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
1	2025-11-21	Magnetic Resonance Imaging-Based Assessment of Pancreatic Fat Strongly Correlates With Histology-Based Assessment of Pancreas Composition 2024-02-01, Pancreas IF:1.7Q3 DOI:10.1097/MPA.0000000000002288 PMID:38194643	研究论文	本研究评估了基于磁共振成像的胰腺脂肪估计与基于组织学的胰腺成分测量之间的关系	首次使用深度学习算法在胰腺切除组织学中标记11种组织成分，并建立MRI脂肪估计与组织成分的线性相关模型	样本量较小（27例患者），回顾性研究设计	评估MRI基于胰腺脂肪估计与组织学胰腺成分测量的相关性	高风险个体和胰腺正常疾病对照的术前MRI图像及后续胰腺切除组织学样本	数字病理	胰腺癌	磁共振成像, 组织学分析	深度学习算法, 线性模型	医学影像, 组织学图像	27例患者（平均年龄64.0±12.0岁，15名女性）	NA	NA	相关系数r, P值	NA
2	2025-10-06	Deep social neuroscience: the promise and peril of using artificial neural networks to study the social brain 2024-Feb-21, Social cognitive and affective neuroscience IF:3.9Q1 DOI:10.1093/scan/nsae014 PMID:38334747	综述	本文为社交神经科学家提供关于神经网络应用的入门指南，探讨其在社交大脑研究中的潜力与挑战	提出'深度社交神经科学'概念，系统阐述神经网络在社交神经科学中的三大应用方向	面临实践挑战、理论局限和伦理问题	探讨人工神经网络在社交神经科学研究中的应用前景	社交神经科学研究方法	机器学习	NA	深度学习	人工神经网络	脑活动数据、自然主义刺激、社交互动数据	NA	NA	NA	NA	NA
3	2025-10-05	Deep Learning-Based H-Score Quantification of Immunohistochemistry-Stained Images 2024-Feb, Modern pathology : an official journal of the United States and Canadian Academy of Pathology, Inc IF:7.1Q1 DOI:10.1016/j.modpat.2023.100398 PMID:38043788	研究论文	开发基于深度学习的自动算法用于免疫组化图像H-Score定量分析	首次提出仅基于苏木精染色训练深度学习模型进行区域识别，实现IHC图像的自动H-Score量化	未提及模型在多样本或不同组织类型上的泛化能力验证	提高免疫组化图像分析的效率和准确性	免疫组化染色图像	数字病理学	NA	免疫组化染色	深度学习	图像	NA	NA	NA	像素精度	NA
4	2025-10-06	Human microscopic vagus nerve anatomy using deep learning on 3D-MUSE images 2024-Feb, Proceedings of SPIE--the International Society for Optical Engineering DOI:10.1117/12.3009682 PMID:40949787	研究论文	本研究使用深度学习技术对3D-MUSE图像中的人类迷走神经进行微观解剖分析，旨在构建首个迷走神经连接组	开发了3D-MUSE成像技术用于迷走神经微观解剖研究，并首次应用多种深度学习模型进行自动分割	训练样本数量有限（仅25张标注图像），需要更多样本进一步提升模型性能	构建人类迷走神经连接组以支持神经调控治疗的建模	人类迷走神经微观解剖结构	数字病理学	NA	3D-MUSE成像技术	CNN, Transformer	3D显微图像	25张手动标注图像和200张未标注图像	NA	U-Net, Attention U-Net, Vision Transformer, U-Net Transformer	Dice系数	NA
5	2025-10-06	Structurally-informed human interactome reveals proteome-wide perturbations by disease mutations 2024-Feb-01, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2023.04.24.538110 PMID:37162909	研究论文	开发基于深度学习的PIONEER框架，预测蛋白质相互作用界面并揭示疾病突变对蛋白质相互作用网络的扰动	首次构建全面结构信息化的蛋白质相互作用组，通过深度学习集成框架准确预测蛋白质结合伴侣特异性界面	NA	将人类遗传和基因组发现转化为疾病病理生物学和治疗方法发现	人类及七种常见模式生物的已知蛋白质相互作用	机器学习	癌症	全外显子组测序，全基因组测序	深度学习	基因组数据，蛋白质相互作用数据	约60,000个生殖系外显子组，约36,000个体细胞基因组，约11,000个肿瘤全外显子组	NA	集成框架	NA	NA
