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
61	2026-04-14	Combining 3D iterative image reconstruction and deep learning to improve image quality of knee joint MRI fast sequences: a focus on meniscal injury evaluation 2026-Apr-01, Quantitative imaging in medicine and surgery IF:2.9Q2 DOI:10.21037/qims-2025-1845 PMID:41972033	研究论文	本研究探讨了结合三维迭代图像重建与深度学习的方法，以提升膝关节MRI快速序列的图像质量，并评估其在半月板损伤诊断中的性能	首次将三维迭代重建与深度学习模块（iQMR™）结合应用于加速膝关节MRI，在显著缩短扫描时间的同时，保持了与传统序列相当的图像质量和诊断一致性	研究为回顾性设计，样本量相对有限（116例患者），且仅评估了特定加速因子下的GRAPPA序列，未涵盖其他加速技术或更广泛的病理类型	旨在通过混合重建与深度学习流程，改善加速膝关节MRI的图像质量，并验证其在半月板损伤评估中的诊断效能	116例疑似膝关节病变患者（53男，63女，平均年龄53.7±16.9岁）的MRI图像	数字病理学	半月板损伤	磁共振成像（MRI），包括T1加权成像（T1WI）、质子密度加权成像（PDWI）及加速GRAPPA序列	深度学习	图像	116例患者	NA	NA	信噪比（SNR）、对比噪声比（CNR）、定性图像质量评分（5点Likert量表）、Stoller分级一致性（加权Kappa、组内相关系数ICC）	NA
62	2026-04-14	A comparative study of magnetic resonance imaging image-based deep learning and conventional turbo spin echo sequence in tumor-node staging of rectal cancer 2026-Apr-01, Quantitative imaging in medicine and surgery IF:2.9Q2 DOI:10.21037/qims-2025-1884 PMID:41972022	研究论文	本研究比较了深度学习重建的TSE序列与传统TSE序列在直肠癌肿瘤-淋巴结分期中的诊断性能、分期准确性和采集时间	首次将深度学习重建技术应用于直肠癌MRI的TSE序列，显著提高了T分期和N分期的准确性，并减少了扫描时间	样本量较小（60名患者），且为单中心研究，可能影响结果的普适性	比较深度学习重建TSE序列与传统TSE序列在直肠癌TN分期中的诊断性能	直肠癌患者的MRI图像	数字病理学	直肠癌	磁共振成像，深度学习图像重建	深度学习模型	MRI图像	60名直肠癌患者	NA	NA	准确性，敏感性，特异性，Kappa一致性系数	NA
63	2026-04-14	Development and validation of a deep learning radiomics model for predicting capsular invasion in small renal masses: a multicenter retrospective study 2026-Apr-01, Quantitative imaging in medicine and surgery IF:2.9Q2 DOI:10.21037/qims-2025-1-2539 PMID:41972042	研究论文	本研究开发并验证了一种基于CT图像的深度学习放射组学模型，用于无创预测小肾肿瘤的包膜侵犯	结合了放射组学特征和深度学习特征，并利用SHAP进行模型可解释性分析，为小肾肿瘤的术前评估提供了新的多中心验证工具	模型在外部测试集上的性能未显著优于单独的放射组学或深度学习迁移模型，且为回顾性研究	术前无创预测小肾肿瘤的肾包膜侵犯，以辅助治疗规划	小肾肿瘤患者	数字病理学	肾癌	CT成像	深度学习, 放射组学	CT图像	来自三个中心的413个小肾肿瘤样本（训练集330例，外部测试集83例）	PyRadiomics	ResNet50	AUC, 校准曲线, 决策曲线	NA
