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
12481	2025-10-07	Integration of Optical Coherence Tomography Images and Real-Life Clinical Data for Deep Learning Modeling: A Unified Approach in Prognostication of Diabetic Macular Edema 2025-Mar, Journal of biophotonics IF:2.0Q3 DOI:10.1002/jbio.202400315 PMID:39737652	研究论文	提出一种结合OCT图像和临床数据的深度学习框架，用于预测糖尿病黄斑水肿患者的治疗预后	首次将OCT图像特征与患者人口统计学、临床和实验室数据相结合进行深度学习建模	仅使用ResNet-18网络，未探索更复杂的模型架构	开发糖尿病黄斑水肿治疗预后的预测模型	接受TREX抗VEGF玻璃体内注射治疗的糖尿病黄斑水肿患者	计算机视觉	糖尿病黄斑水肿	光学相干断层扫描	CNN	图像, 临床数据	NA	NA	ResNet-18	准确率	NA
12482	2025-10-07	Automatic segmentation of cardiac structures can change the way we evaluate dose limits for radiotherapy in the left breast 2025-Mar, Journal of medical imaging and radiation sciences IF:1.3Q3 DOI:10.1016/j.jmir.2024.101844 PMID:39740303	研究论文	本研究评估了自动分割工具在左乳腺癌放疗中对心脏亚结构剂量分布的影响	首次将自动分割工具TotalSegmentator和Limbus AI应用于心脏亚结构的剂量评估，并建立对数线性回归模型来关联心脏区域与亚结构的剂量分布	研究未明确说明样本量大小，且自动分割工具在特定亚结构上的可用性可能受限	评估自动分割心脏亚结构的剂量分布，建立剂量关联模型，为放疗计划评估提供剂量限制建议	左乳腺癌放疗患者的心脏亚结构，包括左前降支冠状动脉、心脏和左心室	数字病理学	乳腺癌	自动分割技术	深度学习	医学影像	NA	TotalSegmentator, Limbus AI	NA	剂量分布评估，对数线性回归相关性	NA
12483	2025-10-07	Enhancing lesion detection in liver and kidney CT scans via lesion mask selection from two models: A main model and a model focused on small lesions 2025-Mar, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2024.109602 PMID:39740509	研究论文	提出一种选择性集成方法，通过两个模型预测选择最佳病灶掩膜，以提升肝脏和肾脏CT扫描中病灶检测与分割精度	采用双模型选择性集成策略，专门设计针对小病灶的检测模型，并通过特征对比实现最优掩膜选择	未提及具体计算资源需求和对不同扫描参数的泛化能力	提高肝脏和肾脏CT扫描中病灶的检测与分割准确性	肝脏和肾脏CT扫描中的病灶（包括小病灶）	计算机视觉	肝癌, 肾癌	CT扫描	深度学习	医学影像（CT扫描图像）	三个不同数据集（来自KiTS和LiTS挑战赛）	NA	UNet, ConvNext	检测率, 分割精度	NA
12484	2025-10-07	Preserving privacy in healthcare: A systematic review of deep learning approaches for synthetic data generation 2025-Mar, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2024.108571 PMID:39742693	系统综述	系统回顾了医疗保健领域使用深度学习方法生成合成数据以保护隐私的研究	全面评估了深度学习生成模型在医疗数据隐私保护中的应用，特别关注数据效用与隐私保护的平衡	在保持时间相关性、减少偏差以及符合监管框架方面仍存在挑战，特别是对于纵向和高维数据	评估深度学习技术在医疗保健领域生成合成数据以保护隐私的能力	医疗保健数据共享中的隐私保护问题	机器学习	NA	合成数据生成	GAN, VAE, Diffusion Models	表格数据、信号数据、图像数据、多模态数据	NA	NA	生成对抗网络、变分自编码器、扩散模型	数据相似性、数据效用、隐私保护	NA
12485	2025-10-07	MRI-derived radiomics and end-to-end deep learning models for predicting glioma ATRX status: a systematic review and meta-analysis of diagnostic test accuracy studies 2025-Mar, Clinical imaging IF:1.8Q3 DOI:10.1016/j.clinimag.2024.110386 PMID:39742798	系统综述与荟萃分析	系统评估MRI影像组学和端到端深度学习模型预测神经胶质瘤ATRX状态的诊断准确性	首次对基于MRI的影像组学和深度学习模型预测胶质瘤ATRX状态进行系统综述和荟萃分析	纳入研究数量有限（系统综述17篇，荟萃分析11篇），存在潜在的异质性来源	评估MRI影像组学和端到端深度学习模型预测神经胶质瘤ATRX状态的诊断价值	神经胶质瘤患者	数字病理	神经胶质瘤	磁共振成像	深度学习, 影像组学	医学影像	NA	NA	NA	敏感度, 特异度, 诊断似然比, 诊断比值比, AUC	NA
