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
1101	2025-09-03	Deep learning based source imaging provides strong sublobar localization of epileptogenic zone from MEG interictal spikes 2023-11-01, NeuroImage IF:4.7Q1 DOI:10.1016/j.neuroimage.2023.120366 PMID:37716593	研究论文	本研究提出了一种基于深度学习的脑电磁源成像框架，用于从MEG间歇性棘波中高精度定位癫痫灶	结合介观神经元建模与深度学习，直接从MEG数据学习传感器-源映射关系，突破了传统等效物理源模型的限制	模型训练依赖于神经网络模型生成的数据，且个性化模型需患者MRI几何信息	提高癫痫致病区的定位精度，支持临床决策	药物抵抗性局灶性癫痫患者	脑机接口与神经影像	癫痫	MEG, 深度学习, 颅内脑电图	DL-based ESI	脑磁图信号	29例接受颅内脑电图评估或手术切除的药物抵抗性癫痫患者
1102	2025-09-03	Weighted entropy deep features on hybrid RNN with LSTM for glucose level and diabetes prediction 2023 Oct-Dec, Computer methods in biomechanics and biomedical engineering IF:1.7Q3 DOI:10.1080/10255842.2022.2149263 PMID:36448678	研究论文	提出一种结合加权熵深度特征和混合RNN-LSTM的深度学习模型，用于血糖水平分类和糖尿病预测	采用改进的逃逸能量哈里斯鹰优化算法调整权重，并设计混合R-LSTM模型进行参数优化	未明确说明模型在不同人群和数据集上的泛化能力评估细节	开发高效的糖尿病预测和血糖水平分类系统	糖尿病患者的血糖数据	机器学习	糖尿病	深度学习优化算法	CNN, RNN, LSTM, 混合R-LSTM, 改进模糊分类器	血糖水平数据	使用两个基准数据集，具体样本量未明确说明
1103	2025-09-03	Automated diagnosis and management of follicular thyroid nodules based on the devised small-dataset interpretable foreground optimization network deep learning: a multicenter diagnostic study 2023-09-01, International journal of surgery (London, England) DOI:10.1097/JS9.0000000000000506 PMID:37204464	研究论文	基于开发的小数据集可解释前景优化网络深度学习模型，实现滤泡性甲状腺结节的自动化诊断与管理	提出FThyNet深度学习模型，针对小数据集设计可解释前景优化网络，并首次系统评估结节边缘纹理信息对滤泡性甲状腺癌预测的影响	样本量相对有限（总样本503例），外部验证仅来自四个中心	开发可靠的术前滤泡性甲状腺癌检测系统，减少侵入性诊断需求	滤泡性甲状腺结节患者	数字病理	甲状腺癌	深度学习	CNN（基于超声图像的深度学习模型）	图像（术前超声图像）	训练与内部验证队列432例（瑞金医院），外部验证队列71例（四个临床中心）
1104	2025-09-02	Automatic prostate volume estimation in transabdominal ultrasound images 2025-Oct, European journal of radiology IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.ejrad.2025.112274 PMID:40614658	研究论文	本研究提出了一种基于深度学习的框架，用于在经腹超声图像中自动估计前列腺体积，以改进非侵入性前列腺癌风险分层	开发了首个结合轴向和矢状面深度学习分割模型、自动直径估计及体积计算的TAUS前列腺体积自动估算框架	样本量有限（100例患者），且TAUS图像质量较低和操作者依赖性可能影响模型泛化能力	提升非侵入性前列腺癌风险分层的准确性和可及性	前列腺体积作为前列腺癌风险评估的关键参数	数字病理	前列腺癌	深度学习	CNN（基于分割任务推断）	超声视频	100例患者（中位年龄67岁，95%百分位范围55-81.2岁）
1105	2025-09-02	Impact of super-resolution deep learning-based reconstruction for hippocampal MRI: A volunteer and phantom study 2025-Oct, European journal of radiology IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.ejrad.2025.112289 PMID:40639021	研究论文	本研究评估了基于超分辨率深度学习重建（SR-DLR）对海马体薄层T2加权MRI图像质量的影响	提出SR-DLR方法，在保持对比度的同时显著提升图像信噪比，并减少零填充插值伪影	样本量较小（仅13名健康志愿者），未涉及患者群体验证	评估深度学习超分辨率重建技术在海马体MRI图像质量优化中的应用效果	人类志愿者和海马体MRI图像模体	医学影像分析	NA	超分辨率深度学习重建（SR-DLR），零填充插值（ZIP）	深度学习重建（DLR）	MRI图像	13名健康志愿者和ACR模体
