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
1441	2026-07-04	Deep Learning Estimation of Small Airway Disease from Inspiratory Chest Computed Tomography: Clinical Validation, Repeatability, and Associations with Adverse Clinical Outcomes in Chronic Obstructive Pulmonary Disease 2025-07, American journal of respiratory and critical care medicine IF:19.3Q1 DOI:10.1164/rccm.202409-1847OC PMID:40072247	研究论文	利用深度学习从吸气相胸部CT评估小气道疾病，验证其在慢性阻塞性肺疾病中的临床有效性、可重复性及与不良临床结局的关联	首次通过生成式AI仅从吸气相CT估计功能性小气道疾病，替代传统双容积参数响应映射所需的呼气相CT扫描	NA	评估AI模型在仅用吸气相CT估算小气道疾病时的临床表现，并与双容积法比较，同时探究其与肺功能下降等临床结局的关联	慢性阻塞性肺疾病患者中的功能性小气道疾病	机器学习	慢性阻塞性肺疾病	CT	生成式模型	CT图像	SPIROMICS队列2513名参与者（其中1055名用于模型开发，1458名用于验证）及COPDGene队列458名患者	NA	生成式模型	Pearson相关系数, 组内相关系数, FEV1下降率	NA
1442	2026-07-04	Artificial intelligence applications for the diagnosis of pulmonary nodules 2025-07-01, Current opinion in pulmonary medicine IF:2.8Q2 DOI:10.1097/MCP.0000000000001179 PMID:40326426	综述	评估人工智能在肺结节诊断中的应用，聚焦于临床实践与局限性	系统总结AI在影像和血液/组织诊断中的最新进展，强调临床挑战而非技术细节	缺乏前瞻性多机构验证，存在过拟合和泛化能力不足的问题；AI的“黑箱”性质及与医生评估的重叠输入增加临床整合难度	梳理AI在孤立性肺结节诊断中的临床价值与挑战	孤立性肺结节（SPN）的诊断方法	计算机视觉，机器学习	肺结节	CT影像分析， RNA测序	卷积神经网络，机器学习	影像数据，血液/组织数据	未提及具体样本量	未提及	用于结节检测、假阳性减少、分割和分类的卷积神经网络结构	Dice相似系数（0.70-0.92），曲线下面积（0.86-0.97，最高0.907）	未提及
1443	2026-07-04	Comparative analysis and enhancing rainfall prediction models for monthly rainfall prediction in the Eastern Thailand 2025-Jun, MethodsX IF:1.6Q2 DOI:10.1016/j.mex.2024.103094 PMID:39802428	研究论文	评估泰国东部月降雨量预测模型，并开发一种新型混合深度学习模型以提高预测精度	针对厄尔尼诺和南方涛动不同条件开发新型混合深度学习模型，优化海洋尼诺指数与当地气象参数之间的时间依赖关系	NA	评估和改进泰国东部的月降雨量预测模型	泰国东部的月降雨量	机器学习	NA	NA	RNN, LSTM, GRU, 混合深度学习模型	气象数据	五个选定站点的月降雨量数据	NA	RNN with ReLU, LSTM, GRU（单层）, LSTM+LSTM, LSTM+GRU（多层）	平均绝对误差 (MAE), 均方根误差 (RMSE)	NA
1444	2026-07-04	Automatic Vertical Root Fracture Detection on Intraoral Periapical Radiographs With Artificial Intelligence-Based Image Enhancement 2025-06, Dental traumatology : official publication of International Association for Dental Traumatology IF:2.3Q2 DOI:10.1111/edt.13027 PMID:39829209	研究论文	