深度学习在生物医药领域中的应用

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
481	2025-09-05	LST-AI: A deep learning ensemble for accurate MS lesion segmentation 2024, NeuroImage. Clinical DOI:10.1016/j.nicl.2024.103611 PMID:38703470	研究论文	提出一种基于深度学习集成模型LST-AI，用于精确分割多发性硬化症脑白质病变	采用三个3D U-Net集成架构，结合二元交叉熵和Tversky损失函数的复合损失函数，显式处理病变与非病变组织的不平衡问题	NA	开发高性能开源脑白质病变自动分割工具	多发性硬化症患者的脑部MRI图像	医学图像分析	多发性硬化症	3D MRI成像	3D U-Net集成	医学图像（T1加权和FLAIR序列）	491对MRI图像用于训练，103个公开测试案例
482	2025-09-05	Geodesic shape regression based deep learning segmentation for assessing longitudinal hippocampal atrophy in dementia progression 2024, NeuroImage. Clinical DOI:10.1016/j.nicl.2024.103623 PMID:38821013	研究论文	提出一种基于测地线形状回归的深度学习分割方法GeoLongSeg，用于评估痴呆进展中的纵向海马体萎缩	将测地线形状回归整合到两阶段分割网络中，通过增强个体内形态一致性来减少与疾病无关的纵向变异	NA	准确分割纵向MRI中的海马体形态，辅助痴呆早期诊断	痴呆患者和正常对照的海马体	医学图像分析	痴呆症	深度学习，测地线形状回归	3D U-Net	纵向3T T1加权MR图像	阿尔茨海默病神经影像倡议(ADNI)的纵向数据
483	2025-09-05	Cortical thickness and grey-matter volume anomaly detection in individual MRI scans: Comparison of two methods 2024, NeuroImage. Clinical DOI:10.1016/j.nicl.2024.103624 PMID:38823248	研究论文	比较两种基于不同软件（FreeSurfer与DL+DiReCT）的个体MRI扫描中皮质厚度和灰质体积异常检测方法的性能	首次在公共OASIS3数据集上对比开源工具ScanOMetrics结合传统FreeSurfer与深度学习工具DL+DiReCT的异常检测效果，并验证深度学习工具显著缩短处理时间	临床评估仍处于早期阶段，未涉及大规模临床环境验证	评估不同脑形态计量工具在个体MRI异常检测中的性能差异	阿尔茨海默病患者和健康对照者的脑部MRI数据	医学影像分析	阿尔茨海默病	脑形态计量分析、规范建模	深度学习（未指定具体模型）	MRI脑部扫描图像	OASIS3公共数据集中的AD患者和健康对照组
484	2025-09-05	A deep learning analysis of stroke onset time prediction and comparison to DWI-FLAIR mismatch 2023, NeuroImage. Clinical DOI:10.1016/j.nicl.2023.103544 PMID:38000188	研究论文	使用深度学习模型预测缺血性卒中发病时间，并与DWI-FLAIR不匹配技术进行比较	首次采用组卷积神经网络分析未处理的DWI和FLAIR影像数据，并通过未标记数据预训练提升模型性能，在人类难以判定的病例中增强诊断准确性	研究未明确说明样本量规模及模型在多样化临床环境中的泛化能力	改进卒中发病时间预测精度，提升DWI-FLAIR不匹配概念的临床应用可及性	缺血性卒中患者的神经影像数据（DWI和FLAIR序列）	医学影像分析	脑血管疾病	深度学习，医学影像处理	Group CNN（组卷积神经网络）	医学影像（DWI和FLAIR）	NA
485	2025-09-05	Identifying Drug-Resistant Tuberculosis in Chest Radiographs: Evaluation of CNN Architectures and Training Strategies 2021-11, Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. Annual International Conference DOI:10.1109/EMBC46164.2021.9630189 PMID:34891867	研究论文	本研究利用卷积神经网络分析胸部X光片以区分耐药性和药物敏感性肺结核	采用预训练CNN架构结合标准与深度学习数据增强策略提升分类性能，在结核病耐药性识别领域实现高达85%的AUC值	未明确说明样本量具体数值及模型泛化能力的验证范围	通过医学影像早期诊断肺结核耐药性以辅助临床治疗决策	肺结核患者的胸部X光影像	计算机视觉	肺结核	深度学习数据增强	CNN（包括InceptionV3）	医学影像（胸部X光片）	来自NIAID TB Portals的标注数据及未标注外部数据源
