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
41	2026-07-10	Cost-effectiveness of artificial intelligence interventions for musculoskeletal disorders of the spine: a systematic review 2026-May-23, Rheumatology international IF:3.2Q2 DOI:10.1007/s00296-026-06122-3 PMID:42175996	系统综述	系统综述了人工智能干预措施对脊柱肌肉骨骼疾病的成本效益	首次系统综述基于人工智能技术管理脊柱肌肉骨骼疾病的成本效益证据	证据尚不具结论性，需进一步标准化经济评估以加强证据基础	汇总基于人工智能技术管理脊柱肌肉骨骼疾病成本效益的现有证据	脊柱肌肉骨骼疾病	机器学习	肌肉骨骼疾病	NA	深度学习	NA	7项符合条件的研究	NA	NA	质量调整生命年增益	NA
42	2026-07-10	Deep learning-based motion correction: cardiac motion artifact and image quality improvements on chest CT 2026-May-20, Japanese journal of radiology IF:2.9Q2 DOI:10.1007/s11604-026-01986-8 PMID:42156667	research paper	探究基于深度学习的运动校正算法CLEAR Motion在胸部CT图像中减少心脏运动伪影并提高图像质量的效果	首次临床评估深度学习运动校正算法CLEAR Motion在胸部CT中的应用，显著改善心脏运动伪影和图像质量	样本量较小（56例患者），且未提及算法在不同CT设备或更广泛人群中的适用性	评估CLEAR Motion算法在胸部CT中改善图像质量、减少运动伪影的临床效用	56例患有各种胸部疾病的患者（进行非心电门控胸部螺旋CT检查）	数字病理学	肺癌	CT成像	CNN	图像	56例胸部疾病患者	NA	U-Net	心脏-肺边缘距离（CPED）、心脏-肺边缘斜率（CPES）、整体图像质量、心脏运动伪影、区域显著性	NA
43	2026-07-10	The evolving PI-RADS paradigm 2026-May-18, Cancer imaging : the official publication of the International Cancer Imaging Society IF:3.5Q1 DOI:10.1186/s40644-026-01035-7 PMID:42152154	综述	综合评价前列腺影像报告和数据系统（PI-RADS）的当前应用、局限性及未来发展方向	系统总结了PI-RADS v2.1的改进内容及其在临床实践中的优缺点，并展望了人工智能和双参数MRI等新兴技术对未来的影响	MRI图像质量在不同中心间差异大，PI-RADS缺乏排除非诊断性扫描的机制，PI-RADS 3病灶定义模糊且管理异质性高，病灶测量标准不精确，对中央区和非典型病灶指导有限，缺乏评估背景组织变化和浸润模式的策略，癌症检测特异性和读者间一致性仍中等，过渡区评估存在显著差异	整合PI-RADS使用的证据，分析其优势与不足，并探讨未来发展趋势	前列腺癌诊断中的PI-RADS系统及相关临床实践	医学影像	前列腺癌	前列腺多参数MRI	NA	影像数据	NA	NA	NA	诊断性能、特异性、读者间一致性	NA
44	2026-07-10	Assessing the suitability of automated registration and segmentation for dosimetry calculations in SIRT treatment planning 2026-May-17, EJNMMI physics IF:3.0Q2 DOI:10.1186/s40658-026-00858-4 PMID:42143172	研究论文	评估自动配准和分割技术在选择性内放射治疗（SIRT）计划中对剂量计算的影响	比较了半自动与全自动配准、手动与基于深度学习的自动分割方法在SIRT治疗计划中的剂量学准确性，并确定了避免剂量显著差异所需的Dice分数阈值	自动肿瘤分割质量仍存在挑战，约30%病例的Dice分数低于80%，导致剂量计算出现显著差异	评估自动配准和分割技术对SIRT治疗计划剂量计算的影响	90例肝细胞癌患者的预处理数据，包括对比增强T1加权MRI和SPECT/CT扫描	数字病理学	肝细胞癌	NA	深度学习	图像	90例肝细胞癌患者	NA	深度学习分割模型（未具体说明）	Dice系数、平均吸收剂量、D70、累积剂量-体积直方图	NA
