Deep-Learning-for-Medical-Applications
Deep-Learning-for-Medical-Applications 是一个专注于医学图像分析领域的深度学习论文精选清单。面对医学 AI 研究中文献分散、检索困难的痛点，Deep-Learning-for-Medical-Applications 系统性地整理了自 2015 年以来发表于顶级期刊和会议的高质量论文，为研究者提供了一站式的文献导航。
Deep-Learning-for-Medical-Applications 不仅涵盖了 CNN、GAN、RNN 等主流深度学习技术，还按照医学应用场景（如分割、分类、配准）进行了细致分类。清单中每篇论文都附带了成像模态、感兴趣区域及临床数据库等关键元数据，极大地方便了用户根据具体需求快速定位资料。收录来源包括 MedIA、IEEE-TMI、MICCAI 等权威出版物，确保了内容的专业性与前沿性。
Deep-Learning-for-Medical-Applications 非常适合医学影像研究人员、深度学习开发者以及相关领域的学生使用。无论是希望入门医疗 AI 的新手，还是寻求特定技术解决方案的资深专家，都能从中获得有价值的参考，高效开启研究工作或项目开发。
使用场景
某医疗 AI 初创团队的核心算法工程师正在研发基于 CT 影像的肺结节自动检测系统，项目初期急需调研业界最新的深度学习方案以确定技术路线。
没有 Deep-Learning-for-Medical-Applications 时
- 在通用平台海量检索，耗时数周难以锁定专门针对 CT 模态的高质量论文。
- 缺乏权威筛选标准，难以区分普通论文与 IEEE-TMI、MICCAI 等顶刊顶会成果，存在技术选型风险。
- 缺少结构化元数据，无法快速对比 CNN、RNN 等不同技术在肺结节检测任务上的具体表现差异。
- 临床数据库信息分散，难以找到与当前项目数据特征匹配的公开数据集参考。
使用 Deep-Learning-for-Medical-Applications 后
- 直接通过模态（CT）和应用（Detection）筛选，几天内即可锁定关键参考文献，调研效率提升显著。
- 依据收录来源自动过滤低质量文献，确保技术路线基于 peer-reviewed 的权威研究，降低试错成本。
- 利用深度学习技术分类标签，快速对比不同网络架构在特定病灶上的优劣，加速模型选型决策。
- 通过元数据中的 Clinical Database 字段，迅速找到匹配的临床数据集进行算法验证与基准测试。
Deep-Learning-for-Medical-Applications 将杂乱的文献调研转化为结构化知识检索，为医疗影像算法研发提供了坚实的理论基石与效率保障。
运行环境要求
- 未说明
未说明
未说明
快速开始
医学图像分析 (Medical Image Analysis) 中的深度学习 (Deep Learning) 论文
背景
据我们所知，这是首份关于医学应用领域的深度学习 (Deep Learning) 论文列表。目前已有一些通用的深度学习或计算机视觉 (Computer Vision) 论文列表，例如 Awesome Deep Learning Papers。在本列表中，我尝试根据深度学习 (Deep Learning) 技术和学习方法论对论文进行分类。我相信这份列表可以成为医学应用 (Medical Applications) 领域深度学习 (DL) 研究人员的良好起点。
标准
- 自 2015 年以来发表的顶级深度学习 (Deep Learning) 论文列表。
- 论文收集自同行评审期刊和高声誉会议。不过，也可能包含 arXiv 上的最新论文。
- 论文需附带元数据 (meta-data)，即：深度学习 (Deep Learning) 技术、成像模态 (Imaging Modality)、感兴趣区域 (Area of Interest)、临床数据库 (DB)。
期刊/会议 (J/C) 列表：
- Medical Image Analysis (MedIA)
- IEEE Transaction on Medical Imaging (IEEE-TMI)
- IEEE Transaction on Biomedical Engineering (IEEE-TBME)
- IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics (IEEE-JBHI)
- International Journal on Computer Assisted Radiology and Surgery (IJCARS)
- International Conference on Information Processing in Medical Imaging (IPMI)
- International Conference on Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention (MICCAI)
- International Conference on Information Processing in Computer-Assisted Interventions (IPCAI)
- IEEE International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI)
简称
深度学习 (Deep Learning) 技术：
- NN: Neural Networks (神经网络)
- MLP: Multilayer Perceptron (多层感知机)
- RBM: Restricted Boltzmann Machine (受限玻尔兹曼机)
- SAE: Stacked Auto-Encoders (堆叠自编码器)
- CAE: Convolutional Auto-Encoders (卷积自编码器)
- CNN: Convolutional Neural Networks (卷积神经网络)
- RNN: Recurrent Neural Networks (循环神经网络)
- LSTM: Long Short Term Memory (长短期记忆网络)