486	2025-09-04	Deep learning mammography-based breast cancer risk model, its serial change, and breast cancer mortality 2025-Sep-03, Breast cancer (Tokyo, Japan) DOI:10.1007/s12282-025-01772-w PMID:40900381	研究论文	基于深度学习模型Mirai评估乳腺X线摄影风险评分及其随时间变化与乳腺癌特异性死亡率的关联	首次将深度学习乳腺癌风险预测模型与死亡率结局直接关联，并分析风险评分动态变化对死亡风险的预测价值	样本中乳腺癌相关死亡事件较少（31例），可能影响统计效力	验证AI风险模型对乳腺癌死亡率的预测能力	124,653名接受乳腺X线筛查的韩国无癌女性	数字病理	乳腺癌	深度学习	Mirai (CNN-based)	乳腺X线图像	124,653名女性，1,075,177人年随访
487	2025-09-03	Robust multi-coil MRI reconstruction via self-supervised denoising 2025-Nov, Magnetic resonance in medicine IF:3.0Q2 DOI:10.1002/mrm.30591 PMID:40457510	研究论文	本研究探讨了在训练深度学习MRI重建方法前加入自监督去噪预处理步骤对高斯噪声污染数据的效果	利用GSURE进行自监督去噪作为预处理步骤，提升多线圈MRI重建质量，无需无噪声参考数据	实验仅针对T2加权脑部和脂肪抑制膝关节扫描，未验证其他MRI序列或身体部位的普适性	提高加速多线圈磁共振成像（MRI）重建的质量和效率	T2加权脑部扫描和脂肪抑制质子密度膝关节扫描的MRI数据	医学影像处理	NA	Generalized Stein's Unbiased Risk Estimate (GSURE), 深度学习重建方法	Diffusion Probabilistic Models (DPMs), Model-Based Deep Learning (MoDL)	多线圈k空间数据，图像	NA
488	2025-09-03	SMART MRS: A Simulated MEGA-PRESS ARTifacts toolbox for GABA-edited MRS 2025-Nov, Magnetic resonance in medicine IF:3.0Q2 DOI:10.1002/mrm.30597 PMID:40485116	研究论文	开发了一个基于Python的工具箱SMART MRS，用于模拟GABA编辑MRS数据中的常见伪影	创建了首个专门模拟GABA编辑MRS伪影的Python工具箱，包含多种伪影生成功能并支持机器学习模型训练	NA	开发用于模拟伽玛-氨基丁酸编辑磁共振波谱数据中常见伪影的工具箱	磁共振波谱数据中的各类伪影	医学影像分析	NA	MEGA-PRESS MRS, 深度学习	机器学习模型	磁共振波谱数据	NA
489	2025-09-03	MC-RED: A deep learning network for motion correction in 3D CEST imaging 2025-Nov, Magnetic resonance in medicine IF:3.0Q2 DOI:10.1002/mrm.30609 PMID:40495308	研究论文	提出并验证了一种基于深度学习的运动校正方法MC-RED，用于提升3D CEST成像的图像质量	采用结合频率特异性信息和静态参考图像的残差编码-解码网络，生成无运动参考帧以校正运动伪影	NA	开发并验证深度学习运动校正方法以提升3D CEST成像质量	健康志愿者模拟数据和脑炎患者临床数据	医学影像分析	脑炎	CEST成像，Lorentzian差异分析	残差编码-解码网络（RED）	3D医学影像	健康志愿者和脑炎患者数据（具体数量未明确说明）
490	2025-09-03	Deep learning-based automatic dose optimization for brachytherapy 2025-Nov, Applied radiation and isotopes : including data, instrumentation and methods for use in agriculture, industry and medicine IF:1.6Q3 DOI:10.1016/j.apradiso.2025.111988 PMID:40532513	研究论文	本研究评估了不同剂量归一化方法对基于深度学习的近距离放疗剂量预测的影响，并利用逆向优化算法提升治疗计划质量	首次系统比较未处理剂量与三种归一化方法在3D U-Net模型中的预测性能，并验证逆向剂量优化算法对深度学习预测结果的进一步优化效果	研究仅基于单一机构186例宫颈癌患者数据，未包含其他癌症类型或更大规模多中心验证	确定近距离放疗中深度学习剂量预测的最佳数据处理方法，并提升治疗计划质量	宫颈癌患者的近距离放疗剂量分布数据	医学影像分析	宫颈癌	剂量分布预测、逆向优化算法	3D U-Net	3D剂量分布数据	186例宫颈癌患者数据（训练集150例，验证集18例，测试集18例）
491	2025-09-03	Synergistic analysis based on chemometrics and deep learning: An innovative Kolmogorov-Arnold neural network (CKAN) model combined with ternary hybrid SERS substrate (Au@mSiO₂(YSN)-Fe₃O₄@MoS₂-rGO) for highly sensitive detection of trace quinolone antibiotics in milk 2025-Nov-01, Food chemistry IF:8.5Q1 DOI:10.1016/j.foodchem.2025.145193 PMID:40544590	研究论文	提出一种基于三元复合SERS基底和深度学习的创新方法，用于牛奶中痕量喹诺酮类抗生素的高灵敏度检测	结合化学计量学算法与深度学习模型（CKAN），并设计三元杂化SERS基底（Au@mSiO₂(YSN)-Fe₃O₄@MoS₂-rGO），实现高精度定性与定量分析	NA	开发高灵敏度检测牛奶中痕量喹诺酮类抗生素的方法	牛奶中的恩诺沙星（ENR）、依诺沙星（ENO）和诺氟沙星（NOR）	分析化学与深度学习交叉	NA	表面增强拉曼光谱（SERS）、有限差分时域（FDTD）方法	Kolmogorov-Arnold神经网络（CKAN）	光谱数据	NA
492	2025-09-03	Hyperspectral-driven PSO-SVM model and optimized CNN-LSTM-Attention fusion network for qualitative and quantitative non-destructive detection of adulteration in strong-aroma Baijiu 2025-Oct-30, Food chemistry IF:8.5Q1 DOI:10.1016/j.foodchem.2025.145197 PMID:40541145	研究论文	结合高光谱成像与深度学习，开发PSO-SVM分类模型和GLSNet融合网络，用于浓香型白酒掺假的定性与定量无损检测	提出新型融合网络GLSNet（Ghost-LSTM-Scaled Dot-Product Attention），在定量预测中显著优于传统方法，推理效率提升3.55倍，并通过热图可视化掺假分布	NA	实现白酒掺假的快速准确无损检测，为质量控制和市场监管提供技术支持	浓香型白酒样品	计算机视觉	NA	高光谱成像	PSO-SVM, CNN, LSTM, Attention机制, GLSNet融合网络	高光谱图像	NA
493	2025-09-03	High-Resolution Magnetic Resonance Imaging Radiomics for Identifying High-Risk Intracranial Plaques 2025-Oct, Translational stroke research IF:3.8Q2 DOI:10.1007/s12975-025-01345-1 PMID:40108073	研究论文	基于高分辨率磁共振成像（HRMRI）的影像组学模型用于区分症状性和无症状性颅内斑块	结合传统影像特征与影像组学特征构建混合模型，并应用深度学习和机器学习方法提升高危斑块识别准确率	样本量有限（172名患者，188个斑块），模型泛化能力需进一步验证	识别易破裂的高危颅内斑块以预测脑血管事件	颅内动脉粥样硬化斑块（100个症状性，88个无症状）	医学影像分析	脑血管疾病	高分辨率磁共振成像（HRMRI），影像组学分析	随机森林、岭回归、LASSO、深度学习（DL）	医学影像（MRI）	172名患者，188个颅内斑块
494	2025-09-03	ElastoNet: Neural network-based multicomponent MR elastography wave inversion with uncertainty quantification 2025-Oct, Medical image analysis IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.media.2025.103642 PMID:40482562	研究论文	提出一种基于神经网络的多成分磁共振弹性成像波反演方法ElastoNet，具备不确定性量化能力	首次实现独立于分辨率和振动频率的多波成分分析，并提供不确定性量化图谱	NA	开发通用神经网络反演方法以克服噪声和压缩波对磁共振弹性成像参数重建的影响	剪切波传播数据	医学影像分析	NA	磁共振弹性成像(MRE), 证据深度学习	神经网络	波图像数据	合成波斑块(5×5像素), 有限元模拟数据, 体模数据, 14名健康志愿者的宽频多频率腹部MRE数据
495	2025-09-03	Navigating the landscape of multimodal AI in medicine: A scoping review on technical challenges and clinical applications 2025-Oct, Medical image analysis IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.media.2025.103621 PMID:40482561	综述	本文对基于深度学习的多模态AI在医学领域的应用进行了范围综述，分析了432篇相关论文	系统评估多模态AI模型相比单模态模型的性能提升（AUC平均提高6.2个百分点），并识别关键技术挑战和临床实施策略	存在跨部门协调困难、数据异质性和数据集不完整等持续挑战	探讨多模态AI在医学领域的技术挑战和临床应用	2018-2024年间发表的432篇医学多模态AI研究论文	机器学习	NA	深度学习	多模态AI	多模态医疗数据	432篇研究论文
