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
961	2026-04-01	Utility of augmented reality in endoscopic surgery for stones: European Association of Urology endourology up-to-date review 2026-May-01, Current opinion in urology IF:2.1Q2 DOI:10.1097/MOU.0000000000001378 PMID:41823304	综述	本文回顾了增强现实技术在泌尿系结石内镜手术中的发展历程、当前应用趋势及其临床益处	系统梳理了增强现实从可视化工具向融合超声/CT与深度学习、主动优化手术精度与安全性的智能系统演进，并强调了其在逆行手术中作为认知与导航平台的新兴角色	NA	确定增强现实技术在泌尿内镜手术中的发展时间线及其在当前临床实践中的趋势	增强现实技术在经皮肾镜取石术、输尿管镜术及逆行肾内手术中的应用	数字病理	前列腺癌	超声/CT融合，深度学习	NA	医学影像（如超声、CT）	NA	NA	NA	穿刺时间减少，并发症发生率降低	NA
962	2026-03-31	Robotic-Arm Assisted Multi-Apical View 3-D Fusion of Echocardiography for Enhanced Left Ventricular Assessment Using Wavelet 2026-May, Ultrasound in medicine & biology DOI:10.1016/j.ultrasmedbio.2026.01.006 PMID:41688231	研究论文	本研究提出了一种结合机器人臂辅助采集和小波变换的多心尖视图融合方法，以提升三维超声心动图中左心室图像质量	创新点在于首次将机器人臂辅助的标准化探头定位与小波变换的多视图融合技术相结合，用于增强三维超声心动图的图像质量和可重复性	研究局限性包括样本量较小且仅基于志愿者扫描，未在临床患者群体中广泛验证，且未来需要探索更多视图和深度学习方法以进一步提升性能	研究目标是提高三维超声心动图对左心室功能的评估准确性和图像质量	研究对象为志愿者通过三维超声心动图采集的左心室图像	医学影像处理	心血管疾病	三维超声心动图，小波变换融合技术	NA	三维超声图像	志愿者扫描（具体数量未在摘要中明确说明）	NA	NA	信噪比，对比噪声比，图像清晰度评分，心肌边界连续性评分，诊断置信度评分	NA
963	2026-03-31	High diagnostic accuracy of a resnet50-based deep learning model for osteochondral lesions of the talus on magnetic resonance imaging 2026-May-01, Joint diseases and related surgery IF:1.9Q2 DOI:10.52312/jdrs.2026.2719 PMID:41906849	研究论文	本研究评估了基于ResNet50的卷积神经网络在磁共振成像上检测距骨骨软骨病变的诊断性能，并比较了其在T1和T2加权序列间的效能	首次应用ResNet50模型于距骨骨软骨病变的MRI诊断，并系统比较了T1和T2加权序列的诊断准确性差异	数据集规模相对较小（仅219例），且为回顾性研究，可能影响模型泛化能力	评估深度学习模型在距骨骨软骨病变MRI诊断中的性能	距骨骨软骨病变患者的踝关节磁共振成像	计算机视觉	骨关节疾病	磁共振成像	CNN	图像	219例踝关节MRI扫描（60例病变，159例正常）	TensorFlow, Keras	ResNet50	准确率, 精确率, 召回率, F1分数, AUC	NA
964	2026-03-30	AI-powered insights in pediatric nephrology: current applications and future opportunities 2026-May, Pediatric nephrology (Berlin, Germany) DOI:10.1007/s00467-025-06911-1 PMID:40957986	综述	本文综述了人工智能在儿科肾病学中的当前应用与未来机遇，涵盖诊断、治疗、工作流程优化及研究加速等方面	整合了多源数据（如患者历史、基因组学、影像和临床记录）的AI工具，用于检测肾脏异常、预测急性肾损伤和疾病进展，并探讨了AI在改善患者参与、文档处理及研究中的创新潜力	存在伦理和实践挑战，包括数据隐私、算法偏见、标准化监管框架缺乏，以及医护人员需要充分培训以确保技术不损害医患关系	探讨人工智能在儿科肾病学中的转型作用，以提升诊断准确性、治疗精确性、工作流程效率和研究创新	儿科肾病学领域，包括儿童肾脏疾病患者及其相关临床数据（如病史、基因组、影像、临床记录）	数字病理学	儿科肾病	深度学习	深度学习模型	多源数据（包括患者历史、基因组学、影像、纵向临床记录）	NA	NA	NA	NA	NA
965	2026-03-29	Development and validation of a deep learning markerless system for lower-limb kinematics in hip and knee osteoarthritis population 2026-May, Journal of biomechanics IF:2.4Q3 DOI:10.1016/j.jbiomech.2026.113238 PMID:41793837	研究论文	本研究开发并验证了一种用于髋膝骨关节炎患者下肢运动学的四摄像头无标记系统	使用患者数据集开发无标记系统，而非健康人群数据，提高了在患者群体中的泛化能力	横断面和额状面的关节角度波形ICC较低（分别为0.50和0.34），表明在这些平面上的预测精度有待提升	开发并验证适用于骨关节炎患者的下肢运动学无标记测量系统	髋或膝骨关节炎患者	计算机视觉	骨关节炎	深度学习	NA	视频	150名患者（训练集120人，测试集30人）	NA	NA	均方根误差, 组内相关系数	NA
966	2026-03-23	Training With Local Data Remains Important for Deep Learning MRI Prostate Cancer Detection 2026-May, Canadian Association of Radiologists journal = Journal l'Association canadienne des radiologistes DOI:10.1177/08465371251367620 PMID:40936310	研究论文	本研究评估了在MRI前列腺癌分割任务中，使用本地数据训练的模型是否优于仅使用外部数据训练的模型，并探讨了领域偏移对模型性能的影响	首次在大规模队列（超过1000例）中系统评估领域偏移对MRI前列腺癌分割模型性能的影响，并量化了本地数据在提升模型性能中的关键作用	研究仅基于公开数据集PICAI和单一本地数据集，可能未涵盖所有临床场景的多样性；模型评估仅限于分割任务，未涉及其他临床指标	评估领域偏移对深度学习MRI前列腺癌分割模型性能的影响，并比较本地与外部数据训练的效果	前列腺癌患者的MRI图像数据	数字病理学	前列腺癌	MRI	深度学习	图像	PICAI-TRAIN: 1241例, PICAI-TEST: 259例, LOCAL-TRAIN: 1400例, LOCAL-TEST: 308例	nnUNet-v2	nnUNet	PICAI Score	NA
967	2026-03-21	Automated detection and classification of dental trauma in periapical radiographs using deep learning: a study based on the Andreasen classification 2026-May, Oral surgery, oral medicine, oral pathology and oral radiology DOI:10.1016/j.oooo.2025.12.014 PMID:41688271	研究论文	本研究评估了基于YOLOv8的深度学习模型在根据Andreasen分类系统自动识别牙科创伤类型方面的性能	首次将YOLOv8深度学习模型应用于牙科创伤的自动检测与分类，并基于Andreasen分类系统进行标签整合以优化模型性能	初始模型因创伤亚型过多且数据集有限导致整体性能较低，仅在某些亚类（如撕脱伤）表现较好	评估深度学习模型在牙科创伤自动识别与分类中的性能	牙科创伤的X线片图像	计算机视觉	牙科创伤	深度学习	YOLOv8	图像	NA	NA	YOLOv8	灵敏度, 精确度, F1分数	NA
968	2026-03-21	Fine-scale mapping of Oncomelania hupensis habitats in eastern China using multi-season Sentinel-2 imagery and semi-supervised deep learning 2026-May, Acta tropica IF:2.1Q2 DOI:10.1016/j.actatropica.2026.108044 PMID:41802557	研究论文	本研究开发了一个名为SnailMatch的半监督深度学习框架，结合多季节Sentinel-2影像，用于精细绘制中国东部钉螺（日本血吸虫中间宿主）的栖息地分布图	提出了一个结合多季节遥感影像和半监督深度学习的框架，通过注意力机制融合季节性生态模式，并利用贝叶斯优化集成模型，实现了高精度的钉螺栖息地制图	研究依赖于有限的实地确认数据（229个存在点），且未明确讨论模型在其他地理区域或不同年份的泛化能力	开发一种成本效益高、可解释的方法，以支持针对性的灭螺和植被管理，助力世界卫生组织2030年消除血吸虫病的目标	钉螺（Oncomelania hupensis）的栖息地	计算机视觉	血吸虫病	多季节Sentinel-2遥感影像处理	深度学习, 随机森林	遥感影像, 环境协变量数据	229个实地确认的钉螺存在点, 229个系统采样的缺失点, 5,759个未标记位置	NA	注意力机制的多季节融合模块	准确率, AUC, F1分数	NA
969	2026-03-17	ESM-AnatTractNet: Advanced deep learning model of true positive eloquent white matter tractography to improve preoperative evaluation of pediatric epilepsy surgery 2026-May, Medical image analysis IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.media.2026.103969 PMID:41638061	研究论文	本研究提出了一种名为ESM-AnatTractNet的新型深度学习模型，用于在儿童癫痫手术前准确分类与关键功能相关的真实阳性白质通路	该模型首次在点云框架中整合了电刺激映射确认的空间坐标和基于标准脑图谱的解剖上下文标签，以增强白质通路分类的几何和解剖一致性	研究样本量相对较小（85名患者），且模型性能验证主要基于特定临床环境下的数据	旨在通过非侵入性方法准确定位与关键功能相关的真实阳性白质通路，以改善儿童癫痫手术的术前评估	85名药物难治性癫痫患儿（年龄10.70±4.41岁）的术前扩散加权成像纤维束追踪数据	数字病理学	癫痫	扩散加权成像纤维束追踪, 电刺激映射	深度学习模型	点云数据, 医学影像	85名药物难治性癫痫患者	NA	ESM-AnatTractNet	准确率, 相关系数	NA
970	2026-03-17	DDTracking: A diffusion model-based deep generative framework with local-global spatiotemporal modeling for diffusion MRI tractography 2026-May, Medical image analysis IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.media.2026.103967 PMID:41650793	研究论文	提出一种基于扩散模型的深度生成框架DDTracking，用于扩散MRI纤维束追踪，通过局部-全局时空建模提高追踪精度和效率	首次将扩散模型应用于纤维束追踪，提出条件去噪扩散过程重新定义流线传播，并设计双路径编码方案整合局部空间特征与全局时间上下文	未明确说明模型对超参数敏感度或在小样本场景下的表现	开发高精度、高效率的扩散MRI纤维束追踪方法	大脑纤维通路	医学影像分析	NA	扩散MRI	扩散模型	扩散MRI信号	合成与临床数据集（具体数量未说明）	PyTorch（根据代码仓库推断）	条件扩散模型	追踪准确性，计算效率	NA
971	2026-03-17	A navigation-guided 3D breast ultrasound scanning and reconstruction system for automated multi-lesion spatial localization and diagnosis 2026-May, Medical image analysis IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.media.2026.103965 PMID:41633129	研究论文	本研究开发了一种智能导航引导的3D乳腺超声扫描与重建系统，用于自动化多病灶空间定位与诊断	提出了一个集成导航引导的3D乳腺超声系统，结合了混合病灶感知时空Transformer（HLST）模型和几何自适应时钟投影方法，实现了无缝3D重建、乳头中心病灶定位以及基于视频的恶性预测，无需患者附着标记或预标记地标	NA	开发一个智能导航引导的乳腺超声扫描系统，以标准化乳腺超声工作流程，提高病灶定位和诊断的准确性与效率	乳腺病灶（在乳腺体模和临床患者中）	计算机视觉	乳腺癌	超声成像	Transformer	视频, 3D图像	3个乳腺体模和43名女性患者（其中30个异常乳腺）	NA	Hybrid Lesion-informed Spatiotemporal Transformer (HLST), BUS-SAM-2	准确性, 相关系数（距离、3D大小、顺时针角度）	NA
972	2026-03-16	Flow rate determination in a two-phase system using radioactive particle tracking and deep learning 2026-May, Applied radiation and isotopes : including data, instrumentation and methods for use in agriculture, industry and medicine IF:1.6Q3 DOI:10.1016/j.apradiso.2026.112520 PMID:41723967	研究论文	本研究提出了一种结合放射性粒子追踪技术和深度学习的方法，用于预测两相系统中的流体体积分数并计算表观速度，以实现非侵入式的流量测定	提出了一种基于放射性粒子追踪和深度学习的非侵入式流量测定方法，避免了传统流量计需要直接接触流体和定期维护的问题	研究基于模拟数据（MCNP6蒙特卡洛模拟），未在真实工业环境中进行验证；仅针对分层盐水-油流态进行了测试	开发一种非侵入式方法，用于准确测定石油工业中两相管道系统的流量	两相系统（盐水-油）中的流体流动	机器学习	NA	放射性粒子追踪技术，蒙特卡洛模拟（MCNP6）	深度神经网络	模拟辐射信号数据	NA	NA	NA	平均绝对百分比误差（MAPE）	NA
973	2026-03-14	Comprehensive study on the performance optimization of hyperspectral unmixing algorithms: A focus on airborne hyperspectral data 2026-May-15, Water research IF:11.4Q1 DOI:10.1016/j.watres.2026.125560 PMID:41759318	研究论文	本研究应用高光谱解混技术与多种一维深度学习架构，对韩国锦江高马鲁地区的入侵植物物种进行制图与分类	结合了多种一维深度学习架构（CNN、CBAM、MLPMixer-1D、SpectralFormer、ViT-1D、Swin-1D）进行高光谱解混，并提出了结合SAD、SID和MSE的加权光谱损失函数进行超参数优化	入侵物种的分类精度中等，主要原因是光谱重叠	优化高光谱解混算法的性能，以支持大规模生态监测，特别是入侵植物物种的检测	韩国锦江高马鲁地区的入侵外来植物物种（三裂豚草、葎草、刺果瓜）	计算机视觉	NA	高光谱成像技术	CNN, CBAM, MLPMixer-1D, SpectralFormer, ViT-1D, Swin-1D	高光谱图像	NA	NA	CNN, CBAM, MLPMixer-1D, SpectralFormer, ViT-1D, Swin-1D	SAD, SAM, SID, RMSE, PSNR	NA
974	2026-03-14	Artificial intelligence for detection of age-related macular degeneration based on fundus images: A systematic review 2026 May-Jun, Survey of ophthalmology IF:5.1Q1 DOI:10.1016/j.survophthal.2025.10.004 PMID:41173219	综述	本文系统回顾了基于眼底图像利用机器学习/深度学习算法进行年龄相关性黄斑变性检测和预测的应用与性能	系统性地总结了不同机器学习与深度学习架构（特别是CNN和ResNet）在AMD检测中的应用与性能，并指出了未来需关注校准、公平性、可解释性、外部验证等关键问题	回顾性研究，纳入的研究在模型架构、数据集和评估方法上存在异质性，缺乏统一的性能比较标准	评估机器学习和深度学习算法在基于眼底图像的年龄相关性黄斑变性检测与预测中的应用效果	用于AMD检测的机器学习和深度学习算法及其性能	计算机视觉	年龄相关性黄斑变性	眼底成像	CNN	图像	NA	NA	ResNet	准确率	NA
975	2026-03-14	Deep learning-based diagnostic classification of multiple sclerosis using multicenter optical coherence tomography data 2026-May, Experimental eye research IF:3.0Q1 DOI:10.1016/j.exer.2026.110916 PMID:41679586	研究论文	本研究利用多中心光学相干断层扫描数据，通过深度学习模型对多发性硬化症进行诊断分类	结合了特征提取、定制深度网络和微调预训练网络三类AI模型，并采用通道组合和拼接技术整合视网膜层厚度和表面特征，提高了分类性能	模型在跨数据集评估中性能显著下降，表明外部泛化能力有限，尤其是在使用公共数据训练并应用于本地临床数据时	开发基于人工智能的准确且可解释的多发性硬化症诊断分类方法	多发性硬化症患者和健康对照者的眼睛	数字病理学	多发性硬化症	光学相干断层扫描	自编码器, 定制深度网络, 预训练网络	图像	116只眼睛（38只健康对照眼，78只多发性硬化症眼）	NA	NA	平衡准确率, 特异性, 敏感性, g-均值, F1分数, AUC	NA
976	2026-03-14	Automated segmentation of pterygium lesions using multiscale deep learning networks 2026-May, Experimental eye research IF:3.0Q1 DOI:10.1016/j.exer.2026.110928 PMID:41687801	研究论文	本文提出了一种基于多尺度深度学习网络的翼状胬肉病变自动分割方法，旨在通过精确分割病变区域来辅助评估疾病严重程度	利用翼状胬肉病变独特的楔形形状特征，在UNet瓶颈层嵌入多尺度模块（SPP和ASPP），并探索了等流和瀑布流两种并行路径构建模式，以有效捕获病变特征的多尺度变化	多尺度模块主要关注较小特征图，未来可探索更大特征图尺寸的网络架构，但需权衡计算负担	开发自动分割翼状胬肉病变的深度学习模型，以量化病变组织并辅助疾病严重程度评估	翼状胬肉病变区域	计算机视觉	眼科疾病	深度学习	CNN	图像	NA	NA	UNet, SPP, ASPP	豪斯多夫距离	NA
977	2026-03-14	Cross-modal attention deep learning reveals how transformation products inherit life-cycle risks from parent antibiotics: Insights for environmental, ecological, health, and AMR risks 2026-May-01, Water research IF:11.4Q1 DOI:10.1016/j.watres.2026.125584 PMID:41719651	研究论文	本研究利用跨模态注意力深度学习模型评估抗生素及其转化产物的生命周期风险，揭示了高相似性转化产物如何继承母体抗生素的风险特征	首次引入基于分子图和融合分子指纹的少样本跨模态注意力深度学习模型，用于识别多类别抗生素生命周期风险优先级，并通过可解释性分析揭示了关键风险结构特征	研究仅关注141种母体抗生素及其转化产物，可能未涵盖所有抗生素类别；模型在更大规模数据集上的泛化能力有待进一步验证	评估抗生素转化产物在水环境中的生态、环境、人类健康和抗菌素耐药性风险，为制定有效管理策略提供理论支持	141种母体抗生素及其高相似性转化产物	机器学习	NA	分子图分析，分子指纹融合	深度学习	分子图，分子指纹	141种母体抗生素及其转化产物	NA	GINConv, GATConv	预测准确性，鲁棒性	NA
978	2026-03-13	Precise, fast, and automated gel quantification powered by YOLO11 instance segmentation 2026-May-15, Analytica chimica acta IF:5.7Q1 DOI:10.1016/j.aca.2026.345293 PMID:41813342	研究论文	本研究提出了一种基于YOLO11实例分割的端到端、全自动凝胶条带分割框架，用于精确、快速的凝胶图像定量分析	采用轻量级YOLO11n架构，无需预处理即可处理高分辨率图像，并利用像素级掩码而非边界框进行定量，有效排除背景噪声，解决了分析速度与定量精度之间的长期权衡	模型训练数据量相对有限（总计200张图像），且主要针对特定染色方法（考马斯亮蓝、银染、荧光染色）进行了验证	开发一种自动化、高精度的凝胶电泳图像分析工具，以替代传统依赖人工和主观判断的密度测定法	凝胶电泳图像	计算机视觉	NA	凝胶电泳，荧光成像	实例分割	图像	200张凝胶图像（150张用于训练，50张用于微调）	YOLO	YOLO11n, YOLO11-Seg	mAP50, 线性度(R²), 变异系数(CV), 处理延迟时间	NA
979	2026-03-13	Intelligent microfluidics: A deep learning-integrated platform for high-accuracy oocyte membrane permeability characterization in cryobiology 2026-May-15, Analytica chimica acta IF:5.7Q1 DOI:10.1016/j.aca.2026.345301 PMID:41813348	研究论文	本研究介绍了一个名为CryoSIM的集成微流控-AI平台，用于自动、并行量化卵母细胞膜渗透性，以提高冷冻保存效率	结合微流控芯片、深度学习模型（MLSNet）和传输建模，实现了自动化、高通量的卵母细胞膜渗透性表征，相比手动方法提高了90%以上的分析通量	未明确提及平台在更广泛细胞类型或极端条件下的适用性限制	开发一个可扩展的分析框架，以稳健、系统的方式表征细胞膜传输现象，优化冷冻保存协议	卵母细胞	机器学习	NA	微流控技术，深度学习	深度学习模型	图像	NA	Python	MLSNet	像素级准确度	NA
980	2026-03-13	A semi-supervised domain adaptation framework with attention-enhanced ResNet50 for LIBS-based soil classification under spectral distribution shift 2026-May-08, Analytica chimica acta IF:5.7Q1 DOI:10.1016/j.aca.2026.345292 PMID:41813363	研究论文	本研究提出了一种基于注意力增强ResNet50的半监督域自适应框架，用于处理LIBS光谱分布偏移下的土壤分类问题	结合了Gramian Angular Field技术将一维光谱编码为二维图像以增强特征表示，并设计了基于SE-ResNet50的注意力机制网络，同时整合了基于模型的迁移学习和伪标签学习来逐步提升模型对目标域的适应性	NA	解决激光诱导击穿光谱在土壤分类中因光谱分布偏移导致的模型性能下降问题	土壤样本的LIBS光谱数据	计算机视觉	NA	激光诱导击穿光谱	CNN	图像	NA	NA	SE-ResNet50	准确率	NA