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
1061	2025-09-03	Deep learning based colorectal cancer detection in medical images: A comprehensive analysis of datasets, methods, and future directions 2025-Sep, Clinical imaging IF:1.8Q3 DOI:10.1016/j.clinimag.2025.110542 PMID:40543496	综述	本文全面回顾了2019至2025年间基于人工智能的结直肠癌医学影像检测技术发展现状	系统量化分析了110篇高质量文献和9个公开医学影像数据集，并对包括ResNet、VGG及新兴Transformer模型在内的多种CNN架构进行分类评估	存在数据集稀缺性、计算资源限制及标准化挑战等技术局限性	评估人工智能在结直肠癌医学影像检测中的应用现状与发展趋势	结直肠癌医学影像数据及深度学习模型	计算机视觉	结直肠癌	深度学习，超参数优化（遗传算法、粒子群优化），可解释AI（Grad-CAM、SHAP）	CNN（ResNet、VGG）、Transformer	医学影像	基于9个公开数据集和110篇文献的系统分析
1062	2025-09-03	MDEANet: A multi-scale deep enhanced attention net for popliteal fossa segmentation in ultrasound images 2025-Sep, Computerized medical imaging and graphics : the official journal of the Computerized Medical Imaging Society IF:5.4Q1 DOI:10.1016/j.compmedimag.2025.102570 PMID:40544544	研究论文	提出一种基于深度学习的超声图像分割网络MDEANet，用于精确分割腘窝区域的神经、肌肉和动脉	结合了级联多尺度空洞卷积(CMAC)、增强空间注意力机制(ESAM)和跨层级特征融合(CLFF)，显著提升了多尺度特征提取和关键解剖区域关注能力	NA	提高超声引导下坐骨神经阻滞的准确性和效率，通过精确分割腘窝解剖结构为麻醉医师提供决策支持	腘窝区域的神经、肌肉和动脉	计算机视觉	NA	深度学习	CNN	超声图像	NA
1063	2025-09-03	VTrans: A VAE-Based Pre-Trained Transformer Method for Microbiome Data Analysis 2025-Sep, Journal of computational biology : a journal of computational molecular cell biology IF:1.4Q2 DOI:10.1089/cmb.2024.0884 PMID:40295093	研究论文	提出一种结合Transformer编码器和变分自编码器(VAE)的深度学习模型VTrans，用于基于微生物数据预测癌症患者的生存风险	首次将Transformer编码器与VAE结合，并采用预训练和微调策略来解决微生物数据高维小样本的挑战	研究仅基于TCGA的三个癌症数据集，尚未扩展到更多癌症类型或外部验证	预测癌症患者的生存结局并评估其风险	癌症患者的微生物组数据	机器学习	癌症	微生物组数据分析	Transformer, VAE	微生物组数据	三个TCGA癌症数据集
1064	2025-09-03	Ensemble deep learning model for early diagnosis and classification of Alzheimer's disease using MRI scans 2025-Sep, Journal of Alzheimer's disease : JAD DOI:10.1177/13872877251359950 PMID:40776602	研究论文	本研究提出一种集成深度学习模型，利用MRI扫描进行阿尔茨海默病的早期诊断与分类	结合改进的Beluga鲸优化器和Manta觅食优化的新型特征选择框架H-IBMFO，以及MobileNet V2、DarkNet和ResNet的集成深度学习模型	NA	通过先进的图像预处理、最优特征选择和集成深度学习技术提升基于MRI的AD分类性能	阿尔茨海默病患者的MRI脑部扫描图像	计算机视觉	阿尔茨海默病	MRI图像处理，包括归一化、仿射变换和去噪	集成深度学习模型（MobileNet V2, DarkNet, ResNet）	图像	NA
1065	2025-09-02	3D cardiac shape analysis with variational point cloud autoencoders for myocardial infarction prediction and virtual heart synthesis 2025-Sep, Computerized medical imaging and graphics : the official journal of the Computerized Medical Imaging Society IF:5.4Q1 DOI:10.1016/j.compmedimag.2025.102587 PMID:40582300	研究论文	提出一种基于变分点云自编码器的3D心脏形状分析方法，用于心肌梗死预测和虚拟心脏合成	首次将多类别变分点云自编码器(Point VAE)应用于心脏形状分析，能够直接在点云表示上学习多尺度特征并捕获非线性3D形状变异性	NA	开发一种几何深度学习方法用于3D心脏形状和功能分析	人类心脏解剖结构和生理功能	计算机视觉	心血管疾病	变分自编码器	VAE	3D点云	超过10,000名受试者
1066	2025-09-02	FeaCL: Carotid plaque classification from ultrasound images using feature-level and instance-level contrast learning 2025-Sep, Computerized medical imaging and graphics : the official journal of the Computerized Medical Imaging Society IF:5.4Q1 DOI:10.1016/j.compmedimag.2025.102590 PMID:40582299	研究论文	提出一种名为FeaCL的自监督学习技术，通过特征级和实例级对比学习提升超声图像中颈动脉斑块的分类性能	结合三重网络与强弱数据增强策略，在自监督预训练中同时优化特征和实例层面的表示相似性	NA	解决颈动脉斑块超声图像标注数据稀缺问题，提升分类准确率	颈动脉斑块超声图像	计算机视觉	心血管疾病	自监督学习，对比学习	三重网络（Triplet Network）	图像	NA
1067	2025-09-02	D2C-Morph: Brain regional segmentation based on unsupervised registration network with similarity analysis 2025-Sep, Computerized medical imaging and graphics : the official journal of the Computerized Medical Imaging Society IF:5.4Q1 DOI:10.1016/j.compmedimag.2025.102589 PMID:40602042	研究论文	提出一种基于无监督配准网络和相似性分析的脑区分割方法D2C-Morph	通过双路径网络和双重对比学习强调输入特征，并利用相关层增强特征图相似性以提升解码器性能	NA	开发能够联合执行图像配准与分割的无监督学习模型	脑部图像数据	计算机视觉	NA	无监督学习，对比学习	无监督配准网络，双路径网络	图像	NA
1068	2025-09-02	PedSemiSeg: Pedagogy-inspired semi-supervised polyp segmentation 2025-Sep, Computerized medical imaging and graphics : the official journal of the Computerized Medical Imaging Society IF:5.4Q1 DOI:10.1016/j.compmedimag.2025.102591 PMID:40609495	研究论文	提出一种受教学法启发的半监督学习框架PedSemiSeg，用于提升有限标注数据下的息肉分割性能	借鉴真实教育场景中教师反馈和同伴辅导机制，通过强增强输入（学生）与弱增强输入（教师）产生的伪标签和互补标签进行正负向学习，并引入基于预测熵的同伴互辅导	NA	解决标注数据稀缺和分布偏移问题，提升息肉分割模型的泛化能力	结肠息肉图像	计算机视觉	结直肠癌	半监督学习	深度学习框架	医学图像	两个公共数据集及外部多中心数据集
1069	2025-09-02	Leveraging multithreading on edge computing for smart healthcare based on intelligent multimodal classification approach 2025-Sep, Computerized medical imaging and graphics : the official journal of the Computerized Medical Imaging Society IF:5.4Q1 DOI:10.1016/j.compmedimag.2025.102594 PMID:40614479	研究论文	提出一种基于边缘计算和多线程的智能多模态分类方法，用于医疗多模态数据的自动化诊断	结合多线程并行架构与边缘计算，在多个边缘设备上部署混合机器学习与深度学习模块，并利用遗传算法优化轻量级神经网络	NA	开发智能临床决策支持系统（CDSS），提升医疗异常检测的效率和准确性	脑肿瘤、肺炎和结肠癌的医学影像数据	数字病理	多疾病（脑肿瘤、肺炎、结肠癌）	遗传算法优化、边缘计算、多线程并行处理	MobileNet, EfficientNet, ResNet18	医学影像	NA
1070	2025-09-02	CT-Mamba: A hybrid convolutional State Space Model for low-dose CT denoising 2025-Sep, Computerized medical imaging and graphics : the official journal of the Computerized Medical Imaging Society IF:5.4Q1 DOI:10.1016/j.compmedimag.2025.102595 PMID:40616952	研究论文	提出一种混合卷积状态空间模型CT-Mamba，用于低剂量CT图像去噪，结合CNN的局部特征提取和Mamba的长程依赖捕获能力	引入混合卷积状态空间模型架构，创新性Z形扫描方案保证空间连续性，并设计Mamba驱动的噪声功率谱损失函数优化噪声纹理	NA	低剂量CT图像去噪，减少噪声和伪影，提升图像质量和诊断价值	低剂量CT图像	计算机视觉	NA	深度学习	CNN与State Space Model混合模型	医学图像（CT）	NA
