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
1981	2026-01-26	Explainable depth-wise and channel-wise fusion models for multi-class skin lesion classification 2026, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0340901 PMID:41570053	研究论文	本研究系统探索了深度特征融合方法，用于多类别皮肤病变分类，旨在提高模型的准确性和临床可解释性	设计了六种不同的融合模型，结合了深度和通道融合策略，并整合了Vision Transformers的全局上下文感知能力，通过可解释AI分析揭示了融合策略如何影响临床可解释性	研究仅基于HAM10000数据集，可能未涵盖所有皮肤病变类型或临床场景	开发高性能、临床可靠且透明的AI驱动诊断工具，用于皮肤病变分类	皮肤病变图像	计算机视觉	皮肤病变	深度学习	CNN, Vision Transformer	图像	HAM10000数据集的7个类别	NA	CNN, Vision Transformer	加权平均精确率, 召回率, F1分数	NA
1982	2026-01-26	Automated Mycobacterium tuberculosis Detection in Multivariant Digitized Ziehl-Neelsen Staining Using Faster R-CNN Method 2026, International journal of biomedical imaging IF:3.3Q2 DOI:10.1155/ijbi/6692222 PMID:41573264	研究论文	本研究开发了一种基于Faster R-CNN和ResNet-50的深度学习系统，用于自动检测Ziehl-Neelsen染色痰涂片中的结核分枝杆菌	采用Faster R-CNN结合ResNet-50架构，并应用多种数据增强技术（如随机旋转、翻转及颜色处理）来应对染色厚度变化导致的颜色强度不一致问题，实现了结核菌的自动化检测	未明确提及样本来源的多样性或外部验证结果，可能影响模型在更广泛场景下的泛化能力	开发一个自动化的结核分枝杆菌检测系统，以辅助医疗诊断	Ziehl-Neelsen染色痰涂片图像中的结核分枝杆菌	计算机视觉	结核病	Ziehl-Neelsen染色显微镜检查	Faster R-CNN	图像	未明确说明	TensorFlow	ResNet-50	准确率, 精确率, 召回率, F1分数	未明确说明
1983	2026-01-26	Pathological classification of non-ischaemic dilated cardiomyopathy based on deep learning 2026-Jan, European heart journal. Digital health DOI:10.1093/ehjdh/ztaf113 PMID:41574032	研究论文	本研究利用基于深度学习的计算病理学方法，对非缺血性扩张型心肌病进行病理分类，以识别恶性心律失常和快速进展至终末期心力衰竭的高风险患者亚组	首次将深度学习与无监督聚类结合应用于NIDCM的病理组织切片分析，实现了基于病理特征的自动患者分层，并揭示了与临床高风险相关的独特病理亚组	研究为概念验证性质，样本量相对有限（293例患者），且未在独立队列中进行外部验证，LMNA突变在各病理亚组中的分布无显著差异可能影响遗传因素的整合分析	通过病理特征对非缺血性扩张型心肌病患者进行分层，识别恶性心律失常和快速疾病进展的高风险亚组	非缺血性扩张型心肌病接受心脏移植患者的病理组织切片	数字病理学	心血管疾病	深度学习计算病理学	深度学习模型	病理组织切片图像	293例NIDCM-HTx患者，共3516张心脏组织切片（每位患者6个代表性部位）	NA	NA	P值（用于比较恶性心律失常发生率和诊断至移植时间间隔的统计学差异）	NA
1984	2026-01-26	A pipeline for developing deep learning prognostic prediction models in cardiac magnetic resonance image analysis 2026-Jan, European heart journal. Digital health DOI:10.1093/ehjdh/ztaf101 PMID:41574033	研究论文	本文提出了一种用于开发基于深度学习的预后预测模型的四步流程，专注于心脏磁共振图像分析	提出了一种专门针对心脏磁共振图像分析的深度学习预测模型开发流程，旨在改进心律失常风险预测	模型尚未在临床实践中广泛应用，需要进一步测试验证	开发深度学习预测模型以改进心脏磁共振图像分析中的预后预测，特别是心律失常风险	心脏磁共振图像，重点关注扩张型心肌病患者的心律失常事件预测	数字病理学	心血管疾病	心脏磁共振成像	深度学习模型	医学图像	NA	NA	NA	NA	NA
