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
21	2025-10-06	Coarse-to-fine prior-guided attention network for multi-structure segmentation on dental panoramic radiographs 2023-Oct-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牙科全景片多结构自动分割方法	采用两阶段粗到细的先验引导分割框架，包含边缘融合模块、空间注意力模块和混合注意力模块	NA	实现牙科全景片中多种解剖结构的精确自动分割	上颌窦、下颌髁突、下颌神经、牙槽骨和牙齿	计算机视觉	牙科疾病	牙科全景放射成像	CNN	图像	150张牙科全景片	NA	编码器-解码器架构	Jaccard系数	NA
22	2025-10-06	Super-resolution biomedical imaging via reference-free statistical implicit neural representation 2023-Oct-16, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/acfdf1 PMID:37757838	研究论文	提出一种无需参考图像的统计隐式神经表示框架，用于生物医学图像超分辨率成像	开发了无需高分辨率参考图像的统计隐式神经表示框架，仅需单张或少量的低分辨率图像即可实现超分辨率成像	仅使用了有限数量的低分辨率图像进行验证，需要进一步测试其在大规模数据集上的性能	解决生物医学图像超分辨率成像中缺乏高-低分辨率图像对的问题	生物医学图像包括CT、MRI、荧光显微镜和超声图像	计算机视觉	NA	图像超分辨率技术	隐式神经表示, 多层感知机	医学图像	有限数量的低分辨率图像	NA	基于坐标的多层感知机	NA	NA
23	2025-10-06	Automatic ultrasound diagnosis of thyroid nodules: a combination of deep learning and KWAK TI-RADS 2023-Oct-16, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/acfdf0 PMID:37757848	研究论文	结合深度学习和KWAK TI-RADS实现甲状腺结节超声自动诊断	首次将改进的U-Net++分割模型与基于KWAK TI-RADS指南的多任务卷积神经网络相结合，实现甲状腺结节风险等级自动评估	研究仅基于1862例样本，需要更大规模数据验证	实现甲状腺结节风险等级的自动评估，为细针穿刺必要性判断提供依据	甲状腺结节患者	计算机视觉	甲状腺结节	超声检查	CNN	超声图像	1862例甲状腺结节病例（训练集），302例测试集	NA	U-Net++, MT-CNN	Dice系数, IoU, 准确率, 假阳性率, 精确率, 召回率	NA
24	2025-10-06	Sub-second whole brain T2mapping via multiband SENSE multiple overlapping-echo detachment imaging and deep learning 2023-Oct-05, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/acfb71 PMID:37726009	研究论文	本研究通过结合多波段SENSE技术和深度学习，实现了亚秒级全脑T2定量成像	首次将多波段SENSE技术与MOLED成像结合，实现了600毫秒内完成全脑T2定量成像	在高多波段因子条件下图像质量可能下降，需要PnP算法进行改善	加速定量磁共振成像，实现亚秒级全脑T2定量成像	数值模拟、水模实验和人脑实验	医学影像分析	NA	定量磁共振成像、多波段SENSE、MOLED成像	深度学习	磁共振图像	数值模拟、水模实验和人脑实验（具体样本数量未明确说明）	NA	U-Net, DRUNet	图像质量、信噪比	NA
25	2025-10-06	Automatic brain extraction for rat magnetic resonance imaging data using U2-Net 2023-Oct-02, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/acf641 PMID:37659398	研究论文	本研究开发了一种基于U-Net深度学习模型的大鼠脑部MRI图像颅骨剥离新方法	首次将U-Net神经网络应用于大鼠脑部MRI图像的自动颅骨剥离，相比传统方法RATS和BrainSuite表现更优	研究仅针对大鼠脑部MRI数据，未验证在其他物种或成像模式上的适用性	开发一种高效准确的大鼠脑部MRI图像颅骨剥离方法	599只大鼠的脑部磁共振成像数据	医学影像分析	神经系统疾病	磁共振成像	U-Net	医学影像	599只大鼠（476只训练，123只测试）	NA	U-Net	Dice系数,Jaccard系数,敏感性,特异性,像素精度,Hausdorff系数,真阳性率,假阳性率	NA
