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
1	2025-10-23	Migration of Deep Learning Models Across Ultrasound Scanners 2025-Nov, IEEE transactions on bio-medical engineering DOI:10.1109/TBME.2025.3564567 PMID:40279236	研究论文	本研究开发了一种黑盒无监督域适应方法，实现深度学习模型在不同超声扫描仪间的功能迁移	将传递函数方法与迭代模式相结合，在无需了解模型内部信息的情况下实现跨设备功能迁移	需要目标机器的未标记数据，且仅验证了二进制分类任务	解决深度学习模型在定量超声中跨设备部署的适应性问题	超声扫描仪（SonixOne和Verasonics）	医学影像分析	NA	定量超声	深度学习模型	超声数据	NA	NA	NA	分类准确率	NA
2	2025-10-23	Deep Learning for EEG-Based Visual Classification and Reconstruction: Panorama, Trends, Challenges and Opportunities 2025-Nov, IEEE transactions on bio-medical engineering DOI:10.1109/TBME.2025.3568282 PMID:40343828	综述	本文首次系统综述了基于脑电图的视觉分类与重建领域的深度学习方法	首次对基于EEG的视觉分类与重建进行系统性综述，提出特征编码与解码的双重视角分析方法，并探讨方法论本质与神经科学见解的闭环互动关系	作为综述性论文，不包含原始实验数据和新算法开发	促进基于脑电图的视觉分类与重建领域的研究进展	脑电图信号与视觉信息处理	脑机接口, 深度学习	NA	脑电图	NA	脑电图信号, 视觉刺激数据	NA	NA	NA	NA	NA
3	2025-10-23	INVESTIGATING CORRELATIONS BETWEEN MENTAL DISORDERS AND FUNDUS IMAGING DATA USING DEEP LEARNING: A Study From the UK Biobank 2025-Nov-01, Retina (Philadelphia, Pa.) DOI:10.1097/IAE.0000000000004574 PMID:40601933	研究论文	本研究使用深度学习技术探索眼底成像特征与精神障碍之间的关联	首次采用多模态深度学习方法分析眼底图像与精神障碍的关联，为非侵入性早期检测提供新途径	样本量相对有限（1494名参与者），且研究结果需要更大规模验证	自动识别精神行为障碍并解释精神疾病与眼底生物标志物的潜在关联	UK Biobank数据库中1494名参与者的眼底图像和光学相干断层扫描数据	计算机视觉	精神障碍	光学相干断层扫描，眼底成像	深度学习，Random Forest，Linear Classifier	图像	1494名UK Biobank参与者	NA	多模态模型	AUC，灵敏度，特异性	NA
4	2025-10-23	Guideline-driven clinical decision support for colonoscopy patients using the hierarchical multi-label deep learning method 2025-Oct-20, Chinese medical journal IF:7.5Q1 DOI:10.1097/CM9.0000000000003469 PMID:40405345	研究论文	开发基于分层多标签深度学习方法的结肠镜检查临床决策支持系统	采用分层多标签可解释分类框架和最新基于Transformer的预训练模型，实现结肠镜检查报告的高精度语义识别	研究仅基于中文语料库，需要在更多医疗机构验证系统通用性	建立指南驱动的自动临床决策支持系统以减轻医疗负担并规范医疗保健	结肠镜检查患者的电子报告	自然语言处理	结直肠癌	自然语言处理，深度学习	Transformer	文本	初始数据集302,965份电子结肠镜报告，精选2,041条患者记录用于训练测试，外部验证包含3,177例连续结肠镜检查病例	BERT, ERNIE	BERT-base-Chinese, BERT-wwm-ext-Chinese, ERNIE-3.0-base-zh	准确率, Macro-F1分数	NA
5	2025-10-23	Understanding the Impact of Seasonal Weather Dynamics on Rice Disease Occurrence Using Neural Networks: A Case Study of Panicle Blast and Grain Rot 2025-Oct, Phytopathology IF:2.6Q2 DOI:10.1094/PHYTO-01-25-0004-FI PMID:40586730	研究论文	本研究利用神经网络分析季节性天气动态对水稻穗瘟病和粒腐病发生的影响	首次使用纯气象数据和LSTM模型揭示气象条件与水稻病害发生的隐藏关系	仅依赖气象数据，未考虑其他可能影响病害发生的因素	开发基于气象数据的水稻病害预测系统	水稻穗瘟病和粒腐病	机器学习	水稻病害	时间序列分析	LSTM	气象时间序列数据	180天的七种气象变量数据	NA	LSTM	准确率	NA
