深度学习在生物医药领域中的应用

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
21	2025-03-03	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	本文提出了一种基于毫米波雷达的动态骨骼姿态估计方法mmPose-FK，采用动态前向运动学（FK）方法解决毫米波雷达常见的低分辨率、镜面反射和噪声问题	将前向运动学机制整合到深度学习模型中，开发了一种端到端的解决方案，显著提高了姿态估计的准确性和稳定性	未明确提及具体限制	解决毫米波雷达在姿态估计中的低分辨率、镜面反射和噪声问题，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	深度学习模型	雷达数据	未明确提及样本数量
22	2025-03-03	K-t PCA accelerated in-plane balanced steady-state free precession phase-contrast (PC-SSFP) for all-in-one diastolic function evaluation 2024-Mar, Magnetic resonance in medicine IF:3.0Q2 DOI:10.1002/mrm.29897 PMID:37927206	研究论文	本文开发了一种MRI方法，通过生成具有平衡稳态自由进动对比的2D相位对比序列（PC-SSFP），在单次扫描中同时评估舒张功能	提出了一种新的MRI方法PC-SSFP，结合k-t PCA加速技术，实现了在单次扫描中同时评估舒张功能	研究仅在10名健康受试者中进行，样本量较小，且未在患者群体中验证	开发一种MRI方法，用于在单次扫描中同时评估舒张功能	舒张功能的评估，包括早期和晚期舒张期二尖瓣充盈速度（E和A）以及二尖瓣环组织速度（e'）	医学影像	心血管疾病	MRI, k-t PCA	深度学习框架	图像	10名健康受试者
23	2025-03-03	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	本文提出了一种新型的仿生深度学习网络，用于癫痫痉挛和癫痫发作预测，并与最先进的传统机器学习模型进行了性能比较	结合了模块化Volterra核卷积网络和双向循环网络，并利用头皮EEG的相位振幅跨频耦合特征	NA	提高癫痫发作预测的准确性，改善患者的生活质量	癫痫患者，特别是成人癫痫发作和婴儿痉挛综合征患者	机器学习	癫痫	EEG信号分析	仿生神经网络，Volterra核卷积网络，双向循环网络	EEG数据	标准CHB-MIT数据集，Montefiore医疗中心和加州大学洛杉矶分校的两个数据集
24	2025-03-03	Quantifying U-Net uncertainty in multi-parametric MRI-based glioma segmentation by spherical image projection 2024-Mar, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.16695 PMID:37696029	研究论文	本文提出了一种基于球形图像投影的U-Net分割不确定性量化方法，用于多参数MRI（MP-MRI）的胶质瘤分割	通过将平面MRI数据投影到球面，提出了一种新的球形投影U-Net（SPU-Net）模型，用于量化分割不确定性，并生成像素级的不确定性图	研究仅基于369名胶质瘤患者的MP-MRI数据，样本量相对有限，且未在其他类型的医学图像上进行验证	开发一种基于球形图像投影的U-Net分割不确定性量化方法，以提高胶质瘤分割的准确性和不确定性评估	胶质瘤患者的MP-MRI图像（T1, T1-Ce, T2, FLAIR）	数字病理	胶质瘤	多参数MRI（MP-MRI）	U-Net, SPU-Net	图像	369名胶质瘤患者的MP-MRI扫描数据
25	2025-03-03	Clinical evaluation of deep learning systems for assisting in the diagnosis of the epiretinal membrane grade in general ophthalmologists 2024-Mar, Eye (London, England) DOI:10.1038/s41433-023-02765-9 PMID:37848677	研究论文	本研究开发了基于OCT图像的深度学习系统，用于辅助诊断视网膜前膜（ERM）的严重程度，并通过比较实验评估了AI系统在眼科医生诊断中的潜在益处和风险	开发了两种深度学习模型（分割模型和分类模型）来辅助诊断ERM的严重程度，并通过临床实验验证了AI系统在提高诊断准确性和减少时间消耗方面的潜力	研究中AI系统的误判情况需要进一步分析和改进，以确保其在临床实践中的安全性和可靠性	开发并评估AI系统在辅助诊断视网膜前膜（ERM）严重程度中的应用	视网膜前膜（ERM）患者	数字病理	老年疾病	光学相干断层扫描（OCT）	深度学习模型（分割模型和分类模型）	图像	来自三家医院的OCT数据集