1106	2025-09-02	Deep learning CAIPIRINHA-accelerated 3D MRI of the knee cartilage at 7 Tesla 2025-Oct, European journal of radiology IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.ejrad.2025.112287 PMID:40651115	研究论文	研究深度学习重建在7特斯拉下CAIPIRINHA加速的3D膝关节软骨MRI中的可行性和扫描时间减少程度	将深度学习重建与CAIPIRINHA并行成像技术结合应用于7T超高场强膝关节软骨成像，实现最高六倍加速而保持图像质量	八倍和十二倍加速时图像质量下降，伪影显著增加；样本量较小（18名志愿者35个膝关节）	评估深度学习重建技术在超高场强膝关节软骨MRI中的加速性能和图像质量	人类膝关节软骨	医学影像分析	骨关节疾病	CAIPIRINHA并行成像，深度学习重建，3D DESS序列	深度学习重建模型	MRI图像	18名志愿者的35个膝关节
1107	2025-09-02	A novel segmentation-based deep learning model for enhanced scaphoid fracture detection 2025-Oct, European journal of radiology IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.ejrad.2025.112309 PMID:40652603	研究论文	开发一种基于分割的深度学习模型，用于从手腕X光片中检测明显和隐匿的舟骨骨折	提出了一种结合分割方法的深度学习模型，在隐匿性舟骨骨折检测方面表现优于临床专家	样本量相对有限（408例患者），且仅针对单一类型骨折	开发并验证深度学习模型在舟骨骨折检测中的诊断性能	手腕X光片中的舟骨骨折，包括明显和隐匿性骨折	计算机视觉	骨科疾病	深度学习，图像分割	CNN	X光图像	408例患者，410个手腕，1011张X光片（其中718张包含骨折）
1108	2025-09-02	Deep learning reconstruction enhances bone visualization in zero echo time MRI for cervical spondylosis: A prospective study 2025-Oct, European journal of radiology IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.ejrad.2025.112310 PMID:40669257	研究论文	本研究评估深度学习重建技术在零回波时间MRI中提升颈椎病图像质量并缩短扫描时间的应用	首次将深度学习重建（DLR）与零回波时间（ZTE）MRI结合，在减少62%扫描时间的同时达到与传统高激发次数相当的图像质量	样本量较小（43例），且仅针对颈椎病患者，未涉及其他骨骼疾病或健康对照组	优化MRI成像流程，提升骨骼可视化效果并减少扫描时间	颈椎病术前患者的骨骼及软组织结构	医学影像分析	颈椎病	零回波时间MRI（ZTE MRI）与深度学习重建（DLR）	深度学习（未指定具体网络结构）	MRI图像	43例颈椎病术前患者
1109	2025-09-02	Automated CAD-RADS scoring from multiplanar CCTA images using radiomics-driven machine learning 2025-Oct, European journal of radiology IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.ejrad.2025.112320 PMID:40684709	研究论文	本研究提出一种基于影像组学的机器学习方法，用于从多平面CCTA图像自动进行CAD-RADS评分	首次开发基于影像组学的CAD-RADS自动评分模型，相比深度学习方法具有更好的可解释性	回顾性单中心研究，样本量有限（251例患者）	自动化冠状动脉疾病报告和数据系统（CAD-RADS）评分	冠状动脉CT血管成像（CCTA）图像	医学影像分析	心血管疾病	影像组学特征提取，机器学习	级联分类管道（包含临床模型、影像组学模型和组合模型）	医学图像	251例患者（70%男性，平均年龄60.5±12.7岁）
1110	2025-09-02	Deep learning-based temporal muscle quantification on MRI predicts adverse outcomes in acute ischemic stroke 2025-Oct, European journal of radiology IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.ejrad.2025.112332 PMID:40716184	研究论文	开发基于深度学习的MRI颞肌定量分析流程，用于预测急性缺血性卒中患者的不良预后	提出端到端的深度学习流程，实现自动切片选择、颞肌分割及定量分析，并首次验证颞肌厚度和面积作为急性缺血性卒中的独立预后标志物	研究样本仅来自单一中心，未进行外部验证	评估颞肌定量参数在急性缺血性卒中预后预测中的价值	急性缺血性卒中患者	医学影像分析	急性缺血性卒中	MRI成像，深度学习	ResNet50, TransUNet	MRI图像	1020名急性缺血性卒中患者（分三个数据集：295例用于切片选择，258例用于分割，467例用于预后分析）
