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
11281	2025-10-07	Impact of CT reconstruction algorithms on pericoronary and epicardial adipose tissue attenuation 2025-Jul, European journal of radiology IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.ejrad.2025.112132 PMID:40344712	研究论文	研究CT重建算法对心周脂肪组织和心外膜脂肪组织定量的影响，并探索通过脂肪阈值调整进行校正的可行性	首次系统比较ASIR-V和DLIR算法对PCAT和EAT定量的影响，并提出脂肪阈值校正方法	回顾性研究设计，样本量有限(134例)，仅评估特定CT扫描参数	评估不同CT重建算法对脂肪组织定量的影响	接受冠状动脉CT血管成像的患者	医学影像分析	心血管疾病	冠状动脉CT血管成像(CCTA)	NA	CT影像数据	134例患者	NA	NA	重复测量方差分析，Bland-Altman图	NA
11282	2025-10-07	Automated vertebrae identification and segmentation with structural uncertainty analysis in longitudinal CT scans of patients with multiple myeloma 2025-Jul, European journal of radiology IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.ejrad.2025.112160 PMID:40349413	研究论文	本研究开发了一种集成结构不确定性分析的深度学习椎骨分割流程，用于多发性骨髓瘤患者的纵向CT扫描	在开源深度学习方法基础上引入结构不确定性分析，自动识别并校正分割不一致性，显著提升纵向匹配精度	研究基于单中心回顾性数据，需要进一步外部验证	优化多发性骨髓瘤患者纵向CT扫描中的椎骨自动识别与分割	474例多发性骨髓瘤患者的1020次CT扫描	医学影像分析	多发性骨髓瘤	CT扫描	深度学习	医学影像	474例患者共1020次CT扫描（训练集179例349次，测试集295例671次）	NA	Payer's方法	识别率, 纵向椎骨匹配率, 成功率, 系列成功率	NA
11283	2025-10-07	Impact of spectrum bias on deep learning-based stroke MRI analysis 2025-Jul, European journal of radiology IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.ejrad.2025.112161 PMID:40359732	研究论文	评估排除不确定急性缺血性病灶病例对深度学习卒中MRI分析中频谱偏倚的影响	首次系统评估卒中MRI分析中排除不确定病例对深度学习工具诊断性能的影响，并识别与不确定病灶相关的关键因素	单中心回顾性研究，样本量有限（989例患者），仅使用商业深度学习工具	评估卒中MRI分析中的频谱偏倚及其影响因素	疑似卒中成年患者的脑部MRI影像	医学影像分析	卒中	脑部MRI	深度学习	医学影像	989例患者（中位年龄73岁，53%女性）	NA	NA	诊断比值比	NA
11284	2025-10-07	Application and optimization of the U-Net++ model for cerebral artery segmentation based on computed tomographic angiography images 2025-Jul, European journal of radiology IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.ejrad.2025.112137 PMID:40367559	研究论文	本研究基于CTA图像实现U-Net++模型用于脑动脉分割，并通过优化剪枝水平平衡分割性能与计算成本	在U-Net++模型中实施四种剪枝级别（L1-L4），分析剪枝对分割性能和计算效率的权衡关系	仅针对特定脑动脉区域（颈内动脉和椎动脉）进行分割验证	优化脑动脉分割模型的性能与计算效率平衡	CTA图像中的脑动脉结构	计算机视觉	脑血管疾病	计算机断层扫描血管成像（CTA）	U-Net++	医学图像	双能CTA和直接减影CTA数据集	NA	U-Net++	准确率, 交并比, F1分数, 边界F1分数, 豪斯多夫距离	NA
11285	2025-10-07	PEDRA-EFB0: colorectal cancer prognostication using deep learning with patch embeddings and dual residual attention 2025-Jun, Medical & biological engineering & computing IF:2.6Q3 DOI:10.1007/s11517-025-03292-3 PMID:39833600	研究论文	提出PEDRA-EFB0深度学习架构，通过补丁嵌入和双重残差注意力机制提升结直肠癌CT图像特征提取和生存预测性能	集成补丁嵌入方法和双重残差注意力机制，结合自编码器和熵技术的特征选择算法，有效捕获长距离依赖关系和上下文信息	NA	提升结直肠癌CT图像特征提取效果和生存预测准确性	结直肠癌CT扫描图像	计算机视觉	结直肠癌	CT扫描	深度学习,CNN	医学图像	NA	NA	PEDRA-EFB0,补丁嵌入,双重残差注意力	C-index,BS,MCC,AUC	NA
