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
7281	2025-10-06	3D Single Vessel Fractional Moving Blood Volume (3D-svFMBV): Fully Automated Tissue Perfusion Estimation Using Ultrasound 2024-07, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2024.3376668 PMID:38478454	研究论文	提出一种结合图像处理、数值建模和深度学习的全自动三维单血管分数移动血容量方法，用于超声组织灌注评估	首次实现完全自动化的3D-svFMBV计算，通过将PD信号映射到单一大血管内的特征强度剖面来定义标准化值，无需数学校正背景信号	仅在合成图像和143例早期胎盘超声数据上进行了验证，需要更多临床数据进一步验证	开发准确稳健的组织灌注评估方法	胎盘组织灌注	医学影像分析	先兆子痫	功率多普勒超声	深度学习	三维超声图像	143例早期胎盘超声体积数据	NA	NA	标准化值预测准确性，先兆子痫预测能力	NA
7282	2025-10-06	Mixed Supervision of Histopathology Improves Prostate Cancer Classification From MRI 2024-07, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2024.3382909 PMID:38547000	研究论文	提出一种基于混合监督学习的深度学习方法来从MRI图像预测临床显著性前列腺癌	采用基于分布的回归而非基于值的回归，能够利用传统深度学习方法忽略的病理学发现	与基于图像的分割方法的一致性有所降低	提高从MRI图像进行前列腺癌分类的准确性	前列腺癌患者	数字病理学	前列腺癌	多参数前列腺MRI	深度学习	医学影像	973例多参数前列腺MRI检查（测试集198例）	NA	深度网络	平衡准确率, AUC	NA
7283	2025-10-06	Deep learning reveals lung shape differences on baseline chest CT between mild and severe COVID-19: A multi-site retrospective study 2024-07, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2024.108643 PMID:38815485	研究论文	本研究通过深度学习分析基线胸部CT图像，揭示不同严重程度COVID-19患者的肺部形态差异	首次在大规模多中心数据集上结合机器学习与统计图谱方法，发现COVID-19严重程度与肺部特定区域形态变化的关联	回顾性研究设计，未包含纵向随访数据	探索COVID-19患者肺部形态变化与疾病严重程度的关联	COVID-19患者（轻症与重症）及健康对照人群	医学影像分析	COVID-19	胸部CT成像	3D CNN	3D医学影像（胸部CT）	3443例多机构样本（健康组、轻症COVID-19组、重症COVID-19组）	NA	3D ResNet	NA	NA
7284	2025-10-06	Self-Supervised Learning Improves Accuracy and Data Efficiency for IMU-Based Ground Reaction Force Estimation 2024-07, IEEE transactions on bio-medical engineering DOI:10.1109/TBME.2024.3361888 PMID:38315597	研究论文	本研究通过自监督学习提高基于IMU的地面反作用力估计的准确性和数据效率	首次将自监督学习技术应用于IMU数据预训练，显著减少对标记GRF数据的需求	研究仅针对三种特定运动任务（平地行走、跑步机行走和落地动作）进行验证	提高惯性测量单元(IMU)驱动动力学评估的准确性和数据效率	基于IMU的地面反作用力(GRF)估计	机器学习	NA	自监督学习	Transformer	IMU传感器数据	三个预训练数据集（真实IMU数据、合成IMU数据及其组合）	NA	Transformer	3轴GRF估计准确度	NA
7285	2025-10-06	Deceptive learning in histopathology 2024-Jul, Histopathology IF:3.9Q1 DOI:10.1111/his.15180 PMID:38556922	研究论文	系统评估深度学习模型在组织病理学分析中的可信度与欺骗性学习策略	首次系统分析深度学习模型在组织病理学中的视觉策略可信度，提出模型评估与解释框架	仅使用221张全切片图像，模型在激光捕获显微切割挑战测试集上泛化能力不足	评估深度学习模型在组织病理学分析中的可信度和学习策略	肺腺癌患者的全切片图像	数字病理	肺癌	全切片成像，激光捕获显微切割	深度神经网络	图像	221张全切片图像	NA	NA	NA	NA
7286	2024-08-07	Development and External Validation of a Multidimensional Deep Learning Model to Dynamically Predict Kidney Outcomes in IgA Nephropathy 2024-Jul-01, Clinical journal of the American Society of Nephrology : CJASN IF:8.5Q1 DOI:10.2215/CJN.0000000000000471 PMID:38728096	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
