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	2026-06-04	[Artificial intelligence as decision support tool in urological oncology: current evidence and challenges] 2026-Jun, Urologie (Heidelberg, Germany) DOI:10.1007/s00120-026-02831-6 PMID:42126599	综述	系统回顾人工智能在泌尿肿瘤学治疗决策中的应用现状，包括机器学习、深度学习和大型语言模型	首次系统比较了不同AI模型在泌尿肿瘤治疗决策中的性能指标，并分析了大型语言模型结合检索增强生成在指南依从性方面的优势	现有证据主要为概念验证研究，缺乏前瞻性验证研究，存在数据保护、技术挑战以及模型透明度和可解释性有限的问题	评估人工智能在泌尿肿瘤学治疗决策支持中的应用现状并分析临床实施挑战	PubMed数据库中关于人工智能应用于泌尿肿瘤治疗决策的相关文献	自然语言处理, 机器学习	泌尿系统肿瘤（前列腺癌、尿路上皮癌、肾细胞癌）	NA	机器学习, 深度学习, 大型语言模型	文本	NA	NA	NA	F1分数	NA
62	2026-06-04	Marker-less Body Surface Registration with 3D imaging for Percutaneous Intervention with Smartphone Augmented Reality in Phantoms and in vivo 2026-Jun-01, Journal of vascular and interventional radiology : JVIR IF:2.6Q2 DOI:10.1016/j.jvir.2026.108871 PMID:42229872	研究论文	评估智能手机增强现实系统结合自动表面跟踪注册用于经皮穿刺的准确性	首次开发无需基准标记或额外传感器的智能手机AR引导系统，利用深度学习实现体表自动跟踪注册，简化增强现实工作流程	表面跟踪可补偿外部体表移动，但无法补偿内部器官运动；准确性受呼吸运动影响，肝脏靶点误差较大	评估智能手机AR引导系统用于经皮穿刺的自动表面跟踪注册精度	腹部体模及三只猪（15个靶点）的肝脏、肾脏和肌肉中的栓塞线圈	计算机视觉	NA	CT成像、深度学习	NA	CT图像	腹部体模（8名操作者），三只猪（15个靶点）	NA	NA	针尖到靶点距离、角度误差	智能手机平台
63	2026-06-04	Fine-grained evaluation of neighborhood quality in China using street view images and big data technologies 2026-Jun-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-026-53650-w PMID:42230815	研究论文	利用街景图像和大数据技术，对中国城市社区质量进行细粒度评估	首次以社区为研究尺度，结合深度学习和街景图像获取微观数据，设计同时衡量城市软硬环境的社区质量评估体系	未在摘要中明确提及限制，可能包括数据覆盖范围或方法局限性	评估中国城市社区质量，分析软硬环境建设对社区质量的影响，并为城市规划提供理论支持	中国232个地级市的5829个主要社区（街道）	计算机视觉	NA	深度学习、街景图像分析	深度神经网络（具体模型未指定）	图像	232个地级市的5829个社区	NA	NA	NA	NA
64	2026-06-04	AIRC-LABDEN: A multi-modal dataset for dental plaque diagnosis of patients with fixed labial orthodontic appliances 2026-Jun, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2026.112833 PMID:42232201	研究论文	介绍AIRC-LABDEN数据集，用于通过深度学习检测和量化固定唇侧矫治器患者的牙菌斑	首个专门针对佩戴正畸托槽患者的多模态牙科数据集，整合了高分辨率口腔图像与临床记录	未提及具体限制	促进多模态牙菌斑检测系统的开发，改善正畸患者的口腔护理	固定唇侧矫治器患者的牙菌斑	计算机视觉	口腔疾病（牙菌斑）	NA	深度学习	图像、临床记录	148名患者的10450张高分辨率口腔内图像	NA	NA	NA	NA