11286	2025-10-07	Automatic skeletal maturity grading from pelvis radiographs by deep learning for adolescent idiopathic scoliosis 2025-Jun, Medical & biological engineering & computing IF:2.6Q3 DOI:10.1007/s11517-025-03283-4 PMID:39838221	研究论文	提出一种基于深度学习的多任务学习方法，用于从骨盆X光片自动评估青少年特发性脊柱侧凸的骨骼成熟度（Risser分期）	开发了结合空间和通道重建卷积的改进版Swin Transformer，并采用多任务学习方法进行髂骨区域提取和Risser分期评估	未明确说明数据集规模和多样性限制，以及模型在临床环境中的泛化能力	解决Risser分期手动评估中观察者内和观察者间的不准确性问题	青少年特发性脊柱侧凸患者的骨盆X光片	计算机视觉	青少年特发性脊柱侧凸	X光成像	深度学习, Transformer	医学图像	NA	NA	改进版Swin Transformer, ResNet50, ResNet101, Uni-former, Next-ViT, ConvNeXt	准确率	NA
11287	2025-10-07	CTCNet: a fine-grained classification network for fluorescence images of circulating tumor cells 2025-Jun, Medical & biological engineering & computing IF:2.6Q3 DOI:10.1007/s11517-025-03297-y PMID:39841310	研究论文	提出CTCNet网络和CTCDet数据集，用于循环肿瘤细胞荧光图像的细粒度分类	首次专门针对CTC分类挑战设计混合架构，结合CNN和Transformer优势，提出并行令牌混合器和可变形大核注意力模块	未明确说明数据集的样本规模限制或模型计算复杂度	解决循环肿瘤细胞亚型的精确分类问题，推动癌症诊断和治疗	外周血中的循环肿瘤细胞(CTCs)	计算机视觉	癌症	荧光成像	CNN, Transformer	荧光图像	NA	NA	CTCNet, 并行令牌混合器, DLKAttention	分类准确率	NA
11288	2025-10-07	Adaptive ensemble loss and multi-scale attention in breast ultrasound segmentation with UMA-Net 2025-Jun, Medical & biological engineering & computing IF:2.6Q3 DOI:10.1007/s11517-025-03301-5 PMID:39847155	研究论文	提出UMA-Net模型和自适应集成损失函数用于乳腺超声图像分割	集成残差连接、注意力机制和空洞卷积瓶颈层以捕获多尺度上下文信息，并提出自适应集成损失函数动态平衡不同损失组件	NA	解决乳腺超声图像分割中频率和尺度变化导致的泛化问题	乳腺超声图像中的病灶分割	计算机视觉	乳腺癌	超声成像	CNN	图像	五个乳腺超声数据集（BUET、BUSI、Mendeley、OMI、UDIAT）	NA	U-Net, UMA-Net	NA	NA
11289	2025-10-07	Non-parametric Bayesian deep learning approach for whole-body low-dose PET reconstruction and uncertainty assessment 2025-Jun, Medical & biological engineering & computing IF:2.6Q3 DOI:10.1007/s11517-025-03296-z PMID:39847156	研究论文	提出一种基于非参数贝叶斯深度学习框架NPB-LDPET，用于全身低剂量PET图像重建和不确定性评估	首次将非参数贝叶斯框架与深度学习相结合用于PET重建，能够同时提供高质量图像重建和不确定性量化	研究基于特定数据集，需要进一步验证在不同临床场景下的泛化能力	开发一种能够同时提高低剂量PET图像重建质量并提供不确定性评估的深度学习框架	全身低剂量PET图像	医学影像分析	肿瘤学	PET成像	深度学习	医学图像	10,631个样本用于全局重建评估，28个病灶用于局部评估	NA	非参数贝叶斯深度学习框架	SSIM, PSNR, NRMSE, MAE, 局部对比度, 不确定性相关性	NA
