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
81	2025-10-06	Deep learning-based fully automatic screening of carotid artery plaques in computed tomography angiography: a multicenter study 2024-08, Clinical radiology IF:2.1Q2 DOI:10.1016/j.crad.2024.04.015 PMID:38789330	研究论文	开发并验证基于深度学习的全自动算法，用于CT血管造影图像中颈动脉斑块的检测与分类	首次提出基于改进3D-UNet和ResUNet架构的两步深度学习系统，实现颈动脉斑块的自动检测和三分类（非钙化、混合型、钙化）	回顾性研究设计，样本量相对有限（400例患者），需要进一步前瞻性验证	开发自动化颈动脉斑块筛查工具以减轻放射科医生工作负担	颈动脉斑块	计算机视觉	心血管疾病	CT血管造影	CNN	医学影像	400例患者（中心Ⅰ300例，中心Ⅱ100例）	NA	3D-UNet, ResUNet	灵敏度, F1-score, fROC曲线下面积, Cohen's kappa, ROC曲线	NA
82	2025-10-06	Radiomics model and deep learning model based on T1WI image for acute lymphoblastic leukemia identification 2024-08, Clinical radiology IF:2.1Q2 DOI:10.1016/j.crad.2024.04.017 PMID:38796378	研究论文	基于T1WI图像开发放射组学和深度学习模型用于急性淋巴细胞白血病的准确识别	同时构建放射组学模型和深度学习模型进行急性淋巴细胞白血病识别，并比较两种方法的诊断效能	样本量相对有限，仅包含604例数据；两种模型在Delong检验中无统计学差异	开发高精度的模型用于急性淋巴细胞白血病的准确检测	急性淋巴细胞白血病患者和正常儿童的脑部磁共振数据	医学影像分析	急性淋巴细胞白血病	磁共振成像	支持向量机, CNN	医学图像	604例脑部磁共振数据（ALL组和正常儿童组）	NA	EfficientNet-B3	AUC, 敏感性, 特异性, 准确率, 阴性预测值, 阳性预测值	NA
83	2025-10-06	A survey of brain functional network extraction methods using fMRI data 2024-08, Trends in neurosciences IF:14.6Q1 DOI:10.1016/j.tins.2024.05.011 PMID:38906797	综述	本文系统综述了基于功能磁共振成像数据提取脑功能网络的经典与先进方法	全面涵盖静态与动态功能网络提取方法，系统比较各类方法的原理、优缺点及相互关系	NA	探讨脑功能网络分析方法及其在脑功能研究和脑疾病病理生理机制理解中的应用	功能磁共振成像数据	医学影像分析	脑部疾病	功能磁共振成像	深度学习	医学影像	NA	NA	NA	NA	NA
84	2025-10-06	An early warning indicator trained on stochastic disease-spreading models with different noises 2024-Aug, Journal of the Royal Society, Interface DOI:10.1098/rsif.2024.0199 PMID:39118548	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习算法的疾病暴发早期预警指标，通过在不同噪声条件下的疾病传播模型上进行训练	将加性白噪声、乘性环境噪声和人口统计噪声整合到标准流行病数学模型，并利用深度学习算法处理这些噪声源带来的复杂性	研究主要基于模拟时间序列和有限的实际COVID-19数据，在更广泛疾病类型和地区的适用性需要进一步验证	开发可靠的疾病暴发早期预警信号以支持公共卫生缓解策略	传染病暴发时间序列，特别是受噪声影响的疾病传播动态	机器学习	传染病	深度学习	深度学习算法	时间序列数据	埃德蒙顿真实COVID-19病例数据和模拟疾病传播时间序列	NA	NA	过渡点捕捉能力，与现有指标的性能比较	NA
85	2025-10-06	Clinical domain knowledge-derived template improves post hoc AI explanations in pneumothorax classification 2024-08, Journal of biomedical informatics IF:4.0Q2 DOI:10.1016/j.jbi.2024.104673 PMID:38862083	研究论文	提出一种基于临床知识模板的方法来改进气胸分类中AI模型的事后解释	将气胸临床知识转化为模板，用于过滤XAI方法生成的多余解释区域	需要放射科医生手动勾画病变区域来生成模板	提高气胸分类中AI模型解释的准确性和临床相关性	气胸病变区域	计算机视觉	气胸	深度学习	CNN	胸部X光图像	两个真实世界数据集(SIIM-ACR和ChestX-Det)	NA	VGG-19, ResNet-50	IoU, Dice Similarity Coefficient	NA