- M-CNN: Multi-Scale/View/Stream CNN (多尺度/视角/流卷积神经网络)
- MIL-CNN: Multi-instance Learning CNN (多实例学习卷积神经网络)
- FCN: Fully Convolutional Networks (全卷积网络)
成像模态 (Imaging Modality)：
- US: Ultrasound (超声)
- MR/MRI: Magnetic Resonance Imaging (磁共振成像)
- PET: Positron Emission Tomography (正电子发射断层扫描)
- MG: Mammography (乳腺 X 线摄影)
- CT: Computed Tomography (计算机断层扫描)
- H&E: Hematoxylin & Eosin Histology Images (苏木精 - 伊红组织学图像)
- RGB: Optical Images (光学图像)
目录
深度学习 (Deep Learning) 技术
医学应用 (Medical Applications)
深度学习 (Deep Learning) 技术
自编码器/堆叠自编码器
-
卷积神经网络
- AggNet: Deep Learning From Crowds for Mitosis Detection in Breast Cancer Histology Images
- Fast Convolutional Neural Network Training Using Selective Data Sampling: Application to Hemorrhage Detection in Color Fundus Images
循环神经网络
-
生成对抗网络
医学应用 (Medical Applications)
标注
| 技术 | 模态 | 区域 | 论文标题 | 数据库 | 期刊/会议 | 年份 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| NN | H&E | N/A | Deep learning of feature representation with multiple instance learning for medical image analysis [pdf] | ICASSP | 2014 | |
| M-CNN | H&E | 乳腺 | AggNet: Deep Learning From Crowds for Mitosis Detection in Breast Cancer Histology Images [pdf] | AMIDA | IEEE-TMI | 2016 |
| FCN | H&E | N/A | Suggestive Annotation: A Deep Active Learning Framework for Biomedical Image Segmentation pdf | MICCAI | 2017 |
分类
| 技术 | 模态 | 领域 | 论文标题 | 数据库 | 期刊/会议 | 年份 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| M-CNN (多尺度卷积神经网络) | CT (计算机断层扫描) | 肺部 | 用于肺结节分类的多尺度卷积神经网络 [pdf] | LIDC-IDRI | IPMI | 2015 |
| 3D-CNN (三维卷积神经网络) | MRI (磁共振成像) | 脑部 | 预测阿尔茨海默病：基于三维卷积神经网络的神经影像学研究 [pdf] | ADNI | arXiv | 2015 |
| CNN (卷积神经网络)+RNN (循环神经网络) | RGB | 眼部 | 基于深度学习自动学习特征以分级核性白内障 [pdf] | IEEE-TBME | 2015 | |
| CNN | X-ray (X 射线) | 膝盖 | 使用深度卷积神经网络量化放射摄影膝骨关节炎严重程度 [pdf] | O.E.1 | arXiv | 2016 |
| CNN | H&E (苏木精 - 伊红染色) | 甲状腺 | 用于甲状腺细胞病理学的深度语义移动应用程序 [pdf] | SPIE | 2016 | |
| 3D-CNN, 3D-CAE (三维卷积自编码器) | MRI | 脑部 | 通过深度监督自适应三维卷积网络进行阿尔茨海默病诊断 [pdf] | ADNI | arXiv | 2016 |
| M-CNN | RGB | 皮肤 | 具有混合预训练和皮肤病变训练层的多分辨率追踪 CNN [pdf] | Dermofit | MLMI | 2016 |
| CNN | RGB | 皮肤，眼部 | 迈向自动化黑色素瘤筛查：探索迁移学习方案 [pdf] | EDRA, DRD | arXiv | 2016 |
| M-CNN | CT | 肺部 | CT 图像中的肺结节检测：使用多视图卷积网络减少假阳性 [pdf] | LIDC-IDRI, ANODE09, DLCST | IEEE-TMI | 2016 |
| 3D-CNN | CT | 肺部 | DeepLung：用于自动肺结节检测和分类的深度 3D 双路径网络 [pdf] | LIDC-IDRI, LUNA16 | IEEE-WACV | 2018 |
| 3D-CNN | MRI | 脑部 | 用于脑肿瘤患者多模态成像引导生存时间预测的 3D 深度学习 [pdf] | MICCAI | 2016 | |
| SAE (堆叠自编码器) | US (超声波), CT | 乳腺，肺部 | 带有深度学习架构的计算机辅助诊断：应用于 US 图像中的乳腺病变和 CT 扫描中的肺结节 [pdf] | LIDC-IDRI | Nature | 2016 |
| CAE | MG (乳腺 X 光摄影) | 乳腺 | 应用于乳腺密度分割和乳腺 X 光风险评分的无监督深度学习 [pdf] | IEEE-TMI | 2016 | |
| MIL-CNN (多实例学习卷积神经网络) | MG | 乳腺 | 具有稀疏标签分配的深度多实例网络用于全乳腺 X 光照片分类 [pdf] | INbreast | MICCAI | 2017 |
