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
4601	2025-10-06	Dose robustness of deep learning models for anatomic segmentation of computed tomography images 2024-Jul, Journal of medical imaging (Bellingham, Wash.) DOI:10.1117/1.JMI.11.4.044005 PMID:39099642	研究论文	评估深度学习模型在CT图像解剖分割中对辐射剂量变化的鲁棒性	使用原始全剂量采集数据模拟低剂量CT扫描，无需重新扫描患者，并验证了与现有去噪方法的兼容性	需要进一步研究病灶分割方法的鲁棒性，并确定影响剂量鲁棒性的关键因素	评估现有分割模型对CT扫描辐射剂量变化的鲁棒性	CT图像中的人体器官分割	医学影像分析	NA	计算机断层扫描(CT)	深度学习模型	CT图像	使用体模的真实CT扫描验证模拟准确性	NA	卷积神经网络(CNN), TotalSegmentator	Dice系数, Hausdorff距离	NA
4602	2025-10-06	Distinct brain morphometry patterns revealed by deep learning improve prediction of post-stroke aphasia severity 2024-Jun-12, Communications medicine IF:5.4Q1 DOI:10.1038/s43856-024-00541-8 PMID:38866977	研究论文	本研究使用深度学习分析全脑形态测量数据以改善卒中后失语症严重程度的预测	首次使用卷积神经网络识别与失语症严重程度相关的三维形态测量分布模式，超越了传统病灶分析	样本量相对有限(N=231)，且仅针对慢性卒中患者	改善卒中后失语症严重程度的预测准确性	慢性卒中后失语症患者	医学影像分析	卒中后失语症	脑形态测量分析	CNN, SVM	脑影像数据，分割组织体积	231名慢性卒中患者	NA	卷积神经网络	平衡准确度，F1分数	NA
4603	2025-10-06	Improving the Generalizability of Deep Learning for T2-Lesion Segmentation of Gliomas in the Post-Treatment Setting 2024-May-16, Bioengineering (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/bioengineering11050497 PMID:38790363	研究论文	本研究通过数据混合、迁移学习和空间正则化方法，提高深度学习模型对治疗后胶质瘤T2病灶分割的泛化能力	首次系统评估数据混合比例、迁移学习和空间正则化对治疗后胶质瘤T2病灶分割性能的影响	研究样本量相对有限，仅评估了24名疑似进展的患者	提高深度学习模型在治疗后胶质瘤T2病灶分割中的泛化性能	新诊断胶质瘤患者(208例)和接受治疗后的胶质瘤患者(221例)	医学影像分析	胶质瘤	T2 FLAIR MRI	深度学习	医学影像	429例胶质瘤患者(208例新诊断，221例治疗后)，评估集24例	NA	NA	Dice系数, 敏感度, 95th Hausdorff距离	NA
4604	2025-10-06	Artificial Intelligence-Guided Segmentation and Path Planning Software for Transthoracic Lung Biopsy 2024-05, Journal of vascular and interventional radiology : JVIR IF:2.6Q2 DOI:10.1016/j.jvir.2024.02.006 PMID:38355040	研究论文	开发并验证用于经胸肺活检的AI引导分割和路径规划软件	结合3D-CNN进行肺部病灶检测和贝叶斯优化进行针道规划，为自动化活检提供新方法	回顾性研究，样本量有限，需要进一步前瞻性验证	验证AI软件在肺部病灶检测和活检路径规划中的性能	肺部结节患者	计算机视觉	肺癌	CT扫描	CNN	医学影像	训练集：219例扫描（2147个结节）；验证集：235例扫描（354个结节）；路径验证：150例患者	NA	3D-CNN	AUC, 敏感度, 特异度, 角度偏差, 路径偏差	NA
4605	2025-10-06	DeepN4: Learning N4ITK Bias Field Correction for T1-weighted Images 2024-Apr, Neuroinformatics IF:2.7Q3 DOI:10.1007/s12021-024-09655-9 PMID:38526701	研究论文	提出了一种基于深度学习的N4ITK偏置场校正方法DeepN4，用于T1加权MRI图像的强度不均匀性校正	首次使用深度学习网络近似N4ITK偏置场校正算法，实现了可移植、灵活且完全可微分的偏置场校正方法	论文未明确说明网络的具体架构细节和计算效率对比	开发可移植且可微分的MRI偏置场校正方法，解决N4ITK在不同平台间的兼容性问题	T1加权MRI图像的强度不均匀性校正	医学影像处理	NA	MRI, 深度学习	深度学习网络	T1加权MRI图像	来自72台不同扫描仪的8个独立队列，外加8个外部验证数据集	NA	朴素深度神经网络	峰值信噪比(PSNR)	NA
