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
1541	2025-11-03	Fast geometric deep learning for intraoperative soft tissue deformation estimation: Towards real-time AR guidance in liver surgery 2025-Nov, Medical engineering & physics IF:1.7Q3 DOI:10.1016/j.medengphy.2025.104409 PMID:41176418	研究论文	提出一种用于术中软组织变形估计的快速几何深度学习框架，旨在实现肝脏手术中的实时AR导航	集成优化的PointNet++架构，结合多尺度特征提取、轻量级自注意力机制和残差特征传播，用于建模肝脏和血管变形	基于有限元法模拟数据集，需要进一步临床验证	开发实时软组织变形估计方法以支持AR导航系统	肝脏和血管组织	计算机视觉	肝脏疾病	有限元法模拟	深度学习	几何点云数据	有限元法模拟的肝脏拉伸过程数据集	NA	PointNet++	均方根误差, 准确率, 推理时间	NA
1542	2025-11-02	Evolution and integration of artificial intelligence across the cancer continuum in women: advances in risk assessment, prevention, and early detection 2025-Nov, Cancer causes & control : CCC IF:2.2Q2 DOI:10.1007/s10552-025-02048-6 PMID:40833534	综述	本文综述了人工智能在女性乳腺癌风险预测、预防和早期检测领域的发展与应用	重点关注可解释人工智能(XAI)、深度学习(DL)和机器学习(ML)在乳腺癌全流程中的应用，并系统分析算法公平性、模型透明度和数据集代表性	存在算法偏差、少数群体代表性不足、外部验证有限等问题，58%的公共数据集集中于乳腺X线摄影，缺乏断层合成和组织病理学等多模态数据	总结人工智能在乳腺癌风险预测、预防和早期检测领域的发展现状与未来前景	乳腺癌相关文献资料（2000-2025年）	数字病理学	乳腺癌	乳腺X线摄影、断层合成、组织病理学	深度学习, 机器学习	医学影像	NA	NA	NA	AUC	NA
1543	2025-11-02	Deep learning models based on DWI-MRI for prognosis prediction in acute ischemic stroke receiving intravenous thrombolysis: Development and validation 2025-Nov, Journal of neuroradiology = Journal de neuroradiologie DOI:10.1016/j.neurad.2025.101391 PMID:41067525	研究论文	基于DWI-MRI开发深度学习模型预测接受静脉溶栓治疗的急性缺血性卒中患者预后	首次比较深度学习与传统机器学习方法在急性缺血性卒中预后预测中的性能，并开发结合临床特征与深度学习特征的融合模型	回顾性研究设计，样本量相对有限（682例患者）	开发并验证基于DWI-MRI的预测模型，评估急性缺血性卒中患者静脉溶栓治疗后的预后	急性缺血性卒中患者	医学影像分析	急性缺血性卒中	弥散加权成像MRI（DWI-MRI）	深度学习, 传统机器学习	医学影像, 临床数据	682例来自两家医院的急性缺血性卒中患者	NA	NA	AUC, 敏感度, 特异度, 准确度	NA
1544	2025-11-02	A dual-module 3D fusion framework for multi-modal MRI segmentation in anal fistulae 2025-Nov, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.70102 PMID:41173810	研究论文	提出一种用于肛门瘘管多模态MRI分割的双模块3D融合框架	采用双模块框架设计，在输入阶段创新性地捕获多维度信息，在输出阶段应用残差技术优化分割结果，并引入新型OPDL损失函数专门解决假阳性问题	仅使用自收集数据集，未在外部数据集验证泛化能力	开发稳健的肛门瘘管MRI分割方法以提高准确性并降低假阳性	肛门瘘管在MRI图像中的分割	医学图像分割	肛门瘘管	多模态MRI	深度学习	多方向MRI扫描图像	950个自收集多方向MRI扫描	NA	双模块融合框架	Dice Score, IoU Score	NA
1545	2025-10-31	Deep Learning for the Prediction of Treatment Responses in Individuals With Epilepsy: Can We Get to Seizure Freedom Faster? 2025-Nov-25, Neurology IF:7.7Q1 DOI:10.1212/WNL.0000000000214421 PMID:41160792	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
