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	RETFound-enhanced community-based fundus disease screening: real-world evidence and decision curve analysis 2024-Apr-30, NPJ digital medicine IF:12.4Q1 DOI:10.1038/s41746-024-01109-5 PMID:38693205	研究论文	本研究开发了一种基于RETFound增强的深度学习模型，用于社区眼底疾病筛查，并在真实世界场景中验证其性能	首次将眼科基础模型RETFound应用于社区眼底疾病筛查，显著提升了筛查准确性和泛化能力	研究主要基于中国城乡场景，在其他国家和地区的适用性有待进一步验证	开发高性能的AI辅助眼底疾病筛查系统，提升社区筛查效率	社区筛查中采集的真实世界眼底图像	计算机视觉	眼底疾病	深度学习	深度学习模型	眼底图像	NA	NA	RETFound	灵敏度,特异性,净收益	NA
2	2025-11-03	Overcoming Limitations to Deep Learning in Domesticated Animals with TrioTrain 2024-Apr-20, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.04.15.589602 PMID:38659907	研究论文	提出TrioTrain方法解决深度学习在驯养动物基因组分析中的局限性，开发首个多物种DeepVariant模型	首创多物种DeepVariant模型，通过TrioTrain方法自动化扩展非人类物种的变异检测，使用区域重排技术优化SLURM集群计算	受限于动物基因组的不完美标签数据	克服深度学习在驯养动物基因组分析中的限制，开发通用变异检测算法	牛、牦牛和野牛的三重基因组数据	生物信息学	NA	基因组测序，变异检测	深度学习	基因组序列数据	牛、牦牛和野牛的三重样本，共30个模型迭代	DeepVariant	NA	孟德尔遗传错误率，SNP F1分数	SLURM集群
3	2025-10-05	Multi-Class Deep Learning Model for Detecting Pediatric Distal Forearm Fractures Based on the AO/OTA Classification 2024-04, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-024-00968-4 PMID:38308069	研究论文	开发基于AO/OTA分类的多类深度学习模型用于检测儿童远端前臂骨折	首次将YOLOv4目标检测模型应用于儿童远端前臂骨折的多类分类，并基于儿科AO/OTA分类系统进行骨折类型细分	测试集样本量较小（仅88张图像），未进行外部验证	开发自动检测儿童远端前臂骨折的深度学习模型以辅助临床治疗规划	儿童远端前臂腕部X射线图像	计算机视觉	儿科骨折	X射线成像	CNN	图像	7006张图像来自1809名患者（训练集80%，验证集20%），测试集88张图像来自34名患者	NA	YOLOv4	平均精度, 灵敏度, 特异性, AUC	NA
4	2025-10-05	Enhancing YOLO5 for the Assessment of Irregular Pelvic Radiographs with Multimodal Information 2024-04, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-024-00986-2 PMID:38315343	研究论文	本研究提出通过整合年龄和性别多模态信息增强YOLO5模型，用于发育性髋关节发育不良的骨盆X光片评估	首次在DDH诊断中引入多模态信息（年龄和性别），通过将此类信息整合到通道中提升深度学习模型性能	未明确说明模型在不同年龄段和性别群体中的泛化能力验证细节	提高深度学习模型在发育性髋关节发育不良诊断中的准确性和效果	骨盆X光片中的髋关节解剖标志点	计算机视觉	发育性髋关节发育不良	X射线成像	YOLO5	图像	7750张骨盆X光片，覆盖4个月至16岁年龄段，包含畸形和术后等多种情况	NA	YOLO5	mAP, 诊断准确率, F1-score	NA
5	2025-10-05	Development of Medical Imaging Data Standardization for Imaging-Based Observational Research: OMOP Common Data Model Extension 2024-04, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-024-00982-6 PMID:38315345	研究论文	本研究提出医学影像通用数据模型扩展，为基于影像的观察性研究提供数据标准化框架	首次将医学影像数据纳入OMOP通用数据模型，通过新增两个表和两个词汇表解决影像数据的结构和语义需求	未提及具体实施案例或验证研究	开发支持影像研究的医学影像数据标准化方法	观察性医疗数据和医学影像数据	医学影像信息学	NA	DICOM标准，人工智能，深度学习	NA	医学影像数据，观察性医疗数据	NA	NA	NA	NA	NA
