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	2025-10-06	High-Resolution Magnetic Resonance Imaging Radiomics for Identifying High-Risk Intracranial Plaques 2025-Oct, Translational stroke research IF:3.8Q2 DOI:10.1007/s12975-025-01345-1 PMID:40108073	研究论文	基于高分辨率磁共振成像影像组学构建高风险颅内斑块模型，用于区分症状性和无症状性斑块	结合影像组学特征与深度学习技术构建混合模型，相比传统模型显著提高了高风险颅内斑块的识别准确率	样本量相对有限（172名患者，188个斑块），需要更大规模研究验证	识别和预测易破裂的高风险颅内斑块，预防脑血管事件	颅内动脉粥样硬化斑块（100个症状性，88个无症状性）	医学影像分析	脑血管疾病	高分辨率磁共振成像（HRMRI）	随机森林，岭回归，LASSO，深度学习	医学影像（MRI）	172名患者，188个颅内斑块	NA	NA	AUC（曲线下面积）	NA
982	2025-10-06	ElastoNet: Neural network-based multicomponent MR elastography wave inversion with uncertainty quantification 2025-Oct, Medical image analysis IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.media.2025.103642 PMID:40482562	研究论文	提出基于神经网络的多分量磁共振弹性成像波反演方法ElastoNet，具备不确定性量化能力	首次实现独立于分辨率和振动频率的多波分量分析，并提供不确定性量化图谱	仅使用5×5像素的合成波块进行训练，未在更大尺寸数据上验证	开发鲁棒的磁共振弹性成像波反演方法以量化软组织刚度	合成平面波、腹部MRE有限元模拟、体模MRE数据、14名健康志愿者的宽频多频腹部MRE研究	医学影像分析	NA	磁共振弹性成像	神经网络	波图像	14名健康志愿者，合成波块数据	证据深度学习	ElastoNet	均方根误差	NA
983	2025-10-06	Automatic MRI segmentation of masticatory muscles using deep learning enables large-scale muscle parameter analysis 2025-Oct, International journal of oral and maxillofacial surgery IF:2.2Q2 DOI:10.1016/j.ijom.2025.05.008 PMID:40483235	研究论文	开发基于深度学习的自动MRI咀嚼肌分割方法，支持大规模肌肉参数分析	首次实现八块咀嚼肌的自动MRI分割，为个性化种植体设计提供肌肉参数分析	训练样本量有限（40个MRI扫描），需要更多数据验证泛化能力	通过自动分割咀嚼肌改善下颌骨重建手术的个性化种植体设计	咀嚼肌（八块肌肉）的MRI图像分割	医学图像分析	下颌骨疾病	MRI成像	深度学习	医学图像（MRI）	40个T1加权MRI扫描（训练集），10个手动分割扫描（测试集）	NA	NA	Dice相似系数, IoU, 精确率, 召回率	NA
984	2025-10-06	A novel explainable AI framework for medical image classification integrating statistical, visual, and rule-based methods 2025-Oct, Medical image analysis IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.media.2025.103665 PMID:40505210	研究论文	提出一种集成统计、可视化和基于规则方法的新型可解释AI框架，用于医学图像分类	首次将统计特征、可视化解释和基于规则的说明集成到统一框架中，并提出新型统计特征图叠加可视化方法	方法仅在五种医学图像数据集上验证，需要更多领域验证	提高深度学习模型在医学图像分析中的透明度和可解释性	医学图像分类任务	计算机视觉	多种疾病（COVID-19、乳腺癌、脑肿瘤、肺癌、结肠癌、青光眼）	医学影像分析	CNN, 决策树, RuleFit	医学图像	五个医学影像数据集（COVID-19放射影像、超声乳腺癌、脑肿瘤MRI、肺癌和结肠癌病理、青光眼图像）	NA	Mobilenetv2	医学专家验证	NA
985	2025-10-06	Deep learning detection of acute and sub-acute lesion activity from single-timepoint conventional brain MRI in multiple sclerosis 2025-Oct, Medical image analysis IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.media.2025.103619 PMID:40505211	研究论文	开发基于单时间点常规脑部MRI的深度学习模型，用于检测多发性硬化症中急性和亚急性病变活动	首次提出从单时间点常规脑部MRI量化过去24周内急性病变活动的临床相关任务	模型性能在独立验证队列中的AUC为80-84%，仍有提升空间	通过深度学习改进多发性硬化症急性病变活动的检测和预后预测	复发缓解型多发性硬化症患者	医学影像分析	多发性硬化症	常规脑部磁共振成像	深度学习	脑部MRI图像	多个独立复发缓解型多发性硬化症队列	NA	2D-UNet, Transformer	AUC, 精确度, 召回率	NA
