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
2161	2026-08-14	Personalized Treatment of Head and Neck Cancers: Role of Functional Imaging and AI 2026-Jun-16, Cancers IF:4.5Q1 DOI:10.3390/cancers18121954 PMID:42352486	综述	本文综述了功能成像与人工智能在头颈部鳞状细胞癌个性化治疗中的应用，并提出一个基于生物学驱动的AI分析框架	提出一个生物学驱动的AI分析框架，用于功能成像分析，以促进治疗分层模型的临床转化	在临床实施前仍存在大量挑战，且未提供具体的临床验证结果	探讨功能成像结合AI（如放射组学和深度学习）在头颈部鳞状细胞癌个性化治疗分层中的潜力，并强调临床验证策略的必要性	头颈部鳞状细胞癌患者，特别是局部晚期病例	医学影像分析	头颈部鳞状细胞癌	功能性影像（如PET、MRI等）	深度学习	医学图像	不适用	NA	NA	NA	NA
2162	2026-08-14	Deep-Learning-Enabled SEM Image Segmentation Coupled with Laser Confocal Raman Microscopy: Elucidating Microstructure and Drug Spatial Distribution in Leuprorelin Acetate Microspheres 2026-Jun-16, Pharmaceuticals (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/ph19060948 PMID:42356565	研究论文	开发了基于深度学习的SEM图像分割算法结合激光共聚焦拉曼显微镜，用于定量分析缓释微球的孔隙结构和药物空间分布，并揭示微观结构与释放行为的关系。	首次将深度学习图像分割算法应用于SEM图像中的孔隙结构定量分析，并结合激光共聚焦拉曼光谱实现药物分布的3D无损可视化，为微球表征提供了新方法。	未提及具体限制，可能包括样本数量有限、算法泛化性或成像分辨率限制。	阐明缓释微球的微观结构和药物空间分布，验证“过程-结构-性能”假说，并为仿制药逆向工程和质量评估提供技术框架。	来自不同制造商和同一批次不同粒径的亮丙瑞林醋酸微球。	数字病理学	不适用	扫描电子显微镜（SEM）、激光共聚焦拉曼光谱（LCRS）	深度学习（用于图像分割的模型，但具体类型未指定）	图像（SEM图像和拉曼光谱图像）	不适用（未具体说明样本数量）	NA	NA（深度学习分割算法，但具体架构未指定）	NA（未提及具体评估指标）	NA
2163	2026-08-14	Deep-Learning-Based Baseline Evaluation of Public WiFi CSI Datasets for Contactless RF-Based Human Activity Recognition 2026-Jun-16, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s26123821 PMID:42356794	研究论文	本研究对多个公开WiFi CSI数据集进行了基于深度学习的统一基线评估，以用于无接触式射频人体活动识别。	提出了一个标准化的预处理和训练流程，统一了四个公开数据集，并首次对多种深度学习架构进行了受控的组内比较，同时发布了完整的实验管道和基准结果，以增强可重复性。	模型泛化能力受限于跨数据集差异，且动态行为和低运动状态的区分仍具挑战性。	为基于WiFi CSI的人体活动识别提供一个可重复的参考框架，并通过系统比较不同深度学习架构的性能来指导未来研究。	公开的WiFi CSI数据集，涉及单人活动识别、跌倒风险估计、多人占用分类和定位感知活动识别等任务。	机器学习	NA	WiFi CSI传感	MLP、CNN、GRU和混合CNN-GRU	时间序列数据（WiFi CSI信号）	多个公开数据集，具体样本数量未在摘要中明确指出	NA	MLP、CNN、GRU和混合CNN-GRU	准确性、混淆矩阵（未指定具体指标）	NA
2164	2026-08-14	Applications, Challenges, and Prospects of Artificial Intelligence in Crop Production 2026-Jun-16, Plants (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/plants15121863 PMID:42357182	综述	系统回顾了人工智能在作物生产五个核心领域（生物胁迫监测、土壤健康管理、精准作业、供应链优化和气候适应性农业）的应用，并分析了四种关键技术路径（深度学习、传感器融合、数据驱动方法和混合建模）及主要挑战。	全面梳理人工智能在作物生产全链条中的应用，提出数据、技术、实施和伦理/政策维度的挑战分类，并展望了技术创新、场景拓展、实施保障和可持续性导向的未来方向。	存在区域数据偏差、模型泛化能力不足以及数字鸿沟等问题，阻碍了规模化部署。	探讨人工智能在作物生产中的应用、挑战和未来前景，以促进可持续农业发展。	作物生产系统中的生物胁迫监测、土壤健康管理、精准作业、供应链优化和气候适应性农业等领域。	机器学习	不适用	深度学习、传感器融合	CNN	图像、文本	不适用	TensorFlow, PyTorch	ResNet, Transformer	准确率	NVIDIA V100
