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
1721	2025-10-06	Super-resolution deep learning reconstruction for improved quality of myocardial CT late enhancement 2025-Jul, Japanese journal of radiology IF:2.9Q2 DOI:10.1007/s11604-025-01760-2 PMID:40072715	研究论文	本研究评估超分辨率深度学习重建技术在心肌CT晚期增强图像质量改善方面的效果	首次将基于超高分辨率CT数据训练的超分辨率深度学习重建技术应用于心肌CT晚期增强成像	回顾性研究且样本量较小（30例患者）	比较不同图像重建算法对心肌CT晚期增强图像质量的影响	30例接受心肌CT晚期增强检查的患者	医学影像处理	心血管疾病	CT晚期增强成像	深度学习	CT医学影像	30例患者	NA	超分辨率深度学习重建	图像噪声, 信噪比, 对比噪声比, 定性图像质量评分	NA
1722	2025-10-06	Machine learning in neuroimaging and computational pathophysiology of Parkinson's disease: A comprehensive review and meta-analysis 2025-Jul, Asian journal of psychiatry IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.ajp.2025.104537 PMID:40424835	综述与荟萃分析	本文通过系统综述和荟萃分析探讨机器学习在帕金森病神经影像学和计算病理生理学中的应用	提出Meta-Park诊断模型并整合全球帕金森病流行病学分析与多模态数据评估	存在数据集规模有限和模型可及性不足的问题	改善帕金森病的早期诊断和临床决策支持	帕金森病患者的多模态数据（MRI、语音、手写数据）	机器学习	帕金森病	MRI成像、语音分析、手写动力学分析	机器学习、深度学习	神经影像、语音信号、手写数据	综合科学文献、实验研究、公共数据集和全球健康报告	NA	Meta-Park	准确率	NA
1723	2025-10-06	Patient-Specific Deep Learning Tracking Framework for Real-Time 2D Target Localization in Magnetic Resonance Imaging-Guided Radiation Therapy 2025-Jul-15, International journal of radiation oncology, biology, physics DOI:10.1016/j.ijrobp.2024.10.021 PMID:39461599	研究论文	提出基于患者特异性训练的深度学习框架，用于MRI引导放疗中的实时2D目标定位	结合图像配准变换器和自动分割CNN两种深度学习模型，采用患者特异性训练策略实现精准实时跟踪	研究主要针对胸腹部和盆腔目标，需要每个患者单独训练模型	开发磁共振成像引导放疗中的实时肿瘤跟踪系统	219名患者的1,400,000多帧cine MRI图像和额外35名患者的7500帧手动标注图像	医学影像分析	肿瘤放疗	磁共振成像	Transformer, CNN	2D cine MRI图像	254名患者，总计超过1,407,500帧MRI图像	NA	图像配准变换器, 自动分割卷积神经网络	Dice相似系数, 50%和95% Hausdorff距离, 目标质心在头尾方向的均方根误差	NA
1724	2025-10-06	Fully Automated Online Adaptive Radiation Therapy Decision-Making for Cervical Cancer Using Artificial Intelligence 2025-Jul-15, International journal of radiation oncology, biology, physics DOI:10.1016/j.ijrobp.2025.04.012 PMID:40252932	研究论文	本研究开发了基于人工智能的在线自适应放射治疗决策模型，用于宫颈癌放射治疗中自动识别需要重新规划的治疗阶段	首次提出将机器学习和深度学习模型应用于宫颈癌在线自适应放射治疗的决策支持，实现了基于多模态特征的自动化触发判断	样本量相对有限（24名患者），模型性能在包含剂量数据时略有下降，需要进一步的外部验证	开发人工智能模型辅助宫颈癌在线自适应放射治疗的决策过程	宫颈癌患者放射治疗数据	医疗人工智能	宫颈癌	扇形束计算机断层扫描（FBCT），放射治疗计划评估	支持向量机（SVM），孪生网络（Siamese network）	医学影像（CT图像），轮廓数据，剂量数据	24名宫颈癌患者的671个治疗阶段，其中588个用于模型开发，83个用于独立测试	NA	LASSO特征选择，支持向量机分类器，孪生网络架构	AUC，准确率，精确率，召回率	NA
1725	2025-10-06	Evaluating a large language model's accuracy in chest X-ray interpretation for acute thoracic conditions 2025-Jul, The American journal of emergency medicine DOI:10.1016/j.ajem.2025.03.060 PMID:40174466	研究论文	评估大型语言模型ChatGPT在急诊胸部X光片急性胸科疾病判读中的准确性	首次系统评估大型语言模型在急诊放射学中诊断急性胸科疾病的潜力	对某些细微病变（如肺不张和肺气肿）的诊断准确性较低	探索大型语言模型在急诊放射学中的临床应用价值	急诊科常见的急性胸科疾病胸部X光片	自然语言处理	胸科疾病	胸部X光成像	大型语言模型	医学图像	NIH胸部X光数据集的1400张图像，涵盖7种病理类别	NA	ChatGPT 4.0 with X-Ray Interpreter add-on	灵敏度, 特异度, 准确率	NA
1726	2025-10-06	Oral mucosal lesions triage via YOLOv7 models 2025-Jul, Journal of the Formosan Medical Association = Taiwan yi zhi DOI:10.1016/j.jfma.2024.07.010 PMID:39003230	研究论文	本研究利用YOLOv7深度学习模型对口腔黏膜病变进行自动分类和分诊	首次系统比较多种YOLOv7模型配置在口腔病变分类中的表现，并在YOLOv7-D6模型中集成坐标注意力机制显著提升分类准确率	NA	提升口腔黏膜病变的早期检测和分类能力	口腔黏膜病变图像	计算机视觉	口腔癌	白光宏观成像	YOLO	图像	初始6903张图像，扩展至超过50000张图像（采集于2006-2013年）	NA	YOLOv7-E6, YOLOv7-D6, YOLOv7-D6-CA	精确率, 召回率, F1分数	NA
1727	2025-10-06	Fostering Clinical Judgment and Promoting Transition Into First Clinical Rotation Through Active Learning 2025 Jul-Aug 01, Nursing education perspectives IF:0.9Q3 DOI:10.1097/01.NEP.0000000000001293 PMID:38920415	研究论文	本文介绍了一种通过互动课堂活动帮助护理专业学生发展临床判断能力并促进向首次临床轮转过渡的教学方法	采用新颖的互动课堂活动设计，帮助学生将课堂知识应用于临床场景，促进学习迁移和临床判断能力发展	NA	提升护理学生的批判性思维能力和临床判断能力，促进从课堂到临床环境的顺利过渡	护理学士项目第一学期课程结束的学生	医学教育	NA	互动课堂活动，患者情景模拟	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
1728	2025-10-06	The Central Role of Learning in Preventing Foot Complications in Persons With Diabetes: A Scoping Review 2025-Jul, Journal of clinical nursing IF:3.2Q1 DOI:10.1111/jocn.17678 PMID:40001301	综述	通过范围综述探讨糖尿病患者足部护理的学习过程和教育策略	首次系统整合糖尿病患者足部护理的学习策略，提出理解患者学习进程和自主管理的框架	仅纳入英文文献，可能遗漏其他语言的重要研究	探索糖尿病患者足部护理的学习过程和教育策略	糖尿病患者足部护理相关文献	医学教育	糖尿病	范围综述方法	NA	文献数据	906篇文献经过筛选	NA	NA	NA	NA