1546	2025-10-31	Integrative Deep Learning of Genomic and Clinical Data for Predicting Treatment Response in Newly Diagnosed Epilepsy 2025-Nov-25, Neurology IF:7.7Q1 DOI:10.1212/WNL.0000000000214315 PMID:41160788	研究论文	开发并验证了一种整合临床和基因组特征的多模态深度学习模型，用于预测新诊断癫痫患者的初始抗癫痫药物治疗反应	首次将临床特征与多种基因组特征类型整合到多模态深度学习模型中，用于预测癫痫患者的药物治疗反应	样本量相对有限，开发队列286例，外部验证队列219例	预测新诊断癫痫患者对初始抗癫痫药物治疗的反应	新诊断癫痫患者	机器学习	癫痫	基因组测序，功能影响注释	深度学习	临床数据，基因组数据	开发队列286例，外部验证队列219例	NA	多模态深度学习	AUC	NA
1547	2025-10-31	Deep learning for automatic volumetric bowel segmentation on body CT images 2025-Nov, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-025-11623-z PMID:40314787	研究论文	开发用于CT图像自动肠道分割的深度学习模型并评估其在便秘患者大肠长度测量中的应用	使用3D nnU-Net模型实现全胃肠道的自动分割和四部分分离（食道、胃、小肠、大肠），并在外部数据集验证其性能	食道分割性能相对较低（DSC 0.807±0.173），样本量有限	开发自动肠道分割算法并应用于便秘患者的大肠长度测量	便秘患者和健康人群的CT图像	医学影像分析	便秘	CT成像	3D nnU-Net	CT图像	模型开发：133例CT扫描（88名患者）；外部测试：60例CT扫描（30名患者）；LBL测量：100例CT扫描（51名患者）	nnU-Net	3D nnU-Net	Dice相似系数	NA
1548	2025-10-31	Impact of test set composition on AI performance in pediatric wrist fracture detection in X-rays 2025-Nov, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-025-11669-z PMID:40379941	研究论文	评估不同测试集抽样策略对AI模型在儿童腕部骨折检测中性能的影响	首次系统评估测试集组成对儿科腕部骨折检测AI模型性能的影响，强调测试集标准化的重要性	仅使用单一数据集，未在外部验证集上验证结果	评估测试集抽样策略对AI模型性能的影响，推动测试集标准化	儿童腕部X射线影像	计算机视觉	骨折	X射线成像	CNN, 目标检测模型	X射线图像	训练验证集18,762张放射影像，测试集各4,588张影像	NA	EfficientNet, YOLOv11	精确率, 召回率, F1分数, AP50, AP50-95	NA
1549	2025-10-31	Evaluating the generalizability of video-based assessment of intraoperative surgical skill in capsulorhexis 2025-Nov, International journal of computer assisted radiology and surgery IF:2.3Q2 DOI:10.1007/s11548-025-03406-0 PMID:40405033	研究论文	评估深度学习模型在囊膜撕开手术技能视频评估中的泛化能力	首次评估了无监督域适应和半监督域适应方法在手术技能视频评估中的泛化性能	模型性能虽有所提升，但仍未达到数据集内部性能水平	评估手术技能视频评估模型的跨数据集泛化能力	囊膜撕开手术视频	计算机视觉	眼科疾病	视频分析	CNN, LSTM, Transformer	视频	两个数据集（D99和Cataract-101）	NA	CNN-LSTM, CNN-Transformer（均带有注意力模块）	准确率, 灵敏度, 特异性, AUC	NA
1550	2025-10-31	Training a deep learning model to predict the anatomy irradiated in fluoroscopic x-ray images 2025-Nov, International journal of computer assisted radiology and surgery IF:2.3Q2 DOI:10.1007/s11548-025-03422-0 PMID:40418509	研究论文	开发深度学习模型从荧光X射线图像预测受辐射解剖结构，实现更精确的患者剂量估计	提出结合ResNet架构和元数据处理的方法，将2D荧光图像与计算体模中的解剖区域自动匹配	婴儿体模在Z坐标预测中存在较大误差，训练数据中代表性不足	实现荧光引导介入手术中患者特定解剖结构的精确定位和剂量估计	荧光X射线图像和计算体模中的解剖坐标	计算机视觉	NA	荧光X射线成像，计算机断层扫描	CNN	2D图像	从多个区域生成的不同视野尺寸的模拟荧光图像数据集	PyTorch	ResNet	预测误差范围，Bland-Altman分析	NA
