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
8361	2025-10-06	A Deep Learning Pipeline for Assessing Ventricular Volumes from a Cardiac MRI Registry of Patients with Single Ventricle Physiology 2024-01, Radiology. Artificial intelligence DOI:10.1148/ryai.230132 PMID:38166332	研究论文	开发用于单心室生理患者心脏MRI心室自动分割的端到端深度学习流程	提出包含三个深度学习模型的端到端流程，专门针对Fontan循环患者的多中心心脏MRI数据进行自动化心室分割	在475例未见过的检查中，26%需要轻微调整，5%需要重大调整，0.4%的裁剪模型失败	开发自动化的心室分割方法以评估单心室生理患者的心室容积	Fontan循环患者的心脏MRI数据	医学影像分析	先天性心脏病	心脏MRI	深度学习	医学影像	250例心脏MRI检查用于训练验证测试，475例未见过的检查用于进一步评估	NA	U-Net 3+	Dice分数, Bland-Altman分析, 组内相关系数	NA
8362	2025-10-06	Revisiting the Trustworthiness of Saliency Methods in Radiology AI 2024-01, Radiology. Artificial intelligence DOI:10.1148/ryai.220221 PMID:38166328	研究论文	评估放射学AI中显著性方法对输入扰动的敏感性和鲁棒性	提出预测-显著性相关性(PSC)指标来量化显著性方法的敏感性和鲁棒性	仅针对胸部X光片和脑部MRI图像进行评估，未涵盖其他医学影像模态	验证放射学AI中显著性方法的可信度	胸部X光片和脑部肿瘤MRI图像	计算机视觉	胸部疾病,脑肿瘤	深度学习	深度学习模型	医学影像	191229张胸部X光片和7022张脑部MRI图像	NA	NA	PSC系数,AUC	NA
8363	2025-10-06	Deep Learning-based Identification of Brain MRI Sequences Using a Model Trained on Large Multicentric Study Cohorts 2024-01, Radiology. Artificial intelligence DOI:10.1148/ryai.230095 PMID:38166331	研究论文	开发基于深度学习的全自动设备无关和序列无关卷积神经网络，用于可靠高效地标记异质非结构化脑部MRI数据	使用来自249家医院的大规模多中心脑部MRI数据训练模型，能够区分九种MRI序列类型，且模型性能不受肿瘤存在与否的影响	仅使用二维中间切片图像进行分析，未包含完整三维序列信息	开发可靠高效的脑部MRI序列自动识别系统	脑部MRI序列图像	计算机视觉	胶质母细胞瘤	MRI	CNN	图像	2179名患者，8544次检查，63327个序列，来自249家医院和29种扫描仪类型	NA	ResNet-18, ResNet-50	准确率, 置信区间	NA
8364	2025-10-06	Examination-Level Supervision for Deep Learning-based Intracranial Hemorrhage Detection on Head CT Scans 2024-01, Radiology. Artificial intelligence DOI:10.1148/ryai.230159 PMID:38294324	研究论文	比较弱监督（仅检查级别标签）和强监督（图像级别标签）在头部CT扫描颅内出血检测中的深度学习模型效果	首次系统比较弱监督与强监督在颅内出血检测中的性能差异，证明弱监督方法可显著减少标注工作量	回顾性研究，需在前瞻性数据集中进一步验证	评估不同监督级别对深度学习模型检测颅内出血性能的影响	头部CT扫描图像	计算机视觉	颅内出血	CT扫描	CNN	医学图像	21736次检查（RSNA数据集），436次检查（CQ500数据集），75次检查（CT-ICH数据集）	NA	基于注意力的卷积神经网络	AUC	NA
8365	2025-10-06	Active learning to classify macromolecular structures in situ for less supervision in cryo-electron tomography 2021-Aug-25, Bioinformatics (Oxford, England) DOI:10.1093/bioinformatics/btab123 PMID:33620460	研究论文	提出一种混合主动学习框架，用于冷冻电子断层扫描中的亚断层图分类，以减少标注需求	结合不确定性采样、判别器和子集采样策略，同时满足主动学习中的区分性和代表性准则	在真实数据上的性能相比全监督方法平均有3%的准确率下降	减少冷冻电子断层扫描中生物大分子结构分类的标注负担	冷冻电子断层扫描中的亚断层图	计算机视觉	NA	冷冻电子断层扫描	深度学习	3D图像数据	模拟数据和真实数据	NA	NA	准确率	NA
