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
7641	2025-10-06	Machine learning and deep learning models for preoperative detection of lymph node metastasis in colorectal cancer: a systematic review and meta-analysis 2025-05, Abdominal radiology (New York) DOI:10.1007/s00261-024-04668-z PMID:39522103	系统综述与荟萃分析	评估机器学习和深度学习模型在结直肠癌术前淋巴结转移预测中的诊断性能	首次对ML/DL模型在CRC术前LNM检测中的诊断性能进行系统评价和荟萃分析	纳入研究数量有限(12项)，存在异质性(I2:86.17)，需要更多前瞻性多中心研究验证	评估ML和DL模型在结直肠癌术前淋巴结转移预测中的诊断性能	结直肠癌患者	机器学习	结直肠癌	NA	机器学习,深度学习	NA	8321名患者	NA	NA	AUC,敏感性,特异性	NA
7642	2025-10-06	Application of deep learning techniques for breath-hold, high-precision T2-weighted magnetic resonance imaging of the abdomen 2025-05, Abdominal radiology (New York) DOI:10.1007/s00261-024-04675-0 PMID:39535616	研究论文	评估基于深度学习的PIQE算法在高精度单次激发快速自旋回波序列中用于腹部T2加权磁共振成像的可行性	首次将深度学习PIQE算法应用于高精度SS-FSE序列，并与标准SS-FSE和MS-FSE序列进行图像质量比较	单中心研究设计且缺乏病理学确认	评估深度学习算法在腹部磁共振成像中的应用效果	腹部T2加权磁共振图像	医学影像分析	肝脏疾病,胰腺疾病	磁共振成像,单次激发快速自旋回波,多次激发快速自旋回波	深度学习	医学影像	105名患者	PIQE	NA	图像质量评分,信噪比,对比噪声比	NA
7643	2025-10-06	AnglesRefine: Refinement of 3D Protein Structures Using Transformer Based on Torsion Angles 2025 Mar-Apr, IEEE transactions on computational biology and bioinformatics DOI:10.1109/TCBB.2024.3422288 PMID:38959143	研究论文	提出一种基于Transformer的蛋白质结构优化方法AnglesRefine，通过改进蛋白质二面角来提升三维蛋白质结构预测精度	首次将Transformer架构应用于蛋白质结构优化，专注于二级结构和多种关键角度（psi、phi、omega等）的联合优化	方法在CASP15数据集上的性能提升相对有限，需要更多数据集验证泛化能力	开发高效的蛋白质结构优化方法，提升预测蛋白质模型的局部结构精度	蛋白质三维结构	计算生物学	NA	深度学习	Transformer	蛋白质结构数据	CASP11-14和CASP15数据集	NA	Transformer	模型质量退化百分比	NA
7644	2025-10-06	Prediction of sudden cardiac death using artificial intelligence: Current status and future directions 2025-Mar, Heart rhythm IF:5.6Q1 DOI:10.1016/j.hrthm.2024.09.003 PMID:39245250	综述	本文综述人工智能在预测心源性猝死领域的应用现状、机遇与挑战	系统阐述AI通过识别传统方法难以发现的非线性模式实现个性化SCD风险预测的潜力	存在阻碍临床广泛采用的关键挑战需要解决	改善心源性猝死的风险分层和预防策略	心源性猝死高风险人群	机器学习	心血管疾病	NA	机器学习,深度学习	NA	NA	NA	NA	NA	NA
7645	2025-10-06	Performance Comparison Between Deep Neural Network and Machine Learning Based Classifiers for Huntington Disease Prediction From Human DNA Sequence 2025 Jan-Feb, IEEE transactions on computational biology and bioinformatics DOI:10.1109/TCBB.2024.3493203 PMID:39509303	研究论文	比较深度神经网络与传统机器学习分类器在亨廷顿病DNA序列预测中的性能	首次将混沌游戏表示方法与深度神经网络结合用于亨廷顿病DNA序列预测，并与多种传统机器学习方法进行系统比较	仅使用公开数据库和合成DNA数据，缺乏临床验证样本	开发基于DNA序列的亨廷顿病预测模型	人类DNA序列数据	机器学习	亨廷顿病	DNA序列分析，混沌游戏表示	DNN, NN, SVM, RF, CT	DNA序列数据	NCBI数据库DNA序列和合成DNA数据	NA	深度神经网络	准确率，灵敏度，特异性，精确率，F1分数，马修斯相关系数	NA
