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
601	2026-06-06	Spiking neural networks for video analysis: An in-depth review of models and architectures 2026-Aug, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.neunet.2026.108844 PMID:41850015	综述	全面综述脉冲神经网络在视频分析中的模型、架构、训练策略和优化技术，并通过实验验证其性能	首次系统综述SNN在视频分析领域的最新进展，并引入SpikeActNet动作识别模型与传统CNN模型进行对比	未明确指出具体局限，但作为综述可能涵盖范围有限且实验对比仅涉及特定模型	综述SNN在视频分析中的最新进展，评估其作为下一代视频分析技术的潜力	脉冲神经网络模型、视频分析任务（如动作识别）	计算机视觉	不适用	脉冲神经网络（SNN）	脉冲神经网络（SNN）、卷积神经网络（CNN）	视频	不适用	不适用	SpikeActNet, C3D, I3D, ResNet	评估指标提及但未具体列出	不适用
602	2026-06-05	Morphology-, noise-, and resolution-robust ultrasound elasticity imaging with Fourier neural operator 2026-Aug-15, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2026.109432 PMID:42134076	研究论文	探究傅里叶神经算子用于准静态应变弹性成像中位移场到弹性场映射的鲁棒性	将傅里叶神经算子首次应用于超声弹性成像，并系统评估其对病灶形态、噪声和分辨率变化的鲁棒性，同时展示少样本微调对未见肿瘤形态的泛化能力	未模拟原始超声信号形成过程及从RF/IQ数据估计位移的步骤，且定量对比受限于缺乏像素级模量真值	评估傅里叶神经算子在不同临床场景下映射位移场至弹性场的准确性和鲁棒性	准静态应变弹性成像中模拟和实验的位移场与弹性场数据	计算机视觉	NA	超声弹性成像	Fourier Neural Operator	模拟位移场和实验超声RF数据	有限元仿真生成的多种病灶形态样本及一个公开实验体模数据集	NA	Fourier Neural Operator, U-Net, DeepONet	预测准确性	NA
603	2026-06-05	Glo-MMF: A modular multi-model framework for automated morphometry of glomerular ultrastructural features 2026-Aug-15, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2026.109431 PMID:42139796	research paper	开发了一个名为Glo-MMF的模块化多模型框架，用于自动定量分析肾小球超微结构特征	通过构建三个专用深度学习模型（超微结构分割模型、肾小球滤过屏障区域分类模型和电子致密沉积物检测模型），并结合后处理流程，实现了对肾小球超微结构多种特征的联合定量分析，克服了传统单一模型的局限性	模型训练仅使用了372张肾活检电镜图像，样本量有限；CPU环境下每例样本分析时间约4.23秒，可能存在效率提升空间	开发一个能同时实现结构测量、状态评估和病变定位的自动化肾小球超微结构定量分析框架，辅助肾病理诊断	肾小球超微结构特征，包括肾小球基底膜厚度、足突融合程度和电子致密沉积物位置	digital pathology	renal disease	electron microscopy	CNN	image	372张肾活检电镜训练图像，115例测试样本（涵盖9种肾病理类型）	PyTorch	分割模型、分类模型、检测模型	与病理报告描述的一致性	CPU环境
604	2026-06-05	TAPSeg: An open-source deep learning tool for instance-level tooth and pulp segmentation in CBCT 2026-08, Journal of dentistry IF:4.8Q1 DOI:10.1016/j.jdent.2026.106643 PMID:41865812	research paper	开发了一个基于深度学习的一键式CBCT自动分割工具TAPSeg，用于在3D Slicer软件中对牙齿和牙髓进行集成分割与重建	将V-Net与nnU-Net集成在3D Slicer中，实现一键式牙齿与牙髓的全自动分割，并验证了在包括未成熟恒牙在内的多数据集上的泛化能力	未提及具体局限性	开发开源的一键式CBCT自动分割工具，降低临床使用门槛	牙齿和牙髓在CBCT影像中的实例级分割	digital pathology	NA	CBCT	V-Net, nnU-Net	image	牙齿分割198例，牙髓分割148例	3D Slicer	V-Net, nnU-Net	Dice similarity coefficient, 95% Hausdorff distance, sensitivity, precision	NA
