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
841	2026-01-23	Chemo-prAIdict Breast: A deep learning solution for predicting residual disease on biopsies of breast cancer patients treated with neoadjuvant chemotherapy 2026-Feb-05, European journal of cancer (Oxford, England : 1990) DOI:10.1016/j.ejca.2026.116222 PMID:41518683	研究论文	开发了一种基于深度学习模型Chemo-prAIdict Breast，利用诊断活检的全切片图像预测乳腺癌患者新辅助化疗后的残留疾病	首次提出使用全切片图像的深度学习模型预测乳腺癌新辅助化疗后的残留疾病，并在大型队列中验证了其优于标准临床病理特征的性能	需要基于现代治疗方案的前瞻性研究来确立临床实用性	预测早期乳腺癌患者对新辅助化疗的敏感性，以帮助个体化治疗	接受新辅助化疗的早期乳腺癌患者	数字病理学	乳腺癌	全切片图像分析	深度学习模型	图像	初始纳入1140名患者，经筛选后分析928名（训练队列438名，外部验证队列490名）	NA	NA	AUC, Pearson相关系数	NA
842	2026-01-23	Peripapillary Choroidal Vascularity Index for Differentiating Papilledema from Pseudopapilledema: A Deep Learning-Based Approach 2026-Feb, Ophthalmology science IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.xops.2025.101024 PMID:41552652	研究论文	本研究使用深度学习算法比较了特发性颅内高压引起的视盘水肿与视盘玻璃膜疣引起的假性视盘水肿的视盘周围脉络膜血管指数	首次应用深度学习ResUNet模型结合体积平滑算法自动分割脉络膜，并量化视盘周围脉络膜血管指数以区分视盘水肿与假性视盘水肿	样本量较小，且为回顾性研究，可能存在选择偏倚	区分特发性颅内高压引起的视盘水肿与视盘玻璃膜疣引起的假性视盘水肿	特发性颅内高压患者、视盘玻璃膜疣患者及健康对照者的眼睛	数字病理学	眼科疾病	OCT	CNN	图像	138只眼睛（30只视盘水肿眼、30只假性视盘水肿眼、78只健康对照眼）	NA	ResUNet	均值比较、P值	NA
843	2026-01-23	Comparison of RETFound and a Supervised Convolutional Neural Network for Detection of Referable Glaucoma from Fundus Photographs 2026-Feb, Ophthalmology science IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.xops.2025.101008 PMID:41552656	研究论文	比较基于视觉Transformer的基础模型RETFound和监督卷积神经网络VGG-19在眼底照片中检测可转诊青光眼的性能	首次将自监督预训练的视觉Transformer基础模型RETFound与监督CNN模型VGG-19在青光眼检测任务中进行系统比较，并探讨了图像裁剪、训练数据规模及人口统计学因素对模型性能的影响	研究主要基于特定筛查项目数据，外部验证集规模较小（N=300），且未涉及其他类型青光眼或更广泛的临床场景	评估不同深度学习架构在青光眼自动筛查中的诊断性能	来自洛杉矶县卫生服务远程视网膜筛查项目的6,116名参与者的眼底照片	计算机视觉	青光眼	眼底摄影	Vision Transformer, CNN	图像	训练集8,996张，验证集3,002张，内部测试集1,000张，外部测试集300张眼底照片	未明确说明	RETFound, VGG-19	AUC-ROC, 敏感性, 特异性, F1分数	NA
844	2026-01-22	Deep Learning Photo Processing for Periodontitis Screening 2026-Feb, Journal of dental research IF:5.7Q1 DOI:10.1177/00220345251347508 PMID:40650464	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的口腔图像处理模型，用于牙周炎筛查	采用全局激活池化的多实例深度学习模型，无需图像标注地标，仅基于口腔正面视图图像即可准确识别II至IV期牙周炎，且模型关注的兴趣区域与牙周病专家高度一致	需要更多的开发和验证以将该方法推广为全球多人群的筛查工具	测试口腔图像中的诊断信息能否辅助深度学习算法检测牙周炎病例	在上海第九人民医院就诊的连续受试者及其口腔数字孪生图像	计算机视觉	牙周炎	深度学习图像处理	深度学习模型	图像	内部开发与测试387名受试者，外部测试183名受试者	NA	ResNet50	AUROC, 敏感性, 特异性	NA