8366	2025-10-06	Gene expression inference with deep learning 2016-06-15, Bioinformatics (Oxford, England) DOI:10.1093/bioinformatics/btw074 PMID:26873929	研究论文	提出一种基于深度学习的基因表达推断方法D-GEX，通过少量标志基因表达预测全基因组表达谱	首次将深度学习应用于基因表达推断领域，相比线性回归方法能捕捉基因间的复杂非线性关系	模型在RNA-Seq数据集上的性能提升相对较小（6.57%），且仍有18.69%的靶基因误差高于线性回归	开发更准确的基因表达推断计算方法，降低全基因组表达谱分析成本	基因表达谱数据	机器学习	NA	微阵列基因表达分析，RNA-Seq	深度学习	基因表达数据	训练集：111,000个表达谱（Gene Expression Omnibus）；测试集：2,921个表达谱（GTEx）	NA	NA	平均绝对误差，基因间误差比较	NA
8367	2025-10-06	Deep learning algorithms to assist in imaging diagnosis in individuals with disc herniation or spondylolisthesis: A scoping review 2025-Sep, International journal of medical informatics IF:3.7Q2 DOI:10.1016/j.ijmedinf.2025.105933 PMID:40252304	综述	对深度学习算法在椎间盘突出或脊椎滑脱影像诊断中应用的范围综述	系统梳理了深度学习在两种常见脊柱疾病影像诊断中的应用现状和模型架构	数据集规模较小、缺乏外部验证、研究结果在不同人群中的泛化能力有限	回顾用于椎间盘突出和脊椎滑脱影像诊断的深度学习算法	腰椎影像数据（MRI和X射线）	医学影像分析	脊柱疾病	磁共振成像(MRI)、X射线成像	CNN	医学影像	18项符合条件的研究（9项椎间盘突出研究，9项脊椎滑脱研究）	NA	ResNet	准确率、敏感性	NA
8368	2025-06-13	Deep Learning-Driven Exophthalmometry through Facial Photographs in Thyroid Eye Disease 2025 Sep-Oct, Ophthalmology science IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.xops.2025.100791 PMID:40496215	research paper	开发并评估了一种基于深度学习的系统，用于通过面部照片测量甲状腺眼病（TED）患者的眼球突出	使用双流ResNet-18神经网络结合RGB图像和ZoeDepth算法生成的深度图进行眼球突出测量，提供了一种准确且易于获取的替代传统测量方法	系统检测显著眼球突出变化（≥2毫米）的准确率为74.6%，仍有提升空间	开发一种基于深度学习的辅助系统，用于甲状腺眼病患者的眼球突出测量	甲状腺眼病（TED）患者	digital pathology	thyroid eye disease	deep learning, ZoeDepth算法	dual-stream ResNet-18	facial images	1279名患者（1108名来自Severance Hospital，171名来自Seoul National University Bundang Hospital）	NA	NA	NA	NA
8369	2025-06-13	Effect of Faricimab versus Aflibercept on Hyperreflective Foci in Patients with Diabetic Macular Edema from the YOSEMITE/RHINE Trials 2025 Sep-Oct, Ophthalmology science IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.xops.2025.100798 PMID:40496217	研究论文	比较faricimab与aflibercept对糖尿病黄斑水肿患者高反射灶的影响	使用深度学习算法自动量化高反射灶，并比较两种药物在抑制疾病活动方面的效果	研究为事后分析，可能存在选择偏差	比较faricimab与aflibercept在治疗糖尿病黄斑水肿中的效果	糖尿病黄斑水肿患者	数字病理	糖尿病黄斑水肿	深度学习算法	NA	OCT体积扫描图像	1545名患者（faricimab Q8W组519人，faricimab T&E组524人，aflibercept组502人）	NA	NA	NA	NA
8370	2025-06-13	MSFusion: A multi-source hybrid feature fusion network for accurate grading of invasive breast cancer using H&E-stained histopathological images 2025-Aug, Medical image analysis IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.media.2025.103633 PMID:40441045	研究论文	提出了一种名为MSFusion的多源混合特征融合网络，用于利用H&E染色组织病理学图像准确分级浸润性乳腺癌	结合了基于Swin Transformer的多分支网络MSwinT提取的深度学习特征和传统手工特征，通过KDC融合块整合多源核的特征，提高了乳腺癌分级的准确性	NA	提高浸润性乳腺癌分级的准确性以优化治疗方案和生存率	浸润性乳腺癌的H&E染色组织病理学图像	数字病理学	乳腺癌	深度学习与传统手工特征融合	Swin Transformer-based multi-branch network (MSwinT), KDC fusion block	图像	三个数据集（两个私有临床数据集Qilu和QDUH&SHSU，一个公开数据集Databiox）	NA	NA	NA	NA
