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	End-to-end prognostication in pancreatic cancer by multimodal deep learning: a retrospective, multicenter study 2025-Dec, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-025-11694-y PMID:40410330	研究论文	本研究开发了一种多模态深度学习模型，用于胰腺癌患者的预后预测	首次将临床变量和增强CT图像相结合，通过多模态深度学习进行胰腺癌预后预测	回顾性研究设计，样本量相对有限，外部验证性能有待进一步提升	提高胰腺癌患者的预后预测准确性	胰腺导管腺癌(PDAC)患者	数字病理	胰腺癌	深度学习，医学影像分析	深度学习模型	临床变量，对比增强CT图像	开发队列401例患者，外部验证队列361例患者	NA	多模态深度学习架构	时间依赖性受试者工作特征曲线下面积(AUC)	NA
2	2025-11-21	Deep learning-based automatic segmentation of arterial vessel walls and plaques in MR vessel wall images for quantitative assessment 2025-Dec, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-025-11697-9 PMID:40459736	研究论文	开发并验证基于深度学习的自动分割方法，用于MR血管壁图像中血管壁和动脉粥样硬化斑块的定量评估	提出结合血管壁先验信息（包括手动先验和基于Tversky损失的自动先验）的CNN模型，利用血管壁与斑块间的形态相似性提升分割性能	缺乏对其他设备、人群和解剖部位测试，研究结果的可靠性仍需进一步探索	开发自动分割方法用于血管壁和斑块的定量评估	动脉粥样硬化斑块患者的MR血管壁图像	医学图像分析	心血管疾病	T1加权MRI扫描	CNN	医学图像	193名患者（107名训练验证，39名内部测试，47名外部测试）来自五个中心	NA	Vessel-SegNet	Dice相似系数, 组内相关系数	NA
3	2025-11-21	Effect of contrast enhancement on diagnosis of interstitial lung abnormality in automatic quantitative CT measurement 2025-Dec, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-025-11715-w PMID:40459739	研究论文	本研究探讨对比增强对自动定量CT测量诊断间质性肺异常的影响	首次系统评估对比增强对基于深度学习的自动定量CT测量间质性肺异常的影响	回顾性研究设计，仅包含接受胸外科手术的患者群体	评估对比增强对自动定量CT测量诊断间质性肺异常的影响	接受胸部CT检查的患者，包含配对平扫和增强扫描	数字病理	间质性肺疾病	CT扫描，深度学习自动量化	深度学习	CT图像	1134名患者	NA	NA	敏感性，特异性，Kappa系数	NA
4	2025-11-21	Diagnostic performance of lumbar spine CT using deep learning denoising to evaluate disc herniation and spinal stenosis 2025-Dec, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-025-11742-7 PMID:40483292	研究论文	评估深度学习去噪技术在腰椎CT诊断椎间盘突出和椎管狭窄中的性能	首次系统评估深度学习去噪CT在腰椎疾病诊断中的性能，相比传统CT显示出更高的敏感性和特异性	样本量较小（47例患者），回顾性研究设计可能引入选择偏倚	评估深度学习去噪CT在诊断腰椎疾病中的诊断性能	47名患者（229个椎间盘，L1/2至L5/S1节段）	医学影像分析	脊柱疾病	CT成像，深度学习去噪	深度学习	CT影像	47名患者（18男29女，平均年龄69.1±10.9岁），229个椎间盘	ClariCT.AI	NA	敏感性，特异性，图像质量评分，诊断置信度评分	NA
5	2025-11-21	Non-enhanced CT deep learning model for differentiating lung adenocarcinoma from tuberculoma: a multicenter diagnostic study 2025-Dec, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-025-11721-y PMID:40500528	研究论文	开发并验证基于三维特征的深度学习模型用于区分肺腺癌和结核球	首次将基于视觉Transformer网络的三维深度学习模型应用于非增强CT图像中肺腺癌与结核球的鉴别诊断	研究样本量相对有限，仅包含1160例患者	开发深度学习模型用于肺腺癌与结核球的鉴别诊断	肺腺癌和结核球患者	计算机视觉	肺癌	非增强CT成像	深度学习	CT图像	1160例患者（训练集840例，验证集210例，外部测试集110例）	NA	Vision Transformer	AUC	NA
