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
681	2026-03-28	Advances and challenges in AI-assisted MRI for lumbar disc degeneration detection and classification 2026-Mar, European spine journal : official publication of the European Spine Society, the European Spinal Deformity Society, and the European Section of the Cervical Spine Research Society IF:2.6Q1 DOI:10.1007/s00586-025-09179-z PMID:40707791	综述	本文综述了人工智能在基于MRI的腰椎间盘退变检测与分类中的应用、挑战及未来方向	全面概述了AI在腰椎间盘退变MRI分析中的应用，特别关注深度学习技术、混合模型及可解释性工具，并指出了临床转化面临的挑战	作为叙述性综述，可能未涵盖所有最新研究；且指出当前模型在泛化性、数据不平衡、可解释性及监管整合方面仍存在局限	综述AI（特别是机器学习和深度学习）在基于MRI的腰椎间盘退变检测与分级中的应用，评估其临床价值、当前局限及未来方向	腰椎间盘退变（IDD）的MRI图像	医学影像分析	腰椎间盘退变	MRI	CNN, 支持向量机, 混合模型（结合Transformer和多任务学习）	图像（MRI）	NA	NA	SpineNet, ResNet, U-Net	准确性, 可重复性	NA
682	2026-03-28	SpineScan: a deep learning model for lumbar spine MRI annotation and Pfirrmann grading assessment 2026-Mar, European spine journal : official publication of the European Spine Society, the European Spinal Deformity Society, and the European Section of the Cervical Spine Research Society IF:2.6Q1 DOI:10.1007/s00586-025-09537-x PMID:41182393	研究论文	本研究开发并验证了一个基于卷积神经网络的深度学习模型，用于自动化腰椎MRI的Pfirrmann分级评估，并创建了一个开源Web应用程序	开发了一个基于YOLOv8x架构的CNN模型，能够同时检测椎间盘并分类退变等级，并构建了开源的SpineScan Web应用，提高了模型的可访问性	模型对高度退变的Grade V椎间盘性能较低，可能由于对比度差和边界不清晰	开发并验证一个自动化的Pfirrmann分级系统，用于评估腰椎间盘退变	腰椎MRI扫描中的椎间盘	计算机视觉	腰椎间盘退变	MRI	CNN	图像	484个腰椎MRI扫描	PyTorch	YOLOv8x	准确率, 精确率, 召回率, 平均精度均值	NA
683	2026-03-28	Automated analysis of paraspinal muscles: segmentation and multi-parameter quantification in lumbar CT using convolutional neural network 2026-Mar, European spine journal : official publication of the European Spine Society, the European Spinal Deformity Society, and the European Section of the Cervical Spine Research Society IF:2.6Q1 DOI:10.1007/s00586-025-09541-1 PMID:41191112	研究论文	本文开发了一种基于卷积神经网络的深度学习算法，用于在腰椎CT中自动分割和量化八块脊柱旁肌肉	首次提出使用深度学习算法自动分割和量化八块腰椎脊柱旁肌肉，并计算多个肌肉参数，克服了手动方法的耗时和变异性问题	样本量相对较小（100例CT扫描），且未提及外部验证或跨中心数据测试	开发自动分割和量化腰椎脊柱旁肌肉的深度学习工具，以支持大规模流行病学研究	腰椎CT图像中的八块脊柱旁肌肉（双侧腰大肌、腰方肌、竖脊肌和多裂肌）	数字病理学	脊柱相关疾病	CT成像	CNN	图像	100例腰椎CT扫描（年龄55.02±16.2岁，62名女性）	NA	TransUNet	Dice相似系数, Hausdorff距离, 平均交并比, 组内相关系数	NA
