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
1	2026-06-04	Cellulose handsheet-based piezoresistive sensor with screen-printing-inspired microisland arrays for wearable handwriting recognition 2026-Aug-15, Carbohydrate polymers IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.carbpol.2026.125419 PMID:42230030	研究论文	开发了一种基于纤维素纸的压阻传感器，利用丝网印刷启发的微岛阵列结构，实现可穿戴手写识别	通过丝网印刷启发策略在纤维素纸中构建微岛阵列和渗流网络，同时提升结构稳定性和导电性，并协同增强压阻传感性能	未提及传感器在复杂环境（如湿度、温度变化）下的稳定性及长期使用中的性能衰减问题	开发环保、可降解的压阻传感器用于可穿戴电子设备，实现手写识别和健康监测	纤维素纸基压阻传感器及其在活动检测和手写识别中的应用	机器学习	NA	丝网印刷、多壁碳纳米管（MWCNT）掺杂	深度学习算法（未具体指定模型类型）	传感器压力信号（文本形式的手写字母数据）	未明确样本数量，但涉及手写字母识别（多个字母组成的单词）	NA	NA	灵敏度（58.1 kPa）、耐久性（>10,000次循环）、响应/恢复时间（140/80 ms）、识别准确率（78.8%）	NA
2	2026-06-04	Photoacoustic-ultrasound endoscopy for assessment of rectal cancer treatment response: A prospective study with T2-weighted MRI radiomics comparison 2026-Aug, Photoacoustics IF:7.1Q1 DOI:10.1016/j.pacs.2026.100840 PMID:42232466	研究论文	评估深度学习增强的光声-超声内镜在判断局部进展期直肠癌新辅助放化疗后病理完全缓解中的诊断准确性	首次应用共配准声学分辨率光声显微镜与超声内镜结合深度学习预测直肠癌治疗反应，并与 T2 加权 MRI 影像组学模型进行前瞻性比较	前瞻性队列样本量小（n=25），缺乏与 MRI 影像组学的直接头对头比较，需更大规模研究验证	评估光声-超声内镜联合深度学习是否优于 T2 加权 MRI 影像组学在识别直肠癌病理完全缓解中的表现	局部进展期直肠癌患者的新辅助放化疗后治疗反应	医学影像分析	直肠癌	光声显微镜、超声内镜、T2加权MRI	ResNet50	图像	前瞻性队列25例，回顾性队列119例	PyTorch	ResNet50	AUC	NA
3	2026-06-04	Artificial intelligence-based reclassification of gastric adenocarcinoma enables prognostic stratification via diffuse-type patch proportion 2026-07-15, International journal of medical informatics IF:3.7Q2 DOI:10.1016/j.ijmedinf.2026.106455 PMID:42054933	研究论文	基于人工智能的胃癌重新分类通过弥散型斑块比例实现预后分层	提出了基于YOLO26m-cls的两阶段深度学习流程，并定义了弥散预后评分（DPS）作为独立且可复现的总生存期预测标记	未提及具体限制	利用人工智能驱动的图像分析提高胃癌诊断标准化和预后评估	404例胃腺癌切除患者的全切片图像（WSIs）	数字病理学	胃癌	H&E染色成像	深度学习（两阶段流程）	图像	404例胃腺癌患者的WSIs	NA	YOLO26m-cls	准确率、F1分数	NA
4	2026-06-04	Microscopic detection of nematodes in entomopathogenic nematode-enriched samples using a lightweight deep learning model 2026-Jul, Journal of invertebrate pathology IF:3.6Q1 DOI:10.1016/j.jip.2026.108594 PMID:41796953	研究论文	本研究提出一种超轻量级、无锚框的物体检测框架LightDetectorMS，用于从显微图像中自动检测昆虫病原线虫，并评估其性能	提出LightDetectorMS，一种超轻量级（仅62,991参数，0.46 MB）、无锚框的目标检测框架，专为实验室分离的斯氏线虫侵染期幼虫显微图像优化，实现高帧率（152.5 FPS）和可靠检测	仅在实验室控制环境下的斯氏线虫样本上验证，未涉及复杂田间样本或多种线虫种类检测；比较性分析样本量较小（n=50）	开发一种计算高效且统计稳健的自动检测方法，用于实验室环境下昆虫病原线虫的半自动定量分析，支持大规模生物监测和生产流程	实验室分离的斯氏线虫侵染期幼虫显微图像	计算机视觉	NA	显微成像	轻量级深度学习目标检测模型	显微图像	未明确说明总样本数，但用于评估的专家人工计数样本数为50	NA	LightDetectorMS（自定义超轻量级无锚框架构）	mAP@0.5, mAP@0.5:0.95, 精确率, 召回率, 变异系数	未明确说明，但模型仅0.46 MB，运行于152.5 FPS，暗示低计算资源需求
