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
7221	2025-10-06	Generation of synthetic CT-like imaging of the spine from biplanar radiographs: comparison of different deep learning architectures 2025-Jul-01, Neurosurgical focus IF:3.3Q1 DOI:10.3171/2025.4.FOCUS25170 PMID:40591967	研究论文	比较两种深度学习架构（GAN和CNN-INR）从双平面X光片生成脊柱合成CT图像的性能	首次系统比较GAN和CNN-INR在从双平面X光片生成脊柱合成CT图像方面的表现	两种模型均未达到临床级输出质量，样本量相对有限（216训练+54验证）	开发从双平面X光片生成脊柱合成CT图像的稳健且临床可行的深度学习方法	脊柱CT图像和对应的数字重建X光片（DRRs）	计算机视觉	脊柱疾病	数字重建X光片（DRRs）技术	GAN, CNN	医学图像（CT和X光片）	216个训练病例和54个验证病例	NA	GAN, CNN结合隐式神经表示（CNN-INR）	结构相似性指数（SSIM）, 峰值信噪比（PSNR）, 余弦相似度（CS）	NA
7222	2025-10-06	Deep learning-based clinical decision support system for intracerebral hemorrhage: an imaging-based AI-driven framework for automated hematoma segmentation and trajectory planning 2025-Jul-01, Neurosurgical focus IF:3.3Q1 DOI:10.3171/2025.5.FOCUS25246 PMID:40591968	研究论文	开发基于深度学习的临床决策支持系统，用于脑出血的自动化血肿分割和手术轨迹规划	首次整合nnU-Net血肿分割、CT重定向、安全区域划分和轨迹优化于一体的AI驱动框架	对小脑幕下血肿的处理存在局限性	democratize surgical planning and reduce operator dependence	脑出血患者的CT影像数据	医学影像分析	脑出血	CT影像分析	深度学习	CT图像	347名患者（31,024个CT切片）	nnU-Net	nnU-Net	Dice相似系数, 组内相关系数	NA
7223	2025-10-06	A novel deep learning system for automated diagnosis and grading of lumbar spinal stenosis based on spine MRI: model development and validation 2025-Jul-01, Neurosurgical focus IF:3.3Q1 DOI:10.3171/2025.4.FOCUS24670 PMID:40591977	研究论文	开发基于脊柱MRI的深度学习系统，用于腰椎管狭窄症的自动诊断和分级	设计了改进的单阶段YOLOv5网络，可同时检测感兴趣区域并进行多类别分级	研究样本量相对有限，外部验证集仅包含50名患者	开发自动化的腰椎管狭窄症诊断和分级系统	接受腰椎MRI检查的住院患者	计算机视觉	脊柱疾病	MRI成像	深度学习	医学影像	内部数据集420名患者，外部测试集50名患者	YOLOv5	改进的单阶段YOLOv5网络	召回率,AUC,灵敏度,kappa系数	NA
7224	2025-10-06	Photon-counting detector CT of the brain reduces variability of Hounsfield units and has a mean offset compared with energy-integrating detector CT 2025-Jul-01, AJNR. American journal of neuroradiology DOI:10.3174/ajnr.A8910 PMID:40592542	研究论文	比较光子计数探测器CT与能量积分探测器CT在脑部成像中亨氏单位变异性和图像质量的差异	首次使用基于深度学习的自动脑部分割技术系统比较PCD-CT和EID-CT在脑灰白质区分中的性能表现	回顾性研究设计，未包含脑部病变患者，需要进一步研究调整窗口预设值的必要性	评估新型光子计数探测器CT技术在脑部成像中的性能优势	接受脑部CT扫描的无脑部病变患者	医学影像分析	脑部疾病	CT成像，深度学习分割	深度学习	CT图像	总计509名患者（EID-CT组329名，PCD-CT组180名），年龄匹配子集314名	NA	NA	亨氏单位，灰白质对比度，图像噪声，对比噪声比，灰白质比率	NA
