深度学习在生物医药领域中的应用

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
601	2025-04-25	Multiparametric ultrasound evaluation of thyroid nodules 2025-Feb, Ultraschall in der Medizin (Stuttgart, Germany : 1980) DOI:10.1055/a-2329-2866 PMID:39242086	研究论文	本文探讨了多参数超声评估在甲状腺结节管理中的应用及其改进诊断准确性的潜力	结合AI技术，特别是机器学习和深度学习，以及基于AI的计算机辅助诊断系统，提高了甲状腺结节的诊断准确性	存在挑战，如需要标准化的TIRADS、超声弹性成像在常规实践中的作用以及AI与临床协议的整合	改进甲状腺结节的表征，减少不必要的干预和治疗	甲状腺结节	数字病理	甲状腺疾病	多参数超声评估、超声弹性成像、CEUS	机器学习、深度学习	超声图像	NA
602	2025-04-25	Human Tooth Crack Image Analysis with Multiple Deep Learning Approaches 2025-Feb, Annals of biomedical engineering IF:3.0Q3 DOI:10.1007/s10439-024-03615-9 PMID:39242442	研究论文	本研究利用多种深度学习方法分析人类牙齿裂纹图像，以提高裂纹识别的效率和准确性	结合ICG辅助的近红外荧光牙科成像技术和多种深度学习模型（如预训练的残差网络、squeezenet1_1、SSD和SR-GAN）进行牙齿裂纹分析	样本量相对较小（593张裂纹牙齿图像和601张非裂纹牙齿图像），可能影响模型的泛化能力	提高牙齿裂纹的识别效率和准确性，辅助牙医进行裂纹诊断	人类牙齿裂纹图像	计算机视觉	牙科疾病	ICG辅助的近红外荧光（NIRF）牙科成像技术	预训练的残差网络、squeezenet1_1、SSD、SR-GAN	图像	593张裂纹牙齿图像和601张非裂纹牙齿图像
603	2025-04-25	Advancing healthcare practice and education via data sharing: demonstrating the utility of open data by training an artificial intelligence model to assess cardiopulmonary resuscitation skills 2025-Feb, Advances in health sciences education : theory and practice IF:3.0Q2 DOI:10.1007/s10459-024-10369-5 PMID:39249618	研究论文	本文探讨了通过共享视频数据库提升健康专业教育和实践的潜力，并展示了利用开放数据训练AI模型评估心肺复苏技能的实用性	提出了一个包含多角度视频和专家评分的CPR技能数据库，并开发了基于姿态估计和深度学习的自动临床评估工具	样本量较小（40名参与者），且仅针对CPR技能	推动健康专业教育的数据共享文化，开发自动评估工具	心肺复苏（CPR）技能表现	数字病理	心血管疾病	姿态估计，深度学习	深度学习网络	视频	40名参与者的多角度视频数据
604	2025-04-25	Intratumoral and Peritumoral Radiomics for Predicting the Prognosis of High-grade Serous Ovarian Cancer Patients Receiving Platinum-Based Chemotherapy 2025-Feb, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2024.09.001 PMID:39289095	研究论文	本研究开发了一个深度学习预后模型，用于评估肿瘤内和肿瘤周围放射组学在预测接受铂类化疗的高级别浆液性卵巢癌患者预后中的重要性	结合肿瘤分割和肿瘤周围区域分析，使用多种输入配置（原始肿瘤ROI、ROI子区域及扩展1和3像素的ROI）的深度学习模型	研究样本来自两个机构，外部测试集样本量较小（N=26）	预测接受铂类化疗的高级别浆液性卵巢癌患者的生存结果	高级别浆液性卵巢癌患者	数字病理	卵巢癌	深度学习	DL模型	CT扫描图像	474例患者（训练集362例，内部测试集86例，外部测试集26例）
605	2025-04-25	Optimized deep maxout for crowd anomaly detection: A hybrid optimization-based model 2025-Feb, Network (Bristol, England) DOI:10.1080/0954898X.2024.2392772 PMID:39302211	研究论文	提出了一种基于优化深度maxout网络的混合优化模型，用于人群异常检测	结合增强双边纹理方法和优化的深度maxout网络，以及创新的BRCASO算法进行模型训练，提高了异常检测的准确性和可靠性	未提及模型在极端拥挤场景或低光照条件下的表现	提高监控视频中人群异常行为的检测精度	监控视频中的人群行为	计算机视觉	NA	BRCASO算法	深度maxout网络	视频	未明确提及具体样本数量
