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
4781	2025-12-19	Comparing guideline adherence and readability: Artificial intelligence with deep learning versus specialized physicians in peripheral artery disease management 2025-Dec-18, Vascular medicine (London, England) DOI:10.1177/1358863X251386394 PMID:41410030	研究论文	本研究比较了专业医生与人工智能在管理外周动脉疾病时对指南的遵循程度和回答可读性	首次在拉丁美洲背景下，将大型语言模型（包括标准模型和思维链推理模型）与专业医生的临床建议在指南遵循和可读性方面进行直接比较	样本量相对较小（30名医生和13个LLM系统），且研究为横断面设计，无法评估临床结果	比较人工智能与专业医生在外周动脉疾病管理中的指南遵循情况和回答可读性	外周动脉疾病的标准病例	自然语言处理	心血管疾病	大型语言模型，思维链推理	LLM	文本	30名专业医生（11名心脏病专家，19名血管外科医生）和13个LLM系统（10个标准模型，3个思维链模型）	NA	NA	指南遵循评分，可读性指数（Readability μ），组内相关系数	NA
4782	2025-12-19	Deep learning's false positive burden may threaten the MRI harm reduction mandate in screening 2025-Dec-18, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-025-12228-2 PMID:41410706	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
4783	2025-12-19	Deep learning-based autonomous retinal vein cannulation in ex vivo porcine eyes 2025-Dec-17, Science robotics IF:26.1Q1 DOI:10.1126/scirobotics.adw2969 PMID:41406252	研究论文	本文提出了一种基于深度学习和计算机视觉的自主视网膜静脉插管工作流程，用于在离体猪眼中执行精确手术任务	结合深度学习与机器人辅助，实现自主视网膜静脉插管，并在静态和动态条件下展示高成功率	研究仅在离体猪眼上进行，尚未涉及人体临床试验	开发自主视网膜静脉插管工作流程，以提升视网膜静脉阻塞治疗的精确性和可靠性	离体猪眼	计算机视觉	视网膜静脉阻塞	术中光学相干断层扫描	CNN	图像	20个离体猪眼用于主要测试，6个用于模拟呼吸引起的眼动	NA	NA	成功率	NA
4784	2025-12-19	MedicoSAM: Robust Improvement of SAM for Medical Imaging 2025-Dec-17, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2025.3644811 PMID:41406266	研究论文	本文研究了如何通过不同微调策略改进Segment Anything Model (SAM)在医学图像分割中的应用，并提出了公开可用的MedicoSAM模型	通过在大规模多样化数据集上比较不同微调策略，显著提升了SAM在医学图像交互式分割中的性能，并开发了兼容现有数据标注工具的MedicoSAM模型	在自动语义分割任务中，相比传统分割方法的优势并不一致，存在性能波动	改进视觉基础模型在医学图像分割中的通用性和性能	医学图像分割任务	计算机视觉	NA	深度学习微调策略	基础模型微调	医学图像	大规模多样化数据集（具体数量未说明）	NA	Segment Anything Model (SAM)	交互式分割和自动语义分割性能评估（具体指标未说明）	NA
4785	2025-12-19	AFoCo: Ambiguous Focus and Correction for Semi-Supervised Medical Image Segmentation 2025-Dec-17, IEEE transactions on neural networks and learning systems IF:10.2Q1 DOI:10.1109/TNNLS.2025.3642162 PMID:41406262	研究论文	本文提出了一种用于半监督医学图像分割的创新框架AFoCo，通过模糊聚焦和校正网络来有效识别和利用未标记数据中的模糊区域	提出了结合历史变化预测和瞬时信息熵的模糊聚焦网络，以及利用确定性信息通过加权相似性策略重新分配模糊区域像素标签的模糊校正网络，并引入了任务感知的非对称交叉监督约束	未明确说明框架在不同模态医学图像上的泛化能力，也未讨论计算复杂度和实时性能	提高半监督医学图像分割的准确性，特别是针对模糊区域的识别和利用	医学图像中的模糊区域	数字病理	NA	深度学习	CNN	图像	四个医学图像数据集（具体数量未说明）	NA	NA	分割准确率，模糊区域比例	NA
