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
15101	2025-10-07	Deep Learning-Based Interpretable AI for Prostate T2W MRI Quality Evaluation 2024-04, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2023.09.030 PMID:37858505	研究论文	开发基于深度学习的可解释AI工具用于评估前列腺T2W MRI图像质量	首次开发针对T2W序列的3D AI质量评估模型，并能生成3D体素级质量热图进行解释	回顾性研究，样本来源有限（三个队列），需要进一步前瞻性验证	开发一致的T2W前列腺MRI质量评估AI工具，减少用户偏差	前列腺T2W MRI图像	数字病理	前列腺癌	MRI	CNN	3D医学图像	1046名患者（三个队列：ProstateX 347例，内部常规602例，内部劣质质量97例）	MONAI	3D DenseNet121	准确率, 敏感性, 特异性, Cohen Kappa	NA
15102	2025-04-03	Patterns of subregional cerebellar atrophy across epilepsy syndromes: An ENIGMA-Epilepsy study 2024-Apr, Epilepsia IF:6.6Q1 DOI:10.1111/epi.17881 PMID:38411286	research paper	研究通过结构磁共振成像量化了1602名癫痫患者和1022名健康对照者的小脑区域体积，探讨了癫痫综合征中小脑亚区萎缩的模式	采用深度学习技术对小脑进行28个神经解剖亚区的分割，首次全面描述了癫痫患者中小脑亚区体积的损失模式及其与临床特征的关系	研究为横断面设计，无法确定小脑萎缩与癫痫之间的因果关系	探讨不同癫痫综合征中小脑亚区萎缩的特征模式	1602名成人癫痫患者和1022名健康对照者	digital pathology	epilepsy	structural magnetic resonance imaging	deep learning	image	1602 epilepsy patients and 1022 healthy controls from 22 sites	NA	NA	NA	NA
15103	2025-10-07	Scanning Laser Ophthalmoscopy Demonstrates Pediatric Optic Disc and Peripapillary Strain During Horizontal Eye Rotation 2024-04, Current eye research IF:1.7Q3 DOI:10.1080/02713683.2023.2295789 PMID:38185657	研究论文	通过扫描激光检眼镜自动分析儿童水平眼球转动时视盘及周围组织的机械应变	首次在儿童群体中量化水平眼球转动对视盘及视网膜脉络膜血管的机械应变，发现儿童视盘周围应变比成人更大且传播更远	仅分析了31名儿童样本，且仅24只眼能清晰观察到脉络膜血管	比较儿童与成人在水平眼球转动时视盘及视网膜脉络膜血管机械应变的差异	31名平均年龄11.3±2.7岁的儿童患者	医学影像分析	眼科疾病	扫描激光检眼镜(SLO)	深度学习	医学影像	31名儿童（62只眼）	NA	基于光流分析的深度学习模型	应变量化（水平应变、垂直应变、剪切应变、等效应变）	NA
15104	2025-04-03	Estimating lung function from computed tomography at the patient and lobe level using machine learning 2024-Apr, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.16915 PMID:38329315	研究论文	提出了一种名为I3Dr的深度学习架构，用于从CT扫描中自动估计肺功能测试结果，并分解各肺叶对患者肺功能的个体贡献	I3Dr架构能够从图像中估计全局测量值，并能估计图像各部分对该全局测量值的个体贡献，特别是在肺功能测试中的应用	需要大量CT扫描和患者级别的肺功能测量数据进行训练	从CT扫描中自动估计肺功能测试结果，并分解各肺叶对患者肺功能的个体贡献	肺功能测试结果和CT扫描图像	数字病理学	肺部疾病	深度学习	I3Dr	图像	训练集8,433个CT扫描，验证集1,775个CT扫描，测试集1,873个CT扫描	NA	NA	NA	NA
15105	2025-04-03	Optimizing feature subset for schizophrenia detection using multichannel EEG signals and rough set theory 2024-Apr, Cognitive neurodynamics IF:3.1Q2 DOI:10.1007/s11571-023-10011-x PMID:38699607	研究论文	提出一种基于多通道脑电图信号和粗糙集理论的改进特征子集优化方法，用于精神分裂症检测	提出了一种改进的CAO（ICAO）降维方法，结合水平和垂直交叉方法与AOA，以及基于粗糙集的适应度函数，以提高特征选择的准确性	未提及样本量及数据来源的具体细节，可能影响方法的泛化能力	优化精神分裂症检测中的特征子集选择，提高分类准确性和计算效率	精神分裂症患者和正常人的多通道脑电图信号	机器学习	精神分裂症	多变量经验模式分解（MEMD）、熵度量（如谱熵、排列熵、近似熵、样本熵和SVD熵）	核支持向量机（SVM）	脑电图信号	NA	NA	NA	NA	NA