1985	2026-01-26	Automated estimation of computed tomography-derived left ventricular mass using sex-specific 12-lead ECG-based temporal convolutional network 2026-Jan, European heart journal. Digital health DOI:10.1093/ehjdh/ztaf122 PMID:41574037	研究论文	提出一种基于12导联心电图和深度学习的左心室质量自动估计方法eLVMass-Net	采用同步单心跳波形处理和时序卷积网络作为心电图编码器，并开发了性别特异性模型以提高左心室肥厚分类性能	研究样本主要来自特定数据集（TW-CVAI和NTUH），可能限制模型的泛化能力	开发一种基于心电图的左心室质量自动估计方法	左心室质量	机器学习	心血管疾病	冠状动脉计算机断层扫描血管造影	TCN	心电图信号、人口统计数据、心电图参数	训练集1459例（TW-CVAI数据集），外部验证集2579例（NTUH数据集）	NA	时序卷积网络	平均绝对误差, 平均绝对百分比误差, c统计量	NA
1986	2026-01-26	A fully automated explainable predictive model for diagnosing pre-capillary and post-capillary pulmonary hypertension on routine unenhanced CT: results from the ASPIRE registry 2026-Jan, European heart journal. Digital health DOI:10.1093/ehjdh/ztaf124 PMID:41574043	研究论文	本研究开发了一种全自动深度学习模型，用于从常规非增强CT图像中分割和分析心胸结构，以诊断肺动脉高压及其亚型	首次提出一种全自动可解释的预测模型，利用常规非增强CT图像进行多结构心胸分割，并用于诊断前毛细血管和后毛细血管肺动脉高压	模型在外部验证队列中表现良好，但样本量相对较小，且未提及模型在不同CT扫描仪或协议下的泛化能力	开发深度学习模型以从非增强CT图像中自动分割心胸结构，用于诊断肺动脉高压及其亚型	肺动脉高压患者，包括前毛细血管肺动脉高压和与左心疾病相关的肺动脉高压	数字病理学	心血管疾病	CT成像	深度学习模型	CT图像	机构队列55例（训练/验证/测试：35/9/11），外部队列50例（来自26家医院），诊断分析队列368例（训练/测试：254/114）	NA	NA	Dice相似系数, 组内相关系数, AUC, 敏感性, 特异性	NA
1987	2026-01-26	Rapid Nasal Breathing as a Biometric Trigger: High-Accuracy Electroencephalogram-Based Authentication for Clinical Applications 2026-Jan, The clinical respiratory journal DOI:10.1111/crj.70148 PMID:41574829	研究论文	本文提出了一种利用快速鼻呼吸诱发的脑电图信号进行身份认证的新方法，在临床应用中具有高精度	利用内在呼吸诱发的脑电图信号进行身份认证，无需外部刺激，提供了一种非侵入性且安全的生物识别替代方案	研究仅涉及13名健康志愿者，样本量较小，且未在临床患者群体中进行验证	开发一种基于脑电图的高精度身份认证系统，适用于临床环境	健康志愿者的脑电图信号，特别是由不同呼吸模式（口腔、鼻腔、慢速鼻腔、快速鼻腔呼吸）诱发的信号	机器学习	NA	脑电图采集与呼吸事件监测	混合深度学习模型	脑电图信号	13名健康志愿者	NA	NA	准确率	NA
1988	2026-01-26	Forecasting and Early Warning Systems for Dengue Outbreaks: Updated Narrative Review 2026, Revista da Sociedade Brasileira de Medicina Tropical IF:1.8Q3 DOI:10.1590/0037-8682-0429-2025 PMID:41563269	综述	本文对登革热疫情预测与预警系统进行了更新性叙事综述，重点分析了其方法学、变量、关键发现及现有文献中的不足	通过五阶段系统化方法（文献调查、主题范围定义、探索性综述、发现系统化分类、批判性分析与比较叙事综合），综合评估了预测模型与预警系统，特别关注了巴西等国的应用案例，并对比了不同系统的优劣	数据质量与可用性、模型在不同情境下的可复现性以及在公共卫生系统中的实际实施仍面临挑战	评估登革热疫情预测与预警系统的现状、方法及效果	登革热疫情预测模型与预警系统	机器学习	登革热	统计模型、机器学习、深度学习	Random Forest, LSTM	气象与气候变量、流行病学数据、昆虫学数据	NA	NA	NA	NA	NA
