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
1	2026-02-19	Detection and Classification of Peri-Implant Marginal Bone Loss in Cone-Beam Computed Tomography Using a Deep Learning Approach 2026-Apr, Clinical and experimental dental research IF:1.7Q3 DOI:10.1002/cre2.70308 PMID:41704078	研究论文	本研究评估了基于YOLOv8的深度学习模型在CBCT图像上自动检测和分级种植体周围边缘骨丢失的能力	首次将YOLOv8目标检测模型应用于CBCT图像中种植体周围边缘骨丢失的自动检测和分级	数据集规模有限，中度和重度病例的检测性能有所下降，需要进一步在多样化临床环境中验证	自动化检测和分级种植体周围边缘骨丢失	种植体周围边缘骨丢失	计算机视觉	牙科疾病	锥形束计算机断层扫描	CNN	图像	699张2D CBCT切片	YOLOv8	YOLOv8	准确率, 精确率, 召回率, F1分数, mAP@0.5, Kappa系数	NA
2	2026-02-19	Agri-vision Bangladesh: A multi-crop augmented image dataset for automated disease diagnosis in Bottle Gourd, Zucchini, Papaya, and Tomato 2026-Apr, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2026.112528 PMID:41704496	研究论文	本文介绍了Agri-Vision Bangladesh数据集，这是一个用于自动化疾病诊断的增强图像数据集，涵盖葫芦、西葫芦、木瓜和番茄四种作物	针对孟加拉国地区特定农业数据稀缺问题，创建了一个包含28个类别、经过专家验证的增强图像数据集，并采用几何和光度变换进行数据扩充	NA	推动精准农业中计算机视觉算法的发展，实现细粒度分类、目标检测和跨作物迁移学习	葫芦、西葫芦、木瓜和番茄四种作物的疾病图像	计算机视觉	NA	图像采集与数据增强	CNN, Vision Transformers	图像	5266张原始图像，通过增强后总计28000张图像	NA	NA	NA	NA
3	2026-02-19	Benchmarking geometric lamellar orientation: A large-scale synthetic dataset for quantification of ferrite-pearlite steels 2026-Apr, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2025.112439 PMID:41704504	研究论文	本文介绍了一个用于铁素体-珠光体钢自动分割的大规模合成数据集，旨在训练和评估深度学习模型	通过计算管道生成大规模合成数据集，模拟珠光体团的几何片层取向，为材料科学中的高通量定量分析提供资源	数据集为合成生成，可能无法完全覆盖真实实验条件下的所有变异	开发用于铁素体-珠光体钢定量金相学的自动化分割方法	铁素体-珠光体钢的珠光体团和铁素体晶粒	计算机视觉	NA	计算管道合成，基于成核和生长现象的模拟	深度学习模型	图像	10,499张合成显微图像（512×512像素）	NA	NA	NA	NA
4	2026-02-19	Comprehensive image dataset of flexible pavement: Alligator cracks and edge-breaks from national highway (N6) of urban areas 2026-Apr, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2026.112531 PMID:41704514	研究论文	本文介绍了一个结构化路面表面图像数据集，旨在推动自动路面状况评估和数据驱动的道路基础设施监测研究	提供了一个包含三种路面状况类别（鳄鱼裂缝、边缘破损和完好路面）的全面图像数据集，共12,000张原始图像，在真实世界条件下采集，并已标准化和分区以支持可重复性研究	数据集仅来自孟加拉国Pabna地区的国家高速公路N6特定路段，可能无法完全代表其他地区或环境条件下的路面状况	推动自动路面裂缝检测和分类研究，以及计算机视觉和深度学习模型的基准测试	柔性路面的表面图像，特别是鳄鱼裂缝、边缘破损和完好路面	计算机视觉	NA	智能手机相机图像采集	NA	图像	12,000张原始图像（每类4,000张）	NA	NA	NA	NA