7225	2025-10-06	Evaluation of the effectiveness of artificial intelligence models in radiopaque and radiolucent lesions of the maxillofacial region on panoramic radiographs 2025-Jul-01, Oral radiology IF:1.6Q3 DOI:10.1007/s11282-025-00838-x PMID:40593453	研究论文	评估深度学习模型在曲面断层片上对上颌骨区域阻射性和透射性病变的分类、检测和分割效果	首次系统比较多种深度学习架构在曲面断层片上对上颌骨区域病变的自动化分析性能	样本年龄范围较宽(12-80岁)，多分类任务准确率相对较低	评估人工智能模型在口腔颌面部影像诊断中的有效性	上颌骨区域的阻射性和透射性病变	计算机视觉	口腔颌面部疾病	全景放射摄影	CNN	医学影像	年龄12-80岁患者的曲面断层片	NA	AlexNet,VGG16,GoogleNet,YOLOv8	准确率,精确率,F1分数,平均精度均值	NA
7226	2025-07-03	Deep learning radiomics and mediastinal adipose tissue-based nomogram for preoperative prediction of postoperative‌ brain metastasis risk in non-small cell lung cancer 2025-Jul-01, BMC cancer IF:3.4Q2 DOI:10.1186/s12885-025-14466-5 PMID:40597925	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
7227	2025-10-06	The deep radon prior-based stationary CT image reconstruction algorithm for two phase flow inspection 2025-Jul, Journal of X-ray science and technology IF:1.7Q3 DOI:10.1177/08953996251322078 PMID:40600316	研究论文	提出一种基于深度Radon先验的静态CT图像重建算法，用于两相流检测	提出无监督深度学习算法DRP，通过优化Radon域误差直接从投影数据重建图像，利用神经网络学习图像固有规律信息	受系统整体物理布局限制，CT系统只能采集不完全稀疏投影数据	开发适用于小直径合金钢管内高速两相流的流型识别和空隙率测量的CT图像重建方法	热传递管道中的两相流状态	计算机视觉	NA	静态计算机断层扫描(CT)	深度学习神经网络	CT投影数据	NA	NA	深度Radon先验(DRP)	图像伪影抑制, 噪声抑制, 重建质量	NA
7228	2025-10-06	Learning salient representation of crashes and near-crashes using supervised contrastive variational autoencoder 2025-Jun-30, Accident; analysis and prevention DOI:10.1016/j.aap.2025.108148 PMID:40592011	研究论文	提出一种结合监督对比学习的变分自编码器模型，用于学习交通安全关键事件的显著表示	将监督对比学习方法整合到变分自编码器框架中，通过双编码器使潜在变量具有区分性，专注于交通安全关键事件的最相关表示	NA	开发能够学习交通安全关键事件显著表示的深度学习模型	交通事故和接近事故的安全关键事件	机器学习	NA	自然驾驶研究	变分自编码器,对比学习	运动学数据	第二战略公路研究计划自然驾驶研究数据集	NA	监督对比变分自编码器	聚类效果	NA
7229	2025-10-06	U-Net-based architecture with attention mechanisms and Bayesian Optimization for brain tumor segmentation using MR images 2025-Jun-30, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110677 PMID:40592172	研究论文	提出一种结合注意力机制和贝叶斯优化的U-Net架构用于MR图像脑肿瘤分割	将注意力机制集成到U-Net架构中，并采用贝叶斯优化算法进行超参数调优	NA	开发精准的脑肿瘤自动分割方法以辅助医学诊断	脑肿瘤MR图像	计算机视觉	脑肿瘤	磁共振成像	CNN	医学图像	LGG、Healthcare和BraTS 2021三个MRI脑肿瘤数据集	NA	U-Net	IoU, 准确率, DICE Score	NA
7230	2025-10-06	Explainable, federated deep learning model predicts disease progression risk of cutaneous squamous cell carcinoma 2025-Jun-28, NPJ precision oncology IF:6.8Q1 DOI:10.1038/s41698-025-00997-4 PMID:40581685	研究论文	开发了一种基于Transformer的可解释联邦深度学习模型，用于预测皮肤鳞状细胞癌患者的疾病进展风险	首次将Transformer架构与联邦学习相结合用于cSCC预后预测，同时提供模型可解释性分析	外部验证队列的AUROC相对较低（0.65），模型性能在不同中心存在差异	预测皮肤鳞状细胞癌患者的疾病进展风险，实现个性化医疗和二级预防	皮肤鳞状细胞癌患者的诊断组织病理学肿瘤切片	数字病理学	皮肤鳞状细胞癌	组织病理学切片分析	Transformer	图像	来自三个临床中心的多中心数据集	联邦学习	Transformer	AUROC, 风险比	NA
