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
161	2025-04-26	Electrocardiogram-based deep learning to predict mortality in paediatric and adult congenital heart disease 2025-Mar-03, European heart journal IF:37.6Q1 DOI:10.1093/eurheartj/ehae651 PMID:39387652	研究论文	本研究利用基于心电图（ECG）的深度学习模型预测儿童和成人先天性心脏病（CHD）患者的死亡率	开发了一种人工智能增强的心电图工具，用于跨生命周期的CHD患者风险分层，并在大型多样化队列中验证其性能	模型在精确召回曲线下的面积较低（0.17），表明在高风险个体识别上仍有改进空间	解决CHD患者缺乏稳健且便捷的风险分层工具的问题	儿童和成人先天性心脏病患者	数字病理学	心血管疾病	深度学习	CNN	心电图信号	225,379份心电图（来自39,784名患者，年龄范围0-92岁）
162	2025-04-26	Intelligent Deep Learning and Keypoint Tracking-Based Detection of Lameness in Dairy Cows 2025-Mar-02, Veterinary sciences IF:2.0Q2 DOI:10.3390/vetsci12030218 PMID:40266900	研究论文	提出了一种结合深度学习和关键点跟踪的奶牛跛行自动评分方法	整合DeepLabCut工具提取关键点特征，并结合时间数据构建跛行评分模型，实现实时检测	未提及模型在不同光照或复杂环境下的鲁棒性	改进奶牛跛行的自动化检测技术	奶牛	计算机视觉	NA	DeepLabCut关键点跟踪	深度学习模型（未指定具体类型）	视频	未明确提及具体样本数量
163	2025-04-26	Artificial Intelligence in Temporal Bone Imaging: A Systematic Review 2025-Mar, The Laryngoscope DOI:10.1002/lary.31809 PMID:39352072	系统综述	本文系统综述了人工智能在颞骨影像学中的应用现状	全面评估了AI在颞骨影像学中的潜在作用，并指出了现有研究的异质性和质量问题	现有研究存在异质性和质量不一的问题，需要更标准化的方法学来确保数据的一致性和可靠性	探讨人工智能在颞骨影像学中的当前作用	颞骨影像学	医学影像	前庭神经鞘瘤	CT	CNN	影像	72项研究
164	2025-04-26	Deep Learning-Based Synthetic Computed Tomography for Low-Field Brain Magnetic Resonance-Guided Radiation Therapy 2025-Mar-01, International journal of radiation oncology, biology, physics DOI:10.1016/j.ijrobp.2024.09.046 PMID:39357787	研究论文	本研究开发了一种基于条件生成对抗网络的模型，用于从低场磁共振成像生成高保真合成计算机断层扫描图像，以支持脑部磁共振引导的放射治疗	使用条件生成对抗网络从低场磁共振成像生成合成CT图像，解决了MR引导放射治疗中剂量计算的需求	模型对术后异常表现的处理能力有限	开发高保真合成CT图像生成方法以支持MR引导的放射治疗	脑部磁共振成像数据	数字病理	神经胶质瘤	条件生成对抗网络	GAN	医学影像	12名神经胶质瘤患者的MR-CT配对数据，外加9名患者进行二次验证
165	2025-04-26	Prediction of testicular histology in azoospermia patients through deep learning-enabled two-dimensional grayscale ultrasound 2025-Mar-01, Asian journal of andrology IF:3.0Q1 DOI:10.4103/aja202480 PMID:39363830	研究论文	开发一种基于深度学习的模型，通过二维灰度超声图像预测无精子症患者的睾丸组织学	首次利用深度学习模型将睾丸灰度超声图像与睾丸组织学关联，提供了一种非侵入性的预测方法	研究为回顾性研究，样本来源单一，可能影响模型的泛化能力	预测无精子症患者的睾丸组织学，避免不必要的睾丸活检	无精子症患者的睾丸灰度超声图像	数字病理学	男性不育症	二维灰度超声成像	深度学习模型	图像	353名男性患者的4357张图像
166	2025-04-26	KID-PPG: Knowledge Informed Deep Learning for Extracting Heart Rate From a Smartwatch 2025-Mar, IEEE transactions on bio-medical engineering DOI:10.1109/TBME.2024.3477275 PMID:39383068	research paper	提出了一种结合专家知识的深度学习模型KID-PPG，用于从智能手表的PPG信号中准确提取心率	通过自适应线性滤波、深度概率推断和数据增强整合专家知识，解决了深度学习模型在运动伪影去除、信号退化评估和生理合理性分析方面的不足	仅在PPGDalia数据集上进行了评估，未在其他数据集上验证模型的泛化能力	提高从PPG信号中提取心率的准确性	智能手表采集的PPG信号	machine learning	NA	photoplethysmography (PPG)	deep learning	signal	PPGDalia数据集
