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
1201	2026-05-15	Multiparametric MRI-Based Deep Learning and Radiomics for Predicting Progression-Free Survival Benefit in Patients with Hepatocellular Carcinoma Treated with Immunotherapy and Targeted Therapy Plus Transarterial Chemoembolization: A Bicentric Study 2026-Jun, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2026.01.059 PMID:41723043	研究论文	开发一种整合深度学习、放射组学和临床因素的非侵入性影像生物标志物，用于预测接受免疫治疗及分子靶向治疗联合经动脉化疗栓塞术的肝细胞癌患者的无进展生存期	首次整合CRAFITY评分、放射组学和深度学习特征，构建多参数MRI预测模型，用于肝细胞癌患者联合治疗后的无进展生存期预测，且模型具有良好的鲁棒性和泛化能力	样本量有限（180例），且为双中心回顾性研究，需外部验证	开发非侵入性影像生物标志物，预测接受免疫治疗和分子靶向治疗联合经动脉化疗栓塞术的肝细胞癌患者的无进展生存期	180例接受免疫治疗和分子靶向治疗联合经动脉化疗栓塞术的肝细胞癌患者	机器学习, 数字病理学	肝细胞癌	多参数磁共振成像	深度学习模型（ResNet50）	医学影像（多参数MRI）	180例肝细胞癌患者	PyTorch	ResNet50	C-index，时间依赖性ROC曲线AUC	未提及
1202	2026-05-15	Explicable intensity-aware 3D cerebrovascular segmentation with planar representation 2026-Jun, Medical image analysis IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.media.2026.104032 PMID:41833170	研究论文	提出了一种可解释的强度感知3D脑血管分割方法，利用三平面表示实现高效特征学习	结合三维与三平面表示，通过解缠和循环一致性策略在潜在空间中准确描述脑血管语义特征，利用近2D结构实现3D语义表示，大幅节省计算资源	未提及具体局限性	实现精准且高效的脑血管分割，降低对庞大计算能力的依赖	脑血管	数字病理学	脑血管疾病	NA	EI-Seg	图像	NA	PyTorch	NA	性能指标	NA
1203	2026-05-15	PCa-Mamba: Spatiotemporal state space models for prostate cancer detection in multi-parametric MRI 2026-Jun, Medical image analysis IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.media.2026.104033 PMID:41846146	研究论文	提出PCa-Mamba框架，首次全面结合DCE-MRI的时空动态信息与T2和DWI的空间对比信息，用于多参数MRI中临床显著性前列腺癌检测	首次将状态空间模型用于多参数MRI中整合DCE-MRI的时空动态特征，引入药代动力学正则化和排列顺序化机制增强时空表征，并设计随机丢弃机制处理实际应用中DCE-MRI缺失场景	对小型病灶和周边区病灶的诊断优势仍存在挑战，且框架依赖于多元数据完整性，实际部署中DCE-MRI的缺失率影响模型表现	开发一种新型深度学习方法，充分整合多参数MRI中DCE-MRI的时空动态与T2、DWI的空间对比信息，提升临床显著性前列腺癌检测性能	多参数MRI数据（T2加权成像、扩散加权成像、动态增强成像）中的前列腺癌病灶	计算机视觉, 数字病理	前列腺癌	多参数磁共振成像（T2、DWI、DCE-MRI）	状态空间模型	医学图像	内部数据集和PI-CAI数据集（具体数量未在摘要中提及）	NA	PCa-Mamba（时空SSM模块）	NA	NA
1204	2026-05-15	SEQUAL: Self-refining and effective querying active learning with pseudo label divergence score for carotid intima-media segmentation in ultrasound 2026-Jun, Medical image analysis IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.media.2026.104048 PMID:41916103	研究论文	提出一种名为SEQUAL的自改进主动学习框架，利用伪标签散度分数进行高效查询，用于超声图像中的颈动脉内膜-中膜分割	首次将自动生成的高置信度伪标签与稀疏临床标注融合实现标签质量自改进，并引入基于伪标签散度分数的新型查询策略量化信息增益，采用双网络设计加速计算	NA	解决超声图像中颈动脉内膜-中膜分割在稀疏噪声标注下的标注成本高和模型表现受限问题	颈动脉超声图像中的内膜-中膜区域	计算机视觉	心血管疾病	超声成像	CNN	图像	颈动脉超声数据集（具体样本数未提及）	PyTorch	U-Net	分割准确率, 标注效率, 鲁棒性	GPU（具体型号未提及）
