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
121	2025-10-06	A Novel Ensemble Learning Approach for Grouping the State-of-the-Art YOLOV10 and YOLOV11 Models for Kidney Stone Detection in CT and Ultrasound Images 2025-Apr-15, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-025-01499-2 PMID:40234345	研究论文	提出一种结合YOLOV10和YOLOV11的集成学习框架，用于CT和超声图像中的肾结石检测	首次将最新的YOLOV10和YOLOV11模型通过集成学习框架结合，用于肾结石检测，显著降低假阴性和假阳性错误	NA	提高医学图像中肾结石检测的准确性和精确度	肾结石	计算机视觉	肾结石	CT成像, 超声成像	YOLO	图像	NA	NA	YOLOV10, YOLOV11	精确率, 召回率, F1分数, mAP50	NA
122	2025-10-06	[Segmentation and validation of mandibular canal and its bifurcation on cone beam CT based on deep learning] 2025-Apr, Shanghai kou qiang yi xue = Shanghai journal of stomatology PMID:40550761	研究论文	基于深度学习开发并验证下颌管及其分叉的CBCT自动分割方法	采用伪标签方法辅助标注，结合形态学后处理提升下颌管及分叉的分割精度	样本量有限（290例CBCT扫描），仅针对清晰分叉病例验证	建立下颌管及其分叉的自动检测与分割方法	下颌管及分叉解剖结构	计算机视觉	口腔颌面疾病	锥形束CT（CBCT）成像	CNN	医学影像（CBCT扫描）	290例CBCT扫描（训练集200例，测试集90例）	3D Slicer	3D U-Net	Dice相似系数，Hausdorff距离，Kappa值，检测率	NA
123	2025-10-06	Trade-offs between machine learning and deep learning for mental illness detection on social media 2025-Apr-25, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-99167-6 PMID:40281061	研究论文	比较机器学习和深度学习模型在社交媒体心理健康检测中的性能权衡	系统评估传统机器学习与深度学习模型在心理健康文本分类中的性能差异，特别关注准确性、可解释性和计算效率之间的权衡关系	仅使用中等规模数据集进行评估，未涵盖超大规模数据场景	为心理健康状况检测选择最合适的模型方法	社交媒体用户关于抑郁、焦虑和自杀意念的文本讨论	自然语言处理	精神疾病	文本分析	逻辑回归,随机森林,LightGBM,ALBERT,GRU	文本数据	中等规模数据集	NA	ALBERT,Gated Recurrent Units	准确性,可解释性,计算效率	NA
124	2025-10-06	Towards a unified framework for single-cell -omics-based disease prediction through AI 2025-Apr, Clinical and translational medicine IF:7.9Q1 DOI:10.1002/ctm2.70290 PMID:40170267	研究论文	提出一个基于单细胞组学数据的人工智能统一框架scDisPreAI，用于疾病预测和生物标志物发现	开发首个整合单细胞组学数据与AI技术的统一疾病预测框架，支持多任务学习和可解释性分析	需要大规模标准化数据库支持，尚未进行前瞻性临床验证	建立基于单细胞组学数据的疾病预测和生物标志物发现框架	多种疾病和疾病阶段的单细胞组学数据	机器学习	多种疾病	单细胞组学技术	机器学习管道,深度学习架构	单细胞组学数据	NA	NA	NA	NA	NA
125	2025-10-06	Automated assessment of simulated laparoscopic surgical skill performance using deep learning 2025-Apr-19, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-96336-5 PMID:40253514	研究论文	本研究利用深度学习技术自动评估模拟腹腔镜手术技能表现	引入了专门设计的模拟腹腔镜手术性能数据集(LSPD)，并采用弱监督3DCNN方法进行外科医生经验水平分类	基于模拟环境而非真实手术场景，数据集规模可能有限	开发自动化手术技能评估系统以减少对人工专家评估的依赖	不同经验水平外科医生(新手、学员、专家)的模拟腹腔镜手术表现	计算机视觉	NA	深度学习，计算机视觉	3DCNN	手术模拟视频	包含新手、学员和专家三个技能水平的外科医生样本	NA	3D卷积神经网络	F1分数，AUC	NA