86	2025-10-06	Inflammatory Knee Synovitis: Evaluation of an Accelerated FLAIR Sequence Compared With Standard Contrast-Enhanced Imaging 2024-Aug-01, Investigative radiology IF:7.0Q1 DOI:10.1097/RLI.0000000000001065 PMID:38329824	研究论文	评估深度学习加速的非对比FLAIR序列在膝关节炎症滑膜炎诊断中的价值与准确性	首次将深度学习加速的非对比FLAIR序列应用于膝关节滑膜炎评估，并与标准对比增强成像进行对比验证	回顾性研究设计，样本量相对较小（55例患者）	评估深度学习加速FLAIR序列在膝关节炎症滑膜炎诊断中的临床价值	疑似膝关节滑膜炎患者	医学影像	关节炎	磁共振成像，深度学习加速序列	深度学习	医学影像	55例患者（28名女性，平均年龄52±17岁）	NA	NA	Cohen κ，Wilcoxon符号秩检验	NA
87	2025-10-06	FHIR-GPT Enhances Health Interoperability with Large Language Models 2024-Aug, NEJM AI DOI:10.1056/aics2300301 PMID:40746832	研究论文	本研究开发了FHIR-GPT模型，用于将临床叙述文本转换为FHIR标准的药物声明资源	首次利用大语言模型直接完成临床文本到FHIR资源的转换，避免了传统方法需要多个NLP工具复杂集成的缺点	研究主要针对FHIR药物声明转换，未涵盖其他类型的FHIR资源	提升医疗数据互操作性，支持表型分析、临床试验和公共卫生监测	临床叙述文本中的药物相关信息	自然语言处理	NA	大语言模型	GPT	文本	3671个临床文本片段	NA	GPT	精确匹配率	NA
88	2025-10-06	A Deep Learning Approach to Predict Recanalization First-Pass Effect following Mechanical Thrombectomy in Patients with Acute Ischemic Stroke 2024-Aug-09, AJNR. American journal of neuroradiology DOI:10.3174/ajnr.A8272 PMID:38871371	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的全自动方法，利用治疗前CT和MR影像预测急性缺血性卒中患者机械取栓后的首次再通效应	首次实现了仅基于MR影像的首次再通效应分类，以及首个完全自动化的CT首次再通效应分类方法，无需耗时的手动分割	研究样本仅来自单一医疗中心（UCLA Ronald Reagan Medical Center），样本量相对有限	预测急性缺血性卒中患者机械取栓后的首次再通效应	接受血管内取栓治疗的大血管闭塞性卒中患者	医学影像分析	急性缺血性卒中	CT成像, MR成像	深度学习, 混合Transformer模型	医学影像	326名患者	NA	混合Transformer模型（包含非局部和交叉注意力模块）	ROC-AUC, 敏感性, 特异性	NA
89	2025-10-06	Deciphering the Feature Representation of Deep Neural Networks for High-Performance AI 2024-Aug, IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence IF:20.8Q1 DOI:10.1109/TPAMI.2024.3363642 PMID:38373137	研究论文	开发了一种名为对比特征分析(CFA)的计算框架，用于探索深度神经网络特征空间并提升AI性能	提出利用特征间交互关系并结合数据驱动的核形成策略，克服传统方法在分析高维复杂特征数据时的局限性	NA	解决深度神经网络特征表示难以解释的问题，提升AI系统性能	深度神经网络的特征空间数据	机器学习	NA	对比特征分析(CFA)	深度神经网络(DNN)	特征空间数据	多个先进网络和标注数据集	NA	NA	NA	NA
90	2025-10-06	Deep survival analysis for interpretable time-varying prediction of preeclampsia risk 2024-08, Journal of biomedical informatics IF:4.0Q2 DOI:10.1016/j.jbi.2024.104688 PMID:39002866	研究论文	本研究开发了一种基于深度生存分析的子痫前期风险预测模型，能够捕捉时间变化的疾病风险轨迹	首次将DeepHit深度生存模型应用于子痫前期风险预测，能够处理非比例风险和复杂时间动态关系	研究基于回顾性数据，需要在更多样化人群中验证模型泛化能力	开发能够准确预测子痫前期时间变化风险的深度学习模型	66,425名在两个三级医疗中心分娩的孕妇个体	机器学习	子痫前期	生存分析，深度学习	DeepHit	临床医疗数据	66,425名孕妇	NA	神经网络	AUC	NA
91	2025-10-06	Enhancing Chicago Classification diagnoses with functional lumen imaging probe-mechanics (FLIP-MECH) 2024-Aug, Neurogastroenterology and motility IF:3.5Q2 DOI:10.1111/nmo.14841 PMID:38852150	研究论文	本研究开发了一种结合功能腔成像探头测量和深度学习的力学分析方法，用于改进食管动力障碍的芝加哥分类诊断	首次提出将功能腔成像探头测量与深度学习相结合，通过变分自编码器生成虚拟疾病景观，系统性地整合高分辨率测压和FLIP测量数据	研究样本量为740名受试者，需要更大规模的多中心验证来确认方法的普适性	开发一种正式方法来弥合高分辨率测压和功能腔成像探头测量在诊断推断上的差距	740名受试者，包括一系列动力障碍患者和正常受试者	医学影像分析	食管动力障碍	功能腔成像探头，高分辨率测压	变分自编码器，线性判别分析	生物力学参数数据	740名受试者	NA	变分自编码器	聚类分析，相关性分析	NA
92	2025-10-06	A review on 4D cone-beam CT (4D-CBCT) in radiation therapy: Technical advances and clinical applications 2024-Aug, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.17269 PMID:38922912	综述	本文全面回顾了4D锥形束CT在放射治疗中的技术进展与临床应用	系统总结了4D-CBCT的技术发展，包括传统算法和新兴的深度学习方法，并探讨了其临床潜力	4D-CBCT存在扫描时间长、成像剂量高、图像质量受损等问题	回顾4D-CBCT的技术发展并探讨其临床应用前景	放射治疗中的4D锥形束CT成像技术	医学影像	胸部肿瘤,腹部肿瘤	锥形束CT, 呼吸相关4D成像	NA	医学影像	NA	NA	NA	NA	NA
93	2025-10-06	TAI-GAN: A Temporally and Anatomically Informed Generative Adversarial Network for early-to-late frame conversion in dynamic cardiac PET inter-frame motion correction 2024-Aug, Medical image analysis IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.media.2024.103190 PMID:38820677	研究论文	提出一种时空感知生成对抗网络(TAI-GAN)，用于动态心脏PET早期到晚期帧转换以实现帧间运动校正	首次将时间信息和带有局部位移的粗略心脏分割掩码作为解剖信息整合到生成对抗网络中，通过全对一映射实现早期帧转换	方法在临床Rb PET数据集上验证，但未提及在其他类型PET数据或更大规模数据集上的泛化能力	改善动态心脏PET帧间运动校正，提高心肌血流量量化准确性	动态心脏PET图像帧，特别是早期帧与参考帧之间的转换	医学影像分析	心血管疾病	PET成像，铷-82心肌灌注成像	GAN	医学影像	临床Rb PET数据集（未提供具体样本数量）	NA	TAI-GAN，包含特征线性调制层	图像质量，运动估计精度，心肌血流量量化准确性	NA
94	2025-10-06	Comparison of model-based versus deep learning-based image reconstruction for thin-slice T2-weighted spin-echo prostate MRI 2024-08, Abdominal radiology (New York) DOI:10.1007/s00261-024-04256-1 PMID:38520510	研究论文	比较基于模型的图像重建与深度学习图像重建在前列腺薄层T2加权自旋回波MRI中的性能差异	首次系统比较传统模型重建与多级别深度学习重建在前列腺薄层MRI中的应用效果	样本量较小（17例），仅评估单一MRI序列（T2SE）	评估不同图像重建方法在前列腺MRI中的信噪比和图像质量表现	前列腺MRI图像	医学影像分析	前列腺癌	T2加权自旋回波MRI	深度学习重建	MRI图像	17例临床患者	NA	NA	信噪比, 锐度, 对比度保真度, 评审者偏好	3.0 Tesla MRI扫描仪
95	2025-10-06	An EEG-based marker of functional connectivity: detection of major depressive disorder 2024-Aug, Cognitive neurodynamics IF:3.1Q2 DOI:10.1007/s11571-023-10041-5 PMID:39104678	研究论文	提出一种基于脑电图的功能连接标记P-MSWC，结合卷积神经网络检测重度抑郁症	提出融合同步压缩小波相干性和相位锁定值的P-MSWC新标记，能全面捕捉脑电信号信息并具有显著抗噪能力	仅使用单一数据集验证，未提及跨中心验证结果	开发快速可靠的重度抑郁症检测方法	重度抑郁症患者和健康受试者的脑电图信号	机器学习	重度抑郁症	脑电图	CNN	脑电图信号	NA	NA	轻量级CNN	准确率	NA
96	2025-10-06	Cognitive workload estimation using physiological measures: a review 2024-Aug, Cognitive neurodynamics IF:3.1Q2 DOI:10.1007/s11571-023-10051-3 PMID:39104683	综述	本文对使用生理测量指标估计认知负荷水平的研究进行了系统性回顾	首次对包括EEG、fMRI、fNIRS、呼吸活动和眼动活动在内的所有生理测量指标进行认知负荷评估的深度分析	作为综述文章，不包含原始实验数据和分析	系统回顾认知负荷估计领域的研究现状和发展趋势	各类生理测量指标在认知负荷评估中的应用	认知神经科学	NA	脑电图(EEG)、功能磁共振成像(fMRI)、功能性近红外光谱(fNIRS)、呼吸活动监测、眼动追踪	NA	生理信号数据	NA	NA	NA	NA	NA
97	2025-10-06	Deep learning networks based decision fusion model of EEG and fNIRS for classification of cognitive tasks 2024-Aug, Cognitive neurodynamics IF:3.1Q2 DOI:10.1007/s11571-023-09986-4 PMID:39104699	研究论文	提出基于深度学习网络的脑电图和功能性近红外光谱决策融合模型，用于认知任务分类	首次将EEG和fNIRS的决策融合与多种深度学习网络结合，在认知任务分类中实现性能提升	使用开源数据集，样本量有限（26和29名受试者），未在更大规模数据上验证	开发多模态神经影像数据的认知任务分类方法	人类受试者在执行认知任务时的脑电图和功能性近红外光谱数据	机器学习	神经系统疾病	脑电图(EEG), 功能性近红外光谱(fNIRS), 血氧水平依赖信号	CNN, LSTM, GRU	时间序列神经影像数据	数据集01: 26名受试者执行3种认知任务；数据集02: 29名受试者执行2种认知任务	NA	CNN-LSTM, CNN-GRU, LSTM-GRU, CNN-LSTM-GRU	准确率, AUC	NA
98	2025-10-06	Fully Automated Deep Learning Model to Detect Clinically Significant Prostate Cancer at MRI 2024-08, Radiology IF:12.1Q1 DOI:10.1148/radiol.232635 PMID:39105640	研究论文	开发全自动深度学习模型用于检测MRI图像中的临床显著前列腺癌	使用患者级别标签而非肿瘤位置信息训练模型，并证明其性能与放射科医生相当	回顾性研究设计，数据来自单一学术机构的多中心	开发深度学习模型检测临床显著前列腺癌	前列腺癌患者	医学影像分析	前列腺癌	多参数MRI	CNN	医学影像	5735次检查（5215名患者），其中1514次检查显示临床显著前列腺癌	NA	卷积神经网络	AUC, DeLong检验	NA
99	2025-10-06	Lung CT harmonization of paired reconstruction kernel images using generative adversarial networks 2024-Aug, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.17028 PMID:38530135	研究论文	本研究使用生成对抗网络实现肺部CT图像中配对重建核的协调转换	首次在多厂商低剂量CT肺癌筛查队列中研究核协调，并评估在定量CT评估中的有效性	仅使用100对训练样本训练每个模型，样本量相对有限	研究CT图像重建核协调方法，减少定量CT评估中的测量变异	国家肺癌筛查试验中的CT扫描图像对	计算机视觉	肺癌	CT成像	GAN	医学图像	1000对五种不同配对核类型的CT图像（每种200对）	NA	pix2pix	RMSE, PSNR, SSIM	NA
100	2025-10-06	Stain-Free Approach to Determine and Monitor Cell Heath Using Supervised and Unsupervised Image-Based Deep Learning 2024-08, Journal of pharmaceutical sciences IF:3.7Q2 DOI:10.1016/j.xphs.2024.05.001 PMID:38710387	研究论文	提出一种基于深度学习的无染色细胞健康监测方法，通过细胞形态特征预测细胞状态	结合流式成像显微镜与深度学习，首次实现无需染色剂即可通过细胞形态指纹识别细胞健康状态	研究仅使用Jurkat细胞系，未验证其他细胞类型的适用性	开发用于细胞治疗产品的快速、无创质量监测方法	未染色Jurkat细胞（永生化人类T淋巴细胞）	计算机视觉	细胞治疗相关疾病	流式成像显微镜（FIM）	监督学习算法, 变分自编码器（VAE）	细胞图像	健康细胞、死亡细胞和化学诱导凋亡细胞的图像数据集	NA	变分自编码器	与染色细胞计数活力测量结果的一致性	NA