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
21	2025-10-29	Radiological evaluation and clinical implications of deep learning- and MRI-based synthetic CT for the assessment of cervical spine injuries 2025-Nov, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-025-11644-8 PMID:40335658	研究论文	评估基于深度学习和MRI的合成CT在颈椎损伤诊断中的有效性	首次系统评估MRI-based合成CT在颈椎骨折可视化与分类中的诊断效能，并与传统CT金标准进行对比	样本量较小（37例患者），单中心研究设计	验证合成CT在颈椎损伤诊断中的临床应用价值	颈椎损伤患者	医学影像分析	颈椎损伤	MRI, CT, 深度学习	深度学习模型	医学影像	37例患者，44处颈椎骨折	NA	NA	灵敏度, ICC, Fleiss' Kappa, 平均绝对误差, 平均绝对皮质表面距离	NA
22	2025-10-29	Predicting treatment response to systemic therapy in advanced gallbladder cancer using multiphase enhanced CT images 2025-Nov, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-025-11645-7 PMID:40341972	研究论文	开发并验证基于多期增强CT图像的深度学习放射组学模型，用于预测晚期胆囊癌患者对系统治疗的反应	首次结合深度学习放射组学特征与临床因素构建预测模型，并进行了外部验证和生存分析	研究样本量相对有限，仅包含399名患者	预测晚期胆囊癌患者对系统治疗的治疗反应	晚期胆囊癌患者	数字病理	胆囊癌	多期增强CT成像	深度学习	医学影像	399名胆囊癌患者来自四个机构	NA	NA	AUC, 校准曲线, 临床效用	NA
23	2025-10-29	nnU-Net-based high-resolution CT features quantification for interstitial lung diseases 2025-Nov, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-025-11649-3 PMID:40341974	研究论文	基于nnU-Net开发用于间质性肺病的高分辨率CT异常量化工具CVILDES	首次将nnU-Net网络结构应用于间质性肺病HRCT特征的自动分割和量化	样本量相对有限（总计168例），需要进一步多中心验证	开发可靠的间质性肺病CT定量评估工具	间质性肺病患者和其他弥漫性肺病患者	计算机视觉	间质性肺病	HRCT扫描	U-Net	CT图像	83例间质性肺病和20例其他弥漫性肺病（训练集），51例IPAF和14例IPF（验证集）	nnU-Net	nnU-Net	相关系数r, p值	NA
24	2025-10-29	Segmentation of renal vessels on non-enhanced CT images using deep learning models 2025-Nov, Abdominal radiology (New York) DOI:10.1007/s00261-025-04984-y PMID:40358703	研究论文	本研究评估了使用深度学习模型在非增强CT图像上进行肾血管重建的可行性	首次在非增强CT图像上应用深度学习模型进行肾血管重建，无需对比剂参考	模型在识别副肾动脉和副肾静脉方面准确率较低，特别是副肾动脉识别准确率显著低于放射科医生	评估深度学习模型在非增强CT图像上重建肾血管的能力	177名患者的肾脏CT扫描数据	计算机视觉	肾脏疾病	CT扫描	深度学习模型	CT图像	177名患者（训练集120人，验证集20人，测试集37人）	NA	NA	准确率	NA
25	2025-10-29	Automated CT segmentation for lower extremity tissues in lymphedema evaluation using deep learning 2025-Nov, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-025-11673-3 PMID:40377677	研究论文	开发并验证基于深度学习的自动CT分割工具，用于下肢淋巴水肿评估中的组织成分分析	首次将Unet++架构与EfficientNet-B7编码器结合应用于下肢淋巴水肿的CT组织分割，并开发了可视化GUI工具	样本量相对有限（开发集118例，验证集各10例），仅针对妇科癌症患者的下肢淋巴水肿	开发自动化的下肢组织分割工具以改进淋巴水肿评估	下肢CT静脉造影扫描图像中的脂肪、肌肉和液性-纤维化组织成分	医学影像分析	淋巴水肿	CT静脉造影	深度学习	CT医学影像	开发集118例妇科癌症患者，内部验证集10例，外部验证集10例	NA	Unet++, EfficientNet-B7	Dice相似系数, 体积相似度	NA
