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
181	2026-06-07	Temporal Integrative Machine Learning for Early Detection of Diabetic Retinopathy Using Fundus Imaging and Electronic Health Records 2026-Jun, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3578197 PMID:40489278	研究论文	提出一种时间整合机器学习系统，利用眼底图像和电子健康记录早期检测糖尿病视网膜病变	创新处理电子健康记录数据，聚焦时间趋势和长期患者病史，创建数千个时间特征捕捉动态演变，结合双模态模型（时间表格模型和多模态深度学习模型）实现早期检测	数据主要未标记，采用伪标签技术；依赖单一医院数据，可能影响泛化性	早期和增强检测糖尿病视网膜病变	糖尿病视网膜病变患者	机器学习	糖尿病视网膜病变	眼底成像	深度学习多模态模型、时间表格模型	图像和时间序列数据	5000名患者，25000张视网膜图像，电子健康记录长达20年	NA	NA	AUROC	NA
182	2026-06-07	Automatic Multi-Task Segmentation and Vulnerability Assessment of Carotid Plaque on Contrast-Enhanced Ultrasound Images and Videos via Deep Learning 2026-Jun, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3581686 PMID:40540369	研究论文	提出基于深度学习的多任务模型，用于颈动脉斑块对比增强超声图像和视频的自动分割及易损性评估	首次开发多任务深度学习模型同时进行颈动脉斑块分割和IPN分级分类，并在CEUS视频上实现临床工作流模拟，超越中低级放射科医生性能	未提及模型在多样化临床数据集上的泛化性验证及与其他现有方法的全面比较	实现颈动脉斑块CEUS图像和视频的自动分割与IPN分级，提升临床诊断效率与准确性	颈动脉斑块内新生血管（IPN）	计算机视觉	心血管疾病	对比增强超声（CEUS）	多任务深度学习模型	图像和视频	未明确说明样本数量	NA	NA	Dice系数, 准确率	NA
183	2026-06-07	GATPDD: An Enhanced Deep Learning Framework for Predicting Drug-Parasitic Disease Associations 2026-Jun, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3631560 PMID:41231695	研究论文	提出一种名为GATPDD的深度学习框架，用于预测药物-寄生虫病关联	将增强型深度图互信息与多头图注意力网络及邻域交互注意力结合，在有限基准数据集上优化特征学习和嵌入聚合	依赖特定数据集，泛化能力可能受限于数据分布	提高药物-寄生虫病关联预测的准确性和鲁棒性	药物与寄生虫病之间的潜在关联	机器学习	寄生虫病	NA	图神经网络	图数据	NA	PyTorch	多头图注意力网络，邻域交互注意力	准确率，鲁棒性	NA
184	2026-06-07	Frequency-Aware B-Line and Pleural Line Analysis in Lung Ultrasound Videos 2026-Jun, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3634433 PMID:41259172	研究论文	提出一种频域感知的B线和胸膜线分析框架，用于超声视频中的肺部疾病诊断	基于离散小波变换的双分量频率特征增强方法抑制噪声，结合自适应时序注意力模块建模长期时间依赖	仅基于特定肺部疾病数据集验证，未涵盖所有超声设备与操作条件	提升超声视频中B线和胸膜线自动识别的准确性与鲁棒性	肺超声视频中的B线和胸膜线	计算机视觉	肺间质疾病	超声视频分析	CNN + 注意力机制	视频	2149个超声视频（193410帧）	NA	ResNet	AUC, ACC	NA
185	2026-06-07	Cardiac Arrhythmia Classification From Lead I ECG Recorded in a Free-Living Environment 2026-Jun, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3634307 PMID:41259171	研究论文	提出一种基于深度学习的心律失常分类框架，利用单导联I ECG记录在自由生活环境中实现心律失常检测	开发了一种新的数据相似性评估指标以增强迁移学习和外部数据集验证，并在真实世界的噪声环境中验证鲁棒性	仅使用导联I ECG，可能限制与其他导联组合的性能对比；在信噪比0 dB下性能略有下降	评估单导联I ECG在远程监测中诊断多种心律失常的实用性	来自PhysioNet Challenge 2021的超过60,000条10秒导联I ECG记录	机器学习	心血管疾病	心电图记录	深度学习模型	心电图信号	超过60,000条10秒导联I ECG记录	NA	NA	AUC, 灵敏度, 特异性	NA