6	2025-10-23	Artificial intelligence for multi-time-point arterial phase contrast-enhanced MRI profiling to predict prognosis after transarterial chemoembolization in hepatocellular carcinoma 2025-Oct, La Radiologia medica DOI:10.1007/s11547-025-02043-6 PMID:40707767	研究论文	开发基于多时间点动脉期增强MRI和人工智能的预后分层模型，用于预测肝细胞癌患者经动脉化疗栓塞术后的预后	首次将Swin Transformer架构应用于多时间点动脉期增强MRI数据，实现肝细胞癌TACE治疗后的四分类预后分层	回顾性研究设计，样本量相对有限（181例患者）	开发AI模型用于肝细胞癌TACE治疗后的预后预测	肝细胞癌患者	医学影像分析	肝细胞癌	对比增强磁共振成像	深度学习	医学影像	181例肝细胞癌患者的543次动脉期CE-MRI扫描	NA	ProgSwin-UNETR, Swin Transformer	AUC, 准确率	NA
7	2025-10-23	Deep learning-driven incidental detection of vertebral fractures in cancer patients: advancing diagnostic precision and clinical management 2025-Oct, La Radiologia medica DOI:10.1007/s11547-025-02058-z PMID:40751896	研究论文	本研究评估了基于深度学习的应用在癌症患者椎体压缩骨折 incidental 检测中的诊断性能	开发了深度学习应用来辅助检测癌症患者中常被漏诊的椎体压缩骨折，显著提高了诊断精确度	回顾性研究设计，假阳性病例包括硬化性椎体转移瘤、脊柱侧弯和椎体识别错误	评估深度学习应用在降低高风险癌症人群 incidental 椎体骨折漏诊率的潜力	1556例IV期癌症患者的胸腹盆腔CT扫描	医学影像分析	骨质疏松性椎体骨折	CT扫描	深度学习	医学影像	1556例IV期癌症患者的TAP CT扫描	NA	NA	阳性预测值	NA
8	2025-10-23	Generalized deep learning for histopathology image classification using supervised contrastive learning 2025-Sep, Journal of advanced research IF:11.4Q1 DOI:10.1016/j.jare.2024.11.013 PMID:39551131	研究论文	提出了一种用于组织病理学图像分类的混合网络HistopathAI，通过监督对比学习和混合深度特征融合提高诊断精度	结合监督对比学习(SCL)和混合深度特征融合(HDFF)的混合网络架构，在特征学习和分类器学习间采用顺序方法	NA	提高组织病理学图像分类的准确性，特别是在数据集不平衡的情况下	组织病理学图像	数字病理学	癌症	NA	CNN	图像	七个公开数据集和一个私有数据集	NA	EfficientNetB3, ResNet50	准确率	NA
9	2025-10-23	Full dimensional dynamic 3D convolution and point cloud in pulmonary nodule detection 2025-Sep, Journal of advanced research IF:11.4Q1 DOI:10.1016/j.jare.2024.11.033 PMID:39617261	研究论文	提出一种名为ODR3DNet的新型全维度动态3D卷积网络，结合点云检测算法用于肺结节检测	引入全维度动态3D卷积和专门针对3D点云的机器学习算法，克服传统3D CNN的适应性和特征提取限制	NA	提高肺结节检测的准确性和早期诊断能力	肺部CT影像和3D点云数据中的肺结节	计算机视觉	肺癌	深度学习，3D点云处理	3D CNN	3D医学影像，点云数据	NA	NA	ODR3DNet，OD3D模块	CPM分数	NA
10	2025-10-23	The Application of Artificial Intelligence in Spine Surgery: A Scoping Review 2025-Apr-01, Journal of the American Academy of Orthopaedic Surgeons. Global research & reviews DOI:10.5435/JAAOSGlobal-D-24-00405 PMID:40239218	综述	本范围综述系统分析了人工智能在脊柱外科领域的应用现状和发展趋势	首次对2020-2024年间AI在脊柱外科应用的文献进行全面梳理，明确了当前研究重点和空白领域	仅纳入PubMed和EMBASE数据库文献，单中心研究占比高(72/105)，大样本研究较少(仅27/105研究样本量>1000)	系统评估人工智能技术在脊柱外科领域的应用范围和发展现状	脊柱外科相关的医学研究文献	医疗人工智能	脊柱疾病	监督学习	机器学习,深度学习	医学图像,临床数据	105项研究，其中27项样本量超过1000例患者	NA	NA	NA	NA
11	2025-10-23	RESPAN: A Deep Learning Pipeline for Accurate and Automated Restoration, Segmentation, and Quantification of Dendritic Spines 2025-Feb-15, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.06.06.597812 PMID:38895232	研究论文	开发了一个名为RESPAN的深度学习流程，用于准确自动地恢复、分割和量化树突棘	集成最先进的深度学习技术进行图像恢复、分割和分析，通过内容感知恢复增强信号、对比度和各向同性分辨率	NA	开发自动化树突棘量化工具以研究突触连接性	树突棘、树突分支和神经元胞体	计算机视觉	NA	活体成像、体内双光子显微镜	深度学习	图像	NA	NA	NA	准确度、可重复性	NA
12	2025-10-23	Bayesian-Edge system for classification and segmentation of skin lesions in Internet of Medical Things 2024-Aug, Skin research and technology : official journal of International Society for Bioengineering and the Skin (ISBS) [and] International Society for Digital Imaging of Skin (ISDIS) [and] International Society for Skin Imaging (ISSI) IF:2.0Q3 DOI:10.1111/srt.13878 PMID:39081158	研究论文	提出一种结合贝叶斯推理和边缘智能的皮肤病变分割模型	首次将贝叶斯推理与边缘智能相结合用于皮肤病变分割，在不增加计算参数的情况下提升诊断性能	NA	开发高效的皮肤病变分类和分割系统	皮肤病变图像	计算机视觉	皮肤疾病	深度学习	贝叶斯-边缘网络	图像	NA	NA	贝叶斯-边缘网络	分割性能	边缘计算
13	2025-10-23	Artificial Intelligence Models Are Limited in Predicting Clinical Outcomes Following Hip Arthroscopy: A Systematic Review 2024-Aug-01, JBJS reviews IF:1.7Q2 DOI:10.2106/JBJS.RVW.24.00087 PMID:39172870	系统评价	系统评价分析了人工智能模型在预测髋关节镜术后临床结局方面的应用现状和局限性	首次系统评估AI模型在髋关节镜手术预后预测领域的应用效果和泛化能力	纳入研究数量有限（13项），所有模型均未经过外部验证，限制了临床适用性	评估基于AI的预测模型在髋关节镜手术中的结局预测性能、有效性和泛化能力	接受髋关节镜手术的患者	机器学习	骨科疾病	人工智能预测模型	NA	临床数据	13项研究（共6,568例患者）	NA	NA	AUC, 准确率	NA
14	2025-10-23	Machine Learning-Assisted Decision Making in Orthopaedic Oncology 2024-Jul-01, JBJS reviews IF:1.7Q2 DOI:10.2106/JBJS.RVW.24.00057 PMID:38991098	综述	探讨机器学习在骨肿瘤科临床决策辅助中的应用现状与前景	系统阐述机器学习在骨肿瘤影像评估和生存预测中的创新应用	面临数据多样性不足、伦理问题和模型可解释性等挑战	评估机器学习在骨肿瘤临床决策支持中的潜力	原发性肉瘤和转移性骨病患者	机器学习	骨肿瘤	影像组学	机器学习算法	医学影像, 临床数据	NA	NA	NA	准确率	NA
15	2025-10-23	Creating High Fidelity Synthetic Pelvis Radiographs Using Generative Adversarial Networks: Unlocking the Potential of Deep Learning Models Without Patient Privacy Concerns 2023-10, The Journal of arthroplasty IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.arth.2022.12.013 PMID:36535448	研究论文	本研究应用生成对抗网络创建高保真合成骨盆X光片，以解决深度学习模型训练中的患者隐私问题	首次使用GAN生成难以被专家和计算机识别的合成骨盆X光片，实现跨机构数据共享且不侵犯患者隐私	研究仅聚焦于前后位骨盆X光片，未涵盖其他投照角度或影像模态	开发能够生成高质量合成医学影像的方法，促进深度学习模型发展同时保护患者隐私	骨盆前后位X光片	计算机视觉	骨科疾病	X射线成像	GAN	图像	37,640张真实X光片（来自16,782名患者），通过数据增强生成2,500万张训练图像	NA	GAN	准确率, Kappa系数	NA
16	2025-10-21	MISPEL: A supervised deep learning harmonization method for multi-scanner neuroimaging data 2023-10, Medical image analysis IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.media.2023.102926 PMID:37595405	研究论文	提出一种用于多扫描仪神经影像数据的监督深度学习协调方法MISPEL	提出可自然扩展到两个以上扫描仪的多扫描仪协调方法，并设计了一套评估扫描仪相关技术变异性和协调技术的标准	NA	解决多扫描仪神经影像数据的技术变异性问题，开发数据协调方法	多扫描仪神经影像数据	神经影像分析	NA	3T T1磁共振成像	深度学习	神经影像数据	包含四个扫描仪的多扫描仪匹配数据集	NA	MISPEL	NA	NA
