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
361	2026-05-15	QS-ADN: quasi-supervised artifact disentanglement network for low-dose CT image denoising by local similarity among unpaired data 2023-Oct-02, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/acf9da PMID:37708896	研究论文	提出准监督学习模式，利用未配对数据中的隐藏相似性改进低剂量CT图像去噪网络	首次提出准监督学习模式，通过从未配对数据中寻找最佳匹配图像并利用匹配度作为先验信息来训练去噪网络，不同于监督和半监督学习模式	伪影减少效果仍不及监督学习方法，需进一步优化匹配度和网络性能	改进低剂量CT图像去噪的深度学习无监督方法，降低辐射风险	低剂量CT图像与常剂量CT图像的未配对数据集	计算机视觉	NA	CT成像	伪影解缠网络（ADN）	图像	未配对的低剂量CT和常剂量CT图像数据集	PyTorch	ADN（伪影解缠网络）	噪声抑制、上下文保真度	NA
362	2026-05-15	Deep learning-based fluorescence image correction for high spatial resolution precise dosimetry 2023-Sep-27, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/acf182 PMID:37591253	研究论文	开发了一种基于深度学习的荧光图像校正模型，用于高空间分辨率精确剂量测定	首次将卷积神经网络应用于荧光图像校正，并结合经验契伦科夫发射校准方法，大幅提高了剂量分布测量的准确性	NA	提高辐射激发荧光成像在剂量测定中的准确性	辐射激发荧光图像及其对应的投影剂量分布	数字病理学	NA	荧光成像、契伦科夫光校准	卷积神经网络	图像	181个单孔径静态光子束照射至含有奎宁半硫酸盐水溶液的丙烯酸槽	NA	卷积神经网络	平均绝对误差、伽马指数通过率	NA
363	2026-05-15	CTA-UNet: CNN-transformer architecture UNet for dental CBCT images segmentation 2023-08-31, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/acf026 PMID:37579767	研究论文	提出一种CNN-Transformer架构的UNet网络，用于牙科CBCT图像分割	结合CNN和Transformer的优点，引入多重空间注意力模块和掩码图像建模预训练方法，解决标注数据有限的问题	未提及具体局限性	实现牙科CBCT图像的自动准确分割，为正畸和牙科植入提供实用方法	牙科锥束计算机断层扫描（CBCT）图像	计算机视觉	牙科疾病	CBCT成像	CNN, Transformer	图像	200名患者的CBCT数据，其中45例用于网络训练	PyTorch	U-Net, Transformer	DSC, IoU, HD95, ASSD	NA
364	2026-05-15	Deep learning algorithm for visual quality assessment of the spirograms 2023-08-29, Physiological measurement IF:2.3Q3 DOI:10.1088/1361-6579/acee41 PMID:37552997	研究论文	提出一种基于卷积神经网络（CNN）的深度学习算法，用于自动评估肺活量测定曲线（spirograms）的视觉质量，作为人工验证的替代方案	首次利用深度学习CNN模型自动评估肺活量测定曲线视觉质量，替代传统由专科医生进行的人工验证，解决了ATS/ERS标准中曲线视觉质量评估的自动化和标准化问题	未提及具体局限性（从标题和摘要中无法获取）	开发基于CNN的自动算法，用于评估肺活量测定曲线的质量，以替代专家人工验证	肺活量测定曲线（spirograms）的视觉质量评估	计算机视觉、深度学习	未指定具体疾病类别（涉及肺功能测试质量控制）	肺功能测试（肺活量测定法）	卷积神经网络（CNN）	图像（肺活量测定曲线图像）	1998例肺活量测定曲线样本（每个样本由四名肺科医生对FEV1和FVC参数分别标注为“确认”或“拒绝”）	NA	CNN（具体架构未在摘要中指定）	准确率（accuracy）、灵敏度（sensitivity）、特异度（specificity）	NA
365	2026-05-15	Geometric evaluations of CT and MRI based deep learning segmentation for brain OARs in radiotherapy 2023-08-29, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/acf023 PMID:37579753	研究论文	评估基于CT和MRI的深度学习分割在放疗中脑部危及器官的几何效果	首次训练并评估基于磁共振成像的深度学习自动分割模型在RayStation系统中用于脑部危及器官勾画，并研究了训练前勾画编辑对模型质量的几何影响	MRI上泪腺无法在T1加权MRI中清晰可视化，导致分割效果较差	评估基于CT和MRI的深度学习自动分割在放疗中脑部危及器官的几何效果，并研究训练前轮廓编辑对模型质量的影响	回顾性胶质瘤病例，用于训练和验证的CT和MRI图像及相应临床勾画	深度学习, 医学影像分割	胶质瘤	CT成像, MRI成像	深度学习自动分割模型	CT和MRI图像	MRI: 训练32例, 验证9例; CT: 训练47例, 验证10例	RayStation	深度学习分割模型	Dice相似系数, 灵敏度, 平均距离吻合度	NA
