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	2026-02-25	An annotated dataset of images of Chinese giant salamanders 2026-Apr, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2026.112552 PMID:41732350	研究论文	本研究构建并发布了一个专门用于中国大鲵的图像数据集，包含1386张图像和1397个标注边界框	首次构建并公开发布了针对野生中国大鲵的多场景标注图像数据集，填补了该濒危物种视觉识别数据稀缺的空白	数据集规模相对有限（1386张图像），且仅包含边界框标注，未提供更细粒度的分割标注	为计算机视觉和保育生物学研究提供高质量、多场景的标注数据，以促进中国大鲵智能监测和物种保护模型的发展	中国大鲵（Andrias davidianus）	计算机视觉	NA	图像采集与标注	目标检测模型	图像	1386张图像，包含1397个标注边界框	YOLO v8, YOLO v11	NA	NA	NA
842	2026-02-25	Multimodal perishable fruits and vegetables dataset 2026-Apr, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2026.112545 PMID:41732364	研究论文	本文介绍了一个用于评估水果和蔬菜新鲜度的多模态数据集	开发了一个结合了热成像、可见光成像和甲烷浓度传感的多模态数据集，用于同时研究视觉、热学和化学腐败指标	数据集仅包含六种特定水果和蔬菜，且在室内受控环境下采集，可能无法完全代表所有实际储存和运输条件	通过非侵入性方法对农产品的保鲜度和质量进行分类，以减少收获后损失并改善食品质量监测	六种印度常见出口水果和蔬菜：番石榴、胡萝卜、番茄、印度醋栗、香蕉和芒果	计算机视觉, 农业技术	NA	IR-Fusion成像, sRGB成像, 甲烷浓度传感	NA	图像, 传感器数据	超过14,000张sRGB图像, 14,500张IR-Fusion图像, 18个甲烷传感器文件	NA	NA	NA	NA
843	2026-02-24	A CT-based multimodal fusion model for predicting outcomes in blunt chest trauma: A multicenter study 2026-Apr, The American journal of emergency medicine DOI:10.1016/j.ajem.2025.12.038 PMID:41576754	研究论文	本研究开发了一种结合临床变量、影像组学特征和深度学习特征的多模态融合模型，用于预测钝性胸部创伤患者的预后	通过整合多时间点CT影像与临床变量，构建了融合模型，显著提升了预后预测性能，并引入了代表时间变化的delta特征	研究为回顾性分析，样本量相对有限（337例），且仅来自三个医疗中心，可能存在选择偏倚	提高钝性胸部创伤患者的预后预测准确性	钝性胸部创伤患者	数字病理学	胸部创伤	CT成像	深度学习, 回归模型	图像, 临床数据	337例患者（来自三个医疗中心）	NA	NA	AUC, 校准曲线, 决策曲线分析, 净重分类改善指数, 综合判别改善指数	NA
844	2026-02-23	Exploring the feature prioritization and data sampling of PCOS diagnosis via densely connected attention based squeeze deep learning detection model 2026-Apr, The Journal of steroid biochemistry and molecular biology IF:2.7Q3 DOI:10.1016/j.jsbmb.2025.106933 PMID:41482077	研究论文	本文提出了一种结合特征优先级和数据采样的混合方法，用于提高多囊卵巢综合征（PCOS）的诊断准确性	提出了一种统一流程，同时解决PCOS检测中的三大挑战：数据集不平衡（SMOTE-ENN）、特征冗余（GS2TM）和过拟合（基于注意力的DASCD），实现了高准确性和增强的可解释性	NA	开发一个稳健的PCOS检测模型，通过有效的特征优先级处理数据平衡问题	多囊卵巢综合征（PCOS）的诊断	机器学习	多囊卵巢综合征	NA	深度学习模型	表格数据	NA	NA	密集连接注意力挤压卷积检测模型（DASCD）	准确率	NA
845	2026-02-22	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	开发自动化工具以辅助CBCT图像中种植体周围边缘骨丢失的检测和分级	种植体周围边缘骨丢失	计算机视觉	种植体周围疾病	锥形束计算机断层扫描	CNN	图像	699张2D CBCT切片	PyTorch	YOLOv8	准确率, 精确率, 召回率, F1分数, mAP@0.5, Kappa系数	NA
846	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
847	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
848	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
849	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
850	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
851	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
852	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
853	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
854	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