126	2025-10-06	Computational Pathology Detection of Hypoxia-Induced Morphologic Changes in Breast Cancer 2025-Apr, The American journal of pathology DOI:10.1016/j.ajpath.2024.10.023 PMID:39732389	研究论文	本研究开发了一种基于人工智能的计算病理学方法，用于检测乳腺癌中缺氧诱导的形态学变化	首次将弱监督深度学习模型应用于常规H&E染色全切片图像，无需额外基因表达检测即可评估肿瘤缺氧状态	研究样本仅来自单一数据库(TCGA)，且仅针对乳腺癌类型	开发计算病理学方法检测乳腺癌缺氧微环境	乳腺癌原发部位组织样本	计算病理学	乳腺癌	H&E染色全切片成像	深度学习	全切片图像	1016个乳腺癌原发部位样本	NA	HypOxNet	AUC	NA
127	2025-10-06	Diagnostic performance of the ultrasound -based artificial intelligence diagnostic system in predicting cervical lymph node metastasis in patients with thyroid cancer: A systematic review and meta-analysis 2025 Apr-Jun, Science progress IF:2.6Q2 DOI:10.1177/00368504251346906 PMID:40462622	系统评价与荟萃分析	通过系统评价和荟萃分析评估基于超声的人工智能系统在预测甲状腺癌患者颈部淋巴结转移中的诊断性能	首次对基于超声的AI系统在甲状腺癌淋巴结转移诊断中的性能进行系统评估，并比较了深度学习与传统机器学习、多中心与单中心设计、多模态与单模态特征的差异	纳入研究存在异质性，需要前瞻性验证才能临床推广应用	系统评估基于超声的人工智能系统在预测甲状腺癌颈部淋巴结转移中的诊断性能	甲状腺癌患者及其颈部淋巴结转移情况	医学影像分析	甲状腺癌	超声成像	深度学习, 传统机器学习	超声图像	19项研究	NA	NA	敏感度, 特异度, AUC	NA
128	2025-10-06	Retraction notice to "The analysis of teaching quality evaluation for the college sports dance by convolutional neural network model and deep learning" [Heliyon 10 (2024) e36067] 2025-Apr, Heliyon IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.heliyon.2025.e43315 PMID:40535237	撤稿通知	这是一篇关于大学体育舞蹈教学质量评估分析的撤稿声明	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
129	2025-10-06	Corrigendum to "Sentiment analysis in multilingual context: Comparative analysis of machine learning and hybrid deep learning models" [Heliyon Volume 9, Issue 9, September 2023, Article e20281] 2025-Apr, Heliyon IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.heliyon.2025.e43243 PMID:40535278	correction	这是对先前发表的多语言情感分析比较研究文章的更正说明	NA	NA	NA	NA	natural language processing	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
130	2025-10-06	Progress, Pitfalls, and Impact of AI-Driven Clinical Trials 2025-Apr, Clinical pharmacology and therapeutics DOI:10.1002/cpt.3542 PMID:39722473	观点文章	本文探讨了人工智能在药物发现与开发领域的进展、挑战和潜在影响	系统分析了AI驱动临床试验面临的障碍并指出未来发展机遇	NA	研究人工智能在药物发现和开发中的应用现状与前景	AI驱动的药物发现与开发过程	机器学习	NA	深度学习	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
131	2025-10-06	Multistage deep learning for classification of Helicobacter pylori infection status using endoscopic images 2025-Apr, Journal of gastroenterology IF:6.9Q1 DOI:10.1007/s00535-024-02209-5 PMID:39815116	研究论文	开发了一种多阶段深度学习方法来自动分类幽门螺杆菌感染状态	提出新的多阶段深度学习架构用于幽门螺杆菌感染状态分类，性能优于医生诊断	样本量相对有限（训练集538例，验证集146例）	开发自动分类幽门螺杆菌感染状态的深度学习系统	幽门螺杆菌感染状态（未感染、当前感染、根除后）	计算机视觉	幽门螺杆菌感染	深度学习	深度学习	内窥镜图像	训练集538例，验证集146例	NA	多阶段深度学习	准确率	NA