26	2025-03-03	CEST and nuclear Overhauser enhancement imaging with deep learning-extrapolated semisolid magnetization transfer reference: Scan-rescan reproducibility and reliability studies 2024-Mar, Magnetic resonance in medicine IF:3.0Q2 DOI:10.1002/mrm.29937 PMID:38009996	研究论文	本文开发了一种基于深度学习的半固体磁化转移参考框架（DeepEMR），用于快速、可靠地估计磁化转移对比（MTC）和CEST信号，并评估其重复性和可靠性	提出了一个基于MR物理驱动的深度学习框架DeepEMR，用于快速估计MTC和CEST信号，并在数值模型和健康志愿者中验证了其准确性和重复性	研究主要基于数值模型和健康志愿者，虽然在脑肿瘤患者中进行了应用，但样本量可能有限	开发一种新的MR成像方法，用于快速、可靠地估计MTC和CEST信号，并评估其重复性和可靠性	数值模型、健康志愿者和脑肿瘤患者	医学影像	脑肿瘤	深度学习、磁共振成像（MRI）	神经网络	图像	数值模型、健康志愿者和脑肿瘤患者（具体数量未提及）
27	2025-03-03	Generating synthetic medical images with limited data using auxiliary classifier generative adversarial network: a study on thyroid ultrasound images 2024-Mar, Journal of ultrasound IF:1.3Q3 DOI:10.1007/s40477-023-00837-w PMID:38064046	研究论文	本文提出了一种使用辅助分类器生成对抗网络（ACGAN）从有限数据生成合成医学图像的新方法，并在甲状腺超声图像上进行了实验	提出了一种改进的ACGAN架构，能够从非常有限的数据中生成高质量的合成医学图像，并开发了一种图像融合方法以模拟超声设备的输出	实验数据集较小，仅包含198张甲状腺结节超声图像，可能限制了模型的泛化能力	解决医学图像数据有限或未标注的问题，以提升深度学习模型的训练效果	甲状腺超声图像中的钙化和囊性结节	计算机视觉	甲状腺疾病	ACGAN（辅助分类器生成对抗网络）	ACGAN	图像	198张甲状腺超声图像
28	2025-03-03	Robust explanation supervision for false positive reduction in pulmonary nodule detection 2024-Mar, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.16937 PMID:38224306	研究论文	本文提出了一种结合可解释AI方法的框架，用于提高肺结节检测的准确性，减少假阳性	提出了一种基于解释监督的鲁棒可解释检测（RXD）框架，通过使用放射科医生的结节轮廓作为监督信号，增强模型在小数据集上的学习能力，并减少人工注释中的噪声	研究依赖于公开的LIDC-IDRI数据集，可能限制了模型的泛化能力	开发一个结合可解释AI方法的框架，以提高肺结节检测的准确性，减少假阳性	肺结节	计算机视觉	肺癌	深度学习	CNN	CT图像	480个训练集，265个验证集，265个测试集
29	2025-03-03	Channelized hotelling observer-based low-contrast detectability on the ACR CT accreditation phantom: Part II. Repeatability study 2024-Mar, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.16961 PMID:38305692	研究论文	本研究旨在验证基于通道化霍特林观察者（CHO）的低对比度检测评估在四种CT扫描仪模型上的可重复性	优化了CHO模型观察者，使其仅需1-3次重复扫描即可准确测量检测指数（d'），并验证了其在多种CT扫描仪上的可重复性	研究仅限于ACR CT认证体模，未涉及实际临床数据	验证CHO在低对比度检测评估中的可重复性，以支持常规CT质量控制	ACR CT认证体模	医学影像	NA	通道化霍特林观察者（CHO）	CHO	CT图像	四种CT扫描仪模型，每种扫描10次，每次重新定位体模后进行3次重复扫描
30	2025-03-03	2024-Mar, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.16965 PMID:38319676	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
