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
281	2024-08-07	Vision Transformer-based Deep Learning Models Accelerate Further Research for Predicting Neurosurgical Intervention 2024-07, Radiology. Artificial intelligence DOI:10.1148/ryai.240117 PMID:38864744	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
282	2025-09-13	Multi-Class Deep Learning Model for Detecting Pediatric Distal Forearm Fractures Based on the AO/OTA Classification 2024-Apr, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-024-00968-4 PMID:38308069	研究论文	开发基于AO/OTA分类的多类别深度学习模型，用于检测儿童远端前臂骨折	首次将YOLOv4目标检测模型应用于儿童远端前臂骨折的多类别分类，并采用儿科专用的AO/OTA分类标准	测试集仅包含88张图像和34名患者，样本规模有限	支持临床医生快速制定治疗计划，通过自动骨折检测提升诊断效率	儿童远端前臂骨折	计算机视觉	儿科骨折	X射线成像	CNN (YOLOv4)	图像	7006张X射线图像（来自1809名患者），测试集88张图像（34名患者）
283	2025-09-13	Enhancing YOLO5 for the Assessment of Irregular Pelvic Radiographs with Multimodal Information 2024-Apr, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-024-00986-2 PMID:38315343	研究论文	本研究提出一种融合年龄和性别多模态信息的方法，用于增强YOLO5模型在发育性髋关节发育不良（DDH）诊断中的性能	首次在DDH诊断深度学习方法中引入年龄和性别等多模态信息，并构建了一个覆盖广泛年龄范围和多种病理状态的综合性数据集	NA	提高深度学习模型在DDH诊断中的准确性和效果	发育性髋关节发育不良（DDH）患者的骨盆X射线图像	计算机视觉	骨科疾病	深度学习，X射线成像	YOLO5	图像	7750张骨盆X射线图像，年龄范围4个月至16岁，包含畸形和术后等多种情况
284	2025-09-13	Development of Medical Imaging Data Standardization for Imaging-Based Observational Research: OMOP Common Data Model Extension 2024-Apr, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-024-00982-6 PMID:38315345	研究论文	本研究提出医学影像通用数据模型（MI-CDM）扩展，以支持基于影像的观察性研究	首次为OMOP CDM增加两个新表和词汇表，满足影像研究的结构和语义需求，实现DICOM数据源链接及影像特征溯源	NA	开发医学影像数据标准化框架，支持人工智能和深度学习在影像生物标志物识别中的应用	观察性医疗数据与医学影像数据	医学影像信息学	NA	数据标准化、DICOM数据处理	NA	医学影像数据、结构化医疗数据	NA
285	2025-09-13	Development and Validation of Deep Learning-Based Automated Detection of Cervical Lymphadenopathy in Patients with Lymphoma for Treatment Response Assessment: A Bi-institutional Feasibility Study 2024-Apr, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-024-00966-6 PMID:38316667	研究论文	开发并验证基于深度学习的自动检测淋巴瘤患者颈部淋巴结病的方法，用于治疗反应评估	使用3D SegResNet模型对淋巴瘤患者的增强CT扫描进行异常淋巴结的自动检测与分割，并探索其在纵向治疗反应评估中的临床效用	模型分割性能中等（DSC 0.39±0.2），样本量有限且为回顾性研究	训练和评估深度学习模型以准确检测和分割淋巴瘤患者的异常颈部淋巴结，并评估其在治疗反应评估中的临床价值	淋巴瘤患者及其颈部淋巴结	数字病理	淋巴瘤	对比增强CT扫描	3D SegResNet	医学影像	开发队列76例，内部测试1队列27例，内部测试2队列87例，外部测试队列26例
