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
3601	2026-04-01	Utility of augmented reality in endoscopic surgery for stones: European Association of Urology endourology up-to-date review 2026-May-01, Current opinion in urology IF:2.1Q2 DOI:10.1097/MOU.0000000000001378 PMID:41823304	综述	本文回顾了增强现实技术在泌尿系结石内镜手术中的发展历程、当前应用趋势及其临床益处	系统梳理了增强现实从可视化工具向融合超声/CT与深度学习、主动优化手术精度与安全性的智能系统演进，并强调了其在逆行手术中作为认知与导航平台的新兴角色	NA	确定增强现实技术在泌尿内镜手术中的发展时间线及其在当前临床实践中的趋势	增强现实技术在经皮肾镜取石术、输尿管镜术及逆行肾内手术中的应用	数字病理	前列腺癌	超声/CT融合，深度学习	NA	医学影像（如超声、CT）	NA	NA	NA	穿刺时间减少，并发症发生率降低	NA
3602	2026-04-01	[Expert consensus on optimizing the multidisciplinary clinical pathways and management models for pulmonary function testing] 2026-Apr-12, Zhonghua jie he he hu xi za zhi = Zhonghua jiehe he huxi zazhi = Chinese journal of tuberculosis and respiratory diseases DOI:10.3760/cma.j.cn112147-20251114-00713 PMID:41912385	专家共识	本文旨在通过信息技术和组织协调，优化肺功能测试的多学科临床路径和管理模式	提出了基于信息技术（如AI辅助、云平台）和标准化流程优化肺功能测试多学科临床路径与管理模式的系统性共识	共识基于专家意见和文献综述，缺乏大规模实证研究验证其具体实施效果和长期影响	优化肺功能测试的多学科临床路径和管理模式，提升其标准化应用和协作水平	肺功能测试的临床路径、管理模型、相关医护人员及患者	数字病理	慢性阻塞性肺疾病	肺功能测试、人工智能、云平台、问卷调查	深度学习模型	文本、图像、问卷数据	NA	NA	NA	NA	NA
3603	2026-04-01	Bias in deep learning-based image quality assessments of T2-weighted imaging in prostate MRI 2026-Apr, Abdominal radiology (New York) DOI:10.1007/s00261-025-05163-9 PMID:40853469	研究论文	本研究评估了基于深度学习的T2加权图像质量评估模型在前列腺癌患者中是否存在偏倚	首次揭示了基于深度学习的图像质量评估模型在前列腺MRI中可能因临床显著前列腺癌的存在而产生系统性偏倚	回顾性研究设计，仅包含三个中心的样本，可能存在选择偏倚	评估深度学习图像质量评估模型在前列腺MRI中的临床应用可靠性	前列腺T2加权MRI图像	数字病理	前列腺癌	MRI	深度学习分类模型	医学图像	开发集1,719个序列，测试集386个序列，外部验证11,723次检查	NA	NA	二次加权kappa系数	NA
3604	2026-04-01	Deep learning of wrist accelerometry from UK Biobank data identifies early movement signatures of knee osteoarthritis up to 5 years before diagnosis 2026-Apr, Knee surgery, sports traumatology, arthroscopy : official journal of the ESSKA DOI:10.1002/ksa.70332 PMID:41700483	研究论文	本研究利用英国生物银行数据，通过深度学习分析手腕加速度计数据，旨在识别膝骨关节炎（KOA）的早期运动特征，可在诊断前长达5年预测风险	首次将手腕加速度计数据与深度学习结合，用于识别膝骨关节炎的早期运动特征，并能在诊断前长达5年预测风险，突出了可穿戴设备在人群筛查中的潜力	研究为回顾性病例对照设计，属于二级分析而非前瞻性设计的预后试验；模型性能中等，区分前驱期与确诊KOA的能力接近随机水平	测试手腕加速度计数据结合深度学习是否能区分健康个体与膝骨关节炎患者、分离前驱期与确诊KOA，并预测未来5年内被诊断为KOA的个体	英国生物银行参与者，包括健康个体、膝骨关节炎患者（前驱期和确诊期），基于ICD-10代码识别，并控制BMI、年龄和性别等因素	机器学习	膝骨关节炎	手腕加速度计监测	CNN	加速度计时间序列数据	总参与者102,120人，其中KOA患者7,262人；具体任务中平衡队列样本量分别为3,677、1,596 vs. 2,081、1,369每类	NA	1D卷积神经网络	准确率, 宏F1分数, 宏灵敏度, AUC	NA
