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
1	2026-10-14	[Research methods and technological advancements in herbal material science] 2026-Aug, Se pu = Chinese journal of chromatography DOI:10.3724/SP.J.1123.2026.03008 PMID:42865268	综述	本文综述了中药物质科学领域在中药成分分离分析、结构鉴定、生物效应评价和计算模拟等方面的关键方法学与技术进展	系统总结了从分离分析、生物效应评价到计算建模等多种技术的协同进步，提出中药物质科学正从经验驱动向数据驱动转变，并强调了人工智能增强的核磁共振结构鉴定、冷冻电镜等新技术在中药研究中的应用	摘要中未提及本综述的具体局限性	系统揭示中药的物质组成、结构和生物学功能，阐明多成分多靶点协同作用机制，推动中药现代化和国际化	中药复杂化学物质体系及其生物效应	机器学习	NA	液相色谱-质谱联用、二维色谱、多维高效制备色谱、核磁共振、异核单量子相干识别、热蛋白质组分析、亲和质谱、虚拟筛选、分子动力学模拟、冷冻电镜	深度学习模型、人工智能预测模型	NA	NA	NA	NA	NA	NA
2	2026-10-09	dioscRi enables transferable prediction of clinical outcomes in multi-parameter cytometry data 2026-08-27, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-026-77142-7 PMID:42806006	研究论文	本文提出了dioscRi，一个可迁移的深度学习框架，用于多参数细胞术数据的临床结局预测，通过最大均值差异变分自编码器进行归一化和去噪，并利用细胞类型层级结构结合重叠组LASSO模型进行预测	提出了dioscRi框架，整合最大均值差异变分自编码器实现跨数据集归一化和去噪，并将生物学或经验推导的细胞类型层级结构直接嵌入重叠组LASSO模型中以预测临床结局，实现了跨队列的可迁移性	跨队列迁移需要兼容的标记物面板，在四个数据集中仅三个数据集上优于现有方法	解决多参数细胞术数据深度学习分析中跨数据集可迁移性差的问题，实现临床结局的可迁移预测	多参数细胞术数据，包括冠状动脉疾病研究中的免疫细胞群体数据	机器学习	心血管疾病	多参数细胞术	变分自编码器, LASSO	细胞术数据	NA	NA	最大均值差异变分自编码器, 重叠组LASSO	预测性能比较（优于现有方法的数据集数量）	NA
3	2026-10-09	Human-wildlife conflict and technological mitigation strategies: a systematic review 2026-Aug, Environmental science and pollution research international DOI:10.1007/s11356-026-38232-7 PMID:42809078	系统综述	本文系统回顾了人类与野生动物冲突的事件、原因、缓解措施及技术干预，并评估了不同技术的有效性	综合分析了多种技术解决方案（人工智能、深度学习、机器学习等）在人类与野生动物冲突缓解中的应用效果，并通过荟萃分析比较了不同技术的有效性	摘要中未明确提及	探索人类与野生动物冲突事件、影响因素、缓解措施及技术干预，并评估技术解决方案的有效性	人类与野生动物冲突事件、涉及物种、缓解措施、技术解决方案	机器学习	NA	人工智能、深度学习、机器学习、传感器技术	深度学习、机器学习	文本	NA	NA	NA	技术有效性（深度学习方法0.83，机器学习0.76，人工智能系统0.72，传感器技术0.58）	NA
4	2026-10-08	Deep learning aging marker from retinal images unveils sex-specific clinical and genetic signatures 2026-08-26, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-026-77102-1 PMID:42786167	研究论文	通过微调基础模型RETFound，从英国生物银行71,343名参与者的彩色眼底图像中预测实际年龄，并分析视网膜年龄差距与临床和遗传特征的关联。	首次使用深度学习从视网膜图像中提取衰老标记，并揭示其性别特异性的临床和遗传特征，发现了绝经对女性视网膜衰老模式的影响。	研究基于英国生物银行数据，可能受人群特异性限制，且未在其他独立队列中验证。	探究视网膜年龄差距作为系统性衰老的非侵入性生物标记，及其与年龄相关疾病和遗传因素的关联。	英国生物银行的71,343名参与者的彩色眼底图像。	计算机视觉	心血管疾病	深度学习	CNN	图像	71,343名参与者的眼底图像	NA	RETFound	平均绝对误差	NA
