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
61	2026-10-04	Artificial Intelligence and Decision Support in Orthopaedic Emergencies: A Review 2026-Sep, Indian journal of orthopaedics IF:1.1Q3 DOI:10.1007/s43465-026-01760-y PMID:42824522	综述	本文综述了人工智能和决策支持系统在骨科急诊中的应用现状、证据、局限性和未来发展方向	系统性地综述了AI在骨科急诊中的应用，特别关注其在低中收入医疗环境中的相关性，并强调了AI作为临床专业知识辅助工具而非替代品的定位	存在数据偏差、可解释性不足、临床整合困难、伦理问题和监管监督等挑战，缺乏充分的外部验证	综述AI决策支持系统在骨科急诊护理中的应用现状、证据、局限性和未来方向，尤其关注低中收入医疗环境	骨科急诊相关文献，包括骨折检测、损伤分类、分诊优化、临床决策支持和并发症预测等AI应用研究	机器学习	骨科急诊	NA	机器学习, 深度学习	图像, 文本	NA	NA	NA	诊断准确率	NA
62	2026-10-01	A systematic review of the use of artificial intelligence in mental health-based diabetes care: Current applications and future directions 2026-Sep, Diabetic medicine : a journal of the British Diabetic Association IF:3.2Q2 DOI:10.1111/dme.70299 PMID:41904510	系统综述	该文系统综述了人工智能在基于心理健康的糖尿病护理中的应用现状、趋势、方法学局限及未来研究方向	系统性地映射和整理了AI在心理健康与糖尿病交叉护理领域的研究，揭示了自2020年以来研究的快速增长，并识别了深度学习模型在性能上的优势以及算法性能未随时间改善的现象	样本和结局多样性有限，缺乏前瞻性实验和随机对照试验设计，过度依赖监督学习算法	梳理和系统化AI在心理健康为基础的糖尿病护理中的现有研究，识别趋势和文献空白，审视方法学局限并指出未来研究方向	涉及糖尿病背景下心理健康因素和AI方法的同行评审实证定量研究	机器学习	糖尿病, 心理健康	NA	监督学习, 深度学习	NA	41项研究	NA	NA	NA	NA
63	2026-10-01	Editable and Applicable Indoor Scene Rearrangement via Dynamic Programming 2026-Sep, IEEE transactions on visualization and computer graphics IF:4.7Q1 DOI:10.1109/TVCG.2026.3705434 PMID:42313598	研究论文	本文提出了一种基于动态规划的室内场景物体重排方法，通过结合自顶向下和自底向上的问题求解策略实现可编辑且实用的场景合成。	将动态规划引入室内场景物体排列问题，融合自顶向下（基于场景整体结构和先验/成对关系）与自底向上（基于物体单元间可达性等子关系）的问题求解方式，并设计了包含选择、探索、收敛和移动四个阶段的物体排列流程	仅在八种不同配置下进行场景合成评估，实验规模相对有限；未在大规模真实场景数据集上验证泛化能力	提出一种可编辑且实用的室内场景物体排列方法，实现快速准确的场景合成，并验证其在室内设计和家居布置中的实际适用性	室内场景中的物体排列与场景合成	计算机视觉	NA	动态规划	NA	图像	八种不同配置的室内场景	NA	NA	平均时间, 准确率	NA