366	2026-05-15	Advanced repeated structuring and learning procedure to detect acute myocardial ischemia in serial 12-lead ECGs 2023-08-24, Physiological measurement IF:2.3Q3 DOI:10.1088/1361-6579/ace241 PMID:37376978	研究论文	提出一种名为高级重复结构化与学习程序（AdvRS&LP）的新方法，用于在院前阶段通过系列12导联心电图检测急性心肌缺血	提出专门为急性心肌缺血检测设计的AdvRS&LP自动构建程序，能够有效利用系列心电图特征并创建可靠的监督神经网络	数据集有限（1425个心电图对），需要创建100个神经网络来补偿随机数据划分带来的统计波动	应用AdvRS&LP方法在院前阶段通过系列心电图特征检测急性心肌缺血	急性冠状动脉综合征患者的系列心电图数据	机器学习	急性冠状动脉综合征	系列心电图	监督神经网络	心电图特征数据	1425个心电图对（194个ACS患者，1035个对照组）	NA	AdvRS&LP构造的神经网络	AUC、敏感度、特异度	NA
367	2026-05-15	CoTrFuse: a novel framework by fusing CNN and transformer for medical image segmentation 2023-08-22, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/acede8 PMID:37605997	研究论文	提出了CoTrFuse框架，结合CNN和Transformer的优点进行医学图像分割	利用EfficientNet和Swin Transformer作为双编码器，并通过Swin Transformer与CNN融合模块在跳跃连接前融合特征，同时捕获全局和局部信息	NA	解决医学图像分割中CNN和Transformer各自局限性，实现更好的全局和局部信息融合	医学图像分割任务	计算机视觉，数字病理学	皮肤病变（ISIC-2017数据集），COVID-19（COVID-QU-Ex数据集）	NA	CNN，Transformer	图像	两个数据集：ISIC-2017挑战数据集和COVID-QU-Ex数据集	PyTorch	EfficientNet，Swin Transformer，U-Net	准确率，召回率，F1分数，Dice系数等	NA
368	2026-05-15	Deep learning-based dose map prediction for high-dose-rate brachytherapy 2023-08-17, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/acecd2 PMID:37589292	研究论文	基于深度学习的剂量图预测方法，用于高剂量率近距离治疗	引入Squeeze and Excitation Attention Net (SE_AN)模型，通过SE模块强调施源器贡献，提出Cascaded UNet架构用于近距离治疗剂量预测	未提及明确的局限性	开发专门用于近距离治疗的3D剂量预测方法，提高治疗计划标准化和质量控制	近距离治疗中的剂量分布	计算机视觉	放射治疗	NA	CNN	图像	250例病例，包括阴道、串联和卵形、多通道和自由针施源器	NA	Squeeze and Excitation Attention Net, Cascaded UNet, UNet	平均绝对误差 (MAE)	NA
369	2026-05-15	Suppressing image blurring of PROPELLER MRI via untrained method 2023-Aug-11, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/acebb1 PMID:37506706	研究论文	提出一种无训练深度学习方法，用于加速PROPELLER磁共振成像并抑制图像模糊	首次引入无训练神经网络（UNN）抑制PROPELLER MRI图像模糊，无需外部训练数据，避免分布偏移问题	未明确提及局限性	加速PROPELLER MRI扫描并抑制图像模糊	PROPELLER MRI技术中的图像重构质量	机器学习	NA	MRI	无训练神经网络（UNN）	图像	脑MRI数据	NA	UNN	图像清晰度	NA
370	2026-05-15	Standard-based personalized healthcare delivery for kidney illness using deep learning 2023-Aug-10, Physiological measurement IF:2.3Q3 DOI:10.1088/1361-6579/ace09f PMID:37343580	研究论文	本研究采用深度学习分析标准化电子健康记录数据集，用于诊断肾脏相关疾病	提出了通用模块化深度学习架构ECD在肾脏疾病诊断中的创新应用，并基于真实世界的openEHR基准数据集ORBDA进行训练	NA	评估深度学习对标准化电子健康记录数据集在肾脏疾病诊断中的效果	肾脏疾病的标准化电子健康记录数据	机器学习	肾脏疾病	NA	编码器-组合器-解码器（ECD）	电子健康记录文本数据	来自巴西公共卫生系统SUS（DATASUS）的openEHR基准数据集	NA	ECD（编码器-组合器-解码器）	精确率、召回率、F1分数	NA