31	2025-03-03	Improved outcome models with denoising diffusion 2024-Mar, Physica medica : PM : an international journal devoted to the applications of physics to medicine and biology : official journal of the Italian Association of Biomedical Physics (AIFB) DOI:10.1016/j.ejmp.2024.103307 PMID:38325221	研究论文	本研究利用去噪扩散概率模型（DDPM）改进肿瘤局部控制模型的性能，以解决放疗结果建模中的类别不平衡问题	首次将DDPM应用于放疗结果建模，生成合成治疗计划数据以补充真实训练数据集，显著提高了模型性能	研究仅针对非小细胞肺癌（NSCLC）患者，未验证在其他类型癌症或更大样本量上的适用性	解决放疗结果建模中的类别不平衡问题，提高肿瘤局部控制预测模型的性能	535名接受立体定向体部放疗（SBRT）的非小细胞肺癌患者	数字病理	肺癌	去噪扩散概率模型（DDPM）	条件3D DDPM模型	图像（CT图像、3D剂量分布）和文本（患者人口统计数据）	535名非小细胞肺癌患者
32	2025-03-03	Machine learning based prediction of image quality in prostate MRI using rapid localizer images 2024-Mar, Journal of medical imaging (Bellingham, Wash.) DOI:10.1117/1.JMI.11.2.026001 PMID:38435711	研究论文	本文开发了一种基于机器学习的预测方法，用于在仅使用快速定位序列图像的情况下预测尚未获取的前列腺MRI图像质量	创新点在于利用快速定位序列图像（仅需几秒获取）来预测尚未获取的MRI图像质量，从而可能实现早期干预以改善图像质量	样本量较小（213例），且仅基于单一机构的专家标注数据，可能影响模型的泛化能力	研究目的是通过机器学习方法预测前列腺MRI图像质量，以优化诊断性能	研究对象为前列腺MRI快速定位序列图像及其对应的直肠内容物	医学影像分析	前列腺癌	MRI	2D U-Net, ResNet-34, 放射组学分类器	图像	213例前列腺MRI快速定位序列图像（147例训练，64例测试）
33	2025-03-03	Automated detection of nine infantile fundus diseases and conditions in retinal images using a deep learning system 2024-Mar, The EPMA journal DOI:10.1007/s13167-024-00350-y PMID:38463622	研究论文	本文开发了一种名为婴儿视网膜智能诊断系统（IRIDS）的自动化系统，用于辅助早期诊断和监测婴儿眼底疾病和健康状况	结合卷积神经网络和Transformer结构，开发了IRIDS系统，能够准确识别九种婴儿眼底疾病和状况	需要进一步研究以验证IRIDS在不同临床环境中的广泛适用性	开发一种自动化系统，用于辅助早期诊断和监测婴儿眼底疾病和健康状况	婴儿眼底疾病和健康状况	计算机视觉	眼底疾病	卷积神经网络和Transformer结构	ResNet-18和Multi-Axis Vision Transformer (MaxViT)	视网膜图像	7697张视网膜图像（来自1089名婴儿）
34	2025-02-28	Identification and Structural Characterization of Twisted Atomically Thin Bilayer Materials by Deep Learning 2024-Mar-06, Nano letters IF:9.6Q1 DOI:10.1021/acs.nanolett.3c04815 PMID:38407030	研究论文	本文介绍了一种利用深度学习技术识别和结构表征扭曲原子薄双层材料的方法	使用语义分割卷积神经网络（CNN）快速准确地识别MoS薄片的厚度，并训练第二个CNN模型预测CVD生长的双层薄片的扭曲角度	NA	开发一种可扩展的方法，用于自动化检测扭曲原子薄CVD生长的双层材料	扭曲双层石墨烯和过渡金属二硫化物	计算机视觉	NA	光学显微镜、化学气相沉积（CVD）、二次谐波生成、拉曼光谱	CNN	图像	超过10,000张合成图像
35	2025-02-24	High Resolution Multi-delay Arterial Spin Labeling with Transformer based Denoising for Pediatric Perfusion MRI 2024-Mar-06, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2024.03.04.24303727 PMID:38496517	研究论文	本文介绍了一种高分辨率多延迟动脉自旋标记（MDASL）协议，并提出了基于Transformer的深度学习模型，用于儿科灌注MRI的去噪	提出了基于Transformer的深度学习模型，结合k空间加权图像平均（KWIA）去噪图像作为参考，有效提高了多延迟ASL图像的信噪比（SNR）和测试-重测重复性	研究样本仅限于8至17岁的典型发育儿童，未涵盖其他年龄段或特殊发育情况的儿童	提高儿科灌注MRI中多延迟动脉自旋标记（MDASL）图像的质量和重复性	21名8至17岁的典型发育儿童	医学影像	NA	多延迟动脉自旋标记（MDASL），k空间加权图像平均（KWIA）	Transformer	MRI图像	21名8至17岁的典型发育儿童
