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
2321	2026-01-23	Deep learning to assess laryngoscope insertion depth during neonatal intubation with video laryngoscopy 2026-Jan, Journal of perinatology : official journal of the California Perinatal Association IF:2.4Q1 DOI:10.1038/s41372-025-02457-0 PMID:41145730	研究论文	本研究开发了一种深度学习模型，用于在新生儿视频喉镜检查中实时分类喉镜插入深度为浅、声门区或深	首次利用深度学习技术对新生儿视频喉镜检查中的喉镜插入深度进行实时分类，为临床操作提供实时指导	深插入事件罕见（2.7%），模型对此类事件性能较低（F1=0.034），且临床影响结论有限	开发AI辅助的视频喉镜检查系统，以支持喉镜插入深度评估和培训	新生儿视频喉镜检查中的喉镜插入深度	计算机视觉	新生儿疾病	视频喉镜检查	深度学习模型	视频帧	132个新生儿视频喉镜检查视频，共298,955个标注帧	NA	NA	F1分数	NA
2322	2026-01-23	Radiomics in non-oncologic musculoskeletal diseases: from pixels to practice 2026-Jan, Clinical radiology IF:2.1Q2 DOI:10.1016/j.crad.2025.107106 PMID:41162310	综述	本文综述了放射组学在非肿瘤性肌肉骨骼疾病中的应用，从基本原理到临床实践	将放射组学从肿瘤学领域扩展到非肿瘤性肌肉骨骼疾病，并强调了标准化和可重复性在临床整合中的重要性	成像协议、分割和特征提取的标准化和可重复性不足，限制了更广泛的临床整合	概述放射组学在非肿瘤性肌肉骨骼疾病中的应用原理、工作流程和挑战	非肿瘤性肌肉骨骼疾病，包括骨质疏松症、骨关节炎、风湿性疾病、神经病理学和创伤相关损伤	医学影像分析	肌肉骨骼疾病	放射组学	NA	放射学图像	NA	NA	NA	NA	NA
2323	2026-01-23	Severity prediction in patients with oedema in cerebral contusion using deep learning from computed tomography scans 2026-Jan, Clinical radiology IF:2.1Q2 DOI:10.1016/j.crad.2025.107113 PMID:41240817	研究论文	本研究开发了一种结合深度学习的模型，用于评估脑挫伤水肿的严重程度	提出了一种结合血肿和水肿的深度学习模型（水肿指数，EI），用于预测脑挫伤水肿的严重程度，并展示了其与现有CT分类系统结合能提高预测性能	研究样本量相对较小（高风险组56例，低风险组66例），且仅基于单一机构的CT扫描数据，可能限制模型的泛化能力	开发一种深度学习模型来预测脑挫伤水肿的严重程度	脑挫伤水肿患者	计算机视觉	脑挫伤	CT扫描	深度学习模型	CT图像	脑挫伤水肿患者共122例（高风险组56例，低风险组66例），另用于血肿体积量化的创伤性脑出血患者141例	NA	NA	AUC（曲线下面积），体积百分比误差	NA
2324	2026-01-23	Radiomics in clinical radiology: advances, challenges, and future directions 2026-Jan, Clinical radiology IF:2.1Q2 DOI:10.1016/j.crad.2025.107165 PMID:41360019	综述	本文综述了放射组学在临床放射学中的进展、挑战与未来方向，重点探讨了其与人工智能（特别是大语言模型和代理AI模型）的融合	聚焦于放射组学与新兴AI技术（大语言模型、代理AI模型）的融合，并系统讨论了标准化、验证框架和多中心研究等关键问题	作为一篇综述文章，其局限性在于主要基于现有文献进行总结和分析，未提出新的原始数据或模型	总结放射组学的发展现状，突出当前挑战，并为放射组学在临床实践中的广泛应用提出未来方向	放射组学相关研究文献，特别是关注验证框架、标准化、深度学习、大语言模型、多中心研究和代理流程库的研究	医学影像分析	NA	放射组学（高通量定量图像特征提取）	深度学习, 大语言模型, 代理AI模型	医学影像	NA	NA	NA	诊断准确性, 预后性能, 可重复性	NA
2325	2026-01-23	Radiomics of hepatopancreatobiliary cancer diagnosis, management, and future prospects 2026-Jan, Clinical radiology IF:2.1Q2 DOI:10.1016/j.crad.2025.107167 PMID:41365695	综述	本文综述了影像组学在肝胆胰癌症诊断、管理和未来前景中的应用	展示了影像组学作为非侵入性肿瘤异质性标记物的潜力，并探讨了其与基因组学、代谢组学和免疫学数据的整合，以开发高预测性集成模型	需要进一步评估最佳成像策略、图像标准化以及在多样化患者群体中的前瞻性验证，才能广泛用于常规临床实践	探讨影像组学在改善肝胆胰癌症诊断和管理中的应用潜力	肝胆胰癌症，包括肝细胞癌、胰腺癌和胆管癌	医学影像分析	肝胆胰癌症	影像组学	深度学习, 机器学习	影像数据	NA	NA	NA	NA	NA