探索迁移学习技术并结合人工智能图像增强，以提升口腔根尖X光片中垂直根折的诊断准确性	首次结合迁移学习与粒子群优化和深度学习图像增强方法，用于垂直根折的自动检测，并评估了融合模型在离体牙和患者口内图像上的表现	研究样本量有限，仅为378张根尖X光片，且主要聚焦于磨牙和前磨牙，可能限制了模型的泛化能力	提升垂直根折在放射影像中的诊断准确性，开发全自动诊断系统	垂直根折（VRF）的检测	数字病理学	牙科疾病	口腔根尖X光	CNN	图像	378张根尖X光片，包括195颗骨折牙和183颗非骨折牙	NA	DenseNet, ConvNext, Inception121, MobileNetV2	准确率, 精确率, 召回率, F1分数, AUC, kappa值	NA
1445	2026-07-04	Integrating Social Determinants of Health and Established Risk Factors to Predict Cardiovascular Disease Risk Among Healthy Older Adults 2025-06, Journal of the American Geriatrics Society IF:4.3Q1 DOI:10.1111/jgs.19440 PMID:40099367	research paper	本研究整合社会健康决定因素与既有风险因子，预测健康老年人心血管疾病风险	首次将社会健康决定因素纳入心血管疾病风险预测模型，并发现其对女性的影响大于男性	NA	评估社会健康决定因素对心血管疾病风险预测的改善效果	70岁及以上无心血管疾病、痴呆症及独立活动受限的老年人	machine learning	心血管疾病	NA	随机生存森林、DeepSurv、神经多任务逻辑回归	纵向临床数据与社会学数据	12896名健康老年人（5884名男性，7012名女性）	NA	随机生存森林、DeepSurv、神经多任务逻辑回归	C-index, 综合Brier分数, 5年AUC, 10年AUC	NA
1446	2026-07-04	Automatic Segmentation of Vestibular Schwannoma From MRI Using Two Cascaded Deep Learning Networks 2025-04, The Laryngoscope DOI:10.1002/lary.31979 PMID:39744768	research paper	提出一种级联两个卷积神经网络模型的方法，用于从MRI中自动分割前庭神经鞘瘤，以提升分割性能	创新性地采用了两个UNet模型顺序连接，第一个UNet的分割结果输入第二个网络进行精炼，并结合空间注意力机制，在2D、2.5D和3D架构上均提升了分割效果	深度学习方法因肿瘤变异性面临泛化挑战，论文未详细讨论跨中心或大样本验证的局限性	通过深度学习自动检测和分割前庭神经鞘瘤，提升MRI自动分割性能	前庭神经鞘瘤	computer vision	vestibular schwannoma	MRI	CNN	image	使用公共和私有数据集，包含对比增强T1和高分辨率T2加权MRI图像，具体样本数量未提及	NA	UNet	Dice score	NA
1447	2026-07-04	Artificial Intelligence in Temporal Bone Imaging: A Systematic Review 2025-03, The Laryngoscope DOI:10.1002/lary.31809 PMID:39352072	综述	系统综述人工智能在颞骨影像学中的应用	首次系统综述AI在颞骨成像中的应用，涵盖72篇研究并评价质量	现有研究存在异质性和质量差异，需更标准化的方法学	阐明人工智能在颞骨影像学中的当前作用	颞骨影像学中的人工智能应用，包括CT和MRI成像	计算机视觉	颞骨疾病	NA	神经网络	图像	72篇研究	NA	卷积神经网络	NA	NA
1448	2026-07-04	Toward Intelligent Head Impulse Test: A Goggle-Free Approach Using a Monocular Infrared Camera 2025-03, The Laryngoscope DOI:10.1002/lary.31848 PMID:39422423	研究论文	提出一种无需护目镜的智能头脉冲测试方法，使用单目红外摄像头和深度学习进行前庭功能评估	首次提出用单目红外摄像头替代传统头部护目镜，结合两阶段多模态视频分类网络，实现无需校准的完全自动化前庭功能检测	未提及具体局限性	开发一种无需护目镜、低成本、易操作的智能头脉冲测试方法，用于评估前庭功能	前庭功能检测中的视频头脉冲测试视频片段	计算机视觉，机器学习	前庭功能障碍	红外摄像头录制	两阶段多模态视频分类网络	视频	文章中未明确提及具体样本数量	PyTorch	两阶段多模态视频分类网络	准确率	NA