5	2026-06-04	Accuracy and generalizability of an open-source deep learning model for facial bone segmentation on CT and CBCT scans: An ex vivo study 2026-07, Journal of dentistry IF:4.8Q1 DOI:10.1016/j.jdent.2026.106663 PMID:41905505	研究论文	评估开源深度学习模型DentalSegmentator在CT和CBCT扫描中面部骨骼分割的准确性和泛化能力	首次在离体条件下系统评估开源深度学习模型在不同CT/CBCT协议（包括超低剂量）下的面部骨骼分割泛化能力	仅使用干颅骨离体样本，未涉及活体患者或软组织干扰的临床场景	验证开源深度学习工具在不同CT/CBCT成像条件下自动重建面部骨骼表面模型的准确性和泛化性	10个人类干颅骨	计算机视觉	NA	CT扫描、CBCT扫描、光学扫描	深度学习分割模型（DentalSegmentator）	影像（CT/CBCT图像）	10个干颅骨，使用1台CT扫描仪和2台CBCT设备（含超低剂量协议）	NA	DentalSegmentator	平均绝对距离（MAD）、绝对距离标准差（SDAD）	NA
6	2026-06-04	MCDNet: Morphological-conditional dual-view fusion for 3D tubular structure segmentation 2026-Jul, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.neunet.2026.108614 PMID:41616702	研究论文	提出MCDNet，一种形态条件双视角融合网络，用于三维管状结构分割	提出目标自适应形态条件卷积（MCConv）和残差自注意力融合模块，联合建模全局与局部形态特征	依赖结构特定形态先验导致泛化性有限，对全局和局部形态特征的联合建模尚待深入探索	推动医学图像中三维管状结构的精确分割及其在跨器官系统中的应用	三维管状结构，如结直肠管、血管和动脉等不同解剖区域	计算机视觉	NA	NA	CNN、注意力机制	医学图像	四个基准数据集	PyTorch	MCConv、残差自注意力融合模块	Dice系数、Hausdorff距离	NA
7	2026-06-04	Automated Detection of Pediatric Slipped Capital Femoral Epiphysis: A Deep Learning Approach Using Anatomically Informed Attention Guidance 2026-Jul-01, Journal of pediatric orthopedics DOI:10.1097/BPO.0000000000003279 PMID:41946451	研究论文	开发并验证一种注意力引导的深度学习模型，用于自动检测儿童股骨头骨骺滑脱	引入解剖学信息指导的注意力机制，提升模型的解释性和临床实用性	样本量较小（仅174张X光片），且为单中心回顾性研究	开发自动检测儿童股骨头骨骺滑脱的系统，减少诊断延误并提高一致性	儿童骨盆X光片	计算机视觉	儿童髋关节疾病	NA	CNN	图像	174张骨盆X光片（139张训练，35张测试）	PyTorch	U-Net++, EfficientNet B1	AUC, 准确率, 灵敏度, 特异度	NA
8	2026-06-04	Deep learning-based segmentation of enamel, cementum, alveolar bone, and gingiva in periodontal ultrasound images 2026-07, Journal of dentistry IF:4.8Q1 DOI:10.1016/j.jdent.2026.106705 PMID:42009189	研究论文	开发基于深度学习的牙周超声图像多类分割模型，实现牙釉质、牙骨质、牙槽骨和牙龈的同时分割及关键解剖标志点的精准定位	提出一种包含随机块混洗的新型双流深度学习架构，实现超声图像中四种牙周结构的同时自动分割	未提及具体的局限性	开发牙周超声图像多类分割模型，用于辅助牙医可视化和解读牙周超声图像	牙周结构（牙釉质、牙骨质、牙槽骨、牙龈）及解剖标志点（牙釉质-牙骨质界、牙槽骨嵴顶、牙龈边缘）	计算机视觉	牙周疾病	超声成像	CNN	图像	内部数据集752张图像，外部测试集111张图像	NA	双流结构	Dice相似系数、交并比、精确率、灵敏度、95%豪斯多夫距离、平均对称表面距离	NA