5	2026-10-08	The cellular and molecular basis of gyrus-sulcus specialization in the primate brain 2026-08-26, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-026-77086-y PMID:42786222	研究论文	该研究利用成年雄性猕猴大脑的单细胞空间转录组数据，开发了深度学习框架gsModel，仅基于局部细胞类型组成即可区分脑沟与脑回，准确率超过90%，并结合扩散MRI纤维追踪揭示了细胞组成差异与结构连接的关系	首次开发了定制化深度学习框架gsModel，仅依赖局部细胞类型组成实现脑沟与脑回的高精度分类，并整合单细胞空间转录组与扩散MRI纤维追踪，建立了从微观分子架构到宏观皮层组织的联系框架，揭示了上层谷氨酸能神经元和少突胶质细胞在脑沟-脑回差异中的关键贡献	研究仅基于成年雄性猕猴大脑数据，样本性别和物种单一，未验证在其他灵长类或雌性个体中的普适性	揭示灵长类大脑脑回与脑沟 specialization 的细胞和分子基础，建立联系微观分子架构与宏观皮层组织的框架	成年雄性猕猴大脑的脑沟和脑回区域	数字病理学	NA	单细胞空间转录组测序, 扩散MRI纤维追踪	深度学习	图像, 文本	成年雄性猕猴大脑样本（具体数量未在摘要中说明）	NA	gsModel（定制化深度学习框架）	准确率	NA
6	2026-10-08	Automating surgical guide design for single anterior implants powered by artificial intelligence - a clinical report 2026-08, British dental journal IF:2.0Q2 DOI:10.1038/s41415-026-9889-y PMID:42601437	临床报告	本文报道了一例25岁男性单颗前牙种植病例，采用人工智能驱动的静态计算机辅助种植手术工作流程，通过深度学习架构自动化数据处理，在20分钟内完成数字化导板设计	将人工智能从诊断支持扩展到自动化手术导板设计，实现了在美学高风险区域精确种植和即时预可视化	临床医生必须进行严格的人工验证，以降低与数据伪影和算法局限性相关的风险	展示人工智能驱动的静态计算机辅助种植手术工作流程在单颗前牙种植中的应用	一名25岁需要单颗前牙种植的男性患者	数字病理学	口腔疾病	锥形束计算机断层扫描、表面扫描、深度学习	NA	图像	1例患者	NA	NA	NA	NA
7	2026-10-08	A multi-site, multi-year labeled polygon dataset for agricultural land use and land cover mapping in central and northern Benin 2026-Aug, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2026.113272 PMID:42835224	数据论文	本文介绍了一个多站点、多年份的带地理参考标签的多边形数据集，用于贝宁中部和北部的农业土地利用与土地覆盖制图	填补了西非农业景观中高质量地理参考数据稀缺的空白，提供了2022至2024年间六个站点的多年度标记多边形数据，包含13个适应当地农业背景的土地覆盖类别	数据集仅覆盖贝宁中部和北部的六个站点，受限于实地调查的后勤挑战，可能无法完全代表整个西非地区	为贝宁中部和北部的农业土地利用与土地覆盖制图提供参考基准，支持深度学习模型的设计、训练和评估，以及监督分类方法的基准测试	贝宁中部和北部六个站点的农业景观，包括年度作物、多年生农林系统、自然植被和非农业用地	计算机视觉	NA	实地调查、视觉解译、SPOT 6/7影像分析、OpenStreetMap数据整合	NA	图像和地理空间数据	33065个标记多边形，覆盖18189.32公顷，18个站点-年份组合（2022年9027个，2023年9932个，2024年14106个）	NA	NA	NA	NA