17	2025-10-19	Predictive Value of Social Determinants of Health on 90-Day Readmission and Health Utilization Following ACDF: A Comparative Analysis of XGBoost, Random Forest, Elastic-Net, SVR, and Deep Learning 2025-Nov, Global spine journal IF:2.6Q1 DOI:10.1177/21925682251332556 PMID:40173192	研究论文	本研究评估社会健康决定因素对前路颈椎间盘切除融合术患者90天再入院和医疗资源利用的预测价值	首次应用机器学习方法评估社会健康决定因素在ACDF手术预后中的作用	依赖单一医疗系统数据和使用代理SDH测量指标	评估社会健康决定因素对ACDF患者术后90天再入院和医疗资源利用的预测能力	3127名接受前路颈椎间盘切除融合术的患者	机器学习	颈椎疾病	社会脆弱性指数评估	XGBoost, Random Forest, Elastic-Net, SVR, Deep Learning	临床和人口统计学数据	3127名ACDF患者(2003-2023年)	NA	平衡随机森林, 支持向量回归	AUC, MAE	NA
18	2025-10-19	3D auto-segmentation of pancreas cancer and surrounding anatomical structures for surgical planning 2025-Oct-01, International journal of surgery (London, England) DOI:10.1097/JS9.0000000000002835 PMID:40576127	研究论文	开发基于深度学习的胰腺癌及周围解剖结构自动分割模型，用于辅助手术规划	采用分层Swin Transformer V2模型实现胰腺癌及周围结构的多中心3D自动分割	胰腺癌分割准确度相对较低（DSC 54.5-57.0），小肿瘤分割性能有待提升	通过CT图像自动分割提升胰腺癌手术规划效果	胰腺癌患者及周围解剖结构（胰腺实质、肠系膜动脉、门静脉等）	计算机视觉	胰腺癌	计算机断层扫描（CT）	Transformer	3D医学图像	275名患者（176训练集，59内部验证集，40外部验证集）	NA	分层Swin Transformer V2	Dice相似系数（DSC），定性评估（完全/部分/缺失分割）	NA
19	2025-10-19	Development and validation of a deep learning ultrasound radiomics model for predicting drug resistance in lymph node tuberculosis a multicenter study 2025-Oct-01, International journal of surgery (London, England) DOI:10.1097/JS9.0000000000002850 PMID:40607926	研究论文	开发并验证基于深度学习超声影像组学模型用于预测淋巴结结核耐药性	首次将集成机器学习与AdaBoost算法结合应用于淋巴结结核耐药性预测的多中心研究	回顾性研究设计，样本量相对有限	预测淋巴结结核患者的药物耐药性	234例颈部淋巴结结核患者	医学影像分析	结核病	超声影像	集成机器学习, AdaBoost	超声图像	234例患者（来自三个医疗中心）	NA	集成机器学习模型	AUC, 准确率, 精确率, 召回率, F1分数, 决策曲线分析	NA
20	2025-10-19	Multichannel deep learning prediction of major pathological response after neoadjuvant immunochemotherapy in lung cancer: a multicenter diagnostic study 2025-Oct-01, International journal of surgery (London, England) DOI:10.1097/JS9.0000000000002821 PMID:40607969	研究论文	开发基于预处理CT的多通道深度学习预测模型，用于术前诊断非小细胞肺癌患者新辅助免疫化疗后的主要病理反应	首次将Transformer模型编码的深度学习特征与多通道框架集成，用于预测肺癌新辅助免疫化疗疗效	回顾性研究设计，样本量相对有限（332例患者）	开发术前预测非小细胞肺癌患者新辅助免疫化疗后主要病理反应的诊断工具	非小细胞肺癌患者	计算机视觉	肺癌	CT成像	深度学习, Transformer	医学图像	332例非小细胞肺癌患者来自四个中心	NA	GoogLeNet, Transformer	AUC, 敏感性, 特异性, F1分数, 混淆矩阵, 校准曲线, 决策曲线分析, 综合判别改进, 净重分类改进, DeLong检验	NA