167	2025-04-26	Evaluation of the accuracy of automated segmentation based on deep learning for prostate cancer patients 2025 Spring, Medical dosimetry : official journal of the American Association of Medical Dosimetrists IF:1.1Q3 DOI:10.1016/j.meddos.2024.09.002 PMID:39384488	研究论文	评估基于深度学习的自动分割算法在前列腺癌患者中的准确性	使用商业深度学习算法对前列腺癌患者的多器官进行自动分割，并与手动分割结果进行比较	样本量较小（仅10名患者），可能影响结果的普遍性	评估深度学习算法在前列腺癌患者器官分割中的准确性	前列腺癌患者的CT和MR图像	数字病理学	前列腺癌	深度学习	MVision AI Contour+	CT和MR图像	10名前列腺癌患者
168	2025-04-26	Ultrasound-based artificial intelligence model for prediction of Ki-67 proliferation index in soft tissue tumors 2025-Mar, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2024.09.067 PMID:39406581	研究论文	本研究探讨了深度学习结合放射组学和临床及影像特征在预测软组织肿瘤Ki-67增殖指数中的价值	结合临床特征、放射组学特征和深度学习特征构建融合模型，用于预测软组织肿瘤的Ki-67增殖指数	研究为回顾性设计，样本量相对有限，且仅在两所医院进行验证	预测软组织肿瘤的Ki-67增殖指数	软组织肿瘤患者	数字病理	软组织肿瘤	深度学习、放射组学	SVM	超声图像	394例患者（训练队列323例，验证队列71例）
169	2025-04-26	Enhancing Radiologists' Performance in Detecting Cerebral Aneurysms Using a Deep Learning Model: A Multicenter Study 2025-Mar, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2024.09.038 PMID:39406577	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的模型，用于在临床环境中检测和诊断脑动脉瘤，并评估其在有无人工辅助下的效果	结合深度学习模型与放射科医生的诊断，显著提高了诊断性能并大幅减少了图像解读和后处理时间	研究仅涉及11个临床中心的3829名患者和3个机构的484名患者，样本量和机构范围可能有限	开发并评估深度学习模型在脑动脉瘤检测中的临床应用效果	脑动脉瘤患者	数字病理	脑动脉瘤	深度学习	DL模型	医学影像	训练集3829名患者，测试集484名患者
170	2025-04-26	A Multicenter Cohort Study on Ultrasound-based Deep Learning Nomogram for Predicting Post-Neoadjuvant Chemotherapy Axillary Lymph Node Status in Breast Cancer Patients 2025-Mar, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2024.09.065 PMID:39406583	研究论文	本研究评估了基于超声的深度学习列线图在预测乳腺癌患者新辅助化疗后腋窝淋巴结状态的能力及其辅助放射科医生诊断的潜力	开发了一种结合深度学习预测概率和临床病理特征的超声深度学习列线图，显著提高了放射科医生的诊断能力	研究为回顾性设计，且样本量相对有限	评估基于超声的深度学习列线图在预测乳腺癌患者新辅助化疗后腋窝淋巴结状态的能力	535名淋巴结阳性的乳腺癌患者	数字病理	乳腺癌	超声成像	ResNet 50, ResNet 34, VGG19, GoogLeNet, DenseNet 121	图像	535名患者（训练队列288名，内部验证队列123名，外部验证队列124名）