8371	2025-10-06	Embryonic cranial cartilage defects in the Fgfr3Y367C /+ mouse model of achondroplasia 2025-Jul, Anatomical record (Hoboken, N.J. : 2007) DOI:10.1002/ar.25327 PMID:37747411	研究论文	本研究使用Fgfr3Y367C/+小鼠模型研究软骨发育不全对胚胎颅骨软骨发育的影响	首次在胚胎期系统研究Fgfr3突变对颅骨软骨发育的直接效应，并开发基于深度学习的3D分割模型	研究仅限于小鼠模型，人类胚胎发育的直接证据仍需进一步研究	探究Fgfr3突变对胚胎颅骨软骨发育的影响	Fgfr3Y367C/+突变小鼠及其正常同窝仔的胚胎颅骨软骨	数字病理学	软骨发育不全	显微CT成像，深度学习分割	深度学习	3D显微CT图像	胚胎期14.5天和16.5天的小鼠样本	NA	NA	NA	NA
8372	2025-10-06	ResNet-Transformer deep learning model-aided detection of dens evaginatus 2025-Jul, International journal of paediatric dentistry IF:2.3Q2 DOI:10.1111/ipd.13282 PMID:39545506	研究论文	开发基于ResNet-Transformer深度学习模型用于全景X光片中牙外突的自动检测	首次结合ResNet和Transformer架构的深度学习模型用于牙外突检测，并证明能提升年轻牙医的诊断准确性	样本仅来自1410名3-16岁患者，年龄范围有限	开发深度学习模型辅助牙医早期诊断牙外突，支持早期干预	牙外突（牙科形态发育异常）	计算机视觉	牙科疾病	全景X光摄影	深度学习	图像	1410名3-16岁患者的高质量标注全景X光片	NA	ResNet, Transformer	灵敏度, 特异度, F1分数	NA
8373	2025-10-06	Automated quantification of brain PET in PET/CT using deep learning-based CT-to-MR translation: a feasibility study 2025-Jul, European journal of nuclear medicine and molecular imaging IF:8.6Q1 DOI:10.1007/s00259-025-07132-2 PMID:39964542	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的CT到MR图像转换框架，用于脑部PET/CT的自动定量分析	提出通过深度学习将PET/CT中的CT图像转换为合成MR图像，并利用其进行自动区域分割和定量分析	排除楔前叶区域存在显著差异，样本量有限（139例）的回顾性研究	解决脑部PET/CT定量分析中MR图像不可用或配准困难的问题	接受脑部[18F]FBB PET/CT和T1加权MRI检查的患者	医学影像分析	神经系统疾病	PET/CT, MRI, 深度学习图像转换	U-Net	CT图像, MR图像, PET图像	139名受试者	NA	U-Net	结构相似性指数, Dice相似系数, Wilcoxon符号秩检验	NA
8374	2025-10-06	Prediction of adverse pathology in prostate cancer using a multimodal deep learning approach based on [18F]PSMA-1007 PET/CT and multiparametric MRI 2025-Jul, European journal of nuclear medicine and molecular imaging IF:8.6Q1 DOI:10.1007/s00259-025-07134-0 PMID:39969539	研究论文	开发基于[18F]PSMA-1007 PET/CT和多参数MRI的多模态深度学习模型，用于预测前列腺癌患者的不良病理	首次结合[18F]PSMA-1007 PET/CT和多参数MRI，采用卷积神经网络和Transformer架构构建多模态深度学习模型	回顾性研究设计，样本量相对有限（341例患者）	预测前列腺癌患者的不良病理，为制定有效治疗策略提供依据	前列腺癌患者	数字病理	前列腺癌	[18F]PSMA-1007 PET/CT, 多参数MRI	CNN, Transformer	医学影像（PET/CT, MRI）	341例接受根治性前列腺切除术的前列腺癌患者	NA	基于CNN和Transformer的多模态架构	AUC	NA
8375	2025-10-06	Data-efficient generalization of AI transformers for noise reduction in ultra-fast lung PET scans 2025-Jul, European journal of nuclear medicine and molecular imaging IF:8.6Q1 DOI:10.1007/s00259-025-07165-7 PMID:40009163	研究论文	本研究提出了一种基于掩码视觉变换器(Mask-ViT)的深度学习方法，用于超快速肺部PET扫描图像的去噪处理	提出了一种鲁棒且数据高效的掩码视觉变换器方法，能够在有限训练数据下实现跨扫描仪泛化	训练数据量有限，仅包含1272个回顾性采集的全时PET数据和46个前瞻性采集的U2BH PET/CT图像	开发深度学习方法来降低超快速20秒屏气(U2BH)PET扫描中的统计噪声	肺部PET扫描图像	计算机视觉	肺癌	PET/CT成像	Transformer	医学图像	1272个回顾性全时PET数据，46个前瞻性U2BH和对应全时PET/CT图像	NA	Mask-ViT, U-Net, C-Gan	图像质量指标, Wilcoxon符号秩检验, 病变检测准确率, 5点制图像质量评分	NA