2165	2026-08-14	Development and Validation of Artificial Intelligence Prediction of Epicardial Coronary Artery Spasm in Patients Without Obstructive Coronary Artery Disease 2026-Jun-15, Diagnostics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/diagnostics16121847 PMID:42351506	研究论文	开发并验证一种基于人工智能的风险评分工具，利用常规临床数据预测无阻塞性冠状动脉疾病患者的心外膜冠状动脉痉挛	首次利用常规临床数据开发非侵入性AI驱动的风险评分来预测CAS，并探索基于原始数字心电图数据的CNN-LSTM深度学习模型作为概念验证	基于心电图数据的深度学习模型特异性较低（11.9%），目前仅作为概念验证而非临床筛查工具，需要进一步优化	开发并验证一种使用常规临床数据的非侵入性、AI驱动的风险评分，以预测无阻塞性冠脉疾病患者中的心外膜冠状动脉痉挛	无阻塞性冠状动脉疾病并接受冠状动脉内甲基麦角新碱激发试验的患者	机器学习	心外膜冠状动脉痉挛	冠状动脉内激发试验	随机森林、CNN-LSTM	临床变量数据、数字心电图数据	共1650例患者，其中衍生存列1050例，外部验证队列600例；包含2611条数字心电图记录	NA	随机森林、CNN-LSTM	曲线下面积、敏感性、特异性、95%置信区间	NA
2166	2026-08-14	Deep Learning-Based Evaluation of Maxillary Dental Midline Deviation on Orthodontic Frontal Photographs 2026-Jun-15, Bioengineering (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/bioengineering13060687 PMID:42351931	研究论文	本研究使用基于YOLOv8的深度学习方法在正畸正面照片上检测上颌牙中线区域，并评估不同机器学习算法在区分对称与不对称中线状况时的分类性能	将YOLOv8目标检测与多种机器学习分类器结合，用于正畸正面照片的上颌牙中线偏移评估，并提出将检测输出转化为数值特征向量的方法	未进行无泄漏的外层k折交叉验证整个检测加分类流程，分类结果仅为初步探索；未纳入面部参考框架标准化、观察者间可靠性评估，且数据集规模较小	检测正畸正面照片中的上颌牙中线区域，并评估检测输出对机器学习算法分类性能的影响	上颌牙中线区域及对称与不对称中线状况	计算机视觉	口腔正畸疾病	目标检测技术	YOLOv8、朴素贝叶斯、逻辑回归、支持向量机、AdaBoost	图像	146张标准化正面照片（72张中线偏移≥2mm，74张对称），训练集126张，测试集20张	PyTorch	YOLOv8	准确率（95%威尔逊置信区间）、精确率、召回率、F1分数、ROC-AUC、mAP@0.5	NA
2167	2026-08-14	Hybrid Computational Modeling with Multi-Level Validation Identifies TK1-VIM as a Robust Therapeutic Pair in Triple-Negative Breast Cancer 2026-Jun-15, International journal of molecular sciences IF:4.9Q2 DOI:10.3390/ijms27125385 PMID:42353103	研究论文	提出一种结合布尔网络建模与半定规划的混合计算方法，识别出三阴性乳腺癌中的TK1-VIM治疗靶点对，并通过多层级验证框架确认其稳健性和可成药性	首次将布尔网络建模与半定规划相结合，并整合多层级验证框架（包括自举统计、敏感性分析和AlphaGenome正交验证），以实现高稳健性和高可成药性的靶点识别	实验验证仍是临床转化前的必要下一步，当前结果仅基于计算和正交证据	为三阴性乳腺癌识别计算稳健、可成药的治疗靶点对，并提供严格的方法学基准	三阴性乳腺癌细胞系网络	机器学习	三阴性乳腺癌	RNA-seq	布尔网络模型、深度学习模型（AlphaGenome）	基因表达数据、网络数据	三阴性乳腺癌细胞系网络（具体样本数量未在标题和摘要中提及）	NA	布尔网络、AlphaGenome（深度生成模型）	相似性百分比（与凋亡状态的相似度）、95%置信区间、p值、平均\|log2FC\|	NA