5	2026-02-19	A dataset for human-written and AI-generated code source classification 2026-Apr, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2026.112527 PMID:41704515	研究论文	本文介绍了一个专门用于区分人类编写代码与AI生成代码的数据集，旨在支持开发领域特定的AI代码检测工具	创建了首个专门针对多种编程语言（Python、Java、C、C++）的大规模人工标注代码来源数据集，包含平衡的人类编写和AI生成样本	数据集仅包含四种编程语言，且AI生成代码仅来自ChatGPT API，未涵盖其他AI代码生成工具	解决计算机科学教育中验证学生代码真实性的挑战，开发专门针对编程语言的AI代码检测系统	代码样本的来源分类（人类编写 vs AI生成）	自然语言处理	NA	代码生成与分类	NA	代码文本	10000个标注代码样本（5000个人类编写 + 5000个AI生成），涵盖Python、Java、C、C++四种语言	NA	NA	NA	NA
6	2026-02-19	3D Mitochondria Shape Library for Optical Microscopy (3DMSL): A multimodal dataset for deep learning based mitochondrial analysis 2026-Apr, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2026.112507 PMID:41704521	研究论文	本文介绍了3DMSL，一个用于光学显微镜的3D线粒体形状库，旨在为深度学习模型训练提供大规模注释数据集	利用高分辨率电子显微镜数据，通过物理模拟器生成荧光显微镜图像数据集，包含多种3D形状表示格式，支持多种深度学习应用	NA	解决荧光显微镜图像分析中注释数据稀缺的问题，为细胞器分析提供训练资源	线粒体的3D形状	计算机视觉	NA	电子显微镜，物理模拟器	NA	3D图像，网格，点云，隐式形状	超过27,000个线粒体实例	NA	NA	NA	NA
7	2026-02-18	Fast cardiac magnetic resonance (CMR) protocol for biventricular functional assessment and tissue characterisation 2026-Apr-15, International journal of cardiology IF:3.2Q2 DOI:10.1016/j.ijcard.2026.134197 PMID:41605334	研究论文	本研究比较了传统标准心脏磁共振协议与结合深度学习重建的新型快速协议，在图像质量、功能测量、心肌表征和总扫描时间方面的表现	引入了基于深度学习的快速心脏磁共振协议，显著缩短了扫描时间，同时保持了图像质量和功能测量的准确性	研究样本为连续患者，可能存在选择偏倚；未评估长期临床结果	比较传统与快速心脏磁共振协议的性能，以缩短扫描时间并维持诊断质量	已知或疑似心肌疾病的患者	数字病理学	心血管疾病	心脏磁共振成像	深度学习	图像	100名连续患者	NA	NA	Likert评分、心室大小、功能、左心室质量、采集时间	NA
8	2026-02-18	Mitigating data center bias in cancer classification: Transfer bias unlearning and feature size reduction via conflict-of-interest free multi-objective optimization 2026-Apr, Artificial intelligence in medicine IF:6.1Q1 DOI:10.1016/j.artmed.2026.103351 PMID:41554188	研究论文	本文提出了一种基于冲突利益无关多目标优化的遗忘学习方法，以减轻癌症分类中数据中心偏见的负面影响	通过冲突利益无关多目标优化训练遗忘层，明确减少对无关模式的依赖，并联合降低特征维度和排除冲突利益样本	研究主要关注癌症相关特征和数据中心的偏见，尽管方法具有模型无关性，但未在其他领域广泛验证	减轻深度学习模型在癌症分类中的数据中心偏见，提高模型在未见数据中心上的泛化能力	癌症相关特征和包含数据中心偏见的训练数据	机器学习	癌症	深度学习特征提取	深度学习模型	特征数据	NA	NA	NA	内部准确率, 外部准确率	NA