64	2026-04-14	Validation and feasibility of fast knee MRI using a deep learning-assisted 3D iterative image enhancement system 2026-Apr-01, Quantitative imaging in medicine and surgery IF:2.9Q2 DOI:10.21037/qims-2025-2099 PMID:41972050	研究论文	本研究探讨了使用深度学习辅助的三维迭代图像增强系统实现膝关节高分辨率快速MRI的可行性	首次将深度学习辅助的三维迭代图像增强系统应用于膝关节快速MRI，以在加速扫描的同时提升图像质量	研究为单中心前瞻性研究，样本量相对有限，且未评估长期临床影响	验证深度学习辅助的三维迭代图像增强系统在膝关节快速MRI中的可行性和图像质量提升效果	计划进行膝关节MRI平扫的患者	医学影像	膝关节疾病	磁共振成像	深度学习模型	MRI图像	134名患者	NA	NA	峰值信噪比, 多尺度结构相似性指数, 信噪比, 对比噪声比	NA
65	2026-04-14	Enhancing vision Mamba with two-dimensional position embedding and multiscale fusion for medical image segmentation 2026-Apr-01, Quantitative imaging in medicine and surgery IF:2.9Q2 DOI:10.21037/qims-2025-aw-2178 PMID:41972053	研究论文	本文提出了一种增强的视觉Mamba模型，通过引入二维位置嵌入和多尺度融合模块来提升医学图像分割的精度和计算效率	首次将二维位置嵌入和专门设计的多尺度特征融合块集成到视觉状态空间模型中，以解决Mamba顺序处理中细节信息丢失的问题	仅在三个公开数据集上进行了验证，未在更多样化的临床场景和私有数据上进行测试	设计一个既能准确识别目标病灶又能保证计算效率的医学图像分割模型	医学图像中的感兴趣区域和细粒度病灶	计算机视觉	NA	深度学习	视觉状态空间模型	医学图像	三个公开数据集	NA	Vision Mamba	Dice相似系数, 体积重叠误差, 对象间平均表面距离, Jaccard系数, 召回率	NA
66	2026-04-14	WENet: a lightweight dermoscopic image segmentation network with wide edge assistance generated by morphological erosion 2026-Apr-01, Quantitative imaging in medicine and surgery IF:2.9Q2 DOI:10.21037/qims-2025-1946 PMID:41972052	研究论文	本文提出了一种轻量级皮肤镜图像分割网络WENet，通过形态学腐蚀生成宽边缘辅助，以同时解决边缘分割挑战并保持低计算复杂度	设计了宽边缘辅助的轻量级分割网络，结合了挤压双路径卷积、统计多特征自适应通道重校准注意力模块以及宽边界生成器，在保持模型紧凑的同时显著提升了边缘分割性能	未明确说明模型在更广泛或更具挑战性的临床数据集上的泛化能力，也未详细讨论实时部署在边缘设备上的具体性能指标	设计一个同时解决边缘分割挑战并保持低计算复杂度的皮肤镜图像分割模型	皮肤镜图像中的病变区域	计算机视觉	皮肤病变	形态学腐蚀	CNN	图像	ISIC2017、ISIC2018和PH2数据集中的皮肤镜图像	NA	WENet	mIoU, 特异性	NA
67	2026-04-14	Hybrid CNN-GCN framework for brain tumor MRI classification: A graph-based approach to smart healthcare diagnostics 2026-Apr, Journal of applied clinical medical physics IF:2.0Q3 DOI:10.1002/acm2.70560 PMID:41972366	研究论文	本研究提出并验证了一种融合卷积神经网络和图卷积网络的混合计算框架，用于从磁共振成像中自动分类脑肿瘤	提出了一种新颖的混合CNN-GCN框架，将CNN的层次特征提取与GCN的关系推理相结合，并利用粒子群优化算法进行超参数调优以提高泛化能力	研究使用了公开的Kaggle数据集，可能无法完全代表临床实践中遇到的所有肿瘤形态和成像条件	开发一个自动化、高精度的脑肿瘤分类系统，以支持临床决策和智能医疗诊断	脑部磁共振成像	计算机视觉	脑肿瘤	磁共振成像	CNN, GCN	图像	未明确指定具体数量，但使用了公开的Kaggle MRI数据集，包含四类：胶质瘤、脑膜瘤、垂体瘤和无肿瘤	TensorFlow, PyTorch	InceptionV3	准确率, F1分数	NA