9	2026-06-04	Deep Learning for Pretreatment Imaging-Based Tumor and Nodal Classification in Head and Neck Squamous Cell Carcinoma: A Systematic Review and Network Meta-Analysis 2026-Jul, Head & neck DOI:10.1002/hed.70292 PMID:42051065	综述	通过系统综述和网络荟萃分析，评估深度学习在头颈部鳞状细胞癌治疗前影像学肿瘤和淋巴结分类中的诊断性能	首次使用网络荟萃分析比较不同深度学习模型（如常规模型与融合模型）在头颈癌分期中的诊断准确性，并量化了研究设计（单中心 vs 多中心、影像 vs 病理金标准）对性能的影响	亚组分析显示多中心及外部验证研究性能较低，且影像金标准与病理金标准之间存在差异，提示结果依赖研究设计，标准化数据集和前向多中心验证需求未被满足	系统评估深度学习在头颈部鳞状细胞癌治疗前影像学肿瘤和淋巴结分类中的诊断准确性	头颈部鳞状细胞癌患者	计算机视觉	头颈部鳞状细胞癌	CT, MRI, PET/CT, SPECT/CT	深度学习模型（如卷积神经网络、融合模型）	影像数据	23项研究	NA	NA	AUC	NA
10	2026-06-04	Radiomics and deep learning models for predicting glioma p53 status: A diagnostic accuracy systematic review and meta-analysis of magnetic resonance imaging studies 2026-Jul, Clinical imaging IF:1.8Q3 DOI:10.1016/j.clinimag.2026.110817 PMID:42127565	系统综述与荟萃分析	基于磁共振成像的影像组学和深度学习模型预测胶质瘤p53状态的诊断准确性系统综述与荟萃分析	首次系统评估MRI影像组学与深度学习模型预测胶质瘤p53状态的诊断性能，并生成影像组学模型的汇总估计值	纳入研究数量有限，且仅六项用于纯影像组学模型荟萃分析，可能影响结果的稳健性	系统评估基于MRI的影像组学和深度学习模型预测胶质瘤p53状态的诊断性能	胶质瘤患者的磁共振成像数据和p53状态	医学影像分析	胶质瘤	MRI	影像组学模型	图像	17项研究，其中6项用于纯影像组学模型荟萃分析	NA	NA	敏感度, 特异度, 阳性似然比, 阴性似然比, 诊断优势比, 受试者工作特征曲线下面积	NA
11	2026-06-04	WaveMamba-Net: Dual-frequency adaptive wavelet state-space network for real-time pulse signal classification in wearable health monitoring 2026-Jun-19, iScience IF:4.6Q1 DOI:10.1016/j.isci.2026.116045 PMID:42231961	研究论文	提出WaveMamba-Net，一种结合小波多尺度分解与状态空间建模的深度学习框架，用于可穿戴设备中脉搏信号的实时分类	首次将小波变换与状态空间Mamba模型结合，通过双视图小波时间与空间滑动增强模块和自适应多小波条件卷积，实现高精度与低延迟的脉搏信号分类	未明确说明局限性	实现可穿戴健康监测中脉搏信号的高准确率实时分类	光电容积脉搏波信号	机器学习	心血管疾病	离散小波变换	Mamba	脉搏波信号	MIMIC-III波形数据库和PPG-DaLiA数据集	PyTorch	WaveMamba-Net	准确率, Macro-F1, 推理延迟	边缘部署设备
12	2026-06-04	Image-based high-throughput phenotyping enables genetic analyses of pod morphological traits in mungbean (Vigna radiata (L.) R. Wilczek) 2026-Jun-03, G3 (Bethesda, Md.) DOI:10.1093/g3journal/jkag106 PMID:42048549	研究论文	利用基于图像的高通量表型分析技术对绿豆豆荚形态性状进行遗传分析	首次将深度学习图像分析与全基因组关联研究（GWAS）相结合，在绿豆多样性群体中高效鉴定与豆荚形态相关的遗传位点和候选基因	研究仅基于两年（2022-2023）的田间数据，可能未充分考虑环境变异对性状的影响	通过图像分析高通量表型技术解析绿豆豆荚形态性状的遗传基础，加速育种进程	艾奥瓦绿豆多样性群体（IMD panel）中372个基因型的豆荚图像	计算机视觉	NA	深度学习图像分析	NA	图像	372个基因型，2418张豆荚图像	NA	NA	相关系数r（>0.96），基因组预测准确度（0.61-0.85），-log10(P)值（≥5.56）	NA