7287	2025-10-06	Semantically redundant training data removal and deep model classification performance: A study with chest X-rays 2024-Jul, Computerized medical imaging and graphics : the official journal of the Computerized Medical Imaging Society IF:5.4Q1 DOI:10.1016/j.compmedimag.2024.102379 PMID:38608333	研究论文	本研究探讨了语义冗余训练数据对深度学习模型性能的影响，并提出基于熵的样本评分方法去除冗余数据	首次提出基于熵的样本评分方法识别和去除医学影像中的语义冗余训练数据，证明精选训练子集能显著提升模型性能	研究仅使用公开的NIH胸部X射线数据集，未在其他医学影像数据集上验证方法的普适性	研究语义冗余训练数据对深度学习分类器性能的影响，并开发数据选择方法优化模型训练	胸部X射线影像	医学影像分析	胸部疾病	深度学习	CNN	医学影像	NIH胸部X射线公开数据集	NA	NA	召回率	NA
7288	2025-10-06	Motion correction and super-resolution for multi-slice cardiac magnetic resonance imaging via an end-to-end deep learning approach 2024-Jul, Computerized medical imaging and graphics : the official journal of the Computerized Medical Imaging Society IF:5.4Q1 DOI:10.1016/j.compmedimag.2024.102389 PMID:38692199	研究论文	提出一种端到端深度学习模型，通过运动校正和超分辨率技术从2D心脏磁共振短轴切片重建高分辨率3D心脏体积	首次将运动校正和超分辨率两个关键任务整合到端到端深度学习框架中，通过特定组件分别处理切片错位和数据稀疏问题	在真实数据集中心肌分割的Dice系数相对较低(0.786±0.060)，模型在临床实际应用中的泛化能力需进一步验证	从心脏磁共振2D短轴切片重建高分辨率3D心脏体积，同时解决切片运动错位和数据稀疏问题	心脏磁共振成像数据，重点关注左心室和心肌组织	医学影像分析	心血管疾病	心脏磁共振成像(CMR)	深度学习模型	医学影像数据	模拟数据集和真实世界数据集	NA	端到端深度学习架构，包含运动校正和超分辨率两个专门组件	Dice系数, 位移误差(mm)	NA
7289	2025-10-06	Large-scale 3D non-Cartesian coronary MRI reconstruction using distributed memory-efficient physics-guided deep learning with limited training data 2024-Jul, Magma (New York, N.Y.) DOI:10.1007/s10334-024-01157-8 PMID:38743377	研究论文	提出一种分布式内存高效的物理引导深度学习方法来重建大规模3D非笛卡尔冠状动脉MRI	结合深度学习与MRI重建技术突破硬件限制，提出2.5D重建方法将3D体积作为2D图像批次处理，在有限训练数据下实现高质量重建	训练数据有限	实现大规模3D非笛卡尔冠状动脉MRI的高质量重建	冠状动脉MRI图像	医学影像处理	心血管疾病	MRI	CNN	3D医学影像	NA	NA	2D卷积神经网络	血管清晰度, 定性图像质量评估	分布式内存高效计算
7290	2025-10-06	Physics-Driven Deep Learning Reconstruction of Frequency-Modulated Rabi-Encoded Echoes for Faster Accessible MRI 2024-Jul, 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/EMBC53108.2024.10782818 PMID:40039561	研究论文	提出一种物理驱动的深度学习重建方法，用于改进频率调制拉比编码回波的磁共振成像重建质量并实现更高加速率	首次将物理驱动的深度学习重建方法应用于频率调制拉比编码回波，解决了传统重建中的非线性相位累积失真问题	仅使用单个接收线圈进行验证，未测试多线圈配置下的性能	开发更快速、更经济的磁共振成像重建方法	频率调制拉比编码回波的磁共振成像数据	医学影像处理	NA	磁共振成像，频率调制拉比编码回波	深度学习，展开网络	磁共振成像数据	NA	NA	展开网络架构	加速倍数	NA