7646	2025-10-06	Synergizing CRISPR-Cas9 with Advanced Artificial Intelligence and Machine Learning for Precision Drug Delivery: Technological Nexus and Regulatory Insights 2025, Current gene therapy IF:3.8Q2 DOI:10.2174/0115665232342293241120033251 PMID:39871553	综述	探讨CRISPR-Cas9基因编辑技术与人工智能及机器学习在精准药物递送领域的协同应用	首次系统整合CRISPR-Cas9技术与先进AI/ML方法，提出技术协同框架并分析监管需求	未涉及具体实验验证，主要基于现有技术发展的理论分析	建立基因编辑与人工智能的技术协同框架，推动精准药物递送发展	CRISPR-Cas9系统及其计算工具（E-CRISP、Azimuth 2.0、DeepCRISPR等）	机器学习	镰状细胞病,β-地中海贫血	CRISPR-Cas9基因编辑,NGS	深度学习	基因组数据	NA	NA	DeepCRISPR	gRNA效率预测,脱靶效应预测	NA
7647	2025-10-06	Automatic prostate volume estimation in transabdominal ultrasound images 2025-Oct, European journal of radiology IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.ejrad.2025.112274 PMID:40614658	研究论文	提出基于深度学习的框架，利用经腹超声图像自动估计前列腺体积	首次开发针对经腹超声图像的深度学习框架，实现非侵入性前列腺体积自动估计	样本量相对较小（100例患者），经腹超声图像质量较低且存在操作者依赖性	改进前列腺癌风险分层的非侵入性方法	100名前列腺患者（中位年龄67岁）的经腹超声视频数据	计算机视觉	前列腺癌	超声成像	深度学习	超声视频图像	100例患者	NA	NA	Dice相关系数, Hausdorff距离, 体积误差	NA
7648	2025-10-06	Impact of super-resolution deep learning-based reconstruction for hippocampal MRI: A volunteer and phantom study 2025-Oct, European journal of radiology IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.ejrad.2025.112289 PMID:40639021	研究论文	评估超分辨率深度学习重建对海马体磁共振图像质量的影响	首次将超分辨率深度学习重建技术应用于海马体MRI，在保持对比度的同时显著提升图像质量并减少采集时间	样本量较小（仅13名健康志愿者），缺乏患者数据验证	评估超分辨率深度学习重建技术对海马体MRI图像质量的改善效果	健康志愿者和ACR模体	医学影像分析	神经系统疾病	MRI，超分辨率深度学习重建	深度学习	磁共振图像	13名健康志愿者和ACR模体	NA	NA	对比度，对比噪声比，隔板斜率，噪声，伪影，锐度，整体质量	3T MRI
7649	2025-10-06	Deep learning CAIPIRINHA-accelerated 3D MRI of the knee cartilage at 7 Tesla 2025-Oct, European journal of radiology IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.ejrad.2025.112287 PMID:40651115	研究论文	本研究探讨了在7特斯拉磁场下使用深度学习重建的CAIPIRINHA加速3D DESS序列进行膝关节软骨成像的可行性和扫描时间缩减程度	首次将深度学习重建与CAIPIRINHA加速技术结合应用于7T膝关节软骨成像，实现了最高六倍加速而保持图像质量	样本量较小（18名志愿者的35个膝关节），未在患者群体中验证	评估深度学习重建在7T膝关节软骨加速MRI中的可行性和性能	健康志愿者的膝关节软骨	医学影像分析	骨科疾病	3D双回波稳态序列，并行成像加速技术	深度学习	MRI图像	18名志愿者的35个膝关节	NA	NA	图像质量评分，统计学显著性分析，读者间一致性评估	NA
7650	2025-10-06	A novel segmentation-based deep learning model for enhanced scaphoid fracture detection 2025-Oct, European journal of radiology IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.ejrad.2025.112309 PMID:40652603	研究论文	开发了一种基于分割的深度学习模型，用于从手腕X光片中检测明显和隐匿的舟骨骨折	首次提出基于分割的深度学习模型用于舟骨骨折检测，特别在隐匿骨折检测方面表现优于临床专家	样本量相对有限（408例患者），仅使用单一机构数据	开发深度学习模型检测舟骨骨折，并与专家诊断性能进行比较	手腕X光片中的舟骨骨折	计算机视觉	骨科创伤	磁共振成像,计算机断层扫描	深度学习	X光图像	408例患者，410个手腕，1011张X光片（其中718张包含舟骨骨折，58例为隐匿骨折）	NA	基于分割的深度学习模型	敏感度,特异度,准确率,AUC	NA