6	2025-11-21	CT-based deep learning model for improved disease-free survival prediction in clinical stage I lung cancer: a real-world multicenter study 2025-Dec, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-025-11682-2 PMID:40506642	研究论文	开发基于CT的深度学习模型用于预测临床I期肺癌患者的无病生存期	首次使用三维卷积神经网络从CT图像中提取肿瘤特征，并在手术和立体定向放射治疗患者中进行多中心验证	回顾性研究设计，样本来源时间范围有限（2015-2017）	改善临床I期肺癌患者无病生存期的预测准确性	临床I期非小细胞肺癌患者	数字病理	肺癌	CT成像	CNN	CT图像	手术队列2489例患者，SBRT队列248例患者	NA	三维卷积神经网络	C-index	NA
7	2025-11-21	Quantitative and qualitative assessment of ultra-low-dose paranasal sinus CT using deep learning image reconstruction: a comparison with hybrid iterative reconstruction 2025-Dec, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-025-11763-2 PMID:40514598	研究论文	评估深度学习图像重建在超低剂量鼻窦CT中的定量和定性表现，并与混合迭代重建进行比较	首次在超低剂量鼻窦CT中系统比较深度学习图像重建与混合迭代重建的性能表现	回顾性研究设计，样本量相对有限（132例患者）	评估超低剂量CT在鼻窦成像中的图像质量	接受非对比超低剂量鼻窦CT扫描的患者	医学影像	鼻窦疾病	计算机断层扫描（CT）	深度学习图像重建	CT图像	132例患者	NA	NA	图像噪声、信噪比（SNR）、对比噪声比（CNR）、噪声功率谱（NPS）、无参考感知图像锐度	NA
8	2025-11-21	Effects of patient and imaging factors on small bowel motility scores derived from deep learning-based segmentation of cine MRI 2025-Dec, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-025-11737-4 PMID:40526355	研究论文	本研究通过深度学习分割电影MRI评估患者和影像因素对小肠运动评分的影响	首次系统评估患者因素和MRI切片相关因素对基于深度学习的小肠运动评分的综合影响	样本量相对较小（54例患者），仅包含慢性便秘或疑似结肠假性梗阻患者	探究患者和影像因素对小肠运动评分的影响	54例慢性便秘或疑似结肠假性梗阻患者的小肠电影MRI影像	医学影像分析	消化系统疾病	电影MRI, 深度学习分割, 光流算法	深度学习	MRI影像	54例患者（平均年龄53.6±16.4岁，34名女性）	NA	NA	Dice相似系数	NA
9	2025-11-21	Risk factors and prognostic indicators for progressive fibrosing interstitial lung disease: a deep learning-based CT quantification approach 2025-Dec, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-025-11714-x PMID:40526353	研究论文	本研究采用深度学习定量CT方法预测进行性纤维化性间质性肺疾病及其预后	首次将深度学习定量CT技术应用于PF-ILD的预测和预后评估，证明其在传统肺功能指标基础上的附加价值	单中心回顾性研究，样本量有限（465例患者），需要多中心前瞻性研究验证	评估深度学习定量CT在预测进行性纤维化性间质性肺疾病和评估预后方面的价值	间质性肺疾病患者	医学影像分析	间质性肺疾病	CT成像，深度学习定量分析	深度学习模型	CT影像	465例ILD患者（中位年龄65岁，238名男性）	NA	NA	C-index, OR值, HR值, 95%置信区间, p值	NA
10	2025-11-21	AI in Learning Anatomy and Restoring Central Incisors: A Comparative Study 2025-Dec, Journal of dental research IF:5.7Q1 DOI:10.1177/00220345251344548 PMID:40598953	研究论文	比较PCA和DeepSDF两种AI方法在学习与重建上颌中切牙解剖结构中的性能表现	首次系统比较传统PCA与深度学习DeepSDF方法在牙齿解剖学习与重建中的性能差异	DeepSDF模型可解释性较差，且未考虑影响微笑设计的更广泛因素	评估不同AI方法在牙齿解剖学习与修复重建中的性能	成熟恒牙上颌中切牙的三维解剖结构	数字病理	牙科创伤	三维扫描成像	PCA, DeepSDF	三维STL文件	来自3所大学的无严重磨损成熟恒牙上颌中切牙STL文件	NA	PCA, DeepSDF	表面差异, 体积差异, 长度差异, 平均欧几里得距离, 豪斯多夫距离, 冠根角度	NA
