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
201	2026-05-15	Synthetic CT imaging for PET monitoring in proton therapy: a simulation study 2024-Mar-13, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/ad2a99 PMID:38373343	研究论文	基于深度学习的视觉变压器网络，从组合的质子治疗过程中获取的IB-PET和计划CT数据生成合成CT图像	首次应用深度学习技术从IB-PET和计划CT数据生成合成CT图像，克服了IB-PET缺乏直接解剖表征的局限性	研究对象为模拟数据，仅在六名患者上进行仿真，需要更多临床数据验证	通过生成合成CT图像增强质子治疗中PET监测的解剖表征能力	接受质子束照射的六名患者	计算机视觉	肿瘤	IB-PET, CT	视觉变压器（ViT）	图像	六名患者	NA	视觉变压器（ViT）	结构相似性指数（SSIM），平均绝对误差（MAE），均方根误差（RMSE），峰值信噪比（PSNR），Dice相似系数	NA
202	2026-05-15	Interactive segmentation of medical images using deep learning 2024-Feb-05, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/ad1cf8 PMID:38198729	研究论文	提出一种基于深度学习的交互式医学图像分割方法，通过早融合和晚融合策略及解耦头结构，减少标注成本并提高分割性能	提出早融合与晚融合策略以避免交互信息过早稀释，并引入解耦头结构和边界损失函数来增强网络对边界信息的关注	仅在三组医学数据集上验证，未涉及其他类型医学图像或更复杂的场景，且交互点击数仍需2-3次，可能未完全实现零点击	降低医学图像分割中像素级标注的高成本，实现高效、高质量的交互式分割	医学图像中的目标区域（如腹部器官、子宫肌瘤等）	计算机视觉	NA	深度学习	卷积神经网络	图像（MRI）	三组医学数据集：Chaos、VerSe 和 Uterine Myoma MRI，具体样本数量未提及	NA	解耦头结构	NoC@80（超过80%IoU阈值的交互点击次数）	NA
203	2026-05-15	High-resolution MRI synthesis using a data-driven framework with denoising diffusion probabilistic modeling 2024-Feb-05, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/ad209c PMID:38241726	研究论文	利用去噪扩散概率模型（DDPM）从低分辨率MRI生成高分辨率图像	将扩散概率深度学习技术应用于MRI超分辨率重建，显著提升噪声质量和信噪比	未来需在前瞻性临床研究中验证该框架对不同临床适应症的效能	开发基于DDPM的框架，从低分辨率MRI生成高分辨率图像以减少扫描时间	前列腺患者T2加权MRI图像和脑肿瘤分割挑战2020（BraTS2020）数据	计算机视觉	前列腺癌, 脑肿瘤	MRI	去噪扩散概率模型（DDPM）	图像	前列腺数据集和BraTS2020数据集	PyTorch	U-Net	噪声质量测量, 信噪比, 峰值信噪比, 多尺度结构相似性指数	NA
204	2026-05-15	Determination of output factor for CyberKnife using scintillation dosimetry and deep learning 2024-Jan-22, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/ad1b69 PMID:38181420	研究论文	利用塑料闪烁体成像与深度学习测量CyberKnife系统的输出因子	首次将塑料闪烁体成像与卷积神经网络结合，实现CyberKnife系统输出因子的快速、便捷测量	经典图像处理方法在测定标准QA参数时失败率较高（34%的点未通过伽马标准），且结果需要进一步优化以提升精度	验证使用塑料闪烁体成像配合商用摄像头和深度学习测量CyberKnife系统输出因子的可行性	CyberKnife系统的输出因子、准直器尺寸及剂量QA参数	医学影像	NA	塑料闪烁体成像	卷积神经网络	图像	NA（未明确样本数量，但涉及模拟数据和绿色闪烁体片的训练）	PyTorch	CNN	伽马准则（2 mm/2%和1%/1 mm）、平均差异（1.1%）、准直器尺寸预测准确度（<1 mm）	NA