6	2025-10-05	Development and Validation of Deep Learning-Based Automated Detection of Cervical Lymphadenopathy in Patients with Lymphoma for Treatment Response Assessment: A Bi-institutional Feasibility Study 2024-04, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-024-00966-6 PMID:38316667	研究论文	开发并验证基于深度学习的自动检测淋巴瘤患者颈部淋巴结病变的模型，用于治疗反应评估	首次使用3D SegResNet模型对淋巴瘤患者颈部异常淋巴结进行自动检测和分割，并评估其在治疗反应评估中的临床效用	模型分割性能中等（DSC 0.39），样本量相对有限，为回顾性研究	开发深度学习模型用于淋巴瘤患者颈部淋巴结病变的自动检测和治疗反应评估	淋巴瘤患者的颈部异常淋巴结	数字病理	淋巴瘤	对比增强CT扫描	深度学习	3D医学图像	开发队列76例，内部测试1队列27例，内部测试2队列87例，外部测试队列26例	NA	3D SegResNet	Dice相似系数, 精确率, 召回率, Bland-Altman图	NA
7	2025-10-05	Deep Learning-Assisted Diffusion Tensor Imaging for Evaluation of the Physis and Metaphysis 2024-04, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-024-00993-3 PMID:38321313	研究论文	本研究开发了一种基于UNETR的深度学习模型，用于自动分割骨骺和干骺端的扩散张量成像，以预测儿童身高变化	首次将UNETR模型应用于骨骺和干骺端的DTI图像自动分割，相比传统UNET模型性能显著提升	研究采用回顾性数据，样本量相对有限（385个DTI扫描来自191名受试者）	开发自动分割骨骺和干骺端DTI图像的方法，替代耗时的手动分割流程	儿童骨骺和干骺端的扩散张量成像数据	医学影像分析	儿科生长发育	扩散张量成像	UNETR, UNET	医学影像	385个DTI扫描来自191名平均年龄12.6±2.01岁的受试者	NA	UNETR, UNET	Dice相关系数, 组内相关系数	NA
8	2025-10-05	Automated Quantification of Total Cerebral Blood Flow from Phase-Contrast MRI and Deep Learning 2024-04, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-023-00948-0 PMID:38343224	研究论文	开发基于深度学习的自动量化全脑血流量方法，通过相位对比MRI实现脑血管分割和血流计算	提出预处理步骤将PC MRI的幅度和相位图像多次相乘以增强深度学习对动脉血管的分割性能	样本量相对有限（训练集218张图像，测试集40张，外部验证20个数据集）	开发自动化的全脑血流量量化技术，减少人工操作的主观性和时间消耗	脑供血动脉血管	医学影像分析	脑血管疾病	相位对比磁共振成像	深度学习	医学影像	训练集218张图像，内部测试40张图像，外部验证20个数据集	NA	U-Net	Dice系数, IoU, 决定系数R, 组内相关系数ICC, t检验, Bland-Altman分析	NA
9	2025-10-05	Deep Learning-based Diagnosis of Pulmonary Tuberculosis on Chest X-ray in the Emergency Department: A Retrospective Study 2024-04, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-023-00952-4 PMID:38343228	研究论文	开发基于深度学习的算法用于急诊科胸部X光片中的肺结核检测	使用EfficientNetV2架构并结合半监督学习，利用公共数据库进行伪标签训练	回顾性研究，数据来源于单一医疗机构	开发深度学习算法以快速准确检测肺结核	胸部X光片图像	计算机视觉	肺结核	胸部X光成像	CNN	图像	3498张NTUH医院CXRs，112,120张NIH ChestX-ray14图像，138张Montgomery County图像，662张Shenzhen图像	NA	EfficientNetV2	AUC, 95% CI	NA
10	2025-10-05	MRI-Based Machine Learning Fusion Models to Distinguish Encephalitis and Gliomas 2024-04, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-023-00957-z PMID:38343248	研究论文	本研究比较经典机器学习和深度学习模型在区分非典型脑炎与胶质瘤中的性能，并评估融合放射组学的有效性	首次将经典机器学习与深度学习放射组学特征融合，构建深度学习放射组学列线图和在线计算器辅助临床决策	样本量相对有限（116例患者），仅使用轴向FLAIR图像	开发机器学习模型区分非典型脑炎和胶质瘤	116例经病理确诊的胶质瘤和临床诊断为脑炎的患者	医学影像分析	神经系统疾病	MRI成像	LR, SVM, MLP, CNN	医学影像	116例患者	NA	DenseNet121, ResNet50, ResNet18	AUC, 敏感性, 特异性, 准确率, 阴性预测值, 阳性预测值	NA