68	2026-04-14	[Gynecology, Obstetrics and Fertility - Reborn in the Digital Revolution] 2026-Apr, Harefuah PMID:41972445	综述	本文综述了人工智能（包括机器学习、深度学习和大型语言模型）在妇产科及生殖医学领域的应用进展，如图像处理、并发症预测和临床决策支持	强调了人工智能在提升胎儿异常检测、胚胎质量分类和妇科病理早期识别方面的变革性作用，并讨论了其在以色列独特医疗环境中的创新潜力	人工智能仅作为辅助工具，无法替代医学判断；模型可靠性、数据隐私安全及多语言（如希伯来语）应用有限仍是挑战	回顾人工智能工具在妇产科领域的植入进展，以促进个性化医疗和优化公共卫生资源利用	妇产科及生殖医学中的临床数据、医学影像（如产前超声）、病理样本及医疗记录	数字病理学	妇科疾病	机器学习, 深度学习, 大型语言模型	NA	图像, 文本	NA	NA	NA	诊断准确性, 假阳性率	NA
69	2026-04-12	Coalescence and translation: A language model for population genetics 2026-Apr-14, Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America IF:9.4Q1 DOI:10.1073/pnas.2518956123 PMID:41961853	研究论文	本文提出了一种基于Transformer的语言模型cxt，用于从基因组数据中推断种群遗传学中的溯祖时间	将溯祖时间推断问题重新定义为两种生物语言之间的翻译问题，并首次应用仅解码器Transformer模型来自回归地预测溯祖事件	模型在分布外场景下的准确性仍需通过微调来接近最优方法，且依赖于模拟数据进行训练	开发一种可扩展且通用的深度学习方法，用于从基因组数据中推断隐藏的进化过程和种群历史	人类和蚊子的种群基因组数据	自然语言处理	NA	基因组模拟	Transformer	基因组序列数据	基于stdpopsim目录的模拟数据训练，并在实证数据上应用	NA	仅解码器Transformer	准确性，校准后验分布	NA
70	2026-04-12	Deep-Learning-Based Automatic Measurement of the Distance Between the Maxillary Sinus and Maxillary Posterior Teeth on CBCT Images 2026-Apr-11, International endodontic journal IF:5.4Q1 DOI:10.1111/iej.70141 PMID:41964309	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习和三维点云算法的自动框架，用于在CBCT图像上量化上颌窦与上颌后牙之间的距离关系	结合U-Net卷积块注意力架构的深度学习分割模型与三维点云算法，实现了对上颌窦与上颌后牙距离的自动测量，提高了检测准确性和一致性	样本量相对较小（88个上颌窦和352颗上颌后牙），且成功检测率在1毫米阈值下为70.3%，仍有提升空间	探索基于CBCT图像的深度学习模型，自动测量上颌窦与上颌后牙之间的距离，以辅助临床诊断和治疗规划	上颌窦和上颌后牙	数字病理学	NA	锥形束计算机断层扫描	CNN	图像	88个上颌窦和352颗上颌后牙	NA	U-Net卷积块注意力架构	Dice相似系数, Jaccard系数, 成功检测率	NA
71	2026-04-12	Deep Learning-Enabled Multimodal AFM Image Enhancement: Correlation Analysis between Surface Topography and Multiphysics Fields 2026-Apr-10, Analytical chemistry IF:6.7Q1 DOI:10.1021/acs.analchem.5c06947 PMID:41961746	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的多模态AFM图像增强模型，用于分析纳米尺度下材料表面形貌与多物理场之间的相关性	提出了一种基于多模态数据融合的图像增强模型，利用深度学习框架从多尺度AFM数据中提取和增强特征，实现了表面形貌特征与物理性能之间的潜在关联分析	NA	实现纳米尺度下材料表面形貌与多物理场的同步关联分析，以推进材料表征技术的发展	染色体表面	计算机视觉	NA	原子力显微镜（AFM），超分辨率（SR）成像	CNN	图像	NA	NA	NA	NA	NA