6	2025-10-06	Robust Medical Diagnosis: A Novel Two-Phase Deep Learning Framework for Adversarial Proof Disease Detection in Radiology Images 2024-Feb, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-023-00916-8 PMID:38343214	研究论文	提出一种用于放射影像疾病检测的两阶段深度学习防御框架，以增强模型对抗对抗攻击的鲁棒性	结合改进的对抗学习算法和JPEG压缩图像滤波技术，构建两阶段防御框架，显著提升模型在对抗攻击下的诊断可靠性	仅针对三种特定对抗攻击方法进行评估，未涵盖所有可能的攻击类型	开发对抗攻击鲁棒的医学影像诊断系统	肺部放射影像（X光和CT）	计算机视觉	COVID-19	深度学习	CNN	图像	NA	NA	ResNet-50,VGG-16,Inception-V3	准确率	NA
7	2025-10-06	A Deep Learning-Based Approach for Cervical Cancer Classification Using 3D CNN and Vision Transformer 2024-Feb, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-023-00911-z PMID:38343216	研究论文	提出一种结合3D CNN和Vision Transformer的深度学习系统用于宫颈癌分类	首次将3D CNN的时空特征提取能力与Vision Transformer的复杂特征学习能力相结合，并引入3D特征金字塔网络和3D SE模块进行特征优化	NA	开发有效的宫颈癌分类系统以辅助早期检测和治疗	宫颈图像	计算机视觉	宫颈癌	深度学习	3D CNN, Vision Transformer	图像	NA	NA	3D CNN, Vision Transformer, 3D FPN, 3D SE模块, KELM	准确率	NA
8	2025-10-06	Analysis of Validation Performance of a Machine Learning Classifier in Interstitial Lung Disease Cases Without Definite or Probable Usual Interstitial Pneumonia Pattern on CT Using Clinical and Pathology-Supported Diagnostic Labels 2024-Feb, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-023-00914-w PMID:38343230	研究论文	评估机器学习分类器Fibresolve在非典型间质性肺病CT模式中对特发性肺纤维化的诊断性能	针对不符合明确或疑似普通型间质性肺炎CT模式的病例验证机器学习分类器的诊断能力	样本量有限（295例患者），需要进一步多中心验证	评估机器学习分类器在非典型间质性肺病病例中的诊断性能	间质性肺病患者，特别是不符合明确或疑似UIP CT模式的病例	医学影像分析	间质性肺病	胸部计算机断层扫描（CT）	深度学习	医学影像	295例患者的多中心验证数据集	NA	NA	灵敏度, 特异度	NA
9	2025-10-06	Hybrid Topological Data Analysis and Deep Learning for Basal Cell Carcinoma Diagnosis 2024-Feb, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-023-00924-8 PMID:38343238	研究论文	本研究结合拓扑数据分析和深度学习开发了一种用于基底细胞癌诊断的混合模型	首次将拓扑数据分析与深度学习相结合用于基底细胞癌诊断，通过持久同源性提取拓扑特征并与深度学习特征融合	研究仅针对基底细胞癌，未验证对其他皮肤癌类型的适用性	开发基于混合拓扑数据分析和深度学习的基底细胞癌自动诊断模型	皮肤病变图像中的毛细血管扩张和皮肤病变区域	计算机视觉	皮肤癌	拓扑数据分析，持久同源性	CNN	图像	395个皮肤病变	NA	EfficientNet-B5	准确率，AUC	NA
10	2025-10-06	Background Subtraction Angiography with Deep Learning Using Multi-frame Spatiotemporal Angiographic Input 2024-Feb, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-023-00921-x PMID:38343209	研究论文	提出利用多帧时空血管造影输入的深度学习背景减除血管造影方法，显著减少运动伪影	首次利用血管造影时间序列的丰富时间信息，开发了改进的2D+t深度学习模型，并创建了神经血管造影领域特定的合成仿射运动增强流程	研究主要针对脑部血管造影，需要验证在其他血管区域的应用效果	改善导管数字减影血管造影中的运动伪影问题	脑部血管造影图像	计算机视觉	脑血管疾病	数字减影血管造影	深度学习	血管造影图像序列	516个脑部血管造影，包含8784个独立序列	NA	2D U-Net, 3D U-Net, SegResNet, UNETR	RMSE, Multi-Scale SSIM	NA
