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
861	2025-10-05	Comparison of organ volumes and standardized uptake values in [18F]FDG-PET/CT images using MOOSE and TotalSegmentator to segment CT images 2025-Oct, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.70025 PMID:40993940	研究论文	比较两种深度学习算法MOOSE和TotalSegmentator在[18F]FDG-PET/CT图像中分割33个解剖结构的体积和标准化摄取值差异	首次系统比较两种开源深度学习分割工具在PET/CT图像分析中的互换性	仅针对转移性乳腺癌患者的基线扫描，未评估其他疾病类型或随访数据	评估两种深度学习分割算法在器官体积和SUV值测量中的一致性	315名转移性乳腺癌女性的[18F]FDG-PET/CT基线图像	医学影像分析	乳腺癌	[18F]FDG-PET/CT成像	深度学习	CT图像,PET图像	315名患者	MOOSE v.3.0.14, TotalSegmentator v.2.0.5	NA	相对差异	NA
862	2025-10-05	Early Prediction and Risk Analysis Using Hybrid Deep Learning Techniques in Multimodal Biomedical Image 2025-Oct, Developmental neurobiology IF:2.7Q3 DOI:10.1002/dneu.23001 PMID:41015781	研究论文	提出一种融合多模态医学图像的混合深度学习框架，用于早期癌症预测和风险分析	结合多模态图像融合技术与混合深度学习模型，整合传统特征提取方法（ORB）和深度学习特征（InceptionV4），使用MS-GWNN分类器进行恶性肿瘤分期预测	未整合更多成像模态，缺乏实时临床应用验证，模型可解释性有待提升	开发能够处理多样化医学图像、提取有意义的特征并提供准确分类的高效模型，用于早期癌症检测	多模态医学图像（MRI和CT扫描）中的癌变区域	计算机视觉	癌症	多模态图像融合，高斯平滑预处理，ORB特征提取	混合深度学习	多模态医学图像	TCIA数据集	NA	InceptionV4, MS-GWNN	准确率, 敏感度, 特异性	NA
863	2025-10-05	E2E-TM: Dual-Way Feature Extraction and End-to-End Transformer Based Parkinson's Disease Diagnosis Using Integrated MR Imaging and Electroencephalogram Signals 2025-Oct, Developmental neurobiology IF:2.7Q3 DOI:10.1002/dneu.23002 PMID:41015780	研究论文	提出一种基于双模态特征提取和端到端Transformer的帕金森病诊断方法E2E-TM，整合磁共振成像和脑电图信号进行精确诊断	提出端到端Transformer模块E2E-TM，采用多尺度主干卷积和双路主干卷积模块进行特征提取，结合双并行注意力网络降低特征维度，实现多模态数据的有效融合	可能存在数据集多样性和代表性不足的风险，模型在特定人群上可能过拟合，影响跨患者群体和人口统计学的泛化能力	开发精确的帕金森病诊断方法	帕金森病患者	医学影像分析	帕金森病	磁共振成像, 脑电图	Transformer, CNN	图像, 信号	NA	NA	Transformer, Super U-Net	NA	NA
864	2025-10-05	AlzFormer: Video-based space-time attention model for early diagnosis of Alzheimer's disease 2025-Oct-15, Neuroscience IF:2.9Q2 DOI:10.1016/j.neuroscience.2025.08.062 PMID:40912354	研究论文	提出基于视频时空注意力机制的AlzFormer深度学习框架，用于阿尔茨海默病的早期诊断	首次将T1加权MRI体积视为序列输入，利用时空自注意力机制建模切片间连续性，将切片对应为视频帧	仅使用ADNI数据集的1.5T MRI扫描，样本来源相对单一	开发用于阿尔茨海默病早期诊断的深度学习模型	阿尔茨海默病(AD)、轻度认知障碍(MCI)和认知正常(CN)个体	计算机视觉	阿尔茨海默病	结构MRI扫描	Transformer	医学影像	ADNI数据集的1.5T MRI扫描	NA	AlzFormer	准确率,F1-score,AUC	NA
865	2025-10-05	APD-FFNet: a novel explainable deep feature fusion network for automated periodontitis diagnosis on dental panoramic radiography 2025-Oct-01, Dento maxillo facial radiology DOI:10.1093/dmfr/twaf034 PMID:40343455	研究论文	提出一种新型可解释深度特征融合网络APD-FFNet，用于牙科全景X光片的自动化牙周炎诊断	首次将卷积层和基于Transformer的层结合在深度特征融合框架中，专门为牙周炎诊断设计	NA	开发自动化牙周炎诊断系统	牙科全景X光片	医学影像分析	牙周炎	深度学习	CNN, Transformer	X光影像	337张经牙周病专家标注的全景X光片	NA	APD-FFNet（自定义卷积和Transformer层融合架构）	准确率, F1分数, AUC, Jaccard相似系数, Matthews相关系数	NA
