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
1721	2026-03-14	Predicting Anastomosis or Stump Leakage After Laparoscopic Gastrectomy: A Deep Learning Approach to Intraoperative Image Analysis 2025-10, Journal of gastric cancer IF:3.2Q2 DOI:10.5230/jgc.2025.25.e39 PMID:41093773	研究论文	本研究旨在开发和验证深度学习模型，利用腹腔镜图像预测胃癌手术中吻合口或残端渗漏	首次将深度学习应用于腹腔镜图像分析，以预测胃癌手术中的渗漏并发症，并比较了多种深度学习架构的性能	渗漏发生率较低（DS 1.3%，EJ 4.3%），可能影响模型泛化能力；研究基于三家机构的回顾性数据，需进一步前瞻性验证	开发并验证深度学习模型，用于预测腹腔镜胃癌切除术后的吻合口或残端渗漏	接受胃癌腹腔镜切除术的患者及其手术中的腹腔镜图像	计算机视觉	胃癌	腹腔镜成像	CNN	图像	来自2035名患者的10256张腹腔镜图像	NA	ResNet18, ResNet34, ResNet50, EfficientNet_V2_L, Inception_V3, DenseNet121	F1分数, 召回率	NA
1722	2026-03-14	Building a compendium of expert driven read-across cases to facilitate an analysis of the contribution that different similarity contexts play in read-across performance 2025-Sep, Computational toxicology (Amsterdam, Netherlands) DOI:10.1016/j.comtox.2025.100366 PMID:41816363	研究论文	本研究通过构建专家驱动的交叉读取案例库，分析不同相似性背景在交叉读取性能中的贡献，并探索基于图深度学习的改进方法	整合专家驱动与数据驱动的交叉读取方法，量化结构、物理化学、代谢和反应性特征的相似性，并首次应用图深度学习探索嵌入表示对预测的改进	数据集规模有限（157个案例，695种物质），来源异质性高，类比选择标准和使用背景不一致，限制了结果的普适性	评估不同相似性背景（如结构、代谢）在交叉读取毒性预测中的相对贡献，并提升预测的再现性和量化性能	重复剂量毒性终点的化学物质	机器学习	NA	交叉读取，图深度学习	预测模型，深度学习模型	化学结构、物理化学、代谢和反应性特征数据	157个交叉读取案例，涉及695种独特化学物质	NA	NA	量化不确定性，性能指标	NA
1723	2026-03-14	af2rave: protein ensemble generation with physics-based sampling 2025-Aug-06, Digital discovery IF:6.2Q1 DOI:10.1039/d5dd00201j PMID:40621440	研究论文	介绍了一个名为af2rave的开源Python软件包，该软件包通过整合AlphaFold2结构预测与基于物理的分子动力学采样，实现了高效生成蛋白质构象集合的自动化工作流程	改进了原有的AlphaFold2-RAVE协议，通过特征选择模块自动识别重要的集体变量，显著减少了系统先验知识的需求，并实现了与长时间无偏分子动力学模拟相当的构象采样效率，同时大幅降低了计算成本	NA	开发一种高效、自动化的方法来生成蛋白质的替代构象集合，以支持药物发现和结构生物学研究	蛋白质构象集合	计算生物学	NA	AlphaFold2结构预测，分子动力学模拟	深度学习模型	蛋白质序列，结构数据	多个系统，包括腺苷激酶、人DDR1激酶和SARS-CoV-2刺突蛋白受体结合域	Python	AlphaFold2	构象采样效率，计算成本	NA
1724	2026-03-14	Application of deep learning-based facial pain recognition model for postoperative pain assessment 2025-07, Journal of clinical anesthesia IF:5.0Q1 DOI:10.1016/j.jclinane.2025.111898 PMID:40516197	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的面部疼痛识别模型，用于术后疼痛评估	构建了包含临床和模拟场景的数据集，并基于预训练VGG16模型开发了面部疼痛识别软件，为临床疼痛识别提供了新选项	高质量临床数据集有限，且缺乏针对真实世界模型部署的研究，实验室研究与临床应用之间存在差距	利用深度学习技术进行自动疼痛评估，特别是针对术后患者	术后患者的面部疼痛图像	计算机视觉	术后疼痛	深度学习	CNN	图像	临床疼痛数据集包含503名术后患者的3411张图像，模拟疼痛数据集包含51名志愿者的1038张图像	NA	VGG16	AUROC, F1分数	NA
