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
141	2025-09-10	Navigating the landscape of multimodal AI in medicine: A scoping review on technical challenges and clinical applications 2025-Oct, Medical image analysis IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.media.2025.103621 PMID:40482561	综述	本文对医学领域基于深度学习的多模态人工智能应用进行了范围综述，分析了432篇相关论文	系统评估了多模态AI在医学领域的技术架构、融合策略和应用效果，揭示了其相比单模态模型平均AUC提升6.2个百分点的优势	存在跨部门协调困难、数据异质性和数据集不完整等挑战	探讨多模态AI在医学领域的技术挑战和临床应用	2018-2024年间发表的432篇医学多模态AI研究论文	多模态人工智能	NA	深度学习	多模态融合模型	多模态医疗数据	432篇研究论文
142	2025-09-09	Mitigating medical dataset bias by learning adaptive agreement from a biased council 2025-Oct, Medical image analysis IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.media.2025.103629 PMID:40472465	研究论文	提出一种无需显式偏倚标签的医疗图像去偏框架Ada-ABC，通过自适应学习偏倚委员会的预测结果来消除数据集偏倚	首次在医疗图像分类领域构建包含七种不同偏倚场景的去偏基准，并提出不依赖偏倚标签的自适应去偏方法	依赖偏倚委员会能否成功捕获数据集偏倚，且偏倚标签的不可知性可能影响去偏效果	解决医疗图像中的数据集偏倚问题，提升深度学习模型的准确性和公平性	医疗图像数据集	计算机视觉	NA	广义交叉熵损失优化	多分类器委员会	图像	来自四个数据集的七种不同偏倚场景样本
143	2025-09-09	SurgRIPE challenge: Benchmark of surgical robot instrument pose estimation 2025-Oct, Medical image analysis IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.media.2025.103674 PMID:40541088	研究论文	介绍SurgRIPE挑战赛，为手术机器人器械姿态估计提供基准数据集和评估标准	首次提供真实手术视频数据与真实器械姿态配对的基准数据集，并推动无标记姿态估计新算法的发展	NA	解决手术器械姿态估计中缺乏真实训练数据的问题，建立无标记方法的评估基准	手术机器人器械	计算机视觉	NA	深度学习	NA	视频	NA
144	2025-09-09	DeepSPV: A deep learning pipeline for 3D spleen volume estimation from 2D ultrasound images 2025-Oct, Medical image analysis IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.media.2025.103671 PMID:40554255	研究论文	提出一种名为DeepSPV的深度学习流程，用于从2D超声图像估计3D脾脏体积	首个使用深度学习从2D超声图像估计3D脾脏体积的工作，并引入了基于扩散模型生成的高度逼真合成数据集进行验证	主要使用合成数据集进行评估，真实临床环境中的泛化性能可能需要进一步验证	开发一种从2D超声图像准确估计脾脏体积的自动化方法，以替代需要3D成像模态的传统体积测量方式	脾脏和脾肿大，特别关注镰状细胞病(SCD)相关的脾脏评估	计算机视觉	镰状细胞病	深度学习，扩散模型	分割网络，变分自编码器(VAE)	2D超声图像	基于扩散模型生成的高度逼真合成脾脏超声数据集
145	2025-09-09	FSDA-DG: Improving cross-domain generalizability of medical image segmentation with few source domain annotations 2025-Oct, Medical image analysis IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.media.2025.103704 PMID:40602210	研究论文	提出一种名为FSDA-DG的新方法，通过少量单源标注提升医学图像分割的跨域泛化能力	引入语义引导的半监督数据增强策略，结合多解码器U-Net框架，在数据层面和模型层面同时提升域不变表示学习	仅针对单源域泛化任务进行验证，未涉及多源域场景	解决医学图像分割中标注数据有限和域偏移问题，提升模型在未见域的泛化性能	医学图像分割任务	计算机视觉	NA	半监督学习，数据增强	多解码器U-Net	医学图像	有限标注的单源域数据（具体数量未说明）