13	2026-06-04	Integrating multisequence radiomics and clinical features to predict seizure recurrence after gross total resection of pediatric low-grade epilepsy-associated brain tumors 2026-Jun-03, Neuroradiology IF:2.4Q2 DOI:10.1007/s00234-026-04051-3 PMID:42230409	研究论文	整合多序列影像组学特征和临床特征预测儿童低级别癫痫相关脑肿瘤全切除术后癫痫复发	提出一种基于影像组学的方法预测癫痫复发，并通过整合临床特征进行优化，比较传统影像组学模型与深度学习影像组学模型的性能	未提及具体限制	开发预测模型，结合临床特征和多序列MRI影像组学预测儿童低级别癫痫相关肿瘤全切除术后癫痫发作结果	儿童低级别癫痫相关肿瘤患者，接受全切除手术	机器学习, 医学影像	癫痫	多序列MRI影像组学	XGBOOST	影像数据, 临床数据	未提及具体样本数量	NA	XGBOOST	AUC, 准确率	NA
14	2026-06-04	Multi-omics and artificial intelligence for precision drug discovery and potential clinical applications 2026-Jun-03, Signal transduction and targeted therapy IF:40.8Q1 DOI:10.1038/s41392-026-02631-6 PMID:42230553	综述	探讨多组学与人工智能融合在精准药物发现及潜在临床应用中的变革作用	系统性地分析了多组学与AI在药物研发全流程中的协同应用，包括目标去卷积、药物重定位和新颖化合物发现，并展望了其在肿瘤学、神经退行性疾病和心血管疾病中的未来前景	面临数据整合不一致、可重复性保障难及算法偏差缓解等挑战	提供多组学在药物开发管线中应用的深入分析，并探索AI在虚拟筛选、药代动力学建模和安全性评估中的关键角色	多组学技术（如全基因组关联研究、转录组分析、蛋白质组学相互映射和代谢组学测序）与先进AI方法（特别是深度学习架构）	机器学习	肿瘤学、神经退行性疾病、心血管疾病	全基因组关联研究、转录组分析、蛋白质组学相互映射、代谢组学测序	深度学习架构	多组学数据（基因组、转录组、蛋白质组、代谢组）	NA	NA	NA	NA	NA
15	2026-06-04	Tri-MCA fusion: cross-modal attention and dynamic gating for multimodal sentiment analysis 2026-Jun-03, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-026-56224-y PMID:42230901	研究论文	提出一种三模态交叉注意力与自适应门控融合架构，用于多模态情感分析	引入三模态交叉注意力模块和自适应门控机制，增强文本、音频和视觉模态间的交互，并处理模态不平衡和噪声问题	未明确讨论模型的泛化能力及对更多模态或真实场景的适应性	提升多模态情感分析中异质模态交互建模和情感预测性能	文本、音频和视觉三种模态数据	自然语言处理	NA	NA	交叉注意力模型	文本、音频、视觉	三个公开数据集：CMU-MOSI、CMU-MOSEI、SIMS	PyTorch	三模态交叉注意力模块、自适应门控机制	准确率（Acc）、F1-score	NA
16	2026-06-04	Machine learning and deep learning-based drug-drug interactions prediction: a systematic review focused on anticancer drugs 2026-Jun-03, NPJ precision oncology IF:6.8Q1 DOI:10.1038/s41698-026-01512-z PMID:42230929	综述	系统综述了基于机器学习和深度学习的抗癌药物相互作用预测方法	从方法学和临床角度全面分析抗癌药物DDI预测研究，验证了22个新预测DDI药物对的实用价值	未提及具体局限性	综述基于机器学习和深度学习的抗癌药物相互作用预测模型，增强临床相关性和适用性	抗癌药物及其相互作用	机器学习	癌症	NA	机器学习, 深度学习	药物相互作用数据	96个新预测的潜在DDI药物对，其中22个通过验证	NA	NA	预测任务类型和性能	NA
