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
9221	2025-06-11	Improving AlphaFold2- and AlphaFold3-Based Protein Complex Structure Prediction With MULTICOM4 in CASP16 2025-Jun-02, Proteins IF:3.2Q2 DOI:10.1002/prot.26850 PMID:40452318	research paper	本文介绍了MULTICOM4系统，通过整合AlphaFold2、AlphaFold3及内部技术，提升蛋白质复合物结构预测的准确性	整合了基于transformer的AlphaFold2和基于扩散模型的AlphaFold3，结合内部技术如蛋白质复合物化学计量预测、多样化的多序列比对生成等	未明确提及具体限制，但可能依赖于AlphaFold系列模型的固有局限	提升多链蛋白质复合物（多聚体）结构的预测准确性	蛋白质复合物结构	生物信息学	NA	多序列比对(MSA)、深度学习模型质量评估	AlphaFold2, AlphaFold3, MULTICOM4	蛋白质序列和结构数据	在CASP16评估中进行了测试，具体样本数量未明确	NA	NA	NA	NA
9222	2025-10-06	Glioma Identification Based on Digital Multimodal Spectra Integrated with Deep Learning Feature Fusion Using a Miniature Raman Spectrometer 2025-Jun, Applied spectroscopy IF:2.2Q2 DOI:10.1177/00037028241276013 PMID:39252509	研究论文	提出一种基于数字多模态光谱与深度学习特征融合的胶质瘤识别方法，使用微型拉曼光谱仪提高脑胶质瘤检测准确率	通过数学分解原始光谱为拉曼和荧光光谱增强生物光谱信息，在特征层面实现数字多模态光谱融合，并构建基于集成策略的双层模式识别模型	样本量相对有限（胶质瘤260个光谱，正常脑组织151个光谱），未明确说明模型泛化能力验证	开发高精度的脑胶质瘤识别方法，辅助医生制定精确手术计划	脑胶质瘤组织和正常脑组织	医学光谱分析	脑胶质瘤	微型光纤拉曼光谱检测技术	深度学习特征提取，集成分类模型	拉曼光谱数据	260个胶质瘤拉曼光谱和151个正常脑组织拉曼光谱	NA	NA	准确率，灵敏度，特异性	NA
9223	2025-10-06	A novel cross-modal data augmentation method based on contrastive unpaired translation network for kidney segmentation in ultrasound imaging 2025-Jun, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.17663 PMID:39904615	研究论文	提出一种基于对比非配对翻译网络的跨模态数据增强方法，用于肾脏超声图像分割	采用对比非配对翻译网络从标注的腹部CT数据生成模拟的肾脏超声图像，并提出实例加权训练策略	仅使用有限数量的真实标注肾脏超声图像（100张训练，169张测试）	提升在有限标注数据条件下基于深度学习的肾脏超声图像分割性能	肾脏超声图像和腹部CT图像	计算机视觉	肾脏疾病	超声成像，计算机断层扫描	生成对抗网络，卷积神经网络	医学图像	4418张标注CT切片，4594张未标注超声图像，100张真实标注超声图像（训练），169张真实标注超声图像（测试）	NA	对比非配对翻译网络，U-Net	Fréchet inception distance，Dice相似系数	NA
9224	2025-10-06	Self-supervised adversarial diffusion models for fast MRI reconstruction 2025-Jun, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.17675 PMID:39924867	研究论文	提出一种基于自监督对抗扩散模型的快速MRI重建方法SSAD-MRI，无需全采样数据集即可加速MRI数据采集	首次将自监督学习与对抗扩散模型结合用于MRI重建，无需全采样训练数据，通过随机采样模式分区确保数据一致性	仅在脑部MRI数据集上进行验证，未涉及其他器官或病理类型	开发无需全采样数据的快速MRI重建方法，缩短采集时间并减少运动伪影	脑部MRI图像，包括多线圈T2加权图像和单线圈T1定量图	医学影像重建	神经系统疾病	MRI, 压缩感知	扩散模型, 对抗网络	医学影像	1376例多线圈脑部T2加权数据，318例单线圈T1定量图数据，外加100例分布外测试数据	NA	自监督对抗扩散模型	NMSE, PSNR, SSIM	NA
9225	2025-10-06	Boosting 2D brain image registration via priors from large model 2025-Jun, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.17696 PMID:39976314	研究论文	本研究探索利用基础模型DINOv2的先验知识来提升二维脑图像配准性能	首次将基础模型DINOv2应用于医学图像配准任务，提出三种DINOv2辅助配准模式	仅在IXI和OASIS公开数据集上进行验证，需要更多临床数据验证泛化能力	克服深度学习配准方法在有限医学数据集上的过拟合问题，提高配准精度和泛化能力	二维脑部医学图像	医学图像处理	脑部疾病	深度学习	无监督学习网络	医学图像	IXI和OASIS公开数据集	NA	DINOv2	配准精度	NA
