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
981	2025-10-07	Inter-hospital transferability of AI: A case study on phase recognition in cholecystectomy 2025-Jun, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110235 PMID:40328029	研究论文	本研究以胆囊切除术为例，分析人工智能模型在不同医院间的可迁移性，重点关注手术阶段识别任务	首次系统评估手术阶段识别模型在不同医疗中心间的迁移能力，并提出结合公共数据和特定机构数据的优化策略	研究仅针对胆囊切除术，样本量相对有限（104例公共数据+21例自录视频）	开发具有跨医院泛化能力的手术阶段识别AI模型	胆囊切除术视频数据	计算机视觉	胆囊疾病	深度学习	CNN, TCN	手术视频	104例公共手术视频+21例自录手术视频	NA	ResNet50, MS-TCN	准确率	NA
982	2025-10-07	Oral cavity carcinoma detection using BAT algorithm-optimized machine learning models with transfer learning and random sampling 2025-Jun, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110250 PMID:40328028	研究论文	提出一种结合迁移学习、随机采样和BAT算法优化的集成机器学习框架TR-ROS-BAT-ML，用于口腔癌检测	首次将BAT算法（基于蝙蝠回声定位行为）与迁移学习、随机过采样技术结合，构建新型口腔癌诊断框架	未整合多模态数据，临床适用性有待进一步验证	开发准确高效的口腔癌自动检测方法	正常口腔上皮和口腔鳞状细胞癌（OSCC）的组织学图像	数字病理学	口腔癌	H&E染色组织学成像	集成机器学习,深度学习	图像	230名患者的1224张组织学图像（100x和400x放大倍数）	TensorFlow/PyTorch（预训练模型）	NANSNetLarge, EfficientNetB7, EfficientNetV2L, EfficientNetV2S, EfficientNetV2M, XGBoost, AdaBoost, Extra Trees, Histogram-Based Gradient Boosting, MLP	召回率,准确率	NA
983	2025-10-07	Deep learning-based MRI reconstruction with Artificial Fourier Transform Network (AFTNet) 2025-Jun, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110224 PMID:40328027	研究论文	提出一种基于深度学习的统一复值框架AFTNet，用于加速MRI重建和其他图像逆问题求解	首次将复值神经网络与频域学习相结合，直接在频率域处理原始k空间数据，实现跨域映射学习	NA	解决加速磁共振成像重建等图像逆问题	磁共振成像数据、磁共振波谱数据	医学影像分析	NA	磁共振成像，磁共振波谱	复值神经网络	k空间数据，图像数据	NA	NA	AFTNet	NA	NA
984	2025-10-07	Real-time brain tumour diagnoses using a novel lightweight deep learning model 2025-Jun, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110242 PMID:40334297	研究论文	提出一种名为MK-YOLOv8的轻量级深度学习框架，用于从MRI图像中实时检测和分类脑肿瘤	在YOLOv8架构基础上引入Ghost Convolution、C3Ghost模块和SPPELAN模块，并添加x-small目标检测层，显著降低计算复杂度同时提高小肿瘤检测精度	NA	开发高效的实时脑肿瘤诊断工具	脑部MRI图像中的肿瘤检测与分类	计算机视觉	脑肿瘤	MRI成像	YOLO	图像	Figshare脑肿瘤数据集(3,064张MRI图像)和Br35H数据集(801张MRI图像)	PyTorch	YOLOv8, MK-YOLOv8	mAP, IoU, 召回率, FPS	96.9 GFLOPs计算量，1260万参数，实时推理速度62 FPS
985	2025-10-07	Improving microsurgical suture training with automated phase recognition and skill assessment via deep learning 2025-Jun, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110238 PMID:40339525	研究论文	开发基于深度学习的微创手术缝合阶段识别与技能评估自动化方法	首次将改进的长程循环卷积网络应用于微创手术缝合视频的阶段识别和技能评估	在视觉和时间特征重叠的阶段识别方面存在挑战	通过自动化技能评估改进微创手术缝合训练	新手和专家外科医生的微创手术缝合视频	计算机视觉	NA	深度学习	LRCN	视频	包含新手和专家外科医生的微创手术缝合视频数据集	NA	改进的长程循环卷积网络	阶段分类准确率, 技能水平区分能力	NA
