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	2025-09-13	Automated Quantification of Total Cerebral Blood Flow from Phase-Contrast MRI and Deep Learning 2024-Apr, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-023-00948-0 PMID:38343224	研究论文	开发并验证一种基于深度学习的自动量化全脑血流量（tCBF）的方法，使用相位对比MRI数据	通过将相位对比MRI的幅度和相位图像多次相乘以增强血管分割性能，并首次应用U-Net实现脑供血动脉的自动分割	研究样本量相对有限（内部测试40张图像，外部测试20个数据集），且未明确说明模型在不同病理条件下的泛化能力	开发自动化的全脑血流量量化技术，减少人工操作的主观性和时间消耗	脑供血动脉	医学影像分析	脑血管疾病	相位对比MRI（PC MRI）和深度学习	U-Net	医学影像（MRI图像）	218张训练图像，40张内部测试图像，20个外部测试数据集
1102	2025-09-13	Deep Learning-based Diagnosis of Pulmonary Tuberculosis on Chest X-ray in the Emergency Department: A Retrospective Study 2024-Apr, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-023-00952-4 PMID:38343228	研究论文	开发基于深度学习的算法，用于急诊科胸部X光片中肺结核的自动检测	采用EfficientNetV2架构并结合半监督学习（使用伪标签技术），在多个数据集上验证模型性能，并特别分析了不同投照方位（PA/AP）对检测效果的影响	回顾性研究设计，数据均来自单一医疗中心（NTUH），可能影响模型泛化能力	通过深度学习技术提升急诊科肺结核的早期诊断效率	胸部X光影像（CXR）	计算机视觉	肺结核	深度学习，半监督学习，伪标注	EfficientNetV2	图像	总计3498张CXR（NTUH数据集），另使用NIH ChestX-ray14（112,120张）、Montgomery County（138张）和Shenzhen（662张）公共数据集
1103	2025-09-13	MRI-Based Machine Learning Fusion Models to Distinguish Encephalitis and Gliomas 2024-Apr, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-023-00957-z PMID:38343248	研究论文	本研究比较并融合经典机器学习与深度学习模型，基于MRI影像区分非典型脑炎和胶质瘤	提出融合经典机器学习和深度学习特征的放射组学模型（DLR），并开发了临床决策辅助工具（DLRN和网页计算器）	样本量有限（116例患者），需进一步外部验证	区分非典型脑炎和胶质瘤，辅助临床诊断决策	116例经病理确诊的胶质瘤和临床诊断脑炎患者的术前MRI轴向FLAIR影像	医学影像分析	神经系统疾病（脑炎与胶质瘤）	MRI放射组学分析	Logistic Regression, SVM, MLP, DenseNet121, ResNet50, ResNet18, 融合模型（DLR）	医学影像（MRI FLAIR序列）	116例患者
1104	2025-09-13	Development of Local Software for Automatic Measurement of Geometric Parameters in the Proximal Femur Using a Combination of a Deep Learning Approach and an Active Shape Model on X-ray Images 2024-Apr, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-023-00953-3 PMID:38343246	研究论文	开发了一种结合深度学习和主动形状模型的本地软件，用于自动测量X光图像中股骨近端的几何参数	首次将深度学习神经网络与主动形状模型(ASM)相结合，实现股骨边界提取和解剖标志点拟合的自动化测量	测试数据集中alpha角(AA)的测量误差相对较高(4.53%)，可能存在特定角度的测量精度问题	开发自动化测量股骨近端几何参数的方法，辅助医生早期诊断髋部和股骨疾病	人体股骨近端解剖结构	计算机视觉	骨科疾病	深度学习，主动形状模型(ASM)，X射线成像	深度学习神经网络，ASM	X光图像	428张髋部X光图像（208名男性，220名女性）
1105	2025-09-13	Enhancing Disease Classification with Deep Learning: a Two-Stage Optimization Approach for Monkeypox and Similar Skin Lesion Diseases 2024-Apr, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-023-00941-7 PMID:38343247	研究论文	本研究提出一种基于深度学习的双阶段优化方法，用于区分猴痘、水痘和麻疹等视觉相似的皮肤病变疾病	采用两阶段优化策略，结合迁移学习、微调和集成学习技术，通过分析71个预训练模型筛选出最佳集成方案	NA	开发高精度疾病分类系统以支持猴痘的及时诊断	猴痘、水痘和麻疹的皮肤病变图像	计算机视觉	传染性皮肤病	深度学习，迁移学习，集成学习	ConvNeXtBase, ConvNeXtLarge, ConvNeXtXLarge, RegNetX160, ResNetRS101, ResNet101	图像	NA