845	2026-01-21	Nivolumab plus ipilimumab for potentially resectable hepatocellular carcinoma: Long-term efficacy and biomarker exploration 2026-Feb, Journal of hepatology IF:26.8Q1 DOI:10.1016/j.jhep.2025.08.035 PMID:40972843	研究论文	本研究评估了纳武利尤单抗联合伊匹木单抗在潜在可切除肝细胞癌患者中的长期疗效和安全性，并探索了治疗反应的预测性生物标志物	首次在潜在可切除肝细胞癌患者中探索纳武利尤单抗联合伊匹木单抗作为新辅助治疗的长期疗效，并通过基因组、转录组分析和免疫细胞谱分析揭示了三级淋巴结构形成与抗肿瘤免疫增强的关联	研究为单臂临床试验，缺乏对照组，样本量相对较小（43例患者），且患者群体中病毒性肝炎占主导，可能限制结果的普遍性	评估免疫检查点抑制剂联合疗法作为新辅助或围手术期治疗在肝细胞癌中的疗效和安全性，并探索治疗反应的生物标志物	潜在可切除的肝细胞癌患者	NA	肝细胞癌	基因组分析, 转录组分析, 免疫细胞谱分析, 光谱流式细胞术	深度学习算法	肿瘤组织样本, 外周血样本, 小鼠肝癌模型数据	43例患者（男性/女性：37/6；病毒性/非病毒性：41/2；巴塞罗那临床肝癌分期A/B/C：4/13/26），其中24例接受手术	NA	NA	客观缓解率, 4年无进展生存率, 4年总生存率, 主要病理学缓解率（>90%肿瘤坏死）	NA
846	2026-01-21	Comparing prostate diffusion weighted images reconstructed with a commercial deep-learning product to a deep learning phase corrected model at 1.5 T 2026-Feb, Clinical imaging IF:1.8Q3 DOI:10.1016/j.clinimag.2025.110681 PMID:41297172	研究论文	本研究比较了商业深度学习产品与新型深度学习相位校正模型在1.5T场强下重建前列腺扩散加权图像的质量	提出了一种新型深度学习相位校正重建模型，在1.5T场强下相比商业深度学习产品能显著降低图像噪声并提高信噪比	研究样本量较小（仅30例患者），且为单中心回顾性研究，可能影响结果的普遍性	评估新型深度学习相位校正模型在提升前列腺扩散加权图像质量方面的效果	接受前列腺多参数磁共振成像的30例连续患者	医学影像分析	前列腺癌	扩散加权成像，多参数磁共振成像	深度学习模型	磁共振图像	30例患者	NA	深度学习相位校正模型	信噪比，表观扩散系数值，图像噪声评估，定性图像评分	NA
847	2026-01-21	Quantification differences between supine and prone CT in interstitial lung disease 2026-Feb, Clinical imaging IF:1.8Q3 DOI:10.1016/j.clinimag.2025.110697 PMID:41418638	研究论文	本研究评估了间质性肺病患者仰卧位与俯卧位CT扫描在定量测量中的变异性和可重复性	首次系统比较了仰卧位与俯卧位CT在间质性肺病定量评估中的测量差异，并识别了影响体位间变异性的关键因素	研究为回顾性设计，样本仅来自单一机构，且未评估体位变化对临床决策的直接影响	评估俯卧位CT定量测量在间质性肺病评估中的可靠性与变异性	间质性肺病患者	数字病理学	间质性肺病	定量计算机断层扫描，深度学习软件分析	深度学习模型	CT图像	277名患者	NA	NA	组内相关系数，Bland-Altman分析，Pearson相关系数，Steiger's Z检验	NA
848	2026-01-21	Global trends and collaboration networks in radiology: A bibliometric analysis of the 500 most-cited articles in web of science 2026-Feb, Clinical imaging IF:1.8Q3 DOI:10.1016/j.clinimag.2025.110700 PMID:41455150	研究论文	本研究通过文献计量学方法分析了Web of Science核心合集中被引次数最高的500篇放射学、核医学和医学影像学文章，以揭示全球研究趋势和合作网络	首次对放射学领域高被引文献进行大规模文献计量分析，识别了关键机构、国家、作者和新兴研究主题（如深度学习和人工智能）	分析仅基于被引次数最高的500篇文章，可能无法代表整个放射学研究领域的全貌；数据截止到2025年6月，可能无法反映最新动态	分析放射学、核医学和医学影像学领域的全球研究趋势、合作网络和新兴方向	Web of Science核心合集中被引次数最高的500篇放射学相关文章	医学影像学	NA	文献计量分析	NA	文献元数据	500篇高被引文章	Biblioshiny, VOSviewer 1.6.20, Python 3.13.3	NA	被引次数、平均被引影响、关键词出现频率	NA