4606	2025-10-06	Random expert sampling for deep learning segmentation of acute ischemic stroke on non-contrast CT 2024-Feb-01, Journal of neurointerventional surgery IF:4.5Q1 DOI:10.1136/jnis-2023-021283 PMID:38302420	研究论文	本研究探索了使用随机专家采样训练深度学习算法分割急性缺血性卒中非增强CT图像的方法	提出了随机专家采样训练方案，相比传统多数投票方法能更好地处理专家间标注差异	样本量相对有限，仅包含260例CT研究和33例外部队列验证	开发更准确的急性缺血性卒中非增强CT图像自动分割方法	急性缺血性卒中患者的非增强CT图像	医学图像分析	急性缺血性卒中	非增强CT成像，扩散加权成像(DWI)	深度学习	医学图像	260例非增强CT研究(233名患者)，外加33例外部验证病例	NA	U-Net	Dice系数, 体积重叠度量, 距离分割度量, Spearman相关性	NA
4607	2025-10-06	Event-Based Clinical Finding Extraction from Radiology Reports with Pre-trained Language Model 2023-02, Journal of digital imaging IF:2.9Q2 DOI:10.1007/s10278-022-00717-5 PMID:36253581	研究论文	提出基于预训练语言模型的事件抽取方法，从放射学报告中提取临床发现	使用基于事件的表示方法捕获放射学发现的细粒度细节，并采用在300万份放射学报告上预训练的BERT模型	仅针对CT报告和胸部X光报告进行验证，未涵盖所有类型的放射学报告	从放射学报告中自动提取临床发现，支持诊断、分诊、结果预测和临床研究	放射学报告中的临床异常发现	自然语言处理	NA	自然语言处理，深度学习	BERT	文本（放射学报告）	500份标注的CT报告，外加MIMIC-CXR数据库的外部验证集	BERT	BERT	F1分数	NA
4608	2025-10-06	Prediction of Retention Time by Combining Multiple Data Sets with Chromatographic Parameter Vectorization and Transfer Learning 2025-Aug-01, Analytical chemistry IF:6.7Q1 DOI:10.1021/acs.analchem.5c01703 PMID:40747624	研究论文	本研究提出了一种结合多数据集通过色谱参数向量化和迁移学习预测保留时间的新方法	提出MDL-TL方法，通过word2vec和自编码器对色谱参数进行向量化，并将色谱参数整合到化合物表征中，实现跨色谱系统的迁移学习	方法在特定色谱系统上的性能可能受数据稀疏性影响	开发能够适应不同色谱系统和操作条件的保留时间预测方法	小分子化合物在反相液相色谱和亲水相互作用液相色谱中的保留时间	机器学习	NA	液相色谱	深度学习	色谱数据	28个数据集（14个反相液相色谱数据集和14个亲水相互作用液相色谱数据集）	NA	word2vec, autoencoder	平均绝对误差, 中位数绝对误差, 平均相对误差	NA
4609	2025-10-06	OLSIA: Open Lumbar Spine Image Analysis - A 3D Slicer Extension for Segmentation, Grading, and Intervertebral Disc Height Index with Multi-Dataset Validation 2025-Aug-01, Spine IF:2.6Q1 DOI:10.1097/BRS.0000000000005462 PMID:40747922	研究论文	开发了一个用于腰椎图像分析的开放软件OLSIA，实现无代码的腰椎分割、分级和椎间盘高度指数计算	开发了首个集成深度学习模型的无代码腰椎图像分析软件，并在六个不同地理区域的外部数据集上进行了验证	仅使用T2加权矢状位切片进行标注，样本量相对有限	开发用于腰椎图像分析的开放软件工具	腰椎椎体L1-S1和椎间盘L1/2-L5/S1	数字病理	脊柱疾病	深度学习	深度学习模型	医学图像	六个国际数据集：NFBC1966（芬兰）、HKDDC（香港）、TwinsUK（英国）、CETIR（西班牙）、NCSD（匈牙利）、SPIDER（荷兰）和Mendeley（全球），每个数据集30名参与者	3D Slicer	NA	Dice相似系数, Bland-Altman分析, 配对t检验	NA
4610	2025-10-06	Artificial Intelligence-Assisted Visualized Microspheres for Biochemical Analysis: From Encoding to Decoding 2025-Aug-01, Accounts of chemical research IF:16.4Q1 DOI:10.1021/acs.accounts.5c00396 PMID:40748254	综述	本文总结了人工智能辅助可视化微球在生物传感分析中的编码-解码策略及其在生化检测中的应用	提出了基于人工智能的微球编码-解码策略，整合多种生物传感技术实现多目标快速检测	未提及具体性能指标和样本规模，主要聚焦方法学概述	开发人工智能辅助的可视化微球生物传感器用于生化分析	蛋白质、细菌、病毒、抗生素等生物靶标	计算机视觉, 机器学习	NA	荧光微球编码, 免疫分析, 点击化学, Ago系统, CRISPR系统, 微流控	深度学习, 机器学习, 无监督学习	图像	NA	NA	NA	NA	智能手机, 便携式无透镜全息显微镜
4611	2025-10-06	FOCUS-DWI improves prostate cancer detection through deep learning reconstruction with IQMR technology 2025-Aug-01, Abdominal radiology (New York) DOI:10.1007/s00261-025-05100-w PMID:40748461	研究论文	本研究探讨IQMR图像后处理技术对FOCUS-DWI序列在前列腺癌检测中图像质量的提升效果	首次将智能快速磁共振（IQMR）图像后处理技术应用于FOCUS-DWI序列，显著提升前列腺癌检测的图像质量和诊断准确性	样本量较小（仅62例患者），且为回顾性研究设计	评估IQMR技术对FOCUS-DWI序列在前列腺癌检测中的图像质量改善和诊断效能提升	62例前列腺肿块患者（31例良性，31例恶性）	数字病理	前列腺癌	磁共振成像（MRI），FOCUS-DWI序列，IQMR图像后处理	深度学习重建	医学影像	62例患者	NA	NA	PSNR, SSIM, AUC, 诊断准确率, 诊断置信度评分	NA
4612	2025-10-06	Deep learning model for automated segmentation of sphenoid sinus and middle skull base structures in CBCT volumes using nnU-Net v2 2025-Aug-01, Oral radiology IF:1.6Q3 DOI:10.1007/s11282-025-00848-9 PMID:40748555	研究论文	开发基于nnU-Net v2的深度学习模型，用于自动分割CBCT图像中的蝶窦和中颅底结构	首次将nnU-Net v2框架应用于CBCT图像中蝶窦和中颅底结构的自动分割	模型在分割中颅底其他孔道结构时表现有限，需要进一步优化	开发自动分割蝶窦和中颅底解剖结构的深度学习模型	蝶窦、圆孔、翼管等中颅底解剖结构	医学影像分析	颅底解剖	锥形束计算机断层扫描(CBCT)	深度学习	三维医学影像	99例CBCT扫描	nnU-Net v2	nnU-Net	准确率,精确率,召回率,Dice系数,95% Hausdorff距离,交并比,AUC	NA
4613	2025-10-06	Quantitative Assessment of Myocardial Ischemia With Positron Emission Tomography 2023-Jul-01, Journal of thoracic imaging IF:2.0Q3 DOI:10.1097/RTI.0000000000000579 PMID:33492046	综述	本文综述了利用正电子发射断层扫描技术定量评估心肌缺血的最新进展和方法	系统比较了多种PET心肌灌注显像放射性药物的特性，并介绍了现代PET技术（如PET/CT、PET/MR和机器学习）在心肌缺血定量评估中的应用	NA	探讨PET技术在心肌缺血定量评估中的应用和发展	心肌缺血患者	数字病理	心血管疾病	PET, PET/CT, PET/MR, 心肌灌注显像	NA	医学影像数据	NA	NA	NA	NA	NA
4614	2025-10-06	Artificial Intelligence and the Evolving Landscape of Immunopeptidomics 2025-Jul-31, Proteomics. Clinical applications DOI:10.1002/prca.70018 PMID:40741879	综述	本文综述了人工智能在免疫肽组学领域的应用进展，重点探讨AI如何改进肽段识别、免疫原性预测和新抗原优先排序	系统分析AI在免疫肽组学工作流程各环节的创新应用，并以乳腺癌为案例展示AI在发现隐藏免疫原性特征方面的潜力	存在建模非经典肽段的挑战、抗原处理缺陷的考虑不足以及避免靶向非肿瘤毒性等问题	探讨人工智能技术在免疫肽组学领域的应用现状和未来发展前景	主要组织相容性复合体分子呈递的肽段、新抗原和癌症免疫治疗	生物信息学	乳腺癌	质谱分析、多组学整合	深度学习、迁移学习	质谱数据、多组学数据	NA	NA	NA	NA	NA
4615	2025-10-06	A Meta-Learning Approach for Multicenter and Small-Data Single-Cell Image Analysis 2025-Jul-31, Analytical chemistry IF:6.7Q1 DOI:10.1021/acs.analchem.5c01810 PMID:40742562	研究论文	提出一种用于多中心和小数据的单细胞图像分析的元学习方法	通过元学习方法减少单细胞图像标注工作量，并在数据量减少至5%时仍能超越传统深度学习的准确率	NA	开发能够减少单细胞图像标注工作量的多中心分析平台	单细胞图像	计算机视觉	NA	自动宽场荧光显微镜	元学习	单细胞图像	NA	NA	NA	分类准确率	NA
4616	2025-10-06	Artificial intelligence in hepatopancreatobiliary surgery for clinical outcome prediction: current perspective and future direction 2025-Jul-31, Journal of robotic surgery IF:2.2Q2 DOI:10.1007/s11701-025-02617-6 PMID:40742577	综述	本文探讨人工智能在肝胆胰外科手术中通过深度学习模型预测临床结局的现状与未来发展方向	提出将机器人辅助手术作为AI技术集成平台，并前瞻性探讨实时术中引导、联邦学习和可解释AI框架等创新方向	面临数据质量、模型泛化能力和伦理实施等挑战	研究人工智能在肝胆胰外科临床结局预测中的应用价值与发展前景	肝胆胰外科手术患者	医疗人工智能	肝胆胰疾病	深度学习	深度学习模型	临床数据	NA	NA	NA	预测准确率	NA
4617	2025-10-06	Comparative evaluation of four reconstruction techniques for prostate T2-weighted MRI: Sensitivity encoding, compressed sensing, deep learning, and super-resolution 2025-Dec, European journal of radiology open IF:1.8Q3 DOI:10.1016/j.ejro.2025.100671 PMID:40735490	研究论文	比较四种前列腺T2加权MRI重建技术的图像质量和病灶显着性	首次系统比较传统SENSE、压缩感知、基于模型的深度学习重建和深度学习超分辨率重建四种技术在前列腺T2加权MRI中的应用效果	样本量较小（仅49例患者），病灶分析仅基于18例病理确诊患者，需要更大规模研究验证	评估不同重建技术对前列腺T2加权MRI图像质量和病灶检测能力的影响	疑似前列腺癌患者的多参数或双参数MRI数据	医学影像	前列腺癌	T2加权磁共振成像	深度学习	医学影像	49例患者（其中18例病理确诊前列腺癌）	NA	NA	信噪比, 对比噪声比, 锐度指数, Likert评分, PI-RADS评分	NA
4618	2025-10-06	Bridging spatiotemporal wildfire prediction and decision modeling using transformer networks and fuzzy inference systems 2025-Dec, MethodsX IF:1.6Q2 DOI:10.1016/j.mex.2025.103498 PMID:40735517	研究论文	本研究提出了一种结合Transformer网络和模糊推理系统的时空野火预测与决策建模方法	将符号模糊推理层集成到基于深度注意力架构中，实现了高精度预测与可解释决策规则的结合	NA	开发准确且可解释的野火预测系统，支持实时决策制定	野火时空预测与响应决策	机器学习	NA	卫星遥感(哨兵数据)、气候再分析(ERA5)、地形测量(SRTM)	Transformer, 模糊推理系统	多源卫星数据、气候数据、地形数据、植被数据	NA	NA	Transformer	准确率, 精确率, 召回率, F1分数, AUC	NA
4619	2025-10-06	Reconstructing Super-Resolution Raman Spectral Image Using a Generative Adversarial Network-Based Algorithm 2025-Jul-30, Analytical chemistry IF:6.7Q1 DOI:10.1021/acs.analchem.5c02934 PMID:40735851	研究论文	提出基于生成对抗网络的算法，用于重建超分辨率拉曼光谱图像	首次将生成对抗网络应用于拉曼光谱图像的超分辨率重建，显著提升成像速度和空间分辨率	模型在未标记细胞数据集上训练，可能对其他类型样本的适用性需要进一步验证	提升拉曼光谱成像的速度和空间分辨率	未标记细胞的拉曼光谱数据	计算机视觉	NA	拉曼光谱成像	GAN	高光谱拉曼数据	186个高光谱拉曼数据集	NA	生成对抗网络	PSNR, SSIM, RMSE	NA
4620	2025-10-06	Automatic Couinaud segmentation using AI and pictorial representation landmarking 2025-Jul-30, Abdominal radiology (New York) DOI:10.1007/s00261-025-05123-3 PMID:40736570	研究论文	提出结合深度学习分割与辅助标志点识别的框架，用于自动划分肝脏Couinaud分段	通过个性化图示模型实现精确Couinaud标志点定位，无需重新训练即可整合新数据	仅基于225例非增强T1加权MRI数据验证，需进一步多中心验证	提高肝脏Couinaud分段划分的准确性和临床工作效率	肝脏Couinaud分段	医学影像分析	肝脏疾病	MRI成像	深度学习	医学影像	225例非增强T1加权MRI，来自4项不同研究	NA	NA	标志点定位准确度，分段体积估计准确度	NA