866	2025-10-05	Impact of sarcopenia and obesity on mortality in older adults with SARS-CoV-2 infection: automated deep learning body composition analysis in the NAPKON-SUEP cohort 2025-Oct, Infection IF:5.4Q1 DOI:10.1007/s15010-025-02555-3 PMID:40377852	研究论文	本研究通过深度学习自动分析老年COVID-19患者的身体成分，探讨肌肉减少症和肥胖对死亡率的影响	首次在国家级大流行病队列中应用预训练深度学习模型自动分析常规胸部CT的身体成分	样本量相对有限（157例患者），仅包含60岁以上重症COVID-19肺炎患者	比较肥胖和肌肉减少症对严重呼吸道感染老年患者死亡率的相对影响	60岁以上确诊重症COVID-19肺炎的住院患者	数字病理学	COVID-19	胸部CT扫描	深度学习	医学影像	157例住院患者（平均年龄70±8岁，41%女性）来自57个研究中心	NA	预训练深度学习模型	p值, 比值比	NA
867	2025-10-05	Machine learning to identify hypoxic-ischemic brain injury on early head CT after pediatric cardiac arrest 2025-Oct, Resuscitation IF:6.5Q1 DOI:10.1016/j.resuscitation.2025.110693 PMID:40582483	研究论文	使用深度学习模型检测儿童院外心脏骤停后早期CT扫描中的缺氧缺血性脑损伤	深度学习模型能够识别放射科医生视觉无法发现的缺氧缺血性脑损伤	样本量相对较小（117例OHCA病例），且为回顾性研究	开发能够早期检测儿童心脏骤停后缺氧缺血性脑损伤的深度学习模型	儿童院外心脏骤停患者和年龄匹配的对照组	医学影像分析	缺氧缺血性脑损伤	CT扫描	深度学习	CT图像	117例OHCA病例，年龄3.1[0.7-12.2]岁，43%死亡，58%预后不良	NA	NA	AUC	NA
868	2025-10-05	Automatic identification of dental implant brands with deep learning algorithms 2025-Oct-01, Dento maxillo facial radiology DOI:10.1093/dmfr/twaf054 PMID:40627380	研究论文	本研究使用深度学习算法在全景X光片上自动识别四种不同品牌的牙科种植体	首次将深度学习应用于牙科种植体品牌识别，并比较了多种主流算法的性能	仅包含四种种植体品牌，样本来源可能有限	解决无法识别牙科种植体品牌带来的问题，实现自动分类	牙科种植体品牌	计算机视觉	牙科疾病	对比度受限自适应直方图均衡化	CNN	图像	5375张裁剪后的全景X光片，包含四种种植体系统（NucleOSS、Medentika、Nobel、Implance）	NA	GoogleNet, ResNet-18, VGG16, ShuffleNet	准确率, 精确率, 灵敏度, F1分数, ROC曲线, 混淆矩阵	NA
869	2025-10-05	A deep learning framework for accurate mammographic mass classification using local context attention module 2025-Oct, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.18119 PMID:40985504	研究论文	提出一种结合局部上下文注意力模块的深度学习框架，用于基于双视图乳腺X线摄影的乳腺肿块准确分类	引入局部上下文注意力模块(LCAM)，通过通道和空间两个维度自适应优化特征表示，提升对乳腺肿块恶性相关影像组学特征的区分能力	NA	提高乳腺X线摄影对乳腺癌BI-RADS分类的准确性和一致性	乳腺X线摄影图像中的乳腺肿块	计算机视觉	乳腺癌	乳腺X线摄影	CNN	图像	3020名患者	NA	基于CNN的框架，包含局部上下文注意力模块(LCAM)	灵敏度, 特异度	NA
870	2025-10-05	Artificial intelligence for HIV care: a global systematic review of current studies and emerging trends 2025-Oct, Journal of the International AIDS Society IF:4.6Q1 DOI:10.1002/jia2.70045 PMID:40990267	系统综述	本系统综述全面评估了人工智能在HIV护理连续过程中的应用现状和新兴趋势	首次系统性地将AI在HIV护理中的应用按四个主题领域进行分类分析，并识别了当前研究空白和未来方向	数据质量、基础设施限制和伦理考虑等挑战仍需解决，资源有限环境中的可扩展性AI解决方案研究不足	系统识别、绘制和综合AI方法在HIV护理连续过程中的应用研究	HIV护理连续过程，包括HIV检测、治疗监测、护理保留和临床免疫学结果管理	机器学习	HIV/艾滋病	机器学习方法	随机森林,神经网络,支持向量机,深度学习	医疗数据	47项研究（从3185条记录中筛选）	NA	NA	灵敏度,特异性,准确率,AUC	NA