849	2026-01-20	Detecting Human Frequency-Following Responses Using an Artificial Neural Network 2026-Feb, Perceptual and motor skills IF:1.4Q4 DOI:10.1177/00315125251347006 PMID:40440687	研究论文	本研究探讨了使用三层人工神经网络检测由英语元音/i/的上升语调引发的人类频率跟随响应的有效性	首次将深度学习模型（人工神经网络）应用于频率跟随响应的检测，探索了其在听觉处理评估中的潜力	研究仅针对特定语调（英语元音/i/的上升语调）的FFR，未涵盖更广泛的声学条件或语言环境	评估人工神经网络在检测人类频率跟随响应方面的效能，为听觉处理评估和临床诊断提供基础	由英语元音/i/的上升语调引发的人类频率跟随响应神经信号	机器学习	NA	频谱域F0估计	ANN	FFR录音信号	NA	NA	三层人工神经网络	预测准确率	NA
850	2026-01-20	Evaluation of deep learning models for anterior segment OCT image segmentation during scleral lens wear 2026-Feb, Contact lens & anterior eye : the journal of the British Contact Lens Association IF:4.1Q1 DOI:10.1016/j.clae.2025.102484 PMID:40764201	研究论文	本研究评估了16种深度学习模型在巩膜镜佩戴期间前段OCT图像分割中的性能	首次系统比较了四种不同架构（U-Net、U-Net++、FPN、MA-Net）与五种编码器（EfficientNet-B4、DenseNet201、VGG19、ResNet34、Xception）组合在巩膜镜佩戴AS-OCT图像分割中的表现，并确定了U-Net++/VGG19为最佳组合	研究仅涉及正常角膜参与者，未包括角膜疾病或组织形态改变的病例，且部分模型在Bowman层与角膜基质界面存在误分类问题	评估深度学习模型在巩膜镜佩戴期间前段OCT图像分割中的准确性和性能	巩膜镜佩戴期间获取的前段光学相干断层扫描图像，包括巩膜镜前/后表面、角膜上皮前表面、基质前界面和内皮	计算机视觉	NA	前段光学相干断层扫描	深度学习模型	图像	15名正常角膜参与者在巩膜镜佩戴0和480分钟后获取的AS-OCT图像	NA	U-Net, U-Net++, FPN, MA-Net, EfficientNet-B4, DenseNet201, VGG19, ResNet34, Xception	Dice系数, 平均绝对边界误差	NA
851	2026-01-20	Harnessing deep statistical potential for biophysical scoring of protein-peptide interactions 2026-Feb, Acta pharmacologica Sinica IF:6.9Q1 DOI:10.1038/s41401-025-01659-8 PMID:41034399	研究论文	本文开发了一种名为DeepPpIScore的新型评分函数，用于评估蛋白质-肽相互作用，该方法结合了无监督几何深度学习和物理启发的统计势能	DeepPpIScore是首个利用无监督几何深度学习和物理统计势能来评分蛋白质-肽相互作用的模型，无需结合亲和力数据或分类标签进行训练，且在多个任务中展现出卓越的泛化能力	模型仅基于精选的实验结构进行训练，可能未覆盖所有蛋白质-肽相互作用的多样性，且未明确讨论其在未知结构或大规模数据集上的表现	开发一个高精度的评分函数，以改进蛋白质-肽相互作用的预测，并促进肽疗法的进展	蛋白质-肽相互作用	机器学习	NA	无监督几何深度学习，物理启发的统计势能	深度学习模型	三维结构数据	NA	NA	NA	结合亲和力预测，结合对识别，肽结合模式预测	NA
