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
4361	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
4362	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
4363	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
4364	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
4365	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
4366	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
4367	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
4368	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
4369	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
4370	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
4371	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
4372	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
4373	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
4374	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
4375	2025-11-07	Differentiation of Suspicious Microcalcifications Using Deep Learning: DCIS or IDC 2025-Nov, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2025.07.062 PMID:40835571	研究论文	本研究开发基于深度学习的模型用于区分乳腺X线摄影中可疑微钙化的导管原位癌和浸润性导管癌	首次结合深度学习特征与临床变量构建联合模型，在区分DCIS和IDC方面显著优于传统临床模型	回顾性研究，样本量相对有限（294例），仅来自两个中心	探索深度学习模型在区分表现为可疑微钙化的DCIS和IDC中的价值	乳腺X线摄影中表现为可疑微钙化的乳腺癌病例	数字病理	乳腺癌	乳腺X线摄影	CNN	医学影像	294例乳腺癌病例（106例DCIS，188例IDC）	NA	ResNet101	AUC, 敏感度, 特异度, 准确率	NA
4376	2025-11-07	Application and development of infrared technology in gas detection 2025-Nov-01, The Review of scientific instruments DOI:10.1063/5.0255190 PMID:41191477	综述	系统回顾红外气体检测技术的最新进展，包括检测方法比较、技术特征分析和算法发展演变	强调算法设计在检测精度与工程成本间的平衡作用，阐述数据驱动的深度学习方法如何通过自动提取多维特征克服传统物理方法的局限	检测精度与实时性能的权衡、气体特异性光谱波段增强困难、高质量数据集稀缺	红外气体检测技术的应用与发展研究	红外气体检测技术	红外成像技术	NA	红外成像技术、主动与被动气体成像方法、多组分检测系统、超灵敏痕量检测技术	深度学习	红外光谱数据、多维特征	NA	NA	NA	检测精度、实时性能	NA
4377	2025-11-07	Deep learning-based annotation of plant abiotic stress resistance genes for crops 2025-Nov, The Plant journal : for cell and molecular biology DOI:10.1111/tpj.70556 PMID:41194493	研究论文	提出基于深度学习的植物非生物胁迫抗性基因注释方法PASRGA，并构建植物基因数据库PlantASRG	结合迁移学习和对比学习技术开发基因注释模型，显著优于现有主流方法	未明确说明模型在跨物种泛化能力方面的限制	开发准确注释植物非生物胁迫抗性基因的深度学习工具	植物非生物胁迫（干旱、盐分、低温、紫外线）抗性基因	生物信息学	NA	DNA测序	深度学习	基因组数据	17种主要作物基因组	NA	NA	F1分数, AUROC, AUPRC, MCC	NA
4378	2025-11-07	Artificial intelligence for detection of age-related macular degeneration based on fundus images: A systematic review 2025-Oct-30, Survey of ophthalmology IF:5.1Q1 DOI:10.1016/j.survophthal.2025.10.004 PMID:41173219	系统综述	系统回顾基于眼底图像使用人工智能技术检测年龄相关性黄斑变性的应用与性能	首次系统评估不同机器学习/深度学习算法在AMD检测中的性能比较，明确ResNet架构表现最优	缺乏校准性、公平性、可解释性评估，外部验证和临床前瞻性验证不足	评估人工智能技术在年龄相关性黄斑变性检测中的性能和应用现状	年龄相关性黄斑变性患者的眼底图像	计算机视觉	年龄相关性黄斑变性	眼底成像	CNN	图像	42篇研究论文（主要使用AREDS数据集，22篇研究）	NA	ResNet, CNN	准确率	NA
4379	2025-11-07	Segmentation algorithm of Ochotona curzoniae-induced bare patches in alpine meadow based on deep lear-ning 2025-Oct-18, Ying yong sheng tai xue bao = The journal of applied ecology DOI:10.13287/j.1001-9332.202510.031 PMID:41194739	研究论文	提出一种基于深度学习的波浪增强U型卷积神经网络用于无人机影像中高原鼠兔导致的裸斑分割	在UNet架构中引入坐标注意力机制增强空间定位能力，使用小波变换卷积提升高频信息提取和细粒度特征恢复，采用复合损失函数解决类别不平衡问题	NA	开发高效准确的高原鼠兔导致的裸斑分割方法	高原鼠兔导致的草地裸斑	计算机视觉	NA	无人机影像	CNN	图像	NA	NA	W-UNet, UNet, VGG16	MIoU, MPA, ACC	NA
4380	2025-11-07	Deep Learning-Based Segmentation of Lung Adenocarcinoma Whole-Slide Images for Objective Grading, Tumor Spread Through Air Spaces Identification, and Mutation Prediction 2025-Oct-10, Modern pathology : an official journal of the United States and Canadian Academy of Pathology, Inc IF:7.1Q1 DOI:10.1016/j.modpat.2025.100907 PMID:41075873	研究论文	开发基于深度学习的多类别分割模型，用于肺腺癌全切片图像的客观分级、肿瘤气腔扩散识别和突变预测	首次使用深度学习模型同时实现肺腺癌组织亚型分割、客观分级、气腔扩散检测和基因组改变关联分析	研究基于766例切除的非黏液性肺腺癌，需要进一步验证在更广泛人群中的适用性	解决肺腺癌形态学模式手动量化因病理学家间差异导致的重复性问题	非黏液性肺腺癌切除标本的数字化图像	数字病理学	肺癌	全切片图像分析	深度学习分割模型	病理图像	766例非黏液性肺腺癌（108例内部标注，130例外部队列验证，528例内部任务验证）	NA	Deep Multi-Magnification Network	P值统计显著性	NA