606	2025-04-25	Multimodal Image Confidence: A Novel Method for Tumor and Organ Boundary Representation 2025-Feb-01, International journal of radiation oncology, biology, physics DOI:10.1016/j.ijrobp.2024.09.020 PMID:39303999	研究论文	本文介绍了一种名为多模态图像置信度（MMC）的创新算法，用于在医学图像中表示肿瘤和器官边界	MMC算法利用多模态医学图像的互补优势，为感兴趣区域（ROI）内的每个体素分配置信度测量，无需模型训练	未提及具体局限性	提高医学图像中肿瘤和器官边界的表示精度，以支持放射治疗等任务	鼻咽癌和胶质瘤病例	数字病理	鼻咽癌, 胶质瘤	多模态医学图像分析	NA	3D医学图像	156例鼻咽癌病例和1251例胶质瘤病例
607	2025-04-25	Exploring Deep Learning Applications using Ultrasound Single View Cines in Acute Gallbladder Pathologies: Preliminary Results 2025-Feb, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2024.08.061 PMID:39306521	研究论文	本研究旨在开发一种深度学习模型，利用超声单视图动态图像区分正常胆囊、非紧急胆石症和需要紧急干预的急性结石性胆囊炎	首次使用超声单视图动态图像结合深度学习技术对急性胆囊疾病进行分类，并展示了高准确性和特异性	研究样本量较小（186名患者），且仅使用纵向视图动态图像	开发能够区分不同胆囊病理状态的深度学习模型	急诊科就诊的右上腹痛成年患者的超声单视图动态图像	数字病理学	胆囊疾病	超声成像	深度学习模型（具体架构未说明）	视频（动态超声图像）	186名患者（266段动态图像）
608	2025-04-25	Accelerating FLAIR imaging via deep learning reconstruction: potential for evaluating white matter hyperintensities 2025-Feb, Japanese journal of radiology IF:2.9Q2 DOI:10.1007/s11604-024-01666-5 PMID:39316286	research paper	本研究评估了通过深度学习重建的FLAIR图像在评估白质高信号方面的潜力	利用深度学习从欠采样数据中重建FLAIR图像，显著减少扫描时间并保持图像质量	研究样本量较小，仅包含30名患者	评估深度学习重建的FLAIR图像在白质高信号评估中的潜在应用	30名患有白质高信号的患者	digital pathology	geriatric disease	deep learning reconstruction, FLAIR imaging	deep learning	image	30名患者
609	2025-04-25	An Explainable Unified Framework of Spatio-Temporal Coupling Learning With Application to Dynamic Brain Functional Connectivity Analysis 2025-Feb, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2024.3467384 PMID:39320999	research paper	提出了一种可解释的时空耦合学习统一框架，并将其应用于动态脑功能连接分析	构建了一个基于时空相关性的深度学习网络，能够整合节点表示与节点间连接的时间变化耦合关系，并提供更好的分析结果可解释性	NA	挖掘fMRI和MEG等时间序列数据中固有的时空耦合关系，以揭示生物机制	动态脑功能连接(dFC)	machine learning	NA	深度学习	深度学习网络	时间序列数据(fMRI, MEG)	NA
610	2025-04-25	UTSRMorph: A Unified Transformer and Superresolution Network for Unsupervised Medical Image Registration 2025-Feb, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2024.3467919 PMID:39321000	research paper	提出了一种名为UTSRMorph的新型无监督医学图像配准方法，结合Transformer和超分辨率网络以提升特征表示学习和生成详细位移场	提出融合注意力块和重叠注意力块，结合ConvNets和Transformers的优势，并使用超分辨率模块替代插值上采样以避免特征退化	未明确提及具体局限性，但可能涉及计算复杂度或特定数据集上的泛化能力	提升医学图像配准的准确性和效率	3D脑部MR图像（OASIS, IXI）和MR-CT数据集（腹部、颅颌面）	digital pathology	NA	深度学习	Transformer, ConvNet	3D医学图像	多个公开数据集（OASIS, IXI, 腹部和颅颌面MR-CT）