1205	2026-05-15	UniPET: A universal network for high-quality PET image denoising across varied dose reduction factors 2026-Jun, Medical image analysis IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.media.2026.104059 PMID:41965166	研究论文	提出一种通用网络UniPET，用于在不同剂量减少因子下实现高质量PET图像去噪	创新性地将领域泛化引入PET图像去噪，提出风格对齐网络和区域感知学习策略，解决不同DRF数据间的风格对齐问题	NA	实现跨不同剂量减少因子的高质量PET图像通用去噪	不同剂量减少因子下的低剂量PET图像	计算机视觉	NA	PET成像	CNN	PET图像	NA	PyTorch	UniPET, 包含风格对齐网络和区域感知学习策略	定量指标、感知指标、临床指标	NA
1206	2026-05-15	Accuracy of deep learning for risk prediction and screening of diabetic foot Ulcers: A systematic review and meta-analysis 2026-Jun, Diabetes research and clinical practice IF:6.1Q1 DOI:10.1016/j.diabres.2026.113262 PMID:41985563	系统综述与荟萃分析	系统评估深度学习在糖尿病足溃疡风险预测与筛查中的准确性	首次系统性地对基于图像的深度学习检测糖尿病足溃疡的诊断准确性进行荟萃分析，为AI辅助工具开发提供新见解	可能存在纳入研究的方法学异质性，且模型在多元数据集的泛化性能需进一步验证	评估深度学习在糖尿病足溃疡诊断中的准确性，为AI辅助工具更新提供证据	糖尿病足溃疡患者	计算机视觉	糖尿病足溃疡	NA	深度学习模型	图像	55项研究，其中32项纳入荟萃分析，涉及87个诊断2×2表格	NA	NA	灵敏度, 特异度	NA
1207	2026-05-12	Artificial intelligence chatbots in endodontic education-Concepts and potential applications 2026-Jun, International endodontic journal IF:5.4Q1 DOI:10.1111/iej.14231 PMID:40164964	综述论文	探讨人工智能聊天机器人在牙髓病学教育中的概念与潜在应用	系统梳理了AI聊天机器人在牙髓病学教育中的应用前景，包括个性化学习、交互式培训及临床决策支持，并分析了技术局限和伦理挑战	目前针对牙髓病学领域的专门研究有限，需要进一步开发并验证其准确性和相关性的定制化聊天机器人解决方案	解释AI聊天机器人的核心功能，探索其在牙髓病学教育中的应用，并讨论相关挑战	牙髓病学教育中的学习者（学生）和教育者（教师）	自然语言处理, 机器学习	牙科疾病	NA	Chatbot（聊天机器人）	文本	NA	NA	NA	NA	NA
1208	2026-05-06	Mapping Artificial Intelligence Research in Oral and Maxillofacial Surgery: A Bibliometric Analysis 2026-Jun, International dental journal IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.identj.2026.109456 PMID:41775013	综述	通过文献计量分析绘制口腔颌面外科中人工智能研究的现状、热点和新兴趋势	首次系统运用文献计量学方法对口腔颌面外科中人工智能研究进行全景分析，揭示从传统机器学习到深度学习与Transformer模型的范式转移，以及非影像应用（如路径分析和预后分析）作为新兴方向	仅基于Web of Science和Scopus数据库，可能遗漏其他来源文献；文献计量分析本身的局限性，无法深入评估每项研究的临床实用性	映射口腔颌面外科中人工智能研究的当前状态、热点和新兴趋势	Web of Science核心合集和Scopus中关于人工智能和口腔颌面外科的出版物	自然语言处理, 机器翻译	头颈癌	文献计量分析	Transformer	文本	5267篇文献	NA	Transformer	NA	NA
