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
3481	2025-03-05	Assessment of changes in vessel area during needle manipulation in microvascular anastomosis using a deep learning-based semantic segmentation algorithm: A pilot study 2024-May-09, Neurosurgical review IF:2.5Q1 DOI:10.1007/s10143-024-02437-6 PMID:38722409	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的语义分割算法，用于评估微血管吻合术中血管面积的变化，以客观评估手术技能	首次使用手术视频评估手术对象面积变化，提出了一种新的微血管吻合术性能评估方法	研究为初步研究，样本量较小，且仅使用人工血管进行训练	开发一种基于深度学习的算法，用于评估微血管吻合术中血管面积的变化，以客观评估手术技能	微血管吻合术中的血管	计算机视觉	NA	深度学习	ResNet-50	视频	微血管端侧吻合术训练视频	NA	NA	NA	NA
3482	2025-10-07	Abdominal CT metrics in 17,646 patients reveal associations between myopenia, myosteatosis, and medical phenotypes: a phenome-wide association study 2024-May, EBioMedicine IF:9.7Q1 DOI:10.1016/j.ebiom.2024.105116 PMID:38636199	研究论文	本研究通过深度学习自动化分析17,646名患者的腹部CT影像，探索肌肉减少症和肌肉脂肪变性生物标志物与电子健康记录中医学表型的关联	首次将表型全关联研究(PheWAS)方法应用于大规模CT影像生物标志物分析，发现了多个先前未报告的肌肉指标与医学表型之间的关联	研究为观察性设计，无法确定因果关系；样本主要来自北美单一医疗中心	探究腹部CT衍生的骨骼肌指标与电子健康记录中医学表型的关联	17,646名成年患者（平均年龄56±19岁，57.5%为女性）的腹部CT扫描和电子健康记录数据	医学影像分析	肌肉减少症,肌肉脂肪变性	深度学习,CT影像分析,电子健康记录分析	深度学习模型	CT影像,电子健康记录文本数据	17,646名患者	NA	NA	OR值,95%置信区间,P值	NA
3483	2025-10-07	Volumetric segmentation in the context of posterior fossa-related pathologies: a systematic review 2024-Apr-19, Neurosurgical review IF:2.5Q1 DOI:10.1007/s10143-024-02366-4 PMID:38637466	系统综述	对后颅窝相关病理学中容积分割技术的文献进行系统性回顾	系统总结了后颅窝分割技术的演进历程，从手动轮廓勾画到深度学习方法，并比较了不同技术的优缺点	仅纳入了截至2023年11月的文献，可能存在发表偏倚	总结后颅窝分割技术的现状及其在相关病理研究中的应用	后颅窝相关疾病（如Chiari畸形、三叉神经痛、儿童小脑缄默综合征等）	数字病理学	神经系统疾病	医学影像分割	卷积神经网络	医学影像	52篇纳入文献（从2205篇初筛文献中筛选）	NA	NA	NA	NA
3484	2025-10-07	The detection of absence seizures using cross-frequency coupling analysis with a deep learning network 2024-Apr-10, Research square DOI:10.21203/rs.3.rs-4178484/v1 PMID:38659733	研究论文	提出一种基于交叉频率耦合分析和堆叠稀疏自编码器的深度学习方法，用于自动检测脑电图中的失神发作	首次将交叉频率耦合分析与深度学习方法相结合用于癫痫失神发作的自动检测	样本量较小（仅12名患者），仅使用单一数据库的数据	开发自动检测癫痫失神发作的深度学习方法	癫痫患者的脑电图数据	机器学习	癫痫	脑电图分析	SSAE	脑电图信号	12名患者的94次失神发作记录	NA	堆叠稀疏自编码器	灵敏度, 特异度, 准确率	NA
3485	2025-10-07	Deep learning segmentation of the choroid plexus from structural magnetic resonance imaging (MRI): validation and normative ranges across the adult lifespan 2024-Feb-29, Fluids and barriers of the CNS IF:5.9Q1 DOI:10.1186/s12987-024-00525-9 PMID:38424598	研究论文	开发三种深度学习模型从结构MRI中自动分割脉络丛，并验证其性能及提供成人生命周期内的规范范围	首次提出基于常规临床MRI序列的深度学习脉络丛分割方法，并提供跨成人生命周期的规范体积范围	样本量相对有限（初始训练集n=50），需要更多外部验证	改进脉络丛体积量化方法，为神经退行性疾病研究提供工具	健康对照和神经退行性疾病患者的脉络丛结构	医学影像分析	神经退行性疾病	结构磁共振成像（3D T1加权、3D T2加权、2D T2加权FLAIR）	全卷积神经网络	MRI图像	训练集50人（21-85岁），验证集98人（21-89岁）	NA	全卷积神经网络	Dice系数, 95% Hausdorff距离, AUC, 组内相关系数	NA
