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
7241	2026-05-25	Automated measurement of the minimum macular hole diameter based on optical coherence tomography images 2026-May-23, BMC ophthalmology IF:1.7Q3 DOI:10.1186/s12886-026-04931-5 PMID:42177481	研究论文	提出一种基于光学相干断层扫描图像的黄斑裂孔最小直径自动测量方法	设计包含图像预处理、边缘提取和自动测量三子任务的自动化流程，通过黄斑裂孔数据集裁剪和双边轮廓定位算法提升测量准确性与效率	深度学习方法在泛化能力上存在局限，且当前方法在低对比度图像中的表现有待验证	提高黄斑裂孔最小直径测量的自动化程度和准确性，辅助眼科诊断与治疗评估	公共OCT图像中的黄斑裂孔区域	计算机视觉	眼科疾病	光学相干断层扫描	NA	图像	公共数据集中的黄斑裂孔OCT图像	OpenCV	形态学操作与边缘检测算法	平均距离误差, 相对距离误差	NA
7242	2026-05-25	Cerebrospinal fluid volume outperforms traditional measures for predicting treatment failure in infant hydrocephalus 2026-May-23, Fluids and barriers of the CNS IF:5.9Q1 DOI:10.1186/s12987-026-00819-0 PMID:42177495	研究论文	探讨术前脑脊液体积测量在预测婴儿脑积水内镜下第三脑室造瘘术联合脉络丛烧灼术后是否需要分流依赖中的价值	首次证明术前脑脊液体积及其与颅内体积的比值（通过深度学习分割方法测量）优于传统线性测量指标，能独立预测婴儿脑积水ETV/CPC术后的分流依赖风险	NA	评估术前脑脊液体积测量是否独立预测婴儿脑积水ETV/CPC术后分流依赖	2008年至2024年期间接受ETV/CPC作为初始治疗的婴儿脑积水患者	机器学习	婴儿脑积水	MRI	深度学习分割模型	医学影像	188名婴儿（中位手术年龄60天，42.5%为女性）	NA	NA	风险比（HR）、95%置信区间（CI）、p值	NA
7243	2026-05-25	The development and application of deep learning for stem cell research 2026-May-22, Journal of genetics and genomics = Yi chuan xue bao DOI:10.1016/j.jgg.2026.05.008 PMID:42176802	review	综述深度学习在干细胞研究中的最新进展，包括生物影像数据分析和大规模基因组学数据探索	系统总结了深度学习在干细胞生物影像与基因组学数据分析中的创新应用，并指出当前模型的局限性与挑战	现有深度学习模型在干细胞研究中的应用仍面临数据可解释性、模型泛化能力及计算资源需求等挑战	阐述深度学习如何推动干细胞研究的策略革新并提供技术优势	干细胞领域的生物影像数据和大规模基因组学数据	机器学习	NA	NA	深度学习模型	生物影像, 基因组数据	NA	NA	NA	NA	NA
7244	2026-05-25	Smartphone movement data can reliably predict smoking lapses and cravings to enable timely smoking cessation support 2026-05-21, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-026-49611-y PMID:42168340	研究论文	利用智能手机被动收集的运动数据，通过深度学习模型预测吸烟行为，为戒烟提供即时支持	首次证明智能手机传感器（加速度计、陀螺仪和磁力计）被动收集的运动数据可用于预测吸烟行为，且无需个人数据即可实现高精度预测	未提及具体局限性	开发基于运动数据的吸烟行为预测方法，以支持戒烟干预	吸烟者的智能手机运动数据及吸烟行为（包括渴望、复发）	机器学习	吸烟成瘾	智能手机传感器（加速计、陀螺仪、磁力计）	1D-CNN-BiLSTM	运动数据（传感器信号）	NA	NA	1D-CNN-BiLSTM	准确率（accuracy）	NA
7245	2026-05-25	Machine learning and artificial intelligence in liquid biopsy-based early detection of pancreatic cancer: a scoping review 2026-May-21, BJC reports DOI:10.1038/s44276-026-00232-y PMID:42168331	综述	探讨人工智能和机器学习在基于液体活检的胰腺癌早期检测中的应用现状	系统综述了AI/ML策略在液体活检中用于胰腺导管腺癌早期诊断的最新进展，重点分析了不同技术及其成功程度	缺乏模型性能指标的标准化报告，以及队列规模小且标签粒度不够精细	综述人工智能驱动的液体活检在胰腺癌早期诊断中的应用	胰腺导管腺癌	机器学习	胰腺癌	液体活检	随机森林, 支持向量机, 深度学习	生物样本数据	18项研究	NA	随机森林, 支持向量机	NA	NA