986	2025-10-07	Review learning: Real world validation of privacy preserving continual learning across medical institutions 2025-Jun, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110239 PMID:40339524	研究论文	提出一种名为'复习学习'的低成本持续学习算法，用于在隐私保护深度学习框架下解决医学机构间的灾难性遗忘问题	引入复习学习算法，通过从模型生成数据样本来回顾先前数据集的知识，在隐私保护环境下实现有效的持续学习	仅使用三种二元分类电子健康记录数据进行验证，需要更多数据类型和场景的测试	解决深度学习模型在连续训练不同数据集时的灾难性遗忘问题，提升在隐私保护深度学习中的应用效果	电子健康记录数据和来自多个医疗机构的患者数据	机器学习	NA	深度学习，持续学习	深度学习模型	电子健康记录	106,508名患者的真实世界数据，包含六个模拟机构实验和一个真实三机构实验	NA	NA	AUC	NA
987	2025-10-07	A deployment safety case for AI-assisted prostate cancer diagnosis 2025-Jun, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110237 PMID:40345136	研究论文	本文基于英国医院前瞻性研究经验，提出AI辅助前列腺癌诊断系统的部署安全案例	首次系统性地针对已获监管批准的AI系统提出部署阶段安全保证方法，通过临床工作流程映射和风险分析建立持续安全监控机制	研究基于特定前列腺癌诊断系统，方法在其他医疗场景的普适性有待验证	解决已获监管批准的AI医疗系统在真实临床部署中可能出现的新型安全风险	Paige开发的前列腺癌AI诊断系统及其在英国医院的部署实践	数字病理	前列腺癌	深度学习	NA	病理图像	NA	NA	NA	NA	NA
988	2025-10-07	Efficient polyp detection algorithm based on deep learning 2025-Jun, Scandinavian journal of gastroenterology IF:1.6Q3 DOI:10.1080/00365521.2025.2503297 PMID:40358097	研究论文	提出一种基于YOLOv10的轻量高效结肠息肉检测模型EP-YOLO	引入GBottleneck模块减少参数量并加速推理，设计轻量级GHead检测头和额外小目标检测层增强小目标识别能力，提出SE_SPPF模块改善息肉注意力同时抑制背景噪声干扰，使用Wise-IoU损失函数优化梯度分布	NA	开发高效的结肠息肉检测算法以降低结直肠癌发病率	结肠息肉	计算机视觉	结直肠癌	深度学习	YOLO	图像	LDPolypVideo(7,681张图像)、Kvasir-SEG(1,000张图像)、CVC-ClinicDB(612张图像)	NA	YOLOv10, EP-YOLO, GBottleneck, GHead, SE_SPPF	精确率, FPS	NA
989	2025-10-07	A new diagnostic method and tool for cutaneous leishmaniasis based on artificial intelligence techniques 2025-Jun, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110313 PMID:40359677	研究论文	开发基于人工智能技术的皮肤利什曼病诊断方法和工具	首次将YOLOv8深度学习模型应用于皮肤利什曼病寄生虫的显微镜图像检测，并开发了移动端应用	研究数据仅来自单一机构（阿尔及利亚巴斯德研究所M'sila分院），需要更多样化的数据集验证	开发快速、高效、精确的皮肤利什曼病诊断工具	皮肤利什曼病寄生虫（利什曼原虫）	计算机视觉	皮肤利什曼病	显微镜成像	YOLO	图像	来自阿尔及利亚巴斯德研究所M'sila分院的显微镜图像数据集	NA	YOLOv8	准确率	NA
990	2025-10-07	Suicide ideation detection based on documents dimensionality expansion 2025-Jun, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110266 PMID:40367624	研究论文	本文提出一种通过文档维度扩展检测自杀意念的方法，将文本数据从一维转换到二维空间以提升分类性能	通过将文本数据从1D扩展到2D空间，使预训练的2D CNN模型能够直接应用于非正式文本分类，同时保护隐私和增强可解释性	NA	开发一种准确安全的非正式文档分类方法，特别针对心理健康相关内容的检测	社交媒体帖子中的非正式文档	自然语言处理	心理健康障碍	文本维度扩展，数据融合	CNN	文本，表情符号	NA	NA	AlexNet, ResNet-50, VGG-16	准确率	NA