286	2025-09-13	Deep Learning-Assisted Diffusion Tensor Imaging for Evaluation of the Physis and Metaphysis 2024-Apr, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-024-00993-3 PMID:38321313	研究论文	本研究利用深度学习辅助扩散张量成像自动分割生长板和干骺端，以预测儿童身高变化	提出使用UNET Transformers (UNETR)混合模型实现生长板的自动分割，替代耗时且存在观察者间变异的手工分割	NA	优化儿童生长板和干骺端的扩散张量成像工作流程，实现自动化分割	儿童生长板和干骺端	医学影像分析	儿科生长发育	扩散张量成像(DTI)	UNETR, UNET	医学影像	191名受试者（平均年龄12.6岁）的385次DTI扫描
287	2025-09-13	Automated Quantification of Total Cerebral Blood Flow from Phase-Contrast MRI and Deep Learning 2024-Apr, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-023-00948-0 PMID:38343224	研究论文	开发并验证一种基于深度学习的自动量化全脑血流量（tCBF）的方法，使用相位对比MRI数据	通过将相位对比MRI的幅度和相位图像多次相乘以增强血管分割性能，并首次应用U-Net实现脑供血动脉的自动分割	研究样本量相对有限（内部测试40张图像，外部测试20个数据集），且未明确说明模型在不同病理条件下的泛化能力	开发自动化的全脑血流量量化技术，减少人工操作的主观性和时间消耗	脑供血动脉	医学影像分析	脑血管疾病	相位对比MRI（PC MRI）和深度学习	U-Net	医学影像（MRI图像）	218张训练图像，40张内部测试图像，20个外部测试数据集
288	2025-09-13	Deep Learning-based Diagnosis of Pulmonary Tuberculosis on Chest X-ray in the Emergency Department: A Retrospective Study 2024-Apr, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-023-00952-4 PMID:38343228	研究论文	开发基于深度学习的算法，用于急诊科胸部X光片中肺结核的自动检测	采用EfficientNetV2架构并结合半监督学习（使用伪标签技术），在多个数据集上验证模型性能，并特别分析了不同投照方位（PA/AP）对检测效果的影响	回顾性研究设计，数据均来自单一医疗中心（NTUH），可能影响模型泛化能力	通过深度学习技术提升急诊科肺结核的早期诊断效率	胸部X光影像（CXR）	计算机视觉	肺结核	深度学习，半监督学习，伪标注	EfficientNetV2	图像	总计3498张CXR（NTUH数据集），另使用NIH ChestX-ray14（112,120张）、Montgomery County（138张）和Shenzhen（662张）公共数据集
289	2025-09-13	MRI-Based Machine Learning Fusion Models to Distinguish Encephalitis and Gliomas 2024-Apr, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-023-00957-z PMID:38343248	研究论文	本研究比较并融合经典机器学习与深度学习模型，基于MRI影像区分非典型脑炎和胶质瘤	提出融合经典机器学习和深度学习特征的放射组学模型（DLR），并开发了临床决策辅助工具（DLRN和网页计算器）	样本量有限（116例患者），需进一步外部验证	区分非典型脑炎和胶质瘤，辅助临床诊断决策	116例经病理确诊的胶质瘤和临床诊断脑炎患者的术前MRI轴向FLAIR影像	医学影像分析	神经系统疾病（脑炎与胶质瘤）	MRI放射组学分析	Logistic Regression, SVM, MLP, DenseNet121, ResNet50, ResNet18, 融合模型（DLR）	医学影像（MRI FLAIR序列）	116例患者
290	2025-09-13	Development of Local Software for Automatic Measurement of Geometric Parameters in the Proximal Femur Using a Combination of a Deep Learning Approach and an Active Shape Model on X-ray Images 2024-Apr, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-023-00953-3 PMID:38343246	研究论文	开发了一种结合深度学习和主动形状模型的本地软件，用于自动测量X光图像中股骨近端的几何参数	首次将深度学习神经网络与主动形状模型(ASM)相结合，实现股骨边界提取和解剖标志点拟合的自动化测量	测试数据集中alpha角(AA)的测量误差相对较高(4.53%)，可能存在特定角度的测量精度问题	开发自动化测量股骨近端几何参数的方法，辅助医生早期诊断髋部和股骨疾病	人体股骨近端解剖结构	计算机视觉	骨科疾病	深度学习，主动形状模型(ASM)，X射线成像	深度学习神经网络，ASM	X光图像	428张髋部X光图像（208名男性，220名女性）
291	2025-09-13	Enhancing Disease Classification with Deep Learning: a Two-Stage Optimization Approach for Monkeypox and Similar Skin Lesion Diseases 2024-Apr, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-023-00941-7 PMID:38343247	研究论文	本研究提出一种基于深度学习的双阶段优化方法，用于区分猴痘、水痘和麻疹等视觉相似的皮肤病变疾病	采用两阶段优化策略，结合迁移学习、微调和集成学习技术，通过分析71个预训练模型筛选出最佳集成方案	NA	开发高精度疾病分类系统以支持猴痘的及时诊断	猴痘、水痘和麻疹的皮肤病变图像	计算机视觉	传染性皮肤病	深度学习，迁移学习，集成学习	ConvNeXtBase, ConvNeXtLarge, ConvNeXtXLarge, RegNetX160, ResNetRS101, ResNet101	图像	NA
292	2025-09-13	Automatic 3D Segmentation and Identification of Anomalous Aortic Origin of the Coronary Arteries Combining Multi-view 2D Convolutional Neural Networks 2024-Apr, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-023-00950-6 PMID:38343261	研究论文	开发了一种基于多视角2D CNN的自动3D分割和分类方法，用于识别冠状动脉异常主动脉起源	结合三个单视角2D Attention U-Net与3D视图集成，实现自动分割和分类	测试集样本量较小（n=13），需进一步验证泛化能力	增强和加速临床医生对冠状动脉异常主动脉起源（AAOCA）的诊断	冠状动脉（正常或AAOCA）和主动脉根	计算机视觉	心血管疾病	计算机断层扫描血管造影（CTA）	Attention U-Net, 决策树	3D医学图像	124例CTA扫描（训练集111例，测试集13例）
293	2025-09-13	Lightweight Attentive Graph Neural Network with Conditional Random Field for Diagnosis of Anterior Cruciate Ligament Tear 2024-Apr, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-023-00944-4 PMID:38343260	研究论文	提出一种轻量级注意力图神经网络结合条件随机场的方法，用于膝关节MRI图像中前交叉韧带撕裂的精确分类	引入轻量级特征嵌入网络与知识蒸馏方法，结合条件随机场优化图神经网络层间关系，并采用多种注意力机制缓解过平滑和过拟合问题	需要在小样本和不平衡数据条件下验证模型性能，未提及外部数据集验证结果	实现基于膝关节MRI的快速准确前交叉韧带撕裂分类，克服小样本和不平衡数据带来的挑战	膝关节磁共振成像（MRI）数据	计算机视觉	运动损伤	磁共振成像（MRI）	图神经网络（GNN）、条件随机场（CRF）、注意力机制	图像	未明确说明具体样本数量，但强调小样本和不平衡数据条件
294	2025-09-13	Horse Herd Optimization with Gate Recurrent Unit for an Automatic Classification of Different Facial Skin Disease 2024-Apr, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-023-00962-2 PMID:38343253	研究论文	提出一种结合马群优化算法和门控循环单元的深度学习模型，用于自动分类不同面部皮肤疾病	首次将马群优化算法（HOA）与门控循环单元（GRU）结合用于面部皮肤疾病分类，并采用多阶段图像预处理和特征提取方法	仅使用Kaggle单一数据库进行验证，缺乏多中心临床数据验证	开发高精度自动面部皮肤疾病分类系统以解决早期诊断困难	面部皮肤疾病图像（包括玫瑰痤疮、湿疹、基底细胞癌、光化性角化病和痤疮）	计算机视觉	皮肤疾病	非线性扩散、自适应直方图均衡化、高通滤波、灰度游程矩阵、彩色共生局部二值模式	GRU（门控循环单元）	图像	Kaggle数据库中的面部皮肤疾病图像数据集（具体数量未明确说明）
295	2025-09-13	Robust Medical Diagnosis: A Novel Two-Phase Deep Learning Framework for Adversarial Proof Disease Detection in Radiology Images 2024-Feb, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-023-00916-8 PMID:38343214	研究论文	提出一种两阶段深度学习框架，用于增强放射影像疾病检测模型对抗对抗攻击的鲁棒性	结合对抗学习和JPEG压缩的两阶段防御机制，显著提升模型在对抗样本下的诊断准确性	仅针对三种特定对抗攻击（FGSM、PGD、BIM）进行测试，未涵盖所有潜在攻击类型	开发对抗性防护的医学影像诊断系统，确保COVID-19等肺部疾病的高可靠性检测	肺部X光和CT影像，分类为正常、肺炎和COVID-19肺炎	计算机视觉	肺部疾病（包括COVID-19）	深度学习，对抗训练，JPEG压缩	ResNet-50, VGG-16, Inception-V3	图像（X-ray和CT）	NA（未明确说明具体样本数量）