3605	2026-04-01	A review of artificial intelligence-based research on chronic obstructive pulmonary disease 2026 Apr-May, Respiratory medicine IF:3.5Q2 DOI:10.1016/j.rmed.2026.108778 PMID:41839412	综述	本文回顾了基于人工智能（特别是机器学习和深度学习）在慢性阻塞性肺疾病（COPD）诊断、分级、评估、管理和治疗方面的研究进展	从五种学习范式（传统研究方法、监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习）分析COPD研究的技术基础，并总结代表性模型及比较实验，分析各类模型在特定COPD任务中的优劣	作为综述文章，主要依赖现有文献总结，未提出新的原创模型或数据，且可能受限于所涵盖研究的质量和范围	深入探讨人工智能在COPD诊断和管理中的应用，总结研究热点，并为后续研究提供理论参考和见解	慢性阻塞性肺疾病（COPD）	机器学习	慢性阻塞性肺疾病	NA	监督学习, 无监督学习, 半监督学习, 强化学习	NA	NA	NA	NA	NA	NA
3606	2026-04-01	Head radiotherapy positioning guidance system based on feature recognition and automatic annotation: Clinical validation and error analysis 2026-Apr, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.70405 PMID:41904706	研究论文	本研究开发了一种基于RGB-D相机和深度学习算法的放疗定位引导系统，用于头颈部肿瘤放疗的精准定位	将DeepLab-Opt和FFMD算法整合到放疗工作流中，实现基于表面轮廓和面部标志点的粗-精两级定位，并通过实时反馈系统提高定位精度	研究样本量较小（22例患者），且仅针对头颈部肿瘤进行验证，未涉及其他部位肿瘤	探索基于特征识别和自动标注的放疗定位引导系统的可行性，并分析其在头颈部放疗中的定位误差	头颈部肿瘤患者	计算机视觉	头颈部肿瘤	RGB-D成像，深度学习算法	CNN	彩色图像，深度图像	22例头颈部肿瘤患者，共246次定位案例	NA	DeepLab-Opt, Fast Face Marker Detector (FFMD)	定位误差（横向、纵向、垂直方向及旋转角度），定位时间	NA
3607	2026-04-01	Interpreting the Effects of Environmental Variables on a Multistep Deep Learning Model for Algal Bloom Prediction Using Explainable Artificial Intelligence 2026-Apr, Water environment research : a research publication of the Water Environment Federation IF:2.5Q2 DOI:10.1002/wer.70339 PMID:41911833	研究论文	本研究开发了一个序列到序列深度学习模型来预测叶绿素a浓度，并应用可解释人工智能方法分析环境变量对模型性能的影响	首次将可解释人工智能方法应用于藻华预测的深度学习模型，定量解释不同预测时间步长下环境变量的影响	模型在长期预测（如28天）时性能显著下降，NSE从0.908降至0.255	开发并评估用于藻华预测的深度学习模型，并分析环境变量对预测性能的影响	叶绿素a浓度（作为藻华的定量指标）	机器学习	NA	深度学习建模，可解释人工智能分析	Seq2Seq	时间序列数据	NA	NA	序列到序列模型	Nash-Sutcliffe效率	NA
3608	2026-04-01	Global Sensitivity Analysis for Robust XAI: Quantifying Clinical Risk and Prediction Instability in Dermoscopic Image Classification 2026-Apr, Risk analysis : an official publication of the Society for Risk Analysis IF:3.0Q1 DOI:10.1111/risa.70237 PMID:41913512	研究论文	本文提出并利用全局敏感性分析来量化卷积神经网络在皮肤镜图像分类中对关键光学图像参数的鲁棒性，以评估模型在临床环境中的诊断风险	将全局敏感性分析应用于深度学习模型，以量化其在皮肤镜图像分类中对光学参数变化的敏感性和诊断风险，超越了传统准确性评估	仅考虑了五种光学图像参数，可能未涵盖所有影响模型稳定性的临床变量	评估深度学习模型在皮肤镜图像分类中的鲁棒性，量化其诊断风险，以支持AI诊断系统的临床安全部署	皮肤镜图像分类模型	计算机视觉	皮肤癌	NA	CNN	图像	NA	NA	NA	准确性	NA
