深度学习在生物医药领域中的应用

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
81	2025-09-09	Three-Dimensional Choroidal Vessels Assessment in Fellow Eyes of Patients With Central Serous Chorioretinopathy 2025-Sep-02, Translational vision science & technology IF:2.6Q2 DOI:10.1167/tvst.14.9.10 PMID:40919871	研究论文	使用深度学习三维算法评估单侧慢性中心性浆液性脉络膜视网膜病变患者对侧眼的脉络膜血管结构	首次应用基于ResUNet深度学习模型的三维算法量化分析cCSC患者对侧眼的脉络膜血管参数	样本量较小（共78眼），且为回顾性研究，CVI变化未达统计学显著性	评估单侧cCSC患者对侧眼的脉络膜血管形态学特征	人类脉络膜血管（患者对侧眼与健康对照组）	数字病理	视网膜疾病	深度学习自动分割、Phansalkar二值化、三维重建	ResUNet	医学影像	30只cCSC患眼、22只对侧眼、26只对照组眼
82	2025-09-09	Anatomical-Marker-Driven 3D Markerless Human Motion Capture 2025-Sep, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3424869 PMID:38980775	研究论文	提出一种基于解剖标志的无标记运动捕捉方法，通过深度学习从图像估计2D关键点并计算3D标记位置	利用基于标记运动捕捉系统的解剖标志创建高质量数据集，直接预测解剖关键点，提高2D关键点标注精度	仅在10名受试者上进行评估，样本规模有限	提高无标记运动捕捉系统的精度，促进其在生物力学研究中的广泛应用	人体运动分析	计算机视觉	NA	深度学习，基于射线距离的三角测量	深度神经网络	RGB图像	10名受试者执行各种动作
83	2025-09-09	Multiview Deep Learning-Based Efficient Medical Data Management for Survival Time Forecasting 2025-Sep, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3422180 PMID:38954570	研究论文	提出一种基于多视图深度学习的医疗数据管理框架MDL-MDM，用于提升癌症患者生存时间预测的准确性	引入集成深度学习思想，结合CNN、GAT和GCN三种神经网络构建多视图特征学习框架	NA	实现远程医疗管理中高效的数据管理和生存时间预测	癌症患者的生理指标监测数据	机器学习	癌症	深度学习	CNN, GAT, GCN	医疗监测数据	美国癌症患者真实数据集（具体数量未说明）
84	2025-09-09	Efficient Training of Probabilistic Neural Networks for Survival Analysis 2025-Sep, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3417369 PMID:38905091	研究论文	本研究比较了三种概率方法（VI、MCD和SNGP）在生存分析中的训练效率和性能表现	首次在生存分析中系统评估非VI方法（MCD和SNGP）的性能，证明它们在保持预测准确性的同时提供更好的校准性能和计算效率	研究仅基于MIMIC-IV数据集进行验证，需要更多数据集证明泛化能力	探索在高维数据集上训练深度概率生存模型而不增加模型复杂度的有效方法	生存分析中的概率神经网络模型	机器学习	NA	Variational Inference, Monte Carlo Dropout, Spectral-normalized Neural Gaussian Process	概率神经网络	临床生存数据	基于MIMIC-IV数据集（具体样本数未明确说明）
85	2025-09-09	AI-Enhanced Lung Cancer Prediction: A Hybrid Model's Precision Triumph 2025-Sep, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3447583 PMID:39172617	研究论文	提出一种结合CNN和BiLSTM的混合深度学习模型，用于从患者医疗文本中检测肺癌	开发了CNN与BiLSTM的混合架构，在肺癌预测任务中实现了最先进的性能表现	NA	提升肺癌早期检测的精确度，推动精准医疗中人工智能模型的发展	肺癌患者	自然语言处理	肺癌	深度学习	CNN, BiLSTM	文本	基于MIMIC IV数据集和Yelp Review Polarity数据集