171	2025-04-26	Artificial intelligence can be trained to predict c-KIT-11 mutational status of canine mast cell tumors from hematoxylin and eosin-stained histological slides 2025-Mar, Veterinary pathology IF:2.3Q1 DOI:10.1177/03009858241286806 PMID:39422217	研究论文	该研究旨在训练深度学习模型仅基于形态学预测犬肥大细胞肿瘤中c-KIT-11的突变状态	首次使用深度学习模型从HE染色切片中预测犬肥大细胞肿瘤的c-KIT-11突变状态	染色方案和扫描仪类型会影响准确性，跨机构数据集的性能下降	开发一种基于形态学的无创方法预测犬肥大细胞肿瘤的c-KIT-11突变状态	犬肥大细胞肿瘤	数字病理学	犬肥大细胞肿瘤	深度学习	DLM	HE染色全切片图像	368例皮肤、皮下和粘膜皮肤的犬肥大细胞肿瘤（195例有ITD突变，173例无）
172	2025-04-26	Toward Intelligent Head Impulse Test: A Goggle-Free Approach Using a Monocular Infrared Camera 2025-Mar, The Laryngoscope DOI:10.1002/lary.31848 PMID:39422423	research paper	提出了一种无需头戴式护目镜的智能头脉冲测试方法，使用单目红外相机和深度学习进行前庭功能评估	使用单目红外相机替代传统头戴式护目镜设备，提出了一种两阶段多模态视频分类网络，实现了前庭功能评估的完全自动化	垂直半规管定性预测准确率为79.0%，略低于水平半规管的84.1%	开发一种低成本、易操作且无需校准的智能头脉冲测试系统	前庭功能评估中的半规管识别和VOR异常检测	computer vision	vestibular disorders	deep learning	two-stage multi-modal video classification network	infrared video	NA
173	2025-04-26	DPI-MoCo: Deep Prior Image Constrained Motion Compensation Reconstruction for 4D CBCT 2025-Mar, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2024.3483451 PMID:39423082	研究论文	本文提出了一种名为DPI-MoCo的深度先验图像约束运动补偿重建框架，用于解决4D CBCT图像中的条纹伪影问题	DPI-MoCo框架将4D CBCT重建分解为粗图像恢复和结构细节微调两个子任务，结合了先验图像引导、生成对抗网络和对比学习，无需配对数据集即可实现临床实用性	未提及具体局限性	解决4D CBCT图像中因稀疏采样投影数据导致的条纹伪影问题，同时保留呼吸运动信息	4D CBCT图像	数字病理	肺癌	生成对抗网络、对比学习、运动估计与补偿技术	GAN	图像	蒙特卡洛模拟数据集和临床肺癌数据集
174	2025-04-26	Grading of diabetic retinopathy using a pre-segmenting deep learning classification model: Validation of an automated algorithm 2025-Mar, Acta ophthalmologica IF:3.0Q1 DOI:10.1111/aos.16781 PMID:39425597	研究论文	本文通过比较人类评分员和自主开发的深度学习算法与金标准评估，验证了自主糖尿病视网膜病变（DR）分级的性能	开发并验证了一种自主的深度学习算法用于糖尿病视网膜病变分级，展示了其在临床中识别非DR患者的潜力	自主深度学习算法在高风险人群中仅在某些指标上与人类评分员表现相当，且存在对伪影的错误检测、微动脉瘤的遗漏以及分割与分类之间的不一致等问题	验证自主糖尿病视网膜病变分级的性能	500张6视野视网膜图像	数字病理学	糖尿病视网膜病变	深度学习	DL算法	图像	500张6视野视网膜图像，分别对应DR级别0-4（97, 100, 100, 103, 100张）
175	2025-04-26	The Microscope and Beyond: Current Trends in the Characterization of Kidney Allograft Rejection From Tissue Samples 2025-Mar-01, Transplantation IF:5.3Q1 DOI:10.1097/TP.0000000000005153 PMID:39436268	综述	本文综述了当前用于增强从组织样本中表征肾移植排斥反应的创新工具和趋势	讨论了数字病理工作流程、深度学习、多重免疫组化、转录组学以及单细胞和空间转录组学等新兴技术在肾移植排斥反应表征中的应用	Banff分类系统目前仍以活检为中心，主要依赖半定量组织学评分系统，缺乏可重复性和精细度	增强从组织样本中表征肾移植排斥反应的能力	肾移植排斥反应的组织样本	数字病理	肾移植排斥反应	数字病理、深度学习、多重免疫组化、转录组学、单细胞转录组学、空间转录组学	NA	组织样本、图像、转录组数据	NA
