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
121	2025-09-03	Predicting postoperative prognosis in clear cell renal cell carcinoma using a multiphase CT-based deep learning model 2025-05, Abdominal radiology (New York) DOI:10.1007/s00261-024-04593-1 PMID:39311948	研究论文	本研究开发了一种基于多期相CT图像的深度学习模型，用于术前预测透明细胞肾细胞癌患者的术后预后	首次结合三期CT图像（平扫期、皮髓质期和肾实质期）特征与深度学习技术构建预后预测模型，并与Leibovich评分系统整合形成列线图	回顾性研究设计，样本量相对有限（382例患者），缺乏外部验证队列	评估基于CT图像的深度学习模型在预测透明细胞肾细胞癌患者术后预后方面的价值	透明细胞肾细胞癌患者	计算机视觉	肾癌	CT成像，深度学习特征提取	ResNet50, ELM (极限学习机)	CT图像	382例患者（训练集229例，测试集153例）
122	2025-09-03	Application of deep learning models for accurate classification of fluid collections in acute necrotizing pancreatitis on computed tomography: a multicenter study 2025-05, Abdominal radiology (New York) DOI:10.1007/s00261-024-04607-y PMID:39347977	研究论文	应用深度学习模型对急性坏死性胰腺炎的CT图像中胰液积聚进行基于固体碎片的准确分类	首次在多中心研究中比较ResNet 50、Vision Transformer和MedViT等深度学习架构对胰腺液体积聚的自动分类性能	样本量相对有限（152例患者），且模型在外部测试队列中的性能仅为中等水平（AUC 0.753）	开发基于CT的深度学习模型，用于急性胰腺炎中胰液积聚的自动化分类	急性胰腺炎患者的CT图像及其对应的胰液积聚	计算机视觉	胰腺疾病	CT成像、深度学习	ResNet 50, Vision Transformer (ViT), MedViT	图像	152例患者（129例训练/验证，23例测试），共计2180张CT图像
123	2025-09-03	Evaluation of SR-DLR in low-dose abdominal CT: superior image quality and noise reduction 2025-05, Abdominal radiology (New York) DOI:10.1007/s00261-024-04686-x PMID:39560744	研究论文	评估超分辨率深度学习重建（SR-DLR）在低剂量腹部CT成像中的效果，并与混合迭代重建（HIR）和常规深度学习重建（cDLR）算法进行比较	首次在低剂量腹部CT中系统比较SR-DLR与HIR、cDLR，证明SR-DLR在噪声纹理和分辨率方面优于现有方法	回顾性研究，样本量较小（35例患者），需进一步多中心验证	评估SR-DLR算法在低剂量腹部CT中的图像质量和噪声降低效果	低剂量腹部CT扫描图像	医学影像处理	腹部疾病	CT成像，深度学习重建算法	深度学习重建（DLR）	CT图像	35例患者
124	2025-03-23	Correction to: Application of deep learning models for accurate classification of fluid collections in acute necrotizing pancreatitis on computed tomography: a multicenter study 2025-May, Abdominal radiology (New York) DOI:10.1007/s00261-025-04836-9 PMID:40116891	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
125	2025-09-03	Machine learning and deep learning models for preoperative detection of lymph node metastasis in colorectal cancer: a systematic review and meta-analysis 2025-05, Abdominal radiology (New York) DOI:10.1007/s00261-024-04668-z PMID:39522103	系统综述与荟萃分析	评估机器学习和深度学习模型在结直肠癌患者术前淋巴结转移预测中的诊断性能	首次对ML/DL模型在CRC术前LNM预测中的表现进行系统评估，并与放射科医生表现进行对比	纳入研究存在异质性，需要更多前瞻性多中心研究验证	评估机器学习模型在结直肠癌术前淋巴结转移预测中的诊断准确性	结直肠癌患者	机器学习	结直肠癌	机器学习，深度学习	ML/DL模型	医学影像数据	12项研究，8321名患者
