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
1641	2025-06-03	Non-traditional socio-environmental and geospatial determinants of Alzheimer's disease-related dementia mortality 2025-Jul-01, The Science of the total environment DOI:10.1016/j.scitotenv.2025.179745 PMID:40424712	研究论文	本研究探讨了非传统环境和社会因素对阿尔茨海默病相关痴呆（ADRD）死亡率的影响	结合了空气污染、社会脆弱性和地理空间特征来研究ADRD死亡率，并使用了PRIM和SHAP等先进分析方法	研究为横断面设计，无法确定因果关系	确定非传统环境和社会因素与ADRD死亡率的关系	美国大陆县级ADRD死亡率数据	公共卫生	老年病	PRIM、SHAP、深度学习	NA	环境数据、社会脆弱性指数、街景图像	美国大陆县级数据
1642	2025-06-03	Deep Guess acceleration for explainable image reconstruction in sparse-view CT 2025-Jul, Computerized medical imaging and graphics : the official journal of the Computerized Medical Imaging Society IF:5.4Q1 DOI:10.1016/j.compmedimag.2025.102530 PMID:40154011	研究论文	本文提出了一种名为Deep Guess加速方案的新技术，用于在稀疏视图CT中加速正则化MBIR并提高重建精度	结合深度学习工具初始化近端算法的起始猜测，以在非凸模型中快速计算可解释的解图像	未提及具体临床验证或大规模样本测试	减少医学成像中的X射线剂量辐射并提高稀疏视图CT的重建质量	稀疏视图CT图像	计算机视觉	NA	深度学习	神经网络	图像	真实和合成的CT图像（具体数量未提及）
1643	2025-06-01	Automatic segmentation of the midfacial bone surface from ultrasound images using deep learning methods 2025-Jul, International journal of oral and maxillofacial surgery IF:2.2Q2 DOI:10.1016/j.ijom.2025.01.012 PMID:39880737	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的自动算法，用于从2D超声图像中分割中面部骨表面	首次将多种深度学习网络（如nnU-Net、U-Net等）应用于中面部骨表面的自动分割，并比较了它们的性能	研究仅针对中面部骨表面，未验证其他骨骼部位的分割效果	开发自动分割中面部骨表面的算法，提高超声图像分析的准确性和效率	中面部骨表面	计算机视觉	NA	3D超声成像	nnU-Net, U-Net, ConvNeXt, Mask2Former, SegFormer, DDRNet	2D超声图像	NA
1644	2025-06-01	Advances in photoactivated carbon-based nanostructured materials for targeted cancer therapy 2025-Jul, Advanced drug delivery reviews IF:15.2Q1 DOI:10.1016/j.addr.2025.115604 PMID:40354939	综述	本文综述了光激活碳基纳米结构材料在靶向癌症治疗中的关键创新	探讨了碳基纳米材料（CBNs）在光热、光化学和光声特性方面的卓越表现，以及其在靶向癌症治疗中的多功能性和适应性	讨论了这些纳米材料在生物系统中的长期效应和降解特性，以及制造过程中的可重复性和生物相容性挑战	探索光激活碳基纳米材料在靶向癌症治疗中的应用潜力	碳基纳米材料（CBNs）及其在乳腺癌、肺癌和胶质瘤中的应用	纳米医学	乳腺癌、肺癌、胶质瘤	光热疗法、光动力疗法、光化学内化	随机森林、支持向量机、神经网络、深度学习	NA	NA
1645	2025-05-31	MedScale-Former: Self-guided multiscale transformer for medical image segmentation 2025-Jul, Medical image analysis IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.media.2025.103554 PMID:40209553	研究论文	提出了一种名为MedScale-Former的双分支Transformer网络，用于医学图像分割，通过自监督学习和多尺度策略提高分割准确性	引入了双分支Transformer网络，结合自监督学习和多尺度策略，提出选择性核区域注意力模块以增强对象边界定义	需要进一步验证在不同医学图像数据集上的泛化能力	提高医学图像分割的准确性，减少对大量标注数据的依赖	医学图像（皮肤病变、肺器官、多发性骨髓瘤浆细胞）	数字病理	皮肤病变、肺器官疾病、多发性骨髓瘤	自监督学习、多尺度Transformer	Transformer	医学图像	NA