11	2025-11-21	Automated Assessment of Test of Masticating and Swallowing Solids Using a Neck-Worn Electronic Stethoscope: A Pilot Study 2025-Dec, Journal of oral rehabilitation IF:3.1Q1 DOI:10.1111/joor.70030 PMID:40751301	研究论文	本研究使用颈戴式电子听诊器开发了一种半自动评估方法，用于客观测量固体咀嚼和吞咽测试参数	首次将颈戴式电子听诊器与深度学习分析相结合，实现固体咀嚼和吞咽测试的自动化评估	样本仅包含健康成年人，未包括吞咽困难或咀嚼功能障碍患者，样本多样性有限	开发客观高效的固体咀嚼和吞咽功能评估方法，并分析年龄和性别对吞咽功能的影响	123名健康成年人（平均年龄58.7±18.5岁）	医疗健康监测	吞咽功能障碍	颈戴式电子听诊器录音，智能手机视频采集	深度学习	音频数据，视觉数据	123名健康成年人	NA	NA	p值统计显著性	NA
12	2025-11-21	Machine learning to classify the focus score and Sjögren's disease using digitalised salivary gland biopsies: a retrospective cohort study 2025-Dec, The Lancet. Rheumatology DOI:10.1016/S2665-9913(25)00181-X PMID:41038216	研究论文	本研究利用深度学习模型对数字化唾液腺活检图像进行焦点评分和干燥综合征的自动分类	首次使用深度学习自动分类唾液腺活检焦点评分和干燥综合征，并发现CD8+ T细胞在腺泡周围浸润的新型组织学模式	回顾性研究设计，需要进一步研究验证模型	开发机器学习模型来自动分类焦点评分和干燥综合征，识别新的组织学疾病亚型	干燥综合征患者和干燥症状但无干燥综合征的参与者	数字病理学	干燥综合征	苏木精-伊红染色	深度学习	图像	545名参与者（490名女性，55名男性），来自6个专家中心	NA	NA	AUROC	NA
13	2025-11-21	Enhanced CT image classification for kidney stones using pruned ConvNeXt and two-tier optimization 2025-Dec, Acta clinica Belgica IF:1.1Q2 DOI:10.1080/17843286.2025.2586626 PMID:41217965	研究论文	提出一种用于肾脏结石CT图像分类的两层优化深度学习模型	结合动态通道剪枝的改进ConvNeXt架构和河豚优化算法的特征选择方法	NA	提高肾脏结石在CT图像中的检测准确率和效率	肾脏CT图像	计算机视觉	肾脏结石	CT成像	CNN, LightGBM	医学图像	NA	NA	ConvNeXt	准确率	NA
14	2025-11-21	Machine Learning-Based Identification of Natural History Studies in Rare Diseases: A Step toward Understanding Disease Development and Outcome 2025-Dec, Journal of rare diseases (Berlin, Germany) DOI:10.1007/s44162-025-00115-9 PMID:41245678	研究论文	本研究开发了一种基于机器学习的自然史研究自动识别方法，用于罕见病研究	首次使用深度学习方法从PubMed中系统识别自然史研究，为大规模NHS分析奠定基础	仅针对罕见病研究，多分类任务性能低于二分类任务	开发自动识别自然史研究的方法以支持罕见病药物研发	PubMed数据库中的医学文献	自然语言处理	罕见病	文本分类	BERT	文本	手动整理的NHS语料库	PyTorch	PubMedBERT-base-uncased-abstract	精确率,召回率,F1分数,AUCPR	NA
15	2025-11-21	A comparative deep learning methodology for plant insect image classification: Assessment of CNN architectures and augmentation techniques 2025-Dec, MethodsX IF:1.6Q2 DOI:10.1016/j.mex.2025.103680 PMID:41246037	研究论文	提出一种用于植物昆虫图像分类的深度学习方法，评估不同CNN架构和数据增强技术	在小型野外采集数据集上系统比较了四种CNN架构、六种单因素数据增强技术和三种优化器的组合效果	研究基于有限的小型数据集，未在大规模数据集上验证方法的普适性	开发适用于数据稀缺场景的鲁棒昆虫识别方法，为农业决策提供支持	植物昆虫图像	计算机视觉	NA	图像分类	CNN	图像	BAU-Insectv2数据集中的植物昆虫图像	NA	ResNet101V2, EfficientNet-B1, InceptionV3, InceptionResNetV1	准确率, 精确率, 召回率, F1分数	NA