26	2025-10-29	Impact of test set composition on AI performance in pediatric wrist fracture detection in X-rays 2025-Nov, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-025-11669-z PMID:40379941	研究论文	评估不同测试集抽样策略对AI模型在儿科腕部骨折检测中性能的影响	首次系统评估测试集组成策略（随机选择与平衡抽样）对儿科腕部骨折检测AI模型性能的影响	仅使用单一公开数据集，未在多中心数据上验证	评估测试集设计标准化对AI模型性能评估的重要性	儿科腕部X光片中的骨折检测	计算机视觉	儿科骨折	X射线成像	CNN, 目标检测	X光图像	训练验证集18,762张放射影像，测试集各4,588张影像	NA	EfficientNet, YOLOv11	精确率, 召回率, F1分数, AP50, AP50-95	NA
27	2025-10-29	Development of a deep-learning algorithm for etiological classification of subarachnoid hemorrhage using non-contrast CT scans 2025-Nov, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-025-11666-2 PMID:40382487	研究论文	开发基于深度学习的算法，使用非增强CT扫描对蛛网膜下腔出血进行病因分类	首次利用非增强CT扫描和深度学习技术实现动脉瘤性与非动脉瘤性蛛网膜下腔出血的自动分类	回顾性研究设计，样本量相对有限	开发能够区分动脉瘤性和非动脉瘤性蛛网膜下腔出血的深度学习算法	618名蛛网膜下腔出血患者	医学影像分析	脑血管疾病	非增强计算机断层扫描(NCCT)	深度学习	医学影像	618例患者(训练验证集533例，外部测试集85例)	NA	U-Net++, ResNet	灵敏度, 特异度, 准确率, Matthews相关系数, AUC	NA
28	2025-10-29	Systematic review on the impact of deep learning-driven worklist triage on radiology workflow and clinical outcomes 2025-Nov, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-025-11674-2 PMID:40397031	系统综述	系统评估深度学习驱动的工作列表分诊对放射学工作流程和临床结果的影响	首次系统分析深度学习分诊系统在不同临床环境和疾病类型中对诊断延迟和患者结局的影响	需要进一步研究假阴性检查和多条件优先级的可靠指标	评估基于深度学习的分诊系统在减少诊断延迟和改善患者结局方面的效果	放射学工作流程和患者临床结局	医疗人工智能	肺栓塞, 脑卒中, 颅内出血, 胸部疾病	深度学习	NA	医学影像	38项研究，来自20篇出版物，涉及138,423张图像	NA	NA	报告周转时间, 治疗时间, 患者结局差异	NA
29	2025-10-29	High-resolution deep learning reconstruction to improve the accuracy of CT fractional flow reserve 2025-Nov, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-025-11707-w PMID:40402290	研究论文	比较基于模型迭代重建和高分辨率深度学习重建的CT血流储备分数的诊断性能	首次研究高分辨率深度学习重建对CT血流储备分数诊断性能的影响	单中心回顾性研究，样本量有限	评估不同图像重建方法对CT血流储备分数诊断准确性的影响	冠状动脉疾病患者	医学影像分析	心血管疾病	冠状动脉CT血管造影，血流储备分数测量	深度学习重建	CT影像	79名患者，98条血管	NA	NA	受试者工作特征曲线下面积，诊断准确率	NA
30	2025-10-29	Influence of content-based image retrieval on the accuracy and inter-reader agreement of usual interstitial pneumonia CT pattern classification 2025-Nov, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-025-11689-9 PMID:40402291	研究论文	研究基于内容的图像检索系统对普通间质性肺炎CT模式分类准确性和观察者间一致性的影响	首次评估深度学习驱动的CBIR系统对不同经验水平医生在UIP CT模式分类中的辅助作用	回顾性研究设计，样本量有限（100例查询病例），CBIR对不同经验水平医生的影响不一致	评估CBIR系统在提高UIP CT模式分类准确性和观察者间一致性的有效性	587名接受高分辨率胸部CT检查的纤维化间质性肺疾病患者	计算机视觉	间质性肺疾病	高分辨率CT成像	深度学习算法	医学影像（CT图像）	587名患者，其中100例作为查询病例	NA	NA	诊断准确率，Fleiss Kappa系数	NA
31	2025-10-29	Artificial intelligence in neuro-oncology: methodological bases, practical applications and ethical and regulatory issues 2025-Nov, Clinical & translational oncology : official publication of the Federation of Spanish Oncology Societies and of the National Cancer Institute of Mexico IF:2.8Q2 DOI:10.1007/s12094-025-03948-4 PMID:40402414	综述	本文探讨人工智能在神经肿瘤学中的方法论基础、临床应用及伦理监管问题	系统整合可解释AI方法与机制模型，提出数字孪生和虚拟临床试验等创新应用	存在数据偏差、伦理问题和监管合规等持续挑战	研究人工智能在神经肿瘤领域的应用与发展	脑肿瘤的诊断、治疗规划和预后预测	数字病理	脑肿瘤	先进成像技术、基因组分析	CNN, 深度学习	医学影像、基因组数据	NA	NA	NA	NA	NA
32	2025-10-29	Leveraging deep learning-based kernel conversion for more precise airway quantification on CT 2025-Nov, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-025-11696-w PMID:40405045	研究论文	本研究评估了基于深度学习的核转换在减少CT气道定量测量变异性的效果	首次系统评估不同重建核和深度学习核转换对气道定量CT测量的影响	对非肺专用核和亚段水平气道的改善效果有限，样本量相对较小	评估不同CT重建核对自动化气道定量测量的影响，并验证深度学习核转换的标准化效果	96例接受非增强胸部CT扫描的患者	医学影像分析	呼吸系统疾病	CT扫描，深度学习核转换	深度学习	CT影像	96例患者，来自两个医疗中心	NA	NA	方差分析，配对t检验，一致性相关系数(CCC)	NA
33	2025-10-29	Deep learning reconstruction combined with contrast-enhancement boost in dual-low dose CT pulmonary angiography: a two-center prospective trial 2025-Nov, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-025-11681-3 PMID:40411550	研究论文	本研究探讨深度学习重建联合对比度增强提升技术在双低剂量CT肺动脉造影中改善图像质量和诊断准确性的效果	首次将深度学习重建与对比度增强提升技术结合应用于双低剂量CT肺动脉造影，相比传统混合迭代重建方法显著提升图像质量	样本量相对有限（130例患者），仅在两所中心进行，需要更大规模多中心研究验证	评估深度学习重建联合对比度增强提升技术在低辐射和低对比剂剂量下对CT肺动脉造影图像质量的改善效果	疑似肺栓塞患者	医学影像分析	肺栓塞	CT肺动脉造影	深度学习重建	CT影像	130例患者	NA	NA	信噪比, 对比噪声比, 受试者工作特征曲线下面积, 定性评分	NA
34	2025-10-29	Optimizing MRI sequence classification performance: insights from domain shift analysis 2025-Nov, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-025-11671-5 PMID:40418319	研究论文	本研究通过评估预训练模型在成人到儿童MRI数据的领域偏移条件下的表现，优化MRI序列分类性能	首次系统评估CNN-Transformer混合架构(MedViT)在MRI序列分类中的领域偏移问题，并结合专家领域知识进行调整	研究为回顾性多中心设计，可能存在选择偏倚；仅比较了有限数量的模型架构	解决多中心研究中MRI序列分类因成像协议变异导致的领域偏移问题	成人和儿童MRI数据	计算机视觉	NA	MRI成像	CNN, Transformer	医学图像	成人MRI数据集(训练集)和儿童MRI数据集(测试集)	NA	ResNet-18, MedViT	准确率, 95%置信区间	NA
35	2025-10-29	PETFormer-SCL: a supervised contrastive learning-guided CNN-transformer hybrid network for Parkinsonism classification from FDG-PET 2025-Nov, Annals of nuclear medicine IF:2.5Q2 DOI:10.1007/s12149-025-02081-0 PMID:40660058	研究论文	提出一种结合CNN和Transformer的混合网络PETFormer-SCL，用于从FDG-PET图像中分类帕金森综合征亚型	首次将监督对比学习与CNN-Transformer混合架构结合，专门针对帕金森综合征亚型分类问题	研究仅基于单一中心的FDG-PET数据，需要多中心验证	开发能够准确区分帕金森病、多系统萎缩和进行性核上性麻痹的深度学习模型	帕金森综合征患者	医学影像分析	帕金森综合征	FDG-PET	CNN, Transformer	医学影像	1275名患者（训练集945名，测试集330名）	NA	PETFormer-SCL（CNN-Transformer混合架构）	AUC	NA
36	2025-10-29	Developing an augmented nutrient profiling system in the perspective of healthy and sustainable diets 2025-Nov, International journal of food sciences and nutrition IF:3.5Q2 DOI:10.1080/09637486.2025.2568676 PMID:41052876	研究论文	本研究开发了一种整合营养质量、可持续性和食品加工维度的机器学习增强型营养素分析系统	首次将营养质量、环境可持续性和食品加工三个维度整合到统一的营养素分析系统中，并采用机器学习方法进行建模	未明确说明样本规模和具体的数据集细节	开发能够同时考虑健康和环境可持续性的营养素分析系统	食品产品的营养特性和环境可持续性	机器学习	NA	机器学习	人工神经网络	营养数据、可持续性指标、食品加工数据	NA	NA	人工神经网络	Spearman相关系数	NA
37	2025-10-29	Development and validation of an artificial intelligence system for triple-negative breast cancer identification and prognosis prediction: a multicentre retrospective study 2025-Nov, EClinicalMedicine IF:9.6Q1 DOI:10.1016/j.eclinm.2025.103557 PMID:41140446	研究论文	开发并验证一种基于人工智能的三阴性乳腺癌识别和预后预测系统	首次开发基于H&E染色病理图像的人工智能系统，同时实现三阴性乳腺癌识别和预后预测	主要基于术后组织数据，未整合临床变量，限制了在术前场景的即时应用	开发人工智能系统用于三阴性乳腺癌的识别和预后预测	乳腺癌患者，特别是三阴性乳腺癌患者	数字病理	乳腺癌	H&E染色，全切片图像分析，多组学分析	深度学习	病理图像	内部队列2045例，外部验证2793例（识别），463例（预后）	NA	NA	AUC, C-index	NA
38	2025-10-29	Deep learning algorithms for identifying developmental dysplasia of the hip based on sonographic images: a retrospective, prospective, multicenter study in China 2025-Nov, EClinicalMedicine IF:9.6Q1 DOI:10.1016/j.eclinm.2025.103552 PMID:41140452	研究论文	开发并验证基于超声图像的深度学习算法HipSonoNeuNet模型，用于识别婴儿发育性髋关节发育不良	首次基于中国多中心超声数据开发专门针对DDH的深度学习模型，并进行回顾性和前瞻性验证	研究样本主要来自中国医院，模型在其他人群中的泛化能力需进一步验证	开发准确、稳健的DDH自动识别系统以克服传统超声诊断的可重复性差和误诊率高的问题	疑似发育性髋关节发育不良的婴儿	计算机视觉	发育性髋关节发育不良	超声成像	CNN	图像	3082名参与者，7286张髋关节超声图像（1429张动态，5857张静态）	NA	HipSonoNeuNet	AUC, 敏感度, 特异度, F1分数, 准确率, Kappa系数	NA
39	2025-10-29	Intentional creation of suboptimal, realistic dose distributions 2025-Nov, Journal of applied clinical medical physics IF:2.0Q3 DOI:10.1002/acm2.70305 PMID:41144809	研究论文	开发技术生成看似次优但逼真的放疗剂量分布，用于放射肿瘤学住院医师培训	首次提出直接修改高质量剂量分布来创建可控的次优剂量分布，无需治疗计划系统参与	仅评估了三种特定类型的次优剂量分布，临床医生评估样本有限	解决放射肿瘤学住院医师在放疗计划质量评估方面缺乏训练机会的问题	放疗剂量分布	医学教育技术	癌症	深度学习模型	深度学习模型	剂量分布数据	NA	NA	预训练深度学习模型	剂量-体积直方图指标，p值统计显著性	NA
40	2025-10-29	Residual Metal Artifact Reduction in CT Images: An Unsupervised Residual and Contrastive Learning Approach for Preserving Metal Structures 2025-Nov, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.70078 PMID:41145400	研究论文	提出一种无监督残差和对比学习方法用于CT图像中的金属伪影减少	结合CT物理启发的残差模型和对比学习方案，无需真实标注图像即可有效减少金属伪影	需要依赖CT物理知识构建残差模型，且在三组数据集上验证但未说明具体样本规模	开发无需真实标注的金属伪影减少方法	包含金属植入物的CT图像	医学影像处理	NA	CT成像	CNN	CT图像	三组数据集（具体数量未说明）	NA	残差学习网络,对比学习网络	NA	NA