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
8061	2025-10-06	Harnessing AI for Improved Diagnosis and Management of Pediatric Sepsis: Current Advances, Challenges, and Future Directions 2025-Jul-01, Pediatric emergency care IF:1.2Q3 DOI:10.1097/PEC.0000000000003397 PMID:40590973	综述	探讨人工智能在儿科脓毒症诊断与管理中的当前应用、挑战与未来发展方向	系统整合知识驱动AI与数据驱动AI在儿科脓毒症领域的联合训练方法，并涵盖从筛查到个性化治疗的全流程AI应用	未提及具体数据验证结果和模型性能指标，主要聚焦于概念框架和潜在应用	改善儿科脓毒症的及时诊断与临床管理	社区获得性儿科脓毒症患者	自然语言处理, 机器学习	脓毒症	电子健康记录分析, 联邦学习	专家系统, 机器学习, 深度学习	电子健康记录, 生命体征监测数据, 临床文本	NA	NA	大型语言模型	NA	NA
8062	2025-10-06	Spectrum prediction and inverse design of metasurfaces via transfer learning based on material similarity 2025-Jul-01, Optics letters IF:3.1Q2 DOI:10.1364/OL.565993 PMID:40591274	研究论文	提出基于材料相似性的迁移学习方法用于超表面的光谱预测和逆向设计	利用材料相似性实现迁移学习，在保证网络性能的同时减少50%训练数据需求	仅验证了吸收超表面和偏振转换超表面两种类型，未涉及更广泛的超材料设计	解决深度学习在超表面设计中数据依赖性问题	吸收超表面和偏振转换超表面	机器学习	NA	迁移学习	深度学习	光谱数据	NA	NA	NA	NA	NA
8063	2025-10-06	Coal classification and analysis based on shadowgraphy and deep learning methods 2025-Jul-01, Optics letters IF:3.1Q2 DOI:10.1364/OL.559226 PMID:40591303	研究论文	基于阴影成像技术和深度学习方法开发煤炭自动分类与成分分析系统	采用光纤传输的激光激发和图像采集系统，实现纳秒至微秒级冲击波传播过程的高分辨率成像，避免传统高速相机提高帧率时分辨率下降的问题	仅在实验室环境下验证，尚未在实际工业场景中测试	煤炭自动分类与关键成分预测	29种不同类型的煤炭样本	计算机视觉	NA	阴影成像技术	CNN	图像	29种煤炭类型	NA	卷积神经网络	准确率, RMSEP	NA
8064	2025-10-06	Deep learning-enhanced image analysis for liquid crystal optical sensing 2025-Jul-01, Optics letters IF:3.1Q2 DOI:10.1364/OL.561960 PMID:40591341	研究论文	本研究利用VGG16深度学习模型加速液晶光学图像分析，实现可视化精确传感应用	首次将VGG16深度学习模型应用于液晶光学图像分析，显著提升传感速度和灵敏度	仅针对两种代表性表面活性剂和胰岛素检测进行了验证，未涉及更广泛的检测对象	开发基于深度学习的液晶光学图像分析方法，提高传感性能	液晶光学图像、表面活性剂(CTAB和SDS)、胰岛素特异性适配体和胰岛素	计算机视觉	NA	偏振光学显微镜成像	CNN	图像	NA	NA	VGG16	准确率, 平均相对误差	NA
8065	2025-10-06	Co-phase errors simultaneous detection for optical sparse aperture systems via deep learning 2025-Jul-01, Optics letters IF:3.1Q2 DOI:10.1364/OL.562369 PMID:40591336	研究论文	提出一种基于深度学习的共相误差同时检测方法，用于光学稀疏孔径系统	首次实现活塞误差和倾斜误差的同时检测，通过分离网络消除误差间干扰	基于仿真验证，尚未进行实际系统验证	提高光学稀疏孔径系统共相误差检测效率	光学稀疏孔径系统的共相误差	计算机视觉	NA	深度学习	CNN	特征图	NA	NA	分离网络, 检测网络	检测精度	NA
8066	2025-10-06	Orbital CT deep learning models in thyroid eye disease rival medical specialists' performance in optic neuropathy prediction in a quaternary referral center and revealed impact of the bony walls 2025-Jul-01, Orbit (Amsterdam, Netherlands) DOI:10.1080/01676830.2025.2521868 PMID:40591440	研究论文	开发并评估用于甲状腺眼病患者视神经病变预测的眼眶CT深度学习模型	首次证明基于眼眶CT的深度学习模型在视神经病变分类性能上可与医学专家相媲美，并揭示了骨性眼眶壁对预测性能的影响	研究样本量相对较小（126名患者），且为单中心回顾性研究	开发用于甲状腺眼病患者视神经病变预测的深度学习模型	甲状腺眼病患者	医学影像分析	甲状腺眼病	CT成像	深度学习模型	CT图像	126名甲状腺眼病患者（252个眼眶），其中36个眼眶确诊视神经病变	NA	NA	灵敏度, 特异性, AUC	NA
8067	2025-10-06	Zero-shot segmentation of spinal vertebrae with metastatic lesions: an analysis of Meta's Segment Anything Model 2 and factors affecting learning free segmentation 2025-Jul-01, Neurosurgical focus IF:3.3Q1 DOI:10.3171/2025.4.FOCUS25234 PMID:40591965	研究论文	评估Meta的Segment Anything Model 2在无需训练的情况下分割脊柱转移瘤椎体的能力	首次系统评估通用分割模型SAM 2在脊柱转移瘤零样本分割中的表现，并分析影响分割性能的临床因素	仅使用单一公开数据集，未针对椎体位置和患者体型进行模型优化	评估零样本分割模型在脊柱转移瘤影像分析中的临床应用价值	脊柱CT扫描中的胸腰椎椎体，特别是伴有转移性病变的椎体	计算机视觉	脊柱转移瘤	CT影像分析	基础模型	医学影像	55名患者的779个胸腰椎椎体，其中167个有转移瘤	SAM 2	Segment Anything Model 2	Dice相似系数	NA
8068	2025-10-06	Image-based detection of the internal carotid arteries and sella turcica in endoscopic endonasal transsphenoidal surgery 2025-Jul-01, Neurosurgical focus IF:3.3Q1 DOI:10.3171/2025.4.FOCUS24940 PMID:40591959	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的计算机视觉模型，用于在内镜经鼻蝶窦手术视频中自动检测颈内动脉和蝶鞍	首次将YOLOv5目标检测架构应用于内镜经鼻蝶窦手术视频中关键解剖结构的实时检测	研究为回顾性队列研究，模型泛化能力需要来自不同手术环境的未见数据进行验证	开发能够识别关键解剖标志物的深度学习模型，预防手术中潜在的致命损伤	内镜经鼻蝶窦手术视频中的颈内动脉和蝶鞍解剖结构	计算机视觉	NA	内镜视频成像	目标检测模型	图像	98例患者的 endoscopic 视频图像	YOLOv5	YOLOv5s	精确率, 召回率, mAP@0.5, mAP@0.5:0.95, AUC, 准确率	NA
8069	2025-10-06	Open-source AI-assisted rapid 3D color multimodal image fusion and preoperative augmented reality planning of extracerebral tumors 2025-Jul-01, Neurosurgical focus IF:3.3Q1 DOI:10.3171/2025.4.FOCUS24557 PMID:40591963	研究论文	开发基于开源AI的快速3D彩色多模态图像融合及增强现实规划系统用于脑外肿瘤手术	首次将开源AI工具(FastSurfer/Raidionics)与增强现实可视化结合，创建高效的3D彩色多模态图像融合工作流	研究仅针对脑外肿瘤患者，样本量为130例	开发用于脑外肿瘤手术术前规划和手术引导的先进方法	130例脑外肿瘤患者	数字病理	脑外肿瘤	多模态图像融合，增强现实投影	深度学习	3D医学图像	130例患者	FastSurfer, Raidionics-Slicer	NA	Dice相似系数, 95% Hausdorff距离, 手术时间, 出血量, 切除完整性, 并发症发生率, 住院时间, mRS评分	NA
8070	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
8071	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
8072	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
8073	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
8074	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
8075	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
8076	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
8077	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
8078	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
8079	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
8080	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