45	2026-07-10	Interpretable machine learning methods based on oscillometry and electric modeling for the diagnostic of respiratory dysfunction in silicosis 2026-May-16, BMC medical informatics and decision making IF:3.3Q2 DOI:10.1186/s12911-026-03568-0 PMID:42141432	研究论文	利用可解释机器学习方法结合振荡测量和电模型诊断矽肺呼吸功能障碍	首次将可解释机器学习模型（如EBM和HyperTab）应用于矽肺的振荡参数分析，提高了诊断准确性和模型可解释性	样本量较小（109名志愿者），且缺乏外部多中心验证	提高矽肺振荡测量参数诊断的准确性和可解释性	矽肺患者的呼吸振荡测量参数	机器学习	矽肺	振荡测量法	K近邻、逻辑回归、随机森林、CatBoost、EBM、深度学习算法	数值数据	109名志愿者（60名训练组，49名验证组）	NA	HyperTab, EBM, CatBoost	AUC	NA
46	2026-07-10	MDVM-UNet: lumbar MRI segmentation and lordosis angle measurement via a dual-driven mechanism 2026-May-16, BMC medical imaging IF:2.9Q2 DOI:10.1186/s12880-026-02418-9 PMID:42143301	研究论文	提出MDVM-UNet架构，用于腰椎MRI分割及腰椎前凸角自动测量，以支持退行性腰椎疾病的智能诊断	通过VSS模块、双路径融合模块和边缘增强模块三种互补机制，构建高效多尺度协作感受野并增强边缘锐化，解决了低分辨率模糊图像下感受野受限和细节丢失问题	未在论文标题和摘要中明确提及，暂输出NA	实现基于MRI的腰椎结构精确分割和腰椎前凸角自动测量，用于退行性腰椎疾病的智能临床诊断和手术规划	腰椎MRI图像中的椎体和椎间盘结构	计算机视觉	退行性腰椎疾病	MRI	U-Net	图像	使用了私有和公开腰椎MRI数据集，但未在标题和摘要中说明具体数量	NA	MDVM-UNet（含VSS模块、双路径融合模块、边缘增强模块）	Dice系数, 平均绝对误差	NA
47	2026-07-10	A hybrid machine learning approach for automated malaria diagnosis from thin blood smear images 2026-May-16, Parasites & vectors IF:3.0Q1 DOI:10.1186/s13071-026-07438-6 PMID:42143374	研究论文	提出一种混合深度学习框架，利用薄血涂片显微图像自动诊断疟疾	将Otsu阈值分割与混合Inception-v3卷积神经网络结合，实现自动细胞分类，在ICMR-NIMR数据集上取得高精度	未在外部数据集验证，未讨论模型在资源受限环境中的实际部署挑战	提高疟疾诊断的准确性和效率，减少对专业显微镜检查师的依赖	薄血涂片显微图像中的细胞	计算机视觉	疟疾	光学显微镜成像	卷积神经网络	图像	15,938张薄血涂片显微图像	NA	Inception-v3	准确率, 灵敏度, 特异性, F1分数, AUC	NA
48	2026-07-10	Neural Responses to Affective Sentences Reveal Signatures of Depression 2026-May-15, Translational psychiatry IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41398-026-04079-2 PMID:42140957	研究论文	使用表面脑电图测量健康与抑郁症个体对自我参照情感句子的神经反应，揭示抑郁症症状如何改变情绪处理的时间动态	首次通过深度学习模型分析情感句诱发的脑电信号，实现抑郁症患者与健康对照的高区分度，并进一步区分有和无自杀意念的抑郁亚组	样本量信息未在标题和摘要中明确提供	探究抑郁症症状对情绪和自我参照处理时间动态的影响，并评估基于神经反应的深度学习模型在筛查中的潜力	健康个体和重度抑郁症患者	自然语言处理	抑郁症	表面脑电图	深度学习模型（未指定具体类型）	脑电信号	NA	NA	NA	AUC	NA
49	2026-07-10	An integrated multi-variable optimization approach to tailor ankle-foot orthosis stiffness to end-user needs 2026-May-14, Journal of neuroengineering and rehabilitation IF:5.2Q1 DOI:10.1186/s12984-026-02015-5 PMID:42135709	研究论文	提出一种集成多变量优化方法，用于根据脑瘫儿童的个性化需求调整踝足矫形器的刚度	同时考虑步态的多个方面（运动学、时空参数、平衡、用户感知和肌肉控制），而非依赖单一性能指标或预设优先级，并允许纳入用户和物理治疗师的优先级	当前数据收集范围有限；未来需要扩大数据采集并探索深度学习模型以提升效率，从而支持临床整合	开发一种个性化优化踝足矫形器刚度的方法，以改善脑瘫儿童的步态	踝足矫形器的刚度配置及其对步态的影响	机器学习	脑瘫	NA	NA	步态数据（包括运动学、时空参数、平衡、用户感知和肌肉控制）	10名脑瘫儿童	NA	NA	NA	NA
50	2026-07-10	Deep residual network fusing CT images and clinical variables to predict lung adenocarcinoma aggressiveness 2026-May-12, BMC medical imaging IF:2.9Q2 DOI:10.1186/s12880-026-02411-2 PMID:42121095	研究论文	基于CT影像和临床变量融合的深度残差网络用于预测肺腺癌侵袭性	构建基于标准ResNet50架构的多模态融合框架，整合CT图像、临床变量和肿瘤标志物，提高磨玻璃结节侵袭性术前预测的准确性	仅进行了内部验证，缺乏外部验证数据集	开发和内部验证一种多模态融合框架，提高肺腺癌磨玻璃结节侵袭性的术前预测	431例病理确诊为磨玻璃结节的患者，包括腺体原位癌、微浸润腺癌和浸润性腺癌	计算机视觉	肺癌	CT成像	CNN	图像、文本	431例患者（磨玻璃结节）	PyTorch	ResNet50	准确率、ROC曲线下面积、精确率、召回率、F1分数	NA
51	2026-07-10	AI-enabled wireless wearable breathing sensor for breathing pattern recognition 2026-May-11, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-026-49343-z PMID:42115202	研究论文	提出一种AI驱动的多传感器可穿戴系统，用于实时呼吸模式识别	结合惯性测量单元和柔性传感器的多模态数据融合，并使用焦点损失函数处理类别不平衡，在六分类任务中准确率提升达20%	未提及	实现准确的、非侵入式的无线实时呼吸监测，应用于临床诊断、远程医疗和个性化健康追踪	参与者呼吸模式	机器学习	NA	NA	Transformer, CNN-LSTM, 直方图梯度提升	传感器数据（IMU和柔性传感器）	多名参与者（具体数量未提及）	NA	Transformer, CNN-LSTM, 直方图梯度提升	准确率, AUC	NA
52	2026-07-10	Dynamic analysis for employment substitution effect of robots fused with deep learning models and artificial intelligence 2026-May-11, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-026-51853-9 PMID:42115653	研究论文	提出一种融合图卷积网络和双向长短期记忆网络的动态耦合模型，分析机器人对就业的替代效应	设计门控融合机制，在每个时间步动态整合时序特征和网络嵌入，实现替代过程的精细模拟	NA	解决分析机器人就业替代效应时时间动态与网络结构分离的问题	中国制造业企业的就业替代效应	机器学习	NA	NA	图卷积网络、双向长短期记忆网络	面板数据	327个中国制造业企业样本，覆盖2018-2022年	NA	GCN, Bi-LSTM	准确率、AUC	NA
