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
341	2026-05-15	Determination of output factor for CyberKnife using scintillation dosimetry and deep learning 2024-Jan-22, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/ad1b69 PMID:38181420	研究论文	利用塑料闪烁体成像与深度学习测量CyberKnife系统的输出因子	首次将塑料闪烁体成像与卷积神经网络结合，实现CyberKnife系统输出因子的快速、便捷测量	经典图像处理方法在测定标准QA参数时失败率较高（34%的点未通过伽马标准），且结果需要进一步优化以提升精度	验证使用塑料闪烁体成像配合商用摄像头和深度学习测量CyberKnife系统输出因子的可行性	CyberKnife系统的输出因子、准直器尺寸及剂量QA参数	医学影像	NA	塑料闪烁体成像	卷积神经网络	图像	NA（未明确样本数量，但涉及模拟数据和绿色闪烁体片的训练）	PyTorch	CNN	伽马准则（2 mm/2%和1%/1 mm）、平均差异（1.1%）、准直器尺寸预测准确度（<1 mm）	NA
342	2026-05-15	Scattered tree death contributes to substantial forest loss in California 2024-01-20, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-024-44991-z PMID:38245523	研究论文	利用深度学习从亚米分辨率航拍图像中检测加利福尼亚州91.4百万棵散死亡树木，发现其占森林损失的很大比例	首次通过亚米分辨率航拍图像和深度学习大规模精确检测孤立死亡树木，揭示传统监测方法忽视的散在死亡树木对森林碳汇和野火风险的重要影响	与实地数据相比存在16.7-24.7%的低估偏差，未详细讨论检测算法的误报或漏检率以及不同生态区域的异质性	系统评估加州大面积植被区域中孤立或散死亡树木的范围，以降低树木死亡率实际程度的估算不确定性	加利福尼亚州2780万公顷植被区中的91.4百万棵死亡树木	计算机视觉	NA	亚米分辨率航拍图像	深度学习（目标检测网络，如CNN）	图像	2780万公顷植被区的91.4百万棵死亡树木	PyTorch或类似框架（未明确说明）	亚米分辨率深度学习检测模型（具体架构未明确）	低估偏差（-16.7%至-24.7%），与实地数据对比时的相对误差	未提及具体计算资源
343	2026-05-15	A 3D transfer learning approach for identifying multiple simultaneous errors during radiotherapy 2024-Jan-17, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/ad1547 PMID:38091615	研究论文	开发基于3D CNN的迁移学习方法，识别放疗过程中同时发生的多种错误	首次采用三维卷积神经网络结合迁移学习方法，在复杂临床场景下同时识别放疗中的多种解剖和机械错误	模型在二级错误分类中的性能较低，且出现过拟合现象	评估CNN在放疗多重错误同时发生时进行错误识别能力	40名肺癌患者的治疗计划和CT图像，模拟的临床常见组合错误	计算机视觉	肺癌	三维剂量分布模拟	三维卷积神经网络	三维剂量比较体数据	40名肺癌患者，2580个3D剂量分布样本	NA	3D CNN，集成模型（三个独立CNN）	F1分数	NA
344	2026-05-15	[Mitigating metal artifacts from cobalt-chromium alloy crowns in cone-beam CT images through deep learning techniques] 2024-01-09, Zhonghua kou qiang yi xue za zhi = Zhonghua kouqiang yixue zazhi = Chinese journal of stomatology DOI:10.3760/cma.j.cn112144-20231030-00228 PMID:38228542	研究论文	基于深度学习方法开发并评估金属伪影去除系统对锥形束CT图像中钴铬合金牙冠伪影的去除效果	首次针对不同厚度钴铬合金牙冠在锥形束CT中的伪影特性，开发并比较了卷积神经网络和U-net两种深度学习模型的伪影去除性能	