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
281	2025-12-21	Learnable PM diffusion coefficients and reformative coordinate attention network for low dose CT denoising 2023-12-11, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/aced33 PMID:37536336	研究论文	本文提出了一种基于编码器-解码器结构的低剂量CT去噪网络，结合可学习的PM扩散系数和坐标注意力机制，以平衡噪声抑制与边缘结构保留	提出了一种新颖的边缘特征提取方法，将Perona-Malik模型的各向异性图像处理思想融入神经网络，并设计了多尺度改进坐标注意力模块，增强了网络的可解释性和临床应用价值	未明确提及具体的数据集规模或计算资源限制，可能在实际应用中存在泛化性挑战	解决低剂量CT图像去噪任务中噪声抑制与边缘结构保留之间的平衡问题	低剂量CT图像	计算机视觉	NA	深度学习	CNN	图像	NA	NA	编码器-解码器结构	定量和定性评估	NA
282	2025-12-21	Volumetric feature points integration with bio-structure-informed guidance for deformable multi-modal CT image registration 2023-12-08, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/ad03d2 PMID:37844603	研究论文	本文提出了一种基于体积特征点集成与生物结构引导的可变形多模态CT图像配准方法	通过结合体素特征点和生物结构特征点共同指导训练过程，提高了配准精度，相比其他深度学习方法精度提升了6%	未明确说明方法在处理其他模态或低对比度器官时的泛化能力	解决医学图像配准中的挑战，特别是在图像引导放射治疗（IGRT）中的CT-CBCT配准问题	配对的CT-CBCT数据集	医学图像处理	NA	深度学习	NA	CT图像, CBCT图像	NA	NA	NA	精度	NA
283	2025-12-21	Deep learning-based multi-stage postoperative type-b aortic dissection segmentation using global-local fusion learning 2023-11-29, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/acfec7 PMID:37774717	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的多阶段分割框架，用于术后B型主动脉夹层的分割，通过全局-局部融合学习机制提升分割精度	设计了全局-局部融合学习机制，通过补偿裁剪图像缺失的上下文特征，改善了血栓和分支血管的分割效果	未明确提及具体局限性，但可能受限于数据集规模和多样性	构建一个深度学习分割框架，用于术后B型主动脉夹层的快速准确分割，以支持患者特异性三维形态学和血流动力学分析	术后B型主动脉夹层患者的CT图像，包括真腔、假腔、血栓和分支血管	数字病理学	心血管疾病	CT成像	深度学习	医学图像	133名患者的306张随访图像	NA	NA	Dice相似系数	NA
284	2025-12-21	Radiation-induced acoustic signal denoising using a supervised deep learning framework for imaging and therapy monitoring 2023-11-29, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/ad0283 PMID:37820684	研究论文	本文提出了一种基于监督深度学习的通用深度初始卷积神经网络（GDI-CNN），用于去噪辐射诱导声学信号，以显著减少平均所需的帧数，从而降低成像剂量并提高实时治疗监测的频率	开发了一种通用的深度初始卷积神经网络（GDI-CNN），该网络在每个初始块中采用多扩张卷积，能够编码和解码具有不同时间特征的信号，从而泛化处理不同辐射源产生的声学信号去噪	未明确提及具体局限性，但可能包括对训练数据质量和多样性的依赖，以及在实际临床环境中的泛化能力验证	提高辐射诱导声学成像的信号质量，减少所需平均帧数，以降低辐射剂量并增强实时治疗监测的实用性	辐射诱导声学信号，包括X射线诱导声学、质子声学和电声学信号	医学影像处理	NA	辐射诱导声学成像	CNN	声学信号	使用实验数据进行评估，具体样本数量未明确说明	NA	GDI-CNN（通用深度初始卷积神经网络）	均方误差, 峰值信噪比, 结构相似性	NA
285	2025-12-21	MAG-Res2Net: a novel deep learning network for human activity recognition 2023-11-28, Physiological measurement IF:2.3Q3 DOI:10.1088/1361-6579/ad0ab8 PMID:37939391	研究论文	本文提出了一种名为MAG-Res2Net的新型深度学习网络，用于解决人类活动识别任务中的特征提取挑战	结合了Borderline-SMOTE数据上采样算法、基于度量学习的损失函数组合算法和Lion优化算法，提升了模型对多样化人类活动数据的处理能力	未明确说明模型在更复杂或噪声更大的现实场景中的泛化能力	开发一种能够有效处理人类活动多样性并提升识别性能的深度学习模型	人类活动识别	机器学习	NA	深度学习	CNN	传感器数据	三个公共数据集（UCI-HAR、WISDM、CSL-SHARE）	未明确说明	Res2Net	准确率, F1-macro, F1-weighted	NA