7291	2025-10-06	Improving quantitative MRI using self-supervised deep learning with model reinforcement: Demonstration for rapid T1 mapping 2024-Jul, Magnetic resonance in medicine IF:3.0Q2 DOI:10.1002/mrm.30045 PMID:38342980	研究论文	提出一种名为RELAX-MORE的新型自监督学习框架，通过模型增强实现加速定量MRI重建	开发了无需参考数据的潜在图提取与模型增强方法，可将基于模型的迭代重建算法展开为深度学习框架	NA	改进定量MRI技术，实现快速MR参数映射	脑部、膝部和体模数据	医学影像分析	NA	定量MRI, T1映射	深度学习	MRI图像	单受试者数据	NA	NA	效率, 准确性, 鲁棒性, 泛化性	NA
7292	2025-10-06	Using machine learning or deep learning models in a hospital setting to detect inappropriate prescriptions: a systematic review 2024-Jun-21, European journal of hospital pharmacy : science and practice IF:1.6Q3 DOI:10.1136/ejhpharm-2023-003857 PMID:38050067	系统综述	系统综述医院环境中使用机器学习或深度学习模型检测不当处方的研究现状	首次系统评估AI在医院临床药学中检测不当处方的应用现状	纳入研究数量有限（13篇），其中12篇存在高偏倚风险	评估机器学习或深度学习模型在医院环境中检测不当药物处方的应用	医院临床药师使用的AI模型	机器学习	NA	监督学习技术	机器学习,深度学习	药物处方数据	分析31至5,804,192条处方订单，研究时长从2周到7年不等	NA	NA	NA	NA
7293	2025-10-06	In vivo identification of angle dysgenesis and its relation to genetic markers associated with glaucoma using artificial intelligence 2024-03-01, Indian journal of ophthalmology IF:2.1Q2 DOI:10.4103/IJO.IJO_1456_23 PMID:38146977	研究论文	使用深度学习技术通过前段光学相干断层扫描图像识别房角发育异常，并分析其与青光眼相关基因突变的关系	首次将深度学习应用于房角发育异常的自动识别，并建立了与青光眼基因突变的关联分析	样本量相对有限，仅包含特定类型的青光眼患者	开发基于深度学习的房角发育异常自动识别方法并验证其与青光眼基因的关联	青光眼患者和健康对照者的前段光学相干断层扫描图像	计算机视觉	青光眼	前段光学相干断层扫描(AS-OCT)	深度学习	图像	800张高清AS-OCT图像（340张用于建模，393张基因验证，320张健康对照）	NA	NA	准确率, 特异性, 敏感性	NA
7294	2025-10-06	Fetal growth analysis from ultrasound videos based on different biometrics using optimal segmentation and hybrid classifier 2024-02-28, Statistics in medicine IF:1.8Q1 DOI:10.1002/sim.9995 PMID:38155152	研究论文	本研究提出了一种基于超声视频的胎儿生长分析方法，通过优化分割和混合分类器分析头围生物测量数据	提出混合鲸鱼优化与对立果蝇优化算法(WOFF)进行最优分割，改进U-Net用于特征提取，设计改进的Boosting算术优化算法(MBAO)进行特征选择，以及采用双向LSTM与CNN混合模型(B-LSTM-CNN)进行胎儿生长分析	研究中未明确说明样本数量和数据集的详细特征，可能影响方法的普适性验证	开发基于超声图像的胎儿生长监测和分析方法	胎儿头围生物测量数据	计算机视觉	胎儿发育异常	超声成像	U-Net, CNN, LSTM	超声图像, 视频帧	使用HC18和牛津大学研究档案(ORA-data)两个公开基准数据集	NA	改进U-Net, 双向LSTM-CNN混合架构	多种评估指标（文中未具体说明）	NA
7295	2025-10-06	Development of deep learning quantization framework for remote sensing edge device to estimate inland water quality in South Korea 2025-Sep-01, Water research IF:11.4Q1 DOI:10.1016/j.watres.2025.123760 PMID:40367723	研究论文	开发用于韩国内陆水质评估的深度学习量化框架，实现边缘设备上的实时监测	结合神经架构搜索和帕累托优化开发轻量级CNN模型，并通过训练后量化和量化感知训练实现模型压缩	未明确说明模型在其他地区或不同水质指标上的泛化能力	开发适用于边缘设备的轻量化深度学习框架，实现实时水质监测	韩国内陆水体的总悬浮固体浓度	计算机视觉	NA	多光谱成像	CNN	多光谱图像	NA	NA	通过神经架构搜索优化的轻量级CNN	Nash-Sutcliffe效率系数	边缘设备