1646	2025-05-31	Bi-variational physics-informed operator network for fractional flow reserve curve assessment from coronary angiography 2025-Jul, Medical image analysis IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.media.2025.103564 PMID:40245779	研究论文	本文提出了一种基于双变分物理信息神经算子（BVPINO）的方法，用于从冠状动脉造影中评估分数流储备（FFR）曲线	结合变分机制指导基函数学习和残差评估，实现了FFR曲线评估在准确性和效率之间的最优平衡	未明确提及具体局限性	开发一种高效准确的方法，用于从冠状动脉造影中评估FFR曲线	冠状动脉造影图像及FFR曲线	数字病理学	心血管疾病	双变分物理信息神经算子（BVPINO）	神经算子	图像	184名受试者的215条血管的冠状动脉造影数据
1647	2025-05-31	Joint semi-supervised and contrastive learning enables domain generalization and multi-domain segmentation 2025-Jul, Medical image analysis IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.media.2025.103575 PMID:40245778	research paper	提出了一种名为SegCLR的框架，结合半监督和对比学习，用于跨域图像分割	SegCLR框架通过同时使用监督和对比学习，有效利用标记和未标记数据，提高了模型在不同域间的泛化能力	未明确提及具体局限性	提升深度学习模型在不同域图像分割中的泛化性能	3D视网膜光学相干断层扫描（OCT）图像	computer vision	视网膜疾病	对比学习，半监督学习	SegCLR	3D图像	三个不同的临床数据集，涉及10种不同的网络初始化
1648	2025-05-31	One for multiple: Physics-informed synthetic data boosts generalizable deep learning for fast MRI reconstruction 2025-Jul, Medical image analysis IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.media.2025.103616 PMID:40279827	research paper	提出了一种名为PISF的物理信息合成数据学习框架，用于快速MRI重建，通过单一训练模型实现多场景MRI重建的通用性	PISF框架通过将2D图像重建分解为多个1D基本问题，并利用合成数据进行训练，显著减少对真实MRI数据的依赖（高达96%），同时支持多种采样模式、解剖结构、对比度、厂商和中心的高质量重建	尽管PISF在多种场景下表现出色，但其在更广泛的患者群体和更复杂的病理条件下的适用性仍需进一步验证	提升深度学习在快速MRI重建中的通用性和广泛应用	MRI图像重建	医学影像处理	NA	深度学习	DL	MRI图像	验证了2种神经和2种心血管患者群体，由10位经验丰富的医疗专业人员进行评估
1649	2025-05-31	General retinal image enhancement via reconstruction: Bridging distribution shifts using latent diffusion adaptors 2025-Jul, Medical image analysis IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.media.2025.103603 PMID:40300379	research paper	提出了一种通用的视网膜图像增强方法，通过分解任务为重建和适应阶段来提高泛化能力和灵活性	采用自监督训练和潜在扩散模型，减少了配对训练数据的需求、可训练参数的数量，并加快了收敛速度	方法虽然在多个数据集和退化类型上表现出适应性，但具体性能可能依赖于预训练和微调的质量	提高视网膜图像增强的泛化能力和灵活性，适应不同的数据集和退化类型	视网膜图像	computer vision	NA	潜在扩散模型	autoencoders, diffusion networks	image	利用大量公共数据集进行自监督训练，具体样本数量未提及
1650	2025-05-31	Medical image translation with deep learning: Advances, datasets and perspectives 2025-Jul, Medical image analysis IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.media.2025.103605 PMID:40311301	综述	本文回顾了基于深度学习的医学图像翻译的最新进展，包括任务、应用、基础模型、生成模型、评估指标、常用数据集以及未来趋势和挑战	详细阐述了医学图像翻译的多样任务和实际应用，并深入探讨了多种生成模型及其评估指标	未提及具体实验数据或样本量的限制	推动医学图像翻译领域的持续进步和创新	医学图像翻译技术及其应用	数字病理	NA	深度学习	CNN, Transformer, SSM, GAN, VAE, AR, diffusion Models, flow Models	医学图像	NA