86	2025-09-09	Unipolar voltage electroanatomic mapping detects structural atrial remodeling identified by LGE-MRI 2025-Sep, Heart rhythm IF:5.6Q1 DOI:10.1016/j.hrthm.2024.10.015 PMID:39396602	研究论文	本研究探讨单极电压电解剖标测与LGE-MRI识别心房结构重构的相关性	首次系统比较单极与双极低电压区在识别LGE-MRI延迟增强区域方面的性能差异	样本量较小（仅20例患者），需更大规模研究验证	探索心房颤动患者左心房基质评估中电解剖标测与MRI影像的一致性	心房颤动患者	数字病理学	心血管疾病	LGE-MRI, 高密度电解剖标测, 深度学习分割	深度学习	医学影像, 电生理数据	20例接受房颤消融术的患者
87	2025-09-09	A Nuclei-Focused Strategy for Automated Histopathology Grading of Renal Cell Carcinoma 2025-Sep, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3487004 PMID:39466875	研究论文	提出一种基于细胞核特征的自动化肾细胞癌组织病理学分级新框架NuAP-RCC	首次将细胞核级特征与图神经网络结合，通过聚合细胞核预测结果提升分级准确性	NA	开发精确且可重复的肾细胞癌自动化病理分级方法	肾细胞癌（RCC）组织病理图像	数字病理	肾癌	深度学习	CNN, GNN	图像	多医疗机构数据集（含USM-RCC数据集）
88	2025-09-09	Automatic detection of temporomandibular joint osteoarthritis radiographic features using deep learning artificial intelligence. A Diagnostic accuracy study 2025-09, Journal of stomatology, oral and maxillofacial surgery DOI:10.1016/j.jormas.2024.102124 PMID:39488247	研究论文	本研究评估了基于YOLO深度学习模型的AI系统在自动检测颞下颌关节骨关节炎影像学特征方面的诊断性能	首次将YOLO目标检测深度学习模型应用于颞下颌关节骨关节炎的影像学特征自动识别	除皮质下囊肿检测存在统计学显著差异外，其他特征与放射科医师评估一致性较高	开发自动化的颞下颌关节骨关节炎影像学诊断工具	接受锥形束CT检查的成年患者	计算机视觉	颞下颌关节疾病	锥形束计算机断层扫描(CBCT)	YOLO	医学影像	诊断准确性队列研究中的成年患者群体
89	2025-09-09	Multiple constraint network classification reveals functional brain networks distinguishing 0-back and 2-back task 2025-Sep, Canadian journal of experimental psychology = Revue canadienne de psychologie experimentale DOI:10.1037/cep0000360 PMID:39786863	研究论文	使用多约束深度学习分类器分析儿童执行不同工作记忆任务时的全脑BOLD活动模式，以区分0-back和2-back任务	采用多变量模式分析和多约束深度学习分类器，能够检测非线性任务差异和分布式活动模式，而传统线性方法可能遗漏这些	样本量较小（仅20名儿童），可能影响结果的普适性	识别区分工作记忆负载（0-back与2-back）的脑功能网络和激活模式	儿童执行情绪n-back任务时的脑功能活动	神经影像分析	NA	fMRI，多变量模式分析，深度学习分类器	神经网络分类器	功能磁共振成像（fMRI）数据	20名儿童
90	2025-09-09	Personalized Video-Based Hand Taxonomy Using Egocentric Video in the Wild 2025-Sep, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3495699 PMID:39527414	研究论文	本研究利用第一人称视角视频开发了一种个性化手部抓握分类方法，特别针对脊髓损伤患者	首次通过语义聚类方法自动识别个体独特的手部抓握模式，无需依赖先验分类体系	样本量较小（19名受试者），聚类纯度存在较大变异（67.6% ± 24.2%）	建立自然环境下个性化手部抓握分类模型，用于机器人学、人体工程学和康复领域	颈椎脊髓损伤患者的手部抓握动作	计算机视觉	脊髓损伤	深度学习，语义聚类	CNN	视频	19名颈椎脊髓损伤患者的第一人称视角视频数据