3609	2026-04-01	Deep Learning-Enhanced Resonance Frequency Analysis for Dental Implant Stability Assessment 2026-Apr, Clinical and experimental dental research IF:1.7Q3 DOI:10.1002/cre2.70342 PMID:41914428	研究论文	本研究开发并评估了一种深度学习增强的共振频率分析框架，用于提高牙科植入物稳定性评估的准确性和信号质量	提出了一种结合去噪卷积神经网络和元数据感知预测网络的深度学习增强RFA框架，显著提升了信号质量和ISQ预测精度	目前仅作为概念验证，需进行多中心前瞻性验证，纳入真实世界噪声分析和临床结果评估，才能投入临床应用	开发并评估一种深度学习增强的共振频率分析框架，以提高牙科植入物稳定性评估的准确性和信号质量	牙科植入物的共振频率分析信号	数字病理	NA	共振频率分析	CNN	信号	100个植入物（300个信号样本，每个植入物采集三次）	NA	去噪卷积神经网络，元数据感知预测网络	MAE, RMSE, R2, 容忍精度（±3 ISQ单位内）	NA
3610	2026-04-01	Fluorescence Machine Vision-Based Rapid Quantitative Characterization of Microplastics 2026-Mar-31, Analytical chemistry IF:6.7Q1 DOI:10.1021/acs.analchem.6c00407 PMID:41830590	研究论文	本研究开发了一种基于荧光显微成像和YOLO v11深度学习模型的微塑料快速定量检测方法，并构建了名为FluoPlastVision的商业化AI辅助检测平台	采用香豆素6（C6）进行稳定广谱染色获得高质量图像数据，并在YOLO v11模型中引入轻量级注意力机制以增强模型鲁棒性和准确性	未明确说明模型在复杂环境样本或不同染色条件下的泛化能力，也未提供与其他先进方法的直接对比数据	开发一种快速、低成本、高精度的微塑料定量检测技术	经香豆素6染色的微塑料荧光显微图像	计算机视觉	NA	荧光显微成像	CNN	图像	NA	NA	YOLO v11	NA	NA
3611	2026-04-01	Novel Deep-Learning Unsupervised Domain Adaptation Method for Mitigating Batch, Strain, and Instrument Variations to Enhance Raman Spectroscopy-Based Bacterial Pathogen Identification 2026-Mar-31, Analytical chemistry IF:6.7Q1 DOI:10.1021/acs.analchem.5c07113 PMID:41842761	研究论文	本文提出了一种名为Raman Spectral Classification Discrepancy Model (RSCDM)的新型无监督域适应方法，旨在通过对抗性特征对齐来减轻拉曼光谱中由仪器、批次和菌株差异引起的域偏移，从而增强基于拉曼光谱的细菌病原体识别	提出了一种利用任务特定分类器之间的输出差异动态识别远离源域特征分布的目标样本的新型域适应框架，不同于依赖固定域假设的传统方法，实现了任务驱动的域对齐	NA	增强基于拉曼光谱的细菌病原体识别的鲁棒性，以应对仪器异质性、批次变异性和菌株多样性带来的挑战	七种细菌物种的拉曼光谱数据，包括商业光谱仪和自制光谱仪采集的临床分离株	机器学习	细菌感染	拉曼光谱	深度学习	光谱数据	七种细菌物种的多个批次和菌株样本，以及六种临床分离株	NA	Raman Spectral Classification Discrepancy Model (RSCDM)	分类准确率	NA
3612	2026-04-01	A deep learning approach for analyzing brainwave signals during audio meditation in expectant mothers: variational mode decomposition with a CNN-BiLSTM model 2026-Mar-31, Biomedical physics & engineering express IF:1.3Q3 DOI:10.1088/2057-1976/ae55a8 PMID:41871464	研究论文	本研究提出了一种基于EEG信号和深度学习的方法，用于分析孕妇在音频冥想期间的大脑活动变化	结合变分模态分解与CNN-BiLSTM混合模型，首次针对孕妇短期音频冥想的神经效应进行客观量化分析	研究样本量有限，且仅针对特定类型的音频冥想，未考虑个体差异和长期效应	客观评估孕妇在短期音频冥想期间的神经活动变化，为产前护理提供科学依据	孕妇的脑电图信号	机器学习	NA	脑电图	CNN, BiLSTM	脑电图信号	未明确指定样本数量，但涉及孕妇在不同心理状态下的EEG数据	未明确指定，但可能基于TensorFlow或PyTorch	VMD-CNN-BiLSTM混合架构	准确率, 损失值	NA
3613	2026-04-01	Neurosurgical Application of Artificial Intelligence in Pediatric Neuro-Oncology 2026-Mar-31, Journal of Korean Neurosurgical Society IF:1.4Q3 DOI:10.3340/jkns.2026.0085 PMID:41913971	综述	本文综述了人工智能在儿童神经肿瘤学围手术期的应用，包括术前分子分型、术中快速诊断和术后预后评估	系统性地阐述了AI在儿童神经肿瘤围手术期全流程的整合应用，并探讨了如何通过AI解决该领域因疾病多样性带来的临床挑战	数据稀缺性和算法的“黑箱”特性仍然是主要限制	探讨人工智能如何解决儿童神经肿瘤学围手术期未满足的临床需求	儿童中枢神经系统肿瘤	数字病理学	儿童神经肿瘤	Oxford Nanopore测序，刺激拉曼组织学	神经网络分类器，深度学习模型	影像，基因组数据，临床数据	NA	NA	NA	NA	NA
3614	2026-04-01	Hypoxia-related and immune phenotype-related fusion model for non-invasive prognostication of hepatocellular carcinoma treated by TACE: a multicentre study 2026-Mar-30, Gut IF:23.0Q1 DOI:10.1136/gutjnl-2025-337938 PMID:41856522	研究论文	本研究开发并验证了一个多模态预后模型，用于精确评估接受TACE治疗的肝细胞癌患者的生存结果	结合深度学习和传统影像组学，构建早期和晚期融合模型，并通过整合临床变量形成临床-影像学模型，实现更精细的风险分层	研究依赖于回顾性数据，且模型在外部验证中的泛化能力仍需进一步确认	开发并验证一个多模态预后模型，用于精确评估接受TACE治疗的肝细胞癌患者的生存结果	肝细胞癌患者	数字病理学	肝细胞癌	单细胞RNA测序，对比增强CT成像	深度学习，传统影像组学	图像，转录组数据	1448名肝细胞癌患者（包括TACE队列1349人，随机试验生物标志物子集41人，单细胞RNA测序队列和TCGA肝细胞癌队列50人）	NA	早期融合模型，晚期融合模型	生存分层，风险分层	NA
3615	2026-04-01	Mobile Imaging-Based Machine Learning for Dental Caries, Sealants, and Fluorosis: Protocol for a Cross-Sectional Model Development and Validation Study 2026-Mar-30, JMIR research protocols IF:1.4Q3 DOI:10.2196/91239 PMID:41911013	研究论文	本研究旨在开发和验证基于移动成像和机器学习的模型，用于检测龋齿、封闭剂和氟斑病	首次将移动健康技术与计算机视觉、机器学习和深度学习结合，利用智能手机和低成本口内相机图像，在人群水平上同时检测龋齿、封闭剂和氟斑病严重程度	研究样本仅包括科罗拉多州约1000名青少年，且生活在公共供水系统氟化物水平自然升高的社区，可能限制结果的普遍性	开发并验证用于检测龋齿病变、识别封闭剂和量化氟斑病严重程度的模型，以支持公共卫生监测和个体化评估	美国科罗拉多州约1000名青少年，重点关注其恒磨牙（龋齿和封闭剂）和上颌前牙（氟斑病）	计算机视觉	龋齿	智能手机相机成像、低成本口内相机成像	机器学习、深度学习	图像	约1000名青少年（截至2026年1月已收集约300名参与者的数据）	NA	神经网络分类器	分层交叉验证、多类别性能指标	NA
3616	2026-04-01	Development of a multimodal obstructive sleep apnea diagnostic prediction model using two-dimensional facial images and clinical data 2026-Mar-30, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2026.3678664 PMID:41911139	研究论文	本研究开发了一种结合二维面部照片、头影测量X光片和临床数据的多模态人工智能模型，用于增强阻塞性睡眠呼吸暂停（OSA）的筛查	提出了一种新颖的多模态AI驱动OSA筛查方法，整合了面部图像和临床数据，显著优于单模态和双模态方法	研究未明确提及模型在更广泛人群或不同种族群体中的泛化能力，且对腹部周长较小患者的敏感性较低	开发一种多模态AI模型以增强阻塞性睡眠呼吸暂停（OSA）的筛查，促进早期诊断	710名接受多导睡眠图检查的患者，包括肥胖、老年和男性患者等亚组	计算机视觉	阻塞性睡眠呼吸暂停	多导睡眠图	深度学习模型	图像, 临床数据	710名患者	NA	ShuffleNet-V2, 深度神经网络	AUC, 敏感性, 特异性, 准确性, F1分数	NA
