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
161	2025-10-06	Greater benefits of deep learning-based computer-aided detection systems for finding small signals in 3D volumetric medical images 2024-Jul, Journal of medical imaging (Bellingham, Wash.) DOI:10.1117/1.JMI.11.4.045501 PMID:38988989	研究论文	本研究评估基于卷积神经网络的计算机辅助检测系统在三维医学影像中对小信号检测性能的提升效果	首次系统比较深度学习CADe系统在3D与2D医学影像搜索中对不同尺寸信号检测效果的差异，并揭示眼动探索行为与系统效益的关联性	研究使用数字乳腺断层合成体模而非真实患者数据，样本量相对有限（16名非专家观察者）	评估基于深度学习的计算机辅助检测系统在三维医学影像中提升小信号检测准确性的效果	数字乳腺断层合成体模中的微钙化小信号和较大肿块信号	计算机视觉	乳腺癌	数字乳腺断层合成成像	CNN	3D volumetric medical images, 2D cross-sectional images	16名非专家观察者，数字乳腺断层合成体模数据	NA	NA	AUC, ROC曲线下面积变化	NA
162	2025-10-06	Examining feature extraction and classification modules in machine learning for diagnosis of low-dose computed tomographic screening-detected in vivo lesions 2024-Jul, Journal of medical imaging (Bellingham, Wash.) DOI:10.1117/1.JMI.11.4.044501 PMID:38993628	研究论文	本研究比较了三种特征提取方法和两种分类模块在低剂量CT筛查发现的肺结节和结直肠息肉病变诊断中的性能	首次系统比较了传统图像纹理特征、深度学习抽象特征和组织-能量特异性特征在医学影像诊断中的性能，并发现组织-能量特异性特征提取能显著提升诊断性能	研究仅针对低剂量CT筛查发现的特定类型病变，结果可能不适用于其他影像模态或病变类型	评估医学影像机器学习中特征提取和分类模块对病变恶性程度预测的个体性能	低剂量CT筛查发现的肺结节和结直肠息肉病变	医学影像分析	肺结节,结直肠息肉	低剂量计算机断层扫描(CT)	CNN,随机森林	医学影像	三个病变图像数据集	NA	CNN	AUC	NA
163	2025-10-06	Projected pooling loss for red nucleus segmentation with soft topology constraints 2024-Jul, Journal of medical imaging (Bellingham, Wash.) DOI:10.1117/1.JMI.11.4.044002 PMID:38988992	研究论文	提出一种基于投影池化的损失函数，用于在医学图像分割中引入软拓扑约束	通过投影和最大池化操作引入软拓扑约束，避免分割过程中小结构被丢弃	未明确说明训练集的具体规模和计算资源限制	解决小训练集下的医学图像分割问题并减少解剖结构异常分割	红核（red nucleus）以及心脏、脾脏和海马体	医学图像分割	帕金森综合征	定量磁化率成像（QSM）	深度学习分割模型	医学图像	NA	NA	NA	Dice系数	NA
164	2025-10-06	Lung vessel connectivity map as anatomical prior knowledge for deep learning-based lung lobe segmentation 2024-Jul, Journal of medical imaging (Bellingham, Wash.) DOI:10.1117/1.JMI.11.4.044001 PMID:38988990	研究论文	本研究探索将肺血管连通性图谱作为解剖先验知识融入深度学习模型以提升肺叶分割性能	首次提出将肺血管连通性图谱作为解剖先验知识融入深度学习框架，用于指导肺叶分割	改进效果存在局限性，需要进一步探索其实际应用价值	开发结合解剖先验知识的自动化肺叶分割方法	胸部CT扫描中的肺叶分割	数字病理	COVID-19	CT扫描	U-Net	CT图像	10例COVID-19病例	nnU-Net	U-Net, 多任务U-Net, 级联U-Net	分割准确度	NA
165	2025-10-06	Unwrapping non-locality in the image transmission through turbid media 2024-Jul-15, Optics express IF:3.2Q2 DOI:10.1364/OE.521581 PMID:39538508	研究论文	本研究开发了一种全局注意力机制来解决浑浊介质中图像传输的挑战，显著提升了重建性能	提出了基于光传播物理原理的全局注意力机制，有效捕捉像素间的长程依赖关系，实现两个数量级的性能提升	未明确说明方法在极端浑浊条件下的表现和计算效率	解决浑浊介质中高保真图像传输的挑战	通过浑浊介质传输的图像	计算机视觉	NA	光学成像，深度学习	深度学习网络	图像	NA	NA	全局注意力机制	重建保真度，像素级重建精度	NA
166	2025-10-06	An explainable long short-term memory network for surgical site infection identification 2024-07, Surgery IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.surg.2024.03.006 PMID:38616153	研究论文	提出一种可解释的长短期记忆网络模型用于从电子健康记录中识别手术部位感染	在LSTM模型中引入注意力机制增强模型的可解释性，相比传统机器学习方法在敏感度方面有显著提升	数据来源于单一医疗系统，可能影响模型的泛化能力	开发自动化的手术部位感染监测系统以减少人工图表审查的工作量	犹他大学医疗系统2016年1月至2021年6月的9,185例手术事件	自然语言处理	手术部位感染	电子健康记录分析	LSTM	结构化数据和临床笔记	9,185例手术事件，其中4.7%存在手术部位感染	NA	长短期记忆网络（LSTM）	AUC, 敏感度	NA
167	2025-10-06	A reliable deep-learning-based method for alveolar bone quantification using a murine model of periodontitis and micro-computed tomography imaging 2024-07, Journal of dentistry IF:4.8Q1 DOI:10.1016/j.jdent.2024.105057 PMID:38729290	研究论文	开发基于深度学习的自动分割模型，用于小鼠牙周炎模型中牙槽骨的微计算机断层扫描图像分析	创建了基于U-Net的3D深度学习模型，能够自动从µCT数据中分割牙槽骨并排除牙齿干扰，准确率超过98%	研究仅使用小鼠模型，未在人类样本中验证	开发人工智能辅助的牙槽骨自动分析工具，使研究人员无需机器学习背景即可轻松分析牙槽骨	小鼠牙周炎模型的牙槽骨	数字病理	牙周炎	微计算机断层扫描成像	深度学习	3D医学图像	小鼠上颌骨样本（4、7、9、14天时间点）	Dragonfly	U-Net	准确率	µCT扫描仪（µCT-45, Scanco）
168	2025-10-06	Neural network dose prediction for cervical brachytherapy: Overcoming data scarcity for applicator-specific models 2024-Jul, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.17230 PMID:38814165	研究论文	本研究比较了三种神经网络训练方法在宫颈癌近距离放疗剂量预测中的性能，以解决不同施源器数据稀缺的挑战	针对宫颈癌近距离放疗中多种施源器数据稀缺的问题，提出了结合所有施源器数据训练统一模型并进行微调的方法	研究仅针对四种特定施源器类型，且数据量仍相对有限	比较不同神经网络训练方法在宫颈癌近距离放疗剂量预测中的性能，确定最优方法	宫颈癌近距离放疗治疗计划	医学影像分析	宫颈癌	近距离放疗	深度学习	3D医学影像数据	859个治疗计划，来自266名宫颈癌患者	NA	Cascade U-Net	平均误差, 平均绝对误差, 伽马分析通过率, Dice相似系数	NA
169	2025-10-06	3D Single Vessel Fractional Moving Blood Volume (3D-svFMBV): Fully Automated Tissue Perfusion Estimation Using Ultrasound 2024-07, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2024.3376668 PMID:38478454	研究论文	提出一种结合图像处理、数值建模和深度学习的全自动三维单血管分数移动血容量方法，用于超声组织灌注评估	首次实现完全自动化的3D-svFMBV计算，通过将PD信号映射到单一大血管内的特征强度剖面来定义标准化值，无需数学校正背景信号	仅在合成图像和143例早期胎盘超声数据上进行了验证，需要更多临床数据进一步验证	开发准确稳健的组织灌注评估方法	胎盘组织灌注	医学影像分析	先兆子痫	功率多普勒超声	深度学习	三维超声图像	143例早期胎盘超声体积数据	NA	NA	标准化值预测准确性，先兆子痫预测能力	NA
170	2025-10-06	Mixed Supervision of Histopathology Improves Prostate Cancer Classification From MRI 2024-07, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2024.3382909 PMID:38547000	研究论文	提出一种基于混合监督学习的深度学习方法来从MRI图像预测临床显著性前列腺癌	采用基于分布的回归而非基于值的回归，能够利用传统深度学习方法忽略的病理学发现	与基于图像的分割方法的一致性有所降低	提高从MRI图像进行前列腺癌分类的准确性	前列腺癌患者	数字病理学	前列腺癌	多参数前列腺MRI	深度学习	医学影像	973例多参数前列腺MRI检查（测试集198例）	NA	深度网络	平衡准确率, AUC	NA
171	2025-10-06	Deep learning reveals lung shape differences on baseline chest CT between mild and severe COVID-19: A multi-site retrospective study 2024-07, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2024.108643 PMID:38815485	研究论文	本研究通过深度学习分析基线胸部CT图像，揭示不同严重程度COVID-19患者的肺部形态差异	首次在大规模多中心数据集上结合机器学习与统计图谱方法，发现COVID-19严重程度与肺部特定区域形态变化的关联	回顾性研究设计，未包含纵向随访数据	探索COVID-19患者肺部形态变化与疾病严重程度的关联	COVID-19患者（轻症与重症）及健康对照人群	医学影像分析	COVID-19	胸部CT成像	3D CNN	3D医学影像（胸部CT）	3443例多机构样本（健康组、轻症COVID-19组、重症COVID-19组）	NA	3D ResNet	NA	NA
172	2025-10-06	Self-Supervised Learning Improves Accuracy and Data Efficiency for IMU-Based Ground Reaction Force Estimation 2024-07, IEEE transactions on bio-medical engineering DOI:10.1109/TBME.2024.3361888 PMID:38315597	研究论文	本研究通过自监督学习提高基于IMU的地面反作用力估计的准确性和数据效率	首次将自监督学习技术应用于IMU数据预训练，显著减少对标记GRF数据的需求	研究仅针对三种特定运动任务（平地行走、跑步机行走和落地动作）进行验证	提高惯性测量单元(IMU)驱动动力学评估的准确性和数据效率	基于IMU的地面反作用力(GRF)估计	机器学习	NA	自监督学习	Transformer	IMU传感器数据	三个预训练数据集（真实IMU数据、合成IMU数据及其组合）	NA	Transformer	3轴GRF估计准确度	NA
173	2025-10-06	Deceptive learning in histopathology 2024-Jul, Histopathology IF:3.9Q1 DOI:10.1111/his.15180 PMID:38556922	研究论文	系统评估深度学习模型在组织病理学分析中的可信度与欺骗性学习策略	首次系统分析深度学习模型在组织病理学中的视觉策略可信度，提出模型评估与解释框架	仅使用221张全切片图像，模型在激光捕获显微切割挑战测试集上泛化能力不足	评估深度学习模型在组织病理学分析中的可信度和学习策略	肺腺癌患者的全切片图像	数字病理	肺癌	全切片成像，激光捕获显微切割	深度神经网络	图像	221张全切片图像	NA	NA	NA	NA
174	2024-08-07	Development and External Validation of a Multidimensional Deep Learning Model to Dynamically Predict Kidney Outcomes in IgA Nephropathy 2024-Jul-01, Clinical journal of the American Society of Nephrology : CJASN IF:8.5Q1 DOI:10.2215/CJN.0000000000000471 PMID:38728096	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
175	2025-10-06	Semantically redundant training data removal and deep model classification performance: A study with chest X-rays 2024-Jul, Computerized medical imaging and graphics : the official journal of the Computerized Medical Imaging Society IF:5.4Q1 DOI:10.1016/j.compmedimag.2024.102379 PMID:38608333	研究论文	本研究探讨了语义冗余训练数据对深度学习模型性能的影响，并提出基于熵的样本评分方法去除冗余数据	首次提出基于熵的样本评分方法识别和去除医学影像中的语义冗余训练数据，证明精选训练子集能显著提升模型性能	研究仅使用公开的NIH胸部X射线数据集，未在其他医学影像数据集上验证方法的普适性	研究语义冗余训练数据对深度学习分类器性能的影响，并开发数据选择方法优化模型训练	胸部X射线影像	医学影像分析	胸部疾病	深度学习	CNN	医学影像	NIH胸部X射线公开数据集	NA	NA	召回率	NA