3486	2025-10-07	Prediction of cerebral aneurysm rupture risk by machine learning algorithms: a systematic review and meta-analysis of 18,670 participants 2024-Jan-06, Neurosurgical review IF:2.5Q1 DOI:10.1007/s10143-023-02271-2 PMID:38183490	系统综述与Meta分析	通过系统综述和Meta分析评估机器学习算法在预测脑动脉瘤破裂风险中的有效性和准确性	首次对机器学习算法预测脑动脉瘤破裂风险进行大规模系统综述和Meta分析，涉及18,670名参与者	纳入研究数量有限(35项)，需要进一步研究提高对颅内动脉瘤破裂状态的诊断性能	评估机器学习算法在预测脑动脉瘤破裂风险中的临床应用价值	经DSA、CTA或MRI确诊的脑动脉瘤患者	机器学习	脑血管疾病	DSA、CTA、MRI	CNN, ANN	医学影像数据	18,670名参与者	NA	NA	灵敏度, 特异度, 阳性似然比, 阴性似然比, 诊断评分, 比值比	NA
3487	2025-03-05	AS2LS: Adaptive Anatomical Structure-Based Two-Layer Level Set Framework for Medical Image Segmentation 2024, IEEE transactions on image processing : a publication of the IEEE Signal Processing Society IF:10.8Q1 DOI:10.1109/TIP.2024.3483563 PMID:39446550	研究论文	本文提出了一种基于自适应解剖结构的两层水平集框架（AS2LS），用于分割具有同心结构的器官，如左心室和眼底	提出了一种新颖的自适应解剖结构的两层水平集表示方法，并结合了两阶段水平集演化算法，提高了复杂医学图像分割的准确性	未提及具体局限性	提高医学图像分割的准确性，特别是针对具有同心结构的器官	医学图像中的器官，如左心室和眼底	计算机视觉	NA	水平集方法	AS2LS（自适应解剖结构的两层水平集框架）	医学图像	未提及具体样本数量	NA	NA	NA	NA
3488	2025-03-05	Explainability Enhanced Object Detection Transformer With Feature Disentanglement 2024, IEEE transactions on image processing : a publication of the IEEE Signal Processing Society IF:10.8Q1 DOI:10.1109/TIP.2024.3492733 PMID:39531564	研究论文	本文提出了一种增强端到端目标检测模型（DETR）可解释性的特征解耦方法	引入了特征解耦方法，通过Tensor奇异值分解（T-SVD）生成特征基，并引入批量平均特征谱惩罚（BFSP）损失来约束特征解耦和平衡语义激活	未提及具体局限性	增强目标检测模型的可解释性	端到端目标检测模型（DETR）	计算机视觉	NA	Tensor奇异值分解（T-SVD），批量平均特征谱惩罚（BFSP）	DETR, CNN	图像	在两个数据集上进行了广泛实验	NA	NA	NA	NA
3489	2025-10-07	AI-luminating Artificial Intelligence in Inflammatory Bowel Diseases: A Narrative Review on the Role of AI in Endoscopy, Histology, and Imaging for IBD 2024-12-05, Inflammatory bowel diseases IF:4.5Q1 DOI:10.1093/ibd/izae030 PMID:38452040	综述	本文综述了人工智能在炎症性肠病内窥镜、组织学和影像学检查中的应用现状与前景	首次系统梳理AI技术在IBD多模态诊断工具（内窥镜、组织学、影像学）中的整合应用，并指明未来研究方向	现有文献存在固有局限性且存在知识缺口，尚未能实现向主流临床工具的转化	评估人工智能在炎症性肠病诊疗中的潜在价值，总结当前认知并确定研究空白	炎症性肠病（IBD）相关的内窥镜、组织学和影像学数据	数字病理学	炎症性肠病	深度学习, 影像组学	NA	内窥镜图像, 组织学切片, 医学影像	NA	NA	NA	NA	NA
3490	2025-10-07	Estimating the distribution of numerosity and non-numerical visual magnitudes in natural scenes using computer vision 2024-Dec-03, Psychological research DOI:10.1007/s00426-024-02064-2 PMID:39625570	研究论文	利用计算机视觉算法估计自然场景中数量和非数值视觉特征的分布规律	首次设计并实施了一个原创流程，用于估计大规模真实图像数据集中数量和非数值特征的分布	未明确说明使用的具体数据集规模和图像来源的局限性	研究自然场景中数量感知的统计规律及其与非数值视觉特征的相关性	自然场景图像中的物体数量和非数值视觉特征	计算机视觉	NA	计算机视觉算法	深度学习神经网络	图像	包含数千张真实图像的大规模数据集	NA	NA	NA	NA