65	2026-06-04	Observation-Constrained Agroecosystem Model Inversion Reveals Continental-Scale Variation of Winter Wheat Traits 2026-Jun, Global change biology IF:10.8Q1 DOI:10.1111/gcb.70936 PMID:42233340	研究论文	通过将生态系统模型Ecosys与深度学习驱动的模型-数据融合反演相结合，从观测数据中推断美国冬小麦的空间显式生理控制参数（性状代理），揭示了作物类群和区域特定的气候敏感性	首次在大陆尺度上通过观测约束的模型反演方法，推断冬小麦的生理控制参数，而非使用空间均匀参数，从而能够捕捉农艺性状的适应性变异及其对气候变化的响应	研究依赖于卫星和县级产量数据的可用性与质量，且模型反演可能无法完全捕捉所有环境互作效应	理解作物性状变异如何影响基因型×环境×管理互作，以预测气候变化下农业生产性能	美国冬小麦，涉及约1000个冬小麦生产县	机器学习, 生态系统建模	NA	卫星光合作用数据、县级产量记录	深度学习	卫星遥感数据、产量记录	2008-2022年约1000个美国冬小麦生产县	NA	NA	总初级生产力相关系数0.76-0.88、物候偏差<2周、超过90%的产量在报告值的±20%内	NA
66	2026-06-03	Solution-Tunable Interfacial Interaction Landscape Governs Anomalous Nanoparticle Diffusion in Liquid-Phase Electron Microscopy 2026-Jun-02, ACS nano IF:15.8Q1 DOI:10.1021/acsnano.6c04149 PMID:42065132	研究论文	揭示液相透射电镜中聚乙二醇包覆金纳米棒在氮化硅膜附近的反常扩散机制，并通过调节离子环境实现从分数布朗运动到退火瞬态时间运动的可调转变	首次通过系统调控离子环境实现纳米颗粒表面扩散从分数布朗运动到退火瞬态时间运动的可调转变，并引入被动纳米流变学框架定量表征界面粘弹性力学响应	未提及该方法在复杂多组分体系中的适用性及长期稳定性	阐明液相透射电镜中纳米颗粒在液固界面处的反常扩散物理机制并实现可调控界面输运	聚乙二醇包覆金纳米棒在氮化硅膜附近液固界面的扩散行为	计算机视觉, 机器学习	不适用	液相透射电镜	深度学习分类模型	图像, 轨迹数据	不适用	PyTorch	不适用	不适用	不适用
67	2026-06-03	P4NSU: Projection-Based Pretraining for Nonlinear Sparse Unmixing in Spectral Imaging 2026-Jun-02, Analytical chemistry IF:6.7Q1 DOI:10.1021/acs.analchem.6c00440 PMID:42145112	研究论文	提出一种基于投影预训练的深度学习框架P4NSU，用于解决光谱成像中的非线性稀疏解混问题	首次将层次化预训练与可学习投影相结合，将非线性解混转化为线性问题，显著降低整体均方根误差14-51%	未提及模型对噪声或不同成像条件的鲁棒性测试，且潜在的计算开销未详细说明	提高光谱成像（如高光谱和拉曼成像）中成分定量分析的准确性，克服非线性混合效应	合成数据集（基于三种非线性模型）及真实数据集（颜料高光谱成像、白血病细胞拉曼成像）	机器学习	白血病	高光谱成像，拉曼光谱成像	深度学习网络	光谱图像数据	三个合成数据集（未提供具体数量）及真实数据集（颜料样本和白血病细胞样本）	PyTorch	层次化预训练网络，可学习特征投影层	均方根误差（RMSE），解混精度，自动化分类性能	NA
68	2026-06-03	Deep Learning-Assisted Elucidation of Structure-Performance Relationships in MOF-NH3 Adsorption Refrigeration Working Pairs 2026-Jun-02, Langmuir : the ACS journal of surfaces and colloids IF:3.7Q2 DOI:10.1021/acs.langmuir.6c00788 PMID:42142072	研究论文	通过深度学习揭示了MOF-NH3吸附制冷工作对的结构-性能关系	利用高通量计算构建包含9835种MOF结构的吸附数据库，并采用CNN模型提取深层特征，创新性地阐明了饱和氨条件下MOF的吸附机制	仅依赖模拟数据，缺乏实验验证；数据库规模和参数维度可能限制模型泛化能力	阐明MOF-NH3吸附制冷工作对的结构-性能关系，为低碳材料设计提供指导	9835种金属有机框架（MOF）结构及其氨吸附性能	机器学习	NA	高通量巨正则蒙特卡洛计算	CNN	数值数据	9835种MOF结构	NA	CNN	R²分数	NA