871	2025-10-05	An overview of reliable and representative DVC measurements for musculoskeletal tissues 2025-Oct, Journal of microscopy IF:1.5Q3 DOI:10.1111/jmi.70008 PMID:40636996	综述	本文综述了数字体积相关(DVC)技术在肌肉骨骼组织生物力学研究中的可靠性和代表性测量方法	重点关注组织界面处理、边界效应和DVC输出不确定性量化等关键技术挑战，并探讨了DVC与计算建模耦合及深度学习等数据驱动方法的整合	指出了当前DVC技术在精度、临床转化和自动化工作流程方面的局限性	评估和改进DVC技术在肌肉骨骼组织生物力学表征中的可靠性和代表性	矿化和软组织等肌肉骨骼组织	生物医学工程	肌肉骨骼疾病	数字体积相关(DVC)	深度学习	3D图像数据	NA	NA	NA	测量精度、可靠性	NA
872	2025-10-05	Smarter stomata: emergent technologies unlocking yield potential in a changing climate 2025-Oct, AoB PLANTS IF:2.6Q2 DOI:10.1093/aobpla/plaf048 PMID:40979128	综述	探讨气孔性状在气候变化背景下作为作物育种靶标的潜力及新兴技术在其中的应用	系统整合深度学习、CRISPR、多组学等前沿技术，提出将气孔性状纳入育种策略的新范式	未明确具体作物的最佳气孔模型，环境适应性策略存在情景依赖性	开发气候适应性作物的气孔性状育种策略	作物气孔生理与解剖特征	农业生物技术	NA	深度学习、孔隙测量、数字显微、遥感、CRISPR、多组学分析	深度学习模型	图像、生理测量、遥感数据	NA	NA	NA	NA	NA
873	2025-10-05	KurdABSA: Kurdish aspect-based sentiment analysis dataset curation using few-shot learning 2025-Oct, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2025.112012 PMID:40989237	研究论文	本研究创建了首个库尔德语索拉尼方言方面级情感分析数据集，并采用少样本学习进行自动标注	开发了首个公开的库尔德语方面级情感分析数据集，填补了低资源语言在该领域的空白	数据集仅限于餐厅评论领域，可能无法泛化到其他领域	为低资源语言开发方面级情感分析资源，促进自然语言处理研究	库尔德语索拉尼方言的餐厅评论文本	自然语言处理	NA	少样本学习	提示学习模型	文本	超过4000个四元组ABSA样本	NA	NA	NA	NA
874	2025-10-05	A Combined Model Based on Bone Mineral Density for Noninvasive Prediction of Prognosis in Non-Small Cell Lung Cancer Patients Receiving Immune Checkpoint Inhibitors: A Multicenter Retrospective Study 2025-Oct, MedComm IF:10.7Q1 DOI:10.1002/mco2.70398 PMID:40989575	研究论文	开发结合骨密度和临床特征的联合模型用于预测非小细胞肺癌患者免疫治疗的预后	首次将基线骨密度和治疗后骨密度下降纳入预后预测模型，并揭示骨密度与肿瘤微环境的关联机制	回顾性研究设计，样本来自多个中心可能存在异质性	建立非侵入性预后预测模型改善非小细胞肺癌患者免疫治疗的风险分层	接受免疫检查点抑制剂治疗的晚期非小细胞肺癌患者	数字病理	肺癌	深度学习，转录组分析	深度学习	医学影像，临床数据，转录组数据	2096名患者（模型开发），130名患者（转录组分析）	NA	NA	Harrell's concordance index，风险比，无进展生存期，总生存期	NA
875	2025-10-05	Artificial Intelligence-Based Classification of Renal Oncocytic Neoplasms: Advancing From a 2-Class Model of Renal Oncocytoma and Low-Grade Oncocytic Tumor to a 3-Class Model Including Chromophobe Renal Cell Carcinoma 2025-Oct-01, Archives of pathology & laboratory medicine IF:3.7Q1 DOI:10.5858/arpa.2024-0374-OA PMID:39957180	研究论文	开发基于人工智能的肾脏嗜酸细胞肿瘤分类模型，从双分类扩展到三分类	从肾嗜酸细胞瘤和低级别嗜酸细胞肿瘤的双分类模型扩展到包含嫌色细胞肾细胞癌的三分类模型	样本量相对有限，仅包含269张全切片图像	开发自动计算分类器对肾脏嗜酸细胞肿瘤进行分层诊断	肾脏活检和切除标本的全切片图像	数字病理	肾癌	全切片图像分析	深度学习	图像	269张全切片图像，来自6个机构的125个病例	NA	弱监督注意力机制的多示例学习	准确率, AUC	NA