53	2026-07-10	Deep learning-based automated segmentation and quantification of aortic arch calcification at chest radiograph 2026-May-11, BMC geriatrics IF:3.4Q2 DOI:10.1186/s12877-026-07615-3 PMID:42116010	研究论文	开发了一种基于深度学习的自动分割和量化方法，用于在胸部X光片中检测和量化主动脉弓钙化	首次利用深度学习实现胸部X光片中主动脉弓钙化的自动分割和量化，并结合影像组学特征分析其与心血管风险的关联	研究为回顾性设计，样本量相对较小（347例），且未在独立外部验证集中测试模型泛化性	实现胸部X光片中主动脉弓钙化的自动分割和量化，评估其与心血管疾病风险的关联	主动脉弓钙化区域及其影像组学特征	计算机视觉	心血管疾病	NA	深度卷积神经网络	图像	347名患者（中位年龄77岁，224名女性），分为训练集242例和测试集69例	NA	NA	AUC, 准确率, 灵敏度, 特异度	NA
54	2026-07-10	A unified RepVGG model factory with plug-in SE attention and GeM pooling for fine-grained agricultural classification 2026-May-10, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-026-51099-5 PMID:42108239	研究论文	提出一种统一RepVGG模型工厂，集成SE注意力和GeM池化，用于细粒度农业分类中的杂草识别	创新性在于利用RepVGG结构重参数化技术实现高效推理，同时通过SE注意力通道重校准和GeM池化自适应特征聚合增强判别能力，并建立统一模型构建接口支持系统化基准测试	本文未明确说明局限性	实现细粒度杂草分类的高精度与计算效率平衡，以便在资源受限的农业环境中部署实时系统	CottonWeedID15数据集中不同类型的杂草图像	计算机视觉	不适用	深度学习	RepVGG	图像	CottonWeedID15数据集	PyTorch	RepVGG, SE注意力, GeM池化, ResNet, DenseNet, EfficientNet	F1分数, 推理时间	NA
55	2026-07-10	AI-based visual analysis of photovoltaic panels for fault detection and maintenance support 2026-May-10, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-026-51711-8 PMID:42108269	研究论文	基于EfficientNet的深度学习框架实现光伏面板故障自动检测与分类	系统比较了微调迁移学习、深度特征提取+分类器和替代微调设置三种策略在光伏缺陷检测中的表现，并引入基于折的稳定性分析	仅使用单一光伏图像数据集进行验证，未在不同光照和天气条件下评估模型泛化能力	开发自动化光伏面板异常分类诊断框架，提高大规模太阳能装置的检测效率	光伏面板表面缺陷类型（物理损伤、积雪覆盖等）	计算机视觉	不适用	深度迁移学习	CNN	图像	光伏面板图像数据集（具体数量未知）	PyTorch	EfficientNet	准确率, 宏F1分数, 折稳定性分析	不适用
56	2026-07-10	Enhancing weld performance of AA2024-T351 using drilled-to-bossed geometry and deep learning prediction in direct drive friction welding 2026-May-10, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-026-52231-1 PMID:42108284	研究论文	针对AA2024-T351铝合金的直接驱动摩擦焊接，引入钻孔-凸起几何结构以增强机械互锁，并利用深度学习模型预测接头强度	首次将传统榫卯结构启发的钻孔-凸起几何设计应用于摩擦焊接，结合集成残差网络等深度学习模型预测焊接性能	深度学习模型预测精度R²约为0.81，仍有改进空间；实验仅针对特定铝合金型号和参数范围，泛化性有限	优化AA2024-T351铝合金直接驱动摩擦焊接的工艺参数，提高接头强度，并建立预测模型	AA2024-T351铝合金接头的强度和焊接工艺参数	机器学习	NA	直接驱动摩擦焊接	集成残差网络、紧凑注意力网络、自适应多尺度网络	焊接工艺参数和强度测试结果	基于L正交阵列的实验设计，包含多种工艺参数组合	NA	集成残差网络、紧凑注意力网络、自适应多尺度网络	R²	NA
