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
9961	2025-10-07	Uncertainty quantification for deep learning-based metastatic lesion segmentation on whole body PET/CT 2025-May-23, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/add9df PMID:40378868	研究论文	本研究比较了四种不确定性量化方法在全身PET/CT转移性病灶分割任务中的性能	首次系统评估多种不确定性量化方法在转移性病灶分割任务中的表现，为临床应用中模型可靠性评估提供依据	研究样本量有限（59例），仅针对特定类型的神经内分泌肿瘤转移病灶	评估不同不确定性量化方法在医学图像分割任务中的有效性和适用性	接受放射性核素治疗的转移性神经内分泌肿瘤患者的全身Ga-DOTATATE PET/CT图像	数字病理	神经内分泌肿瘤	PET/CT成像	CNN	3D医学图像	59例全身PET/CT图像	NA	3D U-Net	AUC, Dice系数, 交叉熵, 相关系数	NA
9962	2025-10-07	Recent advancement in size measurement during endoscopy 2025-May-23, Clinical endoscopy IF:2.1Q3 DOI:10.5946/ce.2025.070 PMID:40404570	综述	本文综述了内窥镜病灶尺寸测量技术的最新进展，重点介绍了虚拟标尺内窥镜和人工智能辅助测量方法	系统总结了数字测量技术在内窥镜领域的创新应用，特别是AI辅助虚拟标尺在自动化病灶尺寸估计方面的突破	现有技术存在操作时间增加、需要专业培训、实时集成困难、标准化不足和监管审批等挑战	提高内窥镜病灶尺寸测量的准确性和效率，改善临床决策和患者预后	结直肠息肉等内窥镜检查中发现的病灶	数字病理	结直肠癌	内窥镜成像技术	深度学习算法	内窥镜图像	NA	NA	NA	测量精度、可重复性、诊断可靠性	NA
9963	2025-10-07	Guideline-driven clinical decision support for colonoscopy patients using the hierarchical multi-label deep learning method 2025-May-23, Chinese medical journal IF:7.5Q1 DOI:10.1097/CM9.0000000000003469 PMID:40405345	研究论文	开发基于分层多标签深度学习方法的结肠镜检查临床决策支持系统	采用分层多标签可解释分类框架和先进的中文预训练模型构建临床决策支持系统	研究仅针对中文结肠镜检查报告，需进一步验证在其他医疗文本上的适用性	开发自动化临床决策支持系统以减轻医疗负担和标准化医疗流程	结肠镜检查患者和相关的医疗报告	自然语言处理	结直肠癌	电子结肠镜检查报告分析	Transformer	文本	2041条标注记录（训练测试集7:3比例）和3177例外部验证病例	BERT-base-Chinese, BERT-wwm-ext-Chinese, ernie-3.0-base-zh	Transformer	准确率, Macro-F1分数	NA
9964	2025-10-07	Deep learning-based model for difficult transfemoral access prediction compared with human assessment in stroke thrombectomy 2025-May-22, Journal of neurointerventional surgery IF:4.5Q1 DOI:10.1136/jnis-2024-021718 PMID:38702182	研究论文	开发基于深度学习的模型预测脑卒中血栓切除术中困难的经股动脉通路，并与人类专家评估进行比较	首次开发全自动模型从头颈部CTA中自动提取29个解剖特征来预测困难的经股动脉通路	回顾性研究设计，样本量相对有限	预测机械性血栓切除术中困难的经股动脉通路	513名接受前循环大血管闭塞性脑卒中一线经股动脉血栓切除术的患者	医学影像分析	脑卒中	计算机断层扫描血管成像(CTA)，3D血管分割	机器学习模型	医学影像	513名患者，其中116例用于人类专家评估比较	NA	NA	AUROC, 敏感性, F1-score	NA
9965	2025-10-07	HealthiVert-GAN: A Novel Framework of Pseudo-Healthy Vertebral Image Synthesis for Interpretable Compression Fracture Grading 2025-May-22, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3572458 PMID:40402696	研究论文	提出一种用于可解释性压缩性骨折分级的伪健康椎体图像合成框架	开发了HealthiVert-GAN框架，通过从粗糙到精细的合成网络生成模拟骨折前状态的伪健康椎体图像，并引入相对椎体高度损失(RHLV)量化指标	未明确说明模型在临床环境中的泛化能力和对不同类型压缩骨折的适应性	提高骨质疏松性椎体压缩骨折(OVCFs)严重程度分级的准确性和可解释性	骨质疏松性椎体压缩骨折患者的CT图像	数字病理	骨质疏松性椎体压缩骨折	CT扫描	GAN, SVM	医学图像	Verse2019数据集和内部数据集	GAN框架	从粗糙到精细的合成网络	分类性能	NA
9966	2025-10-07	Real-Time Implementation of Accelerated HCP-MMA for Deep Learning-Based ECG Arrhythmia Classification Using Contour-Based Visualization 2025-May-22, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3572376 PMID:40402700	研究论文	本研究提出了一种实时加速的Hurst轮廓投影多尺度多重分形分析(HCP-MMA)方法，用于基于深度学习的ECG心律失常分类	将复杂的多重分形特性转换为基于轮廓的可视化表示，并通过运行时优化的并行计算管道实现730倍加速，首次在嵌入式硬件上实现实时处理	NA	开发实时高效的ECG心律失常自动分类方法	心电图信号和心律失常分类	机器学习	心血管疾病	Hurst轮廓投影多尺度多重分形分析(HCP-MMA)	CNN	图像	三个基准数据集(PhysioNet, MIT-BIH, CU)	NA	AlexNet	准确率,F1分数	Intel-based系统,Raspberry Pi 5嵌入式硬件
9967	2025-10-07	An Interpretable Deep Learning Approach for Autism Spectrum Disorder Detection in Children Using NASNet-Mobile 2025-May-22, Biomedical physics & engineering express IF:1.3Q3 DOI:10.1088/2057-1976/addbe7 PMID:40403743	研究论文	提出一种基于NASNet-Mobile的可解释深度学习模型，用于儿童自闭症谱系障碍的检测	将NASNet-Mobile模型与LIME可解释人工智能技术结合，提高了自闭症分类决策过程的透明度	NA	精确进行自闭症谱系障碍分类并解释分类过程，识别用于疾病预测的主要特征	儿童自闭症谱系障碍患者	医学影像分析	自闭症谱系障碍	结构磁共振成像	CNN	医学图像	来自ABIDE-I数据集的sMRI图像，包含2-11岁和12-18岁两个年龄组	NA	NASNet-Mobile	准确率,F1分数,特异性,敏感性,阴性预测值,阳性预测值,诊断比值比	NA
9968	2025-10-07	Evaluating the generalizability of video-based assessment of intraoperative surgical skill in capsulorhexis 2025-May-22, International journal of computer assisted radiology and surgery IF:2.3Q2 DOI:10.1007/s11548-025-03406-0 PMID:40405033	研究论文	评估基于视频的囊膜撕开手术技能评估模型的泛化能力	首次评估深度学习模型在手术技能视频评估中的泛化能力，并比较了无监督域适应和半监督域适应方法	域适应方法的性能仍低于数据集内部性能，泛化能力有限	评估手术技能视频评估模型的跨数据集泛化能力	囊膜撕开手术视频	计算机视觉	眼科疾病	视频分析	CNN, LSTM, Transformer	视频	两个数据集（D99和Cataract-101）	NA	CNN-LSTM, CNN-Transformer（均配备注意力模块）	准确率, 灵敏度, 特异性, AUC	NA
9969	2025-10-07	Leveraging deep learning-based kernel conversion for more precise airway quantification on CT 2025-May-22, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-025-11696-w PMID:40405045	研究论文	本研究评估了基于深度学习的核转换在减少CT气道定量测量变异性方面的效果	首次系统评估不同重建核和深度学习核转换对气道定量CT测量的影响	对非肺专用核和亚段水平气道的改善效果有限，样本量相对较小	评估不同重建核对自动化气道定量CT测量的变异性影响及核转换的效果	96名接受非增强胸部CT扫描的患者	医学影像分析	呼吸系统疾病	CT扫描，深度学习核转换	深度学习	CT影像	96名患者，来自两个医疗中心	NA	NA	一致性相关系数(CCC)，方差分析，配对t检验	NA
9970	2025-10-07	Unsupervised Adaptive Deep Learning Framework for Video Denoising in Light Scattering Imaging 2025-May-22, Analytical chemistry IF:6.7Q1 DOI:10.1021/acs.analchem.4c06905 PMID:40405330	研究论文	提出一种基于深度学习的无监督自适应视频去噪框架，用于光散射成像中的噪声处理	开发了包含噪声分布图、无监督学习和去噪效果判别三阶段的新型框架，无需监督训练即可实现自适应去噪	未明确说明框架在不同噪声类型和强度下的泛化能力	为光散射成像提供无监督自学习的去噪策略	光散射成像视频，特别是纳米颗粒分析和无标记单细胞识别应用	计算机视觉	NA	光散射成像	深度学习	视频	NA	NA	FastDVDNet	信噪比, 对比噪声比	NA
9971	2025-10-07	A dynamic attention mechanism for road extraction from high-resolution remote sensing imagery using feature fusion 2025-May-21, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-02267-6 PMID:40394108	研究论文	提出一种名为RISENet的新型深度学习模型，用于从高分辨率遥感影像中提取道路信息	设计了双分支融合编码器、多层动态空间通道融合注意力机制(MCSA)和混合特征扩张感知解码器，通过特征融合和长程依赖捕捉提升道路提取效果	NA	解决遥感影像中道路提取因植被建筑遮挡和道路与周围物体相似性导致的不完整问题	高分辨率遥感影像中的道路	计算机视觉	NA	遥感影像分析	深度学习	遥感图像	三个不同的道路分割基准数据集	NA	RISENet（包含双分支融合编码器、MCSA注意力机制、扩张感知解码器）	准确率	NA
9972	2025-10-07	Automatic transformer-based grading of multiple retinal inflammatory signs in uveitis on fluorescein angiography 2025-May-21, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110327 PMID:40403640	研究论文	开发基于视觉Transformer的自动分级系统，用于评估葡萄膜炎中视网膜炎症的荧光素血管造影图像	首次使用视觉Transformer模型对葡萄膜炎的多种视网膜炎症征象进行自动分级，并利用迄今最大的葡萄膜炎FA数据集	研究数据来自单一医院（Jules-Gonin眼科医院），可能存在选择偏倚	开发自动化的视网膜炎症分级方法以解决临床研究中常被忽视的视网膜炎症评估问题	葡萄膜炎患者的荧光素血管造影图像	计算机视觉	葡萄膜炎	荧光素血管造影	Transformer	图像	543名患者（1042只眼睛，40987张图像）	NA	Vision Transformer	F1分数, 准确率, Kappa分数, Ordinal Classification Index	NA
9973	2025-10-07	Large medical image database impact on generalizability of synthetic CT scan generation 2025-May-21, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110303 PMID:40403634	研究论文	本研究系统评估了训练数据库规模对医学图像生成深度学习模型泛化能力的影响	使用了包含4000例患者CT扫描的大规模数据库，比先前研究大一个数量级，并采用软配对数据的CycleGAN进行图像合成	NA	系统研究训练数据库规模对合成医学图像生成深度学习模型泛化能力的影响	从兆伏级计算机断层扫描(MVCT)合成千伏级计算机断层扫描(kVCT)图像	医学影像	NA	计算机断层扫描(CT)	CycleGAN	医学图像	4000例患者CT扫描	NA	CycleGAN	平均绝对误差(MAE), 结构相似性指数(SSIM)	NA
9974	2025-10-07	Enhancing nuclei segmentation in breast histopathology images using U-Net with backbone architectures 2025-May-21, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110347 PMID:40403637	研究论文	本研究提出了一种基于ResNet-34骨干网络的增强型U-Net架构，用于提升乳腺组织病理学图像中细胞核分割的精度	将ResNet-34作为U-Net的骨干网络，结合数据增强技术，在有限医学影像数据集上显著提升了细胞核分割性能	研究主要基于特定数据集，需要在更广泛的数据集上进一步验证模型的泛化能力	改进乳腺组织病理学图像中的细胞核分割方法，为乳腺癌诊断提供更准确的技术支持	乳腺组织病理学图像中的细胞核	数字病理学	乳腺癌	深度学习，图像分割	U-Net	组织病理学图像	BreCaHad数据集、BNS数据集和MoNuSeg-2018数据集	NA	U-Net, ResNet-34, VGG-16, Inception-v3	IoU, 准确率, 精确率, F1分数	NA
9975	2025-10-07	Temporal insights into ecological community: Advancing waterbird monitoring with dome camera and deep learning 2025-May-21, Journal of environmental management IF:8.0Q1 DOI:10.1016/j.jenvman.2025.125769 PMID:40403671	研究论文	本研究通过集成球型摄像头与级联神经网络，开发了一套自动化水鸟监测系统，用于分析滇池半封闭湿地的水鸟群落动态	结合球型摄像头与级联神经网络实现水鸟群落的自动化高频监测，能够揭示不同时间尺度的生态群落变化	研究仅在中国滇池一个半封闭湿地进行，系统在其他生境的适用性有待验证	开发自动化水鸟监测系统以提升生物多样性监测效率	滇池半封闭湿地的水鸟群落	计算机视觉	NA	自动化观测系统	CNN	图像	595个监测时段	NA	级联神经网络	Top-1准确率, Top-5准确率, F1分数, 召回率, 精确率	NA
9976	2025-05-24	Corrigendum to "Ultrasound-Based Deep Learning Radiomics Nomogram for Tumor and Axillary Lymph Node Status Prediction After Neoadjuvant Chemotherapy" [Academic Radiology 32 (2025) 12-23] 2025-May-21, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2025.05.010 PMID:40404505	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
9977	2025-10-07	Heuristic optimization in classification atoms in molecules using GCN via uniform simulated annealing 2025-May-20, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-00340-8 PMID:40394056	研究论文	提出一种基于均匀模拟退火的元启发式算法，用于优化图卷积网络的权重参数	首次将均匀分布模拟退火算法与梯度优化器结合，用于GCN权重优化	仅在QM7数据集上进行验证，未在其他数据集测试泛化能力	优化图卷积网络的训练过程，提高分类性能	分子原子分类任务	机器学习	NA	图神经网络	GCN	图结构数据	QM7数据集（包含平衡和不平衡两个子集）	NA	图卷积网络	损失函数值,准确率,AUC（宏平均）	NA
9978	2025-10-07	Real-time driver drowsiness detection using transformer architectures: a novel deep learning approach 2025-May-20, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-02111-x PMID:40394076	研究论文	提出一种基于Transformer架构的实时驾驶员疲劳检测深度学习框架	首次将Vision Transformer和Swin Transformer架构应用于驾驶员疲劳检测，并集成类激活映射(CAM)增强模型可解释性	NA	开发实时驾驶员疲劳检测系统以提高道路安全	驾驶员眼部状态	计算机视觉	NA	图像归一化、数据增强、Haar Cascade分类器	Transformer, CNN	图像	MRL Eye Dataset、NTHU-DDD和CEW数据集	NA	Vision Transformer(ViT), Swin Transformer, VGG19, DenseNet169, ResNet50V2, InceptionResNetV2, InceptionV3, MobileNet	准确率, 精确率, 召回率, F1分数	NA
9979	2025-10-07	Deep learning-based interpretable prediction of recurrence of diffuse large B-cell lymphoma 2025-May-20, BJC reports DOI:10.1038/s44276-025-00147-0 PMID:40394100	研究论文	基于深度学习的可解释性模型预测弥漫性大B细胞淋巴瘤复发	结合注意力机制和形态学特征分析，提供模型决策的可解释性	使用公开数据集，样本量有限	预测DLBCL患者的疾病复发风险	弥漫性大B细胞淋巴瘤患者	数字病理学	淋巴瘤	组织学图像分析	深度学习	图像	NA	NA	注意力机制分类模型	F1分数	NA
9980	2025-10-07	An explainable AI-driven deep neural network for accurate breast cancer detection from histopathological and ultrasound images 2025-May-20, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-97718-5 PMID:40394112	研究论文	提出一种可解释的AI驱动深度神经网络模型，用于从组织病理学和超声图像中准确检测乳腺癌	结合DenseNet121与定制CNN层，集成Grad-CAM提供可视化预测解释，实现高精度与可解释性的平衡	仅在两个公开数据集上验证，未在更广泛的临床环境中测试	开发准确且可解释的乳腺癌自动检测系统	乳腺癌医学图像	计算机视觉	乳腺癌	深度学习	CNN	图像	Breakhis-400x数据集1820张图像，BUSI数据集1578张图像	TensorFlow, Keras	DenseNet121, CNN, GlobalAveragePooling2D, Dense, Dropout	准确率	NA