11290	2025-10-07	Unrolled deep learning for breast cancer detection using limited-view photoacoustic tomography data 2025-Jun, Medical & biological engineering & computing IF:2.6Q3 DOI:10.1007/s11517-025-03302-4 PMID:39856397	研究论文	提出基于展开深度学习的有限视角光声断层扫描图像重建方法，用于乳腺癌检测	结合分裂Bregman全变分和松弛基追踪乘子交替方向法的展开深度学习网络，集成U-Net去噪器，实现从全视角到有限视角的迁移学习	仅针对有限视角场景，未考虑其他临床成像限制因素	提高有限视角光声断层扫描的图像重建质量和计算效率	乳腺癌检测的光声断层扫描数据	计算机视觉	乳腺癌	光声断层扫描	深度学习	图像	NA	NA	U-Net	MS-SSIM, 重建时间	NA
11291	2025-10-07	Smart home-assisted anomaly detection system for older adults: a deep learning approach with a comprehensive set of daily activities 2025-Jun, Medical & biological engineering & computing IF:2.6Q3 DOI:10.1007/s11517-025-03308-y PMID:39888470	研究论文	提出一种基于深度学习的智能家居辅助异常检测系统，用于监测老年人日常活动模式并检测异常行为	首次在人口层面建模行为模式，同时考虑完整的41项日常活动组合，并引入时间成分进行异常检测	未明确说明数据收集的具体环境和参与者特征，聚类效果的轮廓分数较低(0.18)	开发智能家居环境下老年人健康监测和异常行为检测系统	老年人的日常活动模式	机器学习	老年疾病	智能家居传感技术	RNN	时间序列活动数据	NA	NA	循环神经网络	轮廓分数,均方误差,偏离活动数量	NA
11292	2025-03-11	A Need for Multi-Institutional Collaboration for Deep Learning-Driven Assessment of Osteosarcoma Treatment Response 2025-Jun, The American journal of pathology DOI:10.1016/j.ajpath.2025.02.002 PMID:40056973	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
11293	2025-10-07	AdptDilatedGCN: Protein-ligand binding affinity prediction based on multi-scale interaction fusion mechanism and dilated GCN 2025-Jun, International journal of biological macromolecules IF:7.7Q1 DOI:10.1016/j.ijbiomac.2025.143751 PMID:40316081	研究论文	提出一种基于多尺度交互融合机制和扩张图卷积网络的蛋白质-配体结合亲和力预测深度学习方法	通过多尺度交互融合机制充分挖掘蛋白质和配体的细粒度和粗粒度信息，结合扩张图卷积网络、多头注意力机制和自适应门控循环单元增强特征整合能力	NA	预测蛋白质-配体结合亲和力以促进药物发现	蛋白质和配体分子	机器学习	NA	深度学习	GCN, GRU	分子图数据	NA	NA	AdptDilatedGCN, 扩张图卷积网络, 多头注意力机制, 自适应GRU	Pearson相关系数	NA
11294	2025-10-07	Inter-hospital transferability of AI: A case study on phase recognition in cholecystectomy 2025-Jun, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110235 PMID:40328029	研究论文	本研究以胆囊切除术为例，分析人工智能模型在不同医院间的可迁移性，重点关注手术阶段识别任务	首次系统评估手术阶段识别模型在不同医疗中心间的迁移能力，并提出结合公共数据和特定机构数据的优化策略	研究仅针对胆囊切除术，样本量相对有限（104例公共数据+21例自录视频）	开发具有跨医院泛化能力的手术阶段识别AI模型	胆囊切除术视频数据	计算机视觉	胆囊疾病	深度学习	CNN, TCN	手术视频	104例公共手术视频+21例自录手术视频	NA	ResNet50, MS-TCN	准确率	NA
11295	2025-10-07	Oral cavity carcinoma detection using BAT algorithm-optimized machine learning models with transfer learning and random sampling 2025-Jun, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110250 PMID:40328028	研究论文	提出一种结合迁移学习、随机采样和BAT算法优化的集成机器学习框架TR-ROS-BAT-ML，用于口腔癌检测	首次将BAT算法（基于蝙蝠回声定位行为）与迁移学习、随机过采样技术结合，构建新型口腔癌诊断框架	未整合多模态数据，临床适用性有待进一步验证	开发准确高效的口腔癌自动检测方法	正常口腔上皮和口腔鳞状细胞癌（OSCC）的组织学图像	数字病理学	口腔癌	H&E染色组织学成像	集成机器学习,深度学习	图像	230名患者的1224张组织学图像（100x和400x放大倍数）	TensorFlow/PyTorch（预训练模型）	NANSNetLarge, EfficientNetB7, EfficientNetV2L, EfficientNetV2S, EfficientNetV2M, XGBoost, AdaBoost, Extra Trees, Histogram-Based Gradient Boosting, MLP	召回率,准确率	NA