2326	2026-01-23	Artificial intelligence in oncological positron emission tomography: advancing image analysis and interpretation 2026-Jan, Clinical radiology IF:2.1Q2 DOI:10.1016/j.crad.2025.107187 PMID:41401681	综述	本文综述了人工智能在肿瘤学正电子发射断层扫描中的应用，重点讨论了其在改善图像质量和定量分析方面的进展与挑战	强调了AI在提升PET图像诊断准确性和预后建模中的价值，并指出了未来发展方向如多模态集成、联邦学习和概率深度学习	面临图像数据标准化、可解释性方法开发及监管框架建立等挑战，临床实践应用仍需克服这些障碍	探讨人工智能在肿瘤学PET成像中的应用，以优化临床管理和个体化治疗	肿瘤患者的正电子发射断层扫描图像	医学影像分析	癌症	正电子发射断层扫描	深度学习	图像	NA	NA	NA	诊断准确性	NA
2327	2026-01-23	Clinical value of deep learning image reconstruction in chest computed tomography (CT) imaging: a systematic review 2026-Jan, Clinical radiology IF:2.1Q2 DOI:10.1016/j.crad.2025.107184 PMID:41411962	系统综述	本文系统综述了深度学习图像重建（DLIR）在胸部CT成像中的临床诊断价值，并与传统重建方法进行比较	首次系统评估DLIR在胸部CT中的诊断性能，并量化其在结节检测、纹理分析和间质性肺病分类方面的优势	纳入研究存在异质性，缺乏大规模临床结局数据，需要更多研究验证对患者预后的影响	评估DLIR在胸部CT成像中的临床诊断价值	胸部CT图像及人类参与者	医学影像分析	肺部疾病	CT成像	深度学习图像重建（DLIR）	CT图像	13项研究（来自1967条记录）	NA	NA	敏感性, AUC, Cohen's κ	NA
2328	2026-01-23	Uncertainty-aware genomic deep learning with knowledge distillation 2026, NPJ artificial intelligence DOI:10.1038/s44387-025-00053-3 PMID:41523993	研究论文	提出一种名为DEGU的方法，通过集成学习和知识蒸馏提升基因组学中深度神经网络预测的鲁棒性和可解释性	结合集成学习与知识蒸馏，同时捕捉预测平均值和变异性以量化认知不确定性，并可选择性地建模数据不确定性	未明确说明方法在计算资源消耗或特定基因组任务中的潜在限制	提高基因组学中深度神经网络预测的可靠性和可解释性	调控基因组学中的功能基因组预测任务	机器学习	NA	NA	DNN	基因组序列数据	NA	NA	NA	校准不确定性估计, 覆盖率保证	NA
2329	2026-01-23	Integrating Ant Colony Optimization with Deep Learning for Improved Lung Cancer Diagnosis and Prognosis 2026-Jan-01, Asian Pacific journal of cancer prevention : APJCP DOI:10.31557/APJCP.2026.27.1.129 PMID:41569180	研究论文	本研究提出了一种结合蚁群优化算法与深度学习的集成方法，用于提高肺癌诊断和预后的准确性与可靠性	创新性地将蚁群优化算法与多种深度学习模型（DenseNet、ResNet 50、VGG 19、LSTM）集成，用于特征选择优化，显著提升了模型性能	NA	提高肺癌诊断的准确性和可靠性，为AI驱动的医疗解决方案奠定基础	肺癌	计算机视觉	肺癌	CT扫描	CNN, LSTM	图像, 文本	NA	NA	DenseNet, ResNet 50, VGG 19, LSTM	准确率	NA
2330	2026-01-22	AI-Driven Fall Prediction across Generations: Integrating Deep Learning and Machine Learning for Young, Middle-Aged, and Older Adults 2026, Gerontology IF:3.1Q3 DOI:10.1159/000549410 PMID:41196832	研究论文	本研究开发并比较了多种机器学习和深度学习模型，用于预测不同年龄段成年人的跌倒风险，并识别关键预测特征	首次将深度学习模型（特别是AGRU）应用于跨世代（年轻、中年、老年）的跌倒风险预测，并通过年龄分层分析揭示了年龄特异性的风险因素	模型在独立数据集上的外部验证仅显示中等泛化能力，且需要更大、更多样化的数据集以及整合时序或传感器数据进行实际应用验证	开发和比较不同的ML/DL模型，以预测跌倒风险并识别跨年龄组的关键预测特征	1441名台湾南部社区居住的20岁以上成年人，包括有和无跌倒史的参与者	机器学习	老年疾病	NA	机器学习, 深度学习	人口统计学、临床和身体性能数据	1441名社区居住成年人	NA	KNN, RF, GBDT, XGBoost, CatBoost, GRU, AGRU	准确率, 精确率, 召回率, F1分数, AUROC	NA