1651	2025-05-31	ProtoASNet: Comprehensive evaluation and enhanced performance with uncertainty estimation for aortic stenosis classification in echocardiography 2025-Jul, Medical image analysis IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.media.2025.103600 PMID:40324320	research paper	提出了一种基于原型的新型神经网络ProtoASNet，用于从B型超声心动图视频中分类主动脉瓣狭窄的严重程度，并增强预测的可解释性和不确定性估计	ProtoASNet通过相似性分数和可学习的时空原型提供内在可解释性，并利用弃权损失估计数据的不确定性，增强了模型的透明度和临床适用性	研究依赖于私有和公开数据集，可能无法涵盖所有临床场景，且模型性能在不确定案例中有所下降	开发一种可解释且具有不确定性估计能力的深度学习模型，用于主动脉瓣狭窄的自动分类	主动脉瓣狭窄（AS）患者	digital pathology	cardiovascular disease	B-mode echocardiography	prototype-based neural network	video	私有数据集和公开可用的TMED-2数据集
1652	2025-05-31	Deep implicit optimization enables robust learnable features for deformable image registration 2025-Jul, Medical image analysis IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.media.2025.103577 PMID:40328129	research paper	该论文提出了一种深度隐式优化方法，用于在可变形图像配准中实现鲁棒的可学习特征	通过将优化作为深度网络中的一层，结合统计学习和优化的优势，首次实现了在测试时无需重新训练即可切换任意变换表示	NA	弥合统计学习与优化方法在图像配准中的差距，提高配准性能和对领域偏移的鲁棒性	可变形图像配准	computer vision	NA	deep learning, iterative optimization solver	deep network	image	NA
1653	2025-05-31	Rethinking boundary detection in deep learning-based medical image segmentation 2025-Jul, Medical image analysis IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.media.2025.103615 PMID:40344946	research paper	提出了一种名为CTO的新型网络架构，结合CNN、ViT和显式边缘检测算子，以解决医学图像分割中边界区域精确分割的挑战	CTO网络架构结合了CNN、ViT和显式边缘检测算子，通过双流编码器网络和边界引导解码器网络，提高了边界区域的分割精度	未提及具体局限性	提高医学图像分割中边界区域的精确分割能力	医学图像分割	digital pathology	NA	CNN, ViT, 边缘检测算子	CTO (结合CNN和ViT的双流编码器网络及边界引导解码器网络)	image	七个医学图像分割数据集（ISIC 2016, PH2, ISIC 2018, CoNIC, LiTS17, BraTS, BTCV）
1654	2025-05-31	CausalMixNet: A mixed-attention framework for causal intervention in robust medical image diagnosis 2025-Jul, Medical image analysis IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.media.2025.103581 PMID:40359724	research paper	提出了一种名为CausalMixNet的创新方法，通过混合注意力机制探究医学图像与标签之间的因果关系，以提高诊断的准确性和泛化性能	采用查询混合内部注意力和键值混合外部注意力机制，结合非局部推理模块和键值混合外部注意力进行前门调整策略，以及补丁掩码排序模块和查询混合内部注意力增强中介学习	未明确提及具体限制	提高医学图像诊断的准确性和泛化性能，探究图像与标签之间的因果关系	医学图像及其诊断标签	digital pathology	NA	deep learning	CausalMixNet	image	多个数据集，具体数量未提及
1655	2025-05-30	Artificial intelligence applications for the diagnosis of pulmonary nodules 2025-Jul-01, Current opinion in pulmonary medicine IF:2.8Q2 DOI:10.1097/MCP.0000000000001179 PMID:40326426	review	本文综述了人工智能（AI）在孤立性肺结节（SPNs）诊断中的应用，重点关注临床实践中的挑战	探讨了AI在影像学和血液/组织诊断中的实用性，强调了实际应用中的挑战而非深度学习的技术细节	大多数模型缺乏前瞻性、多机构验证，存在过拟合和泛化能力有限的风险；AI的'黑箱'特性与医生评估的重叠输入（如结节大小、吸烟史）使临床工作流程整合复杂化	评估AI在孤立性肺结节诊断中的作用	孤立性肺结节（SPNs）	digital pathology	lung cancer	RNA sequencing	CNN, machine learning	image, clinical data	NA