605	2026-06-05	Identification of non-hydroxamate histone deacetylase 8 inhibitors using deep learning-based screening of two-dimensional molecular images 2026-Aug, Bioorganic & medicinal chemistry IF:3.3Q1 DOI:10.1016/j.bmc.2026.118694 PMID:42107269	研究论文	利用基于二维分子图像的深度学习筛选方法识别非羟肟酸组蛋白去乙酰化酶8抑制剂	首次将ResNet架构集成到基于二维分子图像的DEEPScreen平台中，用于识别非羟肟酸HDAC8抑制剂，并通过实验验证和结构优化发现更有效的化合物	原文未明确提及局限性，但可能包括深度学习模型的泛化能力有限、虚拟筛选库的规模限制以及实验验证的化学空间探索尚不全面	开发基于二维分子图像的深度学习方法，识别新型非羟肟酸HDAC8抑制剂	大阪大学化合物库中的虚拟筛选候选化合物，以及经过实验验证的HDAC8抑制剂	机器学习	癌症	NA	卷积神经网络（CNN）和残差网络（ResNet）	二维分子图像	大阪大学化合物库中的大量虚拟筛选化合物，具体数量未提及	TensorFlow, PyTorch（推断）	ResNet	F1分数	NA
606	2026-06-04	Photoacoustic-ultrasound endoscopy for assessment of rectal cancer treatment response: A prospective study with T2-weighted MRI radiomics comparison 2026-Aug, Photoacoustics IF:7.1Q1 DOI:10.1016/j.pacs.2026.100840 PMID:42232466	研究论文	评估深度学习增强的光声-超声内镜在判断局部进展期直肠癌新辅助放化疗后病理完全缓解中的诊断准确性	首次应用共配准声学分辨率光声显微镜与超声内镜结合深度学习预测直肠癌治疗反应，并与 T2 加权 MRI 影像组学模型进行前瞻性比较	前瞻性队列样本量小（n=25），缺乏与 MRI 影像组学的直接头对头比较，需更大规模研究验证	评估光声-超声内镜联合深度学习是否优于 T2 加权 MRI 影像组学在识别直肠癌病理完全缓解中的表现	局部进展期直肠癌患者的新辅助放化疗后治疗反应	医学影像分析	直肠癌	光声显微镜、超声内镜、T2加权MRI	ResNet50	图像	前瞻性队列25例，回顾性队列119例	PyTorch	ResNet50	AUC	NA
607	2026-05-30	Comparing AI-driven approaches for predicting river water quality: a systematic review of water quality indices and remote sensing methods 2026-Aug-15, Water research IF:11.4Q1 DOI:10.1016/j.watres.2026.126047 PMID:42114478	综述论文	系统综述AI驱动在河流水质预测中的方法，比较传统水质指数与遥感技术的应用	首次系统比较两种主流AI方法（WQI和RS）在河流水质预测中的应用，识别了地理偏差、参数选择差异和标准化缺失等关键知识缺口	研究主要集中于亚洲（83%），其他地区代表性不足，且多数研究缺乏灵敏度分析和不确定性量化	综合、比较并识别AI驱动河流水质预测研究中的知识缺口，为开发更可迁移、更可靠的预测框架提供证据基础和优先研究方向	2018年至2024年间发表的71篇同行评审案例研究	机器学习	NA	NA	机器学习或深度学习模型	水质指标数据和遥感影像数据	71篇案例研究（其中44篇基于WQI方法，27篇基于RS方法）	NA	NA	准确率等常规指标	NA
608	2026-05-30	Deep learning algorithms for license plate recognition: A review 2026-Aug, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.neunet.2026.108842 PMID:41846120	综述	对深度学习车牌识别技术进行系统性综述，涵盖技术演进、性能评估与未来方向	首次系统梳理了从传统特征工程方法到深度学习端到端检测框架的技术演进路径，并整合了跨区域模型、轻量级网络及多模态融合等新兴方向	未涉及具体算法复现验证，对不同复杂场景下的量化对比分析不够深入	理清车牌识别技术发展脉络，评估各类方法在复杂场景下的效果与局限，指明未来研究方向	车牌检测与识别算法、公共车牌图像数据集	计算机视觉	NA	NA	CNN	图像	NA	NA	深度学习端到端检测框架	鲁棒性	NA