7246	2026-05-25	Half-dose contrast media protocol using 70 kVp abdominal dynamic CT with super-resolution deep learning reconstruction: Evaluation of image quality and contrast performance 2026-May-20, European journal of radiology IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.ejrad.2026.112959 PMID:42176557	研究论文	评估使用超分辨率深度学习重建（SR-DLR）的70 kVp腹部动态CT在减少碘对比剂（CM）用量情况下的对比增强和图像质量	首次在70 kVp腹部动态CT中结合超分辨率深度学习重建（SR-DLR），实现对比剂用量减半并保持肝脏增强和整体图像质量	未明确说明局限性	评估减少碘对比剂用量的70 kVp腹部动态CT结合SR-DLR的图像质量和对比性能	600名接受腹部动态CT的患者，按肾功能分组，最终分析包括70 kVp-300 mgI/kg（n=24）、70 kVp-400 mgI/kg（n=48）和100 kVp-600 mgI/kg（n=48）	计算机视觉	NA	CT	超分辨率深度学习重建（SR-DLR）	图像	600名患者（最终分析120名）	NA	超分辨率深度学习重建网络（SR-DLR）	对比增强、对比噪声比（CNR）、信噪比（SNR）	NA
7247	2026-05-25	NeuraMFs: A deep learning model for airborne microfiber identification in plant biomonitors 2026-May-19, Journal of hazardous materials IF:12.2Q1 DOI:10.1016/j.jhazmat.2026.142410 PMID:42176626	研究论文	提出基于级联R-CNN和ResNet-101的深度学习模型NeuraMFs，用于植物生物监测器中空气微纤维的识别和分类	首次将两阶段级联R-CNN架构结合ResNet-101骨干网络应用于植物生物监测器中空气微纤维的自动识别和分类，并构建了多提取协议、高分辨率立体显微镜图像数据集	未提及模型在真实环境大规模部署时的泛化能力和计算资源需求，以及不同类型纤维的区分精细度	开发快速、可扩展的空气微纤维自动识别工具，支持大规模环境暴露和风险评估	苔藓、地衣和维管植物中的空气微纤维（合成和工业改性纤维素纤维）	计算机视觉, 数字病理学	NA	立体显微镜成像	CNN	图像	测试集中110个微纤维样本	PyTorch	Cascade R-CNN, ResNet-101	AUC, 准确率	NA
7248	2026-05-25	Artificial intelligence-enhanced ultrasound multimodal imaging and tissue characterization for predicting immunotherapy efficacy in rectal cancer 2026-May-14, Tissue & cell IF:2.7Q3 DOI:10.1016/j.tice.2026.103613 PMID:42176680	综述	综合评述人工智能增强超声多模态成像在预测直肠癌免疫治疗疗效中的应用	系统整合免疫生物学-超声-人工智能的跨学科框架，提出可解释人工智能、联邦学习、可穿戴超声贴片和多模态放射基因组学等未来方向	操作者间差异、设备异质性导致跨平台性能下降、超声-放射基因组学整合有限以及临床转化尚处于初期	评估人工智能增强超声多模态成像在预测直肠癌免疫治疗疗效中的现状与未来方向	直肠癌患者的肿瘤微环境动态变化及其免疫治疗反应	机器学习	直肠癌	多模态超声成像（包括腔内超声、超声造影、剪切波弹性成像、多普勒超声、光声成像）	深度学习、放射组学	图像	NA	NA	NA	诊断准确性	NA
7249	2026-05-25	Multimodal Prediction of Periodontitis Using Root Exposure in Intraoral Images and Age 2026-May-12, International dental journal IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.identj.2026.109617 PMID:42119243	研究论文	开发基于口腔照片的根暴露量量化深度学习流程，并结合年龄构建多模态牙周炎预测模型	首次利用YOLOv11分割模型从口腔照片中量化牙根暴露面积，并提取暴露根比（ERR）作为可解释性生物标志物，结合年龄等传统风险因素提升牙周炎预测性能	样本量较小（269名参与者），仅聚焦下颌前牙区，且未涉及其他潜在风险因素	评估基于AI的根暴露量化指标在牙周炎多模态风险预测中的价值	下颌前牙区口腔照片及参与者年龄、自报数据	计算机视觉, 机器学习	牙周炎	口腔摄影	YOLOv11分割模型, 逻辑回归, 支持向量机, 随机森林, 梯度提升	图像, 表格数据	269名参与者	PyTorch, Scikit-learn	YOLOv11	平均精度均值 (mAP@0.5), Dice系数, AUROC	NA