1071	2025-09-02	AMeta-FD: Adversarial Meta-learning for Few-shot retinal OCT image Despeckling 2025-Sep, Computerized medical imaging and graphics : the official journal of the Computerized Medical Imaging Society IF:5.4Q1 DOI:10.1016/j.compmedimag.2025.102597 PMID:40618583	研究论文	提出一种基于对抗元学习的少样本视网膜OCT图像去斑方法AMeta-FD	结合对抗训练与元学习，引入新的抑制损失函数，仅需少量原始-干净图像对即可实现高效去斑	需依赖配准和多图像平均生成真值，可能引入配准误差	减少OCT图像中的斑点噪声以提升视网膜层边界检测等图像分析任务性能	视网膜OCT图像	计算机视觉	视网膜疾病	深度学习，对抗训练，元学习	GAN，元学习模型	图像	60对原始-干净图像对（约占完整训练集的12%）
1072	2025-09-02	A deep learning-based clinical decision support system for glioma grading using ensemble learning and knowledge distillation 2025-Sep, Computerized medical imaging and graphics : the official journal of the Computerized Medical Imaging Society IF:5.4Q1 DOI:10.1016/j.compmedimag.2025.102602 PMID:40663835	研究论文	提出一种基于集成学习和知识蒸馏的深度学习临床决策支持系统，用于胶质瘤分级	采用不确定性加权集成平均方法缩小师生模型性能差距，提升分级准确性、可靠性及临床轻量化部署适用性	NA	开发高精度胶质瘤分级临床决策支持系统	胶质瘤医学影像数据	数字病理	脑肿瘤	深度学习	集成学习与知识蒸馏	医学影像	NA
1073	2025-09-02	A Multisite Fusion-Based Deep Convolutional Neural Network for Classification of Helicobacter pylori Infection Status Using Endoscopic Images: A Multicenter Study 2025-Sep, Journal of gastroenterology and hepatology IF:3.7Q2 DOI:10.1111/jgh.70004 PMID:40682425	研究论文	开发一种基于多部位融合的深度卷积神经网络，用于使用内窥镜图像分类幽门螺杆菌感染状态	提出投票机制的多部位融合DCNN模型，整合胃部多个部位特征以提高分类性能	NA	区分未感染、既往感染和当前感染三种幽门螺杆菌感染状态	幽门螺杆菌感染患者的内窥镜图像	计算机视觉	消化系统疾病	深度学习	DCNN, Wide-ResNet	图像	训练集676名受试者的3380张图像，外部验证集126名个体
1074	2025-09-02	Characterizing and differentiating brain states through a CS-KBRs framework for highlighting the synergy of common and specific brain regions 2025-Sep, Computerized medical imaging and graphics : the official journal of the Computerized Medical Imaging Society IF:5.4Q1 DOI:10.1016/j.compmedimag.2025.102609 PMID:40706423	研究论文	提出基于动态图卷积神经网络的CS-KBRs框架，用于识别和区分脑状态的关键脑区	通过动态更新邻接矩阵的DGCNN方法筛选关键脑区，并首次将关键脑区分为枢纽型通用区和特异性区域，揭示其协同机制	NA	提高脑状态分类的可解释性并揭示不同脑区在脑状态表达中的协同作用	人脑功能磁共振成像数据中的148个脑区	神经科学	NA	fMRI，动态图卷积神经网络	DGCNN	脑功能成像数据	从148个脑区中筛选出56个关键脑区
1075	2025-09-02	Comparative analysis of the tumor microenvironment in primary CNS and testicular large B-cell lymphomas using digital image analysis and its implications for immunotherapy 2025-Sep, Human pathology IF:2.7Q2 DOI:10.1016/j.humpath.2025.105874 PMID:40714128	研究论文	通过数字图像分析比较原发性中枢神经系统和睾丸大B细胞淋巴瘤的肿瘤微环境特征及其对免疫治疗的启示	首次直接比较PCNSL和PTL的肿瘤微环境，并揭示两者在免疫细胞组成和免疫抑制特性上的显著差异	样本量有限（55例），且为回顾性研究，需进一步验证	探究免疫特权部位原发性大B细胞淋巴瘤的肿瘤微环境差异	55例弥漫性大B细胞淋巴瘤病例（涉及中枢神经系统和睾丸）	数字病理学	淋巴瘤	免疫组织化学染色、基于深度学习的数字图像分析	深度学习	图像	55例病例