91	2025-09-09	Addressing Multiple Challenges in Early Gait Freezing Prediction for Parkinson's Disease: A Practical Deep Learning Approach 2025-Sep, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3522664 PMID:40030782	研究论文	提出一种深度学习框架PhysioGPN，用于预测帕金森病患者步态冻结事件，并采用知识蒸馏技术减少对多传感器的依赖	结合大卷积核检测渐进运动变化、多维多尺度卷积分析运动协调、双塔结构捕捉步态自相似性与不对称性、多域注意力促进跨域信息交换，并首次引入知识蒸馏优化传感器使用效率	未明确说明模型在不同疾病阶段或严重程度患者中的泛化能力，且实际部署中的长期稳定性尚未验证	解决帕金森病步态冻结预测中的多重挑战，包括预测窗口短、跨患者泛化性差和多传感器不便性问题	帕金森病患者的步态冻结事件	康复工程	帕金森病	深度学习，知识蒸馏(KD)	CNN（包含大卷积核、多尺度卷积、双塔结构和注意力机制）	可穿戴传感器运动数据	NA
92	2025-09-09	End-to-End Prediction of Knee Osteoarthritis Progression With Multimodal Transformers 2025-Sep, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3536170 PMID:40031337	研究论文	本研究利用多模态Transformer模型融合膝关节成像数据，预测膝骨关节炎的进展	首次采用端到端Transformer框架融合多模态成像数据，并系统评估不同时间跨度的预测性能	研究基于特定数据集（OAI），外部验证和泛化能力需进一步评估	开发数据驱动框架预测膝骨关节炎进展，优化临床试验设计	膝骨关节炎患者	医学影像分析	骨关节炎	多模态成像融合（X光、结构MRI、成分MRI）	Transformer	多模态医学影像	OAI数据集（n=3967/2421例患者）
93	2025-09-09	AV-FOS: Transformer-Based Audio-Visual Multimodal Interaction Style Recognition for Children With Autism Using the Revised Family Observation Schedule 3rd Edition (FOS-R-III) 2025-Sep, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3542066 PMID:40031833	研究论文	提出基于Transformer和自监督学习的AV-FOS模型，利用视听多模态数据自动识别自闭症儿童互动风格并生成FOS-R-III临床量表	首次将FOS-R-III临床量表与多模态深度学习结合，采用Transformer架构实现自闭症行为分析的自动化临床评估	NA	开发自动化工具辅助自闭症的诊断和严重程度监测	自闭症儿童的行为互动风格	多模态机器学习	自闭症	自监督学习、提示工程	Transformer、GPT4V	视频、音频	NA
94	2025-09-09	Randomized Explainable Machine Learning Models for Efficient Medical Diagnosis 2025-Sep, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3491593 PMID:40030196	研究论文	本研究探索随机化机器学习模型（ELM和RVFL）结合可解释AI技术（LIME和SHAP）在医疗诊断中的应用，以提高效率和透明度	将随机化机器学习模型与可解释AI技术结合，在降低计算复杂度的同时保持诊断准确性，并提供决策解释	NA	开发高效、可解释的医疗诊断AI模型，解决传统深度学习模型计算需求大和决策不透明的问题	泌尿生殖系统癌症和冠状动脉疾病患者数据	machine learning	genitourinary cancers, cardiovascular disease	Extreme Learning Machines, Random Vector Functional Link networks, LIME, SHAP	ELM, RVFL	医疗诊断数据	NA
95	2025-09-09	Deep Learning-Based Integrated System for Intraoperative Blood Loss Quantification in Surgical Sponges 2025-Sep, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3499852 PMID:40030353	研究论文	介绍一种基于深度学习的术中失血量量化集成系统MDCare，用于提高手术海绵血液量测量的精确性	集成先进硬件（质量传感器和网络摄像头）与ResNet-18、YOLOv4等算法，实现高达96.2%的分类准确率和91%以上的海绵检测准确率，并在手术环境中实时处理图像	未来需扩展数据集并优化算法以确保系统在不同手术场景中的鲁棒性和适应性	提高术中失血量量化的精确性，增强患者安全和手术成功率	手术海绵中的血液	计算机视觉	NA	深度学习	ResNet-18, YOLOv4	图像	合成和真实血液场景下的测试（具体样本数量未明确说明）
96	2025-09-09	Spatial-Aware Transformer-GRU Framework for Enhanced Glaucoma Diagnosis From 3D OCT Imaging 2025-Sep, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3550394 PMID:40067716	研究论文	提出一种结合Vision Transformer和双向GRU的新型深度学习框架，用于从3D OCT影像中自动诊断青光眼	首次将预训练Vision Transformer与双向门控循环单元结合，同时捕捉切片内特征和切片间空间依赖关系	NA	开发自动化青光眼检测系统以提高诊断准确性	3D光学相干断层扫描影像数据	计算机视觉	青光眼	OCT成像	Vision Transformer, GRU	3D医学影像	大型数据集（具体数量未说明）
97	2025-09-09	Evaluation of a Low-Cost Amplifier With System Optimization in Thermoacoustic Tomography: Characterization and Imaging of Ex-Vivo and In-Vivo Samples 2025-Sep, IEEE transactions on bio-medical engineering DOI:10.1109/TBME.2025.3551260 PMID:40085469	研究论文	开发并评估了一种使用低成本放大器的旋转单元素热声断层成像系统，通过系统优化实现高质量成像	采用低成本放大器结合微波信号脉冲宽度和天线位置优化，并集成深度学习和先进信号处理技术	NA	降低热声断层成像系统的成本并提高其可及性	仿组织体模、离体样本和活体样本	医学成像	NA	热声断层成像(TAT)，微波激发与超声检测	深度学习	图像	使用仿组织体模、离体和活体样本进行系统表征
98	2025-09-09	Availability and transparency of artificial intelligence models in radiology: a meta-research study 2025-Sep, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-025-11492-6 PMID:40095011	元研究	本研究评估了2022年顶级放射学期刊中人工智能模型开发研究的透明度和模型可用性	首次系统性量化放射学AI研究中模型共享的现状，并揭示深度学习模型可用性极低的问题	仅分析五本顶级期刊，可能无法代表整个放射学领域；仅关注2022年发表的研究	评估放射学人工智能研究的透明度和模型可复现性	2022年五本领先放射学期刊中发表的AI模型开发研究	医学影像分析	NA	系统文献检索，逻辑回归分析	深度学习模型，传统回归模型	文献元数据	268项研究
99	2025-09-09	Population-Driven Synthesis of Personalized Cranial Development From Cross-Sectional Pediatric CT Images 2025-Sep, IEEE transactions on bio-medical engineering DOI:10.1109/TBME.2025.3550842 PMID:40100672	研究论文	提出一种基于生成对抗网络的新方法，仅使用横断面CT图像合成个性化儿童颅骨发育序列	设计了新型Siamese循环编码器-解码器生成器架构和身份保持机制，无需纵向数据即可预测解剖结构变化	模型仅在0-10岁儿童头CT数据上验证，未提及其他年龄组或解剖部位的泛化能力	预测儿童规范性生长并识别发育异常	儿童颅骨发育	医学图像分析	发育异常	CT成像	GAN（生成对抗网络）	医学图像（CT）	2,014名受试者（横断面数据）+51名受试者（纵向验证数据）
100	2025-09-09	Comparison of the characteristics between machine learning and deep learning algorithms for ablation site classification in a novel cloud-based system 2025-Sep, Heart rhythm IF:5.6Q1 DOI:10.1016/j.hrthm.2025.03.1955 PMID:40107403	研究论文	比较基于云计算的CARTONET系统R12.1和R14模型在消融位点分类中的性能差异	首次系统评估深度学习版本(R14)相比传统机器学习版本(R12.1)在消融位点分类中的性能提升	仅使用单一数据源(CARTO系统)，未与其他系统进行交叉验证	评估和改进心房颤动消融手术的自动化解剖位置分类准确性	心房颤动消融手术病例	machine learning	cardiovascular disease	cloud-based system analysis	deep learning vs machine learning	medical procedure data	396例房颤消融病例，分析39,169个点位标签和625个节段预测