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
1721	2025-09-02	DeepHybrid-CNN: A hybrid approach for pre-processing of skin cancer images 2025-Sep, Computerized medical imaging and graphics : the official journal of the Computerized Medical Imaging Society IF:5.4Q1 DOI:10.1016/j.compmedimag.2025.102611 PMID:40803055	研究论文	提出一种结合各向异性强度毛发去除、高斯滤波和深度残差CNN的混合方法，用于皮肤癌图像预处理以提高诊断准确性	创新性地融合传统图像处理（AI-HR和GF）与深度学习（Deep Residual CNN）技术，实现更有效的皮肤图像去噪和毛发去除	NA	提升皮肤癌图像的预处理质量，以支持更准确的计算机辅助分割和分类诊断	皮肤病变图像，特别是包含噪声和毛发的皮肤镜图像	计算机视觉	皮肤癌	Anisotropic Intensity Hair Removal, Gaussian Filter, Deep Residual CNN	CNN	图像	基于HAM10000数据集的实验验证
1722	2025-09-02	LR-COBRAS: A logic reasoning-driven interactive medical image data annotation algorithm 2025-Sep, Computerized medical imaging and graphics : the official journal of the Computerized Medical Imaging Society IF:5.4Q1 DOI:10.1016/j.compmedimag.2025.102623 PMID:40812153	研究论文	提出一种基于逻辑推理的交互式医学图像数据标注算法LR-COBRAS，旨在提升标注精度并减少人工交互负担	通过逻辑推理模块自动生成潜在约束关系（must-link/cannot-link），结合对称性、传递性和一致性规则优化聚类过程	NA	开发智能医学图像标注工具以辅助医疗专业人员提升标注效率和准确性	医学图像数据	计算机视觉	NA	交互式聚类算法	逻辑推理驱动模型	医学图像	基于MedMNIST+和ChestX-ray8数据集的实验验证
1723	2025-09-02	AI-driven multi-modal framework for prognostic modeling in glioblastoma: Enhancing clinical decision support 2025-Sep, Computerized medical imaging and graphics : the official journal of the Computerized Medical Imaging Society IF:5.4Q1 DOI:10.1016/j.compmedimag.2025.102628 PMID:40816104	研究论文	提出一种AI驱动的多模态框架，用于胶质母细胞瘤的预后建模和临床决策支持	整合放射影像、组织病理学和转录组数据，采用Vision Transformer和注意力深度学习模型，突破单模态数据限制	NA	提升胶质母细胞瘤的预后准确性和临床决策支持	胶质母细胞瘤患者	数字病理	胶质母细胞瘤	RNA测序	Vision Transformer (ViT), 注意力深度学习模型	影像、组织病理图像、转录组数据	基于UCSF-PDGM、CPTAC-GBM和TCGA-GBM队列的多中心数据
1724	2025-09-02	C5-net: Cross-organ cross-modality cswin-transformer coupled convolutional network for dual task transfer learning in lymph node segmentation and classification 2025-Sep, Computerized medical imaging and graphics : the official journal of the Computerized Medical Imaging Society IF:5.4Q1 DOI:10.1016/j.compmedimag.2025.102633 PMID:40819604	研究论文	提出C5-Net模型，通过跨器官跨模态迁移学习和Transformer-卷积耦合网络解决淋巴结超声图像分割与分类的双任务协同学习问题	设计跨器官跨模态迁移学习策略利用皮肤镜图像，耦合Transformer与卷积网络以融合局部与全局信息，共享编码器权重实现分割与分类任务协同优化	NA	提升淋巴结超声诊断的准确性与鲁棒性，支持淋巴结恶性肿瘤的早期精准检测	淋巴结超声图像和皮肤病变皮肤镜图像	计算机视觉	淋巴结恶性肿瘤	深度学习，迁移学习	C5-Net（CSWin-Transformer与卷积耦合网络）	超声图像，皮肤镜图像	690张淋巴结超声图像和1000张皮肤病变皮肤镜图像
1725	2025-09-02	Multimodal data fusion with irregular PSA kinetics for automated prostate cancer grading 2025-Sep, Computerized medical imaging and graphics : the official journal of the Computerized Medical Imaging Society IF:5.4Q1 DOI:10.1016/j.compmedimag.2025.102625 PMID:40819603	研究论文	提出一种新颖的多模态融合框架，结合影像数据和纵向患者信息（包括不规则PSA测量）以自动化前列腺癌分级	开发自定义嵌入技术处理不规则时间序列数据，无需复杂预处理或插补步骤，有效整合影像与临床数据	未明确说明模型对罕见病例或不同人群的泛化能力，且外部验证仅基于欧洲中心数据	提升前列腺癌检测和分级的准确性，减少不必要的活检	前列腺癌患者	数字病理	前列腺癌	多模态数据融合，深度学习	自定义嵌入架构	影像（MRI）、时间序列（PSA测量）、人口统计学数据、实验室结果	内部验证630例，外部验证419例（来自多个欧洲中心，使用160台不同MRI设备）
1726	2025-09-02	TG-Mamba: Leveraging text guidance for predicting tumor mutation burden in lung cancer 2025-Sep, Computerized medical imaging and graphics : the official journal of the Computerized Medical Imaging Society IF:5.4Q1 DOI:10.1016/j.compmedimag.2025.102626 PMID:40819605	研究论文	提出一种名为TG-Mamba的深度学习模型，通过组织病理学图像和临床信息快速预测肺癌患者的肿瘤突变负荷水平	采用文本引导的注意力模块与VMamba主干网络并行特征提取策略，并设计新型Conv-SSM混合模块结合卷积层与状态空间模型	NA	开发低成本、快速的肿瘤突变负荷预测方法以替代传统全外显子测序	肺癌患者	数字病理学	肺癌	全外显子测序(WES), 深度学习	TG-Mamba (基于VMamba的混合架构), 注意力机制, Conv-SSM	图像, 文本	一组未参与训练的肺癌患者队列（具体数量未说明）
1727	2025-09-02	Surgical augmented reality registration methods: A review from traditional to deep learning approaches 2025-Sep, Computerized medical imaging and graphics : the official journal of the Computerized Medical Imaging Society IF:5.4Q1 DOI:10.1016/j.compmedimag.2025.102616 PMID:40829316	综述	本文回顾了从传统到深度学习方法的外科增强现实配准技术，特别关注腹腔镜场景	系统分类并比较了传统方法与新兴的深度学习配准方法，包括混合DL增强方法和DL点云配准方法	主要关注腹腔镜场景，可能不涵盖所有外科AR应用；深度学习方法在手术环境中的实际应用仍面临挑战	分析和比较适用于外科增强现实的不同配准方法	术前3D模型与术中2D或3D视频的配准方法	计算机视觉	NA	深度学习，点云配准	深度学习模型	3D模型，2D/3D视频，点云数据	NA
1728	2025-09-02	Early Diagnosis of Knee Osteoarthritis With a Natural Language Processing-Driven Approach Based on Clinician Notes: Development and Validation Study 2025-Aug-14, JMIR formative research IF:2.0Q4 DOI:10.2196/64536 PMID:40810448	研究论文	开发并验证了一种基于自然语言处理技术的膝骨关节炎早期诊断方法，利用临床医生笔记中的文本数据进行预测	首次将临床医生笔记中的患者报告症状文本数据用于膝骨关节炎诊断，并整合WOMAC问卷提升模型性能	研究仅基于单一医疗机构的5849条记录，未涉及多中心验证	开发基于自然语言处理的膝骨关节炎早期诊断方法	膝骨关节炎患者和非患者的临床医生笔记数据	自然语言处理	骨关节炎	自然语言处理，深度学习	CNN, BiLSTM, GRU	文本	5849条记录（3455例OA患者，2394例非OA患者）
1729	2025-09-02	Independent Channel Attention and Cross-Subject Data Generation for EEG-Based Patient-Independent Epileptic Seizure Detection Using ConvLSTM 2025-Aug-07, Studies in health technology and informatics DOI:10.3233/SHTI250894 PMID:40775912	研究论文	提出一种用于患者无关癫痫发作检测的多阶段训练策略和带独立注意力模块的ConvLSTM网络	引入跨受试者数据生成方法和独立通道注意力机制，显著提升对未见患者的检测性能	NA	开发患者无关的癫痫发作自动检测方法以减少对专业医师视觉检查的依赖	癫痫患者的头皮EEG信号	机器学习	癫痫	EEG信号处理	ConvLSTM with attention module	EEG时间序列数据	公共数据集CHB-MIT
1730	2025-09-02	Cost-Effectiveness of Opportunistic Osteoporosis Screening Using Chest Radiographs With Deep Learning in the United States 2025-Aug-06, Journal of the American College of Radiology : JACR IF:4.0Q1 DOI:10.1016/j.jacr.2025.07.028 PMID:40780311	研究论文	本研究评估了在美国50岁及以上女性中，利用深度学习分析胸部X光片进行机会性骨质疏松筛查的成本效益	首次将深度学习技术与现有临床胸部X光片结合，用于机会性骨质疏松筛查，并系统评估其经济性	研究主要针对美国50岁以上女性群体，结果可能不直接适用于其他人群或医疗体系	评估基于深度学习的胸部X光机会性骨质疏松筛查在美国中年及以上女性中的成本效益	美国50岁及以上的女性	数字病理	骨质疏松症	深度学习	深度学习模型	X光图像	NA
1731	2025-09-02	Unraveling other-race face perception with GAN-based image reconstruction 2025-03-14, Behavior research methods IF:4.6Q1 DOI:10.3758/s13428-025-02636-z PMID:40087201	研究论文	本研究利用StyleGAN2进行图像重建，探索异族面孔感知的表征基础及其年龄偏差	提出基于GAN潜在空间与人类感知表征相似性的图像重建新方法，首次揭示异族面孔感知中的年龄偏差	NA	研究异族效应（ORE）的表征基础及感知差异	东亚和白人参与者，涉及同族与异族面孔	计算机视觉	NA	StyleGAN2，深度学习图像生成	GAN	图像	涉及东亚和白人参与者，具体样本量未明确说明
1732	2025-09-02	Predicting ADC Map Quality from T2-Weighted MRI: A Deep Learning Approach for Early Quality Assessment to Assist Point-of-Care 2025-Jan-15, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2025.01.15.25320592 PMID:40568662	研究论文	开发一种基于深度学习的自动化方法，从T2加权MRI预测ADC图质量，以辅助即时医疗决策	首次利用早期采集的T2图像预测后续ADC图质量，实现扫描过程中的早期质量评估	模型性能虽佳但主要基于回顾性数据，需前瞻性验证；直肠横截面积指标AUC仅0.65，预测能力有限	通过早期质量预测减少前列腺MRI漏诊和不必要重复扫描	前列腺MRI图像（T2加权图像和ADC图）	医学影像分析	前列腺癌	深度学习，直肠横截面积测量	深度学习模型（具体架构未明确说明）	医学图像（MRI）	486名患者（包含内部和62家外部诊所的多中心数据）
1733	2025-09-02	CT reconstruction using diffusion posterior sampling conditioned on a nonlinear measurement model 2024-Jul, Journal of medical imaging (Bellingham, Wash.) DOI:10.1117/1.JMI.11.4.043504 PMID:39220597	研究论文	提出一种基于非线性测量模型的扩散后验采样CT重建方法	将扩散先验与非线性物理测量模型结合，突破了现有方法依赖线性近似的限制	NA	改进CT图像重建质量，特别是针对不同采集协议	CT图像重建	医学影像重建	NA	扩散后验采样(DPS)	无条件扩散模型	CT测量数据	多个模拟研究（具体数量未说明）
1734	2025-09-02	Deep learning prediction of hospital readmissions for asthma and COPD 2023-Dec-13, Respiratory research IF:4.7Q1 DOI:10.1186/s12931-023-02628-7 PMID:38093373	研究论文	本研究利用电子健康记录数据和深度学习模型预测哮喘和COPD患者的再入院风险	首次比较多种机器学习方法和一种深度学习方法在预测哮喘和COPD再入院方面的性能，并发现多层感知机具有最佳预测效果	研究为观察性设计，可能存在未测量的混杂因素	识别哮喘和COPD严重急性发作的电子健康记录特征，并评估机器学习模型预测再入院的性能	因哮喘和COPD急性发作住院的患者	机器学习	呼吸系统疾病	电子健康记录分析	多层感知机(MLP)和四种ML模型	结构化医疗数据	5,794名患者（1,893名哮喘，3,901名COPD），其中2,682名患者用于模型分析
1735	2025-09-02	Deep Learning Algorithms to Detect Murmurs Associated With Structural Heart Disease 2023-10-17, Journal of the American Heart Association IF:5.0Q1 DOI:10.1161/JAHA.123.030377 PMID:37830333	研究论文	本研究评估了一种基于深度学习的心音分析算法，用于检测与结构性心脏病相关的心脏杂音	开发了FDA批准的深度学习算法套件，在超过15,000条心音记录上训练，能够区分收缩期和舒张期杂音	NA	通过机器学习改进心脏听诊，提高结构性心脏病的检测准确性	心脏杂音和结构性心脏病患者	机器学习	心血管疾病	深度学习	深度学习算法	音频（心音记录）	615名独特受试者的2375条心音记录