15106	2025-04-03	Unified Noise-aware Network for Low-count PET Denoising with Varying Count Levels 2024-Apr, IEEE transactions on radiation and plasma medical sciences IF:4.6Q1 DOI:10.1109/trpms.2023.3334105 PMID:39391291	研究论文	提出了一种统一的噪声感知网络（UNN），用于处理不同噪声水平的低计数PET图像去噪问题	结合多个具有不同去噪能力的子网络，能够处理不同噪声水平的输入，无需针对每种噪声水平单独训练网络	需要大规模数据进行训练，且在实际应用中可能面临数据可用性有限的问题	降低PET扫描中的辐射剂量，同时保持图像质量和诊断性能	低计数PET图像	数字病理学	NA	深度学习	UNN（统一的噪声感知网络）	PET图像	来自两个医疗中心的大规模数据	NA	NA	NA	NA
15107	2025-04-03	A Review on Low-Dose Emission Tomography Post-Reconstruction Denoising with Neural Network Approaches 2024-Apr, IEEE transactions on radiation and plasma medical sciences IF:4.6Q1 DOI:10.1109/trpms.2023.3349194 PMID:39429805	综述	本文综述了低剂量发射断层扫描(ET)后重建去噪的神经网络方法	重点探讨了深度学习在低剂量ET图像质量和分辨率提升中的潜力	NA	提升低剂量ET图像质量和分辨率	低剂量发射断层扫描图像	医学影像	NA	NA	神经网络	医学影像	NA	NA	NA	NA	NA
15108	2025-10-07	Automatic Classification of Slit-Lamp Photographs by Imaging Illumination 2024-Apr-01, Cornea IF:1.9Q2 DOI:10.1097/ICO.0000000000003318 PMID:37267474	研究论文	开发基于照明技术的裂隙灯照片自动分类算法，以辅助深度学习系统诊断角膜炎类型	首次针对裂隙灯照片的照明技术开发自动分类算法，为深度学习系统提供图像标注支持	裂隙光束和巩膜散射是最常被错误分类的照明类型	通过自动分类裂隙灯照片的照明技术，促进深度学习系统在角膜炎诊断中的应用	角膜溃疡患者的裂隙灯照片	计算机视觉	角膜炎	裂隙灯摄影	CNN, MLP, k-NN	图像	409名患者的12,132张图像	NA	MobileNetV2, ResNet50, LeNet, AlexNet	准确率, F1分数, AUC-ROC	NA
15109	2025-10-07	Reducing annotation burden in MR: A novel MR-contrast guided contrastive learning approach for image segmentation 2024-Apr, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.16820 PMID:37956263	研究论文	提出一种基于MR对比度的约束对比学习方法，用于医学图像分割以减少标注负担	首次将组织特异性信息通过约束图引入对比学习，定义正负局部邻域来嵌入MR图像对比度信息	方法验证仅限于MR图像分割任务，在其他医学影像模态上的适用性未经验证	开发一种能够利用未标注MR图像中对比度信息的自监督学习方法，提升有限标注数据下的分割性能	MR图像，包括腹部T2加权图像和脑肿瘤多参数MR图像	计算机视觉	脑肿瘤	磁共振成像	深度学习模型	医学图像	多回波T2加权图像(n=101)，BraTS脑肿瘤数据集(n=80)，腹部T2加权图像(训练/测试=30/20)，公共笛卡尔T2数据集(训练/测试=6/12)，BraTS多参数MR图像(训练/测试=40/50)	NA	NA	Dice系数，精确率，召回率，HD95	NA
15110	2025-04-03	A Preliminary Study Comparing the Performance of Thyroid Molecular Tests to a Deep Learning Algorithm in Predicting Malignancy in Indeterminate Thyroid Fine Needle Aspiration Biopsies 2024-Apr, Thyroid : official journal of the American Thyroid Association IF:5.8Q1 DOI:10.1089/thy.2023.0054 PMID:38010913	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