3617	2026-04-01	Automatic Segmentation of Placenta from MR images Using a Novel BiGC U-Net 2026-Mar-30, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2026.3678395 PMID:41911136	研究论文	本研究提出了一种名为BiGC U-Net的新型深度学习架构，用于从磁共振图像中自动分割胎盘	提出了结合双向门控卷积模块、分层正则化机制和创新数据增强策略的增强型U-Net架构	未明确说明模型在临床环境中的泛化能力或计算效率限制	开发自动分割胎盘磁共振图像的准确方法，以支持胎盘植入谱疾病的定量分析	胎盘磁共振图像	数字病理学	胎盘植入谱疾病	磁共振成像	CNN	图像	三个胎盘磁共振数据集：公开数据集、谢菲尔德教学医院数据集及组合数据集	未明确说明	BiGC U-Net, U-Net, Attention U-Net, ResNet, UNet++, TransUNet, nnUNet, SSM-Mamba	Dice相似系数, 95百分位Hausdorff距离, 相对体积差异	NA
3618	2026-04-01	Adaptive Feature Selection With Hierarchical Learning for Drug-Target Interaction Prediction 2026-Mar-30, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2026.3678266 PMID:41911134	研究论文	本文提出了一种结合分层学习和自适应特征选择的新框架ASHL-DTI，用于提升药物-靶点相互作用预测的准确性和泛化能力	提出ASHL-DTI框架，首次将分层学习与自适应Top-k特征选择机制相结合，以捕获多层次分子内关联并保留最具预测性的特征	未在摘要中明确说明	提高药物-靶点相互作用预测的准确性，以支持药物发现和再利用	药物-靶点相互作用对	机器学习	NA	深度学习	深度学习框架	分子关联数据	多个公共基准数据集（未指定具体数量）	NA	ASHL-DTI（自定义架构）	NA	NA
3619	2026-04-01	Semantic Prompt and Graph-Convolution-Structure Distillation Framework for Semantic Segmentation of Remote Sensing Images 2026-Mar-30, IEEE transactions on neural networks and learning systems IF:10.2Q1 DOI:10.1109/TNNLS.2026.3675381 PMID:41911145	研究论文	提出一种用于高分辨率遥感图像语义分割的语义提示与图卷积结构蒸馏框架	整合多模态特征增强与双路径知识蒸馏，设计了辅助空间特征提取模块和RGB表示模块进行特征去噪与对齐，并引入基于图卷积的结构蒸馏和无需外部文本监督的语义提示蒸馏	NA	解决高分辨率遥感图像语义分割中的模态异质性、细粒度对象结构和高计算成本等挑战	遥感图像（Vaihingen和Potsdam数据集）	计算机视觉	NA	NA	深度学习模型	图像（RGB图像和归一化数字表面模型nDSM数据）	Vaihingen和Potsdam数据集	NA	SPGSNet-S*（语义提示与图卷积结构蒸馏框架）	参数量（8.89 M）、浮点运算量（2.29 G FLOPs）	NA
3620	2026-04-01	A Bilayer Feature Fusion Framework for Pan-Cancer Survival Prediction Based on Multihead Attention and Adaptive Differential Privacy: Model Development and Validation Study 2026-Mar-30, JMIR medical informatics IF:3.1Q2 DOI:10.2196/83743 PMID:41911549	研究论文	本研究提出了一种基于多头注意力和自适应差分隐私的双层特征融合框架，用于泛癌生存预测，旨在平衡精确特征提取与敏感数据保护	将多头注意力机制与自适应差分隐私相结合，通过分层相关性分析自适应添加拉普拉斯噪声，实现了特征提取与隐私保护的协同优化	未整合病理图像和蛋白质组学数据，未来可扩展至癌症亚型分类和生物标志物发现	开发一个在隐私保护下平衡预测准确性与数据安全性的泛癌生存预测框架	泛癌及单癌生存预测，涉及临床数据、mRNA数据和microRNA表达数据	机器学习	癌症	多模态数据融合，差分隐私	深度学习	临床数据，mRNA数据，microRNA表达数据	NA	NA	基于多头注意力的双层特征融合框架	一致性指数（C-index），5折交叉验证	NA