1736	2025-09-01	Fully Automated Tooth Segmentation and Labeling for Both Full- and Partial-Arch Intraoral Scans Using Deep Learning 2025-Aug-14, International dental journal IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.identj.2025.100950 PMID:40815915	研究论文	提出一种基于深度学习的全自动牙齿分割与标记方法，适用于全牙弓和部分牙弓口内扫描数据	首个同时支持全牙弓和部分牙弓口内扫描的自动化牙齿分割与FDI标记方法，引入人工部分牙弓数据增强和基于深度学习的对齐模块	模型错误与某些牙齿状况（如残根、残冠、缺牙和部分萌出牙）显著正相关	开发适用于全牙弓和部分牙弓口内扫描的自动化牙齿分割与标记深度学习模型	牙齿	计算机视觉	NA	深度学习	ToothInstanceNet（两阶段深度学习模型）	3D口内扫描图像	600个口内扫描数据（300个全牙弓，300个部分牙弓）
1737	2025-09-01	Accelerated free-breathing abdominal T2 mapping with deep learning reconstruction of radial turbo spin-echo data 2025-Aug-05, Magnetic resonance in medicine IF:3.0Q2 DOI:10.1002/mrm.70017 PMID:40762149	研究论文	提出一种基于深度学习的加速自由呼吸腹部T2 mapping重建框架，用于从欠采样径向涡轮自旋回波数据中快速生成高质量解剖图像和准确T2图	开发了灵活的深度学习框架，支持全监督方式改善T2加权图像或自监督方式重建T2图，实现了仅需160个径向视图的快速采集与重建	NA	加速腹部自由呼吸T2 mapping，同时保持高质量解剖图像、准确T2图和快速重建时间	腹部（特别是肝脏）的磁共振成像数据	医学影像分析	NA	径向涡轮自旋回波序列，深度学习重建	深度学习框架	磁共振图像	回顾性和前瞻性欠采样数据（具体数量未明确说明）
1738	2025-09-01	Crucial rhythms and subnetworks for emotion processing extracted by an interpretable deep learning framework from EEG networks 2024-12-03, Cerebral cortex (New York, N.Y. : 1991) DOI:10.1093/cercor/bhae477 PMID:39707986	研究论文	提出一种结合注意力机制和领域对抗策略的深度学习框架，用于从EEG脑网络中提取可解释的特征以识别情绪状态	使用注意力机制增强关键节律和子网络对情绪识别的贡献，并通过领域对抗模块提升跨被试任务的泛化性能	NA	开发可解释的深度学习方法来识别情绪状态并揭示情绪处理机制	EEG脑网络	机器学习	NA	EEG	深度学习框架（含注意力机制和领域对抗策略）	EEG信号	SJTU Emotion EEG Dataset (SEED)及实验室记录的EEG数据
1739	2025-09-01	A systematic review of deep learning-based denoising for low-dose computed tomography from a perceptual quality perspective 2024-Nov, Biomedical engineering letters IF:3.2Q2 DOI:10.1007/s13534-024-00419-7 PMID:39465112	综述	从感知质量角度系统回顾基于深度学习的低剂量CT去噪方法	聚焦感知质量提升，强调临床诊断偏好与现有客观指标局限性的对比分析	感知质量评估具有主观性，现有基准存在显著局限性	改善低剂量CT图像的感知质量以提升临床诊断价值	低剂量CT图像	计算机视觉	NA	深度学习	GAN	图像	NA
1740	2025-09-01	Predicting peritumoral glioblastoma infiltration and subsequent recurrence using deep-learning-based analysis of multi-parametric magnetic resonance imaging 2024-Sep, Journal of medical imaging (Bellingham, Wash.) DOI:10.1117/1.JMI.11.5.054001 PMID:39220048	研究论文	使用基于深度学习的多参数磁共振成像分析预测胶质母细胞瘤周围浸润及复发	结合专家知识与训练数据增强自动生成训练样本，无需依赖专家绘制的ROI进行模型训练	NA	预测胶质母细胞瘤的周围组织浸润及术后复发	胶质母细胞瘤患者	医学影像分析	胶质母细胞瘤	多参数磁共振成像(mpMRI)	深度学习	医学影像	229例患者的多机构数据