986	2025-10-06	TCFNet: Bidirectional face-bone transformation via a Transformer-based coarse-to-fine point movement network 2025-Oct, Medical image analysis IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.media.2025.103653 PMID:40527150	研究论文	提出基于Transformer的粗到细点移动网络TCFNet，用于正颌手术规划中的密集人脸-骨骼点云双向转换	首次将Transformer架构与局部信息聚合网络结合，通过两阶段粗到细策略学习面骨点云的复杂对应关系，并引入可选的辅助损失函数利用专家知识	未明确说明计算效率提升程度和模型在临床环境中的验证情况	开发高效准确的面骨形状转换方法以改进计算机辅助手术模拟	人脸和骨骼的三维点云数据	计算机视觉	正颌外科疾病	点云处理技术	Transformer, GRU	3D点云	NA	PyTorch	TCFNet, LIA-Net, Transformer-based网络	评估指标和可视化结果	NA
987	2025-10-06	A Performance Benchmarking Review of Transformers for Speaker-Independent Speech Emotion Recognition 2025-Oct, International journal of neural systems IF:6.6Q1 DOI:10.1142/S0129065725300013 PMID:40726155	综述	对用于说话人无关语音情感识别的Transformer架构进行全面性能评估	首次对Transformer在说话人无关语音情感识别任务中进行系统性性能基准测试	在跨数据集测试中大多数实验实例准确率低于40%	评估Transformer架构在说话人无关语音情感识别中的性能表现	语音情感识别系统	自然语言处理,信号处理	NA	语音信号处理	Transformer	音频信号	多个公开可用数据集	NA	Transformer	准确率	NA
988	2025-09-03	Corrigendum to "Identification and validation of synergistic drug strategies targeting macrophage polarization in triple-negative breast cancer via single-cell transcriptomics and deep learning" [Translational Oncology 2025 Jun 26;59:102457] 2025-Oct, Translational oncology IF:4.5Q1 DOI:10.1016/j.tranon.2025.102474 PMID:40818872	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
989	2025-10-06	Automatic prostate volume estimation in transabdominal ultrasound images 2025-Oct, European journal of radiology IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.ejrad.2025.112274 PMID:40614658	研究论文	提出基于深度学习的框架，利用经腹超声图像自动估计前列腺体积	首次开发针对经腹超声图像的深度学习框架，实现非侵入性前列腺体积自动估计	样本量相对较小（100例患者），经腹超声图像质量较低且存在操作者依赖性	改进前列腺癌风险分层的非侵入性方法	100名前列腺患者（中位年龄67岁）的经腹超声视频数据	计算机视觉	前列腺癌	超声成像	深度学习	超声视频图像	100例患者	NA	NA	Dice相关系数, Hausdorff距离, 体积误差	NA
990	2025-10-06	Impact of super-resolution deep learning-based reconstruction for hippocampal MRI: A volunteer and phantom study 2025-Oct, European journal of radiology IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.ejrad.2025.112289 PMID:40639021	研究论文	评估超分辨率深度学习重建对海马体磁共振图像质量的影响	首次将超分辨率深度学习重建技术应用于海马体MRI，在保持对比度的同时显著提升图像质量并减少采集时间	样本量较小（仅13名健康志愿者），缺乏患者数据验证	评估超分辨率深度学习重建技术对海马体MRI图像质量的改善效果	健康志愿者和ACR模体	医学影像分析	神经系统疾病	MRI，超分辨率深度学习重建	深度学习	磁共振图像	13名健康志愿者和ACR模体	NA	NA	对比度，对比噪声比，隔板斜率，噪声，伪影，锐度，整体质量	3T MRI