1656	2025-05-28	Artificial intelligence in refractive surgery 2025-Jul-01, Current opinion in ophthalmology IF:3.0Q1 DOI:10.1097/ICU.0000000000001139 PMID:40277339	review	本文综述了人工智能在屈光手术中的应用及其进展	人工智能在屈光手术中的应用包括生物测量、病理检测、手术决策和教育等多个方面	未提及具体的技术局限性或研究不足	探讨人工智能在屈光手术中的应用及其对手术安全性和有效性的提升	屈光手术中的生物测量、病理检测、手术决策和教育	人工智能在医学中的应用	眼科疾病	人工智能、机器学习和深度学习	NA	前段成像数据	NA
1657	2025-05-28	Advancements in artificial intelligence for the diagnosis and management of anterior segment diseases 2025-Jul-01, Current opinion in ophthalmology IF:3.0Q1 DOI:10.1097/ICU.0000000000001150 PMID:40279352	review	本文综述了人工智能在前段眼病诊断和管理中的最新进展及其潜力	利用AI技术（包括机器学习和深度学习模型）提升前段眼病的诊断准确性和治疗个性化	数据多样性不足和模型可解释性问题	探讨人工智能在前段眼病诊断和管理中的应用及其对临床实践的潜在影响	前段眼病，包括角膜疾病、屈光手术、白内障、结膜疾病（如翼状胬肉）、沙眼和干眼症等	digital pathology	anterior segment diseases	machine learning, deep learning, generative AI	NA	imaging data, clinical information	large-scale
1658	2025-05-27	Assessment of AI-accelerated T2-weighted brain MRI, based on clinical ratings and image quality evaluation 2025-Jul, European journal of radiology IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.ejrad.2025.112123 PMID:40315626	research paper	比较基于深度学习的MRI重建方法与传统T2加权脑MRI的临床评分和图像质量	首次评估商业化的深度学习MRI重建方法在临床环境中的表现	研究样本量有限，且仅在一台3T MRI扫描仪上进行	评估AI加速的T2加权脑MRI的临床应用价值	100名患有各种神经系统疾病的患者	医学影像分析	神经系统疾病	Deep Learning-based MRI reconstruction	深度学习模型	MRI图像	100名患者
1659	2025-05-27	Impact of CT reconstruction algorithms on pericoronary and epicardial adipose tissue attenuation 2025-Jul, European journal of radiology IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.ejrad.2025.112132 PMID:40344712	研究论文	本研究探讨了ASIR-V和DLIR算法对心周脂肪组织(PCAT)和心外膜脂肪组织(EAT)量化的影响，并探索通过脂肪阈值调整校正这些影响的可行性	首次比较了ASIR-V和DLIR算法对PCAT和EAT衰减值的影响，并提出了脂肪阈值调整的校正方法	研究为回顾性分析，样本量相对较小(134例患者)	评估不同CT重建算法对脂肪组织定量的影响并探索校正方法	心周脂肪组织(PCAT)和心外膜脂肪组织(EAT)	医学影像分析	心血管疾病	冠状动脉CT血管造影(CCTA)	ASIR-V和DLIR算法	医学影像数据	134例接受CCTA检查的患者
1660	2025-05-27	Automated vertebrae identification and segmentation with structural uncertainty analysis in longitudinal CT scans of patients with multiple myeloma 2025-Jul, European journal of radiology IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.ejrad.2025.112160 PMID:40349413	research paper	本研究通过结构不确定性分析优化了多发性骨髓瘤患者纵向CT扫描中的深度学习椎骨分割方法	结合开源深度学习方法与后验结构不确定性分析，自动修正不一致性或标记不确定区域供人工审查	需要人工审查3.6%的扫描，增加了部分工作量	优化多发性骨髓瘤患者纵向CT扫描中的椎骨分割准确性	474名多发性骨髓瘤患者的纵向CT扫描数据	digital pathology	multiple myeloma	CT扫描	Payer's method	image	474名患者（训练队列179名，测试队列295名），共1020次扫描