7296	2025-10-06	Morphotype-resolved characterization of microalgal communities in a nutrient recovery process with ARTiMiS flow imaging microscopy 2025-Sep-01, Water research IF:11.4Q1 DOI:10.1016/j.watres.2025.123801 PMID:40382876	研究论文	本研究利用流式成像显微镜技术对污水处理厂微藻群落进行形态类型解析，评估其对磷去除效率的影响	首次在工业规模污水处理厂中应用ARTiMiS流式成像显微镜实现近实时微藻群落表征，并建立形态类型与系统性能的关联	研究仅在美国威斯康星州一个污水处理厂进行，结果可能受地域和操作条件限制	优化微藻驱动的营养盐回收工艺性能，防止培养系统崩溃	污水处理厂微藻群落（Scenedesmus、Chlorella、Monoraphidium等）	环境生物技术	NA	流式成像显微镜（FlowCam、ARTiMiS）	CNN, DNN	显微图像	两年期连续监测数据	NA	卷积神经网络	准确率	NA
7297	2025-10-06	Multimodal MRI radiomics enhances epilepsy prediction in pediatric low-grade glioma patients 2025-Sep, Journal of neuro-oncology IF:3.2Q2 DOI:10.1007/s11060-025-05073-2 PMID:40402200	研究论文	开发基于多模态MRI影像组学的机器学习框架，用于预测儿童低级别胶质瘤患者的肿瘤相关癫痫	首次整合肿瘤和瘤周特征的多参数MRI影像组学方法，结合机器学习和深度学习技术进行癫痫预测	需要更多标准化术前评估数据来提升模型泛化能力	快速无创地术前评估儿童低级别胶质瘤患者的肿瘤相关癫痫	儿童低级别胶质瘤患者	医学影像分析	脑肿瘤，癫痫	多参数磁共振成像，影像组学	机器学习，深度学习	多序列MRI图像	NA	NA	NA	AUC，灵敏度，特异性	NA
7298	2025-10-06	Risk calculator for long-term survival prediction of spinal chordoma versus chondrosarcoma: a nationwide analysis 2025-Sep, Journal of neuro-oncology IF:3.2Q2 DOI:10.1007/s11060-025-05063-4 PMID:40295452	研究论文	本研究比较脊柱脊索瘤和软骨肉瘤的临床特征与长期生存结果，并开发基于机器学习的个体化生存预测模型	首次开发基于全国性数据库的脊柱脊索瘤与软骨肉瘤长期生存风险计算器，集成12种机器学习和深度学习模型	需要外部验证以增强模型的普适性和临床实用性	比较脊柱脊索瘤和软骨肉瘤的临床特征、治疗策略和长期结果，开发个体化生存预测模型	脊柱脊索瘤和软骨肉瘤患者	机器学习	骨肿瘤	机器学习, 深度学习	DeepSurv, Gradient Boosting, CatBoost, 集成模型	临床数据	3175例患者（脊索瘤1204例，软骨肉瘤1971例）	NA	集成模型	AUC, Brier Score, Concordance Index	NA
7299	2025-10-06	Automated detection and recognition of oocyte toxicity by fusion of latent and observable features 2025-Aug-15, Journal of hazardous materials IF:12.2Q1 DOI:10.1016/j.jhazmat.2025.138411 PMID:40318589	研究论文	开发融合潜在特征和可观察特征的深度学习框架，用于自动检测和识别卵母细胞毒性	首次将深度学习提取的潜在特征与人类可理解概念特征相融合，显著提升卵母细胞毒性检测性能	研究仅基于小鼠卵母细胞图像，样本数量有限（2126张图像）	评估环境污染物对卵母细胞异常影响，开发自动化毒性检测方法	小鼠卵母细胞	计算机视觉	生殖系统疾病	深度学习图像分析	深度学习融合模型	图像	2126张小鼠卵母细胞图像	NA	NA	ROC-AUC, 准确率	NA
7300	2025-10-06	Comparison of clinical, radiomics, deep learning, and fusion models for predicting early recurrence in locally advanced rectal cancer based on multiparametric MRI: a multicenter study 2025-Aug, European journal of radiology IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.ejrad.2025.112173 PMID:40403678	研究论文	本研究比较了基于多参数MRI的临床、影像组学、深度学习和融合模型在预测局部晚期直肠癌早期复发方面的性能	首次在局部晚期直肠癌中系统比较临床模型、影像组学模型、深度学习模型及两种融合模型（特征级早期融合和决策级晚期融合）的预测性能	回顾性研究设计，样本量相对有限（337例患者）	预测局部晚期直肠癌患者的早期复发风险	局部晚期直肠癌患者	医学影像分析	直肠癌	多参数MRI（T2WI, DWI, T1WI, CET1WI）	XGBoost, 深度学习模型	医学影像	337例来自四个中心的局部晚期直肠癌患者	XGBoost	NA	AUC, DeLong检验, 校准曲线, 决策曲线分析, Kaplan-Meier分析	NA