496	2025-09-03	Automatic MRI segmentation of masticatory muscles using deep learning enables large-scale muscle parameter analysis 2025-Oct, International journal of oral and maxillofacial surgery IF:2.2Q2 DOI:10.1016/j.ijom.2025.05.008 PMID:40483235	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的自动MRI咀嚼肌分割方法，用于支持大规模肌肉参数分析	首次实现八块咀嚼肌的自动MRI分割，为个性化种植体设计提供肌肉生物力学参数	训练样本量有限（40例MRI扫描），需进一步验证模型泛化能力	通过自动分割技术提升颌骨重建手术的个性化和成功率	咀嚼肌（包括横截面积、向量和体积等参数）	医学图像分析	颌面外科疾病	深度学习，MRI成像	深度学习模型（具体架构未明确说明）	MRI图像（T1加权）	40例训练扫描（手动或伪标注分割）+10例测试扫描
497	2025-09-03	A novel explainable AI framework for medical image classification integrating statistical, visual, and rule-based methods 2025-Oct, Medical image analysis IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.media.2025.103665 PMID:40505210	研究论文	提出一种新颖的可解释AI框架，集成统计、可视化和基于规则的方法，用于医学图像分类	首次将统计特征、可视化覆盖图和基于规则的解析结合，提供局部化且可量化的模型决策解释	NA	提升深度学习模型在医学图像分析中的透明度和可解释性	医学图像数据	计算机视觉	多种疾病（COVID-19、乳腺癌、脑肿瘤、肺癌、结肠癌、青光眼）	特征选择（零基过滤与互信息选择）、决策树、RuleFit模型	Mobilenetv2、决策树、RuleFit	图像	五个医学影像数据集（具体样本数未明确说明）
498	2025-09-03	Deep learning detection of acute and sub-acute lesion activity from single-timepoint conventional brain MRI in multiple sclerosis 2025-Oct, Medical image analysis IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.media.2025.103619 PMID:40505211	研究论文	开发深度学习模型从单时间点常规脑MRI中检测多发性硬化症的急性和亚急性病变活动	首次提出从过去24周内单时间点常规脑MRI量化近期急性病变活动的临床相关任务，并证明2D-UNet在此任务上的优越性	NA	通过深度学习提高多发性硬化症急性炎症活动的检测和预后预测能力	多发性硬化症患者的脑部MRI图像	计算机视觉	多发性硬化症	深度学习	2D-UNet, transformers, ensemble approaches	MRI图像	独立复发缓解型多发性硬化症队列
499	2025-09-03	TCFNet: Bidirectional face-bone transformation via a Transformer-based coarse-to-fine point movement network 2025-Oct, Medical image analysis IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.media.2025.103653 PMID:40527150	研究论文	提出一种基于Transformer的从粗到细点移动网络（TCFNet），用于实现密集人脸-骨骼点云的双向精确转换	结合Transformer和局部信息聚合网络（LIA-Net）的两阶段框架，通过建模局部几何结构和利用专家知识的辅助损失，实现无监督的精确点云转换	未明确说明模型计算复杂度或实时性能，且辅助损失为可选项可能影响关键器官重建一致性	提升正颌外科手术规划中计算机辅助模拟的准确性和效率	人脸与骨骼的三维点云数据	计算机视觉	NA	深度学习点云处理	Transformer, LIA-Net, GRU	3D点云	NA
500	2025-09-03	A Performance Benchmarking Review of Transformers for Speaker-Independent Speech Emotion Recognition 2025-Oct, International journal of neural systems IF:6.6Q1 DOI:10.1142/S0129065725300013 PMID:40726155	研究论文	对Transformer架构在说话人无关语音情感识别任务中的性能进行全面评估与比较	首次对多种Transformer模型在跨数据集说话人无关SER任务上进行系统性性能基准测试	跨数据集测试准确率仍较低（最高58.85%），表明模型泛化能力有限	评估Transformer架构在说话人无关语音情感识别中的性能表现	语音情感识别系统	自然语言处理	NA	深度学习，Transformer架构	Transformer	音频信号	多个公开SER数据集（具体数量未明确说明）