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
1661	2025-10-30	State of the art review of AI in renal imaging 2025-Nov, Abdominal radiology (New York) DOI:10.1007/s00261-025-04963-3 PMID:40293518	综述	本文综述了人工智能在肾脏影像学中的最新应用进展	系统总结了AI在肾脏病变检测、分割和分类中的最新成果，并指出了临床实施面临的挑战	存在数据变异性、可解释性问题和发表偏倚等局限性	探讨AI在肾脏病变评估中的当前作用及其在术前诊断中的潜力	肾脏病变和肾细胞癌	医学影像分析	肾细胞癌	机器学习、深度学习	NA	影像数据	NA	NA	NA	NA	NA
1662	2025-10-30	Computer-aided diagnosis tool utilizing a deep learning model for preoperative T-staging of rectal cancer based on three-dimensional endorectal ultrasound 2025-Nov, Abdominal radiology (New York) DOI:10.1007/s00261-025-04966-0 PMID:40304753	研究论文	开发基于三维直肠内超声和深度学习模型的计算机辅助诊断工具，用于直肠癌术前T分期	首次将深度学习模型与三维直肠内超声结合用于直肠癌术前T分期，并验证其对放射科医生诊断性能的提升	回顾性研究，样本量相对有限（216例患者），需进一步前瞻性验证	开发计算机辅助诊断工具以提高直肠癌术前分期的准确性	216例直肠癌患者的三维直肠内超声图像	计算机视觉	直肠癌	三维直肠内超声	深度学习模型	三维超声图像	216例患者（训练队列156例，测试队列60例）	NA	NA	AUC, κ值	NA
1663	2025-10-30	Segmentation of renal vessels on non-enhanced CT images using deep learning models 2025-Nov, Abdominal radiology (New York) DOI:10.1007/s00261-025-04984-y PMID:40358703	研究论文	本研究评估了使用深度学习模型在非增强CT图像上进行肾血管重建的可行性	首次在非增强CT图像上应用深度学习模型进行肾血管重建，无需对比剂增强参考	模型在识别副肾动脉和副肾静脉方面准确率较低，特别是对小型附属血管识别困难	评估深度学习模型在非增强CT图像上重建肾血管的准确性和可行性	177名患者的肾脏CT扫描图像	医学影像分析	肾脏疾病	CT扫描	深度学习模型	CT图像	177名患者（训练集120，验证集20，测试集37）	NA	NA	准确率	NA
1664	2025-10-30	Development and validation of an artificial intelligence system for triple-negative breast cancer identification and prognosis prediction: a multicentre retrospective study 2025-Nov, EClinicalMedicine IF:9.6Q1 DOI:10.1016/j.eclinm.2025.103557 PMID:41140446	研究论文	开发并验证用于三阴性乳腺癌识别和预后预测的人工智能系统TRIP	首个基于H&E染色全切片图像同时实现TNBC识别和预后预测的深度学习系统，结合病理热图和多组学分析增强模型可解释性	主要基于术后组织数据，未整合临床变量，限制了在术前场景的即时应用	开发人工智能系统用于三阴性乳腺癌的识别和预后预测	乳腺癌患者，特别是三阴性乳腺癌患者	数字病理	乳腺癌	H&E染色全切片成像，多组学分析	深度学习	病理图像	内部队列2045例（其中451例TNBC有随访结果），外部验证2793例（TNBC识别）和463例（预后预测）	NA	NA	AUC, C-index	NA
1665	2025-10-30	Deep learning algorithms for identifying developmental dysplasia of the hip based on sonographic images: a retrospective, prospective, multicenter study in China 2025-Nov, EClinicalMedicine IF:9.6Q1 DOI:10.1016/j.eclinm.2025.103552 PMID:41140452	研究论文	开发并验证基于超声图像的深度学习算法HipSonoNeuNet用于识别发育性髋关节发育不良	首次使用多中心髋关节超声数据开发深度学习算法，并在回顾性和前瞻性研究中验证其性能	研究仅限于中国22家医院的数据，需要进一步外部验证	开发能够准确识别发育性髋关节发育不良的深度学习算法	疑似发育性髋关节发育不良的婴儿	计算机视觉	发育性髋关节发育不良	超声成像	CNN	图像	3082名参与者，7286张髋关节超声图像（1429张动态，5857张静态）	NA	HipSonoNeuNet	AUC, 敏感度, 特异度, F1分数, 准确率, Kappa系数	NA