126	2025-09-03	Application of deep learning techniques for breath-hold, high-precision T2-weighted magnetic resonance imaging of the abdomen 2025-05, Abdominal radiology (New York) DOI:10.1007/s00261-024-04675-0 PMID:39535616	研究论文	评估基于深度学习的PIQE算法在高精度单次激发快速自旋回波序列中用于腹部T2加权磁共振成像的可行性，并与标准序列进行比较	首次将深度学习驱动的PIQE算法应用于高精度SS-FSE序列，显著提升图像质量和病灶可视化能力	单中心回顾性研究设计，缺乏病理学确认	比较不同快速自旋回波序列在腹部T2加权MRI中的图像质量表现	腹部器官（肝脏、胰腺）及非实性局灶性病变	医学影像分析	腹部疾病	磁共振成像（MRI），深度学习图像重建	深度学习算法（PIQE）	医学影像	105例接受腹部MRI检查的患者
127	2025-09-03	AnglesRefine: Refinement of 3D Protein Structures Using Transformer Based on Torsion Angles 2025 Mar-Apr, IEEE transactions on computational biology and bioinformatics DOI:10.1109/TCBB.2024.3422288 PMID:38959143	研究论文	提出一种基于Transformer和扭转角度的蛋白质结构优化方法AnglesRefine，用于提升预测蛋白质模型的局部结构精度	首次将Transformer应用于蛋白质扭转角度的精细化调整，无需构象搜索和采样，显著降低计算时间	NA	提高预测蛋白质结构在残基级别的局部结构精度	蛋白质三维结构	计算生物学	NA	深度学习，Transformer	Transformer	蛋白质结构数据	CASP11-14和CASP15数据集
128	2025-09-03	Prediction of sudden cardiac death using artificial intelligence: Current status and future directions 2025-Mar, Heart rhythm IF:5.6Q1 DOI:10.1016/j.hrthm.2024.09.003 PMID:39245250	综述	本文综述了人工智能在预测心源性猝死方面的当前应用状态与未来发展方向	探讨AI通过识别传统方法难以发现的非线性模式和细微预测因子，实现个性化SCD风险分层	存在重要局限性需解决，阻碍广泛临床应用	改善心源性猝死的风险预测与预防策略个性化	心源性猝死高风险或疑似人群	机器学习	心血管疾病	机器学习和深度学习算法	NA	复杂医疗数据	NA
129	2025-09-03	Performance Comparison Between Deep Neural Network and Machine Learning Based Classifiers for Huntington Disease Prediction From Human DNA Sequence 2025 Jan-Feb, IEEE transactions on computational biology and bioinformatics DOI:10.1109/TCBB.2024.3493203 PMID:39509303	研究论文	比较深度神经网络与多种机器学习分类器在基于人类DNA序列预测亨廷顿病方面的性能	首次将混沌游戏表示(CGR)方法用于DNA序列数值化，并结合多种特征提取方法，系统对比了DNN与传统机器学习分类器在HD预测中的表现	未提及外部验证或临床适用性评估，可能存在过拟合风险	开发并评估基于DNA序列的亨廷顿病预测模型	人类DNA序列（来自NCBI和合成数据）	机器学习	亨廷顿病	DNA序列分析，混沌游戏表示(CGR)	DNN, NN, SVM, RF, CT	DNA序列数据	NA
130	2025-09-03	Synergizing CRISPR-Cas9 with Advanced Artificial Intelligence and Machine Learning for Precision Drug Delivery: Technological Nexus and Regulatory Insights 2025, Current gene therapy IF:3.8Q2 DOI:10.2174/0115665232342293241120033251 PMID:39871553	综述	本文探讨了CRISPR-Cas9技术与人工智能和机器学习在精准药物递送中的协同应用，并分析了技术整合及监管框架	提出将CRISPR-Cas9与先进AI/ML技术结合，通过计算工具（如DeepCRISPR）优化基因编辑精度并预测结果	面临脱靶效应、病毒载体免疫反应及生殖系编辑伦理问题等技术与伦理挑战	推动CRISPR-Cas9技术在精准药物递送领域的负责任应用与监管发展	基因编辑系统（CRISPR-Cas9）、AI/ML模型及相关计算工具	机器学习	遗传性疾病（如镰状细胞病、β-地中海贫血）	CRISPR-Cas9基因编辑、NGS（隐含）、深度学习	深度学习模型（如DeepCRISPR）	基因组数据、计算预测数据	NA