2168	2026-08-14	A Generalized Responsible AI Framework for Trustworthy Clinical Prediction: Explainability, Fairness, Performance, and Uncertainty in Alzheimer's Disease Modeling 2026-Jun-15, Healthcare (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/healthcare14121721 PMID:42354579	研究论文	本研究提出一个通用负责任AI框架，整合可解释性、公平性、性能和不确定性量化，用于阿尔茨海默病的可信临床预测	提出一个包含可解释性、公平性、性能和不确定性量化四个核心组件的通用负责任AI框架，并集成到阿尔茨海默病预测流程中	应用于真实世界临床数据时仍面临挑战	整合负责任AI原则到阿尔茨海默病预测流程中，实现可信临床决策支持	阿尔茨海默病早期检测模型	机器学习	阿尔茨海默病	神经影像生物标志物分析	前馈神经网络	图像	TADPOLE神经影像数据集	NA	前馈神经网络	准确率、等几率差、预测熵	NA
2169	2026-08-14	A Dual-Branch Lightweight Network for Multimodal Image Fusion with Mamba and INN 2026-Jun-15, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s26123814 PMID:42356787	研究论文	提出一种基于Mamba和可逆神经网络的双分支轻量级网络，用于高效的多模态图像融合	将Mamba-inspired分支与轻量级可逆神经网络分支结合，实现全局结构建模与局部细节保持的解耦，显著降低模型复杂度（仅0.24M参数）	未提及明显局限性	设计一种轻量级、计算效率高的多模态图像融合方法，适用于资源受限设备的实时部署	红外-可见光图像融合和医学图像融合任务	计算机视觉	NA	图像融合	Mamba-INN双分支网络	图像	MSRS、TNO、RoadScene、MRI-CT、MRI-PET、MRI-SPECT数据集（具体样本数未提及）	NA	Mamba-inspired分支、轻量级可逆神经网络分支	MI, VIF, Qabf, SSIM	输入分辨率256×256时，计算量24.04 GFLOPs（GPU类型未提及）
2170	2026-08-14	Dental Age-Group Classification from Panoramic Radiographs Using Convolutional Neural Networks 2026-Jun-12, Diagnostics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/diagnostics16121816 PMID:42351475	研究论文	该研究利用卷积神经网络对成人全景牙科X光片进行年龄组分类，并评估了模型性能。	提出了一种自定义CNN架构，在成人年龄组分类中取得了优于现有预训练模型（如YOLOv8）的准确率，并针对传统方法在成人和老年人中可靠性低的问题进行了探索。	结果限于本研究的数据集和实验条件，在多样化人群和场景中的更广泛应用需进一步验证。	探索基于深度学习的自动化方法，用于成人和老年人全景牙科X光片的年龄组分类。	全景牙科X光片中的年龄相关模式；研究对象为埃及个体（年龄25-70岁）。	数字病理学	无特定疾病	X光成像（全景牙科X光片）	卷积神经网络	图像	1469张全景牙科X光片，来自25至70岁的埃及个体	NA	自定义CNN, YOLOv8, 其他预训练网络	准确率, 平均绝对误差, 均方根误差	NA
2171	2026-08-14	AI-Based Prediction of Post-ERCP Pancreatitis: A Comparative Study Using Tabular, Image, and Multimodal Data 2026-Jun-12, Diagnostics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/diagnostics16121824 PMID:42351482	研究论文	本研究回顾性比较了表格临床数据、内镜图像数据及多模态融合方法在预测ERCP术后胰腺炎（PEP）中的性能	首次针对PEP预测比较了表格、图像和多模态数据，并引入多模态对比学习框架（MMCL）结合ResNet50图像特征与MLP表格特征	单中心研究且样本量有限，PEP发生率低导致类别不平衡，多模态模型性能较低	评估不同数据模态（表格、图像、多模态）在PEP风险预测中的有效性，并识别关键预测特征	ERCP术后胰腺炎（PEP）患者	机器学习、数字病理	胰腺炎	内镜成像	XGBoost、EfficientNet-B0、ResNet50、DenseNet201、多层感知机（MLP）、多模态对比学习框架	表格数据（临床数据）、图像数据（内镜图像）	回顾性单中心数据集，具体样本量未在摘要中提供	NA	XGBoost、EfficientNet-B0、ResNet50、DenseNet201、MLP、MMCL	AUC、灵敏度、F1分数、精确率	NA
2172	2026-08-14	Artificial Intelligence in Early Breast Cancer Detection: A Systematic Review of Innovations in Preventive Women's Healthcare 2026-Jun-12, Healthcare (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/healthcare14121674 PMID:42354532	系统综述	本文通过系统综述探讨人工智能在早期乳腺癌检测中的作用及其对预防性女性医疗保健的影响	该综述首次系统整合了2015年至2025年间AI在乳腺癌早期检测中的应用，特别关注其对高乳腺密度女性及患者管理的影响	仅纳入11项研究，样本量有限，且缺乏大规模临床验证和真实世界实施研究	评估AI在早期乳腺癌检测中的准确性、效率及其对预防性女性医疗保健的潜在益处	乳腺癌检测技术及相关女性患者	机器学习	乳腺癌	乳腺X线摄影、磁共振成像、超声	深度学习、机器学习	影像数据	约148,170名参与者	NA	NA	准确性、敏感性、特异性、效率	NA
2173	2026-08-14	Infrared and Visible Image Fusion Network Based on Self-Compensating Lightweight Convolution 2026-Jun-12, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s26123748 PMID:42356721	研究论文	提出一种基于自补偿轻量卷积的红外与可见光图像融合网络，旨在平衡融合性能与模型效率	设计了自补偿轻量卷积模块，显式解决轻量化设计中引入的特征退化问题，并引入渐进损失加权的分阶段训练策略	未提及	在减少模型参数的同时保持高质量的红外与可见光图像融合性能	红外与可见光图像	计算机视觉	不适用	深度学习	卷积神经网络	图像	未提及	未提及	LWC-DenseFuse	信息熵, 视觉保真度	未提及
2174	2026-08-14	A Calibrated Deep Learning Framework Integrating Spatial Annotations and Clinical Metadata for Safe Three-Class Bone Lesion Classification on Radiographs 2026-Jun-11, Diagnostics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/diagnostics16121811 PMID:42351470	研究论文	开发了一个结合空间标注和临床元数据的校准深度学习框架，用于在放射照片上进行安全的三分类骨病变分类	提出ROI引导的深度学习框架，结合临床元数据，并在分类中显式量化了概率校准，实现了临床上安全的错误模式	尚未在独立队列上进行外部验证	开发ROI引导的深度学习框架，整合临床元数据，用于三分类（正常、良性、恶性）骨病变分类，并评估其临床安全性	骨病变放射照片	计算机视觉、数字病理学	骨病变	放射照片	EfficientNetV2-S、多层感知机（MLP）	图像、临床元数据	3746张放射照片（1879正常、1525良性、342恶性）	PyTorch	EfficientNetV2-S、MLP	准确率、平衡准确率、宏F1分数、宏AUC、F1分数、校准指标	未提供
2175	2026-08-14	Artificial Intelligence in Orofacial Pain: Diagnostic and Predictive Performance Across Machine Learning and Deep Learning Models 2026-Jun-11, Diagnostics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/diagnostics16121801 PMID:42351460	综述	本文通过叙事性综述评估了人工智能在口面部疼痛诊断和预测中的表现，涵盖机器学习和深度学习模型	系统比较了AI在不同类型口面部疼痛（牙源性、肌肉骨骼、神经血管、神经病理性）中的诊断性能，并指出了各领域的优势和不足	缺乏验证，数据异质性大，临床转化受限	评估AI在口面部疼痛诊断、分类和预测中的性能，并探讨其临床应用的潜力	成人患者中的口面部疼痛，包括牙源性、非牙源性（肌肉骨骼、神经血管、神经病理性）疼痛	机器学习	口面部疼痛，包括偏头痛、颞下颌关节紊乱、牙源性疼痛和神经病理性疼痛	NA	机器学习模型和深度学习模型	临床数据、影像数据、信号和行为数据	20项研究	NA	NA	诊断性能指标（如准确性、敏感性、特异性等）	NA
2176	2026-08-14	Interpretable Skin Cancer Identification Using a Hybrid Deep Learning and XAI Framework on HAM10000 2026-Jun-11, Bioengineering (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/bioengineering13060677 PMID:42351921	研究论文	提出一种结合深度学习与可解释人工智能的混合模型框架，用于皮肤病变分类，并在HAM10000数据集上进行系统评估	系统性地比较18种混合模型组合，并引入决策阈值校准和多种临床相关指标评估，同时利用XAI技术增强模型可解释性	未明确提及局限性，但可能受限于单一数据集（HAM10000）和特定模型组合	开发一个可复现的混合XAI模型选择框架，提高皮肤病变分类的准确性和临床可解释性	皮肤病变图像，来自HAM10000数据集	计算机视觉、数字病理学	皮肤癌	深度学习特征提取（使用预训练CNN）	CNN（DenseNet201、InceptionV3、EfficientNet-B4）结合经典分类器（SVM-RBF等）	图像	HAM10000数据集，具体样本数未提供	未明确提及	DenseNet201、InceptionV3、EfficientNet-B4、SVM-RBF	准确率、宏精确率、宏召回率、宏F1分数、ROC-AUC、精确率-召回率AUC、对数损失	未明确提及
2177	2026-08-14	Spatial Biomarker Deep Learning Model Predicts Response to PI3K Inhibition in Head and Neck Cancer 2026-Jun-10, Cancers IF:4.5Q1 DOI:10.3390/cancers18121887 PMID:42352422	研究论文	利用深度学习模型从H&E染色全切片图像中提取空间生物标志物，预测头颈部鳞状细胞癌患者对PI3K抑制剂Buparlisib的治疗反应	首次将AI提取的空间特征（肿瘤浸润淋巴细胞密度、肿瘤微环境异质性、粒细胞分数）作为预测PI3K抑制剂疗效的生物标志物，且优于传统CD3免疫组化方法	基于回顾性临床试验数据分析，样本量有限（144例），需要前瞻性验证	评估AI提取的空间生物标志物能否预测R/M HNSCC患者接受buparlisib治疗的总生存获益	复发/转移性头颈部鳞状细胞癌患者	数字病理学	头颈部鳞状细胞癌	全切片H&E染色图像分析	深度学习模型	病理图像	144例具有可用H&E全切片图像的BERIL-1试验参与者	NA	NA	风险比（HR）、置信区间（CI）、p值	NA
2178	2026-08-14	HistoMap: Reconstructing Spatially Resolved Single-Cell Profiles from Bulk RNA-Seq to Decipher the Immune-Excluded Microenvironment in Colon Cancer 2026-Jun-10, International journal of molecular sciences IF:4.9Q2 DOI:10.3390/ijms27125259 PMID:42352990	研究论文	提出HistoMap，一种基于深度学习的框架，用于从批量RNA测序数据中重建空间分辨率的单细胞图谱，并分析结肠癌免疫排斥微环境	采用两阶段流程，先通过β变分自编码器重建高保真单细胞图谱，再利用组织学视觉Transformer结合转录组参考和H&E染色形态约束将细胞映射到组织坐标	摘要中未提及具体局限性	从批量RNA测序数据中重建单细胞空间分布，以理解肿瘤微环境中的免疫排斥机制	多种人类组织和14例结直肠癌病例	深度学习, 数字病理学	结肠癌	批量RNA测序, H&E染色	β变分自编码器, 视觉Transformer	基因表达数据, 组织图像	14例结直肠癌病例和多种人类组织	NA	β-VAE, H-ViT	皮尔逊相关系数	NA
2179	2026-08-14	Digital Learning Competence and Learning Performance Among Chinese Higher Vocational College Students: A Dual-Path Moderated Mediation Model 2026-Jun-09, Behavioral sciences (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/bs16060952 PMID:42352785	研究论文	本研究基于Biggs的3P模型，探讨中国高职学生数字学习能力与学习表现之间的关系，并提出一个双路径有调节的中介模型。	将3P模型扩展到高职教育中的数字学习领域，区分了主动参与和规则式参与两种行为路径，并考察了师生互动和课程实用性的调节作用。	摘要中未提及研究的局限性。	探讨高职学生数字学习能力与学习表现之间的行为过程，并检验主动参与和规则式参与的中介作用以及师生互动和课程实用性的调节作用。	中国高职院校的学生。	教育技术	NA	调查问卷	层次回归模型，有调节的中介模型	调查数据	3693名中国高职学生	SPSS（用于层次回归和bootstrap分析）	有调节的中介模型	回归系数、中介效应、调节效应	未提及
2180	2026-08-14	Artificial Intelligence in Spine Neuroimaging: Diagnostic and Prognostic Utility of Novel Biomarkers in Lower Back Pain 2026-Jun-09, Journal of clinical medicine IF:3.0Q1 DOI:10.3390/jcm15124447 PMID:42355615	综述	本文综述了人工智能在脊柱神经影像中的应用，特别是新型生物标志物在下背痛诊断和预后中的价值	区分了技术可行性、诊断辅助、预后关联和临床实用性，并强调了AI脊柱影像中持续存在的效能-效果差距	当前证据以技术和回顾性验证研究为主，缺乏前瞻性多中心验证和结果关联评估，数据集异构，外部验证有限，可解释性不完整，监管框架不断演变	综合AI在脊柱神经影像中用于LBP诊断和预后的影像生物标志物证据	下背痛患者的脊柱MRI和CT影像	医学影像分析	下背痛	MRI, CT	机器学习、深度学习、放射组学	影像	不适用	不适用	不适用	不适用	不适用