7231	2025-10-06	AI-supported versus manual microscopy of Kato-Katz smears for diagnosis of soil-transmitted helminth infections in a primary healthcare setting 2025-Jun-27, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-07309-7 PMID:40579399	研究论文	比较AI辅助与人工显微镜在初级医疗环境中诊断土壤传播蠕虫感染的效果	在初级医疗环境中部署便携式全玻片扫描仪和深度学习AI，首次系统比较自主AI、专家验证AI与人工显微镜的诊断性能	仅分析了704份适合分析的涂片，样本来源局限于学龄儿童	评估AI辅助诊断土壤传播蠕虫感染的性能	学龄儿童的粪便样本和加藤厚涂片	数字病理	寄生虫感染	Kato-Katz厚涂片显微镜检查，全玻片数字化扫描	深度学习	显微图像	965份粪便样本，其中704份适合分析	NA	NA	灵敏度, 特异性	便携式全玻片扫描仪
7232	2025-10-06	Estimating the extent and sources of model uncertainty in political science 2025-Jun-24, Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America IF:9.4Q1 DOI:10.1073/pnas.2414926122 PMID:40526713	研究论文	本文开发了一种结合极值边界分析和多重宇宙方法的新敏感性分析方法，用于评估政治科学中的模型不确定性	将极值边界分析的全面系统性与多重宇宙方法的多维逻辑相结合，开发出能够同时评估多个建模选择对模型不确定性影响的新方法	方法主要应用于政治科学领域，在其他社会科学领域的适用性需要进一步验证	评估政治科学中模型不确定性的程度和来源	政治科学中的四个重要主题：民主化、制度信任、公共物品提供和福利国家慷慨度	社会科学研究方法	NA	敏感性分析	深度学习, 逻辑回归, 最近邻	定量数据	超过36亿个估计值	NA	NA	统计显著性, 系数方向	NA
7233	2025-10-06	Advances and challenges in pathomics for liver cancer: From diagnosis to prognostic stratification 2025-Jun-24, World journal of clinical oncology IF:2.6Q3 DOI:10.5306/wjco.v16.i6.107646 PMID:40585839	综述	本文综述了病理组学在肝癌从诊断到预后分层中的应用进展与挑战	整合人工智能与定量病理图像分析，通过全切片图像自动分析实现肿瘤分类、微血管侵犯检测和预后预测	多中心验证研究有限、模型可解释性不足、临床工作流程整合困难	推进病理组学在肝癌精准医疗中的应用	肝细胞癌（HCC）和胆管癌的病理标本	数字病理	肝癌	全切片图像分析	深度学习	病理图像	NA	NA	MVI-AI诊断模型, CHOWDER	准确率	NA
7234	2025-10-06	Deep learning-quantified body composition from positron emission tomography/computed tomography and cardiovascular outcomes: a multicentre study 2025-Jun-23, European heart journal IF:37.6Q1 DOI:10.1093/eurheartj/ehaf131 PMID:40159388	研究论文	利用深度学习从PET/CT图像自动量化身体成分并评估其与心血管结局的关联	首次结合深度学习和图像处理从标准心脏PET/CT低剂量扫描中自动量化多种身体组织成分，并建立其与死亡或心肌梗死风险的关联	多中心研究但样本来源有限，仅包含三个中心的患者数据	评估从PET/CT自动量化的身体成分与心血管结局的关联	接受PET心肌灌注成像的患者	医学影像分析	心血管疾病	PET/CT心肌灌注成像，深度学习图像分割	深度学习	医学影像（PET/CT图像）	10085名患者（中位年龄68岁，57%男性）	NA	NA	风险比（HR），置信区间（CI）	NA
7235	2025-10-06	Multimodal deep learning for predicting neoadjuvant treatment outcomes in breast cancer: a systematic review 2025-Jun-23, Biology direct IF:5.7Q1 DOI:10.1186/s13062-025-00661-8 PMID:40551237	系统综述	系统评估多模态深度学习在预测乳腺癌新辅助治疗病理完全缓解方面的应用效果	首次系统比较多模态与单模态深度学习在乳腺癌新辅助治疗反应预测中的性能差异	研究方法存在显著异质性，依赖回顾性数据，外部验证有限	评估多模态深度学习预测乳腺癌新辅助治疗病理完全缓解的准确性和临床应用价值	接受新辅助系统治疗的乳腺癌患者	数字病理	乳腺癌	多模态数据整合（放射学、数字病理、多组学、临床数据）	深度学习	多模态数据（影像、病理、组学、临床记录）	51项研究，中位队列281例患者	NA	卷积神经网络	AUC	NA