9226	2025-10-06	Attentive feature interaction based persistent homology-augmented network for esophageal cancer lesion detection 2025-Jun, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.17707 PMID:40012097	研究论文	提出一种结合持续同调和特征交互的注意力网络用于食管癌病灶检测	首次将持续同调与特征交互机制结合，通过PDCAE和RGM模块有效整合拓扑特征与图像特征	尚未探索拓扑关系在其他下游任务中的潜在应用	提升食管癌病灶检测的预测能力	食管癌病灶	医学影像分析	食管癌	3D CT成像	CNN, ViT	3D CT图像	NA	NA	持续同调增强网络, PDCAE, RGM	NA	NA
9227	2025-10-06	CBCT projection domain metal segmentation for metal artifact reduction using hessian-inspired dual-encoding network with guidance from segment anything model 2025-Jun, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.17716 PMID:40017345	研究论文	提出一种基于Hessian启发双编码网络和Segment Anything模型引导的CBCT投影域金属分割方法	首次将Segment Anything模型用于自动生成训练标签，设计Hessian特征模块融入人类知识，采用双编码器更好提取边缘信息	需要依赖SAM模型生成训练标签，在临床数据上的泛化能力需进一步验证	开发无需人工标注的深度学习金属痕迹分割方法以减少CBCT金属伪影	锥束CT投影域中的金属痕迹	医学影像分析	NA	锥束CT成像	CNN	医学影像	数字体模数据和临床CBCT数据	NA	HIDE-Net, 双编码网络	Dice指数, RMSE	NA
9228	2025-10-06	An MR-only deep learning inference model-based dose estimation algorithm for MR-guided adaptive radiation therapy 2025-Jun, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.17759 PMID:40089982	研究论文	开发了一种基于深度学习的仅使用MR图像的剂量计算算法，用于MR引导的自适应放射治疗	首次提出仅使用MR图像的深度学习剂量计算引擎，无需CT图像和复杂射线追踪过程	研究仅针对前列腺癌患者，样本量相对有限（30例患者）	开发用于MR引导自适应放射治疗的快速准确剂量计算算法	前列腺癌患者	医学影像分析	前列腺癌	磁共振成像，强度调制放射治疗	深度学习	MR图像	30例前列腺癌患者，120个在线治疗计划，1080个独立射束	NA	U-Net启发的深度残差网络	平均绝对误差，3D伽马分析，剂量体积直方图，剂量学指数，等剂量线相似性，Dice相似系数	NA
9229	2025-10-06	Quantitative susceptibility mapping via deep neural networks with iterative reverse concatenations and recurrent modules 2025-Jun, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.17747 PMID:40089979	研究论文	提出了一种名为IR2QSM的新型深度学习网络，通过迭代反向连接和循环模块改进定量磁化率映射重建精度	设计了具有四次迭代反向连接和中间循环模块的先进U-net架构，优化特征融合并提升潜在特征利用率	未明确说明模型计算复杂度和在实际临床环境中的验证情况	开发新型深度学习方法以改进QSM重建精度，同时减少噪声和伪影	磁共振成像中的定量磁化率映射重建	医学影像分析	神经系统疾病	磁共振成像	深度学习	医学影像	模拟和体内数据集	NA	U-net变体（IR2QSM）	XSIM	NA
9230	2025-10-06	Multimodal feature-guided diffusion model for low-count PET image denoising 2025-Jun, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.17764 PMID:40102174	研究论文	提出一种多模态特征引导的扩散模型MFG-Diff，用于低计数PET图像去噪并充分利用MRI信息	用LPET图像替代随机高斯噪声，引入新的退化算子模拟PET成像物理过程，采用跨模态引导恢复网络和多层次特征融合模块	NA	开发能够充分利用MRI信息的低计数PET图像去噪方法	低计数PET图像和MR图像	医学图像处理	NA	PET成像，MRI	扩散模型	医学图像（PET，MRI）	NA	NA	MFG-Diff，跨模态引导恢复网络，跨注意力机制	峰值信噪比，结构相似性指数，均方根误差，皮尔逊相关系数	NA
9231	2025-10-06	Poisson diffusion probabilistic model for low-dose SPECT sinogram denoising 2025-Jun, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.17760 PMID:40103551	研究论文	提出基于泊松噪声的扩散概率模型用于低剂量SPECT正弦图去噪	将传统扩散模型中的高斯噪声替换为符合SPECT成像物理原理的泊松噪声，并引入时间预测聚合模块(TPAM)提升去噪性能	NA	开发有效的低剂量SPECT正弦图去噪方法	低剂量单光子发射计算机断层扫描(SPECT)正弦图	医学图像处理	NA	SPECT成像	扩散概率模型	医学图像(SPECT正弦图)	模拟SPECT数据集和临床SPECT数据集	NA	泊松扩散概率模型(PDPM)	PSNR, SSIM, COV	NA
9232	2025-10-06	Deep-learning based multibeat echocardiographic cardiac phase detection 2025-Jun, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.17733 PMID:40108797	研究论文	提出一种名为EchoPhaseNet的新型深度学习网络，用于多心动周期超声心动图中心脏相位的快速准确检测	仅需使用ED/ES标签即可实现有效的心脏相位检测，显著降低标注成本并适用于更广泛的检测场景	研究中使用了多个数据集但样本规模存在差异，部分数据集样本量较小	开发低标注成本、高效率的多心动周期超声心动图心脏相位自动检测方法	多心动周期超声心动图序列	计算机视觉	心血管疾病	超声心动图	深度学习网络	超声图像序列	五个超声心动图数据集：Echo-DT（小型私有数据集）、PhaseDetection（中型公开数据集）、EchoNet-Dynamic、CAMUS、EchoNet-Dynamic-MultiBeat（三个公开数据集）	PyTorch	EchoPhaseNet	绝对帧差(aFD), GradCAM可视化, 统计显著性检验	NVIDIA RTX 4080 GPU
9233	2025-10-06	Evaluating the robustness of deep learning models trained to diagnose idiopathic pulmonary fibrosis using a retrospective study 2025-Jun, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.17752 PMID:40111345	研究论文	评估基于深度学习的特发性肺纤维化诊断模型在不同CT成像协议下的鲁棒性	首次系统评估深度学习模型在多种CT成像协议下对IPF诊断的稳定性	回顾性研究设计，数据来源有限	评估深度学习模型在不同CT成像协议下的诊断性能稳定性	间质性肺病患者CT扫描数据	医学影像分析	特发性肺纤维化	CT成像	2D CNN, 3D CNN	CT图像	389例IPF患者和700例非IPF ILD患者的CT数据，其中343例患者同时具有参考条件和非参考条件的CT数据	NA	NA	特异性, p值	NA
9234	2025-10-06	Improving realism in abdominal ultrasound simulation combining a segmentation-guided loss and polar coordinates training 2025-Jun, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.17801 PMID:40159565	研究论文	提出一种结合分割引导损失和极坐标训练的腹部超声模拟方法，以提高图像真实感和解剖一致性	引入分割引导损失和极坐标训练来减少GAN在超声模拟中的幻觉，提高解剖准确性和真实感	仅针对腹部超声图像进行验证，未涉及其他器官或超声模式	提高基于物理模拟的腹部超声图像的真实感和解剖一致性	腹部超声图像	医学图像处理	腹部疾病	超声成像	GAN, CycleGAN	图像	617张真实腹部超声图像和971张模拟扫描图像	PyTorch	U-Net, CycleGAN	FID, KID, χ²直方图距离, 用户研究准确率	NA
9235	2025-10-06	Uncertainty quantification for CT dosimetry based on 10 281 subjects using automatic image segmentation and fast Monte Carlo calculations 2025-Jun, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.17796 PMID:40167139	研究论文	本研究结合自动图像分割和GPU加速蒙特卡罗模拟，对10281名受试者的CT器官剂量进行不确定性量化分析	首次将深度学习自动分割与GPU加速蒙特卡罗模拟相结合，处理超大规模患者特异性器官剂量数据集	研究仅基于单家医院数据，未涉及多中心验证	量化CT剂量学中的个体间变异性不确定性	10281名接受CT检查的个体（6419名男性，3862名女性）	医学影像分析	NA	CT扫描，蒙特卡罗模拟，深度学习分割	深度学习	CT图像，健康指标数据	10281名受试者	DeepContour	NA	相对误差，统计相关性分析	NVIDIA RTX 3080 GPU