64	2026-10-01	Interpretable Semantic Medical Image Segmentation With Style and Confidence 2026-Sep, IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence IF:20.8Q1 DOI:10.1109/TPAMI.2026.3689564 PMID:42102085	研究论文	提出一种基于风格的生成对抗框架GASE，用于极端数据稀缺条件下稳健且可解释的医学图像分割	提出端到端基于风格的生成对抗框架GASE，可在极端数据稀缺下进行稳健且可解释的医学图像分割；通过风格学习生成器捕获输入风格特征的流形表示以进行有效输入解释；通过风格插值丰富标注训练对以模拟采集级别的图像变化；基于分割的判别器通过置信度学习自动估计预测掩码的可靠性；同时实现自动输入有效性评估和输出可靠性估计以提升可解释性	未明确提及	解决医学图像分割中语义标注数据稀缺以及深度学习模型黑盒特性限制临床部署可解释性的问题	膝关节和骨盆MR图像数据集	计算机视觉	NA	单序列磁共振（MR）成像	GAN	图像	有限的单序列MR数据，膝关节和骨盆MR图像数据集	NA	GAN	分割准确率、对未见采集级别图像变化的适应性、可解释性	NA
65	2026-10-01	Assessment of Abdominal Adiposity in OSA Using Combined PET Imaging and MRI: Impact of Short-Term CPAP 2026-Sep, Chest IF:9.5Q1 DOI:10.1016/j.chest.2026.02.031 PMID:41881145	研究论文	本研究结合PET成像和MRI，利用深度学习分割腹部脂肪组织，评估OSA患者的内脏脂肪体积和代谢活性，以及短期CPAP治疗的影响	采用新颖的深度学习方法分割腹部脂肪区域，结合FDG PET和MRI评估脂肪代谢活性，并研究短期CPAP对内脏脂肪的影响	随访时间较短（3个月），样本量有限（134例），未评估长期CPAP治疗及辅助减重药物的效果	探讨OSA与内脏脂肪组织体积和代谢活性的关系，以及短期CPAP治疗如何改变这些指标	新诊断的中重度OSA成人患者	数字病理学	心血管疾病	FDG PET成像, MRI	CNN	图像	134名参与者	NA	NA	SUVmean, 回归系数, P值, 95%置信区间	NA
66	2026-10-01	Fractal-Domain Vision Graph Neural Network for Remote Sensing Ground Target Classification 2026-Sep, IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence IF:20.8Q1 DOI:10.1109/TPAMI.2026.3690544 PMID:42085392	研究论文	本文首次将分形信号处理与视觉图神经网络结合，提出分形域视觉图神经网络（FD-ViG），用于遥感地面目标分类。	首次将分形信号处理与视觉图神经网络集成，建立了与分形动力学一致的图表示学习新范式。FD-ViG包含分形域学习模块（利用局部Hölder指数和奇异功率谱将图像映射到分形域以实现分形-空间特征融合）、分形图构建模块（结合语义注意力和分形相似度自适应生成拓扑结构）以及具有幂律多尺度传播的图传播模块（实现跨尺度扩散与聚合，实现纹理-结构耦合学习）。	未明确提及	解决复杂纹理和结构下的遥感场景理解问题，通过分形理论与图深度学习的结合提高分类性能与可解释性。	遥感地面目标图像，具体包括UCMerced、RSSCN7和SIRI-WHU数据集中的场景图像。	计算机视觉	NA	分形信号处理（局部Hölder指数、奇异功率谱）、视觉图神经网络	图神经网络	图像	三个数据集：UCMerced、RSSCN7、SIRI-WHU（具体样本数量未提及）	NA	FD-ViG	总体准确率	NA
67	2026-09-28	A validated deep learning workflow for 3D quantification of amyloid plaques in cleared mouse brain 2026-Sep-26, Journal of microscopy IF:1.5Q3 DOI:10.1111/jmi.70179 PMID:42799322	研究论文	本文提出并验证了一个基于深度学习的可扩展三维分析流程，用于透明化小鼠脑组织中淀粉样斑块的全脑定量，并整合图谱配准实现区域特异性分析，最终应用于评估藏红花补充剂的神经保护效果	提出并验证了结合深度学习分割与图谱配准的可扩展三维分析流程，实现了透明化小鼠全脑淀粉样斑块的自动化区域特异性定量，并与金标准立体学方法高度一致	在摘要中未明确说明该研究的局限性	开发并验证一个可扩展的三维分析流程，用于透明化小鼠脑组织中淀粉样斑块的全脑定量，以支持阿尔茨海默病临床前研究中的神经病理表型分析和治疗评估	APP/PS1小鼠（阿尔茨海默病模型）的透明化全脑组织	数字病理学	阿尔茨海默病	光片显微镜、组织透明化、深度学习分割、图谱配准	深度学习模型	图像	NA	NA	NA	与金标准立体学方法的一致性、p值	NA