684	2026-03-28	External validation of SpineNetv2 deep learning system for automated lumbar spine MRI analysis: A multi-pathology diagnostic agreement study 2026-Mar, European spine journal : official publication of the European Spine Society, the European Spinal Deformity Society, and the European Section of the Cervical Spine Research Society IF:2.6Q1 DOI:10.1007/s00586-025-09543-z PMID:41204023	研究论文	本研究对公开可用的深度学习系统SpineNetv2在腰椎MRI多病理自动分析方面进行了独立外部验证，并与专家评估进行了对比	首次对SpineNetv2深度学习系统在多种腰椎病理诊断方面进行了独立外部验证，并系统比较了其与初级骨科医生的性能差异	Pfirrmann分级在老年患者和上腰椎间盘中的一致性下降，系统存在特异性导向特征，假阴性超过假阳性，不推荐依赖阴性结果	验证深度学习系统在腰椎MRI多病理自动分析中的诊断性能	491名患者的2,455个腰椎间盘（L1/2-L5/S1）	数字病理学	腰椎退行性疾病	磁共振成像（MRI）	深度学习系统	医学影像（MRI图像）	491名患者，2,455个腰椎间盘	NA	SpineNetv2	敏感性, 特异性, 阳性预测值, 阴性预测值, F1分数, Matthews相关系数, 精确一致性, 加权kappa, 平均绝对误差	NA
685	2026-03-28	Deep learning model for osteoporosis screening on chest CT with low tube voltage 2026-Mar, European spine journal : official publication of the European Spine Society, the European Spinal Deformity Society, and the European Section of the Cervical Spine Research Society IF:2.6Q1 DOI:10.1007/s00586-025-09540-2 PMID:41207963	研究论文	本研究开发了一种基于低管电压胸部CT图像的深度学习模型，用于骨质疏松筛查	利用低管电压（100 kV）胸部CT图像，结合两级网络（Bone-PSPNet和Ost-ClassNet）自动识别骨质疏松，为骨质疏松筛查提供了新的无创方法	研究为回顾性设计，样本量相对有限（649例），且仅基于单一机构的患者数据，可能影响模型的泛化能力	开发基于低管电压胸部CT的深度学习模型，用于骨质疏松的自动筛查	接受低管电压胸部CT和腰椎定量CT（QCT）检查的患者	计算机视觉	骨质疏松	低管电压CT（100 kV），定量CT（QCT）	深度学习模型	CT图像	649例患者（训练集518例，测试集131例）	NA	Bone-PSPNet, Ost-ClassNet	灵敏度, AUC	NA
686	2026-03-28	Spinal Cord Segmentation and Injury Detection based on Siamese Conventional WideRes Network using CT Image 2026-Mar, European spine journal : official publication of the European Spine Society, the European Spinal Deformity Society, and the European Section of the Cervical Spine Research Society IF:2.6Q1 DOI:10.1007/s00586-025-09587-1 PMID:41266913	研究论文	提出了一种基于Siamese卷积WideRes网络（SCWRes-Net）的深度学习新方法，用于CT图像中的脊髓分割和损伤检测	提出了一种新颖的SCWRes-Net模型，该模型集成了Siamese卷积神经网络（SCNN）和宽残差网络（WideResNet），用于解决脊髓损伤检测中的类别不平衡和图像变异性问题	NA	开发一种用于脊髓分割和损伤检测的深度学习模型	CT图像中的脊髓区域	计算机视觉	脊髓损伤	CT成像	CNN, Siamese网络	图像	NA	NA	Mask R-CNN, WideResNet, Siamese CNN	准确率, 真阴性率, 真阳性率	NA
687	2026-03-28	Application and assessment of deep learning to routine 2D T2 FLEX spine imaging at 1.5T 2026-Mar, European spine journal : official publication of the European Spine Society, the European Spinal Deformity Society, and the European Section of the Cervical Spine Research Society IF:2.6Q1 DOI:10.1007/s00586-025-09305-x PMID:40892229	研究论文	本研究评估了深度学习重建技术在1.5T磁共振脊柱成像中的应用效果，比较了DL重建与非DL重建的2D T2 FLEX图像质量	首次系统评估深度学习重建（AIR™ Recon DL）在1.5T磁共振常规脊柱2D T2 FLEX成像中的诊断图像质量和定量指标表现	样本量较小（41例患者），仅评估了特定病理类型，需要更大规模和多样化的队列研究来验证结果	比较深度学习重建与非深度学习重建的脊柱2D T2 FLEX磁共振图像的诊断质量和定量指标	41例临床需要进行颈椎或腰椎磁共振检查的患者	医学影像分析	脊柱疾病	2D T2 FLEX磁共振成像，DIXON型脂肪抑制技术	深度学习重建模型	磁共振图像	41例患者，39个病例评估	AIR™ Recon DL（GE HealthCare专有框架）	NA	信噪比（SNR），总变差（TV），边缘数量，脂肪分数（FF），诊断偏好评分	1.5T Voyager磁共振扫描仪（GE HealthCare），具体计算资源未明确说明
