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
5541	2025-10-06	Deep learning networks based decision fusion model of EEG and fNIRS for classification of cognitive tasks 2024-Aug, Cognitive neurodynamics IF:3.1Q2 DOI:10.1007/s11571-023-09986-4 PMID:39104699	研究论文	提出基于深度学习网络的脑电图和功能性近红外光谱决策融合模型，用于认知任务分类	首次将EEG和fNIRS的决策融合与多种深度学习网络结合，在认知任务分类中实现性能提升	使用开源数据集，样本量有限（26和29名受试者），未在更大规模数据上验证	开发多模态神经影像数据的认知任务分类方法	人类受试者在执行认知任务时的脑电图和功能性近红外光谱数据	机器学习	神经系统疾病	脑电图(EEG), 功能性近红外光谱(fNIRS), 血氧水平依赖信号	CNN, LSTM, GRU	时间序列神经影像数据	数据集01: 26名受试者执行3种认知任务；数据集02: 29名受试者执行2种认知任务	NA	CNN-LSTM, CNN-GRU, LSTM-GRU, CNN-LSTM-GRU	准确率, AUC	NA
5542	2025-10-06	Fully Automated Deep Learning Model to Detect Clinically Significant Prostate Cancer at MRI 2024-08, Radiology IF:12.1Q1 DOI:10.1148/radiol.232635 PMID:39105640	研究论文	开发全自动深度学习模型用于检测MRI图像中的临床显著前列腺癌	使用患者级别标签而非肿瘤位置信息训练模型，并证明其性能与放射科医生相当	回顾性研究设计，数据来自单一学术机构的多中心	开发深度学习模型检测临床显著前列腺癌	前列腺癌患者	医学影像分析	前列腺癌	多参数MRI	CNN	医学影像	5735次检查（5215名患者），其中1514次检查显示临床显著前列腺癌	NA	卷积神经网络	AUC, DeLong检验	NA
5543	2025-10-06	Lung CT harmonization of paired reconstruction kernel images using generative adversarial networks 2024-Aug, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.17028 PMID:38530135	研究论文	本研究使用生成对抗网络实现肺部CT图像中配对重建核的协调转换	首次在多厂商低剂量CT肺癌筛查队列中研究核协调，并评估在定量CT评估中的有效性	仅使用100对训练样本训练每个模型，样本量相对有限	研究CT图像重建核协调方法，减少定量CT评估中的测量变异	国家肺癌筛查试验中的CT扫描图像对	计算机视觉	肺癌	CT成像	GAN	医学图像	1000对五种不同配对核类型的CT图像（每种200对）	NA	pix2pix	RMSE, PSNR, SSIM	NA
5544	2025-10-06	Stain-Free Approach to Determine and Monitor Cell Heath Using Supervised and Unsupervised Image-Based Deep Learning 2024-08, Journal of pharmaceutical sciences IF:3.7Q2 DOI:10.1016/j.xphs.2024.05.001 PMID:38710387	研究论文	提出一种基于深度学习的无染色细胞健康监测方法，通过细胞形态特征预测细胞状态	结合流式成像显微镜与深度学习，首次实现无需染色剂即可通过细胞形态指纹识别细胞健康状态	研究仅使用Jurkat细胞系，未验证其他细胞类型的适用性	开发用于细胞治疗产品的快速、无创质量监测方法	未染色Jurkat细胞（永生化人类T淋巴细胞）	计算机视觉	细胞治疗相关疾病	流式成像显微镜（FIM）	监督学习算法, 变分自编码器（VAE）	细胞图像	健康细胞、死亡细胞和化学诱导凋亡细胞的图像数据集	NA	变分自编码器	与染色细胞计数活力测量结果的一致性	NA
5545	2025-10-06	Optical Coherence Tomography Versus Optic Disc Photo Assessment in Glaucoma Screening 2024-Aug-01, Journal of glaucoma IF:2.0Q2 DOI:10.1097/IJG.0000000000002392 PMID:38546240	综述	比较光学相干断层扫描和视盘摄影在青光眼筛查中的优势与局限性	提出结合人工智能技术优化两种筛查方法的新方向，特别探讨使用OCT客观数据训练AI模型的潜力	基于文献综述而非原始研究，AI模型效果受训练数据质量限制	评估OCT和视盘摄影在青光眼筛查中的临床应用价值	青光眼筛查技术	医学影像分析	青光眼	光学相干断层扫描，视盘摄影，人工智能	深度学习模型	医学影像	NA	NA	NA	准确度，阳性预测值	NA
5546	2025-10-06	Deep learning prediction of stroke thrombus red blood cell content from multiparametric MRI 2024-Aug, Interventional neuroradiology : journal of peritherapeutic neuroradiology, surgical procedures and related neurosciences IF:1.5Q3 DOI:10.1177/15910199221140962 PMID:36437762	研究论文	本研究使用卷积神经网络通过多参数MRI图像预测缺血性卒中血栓中红细胞含量	首次使用深度学习模型基于多参数MRI定量预测卒中血栓红细胞含量，并开发数据增强技术提升模型性能	样本量相对有限（188个血栓图像切片），准确率仍有提升空间	评估卷积神经网络预测缺血性卒中血栓红细胞含量的能力	缺血性卒中患者血栓样本	医学影像分析	缺血性卒中	多参数MRI，三维多回波梯度回波序列，组织学分析	CNN	MRI图像	188个血栓图像切片	NA	3层CNN	准确率，AUC	NA
5547	2025-10-06	Improving Image Segmentation with Contextual and Structural Similarity 2024-Aug, Pattern recognition IF:7.5Q1 DOI:10.1016/j.patcog.2024.110489 PMID:38645435	研究论文	提出上下文相似性损失和结构相似性损失来改进医学图像分割性能	通过显式建模体素间关系，提出两种新型损失函数来解决语义不一致预测问题	仅在特定医学图像数据集上验证，未涉及其他类型医学图像	改进医学图像分割的语义一致性	锥束CT图像中的颅颌面畸形和胰腺数据集	计算机视觉	颅颌面畸形, 胰腺疾病	锥束CT成像	深度学习分割模型	医学图像	临床CBCT数据集和公共胰腺数据集	NA	NA	语义保持能力评估	NA
5548	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
5549	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
5550	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
5551	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
5552	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
5553	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
5554	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
5555	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
5556	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
5557	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
5558	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
5559	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
5560	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