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
61	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
62	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
63	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
64	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
65	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
66	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
67	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
68	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
69	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
70	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
71	2025-10-06	Length of Stay Prediction With Standardized Hospital Data From Acute and Emergency Care Using a Deep Neural Network 2024-Apr-01, Medical care IF:3.3Q1 DOI:10.1097/MLR.0000000000001975 PMID:38345863	研究论文	本研究开发了一种基于深度神经网络的方法，利用急症护理标准化数据预测患者住院时长	使用嵌入技术和前馈神经网络对住院各阶段进行细粒度预测，相比传统方法有显著性能提升	研究仅基于法国里昂6所大学医院的数据，可能限制模型的普适性	开发住院时长预测方法以改善医疗资源管理和护理质量	2011-2019年间515,199名患者的1,140,100次住院记录	医疗健康信息学	急症护理	深度学习	前馈神经网络	结构化医疗数据	1,140,100次住院记录，涉及515,199名患者	NA	嵌入层+前馈神经网络	准确率, Cohen kappa, Bland-Altman图	NA
72	2025-10-06	Prediction of preeclampsia from retinal fundus images via deep learning in singleton pregnancies: a prospective cohort study 2024-04-01, Journal of hypertension IF:3.3Q1 DOI:10.1097/HJH.0000000000003658 PMID:38230614	研究论文	本研究通过深度学习分析视网膜眼底图像预测单胎妊娠中的先兆子痫	首次将视网膜眼底图像与深度学习结合用于先兆子痫的早期预测	样本仅来自单一医疗中心，需多中心验证	评估基于视网膜眼底图像的深度学习算法预测先兆子痫的可行性	单胎妊娠孕妇	计算机视觉	先兆子痫	视网膜眼底成像	深度学习	图像	1138名孕妇（92例发展为妊娠期高血压疾病，其中66例为先兆子痫）	NA	NA	AUC, 敏感性, 特异性	NA
73	2025-10-06	New-Generation 0.55 T MRI of the Knee-Initial Clinical Experience and Comparison With 3 T MRI 2024-Apr-01, Investigative radiology IF:7.0Q1 DOI:10.1097/RLI.0000000000001016 PMID:37747455	研究论文	比较新一代0.55 T膝关节MRI与3 T MRI在急性创伤和膝关节疼痛患者中的检测率和阅片者信心	首次评估采用深度学习图像重建算法的新一代0.55 T膝关节MRI的临床应用价值	样本量较小（25例患者），对低级别软骨和半月板病变的准确性和阅片者信心有限	评估低场强MRI与高场强MRI在膝关节病变诊断中的性能差异	25例有膝关节内部紊乱症状的患者（11名女性，中位年龄38岁）	医学影像	膝关节疾病	磁共振成像，深度学习图像重建	深度学习	医学影像	25例患者	NA	Deep Resolve Gain, Deep Resolve Sharp	组内相关系数，置信度评分，图像质量评分	NA
74	2025-10-06	DeepN4: Learning N4ITK Bias Field Correction for T1-weighted Images 2024-Apr, Neuroinformatics IF:2.7Q3 DOI:10.1007/s12021-024-09655-9 PMID:38526701	研究论文	提出了一种基于深度学习的N4ITK偏置场校正方法DeepN4，用于T1加权MRI图像的强度不均匀性校正	首次使用深度学习网络近似N4ITK偏置场校正算法，实现了可移植、灵活且完全可微分的偏置场校正方法	论文未明确说明网络的具体架构细节和计算效率对比	开发可移植且可微分的MRI偏置场校正方法，解决N4ITK在不同平台间的兼容性问题	T1加权MRI图像的强度不均匀性校正	医学影像处理	NA	MRI, 深度学习	深度学习网络	T1加权MRI图像	来自72台不同扫描仪的8个独立队列，外加8个外部验证数据集	NA	朴素深度神经网络	峰值信噪比(PSNR)	NA