1551	2025-10-31	End-to-end 2D/3D registration from pre-operative MRI to intra-operative fluoroscopy for orthopedic procedures 2025-Nov, International journal of computer assisted radiology and surgery IF:2.3Q2 DOI:10.1007/s11548-025-03426-w PMID:40445552	研究论文	开发了一种从术前MRI到术中荧光透视的端到端2D/3D配准框架，用于骨科手术中的图像引导	首次提出仅使用MRI无需CT扫描的MRI到荧光透视配准方法，能够可视化传统荧光图像不可见的坏死病灶	研究主要针对股骨和骨盆区域的核心减压手术，需要进一步验证在其他骨科手术中的适用性	开发骨科手术中增强术中可视化的图像配准框架	股骨和骨盆区域，特别是坏死病灶	医学影像分析	骨科疾病	深度学习，图像配准，数字重建放射影像(DRR)	深度学习模型	MRI图像，荧光透视图像，合成CT图像	尸体研究	NA	NA	平移配准精度，旋转配准精度	NA
1552	2025-10-31	Efficient needle guidance: multi-camera augmented reality navigation without patient-specific calibration 2025-Nov, International journal of computer assisted radiology and surgery IF:2.3Q2 DOI:10.1007/s11548-025-03477-z PMID:40650802	研究论文	开发了一种无需患者特定标记的多摄像头增强现实导航系统，用于提高针基手术的导航精度和效率	采用天花板安装标记映射到固定医疗成像设备，无需患者特定标记；开发分层优化框架整合标记映射和多摄像头校准；使用基于视觉的位姿补偿方法减轻患者移动引起的误差	NA	开发高效、精确的增强现实导航系统，简化手术流程并提高针基手术的导航精度	针基手术（如活检和消融）的导航系统	计算机视觉	NA	增强现实技术，深度学习	NA	图像数据	NA	NA	NA	穿刺精度，位置误差，角度偏差，针放置时间	NA
1553	2025-10-31	Progressive Training for Learning From Label Proportions 2025-Nov, IEEE transactions on neural networks and learning systems IF:10.2Q1 DOI:10.1109/TNNLS.2025.3590131 PMID:40699973	研究论文	提出一种用于标签比例学习的渐进式训练方法PT-LLP，通过从袋级到实例级的约束优化提升分类性能	首次将渐进式训练策略引入标签比例学习，结合知识蒸馏和最优传输算法实现从袋级比例约束到实例级分类器的过渡	方法依赖于初始袋级比例估计的准确性，且需要额外的优化计算步骤	改进标签比例学习中的比例约束一致性，提升实例级分类器性能	使用比例标签分组数据的分类任务	机器学习	NA	NA	深度学习	分组训练数据	NA	NA	师生框架	分类性能指标	NA
1554	2025-07-26	Are we really ready to use radiomics and deep learning for clinical decision support in radiology? 2025-Nov, Diagnostic and interventional imaging IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.diii.2025.07.004 PMID:40707330	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
1555	2025-10-31	Temporal and Heterogeneous Graph Neural Network for Remaining Useful Life Prediction 2025-Nov, IEEE transactions on neural networks and learning systems IF:10.2Q1 DOI:10.1109/TNNLS.2025.3592788 PMID:40748812	研究论文	提出一种结合时间和异构图神经网络的新模型THGNN，用于工业系统传感器数据的剩余使用寿命预测	首次在时序传感器图中同时建模时间动态、空间相关性和传感器异质性，采用细粒度方法避免时间信息丢失，并利用FiLM技术处理传感器类型多样性	仅在N-CMAPSS数据集上验证，未提及其他工业场景的泛化能力	提高工业系统剩余使用寿命预测的准确性	工业系统中的多传感器时间序列数据	机器学习	NA	深度学习	图神经网络	时间序列传感器数据	N-CMAPSS数据集	NA	Temporal and Heterogeneous Graph Neural Network (THGNN)	两种不同评估指标	NA