4786	2025-12-19	Advanced Deep Learning Framework for Cancer Cell Morphological Analysis and Tumor Mutational Burden Prediction From Histopathological Images 2025-Dec-17, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3645411 PMID:41406280	研究论文	本研究提出了一种名为CellMorphNet的深度学习框架，用于从常规组织病理学图像中分析癌细胞形态并预测肿瘤突变负荷	提出了创新的CellMorphNet架构，整合了癌细胞形态特征提取与高级注意力机制，并采用新颖的细胞反卷积结构分离组织染色成分，以及分层路由注意力机制以选择性关注形态相关细胞区域	未在摘要中明确说明	开发一种从组织病理学图像预测肿瘤突变负荷的深度学习方法，作为分子测序的成本效益替代方案	癌细胞形态特征、肿瘤突变负荷	数字病理学	癌症	组织病理学成像	深度学习	图像	基于TCGA数据集进行五次独立训练运行	未在摘要中明确说明	CellMorphNet（包含四阶段分层金字塔结构、形态池化层和专用CellMorph块）	AUC, F1-score, 精确度, 召回率, 准确率	未在摘要中明确说明
4787	2025-12-19	VWV-SSL: Carotid vessel-wall-volume segmentation via sequence structural similarity and augmentation consistency-based self-supervised learning 2025-Dec-17, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3637302 PMID:41406282	研究论文	本文提出了一种名为VWV-SSL的自监督学习算法，用于三维颈动脉超声图像分割以生成血管壁体积测量	VWV-SSL算法利用了颈动脉超声图像的序列结构相似性和强弱增强特征一致性进行自监督任务，使网络在自监督任务训练中更好地学习血管特征表示	NA	开发一种自监督学习算法以改善在少量标注图像上训练的三维颈动脉超声图像分割性能	颈动脉血管壁体积（VWV）的测量，涉及颈动脉的中膜-外膜边界（MAB）和管腔-内膜边界（LIB）的分割	医学图像分析	颈动脉粥样硬化	三维超声成像	深度学习	三维超声图像	来自250名受试者的1158个三维超声图像（包括579个颈总动脉和579个分叉处图像）	NA	3D U-Net	NA	NA
4788	2025-12-19	Two Stage Fine-Tuned Multimodal Generative AI for Automated ECG Based Cardiovascular Report Generation 2025-Dec-17, Biomedical physics & engineering express IF:1.3Q3 DOI:10.1088/2057-1976/ae2e01 PMID:41406494	研究论文	提出一种轻量级多模态生成式AI框架，用于自动解读心电图图像并生成结构化临床报告	采用两阶段微调策略，基于SmolVLM-500M-Instruct模型，通过量化低秩适应实现高效部署，并构建了定制的多模态心电图数据集	未明确说明模型在特定亚组或罕见心电图模式上的泛化能力，以及数据集的具体规模细节	开发一种准确且可扩展的心血管疾病自动诊断解决方案	心电图图像及其对应的临床报告	计算机视觉, 自然语言处理	心血管疾病	量化低秩适应	生成式AI, 多模态模型	图像, 文本	NA	NA	SmolVLM-500M-Instruct	BLEU, ROUGE-L, BERTScore	标准硬件
4789	2025-12-19	Lightweight Vision Transformer with transfer learning for interpretable Alzheimer's disease severity assessment 2025-Dec-17, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-28243-8 PMID:41408128	研究论文	提出一种轻量级深度学习框架ViTTL，用于基于MRI数据评估阿尔茨海默病的严重程度	将Vision Transformer与预训练的卷积神经网络结合进行迁移学习，并引入LIME和GRAD-CAM方法确保模型可解释性，同时实现了模型大小的大幅压缩	未明确说明模型在更广泛临床环境中的验证情况，以及跨不同MRI扫描仪和协议的泛化能力	开发准确、可解释且资源高效的阿尔茨海默病诊断工具	阿尔茨海默病患者	计算机视觉	阿尔茨海默病	MRI	Vision Transformer, CNN, ANN	图像	OASIS数据集和Kaggle独立数据集	未明确说明	ViT-DenseNet201	准确率, Dice相似系数	未明确说明