1449	2026-07-04	A deep learning method for total-body dynamic PET imaging with dual-time-window protocols 2025-03, European journal of nuclear medicine and molecular imaging IF:8.6Q1 DOI:10.1007/s00259-024-07012-1 PMID:39688700	research paper	开发了一种基于深度学习的双向序列到序列模型，用于从双时间窗协议预测全身动态PET图像，以缩短扫描时间	提出双向注意力序列到序列模型，利用双时间窗协议预测完整动态PET图像，显著缩短扫描时间并提高图像质量	仅针对肺结节和乳腺结节患者，样本量较小（70例），且需要进一步验证在其他患者群体和不同示踪剂中的泛化能力	开发深度学习算法从双时间窗协议预测动态PET图像，减少扫描时间并促进动态PET的临床推广	70例诊断为肺结节或乳腺结节的患者（年龄53.61±13.53岁，32名男性）	machine learning	NA	动态PET/CT成像	Bi-AT-Seq2Seq	图像	70例患者（32名男性，38名女性）	NA	Bi-AT-Seq2Seq	MAE, Bias, PSNR, SSIM, CCC	NA
1450	2026-07-04	Rapid discrimination and ratio quantification of mixed antibiotics in aqueous solution through integrative analysis of SERS spectra via CNN combined with NN-EN model 2025-03, Journal of advanced research IF:11.4Q1 DOI:10.1016/j.jare.2024.03.016 PMID:38531495	研究论文	提出一种结合卷积神经网络与非负弹性网络的深度学习模型，用于对水溶液中混合抗生素的SERS光谱进行快速鉴别和比例定量分析	首次将CNN与NN-EN模型集成用于SERS光谱分析，实现混合抗生素组分的识别与比例同时定量，并利用SHAP解释模型聚焦特征峰分布	研究仅针对三种抗生素（环丙沙星、多西环素、左氧氟沙星）的混合物，未涵盖更复杂的多种抗生素共存或实际水样基质干扰情况	开发基于深度学习算法的SERS光谱智能分析模型，实现水环境中混合抗生素残留的快速鉴别和组分比例定量	水环境中环丙沙星、多西环素和左氧氟沙星三种抗生素残留混合物	机器学习	NA	表面增强拉曼光谱	卷积神经网络、非负弹性网络	光谱数据	三种抗生素（环丙沙星、多西环素、左氧氟沙星）混合物样本	NA	CNN、NN-EN	识别准确率	NA
1451	2026-07-04	Quantifying Nuclear Structures of Digital Pathology Images Across Cancers Using Transport-Based Morphometry 2025-02, Cytometry. Part A : the journal of the International Society for Analytical Cytology DOI:10.1002/cyto.a.24917 PMID:39982036	研究论文	提出一种基于最优输运的形态测量学方法，用于量化数字病理图像中的细胞核结构，并跨癌症类型进行分析	首次将最优输运数学理论引入核染色质信息建模，通过传输形态测量框架实现对细胞核完整信息内容的表示，且对不同染色模式和成像协议具有鲁棒性	NA	开发一种可定量比较不同数据集和癌症类型中细胞核形态差异的计算方法	数字病理图像中的细胞核结构，包括来自肝实质、甲状腺、肺间皮和皮肤上皮的肿瘤样本	数字病理学	多种癌症（肝癌、甲状腺癌、肺癌、皮肤癌）	最优输运数学方法、特征提取、深度学习	传输形态测量框架	图像	多来源数据集（TCGA、人类蛋白质图谱），包含多种癌症类型的肿瘤样本	NA	传输形态测量网络	NA	NA