855	2026-02-12	ConcreteCARB: A comprehensive image dataset of concrete carbonation for computer vision tasks 2026-Apr, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2026.112493 PMID:41657407	研究论文	本文介绍了ConcreteCARB数据集，这是一个包含903张高分辨率混凝土表面图像的综合数据集，用于支持计算机视觉在土木工程中的应用	提供了首个专门针对混凝土碳化检测的全面图像数据集，包含不同混合设计和添加剂条件下的样本，支持AI在结构健康监测中的创新应用	数据集仅包含实验室控制条件下收集的图像，可能无法完全代表现场实际环境中的碳化情况	开发用于混凝土碳化损伤评估的自动检测、分类和分割模型	混凝土棱柱体样本，具有不同水灰比和添加剂（如工业硅废料和仙人掌天然掺合料）	计算机视觉	NA	酚酞测试	NA	图像	903张高分辨率图像	NA	NA	NA	NA
856	2026-02-11	Diagnostic performance of X-ray-based deep learning models for detecting ankle and foot fractures: a systematic review and meta-analysis 2026-Apr, Skeletal radiology IF:1.9Q3 DOI:10.1007/s00256-025-05078-y PMID:41254255	系统综述与荟萃分析	本研究通过系统综述和荟萃分析评估了基于X射线的深度学习模型在检测踝关节和足部骨折中的诊断性能	首次对基于X射线的深度学习模型在踝关节和足部骨折检测中的诊断准确性进行了全面的系统综述和荟萃分析，并探讨了影响模型性能的可能因素	纳入研究数量有限（14项），需要更大样本量、外部验证和临床实施的研究来进一步验证	评估AI模型使用X射线图像检测踝关节和足部骨折的诊断准确性，并调查影响其性能的可能因素	踝关节和足部骨折的X射线图像	计算机视觉	骨折	X射线成像	深度学习模型	X射线图像	基于14项纳入研究的累计数据，具体样本量未在摘要中明确给出	NA	NA	灵敏度, 特异度, F1分数, 诊断比值比	NA
857	2026-02-11	Enhanced Informer Network for Stress Recognition and Classification via Spatial and Channel Attention Mechanisms 2026-Apr, International journal of neural systems IF:6.6Q1 DOI:10.1142/S0129065726500036 PMID:41467573	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的增强型Informer网络，通过集成空间和通道注意力机制，用于心理压力的识别与分类	设计了针对时间敏感生理信号段的空间注意力机制（SAM）和动态加权压力相关特征的通道注意力机制（CAM），实现了对细微压力模式的精确捕捉	仅在一个公开数据集上进行了实验验证，缺乏多数据集和实际场景的泛化性测试	开发一种自动检测心理压力的深度学习方法	职业环境中的心理压力	机器学习	NA	深度学习	Informer, 注意力机制	生理信号	一个公开数据集	NA	Informer, 空间注意力机制（SAM）, 通道注意力机制（CAM）	准确率, 召回率, F1分数	NA
858	2026-02-09	Deep learning based treatment remission prediction to transcranial direct current stimulation in bipolar depression using EEG power spectral density 2026-Apr, Psychiatry research. Neuroimaging DOI:10.1016/j.pscychresns.2025.112115 PMID:41478240	研究论文	本文利用深度学习模型基于脑电图信号预测双相抑郁患者在接受经颅直流电刺激治疗后的临床缓解情况	首次将一维卷积神经网络与门控循环单元结合的混合模型应用于双相抑郁的经颅直流电刺激治疗缓解预测，并专注于特定电极和频带的功率谱密度特征	样本量较小（仅21名参与者），且仅使用两个电极的特定频带数据，可能限制了模型的泛化能力	预测双相抑郁患者在接受6周家庭经颅直流电刺激治疗后的临床缓解情况	双相障碍患者	机器学习	双相障碍	脑电图	1DCNN, GRU	脑电图信号	21名双相参与者	NA	1DCNN与GRU的混合模型	准确率, 灵敏度, 特异性	NA
859	2026-02-09	EEG-based schizophrenia classification using attention-integrated deep convolutional networks 2026-Apr, Psychiatry research. Neuroimaging DOI:10.1016/j.pscychresns.2026.112138 PMID:41529582	研究论文	本文提出了一种基于卷积注意力的深度学习框架，用于从脑电图信号中自动检测精神分裂症	提出了一种将卷积层空间特征提取与注意力机制相结合的新框架，该机制能自适应地聚焦于脑电图中的判别性时间模式	模型在不同数据集（莫斯科数据集和IBIB PAN数据集）上的性能差异显著，突显了在具有不同人口统计学和采集特征的数据集间泛化的挑战	开发一种用于精神分裂症自动检测的深度学习模型	精神分裂症患者的脑电图信号	机器学习	精神分裂症	脑电图	CNN	脑电图信号	两个公开数据集：莫斯科脑电图数据集和IBIB PAN数据集	NA	卷积注意力网络	准确率	NA
860	2026-02-09	Advancing precision psychiatry: Machine learning integration with neuroimaging for early detection and diagnosis of Obsessive-Compulsive Disorder 2026-Apr, Psychiatry research. Neuroimaging DOI:10.1016/j.pscychresns.2026.112137 PMID:41539129	综述	本文综述了机器学习与神经影像学相结合在强迫症早期检测和诊断中的最新进展	整合了混合模型和可解释人工智能方法，用于神经影像数据分析，以提升诊断准确性和临床可解释性	存在数据集变异性大、模型泛化能力有限以及伦理问题等挑战	推动精准精神病学，通过机器学习改进强迫症的早期检测和诊断	强迫症患者	机器学习	强迫症	结构磁共振成像, 功能磁共振成像	支持向量机, 卷积神经网络, 深度学习混合模型	神经影像数据, 生化标志物, 临床数据	NA	NA	NA	诊断准确率	NA