7651	2025-10-06	Deep learning reconstruction enhances bone visualization in zero echo time MRI for cervical spondylosis: A prospective study 2025-Oct, European journal of radiology IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.ejrad.2025.112310 PMID:40669257	研究论文	本研究评估深度学习重建技术在零回波时间MRI中提升颈椎病骨组织可视化效果的应用价值	首次将深度学习重建技术应用于零回波时间MRI，在保证图像质量的同时显著缩短62%扫描时间	样本量有限（43例患者），需进一步多中心验证	评估深度学习重建技术对零回波时间MRI图像质量和扫描时间的优化效果	颈椎病术前患者的骨组织和软组织结构	医学影像分析	颈椎病	零回波时间MRI，深度学习重建	深度学习	MRI图像	43例颈椎病术前患者	NA	NA	信噪比，对比噪声比，κ值，组内相关系数	NA
7652	2025-10-06	Automated CAD-RADS scoring from multiplanar CCTA images using radiomics-driven machine learning 2025-Oct, European journal of radiology IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.ejrad.2025.112320 PMID:40684709	研究论文	本研究开发了一种基于放射组学的机器学习方法，用于从多平面CCTA图像自动进行CAD-RADS评分	首个基于放射组学的CAD-RADS分类模型，相比深度学习方法具有更好的可解释性	回顾性单中心研究，样本量相对有限	自动化冠状动脉疾病报告与数据系统评分	冠状动脉疾病患者	医学影像分析	心血管疾病	冠状动脉计算机断层扫描血管成像	机器学习	医学影像	251名患者	NA	级联管道模型	AUC	NA
7653	2025-10-06	NAVIGATOR: A regional multimodal imaging biobank initiative powered by AI tools for precision medicine in oncology 2025-Oct, European journal of radiology IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.ejrad.2025.112327 PMID:40743874	研究论文	介绍NAVIGATOR项目建立的意大利区域影像生物库和交互式研究平台，通过整合多模态影像、临床和组学数据支持精准肿瘤学	超越静态存储库，提供安全的虚拟研究环境，用户可上传数据、测试AI算法并执行完整分析流程	NA	推进肿瘤学研究并支持临床决策	前列腺癌、直肠癌和胃癌患者	数字病理	前列腺癌,直肠癌,胃癌	影像组学,深度学习	深度学习模型	多模态影像,临床数据,组学数据	700多名患者	NA	NA	NA	虚拟研究环境
7654	2025-10-06	3D cardiac shape analysis with variational point cloud autoencoders for myocardial infarction prediction and virtual heart synthesis 2025-Sep, Computerized medical imaging and graphics : the official journal of the Computerized Medical Imaging Society IF:5.4Q1 DOI:10.1016/j.compmedimag.2025.102587 PMID:40582300	研究论文	提出一种基于变分点云自编码器的3D心脏形状分析方法，用于心肌梗死预测和虚拟心脏合成	首次将多类别变分点云自编码器应用于3D心脏形状分析，能够直接从高分辨率点云中学习多尺度特征，并在低维可解释潜在空间中捕获复杂非线性3D形状变异	NA	开发用于3D心脏形状和功能分析的几何深度学习方法	人类心脏解剖结构	计算机视觉	心血管疾病	点云分析	VAE	3D点云	超过10,000名受试者	NA	变分点云自编码器	Chamfer距离, AUROC, Harrell's concordance index	NA
7655	2025-10-06	FeaCL: Carotid plaque classification from ultrasound images using feature-level and instance-level contrast learning 2025-Sep, Computerized medical imaging and graphics : the official journal of the Computerized Medical Imaging Society IF:5.4Q1 DOI:10.1016/j.compmedimag.2025.102590 PMID:40582299	研究论文	提出一种名为FeaCL的自监督学习技术，通过特征级和实例级对比学习提升颈动脉斑块超声图像分类性能	首次将特征级和实例级对比学习结合用于颈动脉斑块分类，采用三元组网络和强弱数据增强策略学习有效表征	仅使用单一超声图像数据集进行验证，需要更多临床数据进一步验证泛化能力	解决颈动脉斑块超声图像标签稀缺问题，提升分类准确率	颈动脉斑块超声图像	计算机视觉	心血管疾病	超声成像	自监督学习, 对比学习	图像	未明确具体样本数量	NA	三元组网络	准确率	NA