146	2025-09-09	DDintensity: Addressing imbalanced drug-drug interaction risk levels using pre-trained deep learning model embeddings 2025-Oct, Artificial intelligence in medicine IF:6.1Q1 DOI:10.1016/j.artmed.2025.103202 PMID:40617062	研究论文	提出一种名为DDintensity的新方法，利用预训练深度学习模型生成嵌入并结合LSTM-attention模型解决药物相互作用风险级别数据集不平衡问题	首次将跨领域预训练模型（图像、图结构、文本语料）的嵌入表示应用于药物相互作用风险预测，并发现BioGPT嵌入在此任务中表现最佳	NA	解决生物信息学中药物相互作用风险级别数据集的不平衡问题	药物相互作用风险级别数据	自然语言处理	NA	预训练深度学习模型嵌入，LSTM-attention模型	LSTM-attention	文本	基于DDinter数据集训练，使用MecDDI数据集验证，并包含化疗药物案例研究
147	2025-09-09	SimIntestine: A synthetic dataset from virtual capsule endoscope 2025-Oct, Medical image analysis IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.media.2025.103706 PMID:40617135	研究论文	提出一种生成带位置标注的虚拟肠道合成数据集（SimIntestine）的方法，用于胶囊内窥镜的深度和姿态估计研究	开发了整合虚拟胶囊内窥镜的胃肠道虚拟模型，生成包含真实解剖特征（如环状皱襞、绒毛）和生理过程（如蠕动）的标注数据集	NA	解决胃肠道图像数据缺乏精确位置标注的问题，提升深度学习模型在深度和姿态估计任务中的性能	人类小肠和大肠的虚拟模型及生成的合成图像数据集	计算机视觉	NA	虚拟胶囊内窥镜模拟	Endo-SfMLearner, Monodepth2	图像	NA
148	2025-09-09	Exploring Complexity-Calibrated morphological distribution for whole slide image classification and difficulty-grading 2025-Oct, Medical image analysis IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.media.2025.103707 PMID:40623354	研究论文	提出一种基于复杂性校准的多示例学习方法（CoCaMIL），用于全切片图像分类和难度分级	首次通过整合多种复杂性因素（模糊度、肿瘤大小、染色风格等）构建WSI形态学表示，并引入复杂性校准方法	未明确说明方法在跨中心验证时的具体性能限制	提升全切片图像分类精度并建立样本难度分级系统	全切片图像（WSI）	数字病理学	肿瘤（未指定具体类型）	图像-文本对比预训练框架	MIL（多示例学习）	病理图像	三个大型基准数据集（具体数量未说明）
149	2025-09-09	Automated detection and numbering of primary and permanent teeth in digital impressions of children using artificial intelligence 2025-Oct, Journal of dentistry IF:4.8Q1 DOI:10.1016/j.jdent.2025.105976 PMID:40659080	研究论文	开发并评估了一种基于人工智能的自动化方法，用于在儿童数字牙模中分割和标记乳牙与恒牙	结合大上下文预测进行牙齿标记和高分辨率预测进行牙齿分割的深度学习模型，在混合牙列识别中表现优于现有挑战赛最佳方案	对异常牙齿状况或模糊牙萌出模式的案例处理存在错误	区分儿童混合牙列中的乳牙与恒牙	儿童数字牙模	计算机视觉	NA	深度学习	CNN	3D数字牙模图像	716份数字牙模来自351名患者
150	2025-09-09	Automated chart filing on bitewings using deep learning: enhancing clinical diagnosis in a multi-center study 2025-Oct, Journal of dentistry IF:4.8Q1 DOI:10.1016/j.jdent.2025.105919 PMID:40550354	研究论文	本研究提出一种基于深度学习的自动化咬翼片图表归档方法，用于牙齿分割、编号及口腔疾病诊断	开发了分层Mask DINO模型实现端到端实例分割，并在多中心数据集上验证其优于其他模型的分割与分类性能	NA	通过深度学习自动化咬翼片的图表归档，提升牙科诊断效率和准确性	咬翼片X光影像中的牙齿及口腔疾病（种植体、牙冠、桥体、填充物、根管治疗、龋损、牙石）	计算机视觉	口腔疾病	深度学习	Hierarchical Mask DINO, Mask DINO, SparseInst, Mask R-CNN	医学影像（X光咬翼片）	训练验证集1045张（德国与荷兰），外部测试集216张（斯洛伐克）
151	2025-09-09	Deep learning for automatic ICD coding: Review, opportunities and challenges 2025-Oct, Artificial intelligence in medicine IF:6.1Q1 DOI:10.1016/j.artmed.2025.103187 PMID:40664094	综述	本文全面回顾了深度学习在自动ICD编码中的最新进展、机遇与挑战	从独特视角系统总结深度学习模型设计动机、神经网络类型及辅助数据应用，揭示新兴发展趋势	仅涵盖2017-2023年5个数据库的53篇文献，可能存在发表偏倚	提升医疗编码分配的效率与准确性，支持医疗数据统计、质量控制和计费等任务	临床文本中的疾病国际分类(ICD)编码	自然语言处理	NA	深度学习	CNN, RNN, Transformer, PLM, 注意力机制	临床文本	基于53篇已发表文献的系统综述
152	2025-09-09	Medical radiology report generation: A systematic review of current deep learning methods, trends, and future directions 2025-Oct, Artificial intelligence in medicine IF:6.1Q1 DOI:10.1016/j.artmed.2025.103220 PMID:40700862	系统综述	本文对基于深度学习的医学放射学报告生成方法进行了全面系统回顾，涵盖数据集、建模方法和评估实践	提供了迄今为止最全面的系统综述，涵盖从传统架构到大型语言模型的最新进展，并汇编了现代模型、工具包和预训练资源的链接	作为综述文章，主要基于现有文献分析，未进行原始实验验证	自动化医学放射学报告生成过程，辅助放射科医生并减少患者等待时间	医学放射学报告生成领域的研究文献和方法	医学影像与自然语言处理交叉领域	NA	深度学习	多种架构（包括传统架构和大型语言模型）	医学影像和文本报告	回顾了323篇文章，最终纳入78项研究，识别出22个常用数据集
153	2025-09-09	Optimizing contrast-enhanced abdominal MRI: A comparative study of deep learning and standard VIBE techniques 2025-Oct, Clinical imaging IF:1.8Q3 DOI:10.1016/j.clinimag.2025.110581 PMID:40795789	研究论文	比较深度学习重建技术与标准VIBE序列在腹部MRI中的图像质量和采集时间	首次将深度学习重建技术应用于对比增强冠状面VIBE序列，显著提升图像质量并缩短采集时间	深度学习重建序列显示外周伪影严重性增加	验证深度学习重建技术在腹部MRI中的性能并评估其图像质量	接受上腹部MRI检查的151例患者	医学影像分析	肝脏疾病	深度学习重建，MRI，VIBE序列	深度学习	医学影像	151例患者
154	2025-09-08	Artificial intelligence: a new era in prostate cancer diagnosis and treatment 2025-Oct-15, International journal of pharmaceutics IF:5.3Q1 DOI:10.1016/j.ijpharm.2025.126024 PMID:40769449	综述	本文回顾了人工智能在前列腺癌诊断与治疗中的当前应用及其变革性影响	人工智能通过整合临床、基因组和影像数据，提升诊断准确性和治疗规划，实现个性化医疗策略	认识到潜在挑战，但未具体说明技术或临床实施的局限性	探索人工智能在前列腺癌护理中的应用，以改善诊断和治疗规划	前列腺癌患者及其诊断与治疗过程	数字病理	前列腺癌	机器学习、深度学习	AI算法	影像数据（如MRI、超声）、临床数据、基因组数据	NA
155	2025-09-08	PixelPrint 4D : A 3D Printing Method of Fabricating Patient-Specific Deformable CT Phantoms for Respiratory Motion Applications 2025-Oct-01, Investigative radiology IF:7.0Q1 DOI:10.1097/RLI.0000000000001182 PMID:40173424	研究论文	提出一种名为PixelPrint 4D的3D打印方法，用于制造患者特异性、可形变的肺部CT体模以模拟呼吸运动	首次实现逐体素复制患者肺部密度分布，并能够模拟真实非刚性形变模式	研究仅基于单一肺癌患者的4DCT数据集，需要更多样本验证普适性	开发高保真呼吸运动体模，为CT成像和放射治疗中的运动补偿技术提供测试环境	肺癌患者的肺部结构和呼吸运动特征	医学影像	肺癌	3D打印、4DCT成像	NA	CT影像数据	1例肺癌患者的4DCT数据集