15111	2025-10-07	Endoscopic sleeve gastroplasty: stomach location and task classification for evaluation using artificial intelligence 2024-Apr, International journal of computer assisted radiology and surgery IF:2.3Q2 DOI:10.1007/s11548-023-03054-2 PMID:38212470	研究论文	本研究开发了一种基于人工智能的内镜袖状胃成形术评估系统，用于自动识别胃部位置和手术任务分类	首次将深度学习应用于内镜袖状胃成形术的自动化性能评估，实现了胃部位置识别和手术任务分类的自动化	研究使用离体猪胃标本，尚未在人体临床试验中验证	自动化评估内镜袖状胃成形术的手术表现	内镜袖状胃成形术的手术过程	计算机视觉	肥胖症	内镜手术	深度学习	图像,视频	专家在离体猪胃标本上进行的ESG手术截图和视频片段	NA	NA	准确率	NA
15112	2025-10-07	Topological Persistence Guided Knowledge Distillation for Wearable Sensor Data 2024-Apr, Engineering applications of artificial intelligence IF:7.5Q1 DOI:10.1016/j.engappai.2023.107719 PMID:38282698	研究论文	提出一种基于拓扑持久性的知识蒸馏方法，用于提升可穿戴传感器数据的深度学习性能	使用双教师网络（原始时序数据和拓扑持久性图像）进行知识蒸馏，设计正交性约束和退火策略实现特征融合	未明确说明方法在其他类型传感器数据或任务上的泛化能力	解决可穿戴传感器数据深度学习中信号质量敏感性和特征融合困难的问题	可穿戴传感器采集的时序数据	机器学习	NA	拓扑数据分析(TDA), 知识蒸馏(KD)	CNN	时序数据, 图像数据(持久性图像)	GENEActiv数据集上的6000个测试样本	NA	WRN16-1 (1D CNNs)	分类准确率, 处理时间	NA
15113	2025-04-03	A transformer-based diffusion probabilistic model for heart rate and blood pressure forecasting in Intensive Care Unit 2024-Apr, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2024.108060 PMID:38350189	research paper	本研究提出了一种基于Transformer和扩散概率模型的新型深度学习方法，用于预测重症监护病房（ICU）中的心率、收缩压和舒张压	结合Transformer和扩散模型，提出TDSTF模型，用于稀疏时间序列预测，在预测ICU生命体征分布方面表现出色，计算效率更高	NA	开发一种准确预测ICU患者生命体征的深度学习系统	ICU患者的心率、收缩压和舒张压	machine learning	cardiovascular disease	deep learning	Transformer-based Diffusion Probabilistic Model (TDSTF)	time series data	24,886 ICU stays from over 46,000 patients in MIMIC-III database	NA	NA	NA	NA
15114	2025-04-03	Spectral analysis and Bi-LSTM deep network-based approach in detection of mild cognitive impairment from electroencephalography signals 2024-Apr, Cognitive neurodynamics IF:3.1Q2 DOI:10.1007/s11571-023-10010-y PMID:38699612	研究论文	本研究开发了一种基于EEG信号和Bi-LSTM深度学习算法的新模型，用于高效检测轻度认知障碍（MCI）患者	结合多锥度谱分析方法和Bi-LSTM深度学习算法，提出了一种新的EEG信号分析模型，显著提高了MCI检测的准确率	样本量较小（34名受试者），年龄范围较宽（40-77岁）可能影响模型的泛化能力	开发一种准确、高效的MCI早期诊断方法	轻度认知障碍（MCI）患者和健康对照组	机器学习	老年性疾病	EEG信号分析、多尺度主成分分析（MSPCA）、数据增强（DA）	Bi-LSTM、决策树（DT）、支持向量机（SVM）、K近邻（KNN）	EEG信号	34名受试者（18名MCI患者和16名健康对照组）	NA	NA	NA	NA
15115	2025-04-03	A real-time constellation image classification method of wireless communication signals based on the lightweight network MobileViT 2024-Apr, Cognitive neurodynamics IF:3.1Q2 DOI:10.1007/s11571-023-10015-7 PMID:38699610	研究论文	提出了一种基于轻量级网络MobileViT的无线通信信号星座图实时分类方法	首次尝试在边缘计算平台上部署深度学习模型完成接收信号调制方案的实时分类	仅在一个公开数据集RadioML 2016.10a上进行了验证	实现自动调制分类(AMC)以支持认知无线电发展	无线通信信号的星座图	机器学习	NA	深度学习	MobileViT	图像	公开数据集RadioML 2016.10a	NA	NA	NA	NA
15116	2025-10-07	Variability of the femoral mechanical-anatomical axis angle and its implications in primary and revision total knee arthroplasty 2024-Feb-06, Bone & joint open IF:2.8Q1 DOI:10.1302/2633-1462.52.BJO-2023-0056.R1 PMID:38316146	研究论文	本研究开发深度学习工具测量股骨机械-解剖轴角度，并分析其在全膝关节置换术中的临床意义	首次应用深度学习技术在大规模异质人群中自动测量股骨机械-解剖轴角度，并比较两种不同测量方法的差异	研究仅基于骨关节炎倡议数据库的影像数据，未直接验证在手术中的实际应用效果	评估股骨机械-解剖轴角度的变异性及其对全膝关节置换术对线准确性的影响	骨关节炎倡议数据库中拥有全长下肢X线片的患者	医学影像分析	骨关节炎	深度学习，X线影像分析	深度学习模型	X线影像	1,078张X线片，包含2,156个独立测量	NA	NA	测量一致性(p值)，测量时间	NA
15117	2025-10-07	Intraoperative margin assessment for basal cell carcinoma with deep learning and histologic tumor mapping to surgical site 2024-Jan-03, NPJ precision oncology IF:6.8Q1 DOI:10.1038/s41698-023-00477-7 PMID:38172524	研究论文	开发基于深度学习的人工智能平台用于基底细胞癌的术中切缘评估	通过自动化大体检查建议和肿瘤定位技术，显著缩短组织预处理和组织学评估时间	目前仅针对基底细胞癌进行验证，未涉及其他肿瘤类型	提高术中切缘评估的效率和完整性	基底细胞癌手术标本	数字病理	基底细胞癌	深度学习，组织学肿瘤定位	深度学习模型	病理图像	NA	NA	NA	NA	NA
15118	2025-04-03	Classification of Alzheimer disease using DenseNet-201 based on deep transfer learning technique 2024, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0304995 PMID:39240975	research paper	使用基于DenseNet-201的深度迁移学习技术对阿尔茨海默病进行分类	提出了一种基于DenseNet-201的迁移学习方法，用于诊断阿尔茨海默病的不同阶段，并实现了高分类准确率	未提及数据集的具体来源和样本多样性，可能影响模型的泛化能力	通过深度学习技术提高阿尔茨海默病的早期诊断准确率	阿尔茨海默病患者的不同阶段（非痴呆、中度痴呆、轻度痴呆、极轻度痴呆、重度痴呆）	digital pathology	geriatric disease	MRI	DenseNet-201	image	NA	NA	NA	NA	NA
15119	2025-10-07	Multi feature fusion network for schizophrenia classification and abnormal brain network recognition 2024-01, Brain research bulletin IF:3.5Q2 DOI:10.1016/j.brainresbull.2023.110848 PMID:38104673	研究论文	提出一种多特征融合网络用于精神分裂症分类和异常脑网络识别	首次融合功能网络连接性和时间进程的多特征信息，结合深度SHAP识别最具区分度的脑网络	仅使用两个公开数据集验证，样本来源有限	开发精神分裂症自动分类方法并识别异常脑功能网络	精神分裂症患者与健康对照者	医学影像分析	精神分裂症	功能磁共振成像，独立成分分析	DNN, C-RNN	脑功能影像数据	两个公共数据集的合并样本	NA	多特征融合网络	准确率, 特异性, 敏感性, F1分数, AUC	NA
15120	2025-10-07	Discriminative analysis of schizophrenia patients using an integrated model combining 3D CNN with 2D CNN: A multimodal MR image and connectomics analysis 2024-01, Brain research bulletin IF:3.5Q2 DOI:10.1016/j.brainresbull.2023.110846 PMID:38104672	研究论文	提出结合3D CNN和2D CNN的集成模型，利用多模态MRI数据对精神分裂症患者进行分类分析	首次将3D CNN与2D CNN集成模型应用于多模态MRI数据融合特征的精神分裂症鉴别分析，并引入SE-blocks和SVM分类器	样本量相对有限（140名患者和205名正常对照），未在独立数据集上进行验证	开发基于多模态MRI数据的深度学习模型以改进精神分裂症患者的分类诊断	精神分裂症患者和正常对照组的脑部多模态MRI数据	医学影像分析	精神分裂症	结构MRI，静息态功能MRI，结构连接性分析，功能连接性分析	3D CNN, 2D CNN, SVM	3D医学图像，2D连接矩阵	140名精神分裂症患者和205名正常对照组	NA	集成3D CNN和2D CNN架构，包含SE-blocks	准确率，灵敏度，特异性，AUC，F1分数	NA