132	2025-10-06	Real-time target localization on 1.5 T magnetic resonance imaging linac orthogonal cine images using transfer learning 2025-Apr, Physics and imaging in radiation oncology DOI:10.1016/j.phro.2025.100789 PMID:40524739	研究论文	本研究探讨了基于深度学习的肿瘤跟踪模型在1.5T MRI引导放疗中的适用性，并通过迁移学习提升性能	将0.35T MRI-linac训练的模型迁移应用于1.5T正交电影MRI系统，并开发患者特异性迁移学习策略	样本量有限（24名患者），未直接比较不同磁场强度模型的普适性	开发适用于1.5T MRI-linac正交电影图像的实时肿瘤定位方法	接受1.5T MRI-linac治疗的24名患者的肿瘤区域	医学影像分析	肿瘤疾病	电影MRI，迁移学习	Transformer	电影MRI图像	24名患者（验证集10人，测试集14人）的3600帧电影MRI图像	NA	基于Transformer的形变模型	Dice相似系数，表面距离（SD50%，SD95%），负雅可比行列式百分比	NA
133	2025-06-18	From Visualization to Automation: A Narrative Review of Deep Learning's Impact on Ultrasound-based Median Nerve Assessment 2025 Apr-Jun, Journal of medical ultrasound IF:0.9Q4 DOI:10.4103/jmu.JMU-D-25-00010 PMID:40521317	review	本文综述了深度学习在超声诊断外周神经疾病中的应用，特别是对腕管综合征中正中神经分割的影响	探讨了深度学习与超声技术结合在提高诊断准确性和效率方面的潜力，并展望了未来研究方向	未提及具体的数据集或实验结果的局限性	回顾深度学习在超声诊断外周神经疾病中的应用现状及未来发展方向	外周神经疾病，特别是腕管综合征中的正中神经	digital pathology	peripheral nerve disorders	ultrasound imaging	deep learning	image	NA	NA	NA	NA	NA
134	2025-10-06	MRI super-resolution reconstruction using efficient diffusion probabilistic model with residual shifting 2025-Apr-26, ArXiv PMID:40093364	研究论文	提出一种结合残差偏移机制的高效扩散概率模型用于MRI超分辨率重建	引入残差偏移机制显著减少采样步骤，在保持解剖细节的同时加速MRI重建	未明确说明模型在不同类型MRI数据上的泛化能力	开发高效的MRI超分辨率重建方法以减少采集时间和运动伪影	超高场脑T1 MP2RAGE图谱和T2加权前列腺图像	医学影像处理	脑部疾病,前列腺疾病	扩散概率模型,深度学习	扩散模型	MRI图像	NA	NA	Res-SRDiff	PSNR,SSIM,GMSD,LPIPS,Likert评分	NA
135	2025-10-06	Deep learning and machine learning in CT-based COPD diagnosis: Systematic review and meta-analysis 2025-Apr, International journal of medical informatics IF:3.7Q2 DOI:10.1016/j.ijmedinf.2025.105812 PMID:39891985	系统评价与荟萃分析	通过系统评价和荟萃分析评估基于CT图像的深度学习和机器学习模型在COPD诊断中的性能	首次对基于CT图像的AI模型在COPD诊断中的性能进行定量荟萃分析，并比较了不同AI模型类型的诊断效能	纳入研究数量有限（22篇），部分亚组分析结果无统计学显著性，可能存在发表偏倚	评估AI模型在COPD CT图像诊断中的性能，促进相关研究发展	慢性阻塞性肺疾病（COPD）患者	医学影像分析	慢性阻塞性肺疾病	CT影像分析	深度学习, 机器学习	CT图像	22,817名患者	NA	多示例学习（MIL）	敏感度, 特异度, 曲线下面积（AUC）, SROC曲线	NA
136	2025-06-14	A physics-informed deep learning model for predicting beam dose distribution of intensity-modulated radiation therapy treatment plans 2025-Apr, Physics and imaging in radiation oncology DOI:10.1016/j.phro.2025.100779 PMID:40502721	研究论文	开发了一种基于物理信息的深度学习模型，用于预测鼻咽癌患者调强放射治疗（IMRT）中的束流剂量分布	提出了一种专门用于束流剂量预测任务的物理信息深度学习网络，并通过交叉采样方案解决了深度学习模型的可解释性挑战	样本量相对较小（100例），且为回顾性研究	开发用于IMRT束流剂量预测的深度学习模型	鼻咽癌患者的IMRT治疗计划	医学影像分析	鼻咽癌	深度学习	U-Net	CT图像和轮廓输入	100例九束IMRT病例（72例训练集，8例验证集，20例测试集）	NA	NA	NA	NA