991	2025-10-07	The automatic pelvic screw corridor planning for intact pelvises based on deep learning deformable registration 2025-Jun, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110304 PMID:40367630	研究论文	提出一种基于深度学习形变配准的骨盆螺钉通道自动规划算法，用于骨盆创伤手术中的螺钉固定	引入通道安全范围约束提升搜索效率；应用深度学习形变配准实现螺钉出入口区域和安全范围自动标注；开发基于向量直径计算的高效最优通道搜索算法	目前仅在完整骨盆上验证，骨盆骨折场景需进一步研究	开发自动化的骨盆螺钉通道规划算法，简化骨盆创伤手术中的螺钉固定操作	完整骨盆的螺钉通道规划	医学影像分析	骨盆创伤	深度学习形变配准	深度学习	医学影像数据	198个完整骨盆	NA	形变配准网络	通道直径增加百分比，计算时间	NA
992	2025-10-07	Improving skin lesion classification through saliency-guided loss functions 2025-Jun, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110299 PMID:40375427	研究论文	提出一种通过将显著性分数集成到损失函数中来提高皮肤病变分类性能的方法	将可解释人工智能(XAI)方法的显著性分数直接集成到损失函数中，创建针对不同XAI方法的定制损失函数	NA	提高皮肤病变分类的性能和模型可解释性	皮肤病变图像	计算机视觉	皮肤疾病	深度学习	CNN	图像	HAM10000和PH2数据集	NA	Inception-ResNet-v2, EfficientNet-B3, ResNeXt	准确率	NA
993	2025-10-07	Advancing label-free cell classification with connectome-inspired explainable models and a novel LIVECell-CLS dataset 2025-Jun, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110274 PMID:40381472	研究论文	提出用于无标记细胞分类的最大基准数据集LIVECell-CLS，并开发基于连接组启发的可解释模型	创建最大无标记细胞分类数据集，提出受线虫连接组启发的张量网络模块提升分类性能	NA	开发准确且可泛化的无标记细胞分类深度学习方法	8种不同细胞系的细胞图像	计算机视觉	NA	无标记细胞成像	CNN, Transformer, MLP-Mixer	图像	超过160万张图像	NA	ResNet, ViT, MLP-Mixer, Swin-Transformer, EfficientNetV2	准确率, F1分数	NA
994	2024-09-19	Reply to: "Enhancing diagnostic accuracy for primary bone tumors: The role of expert histological analysis and AI-driven deep learning models" 2025-Jun, European journal of surgical oncology : the journal of the European Society of Surgical Oncology and the British Association of Surgical Oncology DOI:10.1016/j.ejso.2024.108670 PMID:39289050	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
995	2025-10-07	Cone-beam computed tomography (CBCT) image-quality improvement using a denoising diffusion probabilistic model conditioned by pseudo-CBCT of pelvic regions 2025-Jun, Radiological physics and technology IF:1.7Q3 DOI:10.1007/s12194-025-00892-4 PMID:40035984	研究论文	提出一种基于条件去噪扩散概率模型的CBCT图像质量改进方法，用于提高盆腔区域放疗中的图像质量	首次将条件去噪扩散概率模型应用于CBCT图像质量改进，通过伪CBCT作为条件输入生成高质量合成CT	研究仅针对盆腔区域，未验证其他身体部位的适用性	提高CBCT图像质量以促进自适应放射治疗的临床应用	盆腔区域CBCT图像，包括结肠、前列腺和膀胱等器官	医学影像处理	前列腺癌	锥形束计算机断层扫描(CBCT)	条件去噪扩散概率模型(CDDPM)	医学影像	NA	NA	条件去噪扩散概率模型	平均绝对误差(MAE), 峰值信噪比(PSNR), Dice系数, Jaccard系数, 剂量误差, Gamma通过率	NA