852	2026-01-20	Deep learning framework for bronchoscopic diagnosis of burn inhalation injury 2026-Feb, Burns : journal of the International Society for Burn Injuries IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.burns.2025.107770 PMID:41297238	研究论文	本研究开发了一个基于深度学习框架的支气管镜诊断系统，用于自动评估烧伤吸入性损伤的严重程度	首次将预训练的视觉Transformer模型应用于支气管镜图像，通过微调和数据增强技术，实现了对烧伤吸入性损伤的高精度自动分级，相比传统人工评分系统和其他深度学习模型，展现出更高的预测性能	研究样本量较小，仅包含36名患者的1089帧图像，可能影响模型的泛化能力；且数据来源于单一医疗中心，外部验证尚未进行	开发一个自动化的支气管镜分级系统，以提高烧伤吸入性损伤诊断的准确性和可靠性	烧伤吸入性损伤患者的支气管镜图像	计算机视觉	烧伤吸入性损伤	支气管镜检查	Vision Transformer (ViT)	图像	36名患者的1089帧质量控制图像	NA	Vision Transformer (ViT)	准确率, 精确率, F1分数, 召回率	NA
853	2026-01-20	Chromosome Image Classification Using Edge Fusion Attention Network 2026-Feb, Microscopy research and technique IF:2.0Q3 DOI:10.1002/jemt.70070 PMID:40884446	研究论文	本文提出了一种用于染色体图像分类的深度学习架构——边缘融合注意力网络（EFANet），通过结合自适应边缘保持融合算法和特征聚焦注意力网络，提高了染色体分类的准确性	提出了一种新的深度学习架构EFANet，结合了自适应边缘保持融合（AEPF）算法和特征聚焦注意力网络（FANet），以增强染色体边界识别和形态差异特征，从而提高分类精度	NA	解决染色体结构变异和边界不精确导致的分类困难，提高染色体图像分类的准确性	染色体图像	计算机视觉	遗传性疾病	NA	CNN	图像	NA	NA	EFANet, AEPF, FANet	准确率, F1分数, 精确率, 召回率	NA
854	2026-01-20	Physics-informed deep learning sharpens nano diagnostics for elusive pancreatic cancer 2026-Feb, Seminars in oncology IF:3.0Q2 DOI:10.1016/j.seminoncol.2025.152427 PMID:41129854	综述	本文探讨了物理信息深度学习在胰腺癌纳米诊断中的应用及其潜力	结合物理信息深度学习与人工智能、纳米医学和影像学，以提升胰腺癌的早期检测和个性化治疗	未提及具体实验数据或模型验证的局限性	改善胰腺癌的早期诊断和患者预后	胰腺癌患者，特别是高风险群体	数字病理学	胰腺癌	物理信息深度学习，人工智能，纳米医学，液体活检	深度学习模型	影像数据，合成数据	NA	NA	NA	NA	NA
855	2026-01-20	Accelerating 2D Kidney Magnetic Resonance Fingerprinting Using Deep Learning Based Tissue Quantification 2026-Feb, Journal of magnetic resonance imaging : JMRI IF:3.3Q1 DOI:10.1002/jmri.70150 PMID:41085013	研究论文	本文开发了一种基于深度学习的加速肾脏磁共振指纹成像方法，用于快速量化组织特性	首次将深度学习应用于加速肾脏MRF采集，实现了三倍加速且保持量化准确性	对于T1或T2值与健康组织差异较大的肾脏肿块，需要更多MRF时间帧才能保证准确量化	开发加速肾脏磁共振指纹成像的深度学习方法并评估其性能	健康受试者的肾脏及肾脏肿块患者的病变组织	数字病理学	肾脏疾病	磁共振指纹成像	深度学习	磁共振图像	开发集：36名健康受试者+20名肾脏肿块患者；测试集：4名健康受试者+16名患者	NA	NA	归一化均方根误差	NA
856	2026-01-20	Standardized evaluation of orthokeratology lens fitting status assisted by deep learning algorithm 2026-Feb, Contact lens & anterior eye : the journal of the British Contact Lens Association IF:4.1Q1 DOI:10.1016/j.clae.2025.102519 PMID:41115819	研究论文	本研究开发了一种基于YOLOv8n目标检测算法的标准化评估方法，用于在荧光素染色条件下定量评估角膜塑形镜的位移并客观评价其适配状态	首次将YOLOv8n目标检测算法应用于角膜塑形镜荧光素染色图像的自动识别与位移计算，实现了适配状态的客观、定量评估	对于经验丰富的适配医师可能无法显著提高效率，且未来需要扩大样本量并纳入多中心数据以验证泛化能力	开发一种标准化、客观的角膜塑形镜适配状态评估方法，以辅助临床评估并减少主观偏差	角膜塑形镜在荧光素钠染色下的适配过程视频及对应的眼科检查结果	计算机视觉	NA	荧光素钠染色成像	目标检测算法	视频、图像	117个记录角膜塑形镜荧光素钠染色适配过程的视频	NA	YOLOv8n	准确率, 召回率, F1分数, Kappa一致性检验	NA