7656	2025-10-06	D2C-Morph: Brain regional segmentation based on unsupervised registration network with similarity analysis 2025-Sep, Computerized medical imaging and graphics : the official journal of the Computerized Medical Imaging Society IF:5.4Q1 DOI:10.1016/j.compmedimag.2025.102589 PMID:40602042	研究论文	提出一种基于无监督配准网络的脑区分割方法D2C-Morph，能够联合执行图像配准和分割任务	通过双路径网络强调输入特征，采用两次对比学习，并利用相关层增强特征图相似性的相关特征图提升解码器性能	NA	开发能够联合执行脑图像配准和分割的深度学习模型	脑部图像数据	计算机视觉	NA	无监督学习	深度学习网络	医学图像	NA	NA	双路径网络	NA	NA
7657	2025-10-06	PedSemiSeg: Pedagogy-inspired semi-supervised polyp segmentation 2025-Sep, Computerized medical imaging and graphics : the official journal of the Computerized Medical Imaging Society IF:5.4Q1 DOI:10.1016/j.compmedimag.2025.102591 PMID:40609495	研究论文	提出一种受教学法启发的半监督息肉分割框架PedSemiSeg，旨在解决标注数据稀缺和分布偏移问题	将真实教育环境中的教师反馈和同伴辅导概念引入半监督学习，通过强增强输入（学生）和弱增强输入（教师）的正负向学习方式，以及基于预测熵的相互同伴辅导	NA	提升有限标注数据条件下的息肉分割性能，增强模型在测试时的泛化能力	结直肠息肉分割	计算机视觉	结直肠癌	深度学习	半监督学习框架	医学图像	在两个公共数据集上进行实验，并测试外部未见多中心数据集	NA	NA	NA	NA
7658	2025-10-06	Leveraging multithreading on edge computing for smart healthcare based on intelligent multimodal classification approach 2025-Sep, Computerized medical imaging and graphics : the official journal of the Computerized Medical Imaging Society IF:5.4Q1 DOI:10.1016/j.compmedimag.2025.102594 PMID:40614479	研究论文	提出一种基于边缘计算和多线程的智能医疗多模态分类系统	采用多线程并行架构在边缘设备上实现混合机器学习和深度学习处理模块，结合遗传算法优化轻量级神经网络	仅使用三种特定疾病数据集进行验证，未涉及更多医疗场景	开发智能临床决策支持系统，实现医疗多模态数据的自动化诊断	脑肿瘤、肺炎和结肠癌的医学影像数据	医疗人工智能	脑肿瘤,肺炎,结肠癌	遗传算法优化	CNN	医学影像	NA	Python, PyCharm, Thonny	MobileNet, EfficientNet, ResNet18	准确率, 计算复杂度降低百分比, 推理加速比	三个树莓派边缘计算设备, 边缘服务器
7659	2025-10-06	CT-Mamba: A hybrid convolutional State Space Model for low-dose CT denoising 2025-Sep, Computerized medical imaging and graphics : the official journal of the Computerized Medical Imaging Society IF:5.4Q1 DOI:10.1016/j.compmedimag.2025.102595 PMID:40616952	研究论文	提出一种混合卷积状态空间模型CT-Mamba用于低剂量CT图像去噪	结合CNN的局部特征提取优势与Mamba的长程依赖捕获能力，提出空间连贯的Z形扫描方案和Mamba驱动的深度噪声功率谱损失函数	去噪图像与正常剂量CT图像在噪声分布上仍存在差异	低剂量CT图像去噪	低剂量CT图像	计算机视觉	NA	CT成像	CNN, State Space Model	医学图像	NA	NA	CT-Mamba	噪声降低效果、细节保留能力、噪声纹理分布优化、放射组学特征统计相似性	NA
7660	2025-10-06	AMeta-FD: Adversarial Meta-learning for Few-shot retinal OCT image Despeckling 2025-Sep, Computerized medical imaging and graphics : the official journal of the Computerized Medical Imaging Society IF:5.4Q1 DOI:10.1016/j.compmedimag.2025.102597 PMID:40618583	研究论文	提出一种基于对抗元学习的少样本视网膜OCT图像去斑方法AMeta-FD	结合对抗训练与元学习框架，引入新的抑制损失函数，仅需少量原始-干净图像对即可有效去除斑点噪声	需要人工配准和平均多幅重复图像来生成真实标签，且仅使用60对训练样本	开发少样本条件下视网膜OCT图像去斑算法	视网膜OCT图像	计算机视觉	眼科疾病	光学相干断层扫描	GAN, 元学习	图像	60对原始-干净图像对（占完整训练集的12%）	PyTorch	AMeta-FD	信噪比	NA