26	2025-10-06	MARGANVAC: metal artifact reduction method based on generative adversarial network with variable constraints 2023-10-02, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/acf8ac PMID:37696272	研究论文	提出一种基于变约束生成对抗网络的金属伪影减少方法MARGANVAC，用于改善CT成像中的金属伪影问题	引入变约束机制作为时变成本函数，在训练初期放松保真度约束并逐步加强，同时开发了金属伪影迁移方法生成具有真实伪影特征的配对训练数据	未明确说明模型在更广泛临床场景中的泛化能力及计算效率的具体评估	开发适用于实际临床场景的高性能金属伪影减少方法	CT图像中的金属伪影	医学影像处理	NA	CT成像	GAN	CT图像	NA	NA	生成对抗网络	定量指标，定性评估	NA
27	2025-10-06	Deep learning for fast denoising filtering in ultrasound localization microscopy 2023-10-02, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/acf98f PMID:37703894	研究论文	本研究提出基于对比半监督网络的深度学习去噪方法，用于超声定位显微镜中的快速去噪滤波	首次将对比半监督网络(CS-Net)应用于超声定位显微镜去噪，显著缩短数据处理时间	神经网络主要使用模拟微泡数据进行训练，可能对真实数据的适应性存在局限	开发快速去噪方法以实现超声定位显微镜的实时成像	微泡信号、流场体模、新西兰兔肿瘤模型	医学影像处理	肿瘤	超声定位显微镜(ULM)、超分辨率超声成像(SR-US)	深度学习	超声图像	流场体模实验和动物实验(新西兰兔肿瘤模型)	NA	对比半监督网络(CS-Net)	信噪比(SNR)、对比噪声比(CNR)、处理速度	NA
28	2025-10-06	QS-ADN: quasi-supervised artifact disentanglement network for low-dose CT image denoising by local similarity among unpaired data 2023-Oct-02, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/acf9da PMID:37708896	研究论文	提出一种准监督伪影解缠网络，利用未配对数据中的局部相似性进行低剂量CT图像去噪	提出准监督学习模式，通过从未配对正常剂量CT数据集中寻找最佳匹配图像作为先验信息	伪影减少效果仍不如完全监督学习方法	低剂量CT图像去噪以减少辐射风险	低剂量CT图像和正常剂量CT图像	计算机视觉	NA	CT成像	CNN	医学图像	未配对LDCT和NDCT图像数据集	PyTorch	ADN（伪影解缠网络）	噪声抑制，上下文保真度	NA
29	2025-10-06	Weighted entropy deep features on hybrid RNN with LSTM for glucose level and diabetes prediction 2023 Oct-Dec, Computer methods in biomechanics and biomedical engineering IF:1.7Q3 DOI:10.1080/10255842.2022.2149263 PMID:36448678	研究论文	提出一种结合加权熵深度特征和混合RNN-LSTM的糖尿病预测及血糖水平分类方法	使用改进的逃逸能量哈里斯鹰优化算法调整权重提取加权熵深度特征，并开发R-LSTM混合模型进行血糖预测	仅在两个基准数据集上验证，未在更多多样化人群数据上进行评估	开发高效的糖尿病预测和血糖水平分类系统	糖尿病患者血糖数据	机器学习	糖尿病	深度学习	CNN, RNN, LSTM, 模糊分类器	血糖数据	两个基准数据集	NA	混合RNN-LSTM (R-LSTM), 卷积神经网络	SMAPE	NA
30	2025-10-06	Deep Learning Algorithms to Detect Murmurs Associated With Structural Heart Disease 2023-10-17, Journal of the American Heart Association IF:5.0Q1 DOI:10.1161/JAHA.123.030377 PMID:37830333	研究论文	本研究开发并验证了基于深度学习的算法，用于检测与结构性心脏病相关的心脏杂音	使用FDA批准的深度学习算法，在超过15,000例心音记录上训练，并在真实临床环境中验证，显著优于临床医生的诊断一致性	验证数据集规模相对有限（2375条记录，615名受试者），需要在更广泛人群中进一步验证	提高结构性心脏病的听诊检测准确性，减少漏诊	心脏杂音和结构性心脏病患者	医疗人工智能	结构性心脏病	心脏听诊，超声心动图	深度学习	心音记录	训练集：>15,000条心音记录；验证集：2375条记录来自615名受试者	NA	NA	灵敏度，特异性，准确率	NA
31	2025-10-06	Frequency-aware optical coherence tomography image super-resolution via conditional generative adversarial neural network 2023-Oct-01, Biomedical optics express IF:2.9Q2 DOI:10.1364/BOE.494557 PMID:37854579	研究论文	提出一种频率感知的光学相干断层扫描图像超分辨率框架，通过条件生成对抗网络提升医学图像质量	首次将频率保真度引入OCT图像超分辨率重建，提出三个关键频率模块（频率变换、频率跳跃连接、频率对齐）和频率损失函数	未明确说明在更广泛医学图像数据集上的性能表现	开发能够保持频率保真度的光学相干断层扫描图像超分辨率方法	冠状动脉OCT图像、鱼类角膜图像和大鼠视网膜图像	计算机视觉	心血管疾病	光学相干断层扫描（OCT）	cGAN（条件生成对抗网络）	医学图像	大规模冠状动脉OCT数据集，具体数量未明确说明	NA	条件生成对抗网络（cGAN）	定量研究指标（具体指标未明确说明）	NA
32	2025-10-06	Considerations on brain age predictions from repeatedly sampled data across time 2023-10, Brain and behavior IF:2.6Q3 DOI:10.1002/brb3.3219 PMID:37587620	研究论文	本研究探讨基于重复采样时间序列数据的脑年龄预测表现及其在临床应用中的考量	首次使用密集采样的纵向MRI数据分析同一受试者不同时间点的脑年龄预测表现，并验证数据采集参数对预测结果的影响	样本量较小（仅4名受试者），年龄范围有限可能未包含成熟效应，扫描质量影响结论不明确	验证脑年龄预测模型在纵向数据中的表现及其临床应用可靠性	人类大脑MRI数据	医学影像分析	NA	磁共振成像（MRI），T1加权成像	深度学习模型	医学影像（MRI）	4名受试者的密集采样纵向数据+两个横断面验证数据集	NA	预训练深度学习模型	相关性分析	NA
33	2025-10-06	Multimodal Deep Learning Classifier for Primary Open Angle Glaucoma Diagnosis Using Wide-Field Optic Nerve Head Cube Scans in Eyes With and Without High Myopia 2023-10-01, Journal of glaucoma IF:2.0Q2 DOI:10.1097/IJG.0000000000002267 PMID:37523623	研究论文	提出基于光学相干断层扫描的多模态深度学习分类器，用于诊断伴有和不伴有高度近视的原发性开角型青光眼	首次结合纹理信息的多模态深度学习模型，在高度近视眼中显著提升青光眼诊断准确率	样本量有限，仅包含593只眼睛	评估多模态深度学习分类器在伴有和不伴有轴性高度近视眼中诊断青光眼的准确性	原发性开角型青光眼患者和健康对照者的眼睛	数字病理	青光眼	光学相干断层扫描	深度学习	医学图像	593只眼睛（371只非高度近视POAG眼，86只非高度近视健康眼，92只高度近视POAG眼，44只高度近视健康眼）	NA	VGG-16	AUC	NA
34	2025-10-06	Automated Triage of Screening Breast MRI Examinations in High-Risk Women Using an Ensemble Deep Learning Model 2023-10-01, Investigative radiology IF:7.0Q1 DOI:10.1097/RLI.0000000000000976 PMID:37058323	研究论文	开发并评估用于高风险女性筛查性乳腺MRI检查的深度学习分流模型	首次使用集成深度学习模型对高风险人群的乳腺MRI进行自动分流，在不漏诊任何癌症的情况下实现工作量减少	回顾性研究设计，需要在前瞻性临床试验中进一步验证	开发能够准确分流乳腺MRI检查的深度学习模型	高风险女性的乳腺磁共振成像检查	医学影像分析	乳腺癌	对比增强磁共振成像	深度学习集成模型	医学影像	16,535例连续对比增强MRI，来自8,354名女性	NA	NA	灵敏度, 特异度, 工作量减少率	NA
35	2025-10-06	Prediction of Bone Marrow Biopsy Results From MRI in Multiple Myeloma Patients Using Deep Learning and Radiomics 2023-10-01, Investigative radiology IF:7.0Q1 DOI:10.1097/RLI.0000000000000986 PMID:37222527	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习和影像组学的自动化框架，用于从多发性骨髓瘤患者的MRI图像预测骨髓活检结果	首次将nnU-Net与影像组学特征结合，实现从MRI非侵入性预测骨髓浆细胞浸润和细胞遗传学异常	细胞遗传学异常预测模型在外部测试集上泛化能力有限，部分预测性能仅达到中等水平	建立自动化框架从MRI预测局部骨髓活检结果，解决骨髓活检的侵入性和空间局限性问题	多发性骨髓瘤患者	数字病理	多发性骨髓瘤	MRI	nnU-Net, 随机森林	医学影像	来自8个中心的512名患者的672个MRI和370个对应骨髓活检	NA	nnU-Net	Pearson相关系数, AUC	NA
36	2025-10-06	Validation of a Deep Learning Algorithm for Continuous, Real-Time Detection of Atrial Fibrillation Using a Wrist-Worn Device in an Ambulatory Environment 2023-10-03, Journal of the American Heart Association IF:5.0Q1 DOI:10.1161/JAHA.123.030543 PMID:37750558	研究论文	验证一种基于深度学习算法的手腕穿戴设备在动态环境中连续实时检测房颤的性能	开发了首个结合光电容积脉搏波和卷积神经网络的手腕穿戴设备，实现医疗级连续房颤监测	研究仅纳入阵发性房颤患者，样本量相对有限（117例）	验证手腕穿戴设备在动态环境中连续监测房颤的临床性能	阵发性房颤患者	数字病理	心血管疾病	光电容积脉搏波，lead-I ECG	CNN	生理信号数据	117名阵发性房颤患者，111名提供有效数据，共91,857个15分钟间隔	NA	卷积神经网络	灵敏度，特异性，R²，平均差异	NA
37	2025-10-06	The Overlooked Role of Specimen Preparation in Bolstering Deep Learning-Enhanced Spatial Transcriptomics Workflows 2023-Oct-09, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2023.10.09.23296700 PMID:37873287	研究论文	本研究探讨了改进的样本制备流程对深度学习增强空间转录组学分析性能的影响	提出了一种增强的样本处理工作流程，通过自动化H&E染色、高分辨率全玻片成像和多患者样本多重分析来提高空间转录组学数据的质量和一致性	研究队列规模较小（仅13名患者），训练深度学习模型成本较高	评估改进的样本制备流程在深度学习增强空间转录组学分析中的效果	13名pT3期结直肠癌患者的组织样本	数字病理学	结直肠癌	空间转录组学，H&E染色，全玻片成像	CNN	组织图像，基因表达数据	13名结直肠癌患者	NA	Inceptionv3	统计精度，拓扑一致性	NA
38	2025-10-06	LSOR: Longitudinally-Consistent Self-Organized Representation Learning 2023-Oct, Medical image computing and computer-assisted intervention : MICCAI ... International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention DOI:10.1007/978-3-031-43907-0_27 PMID:37961067	研究论文	提出一种基于纵向脑部MRI的自监督自组织映射方法，用于生成可解释的潜在表征	首个自监督SOM方法，通过软聚类提高训练稳定性，并生成按脑年龄分层的潜在空间	仅基于纵向脑部MRI数据，未使用人口统计学或认知信息	开发可解释的深度学习模型用于纵向脑部MRI分析	阿尔茨海默病神经影像倡议(ADNI)的纵向脑部MRI数据	医学影像分析	阿尔茨海默病	脑部MRI	自组织映射(SOM)	医学影像	NA	NA	自组织映射	准确率, ADAS-Cog评分	NA
39	2025-10-06	Deep learning model for predicting the survival of patients with primary gastrointestinal lymphoma based on the SEER database and a multicentre external validation cohort 2023-Oct, Journal of cancer research and clinical oncology IF:2.7Q3 DOI:10.1007/s00432-023-05123-0 PMID:37428248	研究论文	基于SEER数据库和多中心外部验证队列开发深度学习模型预测原发性胃肠道淋巴瘤患者的生存期	首次将DeepSurv深度学习算法应用于PGIL患者生存预测，并通过多中心外部验证队列验证模型性能	外部验证队列样本量较小（仅82例患者）	建立预测原发性胃肠道淋巴瘤患者生存期的预后模型	原发性胃肠道淋巴瘤患者	机器学习	胃肠道淋巴瘤	生存分析	CoxPH, RSF, DeepSurv	临床数据	SEER数据库11,168例患者（训练和测试队列），三个医疗中心82例患者（外部验证队列）	NA	神经多任务逻辑回归	C-index, 校准曲线, 决策曲线分析	NA
40	2025-10-06	Affine image registration of arterial spin labeling MRI using deep learning networks 2023-10-01, NeuroImage IF:4.7Q1 DOI:10.1016/j.neuroimage.2023.120303 PMID:37536525	研究论文	本研究探索基于卷积神经网络的仿射配准网络在低信噪比动脉自旋标记灌注MRI图像配准中的可行性	首次将深度学习应用于低信噪比ASL灌注fMRI图像的仿射配准，相比传统SPM方法在精度和速度上均有显著提升	仅针对仿射变换进行研究，未考虑更复杂的非线性配准问题	开发适用于低信噪比功能磁共振图像的快速准确配准方法	动脉自旋标记灌注fMRI图像时间序列	医学图像处理	双相情感障碍, 衰老相关疾病	动脉自旋标记灌注fMRI, 磁共振成像	CNN	三维医学图像, 时间序列图像	多个独立数据集：冥想研究(10受试者×2)、双相障碍研究(26对照,19患者)、衰老研究(27年轻受试者,33老年受试者)	NA	仿射配准网络	平移误差, 旋转误差, MSE, L1, DSSIM, 总误差	NA