1666	2025-10-30	Automated Prediction of Pathological Complete Response to Neoadjuvant Chemotherapy in Breast Carcinoma Using Deep Learning on Pretreatment Core Needle Biopsy Samples 2025-Nov, Anticancer research IF:1.6Q4 DOI:10.21873/anticanres.17856 PMID:41151888	研究论文	开发基于深度学习的融合模型，利用治疗前核心针穿刺活检样本预测乳腺癌新辅助化疗的病理完全缓解	首次直接利用全切片图像而非人工标注区域，结合临床元数据开发融合分类模型，无需专家标注即可实现准确预测	样本量相对有限（130例患者），仅针对浸润性导管癌患者	评估治疗前核心针穿刺活检全切片图像对新辅助化疗病理完全缓解的预测价值	130例接受新辅助化疗后手术的浸润性导管癌患者	数字病理学	乳腺癌	数字病理全切片图像分析	深度学习融合分类模型	病理图像, 临床元数据	130例乳腺癌患者	NA	NA	准确率	NA
1667	2025-10-30	Improved classification of oral cancer through a personalized transfer learning CNN architecture 2025 Nov-Dec, Journal of oral biology and craniofacial research DOI:10.1016/j.jobcr.2025.10.002 PMID:41158527	研究论文	本研究提出了一种基于卷积神经网络和迁移学习的个性化架构，用于口腔癌的自动检测	采用个性化迁移学习CNN架构，结合SMOTE和数据增强技术处理小样本和类别不平衡问题	未进行外部验证，数据集规模较小且存在类别不平衡	开发可靠的口腔癌早期检测系统	口腔癌患者	计算机视觉	口腔癌	深度学习	CNN	图像	小规模数据集	NA	个性化迁移学习CNN架构，包含两个全连接层（FC1特征嵌入层和FC2分类头）	准确率, 精确率, 召回率, F1分数, ROC-AUC	NA
1668	2025-10-29	nnU-Net-based high-resolution CT features quantification for interstitial lung diseases 2025-Nov, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-025-11649-3 PMID:40341974	研究论文	基于nnU-Net开发用于间质性肺病的高分辨率CT异常量化工具CVILDES	首次将nnU-Net网络结构应用于间质性肺病HRCT特征的自动分割和量化	样本量相对有限（总计168例），需要进一步多中心验证	开发可靠的间质性肺病CT定量评估工具	间质性肺病患者和其他弥漫性肺病患者	计算机视觉	间质性肺病	HRCT扫描	U-Net	CT图像	83例间质性肺病和20例其他弥漫性肺病（训练集），51例IPAF和14例IPF（验证集）	nnU-Net	nnU-Net	相关系数r, p值	NA
1669	2025-10-29	Automated CT segmentation for lower extremity tissues in lymphedema evaluation using deep learning 2025-Nov, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-025-11673-3 PMID:40377677	研究论文	开发并验证基于深度学习的自动CT分割工具，用于下肢淋巴水肿评估中的组织成分分析	首次将Unet++架构与EfficientNet-B7编码器结合应用于下肢淋巴水肿的CT组织分割，并开发了可视化GUI工具	样本量相对有限（开发集118例，验证集各10例），仅针对妇科癌症患者的下肢淋巴水肿	开发自动化的下肢组织分割工具以改进淋巴水肿评估	下肢CT静脉造影扫描图像中的脂肪、肌肉和液性-纤维化组织成分	医学影像分析	淋巴水肿	CT静脉造影	深度学习	CT医学影像	开发集118例妇科癌症患者，内部验证集10例，外部验证集10例	NA	Unet++, EfficientNet-B7	Dice相似系数, 体积相似度	NA
1670	2025-10-29	Development of a deep-learning algorithm for etiological classification of subarachnoid hemorrhage using non-contrast CT scans 2025-Nov, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-025-11666-2 PMID:40382487	研究论文	开发基于深度学习的算法，使用非增强CT扫描对蛛网膜下腔出血进行病因分类	首次利用非增强CT扫描和深度学习技术实现动脉瘤性与非动脉瘤性蛛网膜下腔出血的自动分类	回顾性研究设计，样本量相对有限	开发能够区分动脉瘤性和非动脉瘤性蛛网膜下腔出血的深度学习算法	618名蛛网膜下腔出血患者	医学影像分析	脑血管疾病	非增强计算机断层扫描(NCCT)	深度学习	医学影像	618例患者(训练验证集533例，外部测试集85例)	NA	U-Net++, ResNet	灵敏度, 特异度, 准确率, Matthews相关系数, AUC	NA