137	2025-06-13	Comparison of Multimodal Deep Learning Approaches for Predicting Clinical Deterioration in Ward Patients: An Observational Cohort Study 2025-Apr-30, Journal of medical Internet research IF:5.8Q1 DOI:10.2196/75340 PMID:40305429	研究论文	比较不同多模态深度学习方法在预测病房患者临床恶化方面的效果	比较了结合结构化数据与临床笔记信息的模型在预测临床恶化方面的表现，并探索了不同的参数化方法	添加临床笔记信息并未显著提高模型性能，且研究仅基于两个医疗中心的数据	比较不同多模态深度学习模型在预测病房患者临床恶化方面的性能	病房患者	机器学习	临床恶化	深度学习，自然语言处理	深度循环神经网络（RNN）	结构化数据和临床笔记文本	开发队列284,302名患者，外部验证队列248,055名患者	NA	NA	NA	NA
138	2025-10-06	Vision transformer-based multimodal fusion network for classification of tumor malignancy on breast ultrasound: A retrospective multicenter study 2025-Apr, International journal of medical informatics IF:3.7Q2 DOI:10.1016/j.ijmedinf.2025.105793 PMID:39862564	研究论文	本研究开发了一种基于视觉Transformer的多模态融合网络，用于乳腺癌超声图像中肿瘤良恶性的分类	首次同时整合了影像组学特征、深度学习特征和临床参数，构建了专门用于乳腺肿瘤恶性预测的多模态特征融合模型	回顾性研究，样本量相对有限（603例患者用于训练）	开发多模态特征融合模型用于乳腺肿瘤良恶性预测	乳腺超声图像和临床数据	计算机视觉	乳腺癌	超声成像	Vision Transformer, 多模态融合网络	超声图像, 临床数据	1065名患者的临床特征和3315个图像数据集，其中603名患者数据用于模型训练	NA	Vision Transformer, 多模态融合网络	AUC, F1-score, 决策曲线分析	NA
139	2025-06-13	Comparing methods to improve cone-beam computed tomography for dose calculations in adaptive proton therapy 2025-Apr, Physics and imaging in radiation oncology DOI:10.1016/j.phro.2025.100784 PMID:40496807	research paper	本研究比较了四种提高锥形束计算机断层扫描（CBCT）质量的方法，用于头颈癌患者的自适应质子治疗中的剂量计算	评估了四种不同的CBCT质量改进方法，包括强度校正方法、两种可变形图像配准方法和一种基于深度学习的方法，用于质子治疗中的剂量计算	所有四种方法在CBCT和重复CT（reCT）之间存在解剖和/或位置差异时，均可能出现异常值	提高CBCT图像质量以用于自适应质子治疗中的精确剂量计算	头颈癌患者的CBCT图像	digital pathology	head-and-neck cancer	cone-beam CT (CBCT), deformable image registration, deep learning	deep learning-based method	image	35 CBCTs from 24 head-and-neck cancer patients	NA	NA	NA	NA
140	2025-10-06	Multiparametric MR Urography: State of the Art 2025-04, Radiographics : a review publication of the Radiological Society of North America, Inc IF:5.2Q1 DOI:10.1148/rg.240151 PMID:40080439	综述	本文全面介绍了多参数MR尿路成像技术的最新进展及其临床应用	系统总结了MR尿路成像作为CT尿路成像替代方案的技术优势，特别强调了在特定患者群体中的首选地位	未提供具体临床研究数据支持技术比较结论	探讨MR尿路成像技术现状及其在泌尿系统疾病诊断中的应用价值	肾脏、肾盂肾盏系统、输尿管和膀胱的成像评估	医学影像	泌尿系统疾病	静态液体T2加权成像、钆增强尿路上皮和排泄期成像、动态对比增强MRI、弥散加权成像	NA	医学影像数据	NA	NA	NA	对比分辨率、组织特征、诊断准确性	NA