| GCN (图卷积网络) | MRI | 脑部 | 用于基于人群疾病预测的谱图卷积 [pdf] | ADNI, ABIDE | arXiv | 2017 |
| CNN | RGB | 皮肤 | 使用深度神经网络进行皮肤科医生级别的皮肤癌分类 | Nature | 2017 | |
| FCN (全卷积网络) + CNN | MRI | 肝脏 - 肝肿瘤 | SurvivalNet：使用级联全卷积和 3D 卷积神经网络从扩散加权磁共振图像预测患者生存率 [pdf] | ISBI | 2017 |
检测 / 定位
| 技术 | 模态 | 区域 | 论文标题 | 数据库 | 期刊/会议 | 年份 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| MLP (多层感知机) | CT (计算机断层扫描) | 头颈部 | 3D Deep Learning for Efficient and Robust Landmark Detection in Volumetric Data [pdf] | MICCAI | 2015 | |
| CNN (卷积神经网络) | US (超声) | 胎儿 | Standard Plane Localization in Fetal Ultrasound via Domain Transferred Deep Neural Networks [pdf] | IEEE-JBHI | 2015 | |
| 2.5D-CNN (2.5 维卷积神经网络) | MRI (磁共振成像) | 股骨 | Automated anatomical landmark detection ondistal femur surface using convolutional neural network [pdf] | OAI | ISBI | 2015 |
| LSTM (长短期记忆网络) | US | 胎儿 | Automatic Fetal Ultrasound Standard Plane Detection Using Knowledge Transferred Recurrent Neural Networks [pdf] | MICCAI | 2015 | |
| CNN | X-ray (X 射线), MRI | 手部 | Regressing Heatmaps for Multiple Landmark Localization using CNNs [pdf] | DHADS | MICCAI | 2016 |
| CNN | MRI, US, CT | - | An artificial agent for anatomical landmark detection in medical images [pdf] | SATCOM | MICCAI | 2016 |
| FCN (全卷积网络) | US | 胎儿 | Real-time Standard Scan Plane Detection and Localisation in Fetal Ultrasound using Fully Convolutional Neural Networks [pdf] | MICCAI | 2016 | |
| CNN+LSTM | MRI | 心脏 | Recognizing end-diastole and end-systole frames via deep temporal regression network [pdf] | MICCAI | 2016 | |
| M-CNN (多尺度卷积神经网络) | MRI | 心脏 | Improving Computer-Aided Detection Using Convolutional Neural Networks and Random View Aggregation Neural Networks [pdf] | IEEE-TMI | 2016 | |
| CNN | PET/CT (正电子发射断层扫描/计算机断层扫描) | 心脏 | Automated detection of pulmonary nodules in PET/CT images: Ensemble false-positive reduction using a convolutional neural network technique Neural Networks [pdf] | MP | 2016 | |
| 3D-CNN (三维卷积神经网络) | MRI | 大脑 | Automatic Detection of Cerebral Microbleeds From MR Images via 3D Convolutional Neural Networks [pdf] | IEEE-TMI | 2016 | |
| CNN | X-ray, MG (乳腺钼靶) | - | Self-Transfer Learning for Fully Weakly Supervised Lesion Localization [pdf] | NIH,China, DDSM,MIAS | MICCAI | 2016 |
| CNN | RGB (红绿蓝) | 眼部 | Fast Convolutional Neural Network Training Using Selective Data Sampling: Application to Hemorrhage Detection in Color Fundus Images [pdf] | DRD, MESSIDOR | MICCAI | 2016 |
| GAN (生成对抗网络) | - | - | Unsupervised Anomaly Detection with Generative Adversarial Networks to Guide Marker Discovery | IPMI | 2017 | |
| FCN | X-ray | 心脏 | CathNets: Detection and Single-View Depth Prediction of Catheter Electrodes | MIAR | 2016 | |