371	2026-05-15	VAEs with structured image covariance applied to compressed sensing MRI 2023-08-03, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/ace49a PMID:37406641	研究论文	本文研究如何将基于真实图像训练生成的模型作为逆问题的先验，应用于压缩感知MRI中，并引入结构化图像协方差	利用变分自编码器不仅生成图像，还生成每个图像的协方差不确定性矩阵，该矩阵能建模由图像边缘或物体引起的依赖关系变化，提供从学习图像流形出发的新距离度量	仅在回顾性子采样的fastMRI数据集上进行评估，未涉及前瞻性临床数据或不同MRI序列的验证	探索无监督学习的生成正则化方法在逆问题中的应用，以保持变分正则化方法的控制和洞察力，同时提供复杂的数据驱动先验	压缩感知MRI中的图像重建问题	计算机视觉	不适用	MRI	变分自编码器	图像	不适用	PyTorch	变分自编码器	不适用	不适用
372	2026-05-15	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	提出了一种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，一条路径通过轻量级跨通道交互捕获全局信息，另一条路径通过残差桥网络关注结节边缘及周围信息	未提及	实现甲状腺结节超声图像的自动精确分割，特别是恶性结节的精准分割	甲状腺结节超声图像	计算机视觉, 数字病理学	甲状腺结节	超声成像	CNN	图像	NA	NA	PSPNet, 双路径注意力机制, 残差桥网络	mIOU, mPA, mPrecision, Dice系数	NA
373	2026-05-15	Predicting dice similarity coefficient of deformably registered contours using Siamese neural network 2023-07-28, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/ace6f0 PMID:37437590	研究论文	本文提出一种基于孪生神经网络的深度学习模型，用于预测前列腺放疗中可变形配准轮廓的Dice相似系数	首次利用孪生神经网络直接预测可变形图像配准轮廓的DSC，无需人工评估，可自动化触发DIR质量检查	仅针对前列腺癌患者和单一解剖部位，模型泛化性需在更多数据集验证	开发能够准确预测可变形配准轮廓DSC的深度学习模型，以辅助自适应放疗中的配准质量评估	前列腺癌患者放疗计划CT和每日锥形束CT图像配准后的器官轮廓	数字病理学	前列腺癌	可变形图像配准	孪生神经网络	CT图像	20例前列腺癌患者，每例37-39次日常CBCT扫描	NA	孪生神经网络	均方根误差, 准确率, 灵敏度	NA
374	2026-05-15	A deep-learning assisted bioluminescence tomography method to enable radiation targeting in rat glioblastoma 2023-07-24, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/ace308 PMID:37385265	研究论文	提出一种基于深度学习的生物发光断层成像方法，用于大鼠胶质母细胞瘤的放射靶向规划	首次将深度学习应用于生物发光断层成像的肿瘤靶向和治疗规划，实现快速、准确的3D重建，减少X射线成像剂量	真实BLI测量数据有限，中位Dice相似系数较低（42%），模型仅在模拟和少量真实数据上验证，泛化性需进一步评估	开发一种计算高效的深度学习BLT重建方法，支持大鼠GBM模型的实时放射治疗规划	原位大鼠GBM模型	计算机视觉	胶质母细胞瘤	生物发光成像	深度学习模型	图像	模拟数据集和有限真实大鼠GBM模型的BLI测量数据	NA	NA	Dice相似系数, 肿瘤覆盖率, 几何脑覆盖比例, 剂量-体积指标	NA
375	2026-05-15	[Research status and outlook of deep learning in oral and maxillofacial medical imaging] 2023-06-09, Zhonghua kou qiang yi xue za zhi = Zhonghua kouqiang yixue zazhi = Chinese journal of stomatology DOI:10.3760/cma.j.cn112144-20230405-00138 PMID:37305929	综述	综述深度学习在口腔颌面医学影像中的研究现状与展望，涵盖牙齿及解剖结构检测、疾病诊断和法医鉴定等应用	系统梳理深度学习在口腔颌面影像中的多方面应用，并总结研究局限与未来发展方向	仅叙述性综述，未进行系统性文献检索或量化分析	探讨深度学习在口腔颌面医学影像领域的研究现状与未来趋势	口腔颌面医学影像（如X光、CT等）中的牙齿及解剖结构、疾病和法医学应用	计算机视觉	口腔疾病	NA	深度学习	图像	NA	NA	NA	NA	NA
376	2026-05-15	Real-time liver tumor localization via combined surface imaging and a single x-ray projection 2023-03-09, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/acb889 PMID:36731143	研究论文	提出一种基于深度学习的框架Surf-X-Bio，通过结合光学表面影像和单次X射线投影实现肝脏肿瘤的实时三维定位	首次将光学表面成像与单次X射线投影结合，利用深度学习模型学习呼吸引起的外部体表与肝脏边界运动相关性，并采用图神经网络和生物力学建模进行运动校正和肿瘤定位	未报告在患者队列中的验证结果，且依赖于单个X射线投影可能受成像角度和噪声影响	开发一种实时（<500毫秒）的肝脏肿瘤三维运动追踪方法，用于自适应放疗	肝脏肿瘤的实时三维定位	计算机视觉, 数字病理学	肝癌	光学表面成像, X射线投影	深度学习模型, 图神经网络	影像数据	未提及具体样本量	PyTorch	图神经网络, 生物力学驱动模型	95百分位数豪斯多夫距离, 质心定位误差	NA
377	2026-05-15	Deep learning-based automated pipeline for blood vessel detection and distribution analysis in multiplexed prostate cancer images 2023, Frontiers in bioinformatics IF:2.8Q2 DOI:10.3389/fbinf.2023.1296667 PMID:38323039	研究论文	提出一种基于深度学习的前列腺癌多通道图像血管自动检测与分布分析流水线	首次结合CD31、CD34和胶原IV三种标记物训练深度学习模型，实现前列腺癌组织微血管的自动分割，并系统分析血管大小和分布模式与疾病进展的关联	NA	开发自动化流水线用于前列腺癌多通道图像中血管检测和分布分析，以替代手动分割并研究血管特征与预后相关性	前列腺癌患者队列中的血管	数字病理学, 机器学习	前列腺癌	多重免疫荧光成像	深度学习分割模型	图像（CD31、CD34和胶原IV多通道显微图像）	215例前列腺癌患者的组织样本	NA	NA	精确率、召回率、Dice相似系数	NA
378	2026-05-15	Ultrasonic Image Feature Analysis under Deep Learning Algorithm to Evaluate the Efficacy of Drug-Coated Balloon for Treatment of Arteriosclerotic Occlusion 2022, Computational and mathematical methods in medicine DOI:10.1155/2022/3176716 PMID:35720043	研究论文	利用深度学习算法分析超声图像，评估药物涂层球囊治疗动脉硬化闭塞症的效果	首次将基于深度学习的区域更快卷积神经网络目标检测算法应用于超声图像，以评估药物涂层球囊治疗动脉硬化闭塞症的疗效，并与数字减影血管造影结果进行一致性比较	对于胫前动脉狭窄的诊断，算法超声与数字减影血管造影的一致性一般	探索基于深度学习算法的超声图像在评估药物涂层球囊治疗动脉硬化闭塞症疗效中的应用价值	56例接受下肢动脉药物涂层球囊手术的患者	计算机视觉	动脉硬化闭塞症	超声成像，数字减影血管造影	区域更快卷积神经网络	超声图像	56名患者	NA	Faster R-CNN	Dice系数，精确率，灵敏度	NA
379	2026-05-15	Optimizing Deep Learning Algorithms for Segmentation of Acute Infarcts on Non-Contrast Material-enhanced CT Scans of the Brain Using Simulated Lesions 2021-Jul, Radiology. Artificial intelligence DOI:10.1148/ryai.2021200127 PMID:34350404	研究论文	使用模拟急性梗死病灶的深度学习算法优化非增强CT脑扫描的梗死分割	首次在非增强CT上利用合成急性梗死病灶训练深度学习模型，并引入对称感知U-Net架构提升分割性能	合成病灶可能无法完全模拟真实病灶的异质性，样本量较小（40个DWI病灶），且渐进训练策略未显示明显效果	评估深度学习算法在非增强CT上分割急性梗死病灶的效果	急性卒中患者的DWI病灶与非增强CT脑扫描图像	计算机视觉, 机器学习	急性脑卒中	CT扫描, DWI	U-Net	图像	40个DWI病灶与40个正常CT扫描组合，共640个组合用于训练（420）、验证（110）和测试（110）	NA	标准U-Net, 对称感知U-Net	Dice系数	NA
380	2026-05-15	A novel deep learning approach for classification of EEG motor imagery signals 2017-02, Journal of neural engineering IF:3.7Q2 DOI:10.1088/1741-2560/14/1/016003 PMID:27900952	研究论文	提出一种新颖的深度学习方法来分类脑电图运动想象信号，将CNN与SAE结合构建新网络，在BCI竞赛数据集上取得优于获胜算法的分类性能	首次引入结合时间、频率和位置信息的新输入形式，用于具有一维卷积和最大池化层的CNN；同时提出CNN与SAE结合的新型深度网络架构	研究仅基于BCI竞赛IV数据集2b，未在其他数据集上验证；当数据量较小时可能不适用	利用深度学习方法提高脑电图运动想象信号的分类性能，改善脑机接口系统的信号分类效果	BCI竞赛IV数据集2b中的脑电图运动想象信号	机器学习	NA	脑电图	CNN, SAE	信号	BCI竞赛IV数据集2b（具体数量未提及）	NA	CNN（含一维卷积和最大池化层）, SAE	Kappa值	NA