1729	2025-10-06	Breast tumour classification in DCE-MRI via cross-attention and discriminant correlation analysis enhanced feature fusion 2025-Jul, Clinical radiology IF:2.1Q2 DOI:10.1016/j.crad.2025.106941 PMID:40403340	研究论文	提出一种基于判别相关分析和交叉注意力增强特征融合的DCE-MRI乳腺肿瘤分类方法	提出eFF-DCA融合方法，结合深度特征与交叉注意力编码的影像组学特征，通过判别相关分析最大化类内相关性并最小化类间冗余	非端到端设计限制了多模态融合效果	开发基于DCE-MRI的乳腺肿瘤良恶性分类方法	乳腺肿瘤患者	计算机视觉	乳腺癌	动态对比增强磁共振成像(DCE-MRI)	深度学习	医学影像	261名患者，包含137个良性肿瘤和163个恶性肿瘤	NA	交叉注意力机制	准确率, AUC	NA
1730	2025-10-06	Assessment of image quality on the diagnostic performance of clinicians and deep learning models: Cross-sectional comparative reader study 2025-Jul, Journal of the European Academy of Dermatology and Venereology : JEADV IF:8.4Q1 DOI:10.1111/jdv.20462 PMID:39655640	研究论文	本研究比较了不同图像质量对皮肤科医生和深度学习模型诊断皮肤病变性能的影响	首次系统评估HDR增强图像质量对临床医生和CNN模型诊断性能的交叉比较研究	样本量相对有限（303张图像，101个皮肤病变），仅使用单一CNN模型架构	探究不同图像质量（包括HDR增强图像）对皮肤病变诊断性能的影响	皮肤病变图像和皮肤科医生诊断能力	计算机视觉	皮肤癌	皮肤镜检查，HDR图像增强	CNN	图像	303张图像，包含101个皮肤病变	NA	NA	灵敏度，特异度，准确率	NA
1731	2025-10-06	Quantitative Ischemic Lesions of Portable Low-Field Strength MRI Using Deep Learning-Based Super-Resolution 2025-Jul, Stroke IF:7.8Q1 DOI:10.1161/STROKEAHA.124.050540 PMID:40235448	研究论文	本研究评估深度学习超分辨率技术提升便携式低场强MRI在缺血性病灶定量分析中的诊断性能	首次将基于SCUNet架构的深度学习超分辨率技术应用于便携式低场强MRI，显著提升缺血性病灶的定量检测性能	回顾性研究设计，样本量有限（282例），需进一步前瞻性验证	评估合成超分辨率MRI技术对低场强MRI诊断缺血性病灶性能的改善效果	178名卒中患者和104名健康对照者	医学影像分析	缺血性脑卒中	磁共振成像，深度学习超分辨率	深度学习	磁共振图像	282例（178患者+104对照）	NA	SCUNet（Swin-Conv-UNet）	灵敏度，特异性，组内相关系数，Pearson相关系数	NA
1732	2025-10-06	Deep Learning Based on Ultrasound Images Differentiates Parotid Gland Pleomorphic Adenomas and Warthin Tumors 2025-Jul, Ultrasonic imaging IF:2.5Q2 DOI:10.1177/01617346251319410 PMID:40156239	研究论文	本研究基于超声图像开发深度学习模型，用于自动区分腮腺多形性腺瘤和沃辛瘤	首次将多种CNN模型应用于腮腺肿瘤的超声图像分类，并与不同经验水平的超声医师进行诊断性能比较	回顾性研究设计，样本量相对有限（91例患者），仅包含两种腮腺肿瘤类型	开发基于超声图像的自动诊断模型，提高腮腺肿瘤诊断准确性和一致性	腮腺多形性腺瘤和沃辛瘤患者	计算机视觉	腮腺肿瘤	超声成像	CNN	图像	91例患者，526张超声图像	NA	ResNet18, MobileNetV3Small, InceptionV3	准确率, AUC, 灵敏度, 特异性, 阳性预测值, 阴性预测值, Kappa值	NA
1733	2025-10-06	Deep Learning Model for Real-Time Nuchal Translucency Assessment at Prenatal US 2025-Jul, Radiology. Artificial intelligence DOI:10.1148/ryai.240498 PMID:40304583	研究论文	开发并评估用于产前超声检查中实时颈项透明层平面识别和测量的人工智能模型	开发了首个用于实时颈项透明层评估的AI模型，实现了与放射科医生工作流程的高度一致性	回顾性多中心研究，可能存在选择偏倚	开发AI模型用于产前超声颈项透明层自动评估	胎儿颈项透明层	计算机视觉	产前筛查	超声成像	CNN	图像,视频	内部数据集3153个胎儿的3959张NT图像，外部数据集267个胎儿的267个超声视频	NA	NA	AUC,准确率,平均绝对误差	NA
1734	2025-10-06	Automatic Detection of B-Lines in Lung Ultrasound Based on the Evaluation of Multiple Characteristic Parameters Using Raw RF Data 2025-Jul, Ultrasonic imaging IF:2.5Q2 DOI:10.1177/01617346251330111 PMID:40539654	研究论文	提出一种基于射频信号和多特征参数评估的肺超声B线垂直伪影自动识别方法	通过分析扫描线而非完整图像，结合多种特征参数和非线性SVM分类器，显著降低了对大型图像数据集的依赖	方法在多种实验条件下进行了验证，但未提及临床验证的规模和多样性	开发自动识别肺超声中B线伪影的方法以提高诊断准确性	肺超声中的B线区域识别	医学影像分析	肺部疾病	射频信号分析，超声成像	SVM	射频信号，超声扫描线	包含滴水海绵模型、含玻璃珠或明胶液滴的明胶体模以及体内实验	NA	非线性支持向量机	准确率，灵敏度，特异性，F1分数	处理速度27,000-33,000扫描线/秒，帧率超过100 FPS
1735	2025-10-06	Predicting Primary Graft Dysfunction in Systemic Sclerosis Lung Transplantation Using Machine-Learning and CT Features 2025-Jul, Clinical transplantation IF:1.9Q3 DOI:10.1111/ctr.70217 PMID:40552679	研究论文	本研究利用机器学习和CT影像特征预测系统性硬化症患者肺移植后的原发性移植物功能障碍	首次在系统性硬化症肺移植人群中结合深度学习提取的CT特征和多种机器学习算法预测PGD	样本量相对有限（92例患者），且为单中心回顾性研究	预测系统性硬化症患者肺移植后的原发性移功能障碍	92例接受双侧肺移植的系统性硬化症患者	医学影像分析	系统性硬化症	CT影像分析，深度学习	逻辑回归，SVM，随机森林，MLP	CT影像，临床数据	92例系统性硬化症肺移植患者	NA	多层感知器	AUROC	NA
1736	2025-10-06	Classifying Three-Wall Intrabony Defects from Intraoral Radiographs Using Deep Learning-Based Convolutional Neural Network Models 2025-Jul, European journal of dentistry DOI:10.1055/s-0044-1791784 PMID:39572193	研究论文	本研究使用基于深度学习的卷积神经网络模型，通过口腔内X光片对三壁骨内缺损进行分类	首次应用多种CNN模型对牙周三壁骨内缺损进行自动分类，为牙周疾病诊断提供新方法	数据集仅包含1,369张X光片，样本量相对有限；某些模型AUC值仅达到可接受阈值	开发能够准确区分三壁和非三壁骨内缺损的深度学习模型	牙周手术患者的牙槽骨缺损	计算机视觉	牙周疾病	口腔内X光摄影	CNN	X光图像	来自556名患者的1,369张X光片	NA	InceptionV3,InceptionResNetV2,ResNet50V2,MobileNetV3Large,EfficientNetV2B1,VGG19	AUC,准确率,精确率,召回率,特异性,阴性预测值,F1分数	NA