186	2026-06-07	Interpretable end to end Epileptic Seizure Detection via Linear and Nonlinear Filtering Networks 2026-Jun, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3633726 PMID:41259168	研究论文	提出一种结合线性和非线性滤波网络的新型对比学习框架，用于可解释的癫痫发作检测	通过线性与非线性滤波网络实现端到端可解释诊断，并引入混合监督与自监督对比学习策略	未明确讨论计算复杂度或实时部署可行性	解决脑电图信号中复杂线性与非线性动力学解耦问题，提升癫痫检测的临床可用性和可解释性	EEG信号中癫痫发作状态的检测	机器学习	癫痫	EEG信号处理	对比学习框架	EEG信号	头皮EEG和颅内EEG数据集	NA	递归残差分解网络、双分支解耦网络、自适应滤波网络、多尺度卷积模块	准确率	NA
187	2026-06-07	Deep Learning for Clinical Ultrasound Imaging: From Supervised Approaches to Foundation Models 2026-Jun, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3636830 PMID:41296965	综述	综述了深度学习在临床超声成像中的应用，从监督学习方法到基础模型的范式转变	强调了从任务特定模型向基础模型的范式转变，并系统总结了监督学习、自监督学习、判别模型、生成式AI模型和基础模型在超声中的应用	深度学习模型在超声领域的应用仍受限于标记数据稀缺、领域特异性差异以及对用户专业知识的依赖	总结深度学习在临床超声中的应用进展，并突出基础模型提升诊断性能和拓展超声临床应用的潜力	深度学习模型在临床超声成像中的应用	计算机视觉	不适用	超声成像	深度学习, 基础模型	超声图像	不适用	不适用	不适用	不适用	不适用
188	2026-06-07	Application and Challenges of Deep Learning in Pulmonary Vessels Segmentation of CTPA Images 2026-Jun, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3638808 PMID:41313701	综述	全面回顾基于深度学习的CTPA图像肺血管分割技术，分析网络架构、性能比较及临床实施挑战	系统分类2D/3D/2.5D网络架构，采用PRISMA方法筛选23项高质量研究，提出自监督学习与领域适应等新兴方向	仅纳入至2024年两项数据库的文献，可能遗漏其他来源的最新研究；临床实施中面临标注稀缺、计算效率与分辨率权衡及模型泛化限制	评估深度学习在CTPA图像肺血管分割中的进展，量化性能并解决临床转化挑战	肺血管分割的深度学习技术，应用于CTPA影像的血管疾病诊断	计算机视觉	肺血管疾病	NA	深度学习	CTPA图像	23项高质量研究	NA	2D/3D/2.5D网络架构	Dice相似系数	NA
189	2026-06-07	Ortho-OPD: An Automatic Osteotomy Planes Design Model for Orthognathic Surgery Based on Deep Learning 2026-Jun, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3638775 PMID:41313700	研究论文	提出一种基于深度学习的自动截骨平面设计模型用于正颌手术	首次提出结合卷积神经网络和随机抽样一致性算法的自动截骨平面设计方法	未提及	开发并验证基于深度学习的自动截骨平面设计方法	颅颌面CT数据中的截骨平面	数字病理学	牙颌面畸形	CT	CNN	图像	71例训练集，31例测试集	NA	CNN, RANSAC	精度, 临床效率, Dice相似系数, 角误差, 最短距离	NA
190	2026-06-07	Super-Resolution Reconstruction of Fetal Brain MRI With Multi-View Interpolation Weight Learning 2026-Jun, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3638989 PMID:41325115	研究论文	提出了一种名为3D-WISE的深度学习模型，通过多视图插值权重学习实现胎儿脑部MRI的超分辨率重建	创新性地结合了多视图插值权重学习模块和多类型注意力机制，包括卷积块注意力和图谱引导的交叉注意力，以修正切片与体积之间的未对准，直接从未配准的厚切片堆栈生成高质量的各向同性胎儿脑MR图像	未明确说明局限性	实现胎儿脑部MRI的高质量各向同性超分辨率重建，以改善产前检查的准确性	胎儿脑部MR图像	计算机视觉, 数字病理学	NA	MRI	深度学习模型（3D-WISE）	图像（MRI）	两个基准数据集	NA	3D-WISE（包括权重学习模块和特征提取模块，采用卷积块注意力和图谱引导的交叉注意力机制）	性能指标未在摘要中列出，可能包括PSNR、SSIM等	NA
191	2026-06-07	Factors Impacting the Performance of Deep Learning Detection of Pulmonary Emboli 2026-06, Journal of the American College of Radiology : JACR IF:4.0Q1 DOI:10.1016/j.jacr.2025.12.028 PMID:41456841	研究论文	评估FDA批准的商业肺栓塞检测模型在真实世界中的表现，并识别影响其性能的技术、人口和临床因素	首次系统分析CT肺动脉造影技术参数、患者合并症等多项因素对AI模型检测肺栓塞性能的真实世界影响，为AI部署后监控提供依据	单中心回顾性研究，可能无法推广至其他医疗机构；未纳入模型在低PE患病率人群中的表现	评估商业肺栓塞检测模型的真实世界性能，并识别影响性能变化的技术、人口和临床因素	11,144次CT肺动脉造影检查及相应的肺栓塞检测模型	计算机视觉	肺栓塞	CT肺动脉造影	商业深度学习模型	医学影像	11,144次CT肺动脉造影检查（含1,193例PE阳性）	未说明	未说明	敏感度, 阳性预测值	未说明
192	2026-06-07	Deep Learning Model With Nodule Indexing Tailored to Early-Stage Lung Cancer Detection 2026-06, Journal of the American College of Radiology : JACR IF:4.0Q1 DOI:10.1016/j.jacr.2026.01.025 PMID:41620056	研究论文	本研究评估了深度学习人工智能系统在CT上提高放射科医生检测肺结节性能的效果，系统具备可疑结节索引和恶性风险分层功能	结合结节索引和恶性风险分层的深度学习AI系统，能显著提升放射科医生对早期肺癌结节的检测性能，且对结节类型、筛查场景和医生经验水平均有一致益处	NA	评估深度学习AI系统在CT上辅助放射科医生检测肺结节（尤其是早期肺癌）的性能	放射科医生和CT扫描图像	计算机视觉	肺癌	CT扫描	深度学习	图像	340例CT扫描（包括133例肺癌、61例良性非钙化结节和146例正常）	NA	NA	灵敏度，特异度，AUC	NA
193	2026-06-07	Multimodal Artificial Intelligence for Predicting 3- and 5-Year Risks of Myopic Choroidal Neovascularization in High Myopia 2026-Jun, Ophthalmology. Retina DOI:10.1016/j.oret.2026.02.003 PMID:41655768	研究论文	开发多模态人工智能模型预测高度近视眼中近视性脉络膜新生血管的3年和5年风险	首次结合眼底照片与临床变量，利用DeepSurv框架构建多模态生存模型，实现时间动态风险预测	单中心回顾性研究，需进一步外部验证	开发基于人工智能的模型以估计高度近视眼中近视性黄斑新生血管的风险	2501名高度近视患者的4235只眼睛	计算机视觉, 机器学习	高度近视, 近视性脉络膜新生血管	眼底照相	深度学习, DeepSurv	图像, 临床变量	2501名患者的4235只眼睛	PyTorch	DenseNet-121, DeepSurv	AUC, C-index	NA
194	2026-06-07	Integrating single-cell atlases and machine learning to construct 'in silico patients' for predicting individualized drug responses 2026-06, Biochemical pharmacology IF:5.3Q1 DOI:10.1016/j.bcp.2026.117873 PMID:41796725	综述	系统阐述了将单细胞图谱和机器学习整合构建“数字孪生患者”框架用于预测个体化药物反应的概念、数据基础、计算策略与未来方向	提出“数字孪生患者”整合框架，明确以大规模单细胞图谱为细胞身份参考、结合药基因组学数据库与患者特异性单细胞RNA测序数据，并利用深度学习与迁移学习将细胞系知识迁移至临床样本的核心路径	仅基于现有文献进行概念梳理与展望，未提出具体实验验证结果或定量性能比较	为开发下一代个体化药物反应预测工具提供全面的概念蓝图，并指出多组学与空间信息整合等未来方向	肿瘤内的细胞异质性、药物反应预测模型、单细胞RNA测序数据、药基因组学数据库	自然语言处理	肿瘤	单细胞RNA测序、药基因组数据库、深度学习、迁移学习、多组学整合、空间转录组学	深度学习模型、迁移学习算法	单细胞RNA测序数据、药基因组学数据、组织切片培养数据	NA	TensorFlow, PyTorch	NA	NA	NA
195	2026-06-07	Automated deep learning for detection and measurement of adrenal masses in contrast-enhanced abdominal CT 2026-Jun, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-025-12314-5 PMID:41609765	研究论文	开发并验证一种完全自动化的深度学习模型，用于在增强腹部CT中检测和测量肾上腺肿块	提出全自动深度学习模型，利用预训练分割模型生成肾上腺掩膜，结合U-Net分割网络进行肿块检测，并具有真实世界验证集	未提及病理学确认的外部测试集和硬件约束	提高腹部CT中肾上腺肿块的检测率和测量准确性，优化患者管理	肾上腺肿块	计算机视觉	肾上腺肿瘤	增强CT	U-Net	CT图像	415个扫描（含155个肿块，260个无肿块）用于模型开发；外部测试集995个扫描；内部测试集250个扫描	NA	U-Net	AUC, Dice系数, 敏感性, 特异性, 准确率, 阳性预测值, 组内相关系数	NA
196	2026-06-07	Chronic kidney disease detection using XceptionNet with Harmonic Addax Optimization 2026-Jun, Computational biology and chemistry IF:2.6Q2 DOI:10.1016/j.compbiolchem.2026.108921 PMID:41616602	research paper	提出一种结合XceptionNet和谐波Addax优化算法的慢性肾脏病检测框架	集成XceptionNet与谐波Addax优化算法（HAOA）进行特征提取和分类，并使用深层信念网络（DBN）与Soergel度量进行特征融合	未提及具体局限性	提高慢性肾脏病（CKD）检测的准确性和克服泛化与类别不平衡问题	慢性肾脏病（CKD）患者数据	machine learning	慢性肾脏病	NA	XceptionNet, Deep Belief Network (DBN)	tabular data	三个CKD数据集	NA	XceptionNet, Deep Belief Network (DBN)	真阳性率（TPR）、真阴性率（TNR）、准确率、精确率、F1分数	NA
197	2026-06-07	Observation-Constrained Agroecosystem Model Inversion Reveals Continental-Scale Variation of Winter Wheat Traits 2026-Jun, Global change biology IF:10.8Q1 DOI:10.1111/gcb.70936 PMID:42233340	研究论文	通过观测约束的农业生态系统模型反演，揭示美国冬小麦性状在大陆尺度的变异	将深度学习与模型-数据融合反演相结合，从观测数据中直接推断出空间明确的生理控制参数，实现了对作物性状变异的大尺度解析	研究依赖卫星和产量记录，可能无法完全捕捉局部微观环境或管理细节的影响	理解作物性状变异如何塑造基因型×环境×管理的交互作用，并诊断农业生态系统的适应多样性和气候脆弱性	美国冬小麦品种及其性状，包括成熟度组、繁殖能力、收获指数和根冠分配	机器学习	NA	卫星遥感、产量记录分析	深度学习模型	图像（卫星光合作用数据）、数值（县级产量数据）	约1000个冬小麦生产县，数据覆盖2008-2022年	PyTorch, TensorFlow	Ecosys（农业生态系统模型）	相关系数（r）、偏差（周）、准确率（产量误差率）	NA
198	2026-06-07	"Diagnostic Performance of Artificial Intelligence in Evaluating Tricuspid Regurgitation: A Systematic Review and Meta-Analysis" 2026-Jun, Clinical cardiology IF:2.4Q2 DOI:10.1002/clc.70366 PMID:42244453	系统综述与荟萃分析	通过系统回顾和荟萃分析评估人工智能在诊断三尖瓣反流中的表现	首次系统综述并荟萃分析AI在TR诊断中的表现，涵盖超声心动图和心电图多种模态	纳入研究存在高度异质性（I2>90%），多为回顾性设计，外部验证有限，证据质量中等	评估AI在诊断三尖瓣反流中的准确性，以标准化早期检测和分诊	成人三尖瓣反流患者的相关研究	机器学习	三尖瓣反流	NA	机器学习、深度学习	超声心动图、心电图数据	8项研究	NA	NA	AUROC, 灵敏度, 特异度	NA
199	2026-06-07	BloodPatrol: Revolutionizing Blood Cancer Diagnosis - Advanced Real-Time Detection Leveraging Deep Learning & Cloud Technologies 2026-Jun, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3496294 PMID:39527419	研究论文	提出一种基于深度学习和云计算技术的血癌实时诊断模型BloodPatrol	首次融合智能特征权重机制与云计算分布式网络，实现血癌双视角细胞样本与特征重要性关系的捕获，大幅提升预测精度	未提及模型在真实临床环境中的验证情况，以及在不同计算资源受限场景下的适用性分析	开发一种高效、可扩展的血癌动态监测诊断模型，解决传统流式细胞术计算和资源消耗高的问题	血癌患者的细胞样本数据	机器学习	血癌	流式细胞术	深度学习模型	细胞数据	未提及	未提及	未提及	未提及	云端分布式网络
200	2026-06-07	Pulmonary blood volumes on computed tomography predict residual pulmonary hypertension post-pulmonary endarterectomy 2026-Jun-01, American journal of respiratory cell and molecular biology IF:5.9Q1 DOI:10.1165/rcmb.2025-0121OC PMID:41124339	研究论文	基于CT肺动脉造影的肺血容量预测肺动脉内膜剥脱术后残留肺动脉高压	首次利用深度学习模型自动分割CTPA中的动脉和静脉，量化肺血容量以预测慢性血栓栓塞性肺动脉高压患者术后残留肺动脉高压	NA	评估CTPA衍生的肺血容量在预测肺动脉内膜剥脱术后残留肺动脉高压中的价值	接受肺动脉内膜剥脱术的慢性血栓栓塞性肺动脉高压患者	计算机视觉, 数字病理学	肺动脉高压, 慢性血栓栓塞性肺动脉高压	CTPA	深度学习分割模型	图像	发现队列71例，验证队列102例，共173例患者	NA	血管分割模型	AUROC	NA