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
761	2026-05-30	Comparing AI-driven approaches for predicting river water quality: a systematic review of water quality indices and remote sensing methods 2026-Aug-15, Water research IF:11.4Q1 DOI:10.1016/j.watres.2026.126047 PMID:42114478	综述论文	系统综述AI驱动在河流水质预测中的方法，比较传统水质指数与遥感技术的应用	首次系统比较两种主流AI方法（WQI和RS）在河流水质预测中的应用，识别了地理偏差、参数选择差异和标准化缺失等关键知识缺口	研究主要集中于亚洲（83%），其他地区代表性不足，且多数研究缺乏灵敏度分析和不确定性量化	综合、比较并识别AI驱动河流水质预测研究中的知识缺口，为开发更可迁移、更可靠的预测框架提供证据基础和优先研究方向	2018年至2024年间发表的71篇同行评审案例研究	机器学习	NA	NA	机器学习或深度学习模型	水质指标数据和遥感影像数据	71篇案例研究（其中44篇基于WQI方法，27篇基于RS方法）	NA	NA	准确率等常规指标	NA
762	2026-05-30	Deep learning algorithms for license plate recognition: A review 2026-Aug, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.neunet.2026.108842 PMID:41846120	综述	对深度学习车牌识别技术进行系统性综述，涵盖技术演进、性能评估与未来方向	首次系统梳理了从传统特征工程方法到深度学习端到端检测框架的技术演进路径，并整合了跨区域模型、轻量级网络及多模态融合等新兴方向	未涉及具体算法复现验证，对不同复杂场景下的量化对比分析不够深入	理清车牌识别技术发展脉络，评估各类方法在复杂场景下的效果与局限，指明未来研究方向	车牌检测与识别算法、公共车牌图像数据集	计算机视觉	NA	NA	CNN	图像	NA	NA	深度学习端到端检测框架	鲁棒性	NA
763	2026-05-30	Fully automated quantification of net water uptake in acute ischemic stroke using only non-contrast CT imaging 2026-Jun, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-025-12238-0 PMID:41444396	研究论文	提出一种仅基于非增强CT图像的急性缺血性脑卒中净水摄取量全自动量化方法	首次实现无需深度学习组件、仅依赖专家定义启发式规则的全自动NWU量化，避免了对CT灌注或扩散加权成像的依赖	分割精度中等（Dice系数约0.48），方法依赖于专家定义规则可能限制泛化能力	实现急性缺血性脑卒中病灶进展的自动化、可重复评估	急性缺血性脑卒中患者的非增强CT影像数据	计算机视觉	脑血管疾病	非增强CT成像	基于规则的图像处理流程	图像	内部数据集185例（排除后155例），外部测试51例（排除后46例）	OpenCV	无，使用专家定义启发式规则	病灶检出率、平均绝对NWU误差、Dice相似系数、平均精度均值	NA
764	2026-05-30	MRI-to-PET synthesis via deep learning for amyloid-β quantification in Alzheimer's disease 2026-Jun, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-025-12251-3 PMID:41495456	研究论文	构建深度学习模型，从结构MRI生成3D合成Aβ PET图像，用于阿尔茨海默病中淀粉样蛋白-β的量化	提出ShareGAN模型，在整张三维体积上操作而非2D切片，并利用共享参数生成对抗网络，真实再现邻接图像平面之间的微小差异	NA	提供安全、低成本的Aβ状态可视化工具，辅助早期阿尔茨海默病检测，减少不必要的PET扫描	阿尔茨海默病患者的Aβ PET和配对MRI图像	计算机视觉	阿尔茨海默病	MRI, PET	生成对抗网络	图像	1009对Aβ PET和MRI图像	NA	ShareGAN	结构相似性指数测量, 峰值信噪比, 平均绝对误差, 标准化摄取值比, 诊断准确率	NA