1989	2026-01-26	A wearable monitoring system for running gait analysis by diffusion transformer 2026, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0341066 PMID:41576002	研究论文	本研究提出了一种基于扩散变换器（DiT）的可穿戴监测系统，用于跑步步态分析，通过多传感器数据融合和深度学习架构实现高精度跑步姿态识别和实时运动监测	将扩散变换器（DiT）与长短期记忆网络（LSTM）结合，构建了DiT-LSTM跑步姿态识别模型，并在多传感器数据融合和自适应滤波算法的基础上，实现了高精度和实时的跑步步态分析	NA	开发一种高精度、实时性的可穿戴监测系统，用于跑步步态分析、运动健康监测和损伤预防	跑步姿态数据，通过九轴MEMS惯性传感器和超宽带（UWB）定位模块采集	机器学习	NA	多传感器数据融合，自适应滤波算法，深度学习	DiT, LSTM	传感器数据（惯性传感器和UWB定位数据）	Human3.6M数据集和HumanEva数据集	NA	DiT-LSTM	准确率, 精确率, 召回率, F1分数, AUC	NA
1990	2026-01-26	DualSightNet: A novel dual architecture for visual quality control of railway infrastructure 2026, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0340789 PMID:41576054	研究论文	本研究提出了一种名为DualSightNet的新型混合架构，用于铁路轨道表面缺陷的视觉质量控制	首次结合局部和全局特征提取，通过基于门控的融合机制，并利用注意力模块增强融合表示，实现了更稳健的多类缺陷识别	未明确提及	开发并稳健验证一个能够可靠分类广泛安全关键性铁路表面缺陷的深度学习模型	铁路轨道表面缺陷	计算机视觉	NA	深度学习	混合架构	图像	5,153张图像，覆盖七种缺陷类型	NA	DualSightNet	平衡准确率	NA
1991	2026-01-25	Integrated region-specific modeling of H5 avian influenza in Asia using ENSO-based forecasts 2026-Jun, One health (Amsterdam, Netherlands) DOI:10.1016/j.onehlt.2026.101322 PMID:41567856	研究论文	本研究通过整合ENSO气候预测与分层统计模型，量化了亚洲地区H5高致病性禽流感的气候驱动动态，并利用深度学习进行风险预测	首次将ENSO指数作为主要预测因子，结合区域-宿主分层GAM模型与RNN预测框架，构建了气候驱动的禽流感动态预测系统	模型主要依赖气候变量，未充分考虑人为干预、家禽贸易网络等社会因素对疫情传播的影响	开发气候驱动的H5高致病性禽流感风险预测框架，支持亚洲地区的早期预警和针对性防控策略	亚洲地区的家禽和野生鸟类种群中的H5高致病性禽流感疫情事件	机器学习	禽流感	广义加性模型（GAM）、递归神经网络（RNN）、多变量ENSO指数（MEI）分析	GAM, RNN	气候指数时间序列、疫情事件记录	亚洲七个区域-宿主分层的数据（具体样本数未明确说明）	NA	NA	NA	NA
1992	2026-01-25	Machine learning-based multi-class classification of bladder pathologies using fused 3D CT radiomic and 3D auto-encoder deep features 2026-Jun, European journal of radiology open IF:1.8Q3 DOI:10.1016/j.ejro.2026.100728 PMID:41568074	研究论文	本文提出了一种结合放射组学和深度学习特征的自动化分析框架，用于基于非增强CT图像对膀胱病理进行多类别分类	开发了一种集成3D放射组学特征和3D自编码器深度特征的混合特征提取方法，并利用XGBoost进行多类别分类，通过SHAP分析提供了模型的可解释性	研究为回顾性设计，样本量相对有限，且仅使用非增强CT图像，未对比其他影像模态	开发自动化分析框架，实现对膀胱病理（正常、结石、癌症、膀胱炎）的多类别分类	膀胱CT扫描图像	数字病理学	膀胱癌	CT成像	3D-UNet, 3D卷积自编码器, XGBoost	3D CT图像	902例CT扫描（584例正常，142例结石，66例癌症，110例膀胱炎）	PyTorch, Scikit-learn, XGBoost	3D-UNet, 3D卷积自编码器	AUROC	NA
