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
741	2026-05-19	Multi-scale generative adversarial network: three-dimensional reconstruction of the scoliotic spine from biplanar X-rays 2026-May-01, Quantitative imaging in medicine and surgery IF:2.9Q2 DOI:10.21037/qims-2025-aw-2176 PMID:42147904	研究论文	提出一种多尺度生成对抗网络，从双平面X光片中三维重建脊柱侧弯的脊柱结构	引入残差密集编码器保留椎体细节、自适应跨视角融合模块整合正交投影、多尺度融合判别器确保结构一致性	研究未评估模型在其他脊柱畸形或非脊柱侧弯患者上的泛化能力，另外对真实临床数据性能略有下降但仍保持在5%以内	开发一种低辐射、高精度的深度学习框架，从正交X光片实现脊柱三维重建	青少年特发性脊柱侧弯（AIS）患者和正常脊柱个体	计算机视觉	青少年特发性脊柱侧弯	双平面X光成像	生成对抗网络	图像	1,087例正常脊柱（CTSpine1K）和138例AIS病例（Cobb角15°-85°），以及38例真实双平面X光病例	PyTorch	多尺度生成对抗网络（残差密集编码器、自适应跨视角融合模块、多尺度融合判别器）	均方误差、峰值信噪比、结构相似性指数、Dice系数、矢状垂直轴、腰椎前凸角、胸椎后凸角	NA
742	2026-05-19	Multimodal combined model integrating 2.5D deep learning and habitat radiomics for malignancy discrimination in ≤2 cm BI-RADS 4 breast lesions 2026-May-01, Quantitative imaging in medicine and surgery IF:2.9Q2 DOI:10.21037/qims-2025-1-2812 PMID:42147917	研究论文	开发并外部验证一个多模态融合模型，整合临床超声、生境影像组学和2.5D深度学习，以改善≤2cm BI-RADS 4类乳腺病变的恶性鉴别	首次将2.5D深度学习与生境影像组学结合，构建ABVS和SE双模态融合模型，显著提升≤2cm BI-RADS 4病变的恶性判别性能，并进行了严格的外部验证	回顾性设计、样本量有限、仅纳入双中心数据、未评估模型对患者管理及活检率的实际影响	改善≤2cm BI-RADS 4类乳腺病变的恶性鉴别，减少不必要活检	≤2cm BI-RADS 4类乳腺病变	医学影像分析	乳腺癌	自动乳腺容积扫描(ABVS)、应变弹性成像(SE)	深度学习(2.5D和2D)模型、影像组学-生境模型	超声图像	686名女性（训练集368例，内部验证集158例，外部测试集160例）	NA	2.5D深度学习模型、2D深度学习模型	AUC、校准曲线、Brier分数、决策曲线分析	NA
743	2026-05-19	Evaluation of optimal ClearInfinity artificial intelligence deep learning reconstruction algorithm weights with a 70-kVp tube voltage combined with "dual-low" abdominal computed tomography angiography 2026-May-01, Quantitative imaging in medicine and surgery IF:2.9Q2 DOI:10.21037/qims-2025-1-2589 PMID:42147944	研究论文	评估70-kVp管电压结合“双低”腹部CT血管成像中ClearInfinity人工智能深度学习重建算法权重的最优设置	首次系统评估不同ClearInfinity深度学习重建权重在70-kVp低管电压和低对比剂剂量条件下的腹部CTA图像质量，发现90%权重可实现显著辐射剂量降低并保持诊断性血管图像质量	未提及具体局限性	评估70-kVp腹部CTA协议结合ClearInfinity深度学习重建算法在不同权重水平下的图像质量和辐射剂量	100名接受腹部CTA检查的患者，分为A组（70-kVp低剂量组）和B组（常规100-kVp标准剂量组）	医学影像	腹部血管疾病	CT血管成像，深度学习重建算法（ClearInfinity）	深度学习重建算法	CT图像	100名患者	NA	ClearInfinity（深度学习重建模型）	CT衰减值，图像噪声（SD），信噪比（SNR），对比噪声比（CNR），主观图像质量评分，辐射剂量参数（CTDIvol、DLP、ED）	NA