991	2025-10-06	Deep learning CAIPIRINHA-accelerated 3D MRI of the knee cartilage at 7 Tesla 2025-Oct, European journal of radiology IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.ejrad.2025.112287 PMID:40651115	研究论文	本研究探讨了在7特斯拉磁场下使用深度学习重建的CAIPIRINHA加速3D DESS序列进行膝关节软骨成像的可行性和扫描时间缩减程度	首次将深度学习重建与CAIPIRINHA加速技术结合应用于7T膝关节软骨成像，实现了最高六倍加速而保持图像质量	样本量较小（18名志愿者的35个膝关节），未在患者群体中验证	评估深度学习重建在7T膝关节软骨加速MRI中的可行性和性能	健康志愿者的膝关节软骨	医学影像分析	骨科疾病	3D双回波稳态序列，并行成像加速技术	深度学习	MRI图像	18名志愿者的35个膝关节	NA	NA	图像质量评分，统计学显著性分析，读者间一致性评估	NA
992	2025-10-06	A novel segmentation-based deep learning model for enhanced scaphoid fracture detection 2025-Oct, European journal of radiology IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.ejrad.2025.112309 PMID:40652603	研究论文	开发了一种基于分割的深度学习模型，用于从手腕X光片中检测明显和隐匿的舟骨骨折	首次提出基于分割的深度学习模型用于舟骨骨折检测，特别在隐匿骨折检测方面表现优于临床专家	样本量相对有限（408例患者），仅使用单一机构数据	开发深度学习模型检测舟骨骨折，并与专家诊断性能进行比较	手腕X光片中的舟骨骨折	计算机视觉	骨科创伤	磁共振成像,计算机断层扫描	深度学习	X光图像	408例患者，410个手腕，1011张X光片（其中718张包含舟骨骨折，58例为隐匿骨折）	NA	基于分割的深度学习模型	敏感度,特异度,准确率,AUC	NA
993	2025-10-06	Deep learning reconstruction enhances bone visualization in zero echo time MRI for cervical spondylosis: A prospective study 2025-Oct, European journal of radiology IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.ejrad.2025.112310 PMID:40669257	研究论文	本研究评估深度学习重建技术在零回波时间MRI中提升颈椎病骨组织可视化效果的应用价值	首次将深度学习重建技术应用于零回波时间MRI，在保证图像质量的同时显著缩短62%扫描时间	样本量有限（43例患者），需进一步多中心验证	评估深度学习重建技术对零回波时间MRI图像质量和扫描时间的优化效果	颈椎病术前患者的骨组织和软组织结构	医学影像分析	颈椎病	零回波时间MRI，深度学习重建	深度学习	MRI图像	43例颈椎病术前患者	NA	NA	信噪比，对比噪声比，κ值，组内相关系数	NA
994	2025-10-06	Automated CAD-RADS scoring from multiplanar CCTA images using radiomics-driven machine learning 2025-Oct, European journal of radiology IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.ejrad.2025.112320 PMID:40684709	研究论文	本研究开发了一种基于放射组学的机器学习方法，用于从多平面CCTA图像自动进行CAD-RADS评分	首个基于放射组学的CAD-RADS分类模型，相比深度学习方法具有更好的可解释性	回顾性单中心研究，样本量相对有限	自动化冠状动脉疾病报告与数据系统评分	冠状动脉疾病患者	医学影像分析	心血管疾病	冠状动脉计算机断层扫描血管成像	机器学习	医学影像	251名患者	NA	级联管道模型	AUC	NA
995	2025-10-06	NAVIGATOR: A regional multimodal imaging biobank initiative powered by AI tools for precision medicine in oncology 2025-Oct, European journal of radiology IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.ejrad.2025.112327 PMID:40743874	研究论文	介绍NAVIGATOR项目建立的意大利区域影像生物库和交互式研究平台，通过整合多模态影像、临床和组学数据支持精准肿瘤学	超越静态存储库，提供安全的虚拟研究环境，用户可上传数据、测试AI算法并执行完整分析流程	NA	推进肿瘤学研究并支持临床决策	前列腺癌、直肠癌和胃癌患者	数字病理	前列腺癌,直肠癌,胃癌	影像组学,深度学习	深度学习模型	多模态影像,临床数据,组学数据	700多名患者	NA	NA	NA	虚拟研究环境