12486	2025-10-07	Predicting lymph node metastasis in thyroid cancer: systematic review and meta-analysis on the CT/MRI-based radiomics and deep learning models 2025-Mar, Clinical imaging IF:1.8Q3 DOI:10.1016/j.clinimag.2024.110392 PMID:39742800	系统综述和荟萃分析	通过系统综述和荟萃分析评估基于CT/MRI的影像组学和深度学习模型在预测甲状腺癌淋巴结转移中的诊断性能	首次对基于CT/MRI的影像组学和深度学习模型在甲状腺癌淋巴结转移预测中的应用进行系统评价和荟萃分析	研究存在异质性，纳入研究数量有限（16项），需要进一步研究优化这些影像工具	评估影像组学和深度学习模型在术前预测甲状腺癌淋巴结转移的诊断准确性	甲状腺癌患者	医学影像分析	甲状腺癌	CT, MRI	影像组学模型, 深度学习模型	医学影像数据	16项研究纳入分析	R软件	NA	灵敏度, 特异度, AUC	NA
12487	2025-10-07	MrSeNet: Electrocardiogram signal denoising based on multi-resolution residual attention network 2025 Mar-Apr, Journal of electrocardiology IF:1.3Q3 DOI:10.1016/j.jelectrocard.2024.153858 PMID:39742813	研究论文	提出一种基于多分辨率残差注意力网络的心电信号去噪方法MrSeNet	融合多尺度特征进行有效去噪，并采用压缩激励模块增强心电信号通道特征	NA	降低心电信号中的噪声干扰，提高信号质量	心电信号	信号处理	心血管疾病	深度学习	CNN	心电信号	CPSC2018数据库和MIT-BIH数据库	NA	多分辨率残差注意力网络	皮尔逊相关系数, 信噪比, 均方根误差	NA
12488	2025-10-07	12 lead surface ECGs as a surrogate of atrial electrical remodeling - a deep learning based approach 2025 Mar-Apr, Journal of electrocardiology IF:1.3Q3 DOI:10.1016/j.jelectrocard.2024.153862 PMID:39742814	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的模型，利用12导联心电图非侵入性预测心房颤动患者的低电压区域和左心房平均电压	首次将长短期记忆网络和卷积神经网络与交叉注意力层结合，应用于12导联心电图来预测心房电重构特征	回顾性研究设计，样本量相对较小（204例患者）	评估深度学习模型在12导联心电图上非侵入性预测低电压区域的效能	204名接受导管消融治疗的心房颤动患者	医学人工智能	心血管疾病	心电图，电解剖标测	LSTM, CNN	心电图信号，电解剖标测数据，人口统计学数据	204名心房颤动患者	NA	长短期记忆网络与卷积神经网络结合交叉注意力层	准确率	NA
12489	2025-10-07	Knee osteoarthritis severity detection using deep inception transfer learning 2025-Mar, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2024.109641 PMID:39742824	研究论文	本研究提出一种基于InceptionV3迁移学习的模型，用于膝关节骨关节炎严重程度的自动检测	采用双阶段预处理和迁移学习策略，在InceptionV3基础上进行微调，显著提升了骨关节炎严重程度分类的准确性	研究仅基于Osteoarthritis Initiative数据集，模型在其他人群中的泛化能力有待验证	提高膝关节骨关节炎严重程度的自动检测准确率	膝关节X光影像	计算机视觉	骨关节炎	X光成像	CNN	图像	Osteoarthritis Initiative数据集（具体样本数未明确说明）	NA	InceptionV3	准确率, Cohen's Kappa	NA
12490	2025-10-07	Attention-guided CenterNet deep learning approach for lung cancer detection 2025-Mar, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2024.109613 PMID:39753023	研究论文	提出一种基于注意力机制改进CenterNet的深度学习框架用于肺癌检测	在CenterNet架构中创新性地集成ResNet-34和注意力机制，提升特征提取能力	无法有效定位光照变化强烈的样本	改进肺癌检测的准确性和可解释性	肺癌医学影像数据	计算机视觉	肺癌	深度学习	CNN	医学影像	LUNA-16数据集和Kaggle数据样本	NA	CenterNet, ResNet-34	精确率, 召回率, F1分数	NA
