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
321	2026-01-08	The interpretable multimodal dimension reduction framework SpaHDmap enhances resolution in spatial transcriptomics 2026-Jan-06, Nature cell biology IF:17.3Q1 DOI:10.1038/s41556-025-01838-z PMID:41495202	研究论文	本文提出了一种可解释的多模态降维框架SpaHDmap，通过整合空间转录组学数据与高分辨率组织学图像来提升空间分辨率	将非负矩阵分解融入深度学习框架，实现了高分辨率空间元基因的识别，并能同时分析多个样本及兼容多种组织学图像类型	未明确说明框架对计算资源的具体需求及在处理超大规模数据集时的可扩展性	提升空间转录组学数据的空间分辨率以解析细微空间结构和生物活动	空间转录组学数据与组织学图像	数字病理学	NA	空间转录组学	深度学习	基因表达数据, 图像	合成、公共及新测序的多技术多组织类型数据集	NA	NA	NA	NA
322	2026-01-08	A hybrid CNN-transformer model with adaptive activation function for potato leaf disease classification 2026-Jan-06, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-34406-4 PMID:41495315	研究论文	本文提出了一种结合CNN与Transformer的混合深度学习架构PLDNet，并引入自适应激活函数AFpM，用于马铃薯叶片病害的自动分类	提出了一种名为PLDNet的混合架构，融合了DenseNet CNN与Transformer注意力模块；并创新性地设计了自适应参数化激活函数AFpM，通过可学习参数实现自适应非线性，在动态梯度控制方面优于Mish、Swish和PFpM等现有激活函数	未明确说明模型在更复杂田间环境或更多病害类别下的泛化能力；未讨论计算复杂度与实时部署的可行性	开发一种高效、准确的自动化马铃薯叶片病害分类方法，以替代传统人工检测	马铃薯叶片病害图像	计算机视觉	植物病害	深度学习图像分类	CNN, Transformer	图像	PlantVillage和Mendeley两个公开数据集	未明确说明	DenseNet, Transformer	准确率	未明确说明
323	2026-01-08	Development of a comprehensive model combining clinical, radiomics with deep learning for predicting the micropapillary pattern in ≤ 2cm invasive lung adenocarcinoma 2026-Jan-06, European journal of cardio-thoracic surgery : official journal of the European Association for Cardio-thoracic Surgery IF:3.1Q1 DOI:10.1093/ejcts/ezag002 PMID:41495424	研究论文	本研究开发了一个结合临床特征、影像组学特征和深度学习特征的预测模型，用于术前识别≤2cm浸润性肺腺癌中的微乳头状模式	首次将临床、影像组学和深度学习特征融合到一个综合模型中，用于预测≤2cm浸润性肺腺癌中的微乳头状模式，并展示了其优于单一特征模型的性能	研究为回顾性设计，样本量相对有限（311例患者），且来自单一中心，可能影响模型的泛化能力	开发一个非侵入性预测模型，以术前识别≤2cm浸润性肺腺癌中的微乳头状模式，从而指导手术决策和优化患者管理	311例经病理证实的≤2cm浸润性肺腺癌患者（其中102例微乳头状模式≥5%，209例无微乳头状模式）	数字病理学	肺癌	影像组学特征提取（使用PyRadiomics），深度学习特征提取（使用3D卷积神经网络）	随机森林, SVM	临床数据, 医学影像数据	311例患者	PyRadiomics, 自定义深度学习框架（NASLung）	3D卷积神经网络（NASLung）	AUC, 敏感性, 特异性, 校准曲线, 决策曲线分析	NA