286	2025-12-21	Deep learning with fetal ECG recognition 2023-11-27, Physiological measurement IF:2.3Q3 DOI:10.1088/1361-6579/ad0ab7 PMID:37939396	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的胎儿心电图识别新方法，通过开发跨域一致卷积神经网络来自动识别多通道心电图数据中的胎儿心电信号	开发了一种跨域一致卷积神经网络（CDC-Net），用于解决独立成分分析结果的不确定性，实现胎儿心电信号的自动识别	NA	提出一种新的胎儿心电图识别方法，以改进胎儿心电监测的自动化水平	胎儿心电信号	机器学习	心血管疾病	独立成分分析	CNN	信号数据	来自两个数据库的信号数据	NA	CDC-Net	精确率, 召回率, F1分数	NA
287	2025-12-21	Deep learning-based workflow for hip joint morphometric parameter measurement from CT images 2023-11-06, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/ad04aa PMID:37852280	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的CT图像髋关节形态参数测量工作流程	首次提出了一种从粗到精的深度学习模型，用于从CT图像中精确重建髋关节几何结构（3D骨骼模型和关键标志点），并基于此开发了稳健的形态参数测量方法	未明确说明	为术前关节置换规划和生物力学模拟提供精确的髋关节形态测量	髋关节CT图像	计算机视觉	骨科疾病	CT成像	深度学习模型	CT图像	两个具有不同成像协议参数的数据集	未明确说明	未明确说明	Dice系数, 标志点预测误差, Pearson相关系数, 组内相关系数	未明确说明
288	2025-12-21	Generalisation of radiotherapy dose calculation for Monte Carlo algorithm combined with 3D Swin-Unet: a multi-institutional IMRT evaluation 2023-10-31, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/ad02d8 PMID:37827160	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的通用剂量计算框架，结合3D Swin-Unet模型，用于多机构IMRT计划的剂量计算评估	提出了一种结合TERMA-Monte Carlo网络（T-MC net）与3D Swin-Unet的深度学习剂量计算方法，并在多机构、多身体区域的IMRT计划中进行了泛化性评估	研究仅基于60个IMRT计划进行测试，样本量相对有限，且未涵盖所有可能的临床场景	评估深度学习剂量计算方法的泛化能力，以提升放射治疗剂量计算的准确性和效率	来自四个机构的头颈、胸腹和盆腔区域的IMRT治疗计划	数字病理	NA	强度调制放射治疗（IMRT），蒙特卡洛（MC）算法	深度学习网络	三维剂量分布数据，剂量体积直方图（DVH）	60个IMRT计划	NA	3D Swin-Unet, T-MC net	伽马通过率（GPR），一致性百分比（PA），剂量差异比（DDR），剂量指数D	NA
289	2025-12-21	Coarse-to-fine prior-guided attention network for multi-structure segmentation on dental panoramic radiographs 2023-10-26, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/ad0218 PMID:37816372	研究论文	提出一种基于深度学习的粗到细先验引导注意力网络，用于在牙科全景X光片上自动分割多个解剖结构	采用两阶段粗到细先验引导分割框架，结合先验引导边缘融合模块、空间注意力模块和混合注意力模块，提升多结构分割精度	未提及模型在更广泛数据集或不同设备采集图像上的泛化能力	实现牙科全景X光片上多个解剖结构的准确自动分割，以辅助数字牙科的诊断和治疗规划	牙科全景X光片中的上颌窦、下颌髁突、下颌神经、牙槽骨和牙齿	计算机视觉	NA	深度学习	CNN	图像	150张来自真实临床场景的全景X光片	NA	编码器-解码器架构	Jaccard分数	NA
290	2025-12-21	Radiation-induced Acoustic Signal Denoising using a Supervised Deep Learning Framework for Imaging and Therapy Monitoring 2023-Apr-26, ArXiv PMID:37163138	研究论文	本文提出了一种基于监督深度学习框架的辐射诱导声学信号去噪方法，用于成像和治疗监测	开发了通用的深度初始卷积神经网络（GDI-CNN），通过多扩张卷积编码和解码不同时间特征的信号，实现对多种辐射源信号的泛化去噪	未明确提及具体的数据集规模或模型在极端噪声条件下的性能限制	旨在减少辐射诱导声学成像所需的平均次数，以降低辐射剂量并提高时间分辨率	辐射诱导声学信号，包括X射线诱导声学、质子声学和电声学信号	医学影像处理	NA	辐射诱导声学成像	CNN	声学信号	NA	NA	GDI-CNN（通用深度初始卷积神经网络）	信噪比	NA
291	2025-12-20	Super-resolution dual-layer CBCT imaging with model-guided deep learning 2023-12-26, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/ad1211 PMID:38048627	研究论文	本研究提出了一种基于双层面板探测器的超分辨率CBCT成像方法，通过深度学习模型从低分辨率投影中恢复高分辨率双能信息	提出了一种新的超分辨率CBCT成像方法，利用双层面板探测器获取过采样空间信息，并开发了基于成像模型的专用循环神经网络suRi-Net	NA	研究一种新型的超分辨率CBCT成像方法，以提高图像空间分辨率	双层面板探测器获取的低能和高能投影数据	计算机视觉	NA	双层面板探测器成像	循环神经网络	图像	NA	NA	suRi-Net	空间分辨率提升百分比	NA
292	2025-12-20	ABUS tumor segmentation via decouple contrastive knowledge distillation 2023-12-26, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/ad1274 PMID:38052091	研究论文	本文提出了一种用于自动乳腺超声（ABUS）肿瘤分割的新型知识蒸馏方法，通过解耦对比学习来减少计算需求并提升性能	提出了一种解耦对比知识蒸馏方法，将特征解耦为阳性（肿瘤）和阴性（非肿瘤）对，并设计了基于距离度量的排序损失函数来解决医学图像分割中的难负样本挖掘问题	方法在私有ABUS数据集和公共海马体数据集上进行了评估，但可能在其他医学图像分割任务中的泛化能力未充分验证	开发一种高效的知识蒸馏方法，用于ABUS肿瘤分割，以减少计算和参数需求，同时保持高分割精度	自动乳腺超声（ABUS）图像中的肿瘤区域	计算机视觉	乳腺癌	深度学习，知识蒸馏，对比学习	CNN	3D医学图像	私有ABUS数据集和公共海马体数据集，具体样本数量未明确说明	未明确指定，但可能基于PyTorch或TensorFlow等深度学习框架	3D U-Net, 3D HR-Net	Dice相似系数（DSC）	未明确指定，但提及了参数减少（学生网络参数仅为教师网络的6.8%和12.1%）
293	2025-12-20	CAM-QUS guided self-tuning modular CNNs with multi-loss functions for fully automated breast lesion classification in ultrasound images 2023-12-26, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/ad1319 PMID:38056017	研究论文	本文提出了一种基于模块化卷积神经网络和新型损失函数的全自动乳腺超声图像病灶分类系统	引入了基于类激活映射和定量超声特征的新型损失函数，结合动态通道输入增强网络和注意力引导的InceptionV3特征提取网络，无需显式分割即可实现可解释的病灶分类	未明确说明模型在不同超声设备间的泛化性能细节，且未讨论计算复杂度对实时诊断的潜在影响	开发全自动乳腺超声计算机辅助诊断系统以实现乳腺癌早期检测	乳腺超声图像中的良恶性病灶	计算机视觉	乳腺癌	超声成像	CNN	图像	1494张来自四个公共数据集、一个私有数据集及多中心合并数据集的乳腺超声图像	未明确说明	InceptionV3	准确率, 灵敏度, F1分数	未明确说明
294	2025-12-20	ETU-Net: edge enhancement-guided U-Net with transformer for skin lesion segmentation 2023-12-22, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/ad13d2 PMID:38131313	研究论文	提出了一种结合边缘增强、CNN和Transformer的新型多尺度U-Net模型ETU-Net，用于皮肤病变分割任务	引入了边缘检测算子到差分卷积中，设计了边缘增强卷积块和局部Transformer块以强调边缘特征，并提出了多尺度局部注意力块和全局Transformer块以解决边界模糊和补丁划分带来的不确定性	未明确提及	提高皮肤病变分割的准确性，特别是在处理复杂病变形状和模糊边界时	皮肤病变图像	计算机视觉	皮肤癌	NA	CNN, Transformer	图像	三个公开皮肤数据集（PH2, ISIC-2017, ISIC-2018）以及无锡市第二人民医院提供的皮肤镜图像	NA	U-Net, Transformer	分割性能指标（未具体说明，如准确率、Dice系数等）	NA
295	2025-12-20	Deep learning for fast super-resolution ultrasound microvessel imaging 2023-12-12, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/ad0a5a PMID:37934040	研究论文	本文提出了一种名为自适应匹配网络（AM-Net）的新型深度学习架构及多映射（MMP）数据集生成方法，用于快速超分辨率超声微血管成像	引入了AM-Net架构和MMP数据集生成方法，显著提高了超声定位显微镜（ULM）的定位精度和计算效率，相比传统基于深度学习的ULM方法，在高微泡密度下实现了更高的定位准确性，并大幅减少了处理时间	深度学习性能高度依赖于训练数据集，而真实模拟这些数据集较为困难	克服传统超声定位显微镜（ULM）在数据处理时间长、成像精度受微泡密度影响以及传统基于深度学习的ULM方法不精确且计算复杂的问题	超声微血管成像，特别是通过定位微泡（MBs）进行微血管重建	计算机视觉	NA	超声定位显微镜（ULM），深度学习（DL）	深度学习模型	图像	NA	NA	自适应匹配网络（AM-Net）	定位精度（横向/轴向方向），处理时间	NA
296	2025-12-20	Mitigating misalignment in MRI-to-CT synthesis for improved synthetic CT generation: an iterative refinement and knowledge distillation approach 2023-12-12, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/ad0ddc PMID:37976548	研究论文	提出一种新颖的迭代精炼和知识蒸馏方法，用于减轻MRI到CT合成中的错位问题，以改进合成CT生成	首次通过迭代精炼和知识蒸馏相结合的方式，系统性地解决MRI与CT之间的错位问题，减少GAN幻觉现象	仅针对头颈癌患者进行了验证，未在其他癌症类型或更大样本中测试	提高MRI到CT合成的准确性和对齐度，以支持仅基于MRI的放射治疗计划	头颈癌患者的MRI和CT图像数据	医学影像合成	头颈癌	深度学习，生成对抗网络	GAN	MRI图像，CT图像	48名头颈癌患者	NA	条件GAN	Dice系数，平均绝对误差，相对剂量差异	NA
297	2025-12-20	Uncertainty-guided cross learning via CNN and transformer for semi-supervised honeycomb lung lesion segmentation 2023-12-11, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/ad0eb2 PMID:37988756	研究论文	提出一种基于不确定性引导的交叉学习半监督方法，用于蜂窝肺病灶分割	结合CNN和Transformer进行交叉学习，利用认知不确定性指导模型学习高置信度区域的像素信息，并最小化错误伪标签的影响	未明确说明方法在其他类型医学图像或数据集上的泛化能力	提高有限标注条件下医学图像分割的性能	蜂窝肺CT图像	数字病理学	肺病	CT成像	CNN, Transformer	图像	NA	NA	NA	Dice系数	NA
298	2025-12-20	Semi-supervised contrast learning-based segmentation of choroidal vessel in optical coherence tomography images 2023-12-08, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/ad0d42 PMID:37972415	研究论文	提出了一种基于学生-教师模型的半监督对比学习框架SSCR，用于从光学相干断层扫描图像中分割脉络膜血管	结合不确定性感知自集成和变换一致性技术增强分割结果，设计了非对称编码器-解码器网络APP-SFR，融合局部与全局注意力信息，并引入边界修复模块优化分割边界	未明确说明数据标注的具体挑战或模型在更广泛数据集上的泛化能力	开发一种半监督学习方法，以更少标注数据实现脉络膜血管的精确分割，支持眼科疾病的定量分析和治疗计划制定	光学相干断层扫描图像中的脉络膜血管	计算机视觉	眼科疾病	光学相干断层扫描	CNN, Transformer	图像	三个数据集：ChorVessel数据集（400张OCT图像）、Meibomian Glands数据集（400张图像）、U2OS细胞核数据集（200张图像）	NA	U-Net, Pyramid Pooling SegFormer	Dice系数	NA
299	2025-12-20	Axial super-resolution optical coherence tomography via complex-valued network 2023-12-01, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/ad0997 PMID:37922558	研究论文	本研究提出了一种基于复值网络的轴向超分辨率光学相干层析成像方法，旨在提升OCT图像的轴向分辨率	首次将复值网络应用于OCT轴向超分辨率成像，充分利用OCT信号的幅度和相位信息，相比实值网络展现出更优的深度分辨能力	未明确说明方法在临床环境中的验证情况或对计算资源的具体需求	通过深度学习技术提升光学相干层析成像的轴向分辨率，以降低对宽带光源的依赖	光学相干层析成像信号及其生成的生物组织横截面图像	计算机视觉	NA	光学相干层析成像	复值网络	图像	三个OCT数据集	NA	CVSR-Net	深度分辨能力	NA
300	2025-12-20	Feature selection based on unsupervised clustering evaluation for predicting neoadjuvant chemoradiation response for patients with locally advanced rectal cancer 2023-12-01, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/ad0d46 PMID:37972413	研究论文	本文提出了一种基于无监督聚类评估的特征选择方法，用于预测局部晚期直肠癌患者对新辅助放化疗的反应	设计了具有可切换3D和2D卷积核的CNN特征提取器，并开发了一种基于无监督聚类的评估方法，以优化CNN特征与影像组学特征组合的特征选择过程，降低了计算成本	样本量较小（仅43名患者），可能影响模型的泛化能力	预测局部晚期直肠癌患者对新辅助放化疗的治疗反应，以实现个性化癌症治疗	局部晚期直肠癌患者	计算机视觉	直肠癌	多模态磁共振成像	CNN	图像	43名局部晚期直肠癌患者	NA	具有可切换3D和2D卷积核的CNN	准确率, AUC, 灵敏度, 特异性	NA