857	2026-01-19	Accelerated Patient-specific Non-Cartesian Magnetic Resonance Imaging Reconstruction Using Implicit Neural Representations 2026-Feb-01, International journal of radiation oncology, biology, physics DOI:10.1016/j.ijrobp.2025.08.059 PMID:40915433	研究论文	本研究开发了一种名为k-GINR的新型两阶段隐式神经表示网络，用于加速非笛卡尔磁共振成像的重建	结合对抗性训练的隐式神经表示网络，能够直接重建非笛卡尔k空间数据，并在高加速比下表现出优越性能	NA	加速磁共振成像采集，减少图像伪影，提高重建效率	患者特异性非笛卡尔磁共振成像数据	医学影像	肝脏疾病	非笛卡尔采样磁共振成像	隐式神经表示, 生成对抗网络	k空间数据, 图像	118个前瞻性采集的StarVIBE T1加权肝脏扫描及相应线圈数据	NA	k-GINR, NeRP, k-NeRP, Deep Cascade CNN	峰值信噪比	NA
858	2026-01-19	Dose Reduction in 4-Dimensional Computed Tomography Imaging: Breathing Signal-Guided Deep Learning-Driven Data Acquisition 2026-Feb-01, International journal of radiation oncology, biology, physics DOI:10.1016/j.ijrobp.2025.08.047 PMID:40975131	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的呼吸信号引导数据采集方法，用于减少4D CT成像中的辐射剂量	利用患者呼吸信号指导深度学习模型预测最优投影数据采集时机，实现剂量减少，同时保持图像质量	研究为回顾性分析，需前瞻性验证；模型性能依赖于呼吸信号质量	减少4D CT成像中的辐射剂量，同时保持诊断质量	294名患者的1415个呼吸信号及104个独立临床4D CT扫描	医学影像处理	胸部肿瘤	4D CT成像	深度学习模型	呼吸信号、CT投影数据、图像	1415个呼吸信号（来自294名患者），104个独立4D CT扫描	NA	NA	Dice系数、Hausdorff距离、位移场、伪影频率	NA
859	2026-01-19	Real-Time Deep-Learning Image Reconstruction and Instrument Tracking in MR-Guided Biopsies 2026-Feb, Journal of magnetic resonance imaging : JMRI IF:3.3Q1 DOI:10.1002/jmri.70138 PMID:41035253	研究论文	本研究提出了一种基于深度学习的实时图像重建与器械跟踪方法，用于加速磁共振引导下的前列腺活检流程	首次在临床环境中使用深度学习对欠采样k空间数据进行实时图像重建和活检针导引器跟踪，并在真实患者数据上验证了高加速因子下的跟踪性能	前瞻性验证样本量较小（8例患者），且仅针对特定器械（活检针导引器）进行跟踪验证	通过深度学习加速磁共振引导活检的成像流程，实现实时器械跟踪以提高临床工作效率	接受经直肠磁共振引导活检的男性患者	医学影像分析	前列腺癌	2D Cartesian平衡稳态自由进动序列，3T磁共振成像	深度学习模型（具体架构未明确说明）	多切片MR DICOM图像，原始k空间数据	训练集：1289例男性患者（8464次扫描）；前瞻性测试集：8例男性患者（10个动态k空间样本）	NA	NA	器械尖端预测误差，成功帧比例（误差<5mm），威尔逊95%置信区间	NA
860	2026-01-18	Low-cost and dense fog-adapted monitoring for fermentation quality evaluation of black tea 2026-Feb-28, Food research international (Ottawa, Ont.) DOI:10.1016/j.foodres.2025.118188 PMID:41539772	研究论文	本研究提出了一种基于计算机视觉和深度学习的新方法，用于在浓雾环境中对红茶发酵质量进行低成本、原位、非破坏性监测	提出了一种新的发酵程度指标，并开发了适用于高湿度环境的计算机视觉系统，结合Cycle-Dehaze深度学习模型进行去雾处理，实现了红茶发酵质量的准确预测和可视化	研究仅针对红茶发酵过程，未涉及其他茶类或发酵食品，且模型在极端雾浓度下的性能可能受限	开发一种低成本、原位、非破坏性的红茶发酵质量监测方法	红茶发酵过程	计算机视觉	NA	计算机视觉，深度学习	Cycle-Dehaze，回归模型	图像	两个批次的样本，包括验证批次	NA	Cycle-Dehaze	残差预测偏差	NA