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
6021	2026-01-21	Evaluation of deep learning-based methods for automatic detection and segmentation of brain metastases in T1-contrast MRI for stereotactic radiosurgery 2026-Jan, Journal of applied clinical medical physics IF:2.0Q3 DOI:10.1002/acm2.70459 PMID:41546659	研究论文	本研究评估并比较了基于不同框架的深度学习模型在T1对比增强MRI中自动检测和分割脑转移瘤的性能	首次对基于CNN、Transformer和Mamba架构的多种深度学习模型在脑转移瘤检测与分割任务上进行了全面的比较分析	研究为回顾性设计，且主要基于单中心数据，可能存在选择偏倚	评估和比较不同深度学习框架在脑转移瘤自动检测和分割中的性能，以辅助立体定向放射外科治疗规划	T1对比增强MRI图像中的脑转移瘤	数字病理	脑转移瘤	T1对比增强MRI	CNN, Transformer, Mamba	图像	934例患者（667例来自公开数据集，267例来自本机构）	NA	U-Mamba, nnU-Netv2	灵敏度, Dice相似系数, 阳性预测值, 表面DSC, Hausdorff距离95%	NA
6022	2026-01-21	A generic registration-assisted framework for dynamic magnetic resonance imaging super-resolution with misaligned training data 2026-Jan, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.70277 PMID:41549627	研究论文	提出了一种通用的配准辅助动态磁共振成像超分辨率框架，用于处理训练数据未对齐的问题	提出了一种通用的配准辅助超分辨率框架，允许在临床获取的未对齐低分辨率-高分辨率图像对上直接进行监督学习，通过超分辨率与配准任务的协同作用相互提升性能	未明确说明计算资源需求，且仅在腹部和心脏MRI数据集上进行了验证	解决动态磁共振成像中因生理运动导致的训练数据未对齐问题，提升超分辨率重建质量	动态磁共振成像数据	医学图像处理	NA	动态磁共振成像	深度学习	图像	腹部4D MRI数据集（20个训练案例，6个验证案例），心脏电影MRI数据集（100个训练案例，50个验证案例）	NA	多尺度递归配准网络	平均绝对误差, 结构相似性指数, 峰值信噪比, 学习感知图像块相似度, 自然图像质量评估器	NA
6023	2026-01-21	Prototype bank-driven test-time adaptation for medical ultrasound image segmentation 2026-Jan, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.70280 PMID:41549639	研究论文	本文提出了一种基于原型库的测试时自适应框架，用于解决医学超声图像分割中的域偏移问题	提出了一种无需源数据或目标标签的测试时自适应框架，结合动态统计融合模块和原型库引导的语义自适应模块，采用双分类器策略，无需反向传播更新模型参数	未明确说明框架在更广泛医学图像模态或更大规模数据集上的泛化能力	解决医学超声图像分割中因成像设备、采集协议和操作技术变化导致的域偏移问题	超声图像中的乳腺肿瘤和甲状腺肿瘤分割	医学图像分割	乳腺肿瘤, 甲状腺肿瘤	深度学习	深度神经网络	超声图像	NA	NA	NA	Dice系数	NA
6024	2026-01-21	Cycle-Consistent Zero-Shot Through-Plane Super-Resolution for Anisotropic Head MRI 2026, Information processing in medical imaging : proceedings of the ... conference DOI:10.1007/978-3-031-96628-6_17 PMID:41552688	研究论文	本文提出了一种基于循环一致性的零样本各向异性头部MRI超分辨率方法，利用去噪扩散零空间模型确保高分辨率图像与低分辨率观测的精确一致性	通过分析2D MRI采集的前向问题构建线性映射，结合去噪扩散概率模型实现零样本超分辨率，保证循环一致性同时生成逼真图像	方法主要针对T1加权头部MRI图像，在其他MRI序列或身体部位的泛化能力未验证	解决临床各向异性MRI图像的低分辨率问题，通过超分辨率技术提升图像质量	各向异性头部MRI图像	医学影像处理	NA	MRI成像	去噪扩散概率模型	MRI图像	来自多个数据集的T1加权头部MRI图像，包括训练集保留对象及两个外部站点数据	NA	DDNM（去噪扩散零空间模型）	失真度量，感知度量	NA