1737	2025-10-06	Identifying Primary Sites of Spinal Metastases: Expert-Derived Features vs. ResNet50 Model Using Nonenhanced MRI 2025-Jul, Journal of magnetic resonance imaging : JMRI IF:3.3Q1 DOI:10.1002/jmri.29720 PMID:39868626	研究论文	本研究开发并验证了使用非增强MRI识别脊柱转移瘤原发部位的人工智能模型	比较了基于专家特征的模型与深度学习模型在非增强MRI上识别脊柱转移瘤原发部位的性能	回顾性研究设计，样本量有限（514例患者）	开发AI模型提高脊柱转移瘤原发部位的诊断效率	514例经病理证实的脊柱转移瘤患者	医学影像分析	脊柱转移瘤	非增强MRI（T1加权、T2加权和脂肪抑制T2序列）	ResNet50	MRI图像	514例患者（开发集360例，测试集154例）	NA	ResNet50	准确率, 精确率, 召回率, F1分数, ROC-AUC	NA
1738	2025-10-06	Artificial Intelligence Iterative Reconstruction for Dose Reduction in Pediatric Chest CT: A Clinical Assessment via Below 3 Years Patients With Congenital Heart Disease 2025-Jul-01, Journal of thoracic imaging IF:2.0Q3 DOI:10.1097/RTI.0000000000000827 PMID:40013381	研究论文	评估基于深度学习的AI迭代重建算法在降低3岁以下先天性心脏病患儿胸部CT辐射剂量中的性能	首次在3岁以下先天性心脏病患儿中评估新型AI迭代重建算法对胸部CT的剂量降低效果	研究仅针对3岁以下先天性心脏病患者，样本量相对有限(191例)	评估AI迭代重建算法在儿科胸部CT中的剂量降低潜力	3岁以下先天性心脏病患儿	医学影像	先天性心脏病	CT血管造影，低剂量CT扫描	深度学习重建算法	医学CT图像	191例3岁以下先天性心脏病患者	NA	人工智能力迭代重建(AIIR)	图像质量评分，肺炎严重程度指数，气道狭窄分级一致性	NA
1739	2025-10-06	Assessment of the efficacy and accuracy of cervical cytology screening with the Hologic Genius Digital Diagnostics System 2025-Jul, Cancer cytopathology IF:2.6Q2 DOI:10.1002/cncy.70022 PMID:40543043	研究论文	评估Hologic Genius数字诊断系统在宫颈细胞学筛查中的效能和准确性	验证基于人工智能的宫颈细胞学筛查系统在临床实践中的集成应用	样本量相对有限（890例），需要更大规模研究验证	评估数字诊断系统在宫颈癌筛查中的临床应用价值	宫颈细胞学样本	数字病理	宫颈癌	ThinPrep巴氏涂片检测	深度学习算法	细胞学图像	890例已诊断的ThinPrep巴氏涂片检测样本	NA	NA	灵敏度,阴性预测值,95%置信区间	Hologic Genius数字诊断系统
1740	2025-10-06	Artificial intelligence entering the pathology arena in oncology: current applications and future perspectives 2025-Jul, Annals of oncology : official journal of the European Society for Medical Oncology IF:56.7Q1 DOI:10.1016/j.annonc.2025.03.006 PMID:40307127	综述	本文系统综述了人工智能在肿瘤病理学领域的当前应用与未来展望	首次通过ESMO精准肿瘤工作组系统评估AI在肿瘤病理中的应用现状，特别关注基础模型和基于Transformer的深度学习等新兴技术	目前尚无基于IA或IB证据支持的AI预后或预测生物标志物，数据可用性、可解释性和监管问题仍是主要障碍	评估人工智能在肿瘤病理学中的当前应用并展望未来发展前景	肿瘤病理学中应用AI算法的相关研究	数字病理学	肿瘤	系统综述方法	基础模型,通用模型,基于Transformer的深度学习	病理图像,多组学数据	NA	NA	Transformer	准确性,效率	NA