9	2026-02-18	IKDP: Implicit Knowledge Enhanced Disease Prediction via heterogeneous admission sequence graphs 2026-Apr, Artificial intelligence in medicine IF:6.1Q1 DOI:10.1016/j.artmed.2026.103365 PMID:41604873	研究论文	提出一种基于异质入院序列图的隐式知识增强疾病预测模型（IKDP），以改进电子健康记录中的疾病关系表示与预测	通过构建异质入院序列图捕获隐式知识（如患者间相似性与潜在疾病关联），并设计辅助预训练策略与端到端优化框架，同时利用关键路径分析与相似患者信息增强预测可解释性	未明确说明模型在外部数据集上的泛化能力或对特定疾病类型的适用性限制	提升基于电子健康记录的疾病预测准确性并增强预测可解释性	电子健康记录中的患者入院序列数据	医疗人工智能	NA	异质图构建与表示学习	图神经网络	序列化医疗事件数据	NA	NA	异质入院序列图（SeqGs）	NA	NA
10	2026-02-18	Comprehensive review of heart disease prediction: A comparative study from 2019 onwards 2026-Apr, Artificial intelligence in medicine IF:6.1Q1 DOI:10.1016/j.artmed.2026.103354 PMID:41619515	综述	本文对2019年以来心脏疾病预测的研究现状进行了全面回顾和比较分析，探讨了从传统诊断技术向现代机器学习和深度学习方法转变的趋势	系统性地评估了各种预测算法的有效性和局限性，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潜在影响	作为综述文章，主要基于现有文献进行分析，未提出新的原始模型或进行实证数据验证	评估心脏疾病预测领域的最新进展，为未来研究提供路线图	心脏疾病预测相关的机器学习与深度学习算法及文献	机器学习	心血管疾病	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
11	2026-02-18	Uncertainty in deep learning for EEG under dataset shifts 2026-Apr, Artificial intelligence in medicine IF:6.1Q1 DOI:10.1016/j.artmed.2026.103374 PMID:41650580	研究论文	本研究探讨了在脑电图数据分类任务中，不同集成学习策略对模型性能和不确定性估计的影响，特别是在数据集偏移情况下的表现	系统评估了集成方法和蒙特卡洛丢弃法在脑电图分类任务中的不确定性估计能力，并首次在模拟脑电图特定偏移（噪声、漂移、频率扰动）的场景下进行了测试	研究主要关注脑电图数据和特定疾病分类任务，其结论在其他模态医学数据或任务中的普适性有待验证	研究深度学习模型在脑电图数据分类中的不确定性估计，特别是在数据集偏移或分布外场景下的可靠性	用于分类正常、轻度认知障碍和痴呆的脑电图数据	机器学习	老年疾病	脑电图	深度学习集成模型, 蒙特卡洛丢弃	脑电图信号	大型脑电图数据集（具体数量未在摘要中说明）	NA	NA	分类性能指标, 不确定性估计可靠性	NA
12	2026-02-18	A novel ECG QRS complex detection algorithm based on dynamic Bayesian network 2026-Apr, Artificial intelligence in medicine IF:6.1Q1 DOI:10.1016/j.artmed.2026.103370 PMID:41653675	研究论文	本文提出了一种基于动态贝叶斯网络的新型心电图QRS波群检测算法，通过整合RR间期概率分布和波形信息，提高了噪声鲁棒性	首次将动态贝叶斯网络应用于QRS检测，并整合RR间期概率分布，通过无监督参数优化适应个体差异，实现了波形与节律信息的统一概率建模	NA	提高可穿戴心电图设备中QRS波群检测的准确性和噪声鲁棒性	心电图信号中的QRS波群	机器学习	心血管疾病	动态贝叶斯网络，期望最大化算法	动态贝叶斯网络	心电图信号	NA	NA	动态贝叶斯网络	准确性，噪声鲁棒性，泛化能力，实时性，可扩展性	NA
13	2026-02-18	EEG-based epileptic seizure prediction with patient-tailored spectral-spatial-temporal feature learning 2026-Apr, Artificial intelligence in medicine IF:6.1Q1 DOI:10.1016/j.artmed.2026.103371 PMID:41633018	研究论文	本文提出了一种基于EEG的癫痫发作预测方法，通过患者定制的谱-空-时特征学习网络（PSP-Net）实现个性化预测	引入了患者定制的谱-空-时特征学习网络（PSP-Net），结合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，自适应提取患者特异性特征	未明确说明模型在临床环境中的实时应用限制或跨患者泛化能力的详细评估	开发一种更有效且可解释的癫痫发作预测方法，以提升患者生活质量	癫痫患者的脑电图（EEG）信号	机器学习	癫痫	脑电图（EEG）	深度学习网络	EEG信号	多个公开可用的癫痫数据集	未明确指定	注意力时序卷积网络	未明确指定	NA
14	2026-02-17	Deep learning-guided engineering of pectinase for enhanced catalytic performance in tobacco processing 2026-Apr, Bioresource technology IF:9.7Q1 DOI:10.1016/j.biortech.2026.134028 PMID:41554444	研究论文	本研究利用深度学习指导果胶酶工程，通过ProteinMPNN和多重序列比对进行残基重设计，显著提升了酶的催化性能和热稳定性，并改善了烟草加工中的感官品质	采用深度学习（ProteinMPNN）结合多重序列比对进行果胶酶理性设计，实现了72个突变，催化活性提升8.9倍，热稳定性增加10°C，并首次将酶性能提升与终端产品（烟草）感官品质改善直接关联	未明确说明突变筛选的计算成本、实验验证的样本量细节，以及在其他工业底物中的普适性验证	通过深度学习指导酶工程，提升果胶酶的催化性能和工业应用潜力	果胶酶及其突变体	机器学习	NA	深度学习, 多重序列比对, 分子动力学分析	ProteinMPNN	蛋白质序列数据, 结构数据	NA	NA	ProteinMPNN	催化活性倍数提升, 最适温度变化, pH稳定性范围	NA
15	2026-02-17	Accurate enzyme specificity constant prediction with iESC 2026-Apr, Bioresource technology IF:9.7Q1 DOI:10.1016/j.biortech.2026.134067 PMID:41592658	研究论文	本文介绍了一种名为iESC的深度学习模型，用于仅基于酶序列和底物结构准确预测酶特异性常数（如K和k）	开发了首个仅依赖酶序列和底物结构即可预测酶特异性常数的深度学习模型iESC，显著优于现有最先进模型	未明确说明模型在未见酶或底物上的泛化能力，以及数据预处理可能引入的偏差	准确预测酶特异性常数（K和k），以替代传统耗时费力的实验测量方法	酶序列和底物结构	机器学习	NA	深度学习	深度学习模型	序列数据、结构数据	41,907个酶-底物动力学参数	NA	iESC	决定系数（R）、均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）	NA
16	2026-02-17	Axial length prediction Model based on screening fundus photography data in school-age children 2026-Apr, Experimental eye research IF:3.0Q1 DOI:10.1016/j.exer.2026.110893 PMID:41611113	研究论文	本研究开发了基于学龄儿童筛查性眼底摄影数据的深度学习模型，用于预测眼轴长度	首次利用接近正常的彩色眼底照片，结合年龄和屈光度等临床参数，通过深度学习预测儿童眼轴长度，并揭示了眼底血管区域对预测的重要性	研究样本仅来自6-10岁学龄儿童，未包含其他年龄段；纳入性别参数反而降低了模型性能，其机制尚不明确	开发能够利用筛查性眼底照片预测儿童眼轴长度的深度学习模型	6-10岁学龄儿童的彩色眼底照片及相关临床参数	数字病理	眼科疾病	彩色眼底摄影	CNN	图像	2779名儿童的3840张彩色眼底照片	PyTorch	ResNet101	相关系数R	NA