4790	2025-12-19	Diffusion Tensor Magnetic Resonance Image Registration Based on Parallel Dual-Channel VoxelMorph 2025-Dec-16, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3644884 PMID:41406277	研究论文	本文提出了一种基于并行双通道VoxelMorph的扩散张量磁共振图像配准新方法，旨在解决传统DTI配准方法计算慢、精度低的问题	设计了并行双分支卷积神经网络架构，同时处理FA图像和主特征向量两种输入模式，并在解码层集成通道空间注意力机制以动态突出关键解剖特征和方向一致性	未明确说明方法在复杂病理脑结构或大规模多中心数据上的泛化能力，也未与其他最先进的深度学习方法进行系统比较	提高扩散张量磁共振图像的配准精度和计算速度，以促进其在临床应用中的可行性	扩散张量磁共振成像数据	医学图像处理	NA	扩散张量磁共振成像	卷积神经网络	4D张量数据（3D空间中的3×3张量）	NA	NA	并行双通道VoxelMorph	配准精度，计算速度	NA
4791	2025-12-19	ZhiFangDanTai: Fine-tuning Graph-based Retrieval-Augmented Generation Model for Traditional Chinese Medicine Formula 2025-Dec-16, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3607819 PMID:41406278	研究论文	提出一个结合图检索增强生成与大型语言模型微调的框架，用于生成更全面、可解释的中医方剂	提出ZhiFangDanTai框架，首次将图检索增强生成与LLM微调结合用于中医方剂任务，并提供了理论证明表明该方法能降低泛化误差和幻觉率	现有中医指令数据集缺乏足够细节（如君臣佐使、功效、禁忌、舌脉诊断等），限制了模型输出的深度	提升中医方剂生成模型的全面性和可解释性	中医方剂	自然语言处理	NA	图检索增强生成，大型语言模型微调	LLM	文本	NA	NA	NA	NA	NA
4792	2025-12-19	Deep learning analysis of urine-derived stem cell mitochondrial morphology as a non-invasive Alzheimer's disease biomarker 2025-Dec-16, Neurotherapeutics : the journal of the American Society for Experimental NeuroTherapeutics IF:5.6Q1 DOI:10.1016/j.neurot.2025.e00813 PMID:41407593	研究论文	本研究开发了一个基于深度学习的AI框架，利用活体尿液来源干细胞（USC）的线粒体荧光成像，分析认知障碍个体（AD和MCI）与认知正常（CN）受试者之间的差异，以探索阿尔茨海默病的非侵入性生物标志物	首次将尿液来源干细胞的线粒体形态分析与深度学习相结合，用于阿尔茨海默病的非侵入性生物标志物检测	需要更大规模的独立队列进行进一步验证	开发一种便捷、非侵入性的阿尔茨海默病生物标志物检测方法	认知障碍个体（阿尔茨海默病和轻度认知障碍）与认知正常受试者的尿液来源干细胞	计算机视觉	阿尔茨海默病	线粒体荧光成像	CNN	图像	NA	NA	ResNet-18	NA	NA
4793	2025-12-19	Hippocampal auto-segmentation based on deep learning for identifying magnetic resonance imaging biomarkers of early mild cognitive impairment 2025-Dec-15, Neuroscience IF:2.9Q2 DOI:10.1016/j.neuroscience.2025.11.014 PMID:41223925	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的海马体自动分割预测模型，结合影像组学特征提取，构建了多种机器学习诊断模型用于轻度认知障碍（MCI）的识别	提出了一种新的基于卷积神经网络（CNN）的深度学习网络用于3D T1WI图像中海马体的自动分割，并结合影像组学特征与XGBoost算法构建高效诊断模型	样本量相对较小（150名受试者），且未提及外部验证集，可能影响模型的泛化能力	开发自动海马体分割模型并识别早期轻度认知障碍的磁共振成像生物标志物	轻度认知障碍（MCI）患者与正常对照者	医学影像分析	轻度认知障碍	磁共振成像（3D T1WI）	CNN, 机器学习分类器（LR, SVM, RF, XGBoost）	3D医学影像	150名受试者（训练集与验证集按7:3随机划分）	未明确提及，但涉及深度学习与机器学习框架	基于CNN的新型深度学习网络（具体架构未指定）	AUC, 95%置信区间	NA
4794	2025-12-19	Resolution generalization of deep learning-based dipole inversion networks for QSM 2025-Dec-15, NeuroImage IF:4.7Q1 DOI:10.1016/j.neuroimage.2025.121598 PMID:41274367	研究论文	本研究提出了一种新颖的流程，使预训练的偶极子反演网络能够从不同分辨率的输入局部场图中重建定量磁化率图（QSM），以解决现有网络在测试数据分辨率与训练数据分辨率不同时性能下降的问题	开发了一种无需修改网络架构或参数的通用流程，通过多位置重采样和偶极子补偿，提升了预训练偶极子反演网络对不同分辨率输入数据的泛化能力	研究未明确讨论流程在极端分辨率差异或复杂临床数据中的鲁棒性，且可能引入额外的计算开销	提高深度学习偶极子反演网络在定量磁化率图重建中的分辨率泛化性	预训练的偶极子反演网络（如QSMnet）及不同分辨率的局部场图数据	医学影像分析	NA	定量磁化率图（QSM）重建	深度学习网络	图像（局部场图）	NA	NA	QSMnet	NRMSE, SSIM, PSNR, HFEN	NA
4795	2025-12-19	ODF based deep learning network for unsupervised deformable diffusion resonance image registration (ODDRnet) 2025-Dec-15, NeuroImage IF:4.7Q1 DOI:10.1016/j.neuroimage.2025.121628 PMID:41318043	研究论文	本文提出了一种名为ODDRnet的端到端无监督深度学习框架，用于扩散磁共振图像的非线性配准，直接对齐高维纤维方向分布函数	ODDRnet首次利用纤维方向分布函数（fODF）的方向信息进行扩散MRI配准，相比仅依赖标量信息的方法，能更精确地对齐白质结构，特别是在复杂纤维交叉区域	未明确提及具体局限性，但可能包括对高质量fODF估计的依赖、计算资源需求或特定数据集上的泛化挑战	开发一种深度学习框架，以实现扩散MRI数据的非线性配准，并利用方向信息提高白质结构对齐的解剖学精度	扩散MRI数据，特别是从原始信号导出的纤维方向分布函数（fODF）	医学图像处理	NA	扩散MRI（dMRI），纤维方向分布函数（fODF）分析	深度学习网络	扩散磁共振图像（dMRI）	多个公共和私有数据集（具体数量未明确提及）	NA	ODDRnet（具体架构未详细说明）	束状结构Dice系数，束状结构距离（以毫米为单位）	NA
4796	2025-12-19	Radon single-pixel flying target classification via texture-fused lightweight differentiable operators 2025-Dec-15, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-27721-3 PMID:41398006	研究论文	本文提出了一种针对Radon单像素成像的纹理融合轻量级可微分算子模型，用于低采样率下的飞行目标分类	将传统纹理算子和线滤波算子集成到可微分模块中，专门针对Radon单像素成像特性进行优化设计	未明确说明模型在极端低采样率或复杂背景下的性能限制	解决低采样率Radon单像素成像中因成像质量下降导致的内容识别难题	飞行目标（鸟类和无人机）	计算机视觉	NA	Radon单像素成像	深度学习模型	图像	未明确说明具体数量，使用自建的Radon SPI飞行目标分类数据集	未明确说明	基于SOTA轻量级分类模型的改进架构	Top-1准确率	GPU硬件（具体型号未说明）
4797	2025-12-19	NeuroFusionNet: a hybrid EEG feature fusion framework for accurate and explainable Alzheimer's Disease detection 2025-Dec-15, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-28070-x PMID:41398345	研究论文	本文提出了一种名为NeuroFusionNet的混合深度学习框架，用于基于EEG的阿尔茨海默病及相关痴呆的准确、可解释和高效分类	提出了一种混合特征融合框架，结合了手工特征和从定制1D-CNN提取的潜在时间嵌入，并采用了特征选择、降维和类别平衡技术以增强判别学习	尽管准确率高且计算效率好，但研究未明确讨论模型在更广泛或多样化临床环境中的泛化能力	开发一个准确、可解释且高效的EEG分类框架，用于阿尔茨海默病及相关痴呆的早期检测	阿尔茨海默病及相关痴呆患者的EEG数据	机器学习	阿尔茨海默病	EEG信号处理	CNN, DNN	EEG信号	三个公共EEG数据集：OpenNeuro ds004504（闭眼）、ds006036（睁眼）和独立的OSF数据集	未明确指定，但提及了SHAP和Grad-CAM用于可解释性	定制的一维卷积神经网络（1D-CNN）和五层深度神经网络	准确率, 宏F1分数	标准临床CPU（无需GPU支持），模型轻量（0.94M参数，4.1 MB占用），推理时间6.5 ms每样本
4798	2025-12-19	Imaging pathways in spondyloarthritis: integrating radiography, ultrasonography, magnetic resonance imaging, low-dose computed tomography, and artificial intelligence methods : Radiology and AI in SpA 2025-Dec-15, Rheumatology international IF:3.2Q2 DOI:10.1007/s00296-025-06051-7 PMID:41396276	综述	本文综述了脊柱关节炎的影像学诊断路径，整合了X线、超声、磁共振成像、低剂量CT和人工智能方法，并提出了当代诊断算法	提出了一个整合多模态影像学和人工智能的当代诊断算法，并系统讨论了AI在脊柱关节炎诊断和管理中的新兴应用	AI应用存在部署成本高和医疗法律考量等限制	优化脊柱关节炎的影像学诊断路径，并探讨人工智能在其中的应用	脊柱关节炎患者	数字病理学	脊柱关节炎	X线摄影、超声、磁共振成像、低剂量计算机断层扫描	深度学习	图像	NA	NA	NA	精度	NA
4799	2025-12-19	Multi-task deep learning meets hyperspectral imaging: A unified modeling framework for WEEE plastic identification and flame retardant quantification 2025-Dec-13, Journal of hazardous materials IF:12.2Q1 DOI:10.1016/j.jhazmat.2025.140828 PMID:41406523	研究论文	本研究提出了一种结合多任务深度学习与高光谱成像的统一框架，用于同时识别WEEE塑料类型、阻燃剂种类并量化其负载量	提出了一种集成多任务卷积神经网络、共享与任务特定学习、跨任务融合与注意力机制的统一框架，以同时处理塑料基材分类、阻燃剂类型识别和负载量回归任务，克服了传统单任务方法在处理高维光谱数据时的局限性	研究仅使用了实验室制备的样品，可能未完全覆盖实际回收场景中塑料的复杂性和多样性	开发一种高效、准确的WEEE塑料识别与阻燃剂量化方法，以支持智能回收与分选	三种常见WEEE塑料（ABS、HIPS、PP）与四种代表性阻燃剂（APP、ATH、DecaBDE、DecaBD）的实验室制备样品	计算机视觉	NA	高光谱成像	CNN	图像（高光谱图像）	实验室制备的塑料样品，包含三种塑料基材与四种阻燃剂在不同负载梯度（1-30%）下的组合	NA	多任务卷积神经网络	分类准确率, R分数（回归）	NA
4800	2025-12-19	Automated skin cancer detection using MedFusionNet with attention-based fusion of ConvNeXt and vision transformer 2025-Dec-12, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-31816-2 PMID:41387901	研究论文	本研究提出了一种名为MedFusionNet的新型深度卷积神经网络，通过自适应注意力机制融合ConvNeXt和Vision Transformer架构，用于皮肤癌的自动多分类检测	提出了一种结合ConvNeXt和Vision Transformer架构的自适应注意力融合方法，用于高级特征融合，以提升皮肤癌分类性能	未声称提供完全因果可解释性，且研究基于存在类别不平衡问题的公开数据集	开发一种高效的深度学习模型，用于皮肤癌的早期和准确诊断，以辅助临床治疗	皮肤癌样本，特别是黑色素瘤等皮肤病变	计算机视觉	皮肤癌	皮肤镜检查	CNN, Transformer	图像	两个公开皮肤镜检查基准数据集：ISIC-2019和HAM10000	NA	ConvNeXt, Vision Transformer (ViT), MedFusionNet	准确率, 精确率, 召回率, AUC	NA