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
141	2026-06-01	Artificial intelligence-based approaches to augmenting and automating surgical training 2026-Jun, BJU international IF:3.7Q1 DOI:10.1111/bju.70229 PMID:41817162	综述	综述了人工智能在手术技能评估与反馈中自动化改进手术训练的最新进展	系统总结了AI通过运动学、统计指标、计算机视觉和手势分析等多种方法自动化评估手术技能，并进一步用于生成自动反馈以改善手术表现	当前AI模型主要能检测较大技能差异并提供基础反馈，尚需开发能进行更精细技能评估和生成更详细建设性反馈的模型	探讨如何利用人工智能自动化手术技能评估与反馈，以改善手术训练中的不足	2015年至2025年间发表的关于AI用于手术训练的研究文献	计算机视觉,自然语言处理,机器学习	不适用	运动学分析,统计指标分析,计算机视觉,手势分析	深度学习模型（具体未指明）	手术视频,运动学数据,手势数据	不适用（综述，具体样本数量未提及）	不适用	不适用	与人类评分员的一致性	不适用
142	2026-06-01	Design of an optimal planning framework for cryosurgical treatment of brain tumor using CNN segmentation of MRI images 2026-Jun, Cryobiology IF:2.3Q3 DOI:10.1016/j.cryobiol.2026.105619 PMID:41819035	研究论文	提出一个利用CNN分割MRI图像以优化脑肿瘤冷冻手术规划的综合框架	将深度学习分割、聚类优化和生物热模拟整合用于冷冻手术规划，实现不规则肿瘤的精准术前规划	未提及	开发基于MRI图像分割的冷冻手术最优规划方法，确保肿瘤完全覆盖并最小化周围健康组织损伤	不规则形状的脑肿瘤	医学影像分析, 计算机视觉	脑肿瘤	冷冻手术	U-Net	二维MRI图像	未提及	TensorFlow, PyTorch	2D U-Net	精度	未提及
143	2026-06-01	Artificial Intelligence in Spine Imaging Interpretation 2026-Jun, Seminars in musculoskeletal radiology IF:0.9Q4 DOI:10.1055/a-2836-8033 PMID:41980600	综述	本文综述了人工智能在脊柱影像解读中的最新应用，包括椎体骨折、脊柱畸形、退行性疾病、骨骼肿瘤、炎症性疾病和机会性筛查等病理领域	以病理为导向系统梳理了人工智能在脊柱影像中的创新应用，为肌肉骨骼放射科医生提供了全面的技术概览	作为叙述性综述，未进行系统性的文献检索或定量分析，可能遗漏部分最新研究	为放射科医生提供脊柱影像中人工智能应用的最新综述，促进临床采纳	脊柱影像解读中的人工智能应用，涵盖多种脊柱疾病	计算机视觉、机器学习	脊柱疾病	NA	深度学习、传统机器学习	影像	NA	NA	NA	NA	NA
144	2026-05-31	LRF-CNN: An explainable lightweight receptive field-based CNN for colorectal cancer histopathological image classification 2026-Jun-19, iScience IF:4.6Q1 DOI:10.1016/j.isci.2026.115997 PMID:42211130	研究论文	提出了一种轻量级可解释感受野卷积神经网络（LRF-CNN），用于结直肠癌组织病理图像分类	集成了多分支轻量级感受野模块和注意力模块，并通过事后激活量化和多阶段特征图可视化提升模型可解释性	未提及具体局限性	开发一种准确、高效且可解释的深度学习模型，用于结直肠癌组织病理图像分类	结直肠癌组织病理图像	数字病理学	结直肠癌	组织病理学图像分析	卷积神经网络	图像	公共五类结直肠组织病理图像数据集	NA	轻量级感受野卷积神经网络	准确率	NA
145	2026-05-31	Distinguishing lumpy skin disease from coat patterns using morphological priors in deep learning 2026-Jun, Veterinary journal (London, England : 1997) DOI:10.1016/j.tvjl.2026.106630 PMID:41780580	研究论文	开发基于形态学先验的深度学习模型，用于区分牛结节性皮肤病与皮毛图案	提出形态学驱动的图像分析框架，包含局部纹理细化模块和全局形态一致性模块，模拟兽医视觉判断过程，有效区分结节病变与复杂的皮毛纹理	输出为图像级分类（健康/病变），不能替代临床检查和实验室检测，仅作为辅助筛查工具	开发实用的形态学驱动筛查工具，用于牛群层面的图像监测，及早发现牛结节性皮肤病病变	牛结节性皮肤病（LSD）的图像检测	计算机视觉, 数字病理学	牛结节性皮肤病	形态学驱动的图像分析	CNN	图像	基于典型农场条件的多个数据集	NA	包含局部纹理细化模块和全局形态一致性模块的特定架构	图像级分类准确率	NA
146	2026-03-23	Deep learning-driven MRI segmentation of choroid plexus volume: a novel biomarker for cognitive impairment in type 2 diabetes mellitus 2026-Jun, Japanese journal of radiology IF:2.9Q2 DOI:10.1007/s11604-025-01944-w PMID:41863666	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
147	2026-05-31	Deep learning-based computer-aided diagnosis for parotid gland tumors on MRI 2026-Jun, Auris, nasus, larynx DOI:10.1016/j.anl.2026.02.012 PMID:41865703	research paper	研究基于深度学习（DL）的计算机辅助诊断（CAD）系统在MRI上区分腮腺肿瘤良恶性的增量临床价值	首次证明DL-CAD系统能提高不同经验阅片者在MRI上诊断腮腺肿瘤的准确性，尤其对高级别和局部晚期肿瘤具有增量价值	未详细说明数据来源的潜在偏倚，对低级别或pT1期肿瘤的改善不显著	评估基于深度学习的计算机辅助诊断系统在MRI上鉴别腮腺肿瘤良恶性的临床价值	腮腺肿瘤患者（2000-2022年间手术病例）的MRI数据	machine learning	腮腺肿瘤	MRI	EfficientNet-based CNN	image	170例经组织学确诊的病例用于模型开发，134例用于阅片研究	PyTorch	EfficientNet	准确率、敏感度、特异度、AUC	NA
148	2026-05-31	iPalmT: a new paradigm for palmitoyltransferase discovery via end-to-end deep learning 2026-Jun, Oncogene IF:6.9Q1 DOI:10.1038/s41388-026-03802-z PMID:42000924	研究论文	提出iPalmT，一个端到端深度学习框架，直接从氨基酸序列中鉴定棕榈酰转移酶	无需手工特征或先验结构域注释，直接从氨基酸序列端到端识别棕榈酰转移酶	仅基于序列信息，可能遗漏依赖于构象或翻译后修饰的酶活性；实验验证仅限于两个候选蛋白	开发可扩展的序列驱动方法，系统发现非典型和进化分化的棕榈酰转移酶	棕榈酰转移酶	机器学习	癌症	NA	卷积神经网络	氨基酸序列	独立测试集（具体数量未提及）；大规模预测涉及147,847,003个蛋白质序列，来自33,285个物种组	PyTorch	卷积层结合挤压-激发模块	准确率、精确率、召回率、F1分数	NA
149	2026-05-31	Factors predicting MRI glioma segmentation accuracy in deep learning models: a systematic review and meta-analysis 2026-Jun, Journal of neuroradiology = Journal de neuroradiologie DOI:10.1016/j.neurad.2026.101562 PMID:42102794	系统综述与荟萃分析	对深度学习模型在MRI胶质瘤分割中的准确性预测因素进行系统性回顾和荟萃分析	首次通过多变量荟萃回归分析系统识别影响深度学习胶质瘤MRI分割准确性的关键因素，发现3D模型架构和多参数MRI输入是最稳定的关联因素，且发表年份是唯一独立预测准确性的变量	未发现单一因素能完全解释研究间的异质性，且高级别胶质瘤分割准确性的改善趋势未达统计学显著性	识别影响深度学习模型在MRI胶质瘤分割中准确性的预测因素	深度学习模型用于术前胶质瘤分割的性能表现及其相关因素	机器学习和医学影像分析	胶质瘤	MRI	深度学习模型（包括3D架构）	MRI图像（多参数）	88个模型，其中36个纳入定量分析	NA	3D架构	Dice相似系数	NA
150	2026-05-31	Automated vertebral heart size estimation from thoracic radiographs in dogs with AI-assisted clinical decision support 2026-Jun, Veterinary journal (London, England : 1997) DOI:10.1016/j.tvjl.2026.106674 PMID:42002024	研究论文	提出一个AI辅助的集成框架，从犬胸片DICOM图像自动估算椎体心脏大小，以支持兽医放射学评估心脏肥大	将深度学习模型用于解剖标志检测和VHS自动计算，并与大语言模型结合生成结构化兽医学摘要，实现快速、自动化的临床决策支持	NA	开发一个AI辅助的集成框架，自动从犬胸片估算椎体心脏大小，生成初步临床摘要，提高兽医放射学工作流程效率	犬胸片DICOM图像及其相关元数据	计算机视觉	心脏病	NA	深度学习模型	图像	NA	NA	NA	准确性、一致性	NA
151	2026-05-31	LLM predicts human behavior: A BERT-based approach for conscientiousness personality trait detection from online content 2026-Jun, Acta psychologica IF:2.1Q2 DOI:10.1016/j.actpsy.2026.106832 PMID:42025613	研究论文	利用BERT模型从社交媒体内容中预测尽责性人格特质	采用BERT大型语言模型从在线文本中自动预测尽责性人格特质，准确率达97%，优于传统机器学习和深度学习结合特征工程的方法	NA	从社交媒体内容中自动识别尽责性人格特质，以分析用户行为	社交媒体用户的尽责性人格特质（判断型或感知型）	自然语言处理	NA	NA	BERT	文本	MBTI数据集	NA	BERT	准确率	NA
152	2026-05-31	Decoding bacterial transcriptional regulatory networks through integrated multi-omics datasets for artificial intelligence-driven design of programmable biological systems 2026-Jun, Current opinion in biotechnology IF:7.1Q1 DOI:10.1016/j.copbio.2026.103505 PMID:42127490	综述	综述了通过整合多组学数据集解码细菌转录调控网络，并利用人工智能设计可编程生物系统的进展	系统性地讨论了从靶向分子表征到系统级方法的演变，强调了机器学习（如独立成分分析）和深度学习在识别共调控基因模块、发现新调控关系及指导调控序列从头设计中的应用	未提及具体局限，但综述性质通常不深入探讨特定实验或计算方法的局限性	探讨如何利用多组学数据和人工智能方法推进细菌转录调控网络的理解及其在可编程生物系统设计中的应用	细菌转录调控网络及其调控元件	机器学习, 自然语言处理	NA	NGS, 基因组学, 转录组学, 独立成分分析, 深度学习	深度学习模型	基因组数据, 转录组数据	NA	NA	NA	NA	NA
153	2026-05-31	MALICoT: A pilot cross-sectional study analyzing the effects of power training and age on endomysium content and fiber area in the soleus muscle of adult males 2026-Jun, Physiological reports IF:2.2Q3 DOI:10.14814/phy2.70933 PMID:42210728	研究论文	通过横断面研究分析力量训练和年龄对成年男性比目鱼肌内膜含量和肌纤维面积的影响	首次利用深度学习图像分析结合定量蛋白质组学方法系统评估运动训练和年龄对人体比目鱼肌结缔组织内膜的影响	样本量较小且仅包含男性参与者，无法推广至女性或不同运动类型人群	探究力量训练和年龄对人体比目鱼肌内膜含量及肌纤维面积的影响	43名临床健康男性参与者，分为年轻非活跃对照组、年轻力量训练运动员组、老年非活跃对照组和老年力量训练运动员组	数字病理学	NA	组织学染色、深度学习图像分析、免疫荧光成像、定量蛋白质组学	深度学习模型	组织病理图像	43名男性参与者，包括比目鱼肌活检样本	NA	NA	NA	NA
154	2026-05-31	Numerical Inverse Design of Patient-Specific Dental Implants: Accelerating FEA-Based Optimization via Evolutionary Neural Surrogates 2026-Jun, International journal for numerical methods in biomedical engineering IF:2.2Q2 DOI:10.1002/cnm.70182 PMID:42210774	研究论文	提出基于神经代理的数值逆设计框架，加速患者特异性牙种植体有限元优化	利用多层感知机回归器替代高保真有限元模拟，结合进化优化实现实时个性化种植体设计，首次将深度学习代理应用于牙科种植体的数值逆设计	依赖合成患者队列数据，未在真实临床数据中验证；框架性能受限于训练数据规模和骨质量、负载条件的多样性	开发克服有限元分析计算瓶颈的数值逆设计框架，实现个性化牙种植体快速优化	患者特异性牙种植体几何构型	数字病理学	牙科疾病	有限元分析，多层感知机回归	多层感知机	3D有限元模拟数据	3000个高保真模拟样本用于训练，50个虚拟患者用于测试	PyTorch	MLP	峰值 von Mises 应力，Cohen's d	未明确提及
155	2026-05-30	Fully automated quantification of net water uptake in acute ischemic stroke using only non-contrast CT imaging 2026-Jun, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-025-12238-0 PMID:41444396	研究论文	提出一种仅基于非增强CT图像的急性缺血性脑卒中净水摄取量全自动量化方法	首次实现无需深度学习组件、仅依赖专家定义启发式规则的全自动NWU量化，避免了对CT灌注或扩散加权成像的依赖	分割精度中等（Dice系数约0.48），方法依赖于专家定义规则可能限制泛化能力	实现急性缺血性脑卒中病灶进展的自动化、可重复评估	急性缺血性脑卒中患者的非增强CT影像数据	计算机视觉	脑血管疾病	非增强CT成像	基于规则的图像处理流程	图像	内部数据集185例（排除后155例），外部测试51例（排除后46例）	OpenCV	无，使用专家定义启发式规则	病灶检出率、平均绝对NWU误差、Dice相似系数、平均精度均值	NA
156	2026-05-30	MRI-to-PET synthesis via deep learning for amyloid-β quantification in Alzheimer's disease 2026-Jun, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-025-12251-3 PMID:41495456	研究论文	构建深度学习模型，从结构MRI生成3D合成Aβ PET图像，用于阿尔茨海默病中淀粉样蛋白-β的量化	提出ShareGAN模型，在整张三维体积上操作而非2D切片，并利用共享参数生成对抗网络，真实再现邻接图像平面之间的微小差异	NA	提供安全、低成本的Aβ状态可视化工具，辅助早期阿尔茨海默病检测，减少不必要的PET扫描	阿尔茨海默病患者的Aβ PET和配对MRI图像	计算机视觉	阿尔茨海默病	MRI, PET	生成对抗网络	图像	1009对Aβ PET和MRI图像	NA	ShareGAN	结构相似性指数测量, 峰值信噪比, 平均绝对误差, 标准化摄取值比, 诊断准确率	NA
157	2026-05-30	Deep learning-based automatic measurement of the femoral head ossification center in healthy Korean children: development of a novel radiographic growth chart 2026-Jun, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-025-12263-z PMID:41528475	研究论文	基于深度学习的自动测量健康韩国儿童股骨头骨化中心大小并建立AI驱动的生长图表	首次开发基于深度学习的全自动测量股骨头骨化中心大小的算法，并利用AI测量数据建立标准化生长图表	NA	开发和验证基于深度学习的自动测量股骨头骨化中心大小算法，并建立AI驱动的生长图表	健康韩国儿童的股骨头骨化中心	计算机视觉	儿科髋关节发育异常	骨盆X线摄影	深度学习算法（三阶段）	图像	1705名健康韩国儿童（平均年龄5.1±3.3岁，女性841名，男性864名）	NA	感兴趣区域检测、股骨头骨化中心分割、基于标志点的尺寸计算	一致性相关系数、皮尔逊相关系数、平均绝对误差、均方根误差、Bland-Altman分析、配对t检验、Fisher Z检验、调整R²	NA
158	2026-05-30	TomoRay cranial: synthesis of cranial CT imaging from biplanar radiographs using a generative adversarial network 2026-Jun, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-025-12253-1 PMID:41537782	研究论文	探索利用生成对抗网络从双平面X光片合成颅脑CT图像的可行性研究	首次使用深度学习从双平面X光片生成合成颅脑CT图像	合成的CT图像与真实CT图像的一致性不佳，使用真实X光片时更具挑战	探索利用深度学习从成人神经外科患者的双平面X光片生成合成颅脑CT图像的可行性	成人神经外科患者的颅脑图像	计算机视觉	神经外科疾病	X光成像, CT成像	生成对抗网络	图像	模型1使用235张来自三个中心的图像；模型2使用1323张来自一个中心的图像	NA	NA	峰值信噪比, 结构相似性指数	NA
159	2026-05-30	Deep learning-based automated contrast enema analysis to improve the assessment of Hirschsprung disease 2026-Jun, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-025-12267-9 PMID:41572045	研究论文	使用深度学习自动分析对比灌肠图像以改善先天性巨结肠的诊断评估	首次将预训练的DenseNet121深度学习模型应用于对比灌肠图像的自动分析，用于诊断先天性巨结肠，并与放射科专家的评估进行对比，显示模型在特异性上优于放射科医生	研究为单中心回顾性观察研究，样本量有限，模型敏感性较低（58.5%），且与放射科医生的诊断一致性仅为中等	比较深度学习模型与放射科专家在对比灌肠图像中诊断先天性巨结肠的准确性和性能	2011年1月至2023年12月期间因疑似先天性巨结肠或其他临床适应症接受对比灌肠的221例儿科患者（278次对比灌肠）	医疗影像分析	先天性巨结肠	对比灌肠成像	深度神经网络	图像	221例患者（278次对比灌肠），平均年龄4.14岁，中位年龄2.65岁，男性64.8%，女性35.2%	PyTorch	DenseNet121	平衡准确率、敏感性、特异性、AUC-ROC、AUC-PR	NA
160	2026-05-30	A comprehensive multi-task deep learning model for kidney cancer: histological subtyping, clinical staging, and anatomical complexity grading 2026-Jun, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-026-12322-z PMID:41606245	研究论文	开发并验证了一个基于多相增强CT的多任务深度学习模型，用于同时评估恶性肾肿瘤的组织学亚型、临床分期和解剖复杂度分级	提出渐进式分层提取的多任务深度学习模型，通过共享特征同时完成三个预测任务，相比单任务模型在临床分期上表现更优，并减少了68%内存使用和提升60%速度	仅纳入两个中心的回顾性数据，样本量有限，未涉及多中心验证及前瞻性研究	实现术前对恶性肾肿瘤的组织学亚型、临床分期和解剖复杂度进行快速准确的综合评估，辅助手术方案优化	实体恶性肾肿瘤患者及其术前肾脏多相增强CT图像	计算机视觉, 数字病理学	肾癌	CT增强成像	多任务深度学习	CT图像	798名患者（中心A 620例，中心B 178例）	NA	渐进式分层提取网络	AUC, 决策曲线分析	NA