17	2026-02-16	Ultrasound-guided sound speed correction for photoacoustic computed tomography 2026-Apr, Photoacoustics IF:7.1Q1 DOI:10.1016/j.pacs.2026.100804 PMID:41685117	研究论文	本文提出了一种基于双模态深度学习的框架，通过联合处理配准的光声和超声图像来校正组织中的异质声速，以提高光声计算机断层扫描的图像质量	提出了一种利用配准超声图像中的丰富散斑和高信噪比信息来估计空间变化声速图，并将其与光声图像融合以校正声速畸变的新方法	该方法在数值和组织模拟体模上进行了测试，并展示了跨域泛化能力，但未提及在更广泛或更复杂临床场景中的验证	提高光声计算机断层扫描中因组织异质声速导致的图像畸变校正的准确性和效率	光声和超声双模态图像	计算机视觉	NA	光声计算机断层扫描，超声成像	深度学习	图像	数值模拟体模、组织模拟体模和活体数据	NA	NA	图像质量（结构细节增强、声学伪影减少）	NA
18	2026-02-14	Diagnostic value of a second-generation super-resolution deep learning-based reconstruction combined with a metal artifact reduction algorithm for pelvic CT 2026-Apr, Skeletal radiology IF:1.9Q3 DOI:10.1007/s00256-025-05080-4 PMID:41240086	研究论文	本研究评估了第二代超分辨率深度学习重建算法与金属伪影减少算法结合在骨盆CT图像中的诊断价值	首次将第二代超分辨率深度学习重建与金属伪影减少算法结合应用于金属髋关节植入患者的CT图像评估	回顾性研究设计，样本量较小（40例患者），仅评估了骨盆区域	评估深度学习重建算法与金属伪影减少算法结合对CT图像质量的改善效果	金属髋关节植入患者的骨盆CT图像	医学影像分析	骨科植入物相关	CT成像	深度学习重建算法	医学影像	40例患者（30例女性，年龄54-93岁）	NA	第二代超分辨率深度学习重建	标准差, 伪影指数, 5点评分	NA
19	2026-02-13	Development of a deep learning-based histological evaluation model for critical-size bone defect healing in rats - an objective tool 2026-Apr, Bone IF:3.5Q2 DOI:10.1016/j.bone.2026.117791 PMID:41525839	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的组织学评估模型，用于客观评估大鼠临界尺寸骨缺损的愈合情况	首次将改进的U-Net模型应用于Movat五色染色组织切片，实现骨愈合阶段的语义分割与分类，并开发了可量化的骨愈合评分系统	研究仅基于大鼠模型，尚未在临床人体样本中验证；训练数据量相对有限（n=669）	开发客观、可扩展的骨愈合组织学评估工具，减少人工评估的主观性和时间消耗	大鼠股骨临界尺寸缺损模型的组织学切片	数字病理学	骨科疾病	组织学染色（Movat pentachrome染色）	CNN	图像	669张组织学切片图像	未明确说明	改进的U-Net	Spearman相关系数, 平均绝对偏差, ICC（组内相关系数）	NA
20	2026-02-13	Optimized data augmentation for osteosarcoma detection in deep and lightweight networks 2026-Apr, Journal of orthopaedics IF:1.5Q3 DOI:10.1016/j.jor.2025.12.013 PMID:41675170	研究论文	本文提出了一种系统性的深度学习方法，研究预处理和数据增强对骨肉瘤图像分类的影响	通过控制数据增强设置（无增强及每类合成图像数量）系统研究数据集扩大对模型泛化性能的影响，并强调增强效果与模型类型相关	统计分析显示模型间差异不显著（p > 0.05），可能限制了对最优模型选择的明确结论	优化数据增强策略以提升骨肉瘤检测在深度和轻量网络中的性能	骨肉瘤的H&E染色组织病理学图像	计算机视觉	骨肉瘤	组织病理学成像	CNN	图像	来自公开UT Southwestern/UT Dallas骨肉瘤数据集的图像，增强设置包括每类650、1000和1500张合成图像	TensorFlow, Keras	VGG19, InceptionV3, InceptionResNetV2, NasMobileNet	准确率, 敏感度, 特异度, ROC-AUC	NA