17	2026-06-04	Semi-automated detection of cleaning interactions using supervised machine learning 2026-Jun-03, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-026-56200-6 PMID:42230992	研究论文	利用监督机器学习半自动检测清洁鱼与客户鱼之间的清洁互动行为	首次将深度学习姿态估计工具DeepLabCut应用于海洋清洁互动的自动检测，并设计了高效的分类算法，大幅减少人工标注工作量	分类算法将约15%的非互动行为误判为互动，且在三维实验室环境下的应用存在推广至自然环境的局限性	开发半自动系统跟踪和分类清洁鱼与客户鱼之间的清洁互动行为	清洁鱼（Labroides dimidiatus）与粉蓝吊（Acanthurus leucosternon）在实验室三维环境中的互动行为	计算机视觉, 机器学习	NA	DeepLabCut姿态估计	深度神经网络	视频	实验室环境下的两种鱼类	DeepLabCut, TensorFlow	DeepLabCut	准确率，误分类率	NA
18	2026-06-04	Artificial intelligence for predicting the pubertal growth spurt using cephalometric and hand-wrist radiographs: a systematic review and meta-analysis 2026-Jun-03, BMC oral health IF:2.6Q1 DOI:10.1186/s12903-026-08627-6 PMID:42231323	系统综述与荟萃分析	评估人工智能模型通过头影测量和手腕X线片识别青春生长突增期的性能，并比较不同成像模态和算法类型的诊断表现	首次对AI模型预测青春生长突增期的性能进行系统综述和荟萃分析，并比较了不同成像模态（头影测量vs手腕）和算法类型（深度学习vs传统机器学习）的诊断表现	研究间异质性较大，外部验证有限，方法学弱点降低证据的确定性和泛化性	评估AI模型通过头影测量和手腕X线片识别青春生长突增期的诊断准确性	21项2020至2025年间发表的研究，涉及年龄≤21岁的个体	机器学习	NA	头影测量X线片、手腕X线片	深度学习、传统机器学习、大语言模型	图像	21项研究（具体样本量未提供）	NA	NA	准确率、敏感性、特异性	NA
19	2026-06-04	Externally Tested AI Models for Malignancy Classification of Lung Nodules at Chest CT: A Systematic Review and Meta-Analysis 2026-Jun-03, Radiology. Artificial intelligence DOI:10.1148/ryai.250331 PMID:42233760	系统综述与荟萃分析	对胸部CT肺结节恶性分类的外部验证AI模型进行系统综述和荟萃分析，评估其合并诊断准确性	首次聚焦于外部验证AI模型在肺结节恶性分类中的诊断性能，并量化模型架构对特异性的影响	纳入研究存在高度异质性、报告不一致和偏倚风险，限制了解释的可靠性	评估外部验证AI模型在胸部CT肺结节恶性分类中的合并诊断准确性	胸部CT上的肺结节	计算机视觉	肺癌	CT成像	深度学习模型（2D/3D CNN）	图像（CT影像）	21项研究，共7454个结节	NA	2D CNN, 3D CNN	灵敏度, 特异度, 阳性似然比, 阴性似然比, AUC, 诊断优势比	NA
20	2026-06-04	Rapid Musculoskeletal MRI in 2026: Clinical Integration of Deep Learning Reconstruction 2026-Jun-03, AJR. American journal of roentgenology DOI:10.2214/AJR.26.35077 PMID:42233892	综述	本文探讨2026年深度学习重建在肌肉骨骼MRI中的临床应用，实现10分钟内完成扫描	首次系统阐述深度学习重建与超分辨率技术结合，实现常规方法无法达到的高加速因子（4-8倍），并解决噪声放大和伪影问题	尚未提供大规模多中心临床试验验证结果，且对工作流程调整和硬件要求的细节讨论有限	评估深度学习重建技术在加速肌肉骨骼MRI中的临床整合潜力与实施策略	肌肉骨骼MRI扫描协议、图像重建算法及临床工作流程	机器学习	肌肉骨骼疾病	MRI成像、深度学习图像重建	深度学习模型	MRI图像	NA	NA	超分辨率网络	信噪比、图像质量、诊断性能	NA