8376	2025-10-06	Deep learning-based weed detection for precision herbicide application in turf 2025-Jul, Pest management science IF:3.8Q1 DOI:10.1002/ps.8728 PMID:40022516	研究论文	本研究评估了基于深度卷积神经网络的杂草检测方法，结合路径规划算法实现精准除草剂喷洒	首次将除草剂敏感性杂草映射与路径规划算法相结合，实现智能喷洒系统的精准施药	未提及模型在复杂田间环境下的泛化能力和实时性能	开发精准除草剂喷洒系统以减少农药使用量	草坪杂草	计算机视觉	NA	深度学习	CNN	图像	NA	NA	DenseNet,GoogLeNet,ResNet	精确度,召回率,总体准确率,F1分数	NA
8377	2025-10-06	Evaluation of Caries Detection on Bitewing Radiographs: A Comparative Analysis of the Improved Deep Learning Model and Dentist Performance 2025-Jul, Journal of esthetic and restorative dentistry : official publication of the American Academy of Esthetic Dentistry ... [et al.] IF:3.2Q1 DOI:10.1111/jerd.13470 PMID:40191981	研究论文	本研究评估了改进的YOLOv9c深度学习模型在咬翼片上检测龋齿的性能，并与牙医诊断表现进行对比分析	优化了YOLOv9c模型的主干网络架构，减小了模型规模和计算需求，并在龋齿检测任务中超越了牙医的临床评估表现	仅评估了11种YOLO模型，样本来源和规模未明确说明	比较不同深度学习模型在咬翼片龋齿检测中的性能，并优化模型提升检测准确率	咬翼X光片中的牙釉质和牙本质龋齿	计算机视觉	龋齿	X射线成像	YOLO系列目标检测模型	医学影像	NA	NA	YOLOv9c（改进版）	召回率,精确率,特异性,F1分数,Youden指数	NA
8378	2025-06-13	Deep learning-based auto-contouring of organs/structures-at-risk for pediatric upper abdominal radiotherapy 2025-Jul, Radiotherapy and oncology : journal of the European Society for Therapeutic Radiology and Oncology IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.radonc.2025.110914 PMID:40328363	research paper	本研究开发了一种基于CT的多器官分割模型，用于描绘儿童上腹部肿瘤放疗中的风险器官，并评估其在多个数据集中的鲁棒性	开发了一种结合内部和公共数据集训练的模型，提高了在多个数据集上的鲁棒性，并进行了临床可接受性评估	在0-2岁年龄组中表现最差，胃-肠和胰腺的DSC值低于0.90	开发并评估一种用于儿童上腹部肿瘤放疗中风险器官自动分割的深度学习模型	儿童上腹部肿瘤患者（肾肿瘤和神经母细胞瘤）的术后CT图像	digital pathology	pediatric upper abdominal tumors	CT扫描	深度学习模型	CT图像	内部数据集189例，公共数据集189例	NA	NA	NA	NA
8379	2025-06-13	Real-time integrated modeling of soft tissue deformation and stress based on deep learning 2025-Jun-12, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/adde0d PMID:40436029	research paper	开发了一种基于深度学习的实时多物理场建模框架，用于软组织的变形和应力分布模拟	提出了一种平衡多物理场特征尺度的方法，解决了现有模型在建模多个物理场时因数据分布差异导致的偏向性问题	未提及模型在更复杂或动态手术环境中的适用性	解决手术模拟器中应力渲染缺失的问题，提升手术模拟器的真实感	软组织的变形和应力分布	machine learning	NA	深度学习	神经网络	三维模型数据	悬臂梁、肝脏、脾脏和肾脏的三维模型	NA	NA	NA	NA
8380	2025-06-13	Accurate Prediction of the Diffusion Coefficients of Organic Compounds in Water by Multimodal Learning 2025-Jun-12, The journal of physical chemistry. A DOI:10.1021/acs.jpca.5c01881 PMID:40457760	research paper	开发了一种多模态深度学习模型，用于预测有机化合物在水中的扩散系数	结合分子图像、分子描述符和温度的多模态深度学习模型，比传统经验方程更准确	未提及模型在新合成化学物质上的泛化能力	快速准确预测有机化合物在水中的扩散系数	有机化合物在水中的扩散系数	machine learning	NA	深度学习	multimodal deep learning model	分子图像、分子描述符、温度数据	未提及具体样本数量	NA	NA	NA	NA