72	2026-04-12	Accurate 3D Structure Prediction of Small Cyclic Peptides Containing Non-Canonical Amino Acid Residues Using an All-Atom Diffusion Model with Stereogenic Implementation 2026-Apr-10, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.5c03236 PMID:41962133	研究论文	本文提出了一种基于全原子扩散模型的方法，用于准确预测含有非标准氨基酸残基的小环肽的三维结构	通过改进AGDIFF扩散生成模型并引入立体化学校正步骤，解决了现有模型对含有非标准氨基酸和复杂环化化学的小环肽结构预测精度不足的问题	模型训练数据基于CREMP数据集（包含36,198个成员），可能无法覆盖所有可能的环肽化学多样性	开发高精度的小环肽三维结构预测方法，以支持药物发现中的理性设计	含有非标准氨基酸残基的小环肽	机器学习	NA	扩散生成模型	扩散模型	分子图（2D表示）	36,198个环肽构象（来自CREMP数据集）	NA	AGDIFF	RMSD（均方根偏差），环扭转指纹偏差，Ramachandran分析	NA
73	2026-04-12	An Open-Source Deep Learning Framework for Automated Corneal Segmentation in Anterior Segment Optical Coherence Tomography With Cross-Device External Validation 2026-Apr-10, Cornea IF:1.9Q2 DOI:10.1097/ICO.0000000000004130 PMID:41962147	研究论文	本文开发了一个名为CUNEX的深度学习模型，用于自动分割前段光学相干断层扫描（AS-OCT）图像中的全厚度角膜，并在多个设备上进行了外部验证	CUNEX是首个开源的AS-OCT角膜分割模型，在多个独立OCT平台上进行了评估，提供了可重复的分割基础	分割对性别预测的准确性有影响，从81%降至68%，表明性别相关特征可能位于角膜之外	开发并评估一个深度学习模型，用于AS-OCT图像中的角膜分割，并集成到临床和人工智能研究流程中	AS-OCT图像，包括正常、圆锥角膜和Fuchs内皮角膜营养不良的眼睛	计算机视觉	角膜疾病	光学相干断层扫描（OCT）	深度学习模型	图像	194,599次扫描来自37,499名患者，其中300只眼睛用于模型训练	nnU-Net	nnU-Net	Dice相似系数（DSC），交并比（IoU），准确率	NA
74	2026-04-12	A graph deep learning method for diagnosis of Parkinson's disease using brain functional connectivity features 2026-Apr-10, Biomedical physics & engineering express IF:1.3Q3 DOI:10.1088/2057-1976/ae5dd3 PMID:41962553	研究论文	本研究提出了一种基于图卷积网络（GCN）的可解释性框架，用于利用脑功能连接特征诊断帕金森病	整合静态和动态功能连接信息，构建受试者间相似性图以增强模型表示能力，并引入可解释性分析技术	未明确提及样本量大小可能带来的限制，且模型在更广泛数据集上的泛化能力需进一步验证	早期精确识别帕金森病，为临床干预提供支持	帕金森病患者	机器学习	帕金森病	静息态功能磁共振成像（rs-fMRI）	图卷积网络（GCN）	脑功能连接特征	NA	NA	图卷积网络（GCN）	NA	NA
75	2026-04-12	Deep learning based automated assessment of end-inspiratory pause maneuver reliability in invasive mechanical ventilation 2026-Apr-10, Physiological measurement IF:2.3Q3 DOI:10.1088/1361-6579/ae5e16 PMID:41962572	研究论文	本研究开发了一个基于深度学习的自动化框架，用于评估有创机械通气中吸气末暂停操作的可靠性	首次提出使用一维卷积神经网络自动评估吸气末暂停操作的可靠性，解决了手动测量变异性大且缺乏客观评估工具的问题	未在摘要中明确提及	开发自动化工具以评估机械通气中吸气末暂停操作的可靠性，支持肺保护性通气策略的标准化实施	有创机械通气中的吸气末暂停操作	机器学习	NA	NA	CNN	波形数据（压力、流量、体积）	未在摘要中明确提及	未在摘要中明确提及	一维卷积神经网络	F1分数, 灵敏度	未在摘要中明确提及