6025	2026-01-21	The Intelligent Evolution of Radar Signal Deinterleaving: A Systematic Review from Foundational Algorithms to Cognitive AI Frontiers 2025-Dec-31, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s26010248 PMID:41516682	综述	本文系统回顾了雷达信号分选领域从基础算法到认知人工智能前沿的智能演进历程	提供了一个统一数学框架，全面连接了算法演进与现代电磁环境的挑战，并深入探讨了深度学习、自监督学习、元学习、多站融合及大语言模型集成等新兴前沿	NA	系统分析雷达信号分选技术的发展，并指导未来端到端智能自主分选系统的研究	雷达信号分选算法与技术	机器学习	NA	NA	RNN, Transformer, CNN, GNN	信号数据	NA	NA	RNN, Transformer, CNN, GNN	NA	NA
6026	2026-01-21	Functional architecture of cardiac TF regulatory landscapes in control of mammalian heart development 2025-Dec-22, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.64898/2025.12.19.695499 PMID:41509364	研究论文	本研究通过功能基因组学方法，揭示了控制哺乳动物心脏发育的转录因子调控景观的功能架构	整合单核多组学分析、深度学习、位点特异性转基因和染色质构象建模，首次系统绘制了心脏增强子库和调控特征图谱，并发现了上游调控区间在转录控制中的关键作用	研究主要基于小鼠胚胎模型，人类心脏发育的调控景观可能存在物种特异性差异	解析先天性心脏病相关的基因调控网络，阐明心脏发育过程中转录因子剂量控制的增强子架构	小鼠胚胎心脏、心脏转录因子（如Mef2c、Tbx5）、心脏增强子模块	基因组学	先天性心脏病	单核多组学分析、基因组编辑、位点特异性转基因、染色质构象捕获	深度学习模型	基因组序列、单细胞多组学数据、染色质构象数据	小鼠胚胎心脏样本（具体数量未明确说明）	NA	NA	NA	NA
6027	2026-01-21	A Multi-phase CT Dataset for Automated Differential Diagnosis of Liver Tumors 2025-Dec-15, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-025-06343-4 PMID:41392114	研究论文	本文介绍了一个用于肝脏肿瘤自动鉴别诊断的多期相CT数据集MCT-LTDiag	提出了一个包含517个病例、涵盖五个肿瘤亚型的标准化多期相CT数据集，并展示了多期相整合能显著提升诊断性能	NA	开发一个用于肝脏肿瘤自动鉴别诊断的基准数据集	肝脏肿瘤患者的多期相CT扫描图像	数字病理学	肝癌	多期相对比增强CT扫描	机器学习,深度学习	图像	517个病例	NA	NA	NA	NA
6028	2026-01-21	Renji endoscopic submucosal dissection video data set for Esophagus 2025-Dec-10, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-025-06252-6 PMID:41372209	研究论文	本研究介绍了首个公开的食管内镜黏膜下剥离术视频数据集，包含25个手术视频和141,909个阶段标注	这是首个公开的、包含全面阶段标注的食管ESD视频数据集	数据集规模相对较小（仅25个手术视频），可能限制模型的泛化能力	为人工智能辅助内镜手术提供高质量的标注数据集，支持手术阶段识别研究	食管内镜黏膜下剥离术（ESD）视频	计算机视觉	食管疾病	内镜黏膜下剥离术（ESD）	深度学习	视频	25个手术视频，包含141,909个阶段标注	NA	NA	NA	NA
6029	2026-01-21	Quantitative CT Imaging in Progressive Pulmonary Fibrosis: Clinical Usefulness and Meaningful Threshold Definition 2025-Dec-06, Chest IF:9.5Q1 DOI:10.1016/j.chest.2025.11.031 PMID:41360185	研究论文	本研究通过深度学习定量CT成像算法，确定了非特发性肺纤维化间质性肺病患者中定义进行性肺纤维化的最小临床重要差异阈值，并评估其预后价值	首次使用深度学习定量CT成像算法定义了非特发性肺纤维化间质性肺病患者中FS变化的1年和6个月MCID阈值，并验证了这些阈值在预后预测和风险分层中的临床实用性	研究为回顾性设计，可能受到选择偏倚的影响，且仅基于单一中心的患者数据，外部验证尚需进一步研究	确定定量CT成像中FS变化的MCID阈值，并评估其在定义进行性肺纤维化和预测患者预后中的临床意义	非特发性肺纤维化间质性肺病患者	数字病理学	肺纤维化	深度学习定量CT成像算法	深度学习	CT图像	476名患者	NA	NA	最小临床重要差异, 风险比, 95%置信区间	NA
6030	2026-01-21	Mutualistic Multi-Network Noisy Label Learning (MMNNLL) Method and Its Application to Transdiagnostic Classification of Bipolar Disorder and Schizophrenia 2025-Dec, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2025.3585880 PMID:40614156	研究论文	本文提出了一种互惠多网络噪声标签学习方法，旨在通过神经影像数据提高双相情感障碍和精神分裂症的跨诊断分类准确性	提出了一种新的互惠多网络噪声标签学习方法，通过最大化深度神经网络在识别和利用干净与噪声标签样本时的一致性，有效处理临床诊断中可能存在的偏差或错误	未明确说明方法在更广泛精神疾病或不同神经影像数据上的泛化能力	提高精神疾病的诊断准确性，特别是针对双相情感障碍和精神分裂症的跨诊断分类	双相情感障碍和精神分裂症患者	机器学习	精神疾病	神经影像数据（功能连接性）	深度神经网络	图像数据（神经影像）	未明确指定患者样本数量，但使用了公共CIFAR-10和PathMNIST数据集进行验证	未明确指定	未明确指定	分类准确率	NA
6031	2026-01-21	Depthwise-Dilated Convolutional Adapters for Medical Object Tracking and Segmentation Using the Segment Anything Model 2 2025-Dec, Machine learning: science and technology DOI:10.1088/2632-2153/ae13d1 PMID:41551748	研究论文	提出了一种用于医学视频对象跟踪与分割的高效适配框架DD-SAM2，通过深度可分离扩张卷积适配器增强SAM2的多尺度特征提取能力	首次系统性地探索了基于适配器的微调策略，将Segment Anything Model 2应用于医学视频分割与跟踪，并充分利用其流式记忆机制	需要在有限训练数据的医学视频上进行微调，可能对数据稀缺场景的泛化能力存在限制	开发一种高效适配框架，提升SAM2在动态医学影像场景中的对象跟踪与分割性能	医学视频中的肿瘤分割和左心室跟踪	计算机视觉	肿瘤，心血管疾病	深度学习，视频分割	适配器微调框架	医学视频	TrackRad2025和EchoNet-Dynamic数据集	PyTorch	Segment Anything Model 2, Depthwise-Dilated Adapter	Dice系数	NA
6032	2026-01-21	Deep learning reconstruction for fast cardiovascular magnetic resonance imaging protocol: A comparative study with conventional cardiovascular magnetic resonance 2025-Nov-28, Journal of cardiovascular magnetic resonance : official journal of the Society for Cardiovascular Magnetic Resonance IF:4.2Q1 DOI:10.1016/j.jocmr.2025.102017 PMID:41318031	研究论文	本研究比较了压缩感知人工智能算法与传统灵敏度编码重建在加速心血管磁共振成像、提升图像质量和保持诊断准确性方面的表现	前瞻性验证了深度学习重建算法在多种临床序列（Cine、T2 STIR、LGE）中加速CMR采集、提升图像质量并保持诊断准确性的潜力	研究样本量相对有限（105名参与者），且未明确说明深度学习模型的具体架构细节	评估压缩感知人工智能算法在加速心血管磁共振成像采集、提升图像质量和保持诊断准确性方面的功能	105名计划进行临床心血管磁共振检查的参与者	医学影像分析	心血管疾病	心血管磁共振成像	深度学习	医学图像	105名参与者	NA	NA	信噪比, 对比噪声比, 边缘锐度, 心室功能参数, T2信号强度比, 晚期钆增强百分比, 主观图像质量评分（5点李克特量表）	NA
6033	2026-01-21	Deep Learning Architectures for Code-Modulated Visual Evoked Potentials Detection 2025-Nov-26, ArXiv PMID:41356065	研究论文	本研究提出并评估了多种深度学习架构，用于检测基于代码调制视觉诱发电位的非侵入性脑机接口，显著提升了单次试验解码的准确性和鲁棒性	引入了基于Siamese网络的相似性解码方法，并采用Earth Mover's Distance及其约束版本作为距离度量，相比传统欧氏和马氏距离，对EEG信号中的时间延迟变化表现出更强的鲁棒性	研究仅涉及13名健康成年人，样本量较小，且未在患者群体或更复杂环境中验证	开发高鲁棒性的解码方法，以解决基于代码调制视觉诱发电位的非侵入性脑机接口中EEG信号的时间变异性和会话依赖性噪声问题	健康成年人的脑电图信号	机器学习	NA	脑电图记录	CNN, Siamese网络	脑电图信号	13名健康成年人	NA	卷积神经网络, Siamese网络	准确率	NA
6034	2026-01-21	AI-aided segmentation of four types of drusen in volumetric OCT 2025-Nov-01, Biomedical optics express IF:2.9Q2 DOI:10.1364/BOE.566705 PMID:41293704	研究论文	本文提出了一种结合卷积神经网络进行自动玻璃膜疣分割和专用分类模块的深度学习框架，用于从OCT图像中准确分割和分类四种临床相关的玻璃膜疣类型	开发了一个深度学习框架，首次结合自动分割和分类模块，能够区分四种临床相关的玻璃膜疣类型，并在定量分析方面显示出显著改进	NA	实现年龄相关性黄斑变性（AMD）中玻璃膜疣的客观评估和监测	光学相干断层扫描（OCT）图像中的玻璃膜疣	计算机视觉	年龄相关性黄斑变性	光学相干断层扫描（OCT）	CNN	图像	NA	NA	NA	Dice系数, 临界成功指数	NA
6035	2026-01-21	DeepWheat: predicting the effects of genomic variants on gene expression and regulatory activities across tissues and varieties in wheat using deep learning 2025-Sep-29, Genome biology IF:10.1Q1 DOI:10.1186/s13059-025-03809-x PMID:41024142	研究论文	本文提出了一个名为DeepWheat的深度学习框架，用于预测小麦中基因组变异对基因表达和调控活性的影响	开发了DeepWheat框架，包含DeepEXP和DeepEPI两个模型，能够整合序列和表观基因组特征进行组织特异性基因表达预测，并支持跨品种的模型迁移	NA	预测小麦中基因组变异对组织特异性基因表达和调控活性的影响，以支持作物功能基因组学和育种	小麦	机器学习	NA	深度学习	深度学习模型	基因组序列, 表观基因组数据	五个小麦品种	NA	DeepEXP, DeepEPI	皮尔逊相关系数	NA
6036	2026-01-21	Fetal Sleep: A Cross-Species Review of Physiology, Measurement, and Classification 2025-Jun-27, ArXiv PMID:41019222	综述	本文综述了胎儿睡眠的生理特征、测量方法和分类技术，并探讨了宫内条件对其的影响	跨物种比较胎儿睡眠模式，并综合了从传统规则方法到深度学习的最新分类技术	NA	为开发客观、多模态、非侵入性的胎儿睡眠监测技术提供基础，以支持产前护理的早期诊断和干预	人类和大型动物模型的胎儿睡眠	NA	NA	侵入性动物技术和非侵入性人类模态	深度学习	NA	NA	NA	NA	NA	NA
6037	2026-01-21	Automated grading and staging of ovarian cancer using deep learning on the transmission optical microscopy bright-field images of thin biopsy tissue samples 2025-May-15, ArXiv PMID:40463694	研究论文	本研究提出了一种基于深度学习的框架，用于自动化预测卵巢癌分期，利用常规组织病理学图像实现高精度分类	首次将迁移学习与ResNet-101结合，并采用遗传算法优化超参数，以自动化方式对卵巢癌组织切片进行分级和分期	未提及模型在外部验证集上的泛化能力，且数据来源和样本多样性可能有限	开发自动化方法以辅助卵巢癌的诊断和分期，减少人工评估的时间和主观差异	卵巢癌薄组织活检样本的透射光学显微镜明场图像	数字病理学	卵巢癌	组织病理学成像	CNN	图像	NA	PyTorch, TensorFlow	ResNet-101	准确率	NA
6038	2026-01-21	Weakly Supervised Deep Learning Can Analyze Focal Liver Lesions in Contrast-Enhanced Ultrasound 2025, Digestion IF:3.0Q2 DOI:10.1159/000545098 PMID:40049151	研究论文	本研究评估了一种弱监督深度学习模型在对比增强超声（CEUS）中区分恶性与良性局灶性肝病变（FLLs）的性能	采用弱监督注意力机制的多实例学习算法，无需手动标注，仅使用病例标签即可分类肝病变	回顾性研究，样本来自单一三级医院，可能限制泛化能力	评估弱监督深度学习在CEUS中自动分类肝病变恶性与否的可行性	局灶性肝病变（FLLs）患者	计算机视觉	肝病	对比增强超声（CEUS）	深度学习	图像	370名患者，共955,938张图像	NA	注意力机制的多实例学习算法	AUC, 准确率, 灵敏度, 特异度, F1分数	NA
6039	2026-01-21	Fluid and White Matter Suppression contrasts MRI improves Deep Learning detection of Multiple Sclerosis Cortical Lesions 2025, NeuroImage. Clinical DOI:10.1016/j.nicl.2025.103818 PMID:40695098	研究论文	本研究探讨了流体和白质抑制（FLAWS）MRI序列在提高深度学习模型检测和分割多发性硬化（MS）患者皮质病变方面的效果，并开发了能泛化到仅使用标准T1加权图像（MPRAGE）的临床环境的模型	首次将FLAWS MRI序列与深度学习结合，显著提升了皮质病变的检测和分割性能，并实现了从先进研究序列到常规临床序列的知识迁移和泛化	研究基于多中心数据，但样本量相对有限（204名患者），且外部验证仅在一个机构进行，可能影响模型的广泛适用性	提高多发性硬化患者皮质病变的自动检测和分割准确性，并促进深度学习模型在临床环境中的实际应用	多发性硬化（MS）患者的MRI图像，特别是皮质病变	数字病理学	多发性硬化	FLAWS MRI序列、MP2RAGE序列、MPRAGE序列	深度学习模型	MRI图像	204名多发性硬化患者	NA	NA	F1-score, DSC	NA
6040	2026-01-21	From CNNs to SAM: A Survey of Deep Learning Techniques for Liver Tumor Segmentation in CT Images 2025, IEEE access : practical innovations, open solutions IF:3.4Q2 DOI:10.1109/access.2025.3631322 PMID:41550585	综述	本文对基于深度学习的CT图像肝脏肿瘤分割技术进行了全面综述，分析了100多篇相关研究论文	从CNN到SAM等多个维度系统梳理了肝脏肿瘤分割领域的发展脉络与新兴趋势，并探讨了不同方法选择的影响	作为综述文章，主要总结现有研究，未提出新的模型或方法	综述深度学习技术在CT图像肝脏肿瘤分割领域的研究进展与应用	肝脏肿瘤的CT图像分割	计算机视觉	肝癌	CT成像	深度学习模型	CT图像	NA	NA	CNN, SAM	NA	NA