1111	2025-09-02	NAVIGATOR: A regional multimodal imaging biobank initiative powered by AI tools for precision medicine in oncology 2025-Oct, European journal of radiology IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.ejrad.2025.112327 PMID:40743874	研究论文	介绍NAVIGATOR项目，一个集成了多模态成像、临床和组学数据的AI驱动生物样本库与研究平台，用于肿瘤精准医学	超越静态存储库，提供安全的虚拟研究环境(VRE)，支持用户上传数据、测试AI算法并执行完整分析流程，整合AI驱动的放射组学和深度学习方法	NA	通过AI方法推进肿瘤学研究并支持临床决策，解决数据协调、监管合规和AI系统公平性等挑战	前列腺癌、直肠癌和胃癌患者	数字病理	肿瘤学（前列腺癌、直肠癌、胃癌）	放射组学、深度学习	AI模型（具体类型未指定）	多模态成像、临床数据、组学数据	超过700名患者的成像和临床数据
1112	2025-09-02	3D cardiac shape analysis with variational point cloud autoencoders for myocardial infarction prediction and virtual heart synthesis 2025-Sep, Computerized medical imaging and graphics : the official journal of the Computerized Medical Imaging Society IF:5.4Q1 DOI:10.1016/j.compmedimag.2025.102587 PMID:40582300	研究论文	提出一种基于变分点云自编码器的3D心脏形状分析方法，用于心肌梗死预测和虚拟心脏合成	首次将多类别变分点云自编码器(Point VAE)应用于心脏形状分析，能够直接在点云表示上学习多尺度特征并捕获非线性3D形状变异性	NA	开发一种几何深度学习方法用于3D心脏形状和功能分析	人类心脏解剖结构和生理功能	计算机视觉	心血管疾病	变分自编码器	VAE	3D点云	超过10,000名受试者
1113	2025-09-02	FeaCL: Carotid plaque classification from ultrasound images using feature-level and instance-level contrast learning 2025-Sep, Computerized medical imaging and graphics : the official journal of the Computerized Medical Imaging Society IF:5.4Q1 DOI:10.1016/j.compmedimag.2025.102590 PMID:40582299	研究论文	提出一种名为FeaCL的自监督学习技术，通过特征级和实例级对比学习提升超声图像中颈动脉斑块的分类性能	结合三重网络与强弱数据增强策略，在自监督预训练中同时优化特征和实例层面的表示相似性	NA	解决颈动脉斑块超声图像标注数据稀缺问题，提升分类准确率	颈动脉斑块超声图像	计算机视觉	心血管疾病	自监督学习，对比学习	三重网络（Triplet Network）	图像	NA
1114	2025-09-02	D2C-Morph: Brain regional segmentation based on unsupervised registration network with similarity analysis 2025-Sep, Computerized medical imaging and graphics : the official journal of the Computerized Medical Imaging Society IF:5.4Q1 DOI:10.1016/j.compmedimag.2025.102589 PMID:40602042	研究论文	提出一种基于无监督配准网络和相似性分析的脑区分割方法D2C-Morph	通过双路径网络和双重对比学习强调输入特征，并利用相关层增强特征图相似性以提升解码器性能	NA	开发能够联合执行图像配准与分割的无监督学习模型	脑部图像数据	计算机视觉	NA	无监督学习，对比学习	无监督配准网络，双路径网络	图像	NA
1115	2025-09-02	PedSemiSeg: Pedagogy-inspired semi-supervised polyp segmentation 2025-Sep, Computerized medical imaging and graphics : the official journal of the Computerized Medical Imaging Society IF:5.4Q1 DOI:10.1016/j.compmedimag.2025.102591 PMID:40609495	研究论文	提出一种受教学法启发的半监督学习框架PedSemiSeg，用于提升有限标注数据下的息肉分割性能	借鉴真实教育场景中教师反馈和同伴辅导机制，通过强增强输入（学生）与弱增强输入（教师）产生的伪标签和互补标签进行正负向学习，并引入基于预测熵的同伴互辅导	NA	解决标注数据稀缺和分布偏移问题，提升息肉分割模型的泛化能力	结肠息肉图像	计算机视觉	结直肠癌	半监督学习	深度学习框架	医学图像	两个公共数据集及外部多中心数据集