11296	2025-10-07	Deep learning-based MRI reconstruction with Artificial Fourier Transform Network (AFTNet) 2025-Jun, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110224 PMID:40328027	研究论文	提出一种基于深度学习的统一复值框架AFTNet，用于加速MRI重建和其他图像逆问题求解	首次将复值神经网络与频域学习相结合，直接在频率域处理原始k空间数据，实现跨域映射学习	NA	解决加速磁共振成像重建等图像逆问题	磁共振成像数据、磁共振波谱数据	医学影像分析	NA	磁共振成像，磁共振波谱	复值神经网络	k空间数据，图像数据	NA	NA	AFTNet	NA	NA
11297	2025-10-07	Real-time brain tumour diagnoses using a novel lightweight deep learning model 2025-Jun, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110242 PMID:40334297	研究论文	提出一种名为MK-YOLOv8的轻量级深度学习框架，用于从MRI图像中实时检测和分类脑肿瘤	在YOLOv8架构基础上引入Ghost Convolution、C3Ghost模块和SPPELAN模块，并添加x-small目标检测层，显著降低计算复杂度同时提高小肿瘤检测精度	NA	开发高效的实时脑肿瘤诊断工具	脑部MRI图像中的肿瘤检测与分类	计算机视觉	脑肿瘤	MRI成像	YOLO	图像	Figshare脑肿瘤数据集(3,064张MRI图像)和Br35H数据集(801张MRI图像)	PyTorch	YOLOv8, MK-YOLOv8	mAP, IoU, 召回率, FPS	96.9 GFLOPs计算量，1260万参数，实时推理速度62 FPS
11298	2025-10-07	Improving microsurgical suture training with automated phase recognition and skill assessment via deep learning 2025-Jun, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110238 PMID:40339525	研究论文	开发基于深度学习的微创手术缝合阶段识别与技能评估自动化方法	首次将改进的长程循环卷积网络应用于微创手术缝合视频的阶段识别和技能评估	在视觉和时间特征重叠的阶段识别方面存在挑战	通过自动化技能评估改进微创手术缝合训练	新手和专家外科医生的微创手术缝合视频	计算机视觉	NA	深度学习	LRCN	视频	包含新手和专家外科医生的微创手术缝合视频数据集	NA	改进的长程循环卷积网络	阶段分类准确率, 技能水平区分能力	NA
11299	2025-10-07	Review learning: Real world validation of privacy preserving continual learning across medical institutions 2025-Jun, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110239 PMID:40339524	研究论文	提出一种名为'复习学习'的低成本持续学习算法，用于在隐私保护深度学习框架下解决医学机构间的灾难性遗忘问题	引入复习学习算法，通过从模型生成数据样本来回顾先前数据集的知识，在隐私保护环境下实现有效的持续学习	仅使用三种二元分类电子健康记录数据进行验证，需要更多数据类型和场景的测试	解决深度学习模型在连续训练不同数据集时的灾难性遗忘问题，提升在隐私保护深度学习中的应用效果	电子健康记录数据和来自多个医疗机构的患者数据	机器学习	NA	深度学习，持续学习	深度学习模型	电子健康记录	106,508名患者的真实世界数据，包含六个模拟机构实验和一个真实三机构实验	NA	NA	AUC	NA
11300	2025-10-07	A deployment safety case for AI-assisted prostate cancer diagnosis 2025-Jun, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110237 PMID:40345136	研究论文	本文基于英国医院前瞻性研究经验，提出AI辅助前列腺癌诊断系统的部署安全案例	首次系统性地针对已获监管批准的AI系统提出部署阶段安全保证方法，通过临床工作流程映射和风险分析建立持续安全监控机制	研究基于特定前列腺癌诊断系统，方法在其他医疗场景的普适性有待验证	解决已获监管批准的AI医疗系统在真实临床部署中可能出现的新型安全风险	Paige开发的前列腺癌AI诊断系统及其在英国医院的部署实践	数字病理	前列腺癌	深度学习	NA	病理图像	NA	NA	NA	NA	NA