2331	2026-01-08	Correction to "Time-Lapse Deep Learning for Single-Cell Subcellular Structural Phenotypic Antimicrobial Susceptibility Testing" 2026-Jan-20, Analytical chemistry IF:6.7Q1 DOI:10.1021/acs.analchem.5c07908 PMID:41493771	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
2332	2026-01-21	CTSSP: A temporal-spectral-spatial joint optimization algorithm for motor imagery EEG decoding 2026-Jan-20, Journal of neural engineering IF:3.7Q2 DOI:10.1088/1741-2552/ae34ea PMID:41499961	研究论文	本文提出了一种名为CTSSP的联合优化算法，用于解码运动想象脑电图信号	提出了一个统一的框架，联合优化时域、频域和空域滤波器，克服了现有方法特征优化碎片化的问题	NA	提升运动想象脑机接口在噪声和非平稳环境下的解码性能	运动想象脑电图信号	机器学习	NA	脑电图	NA	脑电图信号	五个公共数据集	NA	CTSSP	准确率	NA
2333	2026-01-21	Deep Learning Models: A Lens Worth Sharpening for Cancer Prognostication 2026-Jan-20, Annals of surgical oncology IF:3.4Q1 DOI:10.1245/s10434-026-19099-x PMID:41555132	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
2334	2026-01-21	A General Image Fusion Approach Exploiting Gradient Transfer Learning and Fusion Rule Unfolding 2026-Jan-19, IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence IF:20.8Q1 DOI:10.1109/TPAMI.2026.3655694 PMID:41553895	研究论文	本文提出了一种基于梯度迁移学习和融合规则展开的通用图像融合框架，旨在通过单一模型处理多种图像融合任务	引入了序列梯度迁移框架以利用不同任务间的互补信息，并通过将基本融合规则集成到深度均衡模型中，实现了超越启发式网络设计的更高效、通用的图像融合网络	未明确提及	开发一个能够统一处理多种图像融合任务的深度学习模型，以促进模型在实际应用中的部署	多焦点图像融合、多曝光图像融合、红外与可见光图像融合以及医学图像融合	计算机视觉	NA	深度学习	深度均衡模型	图像	未明确提及	未明确提及	未明确提及	客观指标	未明确提及
2335	2026-01-21	CT deep learning radiomics and genomics for predicting staging of epithelial ovarian cancer 2026-Jan-19, International journal of surgery (London, England) DOI:10.1097/JS9.0000000000004924 PMID:41556167	研究论文	本研究开发并验证了一种结合CT影像组学特征、深度学习特征和转录组学数据的模型，用于预测上皮性卵巢癌的分期	创新性地将CT影像组学、深度学习特征与转录组学数据相结合，构建多模态预测模型，并探索了与肿瘤微环境中免疫浸润模式的关联	样本量相对有限，且外部验证集来自公开数据库，可能影响模型泛化能力	开发并验证一种预测上皮性卵巢癌分期的多模态模型，以辅助个性化治疗策略制定	上皮性卵巢癌患者	数字病理学	卵巢癌	CT成像, RNA测序	逻辑回归	CT图像, 转录组学数据	训练集160例，内部验证集41例，外部验证集84例	NA	NA	AUC, 校准曲线, 决策曲线分析	NA
2336	2026-01-21	Ultrasound in medicine from 2014 to 2024: A bibliometric review 2026-Jan-09, Medicine IF:1.3Q2 DOI:10.1097/MD.0000000000046890 PMID:41517659	综述	本文通过文献计量学方法，回顾了2014年至2024年间超声技术在医学领域的研究现状、热点及前沿	利用CiteSpace和VOSviewer软件对超声医学领域进行全面的文献计量分析，识别出新兴研究方向如超声刺激和药物递送	研究仅基于Web of Science核心合集数据库，可能未涵盖所有相关文献，且为回顾性分析，无法预测未来具体技术发展	调查超声技术在医学应用中的当前研究状态、重点领域和前沿方向	2014年至2024年间发表的2459篇超声医学相关学术文章	医学影像	NA	文献计量分析	NA	文本数据（学术文章元数据）	2459篇文章	CiteSpace, VOSviewer	NA	NA	NA