996	2025-10-07	A CT-free deep-learning-based attenuation and scatter correction for copper-64 PET in different time-point scans 2025-Jun, Radiological physics and technology IF:1.7Q3 DOI:10.1007/s12194-025-00905-2 PMID:40261572	研究论文	开发并评估了一种基于深度学习的铜-64 PET成像衰减和散射校正方法	提出无需CT扫描的深度学习校正方法，通过迁移学习在有限铜基PET数据上实现有效校正	训练数据集规模有限，仅使用15个铜基PET图像进行微调	开发铜-64 PET成像的衰减和散射校正深度学习模型	铜-64 PET全身扫描图像	医学影像处理	NA	PET成像，深度学习	深度学习	医学影像	15个铜基PET图像用于训练，6个用于测试（包含1小时、12小时、48小时三个时间点各2个）	MONAI	swinUNETR	MSE, PSNR, SSIM	NA
997	2025-10-07	Exploring interpretable echo analysis using self-supervised parcels 2025-Jun, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110322 PMID:40383057	研究论文	本研究探索使用自监督学习进行可解释的心脏超声分析，通过生成称为“parcels”的自分割输出来识别心脏的解剖子区域	将改进的STEGO网络与DINO骨干模型结合，在多样化医疗和非医疗数据上预训练，生成可解释的自学习心脏解剖分区	需要大量无标签数据进行自监督预训练，模型性能依赖于预训练数据的多样性和质量	解决医学影像中标注数据稀缺问题，提高心脏成像分析的可解释性和鲁棒性	心脏超声图像序列和不同患者群体的心脏解剖结构	医学影像分析	心力衰竭	超声心动图	Transformer, 自监督学习	超声图像序列	大型无标签数据集和公开可用数据集	PyTorch	STEGO, DINO	可解释性, 鲁棒性, 适应性	NA
998	2025-10-07	Revolutionising osseous biopsy: the impact of artificial intelligence in the era of personalized medicine 2025-Jun-01, The British journal of radiology DOI:10.1093/bjr/tqaf018 PMID:39878877	综述	本文综述了人工智能在骨肿瘤活检中的多种应用及其对个性化医疗的影响	系统性地探讨了AI在骨活检中从影像组学到生成模型的多种技术应用，并首次整合了相关开源工具资源	存在技术局限性、健康公平性、泛化能力、部署问题和报销挑战等现实障碍	探索人工智能如何革新骨活检技术并推动个性化医疗发展	骨肿瘤（原发性和继发性）的影像引导活检和标本处理	数字病理	骨肿瘤	影像组学, 传统机器学习, 深度学习, 生成模型	NA	医学影像, 病理图像	NA	NA	NA	诊断准确性, 活检安全性, 靶向精确性	NA
999	2025-10-07	Deep learning and genomic best linear unbiased prediction integration: An approach to identify potential nonlinear genetic relationships between traits 2025-Jun, Journal of dairy science IF:3.7Q2 DOI:10.3168/jds.2024-26057 PMID:40252763	研究论文	提出一种结合深度学习和基因组最佳线性无偏预测的混合模型，用于识别性状间的非线性遗传关系	首次将深度学习与GBLUP结合，能够检测和建模性状间的非线性遗传关系	在真实奶牛数据集上未观察到预测准确性的显著提升	改进多性状基因组预测方法，捕捉性状间的非线性遗传关系	法国荷斯坦奶牛群体的繁殖和生产性状	机器学习	NA	基因组预测	深度学习, GBLUP	基因组数据, 表型数据	模拟数据和法国荷斯坦奶牛真实数据集	NA	深度学习神经网络	预测准确性, 遗传进展	NA
1000	2025-10-07	Deep transfer learning-based decoder calibration for intracortical brain-machine interfaces 2025-Jun, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110231 PMID:40262392	研究论文	提出一种基于深度迁移学习的解码器校准方法，用于解决脑机接口中神经信号非平稳性导致的频繁重新校准问题	首次将深度迁移学习应用于脑机接口解码器校准，结合领域对抗和主动学习策略，仅需每类四个新样本即可完成校准	仅在猴子实验中验证，尚未在人类受试者中测试	减少脑机接口解码器重新校准所需时间和数据量	三只猴子执行不同运动任务时记录的神经信号	机器学习	NA	神经信号记录	深度迁移学习,领域对抗神经网络,主动学习	神经信号数据	三只猴子的神经信号数据，每类仅需四个新样本	NA	AL-DANN（主动学习领域对抗神经网络）	解码性能，重新校准时间减少百分比	NA