1993	2026-01-25	Automated diagnosis of usual interstitial pneumonia on chest CT via the mean curvature of isophotes 2026-Jun, European journal of radiology open IF:1.8Q3 DOI:10.1016/j.ejro.2025.100723 PMID:41568076	研究论文	本研究探讨了使用等照度线平均曲率（MCI）这一几何图像变换技术，以改进胸部CT上寻常型间质性肺炎（UIP）的自动检测性能	首次将MCI这一几何图像变换应用于胸部CT图像，以增强AI系统对UIP的自动检测能力，并展示了其在多个分类模型上的性能提升	研究为回顾性设计，数据来源于两个机构，可能存在选择偏倚；未在更大规模或更多样化的外部数据集上进行验证	评估MCI变换是否能提高胸部CT上UIP自动检测的分类性能	234名患者的胸部CT扫描图像	计算机视觉	间质性肺疾病	胸部CT成像	CNN, 非深度学习模型	图像	234名患者（123名女性，111名男性；平均年龄61.6岁；年龄范围18-90岁）的胸部CT扫描	TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn	EfficientNet-V2	召回率-宏平均, 精确率-宏平均, F1分数-宏平均	NA
1994	2026-01-25	A droplet digital LAMP-based lab-on-a-disc system for multiplex allele-specific detection of tumor-derived DNA mutations 2026-Apr-01, Biosensors & bioelectronics IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.bios.2025.118367 PMID:41500045	研究论文	本研究开发了一种基于多重液滴数字LAMP的盘上实验室系统，用于快速、等位基因特异性检测肿瘤来源的DNA突变	开发了全自动、集成的样本到结果平台，结合了改进的等位基因特异性LAMP检测、微流体自动化和人工智能辅助液滴成像，实现了单核苷酸分辨的突变定量	未明确说明系统在更广泛突变类型或癌症类型中的验证范围，以及长期稳定性和大规模临床应用的可行性	开发一种准确、快速、全自动且经济高效的肿瘤衍生DNA突变检测方法，以促进癌症生物标志物的临床转化	乳腺癌组织和血浆样本中的PIK3CA点突变	数字病理	乳腺癌	液滴数字环介导等温扩增，微流体技术，人工智能辅助成像	深度学习模型	液滴图像数据	乳腺癌组织和血浆样本（具体数量未明确说明）	NA	NA	灵敏度，特异性，重现性，线性范围，检测限	NA
1995	2026-01-25	FTIR spectroscopy combined with machine learning reveals molecular signatures distinguishing three phenotypes of endometriosis 2026-Apr, Analytical biochemistry IF:2.6Q2 DOI:10.1016/j.ab.2026.116047 PMID:41500442	研究论文	本研究结合FTIR光谱与机器学习，揭示了区分子宫内膜异位症三种表型的分子特征	首次应用FTIR光谱结合机器学习方法，系统分析并区分子宫内膜异位症的三种临床表型，发现了表型特异的脂质和碳水化合物组成变化	研究样本量有限，且深部浸润型子宫内膜异位症的分子机制仍不完全清楚，需要更大规模的研究验证	探索子宫内膜异位症不同表型的生化差异，并开发基于光谱的鉴别工具	子宫内膜异位症的三种表型：浅表腹膜病变、卵巢子宫内膜异位囊肿和深部浸润型子宫内膜异位症	机器学习	子宫内膜异位症	傅里叶变换红外光谱	深度学习, 支持向量机, 极端梯度提升	光谱数据	NA	NA	NA	NA	NA
1996	2026-01-25	Transforming Gynecologic Cancer Care Through Artificial Intelligence: A Clinician's Guide to the Evolving Landscape 2026-Mar-01, Clinical obstetrics and gynecology IF:1.4Q3 DOI:10.1097/GRF.0000000000000985 PMID:41363042	综述	本文是一篇面向临床医生的综述，系统阐述了人工智能在妇科肿瘤全程诊疗中的应用现状与前景	全面整合了AI在妇科肿瘤预防、筛查、诊断、预后及治疗各环节的最新证据，并提出了临床整合路径与伦理监管框架	作为综述文章，未开展原始研究，未来需前瞻性试验和真实世界数据验证	指导临床医生理解AI在妇科肿瘤诊疗中的演变格局与应用路径	妇科肿瘤（如宫颈癌、卵巢癌等）的诊疗流程	数字病理学, 医学影像分析, 机器学习	妇科肿瘤	深度学习, 多模态模型, 液体活检, 影像组学	深度学习模型	临床数据, 影像数据, 组织病理学图像, 基因组数据	NA	NA	NA	准确性, 速度, 可重复性	NA
1997	2026-01-25	Artificial Intelligence in Obstetrics: Current Applications, Opportunities, and Clinical Implementation Challenges 2026-Mar-01, Clinical obstetrics and gynecology IF:1.4Q3 DOI:10.1097/GRF.0000000000000980 PMID:41431393	综述	本文综述了人工智能在产科中的当前应用、机遇及临床实施挑战	系统性地总结了AI在产科多个临床领域的应用，并强调了技术、伦理和实施方面的持续障碍	存在外部验证有限和算法偏见等关键挑战	探讨人工智能在产科实践中的转化应用、机遇及临床实施所面临的挑战	产科临床实践，包括诊断影像、风险预测和临床决策	机器学习	产科疾病	深度学习	NA	影像数据	NA	NA	NA	诊断准确性	NA
1998	2026-01-25	K-means++ guided multi-view CNN with channel attention for EEG emotion recognition 2026-Mar-01, Brain research IF:2.7Q3 DOI:10.1016/j.brainres.2026.150160 PMID:41520860	研究论文	本文提出了一种基于通道注意力的多视图深度卷积神经网络（MVACNN），用于脑电图（EEG）情绪识别	采用K-means++聚类引导的多视图CNN，结合通道注意力机制，以更密集地提取特定脑区的协同特征并减少无关噪声干扰	NA	提高EEG情绪识别的准确性和鲁棒性	脑电图（EEG）信号	机器学习	NA	EEG信号处理	CNN	脑电图信号	NA	NA	多视图CNN, 残差块	NA	NA
1999	2026-01-25	Advancements in radiation dose reduction for pediatric CT head Imaging: A scoping review of emerging Technologies, Protocols, and optimization strategies 2026-Mar, Technical innovations & patient support in radiation oncology DOI:10.1016/j.tipsro.2026.100374 PMID:41567817	综述	本文是一篇范围综述，重点回顾了儿科头部CT成像中用于降低辐射剂量的先进技术、协议和优化策略	系统性地综述了人工智能驱动的深度学习图像重建（DLIR）算法在儿科超低剂量CT协议中的应用，相较于传统技术，能在降低辐射剂量的同时保持甚至提升诊断图像质量	作为一篇范围综述，其结论基于对现有文献的总结，而非原始研究数据，且纳入的文献数量有限（24篇），可能未涵盖所有相关技术	评估儿科头部CT成像中先进的辐射剂量降低技术、协议和优化策略，旨在实现最佳辐射剂量与诊断图像质量的平衡	儿科患者群体	数字病理	NA	计算机断层扫描（CT）、迭代重建（IR）、深度学习图像重建（DLIR）	深度学习算法	医学影像（CT图像）	基于24篇纳入文献的研究数据	NA	NA	辐射剂量参数、诊断图像质量	NA
2000	2026-01-25	SiQDs and [Ru(bpy)2(phen-NH2)]2+ based ratiometric fluorescence probe for point-of-care testing of 6PPD-quinone with 3D-printing portable devices 2026-Feb-15, Analytica chimica acta IF:5.7Q1 DOI:10.1016/j.aca.2026.345075 PMID:41577417	研究论文	本研究提出了一种基于深度学习和智能手机的比率荧光传感器，用于现场检测环境污染物6PPD-Q	结合硅量子点和钌配合物构建双发射比率荧光探针，并集成YOLOv5算法与3D打印便携设备，实现可视化实时检测	检测范围分为两个线性区间（0.0066-2 μg/mL和2-7 μg/mL），可能在实际应用中需要分段校准	开发快速、高响应、特异性的6PPD-Q现场检测方法	轮胎衍生的新兴污染物N-苯基-N'-(1,3-二甲基丁基)-对苯二胺-醌（6PPD-Q）	环境分析化学	NA	比率荧光传感，智能手机成像，3D打印设备制造	深度学习，目标检测	荧光图像，RGB数值	NA	PyTorch	YOLOv5	检测限（LOD），线性关系	智能手机处理器，3D打印便携设备