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
3181	2025-10-06	A hybrid method of correcting CBCT for proton range estimation with deep learning and deformable image registration 2023-Jul-31, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/ace754 PMID:37442128	研究论文	开发一种结合深度学习和形变图像配准的混合方法，从腹部/骨盆锥形束CT生成合成CT用于质子射程估计	提出将无监督深度学习（CycleGAN）和形变图像配准（DIR）相结合的混合方法，分别处理空间高频和低频分量，并通过迭代反馈机制改进肠道气体区域的准确性	研究仅针对儿科患者，样本量相对有限（81例）	改进质子治疗中基于CBCT的射程验证和自适应再计划精度	81例儿科患者的腹部/骨盆CBCT影像数据	医学影像分析	腹部盆腔肿瘤	锥形束CT（CBCT），形变图像配准（DIR）	CycleGAN	医学影像（CT，CBCT）	81例儿科患者（训练60例，验证6例，测试15例）	NA	CycleGAN	平均绝对误差，Dice相似系数，伽马通过率，质子射程误差	NA
3182	2025-10-06	DPAM-PSPNet: ultrasonic image segmentation of thyroid nodule based on dual-path attention mechanism 2023-Jul-31, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/ace6f1 PMID:37437581	研究论文	提出基于双路径注意力机制的DPAM-PSPNet模型用于甲状腺结节超声图像分割	在PSPNet中引入双路径注意力机制(DPAM)，通过轻量级跨通道交互捕获全局信息，同时利用残差桥网络关注结节边缘及周围信息	NA	开发自动化甲状腺结节超声图像分割系统	甲状腺结节超声图像	计算机视觉	甲状腺结节	超声成像	CNN	图像	少量训练数据	NA	PSPNet, DPAM-PSPNet	mIOU, mPA, mPrecision, Dice系数	NA
3183	2025-10-06	Fast dose calculation in x-ray guided interventions by using deep learning 2023-07-31, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/ace678 PMID:37433326	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的方法，用于在X射线引导介入手术中快速计算患者剂量分布	提出了一种改进的3D U-Net架构，能够结合患者CT扫描和成像参数快速生成蒙特卡罗剂量图，显著缩短了计算时间	研究仅针对腹部区域进行验证，样本量相对有限（82例患者CT扫描）	开发快速准确的剂量计算方法，用于X射线引导介入手术中的患者剂量监测	接受X射线引导介入手术的患者，特别是腹部血管修复手术患者	医学影像分析	血管疾病	蒙特卡罗模拟，X射线成像	CNN	CT图像，成像参数	82例患者CT扫描，其中65例用于训练，17例用于测试	NA	3D U-Net	平均误差，峰值皮肤剂量误差，平均皮肤剂量误差，区域剂量误差	NA
3184	2025-10-06	Pulmonary nodules segmentation based on domain adaptation 2023-07-26, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/ace498 PMID:37406634	研究论文	提出一种基于背景掩码对抗域适应的肺结节分割方法	结合背景掩码生成和梯度反转层传播的对抗域适应框架，增强对目标域数据的分割能力	未明确说明样本规模和数据来源的具体限制	解决医学图像分割中的域偏移问题并提高分割精度	CT图像中的肺结节	计算机视觉	肺癌	CT成像	对抗域适应网络	医学图像	NA	NA	ADAB（基于背景掩码的对抗域适应网络）	分割精度	NA
3185	2025-10-06	Unsupervised deep learning-based displacement estimation for vascular elasticity imaging applications 2023-07-24, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/ace0f0 PMID:37348487	研究论文	提出一种基于无监督深度学习的血管弹性成像位移估计方法	首次将无监督深度学习应用于血管位移估计，能够提供高时空分辨率的动脉壁位移数据	NA	改进血管弹性成像技术中的位移估计质量	动脉壁位移和脉搏波传播	医学影像分析	心血管疾病	超声弹性成像	深度学习	超声RF信号，B模式图像	体模实验和人类颈总动脉测试	NA	NA	信噪比，对比噪声比，平均相对误差，决定系数	NA
3186	2025-10-06	Low-count PET image reconstruction based on truncated inverse radon layer and U-shaped network 2023-07-19, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/ace240 PMID:37369236	研究论文	提出一种基于截断逆拉东层和U型网络的低计数PET图像重建方法	结合截断逆拉东层实现域变换和U型网络进行图像增强，能够直接从低计数正弦图重建PET图像	NA	解决低剂量PET图像重建中传统迭代重建方法耗时长、信噪比低的问题	正电子发射断层扫描(PET)图像	计算机视觉	肿瘤检测	正电子发射断层扫描(PET)	CNN	图像, 正弦图	模拟数据和真实数据	NA	U-Net	结构相似性, 峰值信噪比	NA
3187	2025-10-06	A simulation study of 1D U-Net-based inter-crystal scatter event recovery of PET detectors 2023-07-10, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/ace1d1 PMID:37364572	研究论文	本研究提出一种基于1D U-Net的卷积神经网络，用于预测PET探测器中的晶体间散射事件首次相互作用位置	首次将1D U-Net结构应用于PET晶体间散射恢复问题，相比传统方法和全连接网络方法具有更好的稳定性和更少的网络参数	基于模拟数据训练，尚未在真实临床数据上验证	解决正电子发射断层扫描中晶体间散射导致的首次相互作用位置确定问题	PET探测器中的晶体间散射事件	医学影像处理	NA	GATE蒙特卡洛模拟	CNN	模拟数据	NA	NA	1D U-Net	准确率, 灵敏度, 对比噪声比, 空间分辨率	NA
3188	2025-10-06	HyperTDP-Net: A Hyper-densely Connected Compression-and-Decomposition Network Based on Trident Dilated Perception for PET and MRI Image Fusion 2023-07-05, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/acdec3 PMID:37321243	研究论文	提出一种基于三叉戟扩张感知的超密集连接压缩分解网络，用于PET和MRI医学图像融合	构建双残差超密集模块充分利用中间层信息，建立三叉戟扩张感知模块精确定位特征位置，并提出包含结构相似性损失和梯度损失的内容感知损失函数	NA	提高医学图像融合质量，生成包含更全面多模态特征的融合图像	PET和MRI医学图像	计算机视觉	NA	医学图像融合	CNN	医学图像	来自哈佛医学院发布的多模态医学图像数据集	NA	超密集连接网络,残差网络	结构相似性,梯度保持,边缘信息保持,纹理细节保持	NA
3189	2025-10-06	Fast and scalable search of whole-slide images via self-supervised deep learning 2022-12, Nature biomedical engineering IF:26.8Q1 DOI:10.1038/s41551-022-00929-8 PMID:36217022	研究论文	提出一种基于自监督深度学习的全切片图像快速检索方法SISH	开发了检索速度与数据库大小无关的WSI检索算法，仅需切片级别标注即可训练	NA	开发无需监督训练的全切片图像快速检索方法	全切片图像(WSI)	数字病理学	癌症	自监督深度学习	深度学习	图像	超过22,000例患者病例，56种疾病亚型	NA	SISH	NA	NA
3190	2025-10-06	mbSparse: an autoencoder-based imputation method to address sparsity in microbiome data 2025-Dec, Gut microbes IF:12.2Q1 DOI:10.1080/19490976.2025.2552347 PMID:40888610	研究论文	提出一种基于自编码器的微生物组数据插补方法mbSparse，用于解决微生物组数据高稀疏性问题	采用深度学习而非传统预定义计数分布，结合特征自编码器和条件变分自编码器(CVAE)进行数据重建	NA	解决微生物组数据高稀疏性带来的分析挑战	微生物组数据	机器学习	结直肠癌	微生物组测序	自编码器,条件变分自编码器	计数矩阵数据	NA	NA	自编码器,CVAE	均方误差,精确召回曲线下面积,皮尔逊相关系数	NA
3191	2025-10-06	Diagnostic performance of dual-layer spectral CT Radiomics and deep learning for differentiating osteoblastic bone metastases from bone islands 2025-Dec, European journal of radiology open IF:1.8Q3 DOI:10.1016/j.ejro.2025.100679 PMID:40895390	研究论文	比较双层光谱CT影像组学特征和深度学习模型在鉴别成骨性骨转移与骨岛方面的诊断性能	首次将双层光谱探测器CT的影像组学特征与深度学习模型在骨病变鉴别诊断中进行系统比较	回顾性研究设计，样本量相对有限，仅纳入特定时间段内的患者	评估不同影像学方法在鉴别成骨性骨转移和骨岛方面的诊断效能	成骨性骨病变患者	医学影像分析	骨肿瘤	双层光谱探测器CT，常规CT	深度学习模型	CT影像	94名患者的216个病灶（125个骨岛，91个成骨性骨转移）	NA	NA	AUC, 敏感性, 特异性	NA
3192	2025-10-06	Deep Learning with Disc Photos or OCT Scans in Glaucoma Detection 2025 Nov-Dec, Ophthalmology science IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.xops.2025.100877 PMID:40893625	研究论文	比较基于OCT RNFLT图谱和视盘照片的深度学习模型在青光眼检测中的性能差异	首次系统比较基于OCT客观定量测量与视盘照片的深度学习模型在青光眼功能损伤诊断中的性能，并分析不同人口学群体的诊断差异	回顾性单中心研究，数据来源于特定时间段(2011-2022年)，可能存在选择偏倚	评估基于OCT和视盘照片的深度学习模型在青光眼检测中的诊断准确性	青光眼患者，基于视野检查定义的功能损伤	医学影像分析	青光眼	OCT光学相干断层扫描，视野检查	深度学习模型	医学影像(OCT RNFLT图谱，视盘照片)	16,936组视盘照片和OCT图像数据集	NA	NA	AUC曲线下面积，准确率	NA
3193	2025-10-06	Multimodal data-driven approaches in retinal vein occlusion: A narrative review integrating machine learning and bioinformatics 2025 Nov-Dec, Advances in ophthalmology practice and research DOI:10.1016/j.aopr.2025.07.002 PMID:40893475	综述	整合机器学习和生物信息学的多模态数据驱动方法在视网膜静脉阻塞研究中的应用综述	首次系统整合机器学习与生物信息学方法，通过深度学习增强的视网膜成像和多组学网络研究视网膜静脉阻塞	存在数据标准化不一致和模型泛化能力有限的问题	推进视网膜静脉阻塞研究并优化患者护理	视网膜静脉阻塞(RVO)患者	机器学习,生物信息学	视网膜静脉阻塞	多模态数据整合,深度学习增强视网膜成像,多组学网络	深度学习	多模态数据,视网膜图像,多组学数据	NA	NA	NA	NA	NA
3194	2025-10-06	Progressive Knowledge Transfer Network Based on Human Visual Perception Mechanism for No-Reference Point Cloud Quality Assessment 2025-Oct, IEEE transactions on visualization and computer graphics IF:4.7Q1 DOI:10.1109/TVCG.2025.3532651 PMID:40031145	研究论文	提出一种基于人类视觉感知机制的无参考点云质量评估深度学习网络PKT-PCQA	通过渐进式知识转移将粗粒度质量分类知识转换为细粒度质量预测任务，模拟人类视觉系统	NA	点云感知质量评估	点云数据	计算机视觉	NA	深度学习	CNN	点云	三个大型独立点云评估数据集	NA	基于空间和通道注意力模块的注意力机制	NA	NA
3195	2025-10-06	Deep Point Cloud Edge Reconstruction via Surface Patch Segmentation 2025-Oct, IEEE transactions on visualization and computer graphics IF:4.7Q1 DOI:10.1109/TVCG.2025.3547411 PMID:40031714	研究论文	提出一种通过表面面片分割实现点云边缘精确重建的两阶段框架	首次利用表面面片分割为边缘重建提供额外线索，通过联合优化模块重建完整精确的3D线框模型	未明确说明方法在复杂噪声环境下的鲁棒性	解决点云数据参数化边缘重建中因边缘点稀疏导致的拟合误差问题	CAD模型和日常物体（家具）的点云数据	计算机视觉	NA	点云处理	深度学习网络	点云数据	包含CAD和日常模型的多功能面片-边缘数据集	NA	PCER-Net	通过广泛实验和与先前方法的比较评估	NA
3196	2025-10-06	Single-View 3D Hair Modeling With Clumping Optimization 2025-Oct, IEEE transactions on visualization and computer graphics IF:4.7Q1 DOI:10.1109/TVCG.2025.3552919 PMID:40111766	研究论文	提出一种从单张图像重建具有发束效果的三维头发模型的方法	将头发发束效果整合到单视角头发重建中，引入分层头发表示和可微分优化框架	未明确说明	提升单视角头发重建的真实感，特别是发束效果的表现	头发几何模型	计算机视觉	NA	深度学习	NA	图像	NA	NA	NA	定性评估,定量评估	NA
3197	2025-10-06	Fast and Robust Single-Shot Cine Cardiac MRI Using Deep Learning Super-Resolution Reconstruction 2025-Oct-01, Investigative radiology IF:7.0Q1 DOI:10.1097/RLI.0000000000001186 PMID:40184545	研究论文	本研究比较了深度学习超分辨率重建的单次激发心脏电影MRI与标准多次激发心脏电影MRI的诊断质量	首次将工业开发的深度学习超分辨率算法应用于单次激发心脏电影MRI重建，显著缩短扫描时间的同时保持非劣诊断质量	样本量相对较小（45名参与者），缺乏多中心验证	评估深度学习重建单次激发心脏电影MRI在临床诊断中的可行性和图像质量	具有心脏MRI临床适应症的参与者	医学影像分析	心血管疾病	平衡稳态自由进动序列，压缩感知，深度学习超分辨率重建	深度学习超分辨率算法	心脏MRI图像	45名参与者（平均年龄50±18岁，30名男性）	NA	NA	主观图像质量评分，边缘上升距离，表观信噪比，对比噪声比，Bland-Altman分析，Pearson相关系数	NA
3198	2025-10-06	Eliminating Rasterization: Direct Vector Floor Plan Generation With DiffPlanner 2025-Oct, IEEE transactions on visualization and computer graphics IF:4.7Q1 DOI:10.1109/TVCG.2025.3559682 PMID:40208765	研究论文	提出一种直接在向量空间生成边界约束平面图的深度学习框架DiffPlanner	首次在向量空间直接生成平面图，避免了传统方法中矢栅转换造成的信息损失；采用基于Transformer的条件扩散模型，集成对齐机制模拟设计师的迭代设计过程	NA	解决边界约束平面图生成问题，直接生成房间的拓扑和几何属性	建筑平面图和气泡图	计算机视觉	NA	深度学习	扩散模型, Transformer	向量数据	NA	NA	Transformer	定量比较, 定性评估, 消融实验, 感知研究	NA
3199	2025-10-06	FLINT: Learning-Based Flow Estimation and Temporal Interpolation for Scientific Ensemble Visualization 2025-Oct, IEEE transactions on visualization and computer graphics IF:4.7Q1 DOI:10.1109/TVCG.2025.3561091 PMID:40232923	研究论文	提出一种基于深度学习的FLINT方法，用于科学集成数据的流场估计和时间插值	首个从科学集成数据中执行流场估计的方法，能在原始流信息缺失的情况下生成对应流场	NA	开发科学集成数据的流场估计和时间插值方法	2D+时间和3D+时间的科学集成数据	科学可视化	NA	深度学习	CNN	科学集成数据，标量场	NA	NA	卷积层，反卷积层	性能，准确性	NA
3200	2025-10-06	ASight: Fine-Tuning Auto-Scheduling Optimizations for Model Deployment via Visual Analytics 2025-Oct, IEEE transactions on visualization and computer graphics IF:4.7Q1 DOI:10.1109/TVCG.2025.3574194 PMID:40440148	研究论文	提出ASight视觉分析系统，帮助工程师理解自动调度生成的底层代码并优化深度学习模型部署性能	开发了子图匹配算法识别中间表示中的图同构，并提出增强的可视化方法来分析自动调度的大规模搜索空间	NA	通过视觉分析系统改进深度学习模型部署时的自动调度优化	深度学习模型的自动调度优化过程	机器学习	NA	视觉分析，子图匹配算法	NA	中间表示，性能指标，计算图	两个案例研究（本地机器和数据中心）	NA	NA	推理延迟	本地机器，数据中心