765	2026-05-30	Deep learning-based automatic measurement of the femoral head ossification center in healthy Korean children: development of a novel radiographic growth chart 2026-Jun, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-025-12263-z PMID:41528475	研究论文	基于深度学习的自动测量健康韩国儿童股骨头骨化中心大小并建立AI驱动的生长图表	首次开发基于深度学习的全自动测量股骨头骨化中心大小的算法，并利用AI测量数据建立标准化生长图表	NA	开发和验证基于深度学习的自动测量股骨头骨化中心大小算法，并建立AI驱动的生长图表	健康韩国儿童的股骨头骨化中心	计算机视觉	儿科髋关节发育异常	骨盆X线摄影	深度学习算法（三阶段）	图像	1705名健康韩国儿童（平均年龄5.1±3.3岁，女性841名，男性864名）	NA	感兴趣区域检测、股骨头骨化中心分割、基于标志点的尺寸计算	一致性相关系数、皮尔逊相关系数、平均绝对误差、均方根误差、Bland-Altman分析、配对t检验、Fisher Z检验、调整R²	NA
766	2026-05-30	TomoRay cranial: synthesis of cranial CT imaging from biplanar radiographs using a generative adversarial network 2026-Jun, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-025-12253-1 PMID:41537782	研究论文	探索利用生成对抗网络从双平面X光片合成颅脑CT图像的可行性研究	首次使用深度学习从双平面X光片生成合成颅脑CT图像	合成的CT图像与真实CT图像的一致性不佳，使用真实X光片时更具挑战	探索利用深度学习从成人神经外科患者的双平面X光片生成合成颅脑CT图像的可行性	成人神经外科患者的颅脑图像	计算机视觉	神经外科疾病	X光成像, CT成像	生成对抗网络	图像	模型1使用235张来自三个中心的图像；模型2使用1323张来自一个中心的图像	NA	NA	峰值信噪比, 结构相似性指数	NA
767	2026-05-30	Deep learning-based automated contrast enema analysis to improve the assessment of Hirschsprung disease 2026-Jun, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-025-12267-9 PMID:41572045	研究论文	使用深度学习自动分析对比灌肠图像以改善先天性巨结肠的诊断评估	首次将预训练的DenseNet121深度学习模型应用于对比灌肠图像的自动分析，用于诊断先天性巨结肠，并与放射科专家的评估进行对比，显示模型在特异性上优于放射科医生	研究为单中心回顾性观察研究，样本量有限，模型敏感性较低（58.5%），且与放射科医生的诊断一致性仅为中等	比较深度学习模型与放射科专家在对比灌肠图像中诊断先天性巨结肠的准确性和性能	2011年1月至2023年12月期间因疑似先天性巨结肠或其他临床适应症接受对比灌肠的221例儿科患者（278次对比灌肠）	医疗影像分析	先天性巨结肠	对比灌肠成像	深度神经网络	图像	221例患者（278次对比灌肠），平均年龄4.14岁，中位年龄2.65岁，男性64.8%，女性35.2%	PyTorch	DenseNet121	平衡准确率、敏感性、特异性、AUC-ROC、AUC-PR	NA
768	2026-05-30	A comprehensive multi-task deep learning model for kidney cancer: histological subtyping, clinical staging, and anatomical complexity grading 2026-Jun, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-026-12322-z PMID:41606245	研究论文	开发并验证了一个基于多相增强CT的多任务深度学习模型，用于同时评估恶性肾肿瘤的组织学亚型、临床分期和解剖复杂度分级	提出渐进式分层提取的多任务深度学习模型，通过共享特征同时完成三个预测任务，相比单任务模型在临床分期上表现更优，并减少了68%内存使用和提升60%速度	仅纳入两个中心的回顾性数据，样本量有限，未涉及多中心验证及前瞻性研究	实现术前对恶性肾肿瘤的组织学亚型、临床分期和解剖复杂度进行快速准确的综合评估，辅助手术方案优化	实体恶性肾肿瘤患者及其术前肾脏多相增强CT图像	计算机视觉, 数字病理学	肾癌	CT增强成像	多任务深度学习	CT图像	798名患者（中心A 620例，中心B 178例）	NA	渐进式分层提取网络	AUC, 决策曲线分析	NA
769	2026-05-30	Development and interpretation of a dual-energy CT-based deep learning radiomics model for predicting new cerebral ischemic lesions after carotid artery stenting: a multicenter study 2026-Jun, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-026-12351-8 PMID:41639308	研究论文	开发并解释基于双能CT的深度学习影像组学模型，用于预测颈动脉支架置入术后新发脑缺血性病变的多中心研究	首次结合双能CT多参数影像的深度学习特征、手工影像组学特征及临床影像危险因素，构建可解释的预测模型，并应用SHAP分析实现全局和局部解释	未明确提及局限性；可能受限于回顾性设计、样本量有限及外部验证仅一个中心	早期识别颈动脉支架置入术后发生新同侧缺血性病变的高危患者，以优化预防性治疗策略	三个中心接受颈动脉支架置入术的患者共336例	数字病理学、计算机视觉	脑血管疾病	双能CT成像	深度学习影像组学、支持向量机	图像（双能CT多参数图像）、临床影像数据	336例患者（训练集135例，内部验证集58例，外部测试集143例）	NA	NA	曲线下面积（AUC）	NA
770	2026-05-30	Automatic hepatic steatosis quantification using low-dose CT with deep learning-based noise reduction and CT fat fraction analysis software 2026-Jun-01, The British journal of radiology DOI:10.1093/bjr/tqag054 PMID:41787978	研究论文	利用深度学习降噪和CT脂肪分数分析软件，评估低剂量CT自动量化肝脂肪变性的准确性	首次评估深度学习降噪重建对低剂量CT中CT衍生脂肪分数准确性的提升效果，并系统分析不同辐射剂量下的诊断性能	未提及具体限制	评估CT衍生脂肪分数软件在不同辐射剂量下量化肝脂肪变性的准确性，并考察深度学习降噪的影响	肝移植活体供者候选人的肝脂肪变性	计算机视觉	肝脂肪变性	非对比CT、MRI、深度学习降噪重建	深度学习噪声降低模型	CT图像、MRI图像	125名参与者（平均年龄38±10岁，77名男性），29人（23%）有肝脂肪变性	NA	深度学习降噪重建网络	皮尔逊相关系数、受试者工作特征曲线下面积	NA
771	2026-05-30	A multi-toxicity deep learning approach for normal tissue complication probability modelling in head and neck cancer patients receiving radiotherapy 2026-Jun, Radiotherapy and oncology : journal of the European Society for Therapeutic Radiology and Oncology IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.radonc.2026.111486 PMID:41856253	研究论文	开发一种多毒性深度学习模型，用于预测头颈癌患者放疗后正常组织并发症概率	首次利用多任务深度学习建模多种毒性同时发生的关系，提升预测性能	多毒性模型在所有终点上并非一致提升，部分毒性预测性能低于单任务模型	通过同时预测多种放射性毒性，捕捉毒性间的关系以提高正常组织并发症概率建模性能	头颈癌患者放疗后的五种毒性：误吸、吞咽困难、唾液粘稠、味觉改变和口干症	机器学习	头颈癌	NA	深度学习模型	3D剂量分布、CT扫描、器官危象分割、患者特征	1418例头颈癌患者（多机构队列）	NA	NA	AUC	NA
772	2026-05-30	Enhancing Drug Response Prediction in Epilepsy with Emerging Multimodal Models: Focus on Clinical, Pharmacologic, and Genomic Factors 2026-Jun, CNS drugs IF:7.4Q1 DOI:10.1007/s40263-026-01295-8 PMID:42143205	综述	本文综述了新兴多模态模型在增强癫痫药物反应预测中的应用，重点关注临床、药理学和基因组因素	提出了利用人工智能和深度学习模型整合患者基因组风险因素与临床特征（如癫痫类型、MRI/EEG发现）进行多模态建模的新策略，并探讨了AI基础模型在癫痫小队列中的压缩表示能力	模型评估、数据可用性、伦理考虑和临床转化障碍等持续存在的挑战	探讨如何利用新兴技术（特别是AI和深度学习）提高癫痫药物反应预测的准确性，推动个体化抗癫痫药物处方	癫痫患者、抗癫痫药物、临床特征（癫痫类型、MRI/EEG发现）、基因组风险因素	机器学习	癫痫	NA	深度学习模型，AI基础模型	临床数据、药理学数据、基因组数据	NA	NA	NA	NA	NA
773	2026-05-30	Development of a quantitative multiparametric ultrasound and deep learning classifier for the detection of prostate cancer 2026-Jun, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-026-12323-y PMID:41612079	研究论文	开发了一种基于定量多参数超声和深度学习的分类器，用于检测临床显著性前列腺癌	首次利用3D多参数超声提取定量特征，结合深度学习分类器在较大规模的多中心前瞻性队列中准确检测临床显著性前列腺癌，并在外部数据集上验证了良好的泛化性能	未明确说明	开发一种基于深度学习的分类器，利用3D多参数超声的定量特征预测临床显著性前列腺癌的存在	327名疑似前列腺癌患者的前瞻性多中心队列	机器学习	前列腺癌	3D多参数超声，包括动态对比增强超声和剪切波弹性成像	3D深度学习分类器	定量超声特征	327名患者（250名用于训练和内部评估，77名用于外部评估）	NA	NA	受试者工作特征曲线下面积（ROC AUC）	NA
774	2026-05-30	Multimodal deep learning for laryngeal squamous cell carcinoma staging using CT and laryngoscopy 2026-Jun, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-025-12315-4 PMID:41617832	研究论文	开发并验证一种整合临床数据、增强CT和喉镜图像的多模态深度学习模型，用于区分早期和晚期喉鳞状细胞癌	首次将临床数据、增强CT和喉镜图像进行特征级融合，构建多模态深度学习模型用于喉癌术前分期，相较于单一模态方法显著提高诊断准确性和预后分层能力	NA	开发并验证一种多模态深度学习模型，整合临床数据、增强CT和喉镜图像，用于术前准确区分早期和晚期喉鳞状细胞癌	喉鳞状细胞癌患者	计算机视觉, 数字病理学	喉鳞状细胞癌	增强CT, 白喉镜	深度学习, 多示例学习, 逻辑回归	图像, 临床数据	450名患者（训练集235人，内部验证集101人，外部验证集114人）	PyTorch	CT深度学习模型, 喉镜多示例学习模型, 临床逻辑回归模型, 随机梯度下降分类器	AUC, 准确率, 灵敏度, 特异性, 校准曲线, 决策曲线分析, 一致性指数(C-index)	NA
775	2026-05-30	Auto-LSN: fully automated liver surface nodularity quantification in CT based on deep learning for the evaluation of advanced chronic liver disease 2026-Jun, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-026-12346-5 PMID:41642300	研究论文	提出基于深度学习的全自动肝脏表面结节性（LSN）量化算法auto-LSN，用于评估晚期慢性肝病	首次实现LSN量化的全自动化流程，并证明其诊断性能非劣于FDA批准的半自动化软件	回顾性双中心研究设计，样本量相对较小（127例）	验证全自动LSN算法在慢性肝病纤维化分期中的诊断效能，并评估其非劣效性	慢性肝病患者的肝脏CT图像和肝活检组织	计算机视觉	晚期慢性肝病、肝硬化	CT	深度学习	CT图像	127例患者（平均年龄68±12岁，97名男性）	NA	NA	AUC、Spearman相关系数、非劣效性检验	NA
776	2026-05-30	Predictions from deep learning propose substantial protein-carbohydrate interplay 2026-May-26, Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America IF:9.4Q1 DOI:10.1073/pnas.2523342123 PMID:42150072	研究论文	开发了深度学习模型PiCAP和CAPSIF2，预测蛋白质与碳水化合物的非共价相互作用，并发现约35-40%的蛋白质可能结合碳水化合物	提出了全新的蛋白质-碳水化合物结合预测方法PiCAP，并首次使用深度学习大规模预测蛋白质组中碳水化合物结合蛋白的比例，挑战了传统认为<5%蛋白质结合碳水化合物的观点	模型预测依赖人工标注数据集，可能受数据偏差影响；残基级预测CAPSIF2的Dice系数仅0.57，仍有改进空间	研发计算方法预测蛋白质与碳水化合物的非共价相互作用，揭示蛋白质-碳水化合物相互作用组	蛋白质与碳水化合物的相互作用，包括细胞表面蛋白和六种蛋白质组	机器学习	NA	NA	神经网络	蛋白质序列数据	手动整理的数据集包括已知碳水化合物结合蛋白和可能结合蛋白（转录因子、细胞骨架成分、小分子结合蛋白）	NA	PiCAP和CAPSIF2	平衡准确率、Dice系数	NA
777	2026-05-30	Opportunistic Cardiovascular Risk Assessment Using Routine Head CT in the Emergency Department 2026-May-26, Journal of the American College of Cardiology IF:21.7Q1 DOI:10.1016/j.jacc.2026.02.5095 PMID:41949516	研究论文	利用急诊科常规头部CT扫描进行机会性心血管风险评估	首次研究常规头部CT在心血管风险评估中的效用，并开发深度学习模型预测心血管疾病和估算冠状动脉钙化评分	回顾性研究设计，样本来自单一医疗机构（斯坦福医疗保健急诊科），可能存在选择偏倚	开发和验证从头部CT预测心血管疾病和估算冠状动脉钙化评分的深度学习模型，并评估其相对于临床风险因素的表现	无已知心血管疾病的成年急诊科患者	计算机视觉, 机器学习	心血管疾病	CT成像	深度学习模型	图像（CT扫描）	心血管疾病队列：27,990例患者；冠状动脉钙化队列：2,313例患者	NA	NA	一致性指数（C-index）, 受试者工作特征曲线下面积（AUC）	NA
778	2026-05-30	'Man vs. Machine: can ML algorithms diagnose headaches as accurately as clinicians? A systematic review.' 2026-May-26, Journal of neurology IF:4.8Q1 DOI:10.1007/s00415-026-13853-7 PMID:42189256	系统综述	系统评估基于人工智能和机器学习模型在成人头痛疾病分类诊断中的准确性、方法学质量和临床适用性，并与临床医生诊断进行比较	首次系统综述人工智能/机器学习模型与临床医生在头痛诊断中的准确性对比，并采用QUADAS-AI工具评估方法学质量	纳入研究普遍存在高偏倚风险，缺乏独立外部验证，导致诊断准确性估计不可靠	评估人工智能/机器学习模型诊断头痛障碍的准确性、方法学质量和临床适用性	成人头痛疾病分类诊断模型	机器学习	头痛障碍	机器学习、深度学习	传统机器学习, 深度学习, 混合或基于规则的方法	神经影像, 多模态数据, 神经生理信号, 临床问卷	74项研究共154,856名参与者	NA	NA	敏感度, 特异度, 受试者工作特征曲线下面积	NA
779	2026-05-30	Retraction Note: Structural configuration of sustainable sports industry based on deep learning and genetic algorithm 2026-May-26, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-026-54673-z PMID:42191804	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
780	2026-05-30	Detection of maxillary sinusitis of endodontic origin in cone-beam CT images using deep learning algorithms 2026-05-26, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-026-52147-w PMID:42192120	研究论文	利用深度学习算法在锥形束CT图像中检测牙源性上颌窦炎	提出了一种定制化的模型工作流程，包括解剖分类、分割和特征提取，最终实现多视图分类，能够区分正常上颌窦、牙源性上颌窦炎和非牙源性上颌窦炎	NA	开发并评估基于深度学习的模型，以自动检测锥形束CT图像中的牙源性上颌窦炎	锥形束CT扫描图像，包括正常上颌窦、牙源性上颌窦炎和非牙源性上颌窦炎病例	计算机视觉	上颌窦炎	锥形束CT	CNN	图像	NA	NA	ResNet, U-Net	准确率, 精确率, 召回率, F1分数, DICE系数	NA