1209	2026-05-06	Automated Segmentation of Augmented Bone After Transalveolar Sinus Floor Elevation Using Deep Learning 2026-Jun, International dental journal IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.identj.2026.109468 PMID:41795243	研究论文	评估深度学习模型在经牙槽嵴上颌窦底提升术后增强骨分割中的性能	首次使用多种深度学习模型（UNETR++、Swin Transformer、U-Net、3D-VNet）对经牙槽嵴上颌窦底提升术后的增强骨进行自动化分割，并揭示UNETR++在精度和效率上的显著优势	样本量较小（103例患者），且仅基于锥形束CT数据，可能限制模型泛化性	探索深度学习在口腔颌面外科术后影像分割中的应用，以提升增强骨分析的准确性和效率	经牙槽嵴上颌窦底提升术患者的锥形束CT影像数据	计算机视觉	口腔颌面疾病	锥形束CT	UNETR++、Swin Transformer、U-Net、3D-VNet	图像（锥形束CT扫描）	103例患者，每个患者包含术前（T0）和术后即刻（T1）两组影像	NA	UNETR++、Swin Transformer、U-Net、3D-VNet	Dice相似系数、交并比、灵敏度、精确率、95% Hausdorff距离、准确率	NA
1210	2026-05-06	Automated Tooth Detection and Caries Identification in CBCT With Deep Learning 2026-Jun, International dental journal IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.identj.2026.109508 PMID:41850174	研究论文	开发了一种用于锥形束CT图像中牙齿检测、编号和龋齿识别的两阶段深度学习框架	首次提出了一种两阶段深度学习框架，用于自动化定位和编号龋齿，并结合多个分类网络进行龋齿识别，填补了CBCT图像中自动化龋齿分析的空白	样本量较小（65名患者），类别不平衡，需要外部多中心前瞻性验证以确认临床实用性	开发自动化工具，支持机会性龋齿筛查，优先处理疑似龋齿病变的CBCT扫描	65名患者的CBCT图像中的牙齿和龋齿	计算机视觉, 医学影像分析	龋齿（蛀牙）	锥形束计算机断层扫描（CBCT）	卷积神经网络（CNN）	医学图像（CBCT轴向切片）	65名患者	PyTorch	YOLOv3, Cascade R-CNN, DenseNet169, MobileNet_V2, ResNet50	平均精度均值（mAP）、平均精度（AP）、平衡准确率、敏感性、特异性、阳性预测值（PPV）、阴性预测值（NPV）、马修斯相关系数（MCC）、精确率-召回率曲线下面积（AUC-PR）	NA
1211	2026-05-04	High-accuracy instance segmentation of cellular structures in head and neck squamous cell carcinoma histopathology using a cyto R-CNN deep learning framework 2026-Jun, Pathology, research and practice DOI:10.1016/j.prp.2026.156459 PMID:41985370	研究论文	开发一种基于深度学习的Cyto R-CNN框架，用于头颈部鳞状细胞癌组织病理学图像中细胞结构的实例分割，以提高病理评估的效率和客观性	提出了一个任务特定的Cyto R-CNN框架，通过集成双分支解码器和边界感知的轮廓损失，有效应对细胞重叠和边界模糊的挑战，实现了对细胞核和完整细胞的高精度实例分割	未来需扩展数据集并在更广泛的图像集合和临床应用中评估模型	自动化头颈部鳞状细胞癌组织病理学图像中细胞核和完整细胞的实例分割，提供定量支持以辅助诊断	头颈部鳞状细胞癌（HNSCC）组织病理学图像中的细胞核和完整细胞	计算机视觉	头颈部鳞状细胞癌	H&E染色	Cyto R-CNN	图像	83张图像，包含6598个标注实例	PyTorch	Cyto R-CNN	Dice系数	NA
1212	2026-05-04	Predicting DNA replication-related protein expression at the nucleus level from HE: A deep learning study with same-specimen paired data 2026-Jun, Acta histochemica IF:2.3Q4 DOI:10.1016/j.acthis.2026.152334 PMID:42035593	研究论文	基于同一标本配对HE和IHC数据，利用深度卷积网络在细胞核水平预测DNA复制相关蛋白表达	首次在细胞核水平直接从HE核形态预测连续DAB光密度和二元阳性，使用同一标本配对的HE/IHC数据集，并评估多任务学习跨标记预测	样本量小（21例），缺乏外部验证	评估深度卷积网络能否从HE核图像预测DNA复制相关蛋白（CDC6、CDT1、MCM7、ORC1、CDC7、Geminin、Ki-67）的表达	子宫内膜样癌病例的HE和IHC图像中的细胞核	数字病理学	子宫内膜癌	HE染色、IHC染色、NMF颜色分离、HoVer-Net核分割	卷积神经网络	图像（HE和IHC）	21例子宫内膜样癌病例（每级7例）	PyTorch	ResNet-50, EfficientNet-B0, MobileNetV3-Small	AUC-ROC, F1分数, 相关系数, 平均绝对误差	NA
1213	2026-05-03	Automated dual-stream deep network design for activity recognition 2026-Jun, Journal of biomechanics IF:2.4Q3 DOI:10.1016/j.jbiomech.2026.113290 PMID:41980401	研究论文	提出一种面向生物力学领域多变量时间序列传感器数据的自动化深度学习框架，用于活动识别任务	首次将自定义遗传算法优化的双流卷积神经网络与自动化深度学习框架相结合，自动提取时域和频域特征并处理类别不平衡问题	仅使用四个公开数据集进行验证，未涉及真实临床环境；频域特征移除在部分数据集上效果不显著	验证自动化深度学习框架在活动识别中的有效性和优势	四种不同惯性测量单元传感器放置位置和类别不平衡比例的公开活动识别数据集	机器学习	NA	惯性测量单元传感器数据	卷积神经网络	时间序列数据	四个公开活动识别数据集	TensorFlow, Keras	双流卷积神经网络	F1分数	Raspberry Pi 3
1214	2026-04-24	Machine learning and deep learning models for predicting colorectal cancer metastases: A comprehensive review 2026-Jun, European journal of radiology open IF:1.8Q3 DOI:10.1016/j.ejro.2026.100747 PMID:42022736	综述	对机器学习与深度学习模型在预测结直肠癌转移中的应用进行全面综述	系统性地比较了传统机器学习与深度学习模型（特别是卷积神经网络）在预测结直肠癌转移中的表现，着重分析了多模态数据整合和迁移学习的优势	综述关注了高质量数据集可用性、模型可解释性以及伦理问题等挑战，但未提供具体实验验证	总结机器学习与深度学习在早期预测结直肠癌转移方面的应用现状、挑战与未来方向	结直肠癌转移预测任务中使用的各类机器学习与深度学习模型	机器学习	结直肠癌	NA	CNN, LSTM, 逻辑回归, 随机森林	影像数据、临床数据、组织学数据、分子与基因组数据	NA	NA	GoogleNet, VGGNet, ResNet, U-Net	NA	NA
1215	2026-04-21	Artificial intelligence in knee osteoarthritis imaging and total knee arthroplasty: advances, challenges, and segmentation methods - A review 2026-Jun, The Knee DOI:10.1016/j.knee.2026.104327 PMID:41564627	综述	本文综述了膝关节骨关节炎影像学及全膝关节置换术中的人工智能应用，重点探讨了自动分割和分析方法	系统比较了经典分割方法与基于AI（特别是深度学习）的方法在TKA规划与评估中的能力、局限性和临床相关性	基于AI的方法依赖于大规模标注数据集，且成像协议的变异性仍是重大挑战	综述膝关节成像的自动分割和分析方法，评估其在全膝关节置换术规划与评估中的应用	膝关节骨关节炎的影像数据（如X光、CT、MRI、超声）及相关的分割技术	数字病理学	骨关节炎	影像学技术（X光、CT、MRI、超声）	深度学习模型	图像	NA	NA	NA	NA	NA
1216	2026-04-19	Point positioning and counting network: A deep learning-based method for automatic axon counting 2026-Jun, Experimental eye research IF:3.0Q1 DOI:10.1016/j.exer.2026.110968 PMID:41819270	研究论文	本研究提出了一种基于点标注的深度学习框架PPCNet，用于自动计数山羊视神经半薄切片中的轴突密度	PPCNet结合了VGG16骨干网络、多尺度特征提取与横向融合，以及双分支架构进行空间坐标回归和候选点分类，并采用优化的匈牙利算法确保预测点与真实点的一一对应	研究仅在山羊视神经半薄切片数据集上进行评估，未在其他物种或组织类型中验证	开发一种自动、准确的轴突计数方法，以替代繁琐的手动计数和传统基于分割的方法	山羊视神经半薄切片中的轴突	计算机视觉	神经系统疾病	深度学习	CNN	图像	未明确指定样本数量，但包含测试集（轴突计数均值±标准差为901.6±225.6）	未明确指定，但基于深度学习框架	VGG16	线性回归分析中的R值、平均绝对误差(MAE)、Bland-Altman分析的一致性限	NA