8	2026-10-06	Deep learning-based segmentation of abdominal aortic aneurysms and intraluminal thrombus in 3D ultrasound images 2026-Aug, Medical & biological engineering & computing IF:2.6Q3 DOI:10.1007/s11517-024-03216-7 PMID:39448511	研究论文	本研究使用nnU-Net模型在3D+时间超声图像中分割腹主动脉瘤和腔内血栓，并评估了不同训练策略和增强方法	首次使用nnU-Net在3D+时间超声图像中分割AAA和ILT，并比较了基于超声和基于CT注释的训练策略，探索了低对比度数据的最佳训练方法	管腔-ILT界面的可见性仍然是限制因素，需要改进图像采集以确保更广泛的患者纳入并实现AAA破裂风险评估	改进3D+时间超声图像中腹主动脉瘤和腔内血栓的分割精度	腹主动脉瘤患者	计算机视觉	心血管疾病	三维超声成像	CNN	图像	NA	NA	nnU-Net	DICE指数, Hausdorff距离, 直径差异	NA
9	2026-10-05	KSTITCH links cellular morphology and gene expression in spatial transcriptomics 2026-Aug-26, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.64898/2026.06.07.730714 PMID:42327255	研究论文	本文提出了一种基于Kendall形状流形上切空间主成分分析（TPCA）的可解释细胞边界轮廓表示方法，并开发了KSTITCH工具，用于揭示空间转录组数据中细胞形态与基因表达的协变关系	首次将Kendall形状流形上的切空间主成分分析（TPCA）应用于细胞形态的数学表示，能够捕捉与大小无关的轮廓形状特征；开发了KSTITCH方法，可在原位空间测序（ISS）数据中揭示细胞形态与基因表达之间的协变关系	摘要中未明确提及研究局限性	建立细胞形态的可解释数学表示，并揭示空间转录组数据中细胞形态与基因表达之间的协变关系	角质形成细胞、巨噬细胞、内皮细胞、成纤维细胞、黑色素瘤细胞	空间转录组学	黑色素瘤	原位空间测序（ISS）、Xenium、CosMx、RNAi筛选	NA	图像、文本	NA	NA	NA	NA	NA
10	2026-10-05	Use of Artificial Intelligence for Duodenal Biopsy for Celiac Disease: Developing a Prediction Model for Histopathology Diagnosis 2026-Aug-07, Clinical gastroenterology and hepatology : the official clinical practice journal of the American Gastroenterological Association IF:11.6Q1 DOI:10.1016/j.cgh.2026.07.021 PMID:42567461	研究论文	该研究利用深度学习图像分析对十二指肠活检组织进行乳糜泻的准确诊断，并开发了一个五分类预测模型	首次将聚类约束注意力多实例学习应用于十二指肠活检全切片图像，实现乳糜泻与正常组织的高精度区分，并能将患者分为五个类别	模型在区分乳糜泻与血清阴性绒毛萎缩时的准确率仅为76%，整体五分类准确率为74%，需要进一步优化以提高诊断准确性	确定基于深度学习的图像分析能否用于十二指肠活检以准确诊断乳糜泻	2008年至2021年间接受十二指肠活检和tTG-IgA抗体检测的成年患者（≥18岁），排除遵循无麸质饮食者，共纳入超过2100名患者的2406张全切片图像	数字病理学	乳糜泻	全切片图像获取、组织病理学诊断、tTG-IgA抗体检测	聚类约束注意力多实例学习	图像	2406张全切片图像来自超过2100名患者，包括1290例正常、414例乳糜泻、450例仅上皮内淋巴细胞增多、89例上皮内淋巴细胞增多伴tTG-IgA阳性、163例血清阴性绒毛萎缩	NA	聚类约束注意力多实例学习	AUC、准确率	NA
11	2026-10-05	Industrial LiFePO₄ battery management system dataset for early degradation analysis and remaining useful life prediction 2026-Aug, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2026.113252 PMID:42828247	数据论文	本文介绍了一个工业级磷酸铁锂电池组数据集，包含3000个充放电循环记录，用于电池早期退化分析和剩余使用寿命预测	提供了一个结合容量退化轨迹、电池组级运行变量和八个单体电压的工业级磷酸铁锂电池数据集，采用确定性退化轨迹校准与制造商老化测试终点对齐，并公开了完整的数据生成方程	数据集不是原始连续BMS日志，也不是直接从物理测试台采样获得，电池组级运行变量和单体电压为结构化模拟值	为电池退化分析、健康状态估计、剩余使用寿命预测、单体电压不平衡评估、特征分析以及机器学习和深度学习模型的开发与评估提供可复用的数据集	工业级磷酸铁锂电池组，标称电压25.6V，额定容量40Ah	机器学习	NA	NA	NA	表格数据（CSV格式）	3000个连续充放电循环记录，每个记录包含17个变量	NA	NA	NA	NA
12	2026-10-04	Deep learning-based prostate cancer diagnosis on MRI with hip prostheses: artifact and sequence effects 2026-Aug-04, Abdominal radiology (New York) DOI:10.1007/s00261-026-05712-w PMID:42550188	研究论文	评估髋关节假体引起的伪影对基于深度学习的MRI前列腺癌诊断性能的影响，并探讨用于深度学习分析的最佳MRI序列组合	首次系统评估髋关节假体伪影对深度学习前列腺癌诊断模型性能的影响，并比较了不同MRI序列组合（T2WI单独、T2WI+DWI+ADC、T2WI+DCE）在伪影存在下的诊断表现	深度学习模型对髋关节假体引起的磁敏感伪影鲁棒性有限，在中重度伪影下诊断性能显著下降，而放射科医师的PI-RADS评估表现相对稳定	评估髋关节假体伪影对深度学习前列腺癌诊断性能的影响，并寻找适合深度学习分析的最优MRI序列组合	2017至2023年间接受前列腺MRI检查的患者，包括有髋关节假体和无髋关节假体的患者	医学影像分析, 数字病理学	前列腺癌	MRI（T2加权成像、弥散加权成像、表观弥散系数图、动态对比增强MRI）	CNN	图像	416例有髋关节假体的检查及2080例匹配的无髋关节假体的检查	NA	NA	AUC（受试者工作特征曲线下面积）	NA
13	2026-10-04	Ultrasound detection of nonalcoholic steatohepatitis using convolutional neural networks with dual-branch global-local feature fusion architecture 2026-Aug, Medical & biological engineering & computing IF:2.6Q3 DOI:10.1007/s11517-025-03361-7 PMID:40257712	研究论文	本文应用深度学习技术对超声B扫描图像进行非酒精性脂肪性肝炎检测，并引入了超声特异性数据增强技术和双分支全局-局部特征融合架构以提高模型性能和适应性	提出了超声特异性数据增强技术，引入了双分支全局-局部特征融合架构，并使用Grad-CAM分析模型注意力模式来指导最优骨干网络的选择	样本量较小，仅纳入137名参与者，需要在更大规模的多中心数据集上验证	应用深度学习技术对超声B扫描图像进行非酒精性脂肪性肝炎检测，提高诊断性能和跨成像条件的适应性	非酒精性脂肪性肝炎患者的超声B扫描图像	计算机视觉	肝癌	超声B扫描成像	CNN	图像	137名参与者	NA	AlexNet, Inception V3, VGG16, VGG19, ResNet50, DenseNet201	准确率, 召回率, F1分数	NA
14	2026-10-04	Hybrid adaptive attention deep supervision-guided U-Net for breast lesion segmentation in ultrasound computed tomography images 2026-Aug, Medical & biological engineering & computing IF:2.6Q3 DOI:10.1007/s11517-025-03377-z PMID:40488959	研究论文	提出了一种混合自适应注意力深度监督引导的U-Net（HAA-DSUNet）用于乳腺超声计算机断层扫描（BUCT）图像中的乳腺病变分割	用混合自适应注意力模块（HAAM）替换U-Net的传统采样卷积模块，以扩大感受野并探测丰富的全局特征，同时保留细节；应用对比损失对中间输出进行深度监督，以最小化上采样过程中的信息损失；最后通过滤波、分割和形态学进一步处理分割预测结果以获得最终结果	未明确说明	开发一个自动化的乳腺癌诊断系统，用于早期筛查乳腺病变，以提高患者的生存率	乳腺超声计算机断层扫描（BUCT）图像中的乳腺病变	计算机视觉	乳腺癌	超声计算机断层扫描（UCT）	CNN	图像	两个UCT图像数据集：HCH和HCH-PHMC	未明确说明	U-Net	Dice分数, IoU	未明确说明
15	2026-10-04	Can incorporating image resolution into neural networks improve kidney tumor classification performance in ultrasound images? 2026-Aug, Medical & biological engineering & computing IF:2.6Q3 DOI:10.1007/s11517-024-03188-8 PMID:39215783	研究论文	该研究将超声图像分辨率信息整合到卷积神经网络中，探索其对肾脏肿瘤良恶性分类诊断性能的影响	首次将超声图像分辨率作为特征整合到卷积神经网络中用于肾脏肿瘤分类，并提出两种缩小神经网络提取特征与分辨率特征之间语义差距的方法：一是将分辨率直接与神经网络提取的特征拼接，二是先对神经网络提取的特征进行降维再与分辨率特征组合形成新的复合特征	数据集规模相对有限（926张图像），仅来自单一数据集，未在大规模多中心数据上验证，且未明确说明是否进行了外部验证	探索将超声图像分辨率整合到神经网络中能否提高肾脏肿瘤良恶性分类的诊断性能	肾脏肿瘤超声图像，包括211张良性肾脏肿瘤图像和715张恶性肾脏肿瘤图像，共926张图像	计算机视觉	肾脏肿瘤	超声成像	CNN	图像	926张肾脏肿瘤超声图像（211张良性，715张恶性）	NA	NA	AUC	NA
16	2026-10-04	A randomized multi-window 3D deep learning approach for intracranial hemorrhage detection on non-contrast head CT 2026-Aug, Medical & biological engineering & computing IF:2.6Q3 DOI:10.1007/s11517-026-03620-1 PMID:42412285	研究论文	该研究提出了一种轻量级3D深度学习架构Lite3DNet，利用随机多窗口3D输入，用于非增强头颅CT的颅内出血检测。	提出了Lite3DNet轻量级架构，采用随机多窗口3D输入策略，在保持高性能的同时显著降低了计算成本、内存需求和推理延迟。	未明确提及。	开发一种计算效率高、适合临床快速分诊的自动扫描级颅内出血检测方法。	疑似颅内出血患者的非增强头颅CT扫描。	医学图像分析	颅内出血	CT	CNN	3D医学图像	使用RSNA ICH Detection数据集（最大公共ICH数据集）进行训练和内部测试，并在两个外部测试集CQ500和MosMedData CT Hemorrhage上进行评估。具体样本数量未在摘要中提供。	NA	Lite3DNet	AUC	GPU推理延迟为19.84毫秒，具体GPU型号未说明。
17	2026-10-04	A multi-anatomical in vivo and in vitro ultrafast ultrasound dataset: 20,431 acquisitions with 105 plane waves using the GE 11L-D probe and a vantage system 2026-Aug, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2026.113259 PMID:42824763	研究论文	本文介绍了一个多解剖部位的体内和体外超快超声数据集，包含20,431次采集，使用GE 11L-D探头和Vantage系统。	提供了大规模、异质的原始射频信号数据集，涵盖六个解剖区域和体模，解决开放获取原始超声数据稀缺的问题。	未明确提及限制。	促进波束形成、图像重建和基于深度学习的医学成像研究。	16名健康志愿者和CIRS 054GS体模。	医学超声成像	NA	超快超声成像	NA	原始射频信号	20,431次采集（20,121次来自16名志愿者，310次来自体模）	NA	NA	NA	GE 11L-D探头（192阵元，7.3 MHz中心频率）和Verasonics Vantage 256系统
18	2026-10-01	PRAD++: Toward Robust Periapical Radiograph Analysis Through Dataset and Model Advancements 2026-Aug, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2026.3698273 PMID:42213562	研究论文	本文介绍了大规模根尖周放射影像数据集PRAD++及端到端分析网络PRNet++，用于提升根尖周放射影像分析的鲁棒性和可解释性	构建了包含10,000张图像、多层级标注（9类像素级分割和17类图像级分类）的大规模PR数据集PRAD++，并提出了融合多尺度小波卷积网络、通道融合注意力机制和专家先验注入损失的端到端网络PRNet++	摘要中未明确提及研究的局限性	解决公开高质量根尖周放射影像数据集稀缺的问题，并开发鲁棒且可解释的深度学习模型用于根尖周放射影像分析	根尖周放射影像	计算机视觉	牙科疾病	深度学习	CNN	图像	10,000张根尖周放射影像	NA	多尺度小波卷积网络（MWCN），通道融合注意力（CFA），PRNet++	Dice相似系数（DSC），宏平均PR-AUC，微平均PR-AUC	NA
19	2026-10-01	FoundDiff: Foundational Diffusion Model for Generalizable Low-Dose CT Denoising 2026-Aug, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2026.3698474 PMID:42224335	研究论文	本文提出了一种名为FoundDiff的基础扩散模型，用于跨不同剂量水平和解剖区域实现统一且具有泛化能力的低剂量CT去噪	提出了两阶段策略：(1)开发剂量和解剖感知对比语言-图像预训练模型（DA-CLIP）学习连续表示以量化剂量变化并识别解剖区域；(2)设计剂量和解剖感知扩散模型（DA-Diff），通过基于Mamba的新型剂量和解剖条件块（DACB）将学习到的嵌入整合到扩散过程中实现自适应去噪	未明确说明	解决现有深度学习方法在特定剂量水平和解剖区域训练后难以处理多样噪声特征和解剖异质性、泛化性和鲁棒性不足的问题	低剂量CT图像，涵盖三个解剖区域，包括Mayo-2016、CQ500和仔猪数据集	计算机视觉, 医学图像处理	肺癌, 通用医学影像	低剂量CT成像, 对比学习, 扩散模型	扩散模型, CLIP, Mamba	图像	大规模模拟多剂量CT数据集（三个解剖区域），外加Mayo-2016、CQ500和仔猪数据集的跨数据集评估	NA	DA-CLIP, DA-Diff, Mamba	NA	NA
20	2026-10-01	Structurally Informed 3-D Gaussian Splatting for Limited-Angle CBCT 2026-Aug, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2026.3703335 PMID:42284162	研究论文	本文提出了一种结构信息引导的3D高斯泼溅框架SPARK，用于有限角度锥形束CT重建，通过两阶段方法提高重建质量和收敛速度	引入生成式结构信息初始化3D高斯泼溅，利用几何条件网络从稀疏投影预测完整3D高斯参数，结合解剖先验减轻伪影传播	仅在模拟有限角度锥形束CT数据上验证，未涉及真实临床数据	解决有限角度锥形束CT重建中的病态问题和伪影，提高重建质量	有限角度锥形束CT投影数据	计算机视觉	NA	锥形束CT，3D高斯泼溅	几何条件网络，3D高斯泼溅	图像	NA	NA	NA	PSNR, SSIM	NA