996	2025-10-06	Deep learning-enhanced multi-modal modeling for electrosorption performance prediction via Nyquist plots 2025-Oct-01, Environmental research IF:7.7Q1 DOI:10.1016/j.envres.2025.122069 PMID:40473194	研究论文	开发了一种基于深度学习的多模态模型，通过结合奈奎斯特图电化学表征和关键工艺参数来预测Cr(VI)去除效率和Cr(III)再生效率	首次将奈奎斯特图电化学表征与工艺参数结合，并采用ANN-CNN多模态模型进行电吸附性能预测	模型性能对退火温度变量较为敏感，单一ANN模型预测精度有限	预测流动电吸附系统中Cr(VI)去除效率和Cr(III)再生效率	石墨化纳米金刚石阴极电极在不同退火温度下的电化学性能	机器学习	NA	电化学阻抗谱，奈奎斯特图分析	ANN, CNN	电化学数据，工艺参数数据	不同退火温度下的电极样品	NA	人工神经网络，卷积神经网络	R值，平均绝对误差，均方误差	NA
997	2025-10-06	ChewNet: A multimodal dataset for invivo and invitro beef and plant-based burger patty boluses with images, texture, and force profiles 2025-Oct, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2025.111890 PMID:40778379	研究论文	本文提出了一个包含牛肉和植物基汉堡肉饼咀嚼过程中图像、质地和力分布的多模态数据集	首次同时包含人体实验和仿生机器人咀嚼实验的多模态食品咀嚼数据集，涵盖咀嚼过程中的实时图像、力学参数和质地分析	仅包含3名健康成年男性参与者，样本规模有限	研究食品咀嚼过程中食团特性的变化规律，开发能够从图像预测咀嚼食品机械和质地特性的深度学习模型	牛肉和植物基汉堡肉饼的咀嚼过程	食品科学, 机器人学, 机器学习	吞咽障碍, 颌部疾病	质地剖面分析(TPA), 仿生机器人咀嚼	NA	图像, 力学数据, 质地参数	3名健康成年男性参与者，牛肉和植物基汉堡肉饼样本	NA	NA	NA	NA
998	2025-10-06	A novel multimodal adaptive delineation model for primary tumors and lymph node metastases in multi-center nasopharyngeal carcinoma radiotherapy 2025-Oct, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2025.108965 PMID:40682906	研究论文	提出一种新型多模态自适应分割模型，用于鼻咽癌放疗中原发肿瘤和淋巴结转移灶的自动勾画	采用条件去噪扩散模型（DDPM）结合跨模态和模态内注意力机制，动态校准多模态特征融合权重	样本量相对有限（529例回顾性病例和4例前瞻性病例），淋巴结转移灶分割精度低于原发肿瘤	提高鼻咽癌放疗中肿瘤靶区（GTV）自动勾画的准确性和稳定性	鼻咽癌患者的多中心CT和MRI影像数据	医学影像分析	鼻咽癌	CT, MRI	条件去噪扩散模型（DDPM）	医学影像（CT和MRI）	529例回顾性病例和4例前瞻性病例	NA	条件去噪扩散模型（DDPM）	Dice相似系数（DSC）, 95% Hausdorff距离（HD95）, 平均表面距离（MSD）	NA
999	2025-10-06	A classification method of motor imagery based on brain functional networks by fusing PLV and ECSP 2025-Oct, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.neunet.2025.107684 PMID:40450930	研究论文	提出一种融合相位锁定值和增强共空间模式的脑功能网络构建方法，用于运动想象分类	融合边缘特征和节点特征构建新型脑功能网络，并设计注意力多尺度特征卷积神经网络进行验证	NA	增强大脑状态解码能力，评估运动想象过程中脑区相关节点的功能连接变化	左右手抓握任务的运动想象脑电信号	脑机接口	NA	脑电图，相位锁定值，增强共空间模式	CNN	脑电信号	SHU_Dataset和BCI IV 2a数据集	NA	注意力多尺度特征卷积神经网络	准确率	NA
1000	2025-10-06	CDAFormer: Hybrid Transformer-based contrastive domain adaptation framework for unsupervised hyperspectral change detection 2025-Oct, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.neunet.2025.107633 PMID:40505164	研究论文	提出基于混合Transformer的对比域自适应框架CDAFormer，用于无监督高光谱变化检测	首次将混合Transformer与对比域自适应结合，通过分别对齐两个域的变化和未变化差异特征来实现无监督域适应	未明确说明对计算资源的需求和模型训练时间成本	解决高光谱图像变化检测中的域适应问题，提升模型在无标注数据下的检测性能	高光谱图像	计算机视觉	NA	高光谱成像	Transformer	高光谱图像	NA	NA	混合Transformer, 全连接层	NA	NA