7250	2026-05-25	Comprehensive evaluation of cross cancer generalization in histopathology segmentation models across 21 tumor types 2026-May-05, Communications medicine IF:5.4Q1 DOI:10.1038/s43856-026-01601-x PMID:42086725	研究论文	评估五种组织分割模型在21种癌症类型中的跨肿瘤泛化能力	系统评估了跨癌症分割模型的泛化性能，提出泛癌分割模型的可行性	基于半定量评分（0-10）可能引入主观偏差，且仅评估了五种组织来源的模型	探索已有分割模型在不同癌症类型间的泛化能力，减少开发特定癌症模型的需求	来自TCGA的21种癌症类型的7700+张全切片图像	数字病理学	多种癌症（肺癌、乳腺癌、结肠癌、肾癌、前列腺癌等21种）	组织病理学图像分析	分割模型（具体架构未明确）	图像（全切片图像）	21种癌症类型，总计超过7700张全切片图像	NA	NA	半定量评分（0-10）	NA
7251	2026-05-25	Learning with less: A survey of deep learning in medical imaging under varying supervision levels 2026-05, Artificial intelligence in medicine IF:6.1Q1 DOI:10.1016/j.artmed.2026.103375 PMID:41702310	综述	系统综述了医学图像分析中在不同监督水平下的深度学习方法	根据不同监督水平对方法进行系统分类，包括无监督、不精确监督、不完整监督、不准确监督和有限监督，并进一步细分子类别	未明确讨论不同监督方法的局限性及实际应用中的挑战	总结不同监督水平下深度学习方法在医学图像分析中的应用，并探索未来研究方向	医学图像分析中的深度学习模型	计算机视觉	不适用	不适用	不适用	医学图像	不适用	不适用	不适用	不适用	不适用
7252	2026-05-25	A Character-level Convolutional Recurrent Interaction Network for joint traditional Chinese medicine clinical named entity recognition and relation extraction 2026-05, Artificial intelligence in medicine IF:6.1Q1 DOI:10.1016/j.artmed.2026.103372 PMID:41707487	研究论文	提出一种字符级卷积循环交互网络，用于中医电子病历的命名实体识别和关系联合抽取	首次将中医四诊维度作为关系类型融入联合抽取框架，并利用字符级卷积和自注意机制捕获古汉语语义特征	未明确讨论模型在低资源场景下的泛化能力或对中医古籍文本的适用性	实现中医电子病历中实体与四诊维度关系的联合识别与抽取	中医电子病历中的临床实体（部位、症状属性）及其与四诊维度的关联关系	自然语言处理	NA	NA	卷积循环交互网络	文本	NYT数据集和TCM-cases数据集（具体样本量未提及）	NA	CCRIN（字符级卷积循环交互网络）	NA	NA
7253	2026-05-25	Air quality index prediction using a hybrid CEEMDAN-CNN-IGWO-BiGRU-Attention model 2026-Apr-03, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-026-46978-w PMID:41933122	研究论文	提出一种结合CEEMDAN、CNN、BiGRU、注意力机制和改进灰狼优化器的混合模型用于空气质量指数预测	将CEEMDAN信号分解、CNN特征提取、BiGRU时序建模、注意力机制和IGWO超参数优化集成于统一框架，实现自动化和高精度预测	未提及	开发一种能有效处理AQI时间序列非线性和非平稳特性的高精度预测模型	空气质量指数（AQI）时间序列数据	机器学习	NA	NA	CNN, BiGRU	时间序列数据	广州市2014-2024年长期AQI数据集	NA	CEEMDAN, CNN, BiGRU, 注意力机制, IGWO	MSE, R2	NA
7254	2026-04-04	Efficient deep learning framework for arecanut disease detection using graph neural network and Bat algorithm 2026-Apr-02, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-026-46535-5 PMID:41927805	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
7255	2026-05-25	Deep learning-based phishing classification framework for accurate detection using optimized URL intelligence 2026-Apr-02, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-026-46481-2 PMID:41927869	研究论文	提出一种基于深度学习的钓鱼分类框架，通过优化URL智能特征实现精确检测	提出自适应深度URL智能网络（ADUIN），结合混合相关排序方法优化特征，并采用多层深度神经网络架构动态更新以适应攻击行为变化	未提及具体局限性信息	提升钓鱼URL分类的准确性、多样性和智能性，应对零日和伪装钓鱼URL	钓鱼URL及其特征（词汇、主机和结构属性）	机器学习	NA	NA	深度神经网络	文本（URL）	基准钓鱼数据集（未说明具体数量）	NA	多层深度神经网络	准确率、精确率、召回率、零日检测率、假阳性率、延迟	NA