296	2025-09-13	A Deep Learning-Based Approach for Cervical Cancer Classification Using 3D CNN and Vision Transformer 2024-Feb, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-023-00911-z PMID:38343216	研究论文	提出一种结合3D CNN和Vision Transformer的深度学习模型，用于宫颈癌图像分类	首次将3D CNN的时空特征提取能力与Vision Transformer的复杂特征学习能力结合，并引入3D FPN和SE模块进行特征优化，采用KELM进行分类	NA	开发高精度的宫颈癌自动分类系统以辅助早期诊断	宫颈图像数据	计算机视觉	宫颈癌	深度学习	3D CNN, Vision Transformer, KELM	图像	NA
297	2025-09-13	Analysis of Validation Performance of a Machine Learning Classifier in Interstitial Lung Disease Cases Without Definite or Probable Usual Interstitial Pneumonia Pattern on CT Using Clinical and Pathology-Supported Diagnostic Labels 2024-Feb, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-023-00914-w PMID:38343230	研究论文	评估机器学习分类器Fibresolve在CT上无明确或可能UIP模式的间质性肺病病例中的验证性能	针对非典型UIP模式的病例验证机器学习分类器的诊断能力，扩展了其在IPF诊断中的应用范围	样本量相对有限（295例），且性能敏感度中等（56-65%）	验证机器学习分类器在无典型UIP影像学特征的间质性肺病中诊断IPF的有效性	间质性肺病患者，特别是无明确或可能UIP模式的病例	数字病理	间质性肺病	深度学习算法，胸部CT影像分析	机器学习分类器（具体类型未明确说明）	CT影像	295例患者的多中心验证数据集
298	2025-09-13	Hybrid Topological Data Analysis and Deep Learning for Basal Cell Carcinoma Diagnosis 2024-Feb, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-023-00924-8 PMID:38343238	研究论文	本研究结合拓扑数据分析（TDA）和深度学习（DL）开发了一种混合模型，用于基底细胞癌（BCC）的诊断	首次将TDA的持久同调技术与深度学习结合，并利用集成学习方法提升BCC诊断性能	NA	提高基底细胞癌的自动化诊断准确率	皮肤病变图像中的毛细血管扩张特征和病变区域	数字病理学	皮肤癌	持久同调（Persistence Homology），深度学习	EfficientNet-B5，集成学习	图像	395个皮肤病变样本
299	2025-09-13	Background Subtraction Angiography with Deep Learning Using Multi-frame Spatiotemporal Angiographic Input 2024-Feb, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-023-00921-x PMID:38343209	研究论文	提出一种利用多帧时空血管造影输入的深度学习背景减影血管造影方法，显著减少运动伪影	首次引入利用血管造影时间序列丰富时间信息的2D+t深度学习模型，并开发了神经血管造影领域专用的合成仿射运动增强流程	研究基于合成运动增强数据集，真实临床环境中的性能仍需进一步验证	改善导管数字减影血管造影（DSA）中的运动伪影问题	脑血管造影图像	计算机视觉	心血管疾病	数字减影血管造影（DSA）	2D U-Net, 3D U-Net, SegResNet, UNETR	图像序列	516例脑血管造影，包含8784个独立序列
300	2025-09-13	Invertible and Variable Augmented Network for Pretreatment Patient-Specific Quality Assurance Dose Prediction 2024-Feb, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-023-00930-w PMID:38343215	研究论文	提出一种新颖的深度学习网络IVPSQA，用于预测放疗前患者特异性质量保证的三维剂量分布	首次使用可逆和变量增强网络预测3D prePSQA剂量分布，在头颈、胸部和腹部病例中优于现有U-Net方法	NA	提高放疗前患者特异性质量保证的准确性和效率	300名接受容积调强弧形放疗的癌症患者	医学影像分析	癌症	深度学习，容积调强弧形放疗(VMAT)	可逆和变量增强网络(IVPSQA)	CT图像，放疗剂量数据，测量引导剂量分布	300例癌症患者（240训练，60测试）