131	2025-09-03	Automated Measurement of Effective Radiation Dose by 18F-Fluorodeoxyglucose Positron Emission Tomography/Computed Tomography 2024-12-23, Tomography (Ann Arbor, Mich.) DOI:10.3390/tomography10120151 PMID:39728913	研究论文	开发了一种基于深度学习的自动化程序，用于标准化测量18F-PET/CT检查中的辐射剂量	通过集成深度学习模型消除操作者间变异性，实现自动化辐射剂量计算	样本量相对较小（n=30和n=42），需要进一步验证	开发自动化程序标准化PET/CT辐射剂量测量	18F-PET/CT检查中的躯干CT扫描	医学影像分析	NA	深度学习，TotalSegmentator分割	深度学习模型	医学影像（CT扫描）	30例用于方法验证，42例用于设备比较
132	2025-09-03	Noise Reduction in Brain CT: A Comparative Study of Deep Learning and Hybrid Iterative Reconstruction Using Multiple Parameters 2024-12-18, Tomography (Ann Arbor, Mich.) DOI:10.3390/tomography10120147 PMID:39728909	研究论文	比较深度学习和混合迭代重建在脑CT图像降噪中的效果	首次系统评估DLR和HIR在不同切片厚度、管电流和成像对象下的噪声降低效果差异	样本量较小（11例患者），未涉及所有临床场景	评估脑CT中深度学习和混合迭代重建的噪声降低效果	剂量体模、头部体模和11例患者脑部CT图像	医学影像处理	神经系统疾病	CT成像，深度学习重建(DLR)，混合迭代重建(HIR)	深度学习	CT图像	2个体模和11例患者
133	2025-09-03	Three-Dimensional Thermal Tomography with Physics-Informed Neural Networks 2024-11-30, Tomography (Ann Arbor, Mich.) DOI:10.3390/tomography10120140 PMID:39728902	研究论文	本研究利用物理信息神经网络进行三维热层析成像，从表面温度数据重建内部温度场	将热传导方程嵌入损失函数的物理约束CNN方法，在非理想条件下提升了深层区域热点重建的准确性	在较大尺寸区域（特别是远离表面的区域）和非理想条件下的预测能力下降	开发非侵入式热成像技术，实现高精度温度场重建	内部温度场（特别是人体等小温度梯度场景）	计算机视觉	NA	热层析成像	3D CNN	温度数据	小尺寸模型（如直径10厘米）
134	2025-09-03	STANet: A Novel Spatio-Temporal Aggregation Network for Depression Classification with Small and Unbalanced FMRI Data 2024-11-28, Tomography (Ann Arbor, Mich.) DOI:10.3390/tomography10120138 PMID:39728900	研究论文	提出一种新颖的时空聚合网络STANet，用于处理小样本和不平衡fMRI数据的抑郁症分类	结合CNN和RNN捕捉脑活动的时空特征，引入注意力-傅里叶门控循环单元(AFGRU)分类器和自适应权重分配机制	基于小样本和不平衡数据，可能影响模型泛化能力	通过fMRI和人工智能技术改进抑郁症的客观诊断	抑郁症患者的fMRI脑成像数据	医学影像分析	抑郁症	fMRI, ICA, SMOTE	CNN, RNN, GRU, AFGRU	fMRI图像数据	小样本且不平衡的fMRI数据集
135	2025-09-03	Evolving and Novel Applications of Artificial Intelligence in Abdominal Imaging 2024-11-18, Tomography (Ann Arbor, Mich.) DOI:10.3390/tomography10110133 PMID:39590942	综述	本文综述人工智能在腹部影像学中的新兴应用及其对诊断与疾病管理的提升作用	系统评估AI在肝胆、胰腺、胃肠等多器官病变诊断与量化成像中的最新应用进展	存在技术、伦理和法律层面的持续挑战	评估人工智能在腹部影像学领域的当前发展状态与临床应用	腹部器官（肝胆、胰腺、胃、结肠、肾脏、肾上腺、脾脏）的病理影像	医学影像分析	腹部疾病	放射组学、深度学习	深度学习模型	医学影像	NA