1725	2026-03-14	Zero-shot segmentation of spinal vertebrae with metastatic lesions: an analysis of Meta's Segment Anything Model 2 and factors affecting learning free segmentation 2025-07-01, Neurosurgical focus IF:3.3Q1 DOI:10.3171/2025.4.FOCUS25234 PMID:40591965	研究论文	本研究评估了Meta的Segment Anything Model 2（SAM 2）在零样本条件下对脊柱转移瘤椎体分割的能力，并分析了影响分割性能的临床因素	首次评估了通用分割模型SAM 2在脊柱转移瘤椎体分割中的零样本性能，并系统分析了椎体位置、患者性别和BMI等因素对分割效果的影响	研究仅基于公开数据集，样本量相对有限（55名患者），且未针对特定临床场景进行模型优化	评估零样本分割模型在脊柱转移瘤椎体分割中的准确性和适用性	脊柱CT扫描中的胸腰椎椎体，包括转移瘤受累的椎体	计算机视觉	脊柱转移瘤	CT成像	零样本分割模型	医学图像（CT扫描）	55名患者的779个胸腰椎椎体，其中167个有转移瘤	NA	Segment Anything Model 2（SAM 2）	Dice相似系数（DSC）	NA
1726	2026-03-14	Image-based detection of the internal carotid arteries and sella turcica in endoscopic endonasal transsphenoidal surgery 2025-07-01, Neurosurgical focus IF:3.3Q1 DOI:10.3171/2025.4.FOCUS24940 PMID:40591959	研究论文	本研究评估了基于深度学习的YOLOv5s模型在内窥镜经鼻蝶手术视频中检测鞍区和双侧颈内动脉的性能	首次将YOLOv5s目标检测架构应用于内窥镜经鼻蝶手术视频，以自动识别关键的鞍区和颈内动脉解剖标志，旨在预防术中致命性损伤	模型需要来自不同手术环境的新未见数据进行泛化验证和迁移学习优化，当前研究为回顾性队列设计	开发并评估一个深度学习模型，用于在内窥镜经鼻蝶手术视频中自动检测鞍区和双侧颈内动脉，以识别关键解剖标志并预防致命并发症	内窥镜经鼻蝶手术视频中的鞍区和双侧颈内动脉解剖结构	计算机视觉	鞍区及鞍旁区域疾病	内窥镜视频成像	CNN	图像	98名患者的內窺鏡手術視頻圖像	PyTorch	YOLOv5s	精确率, 召回率, mAP@0.5, mAP@0.5:0.95, AUC, 准确率	NA
1727	2026-03-14	Open-source AI-assisted rapid 3D color multimodal image fusion and preoperative augmented reality planning of extracerebral tumors 2025-07-01, Neurosurgical focus IF:3.3Q1 DOI:10.3171/2025.4.FOCUS24557 PMID:40591963	研究论文	本研究开发了一种基于开源人工智能辅助的快速3D彩色多模态图像融合与增强现实规划方法，用于脑外肿瘤手术的术前规划和手术引导	整合开源AI工具（FastSurfer/Raidionics）与增强现实可视化，创建高效的3D彩色多模态图像融合工作流，通过颜色编码功能映射和血管关系可视化增强解剖理解	研究仅针对脑外肿瘤患者，样本量为130例，可能未涵盖所有肿瘤类型或复杂情况	开发用于脑外肿瘤手术术前规划和手术引导的先进方法	130名脑外肿瘤患者	数字病理	脑外肿瘤	多模态图像融合, 增强现实	深度学习	3D图像	130名患者	FastSurfer, Raidionics-Slicer	NA	Dice相似系数, 95% Hausdorff距离, 手术时间, 术中失血量, 全切除率, 并发症发生率, 改良Rankin量表评分	NA
1728	2026-03-14	Generation of synthetic CT-like imaging of the spine from biplanar radiographs: comparison of different deep learning architectures 2025-07-01, Neurosurgical focus IF:3.3Q1 DOI:10.3171/2025.4.FOCUS25170 PMID:40591967	研究论文	本研究比较了生成对抗网络（GANs）和卷积神经网络结合隐式神经表示（CNN-INRs）两种深度学习架构，用于从双平面X光片生成脊柱合成CT（sCT）图像	首次系统比较了GAN和CNN-INR两种架构在从双平面X光片生成脊柱sCT图像方面的性能，并评估了其作为潜在术中成像技术的临床可行性	两种模型均未达到临床级输出水平，且研究样本量有限（共270例）	识别从双平面X光片生成脊柱sCT图像的最鲁棒且临床可行的深度学习方法	脊柱CT图像及其对应的数字重建X光片（DRRs）	计算机视觉	NA	数字重建X光片（DRRs）生成	GAN, CNN	图像（CT图像、X光片）	216个训练案例和54个验证案例	NA	生成对抗网络（GANs），卷积神经网络结合隐式神经表示（CNN-INRs）	结构相似性指数（SSIM），峰值信噪比（PSNR），余弦相似度（CS）	NA