| 3D-CNN | CT | 肺部 | DeepLung: Deep 3D Dual Path Nets for Automated Pulmonary Nodule Detection and Classification [pdf] | LIDC-IDRI, LUNA16 | IEEE-WACV | 2018 |
| 3D-CNN | CT | 肺部 | DeepEM: Deep 3D ConvNets with EM for weakly supervised pulmonary nodule detection [pdf] | LIDC-IDRI, LUNA16 | MICCAI | 2018 |
分割
| 技术 | 模态 | 部位 | 论文标题 | 数据库 | 期刊/会议 | 年份 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| U-Net (卷积网络架构) | - | - | U-net：用于生物医学图像分割的卷积网络 | MICCAI | 2015 | |
| FCN (全卷积网络) | MRI (磁共振成像) | 头颈部 | 用于准确脑病变分割的高效多尺度 3D CNN 与全连接 CRF [pdf] | arXiv | 2016 | |
| U-Net | CT (计算机断层扫描) | 头颈部 | AnatomyNet：用于头颈部解剖结构快速全自动全容积分割的深度学习 [pdf] | Medical Physics | 2018 | |
| FCN | CT | 肝脏 - 肝脏肿瘤 | 使用级联全卷积神经网络和 3D 条件随机场自动分割 CT 中的肝脏和病变 [pdf] | MICCAI | 2016 | |
| 3D-CNN (三维卷积神经网络) | MRI | 脊柱 | 基于模型的 3D CNN 椎体 MR 图像分割 | MICCAI | 2016 | |
| FCN | CT | 肝脏 - 肝脏肿瘤 | 使用级联全卷积神经网络自动分割 CT 和 MRI 容积中的肝脏和肿瘤 [pdf] | arXiv | 2017 | |
| FCN | MRI | 肝脏 - 肝脏肿瘤 | SurvivalNet：使用级联全卷积和 3D 卷积神经网络从扩散加权磁共振图像预测患者生存率 [pdf] | ISBI | 2017 | |
| 3D-CNN | 扩散 MRI | 大脑 | q-Space 深度学习：十二倍缩短且无模型的扩散 MRI [pdf] (Section II.B.2) | IEEE-TMI | 2016 | |
| GAN (生成对抗网络) | MG (乳腺 X 光摄影) | 乳腺肿块 | 用于乳腺 X 光照片肿块分割的对抗深度结构化网络 [pdf] | INbreast, DDSM-BCRP | ISBI | 2018 |
| 3D-CNN | CT | 肝脏 | 用于从 CT 容积自动分割肝脏的 3D 深度监督网络 pdf | MICCAI | 2017 | |
| 3D-CNN | MRI | 大脑 | 使用对抗网络进行脑病变分割的无监督域适应 pdf | IPMI | 2017 | |
| FCN | FUNDUS (眼底) | 视网膜 | 基于全卷积神经网络的结构化预测方法用于视网膜血管分割 pdf | ISBI | 2017 |
配准
| 技术 | 模态 | 部位 | 论文标题 | 数据库 | 期刊/会议 | 年份 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 3D-CNN | CT | 脊柱 | 用于鲁棒图像配准的人工代理 [pdf] | 2016 |
回归
| 技术 | 模态 | 部位 | 论文标题 | 数据库 | 期刊/会议 | 年份 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 2.5D-CNN (2.5 维卷积神经网络) | MRI | 使用卷积神经网络自动检测远端股骨表面的解剖标志 [pdf] | OAI | ISBI | 2015 | |
| 3D-CNN | 扩散 MRI | 大脑 | q-Space 深度学习：十二倍缩短且无模型的扩散 MRI [pdf] (Section II.B.1) | [HCP] 和其他 | IEEE-TMI | 2016 |
图像重建与后处理
| 技术 | 模态 | 部位 | 论文标题 | 数据库 | 期刊/会议 | 年份 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| CNN (卷积神经网络) | CS-MRI (压缩感知磁共振成像) | 用于动态 MR 图像重建的卷积神经网络深度级联 pdf | IEEE-TMI | 2017 | ||
| GAN | CS-MRI | 用于压缩感知自动 MRI 的深度生成对抗网络 pdf | NIPS | 2017 |
用于数据增强的图像合成
| 技术 | 模态 | 部位 | 论文标题 | 数据库 | 期刊/会议 | 年份 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| GAN | RGB (彩色) (Microscopy (显微镜)) | 红细胞 | 使用条件生成对抗网络生成红细胞图像用于数据增强 [pdf] | arXiv | 2019 | |
| GAN | MRI | 大脑 | 使用粗到细生成对抗网络学习脑肿瘤分割的数据增强 [pdf] | arXiv | 2018 | |
| GAN | MRI | 大脑 | 使用生成对抗网络进行医学图像合成以用于数据增强和匿名化 [pdf] | arXiv | 2018 | |
| GAN | CT, MRI | 大脑 | GAN 增强：使用生成对抗网络增强训练数据 [pdf] | arXiv | 2018 | |
| GAN | CT | 肝脏 | 基于 GAN 的合成医学图像增强以提高肝脏病变分类的 CNN 性能 [pdf] | arXiv | 2018 |
其他任务
-
参考文献
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