1106	2025-09-13	Automatic 3D Segmentation and Identification of Anomalous Aortic Origin of the Coronary Arteries Combining Multi-view 2D Convolutional Neural Networks 2024-Apr, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-023-00950-6 PMID:38343261	研究论文	开发了一种基于多视角2D CNN的自动3D分割和分类方法，用于识别冠状动脉异常主动脉起源	结合三个单视角2D Attention U-Net与3D视图集成，实现自动分割和分类	测试集样本量较小（n=13），需进一步验证泛化能力	增强和加速临床医生对冠状动脉异常主动脉起源（AAOCA）的诊断	冠状动脉（正常或AAOCA）和主动脉根	计算机视觉	心血管疾病	计算机断层扫描血管造影（CTA）	Attention U-Net, 决策树	3D医学图像	124例CTA扫描（训练集111例，测试集13例）
1107	2025-09-13	Lightweight Attentive Graph Neural Network with Conditional Random Field for Diagnosis of Anterior Cruciate Ligament Tear 2024-Apr, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-023-00944-4 PMID:38343260	研究论文	提出一种轻量级注意力图神经网络结合条件随机场的方法，用于膝关节MRI图像中前交叉韧带撕裂的精确分类	引入轻量级特征嵌入网络与知识蒸馏方法，结合条件随机场优化图神经网络层间关系，并采用多种注意力机制缓解过平滑和过拟合问题	需要在小样本和不平衡数据条件下验证模型性能，未提及外部数据集验证结果	实现基于膝关节MRI的快速准确前交叉韧带撕裂分类，克服小样本和不平衡数据带来的挑战	膝关节磁共振成像（MRI）数据	计算机视觉	运动损伤	磁共振成像（MRI）	图神经网络（GNN）、条件随机场（CRF）、注意力机制	图像	未明确说明具体样本数量，但强调小样本和不平衡数据条件
1108	2025-09-13	Horse Herd Optimization with Gate Recurrent Unit for an Automatic Classification of Different Facial Skin Disease 2024-Apr, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-023-00962-2 PMID:38343253	研究论文	提出一种结合马群优化算法和门控循环单元的深度学习模型，用于自动分类不同面部皮肤疾病	首次将马群优化算法（HOA）与门控循环单元（GRU）结合用于面部皮肤疾病分类，并采用多阶段图像预处理和特征提取方法	仅使用Kaggle单一数据库进行验证，缺乏多中心临床数据验证	开发高精度自动面部皮肤疾病分类系统以解决早期诊断困难	面部皮肤疾病图像（包括玫瑰痤疮、湿疹、基底细胞癌、光化性角化病和痤疮）	计算机视觉	皮肤疾病	非线性扩散、自适应直方图均衡化、高通滤波、灰度游程矩阵、彩色共生局部二值模式	GRU（门控循环单元）	图像	Kaggle数据库中的面部皮肤疾病图像数据集（具体数量未明确说明）
1109	2025-09-13	Robust Medical Diagnosis: A Novel Two-Phase Deep Learning Framework for Adversarial Proof Disease Detection in Radiology Images 2024-Feb, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-023-00916-8 PMID:38343214	研究论文	提出一种两阶段深度学习框架，用于增强放射影像疾病检测模型对抗对抗攻击的鲁棒性	结合对抗学习和JPEG压缩的两阶段防御机制，显著提升模型在对抗样本下的诊断准确性	仅针对三种特定对抗攻击（FGSM、PGD、BIM）进行测试，未涵盖所有潜在攻击类型	开发对抗性防护的医学影像诊断系统，确保COVID-19等肺部疾病的高可靠性检测	肺部X光和CT影像，分类为正常、肺炎和COVID-19肺炎	计算机视觉	肺部疾病（包括COVID-19）	深度学习，对抗训练，JPEG压缩	ResNet-50, VGG-16, Inception-V3	图像（X-ray和CT）	NA（未明确说明具体样本数量）
1110	2025-09-13	A Deep Learning-Based Approach for Cervical Cancer Classification Using 3D CNN and Vision Transformer 2024-Feb, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-023-00911-z PMID:38343216	研究论文	提出一种结合3D CNN和Vision Transformer的深度学习模型，用于宫颈癌图像分类	首次将3D CNN的时空特征提取能力与Vision Transformer的复杂特征学习能力结合，并引入3D FPN和SE模块进行特征优化，采用KELM进行分类	NA	开发高精度的宫颈癌自动分类系统以辅助早期诊断	宫颈图像数据	计算机视觉	宫颈癌	深度学习	3D CNN, Vision Transformer, KELM	图像	NA
1111	2025-09-13	Analysis of Validation Performance of a Machine Learning Classifier in Interstitial Lung Disease Cases Without Definite or Probable Usual Interstitial Pneumonia Pattern on CT Using Clinical and Pathology-Supported Diagnostic Labels 2024-Feb, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-023-00914-w PMID:38343230	研究论文	评估机器学习分类器Fibresolve在CT上无明确或可能UIP模式的间质性肺病病例中的验证性能	针对非典型UIP模式的病例验证机器学习分类器的诊断能力，扩展了其在IPF诊断中的应用范围	样本量相对有限（295例），且性能敏感度中等（56-65%）	验证机器学习分类器在无典型UIP影像学特征的间质性肺病中诊断IPF的有效性	间质性肺病患者，特别是无明确或可能UIP模式的病例	数字病理	间质性肺病	深度学习算法，胸部CT影像分析	机器学习分类器（具体类型未明确说明）	CT影像	295例患者的多中心验证数据集
1112	2025-09-13	Hybrid Topological Data Analysis and Deep Learning for Basal Cell Carcinoma Diagnosis 2024-Feb, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-023-00924-8 PMID:38343238	研究论文	本研究结合拓扑数据分析（TDA）和深度学习（DL）开发了一种混合模型，用于基底细胞癌（BCC）的诊断	首次将TDA的持久同调技术与深度学习结合，并利用集成学习方法提升BCC诊断性能	NA	提高基底细胞癌的自动化诊断准确率	皮肤病变图像中的毛细血管扩张特征和病变区域	数字病理学	皮肤癌	持久同调（Persistence Homology），深度学习	EfficientNet-B5，集成学习	图像	395个皮肤病变样本
1113	2025-09-13	Background Subtraction Angiography with Deep Learning Using Multi-frame Spatiotemporal Angiographic Input 2024-Feb, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-023-00921-x PMID:38343209	研究论文	提出一种利用多帧时空血管造影输入的深度学习背景减影血管造影方法，显著减少运动伪影	首次引入利用血管造影时间序列丰富时间信息的2D+t深度学习模型，并开发了神经血管造影领域专用的合成仿射运动增强流程	研究基于合成运动增强数据集，真实临床环境中的性能仍需进一步验证	改善导管数字减影血管造影（DSA）中的运动伪影问题	脑血管造影图像	计算机视觉	心血管疾病	数字减影血管造影（DSA）	2D U-Net, 3D U-Net, SegResNet, UNETR	图像序列	516例脑血管造影，包含8784个独立序列
1114	2025-09-13	Invertible and Variable Augmented Network for Pretreatment Patient-Specific Quality Assurance Dose Prediction 2024-Feb, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-023-00930-w PMID:38343215	研究论文	提出一种新颖的深度学习网络IVPSQA，用于预测放疗前患者特异性质量保证的三维剂量分布	首次使用可逆和变量增强网络预测3D prePSQA剂量分布，在头颈、胸部和腹部病例中优于现有U-Net方法	NA	提高放疗前患者特异性质量保证的准确性和效率	300名接受容积调强弧形放疗的癌症患者	医学影像分析	癌症	深度学习，容积调强弧形放疗(VMAT)	可逆和变量增强网络(IVPSQA)	CT图像，放疗剂量数据，测量引导剂量分布	300例癌症患者（240训练，60测试）
1115	2025-09-13	Deep Learning-Assisted Identification of Femoroacetabular Impingement (FAI) on Routine Pelvic Radiographs 2024-Feb, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-023-00920-y PMID:38343231	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的系统，用于在常规骨盆X光片上定位髋关节并检测凸轮型股骨髋臼撞击症（FAI）的征象	采用基于焦点损失原理的新型卷积神经网络进行髋关节定位，并使用第二个CNN对FAI进行分类，实现了在单视图X光片上的自动检测	诊断准确率为74%，敏感性和特异性分别为0.821和0.669，AUC为0.736，性能仍有提升空间	开发深度学习辅助工具来识别和分类股骨髋臼撞击症的影像学表现	骨盆X光片中的髋关节	计算机视觉	骨科疾病	深度学习，卷积神经网络	CNN	X光图像	3050项研究，包含3040个髋关节（724个严重FAI，962个中度FAI，846个轻度FAI，518个正常）