7236	2025-10-06	BoneDat, a database of standardized bone morphology for in silico analyses 2025-Jun-20, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-025-05161-y PMID:40541988	研究论文	开发了一个名为BoneDat的标准化骨形态数据库，用于骨科和进化生物学领域的计算机模拟分析	首个提供标准化、高质量人类骨形态数据集的综合数据库，包含经过整理的骨分割掩码、归一化几何体和按性别年龄组织的参考形态模板	数据集仅包含278个临床腰骨盆CT扫描，样本来源相对有限	解决骨结构-功能关系研究中缺乏标准化高质量数据集的问题，提升计算模型的可重复性和可靠性	人类骨盆和下脊柱骨形态	医学影像分析	骨科疾病	CT扫描	深度学习模型	医学影像	278个临床腰骨盆CT扫描，年龄16-91岁，按性别在十个年龄组中平衡分布	NA	NA	NA	NA
7237	2025-10-06	An Open-Source Deep Learning-Based GUI Toolbox for Automated Auditory Brainstem Response Analyses (ABRA) 2025-Jun-20, Research square DOI:10.21203/rs.3.rs-6735294/v1 PMID:40585236	研究论文	介绍一款基于深度学习的开源图形用户界面工具ABRA，用于自动化分析听觉脑干响应	开发了首个结合深度学习与图形界面的开源工具，实现ABR波形的自动化标准化分析	NA	解决传统听觉脑干响应分析主观性强、可变性大的问题	听觉脑干响应波形数据	数字病理	老年疾病	电生理记录	CNN	电生理信号	NA	NA	卷积神经网络	峰值幅度, 潜伏期, 听觉阈值估计	NA
7238	2025-10-06	Ultra-wide-field fundus photography and AI-based screening and referral for multiple ocular fundus diseases 2025-Jun-17, Cell reports. Medicine DOI:10.1016/j.xcrm.2025.102187 PMID:40499544	研究论文	开发基于人工智能的深度学习算法用于多种眼底疾病的筛查和转诊推荐	结合超广角眼底成像和跨域协同学习方法，显著提升周边视网膜异常的检测能力	NA	解决眼底疾病全面筛查的困难	眼底疾病患者	计算机视觉	眼底疾病	超广角眼底成像	深度学习算法	图像	59,475张超广角眼底图像	NA	Swin Transformer,跨域协同学习	AUC	NA
7239	2025-10-06	Oil Palm Fruits Dataset in Plantations for Harvest Estimation Using Digital Census and Smartphone 2025-Jun-10, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-025-05227-x PMID:40494879	研究论文	本文介绍了印度尼西亚中加里曼丹商业种植园的油棕鲜果串图像数据集，用于数字普查和智能手机收获估算	提供了包含五个成熟阶段（未熟、欠熟、成熟、开花和异常）的油棕鲜果串图像数据集，并采用数据增强技术处理类别不平衡问题	图像存在部分可见性、低对比度、遮挡和模糊等现实世界复杂情况	开发用于油棕鲜果串检测和分类的深度学习模型，以监测收获时间、预测产量和优化种植园运营资源	油棕鲜果串（FFBs）	计算机视觉	NA	智能手机视频录制，计算机视觉标注工具（CVAT）	深度学习模型	图像	训练集10,207张图像，验证集2,896张图像，测试集1,400张图像	NA	NA	NA	NA
7240	2025-10-06	Near-term prediction of sustained ventricular arrhythmias applying artificial intelligence to single-lead ambulatory electrocardiogram 2025-Jun-02, European heart journal IF:37.6Q1 DOI:10.1093/eurheartj/ehaf073 PMID:40157386	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的单导联动态心电图模型，用于短期预测持续性室性心律失常	首次将深度学习应用于单导联动态心电图数据，能够提前预测持续性室性心动过速的发生，并发现了早期除极模式作为潜在预测因子	回顾性研究设计，心律失常事件发生率较低(0.5%)	开发能够短期预测危及生命的室性心律失常的人工智能模型	来自六个国家的247,254份14天动态心电图记录	机器学习	心血管疾病	动态心电图监测	深度学习	心电图信号	247,254份动态心电图记录（开发集183,177份，内部验证43,580份，外部验证20,497份）	NA	NA	AUC, 敏感度, 特异度	NA