1556	2025-10-31	DCEM-TCRCN: an innovative approach to depression detection using wearable IoT devices and deep learning 2025-Nov, International journal of computer assisted radiology and surgery IF:2.3Q2 DOI:10.1007/s11548-025-03479-x PMID:40965800	研究论文	提出一种基于可穿戴物联网设备和深度学习的抑郁症检测创新方法DCEM-TCRCN	结合动态卷积与时间循环残差卷积网络，采用MBConv块和动态卷积最大化特征提取能力，通过循环扩张卷积处理长时间序列关系	NA	开发有效准确的抑郁症诊断模型	抑郁症患者	机器学习	抑郁症	可穿戴物联网传感器技术	CNN	生理信号数据	NA	NA	DCEM-TCRCN, MBConv, DConv, 时间循环残差卷积网络	准确率, 精确率, 召回率, Cohen-Kappa分数	NA
1557	2025-10-31	Paternal periconceptional exposure to reserpine and antidepressants causes developmental abnormalities and ADHD-like behavior in offspring: A deep learning analysis 2025-Nov, Journal of psychiatric research IF:3.7Q1 DOI:10.1016/j.jpsychires.2025.09.039 PMID:41033272	研究论文	通过深度学习分析父代围受孕期暴露于利血平和抗抑郁药对后代发育异常和ADHD样行为的影响	首次使用深度学习Twin Network准确分期F1代胚胎发育并量化发育速度，利用EmbryoNet预测与多巴胺通路相关的发育异常信号	仅研究了特定抗抑郁药物组合的影响，未涉及其他药物或环境因素	评估父代围受孕期暴露于抗抑郁药物对后代发育和行为的影响	F1代小鼠胚胎及其发育过程	深度学习	ADHD	深度学习分析	Twin Network, EmbryoNet	胚胎发育图像数据	NA	NA	Twin Network, EmbryoNet	NA	NA
1558	2025-10-31	Intentional creation of suboptimal, realistic dose distributions 2025-Nov, Journal of applied clinical medical physics IF:2.0Q3 DOI:10.1002/acm2.70305 PMID:41144809	研究论文	开发了直接修改高质量放疗剂量分布以创建可控亚优化剂量分布的技术	首次提出直接在现有剂量分布上操作生成可控亚优化剂量分布的方法，无需治疗计划系统	仅评估了三种特定类型的亚优化剂量分布，临床医生评估样本有限	解决放疗肿瘤学住院医师在计划质量评估培训中的不足	放疗剂量分布	医学教育技术	癌症	深度学习模型，剂量分布修改技术	深度学习模型	放疗剂量分布数据	NA	NA	预训练深度学习模型	剂量-体积直方图指标，统计学显著性(p值)，临床医生真实性评分	NA
1559	2025-10-31	Knowledge-Guided Semantic Transfer Network for Few-Shot Image Recognition 2025-Nov, IEEE transactions on neural networks and learning systems IF:10.2Q1 DOI:10.1109/TNNLS.2023.3240195 PMID:37022403	研究论文	提出一种知识引导的语义迁移网络（KSTNet），通过引入辅助先验知识解决小样本图像识别问题	将视觉推理、知识迁移和分类器学习整合到统一框架中，提出类别引导的视觉学习模块和知识迁移网络	仅在Mini-ImageNet和Tiered-ImageNet基准数据集上验证，未在其他领域测试	解决小样本图像识别问题，使机器能够从极有限的标注样本中学习	图像数据中的新颖类别识别	计算机视觉	NA	深度学习	神经网络	图像	使用Mini-ImageNet和Tiered-ImageNet基准数据集	NA	KSTNet, 知识引导的语义迁移网络	准确率	NA
1560	2025-10-31	SimAD: A Simple Dissimilarity-Based Approach for Time-Series Anomaly Detection 2025-Nov, IEEE transactions on neural networks and learning systems IF:10.2Q1 DOI:10.1109/TNNLS.2025.3590220 PMID:40729708	研究论文	提出一种基于差异性的简单时间序列异常检测方法SimAD	引入基于分块的特征提取器处理扩展时间窗口、设计对比融合模块增强异常检测鲁棒性、提出两种改进评估指标UAff和NAff	NA	解决时间序列异常检测中时间上下文有限、正常模式表示不足和评估指标缺陷等问题	时间序列数据	机器学习	NA	NA	深度学习	时间序列数据	7个不同的时间序列数据集	NA	EmbedPatch编码器, ContrastFusion模块	F1分数, Aff-F1, NAff-F1, AUC	NA