69	2026-06-03	Deep learning-based contrast-enhanced ultrasound for Ki-67 assessment and prognosis in hepatocellular carcinoma 2026-Jun-02, Biomedical physics & engineering express IF:1.3Q3 DOI:10.1088/2057-1976/ae5f9a PMID:41985477	研究论文	利用深度学习和对比增强超声（CEUS）实现肝细胞癌Ki-67的无创评估及预后预测	首次构建通道分离卷积的多模态模型（CECMM），整合CEUS特征与临床数据，实现Ki-67无创评估及预后分层	回顾性研究设计和单一外部测试队列可能影响泛化性	开发基于CEUS的深度学习框架用于肝细胞癌Ki-67表达评估和预后预测	肝细胞癌患者	计算机视觉	肝癌	对比增强超声	通道分离卷积神经网络	视频和临床数据	456名肝细胞癌患者（288例开发队列，168例外部队列）	PyTorch	CECMM	准确率，AUC	NA
70	2026-06-03	Data driven prediction of bat flight kinematics and trajectory 2026-Jun-02, Bioinspiration & biomimetics IF:3.1Q2 DOI:10.1088/1748-3190/ae66bf PMID:42055078	研究论文	利用数据驱动方法量化蝙蝠飞行的维度复杂性，并开发深度学习模型预测飞行轨迹和翼膜运动	首次将本征正交分解应用于蝙蝠不同飞行模式（直线飞行、上升右转弯、U型转弯）的翼膜动力学分析，并提出双向深度学习架构实现飞行轨迹与翼膜运动的相互预测	NA	量化蝙蝠飞行运动维度复杂性并建立轨迹预测模型，为仿生飞行器开发提供理论基础	大圆叶蝙蝠在三种飞行模式（直线飞行、上升右转弯、U型转弯）中的翼膜运动	机器学习	NA	NA	深度学习	运动捕捉数据	三种飞行模式（直线飞行、上升右转弯、U型转弯）的翼膜运动数据	NA	NA	NA	NA
71	2026-06-03	ScatterFusionNet: physics-informed deep scatter correction for dual-detector CT using Klein-Nishina prior 2026-Jun-02, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/ae6af7 PMID:42102855	研究论文	提出一种基于物理信息的深度散射校正框架ScatterFusionNet，用于双探测器CT，通过嵌入Klein-Nishina散射先验实现跨解剖区域鲁棒泛化	首次将Klein-Nishina散射先验作为角度散射约束嵌入深度学习过程，通过特征线性调制融合双探测器侧边测量与多尺度骨干网络，实现物理引导的特征调制	依赖蒙特卡洛模拟训练数据，真实临床场景下散射先验可能不完全匹配；仅在有限解剖区域（右耳、左右牙齿）进行验证，其他身体部位泛化性待评估	开发一种物理信息驱动的散射校正方法，使其在解剖区域间具有鲁棒泛化能力，减少对特定解剖区域大量训练数据的依赖	双探测器CT中的散射伪影及其校正	医学成像	不适用	Klein-Nishina散射先验, 蒙特卡洛模拟, 双探测器CT	ScatterFusionNet（含多尺度骨干网络和特征线性调制的神经网路）	CT图像、双探测器侧边测量数据、Klein-Nishina先验图	右耳数据集（微调）、右牙齿和左牙齿数据集（测试），具体样本数量未提供	NA	ScatterFusionNet（多尺度骨干网络，特征线性调制）	对比噪声比（CNR）	NA
72	2026-06-03	A voyage on computer aided intelligent algorithms for the segmentation of brain tissues for neurodisorder diagnosis 2026-Jun-02, The International journal of neuroscience DOI:10.1080/00207454.2026.2680936 PMID:42190614	综述	综述了从手动和半自动方法到机器学习和深度学习算法的大脑组织分割技术的进展	比较了监督、无监督和深度学习范式在临床环境中的优缺点和潜在用途，并提出了结合传统和AI方法的混合与集成方法	数据异质性、标注局限性和可解释性仍是挑战	推动大脑组织分割技术发展，促进神经疾病早期诊断、治疗规划和个性化医疗	大脑组织中的灰质、白质和脑脊液	计算机视觉	阿尔茨海默病、多发性硬化症、创伤性脑损伤、中风	NA	机器学习, 深度学习	MRI, CT图像	NA	NA	NA	NA	NA