68	2026-09-28	Deep Learning-Assisted Terahertz Metasurface Biosensing for Rapid Ex Vivo Molecular Assessment of Diffuse Glioma Frozen Sections 2026-Sep-26, ACS sensors IF:8.2Q1 DOI:10.1021/acssensors.6c03074 PMID:42799359	研究论文	本文开发了一种深度学习辅助的太赫兹超表面生物传感工作流，用于弥漫性胶质瘤冰冻切片的快速离体分子评估	该工作流整合了直接在超表面上进行冰冻切片、谐振多模太赫兹转导、全光谱深度学习和防泄漏分组验证，用于人类弥漫性胶质瘤冰冻切片的五类分子相关评估，区别于以往传统的太赫兹分子研究和主要关注肿瘤-正常对比、培养细胞或动物成像的超表面研究	研究样本量相对有限（53名患者、59个组织标本、590个嵌套块级光谱），需要在更大规模的多中心队列中进一步验证	开发一种快速离体辅助工具，用于弥漫性胶质瘤标本的分子相关评估，以支持分子指导的最大安全切除	弥漫性胶质瘤冰冻切片	数字病理学	脑癌	太赫兹超表面生物传感	SEResNet1D	太赫兹光谱	53名患者、59个组织标本、590个嵌套块级光谱	NA	SEResNet1D	五类准确率	NA
69	2026-09-28	Neural Gas Network-Based Distinction Between Brain Cysts and Tumors from Magnetic Resonance Images Using a Hybrid Deep Learning Algorithm 2026-Sep-26, Big data IF:2.6Q2 DOI:10.1177/2167647X261490062 PMID:42799560	研究论文	该研究提出了一种结合神经气体网络分割与多CNN融合的混合深度学习框架，用于区分脑部MRI图像中的囊肿与肿瘤	将神经气体网络用于MRI图像分割以增强囊肿与肿瘤区域的边界划分，并将EfficientNetB0、MobileNetV2和ResNet50三种预训练CNN融合为一个混合模型，结合网格搜索超参数优化、早停和交叉验证进行微调	未明确提及	实现脑部MRI图像中恶性肿瘤与良性囊肿的早期准确鉴别诊断	脑部MRI图像中的囊肿与肿瘤区域	计算机视觉	脑肿瘤	磁共振成像	CNN	图像	四个不同的数据集（包括平衡版本和分割版本）	NA	EfficientNetB0, MobileNetV2, ResNet50, VGG16, InceptionV3	准确率	NA
70	2026-09-28	A rapid automated segmentation method for total kidney volume measurement on unenhanced computed tomography in autosomal dominant polycystic kidney disease 2026-Sep-26, Abdominal radiology (New York) DOI:10.1007/s00261-026-05799-1 PMID:42799751	研究论文	该文开发并验证了一种基于深度学习的全自动肾脏分割方法，用于从平扫CT图像中测量常染色体显性多囊肾病（ADPKD）患者的总肾脏体积（TKV）	基于nnU-Net框架构建了全自动肾脏分割模型，可在约5秒内完成单例TKV测量，相比专家辅助的参考分割方法（约30分钟）大幅提速，并提供了纵向随访中肾脏生长评估的验证	摘要中未明确提及研究局限性，但训练数据仅来自236例患者（其中111例为ADPKD），外部验证队列规模为70例，样本量相对有限	开发并验证一种从平扫CT图像中全自动测量ADPKD患者总肾脏体积的深度学习方法	ADPKD患者及非ADPKD患者的平扫CT图像	数字病理学	常染色体显性多囊肾病	平扫计算机断层扫描（CT）	CNN	图像	开发数据集236例患者（含111例ADPKD患者），独立验证队列70例ADPKD患者（含20例纵向扫描）	NA	nnU-Net	Dice相似系数（DSC）、组内相关系数（ICC）、线性回归、Bland-Altman分析	NA