仅在标准3D打印模型上评估，未涉及真实临床患者影像数据，且未探讨对其他类型金属或扫描条件的泛化能力	开发并评估基于深度学习的金属伪影去除系统，验证其对不同厚度钴铬合金冠在锥形束CT图像中的伪影去除效果	钴铬合金牙冠伪影去除系统（CNN-MARS和U-net-MARS）以及不同厚度（1.0、1.5、2.0 mm）的钴铬合金冠	计算机视觉	无特定疾病	锥形束CT	CNN、U-net	图像	标准全口模型（60 mm×75 mm×110 mm）的一个可替换目标牙位，每种厚度的牙冠生成多张匹配的锥形束CT图像	NA	卷积神经网络、U-net	结构相似性指数（SSIM）、峰值信噪比（PSNR）	NA
345	2026-05-15	Non-coplanar lung SABR treatments delivered with a gantry-mounted x-ray tube 2024-Jan-04, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/ad111a PMID:38035372	研究论文	提出一种低成本的非共面肺部立体定向消融放疗系统SITKA，并验证其剂量学性能与RTOG 0813标准的一致性	采用安装在机架上的320 kVp X射线管替代传统直线加速器，结合深度学习CBCT到sCT转换和基于GPU反投影的逆向治疗计划，实现低成本且有效的非共面放疗方案	仅基于两名肺癌患者的模拟研究，未涉及临床试验或真实患者数据验证	为低收入国家提供低成本肺癌SABR治疗的替代方案，同时满足RTOG 0813剂量学标准	采用SITKA系统的非共面肺部SABR治疗方案，与基于TrueBeam直线加速器的6 MV VMAT方案对比	医学影像与放射治疗	肺癌	立体定向消融放疗（SABR）、深度学习CBCT到sCT转换、GPU反投影逆向计划	深度学习模型（用于CBCT到sCT转换）	CBCT影像、模拟剂量分布数据	2例肺癌患者的治疗计划	TOPAS Monte Carlo代码、Eclipse平台	NA	剂量学符合率（RTOG 0813标准）、危及器官最大剂量、平均剂量	GPU（用于反投影计算）
346	2026-05-15	Fast deep learning reconstruction techniques for preclinical magnetic resonance fingerprinting 2024-01, NMR in biomedicine IF:2.7Q1 DOI:10.1002/nbm.5028 PMID:37669779	研究论文	提出一种深度学习方法及超参数优化策略，用于重建临床前磁共振指纹图谱中的 T1 和 T2 参数图	使用实验数据训练 DL 模型，完全排除理论 MRI 信号模拟器；自动超参数优化策略同时优化神经网络架构、DL 模型结构和监督学习算法	仅基于离体大鼠脑体模的实验数据，未在活体或临床数据上验证	加速并提高 MRF 重建的准确性和计算效率，用于临床前和未来临床研究	离体大鼠脑体模	机器学习	NA	磁共振指纹图谱（MRF）	深度学习（DL）模型	磁共振图像	两个 MRF 序列获取的离体大鼠脑体模图像数据集	NA	NA	平均百分比相对误差，计算时间	7-T 临床前扫描仪
347	2026-05-15	Osteoarthritis year in review 2023: Imaging 2024-01, Osteoarthritis and cartilage IF:7.2Q1 DOI:10.1016/j.joca.2023.10.005 PMID:37879600	综述	概述了2022年1月1日至2023年4月1日期间关于体内骨关节炎成像的原创研究	对骨关节炎成像领域的最新进展进行了全面叙述性总结，重点关注人工智能应用及其面临的泛化性挑战	排除了体外和动物研究，可能忽略重要临床前发现；人工智能模型的泛化性不足限制了广泛应用	综述过去一年内骨关节炎体内成像的研究进展	人类骨关节炎成像	计算机视觉	骨关节炎	MRI, X射线, CT	NA	图像	249篇相关出版物	NA	NA	NA	NA
348	2026-05-15	Physiological sensor data cleaning with autoencoders 2023-12-15, Physiological measurement IF:2.3Q3 DOI:10.1088/1361-6579/ad10c7 PMID:38029439	研究论文	提出一个基于自编码器的半监督深度学习框架，用于清理生理传感器数据中的噪声	使用扩张卷积捕获信号粗细粒度结构，并引入自编码器实现半监督学习以利用大量未标注数据	半监督模型的调优尚有改进空间	可靠地从生理传感器信号中分离清洁与噪声信号，支持临床药物效能的决策	生理传感器信号中的噪声探测与清理	机器学习	NA	生理传感器数据	自编码器、扩张卷积	时间序列信号	NA	NA	扩张卷积网络、自编码器	准确率、假阳性率、假阴性率	NA
349	2026-05-15	AI approach to biventricular function assessment in cine-MRI: an ultra-small training dataset and multivendor study 2023-12-13, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/ad0903 PMID:37918023	研究论文	基于极小训练数据集开发3D深度学习方法，实现多厂商心脏MRI双心室结构分割与功能评估	在极小样本（150例）下结合Transformer与U-Net的3D深度学习架构，并验证多厂商MRI数据的泛化能力	右心室收缩末期容积（RVESV）和左心室质量（LVM）参数存在统计学差异	开发基于超小训练数据集的自动化双心室功能评估方法	多厂商心脏电影MRI影像	计算机视觉	心血管疾病	心脏电影磁共振成像（cine-MRI）	3D深度学习方法	医学影像	150例心脏数据集（90例训练，60例测试），来自3家MRI厂商，每例包含2个心动周期和3个序列	NA	Transformer, U-Net	Dice系数, Hausdorff距离, Pearson相关系数, 组内相关系数（ICC）, Bland-Altman分析	NA
350	2026-05-15	Deep learning based uncertainty prediction of deformable image registration for contour propagation and dose accumulation in online adaptive radiotherapy 2023-12-13, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/ad0282 PMID:37820691	研究论文	开发深度学习模型预测可变形图像配准的不确定性，以实现自适应放疗中轮廓传播和剂量累积的临床应用	首次提出深度学习方法来预测可变形图像配准过程的不确定性，该方法速度快、估计质量高，并可适用于不同算法无需重新训练	未明确提及限制，但可能依赖于标注地标和特定数据集，泛化性和临床验证尚待进一步研究	通过预测DIR不确定性并转化为临床可用指标，实现直接临床应用	DIR中可变形矢量场的Gaussian不确定性，及其对轮廓和累积剂量的影响	计算机视觉	肺癌	可变形图像配准	神经网络（有监督和无监督）	图像（DIRLAB数据集，肺部患者图像）	DIRLAB数据集（含人工标注地标）及5位肺癌患者	NA	有监督和无监督神经网络，组合模型	准确性（地标不确定性预测），轮廓不确定性小于3%（基于DVH的剂量体积直方图评估）	NA
351	2026-05-15	MB-DECTNet: a model-based unrolling network for accurate 3D dual-energy CT reconstruction from clinically acquired helical scans 2023-12-08, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/ad00fb PMID:37802071	研究论文	提出一种基于模型展开网络的MB-DECTNet，用于从临床采集的螺旋扫描中实现精确的3D双能CT重建	将双能CT统计迭代重建融入深度学习模型展开网络，可端到端训练，在保持无偏估计特性的同时学习迭代算法初始条件与稳定点之间的捷径，显著加速重建并保持亚百分比精度	未提及该方法在不同临床场景或不同扫描参数下的泛化能力，以及与传统方法在更多数据集上的对比评估	加速3D双能CT统计迭代重建，同时保持亚百分比或近亚百分比的精度	双能CT扫描重建的衰减系数估计和虚拟单能量图像	计算机视觉, 数字病理学	NA	双能CT	深度展开网络	CT图像	全头部的临床采集螺旋扫描数据	PyTorch	MB-DECTNet（包含多个堆叠的更新块，每个块包括数据一致性层和空间混合器层）	平均偏差, 平均绝对误差, 重建时间	未提及具体GPU类型或计算平台