1671	2025-10-29	Systematic review on the impact of deep learning-driven worklist triage on radiology workflow and clinical outcomes 2025-Nov, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-025-11674-2 PMID:40397031	系统综述	系统评估深度学习驱动的工作列表分诊对放射学工作流程和临床结果的影响	首次系统分析深度学习分诊系统在不同临床环境和疾病类型中对诊断延迟和患者结局的影响	需要进一步研究假阴性检查和多条件优先级的可靠指标	评估基于深度学习的分诊系统在减少诊断延迟和改善患者结局方面的效果	放射学工作流程和患者临床结局	医疗人工智能	肺栓塞, 脑卒中, 颅内出血, 胸部疾病	深度学习	NA	医学影像	38项研究，来自20篇出版物，涉及138,423张图像	NA	NA	报告周转时间, 治疗时间, 患者结局差异	NA
1672	2025-10-29	High-resolution deep learning reconstruction to improve the accuracy of CT fractional flow reserve 2025-Nov, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-025-11707-w PMID:40402290	研究论文	比较基于模型迭代重建和高分辨率深度学习重建的CT血流储备分数的诊断性能	首次研究高分辨率深度学习重建对CT血流储备分数诊断性能的影响	单中心回顾性研究，样本量有限	评估不同图像重建方法对CT血流储备分数诊断准确性的影响	冠状动脉疾病患者	医学影像分析	心血管疾病	冠状动脉CT血管造影，血流储备分数测量	深度学习重建	CT影像	79名患者，98条血管	NA	NA	受试者工作特征曲线下面积，诊断准确率	NA
1673	2025-10-29	Influence of content-based image retrieval on the accuracy and inter-reader agreement of usual interstitial pneumonia CT pattern classification 2025-Nov, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-025-11689-9 PMID:40402291	研究论文	研究基于内容的图像检索系统对普通间质性肺炎CT模式分类准确性和观察者间一致性的影响	首次评估深度学习驱动的CBIR系统对不同经验水平医生在UIP CT模式分类中的辅助作用	回顾性研究设计，样本量有限（100例查询病例），CBIR对不同经验水平医生的影响不一致	评估CBIR系统在提高UIP CT模式分类准确性和观察者间一致性的有效性	587名接受高分辨率胸部CT检查的纤维化间质性肺疾病患者	计算机视觉	间质性肺疾病	高分辨率CT成像	深度学习算法	医学影像（CT图像）	587名患者，其中100例作为查询病例	NA	NA	诊断准确率，Fleiss Kappa系数	NA
1674	2025-10-29	Artificial intelligence in neuro-oncology: methodological bases, practical applications and ethical and regulatory issues 2025-Nov, Clinical & translational oncology : official publication of the Federation of Spanish Oncology Societies and of the National Cancer Institute of Mexico IF:2.8Q2 DOI:10.1007/s12094-025-03948-4 PMID:40402414	综述	本文探讨人工智能在神经肿瘤学中的方法论基础、临床应用及伦理监管问题	系统整合可解释AI方法与机制模型，提出数字孪生和虚拟临床试验等创新应用	存在数据偏差、伦理问题和监管合规等持续挑战	研究人工智能在神经肿瘤领域的应用与发展	脑肿瘤的诊断、治疗规划和预后预测	数字病理	脑肿瘤	先进成像技术、基因组分析	CNN, 深度学习	医学影像、基因组数据	NA	NA	NA	NA	NA
1675	2025-10-29	PETFormer-SCL: a supervised contrastive learning-guided CNN-transformer hybrid network for Parkinsonism classification from FDG-PET 2025-Nov, Annals of nuclear medicine IF:2.5Q2 DOI:10.1007/s12149-025-02081-0 PMID:40660058	研究论文	提出一种结合CNN和Transformer的混合网络PETFormer-SCL，用于从FDG-PET图像中分类帕金森综合征亚型	首次将监督对比学习与CNN-Transformer混合架构结合，专门针对帕金森综合征亚型分类问题	研究仅基于单一中心的FDG-PET数据，需要多中心验证	开发能够准确区分帕金森病、多系统萎缩和进行性核上性麻痹的深度学习模型	帕金森综合征患者	医学影像分析	帕金森综合征	FDG-PET	CNN, Transformer	医学影像	1275名患者（训练集945名，测试集330名）	NA	PETFormer-SCL（CNN-Transformer混合架构）	AUC	NA