176	2025-04-26	Multiparametric MRI-Based Deep Learning Models for Preoperative Prediction of Tumor Deposits in Rectal Cancer and Prognostic Outcome 2025-Mar, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2024.10.004 PMID:39438175	research paper	本研究探讨了基于多参数MRI（mpMRI）的深度学习模型在直肠癌（RC）患者中预测肿瘤沉积（TD）及其预后的价值	结合mpMRI的深度放射组学特征和临床特征构建的列线图，有效预测直肠癌术前TD状态，并能有效分层患者的3年无病生存风险	回顾性研究设计可能引入选择偏倚，且外部验证集样本量相对较小	预测直肠癌患者的肿瘤沉积状态并分析其预后	529例接受根治性手术的直肠癌患者	digital pathology	rectal cancer	mpMRI	ResNet-101	MRI图像	529例患者（中心1：379例；中心2：150例）
177	2025-04-26	Application of a Deep Learning-Based Contrast-Boosting Algorithm to Low-Dose Computed Tomography Pulmonary Angiography With Reduced Iodine Load 2025 Mar-Apr 01, Journal of computer assisted tomography IF:1.0Q4 DOI:10.1097/RCT.0000000000001665 PMID:39438307	研究论文	本研究评估了一种基于深度学习的图像对比增强算法在低剂量计算机断层扫描肺血管造影中减少碘负荷的应用效果	提出了一种基于深度学习的对比增强算法，显著提高了低剂量CT肺血管造影的图像质量和血栓检测能力	研究样本量相对较小（179名患者），且仅使用了特定厂商的深度学习图像重建包	评估深度学习对比增强算法在低剂量CT肺血管造影中的效果	179名接受低剂量CT肺血管造影的患者	数字病理学	心血管疾病	计算机断层扫描（CT）	深度学习算法	医学影像	179名患者，537个重建图像数据集
178	2025-04-26	Deep learning-based approach for acquisition time reduction in ventilation SPECT in patients after lung transplantation 2025-Mar, Radiological physics and technology IF:1.7Q3 DOI:10.1007/s12194-024-00853-3 PMID:39441494	research paper	本研究评估了基于卷积神经网络（CNN）的深度学习技术在缩短肺通气SPECT采集时间的同时，保持图像质量和慢性肺同种异体移植功能障碍（CLAD）诊断性能的能力	首次将CNN应用于肺通气SPECT图像的采集时间缩短，同时保持图像质量和诊断准确性	研究为回顾性设计，样本量相对较小（93例），且仅针对肺移植术后患者	探索缩短肺通气SPECT采集时间的可行性，同时保持图像质量和CLAD诊断性能	肺移植术后患者的肺通气SPECT/CT图像	digital pathology	lung cancer	SPECT/CT	CNN	image	93例肺移植受者
179	2025-04-26	Grade-Skewed Domain Adaptation via Asymmetric Bi-Classifier Discrepancy Minimization for Diabetic Retinopathy Grading 2025-Mar, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2024.3485064 PMID:39441682	研究论文	提出一种名为ABiD的新方法，通过非对称双分类器差异最小化解决糖尿病视网膜病变分级中的等级偏斜域适应问题	提出非对称双分类器差异最小化方法，优化特征提取器并最大化分类器差异以避免目标域上的伪标签偏差	未提及具体的数据集规模限制或模型计算复杂度	解决糖尿病视网膜病变分级中的等级偏斜域适应问题，提高模型在跨中心、跨供应商和跨用户测试数据集上的泛化性能	糖尿病视网膜病变(DR)的分级	计算机视觉	糖尿病视网膜病变	深度学习	非对称双分类器	图像	两个公共DR数据集和一个私有DR数据集
180	2025-04-26	Anatomical landmark detection on bi-planar radiographs for predicting spinopelvic parameters 2025-Mar, Spine deformity IF:1.6Q3 DOI:10.1007/s43390-024-00990-0 PMID:39443425	研究论文	本研究提出了一种深度学习流程，用于在双平面X光片上自动检测解剖标志点，以预测脊柱骨盆参数和Cobb角	开发了一种无需人工监督的深度学习流程，能够自动处理双平面X光片并预测脊柱骨盆参数和Cobb角	对于患有严重病理和高BMI的患者，该流程存在局限性	开发一种自动化方法，用于精确分析脊柱骨盆参数，支持脊柱畸形的诊断、治疗规划和监测	脊柱骨盆参数和Cobb角的预测	数字病理	脊柱畸形	深度学习	U-Net	双平面X光片	555张双平面X光片（455张用于训练，100张用于测试）