73	2026-06-03	Liquid-liquid phase separation in metabolic engineering: Mechanistic insights, emerging applications, and future challenges 2026-Jun-02, Biotechnology advances IF:12.1Q1 DOI:10.1016/j.biotechadv.2026.108931 PMID:42225537	综述	系统总结液-液相分离在代谢工程中的设计原理、分子决定因素和调控策略，并探讨人工智能与深度学习如何推动该领域发展	首次系统整合液-液相分离在代谢工程中的设计原理与人工智能驱动的合成内在无序区域设计，建立定量序列-相行为关系，推动从经验设计向预测性工程框架转变	凝聚体的老化及其与宿主细胞环境的兼容性等关键挑战亟待解决	为合成生物学和代谢工程提供液-液相分离的理论框架和未来发展方向	基于液-液相分离的人工凝聚体及其在代谢通道、基因表达控制和可编程细胞功能模块中的应用	机器学习	NA	液-液相分离	深度学习	NA	NA	NA	NA	NA	NA
74	2026-06-03	Detecting inflammatory arthritis in hand smartphone photographs: development and validation of a computer vision model in clinical settings 2026-Jun-02, Rheumatology (Oxford, England) DOI:10.1093/rheumatology/keag287 PMID:42226010	研究论文	开发并验证了一种计算机视觉模型，用于从标准化智能手机照片中检测手部滑膜炎	在真实世界风湿科门诊人群中，首次使用ConvNeXt-V2架构从智能手机照片中检测手部滑膜炎，并在包含手部畸形的患者中验证了模型稳定性	NA	基于智能手机照片检测炎症性关节炎中的手部滑膜炎	来自印度风湿科门诊的1112名患者的2296张手部照片	计算机视觉	炎症性关节炎	NA	深度学习模型	图像	1112名患者的2296张手部照片	NA	ConvNeXt-V2, EfficientNet-V2, 加权集成模型	AUROC、准确率、灵敏度、特异度	NA
75	2026-06-03	Specific-Source Insights into Changes of O3 Concentrations and Health Risks in China 2026-Jun-02, Environmental science & technology IF:10.8Q1 DOI:10.1021/acs.est.6c01808 PMID:42226704	研究论文	构建了一个集成框架，耦合深度学习模型与源导向的社区多尺度空气质量模型，重建了中国2005-2020年间的臭氧浓度，并在关键年份进行来源归因，识别背景、工业和交通为主要贡献者，并评估了健康风险	首次将深度学习模型与源导向化学传输模型耦合，克服了传统方法在细尺度精度不足和无法进行源归因的局限性，并提出从总浓度控制转向健康导向的源特异性臭氧管理策略	未明确提及，但可能受限于模型假设、数据空间分辨率以及健康风险评估中的不确定性	量化中国臭氧浓度的源特异性特征，评估其对健康风险的影响，为制定前体物排放控制政策提供科学依据	中国2005-2020年间的臭氧浓度、源贡献以及相关的过早死亡风险	机器学习	呼吸系统疾病（臭氧相关）	化学传输模型（CMAQ）、深度学习模型	深度学习模型	数值模拟数据、排放清单数据、人口与死亡率数据	2005-2020年时间序列数据，具体样本量未详细说明	NA	深度学习模型架构未明确指定	NA	NA
76	2026-06-03	Concerted Electron-Ion Transport by Polyacrylonitrile Elucidated with Reactive Deep Learning Potentials 2026-Jun-02, Journal of the American Chemical Society IF:14.4Q1 DOI:10.1021/jacs.6c05078 PMID:42227688	研究论文	利用反应性深度学习势能揭示聚丙烯腈中协同电子-离子传输机制	开发了基于非平衡反应性PAN构象训练的反应性深度学习势，首次阐明了亲核攻击引发的PAN环化动力学及其对协同电子-离子传输的促进作用	未提及具体局限性	揭示PAN聚合物中协同电子-离子传输的动力学机制，为设计具有增强电荷传输能力的反应性聚合物提供路径	聚丙烯腈（PAN）中的电荷传输过程，特别是Li⁺离子与PAN的配位及环化反应动力学	机器学习	NA	反应性深度学习势（Reactive Deep Learning Potentials）	深度神经网络（DNN）	分子构象的势能和力数据	NA	NA	深度神经网络	反应自由能、反应速率、电荷分析	NA
77	2026-06-03	Deep Learning-Based Acoustic Screening for Penetration-Aspiration Events Using Short Voice Recordings 2026-Jun-02, Dysphagia IF:2.2Q1 DOI:10.1007/s00455-026-10956-1 PMID:42228093	研究论文	评估基于智能手机的深度学习AI工具通过简短语音记录筛查吞咽后气道障碍的可行性	首次利用1.5秒简短语音记录和自编码器异常检测模型实现吞咽后穿透-误吸事件的声学筛查，无需复杂设备	独立测试集特异性较低（50.0%），且研究仅限于VFSS转诊患者，样本量相对较小	评估智能手机深度学习AI工具通过简短语音记录检测吞咽后气道障碍的可行性	接受视频荧光吞咽检查（VFSS）的患者的吞咽后语音记录	机器学习	吞咽障碍	智能手机录音	自编码器	语音	208名参与者	NA	自编码器	灵敏度, 特异度, 准确率, AUC	NA
78	2026-06-03	Integrating deep learning techniques for analysis of chin morphology among Han Chinese individuals using a large cone-beam computed tomography dataset 2026-Jun-02, Clinical oral investigations IF:3.1Q1 DOI:10.1007/s00784-026-06947-z PMID:42228150	研究论文	利用大规模锥形束CT数据集整合深度学习方法分析汉族人群颏部形态	首次基于大规模CBCT数据，采用nnU-Net模型进行自动颏部分割，并构建对齐平均模型，系统表征汉族人群颏部形态与性别及矢状向、垂直向骨骼模式之间的关联	研究仅聚焦于汉族人群，可能局限于该特定人群的骨骼特征；样本量虽大但未提及不同年龄段的详细分层分析	旨在描述颏部形态特征并探究其与性别以及不同矢状向和垂直向骨骼模式的关系	743张汉族成年个体的锥形束计算机断层扫描图像	计算机视觉, 数字病理	NA	NGS, CBCT成像	cnn	图像	743张CBCT图像（322名男性，421名女性；年龄18-83岁）	PyTorch	nnU-Net	准确率, 精确率, 召回率, F1分数, 骰子系数	NA
79	2026-06-03	Multimodal AI for early prediction of adverse clinical outcomes in acute pancreatitis 2026-Jun-02, Abdominal radiology (New York) DOI:10.1007/s00261-026-05588-w PMID:42228172	研究论文	开发了一种多模态人工智能框架，整合临床参数、影像组学和深度学习模型，用于早期预测急性胰腺炎的不良临床结局	首次将影像组学、深度学习模型与临床变量结合用于急性胰腺炎早期预后预测，并系统比较了与放射科医生判读和传统临床评分系统的性能	单中心回顾性研究设计；样本量有限；需前瞻性多中心验证；深度学习模型在融合临床数据后未显著提升性能	提高早期急性胰腺炎不良临床结局预测的准确性，改善患者分诊管理	急性胰腺炎患者入院72小时内进行的增强CT影像、临床参数、实验室变量	机器学习, 计算机视觉	急性胰腺炎	增强CT影像学检查	影像组学模型, 深度学习模型 (CNN), 多模态融合模型	CT影像, 临床数据	284例急性胰腺炎患者（其中140例出现不良结局）	NA	影像组学特征提取, 深度学习网络 (未明确具体架构)	AUC, 敏感性, 特异性, Fleiss κ, ICC	NA
80	2026-06-03	Recognition of Normal Fetal Echocardiograms Based on an Explainable Denoising Deep Learning Model 2026-Jun, Journal of clinical ultrasound : JCU IF:1.2Q3 DOI:10.1002/jcu.70183 PMID:41546466	research paper	提出一种可解释去噪深度学习模型GSCAViT用于分类正常胎儿超声心动图	集成新型去噪引导GSCA模块，提升图像质量和可解释性，利用SHAP方法澄清关键图像特征	局限性未在摘要中提及	评估GSCAViT模型在正常胎儿超声心动图分类中的性能	正常胎儿超声心动图	computer vision	NA	AI	Vision Transformer	image	2501张图像来自358次胎儿心脏超声检查	NA	Grouped Shared Convolutional Attention Vision Transformer (GSCAViT)	accuracy, precision, recall, F1 score, contrast-to-noise ratio, peak signal-to-noise ratio	NA