3491	2025-10-07	Spatiotemporal profiling defines persistence and resistance dynamics during targeted treatment of melanoma 2024-Feb-05, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.02.02.577085 PMID:38370717	研究论文	本研究通过空间转录组学和深度学习分析，揭示了BRAF突变黑色素瘤靶向治疗中的细胞持续状态和耐药性动态机制	首次结合空间转录组学和深度学习技术，在患者来源异种移植模型中解析黑色素瘤治疗过程中的克隆谱系演变和时空动态	研究基于患者来源异种移植模型，可能与实际患者肿瘤微环境存在差异	阐明黑色素瘤靶向治疗中细胞持续状态和耐药性形成的时空动态机制	BRAF突变黑色素瘤细胞和患者来源异种移植模型	数字病理学	黑色素瘤	空间转录组学, 深度学习, 组织病理学分析	深度学习模型	空间转录组数据, 组织病理学切片图像	患者来源异种移植模型样本	NA	NA	NA	NA
3492	2025-03-04	[The 30-Year History of the Japan-Korea Joint Meeting on Medical Physics] 2024, Igaku butsuri : Nihon Igaku Butsuri Gakkai kikanshi = Japanese journal of medical physics : an official journal of Japan Society of Medical Physics DOI:10.11323/jjmp.44.3_40 PMID:40024769	评论	本文回顾了日本-韩国医学物理联合会议30年的历史，探讨了会议对两国医学物理学家交流与合作的贡献	详细记录了日本-韩国医学物理联合会议的30年发展历程，并分析了会议对医学物理领域的推动作用	文章主要关注日本和韩国的医学物理合作，未涉及其他国家的类似合作	回顾日本-韩国医学物理联合会议的历史，探讨其对医学物理领域的贡献	日本和韩国的医学物理学家及其合作	医学物理	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
3493	2025-10-07	Clinical utility of receptor status prediction in breast cancer and misdiagnosis identification using deep learning on hematoxylin and eosin-stained slides 2024-Dec-20, Communications medicine IF:5.4Q1 DOI:10.1038/s43856-024-00695-5 PMID:39706861	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的系统，能够从H&E染色切片预测乳腺癌受体状态并识别误诊病例	首次利用H&E染色切片通过深度学习预测乳腺癌分子标志物状态，并验证其在临床误诊识别中的实用性	研究基于多中心数据集但仍需更大规模验证，系统性能可能受切片质量影响	开发基于H&E切片的乳腺癌受体状态预测工具，提升诊断准确性和效率	乳腺癌患者的数字化H&E染色切片	数字病理学	乳腺癌	H&E染色，免疫组织化学，荧光原位杂交	深度学习	病理图像	6个独立队列的7,950名患者的19,845张切片	NA	NA	特异性，阳性预测值	NA
3494	2025-10-07	Synthesizing Contrast-Enhanced MR Images from Noncontrast MR Images Using Deep Learning 2024-03-07, AJNR. American journal of neuroradiology DOI:10.3174/ajnr.A8107 PMID:38453408	研究论文	使用深度学习从非对比MR图像合成虚拟对比增强MR图像	开发了名为T1c-ET的残差初始密集网络，能够同时合成虚拟对比增强T1加权图像并分割肿瘤增强部分	研究仅基于脑肿瘤分割挑战赛数据集，需要进一步验证在其他临床场景的泛化能力	通过深度学习减少钆对比剂在原发性脑肿瘤评估中的使用需求	原发性脑肿瘤患者	医学影像分析	脑肿瘤	磁共振成像	深度学习	MR图像	335名受试者用于训练验证，125名受试者用于测试	NA	残差初始密集网络	结构相似性指数, 峰值信噪比, 归一化均方误差, Fleiss kappa值, 3点Likert量表评分	NA
3495	2025-10-07	A multitask approach for automated detection and segmentation of thyroid nodules in ultrasound images 2024-03, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2024.107974 PMID:38244471	研究论文	提出一种多任务方法用于甲状腺结节超声图像的自动检测和分割	将异常检测模块与UNet架构结合，实现同时检测可疑图像和分割潜在结节的多任务方法	NA	开发自动化甲状腺结节检测和分割方法以改善风险分层	甲状腺结节超声图像	计算机视觉	甲状腺癌	超声成像	深度学习	图像	280名患者的9888张超声图像	NA	UNet	F1分数,Dice相似系数	NA