11	2025-10-05	Development of Local Software for Automatic Measurement of Geometric Parameters in the Proximal Femur Using a Combination of a Deep Learning Approach and an Active Shape Model on X-ray Images 2024-04, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-023-00953-3 PMID:38343246	研究论文	开发结合深度学习和主动形状模型的本地软件，用于自动测量X射线图像中股骨近端的几何参数	首次将深度学习神经网络与主动形状模型(ASM)相结合，实现股骨边界提取和解剖标志点拟合的自动化流程	样本量相对有限(428张图像)，且部分参数(如alpha角)的测量误差较大(4.53%)	开发自动化测量股骨近端几何参数的方法，辅助医生早期诊断髋部和股骨疾病	股骨近端几何参数测量	计算机视觉	骨科疾病	X射线成像	深度学习神经网络, ASM	X射线图像	428张髋部X射线图像(男性208张，女性220张)	NA	NA	平均误差率	NA
12	2025-10-05	Enhancing Disease Classification with Deep Learning: a Two-Stage Optimization Approach for Monkeypox and Similar Skin Lesion Diseases 2024-04, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-023-00941-7 PMID:38343247	研究论文	本研究提出一种基于深度学习的两阶段优化方法，用于区分猴痘、水痘和麻疹等视觉相似的皮肤病变疾病	采用两阶段优化方法，通过分析71个预训练模型并结合迁移学习、微调和集成学习技术，显著提升疾病分类准确率	NA	开发快速准确的决策支持系统，实现猴痘的及时诊断并提升临床效率	猴痘、水痘和麻疹的皮肤病变图像	计算机视觉	猴痘	深度学习	CNN	图像	NA	NA	ConvNeXtBase, ConvNeXtLarge, ConvNeXtXLarge, RegNetX160, ResNetRS101, ResNet101	准确率, AUC	NA
13	2025-10-05	Automatic 3D Segmentation and Identification of Anomalous Aortic Origin of the Coronary Arteries Combining Multi-view 2D Convolutional Neural Networks 2024-04, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-023-00950-6 PMID:38343261	研究论文	开发基于多视角2D卷积神经网络和决策树模型的自动3D分割与分类方法，用于识别冠状动脉正常或异常起源	结合三个单视角2D注意力U-Net与3D视角整合技术，实现冠状动脉异常起源的自动分割与分类	样本量较小（测试集仅13例CTA），需要更大规模数据验证	增强和加速临床医生对冠状动脉异常起源（AAOCA）的诊断	124例计算机断层扫描血管造影（CTA）数据，包含正常冠状动脉和AAOCA病例	计算机视觉	心血管疾病	计算机断层扫描血管造影（CTA）	CNN, 决策树	3D医学图像	124例CTA（训练111例，测试13例）	NA	Attention U-Net	Dice系数, 准确率, 精确率, 召回率	NA
14	2025-10-05	Lightweight Attentive Graph Neural Network with Conditional Random Field for Diagnosis of Anterior Cruciate Ligament Tear 2024-04, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-023-00944-4 PMID:38343260	研究论文	提出一种轻量级注意力图神经网络结合条件随机场的模型（ACGNN），用于膝关节MRI图像中前交叉韧带撕裂的诊断分类	首次将条件随机场整合到图神经网络层中优化关联性，并采用多种注意力机制（自增强注意力、节点注意力、记忆注意力）缓解过平滑和过拟合问题	需要处理小样本和不平衡数据问题，计算效率仍需优化	实现基于膝关节MRI的快速准确前交叉韧带撕裂分类	膝关节磁共振图像中的前交叉韧带	计算机视觉	运动损伤	磁共振成像（MRI）	图神经网络（GNN）, 条件随机场（CRF）	医学图像（MRI）	未明确具体样本数量，但提及小样本和不平衡数据	未明确指定	轻量级图神经网络（GNN）	准确率	未明确指定
15	2025-10-05	Horse Herd Optimization with Gate Recurrent Unit for an Automatic Classification of Different Facial Skin Disease 2024-04, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-023-00962-2 PMID:38343253	研究论文	提出一种结合马群优化算法和门控循环单元的深度学习模型，用于自动分类不同面部皮肤疾病	首次将马群优化算法(HOA)与门控循环单元(GRU)相结合用于面部皮肤疾病分类，并采用非线性扩散、自适应直方图均衡化和高提升滤波进行图像预处理	仅使用Kaggle单一数据库进行验证，缺乏多中心临床数据支持	开发准确高效的面部皮肤疾病自动分类系统	面部皮肤疾病图像（包括酒渣鼻、湿疹、基底细胞癌、光化性角化病和痤疮）	计算机视觉	皮肤疾病	图像处理技术	GRU	图像	Kaggle数据库中的面部皮肤疾病图像数据集	NA	门控循环单元(GRU)	准确率, 错误率, 精确率, F1分数	NA
16	2025-10-05	Histopathological evaluation of abdominal aortic aneurysms with deep learning 2024-Apr-24, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2024.04.23.24306178 PMID:38712033	研究论文	本研究使用深度学习技术对369例腹主动脉瘤患者的数字全切片图像进行组织病理学评估	首次在血管疾病领域开展计算病理学的全面评估，特别是在血管外膜炎症特征预测方面表现出色	研究样本仅来自三个欧洲中心，可能存在地域局限性	探索深度学习在血管病理学中的应用潜力，改善腹主动脉瘤病理生理学理解和治疗策略个性化	腹主动脉瘤患者的组织病理学样本	数字病理学	心血管疾病	数字全切片成像	深度学习	图像	来自三个欧洲中心的369例患者样本	NA	NA	NA	NA
17	2025-10-05	Influence of training and expertise on deep neural network attention and human attention during a medical image classification task 2024-04-01, Journal of vision IF:2.0Q2 DOI:10.1167/jov.24.4.6 PMID:38587421	研究论文	本研究比较了人类专家与深度学习模型在医学图像分类任务中的视觉注意力机制	首次直接比较人类视觉注意力与机器视觉注意力在相同医学诊断任务中的表现，并发现模型注意力与专家注意力的相似性	研究仅限于小肠内窥镜图像和克罗恩病诊断，样本来源相对单一	探索人类专家与深度学习模型在视觉决策过程中的相似性，为医学培训和新算法设计提供参考	新手和胃肠病学专家参与者，以及三种深度学习模型	计算机视觉	克罗恩病	眼动追踪，深度学习	深度学习模型	医学图像，眼动数据	新手和胃肠病学专家参与者，具体数量未明确说明	NA	三种最先进的深度学习模型架构	注意力相似性比较	NA
18	2025-10-06	The Integration of Deep Learning in Radiotherapy: Exploring Challenges, Opportunities, and Future Directions through an Umbrella Review 2024-Apr-30, Diagnostics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/diagnostics14090939 PMID:38732351	综述	通过伞式综述探讨深度学习在放射治疗领域的整合应用，分析其挑战、机遇与未来发展方向	首次采用伞式综述方法系统梳理深度学习在放疗领域的应用现状，特别关注COVID-19大流行背景下的加速发展	基于19篇系统综述的二次分析，缺乏原始研究数据的直接验证	探索深度学习技术在放射治疗中的变革性影响和发展前景	放射治疗领域的深度学习应用研究	医疗人工智能	放射治疗相关疾病	深度学习	NA	医学影像数据	基于19篇系统综述的二次分析	NA	NA	NA	NA
19	2025-10-06	Impact of Deep Learning Denoising Algorithm on Diffusion Tensor Imaging of the Growth Plate on Different Spatial Resolutions 2024-04-02, Tomography (Ann Arbor, Mich.) DOI:10.3390/tomography10040039 PMID:38668397	研究论文	评估深度学习去噪算法在不同空间分辨率下对生长板扩散张量成像的影响	首次在相同患者扫描中比较深度学习去噪算法在两种不同体素尺寸（空间分辨率）下的表现	样本量未明确说明，仅使用单一厂商提供的商业深度学习模型	评估深度学习去噪算法在不同空间分辨率DTI扫描中的效果	儿童膝关节生长板的扩散张量成像	医学影像分析	儿科骨骼发育	扩散张量成像（DTI），脂肪抑制单次激发自旋回波平面序列	深度学习去噪模型	医学影像数据	NA	NA	NA	Wilcoxon符号秩检验，Bland-Altman图，束数量，束体积，束长度，分数各向异性（FA）	GE Signa Premier 3T MRI设备
20	2025-10-06	Greater accuracy of radiomics compared to deep learning to discriminate normal subjects from patients with dementia: a whole brain 18FDG PET analysis 2024-Apr-01, Nuclear medicine communications IF:1.3Q3 DOI:10.1097/MNM.0000000000001810 PMID:38189449	研究论文	比较放射组学与深度学习在区分痴呆患者和正常受试者方面的准确性	首次在脑部18FDG PET图像分析中证明放射组学特征比传统CNN模型具有更高的分类准确性	样本量相对较小（210名受试者），仅使用单一模态PET数据	开发更准确的痴呆诊断方法	85名痴呆患者和125名健康对照者	医学影像分析	痴呆症	18F-FDG PET脑部成像	神经网络, CNN	PET图像	210名受试者（85名患者+125名健康对照）	NA	神经网络, CNN	准确率	NA