1076	2025-09-02	Fluid-SegNet: Multi-dimensional loss-driven Y-Net with dilated convolutions for OCT B-scan fluid segmentation 2025-Sep, Computerized medical imaging and graphics : the official journal of the Computerized Medical Imaging Society IF:5.4Q1 DOI:10.1016/j.compmedimag.2025.102613 PMID:40763605	研究论文	提出一种基于深度学习的OCT B扫描图像中液体区域分割新方法Fluid-SegNet	采用多维度损失驱动的Y-Net架构结合扩张卷积，有效解决细小液体区域分割和异质性液体欠分割问题	NA	提升OCT B扫描图像中液体区域的自动分割精度	视网膜OCT B扫描图像中的液体区域	计算机视觉	视网膜疾病	深度学习	Y-Net with dilated convolutions	医学图像（OCT B扫描）	三个公共数据集（UMN、AROI、OIMHS）
1077	2025-09-02	Determination of Skeletal Age From Hand Radiographs Using Deep Learning 2025-Sep, The American journal of sports medicine DOI:10.1177/03635465251359618 PMID:40815847	研究论文	开发基于深度学习的模型，用于从手部X光片准确测定骨骼年龄	利用ConvNeXt模型结合多个数据集和时序年龄信息，显著提升了骨骼年龄预测的准确性和可靠性，相比现有最优模型有19.8%的改进	模型验证仅基于有限的外部数据集（200张机构图像），未涉及更广泛的临床多样性或不同设备来源的图像	开发高精度、可靠的深度学习模型以替代传统耗时的骨骼年龄估算方法	手部X光片图像	计算机视觉	NA	深度学习，图像预处理，5折交叉验证	ConvNeXt	图像	超过20,000张手部X光片，来自RSNA、RHPE和DHA三个公共数据集及200张机构图像
1078	2025-09-02	A multimodal skin lesion classification through cross-attention fusion and collaborative edge computing 2025-Sep, Computerized medical imaging and graphics : the official journal of the Computerized Medical Imaging Society IF:5.4Q1 DOI:10.1016/j.compmedimag.2025.102588 PMID:40561935	研究论文	提出一种结合多模态深度学习与协作边缘计算的皮肤病变分类方法，提升诊断准确率并降低延迟与隐私风险	引入基于交叉注意力的特征融合机制整合皮肤镜图像与患者元数据，并设计协作推理方案在IoT与边缘设备间分配计算任务	NA	开发高精度、低延迟且保护隐私的皮肤病变计算机辅助诊断系统	皮肤病变图像与患者元数据	计算机视觉	皮肤癌	深度学习	基于交叉注意力的多模态融合模型	图像与元数据	多个基准数据集（如HAM10000）
1079	2025-09-02	DeepHybrid-CNN: A hybrid approach for pre-processing of skin cancer images 2025-Sep, Computerized medical imaging and graphics : the official journal of the Computerized Medical Imaging Society IF:5.4Q1 DOI:10.1016/j.compmedimag.2025.102611 PMID:40803055	研究论文	提出一种结合各向异性强度毛发去除、高斯滤波和深度残差CNN的混合方法，用于皮肤癌图像预处理以提高诊断准确性	创新性地融合传统图像处理（AI-HR和GF）与深度学习（Deep Residual CNN）技术，实现更有效的皮肤图像去噪和毛发去除	NA	提升皮肤癌图像的预处理质量，以支持更准确的计算机辅助分割和分类诊断	皮肤病变图像，特别是包含噪声和毛发的皮肤镜图像	计算机视觉	皮肤癌	Anisotropic Intensity Hair Removal, Gaussian Filter, Deep Residual CNN	CNN	图像	基于HAM10000数据集的实验验证
1080	2025-09-02	LR-COBRAS: A logic reasoning-driven interactive medical image data annotation algorithm 2025-Sep, Computerized medical imaging and graphics : the official journal of the Computerized Medical Imaging Society IF:5.4Q1 DOI:10.1016/j.compmedimag.2025.102623 PMID:40812153	研究论文	提出一种基于逻辑推理的交互式医学图像数据标注算法LR-COBRAS，旨在提升标注精度并减少人工交互负担	通过逻辑推理模块自动生成潜在约束关系（must-link/cannot-link），结合对称性、传递性和一致性规则优化聚类过程	NA	开发智能医学图像标注工具以辅助医疗专业人员提升标注效率和准确性	医学图像数据	计算机视觉	NA	交互式聚类算法	逻辑推理驱动模型	医学图像	基于MedMNIST+和ChestX-ray8数据集的实验验证