2337	2026-01-21	Dual energy CT and deep learning for an automated volumetric segmentation of the major intracranial tissues: Feasibility and initial findings 2026-Jan, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.70217 PMID:41423435	研究论文	本研究探讨了使用深度学习模型和双能CT虚拟单能成像对颅内灰质、白质和脑脊液进行自动化体积分割的可行性	首次将双能CT的虚拟单能成像与深度学习模型结合，用于颅内组织的自动化体积分割，并利用多能量VMIs作为输入数据增强来提升分割性能	样本量较小（仅26名患者），且仅使用单一CT扫描仪和MRI作为金标准，可能限制模型的泛化能力	评估基于CT和深度学习的颅内组织分割的可行性，以在MRI不适用时改善患者管理	颅内灰质、白质和脑脊液	计算机视觉	NA	双能CT虚拟单能成像	深度学习	医学图像	26名患者（21名用于训练/验证，5名用于测试）	NA	U-Net++, U-Net	Dice相似系数, 体积准确度	NA
2338	2026-01-21	Continuous sPatial-temporal deformable image registration and 4D frame interpolation 2026-Jan, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.70248 PMID:41452345	研究论文	提出了一种基于隐式神经表示的连续时空可变形图像配准和4D帧插值方法，以提高放疗中解剖运动分析的准确性和效率	利用隐式神经表示连续建模患者解剖运动，统一了欧拉和拉格朗日规范，实现了空间和时间连续的运动建模与帧插值	方法在具有挑战性的分次间腹部配准场景中性能仍有提升空间，且未明确说明训练数据的依赖性或泛化能力	开发一种连续时空可变形图像配准模型，以更准确地分析放疗中的解剖变化和运动模式	DIR-Lab数据集和Abdominal-DIR-QA数据集中的医学图像	计算机视觉	NA	可变形图像配准，4D帧插值	多层感知机网络	医学图像	DIR-Lab数据集和Abdominal-DIR-QA数据集	NA	隐式神经表示	目标配准误差，Dice系数，平均绝对误差，峰值信噪比	NA
2339	2026-01-21	A dual-interactive fusion network for low-dose CT image denoising 2026-Jan, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.70253 PMID:41457826	研究论文	本文提出了一种用于低剂量CT图像去噪的双交互融合网络框架	提出了集成双阶段去噪架构、上下文感知训练策略和组合双阶段损失函数的DIFNet框架，在平衡性能、鲁棒性和计算效率方面取得进展	未明确说明模型在不同厂商扫描仪和协议间的泛化能力的具体量化结果	提升低剂量CT图像质量以改善诊断准确性	低剂量CT图像	计算机视觉	NA	低剂量CT成像	深度学习网络	医学图像	两个内部LDCT数据集（使用不同飞利浦扫描仪采集）和公开Mayo-2016基准数据集（使用西门子扫描仪采集）	NA	Dual-Interactive Fusion Network, Dual-Phase Denoising Architecture	定性评估, 定量指标	NA
2340	2026-01-21	A generalizable dose prediction model for automatic radiotherapy planning based on physics-informed priors and large-kernel convolutions 2026-Jan, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.70272 PMID:41474032	研究论文	本研究开发了一种基于物理信息先验和大核卷积的通用剂量预测模型，用于自动放疗计划，并在不同肿瘤部位、照射技术和处方剂量下验证了其准确性和通用性	提出了首个能够跨多种肿瘤部位、照射技术和处方剂量进行准确剂量预测的通用模型，并集成了物理信息先验（如归一化距离感知射野板和质量密度图）以及大核卷积与UpKern初始化策略来提升性能	模型在GDP-HMM数据集（3234个计划）上开发和评估，虽然涵盖了头颈癌和肺癌，但尚未扩展到更多肿瘤类型或更大规模的外部验证	开发一个通用的剂量预测模型，以实现跨肿瘤部位、照射技术和处方剂量的高精度剂量分布预测，并验证基于该模型的通用自动放疗计划的可行性	放疗计划中的剂量分布	数字病理	肺癌, 头颈癌	IMRT, VMAT	CNN	图像	3234个放疗计划（2878个用于训练，356个用于测试）	PyTorch	3D MedNeXt	剂量体积直方图（DVH）指标误差（百分比点），平均绝对误差（MAE）	NA