1452	2026-07-04	A hybrid CNN-Bi-LSTM model with feature fusion for accurate epilepsy seizure detection 2025-01-06, BMC medical informatics and decision making IF:3.3Q2 DOI:10.1186/s12911-024-02845-0 PMID:39762881	研究论文	提出一种结合特征融合的混合CNN-Bi-LSTM模型，用于准确检测癫痫发作	首次将离散小波变换、SVM-RFE特征选择与CNN-Bi-LSTM混合模型结合，实现高精度癫痫发作分类	未提及模型在真实临床环境中的计算效率及跨中心泛化能力验证	开发快速、准确、非侵入性的癫痫发作检测方法	脑电图（EEG）信号	机器学习	癫痫	EEG信号分析	CNN-Bi-LSTM	EEG信号	Bonn数据集、New Delhi数据集、CHB-MIT数据集（具体样本数未说明）	NA	卷积神经网络（CNN）与双向长短期记忆网络（Bi-LSTM）	准确率、敏感度、特异性、精确度、F1分数	NA
1453	2026-07-04	GNCnn: A QuPath extension for glomerulosclerosis and glomerulonephritis characterization based on deep learning 2025, Computational and structural biotechnology journal IF:4.4Q2 DOI:10.1016/j.csbj.2024.11.049 PMID:39802211	研究论文	提出一个名为GNCnn的QuPath扩展，用于基于深度学习的肾小球硬化和肾小球肾炎表征	首个专为肾病理学设计的开源QuPath扩展，集成了深度学习模型，可在肾病理学家工作空间内直接完成肾小球检测、硬化和肾小球肾炎分类的完整工作流	NA	为肾病理学家提供一个免费易用的应用，用于测量和分析肾小球以识别肾小球硬化和肾小球肾炎	肾小球	数字病理学	肾小球硬化, 肾小球肾炎	全切片成像	深度学习	图像	NA	QuPath	NA	Dice系数, 平衡准确率	NA
1454	2026-07-04	An Optimized Bidirectional Long Short-Term Memory Model Based on Hyperspectral Analysis of Protein Content in Milk Powder 2025-Jan, Food science & nutrition IF:3.5Q2 DOI:10.1002/fsn3.4556 PMID:39803281	研究论文	提出了一种基于高光谱分析的优化双向长短期记忆模型，用于快速检测奶粉中的蛋白质含量	引入注意力机制为BiLSTM隐藏状态分配不同权重，并利用鲸鱼优化算法自动优化模型超参数	未提及	实现奶粉蛋白质含量的快速无损检测	奶粉样品中的蛋白质含量	机器学习	NA	高光谱分析	双向长短期记忆网络结合注意力机制	高光谱数据	NA	NA	BiLSTM-Attention	决定系数, 均方根误差	NA
1455	2026-07-03	Dynamic sarcopenia transitions in older Chinese: physical activity and cognitive insights 2025-Dec-12, BMC geriatrics IF:3.4Q2 DOI:10.1186/s12877-025-06752-5 PMID:41388515	研究论文	利用CHARLS数据，采用多状态马尔可夫模型和Transformer深度学习，研究中国老年人肌少症状态转换及其决定因素	首次将多状态马尔可夫模型与基于Transformer的深度学习方法结合，系统分析肌少症的双向转换过程及身体活动和认知状态的作用	NA	探讨中国老年人肌少症状态转换（非肌少症、可能肌少症和肌少症）及其决定因素，重点关注身体活动、认知状态和其他风险因素的作用	中国老年人中肌少症状态的动态转换及其影响因素	机器学习	肌少症	NA	多状态马尔可夫模型，Transformer	纵向随访数据	5756名参与者（其中3373名用于深度学习），平均年龄67.9岁（标准差6.5）	PyTorch	Transformer	风险比（HR），95%置信区间（CI）	NA
1456	2026-07-03	AI in Learning Anatomy and Restoring Central Incisors: A Comparative Study 2025-12, Journal of dental research IF:5.7Q1 DOI:10.1177/00220345251344548 PMID:40598953	研究论文	比较PCA和DeepSDF两种AI方法在学习与重建上颌中切牙解剖中的表现	首次系统比较PCA与DeepSDF在牙体解剖学习与重建中的性能，并评估可解释性	DeepSDF模型可解释性不足，且低维度潜在编码导致性能下降	评估不同AI方法在中央切牙学习与重建中的表现	成熟恒久上颌切牙的STL文件	计算机视觉	牙科创伤	3D扫描（STL文件）	DeepSDF, PCA	3D网格文件	来自3所大学的成熟恒久上颌切牙STL文件	NA	DeepSDF, PCA	表面差异, 体积差异, 长度差异, 平均欧氏距离, Hausdorff距离, 冠根角度	NA