611	2025-04-25	An improved algorithm for salient object detection of microscope based on U2-Net 2025-Feb, Medical & biological engineering & computing IF:2.6Q3 DOI:10.1007/s11517-024-03205-w PMID:39322859	研究论文	提出了一种基于U2-Net的改进显微镜显著目标检测算法，以提高医学图像捕获的效率和准确性	通过引入CBAM增强关键信息提取能力，构建SPPM优化网络复杂度，并使用Ghost卷积实现模型轻量化	未提及算法在复杂场景下的表现或与其他先进算法的比较	提高显微镜成像系统中医学图像捕获和分析的效率和准确性	显微镜图像中的显著目标	计算机视觉	NA	深度学习	U2-Net, CBAM, SPPM, Ghost卷积	图像	NA
612	2025-04-25	Hallux valgus and pes planus: Correlation analysis using deep learning-assisted radiographic angle measurements 2025-Feb, Foot and ankle surgery : official journal of the European Society of Foot and Ankle Surgeons IF:1.9Q2 DOI:10.1016/j.fas.2024.09.003 PMID:39327104	research paper	本研究使用深度学习模型测量放射学角度参数，探讨了拇外翻（HV）与扁平足之间的相关性	首次利用深度学习模型辅助放射学角度测量，分析HV与扁平足的相关性	样本量较小（212足），且仅包含可被DL模型检测的放射影像	确定HV与扁平足之间的相关性	212足的放射影像	digital pathology	geriatric disease	radiographic angle measurements	DL model	image	212 feet radiographs
613	2025-04-25	Deep structure-level N-glycan identification using feature-induced structure diagnosis integrated with a deep learning model 2025-Feb, Analytical and bioanalytical chemistry IF:3.8Q1 DOI:10.1007/s00216-024-05505-4 PMID:39212697	研究论文	本文提出了一种结合特征诱导结构诊断（FISD）与深度学习模型的方法，用于深度结构水平的N-聚糖鉴定	通过集成神经网络模型识别特征性N-聚糖基序，并提升链异构体的结构诊断和区分过程，同时发现了两个新的碎片特征	对称的“镜像”分支异构体和链异构体在很大程度上仍未解决	提高N-聚糖结构鉴定的准确性和深度	N-聚糖结构	生物信息学	NA	N-糖蛋白质组学	卷积自编码器（CNN）和多层感知机（MLP）	质谱数据（MS/MS光谱）	五个小鼠组织的17,136个完整N-糖肽谱匹配
614	2025-04-25	Deep learning for efficient reconstruction of highly accelerated 3D FLAIR MRI in neurological deficits 2025-Feb, Magma (New York, N.Y.) DOI:10.1007/s10334-024-01200-8 PMID:39212832	research paper	比较压缩感知(CS)和独立循环推理机级联(CIRIM)在12倍加速扫描的神经功能缺损患者图像重建中的图像质量和重建时间	首次比较了CS和CIRIM在神经功能缺损患者高加速MRI重建中的表现，展示了深度学习重建在图像分辨率和去噪效率上的优势	前瞻性加速临床扫描缺乏真实数据作为参考，仅通过公开数据集评估加速因子影响	评估不同重建方法在高加速MRI中的性能差异	62名神经功能缺损患者的3D T2-FLAIR图像及FastMRI数据库中的451个FLAIR扫描	医学影像分析	神经功能缺损	3D FLAIR MRI, 压缩感知, 深度学习重建	CIRIM(独立循环推理机级联)	MRI图像	62名患者临床数据 + 451个公开数据库扫描
615	2025-04-25	ConvexAdam: Self-Configuring Dual-Optimization-Based 3D Multitask Medical Image Registration 2025-Feb, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2024.3462248 PMID:39283782	研究论文	提出了一种基于凸优化和Adam优化的自配置双优化3D多任务医学图像配准方法	结合预训练语义特征提取模型与快速双优化过程，提出自动超参数选择程序，实现自配置图像配准框架	需要依赖预训练模型，可能在不同数据集上的泛化能力有限	开发一种快速、通用且精确的医学图像配准方法	多任务医学图像配准	数字病理	NA	凸优化，Adam优化，预训练语义特征提取	NA	3D医学图像	Learn2Reg挑战数据集中的所有可用数据