1676	2025-10-29	Developing an augmented nutrient profiling system in the perspective of healthy and sustainable diets 2025-Nov, International journal of food sciences and nutrition IF:3.5Q2 DOI:10.1080/09637486.2025.2568676 PMID:41052876	研究论文	本研究开发了一种整合营养质量、可持续性和食品加工维度的机器学习增强型营养素分析系统	首次将营养质量、环境可持续性和食品加工三个维度整合到统一的营养素分析系统中，并采用机器学习方法进行建模	未明确说明样本规模和具体的数据集细节	开发能够同时考虑健康和环境可持续性的营养素分析系统	食品产品的营养特性和环境可持续性	机器学习	NA	机器学习	人工神经网络	营养数据、可持续性指标、食品加工数据	NA	NA	人工神经网络	Spearman相关系数	NA
1677	2025-10-29	Residual Metal Artifact Reduction in CT Images: An Unsupervised Residual and Contrastive Learning Approach for Preserving Metal Structures 2025-Nov, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.70078 PMID:41145400	研究论文	提出一种无监督残差和对比学习方法用于CT图像中的金属伪影减少	结合CT物理启发的残差模型和对比学习方案，无需真实标注图像即可有效减少金属伪影	需要依赖CT物理知识构建残差模型，且在三组数据集上验证但未说明具体样本规模	开发无需真实标注的金属伪影减少方法	包含金属植入物的CT图像	医学影像处理	NA	CT成像	CNN	CT图像	三组数据集（具体数量未说明）	NA	残差学习网络,对比学习网络	NA	NA
1678	2025-10-29	Semi-supervised cine cardiac MRI segmentation via joint registration and temporal attention perceiver 2025-Nov, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.70094 PMID:41145950	研究论文	提出一种结合可变形配准和时间注意力感知器的半监督方法用于心脏电影磁共振图像分割	通过联合配准和时间注意力感知器模块，利用伪标签和特征对齐提升半监督分割性能	需要依赖配准模块的准确性，在数据量极少时性能可能受限	开发适用于小训练数据集和部分标注情况的心脏电影MRI半监督分割方法	心脏电影磁共振图像中的左心室、右心室和心肌结构	医学图像分析	心血管疾病	磁共振成像	半监督学习,深度学习	医学图像	ACDC数据集：100训练+20验证+10测试+50评估；M&Ms数据集：75训练+30验证+15测试+50评估	NA	U-Net	Dice相似系数,平均对称表面距离,Hausdorff距离	NA
1679	2025-10-29	Experimental investigation of real-time 3D beam's eye view image-guided radiotherapy for prostate SBRT 2025-Nov, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.70086 PMID:41145979	研究论文	开发并实验评估用于前列腺立体定向放射治疗的新型实时3D射束方向影像引导放射治疗系统	首次将基于深度学习的2D MV标记分割方法与3D IGRT框架集成，实现实时3D射束方向影像引导	研究中使用了人体骨盆模型而非真实患者，且仅针对前列腺癌进行评估	开发实时3D射束方向影像引导放射治疗系统，提高前列腺立体定向放射治疗的剂量递送精度	前列腺立体定向放射治疗中的金标记跟踪和运动补偿	医学影像分析	前列腺癌	射束方向成像，立体定向放射治疗	CNN	MV图像	使用植入三个金标记的人体骨盆模型，四种患者来源的前列腺运动轨迹	NA	卷积神经网络	定位精度，系统延迟，误差百分位数	NA
1680	2025-10-26	A robust deep learning system for screening of obstructive sleep apnea using T-F spectrum of ECG signals 2025-Nov, Computer methods in biomechanics and biomedical engineering IF:1.7Q3 DOI:10.1080/10255842.2024.2359635 PMID:38829354	研究论文	提出一种基于心电信号时频谱分析的深度学习系统，用于阻塞性睡眠呼吸暂停的自动筛查	开发了轻量级深度卷积神经网络，相比基准模型参数量更少且准确率更高	未提及模型在外部验证集上的泛化能力及临床部署的实际效果	实现阻塞性睡眠呼吸暂停的自动化准确筛查	心电信号数据	医学信号处理	阻塞性睡眠呼吸暂停	心电信号分析，Stock-well变换	深度卷积神经网络	心电信号时频谱	NA	NA	Alex-Net, Squeeze-Net, 自定义DCNN	灵敏度, 特异度, 准确率, 阴性预测值, 精确率, F1分数, Fowlkes-Mallows指数	NA