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
461	2026-10-01	Withdrawn as duplicate: Pulmonary Blood Volumes on CT Predict Residual Pulmonary Hypertension Post-Pulmonary Endarterectomy 2026-Oct-01, American journal of respiratory cell and molecular biology IF:5.9Q1 DOI:10.1093/ajrcmb/aanaf026 PMID:42085489	撤稿	该研究探讨了基于CTPA的肺血容量（PBV）在评估肺动脉内膜剥脱术（PEA）后血流动力学结局中的应用，利用深度学习模型自动测量PBV并预测残余肺动脉高压	首次应用深度学习自动分割CTPA中的肺动脉和肺静脉，并提取PBV指标（中央肺动脉体积和动静脉体积比）来预测PEA术后残余肺动脉高压	文章已被撤回（重复发表），无法获取完整研究细节；样本量相对有限；未提及外部验证或多中心验证	研究基于CTPA的PBV在评估慢性血栓栓塞性肺动脉高压（CTEPH）患者PEA术后血流动力学结局中的价值	接受PEA手术的CTEPH患者	数字病理学	心血管疾病	CTPA	逻辑回归	图像	发现队列71例，验证队列102例，共173例CTEPH患者	NA	深度学习分割模型（具体架构未提及）	AUROC	NA
462	2026-10-01	Optimization and technological advances in cardiovascular magnetic resonance to improve access and screening 2026-Oct-01, The British journal of radiology DOI:10.1093/bjr/tqag016 PMID:41581217	综述	本文综述了心血管磁共振在优化和技术进步方面的进展，旨在改善其可及性和筛查应用	系统总结了从患者准备、快速成像协议、序列开发到基于深度学习的图像加速与重建以及自动化图像分析和报告生成的多种优化方法，并展望了其在高通量CMR研究和人群筛查中的潜力	作为叙述性综述，未进行系统性的文献检索和定量分析，可能未全面覆盖所有相关技术进展	概述优化CMR工作流程和图像采集的不同概念和技术，并探讨其支持以患者为中心的心血管护理的机会	心血管磁共振（CMR）的临床工作流程、成像技术及相关算法	医学影像	心血管疾病	心血管磁共振（CMR）	NA	图像	NA	NA	NA	NA	NA
463	2026-10-01	Imaging Immune Heterogeneity in Nasopharyngeal Carcinoma: A Multidimensional Radiomics Perspective 2026-Oct, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2026.03.035 PMID:41986218	综述	本文综述了影像组学在鼻咽癌免疫异质性无创评估中的应用，从空间、分子和时间多维角度总结了相关研究进展	从多维影像组学视角系统整合鼻咽癌免疫异质性的无创评估方法，提出多模态影像融合和基于深度学习的虚拟免疫表型分析等新兴方向	影像组学在标准化、可重复性和临床验证方面仍面临挑战，距离稳健的临床转化尚有差距	总结鼻咽癌免疫异质性的生物学基础，评估影像组学在无创免疫表征方面的最新进展	鼻咽癌及其肿瘤免疫微环境	数字病理学	鼻咽癌	影像组学，多模态影像，深度学习	NA	图像	NA	NA	NA	NA	NA
464	2026-10-01	Deep Learning Informed by Contrast-enhanced MRI Allows for Precise Segmentation of the Choroid Plexus in Non-contrast Data 2026-Oct, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2026.03.042 PMID:41982037	研究论文	该研究开发了一种基于深度学习的脉络丛自动分割方法，并在对比增强和非对比MRI数据中与FreeSurfer进行了比较	开发了一种深度神经补丁网络（DNP），利用对比增强MRI信息，在非对比数据中也能精确分割脉络丛，性能显著优于FreeSurfer	样本量有限（199例），且未在独立外部数据集上验证	开发并评估一种深度学习方法，用于在对比增强和非对比脑MRI中自动分割脉络丛	199例接受立体定向干预前的患者（平均年龄57岁，范围1-83岁，43%女性）的脑部MRI数据	计算机视觉, 医学图像分割	神经系统疾病	对比增强MRI, 非对比MRI, 3D T1w, T2w	深度神经补丁网络（DNP）	3D MRI图像	199例患者的脑部MRI数据集（149例训练，50例测试）	NA	深度神经补丁网络（DNP）	Dice系数	NA