744	2026-05-19	A fusion model of deep learning and conventional features based on computed tomography angiography of carotid plaque for predicting the risk of acute ischemic stroke 2026-May-01, Quantitative imaging in medicine and surgery IF:2.9Q2 DOI:10.21037/qims-2025-1-2688 PMID:42147943	研究论文	开发并验证了一种融合临床风险因素、影像特征与Swin Transformer深度学习特征的颈动脉斑块CTA融合模型，用于预测急性缺血性卒中风险	首次将Swin Transformer提取的颈动脉斑块CTA影像特征与常规临床及影像特征融合，构建多模态预测模型，显著优于传统方法，并利用SHAP和Grad-CAM增强模型可解释性	回顾性研究设计、样本量有限（264例）、单一中心数据，可能限制模型的泛化能力	开发并验证一个集成临床风险因素、影像特征与Swin Transformer深度学习特征的融合模型，用于预测同侧急性缺血性卒中风险	颈动脉粥样硬化患者的颈动脉斑块计算机断层扫描血管造影（CTA）图像、临床风险因素及影像特征	计算机视觉, 数字病理学	急性缺血性卒中, 颈动脉粥样硬化	计算机断层扫描血管造影（CTA）, 磁共振成像（MRI）	深度学习模型（DenseNet121, Swin Transformer）	图像（CTA）, 临床数据（风险因素）, 影像特征	264例颈动脉粥样硬化患者，分为训练集（184例）和测试集（80例）	PyTorch	DenseNet121, Swin Transformer	AUC, 决策曲线分析（DCA）, 校准曲线, SHAP, Grad-CAM	NA
745	2026-05-19	Artificial Intelligence in Botulinum Toxin Injections: A Mini-Review of Current Applications, Challenges, and Translational Perspectives 2026-May, Cureus DOI:10.7759/cureus.108898 PMID:42148194	综述	本文综述了人工智能在肉毒毒素注射中的应用现状、挑战及转化前景	首次系统总结AI在肉毒毒素注射全流程中的应用，包括聊天机器人辅助规划、深度学习面部表情分析、基于MRI的肌张力障碍反应预测、多模态机器学习等技术，并提出临床应用框架	证据仍为初步且异质性高，存在样本量小、回顾性设计、外部验证有限等局限	总结人工智能在肉毒毒素注射中的应用现状，支持临床决策并提供转化方向的建议	肉毒毒素注射治疗中的AI应用案例	机器学习	神经系统疾病	NA	深度学习, 多模态机器学习	图像, 文本	NA	NA	NA	NA	NA
746	2026-05-17	Deep learning electrocardiogram model for risk stratification of coronary revascularization need in the emergency department 2026-May-15, European heart journal IF:37.6Q1 DOI:10.1093/eurheartj/ehaf254 PMID:40156923	研究论文	开发深度学习心电图模型用于急诊科冠状动脉血运重建需求的风险分层	首次应用卷积神经网络直接从心电图数据预测急性冠脉综合征患者的血运重建需求，并与临床医生解读和心脏生物标志物进行性能对比	模型特异性较高但灵敏度较低，相比高灵敏度肌钙蛋白T表现不足	开发深度学习模型识别与冠状动脉血运重建可能性相关的心电图模式，以减少诊断不确定性并指导进一步评估	急诊科就诊者，包括美国队列（144,691次就诊）和欧洲外部验证队列（18,673次就诊）	机器学习和数字病理学	心血管疾病	心电图	卷积神经网络	心电图信号数据	训练集144,691次急诊就诊（美国），测试集35,995次，外部验证集18,673次（欧洲）	NA	卷积神经网络	受试者工作特征曲线下面积、灵敏度、特异度	NA
747	2026-05-16	The emergence of superficial dermatophytosis due to Trichophyton indotineae and Trichophyton mentagrophytes genotypes VII and II* in New York: a need for comprehensive testing approaches 2026-May-13, Journal of clinical microbiology IF:6.1Q1 DOI:10.1128/jcm.00156-26 PMID:41960917	研究论文	报道2022至2024年间纽约市及周边郡县浅表皮肤癣菌病的快速增加，并开发了自动化深度学习模型用于快速鉴定和药敏测试	首次整合自动化深度学习模型、抗真菌药敏测试和全基因组测序，实现对印度毛癣菌及须癣毛癣菌基因型VII和II*的快速鉴定、耐药检测与传播分析	数据仅来自纽约市及周边地区，可能无法推广至其他区域	应对印度毛癣菌和须癣毛癣菌感染的快速增加，开发高效鉴定、耐药检测和监测方案以改善患者护理和感染控制	印度毛癣菌、须癣毛癣菌基因型VII和II*的临床分离株	机器学习	皮肤癣菌病	扩增子测序（ITS）、全基因组测序	深度学习模型	DNA序列	188例分离株（含135株印度毛癣菌、39株基因型VII、14株基因型II*）	NA	NA	NA	NA
748	2026-05-16	Artificial intelligence in extracorporeal technology: Current applications and future directions-A narrative review 2026-May, Asian cardiovascular & thoracic annals DOI:10.1177/02184923261432687 PMID:41914776	综述	本文综述了人工智能在体外生命支持技术（如体外循环、ECMO、心室辅助装置）中的应用现状与未来发展	系统梳理了AI在体外循环技术中从历史发展到核心子领域（机器学习、深度学习、认知计算）的全面应用框架	作为叙述性综述，可能未涵盖所有最新研究或提供定量对比分析	探讨AI在体外技术中提升安全性、精准性和效率的潜力，优化临床表现并支持个性化治疗	体外生命支持技术（CPB、ECMO、VAD）及其临床流程	机器学习	心血管疾病	NA	NA	生理数据	NA	NA	NA	NA	NA
749	2026-05-15	DEEP Phaser: A Deep Learning Tandem Vision Transformer for Fully Automated NMR Phase Correction 2026-May-14, The journal of physical chemistry letters IF:4.8Q1 DOI:10.1021/acs.jpclett.6c00770 PMID:42081261	研究论文	提出一种基于深度学习的串联视觉变换器自动相位校正方法	首次将串联视觉变换器神经网络用于NMR相位校正，无需人工调整即可实现高精度自动校正	未提及具体局限性	开发全自动NMR相位校正方法，消除人工干预需求	溶液1D 1H NMR谱，涵盖小分子、复杂混合物及生物大分子	机器学习	NA	NMR	视觉变换器	光谱数据	大量合成谱及多种真实实验谱	PyTorch	串联视觉变换器	相位校正精度	NA
750	2026-05-15	The influence of global artificial intelligence on accessibility design for people with disabilities: trends, hotspots and emerging technologies 2026-May-13, Disability and rehabilitation. Assistive technology DOI:10.1080/17483107.2026.2662425 PMID:42126947	综述	通过文献计量分析，梳理全球人工智能对无障碍设计影响的研究现状、热点与新兴技术	构建了全球理论知识图谱，揭示了从“单感官补偿”到“多模态认知增强”的范式转变，并提出了针对多重残疾和社会伦理参与不足的未来方向	研究依赖单一数据库（Web of Science），可能遗漏部分重要文献；对多重残疾关注不足，社会伦理参与有限	系统分析人工智能在无障碍设计领域的研究趋势、热点和新兴技术，促进技术与残疾人群多样化需求的对接	2001年1月1日至2025年12月31日期间Web of Science核心合集数据库中关于无障碍设计的文献	自然语言处理	NA	NA	深度学习	文本, 自然语言	NA	NA	NA	NA	NA
751	2026-05-15	Importance of integrating biological sex and age analyses in health research 2026-May-12, Biology of sex differences IF:4.9Q1 DOI:10.1186/s13293-026-00900-1 PMID:42116218	评论	强调在健康研究中整合生物学性别和年龄分析的重要性	提出应将性别和年龄作为主要分析变量，而非传统上视为混杂因素，并主张在数据开放和人工智能应用的背景下优先进行按性别和年龄的分析	未提供具体数据或实验验证，仅通过示例说明观点，缺乏量化分析支持	呼吁健康研究改变对性别和年龄变量的统计处理方式，以发现更准确的研究洞察	人类、动物及细胞群体的研究数据	机器学习	NA	NA	深度学习模型、人工智能	公开可用的研究数据	未明确说明	NA	未指定具体架构	NA	NA
752	2026-05-15	Critical evaluation of drug response prediction models with DrEval 2026-05-12, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-026-72903-w PMID:42120410	研究论文	提出DrEval流程用于公正、有生物学意义的癌症药物反应模型评估，揭示深度学习模型表现不佳	开发了DrEval开源基准框架，整合标准化超参数调优、统计严谨评估、跨研究基准和消融研究，揭示现有模型性能过于乐观的问题	未提及具体局限性，但可能包括基准覆盖范围有限或评价指标单一	批判性评估药物反应预测模型，建立无偏评估标准以推动领域进展	基于癌症细胞系组学数据的药物反应预测模型	机器学习	癌症	NA	深度学习、树集成模型	组学数据（癌症细胞系特征谱）	NA	NA	深度学习架构（未具体指定）、树集成模型（未具体指定）	NA	NA
753	2026-05-15	Comparative classification of spectrally overlapping Allium seed genotypes using Vis-NIR spectroscopy and hyperspectral imaging with chemometric, machine, and deep learning models 2026-05-12, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-026-46764-8 PMID:42120602	研究论文	比较可见-近红外光谱与高光谱成像结合化学计量学、机器学习和深度学习模型对光谱重叠的葱属种子基因型进行分类	首次系统比较了可见-近红外光谱仪和高光谱相机在区分七种光谱重叠葱属种子基因型时的性能，并评估了集成学习与深度学习方法在高通量、非破坏性种子分选中的应用潜力	样本量相对较小（700个光谱和70张图像），且未提及对不同环境条件下模型泛化能力的验证	评估可见-近红外光谱仪和高光谱相机对七种近缘葱属种子基因型进行非破坏性分类的潜力	七种葱属种子基因型，包括葱头、红洋葱、白洋葱、黄洋葱、Bon-Sorkh和两种韭葱品种	机器视觉, 机器学习	NA	可见-近红外光谱, 高光谱成像	SIMCA, 人工神经网络, 直方图梯度提升, 一维和二维卷积神经网络	光谱数据, 图像数据	700个光谱和70张图像	NA	SIMCA, ANN, HisGB, 1D CNN, 2D CNN	F1分数, 准确率, 误差率	NA
754	2026-05-15	Comparing machine learning and deep learning approaches to predicting the seismic response of slab-column connections 2026-May-11, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-026-50962-9 PMID:42115248	研究论文	比较机器学习和深度学习方法在预测板柱连接抗震响应中的准确性	系统比较了多种机器学习和深度学习模型在预测板柱连接抗震性能（冲切弯矩和漂移率）中的表现，并发现梯度提升在弯矩预测中最佳，随机森林在漂移率预测中最佳，卷积神经网络在深度学习中表现最优	未提及数据来源、样本数量和外部验证，模型泛化能力有限	评估机器学习和深度学习模型预测板柱连接抗震性能的准确性	板柱连接节点的冲切弯矩和漂移率	机器学习	NA	NA	Ridge回归、线性回归、Lasso回归、弹性网络、支持向量回归、梯度提升、随机森林、极端梯度提升、长短期记忆网络、卷积神经网络、循环神经网络、CNN-LSTM混合模型	数值数据	NA	NA	Ridge回归、线性回归、Lasso回归、弹性网络、支持向量回归、梯度提升、随机森林、极端梯度提升、长短期记忆网络、卷积神经网络、循环神经网络、CNN-LSTM	决定系数、均方根误差、平均绝对误差	NA
755	2026-05-15	RNN-based detection of IoT malware using diverse feature engineering methods 2026-May-11, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-026-51074-0 PMID:42115291	研究论文	提出一种基于循环神经网络的框架，结合多种特征工程技术以提升物联网恶意软件检测性能	将标签编码、MinMax缩放、TF-IDF、词袋、word2vec和主成分分析等多层级特征工程方法集成到循环神经网络中，实现物联网恶意软件的高效检测	仅在UNSW-NB15单一数据集上验证，未考虑其他物联网环境或真实部署场景的泛化性	开发可扩展且实验验证有效的物联网恶意软件检测框架	物联网环境中的恶意软件流量检测	机器学习	NA	NA	循环神经网络（RNN）	网络流量数据	UNSW-NB15数据集（训练集含175,341条样本，测试集含82,332条样本）	NA	三种不同RNN架构	准确率、精确率、召回率、F1分数、特异性、AUC	NA
756	2026-05-15	Deep learning-based automatic field of view planning for prostate MRI in oblique coronal and oblique axial planes 2026-05-11, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-026-52248-6 PMID:42115680	研究论文	开发并评估了一种基于ResNet的深度学习框架，用于自动规划前列腺MRI的视野，在斜冠状面和斜轴面上实现准确的视野规划	首次使用深度学习实现前列腺MRI中斜冠状面和斜轴面的自动视野规划，并在多中心数据上进行验证，展示出非劣效于人工标注的性能	研究的描述中未明确提到具体的局限性	开发自动化的视野规划方法，以提高前列腺MRI中视野处方的准确性和一致性，减少操作者依赖	前列腺MRI的视野规划	计算机视觉	前列腺癌	MRI	ResNet	图像	训练集使用PI-CAI数据集中的1,474例检查，外部测试集共530例检查（2021-2024）	PyTorch	ResNet	切片定位差异，视野重叠率，角度差异，可接受率	NA
757	2026-05-15	A comparative analysis of YOLOv8 and nnU-Net v2 based pipelines for sex and age estimation from maxillary sinus morphometry on panoramic radiographs 2026-May-09, International journal of legal medicine IF:2.2Q1 DOI:10.1007/s00414-026-03825-x PMID:42104112	研究论文	比较基于YOLOv8和nnU-Net v2的管道在曲面断层片上从上颌窦形态测量学进行性别和年龄估计	首次系统比较YOLOv8和nnU-Net v2在法医上颌窦分析中的应用	未提及	开发和比较两种基于深度学习的分割-影像组学管道（YOLOv8-Hybrid和nnU-Net v2），用于从曲面断层片的上颌窦形态测量学中自动进行性别分类和年龄估计	来自北塞浦路斯近东大学的1024张曲面断层片（512名男性，512名女性，年龄18-81岁）	计算机视觉	NA	深度学习分割（YOLOv8和U-Net）、影像组学特征提取、迁移学习、贝叶斯超参数优化、SHAP可解释性分析	YOLOv8n-seg、U-Net、CatBoost、XGBoost	医学图像（曲面断层片）	1024张曲面断层片（512名男性，512名女性，年龄18-81岁）和50张独立外部验证图像	PyTorch, Scikit-learn	YOLOv8n-seg、U-Net、CatBoost、XGBoost	AUC, MAE, mAP@50, Cohen's d	NA
758	2026-05-15	Uncovering advanced transfer learning strategies for deep neural networks in natural language processing 2026-05-09, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-026-39819-3 PMID:42106353	研究论文	深入研究自然语言处理中深度神经网络的迁移学习策略，通过实验分析其效果	系统性地探索了迁移学习在复杂深度学习架构中的最优策略，包括架构设计、微调方法和替代训练范式	未具体说明数据集的规模、领域局限性或实验的计算资源需求	揭示自然语言处理任务中深度神经网络迁移学习的最佳策略	预训练模型在文本分类和语言生成等关键NLP任务中的应用	自然语言处理	NA	迁移学习	深度神经网络	文本	NA	NA	NA	准确性、训练速度	NA
759	2026-05-15	Development and validation of a blinding eye disease screening system based on lightweight convolutional neural networks: A diagnostic accuracy study 2026-May-08, Medicine IF:1.3Q2 DOI:10.1097/MD.0000000000048491 PMID:42116340	研究论文	基于轻量级卷积神经网络构建致盲性眼病筛查模型，并通过内部和外部数据集验证其性能	开发了性能与中级眼科医生相当的轻量级致盲性眼病筛查系统，为基层医疗机构提供高效、经济的筛查方案	NA	开发成本效益高的致盲性眼病筛查模型，提高基层筛查效率，减少因延迟诊断导致的不可逆视力损伤	89,158张眼底照片及不同临床经验级别的眼科医生	计算机视觉	致盲性眼病	眼底照相	轻量级卷积神经网络	图像	89,158张眼底照片	NA	轻量级卷积神经网络	准确率、F1分数、召回率、AUC、精确率、特异度	NA
760	2026-05-15	Deep Learning-Assisted Room-Temperature Phosphorescence Sensor Array Based on Host-Guest Doping for Visual Discrimination of Triazole Fungicides 2026-May-04, Analytical chemistry IF:6.7Q1 DOI:10.1021/acs.analchem.6c00501 PMID:42076943	研究论文	基于主体-客体掺杂的深度学习辅助室温磷光传感器阵列用于三唑类杀菌剂的可视化鉴别	首次将室温磷光传感器阵列与深度学习结合，利用主体-客体掺杂诱导的磷光信号放大实现三唑类杀菌剂的可视化鉴别，并开发了基于DenseNet算法的智能人工视觉平台实现自动识别	未提及传感器阵列对复杂基质中痕量水平的检测限，以及长期稳定性评估	开发一种用于三唑类杀菌剂快速、可视化鉴别的传感方法	五种结构相似的三唑类杀菌剂亚型及其二元、三元混合物	机器学习	NA	室温磷光传感	DenseNet	图像	五种三唑类杀菌剂亚型及其二元、三元混合物	PyTorch	DenseNet	准确率	NA