136	2025-09-03	Skeletal Muscle Segmentation at the Level of the Third Lumbar Vertebra (L3) in Low-Dose Computed Tomography: A Lightweight Algorithm 2024-09-13, Tomography (Ann Arbor, Mich.) DOI:10.3390/tomography10090111 PMID:39330757	研究论文	提出一种轻量级算法，用于在低剂量CT图像中自动分割第三腰椎水平的骨骼肌	开发了一种轻量级分割算法，专门针对低剂量CT图像，并在CPU上实现了快速运行	研究样本量较小（57例直肠癌患者），且仅针对特定疾病群体	实现低剂量CT图像中第三腰椎水平骨骼肌的自动准确分割	直肠癌患者的低剂量平扫和增强盆腔CT图像	医学图像分析	直肠癌	CT成像	轻量级算法	CT图像	57例直肠癌患者（30例训练集，27例测试集）
137	2025-09-03	Integrating Clinical Data and Radiomics and Deep Learning Features for End-to-End Delayed Cerebral Ischemia Prediction on Noncontrast CT 2024-Sep-09, AJNR. American journal of neuroradiology DOI:10.3174/ajnr.A8301 PMID:39025637	研究论文	开发一种集成临床数据、影像组学和深度学习特征的端到端模型，用于预测非增强CT上的迟发性脑缺血	提出结合ATT-Deeplabv3+半监督分割、PCA降维及多特征融合的端到端预测框架，在分割速度和诊断性能上表现优越	回顾性研究，样本量有限（400例患者），需外部验证进一步确认泛化能力	自动化预测动脉瘤性蛛网膜下腔出血后的迟发性脑缺血	400例动脉瘤性蛛网膜下腔出血患者（其中156例有迟发性脑缺血）	医学影像分析	脑血管疾病	半监督学习、主成分分析（PCA）、逻辑回归、Naive Bayes、AdaBoost、多层感知机	ATT-Deeplabv3+（分割），多层感知机/逻辑回归等（分类）	非增强CT图像和临床数据	400例患者
138	2025-09-03	MR Cranial Bone Imaging: Evaluation of Both Motion-Corrected and Automated Deep Learning Pseudo-CT Estimated MR Images 2024-Sep-09, AJNR. American journal of neuroradiology DOI:10.3174/ajnr.A8335 PMID:38991771	研究论文	评估运动校正和深度学习生成的伪CT图像在颅骨成像中的临床潜力	结合自动化运动校正与深度学习从MR图像生成伪CT图像，首次在儿科患者中实现无辐射的颅骨诊断级成像	样本量较小（共72例），且仅针对儿科患者，需进一步扩大验证	评估MR生成的伪CT图像是否可用于临床诊断，替代有辐射的CT成像	18岁以下因创伤或颅缝早闭评估接受头部CT检查的儿科患者	医学影像分析	颅骨创伤与颅缝疾病	深度学习，运动校正，黄金角径向采集成像	深度学习（未指定具体模型）	MR图像，CT图像	72例患者（12例颅缝评估，60例创伤评估）
139	2025-09-03	Assessing the Emergence and Evolution of Artificial Intelligence and Machine Learning Research in Neuroradiology 2024-Sep-09, AJNR. American journal of neuroradiology DOI:10.3174/ajnr.A8252 PMID:38521092	研究论文	通过文献计量学方法分析神经放射学领域AI/ML研究的出现、演变及发展趋势	首次系统量化神经放射学AI/ML研究的发展轨迹，并提出三类文章分类框架（统计建模、AI/ML开发、终端用户应用）	仅分析单一期刊（AJNR）可能无法代表整个领域，且未涉及其他相关期刊的研究	表征神经放射学中AI/ML研究的出现和演变，提供该领域趋势、挑战和未来方向的全面概述	美国神经放射学杂志（AJNR）1980年至2022年发表的AI/ML相关原创研究文章	医学影像分析	神经系统疾病	文献计量分析，关键词检索	NA	文本（科学文献）	182篇文章
140	2025-09-03	A Joint Classification Method for COVID-19 Lesions Based on Deep Learning and Radiomics 2024-09-05, Tomography (Ann Arbor, Mich.) DOI:10.3390/tomography10090109 PMID:39330755	研究论文	提出一种结合深度学习和影像组学的联合分类方法，用于COVID-19肺部病变分类	提出MFPN神经网络模型提取病灶深度特征，并比较了深度特征、关键影像组学特征及联合特征的分类性能	NA	验证深度学习和影像组学方法在COVID-19病变分类中的性能，揭示COVID-19肺部疾病的影像特征	COVID-19肺部病变	计算机视觉	COVID-19	深度学习，影像组学	MFPN神经网络，六种机器学习方法	医学影像	NA