609	2026-05-26	Data-driven decision support in hospital resource planning: an artificial intelligence-based model proposal for emergency department demand 2026-Aug, International journal of medical informatics IF:3.7Q2 DOI:10.1016/j.ijmedinf.2026.106483 PMID:42143518	研究论文	提出基于人工智能的医院急诊科需求决策支持模型，分析气象因素对就诊量的影响	结合SHAP可解释人工智能方法进行特征选择，并采用7天滚动更新模拟真实场景，与22种机器学习/深度学习/时间序列模型进行公平比较	待补充	通过气象因素分析提高急诊科资源规划准确性，开发可解释的智能决策支持系统	土耳其东黑海地区两家公立医院的急诊就诊记录	机器学习	NA	NA	Prophet, SVM, CatBoost, 机器学习, 深度学习, 时间序列模型	数值型特征（气象数据、日历变量、历史趋势）	约150万条记录，来自两家医院	NA	Prophet, SVM, CatBoost, 及其他19种未明确列出的模型	MAE, MAPE	NA
610	2026-05-26	Explainable TabNet for gestational diabetes prediction with physician-in-the-loop and multi-site clinical validation 2026-Aug, International journal of medical informatics IF:3.7Q2 DOI:10.1016/j.ijmedinf.2026.106488 PMID:42155534	研究论文	开发了一种可解释的TabNet模型用于妊娠期糖尿病预测，并通过医师参与和多中心临床验证	首次结合TabNet深度学习的可解释性与双阶段医师参与验证，并在三个独立医院进行前瞻性外部验证	外部验证中F1分数下降，部分归因于不同医院间特征可用性和临床数据记录协议的差异	开发一个临床验证的、可解释的深度学习框架，用于妊娠期糖尿病预测，并评估其临床适用性	妊娠期糖尿病预测模型	机器学习	妊娠期糖尿病	NA	TabNet	临床记录	3525份训练记录和80例前瞻性外部验证病例	PyTorch	TabNet	准确率、精确率、召回率、F1分数、Cohen's kappa、Fleiss' kappa	NA
611	2026-05-25	Tackling small sample survival analysis via transfer learning: A study of colorectal cancer prognosis 2026-08, Artificial intelligence in medicine IF:6.1Q1 DOI:10.1016/j.artmed.2026.103426 PMID:42019107	研究论文	通过迁移学习解决小样本生存分析问题，并以结直肠癌预后为研究案例	针对Cox-CC、DeepSurv、DeepHit等参数模型应用标准迁移学习技术，并为非参数随机生存森林模型提出新型迁移生存森林模型	未提及具体局限性	利用迁移学习提高小样本生存分析在癌症预后中的性能	结直肠癌患者的生存预后	机器学习	结直肠癌	转移学习	Cox-CC、DeepSurv、DeepHit、随机生存森林、迁移生存森林	临床数据	源数据：27,379例SEER结直肠癌I期患者；目标数据：728例华西医院结直肠癌I期患者；小样本实验使用50例	NA	Cox-CC、DeepSurv、DeepHit、随机生存森林、迁移生存森林	C指数	NA
612	2026-05-25	DARE: A Deformable Adaptive Regularization Estimator for learning-based medical image registration 2026-08, Artificial intelligence in medicine IF:6.1Q1 DOI:10.1016/j.artmed.2026.103440 PMID:42085854	研究论文	提出了一种自适应正则化框架DARE，用于学习驱动的医学图像配准，以提高配准精度和解剖合理性	创新性地根据形变场梯度范数动态调整弹性正则化，整合应变和剪切能量项，并引入折叠预防机制以惩罚负雅可比区域	未明确提及潜在局限性	提高医学图像配准的鲁棒性和解剖合理性	大脑MRI图像配准	医学图像分析, 深度学习	NA	图像配准, 自适应正则化	深度学习配准网络	图像 (MRI)	IXI, OASIS, MUI-P三个数据集	NA	NA	Dice分数, 形变折叠伪影, 应变能, 体积变化	NA
613	2026-05-25	Evidential reasoning-enabled deep learning for reliable treatment outcome prediction in cancer therapy 2026-08, Artificial intelligence in medicine IF:6.1Q1 DOI:10.1016/j.artmed.2026.103445 PMID:42114397	研究论文	提出一种基于证据推理的深度学习方法，用于癌症治疗中可靠的治疗结果预测	结合卷积神经网络图像特征提取、数据增强、蒙特卡洛丢弃、测试时增强和证据推理规则融合，生成具有不确定性感知的预测	未提及	实现个性化癌症治疗中的可靠治疗结果预测	三阴性乳腺癌患者和头颈癌患者	数字病理学	三阴性乳腺癌，头颈癌	NA	深度神经网络（证据推理规则驱动的深度神经网络）	图像	NA	NA	卷积神经网络（CNN），ER-DNN	预测性能，置信估计校准	NA
614	2026-05-24	AI-driven target definition using CE-T1w and black blood sequence imaging in stereotactic radiosurgery for brain metastases 2026-Aug, European journal of radiology IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.ejrad.2026.112891 PMID:42066626	研究论文	开发并评估一种基于深度学习的方法，用于在立体定向放射外科治疗脑转移瘤时，从对比增强T1加权（CE-T1w）和黑血（BB）MR扫描中自动检测和勾画病灶	首次结合CE-T1w和黑血序列成像用于脑转移瘤的自动检测与靶区勾画，并基于nnUNet模型实现高精度，能够识别专家遗漏的3.0%病灶	模型对小病灶（<0.1 cc）的检测灵敏度低于专家（0.83 vs 0.95），需要进一步优化以适用于临床	优化立体定向放射外科治疗脑转移瘤的规划流程	206名立体定向放射外科患者的CE-T1w和BB CE-T1w扫描图像及手动勾画	数字病理学	脑转移瘤	MRI（CE-T1w和黑血序列）	nnUNet	图像	206名患者（162名训练集，44名测试集）	PyTorch	nnUNet	F1分数, 灵敏度, 阳性预测值, Dice系数, Hausdorff距离	NA
615	2026-05-24	A hybrid deep learning framework for accurate N6,2'-O-Dimethyladenosine site prediction 2026-Aug, Biophysical chemistry IF:3.3Q2 DOI:10.1016/j.bpc.2026.107639 PMID:42054815	研究论文	提出一个混合深度学习框架用于精确预测RNA中的N6,2'-O-二甲基腺苷（mAm）修饰位点	整合多种序列衍生特征并结合SHAP进行分析以提升模型效率和可解释性	未提及	开发准确且可解释的mAm位点预测方法，推动表观转录组学研究	RNA中的N6,2'-O-二甲基腺苷（mAm）修饰位点	机器学习, 生物信息学	NA	RNA测序	深度神经网络 (DNN)	RNA序列数据	NA	NA	深度神经网络 (DNN)	准确率	NA
616	2026-05-24	Clinical evaluation of deep learning accelerated 3D magnetic resonance cholangiopancreatography at 1.5 T and 3 T 2026-Aug, European journal of radiology IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.ejrad.2026.112906 PMID:42070421	研究论文	评估深度学习加速的3D磁共振胆胰管成像在1.5T和3T磁场下的临床可行性	利用新型深度学习加速方法Sonic DLTM 3D（SDL）显著缩短扫描时间至11-17秒，同时保持或提升图像质量	放射科医生之间的图像质量评分存在差异，且SDL MRCP并非在所有评估特征类别中均优于标准技术	评估深度学习加速3D MRCP的临床可行性	接受MRCP扫描的患者	机器学习	胆胰系统疾病	MRI	深度学习模型	图像	96名患者（64名1.5T扫描，32名3T扫描）	NA	NA	整体图像质量、图像噪声、图像锐度、伪影	NA
617	2026-05-24	MRI-based interpretable deep learning radiomics for predicting treatment response in axial spondyloarthritis 2026-Aug, European journal of radiology IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.ejrad.2026.112903 PMID:42085769	研究论文	开发并验证基于MRI的可解释深度学习放射组学模型，用于预测强直性脊柱炎患者对抗肿瘤坏死因子抑制剂的治疗反应	首次将深度学习与放射组学结合并加入可解释性分析，用于预测强直性脊柱炎患者的TNFi治疗反应，并整合临床数据构建DLRC模型	单中心研究、样本量相对较小（183例），且未进行外部验证	建立基于MRI的DLR模型以预测axSpA患者的TNFi治疗反应，实现治疗前精准分层	初次使用TNFi治疗前的强直性脊柱炎患者	医学影像分析, 机器学习	强直性脊柱炎	MRI	深度学习与放射组学结合	图像（骶髂关节MRI）	183例患者（平均年龄26.5岁，男性占66.1%）	NA	深度学习特征提取网络	AUC, 校准曲线, 决策曲线分析, 综合判别改善指数	NA
618	2026-05-24	Ultra-low-dose CT for malignant metastasis screening using a deep learning image reconstruction algorithm 2026-Aug, European journal of radiology IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.ejrad.2026.112896 PMID:42102570	research paper	评估使用超分辨率深度学习重建算法的超低剂量CT在恶性转移筛查中的可行性和诊断性能	首次将超分辨率深度学习重建算法应用于超低剂量CT的恶性转移筛查，实现了约70%的辐射剂量降低的同时保持优越的图像质量和诊断性能	未提及具体限制	评估超低剂量CT结合超分辨率深度学习重建在癌症患者恶性转移筛查中的表现	271名癌症患者（平均年龄66.3岁，134名男性），其中56人需要治疗干预	computer vision	恶性转移	CT	深度学习重建算法	图像	271名癌症患者，17种原发癌和178处转移病灶，1264个良性病变	NA	超分辨率深度学习重建	图像质量评分、病变检出率、诊断性能	NA
619	2026-05-24	A CT-based deep learning model to differentiate between benign and malignant adrenal lesions 2026-Aug, European journal of radiology IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.ejrad.2026.112907 PMID:42107149	研究论文	开发一种基于CT的深度学习模型，用于区分肾上腺病变的良恶性	结合临床、生物学和影像学特征的深度学习模型，在初次CT检查中高效区分肾上腺良恶性病变	未在论文摘要中明确提及	开发深度学习模型以区分肾上腺良性病变与恶性病变	肾上腺病变患者	机器学习	肾上腺病变	CT	深度学习模型	图像	380名患者，385个经病理证实的肾上腺病变（101个恶性，284个良性）	NA	NA	敏感性、特异性、准确性、AUC	NA
620	2026-05-19	An integrated wearable microfluidic electrochemical/colorimetric intelligent sensing platform for comprehensive sweat analysis 2026-Aug-15, Biosensors & bioelectronics IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.bios.2026.118746 PMID:42061345	研究论文	提出了一种集成微流控电化学/比色传感的智能可穿戴平台，用于全面汗液分析	首次将高性能CuS/PDA@MXene纳米复合材料电化学传感层与水凝胶微流控/比色传感层结合，实现汗液成分与皮肤微环境的多模态监测，并采用CNN-LSTM深度学习架构处理比色信号	未提及	开发智能可穿戴平台用于动态监测汗液成分和皮肤微环境，推动个性化健康监测和数字医疗	汗液中的葡萄糖、乳酸、钾离子、钠离子，以及汗液皮肤微环境的pH值、温度和紫外线强度	机器学习, 数字化病理学	未指定	电化学传感, 微流控比色传感	CNN-LSTM	图像信号（比色信号）	未提及	NA	CNN-LSTM	未提及	NA