688	2026-03-28	Multi-class cervical spine fracture classification using deep ensemble model based on CT images 2026-Mar, European spine journal : official publication of the European Spine Society, the European Spinal Deformity Society, and the European Section of the Cervical Spine Research Society IF:2.6Q1 DOI:10.1007/s00586-025-09415-6 PMID:41057591	研究论文	本研究提出了一种基于CT图像的多类别颈椎骨折分类深度集成模型，用于精确识别骨折类型	提出了一种结合增强维纳滤波预处理、改进残差块辅助ResUNet分割、以及VGG16/ResNet深度特征与LGTrP纹理特征融合的集成分类框架，采用软投票策略整合多个分类器的概率输出	未明确说明模型在外部验证集上的泛化性能，也未讨论不同CT扫描参数对模型性能的影响	开发精确有效的颈椎骨折自动分类方法以辅助临床诊断	颈椎CT图像	计算机视觉	颈椎骨折	CT成像	集成模型, CNN	医学图像（CT）	NA	NA	ResUNet, VGG16, ResNet, LeNet, ShuffleNet, DCNN	准确率, 精确率, NPV	NA
689	2026-03-28	Dual HER2/ERα Inhibitors for Breast and Ovarian Cancer: An Integrated Computational Study on 1,2,4-Oxadiazole Derivatives 2026-Mar, Chemistry & biodiversity IF:2.3Q3 DOI:10.1002/cbdv.202503520 PMID:41889096	研究论文	本研究通过综合计算策略评估了一系列1,2,4-恶二唑衍生物作为HER2和ERα双重抑制剂的潜力	采用集成计算策略（包括DFT、分子对接、动力学模拟、药代动力学分析和机器学习模型）来评估1,2,4-恶二唑衍生物作为HER2/ERα双重抑制剂，并利用机器学习和深度学习模型进行化合物活性分类	研究结果需要后续实验验证，计算模型的预测性能可能受限于训练数据	评估1,2,4-恶二唑衍生物作为HER2和ERα双重抑制剂的潜力，以加速靶向癌症疗法的发现	1,2,4-恶二唑衍生物	机器学习	乳腺癌,卵巢癌	密度泛函理论（DFT）、分子对接、分子动力学模拟、药代动力学分析、机器学习	机器学习模型,深度学习模型	化学结构数据,计算模拟数据	一系列1,2,4-恶二唑衍生物	NA	NA	预测结合亲和力,复合物稳定性,口服生物利用度,心脏毒性风险,分类性能	NA
690	2026-03-27	Automated acquisition of explainable knowledge from unannotated colposcopic images for predicting the natural course of CIN2 2026-Mar-26, International journal of gynaecology and obstetrics: the official organ of the International Federation of Gynaecology and Obstetrics DOI:10.1002/ijgo.70976 PMID:41884887	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的预后模型，利用阴道镜图像预测CIN2的自然病程结局（消退、持续、进展），并提供临床风险分层	首次利用无标注的阴道镜图像通过自动化特征提取和聚类分析，结合机器学习模型预测CIN2预后，并提供了可解释的风险特征	研究为回顾性设计，样本量相对较小（212例），且仅基于单一中心数据，可能影响模型的泛化能力	开发预测宫颈上皮内瘤变2级（CIN2）自然病程结局的预后模型，实现个体化临床管理	212例诊断为CIN2的患者及其阴道镜图像（包括未染色、醋酸染色和卢戈碘染色图像）	数字病理学	宫颈癌	阴道镜成像，醋酸染色，卢戈碘染色	逻辑回归, XGBoost, 随机森林, Extra Trees	图像	212例患者	Scikit-learn, XGBoost	NA	宏AUC, 灵敏度, 准确率, 精确召回曲线, 决策曲线分析	NA