16	2025-11-21	Systematic review and comparison of machine learning and conventional statistical models for predicting cardiovascular events in dialysis patients 2025-Dec, Renal failure IF:3.0Q1 DOI:10.1080/0886022X.2025.2587490 PMID:41261018	系统综述	系统比较机器学习模型与传统统计模型在预测透析患者心血管事件方面的性能	首次系统比较机器学习与传统统计模型在透析患者心血管事件预测中的表现，并发现深度学习模型显著优于传统方法	存在地理偏倚（71.4%研究来自中国）、缺乏外部验证（78.57%仅内部验证）、准确性与可解释性之间的权衡	评估机器学习和传统统计模型预测透析患者心血管事件的性能差异	透析患者	机器学习	心血管疾病	NA	深度学习, 传统机器学习, 传统统计模型	临床数据	29,310名患者，14项研究，34个模型	NA	NA	AUC, C-index	NA
17	2025-11-21	Accelerated RAKI reconstruction for multi-slice cardiac cine applications 2025-Dec, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.70145 PMID:41261061	研究论文	本研究提出了一种针对心脏电影成像的加速RAKI重建方法，通过优化训练策略和利用时空冗余性来提升重建速度	通过移除非线性激活单元和减少网络层数简化RAKI算法，仅训练特定切片和心脏时相来加速重建过程	方法仍存在与k空间优化过程直接相关的条纹伪影	优化心脏电影MRI的加速重建技术，在保证图像质量的同时显著减少重建时间	心脏电影MRI数据	医学影像重建	心血管疾病	MRI, 并行成像	CNN	k空间数据, 医学影像	10个完全采样的多切片心脏电影数据集（来自OCMR公共数据库）	NA	简化版RAKI（单卷积层）	PSNR, NMSE, SSIM, 重建时间	NA
18	2025-11-21	Real-time quality feedback on Doppler data for community midwives using edge-AI 2025-Dec-01, Machine Learning. Health DOI:10.1088/3049-477X/ae1bad PMID:41262494	研究论文	开发基于深度学习和边缘AI的实时胎儿多普勒数据质量评估技术框架，用于改善低资源环境下的数据采集	首次将边缘AI技术集成到低成本移动系统中，与危地马拉土著助产士共同设计，实现实时多普勒数据质量反馈	训练数据主要来自单一地区（危地马拉农村），测试数据量较小（仅5个德国医院记录）	通过实时质量评估改善胎儿多普勒数据采集，支持低资源环境下的临床研究	胎儿多普勒信号数据	医疗AI	妊娠相关疾病	多普勒超声	深度神经网络	音频信号	196个多普勒记录（191个来自危地马拉农村，5个来自德国医院）	Android, mHealth框架	深度神经网络	F1分数, 准确率, 微平均F1, 宏平均F1	边缘计算系统, Android手机
19	2025-11-21	Utility of Thin-slice Single-shot T2-weighted MR Imaging with Deep Learning Reconstruction as a Protocol for Evaluating Pancreatic Cystic Lesions 2025-Nov-20, Magnetic resonance in medical sciences : MRMS : an official journal of Japan Society of Magnetic Resonance in Medicine IF:2.5Q2 DOI:10.2463/mrms.mp.2025-0042 PMID:40518300	研究论文	评估深度学习重建超分辨率技术在2mm薄层单次激发T2加权MR成像中对胰腺囊性病变的诊断价值	首次将工业开发的深度学习重建超分辨率技术应用于2mm薄层单次激发T2加权MR成像，并与传统5mm层厚图像进行对比	样本量较小（仅30例患者），研究时间范围较短（2024年6-7月）	评估深度学习重建超分辨率技术对胰腺囊性病变MR图像质量的影响	胰腺囊性病变患者	医学影像分析	胰腺囊性病变	单次激发涡轮自旋回波MR成像，深度学习重建超分辨率技术	深度学习重建模型	MR图像	30例连续胰腺囊性病变患者	NA	NA	信噪比，对比噪声比，图像质量评分，诊断置信度	NA
20	2025-07-24	Integrating radiology and histology via co-attention deep learning for predicting progression-free survival in patients with metastatic prostate cancer 2025-Nov-20, Chinese medical journal IF:7.5Q1 DOI:10.1097/CM9.0000000000003697 PMID:40693634	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA