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	PHYHD1-mediated translational control regulates renal cell carcinoma progression 2026-Oct-12, Molecular cell IF:14.5Q1 DOI:10.1016/j.molcel.2026.09.020 PMID:42863464	研究论文	本文发现PHYHD1作为一个肿瘤抑制因子，通过调控翻译稳态来抑制肾细胞癌的进展	首次揭示PHYHD1-eEF1A1-CERT1轴在肾细胞癌进展中调控翻译的新机制，并发现CERT1是PHYHD1缺陷肿瘤的潜在治疗靶点	未明确说明	探究肾细胞癌进展的分子机制	肾细胞癌细胞系、患者来源异种移植模型及泛癌数据集	癌症生物学	肾细胞癌	深度学习分析、核糖体图谱、RNA测序	深度学习模型	多组学数据、图像	未明确说明	NA	NA	NA	NA
2	2026-10-14	Automated Detection of Endoleaks in CT Angiography Using a Single Deep Learning Model 2026-Oct-12, Journal of vascular and interventional radiology : JVIR IF:2.6Q2 DOI:10.1016/j.jvir.2026.109137 PMID:42863667	研究论文	该研究提出了一种使用单一目标检测深度学习模型，在EVAR术后CT血管造影中自动检测内漏的方法	引入了一种此前研究未报道的逐切片检测指标，并使用单一模型，使其在计算上高效且易于训练，尤其能应对Onyx等栓塞剂造成的伪影	数据集规模有限，未来需要扩展数据集并整合内漏分类和定位等额外预测能力	开发一种基于深度学习的自动检测EVAR术后CT扫描中内漏的方法	249例EVAR术后患者的CT扫描（训练集129例，测试集120例）	计算机视觉, 数字病理学	心血管疾病	CT血管造影	目标检测模型	图像	249例CT扫描（训练集129例，测试集120例）	NA	NA	敏感性, 特异性, AUC, PPV, NPV	NA
3	2026-10-14	Automatic 3D TOF-MRA Intracranial Aneurysm Segmentation using SAM-Guided Multi-View Decoding Network 2026-Oct-12, Journal of cardiovascular magnetic resonance : official journal of the Society for Cardiovascular Magnetic Resonance IF:4.2Q1 DOI:10.1016/j.jocmr.2026.102811 PMID:42863763	研究论文	该研究开发了一种基于深度学习的自动分割模型，利用3D TOF-MRA图像检测和分割颅内动脉瘤，并在多中心数据上评估了其性能	提出了一种SAM引导的多视角解码网络用于颅内动脉瘤自动分割，并在多中心外部测试集上验证了其泛化能力，与不同经验水平的放射科医生进行了比较	回顾性研究设计，样本来自两家医院，未提及前瞻性验证或更广泛的人群多样性	开发用于MRA上颅内动脉瘤检测和分割的深度学习模型，并评估其多中心性能，与DSA金标准和不同经验水平的放射科医生进行比较	疑似未破裂颅内动脉瘤患者的MRA图像	医学图像分割	颅内动脉瘤	3D TOF-MRA，数字减影血管造影	深度学习	3D医学图像	内部数据集1560名患者（1554个动脉瘤），其中测试集421名患者（522个动脉瘤）；外部测试集208名患者（224个动脉瘤）	NA	SAM引导的多视角解码网络	Dice相似系数，灵敏度，精确率，F1分数	NA
4	2026-10-14	Multicenter Evaluation of a Deep Learning Model for Automatic Contouring of Cardiac Substructures in Adults 2026-Oct-12, Practical radiation oncology IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.prro.2026.10.002 PMID:42863810	研究论文	该研究在多个中心评估了一个用于成人心脏亚结构自动分割的深度学习模型，通过放射肿瘤学家的评分和定量指标验证其临床可用性	在多个中心对深度学习模型进行临床评估，涵盖21个心脏亚结构，包括冠状动脉，并集成到广泛使用的治疗计划系统中	未提及	评估深度学习模型在胸部放疗中自动分割心脏亚结构的临床性能	接受胸部放疗的成人患者的心脏亚结构	数字病理学, 计算机视觉	心血管疾病, 肺癌	对比增强CT	深度学习	图像	30例对比增强CT扫描（来自两个机构），共630个结构	NA	NA	Dice相似系数, 95百分位Hausdorff距离, 4点Likert量表评分	NA
5	2026-10-14	Prediction of high-frequency irreversible electroporation (H-FIRE) threshold via deep learning combined with genetic algorithm 2026-Oct-10, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2026.109684 PMID:42863246	研究论文	本文提出了一种结合深度学习和遗传算法的预测方法，用于预测高频不可逆电穿孔（H-FIRE）的致死阈值	首次将深度学习与遗传算法结合用于H-FIRE致死阈值预测，并使用LIME进行模型可解释性评估	部分预测值与真实值偏差较大，模型在测试集上的最大误差仍需进一步优化	准确预测H-FIRE的电场致死阈值，以支持安全有效的治疗规划	H-FIRE过程中的电场致死阈值	机器学习	NA	高频不可逆电穿孔（H-FIRE）、有限元仿真	深度学习、遗传算法	NA	NA	NA	NA	平均绝对误差（MAE）、最大训练误差	NA
6	2026-10-14	Deep-learning-based classification of pig carcasses according to sex 2026-Oct-09, Veterinaria italiana IF:0.5Q4 DOI:10.12834/VetIt.4112.42741.2 PMID:42864985	研究论文	本研究利用YOLO11m目标检测模型，基于猪屠体图像进行性别自动分类，区分母猪、完整公猪和手术阉割公猪	首次将深度学习技术应用于猪屠体性别自动分类，利用多视角图像融合进行动物级别分类，并验证了在屠宰场自动化数据采集系统中的可行性	所有分类错误均涉及阉割公猪，尤其是与母猪的区分；未报告完整公猪与母猪之间的直接混淆情况，且样本仅来自意大利、西班牙和荷兰三个欧洲国家	研究利用深度学习技术根据性别对猪屠体进行自动分类的可行性，以支持屠宰场自动化数据采集系统的集成	猪屠体图像，包括母猪、完整公猪和手术阉割公猪	计算机视觉	NA	目标检测	CNN	图像	共4,219张猪屠体图像用于训练和验证，独立测试集包含来自224头猪屠体的672张图像	NA	YOLO11m	准确率, 精确率, 召回率, F1-score	NA
7	2026-10-14	Harnessing Artificial Intelligence-driven Approaches in the Diagnosis and Management of Diabetes and Diabetes-Associated Complications 2026-Oct-05, Current diabetes reviews IF:2.4Q3 DOI:10.2174/0115733998484763260928100503 PMID:42864796	综述	本综述批判性地探讨了人工智能（包括机器学习和深度学习）在糖尿病及其相关并发症的预测、诊断和管理中的应用	系统性地整合了AI在糖尿病早期预测、诊断支持、血糖监测、治疗反应预测及并发症检测中的最新进展，并特别强调了FDA已批准的AI/ML医疗器械以及多模态数据分析的应用	数据质量、算法偏见、可解释性、隐私、网络安全、模型漂移、监管监测、临床验证和公平获取等问题阻碍了AI的广泛应用	全面评估AI（特别是ML和DL）在糖尿病及其相关并发症的预测、诊断和管理中的新兴作用	糖尿病及其相关并发症（如糖尿病视网膜病变、肾病、心血管疾病、神经病变和足部疾病）	机器学习	糖尿病	机器学习，深度学习，多模态数据分析	机器学习，深度学习	连续血糖监测数据，视网膜图像，电子健康记录，可穿戴设备信号，实验室参数，多组学数据集	NA	NA	NA	NA	NA
8	2026-10-09	Reclassifying Single Lead Sinus Rhythm ECGs for Improved AF Recurrence Detection With Deep Learning 2026-Oct-07, Circulation. Arrhythmia and electrophysiology DOI:10.1161/CIRCEP.125.014659 PMID:42841203	研究论文	该研究开发并验证了一种新型深度学习模型，使用单导联心电图重新分类窦性心律，以检测心房颤动复发	根据过去和未来的房颤事件动态重新分类窦性心律，将30秒单导联心电图转化为短期房颤风险的总结指标	研究样本量较小（558名参与者），仅使用单导联心电图，且需要未来房颤事件信息	优化房颤复发评估的观察和预测窗口，提高房颤复发检测准确性	558名参与者的单导联心电图数据，其中308名无复发贡献良性窦性心律条带，250名有复发贡献严重窦性心律条带	数字病理学	心血管疾病	深度学习	CNN	图像	558名参与者	NA	NA	AUC, 准确率, 灵敏度, 特异性, F1分数	NA
9	2026-10-09	Asymmetric Heterostructured Breathable Janus Nanofibrous Membranes for Deep Learning-Assisted Wearable Sensing 2026-Oct-07, Small (Weinheim an der Bergstrasse, Germany) DOI:10.1002/smll.76150 PMID:42841400	研究论文	本文报道了一种通过原位分层静电纺丝制备的非对称异质结构透气Janus纳米纤维膜，用于深度学习辅助的可穿戴传感，集成了汗液管理、透气性、热舒适性和稳定信号采集	提出了非对称异质结构Janus纳米纤维膜的设计策略，通过原位分层静电纺丝将亲水层和疏水层集成于单一膜中，同时实现定向液体传输、抑制反向渗透、透气性和稳定的机电传感性能，并结合深度学习算法实现高精度摩尔斯电码识别	未明确提及该传感器在实际长期佩戴场景中的生物相容性、长期稳定性以及在真实汗液环境下的性能表现	开发一种集汗液管理、透气性、热管理和稳定传感于一体的皮肤界面可穿戴传感器，并通过深度学习算法实现智能信号识别	非对称异质结构透气Janus纳米纤维膜（AHB-JNM）及其在可穿戴传感中的应用	机器学习	NA	原位分层静电纺丝	深度学习算法	传感器信号数据	NA	NA	NA	灵敏度因子（GF）、应变范围、响应时间、循环稳定性、摩尔斯电码识别准确率	NA
10	2026-10-09	Measuring Knee Alignment Following Distal Femur Fracture Surgery: A Novel Deep Learning Approach 2026-Oct-07, Journal of orthopaedic trauma IF:1.6Q3 DOI:10.1097/BOT.0000000000003300 PMID:42841451	研究论文	该研究开发了一种基于机器学习的自动化系统，用于从常规术后X线片中测量股骨远端骨折手术后的冠状面膝关节对线参数。	首次将深度学习应用于股骨远端骨折术后常规X线片的冠状面膝关节对线参数自动测量，实现了股骨髁间窝、股骨髁、胫骨棘和胫骨平台等标准放射学标志的自动识别与参数计算	单中心回顾性研究，样本量相对有限（287张X线片），aMPTA的平均绝对误差较大（2.3°），部分参数的Pearson相关系数较低（低至0.4），需要多中心外部验证	评估基于机器学习的系统能否从股骨远端骨折手术固定后的常规术后X线片中准确测量冠状面膝关节对线参数	50岁及以上接受低能量OTA/AO 33A和33C型股骨远端骨折（含假体周围骨折）手术固定的成年患者	计算机视觉	骨科创伤	X线摄影	深度学习	图像	287张术后膝关节和股骨远端正位X线片，队列中78.0%为女性，平均年龄72.3岁（范围50至97岁）	NA	NA	平均绝对误差、Pearson相关系数、Bland-Altman分析	NA
11	2026-10-09	A dual-channel deep learning framework integrating preoperative and intraoperative multi-phase data for predicting post-ablation recurrence in atrial fibrillation 2026-Oct-07, Computer methods in biomechanics and biomedical engineering IF:1.7Q3 DOI:10.1080/10255842.2026.2736287 PMID:42841677	研究论文	该研究开发了一种双通道深度学习框架ACFT，整合术前临床指标和术中消融序列，用于预测房颤消融术后复发	提出双通道框架ACFT，结合Transformer和MLP分别处理术中消融序列和临床指标，实现多模态数据融合预测房颤复发	摘要未提及局限性	优化房颤消融术后的管理，通过预测复发风险来指导术后治疗	接受导管消融术的房颤患者	机器学习	心血管疾病	导管消融术	Transformer, MLP	结构化术中消融序列和临床指标	未提及	NA	Transformer, MLP	AUC	NA
12	2026-10-09	Deep fusion for multimodal subtype classification of major depressive disorders based on TSCANet 2026-Oct-07, Computer methods in biomechanics and biomedical engineering IF:1.7Q3 DOI:10.1080/10255842.2026.2731404 PMID:42841689	研究论文	本研究提出了一种基于TSCANet的多模态评估框架，融合脑电功能连接与临床量表数据，用于重度抑郁症亚型分类	开发了TSCANet深度多模态模型，结合Transformer局部-全局图神经网络与量表交叉注意力机制，有效处理精神科数据的复杂性	未明确提及	提高重度抑郁症亚型分类的客观性和准确性，克服传统主观量表的局限性	重度抑郁症患者	机器学习	重度抑郁症	脑电功能连接、临床量表	Transformer、图神经网络、交叉注意力网络	脑电信号、临床量表数据	NA	NA	Transformer、图神经网络、交叉注意力网络	准确率	NA
13	2026-10-09	Deep learning-based synthetic CT for the assessment of spinal structural lesions in axial spondyloarthritis 2026-Oct-07, Skeletal radiology IF:1.9Q3 DOI:10.1007/s00256-026-05371-4 PMID:42841950	研究论文	评估合成CT在检测疑似中轴型脊柱关节炎患者脊柱结构病变中的准确性	利用深度学习生成合成CT，用于评估中轴型脊柱关节炎的脊柱结构病变，并验证其相对于常规CT的检测准确性	回顾性研究，样本量有限，仅针对疑似中轴型脊柱关节炎患者，未涉及其他脊柱疾病	评估合成CT在检测疑似中轴型脊柱关节炎患者脊柱结构病变中的准确性	疑似中轴型脊柱关节炎患者的脊柱结构病变	医学影像分析	中轴型脊柱关节炎	深度学习合成CT	深度学习	图像	87名患者（42名男性，45名女性，平均年龄41±14.2岁）	NA	NA	灵敏度，特异度，阳性预测值，阴性预测值	NA
14	2026-10-09	Deep learning-based automated scanline localization in suprahyoid muscle ultrasound for quantitative dysphagia assessment 2026-Oct-07, Medical & biological engineering & computing IF:2.6Q3 DOI:10.1007/s11517-026-03629-6 PMID:42842086	研究论文	该研究提出了一种整合数学建模、自动舌骨上肌分割、扫描线确定和基于深度学习的分析框架，用于客观评估吞咽困难	将数学建模与AI驱动的分割和分类相结合，实现超声图像中舌骨上肌的自动定位和扫描线确定，减少操作者依赖性并保持专家级准确性	自动化扫描线确定与专家共识的总体一致性为72.3%，尚未完全达到专家水平；研究样本量有限；未提及外部验证	开发一个客观、可重复的超声吞咽困难评估框架，通过整合数学建模与AI驱动的分割和分类，实现自动舌骨上肌定位和扫描线确定	371张来自正常、轻度和重度吞咽困难患者的超声图像	医学图像分析	吞咽困难	超声成像	CNN	图像	371张超声图像	NA	U-Net, ResNet-101, Fast R-CNN, YOLO11, VGG-19	IoU, ICC, MPAD, F1-score, 推理时间	NA
15	2026-10-09	Phantom-based synthetic renal PCASL data generation for overcoming data scarcity and enhancing deep learning-based segmentation 2026-Oct-07, Magma (New York, N.Y.) DOI:10.1007/s10334-026-01416-w PMID:42842192	研究论文	本文提出利用基于模型的合成肾脏PCASL数据生成方法，通过2D CycleGAN从XCAT体模生成合成PCASL图像，以克服数据稀缺并提升基于深度学习的肾脏分割性能	首次提出利用2D CycleGAN从XCAT体模生成解剖学上逼真的合成肾脏PCASL图像，并将合成数据用于微调现有模型以及仅用合成数据训练模型实现真实图像中的多类分割（皮质/髓质），解决了标签缺乏的问题	在移植受试者中，仅使用合成数据的效果较差（p>0.05），合成数据在某些场景下单独使用效果有限；样本量相对较小（共30例受试者）	验证2D CycleGAN框架能够从体模生成解剖学上逼真的合成肾脏PCASL图像，以克服数据稀缺并改善基于深度学习的肾脏分割模型	16名肾移植受试者和14名健康受试者的肾脏PCASL图像，以及XCAT体模数据	医学图像分割	肾脏疾病	PCASL（伪连续动脉自旋标记）MRI成像	CycleGAN, Mask R-CNN	图像	30名受试者（16名肾移植受试者，14名健康受试者）的PCASL图像数据，以及XCAT体模数据	NA	CycleGAN, Mask R-CNN	DSC（Dice相似系数）, p值	3T Siemens Skyra MRI扫描仪
16	2026-10-09	Resection zone prediction for parenchyma-sparing hepatectomy planning: a comparative study of three modeling paradigms 2026-Oct-07, International journal of computer assisted radiology and surgery IF:2.3Q2 DOI:10.1007/s11548-026-03798-7 PMID:42842158	研究论文	比较三种建模范式（基于几何距离、基于灌注和基于深度学习）在保留肝实质的肝切除术规划中预测切除区域的效果	首次系统比较三种不同复杂度的建模范式在保留肝实质的肝切除术规划中预测切除区域的性能，并分析其各自的适用场景	没有一种模型在所有指标上均优于其他模型，深度学习模型存在局部边界不准确的问题，灌注模型倾向于高估切除区域	研究不同层次的解剖和功能信息复杂度如何影响原发性肝癌保留肝实质手术规划中的切除区域预测	肝脏、肿瘤和血管的分割表示	医学图像分析	肝癌	深度学习	U-Net	医学图像	NA	NA	U-Net	DSC, HD95	NA
17	2026-10-09	A Bayesian deep learning framework for brain dynamic functional connectivity linked with cognition 2026-Oct-07, Biometrics IF:1.4Q2 DOI:10.1093/biomtc/ujag174 PMID:42842297	研究论文	提出一个贝叶斯深度学习框架，将功能连接分解为动态和静态组件，以预测认知表现	利用深度核学习将瞬态功能表示为连续过程，动态组件通过阈值高斯过程建模以捕捉平滑时间变化并诱导稀疏性，静态组件使用带阈值层的深度神经网络建模以学习复杂非线性关系并增强可解释性，平衡了模型灵活性、时间分辨率和可解释性	未明确说明	有效结合时间动态来研究大脑连接与认知之间的关系，从功能神经影像数据预测认知结果	青少年大脑认知发展（ABCD）研究中的功能神经影像数据	神经影像，机器学习	NA	功能磁共振成像（fMRI）	贝叶斯深度学习，深度核学习，高斯过程，深度神经网络	图像（功能神经影像数据）	来自青少年大脑认知发展（ABCD）研究的数据	NA	深度核学习，阈值高斯过程，深度神经网络	预测准确度，特征选择	NA
18	2026-10-09	HINN prioritizes multi-omics biomarkers associated with cognitive decline 2026-Oct-07, Bioinformatics (Oxford, England) DOI:10.1093/bioinformatics/btag741 PMID:42842388	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
19	2026-10-09	Computed Tomography-Based Periaortic Adipose Tissue Imaging Phenotypes in Type B Aortic Dissection: A Retrospective Case-Control Study 2026-Oct-06, Journal of the American Heart Association IF:5.0Q1 DOI:10.1161/JAHA.126.051823 PMID:42808436	研究论文	基于计算机断层扫描血管造影评估B型主动脉夹层患者的主动脉周围脂肪组织影像表型及其与疾病状态和术后扩张的关联	结合深度学习辅助分割量化多层主动脉周围脂肪组织并探索撕裂风险指数	回顾性设计、样本量有限、撕裂风险指数作为术后扩张预测的区分能力有限	评估与B型主动脉夹层相关的主动脉周围脂肪组织影像表型，并探索撕裂风险指数对胸主动脉腔内修复术后主动脉扩张的预测价值	100例接受胸主动脉腔内修复术的B型主动脉夹层患者和50例年龄性别频数匹配的正常对照	数字病理学	心血管疾病	计算机断层扫描血管造影	深度学习	图像	150例（100例B型主动脉夹层患者和50例正常对照）	NA	NA	曲线下面积、组内相关系数、Bland-Altman分析	NA
20	2026-10-09	Artificial Intelligence-Derived Electrocardiographic Age Enhances Stroke Risk Stratification in Patients With Atrial Fibrillation With a CHA2DS2-VA Score of 1 2026-Oct-06, Journal of the American Heart Association IF:5.0Q1 DOI:10.1161/JAHA.126.050723 PMID:42808453	研究论文	本研究评估了人工智能衍生的心电图年龄（ECG-age）是否能够增强CHA2DS2-VA评分为1的房颤患者（处于抗凝治疗临界指征）的血栓栓塞风险预测能力	首次将人工智能衍生的心电图年龄替代CHA2DS2-VA评分中的实际年龄，构建EA-CHA2DS2-VA评分，用于改善中等卒中风险房颤患者的风险分层	研究为回顾性设计，样本量相对有限（832例），需要未来前瞻性研究验证该AI增强策略在临床实践中的有效性和可行性	评估AI衍生的心电图年龄是否能够增强CHA2DS2-VA评分为1的房颤患者的风险预测效用，以改善抗凝治疗的决策	832例未接受抗凝治疗、CHA2DS2-VA评分为1且在确诊90天内至少有一次12导联心电图记录的房颤/心房扑动患者	机器学习	心血管疾病	12导联心电图（ECG）	CNN	图像（心电图）	832例房颤/心房扑动患者（EA-CHA2DS2-VA≥2组315例，<2组517例）	NA	卷积神经网络（CNN）	风险比（HR）、95%置信区间（CI）、P值	NA