3496	2025-10-07	Deep Learning and Geriatric Mental Health 2024-03, The American journal of geriatric psychiatry : official journal of the American Association for Geriatric Psychiatry DOI:10.1016/j.jagp.2023.11.008 PMID:38142162	综述	本文旨在帮助临床医生理解深度学习的基本概念及其在老年精神健康领域的早期应用	将深度学习术语和原理与老年精神病学的临床应用需求相结合进行系统性阐述	仅提供基础概念和应用概述，缺乏具体技术细节和实证研究数据	促进临床医生对深度学习在老年精神健康领域应用的理解	老年精神健康领域的临床医生和研究人员	机器学习	老年疾病	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
3497	2025-10-07	Deformable lung 4DCT image registration via landmark-driven cycle network 2024-Mar, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.16738 PMID:37708440	研究论文	提出一种基于标志点驱动的循环网络用于肺部4DCT图像的可变形配准	采用弱监督深度学习框架，结合双向变形矢量场生成和标志点驱动损失函数	NA	开发自动、准确、高效的肺部4DCT图像配准方法	肺部四维计算机断层扫描图像	医学图像处理	肺部疾病	4DCT	GAN, 循环网络	CT图像	DIR-Lab数据集10个4DCT数据集，临床数据集50个4DCT数据集	NA	生成器-判别器架构	目标配准误差(TRE), 平均绝对误差(MAE), 结构相似性指数(SSIM)	NA
3498	2025-10-07	Predicting FDG-PET Images From Multi-Contrast MRI Using Deep Learning in Patients With Brain Neoplasms 2024-03, Journal of magnetic resonance imaging : JMRI IF:3.3Q1 DOI:10.1002/jmri.28837 PMID:37259967	研究论文	本研究使用深度学习模型从多对比MRI生成脑肿瘤患者的FDG-PET等效图像	首次使用多对比MRI（T1、T1c、T2-FLAIR、ASL）通过卷积神经网络合成FDG-PET图像，无需使用放射性示踪剂	合成PET图像质量评分（49.7%）显著低于采集PET（73.4%），存在读者间变异性，且有过度判读倾向	为脑肿瘤患者生成诊断质量的PET等效成像，避免地理限制、辐射暴露和高成本	脑肿瘤患者（51名受试者的59项研究）	医学影像分析	脑肿瘤	18F-FDG PET成像，多对比MRI（3D GRE T1、3D GRE T1c、3D FSE T2-FLAIR、3D FSE ASL）	CNN	医学影像（MRI和PET图像）	51名患者的59项研究	NA	卷积神经网络	PSNR, SSIM, RSME, 准确率, Gwet's AC, Bowker检验	NA
3499	2025-10-07	mmPose-FK: A Forward Kinematics Approach to Dynamic Skeletal Pose Estimation Using mmWave Radars 2024-Mar, IEEE sensors journal IF:4.3Q2 DOI:10.1109/jsen.2023.3348199 PMID:39309301	研究论文	提出一种基于毫米波雷达的动态骨骼姿态估计方法mmPose-FK，采用正向运动学方法解决雷达数据低分辨率、镜面反射和噪声问题	将正向运动学机制集成到深度学习模型中，开发端到端解决方案，能够输出关节旋转和骨骼长度	NA	解决毫米波雷达在姿态估计中的不稳定问题，提高姿态估计的准确性和稳定性	人体骨骼姿态	计算机视觉	NA	毫米波雷达	深度学习	雷达点云数据	NA	NA	NA	准确性, 稳定性, 一致性	NA
3500	2025-10-07	Biomimetic Deep Learning Networks With Applications to Epileptic Spasms and Seizure Prediction 2024-03, IEEE transactions on bio-medical engineering DOI:10.1109/TBME.2023.3325762 PMID:37851549	研究论文	提出一种新型仿生深度学习网络用于癫痫性痉挛和癫痫发作预测	结合模块化Volterra核卷积网络和双向循环网络，并利用头皮EEG的相位幅度跨频率耦合特征	NA	开发用于癫痫性痉挛和癫痫发作预测的仿生深度学习模型	癫痫患者和婴儿痉挛综合征患者的脑电图数据	机器学习	癫痫	头皮脑电图	CNN,RNN	脑电图信号	标准CHB-MIT数据集加上蒙特菲奥里医疗中心和加州大学洛杉矶分校的两个数据集	NA	模块化Volterra核卷积网络,双向循环网络	准确率,检测延迟时间,假阳性率	NA