352	2026-05-15	An uncertainty aided framework for learning based liverT1ρmapping and analysis 2023-11-01, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/ad027e PMID:37820639	研究论文	提出一个不确定性辅助的深度学习框架，用于肝脏T1ρ映射和分析	首次在基于学习的T1ρ映射中引入不确定性估计，并利用不确定性图改善映射性能和移除不可靠像素	NA	开发用于肝脏T1ρ映射的可信深度学习系统，提供不确定性估计以增强临床可靠性	不同肝纤维化阶段的肝脏组织	机器学习	肝纤维化	定量T1ρ成像	概率神经网络	图像（MRI）	51名肝纤维化患者	PyTorch	NA	相对映射误差	NA
353	2026-05-15	Unified Bayesian network for uncertainty quantification of physiological parameters in dynamic contrast enhanced (DCE) MRI of the liver 2023-11-01, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/ad0284 PMID:37820640	研究论文	提出一种用于肝脏动态对比增强磁共振成像生理参数不确定性量化的统一贝叶斯网络框架	通过贝叶斯神经网络同时最小化偶然不确定性和认识不确定性，实现参数和不确定性的准确估计	未说明	提供深度学习框架以实现肝脏DCE-MRI中准确的参数和不确定性估计	肝脏动态对比增强磁共振成像中的生理参数	机器学习	肝脏肿瘤	DCE-MRI	贝叶斯神经网络	数值模拟数据与患者数据	一名患有肝脏肿瘤病变的患者	NA	贝叶斯神经网络	RMSE	NA
354	2026-05-15	WKGM: weighted k-space generative model for parallel imaging reconstruction 2023-11, NMR in biomedicine IF:2.7Q1 DOI:10.1002/nbm.5005 PMID:37547964	研究论文	提出加权k空间生成模型WKGM，用于无校准并行成像重建	将k空间加权技术与高维空间增强设计融入基于分数的生成模型，实现灵活无校准的并行成像重建	仅基于500张图像进行训练，大规模数据下的泛化性能未验证	探索基于鲁棒生成模型的k空间域学习，用于柔性无校准并行成像重建	磁共振并行成像中的k空间数据重建	计算机视觉	不适用	MRI并行成像	基于分数的生成模型	k空间数据	500张图像	不适用	WKGM（加权k空间生成模型）	重建质量评估（具体指标未明确）	不适用
355	2026-05-15	Automatic ultrasound diagnosis of thyroid nodules: a combination of deep learning and KWAK TI-RADS 2023-Oct-16, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/acfdf0 PMID:37757848	研究论文	结合深度学习和KWAK TI-RADS进行甲状腺结节的自动超声诊断	首次实现基于KWAK TI-RADS指南的甲状腺结节自动风险分级，并提出改进的U-Net++与多任务CNN结合的方法，可同时输出良恶性分类和四个恶性特征分类结果	未提及具体局限性	实现甲状腺结节的自动风险等级评估，为是否需要细针穿刺提供依据	甲状腺结节超声图像和细针穿刺结果	计算机视觉	甲状腺结节	超声波检查	改进的U-Net++和多任务CNN	图像	1862例甲状腺结节病例（测试集302例）	NA	改进的U-Net++, 多任务卷积神经网络	Dice系数, 交并比, 准确率, 假阳性率, 精确率, 召回率	NA
356	2026-05-15	Sub-second whole brain T2mapping via multiband SENSE multiple overlapping-echo detachment imaging and deep learning 2023-Oct-05, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/acfb71 PMID:37726009	研究论文	结合多带SENSE和多重重叠回波分离成像与深度学习，实现亚秒级全脑T2映射	首次将多带SENSE技术引入多重重叠回波分离成像，结合深度学习重建和即插即用降噪算法，实现高倍频因子下全脑亚秒级T2映射	NA	加速定量磁共振成像，实现亚秒级全脑T2映射	数字模拟、水模实验和人体大脑实验	数字病理	NA	多带SENSE、多重重叠回波分离成像、深度学习	U-Net、DRUNet	MRI图像	数字模拟数据、水模实验数据、人体大脑实验数据（具体数量未说明）	PyTorch	U-Net, DRUNet	NA	NA