465	2026-10-01	Non-invasive CT-based Deep Learning for Human Papillomavirus Status Prediction in Oropharyngeal Cancer 2026-Oct, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2026.04.016 PMID:42036264	研究论文	本文开发了一种基于CT图像的非侵入式深度学习模型，用于预测口咽癌患者的HPV状态。	采用孪生神经网络框架，结合3D DenseNet主干网络，并引入肿瘤掩膜和频域表示作为额外模态，实现了端到端训练，在CT-based HPV预测方法中达到SOTA性能。	未明确提及	开发一种非侵入、快速的HPV状态预测方法，无需额外检查即可达到与临床标准相当的性能，以支持治疗规划和患者管理。	口咽癌患者	医学影像分析	口咽癌	CT成像	孪生神经网络	图像	1612例有效病例，来自三个独立数据集	NA	3D DenseNet	AUC, Precision, Recall, AUPRC	NA
466	2026-10-01	Assessment of pre-trained deep learning models in the detection of metal artifacts in axial cone-beam tomography slices 2026-Oct-01, Dento maxillo facial radiology DOI:10.1093/dmfr/twag037 PMID:42190112	研究论文	评估三种预训练深度学习模型（ResNet50、MobileNetV2和EfficientNetB0）在轴向锥形束CT切片中检测金属伪影的性能	首次系统比较三种预训练模型在轴向CBCT切片中检测和分类金属伪影的性能，并进行了外部验证	数据集来自单一机构，样本量有限（1000张切片），仅评估了三种预训练模型	评估预训练深度学习模型在轴向锥形束CT切片中检测金属伪影的性能，以辅助临床决策和质量评估	轴向锥形束CT切片中的金属伪影	计算机视觉	NA	锥形束CT	CNN	图像	1000张轴向CBCT切片（200张冠和修复体相关伪影、200张正畸托槽相关伪影、200张种植体相关伪影、200张根管充填相关伪影、200张无伪影）	NA	ResNet50, MobileNetV2, EfficientNetB0	准确率, 精确率, 召回率, F1分数, AUC-ROC	NA
467	2026-10-01	Artificial intelligence for reducing metal artifacts in dental CBCT images: a systematic review 2026-Oct-01, Dento maxillo facial radiology DOI:10.1093/dmfr/twag034 PMID:42203681	系统综述	评估人工智能技术在减少牙科CBCT图像中金属伪影方面的有效性	系统性地评估了AI技术在牙科CBCT金属伪影减少中的应用，发现基于Transformer和物理信息双域网络在定量保真度和视觉伪影抑制方面优于传统的仅图像U-Net方法	大多数纳入研究存在高偏倚风险，缺乏标准化评估协议，需要开放式数据集训练模型，且需要进一步试验验证诊断影响和泛化能力	评估AI技术在减少牙科CBCT图像金属伪影方面的有效性	牙科CBCT图像中的金属伪影	计算机视觉	NA	锥形束计算机断层扫描（CBCT）	深度学习	图像	10项研究（2019年至2025年发表）	NA	U-Net, GAN, Transformer	SSIM, PSNR, RMSE	NA
468	2026-10-01	Automatic detection of panoramic positioning errors and development of an objective image quality scoring system using deep learning 2026-Oct-01, Dento maxillo facial radiology DOI:10.1093/dmfr/twag038 PMID:42265989	研究论文	开发了一种基于深度学习的模型，用于自动检测全景放射图像中的常见定位错误，并建立了一个基于错误的客观10分制图像质量评分系统。	提出了一个错误特异性的、数据驱动的框架，用于客观评估全景图像采集质量，增强了图像质量评估的可解释性和标准化。	未明确提及	开发一个深度学习模型，能够自动检测全景放射图像中的常见定位错误，并建立一个与专家评估一致的、基于错误的客观10分制图像质量评分系统。	全景放射图像	计算机视觉	NA	深度学习	CNN	图像	4390张全景放射图像用于训练和标注，510张图像用于独立测试和主观评分	NA	修改的残差网络	准确率, AUC, Kappa, ICC, 相关系数r	NA
469	2026-10-01	SinusNet+: deep condition-label-free segmentation of maxillary sinus conditions in cone-beam CT images 2026-Oct-01, Dento maxillo facial radiology DOI:10.1093/dmfr/twag040 PMID:42275161	研究论文	本研究开发并评估了一种无需条件标签的深度学习框架SinusNet+，用于在锥形束CT图像中分割上颌窦病变。	提出了一种无需条件标签的深度学习框架，通过合成条件生成器模拟正常上颌窦内的病变，避免了对上颌窦病变的手动标注。	在数据集准备过程中仍然需要正常上颌窦的解剖标注。	开发和评估无需条件标签的深度学习框架，用于上颌窦病变分割，以支持上颌后牙区的术前评估。	锥形束CT图像中的上颌窦病变。	计算机视觉	上颌窦病变	锥形束CT	CNN	图像	NA	NA	SinusNet+	Dice相似系数, 精确率, 召回率	NA
470	2026-10-01	The Value of Deep Learning in Differentiating Thyroid Adenomatoid Nodules on Ultrasound: A Dual-Center Study 2026-Oct, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2026.06.047 PMID:42493350	研究论文	本研究开发并验证了一种基于深度迁移学习的模型，用于在超声图像上区分甲状腺腺瘤样结节的良恶性。	提出了一种仅基于深度迁移学习的签名，无需整合临床和影像组学特征，简化了诊断流程并保持高性能。	未明确提及。	开发并验证一种新模型，以优化区分良恶性甲状腺腺瘤样结节的工作流程。	甲状腺腺瘤样结节。	计算机视觉	甲状腺癌	超声，细针穿刺细胞学检查	深度学习	图像	648个甲状腺腺瘤样结节	PyRadiomics	ResNet	AUC，特异性，准确率	NA
471	2026-10-01	A systematic review of the use of artificial intelligence in mental health-based diabetes care: Current applications and future directions 2026-Sep, Diabetic medicine : a journal of the British Diabetic Association IF:3.2Q2 DOI:10.1111/dme.70299 PMID:41904510	系统综述	该文系统综述了人工智能在基于心理健康的糖尿病护理中的应用现状、趋势、方法学局限及未来研究方向	系统性地映射和整理了AI在心理健康与糖尿病交叉护理领域的研究，揭示了自2020年以来研究的快速增长，并识别了深度学习模型在性能上的优势以及算法性能未随时间改善的现象	样本和结局多样性有限，缺乏前瞻性实验和随机对照试验设计，过度依赖监督学习算法	梳理和系统化AI在心理健康为基础的糖尿病护理中的现有研究，识别趋势和文献空白，审视方法学局限并指出未来研究方向	涉及糖尿病背景下心理健康因素和AI方法的同行评审实证定量研究	机器学习	糖尿病, 心理健康	NA	监督学习, 深度学习	NA	41项研究	NA	NA	NA	NA
472	2026-10-01	Editable and Applicable Indoor Scene Rearrangement via Dynamic Programming 2026-Sep, IEEE transactions on visualization and computer graphics IF:4.7Q1 DOI:10.1109/TVCG.2026.3705434 PMID:42313598	研究论文	本文提出了一种基于动态规划的室内场景物体重排方法，通过结合自顶向下和自底向上的问题求解策略实现可编辑且实用的场景合成。	将动态规划引入室内场景物体排列问题，融合自顶向下（基于场景整体结构和先验/成对关系）与自底向上（基于物体单元间可达性等子关系）的问题求解方式，并设计了包含选择、探索、收敛和移动四个阶段的物体排列流程	仅在八种不同配置下进行场景合成评估，实验规模相对有限；未在大规模真实场景数据集上验证泛化能力	提出一种可编辑且实用的室内场景物体排列方法，实现快速准确的场景合成，并验证其在室内设计和家居布置中的实际适用性	室内场景中的物体排列与场景合成	计算机视觉	NA	动态规划	NA	图像	八种不同配置的室内场景	NA	NA	平均时间, 准确率	NA
473	2026-10-01	Interpretable Semantic Medical Image Segmentation With Style and Confidence 2026-Sep, IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence IF:20.8Q1 DOI:10.1109/TPAMI.2026.3689564 PMID:42102085	研究论文	提出一种基于风格的生成对抗框架GASE，用于极端数据稀缺条件下稳健且可解释的医学图像分割	提出端到端基于风格的生成对抗框架GASE，可在极端数据稀缺下进行稳健且可解释的医学图像分割；通过风格学习生成器捕获输入风格特征的流形表示以进行有效输入解释；通过风格插值丰富标注训练对以模拟采集级别的图像变化；基于分割的判别器通过置信度学习自动估计预测掩码的可靠性；同时实现自动输入有效性评估和输出可靠性估计以提升可解释性	未明确提及	解决医学图像分割中语义标注数据稀缺以及深度学习模型黑盒特性限制临床部署可解释性的问题	膝关节和骨盆MR图像数据集	计算机视觉	NA	单序列磁共振（MR）成像	GAN	图像	有限的单序列MR数据，膝关节和骨盆MR图像数据集	NA	GAN	分割准确率、对未见采集级别图像变化的适应性、可解释性	NA
474	2026-10-01	Assessment of Abdominal Adiposity in OSA Using Combined PET Imaging and MRI: Impact of Short-Term CPAP 2026-Sep, Chest IF:9.5Q1 DOI:10.1016/j.chest.2026.02.031 PMID:41881145	研究论文	本研究结合PET成像和MRI，利用深度学习分割腹部脂肪组织，评估OSA患者的内脏脂肪体积和代谢活性，以及短期CPAP治疗的影响	采用新颖的深度学习方法分割腹部脂肪区域，结合FDG PET和MRI评估脂肪代谢活性，并研究短期CPAP对内脏脂肪的影响	随访时间较短（3个月），样本量有限（134例），未评估长期CPAP治疗及辅助减重药物的效果	探讨OSA与内脏脂肪组织体积和代谢活性的关系，以及短期CPAP治疗如何改变这些指标	新诊断的中重度OSA成人患者	数字病理学	心血管疾病	FDG PET成像, MRI	CNN	图像	134名参与者	NA	NA	SUVmean, 回归系数, P值, 95%置信区间	NA
475	2026-10-01	Fractal-Domain Vision Graph Neural Network for Remote Sensing Ground Target Classification 2026-Sep, IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence IF:20.8Q1 DOI:10.1109/TPAMI.2026.3690544 PMID:42085392	研究论文	本文首次将分形信号处理与视觉图神经网络结合，提出分形域视觉图神经网络（FD-ViG），用于遥感地面目标分类。	首次将分形信号处理与视觉图神经网络集成，建立了与分形动力学一致的图表示学习新范式。FD-ViG包含分形域学习模块（利用局部Hölder指数和奇异功率谱将图像映射到分形域以实现分形-空间特征融合）、分形图构建模块（结合语义注意力和分形相似度自适应生成拓扑结构）以及具有幂律多尺度传播的图传播模块（实现跨尺度扩散与聚合，实现纹理-结构耦合学习）。	未明确提及	解决复杂纹理和结构下的遥感场景理解问题，通过分形理论与图深度学习的结合提高分类性能与可解释性。	遥感地面目标图像，具体包括UCMerced、RSSCN7和SIRI-WHU数据集中的场景图像。	计算机视觉	NA	分形信号处理（局部Hölder指数、奇异功率谱）、视觉图神经网络	图神经网络	图像	三个数据集：UCMerced、RSSCN7、SIRI-WHU（具体样本数量未提及）	NA	FD-ViG	总体准确率	NA
476	2026-10-01	PRAD++: Toward Robust Periapical Radiograph Analysis Through Dataset and Model Advancements 2026-Aug, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2026.3698273 PMID:42213562	研究论文	本文介绍了大规模根尖周放射影像数据集PRAD++及端到端分析网络PRNet++，用于提升根尖周放射影像分析的鲁棒性和可解释性	构建了包含10,000张图像、多层级标注（9类像素级分割和17类图像级分类）的大规模PR数据集PRAD++，并提出了融合多尺度小波卷积网络、通道融合注意力机制和专家先验注入损失的端到端网络PRNet++	摘要中未明确提及研究的局限性	解决公开高质量根尖周放射影像数据集稀缺的问题，并开发鲁棒且可解释的深度学习模型用于根尖周放射影像分析	根尖周放射影像	计算机视觉	牙科疾病	深度学习	CNN	图像	10,000张根尖周放射影像	NA	多尺度小波卷积网络（MWCN），通道融合注意力（CFA），PRNet++	Dice相似系数（DSC），宏平均PR-AUC，微平均PR-AUC	NA
477	2026-10-01	FoundDiff: Foundational Diffusion Model for Generalizable Low-Dose CT Denoising 2026-Aug, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2026.3698474 PMID:42224335	研究论文	本文提出了一种名为FoundDiff的基础扩散模型，用于跨不同剂量水平和解剖区域实现统一且具有泛化能力的低剂量CT去噪	提出了两阶段策略：(1)开发剂量和解剖感知对比语言-图像预训练模型（DA-CLIP）学习连续表示以量化剂量变化并识别解剖区域；(2)设计剂量和解剖感知扩散模型（DA-Diff），通过基于Mamba的新型剂量和解剖条件块（DACB）将学习到的嵌入整合到扩散过程中实现自适应去噪	未明确说明	解决现有深度学习方法在特定剂量水平和解剖区域训练后难以处理多样噪声特征和解剖异质性、泛化性和鲁棒性不足的问题	低剂量CT图像，涵盖三个解剖区域，包括Mayo-2016、CQ500和仔猪数据集	计算机视觉, 医学图像处理	肺癌, 通用医学影像	低剂量CT成像, 对比学习, 扩散模型	扩散模型, CLIP, Mamba	图像	大规模模拟多剂量CT数据集（三个解剖区域），外加Mayo-2016、CQ500和仔猪数据集的跨数据集评估	NA	DA-CLIP, DA-Diff, Mamba	NA	NA
478	2026-10-01	Structurally Informed 3-D Gaussian Splatting for Limited-Angle CBCT 2026-Aug, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2026.3703335 PMID:42284162	研究论文	本文提出了一种结构信息引导的3D高斯泼溅框架SPARK，用于有限角度锥形束CT重建，通过两阶段方法提高重建质量和收敛速度	引入生成式结构信息初始化3D高斯泼溅，利用几何条件网络从稀疏投影预测完整3D高斯参数，结合解剖先验减轻伪影传播	仅在模拟有限角度锥形束CT数据上验证，未涉及真实临床数据	解决有限角度锥形束CT重建中的病态问题和伪影，提高重建质量	有限角度锥形束CT投影数据	计算机视觉	NA	锥形束CT，3D高斯泼溅	几何条件网络，3D高斯泼溅	图像	NA	NA	NA	PSNR, SSIM	NA
479	2026-10-01	Echocardiography Video Segmentation via Mamba-Based Spatiotemporal Synergistic Network and Adaptive-Dynamic Learning 2026-Aug, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2026.3697520 PMID:42202178	研究论文	本文提出了一种基于Mamba的半监督超声心动图视频分割方法MSSNet，结合时空协同引导、区域自适应交叉混合和动态偏移校正模块	首次将Mamba架构应用于超声心动图视频分割，设计了时空协同引导模块利用历史帧注意力权重指导后续分割，并引入区域自适应交叉混合和动态偏移校正两个半监督模块	未明确说明在极端噪声条件下的表现，半监督方法仍依赖于一定量的标注数据，未讨论在更广泛临床场景中的泛化能力	解决超声心动图视频分割中的散斑噪声、心室动态变化、标注有限和实时推理需求等挑战	超声心动图视频	计算机视觉	心血管疾病	超声心动图视频分割	Mamba	视频	CAMUS和EchoNet-Dynamic数据集	NA	Mamba	分割精度，推理速度	NA
480	2026-10-01	A Neural-Analytical Fusion Scatter Correction Method for Multi-Source CT Using Equivalent High-Order Scatter 2026-Aug, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2026.3706711 PMID:42340922	研究论文	提出一种神经-分析融合散射校正方法，利用等效高阶散射模型对多源CT进行散射校正	将多步散射过程重新表述为等效单步相互作用，并嵌入物理约束的神经网络EHCP-Net来估计高阶散射	未明确说明	解决多源CT中严重的前向散射和交叉散射伪影问题，实现有效散射校正	多源CT扫描的模拟数据和真实数据	计算机视觉	不适用	GPU加速的物理模型方法、深度学习	CNN	图像	未明确说明	不适用	EHCP-Net	MAPE、MAE	GPU