1457	2026-07-03	Skin Lesion Classification Using Focal Modulation Networks 2025-12, Annals of the New York Academy of Sciences IF:4.1Q1 DOI:10.1111/nyas.70139 PMID:41178745	研究论文	提出基于焦点调制网络的皮肤病变分类框架，在公开数据集上实现高精度分类	首次将焦点调制网络应用于皮肤镜图像分类，通过调制器可视化提升模型可解释性，在计算效率和透明性方面优于现有方法	未提及对极端病变变异的鲁棒性测试，且仅在三类公开数据集上验证，未涉及多中心临床数据	开发准确、高效且可解释的皮肤镜图像自动分类方法	皮肤病变的皮肤镜图像分类任务	计算机视觉	皮肤癌	NA	焦点调制网络	图像	三组公开数据集：ISIC 2017、ISIC 2018、ISIC 2019	NA	焦点调制网络、Tiny/Small/Base/Large变体	准确率	NA
1458	2026-07-03	STANet: A Surgical Gesture Recognition Method Based on Spatiotemporal Fusion 2025-11, Annals of the New York Academy of Sciences IF:4.1Q1 DOI:10.1111/nyas.70053 PMID:40991934	研究论文	提出一种基于时空融合的手术手势识别方法STANet，用于机器人手术中的动作序列建模	设计了时空自适应网络STANet，通过时间模块和空间模块分别提取特征，并采用时间自适应卷积策略进行特征融合和细化，有效捕捉长短期依赖关系	NA	提高手术手势识别的准确性和效率，解决现有方法无法有效融合时空特征的问题	机器人手术中的手术手势序列	计算机视觉	NA	NA	卷积神经网络	手术手势序列图像	JIGSAWS和RARP-45两个公开数据集	PyTorch	时空自适应网络	准确率	NA
1459	2026-07-03	Kideraspa: designing variants of staphylococcal protein a based on a diffusion model with kidera factors 2025-10-24, Journal of computer-aided molecular design IF:3.0Q2 DOI:10.1007/s10822-025-00696-z PMID:41136793	研究论文	提出一种基于扩散模型和Kidera因子的蛋白质设计方法，用于生成金黄色葡萄球菌蛋白A的变体	将扩散生成模型与Kidera因子表示相结合，实现无需大量数据和详细结构信息的靶向蛋白质设计	依赖AlphaFold3等计算筛选工具，且实验验证仅限于SpA-IgG相互作用	开发一种高效、数据效率高的蛋白质工程替代方法	金黄色葡萄球菌蛋白A及其与免疫球蛋白G的相互作用	机器学习	癌症、炎症、感染、自身免疫性疾病	NA	扩散模型	蛋白质序列	NA	NA	扩散模型	结合亲和力、成功率	NA
1460	2026-07-03	Preclinical Evaluation of an Interactive Image Search System of Oral Pathology 2025-10, Journal of dental research IF:5.7Q1 DOI:10.1177/00220345251329042 PMID:40320652	研究论文	评估交互式口腔病理图像检索系统Luigi-Oral在近临床环境中的诊断效能	首次在近临床环境中评估深度学习交互式CBIR系统对病理学家诊断的辅助效果	不当查询输入、罕见形态类型检索性能差、缺乏详细临床信息、系统无法通过可信图像检索准确类别导致误诊	验证交互式CBIR系统辅助病理学家诊断罕见口腔肿瘤的临床可用性	口腔肿瘤病理图像检索系统	数字病理学	口腔肿瘤	NA	深度学习	病理图像	603例病例共54676个图像块，涵盖85种口腔肿瘤类别；15名普通病理学家和13名口腔病理学家参与评估10个回顾性测试病例	NA	NA	诊断准确率	NA