7256	2026-05-25	Topology modeling and energy efficiency prediction of parallel chillers based on deep learning 2026-Apr-02, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-026-47180-8 PMID:41927915	研究论文	提出一种基于深度学习的并行冷水机组拓扑建模与能效预测方法	构建了物理引导的时空融合模型，将LSTM与图卷积网络结合以捕捉机组间的拓扑耦合关系	未提及实际部署中的计算资源需求或实时性限制，且仿真数据占比可能影响模型泛化性	解决并行冷水机组因拓扑耦合导致的能效预测精度不足问题	大型数据中心冷却站的并行冷水机组系统	机器学习	NA	NA	GCN-LSTM融合模型	时序运行数据与仿真数据	1.28亿条原始记录与8000小时仿真数据	NA	LSTM, GCN	均方根误差, 平均绝对百分比误差	NA
7257	2026-05-25	Using deep vision-language models improves multi-task performance in assistance applications for endoscopic ENT surgery 2026-Apr, International journal of computer assisted radiology and surgery IF:2.3Q2 DOI:10.1007/s11548-025-03512-z PMID:41428176	研究论文	采用视觉-语言模型（VLM）架构，通过多任务学习提升内窥镜耳鼻喉手术辅助应用中图像分类、文本预测和手术报告生成的性能	端内窥镜领域偏置的编码器进行图像和文本嵌入，并通过交叉注意力融合，实现多任务学习替代三个孤立模型，且在图像分类和报告生成任务上分别提升F1分数达12%和14%	结构化文本生成任务改进有限，表明组合图像-文本嵌入对结构化句子学习存在限制；类别分布不平衡问题未完全解决	开发一种能够整合图像和文本数据的视觉-语言模型，用于内窥镜耳鼻喉手术辅助，提供多任务支持并优于现有基准	30例标注内窥镜手术的多任务数据集（130,000张多标签图像、解剖描述和同步手术报告）	计算机视觉、自然语言处理	NA	内窥镜手术图像采集	视觉-语言模型（VLM）	图像、文本	30例内窥镜手术（130,000张多标签图像）	PyTorch（推测，基于常见的VLM实现）	偏置编码器（用于图像和文本嵌入）加交叉注意力	精确率、召回率、F1分数、BLEU-2、ROUGE-L、余弦相似度	NA（未在标题或摘要中明确提及）
7258	2026-05-25	Comprehensive review of heart disease prediction: A comparative study from 2019 onwards 2026-04, Artificial intelligence in medicine IF:6.1Q1 DOI:10.1016/j.artmed.2026.103354 PMID:41619515	综述	本文对2019年以来心脏病预测领域的研究进行了全面综述，比较传统诊断技术与现代机器学习和深度学习方法	系统性地回顾了从传统诊断技术向现代机器学习和深度学习方法的转变，并探讨了心血管疾病与肾结石之间的关系对未来预测模型发展的影响	未提及具体的研究局限	评估心脏病预测的当前技术水平，为未来研究提供路线图	心脏病预测算法及相关文献	机器学习	心血管疾病	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
7259	2026-05-25	Uncertainty in deep learning for EEG under dataset shifts 2026-04, Artificial intelligence in medicine IF:6.1Q1 DOI:10.1016/j.artmed.2026.103374 PMID:41650580	研究论文	研究不同集成学习策略在脑电图数据集偏移下对分类性能和不确定性估计的影响	系统评估了深度集成和蒙特卡洛丢弃法在三种数据集偏移场景（分布内、分布外、渐进式脑电图特有偏移）下的不确定性和性能表现	NA	探索构建能提供可靠不确定性估计且对数据集偏移鲁棒的电图分类模型	脑电图数据中区分正常、轻度认知障碍和痴呆的分类任务	机器学习	阿尔茨海默病, 轻度认知障碍, 痴呆	脑电图	集成学习, 深度集成, 蒙特卡洛丢弃法	脑电图时间序列数据	大型脑电图数据集（具体数量NA）	NA	NA	性能指标, 不确定性度量	NA
7260	2026-05-25	EEG-based epileptic seizure prediction with patient-tailored spectral-spatial-temporal feature learning 2026-04, Artificial intelligence in medicine IF:6.1Q1 DOI:10.1016/j.artmed.2026.103371 PMID:41633018	研究论文	提出一种患者定制的癫痫发作预测网络PSP-Net，用于自适应学习脑电图信号的谱-空-时特征	首次将患者定制的带通滤波器、空间耦合矩阵和注意力时序卷积网络统一集成，实现个体化谱-空-时特征自动提取	未明确指出研究局限	开发更有效且可解释的癫痫发作预测方法，解决传统方法忽视患者间谱-空特征差异的问题	脑电图信号中的癫痫发作前兆特征	机器学习	癫痫	脑电图记录	PSP-Net（患者定制预测网络）	时序信号	多个公开癫痫数据集	NA	患者定制带通滤波器、空间耦合矩阵、注意力时序卷积网络	最先进性能（未具体说明指标）	NA