324	2026-01-08	Hgtsynergy: a transfer learning method for predicting anticancer synergistic drug combinations based on a drug-drug interaction heterogeneous graph 2026-Jan-06, BMC bioinformatics IF:2.9Q1 DOI:10.1186/s12859-025-06360-5 PMID:41495639	研究论文	本文提出了一种名为HGTSynergy的深度学习方法，用于预测抗癌协同药物组合，该方法基于药物-药物相互作用异构图，并利用迁移学习框架提升预测性能	首次将药物-药物相互作用异构图与迁移学习框架结合，以全面建模多种药物相互作用类型并从中提取先验知识，从而改进协同药物组合的预测	未明确说明方法在更广泛药物类型或不同癌症类型中的泛化能力，以及计算成本或数据需求的具体限制	预测抗癌协同药物组合，以降低手动筛选成本并优化癌症治疗中的药物组合疗法	抗癌药物及其相互作用	机器学习	癌症	深度学习	异构图注意力网络	图数据（药物-药物相互作用异构图）	NA	NA	异构图注意力网络	均方误差, 均方根误差, 皮尔逊相关系数, AUC, AUPRC, 准确率, 精确率, Cohen's Kappa	NA
325	2026-01-08	Prediction of pathological complete response to neoadjuvant therapy in breast cancer using deep learning with multi-modal radiological image and biopsy whole slide images: a two-center study 2026-Jan-06, Cancer imaging : the official publication of the International Cancer Imaging Society IF:3.5Q1 DOI:10.1186/s40644-025-00986-7 PMID:41495869	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
326	2026-01-08	Deep Learning-Based Collateral Scoring on Multiphase CTA in Patients with Acute Ischemic Stroke in the MCA Region 2026-Jan-05, AJNR. American journal of neuroradiology DOI:10.3174/ajnr.A8911 PMID:40623825	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的自动化方法，用于评估和量化急性缺血性卒中患者多期相CTA图像中的侧支循环，以减少观察者间的变异并提高诊断效率	提出了一种结合定制预处理模块的深度学习分类方法，首次实现了在多期相CTA上对侧支循环状态进行自动评估和量化，并证明多期相CTA相比单期或双期CTA在侧支评估中具有更好的性能	研究为回顾性设计，样本量相对有限（420例患者），且仅针对大脑中动脉区域的卒中患者，可能限制了结果的普适性	开发一种自动评估急性缺血性卒中患者多期相CTA侧支循环的方法，以辅助临床决策	420例急性缺血性卒中患者的多期相CTA图像	医学影像分析	急性缺血性卒中	多期相CTA	深度学习分类模型	医学影像（多期相CTA图像）	420例患者	NA	NA	准确率, F1分数, 精确率, 灵敏度, 特异性, AUC, 组内相关系数, κ系数	NA
327	2026-01-08	Development and validation of deep learning for predicting the growth of ovarian cancer organoids 2026-Jan-05, Chinese medical journal IF:7.5Q1 DOI:10.1097/CM9.0000000000003575 PMID:40709801	研究论文	本研究开发并验证了一种基于深度学习的可解释模型，用于预测卵巢癌类器官的生长结果	首次应用深度学习模型预测卵巢癌类器官的生长结果，并采用梯度加权类激活映射（Grad-CAM）进行可解释性分析	研究样本量有限，且仅针对卵巢癌类器官，模型泛化能力有待进一步验证	开发可预测卵巢癌类器官培养结果的深度学习模型，以提高类器官培养的成功率和临床实用性	卵巢癌类器官的纵向显微镜图像	计算机视觉	卵巢癌	纵向显微镜成像	CNN, Transformer	图像	517个卵巢癌类器官液滴（训练集325，验证集88，测试集104），外加179个多中心样本用于前瞻性验证	PyTorch	ResNet18, VGG11, ConvNeXt v2, Swin Transformer v2	AUC, Brier分数, 校准曲线, 决策曲线净收益	NA
328	2026-01-08	Deep Learning-Based Acceleration in MRI: Current Landscape and Clinical Applications in Neuroradiology 2026-Jan-05, AJNR. American journal of neuroradiology DOI:10.3174/ajnr.A8943 PMID:40721279	综述	本文综述了深度学习在加速磁共振成像（MRI）中的当前应用，特别是在神经放射学领域的临床实践	探讨了深度学习图像重建（DLBIR）技术如何从2D到3D采集的演进，结合自监督学习的进展，以在减少扫描时间的同时保持或提升图像质量	存在跨扫描器和成像条件的泛化性挑战、对伪影的敏感性、病理表征可能被改变，以及供应商特定闭源算法的训练数据、底层算法和临床验证信息有限	回顾深度学习加速MRI的技术现状、临床应用及未来趋势	神经放射学中的MRI图像	医学影像	NA	深度学习图像重建（DLBIR）	深度学习模型	图像	NA	NA	NA	图像质量、病变显著性、噪声抑制、诊断准确性	NA
329	2026-01-08	Enhanced Spinal Cord Lesion Detection in MS Using White-Matter-Nulled 3D MPRAGE with Deep Learning Reconstruction 2026-Jan-05, AJNR. American journal of neuroradiology DOI:10.3174/ajnr.A8950 PMID:41381352	研究论文	本研究评估了结合深度学习去噪的3D白质抑制MPRAGE序列在多发性硬化症脊髓病变检测中的诊断性能，并与传统MRI序列进行比较	首次将深度学习去噪方法应用于3D白质抑制MPRAGE序列，显著提高了脊髓病变的检测灵敏度和图像质量	样本量较小（仅38名患者），且研究为单中心前瞻性设计，需要更大规模的多中心验证	评估新型成像技术（3D WMn MPRAGE结合深度学习）在多发性硬化症脊髓病变检测中的诊断效能	多发性硬化症或临床孤立综合征患者的脊髓MRI图像	医学影像分析	多发性硬化症	3T脊髓MRI，包括2D T2加权FSE、2D STIR、3D MPRAGE和3D白质抑制MPRAGE序列	深度学习去噪模型	3D MRI图像	38名患者	NA	NA	病变计数、检测置信度、图像质量评分、对比噪声比、组间一致性	NA
330	2026-01-08	Enhanced Neurovascular Imaging Using Ultra-High-Resolution CT and Deep Learning-Based Image Reconstruction 2026-Jan-05, AJNR. American journal of neuroradiology DOI:10.3174/ajnr.A8964 PMID:41436283	研究论文	本研究评估了基于深度学习的图像重建在超高清CT神经血管成像中的诊断优势	首次将深度学习重建算法应用于超高清CT神经血管成像，并与标准混合迭代重建进行对比	单中心回顾性研究，样本量有限，仅使用特定供应商的深度学习算法	评估深度学习重建在神经血管成像中的诊断效益	100名因急性神经症状接受颅脑CT和CTA检查的患者	医学影像分析	脑血管疾病	CTA, 超高清CT, 深度学习图像重建	深度学习算法	CT图像	100名患者	Matlab	供应商特定的深度学习算法	SNR, CNR, 斜率评估, 图像质量评分	NA
331	2026-01-08	Deep generative models for vessel segmentation in CT angiography of the brain 2026-Jan-05, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.111432 PMID:41494368	研究论文	本文提出了一种用于脑部CT血管造影中血管分割的无监督生成深度学习半监督方法	提出了一种基于条件生成对抗网络（GAN）的半监督方法，用于CTA到NCCT的转换，并生成对比图以自动提取血管分割；此外，引入了一种基于3D Frangi滤波器的损失函数来增强对比图中的管状结构，以改进血管分割	与监督方法nnUnet相比，半监督方法的Dice相似系数低4%，假阳性率较高	开发一种无需繁琐手动分割的半监督生成深度学习方法来分割颅内血管	脑部CT血管造影（CTA）和非对比增强CT（NCCT）图像中的血管	计算机视觉	脑血管疾病	CT血管造影（CTA），非对比增强CT（NCCT）	GAN	3D医学图像	908个未标记的脑部CTA和NCCT扫描，以及9个带有手动标注参考分割的CTA体积作为测试集	NA	条件生成对抗网络（GAN）	Dice相似系数（DSC），真阳性率（TPR），假阳性率（FPR）	NA
332	2026-01-05	YOLO-based deep learning framework for real-time multi-class plant health monitoring in precision agriculture 2026-Jan-03, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-29132-w PMID:41484288	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