156	2025-09-08	Automated vertebral bone quality score measurement on lumbar MRI using deep learning: Development and validation of an AI algorithm 2025-Oct, Clinical neurology and neurosurgery IF:1.8Q2 DOI:10.1016/j.clineuro.2025.109094 PMID:40780043	研究论文	开发并验证一种基于深度学习的AI算法，用于从腰椎MRI自动测量椎体骨质量评分	首次使用YOLOv8模型实现椎体骨质量评分的全自动化计算，替代传统手动测量方法	需要进一步的外部验证以确保通用性和临床适用性	改善术前骨质量评估，识别手术结果风险患者	腰椎MRI扫描图像	计算机视觉	骨科疾病	MRI成像，深度学习	YOLOv8	医学图像	257例腰椎T1加权MRI扫描（SPIDER数据集）和47例腰椎手术患者的手动标注数据
157	2025-09-08	Spatial distribution of enlarged perivascular spaces as a potential biomarker for distinguishing vascular dementia from Alzheimer's disease in older adults 2025-Oct, Clinical neurology and neurosurgery IF:1.8Q2 DOI:10.1016/j.clineuro.2025.109098 PMID:40782606	研究论文	本研究探讨脑部不同区域扩大的血管周围间隙（EPVS）体积作为生物标志物，用于区分老年阿尔茨海默病和血管性痴呆	首次利用深度学习模型自动量化四个脑区的EPVS体积，并发现其空间分布差异可作为区分两种痴呆亚型的可靠影像学生物标志物	样本量有限（共215名患者），且所有患者年龄均大于65岁，结果可能不适用于年轻人群	区分阿尔茨海默病与血管性痴呆的诊断标志物研究	93名阿尔茨海默病患者和122名血管性痴呆患者	数字病理学	老年疾病	深度学习自动量化	VB-Net	影像数据	215名老年患者（93名AD，122名VD）
158	2025-09-07	A Survey of Deep Learning in Sports Applications: Perception, Comprehension, and Decision 2025-Oct, IEEE transactions on visualization and computer graphics IF:4.7Q1 DOI:10.1109/TVCG.2025.3554801 PMID:40138241	综述	本文全面综述了深度学习在体育应用中的算法、数据集、虚拟环境及挑战	系统梳理了深度学习在体育领域的感知、理解和决策三层结构，并总结未来趋势	NA	为体育领域的深度学习研究提供参考材料	体育应用中的深度学习技术	machine learning	NA	深度学习	NA	NA	NA
159	2025-09-06	Progressive Knowledge Transfer Network Based on Human Visual Perception Mechanism for No-Reference Point Cloud Quality Assessment 2025-Oct, IEEE transactions on visualization and computer graphics IF:4.7Q1 DOI:10.1109/TVCG.2025.3532651 PMID:40031145	研究论文	提出一种基于人类视觉感知机制的无参考点云质量评估深度学习网络PKT-PCQA	通过渐进式知识转移将粗粒度质量分类知识转换为细粒度质量预测任务，并利用局部/全局特征及空间通道注意力机制	NA	点云感知质量评估，特别是在压缩和通信应用中的质量评价	点云数据	计算机视觉	NA	深度学习	基于注意力的CNN	点云数据	三个大型独立点云评估数据集
160	2025-09-06	Deep Point Cloud Edge Reconstruction via Surface Patch Segmentation 2025-Oct, IEEE transactions on visualization and computer graphics IF:4.7Q1 DOI:10.1109/TVCG.2025.3547411 PMID:40031714	研究论文	提出一种通过表面补丁分割实现点云边缘精确重建的新型两阶段框架	利用邻近分割补丁提供额外线索，首次通过表面补丁分割实现精确完整的边缘重建，并开发了包含CAD和日常模型的多样化数据集	NA	解决点云数据参数化边缘重建中的拟合误差问题	三维点云数据，特别是CAD模型和家具等日常物体	计算机视觉	NA	深度学习，几何优化	PCER-Net（点云边缘重建网络）	点云数据	包含CAD模型和日常家具模型的多样化数据集