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
4321	2025-11-07	Volumetric spline-based Kolmogorov-Arnold architectures surpass CNNs, vision transformers, and graph networks for Parkinson's disease detection 2025-Nov-03, Communications medicine IF:5.4Q1 DOI:10.1038/s43856-025-01141-w PMID:41184521	研究论文	本研究首次将三维卷积Kolmogorov-Arnold网络应用于医学影像，在帕金森病检测任务中超越了传统CNN、视觉Transformer和图卷积网络	首次实现三维ConvKAN架构，使用灵活的数学函数进行特征提取，在帕金森病检测中取得最优性能	样本量相对较小（142名参与者），需要更多数据集验证泛化能力	开发更有效的深度学习架构用于帕金森病的早期诊断	帕金森病患者和健康对照者的脑部结构扫描	医学影像分析	帕金森病	脑部结构扫描	ConvKAN, CNN, Vision Transformer, 图卷积网络	三维脑部体积数据，二维脑部切片	142名参与者（75名帕金森病患者，67名健康对照）	NA	ConvKAN, ResNet	AUC, 准确率, 训练时间	NA
4322	2025-11-07	Harris Hawks optimization based deep learning models for heart disease diagnosis 2025-Nov-03, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-22326-2 PMID:41184569	研究论文	提出一种基于哈里斯鹰优化的深度学习模型，用于心脏病早期诊断	结合K-mode聚类进行数据优化预处理，并首次将哈里斯鹰优化算法应用于心脏病诊断的特征选择	仅使用单一数据集进行验证，未提及外部验证或临床实际应用测试	开发高精度的心脏病早期诊断预测系统	心血管疾病患者临床数据	机器学习	心血管疾病	临床参数分析	GRU, 神经网络	结构化临床数据	70,000条患者记录	NA	GRU, 深度神经网络	准确率, 精确率, 召回率, AUC评分, ROC曲线	NA
4323	2025-11-07	Quantitative Magnetic Resonance Imaging Methods for the Assessment and Prediction of Treatment Response to Transarterial Chemoembolization in Hepatocellular Carcinoma 2025-Nov, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2025.02.042 PMID:40068997	综述	本文综述了定量磁共振成像在预测和评估肝细胞癌经动脉化疗栓塞治疗反应中的最新应用	系统比较了多种qMRI技术（包括肝细胞特异性对比增强MRI、扩散成像、灌注成像等）在TACE疗效评估中的表现，并探讨了人工智能模型的潜在价值	BOLD-fMRI和MRE研究不足且缺乏关键定量参数模型，AI模型需要更大规模前瞻性研究验证	评估和预测肝细胞癌患者对经动脉化疗栓塞治疗的反应	肝细胞癌患者	医学影像分析	肝细胞癌	定量磁共振成像，包括肝细胞特异性对比增强MRI、扩散成像、灌注成像、磁共振波谱、BOLD-fMRI、磁共振弹性成像	人工智能模型（包括放射组学和深度学习）	磁共振影像	NA	NA	NA	AUC（曲线下面积）	NA
4324	2025-05-24	Corrigendum to "Ultrasound-Based Deep Learning Radiomics Nomogram for Tumor and Axillary Lymph Node Status Prediction After Neoadjuvant Chemotherapy" [Academic Radiology 32 (2025) 12-23] 2025-Nov, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2025.05.010 PMID:40404505	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
4325	2025-11-07	Segmentation of the Left Ventricle and Its Pathologies for Acute Myocardial Infarction After Reperfusion in LGE-CMR Images 2025-Nov, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2025.3573706 PMID:40418612	研究论文	提出一种渐进式深度学习模型LVPSegNet，用于从LGE-CMR图像中分割左心室及其病理组织	首次发布包含140例患者的LGE-CMR基准数据集LGE-LVP，并提出结合自适应ROI提取、样本增强、课程学习和多感受野融合的创新分割模型	数据集规模有限（140例患者），存在类别极度不平衡和强度分布重叠等挑战	开发自动分割左心室及其病理组织（微血管阻塞和心肌梗死）的方法	急性心肌梗死再灌注后的左心室及其病理组织	医学图像分析	心血管疾病	晚期钆增强心脏磁共振成像	深度学习	医学图像	140例左心室心肌梗死伴微血管阻塞患者	NA	LVPSegNet	几何指标, 临床指标	NA
4326	2025-11-07	Deep Learning Enables Fast and Accurate Quantification of MRI-Guided Near-Infrared Spectral Tomography for Breast Cancer Diagnosis 2025-Nov, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2025.3574727 PMID:40440147	研究论文	开发并评估了一种基于深度学习的MRI引导近红外光谱断层扫描图像重建方法，用于乳腺癌诊断	首次将深度学习应用于MRI引导的3D近红外光谱断层扫描图像重建，显著提高了重建速度和诊断准确性	研究样本量相对较小（38例临床检查），且基于合成数据训练网络	提高乳腺癌诊断的特异性和灵敏度	乳腺异常患者的临床影像数据	医学影像分析	乳腺癌	磁共振成像，近红外光谱断层扫描	深度学习	医学影像数据	38例乳腺异常患者的临床影像检查	NA	NA	灵敏度，特异性，诊断准确率，ROC曲线下面积	NA
4327	2025-11-07	GLIMPSE: Generalized Locality for Scalable and Robust CT 2025-Nov, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2025.3575071 PMID:40445811	研究论文	提出一种基于局部坐标的神经网络Glimpse，用于解决CT重建中传统多尺度CNN的内存效率低和泛化能力差的问题	通过仅处理像素邻域相关测量值进行重建，实现了内存占用几乎与图像分辨率无关，并显著提升分布外样本的泛化性能	未明确说明在极端噪声或低剂量条件下的性能表现	开发高效且鲁棒的计算机断层扫描重建方法	CT图像重建	医学影像	NA	计算机断层扫描	基于坐标的神经网络	CT投影测量数据	NA	NA	Glimpse	分布内测试性能，分布外样本泛化性能，内存效率	5GB内存即可训练1024×1024分辨率图像
4328	2025-11-07	Disease-Grading Networks With Asymmetric Gaussian Distribution for Medical Imaging 2025-Nov, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2025.3575402 PMID:40456095	研究论文	提出一种基于非对称高斯标签分布的疾病分级网络DGN-AGLD，用于医学影像分析	引入样本感知的非对称高斯标签分布，通过方差预测器学习控制高斯分布不对称性的参数，实现同一类别内不同标签分布	未明确说明方法在更广泛疾病数据集上的泛化能力限制	改进医学影像中的疾病分级性能，更准确捕捉疾病进展趋势	医学影像数据中的疾病分级任务	计算机视觉	糖尿病视网膜病变	深度学习	CNN	医学影像	四个疾病数据集（包括IDRiD数据集）	未明确指定	DGN-AGLD	准确率	NA
4329	2025-11-07	Language and Attenuation-Driven Network for Robot-Assisted Cholangiocarcinoma Diagnosis From Optical Coherence Tomography 2025-Nov, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2025.3578179 PMID:40489267	研究论文	提出一种融合语言和光学衰减信息的机器人辅助网络，用于从光学相干断层扫描图像中自动诊断胆管癌	引入光学衰减系数和广义视觉语言信息，开发跨模态互补模型LA-OCT Net，采用解耦衰减选择对抗相关损失增强特征差异	NA	构建高效的计算机辅助系统实现胆管癌自动准确分类，确认浸润边界	胆管癌的光学相干断层扫描图像	计算机视觉	胆管癌	光学相干断层扫描	深度学习	图像	NA	NA	LA-OCT Net	准确率	NA
4330	2025-11-07	Enhancing Free-Hand 3-D Photoacoustic and Ultrasound Reconstruction Using Deep Learning 2025-Nov, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2025.3579454 PMID:40512645	研究论文	提出一种结合运动学习和全局-局部自注意力模块的深度学习网络(MoGLo-Net)，用于提升手持式光声和超声成像的3D重建质量	创新地采用自注意力机制识别超声图像中的关键区域（如完全发育的散斑区域或高回声组织区域）来精确估计运动参数，并引入块状相关操作生成与扫描运动高度相关的相关体积	未提及具体局限性	解决手持式光声和超声成像中3D自由手技术运动估计不准确的挑战	光声和超声成像序列的2D图像	医学影像处理	NA	光声成像、超声成像、深度学习	深度学习网络	超声图像序列、光声图像序列	NA	NA	自注意力机制网络	定量指标、定性指标	NA
4331	2025-11-07	Unveiling Quality of Life Factors for the Elderly: A Public Health Nursing Approach Enhanced by Advanced ML and DL Techniques 2025 Nov-Dec, Public health nursing (Boston, Mass.) DOI:10.1111/phn.70003 PMID:40619584	研究论文	本研究开发基于人工智能的预测模型，识别影响老年人生活质量的关键因素	结合基础机器学习、深度学习和集成模型，并应用SMOTE方法平衡数据集，在老年人生活质量预测中实现高精度	样本量相对有限（500人），可能影响模型的泛化能力	开发AI预测模型识别影响老年人生活质量的关键因素	老年人群	机器学习	老年疾病	系统抽样技术	基础ML, DL, 集成模型	结构化数据	500名老年人	NA	AdaBoost	准确率, 召回率, 特异性	NA
4332	2025-07-10	Corrigendum to 'CT-Based Deep Learning Predicts Prognosis in Esophageal Squamous Cell Cancer Patients Receiving Immunotherapy Combined with Chemotherapy' [Acad Radiol 32/6 (2025) 3397-3409] 2025-Nov, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2025.06.036 PMID:40628644	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
4333	2025-11-07	Deep Learning-Accelerated Prostate MRI: Improving Speed, Accuracy, and Sustainability 2025-Nov, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2025.06.022 PMID:40664559	研究论文	评估深度学习增强的四倍并行采集技术在提升前列腺MRI图像质量和扫描效率方面的有效性	首次将深度学习与四倍并行采集技术结合应用于前列腺MRI，显著提升图像质量同时大幅缩短扫描时间	样本量相对较小（51名参与者），研究时间范围有限（2024年1月至7月）	比较深度学习增强的P4技术与传统P2技术在前列腺MRI中的性能差异	接受前列腺MRI检查的患者	医学影像分析	前列腺癌	MRI，并行采集技术，深度学习增强成像	深度学习	医学影像（T2加权序列）	51名参与者（平均年龄69.4岁±10.5岁）	NA	NA	信噪比，对比噪声比，图像质量评分，扫描时间	NA
4334	2025-11-07	Cost-Effectiveness of Opportunistic Osteoporosis Screening Using Chest Radiographs With Deep Learning in the United States 2025-Nov, Journal of the American College of Radiology : JACR IF:4.0Q1 DOI:10.1016/j.jacr.2025.07.028 PMID:40780311	研究论文	评估基于深度学习分析胸部X光片进行机会性骨质疏松筛查在美国50岁以上女性中的成本效益	首次将深度学习技术与胸部X光片结合用于骨质疏松机会性筛查，并建立经济模型评估其成本效益	研究仅针对美国50岁以上女性群体，未涵盖其他人群或地区	评估人工智能驱动的机会性骨质疏松筛查策略的成本效益	美国50岁及以上女性	数字病理	骨质疏松	胸部X光摄影，双能X线吸收测定法	深度学习	医学影像	NA	NA	NA	灵敏度，特异性	NA
4335	2025-09-18	Faster and Sharper Prostate T2W MRI with Deep Learning 2025-Nov, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2025.09.003 PMID:40957748	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
4336	2025-11-07	Machine learning model for predicting the conversion to dementia using the Cube Copying Test 2025-Nov, Journal of Alzheimer's disease : JAD DOI:10.1177/13872877251376939 PMID:40982217	研究论文	开发基于立方体复制测试绘图的机器学习模型，用于预测3-5年内转化为痴呆症的风险	首次将基于深度学习的异常检测模型应用于立方体复制测试绘图数据，检测临床前阶段或轻度认知障碍阶段已存在的结构性失用样症状	回顾性研究设计，存在1002例患者失访，样本选择可能存在偏差	开发高精度、高效率的痴呆症早期筛查工具	767名记忆障碍患者，其中457名转化为痴呆症（阿尔茨海默病318例、路易体痴呆116例、额颞叶痴呆23例），310名未转化	机器学习	老年疾病	立方体复制测试	异常检测模型	绘图数据	767名患者	NA	PatchCore	AUC	NA
4337	2025-11-07	Real-Time Global Longitudinal Strain During Echocardiography: A Deep Learning Platform for Improved Workflow 2025-Nov, Journal of the American Society of Echocardiography : official publication of the American Society of Echocardiography IF:5.4Q1 DOI:10.1016/j.echo.2025.08.015 PMID:40876495	研究论文	开发用于超声心动图实时全局纵向应变分析的深度学习平台，评估其可行性、精确性和时间效率	首次开发完全自动化的实时GLS分析平台，集成深度学习工具支持图像采集标准化	样本量较小（50例患者），需要更大规模研究验证	评估深度学习平台在实时GLS测量中的可行性和效率	50名患者（平均年龄56岁，64%男性）的超声心动图数据	医学影像分析	心血管疾病	超声心动图	深度学习	超声图像	50例患者	NA	NA	可行性百分比, 偏差, 一致性界限, 相关系数, 时间效率	NA
4338	2025-11-07	Deep learning-based synthetic-CT-free photon dose calculation in MR-guided radiotherapy: A proof-of-concept study 2025-Nov, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.70106 PMID:41186921	研究论文	本研究提出了一种基于深度学习的无合成CT磁共振引导放疗光子剂量计算方法	首次直接在0.35T MRI上进行光子剂量计算，跳过了传统合成CT生成步骤	研究仅针对前列腺癌病例，样本量较小（34例患者）	开发适用于MRI引导在线自适应放疗的实时剂量计算方法	前列腺癌患者	医学影像分析	前列腺癌	磁共振成像，蒙特卡洛剂量模拟	U-Net, LSTM	MRI图像，CT图像	34例前列腺癌患者（20例训练，4例验证，10例测试）	NA	U-Net, LSTM	gamma通过率，剂量剖面，剂量体积直方图	NA
4339	2025-11-07	Overview of Multimodal Radiomics and Deep Learning in the Prediction of Axillary Lymph Node Status in Breast Cancer 2025-Nov, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2025.07.017 PMID:40830005	综述	本文综述了多模态影像组学和深度学习在预测乳腺癌腋窝淋巴结状态中的应用与进展	系统整合了多模态影像（乳腺X线摄影、超声、MRI和PET/CT）与深度学习算法在乳腺癌淋巴结转移预测中的最新研究进展	存在方法学和技术挑战需要解决	评估影像组学和深度学习在乳腺癌腋窝淋巴结转移预测中的研究现状	乳腺癌患者的腋窝淋巴结状态	数字病理	乳腺癌	多模态影像（乳腺X线摄影、超声、MRI、PET/CT）	深度学习	医学影像	NA	NA	NA	NA	NA
4340	2025-11-07	Deep Learning-Enhanced Opportunistic Osteoporosis Screening in 100 kV Low-Voltage Chest CT: A Novel Way Toward Bone Mineral Density Measurement and Radiation Dose Reduction 2025-Nov, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2025.07.060 PMID:40835570	研究论文	开发深度学习模型在100kV低剂量胸部CT中实现全自动椎体分割和骨密度测量	首次在100kV低剂量胸部CT中实现全自动椎体分割和骨密度计算的深度学习框架	研究样本量有限（1167例患者），需进一步扩大验证	探索深度学习在低剂量胸部CT中骨质疏松筛查的可行性和准确性	接受100kV低剂量胸部CT和120kV腰椎CT的1167例患者	医学影像分析	骨质疏松症	CT扫描	CNN	CT影像	1167例患者（训练集495例，验证集169例，三个测试集共503例）	NA	3D VB-Net, SCN, DenseNet, ResNet	R2, 平均误差, AUC	NA