357	2026-05-15	Atrial fibrillation detection with signal decomposition and dilated residual neural network 2023-Oct-05, Physiological measurement IF:2.3Q3 DOI:10.1088/1361-6579/acfa61 PMID:37714186	研究论文	提出一种结合信号分解与膨胀残差神经网络的心房颤动检测方法	通过R峰检测构建时间掩码生成伪QRS复合波信号和伪T、P波信号，将心电图诊断中的领域知识引入深度神经网络	未提及具体限制	提高可穿戴设备心电记录中心房颤动检测的性能	从可穿戴设备获取的单导联心电图信号	机器学习	心房颤动	心电图信号分解	膨胀残差神经网络	心电图信号	PhysioNet/CinC 2017挑战赛数据集和MIT-BIH心房颤动数据库	NA	膨胀残差网络	平均F1分数	NA
358	2026-05-15	Reducing the risk of hallucinations with interpretable deep learning models for low-dose CT denoising: comparative performance analysis 2023-10-05, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/acfc11 PMID:37733068	研究论文	比较可解释深度学习模型与经典深度神经网络在低剂量CT去噪中的表现，评估其图像质量、信号保持和统计特征保持	使用定性读者研究和定量放射组学研究评估深度学习去噪后的低剂量CT图像质量，并与标准剂量CT进行比较	去噪后的图像感知质量低于标准剂量CT，但噪声和去噪对病变检测和放射组学特征影响不显著	评估低剂量CT去噪后图像的质量、信号保持和统计特征保持	低剂量CT去噪后的腹部病变图像	计算机视觉	腹部疾病	CT去噪	深度学习	图像	NA	NA	深度神经网络	图像质量、病变检测/分割准确性、放射组学特征统计相似性	NA
359	2026-05-15	Analysis and prediction of liver volume change maps derived from computational tomography scans acquired pre- and post-radiation therapy 2023-10-04, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/acfa5f PMID:37714187	研究论文	本研究利用深度学习分割和生物力学可变形图像配准（DIR）分析并预测肝癌放射治疗前后肝脏体积变化图	首次结合深度学习分割和生物力学可变形图像配准，基于放射治疗前CT和计划剂量分布预测肝脏体积变化图，展示出比传统剂量分布更强的体素相关性	研究样本量相对较小（100名患者），且数据来源于单一中心，可能影响结果的普适性	分析并预测肝癌放射治疗引起的肝脏体积变化，以开发个性化适应性治疗方案	100名接受调强放射治疗（IMRT）的肝癌患者（肝细胞癌、胆管癌或结直肠癌）	数字病理学	肝癌	深度学习分割, 生物力学可变形图像配准（DIR）	深度学习模型	CT图像	100名肝癌患者	NA	NA	Pearson相关系数, 体素相关性	NA
360	2026-05-15	Automatic brain extraction for rat magnetic resonance imaging data using U2-Net 2023-Oct-02, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/acf641 PMID:37659398	研究论文	提出了一种基于U2-Net的大鼠脑磁共振图像自动脑组织提取方法	首次将U2-Net神经网络模型应用于大鼠脑MRI去骨（颅骨剥离），相比传统软件RATS和BrainSuite表现出更优性能	未说明局限性信息	开发一种基于深度学习的U-Net模型，用于大鼠脑MRI的自动颅骨剥离	599只大鼠的脑磁共振图像	数字病理学	NA	MRI	U-Net	图像	599只大鼠，其中476只用于训练，123只用于测试	NA	U-Net	Dice系数, Jaccard系数, 灵敏度, 特异度, 像素精度, Hausdorff系数, 真阳性率, 假阳性率	NA