71	2026-09-28	Autoencoders for unsupervised analysis of rat myeloarchitecture 2026-Sep-26, Brain structure & function IF:2.7Q3 DOI:10.1007/s00429-026-03166-w PMID:42799916	研究论文	该研究利用无监督深度学习（卷积自编码器）自动提取和量化大鼠髓鞘染色脑切片中的组织模式，并与PCA和DINOv3进行比较，发现自编码器能更好地保留轴突结构并检测病理变化	首次将卷积自编码器应用于无监督分析大鼠髓鞘结构，无需人工标注即可自动表征多尺度组织组织并检测病理改变，优于PCA和DINOv3	仅在大鼠模型上验证，未在人类组织或其他物种中测试；未与有监督方法进行直接比较；样本量有限	开发一种无需标注、可扩展的计算神经病理学方法，自动表征脑组织组织并检测病理变化	大鼠脑切片（髓鞘染色），包括假手术和轻度创伤性脑损伤动物	数字病理学	创伤性脑损伤	髓鞘染色	卷积自编码器	图像	NA	NA	卷积自编码器，DINOv3	NA	NA
72	2026-09-28	Fingerprint-Mimetic Fibrous Glove via Shear-Induced Alignment and Dynamic Compensation for Multimodal Tactile Sensing 2026-Sep-26, ACS sensors IF:8.2Q1 DOI:10.1021/acssensors.6c02671 PMID:42800076	研究论文	本文受人类指纹弧形拓扑结构启发，提出了一种基于纤维的多模态触觉智能手套（SIT手套），通过剪切诱导取向和动态补偿实现多模态触觉传感	受人类指纹弧形拓扑结构启发，利用Jeffery轨道动力学在湿法纺丝过程中通过剪切流使银纳米片轴向排列，离子液体作为动态导电补偿介质，形成"电子网络+离子极化"协同效应；将SIT纤维以指纹图案绣制在手套指尖形成18通道触觉阵列	未明确说明	开发具有高灵敏度、宽响应范围和多功能的可穿戴设备，用于智能家居和虚拟现实中的人机交互	SIT纤维（银/离子液体/TPU纤维）及其绣制的手套	机器学习	NA	湿法纺丝、剪切诱导取向、动态补偿	1D-CNN	传感器信号数据	6种手势和4种织物分类，18通道触觉阵列	NA	1D-CNN	准确率	NA
73	2026-09-28	Deep learning based diagnostic triage classifier for melanocytic skin pathology utilizing customizable automated attention to biologically relevant regions 2026-Sep-26, Journal of the American Academy of Dermatology IF:12.8Q1 DOI:10.1016/j.jaad.2026.09.087 PMID:42800560	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
74	2026-09-28	Mapping the Intelligence: A Bibliometric Analysis of Artificial Intelligence and Machine Learning Applications in Retinal OCT for Neurodegenerative Diseases 2026-Sep-26, Photodiagnosis and photodynamic therapy IF:3.1Q2 DOI:10.1016/j.pdpdt.2026.105662 PMID:42800653	文献计量分析	本文对人工智能和机器学习在视网膜OCT中用于神经退行性疾病的应用进行了文献计量分析，揭示了该领域的知识架构、研究热点和演化趋势	首次对该领域进行全面的文献计量分析，揭示了从结构生物标志物研究向计算表型分析的转变，并识别了2022年后向深度学习、OCT-A和眼组学的重要转向	仅基于Web of Science核心合集数据库，可能遗漏其他数据库的文献；文献计量分析无法评估研究质量；未进行定性的内容分析	绘制人工智能和机器学习在视网膜OCT中应用于神经退行性疾病领域的知识图谱，识别研究趋势、核心作者、机构和期刊	1976年至2026年间Web of Science核心合集中收录的1036篇相关文献	数字病理学, 医学影像分析	神经退行性疾病	视网膜光学相干断层扫描（OCT）, 光学相干断层扫描血管成像（OCT-A）	深度学习, 机器学习	文献数据, 文本	1036篇文献	bibliometrix	NA	发文量, 引用次数, h指数, 合作网络指标	NA
75	2026-09-28	Nationwide annual agricultural land-use maps of Germany from 1990 to 2023 derived from satellite imagery 2026-Sep-26, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-026-08375-w PMID:42800826	研究论文	利用Landsat和Sentinel-2卫星影像，基于深度学习生成德国1990-2023年全国年度农业土地利用图	首次生成德国全国范围长达34年的年度农业土地利用图；使用多年度一维卷积神经网络；基于农民申报数据提取年度训练样本	部分次要类别（如休耕地和种植园）预测精度低（≤52%）；2010年之前地图精度未明确报告	生成德国年度农业土地利用图，为分析长期农业土地利用趋势提供基础数据	德国全国农业土地利用，包括13种作物类别和1种草地类别	计算机视觉	NA	遥感卫星影像分析，Landsat和Sentinel-2	CNN	图像	基于2006-2022年农民申报数据提取的年度训练样本，覆盖13种作物和1种草地类别	NA	一维卷积神经网络	总体精度, 相关系数	NA
76	2026-09-28	Assessing the Reliability of Artificial Intelligence-Based Automatic Digital Model Analysis Compared with Manual Approaches 2026-Sep-25, Turkish journal of orthodontics IF:0.8Q4 DOI:10.4274/TurkJOrthod.2026.2025.104 PMID:42787727	研究论文	本研究比较了人工智能支持的自动数字化模型分析系统与手动数字化和手动石膏方法在正畸诊断中的准确性和可靠性	评估了基于人工智能的自动数字化模型分析与手动方法的可靠性对比，证明了自动分割方法在临床准确性上接近手动数字化分析，提供了一种省时的替代方案	由于软件在自动检测标志点方面的限制，弓宽测量仅在数字化和手动石膏方法之间进行比较；样本量较小（24人）	比较人工智能支持的自动数字化模型分析系统与手动数字化和手动石膏方法在正畸诊断中的准确性和可靠性	24名具有恒牙列和轻中度拥挤的个体（8名男性，16名女性；平均年龄19.5±6.05岁）	数字病理学	NA	口内扫描，数字化模型分析	深度学习	图像	24名个体（8名男性，16名女性）	NA	NA	重复测量方差分析，Friedman检验，配对t检验，p值	NA
77	2026-09-28	Fully Automated Deep Learning-Based Lenke Classification for Adolescent Idiopathic Scoliosis Using Multi-View Full-Spine Radiographs: Development and Clinical Validation 2026-Sep-25, Global spine journal IF:2.6Q1 DOI:10.1177/21925682261488408 PMID:42788602	研究论文	该研究开发并验证了一个全自动深度学习框架，利用多视角全脊柱X线片进行青少年特发性脊柱侧凸的影像学测量和Lenke分型	提出了一个整合椎体检测、椎体级别关键点估计、影像学参数计算和基于规则的Lenke分型的全自动深度学习框架，并进行了临床验证	回顾性研究设计，测试集样本量较小（76例），仅来自3家医院，需要更大规模的前瞻性多中心验证	开发并验证一个全自动深度学习框架，用于青少年特发性脊柱侧凸的影像学测量和Lenke分型	2019年1月至2026年1月期间在3家医院接受标准化4视角全脊柱X线摄影的连续性青少年特发性脊柱侧凸患者	计算机视觉	脊柱侧凸	多视角全脊柱X线摄影	CNN	图像	76例独立测试病例	NA	NA	AP@0.75, AP, MAE, ICC, Pearson相关系数, Spearman相关系数, 准确率, Kappa一致性	NA
78	2026-09-28	Mapping the global landscape of artificial intelligence in pancreatic cancer research: A bibliometric and visualization analysis 2026-Sep-25, Medicine IF:1.3Q2 DOI:10.1097/MD.0000000000050681 PMID:42798094	研究论文	本文通过文献计量学和可视化分析，绘制了人工智能在胰腺癌研究中的全球格局。	首次对1998年至2026年人工智能在胰腺癌研究领域的全球结构、新兴优先事项和主题演变进行了全面的文献计量学和可视化分析。	研究仅基于Web of Science核心合集，可能遗漏其他数据库的文献；2026年数据不完整；文献计量分析无法评估研究质量；未进行全文内容分析。	描绘人工智能在胰腺癌研究中的全球格局，识别新兴优先事项和主题演变趋势。	1998年至2026年间发表的583篇关于人工智能在胰腺癌中应用的英文原创文章和综述。	数字病理学	胰腺癌	文献计量学分析、可视化分析	NA	文本	583篇出版物（1998-2026年），涉及59个国家、1230个机构、4038位作者	NA	NA	NA	NA
79	2026-09-28	DMFNet: A Dynamic Multilevel Fusion Network for long-term multivariate water quality forecasting 2026-Sep-25, Water research IF:11.4Q1 DOI:10.1016/j.watres.2026.126951 PMID:42800317	研究论文	该文提出了一种动态多级融合网络DMFNet，用于水产养殖中长期多变量水质预测	提出了动态置信关系图DCRG构建动态图结构并捕捉变量间时变依赖关系，设计了时间代理注意力TAA利用可学习代理令牌聚合历史信息并传播全局时序状态，以及频域校准Mamba预测头FC-Mamba通过频域滤波和双向Mamba状态建模校准未来序列	未明确讨论模型的计算复杂度与实时部署可行性，且实验仅在水质预测领域验证，泛化能力有待进一步验证	解决水质时间序列中时变跨变量依赖、周期性变化与突变共存以及现有模型难以保留复杂频率成分和局部波动的问题，实现复杂非平稳水质时间序列的稳定预测	来自澳大利亚、美国和中国八个水质数据集的水质时间序列，覆盖2013年至2025年多种水生环境	机器学习	NA	NA	Mamba, 注意力机制, 图神经网络	时间序列	来自澳大利亚、美国和中国八个水质数据集，时间跨度为2013年至2025年	NA	动态置信关系图DCRG, 时间代理注意力TAA, 频域校准Mamba预测头FC-Mamba, 双向Mamba	平均绝对误差MAE, 均方根误差RMSE, 决定系数R, Kling-Gupta效率KGE	NA
80	2026-09-28	PRISM: a novel deep learning framework with resilient fuzzy whale optimization for automated COVID-19 detection from chest X-rays 2026-Sep-23, Journal of microbiological methods IF:1.7Q4 DOI:10.1016/j.mimet.2026.107721 PMID:42777958	研究论文	本文提出了一种名为PRISM的新型深度学习框架，结合弹性模糊鲸鱼优化算法，用于从胸部X光图像中自动检测COVID-19	提出了自适应两阶段肺部分析与分割（ATLAS）编码器-解码器架构用于肺区域定位和ROI聚焦特征细化，提出了弹性模糊鲸鱼优化算法（RFWOA）用于特征选择，以及提出了融合Vision Transformer与卷积层、残差块、注意力机制、交叉注意力机制和位置感知注意力的疫情弹性智能筛查模型（PRISM）	摘要中未明确提及研究的局限性	利用人工智能和深度学习技术，快速、准确地从胸部X光图像中检测COVID-19感染	COVID-19患者的胸部X光图像	计算机视觉	COVID-19	胸部X光成像、深度学习、元启发式优化	CNN、Vision Transformer、编码器-解码器	图像	NA	NA	ResNet-101, DenseNet-121, MobileNetV3, Vision Transformer, ATLAS编码器-解码器	准确率	NA