876	2025-10-05	Automated Prediction of Bone Volume Removed in Mastoidectomy 2025-Oct, Otolaryngology--head and neck surgery : official journal of American Academy of Otolaryngology-Head and Neck Surgery DOI:10.1002/ohn.1365 PMID:40790912	研究论文	开发深度学习管道自动化预测乳突切除术中骨体积去除量	首次将深度学习应用于虚拟现实乳突切除术模拟中的骨体积去除预测	数据集较小且来源单一，部分案例存在骨去除过度或不足的问题	通过术前预测骨去除体积来改善外科培训和计算机辅助手术	虚拟现实乳突切除术模拟数据	计算机视觉	耳科手术	虚拟现实模拟，计算机断层扫描	深度学习	医学影像	15个去标识化颞骨CT扫描	NA	NA	Dice分数，Hausdorff距离	NA
877	2025-10-05	Enhanced brain tumor classification in MRI using an optimized deep random graph dilated diffusion convolutional attention network 2025-Oct, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.70028 PMID:40993917	研究论文	提出一种结合深度学习和优化算法的脑肿瘤MRI图像分类方法	提出深度随机图扩张扩散卷积注意力网络(DR2DCAN)与冠豪猪优化器(CPO)相结合的新框架	NA	提高脑肿瘤MRI图像分类的准确性和可靠性	脑肿瘤MRI图像	计算机视觉	脑肿瘤	MRI	CNN,注意力机制	图像	来自Figshare和Kaggle的脑肿瘤数据集，包含非肿瘤胶质瘤、垂体瘤和脑膜瘤病例	NA	DeepLabV3+, DR2DCAN	准确率,精确率,召回率,F1分数	NA
878	2025-10-05	A multi-modal diffusion model for noise reduction of particle number limited Monte Carlo dose calculation for carbon ion radiotherapy 2025-Oct, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.70021 PMID:40993914	研究论文	开发并验证一种多模态扩散模型Diff-MC，用于减少碳离子放射治疗中粒子数受限的蒙特卡罗剂量计算的噪声	提出首个用于碳离子放疗的多模态扩散模型，采用混合融合策略整合数据级、特征级和决策级融合，保持蒙特卡罗方法的物理特性	模型在高度异质性数据集上验证，但需要进一步临床验证	提高碳离子放射治疗中蒙特卡罗剂量计算的效率和准确性	碳离子放射治疗的剂量计算	医学影像处理	癌症	蒙特卡罗模拟，深度学习	扩散模型	CT图像，剂量图，束流参数	训练验证集：20个CT的15000对束流数据；测试集：5个CT的500对束流数据；泛化测试集：100个CT的500对束流数据	NA	Diff-MC	gamma通过率，横向剂量，积分深度剂量，百分比深度剂量	NA
879	2025-10-05	Multi-scale nested graph transformer with graph operations: Advancing high-resolution chest x-ray classification 2025-Oct, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.70003 PMID:40995863	研究论文	提出一种多尺度嵌套图变换器模型，用于高分辨率胸部X射线图像分类	结合多尺度嵌套架构、交叉注意力融合和图池化操作，在保持局部细节的同时建模全局上下文关系	在小型数据集上可能存在过拟合风险，计算复杂度仍需优化	提高高分辨率胸部X射线图像的分类准确率，同时提升计算效率和泛化能力	高分辨率胸部X射线图像	计算机视觉	肺炎	医学影像分析	Transformer, 图神经网络	图像	三种类型的高分辨率胸部X射线图像数据集	PyTorch	多尺度嵌套图变换器	准确率, F1分数	NA
880	2025-10-05	An exploratory study on ultrasound image denoising using feature extraction and adversarial diffusion model 2025-Oct, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.70023 PMID:40996343	研究论文	本研究提出了一种基于扩散模型和生成对抗网络的超声图像去噪方法ADM-ExNet	将扩散模型的反向过程替换为GAN，并引入结构特征提取网络构建损失函数，增强细节保留能力	探索性研究，方法在更广泛数据集和临床场景中的有效性需进一步验证	开发超声图像去噪方法以提升图像质量	超声图像中的散斑噪声	计算机视觉	NA	超声成像	扩散模型,GAN	超声图像	三个公共数据集：HC18（胎儿头围超声图像）、CAMUS（心脏超声图像）、Ultrasound Nerve（神经超声图像），图像尺寸统一为256×256像素，训练集与验证集按9:1划分	NA	U-Net	均方误差(MSE),峰值信噪比(PSNR),结构相似性指数(SSIM),错误发现率(FDR),Cohen's d效应量	NA