12491	2025-10-07	PFSH-Net: Parallel frequency-spatial hybrid network for segmentation of kidney stones in pre-contrast computed tomography images of dogs 2025-Mar, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2024.109609 PMID:39753026	研究论文	提出一种并行频空混合网络用于狗肾脏CT图像中肾结石的自动分割	设计并行频空混合网络架构，同时捕获空间和频域特征，并引入多尺度融合模块整合不同层次表示	缺乏高质量标注的公共兽医CT数据集，模型在较小病灶上的性能仍有提升空间	开发能够准确检测不同大小肾结石和肾脏的鲁棒深度学习模型	狗的肾脏CT图像中的肾结石分割	计算机视觉	肾脏疾病	CT成像	CNN	医学图像	JBNU-ACT兽医CT数据集	NA	PFSH-Net, 编码器-解码器架构	HD, ASD, DSC	NA
12492	2025-10-07	Predicting the likelihood of readmission in patients with ischemic stroke: An explainable machine learning approach using common data model data 2025-Mar, International journal of medical informatics IF:3.7Q2 DOI:10.1016/j.ijmedinf.2024.105754 PMID:39755003	研究论文	本研究开发了一种可解释的机器学习模型，用于预测缺血性脑卒中患者90天内再入院风险	首次使用通用数据模型(CDM)的电子病历数据，结合SHAP可解释性分析识别关键预测因子	单中心回顾性研究，样本量相对有限，可能存在选择偏倚	开发预测脑卒中患者再入院风险的机器学习模型	缺血性脑卒中患者	机器学习	缺血性脑卒中	电子病历数据分析	LightGBM, 其他机器学习模型, 深度学习模型	结构化医疗数据	1,136名患者（196例再入院）	NA	NA	AUC, p值	NA
12493	2025-10-07	Breast cancer classification based on breast tissue structures using the Jigsaw puzzle task in self-supervised learning 2025-Mar, Radiological physics and technology IF:1.7Q3 DOI:10.1007/s12194-024-00874-y PMID:39760975	研究论文	本研究评估了自监督学习中拼图任务在乳腺X线图像乳腺癌分类中的有效性	首次在乳腺X线图像分类中应用自监督学习的拼图任务，模拟放射科医生评估乳腺组织结构的方法	仅使用单一数据库（CMMD），数据量有限	评估拼图任务在乳腺癌分类中对乳腺组织结构特征学习的效果	乳腺X线图像	计算机视觉	乳腺癌	自监督学习	深度学习模型	医学图像	中国乳腺X线数据库（CMMD）	NA	NA	AUC, 敏感度, 特异度	NA
12494	2025-10-07	Multimodal deep learning for predicting in-hospital mortality in heart failure patients using longitudinal chest X-rays and electronic health records 2025-Mar, The international journal of cardiovascular imaging DOI:10.1007/s10554-025-03322-z PMID:39786626	研究论文	本研究开发了一种基于空间和时间解耦Transformer的多模态深度学习网络，通过整合纵向胸部X光片和结构化电子健康记录数据来预测心力衰竭患者的院内死亡率	提出了新型多模态深度学习网络MN-STDT，首次将纵向胸部X光片与结构化EHR数据相结合用于心力衰竭死亡率预测，通过混合空间编码器和距离感知时间编码器捕获空间和时间信息	研究依赖于特定数据集(MIMIC-IV和MIMIC-CXR)，需要在更多样化的临床环境中验证模型的泛化能力	探索利用胸部X光片数据提高心力衰竭患者院内全因死亡率预测精度的可行性	心力衰竭患者	医学影像分析	心血管疾病	深度学习，多模态融合	Transformer	图像，结构化数据	MIMIC-IV和MIMIC-CXR数据集中的心力衰竭患者样本	PyTorch	Transformer，混合空间编码器，距离感知时间编码器	AUC-ROC	GPU（具体型号未提及）
12495	2025-10-07	Automatic medical report generation based on deep learning: A state of the art survey 2025-Mar, Computerized medical imaging and graphics : the official journal of the Computerized Medical Imaging Society IF:5.4Q1 DOI:10.1016/j.compmedimag.2024.102486 PMID:39787734	综述	本文对基于深度学习的自动医疗报告生成技术进行了全面综述	提供了比现有综述更全面的最新进展分析，重点关注四个关键方面并提出了未来挑战方向	作为综述文章，不包含原始实验数据或模型验证	总结自动医疗报告生成领域的最新研究进展和发展趋势	医疗报告自动生成的相关研究文献和方法	自然语言处理	NA	深度学习	NA	医疗影像数据，文本报告	NA	NA	NA	NA	NA