75	2025-10-06	An accurate pediatric bone age prediction model using deep learning and contrast conversion 2024-Apr, Ewha medical journal IF:0.3Q3 DOI:10.12771/emj.2024.e23 PMID:40703683	研究论文	本研究开发了一种结合深度学习模型和对比度转换技术的儿科骨龄预测模型	首次系统比较多种深度学习架构与对比度增强技术在儿科骨龄预测中的综合性能	仅使用左手X射线图像，未考虑其他影响因素；样本来源单一	提高儿科生长评估的准确性和临床决策支持	儿科患者左手X射线图像	计算机视觉	儿科发育疾病	X射线成像，对比度转换技术	CNN	图像	包含骨龄和性别标注的儿科左手X射线图像数据集	NA	ResNet50, VGG19, Inception V3, Xception	MAE, RMSE, PSNR, MSE, 变异系数, 对比噪声比	NA
76	2025-10-06	What is the role of artificial intelligence in general surgery? 2024-Apr, Ewha medical journal IF:0.3Q3 DOI:10.12771/emj.2024.e22 PMID:40703691	综述	分析人工智能在普通外科中的应用现状及其与其他医学领域的差异	首次系统比较AI在普通外科与其他医学专科（如病理学、放射学、肿瘤学）应用差异，并提出针对普通外科的AI工具定制化路径	手术室中AI应用研究严重不足，缺乏足够证据支持，存在伦理责任问题需要解决	探讨人工智能在普通外科各阶段（术前、术中、术后）的应用潜力和挑战	普通外科临床实践流程及相关已发表研究	医学人工智能	外科疾病	深度学习	神经网络	临床数据	NA	NA	NA	NA	NA
77	2025-10-06	BigBind: Learning from Nonstructural Data for Structure-Based Virtual Screening 2024-04-08, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.3c01211 PMID:38113513	研究论文	提出BigBind数据集和Banana模型，用于基于结构的虚拟筛选	将ChEMBL活性数据与CrossDocked蛋白质结构数据结合创建新数据集，并开发快速准确的活性化合物分类模型	数据集仅包含583K配体活性数据，可能仍不足以覆盖所有蛋白质靶点	改进基于结构的虚拟筛选方法，提高活性化合物预测准确性	蛋白质-配体结合活性和结合口袋三维结构	机器学习	NA	虚拟筛选，分子对接	神经网络	3D结构数据，化学活性数据	583K配体活性数据，包含等量推定非活性化合物	NA	基础神经网络	AUC, EF1%	NA
78	2025-10-06	A Deep Learning Approach for Automated Extraction of Functional Status and New York Heart Association Class for Heart Failure Patients During Clinical Encounters 2024-Apr-01, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2024.03.30.24305095 PMID:38633789	研究论文	开发并验证了一种基于深度学习的自然语言处理策略，用于从非结构化临床笔记中自动提取心力衰竭患者的功能状态评估和纽约心脏协会分级	首次开发专门用于提取心力衰竭功能状态评估和NYHA分级的深度学习NLP方法，并在多个医疗机构进行外部验证	研究仅基于单一医疗系统的数据，模型泛化能力需在更广泛人群中进一步验证	开发自动化工具从临床文档中提取心力衰竭患者功能状态信息，用于质量改进和临床试验患者筛选	心力衰竭患者的临床笔记	自然语言处理	心血管疾病	自然语言处理	深度学习	文本	26,577名心力衰竭患者，3,000份专家标注笔记，166,655份未标注笔记	NA	NA	AUROC	NA
79	2025-10-06	Human-airway surface mesh smoothing based on graph convolutional neural networks 2024-Apr, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2024.108061 PMID:38341897	研究论文	提出一种基于图卷积神经网络的无人监督气道网格平滑方法，用于改善CT图像三维重建质量	首次将图卷积神经网络与深度网格先验模型结合用于气道网格平滑，无需大规模训练数据集即可保持原始几何结构	仅使用20个受试者数据进行验证，样本量有限	开发能够保持原始几何结构的气道网格平滑方法，用于精确计算流体动力学模拟	人体气道三维网格模型	计算机视觉	呼吸系统疾病	CT成像，计算流体动力学	图卷积神经网络	三维网格数据，医学图像	20个受试者的气道数据	NA	图卷积神经网络	气道直径一致性，压力降，壁面剪切应力	NA
80	2025-10-06	Investigating distributions of inhaled aerosols in the lungs of post-COVID-19 clusters through a unified imaging and modeling approach 2024-Apr-01, European journal of pharmaceutical sciences : official journal of the European Federation for Pharmaceutical Sciences IF:4.3Q1 DOI:10.1016/j.ejps.2024.106724 PMID:38340875	研究论文	通过成像与建模相结合的方法研究COVID-19后不同人群肺部吸入气溶胶的分布特征	首次将深度学习识别的COVID-19后临床集群与计算模型预测的气道阻力和颗粒沉积特征相关联	样本量有限（140名COVID幸存者），仅基于CT影像和计算模型分析	评估COVID-19后不同临床集群中吸入气溶胶的分布差异	COVID-19幸存者（分C1和C2集群）和健康对照者	数字病理	COVID-19后遗症	计算机断层扫描, 计算模型分析	深度学习算法, 计算模型	CT影像, 人口统计学数据	140名COVID-19幸存者, 105名健康对照	NA	NA	NA	NA