9236	2025-10-06	Towards real-time conformal palliative treatment of spine metastases: A deep learning approach for Hounsfield Unit recovery of cone beam CT images 2025-Jun, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.17838 PMID:40257079	研究论文	开发了一种用于从锥束CT图像生成合成CT的两阶段深度学习模型，旨在实现脊柱转移瘤的实时适形姑息治疗	提出两阶段生成对抗网络方法，无需先验CT知识即可在整个脊柱区域生成高质量合成CT图像	研究样本量相对有限（220名患者），且专门针对脊柱转移瘤患者	实现基于机载成像的实时姑息放疗治疗规划，消除对CT模拟的依赖	脊柱转移瘤患者	医学影像分析	脊柱转移瘤	锥束CT, 扇形束CT	GAN, CycleGAN	CT图像	220名患者的CBCT和计划CT图像，其中33名患者用于独立测试	NA	条件生成对抗网络, 循环一致生成对抗网络	平均绝对误差, 平均误差, 剂量差异, gamma通过率	NA
9237	2025-10-06	Unsupervised non-small cell lung cancer tumor segmentation using cycled generative adversarial network with similarity-based discriminator 2025-Jun, Journal of applied clinical medical physics IF:2.0Q3 DOI:10.1002/acm2.70107 PMID:40266997	研究论文	提出一种基于相似性判别器的循环生成对抗网络smic-GAN，用于非小细胞肺癌肿瘤的无监督分割	采用相似性驱动的生成对抗网络结合循环训练策略，无需任何人工标注即可实现肿瘤分割	NA	开发无需人工标注的肺癌肿瘤自动分割方法	非小细胞肺癌患者的CT扫描图像	计算机视觉	肺癌	CT扫描	GAN	医学图像	609例肺癌患者CT扫描（504训练，35验证，70测试）	NA	smic-GAN, cycle-GAN	Dice相似系数, 阳性预测值, 敏感度, 95% Hausdorff距离, 平均表面距离	NA
9238	2025-06-11	A novel dose calculation system implemented in image domain 2025-Jun, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.17903 PMID:40400114	研究论文	提出了一种名为DeepBEVdose的新型图像域剂量计算系统，用于从计算机断层扫描图像和辐射场注量图中自动计算剂量分布	引入了新颖的束眼视图计算方案，替代了传统无法去除的射线追踪过程，使用通用的二维卷积神经网络进行精确剂量计算	仅在鼻咽和肺部两种肿瘤部位的数据集上进行了验证	提高放射治疗中剂量计算的准确性和效率	计算机断层扫描图像和辐射场注量图	数字病理	癌症	深度学习	CNN	图像	多机构获取的数据集，包含鼻咽和肺部两种肿瘤部位	NA	NA	NA	NA
9239	2025-06-11	Artificial Intelligence for Head and Neck Squamous Cell Carcinoma: From Diagnosis to Treatment 2025-Jun, American Society of Clinical Oncology educational book. American Society of Clinical Oncology. Annual Meeting DOI:10.1200/EDBK-25-472464 PMID:40489724	综述	本文综述了人工智能在头颈部鳞状细胞癌（HNSCC）从诊断到治疗全过程中的应用进展	整合复杂的放射学、病理学和分子数据，为个性化HNSCC管理提供可操作的信息见解	临床转化仍存在障碍，需进一步发展可解释模型、前瞻性试验并无缝集成到临床工作流程中	改善HNSCC的个性化管理	头颈部鳞状细胞癌（HNSCC）患者	数字病理学	头颈部鳞状细胞癌	深度学习	多模态AI模型	影像学、组织病理学和电子健康记录	NA	NA	NA	NA	NA
9240	2025-06-11	"Perfusion Assessment of Healthy and Injured Hands Using Video-Based Deep Learning Models" 2025-May-28, Plastic and reconstructive surgery IF:3.2Q1 DOI:10.1097/PRS.0000000000012225 PMID:40489745	研究论文	本研究提出了一种基于视频的深度学习方法，用于评估健康及受伤手部的灌注情况	使用非接触式视频技术和深度学习模型（ResNet-18）进行灌注分类，为现场分诊提供技术支持	在医院环境中，由于光线、手部姿势和伤情等不可控因素，分类性能下降	开发一种技术以改进现场灌注评估，优化创伤分诊	健康对照者和急性创伤患者的手部灌注情况	计算机视觉	创伤	成像光电容积描记术（iPPG）	ResNet-18	视频	48名对照者（其中14名接受止血带诱导缺血评估）和15名急性创伤患者	NA	NA	NA	NA