36	2025-02-21	Developing an Improved Cycle Architecture for AI-Based Generation of New Structures Aimed at Drug Discovery 2024-Mar-27, Molecules (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/molecules29071499 PMID:38611779	研究论文	本文提出了一种改进的生成模型BD-CycleGAN，用于药物发现中的分子生成	结合了BiLSTM和Mol-CycleGAN，以保留分子输入信息，克服了现有分子生成模型仅单向处理输入信息的局限性	未提及具体局限性	优化药物发现过程中的分子生成，以生成具有所需结构特征的新分子	分子生成模型	机器学习	NA	深度学习	BD-CycleGAN（结合BiLSTM和Mol-CycleGAN）	分子结构数据	未提及具体样本数量
37	2025-02-21	Diagnosis of pathological speech with streamlined features for long short-term memory learning 2024-03, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2024.107976 PMID:38219647	研究论文	本文提出了一种结合时空和时频特征的长短期记忆网络（LSTM）学习方法，用于病理语音诊断	引入了时空和时频特征，结合LSTM网络进行病理语音诊断，显著提高了诊断的准确性和可靠性	研究依赖于公开的语音数据库，样本的多样性和代表性可能存在局限	提高病理语音诊断的准确性和实时性，以支持更有针对性的治疗干预	正常语音模式个体和病理语音条件个体	自然语言处理	语音障碍	长短期记忆网络（LSTM）	LSTM	语音信号	使用公开的语音数据库进行训练和验证
38	2025-02-17	Clinical efficacy of motion-insensitive imaging technique with deep learning reconstruction to improve image quality in cervical spine MR imaging 2024-Mar-28, The British journal of radiology DOI:10.1093/bjr/tqae026 PMID:38366622	研究论文	本研究探讨了结合深度学习重建（DLR）的T2周期性旋转重叠平行线增强重建（PROPELLER）技术在颈椎MRI中提高图像质量和降低图像噪声的临床效果	结合深度学习重建（DLR）的PROPELLER技术首次应用于颈椎MRI，显著提高了图像质量和降低了噪声	样本量较小（35例患者），且研究时间较短（2020年12月至2021年3月）	评估PROPELLER技术与DLR结合在颈椎MRI中的图像质量和噪声改善效果	35例接受颈椎MRI检查的患者	医学影像	颈椎疾病	T2 PROPELLER技术，深度学习重建（DLR）	深度学习模型	MRI图像	35例患者
39	2025-02-16	An accurately supervised motion-aware deep network for non-contact pain assessment of trigeminal neuralgia mouse model 2024-Mar, Journal of oral & facial pain and headache IF:1.9Q2 DOI:10.22514/jofph.2024.008 PMID:39788578	研究论文	本文提出了一种名为三叉神经痛评估网络（TNPAN）的深度神经网络，用于非接触式疼痛评估，特别针对三叉神经痛小鼠模型	构建了一个客观的疼痛分级数据集作为模型训练的真实标签，并提出了一个融合静态纹理特征和动态行为特征的深度神经网络	现有方法存在监督信号不够客观、未考虑小鼠模型的动态行为特征以及模型泛化能力不足的问题	探索三叉神经痛的病理生理学并开发有效的镇痛药物	三叉神经痛小鼠模型	计算机视觉	三叉神经痛	深度学习	深度神经网络（TNPAN）	图像	NA
40	2025-02-11	Self-Supervised Learning for Improved Optical Coherence Tomography Detection of Macular Telangiectasia Type 2 2024-Mar-01, JAMA ophthalmology IF:7.8Q1 DOI:10.1001/jamaophthalmol.2023.6454 PMID:38329740	研究论文	本文提出了一种自监督学习方法，用于在有限标注数据的情况下，通过光学相干断层扫描（OCT）自动分类2型黄斑毛细血管扩张症（MacTel）	使用自监督学习方法在有限标注数据的情况下提高了MacTel的自动分类准确性，并展示了其在其他罕见疾病中的潜在应用	需要进一步研究以验证该方法在其他罕见疾病中的适用性	开发一种自监督学习方法，用于在有限标注数据的情况下自动分类MacTel	2型黄斑毛细血管扩张症（MacTel）患者和非MacTel患者的OCT图像	计算机视觉	黄斑毛细血管扩张症	光学相干断层扫描（OCT）	ResNet18, ResNet50	图像	2636张OCT扫描图像来自780名MacTel患者和131名非MacTel患者，以及2564张来自1769名非MacTel患者的OCT扫描图像