1116	2025-09-02	Leveraging multithreading on edge computing for smart healthcare based on intelligent multimodal classification approach 2025-Sep, Computerized medical imaging and graphics : the official journal of the Computerized Medical Imaging Society IF:5.4Q1 DOI:10.1016/j.compmedimag.2025.102594 PMID:40614479	研究论文	提出一种基于边缘计算和多线程的智能多模态分类方法，用于医疗多模态数据的自动化诊断	结合多线程并行架构与边缘计算，在多个边缘设备上部署混合机器学习与深度学习模块，并利用遗传算法优化轻量级神经网络	NA	开发智能临床决策支持系统（CDSS），提升医疗异常检测的效率和准确性	脑肿瘤、肺炎和结肠癌的医学影像数据	数字病理	多疾病（脑肿瘤、肺炎、结肠癌）	遗传算法优化、边缘计算、多线程并行处理	MobileNet, EfficientNet, ResNet18	医学影像	NA
1117	2025-09-02	CT-Mamba: A hybrid convolutional State Space Model for low-dose CT denoising 2025-Sep, Computerized medical imaging and graphics : the official journal of the Computerized Medical Imaging Society IF:5.4Q1 DOI:10.1016/j.compmedimag.2025.102595 PMID:40616952	研究论文	提出一种混合卷积状态空间模型CT-Mamba，用于低剂量CT图像去噪，结合CNN的局部特征提取和Mamba的长程依赖捕获能力	引入混合卷积状态空间模型架构，创新性Z形扫描方案保证空间连续性，并设计Mamba驱动的噪声功率谱损失函数优化噪声纹理	NA	低剂量CT图像去噪，减少噪声和伪影，提升图像质量和诊断价值	低剂量CT图像	计算机视觉	NA	深度学习	CNN与State Space Model混合模型	医学图像（CT）	NA
1118	2025-09-02	AMeta-FD: Adversarial Meta-learning for Few-shot retinal OCT image Despeckling 2025-Sep, Computerized medical imaging and graphics : the official journal of the Computerized Medical Imaging Society IF:5.4Q1 DOI:10.1016/j.compmedimag.2025.102597 PMID:40618583	研究论文	提出一种基于对抗元学习的少样本视网膜OCT图像去斑方法AMeta-FD	结合对抗训练与元学习，引入新的抑制损失函数，仅需少量原始-干净图像对即可实现高效去斑	需依赖配准和多图像平均生成真值，可能引入配准误差	减少OCT图像中的斑点噪声以提升视网膜层边界检测等图像分析任务性能	视网膜OCT图像	计算机视觉	视网膜疾病	深度学习，对抗训练，元学习	GAN，元学习模型	图像	60对原始-干净图像对（约占完整训练集的12%）
1119	2025-09-02	A deep learning-based clinical decision support system for glioma grading using ensemble learning and knowledge distillation 2025-Sep, Computerized medical imaging and graphics : the official journal of the Computerized Medical Imaging Society IF:5.4Q1 DOI:10.1016/j.compmedimag.2025.102602 PMID:40663835	研究论文	提出一种基于集成学习和知识蒸馏的深度学习临床决策支持系统，用于胶质瘤分级	采用不确定性加权集成平均方法缩小师生模型性能差距，提升分级准确性、可靠性及临床轻量化部署适用性	NA	开发高精度胶质瘤分级临床决策支持系统	胶质瘤医学影像数据	数字病理	脑肿瘤	深度学习	集成学习与知识蒸馏	医学影像	NA
1120	2025-09-02	A Multisite Fusion-Based Deep Convolutional Neural Network for Classification of Helicobacter pylori Infection Status Using Endoscopic Images: A Multicenter Study 2025-Sep, Journal of gastroenterology and hepatology IF:3.7Q2 DOI:10.1111/jgh.70004 PMID:40682425	研究论文	开发一种基于多部位融合的深度卷积神经网络，用于使用内窥镜图像分类幽门螺杆菌感染状态	提出投票机制的多部位融合DCNN模型，整合胃部多个部位特征以提高分类性能	NA	区分未感染、既往感染和当前感染三种幽门螺杆菌感染状态	幽门螺杆菌感染患者的内窥镜图像	计算机视觉	消化系统疾病	深度学习	DCNN, Wide-ResNet	图像	训练集676名受试者的3380张图像，外部验证集126名个体