333	2026-01-08	Automated evaluation of pulmonary lesion changes on chest radiograph during follow-up using semantic segmentation 2026-01-02, Diagnostic and interventional radiology (Ankara, Turkey) DOI:10.4274/dir.2025.253567 PMID:41321291	研究论文	本研究开发并验证了一种基于深度学习的模型，利用病灶特异性分割技术，在配对胸部X光片中自动评估实变和胸腔积液的改变状态	首次提出一种病灶特异性深度学习模型，用于自动评估胸部X光片中实变和胸腔积液在随访期间的改变状态，实现了对病灶变化的量化分析	模型在ICU环境中对胸腔积液的评估准确性显著低于放射科医生，且研究数据仅来自单一机构，可能限制了模型的泛化能力	开发一种自动化工具，用于评估胸部X光片中肺部病灶在随访期间的变化状态	胸部X光片中的实变和胸腔积液病灶	数字病理学	肺部疾病	语义分割	深度学习模型	图像	5,178张胸部X光片用于模型训练，另从急诊科和重症监护室获取配对X光片用于阈值确定和时间验证	未明确指定	未明确指定	AUC, 准确率	NA
334	2026-01-08	Beyond peak accuracy: a stability-centric framework for reliable multimodal student engagement assessment 2026-Jan-02, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-31215-7 PMID:41484417	研究论文	本研究提出了一种多模态学生参与度评估框架，通过类别感知损失函数、时间数据增强和异质集成等策略，解决了类别不平衡、模型不稳定性和可解释性有限的问题	引入了一个以稳定性为中心的框架，结合类别感知损失函数、时间数据增强、异质集成和基于SHAP的可解释性分析，以提升评估的可靠性和鲁棒性	未明确提及具体的数据集限制或外部验证的不足	开发一个可靠且稳定的多模态学生参与度评估系统，用于技术增强学习	学生参与度	机器学习	NA	多模态数据融合	CNN, 集成学习	多模态数据（可能包括视频、音频等）	NA	NA	ResNet, Inception, MCNN, TimeCNN	准确率, 宏平均F1分数	NA
335	2026-01-08	Informing atmospheric pollution hotspots and exposure risks under climate change using machine learning: Evidence from 2843 Chinese regions 2026-Jan-02, Journal of hazardous materials IF:12.2Q1 DOI:10.1016/j.jhazmat.2025.141002 PMID:41494348	研究论文	本研究应用时间序列和因果推断模型，量化了气候变化下中国2843个地区多种空气污染物浓度的变化及其对全因死亡的相对影响	提出了一种基于深度学习的RSSFF模型，用于预测气候变化背景下污染物浓度的变化及其与全因死亡的因果关系	研究存在不确定性增加的问题，特别是在共暴露和气候指标放大健康效应方面	评估气候变化对中国空气污染热点和暴露风险的影响	中国2843个地区的空气污染物浓度和全因死亡数据	机器学习	NA	时间序列分析，因果推断模型	深度学习模型	时间序列数据	2843个中国地区	NA	RSSFF	NA	NA
336	2026-01-08	Area detection improves the person-based performance of a deep learning system for classifying the presence of carotid artery calcifications on panoramic radiographs 2026-Jan, Oral radiology IF:1.6Q3 DOI:10.1007/s11282-025-00843-0 PMID:40694246	研究论文	本研究开发并比较了两种结合区域检测功能的深度学习系统，用于在全景X光片上分类颈动脉钙化，并评估其基于个体的诊断性能	引入了区域检测功能（先验或同时）到深度学习系统中，以提升基于个体的颈动脉钙化分类性能，与直接使用整张全景图像的方法相比显示出显著改进	研究样本量相对有限（580张全景X光片），且未详细讨论模型在不同人群或设备间的泛化能力	开发并评估深度学习系统在全景X光片上诊断颈动脉钙化的性能，特别关注区域检测对基于个体分类的影响	来自290名患者（有颈动脉钙化）和290名对照者（无颈动脉钙化）的580张全景X光片	计算机视觉	心血管疾病	全景X光成像	CNN	图像	580张全景X光片（来自580名个体）	NA	GoogLeNet, YOLOv7	AUC	NA
337	2026-01-08	Deep learning model for automated segmentation of sphenoid sinus and middle skull base structures in CBCT volumes using nnU-Net v2 2026-Jan, Oral radiology IF:1.6Q3 DOI:10.1007/s11282-025-00848-9 PMID:40748555	研究论文	本研究开发了一种基于nnU-Net v2的深度学习模型，用于在锥形束计算机断层扫描（CBCT）体积中自动分割蝶窦和中颅底解剖结构，并评估了模型的性能	首次应用nnU-Net v2深度学习模型于CBCT体积中蝶窦及中颅底结构的自动分割，实现了高精度的分割性能	模型在中颅底其他孔洞结构的分割上表现有限，需要进一步优化	开发并评估一个用于CBCT影像中蝶窦及中颅底解剖结构自动分割的深度学习模型	蝶窦及中颅底解剖结构，包括蝶窦、圆孔和翼管	计算机视觉	NA	锥形束计算机断层扫描（CBCT）	深度学习	图像	99个CBCT扫描	nnU-Net v2	nnU-Net	准确率, 精确率, 召回率, Dice系数, 95% Hausdorff距离, 交并比, AUC	NA
338	2026-01-08	Evaluation of deep learning-based segmentation models for carotid artery calcification detection in panoramic radiographs 2026-Jan, Oral radiology IF:1.6Q3 DOI:10.1007/s11282-025-00858-7 PMID:40931257	研究论文	本研究评估了基于深度学习的YOLO分割模型在曲面断层片中检测颈动脉钙化的有效性，并比较了不同YOLO模型的性能	首次在颈动脉钙化检测中系统比较了YOLOv5x-seg、YOLOv8x-seg和YOLOv11x-seg三种分割模型的性能，并探讨了患者性别与钙化存在的关联	研究数据集规模有限（仅652张标注图像），需要更大、更多样化的数据集来验证模型的泛化能力和有效性	评估人工智能辅助分割方法在曲面断层片中检测颈动脉钙化的效果，并进行流行病学关联分析	曲面断层片中的颈动脉钙化区域	计算机视觉	心血管疾病	深度学习图像分割	YOLO	图像	30,883张曲面断层片扫描，其中652张有颈动脉钙化特征（共1,086个标注）	NA	YOLOv5x-seg, YOLOv8x-seg, YOLOv11x-seg	精确度, 准确度, F1分数, 灵敏度	NA
339	2026-01-08	Predicting Healthcare Utilization Outcomes With Artificial Intelligence: A Large Scoping Review 2026-Jan, Value in health : the journal of the International Society for Pharmacoeconomics and Outcomes Research IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.jval.2025.08.007 PMID:40848744	综述	本文通过范围综述，全面梳理了人工智能在医疗资源利用预测领域的研究现状、趋势、数据与方法特点及报告标准	首次系统性地对AI在医疗资源利用预测领域的应用进行范围综述，识别了关键变量组覆盖不足、深度学习模型使用较少、报告标准依从性有限等重要研究空白	综述仅基于截至2025年1月的文献，可能未涵盖最新研究；纳入研究主要来自美国（62%），结论的普适性可能受限	识别人工智能在医疗资源利用预测研究中的数据特点、方法趋势、预测结果及报告标准现状	医疗资源利用预测相关的人工智能研究文献	医疗人工智能	NA	人工智能预测建模	集成模型,深度学习模型	电子健康记录,保险理赔数据	121项符合纳入标准的研究	NA	NA	NA	NA
340	2026-01-08	Robust Brain Extraction Tool for Nonenhanced CT and CT Angiography: CTA-BET 2026-Jan, Radiology. Artificial intelligence DOI:10.1148/ryai.240847 PMID:41147859	研究论文	开发并评估了一种基于深度学习的脑提取模型CTA-BET，用于CT血管造影和非增强CT图像的精确脑部分割	开发了首个专门针对CTA和NCCT图像的深度学习脑提取模型，并在多机构数据上验证了其优于现有非商业工具的鲁棒性和准确性	研究为回顾性研究，训练数据量相对有限（100例患者），且未在更广泛的外部数据集上进行前瞻性验证	开发一种适用于CT血管造影和非增强CT图像的自动化、高精度脑提取工具	CT血管造影图像和非增强CT图像中的脑组织	数字病理学	NA	CT血管造影，非增强CT	CNN	医学图像（3D CT）	训练集：100例患者（多机构CTA数据）；验证集：50例患者（外部CTA数据）和132例患者（公开CQ500 NCCT数据）	NA	NA	Dice分数，Hausdorff距离，分数归一化直方图	NA