691	2026-03-27	A Two-Module Parallel Dual-Domain Network for interior tomography reconstruction 2026-Mar-26, Journal of X-ray science and technology IF:1.7Q3 DOI:10.1177/08953996261433954 PMID:41885505	研究论文	本文提出了一种用于内部断层扫描重建的双模块并行双域网络（TPDDN），通过整合投影域和图像域信息来提升重建图像质量	提出了一个端到端的深度学习框架TPDDN，包含初始恢复模块和交互融合模块，通过并行交互分支实现投影域与图像域的双向特征交互与信息融合，有效抑制截断数据引起的杯状伪影	NA	开发一种并行网络，有效整合投影域和图像域信息，以改进内部断层扫描重建	内部断层扫描重建	计算机视觉	NA	计算机断层扫描（CT）	深度学习网络	图像	NA	NA	双模块并行双域网络（TPDDN）	定性性能，定量性能	NA
692	2026-03-27	Enhancing drug synergy in malignant diseases with deep architecture optimization algorithms 2026-Mar-26, Computer methods in biomechanics and biomedical engineering IF:1.7Q3 DOI:10.1080/10255842.2026.2646310 PMID:41885799	研究论文	本文通过超参数优化算法提升深度学习模型在预测恶性疾病药物协同作用方面的性能	强调超参数优化算法在药物协同作用预测模型中的关键作用，并探讨不同优化策略和超参数选择对模型效果的影响	超参数优化的效果高度依赖于具体任务和数据集，可能缺乏普适性	优化深度学习模型的超参数以提高恶性疾病药物协同作用的预测准确性	恶性疾病（如癌症）的药物协同作用预测	机器学习	癌症	深度学习	深度学习模型	大规模数据集（可能包括药物筛选数据）	NA	NA	NA	准确率	NA
693	2026-03-27	Fundus tessellation density as a quantitative marker of myopia progression: a five-year longitudinal deep learning study 2026-Mar-26, Graefe's archive for clinical and experimental ophthalmology = Albrecht von Graefes Archiv fur klinische und experimentelle Ophthalmologie DOI:10.1007/s00417-026-07200-9 PMID:41886079	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
694	2026-03-27	Fast and accurate identification of emerging viral reassortment from genome sequences 2026-Mar-19, Nucleic acids research IF:16.6Q1 DOI:10.1093/nar/gkag255 PMID:41885208	研究论文	本研究开发了一种名为VReassort的工具，用于基于基因组序列快速准确地识别新兴病毒重配事件	结合深度学习模型和系统发育树衍生特征，实现了对病毒重配事件的高效检测，速度比基准工具快100倍以上	未明确说明工具在其他类型分段病毒上的泛化性能限制	开发快速准确识别新兴病毒重配事件的工具	分段病毒基因组序列，特别是甲型流感病毒和轮状病毒	生物信息学	流感	基因组测序	深度学习模型	基因组序列数据	模拟数据、约1000株甲型流感病毒株、超过8000株甲型流感病毒株的大规模数据	NA	NA	F1分数	NA
695	2026-03-27	A deep learning approach to broadband modal propagation in various shallow water waveguides 2026-Mar-01, The Journal of the Acoustical Society of America IF:2.1Q1 DOI:10.1121/10.0043177 PMID:41885549	研究论文	本文提出了一种基于神经网络的深度学习方法，用于近似和加速水下声学传播中的宽带模态参数计算	引入神经网络来预测模态参数（如水平波数和模态深度函数），以替代计算密集型的传统模态模拟方法，显著提高计算效率	模型训练基于范围独立的环境，可能无法完全适应动态海洋环境或未知海底的复杂变化	加速水下声学传播模拟，特别是针对宽带信号或迭代应用如反演	浅海波导中的声学模态传播	机器学习	NA	神经网络	神经网络	模拟数据	使用Kraken正常模态代码生成的训练数据，覆盖50-500 Hz频率范围和可变环境参数的浅海波导	NA	NA	NA	NA
696	2026-03-24	MML-DTI: Multimanifold Learning with Hyperbolic Graph Neural Networks for Enhanced Drug-Target Interaction Prediction 2026-Mar-23, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.5c02826 PMID:41802299	研究论文	提出了一种结合双曲空间和欧几里得空间的多流形学习框架，用于增强药物-靶点相互作用预测	首次将双曲图神经网络用于药物-靶点相互作用预测，通过多流形特征融合模块整合异构信息，有效捕捉生物数据的层次结构特性	未明确说明模型在更大规模或更复杂生物网络上的泛化能力，也未讨论计算复杂度与效率的具体对比	提高药物-靶点相互作用预测的准确性，以促进药物发现和重定位	小分子药物和靶点蛋白质	机器学习	NA	图神经网络，预训练语言模型	HGNN, GNN	分子图，化学指纹，语义嵌入	基准数据集（未指定具体数量）	NA	Hyperbolic Graph Neural Network	NA	NA
697	2026-03-24	Trustworthy Compound-Protein Interaction Prediction with Interpretable and Conformalized Cross-Attention Transformers 2026-Mar-23, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.5c02709 PMID:41790973	研究论文	本文提出了一个名为ConfBiXtCPI的集成框架，用于实现准确、可解释且具有统计严格不确定性量化的化合物-蛋白质相互作用预测	该研究首次将双向交叉注意力Transformer与Mondrian保形预测相结合，在实现最先进预测精度的同时，为多数类和少数类提供了有效的统计覆盖保证，并支持可解释的注意力机制和主动学习策略	未明确提及具体的数据集规模限制或计算资源需求，也未讨论模型在更广泛蛋白质家族或新型化合物上的泛化能力	开发一个可信赖的化合物-蛋白质相互作用预测框架，统一准确性、可解释性和不确定性量化	化合物-蛋白质相互作用	机器学习	NA	深度学习	Transformer	序列数据	NA	NA	双向交叉注意力Transformer	准确性, 错误发现率	NA
698	2026-03-24	Deep learning approach to super-resolution correction of brain MRI motion artifacts for accurate hippocampal volumetry 2026-Mar-22, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-026-44834-5 PMID:41866419	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
699	2026-03-24	A misclassification-aware explainable hybrid CNN-vision transformer framework for radiographic weld inspection 2026-Mar-22, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-026-44874-x PMID:41866427	研究论文	本文提出了一种混合CNN-Vision Transformer框架，用于提高焊接缺陷检测的可靠性和可解释性	结合CNN和Vision Transformer的混合架构，通过全局上下文建模显著提升视觉相似缺陷的区分能力，并利用可解释性方法减少误分类	NA	开发一种智能焊接检测框架，以提高缺陷分类的准确性和可解释性	焊接缺陷，包括裂纹、气孔和未焊透	计算机视觉	NA	NA	CNN, Vision Transformer	图像	使用RIAWELC射线焊接数据集和外部GDXray数据集	NA	混合CNN-Vision Transformer架构	准确率, 误分类率	NA
700	2026-03-24	A low-latency deep learning framework for volcanic ash cloud nowcasting using geostationary satellite imagery 2026-Mar-22, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-026-42230-7 PMID:41866598	研究论文	本文开发并验证了一种基于深度学习的近实时火山灰扩散临近预报方法，利用地球静止卫星图像实现低延迟预测	提出了一种完整的边缘计算工作流，能在五秒内完成数据下载和推理，并引入像素级事件注入算法以模拟不同规模的合成羽流场景	研究主要基于SEVIRI仪器的Ash RGB合成图像，可能未涵盖所有火山灰类型或气象条件，且合成羽流场景为假设性演示	开发低延迟的火山灰扩散临近预报系统，支持应急决策和场景可视化	火山灰卫星图像（来自EUMETSAT的SEVIRI仪器Ash RGB合成数据）及合成羽流场景	计算机视觉	NA	地球静止卫星观测（SEVIRI仪器Ash RGB合成）	深度学习模型	卫星图像	基于EUMETSAT SEVIRI仪器火山灰卫星图像档案的训练数据	NA	NA	结构相似性指数（SSIM）	NVIDIA Jetson AGX Orin边缘计算设备