76	2026-04-12	Developing an Artificial Intelligence Solution to Autosegment the Edentulous Maxillary Bone for Implant Planning 2026-Apr-10, European journal of dentistry DOI:10.1055/s-0046-1818558 PMID:41962579	研究论文	本研究开发了一种基于U-Net架构的深度学习系统，用于自动分割上颌无牙颌骨区域，以辅助数字化种植体规划	首次将基于U-Net的卷积神经网络应用于CBCT影像的上颌无牙颌骨自动分割，并在某些情况下展现出比人工分割更高的解剖学精度	数据集规模较小（77例），且存在类别不平衡问题（后牙区无牙颌病例占多数），人工标注协议有待优化	开发人工智能解决方案以自动化上颌无牙颌骨的分割，从而简化数字化种植体规划流程	上颌无牙颌骨区域	数字病理学	NA	锥形束计算机断层扫描（CBCT）	CNN	医学影像	77例CBCT扫描（来自209例初始数据），包含30例单侧和47例双侧无牙颌空间	MONAI	U-Net	Dice相似系数（DSC）	NA
77	2026-04-12	Cognitive Radio for Satellite TT & C System: A General Dataset Using Software-defined Radio 2026-Apr-10, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-026-07182-7 PMID:41963337	研究论文	本文介绍了首个专为基于深度学习的卫星测控信号处理设计的开源基准数据集RML24	首次创建了针对卫星TT&C系统的开源深度学习数据集，模拟了卫星信道模型和真实射频链路效应	NA	促进认知无线电技术在卫星通信系统中的应用，加速智能自适应卫星系统的发展	卫星测控信号	机器学习	NA	软件定义无线电，射频收发平台	NA	信号样本	超过130万个信号样本	NA	NA	NA	NA
78	2026-04-12	Deep learning enable precision authentication of seasonal and processing signatures in tieguanyin tea 2026-Apr-10, NPJ science of food IF:6.3Q1 DOI:10.1038/s41538-026-00837-0 PMID:41963366	研究论文	本研究提出一种深度学习框架，将茶叶代谢组学数据转换为图像表示，以实现对铁观音茶叶季节和加工特征的精准鉴别	首次将LC-MS代谢组学数据转换为图像表示，并利用深度学习模型在色谱漂移等实际分析条件下实现高精度茶叶鉴别	研究仅针对铁观音茶叶，样本量为274个，尚未在其他茶类或农产品中验证通用性	开发一种能够克服传统分析方法局限性、在真实分析条件下实现茶叶精准鉴别的深度学习框架	铁观音茶叶样品，涵盖春季和秋季采收季节以及清香型和浓香型加工方法	机器学习	NA	液相色谱-质谱联用技术（LC-MS），代谢组学分析	深度学习模型	代谢组学数据，图像表示	274个铁观音茶叶样品	NA	NA	分类准确率，95%置信区间	NA
79	2026-04-12	Tripleknock: predicting lethal effect of three-gene knockout in bacteria by deep learning 2026-Apr-10, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-026-46272-9 PMID:41963398	研究论文	本文介绍了一种名为Tripleknock的深度学习模型，用于预测细菌中三基因敲除的致死效应	首次提出一种不依赖于基因组尺度代谢模型的快速方法，用于全基因组三基因敲除筛选，预测速度比传统FBA快约20倍	模型训练基于大肠杆菌K-12 MG1655的数据，可能在其他物种的泛化性有限；外部验证集规模较小（n=37）	开发一种快速计算工具，以促进新型抗生素靶点发现和代谢工程研究	细菌（特别是肠杆菌科病原体）中的三基因敲除组合	机器学习	NA	深度学习，基因敲除模拟，通量平衡分析	深度学习模型	蛋白质序列特征，模拟生长数据	基于大肠杆菌K-12 MG1655的基因组数据，并在六种肠杆菌科病原体上进行评估	NA	NA	F1分数	NA
80	2026-04-12	Hybrid feature selection for IoMT based intrusion detection system for integrating mutual information filtering with deep learning based accelerated metaheuristic optimization 2026-Apr-10, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-026-47264-5 PMID:41963437	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA