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
161	2025-02-07	Graph Neural Networks in Cancer and Oncology Research: Emerging and Future Trends 2023-Dec-15, Cancers IF:4.5Q1 DOI:10.3390/cancers15245858 PMID:38136405	综述	本文综述了图神经网络（GNNs）在癌症和肿瘤学研究中的应用，并探讨了未来的研究趋势	本文首次系统性地总结了2020年以来GNN在癌症和肿瘤学研究中的应用，并提出了未来研究的方向	本文主要基于现有文献进行综述，未涉及具体的实验验证	探讨图神经网络在癌症和肿瘤学研究中的应用及其未来趋势	癌症和肿瘤学研究中的多模态图数据	机器学习	癌症	图神经网络（GNNs）	GNN	图数据（分子结构、空间分辨成像、数字病理学、生物网络、知识图谱等）	NA	NA	NA	NA	NA
162	2025-10-07	Deep Learning Models for Predicting Left Heart Abnormalities From Single-Lead Electrocardiogram for the Development of Wearable Devices 2023-12-25, Circulation journal : official journal of the Japanese Circulation Society IF:3.1Q2 DOI:10.1253/circj.CJ-23-0216 PMID:37967949	研究论文	开发基于单导联心电图的深度学习模型用于预测左心异常	首次使用单导联（Lead I）心电图数据开发能够检测多种左心异常的深度学习模型，并在多中心数据集上验证其性能优于或等同于心脏病专家对12导联心电图的判读	研究仅基于特定医疗设施的数据，模型在更广泛人群中的泛化能力需要进一步验证	开发适用于可穿戴设备的左心异常检测算法	左心异常患者的心电图数据	机器学习	心血管疾病	心电图	深度学习	心电图信号	229,439组心电图和超声心动图配对数据，来自8个医疗设施	NA	NA	AUC, 准确率	NA
163	2025-10-07	Five dominant dimensions of brain aging are identified via deep learning: associations with clinical, lifestyle, and genetic measures 2023-Dec-30, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2023.12.29.23300642 PMID:38234857	研究论文	通过深度学习识别大脑衰老的五个主要维度，并分析其与临床、生活方式和遗传因素的关联	首次使用Surreal-GAN深度表征学习方法在大规模多样化人群中识别出五种主要的神经退行性变模式	研究基于横断面数据，需要纵向研究验证预测价值	阐明大脑衰老的异质性并开发基于MRI的精准诊断方法	来自11项研究的49,482名个体的大脑MRI数据	医学影像分析	神经退行性疾病	MRI, 深度学习	GAN	医学影像	49,482名个体	NA	Surreal-GAN	关联分析, 预测价值评估	NA
164	2025-10-07	Deep Learning-based Diagnosis and Localization of Pneumothorax on Portable Supine Chest X-ray in Intensive and Emergency Medicine: A Retrospective Study 2023-Dec-04, Journal of medical systems IF:3.5Q2 DOI:10.1007/s10916-023-02023-1 PMID:38048012	研究论文	开发两种基于深度学习的系统，用于在便携式仰卧位胸部X光片上诊断和定位气胸	首次针对便携式仰卧位胸部X光片开发专门的气胸诊断和定位系统，并比较了基于检测和基于分割的两种不同方法	性能随气胸尺寸减小而下降，研究为回顾性设计	开发自动诊断和定位气胸的深度学习系统	便携式仰卧位胸部X光片	计算机视觉	气胸	胸部X光成像	CNN, Transformer	医学图像	训练集1571张图像，测试集1071张图像	NA	EfficientNet-B2, DenseNet-121, Inception-v3, Deformable DETR, TOOD, VFNet, UNet	AUC, Dice系数	NA
165	2025-01-07	Ultrafast Cardiac Imaging Using Deep Learning for Speckle-Tracking Echocardiography 2023-12, IEEE transactions on ultrasonics, ferroelectrics, and frequency control DOI:10.1109/TUFFC.2023.3326377 PMID:37862280	研究论文	本文探讨了使用深度学习进行超快速心脏成像的方法，特别是针对斑点追踪超声心动图	本文创新性地将复杂加权卷积神经网络（CNN）用于图像重建，并结合先进的斑点追踪方法，评估了在保持心脏运动追踪能力的同时实现高质量图像重建的可行性	虽然本文在模拟和实验数据上展示了良好的性能，但在实际临床环境中的应用仍需进一步验证	研究目的是开发一种能够在超快速超声成像中同时实现高质量图像重建和心脏运动追踪的深度学习方法	心脏成像，特别是斑点追踪超声心动图	计算机视觉	心血管疾病	深度学习，斑点追踪超声心动图	CNN	图像	模拟数据、体外实验数据（旋转盘模型）和体内数据集	NA	NA	NA	NA
166	2025-01-07	Review of Deep Learning Approaches for Interleaved Photoacoustic and Ultrasound (PAUS) Imaging 2023-12, IEEE transactions on ultrasonics, ferroelectrics, and frequency control DOI:10.1109/TUFFC.2023.3329119 PMID:37910419	综述	本文综述了深度学习在光声和超声（PAUS）成像中的应用背景和现状	探讨了深度学习如何克服当前PAUS成像系统的技术限制，并识别了将PAUS技术稳健转化为临床应用的挑战和机遇	使用传统有限视角和带宽传感器无法提供高质量的光声源图，尤其是血管结构	总结深度学习在PAUS成像中的应用，并探讨其临床转化的潜力	光声和超声（PAUS）成像技术	医学影像	NA	深度学习	NA	图像	NA	NA	NA	NA	NA
167	2024-12-28	Learned Tensor Low-CP-Rank and Bloch Response Manifold Priors for Non-Cartesian MRF Reconstruction 2023-12, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2023.3302872 PMID:37549069	研究论文	本文提出了一种结合MRF物理先验和数据相关性约束的联合重建模型，用于非笛卡尔MRF重建	提出了一种学习的CANDECOMP/PARAFAC (CP)分解模块来利用高维MRF数据的张量低秩先验，并提出了Bloch响应流形模块来学习重建MRF数据与多参数映射之间的关系	当前深度学习方法通常缺乏可解释性，且大多数不适用于非笛卡尔场景	提高非笛卡尔MRF重建的准确性和计算效率	磁共振指纹成像（MRF）数据	医学影像处理	NA	磁共振指纹成像（MRF）	深度神经网络	MRF数据	NA	NA	NA	NA	NA
168	2024-12-28	Continual Nuclei Segmentation via Prototype-Wise Relation Distillation and Contrastive Learning 2023-12, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2023.3307892 PMID:37610902	研究论文	本文提出了一种新的连续学习核分割方法，通过原型关系蒸馏和对比学习来避免旧类知识的遗忘并促进新类的学习	提出了原型关系蒸馏和对比学习的方法，解决了连续学习中的灾难性遗忘问题	未提及具体的数据集规模限制或计算资源需求	研究在连续学习框架下进行多类型核分割的问题	多类型核分割	计算机视觉	NA	深度学习	NA	图像	使用了MoNuSAC和CoNSeP两个多类型核分割基准数据集	NA	NA	NA	NA
169	2024-12-28	TT U-Net: Temporal Transformer U-Net for Motion Artifact Reduction Using PAD (Pseudo All-Phase Clinical-Dataset) in Cardiac CT 2023-12, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2023.3310933 PMID:37651491	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的框架，用于减少动态心脏CT中的运动伪影	提出了TT U-Net（Temporal Transformer U-Net），利用自注意力机制在时间维度上编码运动信息，从而更好地减少运动伪影	NA	减少动态心脏CT中的运动伪影	心脏CT图像	数字病理学	心血管疾病	深度学习	TT U-Net	图像	基于PAD（Pseudo All-phase clinical-Dataset）构建的数据集	NA	NA	NA	NA
170	2024-12-28	Stable Deep MRI Reconstruction Using Generative Priors 2023-12, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2023.3311345 PMID:37656651	研究论文	本文提出了一种基于生成图像先验的稳定深度MRI重建方法	提出了一种新颖的深度神经网络正则化器，仅在参考幅度图像上进行生成训练，并在经典变分方法中嵌入训练模型，实现了高质量的重建	尽管在对比度变化等分布外数据上表现出稳定行为，但临床常规应用仍面临挑战	解决MRI重建中的泛化性和可解释性问题	磁共振成像（MRI）数据	计算机视觉	NA	深度神经网络	生成模型	图像	NA	NA	NA	NA	NA
171	2024-12-28	Subspace Model-Assisted Deep Learning for Improved Image Reconstruction 2023-12, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2023.3313421 PMID:37682643	研究论文	本文提出了一种结合模型驱动和数据驱动学习的新方法，用于改进图像重建	该方法通过整合线性向量空间框架、深度网络和基于展开的深度网络，解决了深度学习重建中的数据扰动敏感性和泛化能力有限的问题	需要大量训练数据来学习高维图像先验，这在医学成像应用中目前尚不可用	改进从有限和/或稀疏数据中进行图像重建的方法	图像重建	计算机视觉	NA	深度学习	深度网络	图像	NA	NA	NA	NA	NA
172	2024-12-28	Breast Fibroglandular Tissue Segmentation for Automated BPE Quantification With Iterative Cycle-Consistent Semi-Supervised Learning 2023-12, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2023.3319646 PMID:37756174	研究论文	本文提出了一种新颖的迭代循环一致性半监督学习框架，用于乳腺纤维腺体组织分割，以实现自动化的背景实质增强（BPE）量化	提出了一种迭代循环一致性半监督学习框架，通过使用大量未标注的配对前后对比图像来提升分割性能，并设计了重建网络与分割网络级联，探索两阶段图像之间的相互关系	需要大量未标注的配对前后对比图像，且实验仅在两个数据集上进行验证	提高乳腺纤维腺体组织分割的准确性，实现自动化的背景实质增强（BPE）量化	乳腺纤维腺体组织	计算机视觉	乳腺癌	动态对比增强磁共振成像（DCE-MRI）	半监督学习框架	图像	两个数据集	NA	NA	NA	NA
173	2024-12-28	UPL-SFDA: Uncertainty-Aware Pseudo Label Guided Source-Free Domain Adaptation for Medical Image Segmentation 2023-12, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2023.3318364 PMID:37738202	研究论文	本文提出了一种新的不确定性感知伪标签引导的源自由域适应方法（UPL-SFDA），用于医学图像分割	提出了目标域增长（TDG）和两次前向传递监督（TFS）策略，通过增强目标域预测的多样性和使用可靠的伪标签进行监督，提高了源自由域适应的性能	尽管在多个数据集上验证了方法的有效性，但未提及在更广泛或更具挑战性的数据集上的表现	提高医学图像分割模型在新目标域上的适应能力	医学图像分割模型	计算机视觉	NA	源自由域适应（SFDA）	深度学习模型	医学图像	多站点心脏MRI分割数据集、跨模态胎儿脑分割数据集和3D胎儿组织分割数据集	NA	NA	NA	NA
174	2024-12-28	Semi-Supervised Representation Learning for Segmentation on Medical Volumes and Sequences 2023-12, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2023.3319973 PMID:37756175	研究论文	本文提出了一种半监督表示学习方法，用于医学体积和序列的分割	提出了两个新模块，分别用于增强编码器和解码器的特征，包括基于切片/帧之间连续性的非对称网络和基于语义一致性的语义对比学习	未提及具体局限性	提高高维医学体积和序列的分割性能	医学体积和序列	数字病理学	NA	半监督学习	非对称网络	医学体积和序列	在三个基准数据集（ACDC、Prostate、CAMUS）上进行了评估	NA	NA	NA	NA
175	2024-12-28	CoInNet: A Convolution-Involution Network With a Novel Statistical Attention for Automatic Polyp Segmentation 2023-12, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2023.3320151 PMID:37768798	研究论文	本文提出了一种名为CoInNet的卷积-反卷积网络，用于自动息肉分割，通过统计注意力单元和异常边界近似模块提高分割精度	CoInNet结合了卷积和反卷积操作的优势，并通过统计特征注意力单元学习不同特征图之间的关系，同时引入了异常边界近似模块来优化分割结果	NA	开发一种自动息肉分割模型，以辅助医生在胃肠道区域的早期诊断	胃肠道息肉	计算机视觉	结直肠癌	NA	卷积-反卷积网络（CoInNet）	图像	五个基准息肉分割数据集	NA	NA	NA	NA
176	2024-12-25	Deep Learning-Based Visual Complexity Analysis of Electroencephalography Time-Frequency Images: Can It Localize the Epileptogenic Zone in the Brain? 2023-Dec, Algorithms IF:1.8Q2 DOI:10.3390/a16120567 PMID:39712322	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的视觉复杂度分析方法，用于解释从颅内脑电图（iEEG）数据中提取的时间-频率（TF）图像，并评估其识别大脑癫痫灶（EZ）的能力	本文创新性地使用预训练的VGG16网络从13个卷积层中提取无监督激活能量（UAE），并通过支持向量机分类器识别大脑中的兴趣点，从而实现对癫痫灶的定位	本文仅分析了20名儿童的颅内脑电图数据，样本量较小，可能限制了结果的普适性	评估基于深度学习的视觉复杂度分析方法在识别大脑癫痫灶中的应用	颅内脑电图（iEEG）信号及其时间-频率图像	计算机视觉	癫痫	深度学习	VGG16	图像	1928个接触点，来自20名患有药物难治性癫痫的儿童	NA	NA	NA	NA
177	2024-12-25	Concurrent Ischemic Lesion Age Estimation and Segmentation of CT Brain Using a Transformer-Based Network 2023-12, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2023.3287361 PMID:37335797	研究论文	本文提出了一种基于Transformer的多任务网络，用于同时进行脑CT图像中的缺血性病变分割和年龄估计	首次将深度学习应用于同时进行病变年龄估计和分割，利用了两者之间的互补关系，并引入了门控位置自注意力和CT特定数据增强技术	实验仅在两个医疗中心的776张CT图像上进行评估，样本量相对较小	开发一种能够同时进行脑CT图像中缺血性病变分割和年龄估计的自动化方法，以辅助临床决策	脑CT图像中的缺血性病变	计算机视觉	中风	Transformer网络	Transformer	图像	776张脑CT图像	NA	NA	NA	NA
178	2024-12-25	Artifact Detection and Restoration in Histology Images With Stain-Style and Structural Preservation 2023-12, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2023.3288940 PMID:37352087	研究论文	本文提出了一种用于组织学图像中伪影检测和修复的预处理框架，旨在减少伪影对下游AI诊断任务的影响	本文的创新点在于提出了一个系统化的预处理框架，能够自动检测和修复组织学图像中的伪影，并保留染色风格和组织结构	NA	减少组织学图像中伪影对AI诊断任务的影响，提高自动化程度	组织学图像中的伪影检测和修复	数字病理学	结直肠癌、乳腺癌	NA	AR-Classifier、AR-CycleGAN	图像	临床收集的全切片图像（WSIs）和公开的结直肠癌、乳腺癌数据集	NA	NA	NA	NA
179	2024-12-25	Equilibrated Zeroth-Order Unrolled Deep Network for Parallel MR Imaging 2023-12, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2023.3293826 PMID:37428656	研究论文	本文提出了一种用于并行磁共振成像的零阶展开深度网络方法	本文创新性地提出了一个保护性的网络展开方法，通过将零阶算法展开，使网络模块本身作为正则化器，确保网络输出符合正则化模型，并证明了网络在噪声干扰下的鲁棒性	目前缺乏理论保证展开网络的全局收敛性和鲁棒性	解决现有展开网络在理论上的不足，提出一种新的展开方法以提高并行磁共振成像的性能	并行磁共振成像中的图像重建	机器学习	NA	深度学习	深度网络	图像	NA	NA	NA	NA	NA
180	2024-12-21	IsletSwipe, a mobile platform for expert opinion exchange on islet graft images 2023-12-31, Islets IF:1.9Q3 DOI:10.1080/19382014.2023.2189873 PMID:36987915	研究论文	本文介绍了一个名为IsletSwipe的移动平台，用于专家之间交换胰岛移植图像的意见，以促进共识的形成	开发了一个新的平台IsletSwipe，用于专家之间交换胰岛移植图像的意见，以解决IsletNet训练中缺乏共识的问题	询问场景仅限于少量手动选择的图像和胰岛，且需要专家的参与	开发一个平台，促进专家之间对胰岛移植图像的意见交换，以形成共识	胰岛移植图像的专家意见交换	机器学习	NA	深度学习	神经网络	图像	9位专家来自3个中心，8位专家来自2个中心	NA	NA	NA	NA