1116	2025-09-13	Generating PET Attenuation Maps via Sim2Real Deep Learning-Based Tissue Composition Estimation Combined with MLACF 2024-Feb, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-023-00902-0 PMID:38343219	研究论文	本研究提出了一种基于Sim2Real深度学习的组织成分估计方法，结合MLACF生成PET衰减图	首次仅使用模拟PET数据集进行模型训练，通过Sim2Real深度学习实现人头衰减图的生成	DL模型在颈部切片等解剖细节估计上存在不准确，特别是在颈侧区域	开发无需CT数据的PET衰减校正方法	人头PET数据	医学影像分析	NA	深度学习，最大似然衰减校正因子(MLACF)	深度学习模型	PET图像	临床脑部PET数据（具体数量未说明）
1117	2025-09-13	Fetal Ultrasound Segmentation and Measurements Using Appearance and Shape Prior Based Density Regression with Deep CNN and Robust Ellipse Fitting 2024-Feb, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-023-00908-8 PMID:38343234	研究论文	提出一种基于外观和形状先验的密度回归方法，结合深度CNN和鲁棒椭圆拟合，用于胎儿超声图像的分割和头围测量	提出DR-ASPnet模型，整合了分层密度回归深度卷积神经网络（HDR-DCNN）和鲁棒椭圆拟合最小二乘法（REFLS），显著提高了分割和测量精度	未明确说明模型在不同孕期或图像质量差异较大时的泛化能力	实现胎儿头部结构的自动精确分割和头围生物测量	胎儿头部超声图像	计算机视觉	胎儿生长异常	超声成像（US）	CNN, HDR-DCNN	图像	基于HC18数据集（具体样本数量未明确说明）
1118	2025-09-13	Pulmonary Nodule Classification Using a Multiview Residual Selective Kernel Network 2024-Feb, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-023-00928-4 PMID:38343233	研究论文	提出一种基于多视角残差选择核网络的肺结节分类方法，用于CT图像中恶性肺结节的早期检测	结合残差学习和选择核机制设计RSK模块处理结节多样性，并创新性地融合手工纹理特征与深度学习模型	NA	开发高性能计算机辅助诊断系统以提升肺结节恶性概率预测准确率	CT图像中的肺结节	计算机视觉	肺癌	深度学习	多视角残差选择核网络（MRSKNet）	CT图像	LIDC-IDRI公共数据库，采用十倍交叉验证
1119	2025-09-13	Deep Learning Detection of Aneurysm Clips for Magnetic Resonance Imaging Safety 2024-Feb, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-023-00932-8 PMID:38343241	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的系统，用于在MRI前通过CT图像自动检测动脉瘤夹的存在	首次将预训练的图像分类神经网络应用于CT定位器图像，以实现动脉瘤夹的自动检测，并采用SHAP解释模型预测	三维CT头扫描模型的敏感性未超过定位器模型，准确率为82%尚有提升空间	提高MRI扫描前的安全性，通过自动化系统标记动脉瘤夹的存在	CT头部扫描图像	计算机视觉	心血管疾病	CT成像	CNN（图像分类神经网络）	图像	280例CT头部扫描（140例含动脉瘤夹，140例不含）
1120	2025-09-13	Intra- and Inter-expert Validation of an Automatic Segmentation Method for Fluid Regions Associated with Central Serous Chorioretinopathy in OCT Images 2024-Feb, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-023-00926-6 PMID:38343245	研究论文	本文开发并验证了一种基于深度学习的自动分割方法，用于OCT图像中与中心性浆液性脉络膜视网膜病变相关的积液区域分割	首次进行了专家内部和专家间验证，比较自动分割与人工分割性能，并显示模型与专家的吻合度甚至高于专家间相互吻合度	NA	开发自动分割OCT图像中CSC相关病变的方法，减少人工检测的工作量和主观性	中心性浆液性脉络膜视网膜病变（CSC）患者的OCT图像	数字病理	视网膜疾病	OCT成像	深度学习分割架构	医学图像	内部数据集和外部验证集（具体数量未提及）