12496	2025-10-07	CFPLncLoc: A multi-label lncRNA subcellular localization prediction based on Chaos game representation and centralized feature pyramid 2025-Mar, International journal of biological macromolecules IF:7.7Q1 DOI:10.1016/j.ijbiomac.2025.139519 PMID:39761904	研究论文	提出基于混沌游戏表示和集中特征金字塔的多标签lncRNA亚细胞定位预测模型CFPLncLoc	使用图像更新策略增强CGR图像特征表示，并引入计算机视觉领域的集中特征金字塔进行多尺度特征融合	NA	预测具有多个亚细胞定位的lncRNA的分布位置	长链非编码RNA(lncRNA)	计算机视觉	NA	混沌游戏表示(CGR)	深度学习模型	图像	NA	NA	集中特征金字塔(CFP)	MaAUC	NA
12497	2025-10-07	A cognitive digital twin approach to improving driver compliance and accident prevention 2025-Mar, Accident; analysis and prevention DOI:10.1016/j.aap.2024.107913 PMID:39778287	研究论文	提出基于认知数字孪生的驾驶辅助系统，通过个性化驾驶决策模型提高驾驶员合规性和事故预防能力	首次将认知数字孪生概念应用于驾驶辅助系统，通过动态更新的个性化驾驶决策模型整合驾驶员控制行为和观察行为	未明确说明系统在极端驾驶条件下的表现和模型的计算复杂度	开发更个性化和有效的驾驶辅助系统以提高驾驶安全性	驾驶员行为、车辆控制、环境观察	机器学习	NA	认知数字孪生技术	深度学习分类器	驾驶员控制行为、观察行为、环境状态数据	通过两个综合实验验证	NA	NA	换道预测准确性、风险降低率、用户接受度	NA
12498	2025-10-07	Fully automated segmentation of brain and scalp blood vessels on multi-parametric magnetic resonance imaging using multi-view cascaded networks 2025-Mar, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2025.108584 PMID:39761623	研究论文	本研究提出了一种基于多视图级联网络的全自动脑部和头皮血管分割方法	提出了结合多视图学习、多参数输入和多视图集成模块的多视图级联深度学习网络(MVPCNet)，显著提升了小血管和低对比度血管的分割性能	NA	解决脑部和头皮血管分割中的挑战，特别是小血管和头皮血管的分割问题	脑部和头皮血管	医学影像分析	神经系统疾病	多参数磁共振成像	深度学习网络	磁共振影像	155名患者	NA	多视图级联网络(MVPCNet)	Dice系数, 95% Hausdorff距离	NA
12499	2025-10-07	Development of an interactive ultra-high resolution magnetic resonance neurography atlas of the brachial plexus and upper extremity peripheral nerves 2025-Mar, Clinical imaging IF:1.8Q3 DOI:10.1016/j.clinimag.2024.110400 PMID:39765207	研究论文	开发了一个交互式超高分辨率磁共振神经成像图谱，用于可视化臂丛和上肢周围神经	首次创建具有前所未有的空间和对比度分辨率的交互式在体磁共振神经成像图谱	样本量较小（16名志愿者），仅针对无已知周围神经病变的成年人	开发教育性磁共振神经成像图谱用于臂丛和上肢周围神经的可视化	16名无已知周围神经病变的成年志愿者的臂丛和上肢周围神经	数字病理	周围神经疾病	磁共振神经成像，深度学习算法重建	深度学习	磁共振图像	16名成年志愿者	NA	NA	图像质量评估，血管抑制效果	NA
12500	2025-02-14	Comment on "An examination of daily CO2 emissions prediction through a comparative analysis of machine learning, deep learning, and statistical models" 2025-Mar, Environmental science and pollution research international DOI:10.1007/s11356-025-36087-y PMID:39939571	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA