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
261	2026-08-15	Data-driven registration and modeling of brain deformation for image-guided neurosurgery 2026-Jul-15, Medical image analysis IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.media.2026.104217 PMID:42594697	综述	系统回顾了2020至2025年间基于数据驱动的脑变形配准与建模方法，重点关注基于学习的技术	统一分析了多种方法论策略，包括基于深度学习的图像配准、直接变形场回归、合成驱动的多模态对齐、切除感知架构及混合生物力学先验模型，并评估了不确定性、泛化性和临床转化潜力	当前方法受限于分布外鲁棒性不足、缺乏标准化基准、可解释性差及临床部署准备度低	评估数据驱动方法在脑变形配准与建模中的进展，识别关键差距，并为未来研究指明方向以提升神经外科引导的鲁棒性和临床可用性	2020至2025年间发表的46项研究，涉及脑变形配准与建模的计算方法	医学影像分析	神经外科疾病	NA	NA	图像	46项研究	NA	NA	NA	NA
262	2026-08-15	Performance analysis of a vision transformer based on a hierarchical spatial enhancement mechanism in the coherent free-space optical communication system 2026-Jul-13, Optics express IF:3.2Q2 DOI:10.1364/OE.589487 PMID:42596154	研究论文	本文提出了一种基于分层空间增强机制的视觉Transformer（HS-VIT），用于无波前传感器自适应光学系统，以实时校正相干自由空间光通信中的大气湍流引起的波前畸变	在VIT架构中集成了分层空间增强机制，并采用自调制特征聚合方法，以增强在复杂湍流条件下校正波前畸变的能力	未提及	提高相干自由空间光通信系统在湍流条件下的传输性能，通过改进无波前传感器自适应光学系统的控制算法	相干自由空间光通信系统中的波前畸变校正	计算机视觉，数字通信	不适用	数值模拟，实验验证	视觉Transformer（VIT）	数值仿真数据，实验数据	未提及	未提及	视觉Transformer（VIT），分层空间增强机制	性能提升百分比，计算时间	未提及
263	2026-08-15	VVBPConvNet: a lightweight convolutional network for sparse-view CT reconstruction 2026-Jul-13, Optics express IF:3.2Q2 DOI:10.1364/OE.603003 PMID:42596161	研究论文	提出了一种基于逐视图反投影的轻量级卷积网络VVBPConvNet，用于稀疏视图CT重建，以更好地保留和利用投影信息。	首次在稀疏视图CT重建中采用逐视图反投影张量作为网络输入，而非直接使用图像域表示，从而保留各投影视角的几何信息，并设计了轻量级网络架构以平衡性能和计算成本。	未提及计算资源的具体细节，以及临床数据集的具体样本量和多样性；可能对极稀疏视角或极端噪声条件下的效果存在限制。	开发一种能有效保留投影信息、抑制伪影并保持精细解剖结构的稀疏视图CT重建方法。	模拟和临床CT数据集中的稀疏视图重建图像。	计算机视觉	NA	CT成像	卷积神经网络	图像	模拟和临床数据集（具体数量未提供）	NA	卷积网络（具体架构未明确，但为轻量级设计）	伪影抑制、结构保留、鲁棒性（具体指标如PSNR、SSIM未提及）	NA
264	2026-08-15	Learnable foveated sampling and dual-prior reconstruction for single-pixel imaging 2026-Jul-13, Optics express IF:3.2Q2 DOI:10.1364/OE.601620 PMID:42596178	研究论文	提出一种基于可学习注视采样和双先验重建的深度网络FDP_Net，用于单像素成像，以提升图像中心区域的重建质量	首次将生物视觉系统的高分辨率感知机制引入单像素成像，设计了可学习的注视采样模块，在有限测量数下等效提高中心区域采样率，并构建了双先验融合的深度展开重建网络	文中未提及具体局限性	在单像素成像中，通过学习注视采样和双先验重建来提升图像中心区域的重建精度	单像素成像系统中的图像重建任务	计算机视觉	NA	压缩感知	深度展开网络	图像	NA	NA	双先验融合网络（含稀疏先验模块和去噪先验模块）	重建精度（文中提到重建准确度，但未列出具体指标）	在真实单光子计数SPI显微镜系统上验证，具体硬件未提及
265	2026-08-15	CoReg-Net: contrastive registration for structurally consistent one-shot medical image segmentation 2026-Jul, Journal of medical imaging (Bellingham, Wash.) DOI:10.1117/1.JMI.13.4.044002 PMID:42597530	研究论文	提出CoReg-Net，一种通过对比注册增强结构一致性的单次医学图像分割方法	集成跨被试对比学习模块以对齐解剖特征，并引入级联跳跃连接机制弥合编码器-解码器语义鸿沟，联合优化以生成结构一致且拓扑规则的形变场	未在摘要中明确提及局限性，可能包括对特定数据集或解剖结构的依赖	提高可变形注册的结构一致性，实现稳健的单次医学图像分割	脑部（IXI、OASIS数据集）和腹部（BCV数据集）的医学图像	医学图像分割	不适用	深度学习，对比学习	对比注册网络	医学图像（MRI和CT）	未在摘要中明确说明，涉及IXI、OASIS和BCV数据集	未明确指定，可能使用PyTorch	编码器-解码器结构，含级联跳跃连接	结构相似性，分割精度	未在摘要中明确说明
266	2026-08-14	Aptamer-Directed Assembly of NSET Microneedle Patch for Early Detection of Acute Kidney Injury Facilitated by Deep Learning-Enabled Target Signal Extraction 2026-Jul-24, ACS sensors IF:8.2Q1 DOI:10.1021/acssensors.6c01828 PMID:42418516	研究论文	提出了一种基于适配体导向组装的纳米复合微针贴片，结合深度学习模型实现对急性肾损伤早期生物标志物NGAL的即时检测	首次将适配体导向的纳米表面能量转移（NSET）与U-Net深度学习模型结合，用于微针贴片的荧光信号提取和AKI早期检测	研究仅在小鼠模型中进行验证，尚未在人体样本中测试，且微针贴片的长期稳定性和生物相容性需要进一步评估	开发一种微创、原位、实时检测间质液中NGAL的传感平台，以实现急性肾损伤的早期诊断	急性肾损伤小鼠模型及其中间质液中的中性粒细胞明胶酶相关脂质运载蛋白（NGAL）	数字病理学	急性肾损伤	适配体技术、纳米表面能量转移（NSET）、荧光成像	深度学习模型（U-Net）	荧光图像	急性肾损伤小鼠模型（具体数量未提及）	PyTorch	U-Net	R²值	未提及
267	2026-08-14	A bibliometric analysis of global trends in AI-driven digital health technologies for diabetes management 2026-Jul-24, Medicine IF:1.3Q2 DOI:10.1097/MD.0000000000049815 PMID:42499048	研究论文	本研究通过文献计量分析，绘制了人工智能驱动的数字健康技术在糖尿病管理中的全球研究趋势和主题发展图谱	首次系统性地对AI驱动的数字健康技术用于糖尿病管理的全球研究进行文献计量分析，识别出三个主要研究热点，并展望未来方向	数据仅来源于Web of Science核心合集，可能遗漏其他数据库的重要文献；分析局限于截至2025年7月12日的已发表文章和综述	绘制AI驱动的数字健康技术在糖尿病管理中的全球研究趋势和主题发展，并探索未来方向	糖尿病管理领域的AI驱动的数字健康技术相关研究文献	数字健康、人工智能应用	糖尿病	文献计量分析	NA	文献数据	673篇出版物	CiteSpace, VOSviewer, Microsoft Excel	NA	发文量、被引频次、关键词共现分析	NA
268	2026-08-14	Deep learning representations of human Immune Health for precision immunology 2026-Jul-20, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.64898/2026.07.15.724605 PMID:42555425	研究论文	开发了一个名为MAESTRO的自监督深度学习框架，将高维免疫图谱转换为免疫健康表示，用于精准免疫学中的诊断、监测和治疗选择	首次使用自监督掩码编码集合Transformer学习免疫细胞群体的整体组织，且模型嵌入保留免疫历史和潜在反应的时间维度，优于传统细胞比例方法	未明确提及限制；可推断包括数据来源单一（外周血）、需临床验证和计算资源需求高	将免疫系统的复杂性转化为可临床操作的嵌入表示，以支持精准免疫学中的诊断、监测和治疗选择	人类外周血样本中的免疫细胞群体，及转移性胰腺导管腺癌（PDAC）患者	机器学习、数字病理	胰腺癌、免疫相关疾病	流式细胞术或质谱流式（免疫细胞图谱数据）	Transformer（自监督自蒸馏）	免疫细胞图谱数据（高维免疫特征）	1,792例外周血样本，包含超过4.18亿个免疫细胞，涵盖13种临床诊断	PyTorch	MAESTRO（掩码编码集合Transformer）	稳定性、多样性、预测性能（具体指标未明确）	未明确提及
269	2026-08-14	Reproducible bicarbonate thresholds predict critically ill patient mortality in an international personalized survival study 2026-Jul-17, iScience IF:4.6Q1 DOI:10.1016/j.isci.2026.116457 PMID:42369037	研究论文	本研究旨在确定ICU患者入院碳酸氢盐水平的死亡率预测最佳阈值，并开发深度学习生存模型，以改善风险分层。	首次使用因果推断方法识别可重复的碳酸氢盐阈值，并引入Causal SurvivalNet深度神经网络生成个体化生存曲线。	文中未明确提及限制，但可能包括数据来自特定ICU队列，或模型泛化性受限于不同医疗环境。	确定入院碳酸氢盐水平对死亡率的预测阈值，并开发深度学习模型以提升ICU患者风险分层的准确性。	ICU患者，涉及美国和中国三个独立队列。	临床预测模型，深度学习，生物信息学	重症疾病，非特指单一疾病	因果推断，深度学习	Causal SurvivalNet（深度神经网络）	临床记录数据（包括碳酸氢盐水平等）	208,072名ICU患者	NA	Causal SurvivalNet（深度神经网络架构）	调整后的风险比（HR）、集成Brier分数	NA
270	2026-08-14	Energy-efficient real-time 4-stage sleep classification at 10-second resolution 2026-Jul, Medical & biological engineering & computing IF:2.6Q3 DOI:10.1007/s11517-026-03616-x PMID:42371348	研究论文	本研究提出了一种基于单导联心电图信号的节能四阶段睡眠分类方法，实现10秒时间分辨率的实时预测	设计了两种窗口策略（机器学习使用5分钟窗口、深度学习使用30秒窗口）实现10秒级实时预测；提出了优化的SleepLiteCNN模型，结合8位量化和FPGA部署，显著降低能耗	依赖单导联ECG信号，可能不如多模态数据准确；未详细讨论不同人群（如患者）的泛化性	为资源受限的可穿戴设备提供连续、节能、实时的睡眠阶段分类方案	睡眠阶段（清醒、快速眼动、浅睡、深睡）分类	机器学习, 数字健康	睡眠呼吸暂停、失眠	ECG信号处理、量化、FPGA部署	CNN（SleepLiteCNN）、MobileNet-v1	单导联心电图信号	未在标题和摘要中明确	NA	SleepLiteCNN, MobileNet-v1	准确率, F1-score, 能耗（微焦耳/推理）	FPGA部署
271	2026-08-14	Finite-Element-Informed Pyramid Neural Network With Draco Lizard Optimizer for Accurate and Efficient Water Contamination Classification 2026-Jul, Water environment research : a research publication of the Water Environment Federation IF:2.5Q2 DOI:10.1002/wer.70445 PMID:42362479	研究论文	提出一种结合有限元信息的金字塔神经网络与德拉科蜥蜴优化器，用于高效准确的水污染分类。	首次将有限元信息融入金字塔神经网络，并引入德拉科蜥蜴优化器进行多尺度特征提取，以解决传统深度学习在数据变异性、可解释性和预测分析方面的不足。	摘要中未明确提及局限性。	开发一种鲁棒的水污染分类器，以提高水产养殖中污染监测的准确性和效率。	水污染样本，来自两个基准数据集（Dataset-1和Dataset-2）。	机器学习	NA	NA	金字塔神经网络	数值数据（水污染特征）	两个基准数据集，具体样本数未提及	NA	金字塔神经网络（Pyramid Neural Network）	准确率、召回率、精确率、F1分数、特异性、预测误差	NA
272	2026-08-13	From Empirical Ratio Tuning to Mechanistic Insight: Decoding NiO-ZnO Heterojunction Effects in Gas Sensing via Explainable Machine Learning 2026-Jul-24, ACS sensors IF:8.2Q1 DOI:10.1021/acssensors.6c00675 PMID:42228598	研究论文	该论文通过实验与可解释机器学习结合，系统研究了NiO-ZnO复合比例对气体传感性能及识别能力的影响机制	首次将可解释人工智能（SHAP和特征交互网络）用于解码NiO-ZnO异质结比例对气体传感性能的调控机制，建立了材料组成、响应特征演化与气体识别能力之间的内在联系	未明确提及，但可推断仅针对NiO-ZnO体系及六种挥发性有机化合物，结果可能不适用于其他材料或气体	阐明NiO-ZnO复合比例对气体传感及识别性能的非线性调控机制，并为复合气体传感器的结构优化提供可解释设计范式	七种不同摩尔比的NiO-ZnO基气体传感器及六种代表性挥发性有机化合物	机器学习	NA	气体传感实验	深度学习多任务网络	传感响应数据	七个传感器的多组实验数据，涵盖六种气体	PyTorch	深度学习多任务网络（具体架构未提及），UMAP	响应特性，灵敏度，稳定性，气体识别能力（分类和回归性能）	NA
273	2026-08-13	An Intelligent Self-Powered Covalent Organic Framework-Based Triboelectric Nanosensor Platform for On-site Picomolar Hg2+ Ion Monitoring 2026-Jul-24, ACS sensors IF:8.2Q1 DOI:10.1021/acssensors.6c01268 PMID:42312548	研究论文	介绍了一种基于共价有机框架的自供电摩擦电纳米传感器平台，用于现场皮摩尔级Hg2+离子监测	集成了“材料-器件-算法”一体化平台，利用硫代共价有机框架（COF-S）增强识别特异性，并采用固液摩擦电纳米传感器（SL-TENS）消除固固接触干扰，结合深度学习模型实现直观实时定量读数	未明确说明，可能包括现场应用的长期稳定性、成本效益或实际环境样本的复杂性	开发一种智能自供电传感器平台，实现Hg2+离子的现场高灵敏度、高选择性和直观定量检测，克服传统摩擦电纳米传感器的局限性	Hg2+离子及其环境监测应用	传感器技术、材料科学、机器学习	不适用	固液摩擦电纳米传感技术、共价有机框架合成、深学习模型	深度学习模型	电信号数据	NA	未明确指定，可能包括PyTorch或TensorFlow	未明确指定，可能为DNN或相关架构	检测限、线性范围、环境稳定性、可重用性	未提及
274	2026-08-13	Exploring ligand flexibility in nucleic acid scaffolds using graph neural networks 2026-Jul-21, Biophysical journal IF:3.2Q2 DOI:10.1016/j.bpj.2026.06.010 PMID:42260967	研究论文	介绍ZHMolLigGraph，一种两阶段图神经网络框架，用于在核酸-配体系统中探索配体柔性，提高对接精度	显式建模配体柔性，通过两阶段框架（柔性探索与可行性筛选）生成物理合理的构象，而非仅排名全部候选	未处理受体柔性，当前仅关注配体构象变化，框架扩展至受体柔性有待未来工作	在核酸-配体对接中准确建模配体柔性，提升近天然构象命中率，以支持基因调控和治疗开发研究	核酸-配体相互作用系统，包括核酸支架和配体分子	机器学习	NA	NA	GNN	分子结构数据	NA	NA	图神经网络	近天然构象命中率,计算效率	NA
275	2026-08-13	Transformative Role of Advanced Neural Computation in Clinical Image Diagnostics: A Review of Key Concepts and Applications 2026-Jul-02, Seminars in ultrasound, CT, and MR DOI:10.1053/j.sult.2026.06.010 PMID:42392515	综述	本文综述了深度学习算法在临床图像诊断中的应用，重点介绍卷积神经网络、循环神经网络和生成对抗网络等关键框架，并讨论其在图像分类、分割、重建和疾病预测中的表现、挑战及未来方向。	系统性地概述了多种深度学习框架在医学影像诊断中的应用，并整合了放射组学、数据增强和预测分析等工具，同时深入探讨了数据、可解释性、临床验证和伦理问题。	综述可能受限于所引文献范围，未提供具体的定量比较，并指出了数据可用性、模型可解释性和临床验证等挑战。	探讨深度学习算法如何改进医学影像诊断的准确性、效率和个性化，并指出整合到常规医疗中的障碍和未来方向。	深度学习框架（如CNN、RNN、GAN）及其在肺炎、肺结核、阿尔茨海默病等疾病诊断中的应用。	医学影像分析	肺炎、肺结核、阿尔茨海默病等	医学影像技术（如MRI、CT、超声）与深度学习	CNN、RNN、GAN	医学影像数据（如MRI、CT、超声图像）	不适用（综述）	未指定	卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络	准确性、效率、可扩展性等	未指定
276	2026-08-13	Does lens opacity matter? The effect of cataract on deep learning based cardiovascular disease risk scores from fundus photos 2026 Jul-Aug, Asia-Pacific journal of ophthalmology (Philadelphia, Pa.) DOI:10.1016/j.apjo.2026.100333 PMID:42219087	研究论文	本研究旨在探讨白内障对基于眼底照片的深度学习心血管疾病风险评分的影响	首次系统地评估白内障及其手术对深度学习心血管疾病风险评分的影响，并特别关注糖尿病视网膜病变状态的交互作用	研究为回顾性设计，且跨队列验证结果不完全一致，尤其是糖尿病视网膜病变交互作用在复制队列中未达到统计学显著性	评估白内障对深度学习心血管疾病风险预测模型的影响，并强调在解读眼底图像AI预测模型时考虑晶状体状态的重要性	接受白内障手术的患者眼底图像，来自纵向队列（汉阳大学九里医院）和横断面复制队列（新加坡眼病流行病学研究）	计算机视觉、数字病理学	心血管疾病、白内障、糖尿病视网膜病变	眼底摄影	深度学习模型	眼底图像	纵向队列和横断面复制队列，具体样本量未在摘要中提供	NA	NA	β系数、95%置信区间、P值	NA
277	2026-08-13	Dual-domain radio-frequency signal and image joint modeling for coronary calcium detection in intravascular ultrasound 2026-Jul, Medical & biological engineering & computing IF:2.6Q3 DOI:10.1007/s11517-026-03611-2 PMID:42340561	研究论文	本文提出了一种双分支深度学习框架，结合原始血管内超声射频信号与极坐标灰度图像，用于冠状动脉钙化的自动检测和角度量化	引入物理一致的复卷积模块以保留射频信号的固有物理结构，并采用相位幅度引导的双路径交叉注意力和阴影感知的径向A线分类器增强射频图像交互和角度估计	未在摘要中明确提及局限性	自动化检测血管内超声中的冠状动脉钙化并量化其角度，以优化经皮冠状动脉介入治疗	冠状动脉钙化病变，来自多中心数据集的78名患者、136个回拉和32,672帧IVUS图像，以及外部测试集的10名患者、15个回拉和2,362帧	数字病理学	冠状动脉疾病	血管内超声（IVUS）	深度学习模型（双分支框架）	图像和射频信号	78名患者，136个回拉，32,672帧（内部）；10名患者，15个回拉，2,362帧（外部）	未提及	复卷积模块、双路径交叉注意力、径向A线分类器	Dice系数、豪斯多夫距离、准确率	未提及
278	2026-08-13	Multi-Class and Multi-Level Classification for Common Wound Bacteria Based on Reflectance Hyperspectral Imaging 2026-07, Journal of biophotonics IF:2.0Q3 DOI:10.1002/jbio.70318 PMID:42494124	研究论文	本文提出了一种基于反射高光谱成像和深度学习的系统框架，用于常见伤口细菌的多类和多级分类。	提出了空间-光谱交互选择网络（SSIS-Net），充分利用空间和光谱信息，并建立了包含七种细菌种类和五个浓度水平、总计31类的多类多级数据集。	未提及明确的局限性。	开发一种可靠、快速、非破坏性的细菌检测系统，以实现伤口细菌的准确分类，并具备临床整合潜力。	七种常见伤口细菌，在不同浓度水平下采集的高光谱图像补丁。	计算机视觉、高光谱成像	伤口感染	高光谱成像	深度神经网络（SSIS-Net）	图像（高光谱图像补丁）	26056个图像补丁，涵盖7种细菌种类和5个浓度水平，共31类	未提及	SSIS-Net	准确率、平均准确率、Kappa系数	未提及
279	2026-08-13	Multi-Beholder: Biomarker Prediction for Low-Grade Glioma With Multiple Instance Learning and One-Class Classification 2026 Jul-Aug, IEEE transactions on computational biology and bioinformatics DOI:10.1109/TCBBIO.2026.3686279 PMID:42013277	研究论文	提出一个可解释的深度学习流水线Multi-Beholder，用于仅使用H&E染色的全切片图像预测低级别胶质瘤的五个生物标志物状态	将一类分类集成到多实例学习框架中，实现准确的实例级伪标签生成，从而补充切片级标签并提升预测性能	未提及	开发一种无需昂贵且复杂的分子遗传学检测即可进行低级别胶质瘤生物标志物预测的方法	低级别胶质瘤（LGG）患者	数字病理学	低级别胶质瘤	全玻片成像（WSI）	多实例学习（MIL）与一类分类	图像	内部验证的TCGA-LGG数据集和外部验证的湘雅队列两个LGG队列	NA	NA	AUC（受试者工作特征曲线下面积）	NA
280	2026-08-13	Using artificial intelligence to detect keratoconus progression based on age and anterior segment optical coherence tomography images 2026 Jul-Aug, Asia-Pacific journal of ophthalmology (Philadelphia, Pa.) DOI:10.1016/j.apjo.2026.100323 PMID:42036041	research paper	本研究旨在通过深度学习基于前节光学相干断层扫描图像和年龄建立并评估圆锥角膜进展的指数	首次使用六种前节OCT图像结合年龄调整的机器学习方法建立圆锥角膜进展指数，显著提高预测准确性	摘要中未提及明确的局限性	建立并评估一个基于前节OCT图像和年龄的圆锥角膜进展指数，以辅助角膜交联术适应症的判断	圆锥角膜患者的前节OCT图像和年龄数据	数字病理学, 机器学习	圆锥角膜	前节光学相干断层扫描	机器学习分类器	图像, 数值数据	2006对纵向检查的前节OCT图像（阳性883对，阴性1123对），其中学习数据集1678对，验证数据集328对	NA	NA	准确性, 敏感性, 特异性, 精确度, F1分数, 受试者工作特征曲线下面积	NA