1729	2026-03-14	Deep learning-based clinical decision support system for intracerebral hemorrhage: an imaging-based AI-driven framework for automated hematoma segmentation and trajectory planning 2025-07-01, Neurosurgical focus IF:3.3Q1 DOI:10.3171/2025.5.FOCUS25246 PMID:40591968	研究论文	本文介绍了一种基于深度学习的临床决策支持系统，用于脑出血的自动血肿分割和手术轨迹规划	提出了一个集成的AI驱动框架，结合了nnU-Net自动分割、基于眼部标志物的CT重定向、双解剖走廊安全区划定以及优先考虑最大血肿穿行和关键结构避开的轨迹优化	系统在幕下血肿的处理上仍存在局限	开发一个深度学习决策支持和规划系统，以普及手术规划并减少对操作者的依赖	脑出血患者	数字病理学	脑出血	CT成像	深度学习	医学图像	347名患者（31,024个CT切片）	nnU-Net	U-Net	Dice相似系数, 组内相关系数	NA
1730	2026-03-14	A novel deep learning system for automated diagnosis and grading of lumbar spinal stenosis based on spine MRI: model development and validation 2025-07-01, Neurosurgical focus IF:3.3Q1 DOI:10.3171/2025.4.FOCUS24670 PMID:40591977	研究论文	本文开发了一种基于脊柱MRI的深度学习系统，用于自动诊断和分级腰椎管狭窄症	设计了一种改进的单阶段YOLOv5网络，用于同时检测感兴趣区域和对腰椎中央管狭窄、侧隐窝狭窄及腰椎间孔狭窄进行多级分级	研究为回顾性设计，且外部测试集样本量较小（50例患者），可能影响模型的泛化能力评估	开发一个深度学习筛查系统，用于自动进行腰椎管狭窄症的二元和多级分级	接受腰椎MRI检查的住院患者	计算机视觉	腰椎管狭窄症	MRI	CNN	图像	内部数据集420例患者，外部测试集50例患者	PyTorch	YOLOv5	召回率, AUC, 灵敏度, kappa系数	NA
1731	2026-03-14	Preliminary phantom study of four-dimensional computed tomographic angiography for renal artery mapping: Low-tube voltage and low-contrast volume imaging with deep learning-based reconstruction 2025-05, Radiography (London, England : 1995) DOI:10.1016/j.radi.2025.102929 PMID:40147091	研究论文	本研究通过体模实验评估了低管电压、低对比剂剂量的四维CT血管成像结合深度学习重建在肾动脉成像中的可行性	首次将低管电压、低对比剂剂量的4D-CTA与深度学习重建技术结合用于肾动脉成像，探索减少辐射剂量和对比剂用量的新方法	研究基于体模实验，尚未进行临床验证，需要进一步临床研究确认结果	评估低管电压、低对比剂剂量的4D-CTA结合深度学习重建在选择性肾动脉栓塞术中的可行性	模拟对比增强血管的定制体模	医学影像	肾动脉疾病	四维CT血管成像，深度学习重建	深度学习	CT图像	定制体模扫描	NA	NA	峰值对比噪声比，图像噪声，定性评估（4分制）	NA
1732	2026-03-14	Devising a novel evaluation method for computed tomography images containing metal artifacts from titanium seed implants: Application to virtual monochromatic imaging energy optimization 2025-05, Radiography (London, England : 1995) DOI:10.1016/j.radi.2025.102944 PMID:40199192	研究论文	本研究提出了一种新的评估方法，用于评估含有钛种子植入物金属伪影的CT图像，并确定了虚拟单色成像（VMI）的最佳能量水平以减少金属伪影并增强信号可检测性	开发了一种新的对比伪影比（CAR）评估方法，用于定量评估金属伪影对信号检测的影响，并结合Gumbel评估方法和对比噪声比（CNR）优化VMI能量水平	研究基于模拟放射性种子的体模进行，可能未完全反映临床实际患者数据的复杂性；仅针对钛种子植入物和骨盆区域，结果可能不适用于其他金属植入物或身体部位	研究旨在减少CT图像中金属伪影并优化信号可检测性，通过开发新的评估方法和确定VMI最佳能量水平	含有钛种子植入物金属伪影的CT图像，特别是骨盆区域包括前列腺的模拟体模	医学影像处理	前列腺癌	双能CT系统、虚拟单色成像（VMI）、金属伪影减少（MAR）技术	深度学习算法	CT图像	基于模拟放射性种子插入前列腺区域的体模进行研究，具体样本数量未明确说明	NA	NA	对比噪声比（CNR）、对比伪影比（CAR）、Gumbel评估方法的位置参数	NA
1733	2026-03-14	Reduction of radiation exposure in chest radiography using deep learning-based noise reduction processing: A phantom and retrospective clinical study 2025-05, Radiography (London, England : 1995) DOI:10.1016/j.radi.2025.102958 PMID:40280035	研究论文	本研究评估了基于深度学习的智能降噪技术在平面胸部X光摄影中降低患者辐射剂量的效果	首次结合体模和回顾性临床研究，验证了智能降噪技术可在保持图像质量的同时平均降低35%的辐射剂量	研究仅针对特定设备（佳能开发的INR）和胸部X光，样本量有限（100例患者），且为回顾性设计	评估智能降噪技术在平面胸部X光摄影中降低患者辐射剂量的可行性和效果	Lungman体模（模拟肺部肿瘤）和100例患者的临床胸部X光图像	数字病理	肺癌	平面X光摄影，智能降噪处理	深度学习模型	X光图像	100例患者的配对胸部X光图像（对照组和评估组各100张）	NA	NA	平均意见评分，盲/无参考图像空间质量评估器评分，入口表面剂量	NA
1734	2026-03-14	Automated acute skin toxicity scoring in a mouse model through deep learning 2025-03, Radiation and environmental biophysics IF:1.5Q3 DOI:10.1007/s00411-024-01096-x PMID:39503921	研究论文	本研究通过先进的成像设置和深度学习，提出了一种在小鼠临床前放疗试验中自动评估皮肤毒性的新方法	开发了一个结合物体检测和分类的两步深度学习框架，用于自动化皮肤毒性评分，并展示了其在减少观察者间变异和提高评估效率方面的潜力	模型在特定毒性等级的分类上仍存在细微挑战，未来需要通过扩展训练数据集来改进系统	开发一种客观、可重复的皮肤毒性评估方法，以解决临床前放疗试验中手动评分方法的不足	小鼠（160只）在质子/电子放疗试验中右后肢的急性皮肤毒性反应	计算机视觉	皮肤毒性（作为放疗副作用）	先进成像设置	物体检测模型, 分类模型	图像	160只小鼠，来自4项研究，共7542张图像	NA	NA	准确率	NA
1735	2026-03-14	The use of artificial intelligence to aid the diagnosis of lung cancer - A retrospective-cohort study 2025-03, Radiography (London, England : 1995) DOI:10.1016/j.radi.2025.01.011 PMID:39890480	研究论文	本研究通过回顾性队列分析，评估了基于深度学习的AI软件在胸部X光片上辅助诊断肺癌的性能，并探讨了其在临床实践中的潜在应用价值	首次在临床环境中系统验证了商用AI软件对肺癌早期检测的敏感性和时间效益，特别是在临床报告阴性的病例中AI能提前识别结节	研究为单中心回顾性设计，样本量有限（208名患者），且未评估AI对临床决策和患者预后的长期影响	评估AI软件在胸部X光片上辅助诊断肺癌的临床有效性，并分析其对诊断时间和检测率的潜在影响	105名肺癌阳性患者和103名阴性对照患者的胸部X光片及对应CT扫描	数字病理学	肺癌	胸部X光成像，CT扫描	深度学习自动检测算法	医学影像（胸部X光片）	208名患者（105例肺癌，103例对照），共320张胸部X光片	NA	NA	敏感性，假阳性率，诊断时间减少	NA
1736	2026-03-14	The potential use of deep learning in performing autocorrection of setup errors in patients receiving radiotherapy 2025-03, Radiography (London, England : 1995) DOI:10.1016/j.radi.2025.01.016 PMID:39892051	研究论文	本研究探讨了使用深度学习在放疗中自动校正患者摆位误差的可行性	利用人工智能辅助校正放疗中的摆位误差，推动放疗服务的自动化进程	需要进一步研究以验证该方法在临床实践中的有效性	探索人工智能在放疗患者摆位校正中的潜在应用	接受放疗的脑部和气道消化道恶性肿瘤患者	计算机视觉	脑肿瘤, 气道消化道恶性肿瘤	放疗验证技术	神经网络	图像	156名患者	NA	NA	平均绝对误差, 均方误差	NA
1737	2026-03-14	Accuracy of deep learning-based attenuation correction in 99mTc-GSA SPECT/CT hepatic imaging 2025-01, Radiography (London, England : 1995) DOI:10.1016/j.radi.2024.11.002 PMID:39549604	研究论文	本研究利用深度学习生成伪CT图像进行衰减校正，评估了在99mTc-GSA SPECT/CT肝成像中深度学习衰减校正的准确性	首次使用CycleGAN从非衰减校正SPECT图像生成伪CT图像进行衰减校正，避免了CT检查带来的辐射暴露	研究仅纳入正常和异常肝功能患者各一例，样本量小，且未涵盖多种肝病和肝脏形态变化	评估深度学习生成的伪CT图像在99mTc-GSA SPECT/CT成像中衰减校正的准确性	99mTc-GSA SPECT/CT肝成像数据	医学影像分析	肝病	SPECT/CT成像	GAN	医学影像（SPECT和CT图像）	2例患者（正常和异常肝功能各一例）	NA	CycleGAN	总肝计数、结构相似性指数（SSIM）、变异系数（%CV）	NA
1738	2026-03-14	Breath-hold diffusion-weighted MR imaging (DWI) using deep learning reconstruction: Comparison with navigator triggered DWI in patients with malignant liver tumors 2025-01, Radiography (London, England : 1995) DOI:10.1016/j.radi.2024.11.027 PMID:39667265	研究论文	本研究探讨了使用深度学习重建的单次屏气扩散加权磁共振成像在恶性肝肿瘤患者中的可行性，并与导航触发扩散加权成像进行比较	首次将深度学习重建技术应用于单次屏气扩散加权磁共振成像，以改善图像质量并可能作为导航触发成像的补充	研究未明确深度学习重建的具体模型架构和计算资源，且样本量相对有限（91例患者）	比较单次屏气扩散加权磁共振成像与导航触发扩散加权成像在恶性肝肿瘤患者中的图像质量和可行性	恶性肝肿瘤患者	医学影像分析	肝恶性肿瘤	扩散加权磁共振成像，深度学习重建	深度学习模型	磁共振图像	91例患者	NA	NA	信噪比，对比噪声比，表观扩散系数值	NA
1739	2026-03-14	Analyzing the TotalSegmentator for facial feature removal in head CT scans 2025-01, Radiography (London, England : 1995) DOI:10.1016/j.radi.2024.12.018 PMID:39754865	研究论文	本研究评估了使用TotalSegmentator进行头部CT扫描面部特征去除的流程，以降低再识别风险并保护数据隐私	首次将TotalSegmentator应用于头部CT扫描的面部特征去除，并与现有先进算法进行比较，展示了其在隐私保护方面的优越性	研究仅基于单一数据集（UCLH EIT Stroke数据集），样本量为1404个渲染图像，可能无法完全代表所有临床场景	评估面部识别技术在医学影像中的隐私风险，并开发一种有效的去面部特征流程以降低再识别风险	头部CT扫描的渲染图像，包括去面部特征前后的对比	医学影像分析	卒中	CT扫描，深度学习模型	深度学习模型，支持向量机	图像	1404个高质量渲染图像，来自UCLH EIT Stroke数据集	NA	NA	ROC-AUC, 准确率	NA
1740	2026-03-14	Constructing a Predictive Model for STH and Schistosomiasis Classification From Microscopic Images 2025, BioMed research international IF:2.6Q3 DOI:10.1155/bmri/8074581 PMID:41321694	研究论文	本研究开发了一种结合机器学习和深度学习的创新系统，用于分析寄生虫卵的显微镜图像，以提高诊断速度和准确性	提出了一种混合CNN-ML方法，相比传统纯CNN方法，在寄生虫分类任务中实现了更高的准确率	数据集较小、存储时间较长、多样性有限且可能存在退化，这可能影响模型的泛化能力	构建一个预测模型，用于从显微镜图像中对土壤传播蠕虫和血吸虫病进行分类，以改善在资源有限环境下的诊断	显微镜图像中的寄生虫卵，包括钩虫、血吸虫病等类别以及阴性样本	计算机视觉	寄生虫病	显微镜成像	CNN, ViT, SVM, XGBoost, KNN, RF, DT	图像	1490张图像，来自埃塞俄比亚公共卫生研究所	TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn	VGG16, ResNet50, DenseNet121, MobileNetV2, EfficientNetB0, ViT	准确率	NA