616	2025-04-24	Deep learning on pre-procedural computed tomography and clinical data predicts outcome following stroke thrombectomy 2025-Feb-14, Journal of neurointerventional surgery IF:4.5Q1 DOI:10.1136/jnis-2023-021154 PMID:38527795	research paper	该研究利用深度学习和临床数据预测缺血性卒中患者接受血管内血栓切除术后的功能恢复结果	结合基线CT和临床数据的深度学习模型在预测3个月功能恢复结果方面表现出色，与仅使用临床数据的逻辑回归模型性能相当	研究未纳入手术中和术后数据，未来研究需探讨这些数据是否能显著提升模型性能	提高缺血性卒中患者接受血管内血栓切除术前的预后预测准确性	接受血管内血栓切除术的缺血性卒中患者	machine learning	cardiovascular disease	CT head, CT angiography	deep learning, logistic regression, random forest	image, clinical data	975名患者（778名用于模型开发，197名用于外部验证）
617	2025-04-24	Estimating the Severity of Oral Lesions Via Analysis of Cone Beam Computed Tomography Reports: A Proposed Deep Learning Model 2025-Feb, International dental journal IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.identj.2024.06.015 PMID:39068121	研究论文	本研究提出了一种基于深度学习的模型，用于通过分析锥形束计算机断层扫描（CBCT）报告来估计口腔病变的严重程度	提出的CNN-LSTM模型利用密集向量表示嵌入的单词，有效捕捉语义相似性，优于传统模型	研究仅基于单一机构的1134份CBCT报告，可能缺乏广泛代表性	区分口腔病变的高风险和低风险等级，以促进及时治疗	口腔病变的CBCT放射学报告	自然语言处理	口腔疾病	CBCT	CNN-LSTM	文本	1134份CBCT放射学报告
618	2025-04-24	Deep learning model based on contrast-enhanced ultrasound for predicting vessels encapsulating tumor clusters in hepatocellular carcinoma 2025-Feb, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-024-10985-0 PMID:39066894	研究论文	基于对比增强超声的深度学习模型用于预测肝细胞癌中的血管包裹肿瘤簇模式	提出了一种非侵入性的深度学习方法，利用对比增强超声图像预测肝细胞癌中的VETC模式，并评估其对术后早期复发的预测价值	研究为回顾性设计，样本量相对较小（242例患者）	开发并验证一种非侵入性工具，用于预测肝细胞癌中的VETC模式和术后早期复发风险	肝细胞癌患者	数字病理	肝细胞癌	对比增强超声(CEUS)	ResNet-18 CNN	图像	242例肝细胞癌患者（训练组195例，测试组47例）
619	2025-04-24	Comparison of the Efficacy of Artificial Intelligence-Powered Software in Crown Design: An In Vitro Study 2025-Feb, International dental journal IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.identj.2024.06.023 PMID:39069456	research paper	比较两种AI驱动的牙冠设计软件与传统计算机辅助设计软件在时间和形态准确性上的表现	首次比较AI驱动软件与传统计算机辅助设计软件在牙冠设计中的效率和形态准确性	AI软件在形态准确性上未能超越经验丰富的技术人员，且样本量较小	评估AI驱动软件在牙冠设计中的时间效率和形态准确性	33颗临床适应的后牙牙冠	digital pathology	NA	三维几何计算	NA	三维图像数据	33颗后牙牙冠
620	2025-04-24	RadImageNet and ImageNet as Datasets for Transfer Learning in the Assessment of Dental Radiographs: A Comparative Study 2025-Feb, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-024-01204-9 PMID:39048809	研究论文	比较RadImageNet和ImageNet在牙科放射影像评估中作为迁移学习数据集的性能	评估了RadImageNet（大规模医学影像数据集）在牙科影像分类任务中的表现，并与常用的ImageNet数据集进行了比较	研究仅针对两种特定的牙科影像分类任务，可能无法推广到其他医学影像分析场景	评估不同预训练数据集（RadImageNet vs ImageNet）在牙科影像分类任务中的迁移学习效果	牙科放射影像（全景放射影像和侧位头影测量影像）	计算机视觉	牙科疾病	迁移学习	深度学习模型（未指定具体类型）	影像	两个牙科影像数据集（具体数量未说明）