深度学习技术提升离焦区域的信号质量和空间分辨率，克服传统光学分辨率光声显微镜景深窄的限制	NA	提高光学分辨率光声显微镜在离焦区域的成像质量和分辨率	光声显微镜图像，特别是离焦区域的信号	计算机视觉	NA	光学分辨率光声显微镜，k-wave模拟	CNN	图像	NA	NA	全密集U-Net	PSNR，横向分辨率，轴向分辨率	NA