11	2025-10-06	Invertible and Variable Augmented Network for Pretreatment Patient-Specific Quality Assurance Dose Prediction 2024-Feb, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-023-00930-w PMID:38343215	研究论文	提出一种改进的可逆和变量增强网络用于预测放疗前患者特异性质量保证的三维剂量分布	首次使用IVPSQA模型预测3D放疗前患者特异性质量保证剂量分布，开发了改进的可逆和变量增强网络架构	仅针对2018-2021年间接受VMAT治疗的300名癌症患者进行研究，样本量相对有限	提高放疗前患者特异性质量保证的准确性和效率，减轻医学物理师的工作负担	300名接受容积调强弧形放疗的癌症患者	医学影像分析	癌症	容积调强弧形放疗	深度学习网络	CT图像、放疗剂量数据、测量引导剂量分布	300例患者（240例训练，60例测试）	NA	可逆和变量增强网络	SSIM, MSE, MAE, 剂量差异图, 水平剖面比较	NA
12	2025-10-06	Deep Learning-Assisted Identification of Femoroacetabular Impingement (FAI) on Routine Pelvic Radiographs 2024-Feb, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-023-00920-y PMID:38343231	研究论文	开发了一种深度学习系统用于在常规骨盆X光片上定位髋关节并检测凸轮型股骨髋臼撞击征	首次使用基于焦点损失原理的卷积神经网络定位髋关节，并采用二级CNN分类系统检测FAI病变	研究为回顾性设计，样本来源单一，模型性能有待进一步提升	开发自动检测股骨髋臼撞击征的深度学习系统	骨盆X光片中的髋关节	计算机视觉	骨科疾病	X射线成像	CNN	图像	3050项研究，包含724个严重FAI、962个中度FAI、846个轻度FAI和518个正常髋关节	NA	基于焦点损失原理的CNN	准确率, 灵敏度, 特异性, AUC	NA
13	2025-10-06	Generating PET Attenuation Maps via Sim2Real Deep Learning-Based Tissue Composition Estimation Combined with MLACF 2024-Feb, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-023-00902-0 PMID:38343219	研究论文	本研究提出了一种基于Sim2Real深度学习的组织成分估计方法，结合MLACF算法生成PET衰减图	首次使用仅模拟PET数据集进行模型训练，通过Sim2Real深度学习估计组织成分并生成衰减图	DL模型在颈部切片区域对解剖细节估计不准确	开发无需CT数据的PET衰减校正方法	人头部的PET图像	医学影像处理	NA	PET成像	深度学习	PET图像	临床脑PET数据	NA	NA	定量准确性	NA
14	2025-10-06	Fetal Ultrasound Segmentation and Measurements Using Appearance and Shape Prior Based Density Regression with Deep CNN and Robust Ellipse Fitting 2024-Feb, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-023-00908-8 PMID:38343234	研究论文	提出一种结合外观和形状先验的密度回归方法，通过深度CNN和鲁棒椭圆拟合实现胎儿超声图像中头部结构的自动分割与头围测量	提出DR-ASPnet模型，将外观和形状先验整合到深度学习网络中，并采用鲁棒椭圆拟合方法进行头围估计	未明确说明样本规模和数据集的多样性限制	实现胎儿头部结构的精确分割和头围生物测量	胎儿超声图像中的头部结构	计算机视觉	胎儿生长异常	超声成像	CNN	超声图像	NA	NA	HDR-DCNN	DSC, AD, CC	NA
15	2025-10-06	Pulmonary Nodule Classification Using a Multiview Residual Selective Kernel Network 2024-Feb, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-023-00928-4 PMID:38343233	研究论文	提出一种基于多视角残差选择核网络的肺结节分类方法，通过结合手工纹理特征与深度学习模型提升恶性结节预测性能	设计了残差选择核(RSK)模块处理肺结节形态多样性，构建多视角RSK网络(MRSKNet)，并提出将同质性纹理特征图与CT图像拼接的输入策略	仅在公开数据集LIDC-IDRI上进行验证，需要进一步临床验证	开发计算机辅助诊断系统用于肺结节的恶性概率预测	CT图像中的肺结节	计算机视觉	肺癌	CT成像	CNN	医学图像	LIDC-IDRI公共数据库	NA	ResNet, Selective Kernel	AUC, 准确率, 召回率, 特异性	NA