1217	2026-04-19	Automatic deep learning-based segmentation of cornea and lens in 2D OCT images of rabbit eyes 2026-Jun, Experimental eye research IF:3.0Q1 DOI:10.1016/j.exer.2026.110965 PMID:41819269	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的端到端流程，用于在低信噪比的兔眼二维OCT图像中自动分割角膜和晶状体	通过系统架构搜索选择了以ImageNet预训练的EfficientNet-B2为编码器的U-Net模型；引入了残差驱动、掩码引导的非局部均值阶段来抑制背景噪声同时保留边界；采用掩码到表面的转换方法，通过拟合稳健的三阶多项式来生成可用于生物测量的角膜和晶状体界面	训练数据有限，图像质量具有挑战性	开发一种快速、用户独立的自动化分割方法，以支持白内障手术规划	兔眼的前节光学相干断层扫描图像	计算机视觉	白内障	光学相干断层扫描	CNN	图像	440张兔眼B扫描图像	NA	U-Net, EfficientNet-B2	交并比, 均方根误差	NA
1218	2026-04-19	Deep learning revolutionizes protein research: Advances in structure prediction, functional annotation, and engineered design 2026-Jun, Journal of biotechnology IF:4.1Q2 DOI:10.1016/j.jbiotec.2026.03.012 PMID:41839238	综述	本文综述了深度学习如何通过一个协同循环，从根本上改变蛋白质研究，该循环连接了结构预测、功能注释和理性设计	提出了一个统一的“预测-理解-创造”范式，展示了深度学习在蛋白质结构预测、功能注释和从头设计方面取得的突破如何相互促进，形成一个自我强化的循环	在数据稀缺性、模型可解释性以及分布外泛化方面仍存在挑战	阐述深度学习如何变革蛋白质研究，并展示结构预测、功能注释和理性设计三个领域如何协同发展	蛋白质，特别是单域、球状蛋白质	机器学习	NA	深度学习，生成式人工智能，逆折叠模型，冷冻电镜与AI结合	深度学习模型，生成式AI模型，多模态模型	蛋白质序列数据，3D坐标数据，相互作用数据	NA	NA	AlphaFold2	NA	NA
1219	2026-04-19	A framework of hybrid deep learning and nature-inspired algorithms for accurate multi-class fundus disease classification 2026-Jun, Experimental eye research IF:3.0Q1 DOI:10.1016/j.exer.2026.110966 PMID:41850601	研究论文	提出了一种结合深度学习特征提取与自然启发算法的混合框架，用于多类别眼底疾病图像的准确分类	提出了一种新颖的混合框架，将预训练的深度学习模型（ResNet-18、GoogLeNet）与多种自然启发算法（粒子群优化、灰狼优化器、差分进化、萤火虫算法、遗传算法）相结合进行特征优化，并使用传统机器学习分类器进行分类，在ODIR和RFMiD数据集上实现了100%的多个性能指标	未明确说明计算资源需求、模型的可解释性以及在实际临床环境中的泛化能力	开发一个高精度的多类别眼底疾病自动分类系统，以辅助临床诊断	眼底图像，用于检测糖尿病视网膜病变、青光眼、年龄相关性黄斑变性、白内障和近视等疾病	计算机视觉	眼科疾病	眼底成像	CNN	图像	ODIR和RFMiD数据集（具体样本数量未在摘要中提供）	NA	ResNet-18, GoogLeNet	准确率, 召回率, 精确率, Kappa系数, F1分数, AUC	NA
1220	2026-04-14	An attention fusion of Fourier-analysis-based transformer and CNN-BiLSTM for coastal inorganic nitrogen concentration forecasts 2026-Jun-15, Water research IF:11.4Q1 DOI:10.1016/j.watres.2026.125798 PMID:41904912	研究论文	本研究提出了一种名为AFTB的新型深度学习架构，用于沿海无机氮浓度的多步预测，以应对数据缺失和浓度分布偏斜的挑战	提出了一种融合傅里叶增强Transformer与CNN-BiLSTM网络的新型深度学习架构（AFTB），通过专用注意力机制进行集成，并引入了对数变换、改进的损失函数和极值过采样策略以处理数据偏斜	研究主要基于中国广西的九个浮标站数据，其普适性有待在其他地理区域验证；虽然对训练数据不完整性展现了鲁棒性，但未讨论模型在长期预测或极端气候事件下的表现	开发一种鲁棒且准确的深度学习模型，用于预测沿海无机氮浓度，以帮助缓解有害藻华	沿海无机氮浓度时间序列数据	机器学习	NA	深度学习，时间序列预测	Transformer, CNN, BiLSTM	时间序列数据（水质监测数据）	中国广西九个浮标站的数据（具体样本数量未在摘要中说明）	NA	AFTB（一种融合了傅里叶增强Transformer和CNN-BiLSTM的架构）	准确性，平均性能方差，推理速度	NA