205	2026-05-15	Scattered tree death contributes to substantial forest loss in California 2024-01-20, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-024-44991-z PMID:38245523	研究论文	利用深度学习从亚米分辨率航拍图像中检测加利福尼亚州91.4百万棵散死亡树木，发现其占森林损失的很大比例	首次通过亚米分辨率航拍图像和深度学习大规模精确检测孤立死亡树木，揭示传统监测方法忽视的散在死亡树木对森林碳汇和野火风险的重要影响	与实地数据相比存在16.7-24.7%的低估偏差，未详细讨论检测算法的误报或漏检率以及不同生态区域的异质性	系统评估加州大面积植被区域中孤立或散死亡树木的范围，以降低树木死亡率实际程度的估算不确定性	加利福尼亚州2780万公顷植被区中的91.4百万棵死亡树木	计算机视觉	NA	亚米分辨率航拍图像	深度学习（目标检测网络，如CNN）	图像	2780万公顷植被区的91.4百万棵死亡树木	PyTorch或类似框架（未明确说明）	亚米分辨率深度学习检测模型（具体架构未明确）	低估偏差（-16.7%至-24.7%），与实地数据对比时的相对误差	未提及具体计算资源
206	2026-05-15	A 3D transfer learning approach for identifying multiple simultaneous errors during radiotherapy 2024-Jan-17, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/ad1547 PMID:38091615	研究论文	开发基于3D CNN的迁移学习方法，识别放疗过程中同时发生的多种错误	首次采用三维卷积神经网络结合迁移学习方法，在复杂临床场景下同时识别放疗中的多种解剖和机械错误	模型在二级错误分类中的性能较低，且出现过拟合现象	评估CNN在放疗多重错误同时发生时进行错误识别能力	40名肺癌患者的治疗计划和CT图像，模拟的临床常见组合错误	计算机视觉	肺癌	三维剂量分布模拟	三维卷积神经网络	三维剂量比较体数据	40名肺癌患者，2580个3D剂量分布样本	NA	3D CNN，集成模型（三个独立CNN）	F1分数	NA
207	2026-05-15	[Mitigating metal artifacts from cobalt-chromium alloy crowns in cone-beam CT images through deep learning techniques] 2024-01-09, Zhonghua kou qiang yi xue za zhi = Zhonghua kouqiang yixue zazhi = Chinese journal of stomatology DOI:10.3760/cma.j.cn112144-20231030-00228 PMID:38228542	研究论文	基于深度学习方法开发并评估金属伪影去除系统对锥形束CT图像中钴铬合金牙冠伪影的去除效果	首次针对不同厚度钴铬合金牙冠在锥形束CT中的伪影特性，开发并比较了卷积神经网络和U-net两种深度学习模型的伪影去除性能	仅在标准3D打印模型上评估，未涉及真实临床患者影像数据，且未探讨对其他类型金属或扫描条件的泛化能力	开发并评估基于深度学习的金属伪影去除系统，验证其对不同厚度钴铬合金冠在锥形束CT图像中的伪影去除效果	钴铬合金牙冠伪影去除系统（CNN-MARS和U-net-MARS）以及不同厚度（1.0、1.5、2.0 mm）的钴铬合金冠	计算机视觉	无特定疾病	锥形束CT	CNN、U-net	图像	标准全口模型（60 mm×75 mm×110 mm）的一个可替换目标牙位，每种厚度的牙冠生成多张匹配的锥形束CT图像	NA	卷积神经网络、U-net	结构相似性指数（SSIM）、峰值信噪比（PSNR）	NA
208	2026-05-15	Non-coplanar lung SABR treatments delivered with a gantry-mounted x-ray tube 2024-Jan-04, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/ad111a PMID:38035372	研究论文	提出一种低成本的非共面肺部立体定向消融放疗系统SITKA，并验证其剂量学性能与RTOG 0813标准的一致性	采用安装在机架上的320 kVp X射线管替代传统直线加速器，结合深度学习CBCT到sCT转换和基于GPU反投影的逆向治疗计划，实现低成本且有效的非共面放疗方案	仅基于两名肺癌患者的模拟研究，未涉及临床试验或真实患者数据验证	为低收入国家提供低成本肺癌SABR治疗的替代方案，同时满足RTOG 0813剂量学标准	采用SITKA系统的非共面肺部SABR治疗方案，与基于TrueBeam直线加速器的6 MV VMAT方案对比	医学影像与放射治疗	肺癌	立体定向消融放疗（SABR）、深度学习CBCT到sCT转换、GPU反投影逆向计划	深度学习模型（用于CBCT到sCT转换）	CBCT影像、模拟剂量分布数据	2例肺癌患者的治疗计划	TOPAS Monte Carlo代码、Eclipse平台	NA	剂量学符合率（RTOG 0813标准）、危及器官最大剂量、平均剂量	GPU（用于反投影计算）
209	2026-05-15	Fast deep learning reconstruction techniques for preclinical magnetic resonance fingerprinting 2024-01, NMR in biomedicine IF:2.7Q1 DOI:10.1002/nbm.5028 PMID:37669779	研究论文	提出一种深度学习方法及超参数优化策略，用于重建临床前磁共振指纹图谱中的 T1 和 T2 参数图	使用实验数据训练 DL 模型，完全排除理论 MRI 信号模拟器；自动超参数优化策略同时优化神经网络架构、DL 模型结构和监督学习算法	仅基于离体大鼠脑体模的实验数据，未在活体或临床数据上验证	加速并提高 MRF 重建的准确性和计算效率，用于临床前和未来临床研究	离体大鼠脑体模	机器学习	NA	磁共振指纹图谱（MRF）	深度学习（DL）模型	磁共振图像	两个 MRF 序列获取的离体大鼠脑体模图像数据集	NA	NA	平均百分比相对误差，计算时间	7-T 临床前扫描仪
210	2026-05-15	Osteoarthritis year in review 2023: Imaging 2024-01, Osteoarthritis and cartilage IF:7.2Q1 DOI:10.1016/j.joca.2023.10.005 PMID:37879600	综述	概述了2022年1月1日至2023年4月1日期间关于体内骨关节炎成像的原创研究	对骨关节炎成像领域的最新进展进行了全面叙述性总结，重点关注人工智能应用及其面临的泛化性挑战	排除了体外和动物研究，可能忽略重要临床前发现；人工智能模型的泛化性不足限制了广泛应用	综述过去一年内骨关节炎体内成像的研究进展	人类骨关节炎成像	计算机视觉	骨关节炎	MRI, X射线, CT	NA	图像	249篇相关出版物	NA	NA	NA	NA
211	2026-05-12	An Updated Simplified Severity Scale for Age-Related Macular Degeneration Incorporating Reticular Pseudodrusen: Age-Related Eye Disease Study Report Number 42 2024-10, Ophthalmology IF:13.1Q1 DOI:10.1016/j.ophtha.2024.04.011 PMID:38657840	研究论文	更新年龄相关性黄斑变性简化严重程度量表，纳入网状假性玻璃膜疣，并进行外部验证	首次将网状假性玻璃膜疣状态整合到简化严重程度量表中，并更新了晚期AMD的定义，将非中心性地理萎缩作为结局而非风险特征，提高了预后准确性	研究基于临床试验队列，可能不适用于更广泛的一般人群，且量表主要适用于风险分类的广泛层次	更新AREDS简化严重程度量表，以提高晚期AMD风险预测的准确性，并验证其泛化能力	AREDS和AREDS2临床试验队列中无晚期AMD的参与者	机器学习	年龄相关性黄斑变性	深度学习分级（彩色眼底照片）	NA	彩色眼底照片	AREDS 2719例，AREDS2 1472例	NA	NA	5年进展率	NA
212	2026-05-12	Prediction of post-traumatic stress disorder in family members of ICU patients: a machine learning approach 2024-01, Intensive care medicine IF:27.1Q1 DOI:10.1007/s00134-023-07288-1 PMID:38112774	研究论文	利用机器学习方法预测ICU患者家属的创伤后应激障碍	首次提出基于机器学习的方法在个体层面预测ICU患者家属的创伤后应激障碍，并应用多种可解释性方法分析变量贡献	模型中主要影响因素均为不可改变因素，缺乏对可干预因素的探索	开发易于获取的患者和家属信息为基础的风险分层工具，指导高风险家属接受适当管理	ICU患者的家庭成员	机器学习	创伤后应激障碍	NA	随机森林、XGBoost、正则化线性模型、核模型、深度学习模型	结构化临床数据	2374名ICU患者家庭成员	Scikit-learn, XGBoost	随机森林、XGBoost	AUC	NA
213	2026-05-09	Deep Learning Models for the Screening of Cognitive Impairment Using Multimodal Fundus Images 2024-07, Ophthalmology. Retina DOI:10.1016/j.oret.2024.01.019 PMID:38280426	研究论文	利用深度学习模型基于多模态眼底图像筛查认知障碍	首次验证多模态眼底图像（眼底照片与OCT图像）联合深度学习模型在认知障碍筛查中的有效性，优于单模态模型	多模态模型在外部验证集的AUC约为0.78，性能仍有提升空间；未详细说明数据集的种族或地域多样性可能影响泛化性	开发基于多模态眼部图像的深度学习系统，快速简便地识别认知障碍个体	认知障碍患者与正常对照人群	计算机视觉、数字病理学	认知障碍	眼底照相、OCT成像	CNN	图像	9424张眼底照片和4712张OCT图像用于模型开发；外部验证集包括1180张眼底照片和590张OCT图像	NA	NA	AUC	NA
214	2026-05-09	Artificial Intelligence, Digital Imaging, and Robotics Technologies for Surgical Vitreoretinal Diseases 2024-07, Ophthalmology. Retina DOI:10.1016/j.oret.2024.01.018 PMID:38280425	综述	回顾了人工智能、数字成像和机器人技术在玻璃体视网膜手术疾病中的最新进展	总结了成像、手术可视化、机器人技术和人工智能在玻璃体视网膜手术中的综合应用，强调了这些技术对改善患者管理的潜力	未提及具体研究设计的局限或数据来源的限制	综述人工智能、数字成像和机器人技术在玻璃体视网膜手术疾病中的应用进展	玻璃体视网膜手术疾病	计算机视觉、机器学习、数字病理学	视网膜疾病	OCT、OCT血管成像、深度学习	NA	图像、文本	NA	NA	NA	NA	NA
215	2026-05-09	BAOS-CNN: A novel deep neuroevolution algorithm for multispecies seagrass detection 2024, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0281568 PMID:38917071	研究论文	提出一种名为BAOS-CNN的新型深度神经进化算法，用于多物种海草检测	首次利用基于原子模型和量子力学原理的增强版原子轨道搜索算法（BAOS），结合Lévy飞行技术，实现CNN架构工程和超参数调优的自动化	文中未明确说明局限性	自动化CNN架构工程和超参数调优，提高多物种海草检测的准确性	多物种海草图像数据集	计算机视觉	NA	深度神经进化算法	卷积神经网络（CNN）	图像	基于补丁的多物种海草数据集，以及公开的DeepSeagrass数据集（四类和五类版本）	NA	BAOS-CNN	整体准确率	NA
216	2026-05-09	Bibliometric and visualized analysis of diabetic macular edema 2024-01-01, Indian journal of ophthalmology IF:2.1Q2 DOI:10.4103/IJO.IJO_399_23 PMID:38131545	综述	对2003年至2022年间糖尿病性黄斑水肿研究领域进行文献计量和可视化分析	利用VOSviewer对关键词进行聚类分析并识别短期研究热点，如深度学习、光学相干断层扫描血管成像等	仅基于Web of Science核心合集数据库，可能遗漏其他来源的文献	识别糖尿病性黄斑水肿领域的最新研究趋势及国家、机构和作者的影响力	糖尿病性黄斑水肿相关出版物	自然语言处理	糖尿病性黄斑水肿	文献计量分析	NA	文本	4482篇出版物	VOSviewer, Microsoft Excel	NA	NA	NA
217	2026-05-08	Dynamic Mechanism for Subtype Selectivity of Endocannabinoids 2024-Oct-29, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.10.25.620304 PMID:39554065	研究论文	通过分子动力学模拟和深度学习解释内源性大麻素对CB1受体的亚型选择性机制	首次提出N端移动导致结合口袋体积和残基组分变化是内源性大麻素亚型选择性的核心机制，并利用深度学习VAMP网络定量分析结合路径的焓熵贡献	模拟系统简化了真实膜环境，且未考虑其他内源性大麻素（如2-AG）的选择性机制	阐明内源性大麻素（anandamide）对CB1受体的亚型选择性生物物理机制	大麻素受体CB1和CB2与配体anandamide的相互作用	计算机视觉	神经系统疾病	分子动力学模拟	马尔可夫状态模型	分子动力学轨迹	约0.9毫秒的总模拟时间	PyTorch	VAMP网络	焓变、熵变、结合自由能	GPU集群（未明确具体型号）
218	2026-05-08	Enhancing schizophrenia phenotype prediction from genotype data through knowledge-driven deep neural network models 2024-09, Genomics IF:3.4Q2 DOI:10.1016/j.ygeno.2024.110910 PMID:39111546	研究论文	通过知识驱动的深度神经网络模型，利用基因型数据增强精神分裂症表型预测	创新性地结合全基因模型和遗传异质性概念，设计了三步深度学习方法：局部连接网络将变体路由到对应基因、编码器-解码器捕获基因间关系、集成先前知识并考虑额外基因效应的并行组件，显著提升预测性能	未明确提及，但可能涉及模型复杂度和对大规模基因型数据的依赖	利用基因型数据改进精神分裂症的表型预测	精神分裂症患者的基因型数据	机器学习	精神分裂症	基因型数据预测	深度神经网络	基因型数据	NA	NA	局部连接网络、编码器-解码器、并行组件	AUC, 灵敏度, 准确率	NA
219	2026-05-08	Association of retinal image-based, deep learning cardiac BioAge with telomere length and cardiovascular biomarkers 2024-07-01, Optometry and vision science : official publication of the American Academy of Optometry IF:1.6Q3 DOI:10.1097/OPX.0000000000002158 PMID:38935034	研究论文	基于视网膜图像的深度学习心脏生物年龄模型与端粒长度及心血管生物标志物的关联研究	首次利用视网膜图像深度学习模型评估心脏生物年龄，并与端粒长度和传统心血管风险生物标志物进行关联分析，实现快速、无创的心血管疾病筛查	研究为横断面设计，无法建立因果关系；模型基于UK Biobank人群，可能限制结果向其他人群的推广	验证深度学习心脏生物年龄模型与端粒长度及传统心血管风险生物标志物之间的一致性	UK Biobank中具有白细胞端粒长度数据的个体	计算机视觉	心血管疾病	视网膜成像	深度学习	图像	NA	NA	NA	血压、糖化血红蛋白、10年汇集队列方程心血管风险评分、端粒长度	NA
220	2026-05-08	Interpretable Cognitive Ability Prediction: A Comprehensive Gated Graph Transformer Framework for Analyzing Functional Brain Networks 2024-04, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2023.3343365 PMID:38109241	研究论文	提出了一个利用门控图变换器模型预测个体认知能力的框架	结合先验空间知识和随机游走扩散策略，利用可学习结构位置编码和门控机制解耦位置编码与图嵌入学习	未明确提及论文局限性	基于功能磁共振成像的功能连接预测个体认知能力	功能脑网络和认知能力	机器学习	NA	fMRI	门控图变换器	脑影像	两个大规模数据集：费城神经发育队列和人类连接组项目	PyTorch	门控图变换器	预测准确性	NA