16	2025-10-06	Deep Learning Detection of Aneurysm Clips for Magnetic Resonance Imaging Safety 2024-Feb, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-023-00932-8 PMID:38343241	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的自动检测系统，用于在MRI扫描前通过CT图像识别动脉瘤夹的存在	首次将预训练图像分类神经网络应用于CT定位器图像，实现动脉瘤夹的自动检测，并采用SHAP解释模型预测	三维CT头扫描模型的灵敏度未超过定位器模型，样本量相对有限	开发自动化系统在MRI预约前标记动脉瘤夹，提高患者安全	头部CT扫描图像	计算机视觉	心血管疾病	CT成像	CNN	图像	280例头部CT扫描（140例含动脉瘤夹，140例不含）	NA	预训练图像分类神经网络	灵敏度, 准确率	NA
17	2025-10-06	Intra- and Inter-expert Validation of an Automatic Segmentation Method for Fluid Regions Associated with Central Serous Chorioretinopathy in OCT Images 2024-Feb, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-023-00926-6 PMID:38343245	研究论文	开发并验证用于自动分割OCT图像中中心性浆液性脉络膜视网膜病变相关液体区域的深度学习方法	首次在CSC病变分割中进行了专家内和专家间验证，并证明自动分割模型与专家的一致性优于专家之间的一致性	未提供内部数据集的平均Dice系数具体数值	开发自动分割OCT图像中CSC相关液体区域的方法，减少人工检查工作量	中心性浆液性脉络膜视网膜病变患者的OCT图像	计算机视觉	视网膜疾病	光学相干断层扫描	深度学习	医学图像	NA	NA	六种不同复杂度的深度学习架构配置	Dice系数,Kappa系数	NA
18	2025-10-06	Impacts of Adaptive Statistical Iterative Reconstruction-V and Deep Learning Image Reconstruction Algorithms on Robustness of CT Radiomics Features: Opportunity for Minimizing Radiomics Variability Among Scans of Different Dose Levels 2024-Feb, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-023-00901-1 PMID:38343265	研究论文	研究自适应统计迭代重建-V和深度学习图像重建算法对CT影像组学特征稳健性的影响	首次系统比较ASIR-V和DLIR算法在不同剂量水平下对CT影像组学特征重现性的影响	研究基于标准化体模，未涉及真实患者数据	评估不同重建算法对CT影像组学特征变异性的影响	标准化CT体模	医学影像分析	NA	单能CT, 双能CT, 虚拟单色成像	深度学习图像重建	CT影像	标准化体模在不同剂量水平下的扫描数据	Pyradiomics	NA	组内相关系数, 一致性相关系数	NA
19	2025-10-06	The Segmentation of Multiple Types of Uterine Lesions in Magnetic Resonance Images Using a Sequential Deep Learning Method with Image-Level Annotations 2024-Feb, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-023-00931-9 PMID:38343259	研究论文	本研究开发了一种仅使用图像级标注的弱监督深度学习模型，用于磁共振图像中多种子宫病变和正常组织的自动分割	提出了一种两阶段顺序深度学习模型，仅需图像级标注即可实现多种子宫病变的精确分割，避免了像素级标注的繁琐过程	研究为单中心回顾性研究，样本量相对有限，需要进一步多中心验证	开发弱监督医学图像分割方法，减少对像素级标注的依赖	子宫病变患者和正常组织的磁共振图像	医学图像分析	子宫疾病	磁共振成像	深度学习	医学图像	316名患者的85,730张图像，其中196名用于训练，57名用于验证，63名用于测试	NA	像素相关模块,类重激活图模块,像素间关系网络模块,Deeplab v3+	Dice相似系数,豪斯多夫距离,平均对称表面距离	NA
20	2025-10-06	Network response of brain microvasculature to neuronal stimulation 2024-02-15, NeuroImage IF:4.7Q1 DOI:10.1016/j.neuroimage.2024.120512 PMID:38199427	研究论文	本研究通过三维双光子荧光显微镜和深度学习技术，揭示了大脑微血管网络对神经元激活的差异化血流动力学响应	首次在500×500×500 μm皮层体积内系统绘制脑血管网络对邻近神经元激活的反应图谱，并基于深度学习实现微血管网络的自动分割和分层分析	研究局限于特定皮层区域，采样范围相对有限，可能无法完全代表全脑的神经血管耦合特性	理解神经血管耦合在微血管网络层面的工作机制	小鼠皮层微血管网络和锥体神经元	数字病理学	NA	双光子荧光显微镜，光遗传学激活，功能磁共振成像	深度学习	三维显微镜图像	约30个高分辨率3纳升fMRI体素对应的皮层体积	NA	NA	NA	NA