57	2026-07-10	Quantifying wildfire impacts on atmospheric pollutants using fire exposure metrics and machine-deep learning approaches 2026-May-09, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-026-51766-7 PMID:42103802	研究论文	本研究通过整合暴露建模、相关性分析和机器学习技术，量化野火活动对大气气体浓度的影响	创新性地提出了野火暴露指数（FEI）来动态量化野火烟羽对观测站的影响，并构建了将LightGBM、LSTM、GRU和BiLSTM结合的堆叠集成架构，显著提升了预测性能	研究仅在特定气象和地理条件下进行验证，可能限制了模型在其他区域的泛化能力	量化野火对大气污染物浓度的影响，并开发可解释的预测策略以支持空气质量管理	大气污染物（CO、CO₂、CH₄、BC）和野火数据集（火灾位置、过火面积、持续时间）	机器学习	NA	大气观测、火焰暴露建模	梯度提升、随机森林、决策树、LSTM、GRU、BiLSTM、堆叠集成	时间序列观测数据、地理空间野火数据	连续大气观测数据集和野火数据集	LightGBM	LightGBM, LSTM, GRU, BiLSTM	R²	NA
58	2026-07-10	Research on a lightweight model for laser-cut diamond defect detection based on multi-module collaborative optimization 2026-May-09, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-026-51745-y PMID:42103926	研究论文	基于多模块协同优化开发了一种用于激光切割钻石缺陷检测的轻量级模型FAS-YOLO	提出FAS-YOLO轻量级缺陷检测模型，通过FDConv模块重构特征提取、ADown模块优化下采样和SEAM注意力机制增强检测头，在保持竞争力的同时显著减少参数量和计算量	未提及在其他类型数据集或更广泛场景下的泛化能力验证	实现资源受限设备上激光切割钻石缺陷的高效准确检测	激光切割钻石缺陷（如裂纹、烧蚀等）	计算机视觉	不适用	不适用	YOLO	图像	未明确提及	PyTorch	YOLOv11n, FDConv, ADown, SEAM	精确率, 召回率, mAP50	未明确提及
59	2026-07-10	Photon absorption remote sensing (PARS): comprehensive absorption imaging enabling label-free biomolecule characterization and mapping 2026-May-09, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-026-43740-0 PMID:42106441	研究论文	介绍一种名为光子吸收遥感（PARS）的新型吸收显微镜技术，该技术能够同时捕获吸收事件后的辐射和非辐射弛豫过程，实现对多种生物分子的无标记表征和成像	PARS技术首次同时采集辐射（自发荧光）和非辐射（光热和光声）弛豫过程，提供对多种生物分子的增强特异性，无需染色或深度学习方法即可进行分子病理表征	NA	开发一种新型吸收显微镜技术以解决现有无标记光学吸收显微镜在特异性和对比度方面的挑战，实现对复杂组织中临床相关生物分子的直接表征和映射	人类皮肤和鼠脑组织样本中的临床相关生物分子（如白质和灰质）	数字病理学	NA	光子吸收遥感（PARS）技术、紫外（266 nm）和可见光（532 nm）激发	高斯混合模型（GMM）、非负最小二乘（NNLS）	图像	人类皮肤和鼠脑组织样本（具体数量未提供）	Scikit-learn	NA	NA	NA
60	2026-07-10	RAN: A randomness-anchored watermark attacking network with stealth and effectiveness 2026-May-09, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-026-52298-w PMID:42106495	研究论文	提出一种基于深度学习的随机锚定水印攻击网络 (RAN)，通过将水印攻击为随机噪声来增强隐蔽性和有效性	引入替代水印损失，通过锚定随机性而非原始水印将水印攻击为随机噪声，实现隐蔽且有效的攻击	未明确提及局限性	提出一种基于深度学习的水印攻击方法，为鲁棒水印技术提供新的攻击基准	水印图像及其攻击方法	计算机视觉	NA	深度学习	CNN	图像	NA	PyTorch	NA	视觉保真度、攻击能力	NA