176	2025-10-06	Motion correction and super-resolution for multi-slice cardiac magnetic resonance imaging via an end-to-end deep learning approach 2024-Jul, Computerized medical imaging and graphics : the official journal of the Computerized Medical Imaging Society IF:5.4Q1 DOI:10.1016/j.compmedimag.2024.102389 PMID:38692199	研究论文	提出一种端到端深度学习模型，通过运动校正和超分辨率技术从2D心脏磁共振短轴切片重建高分辨率3D心脏体积	首次将运动校正和超分辨率两个关键任务整合到端到端深度学习框架中，通过特定组件分别处理切片错位和数据稀疏问题	在真实数据集中心肌分割的Dice系数相对较低(0.786±0.060)，模型在临床实际应用中的泛化能力需进一步验证	从心脏磁共振2D短轴切片重建高分辨率3D心脏体积，同时解决切片运动错位和数据稀疏问题	心脏磁共振成像数据，重点关注左心室和心肌组织	医学影像分析	心血管疾病	心脏磁共振成像(CMR)	深度学习模型	医学影像数据	模拟数据集和真实世界数据集	NA	端到端深度学习架构，包含运动校正和超分辨率两个专门组件	Dice系数, 位移误差(mm)	NA
177	2025-10-06	Large-scale 3D non-Cartesian coronary MRI reconstruction using distributed memory-efficient physics-guided deep learning with limited training data 2024-Jul, Magma (New York, N.Y.) DOI:10.1007/s10334-024-01157-8 PMID:38743377	研究论文	提出一种分布式内存高效的物理引导深度学习方法来重建大规模3D非笛卡尔冠状动脉MRI	结合深度学习与MRI重建技术突破硬件限制，提出2.5D重建方法将3D体积作为2D图像批次处理，在有限训练数据下实现高质量重建	训练数据有限	实现大规模3D非笛卡尔冠状动脉MRI的高质量重建	冠状动脉MRI图像	医学影像处理	心血管疾病	MRI	CNN	3D医学影像	NA	NA	2D卷积神经网络	血管清晰度, 定性图像质量评估	分布式内存高效计算
178	2025-10-06	Physics-Driven Deep Learning Reconstruction of Frequency-Modulated Rabi-Encoded Echoes for Faster Accessible MRI 2024-Jul, Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. Annual International Conference DOI:10.1109/EMBC53108.2024.10782818 PMID:40039561	研究论文	提出一种物理驱动的深度学习重建方法，用于改进频率调制拉比编码回波的磁共振成像重建质量并实现更高加速率	首次将物理驱动的深度学习重建方法应用于频率调制拉比编码回波，解决了传统重建中的非线性相位累积失真问题	仅使用单个接收线圈进行验证，未测试多线圈配置下的性能	开发更快速、更经济的磁共振成像重建方法	频率调制拉比编码回波的磁共振成像数据	医学影像处理	NA	磁共振成像，频率调制拉比编码回波	深度学习，展开网络	磁共振成像数据	NA	NA	展开网络架构	加速倍数	NA
179	2025-10-06	Improving quantitative MRI using self-supervised deep learning with model reinforcement: Demonstration for rapid T1 mapping 2024-Jul, Magnetic resonance in medicine IF:3.0Q2 DOI:10.1002/mrm.30045 PMID:38342980	研究论文	提出一种名为RELAX-MORE的新型自监督学习框架，通过模型增强实现加速定量MRI重建	开发了无需参考数据的潜在图提取与模型增强方法，可将基于模型的迭代重建算法展开为深度学习框架	NA	改进定量MRI技术，实现快速MR参数映射	脑部、膝部和体模数据	医学影像分析	NA	定量MRI, T1映射	深度学习	MRI图像	单受试者数据	NA	NA	效率, 准确性, 鲁棒性, 泛化性	NA
180	2025-10-06	Toward calibration-free motor imagery brain-computer interfaces: a VGG-based convolutional neural network and WGAN approach 2024-07-31, Journal of neural engineering IF:3.7Q2 DOI:10.1088/1741-2552/ad6598 PMID:39029497	研究论文	提出一种基于VGG卷积神经网络和Wasserstein生成对抗网络的免校准运动想象脑机接口方法	使用WGAN生成合成频谱图像进行数据增强，结合改进的VGG-CNN分类器，实现无需目标对象校准数据的跨被试分类	仅使用公开基准数据集进行验证，未在实际应用场景中测试	开发免校准的运动想象脑机接口系统，提高跨被试分类性能	运动想象脑机接口的脑电信号分类	脑机接口	NA	脑电图信号处理	CNN, GAN	脑电频谱图像	BCI competition IV-2B、IV-2A和IV-1基准数据集	NA	VGG, WGAN	跨被试分类准确率	NA