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
2321	2026-06-23	Effect of deep learning attenuation correction on accuracy of stress myocardial perfusion imaging 2026-May, Journal of nuclear cardiology : official publication of the American Society of Nuclear Cardiology IF:3.0Q2 DOI:10.1016/j.nuclcard.2026.102706 PMID:42000122	研究论文	研究深度学习衰减校正在应力心肌灌注成像中的准确性影响	首次在CZT相机中应用深度学习衰减校正，并与传统非衰减校正方法进行对比分析	DLAC准确性低于NAC，且仅基于100例患者的单中心研究	评估深度学习衰减校正对检测冠状动脉疾病的准确性	100例疑似冠心病患者的心肌灌注成像和冠状动脉造影数据	计算机视觉	冠状动脉疾病	深度学习衰减校正	深度学习模型	医学影像	100例患者	NA	NA	AUC	NA
2322	2026-06-23	Machine Learning for Cardiovascular Risk Prediction: A Practical Primer for Clinicians 2026-May, Heart, lung & circulation DOI:10.1016/j.hlc.2026.01.006 PMID:42000259	综述	为临床医生提供机器学习在心血管风险预测中的基础方法、开发验证及实施指南	系统阐释了深度学习、中断时间序列分析等先进技术在心血管风险预测中的应用方法，并兼顾可解释性与临床整合挑战	未涵盖真实世界部署中的具体伦理审查案例及模型持续监测策略	帮助临床医生掌握评估和实施基于机器学习的风险预测工具所需的核心知识	临床医生及心血管领域研究人员	机器学习	心血管疾病	NA	深度学习模型	NA	NA	NA	NA	准确率、精确率、召回率、F1分数、AUC	NA
2323	2026-06-23	The Right Ventricle, the Forgotten Chamber or Not 2026-May, Magnetic resonance imaging clinics of North America IF:1.5Q3 DOI:10.1016/j.mric.2026.01.011 PMID:42002386	综述	概述了心脏磁共振成像在右心室评估中的当前状态及新进展	总结了4D血流、扩散张量成像、右心室耦合、深度学习和计算流体动力学等新技术在右心室评估中的应用	未明确说明局限性，可能缺乏具体研究数据支持	综述心脏磁共振成像在右心室评估中的现状和最新进展	右心室及心脏磁共振成像技术	机器学习和医学影像	心血管疾病	心脏磁共振成像	NA	影像数据	NA	NA	NA	NA	NA
2324	2026-06-23	Challenges and Barriers in Implementing AI for Clinical Applications in Anatomic Pathology 2026-May-01, Advances in anatomic pathology IF:5.1Q1 DOI:10.1097/PAP.0000000000000537 PMID:42011912	综述	讨论在解剖病理学中实施人工智能用于临床应用的障碍与挑战	系统性地分析了从数字病理学到AI临床转化中的多维度障碍，并提出了可行的解决方案建议	未提供实证数据支持，主要依赖文献综述和观点总结	总结数字病理和AI在解剖病理学中的应用现状，分析临床实施障碍并提出开发策略	解剖病理学中AI系统的开发与临床应用	数字病理学	NA	NA	NA	图像	NA	NA	NA	NA	NA
2325	2026-06-23	Physics-informed deep learning for rapid marine radionuclide dispersion forecasting in nuclear emergency response 2026-May, Journal of environmental radioactivity IF:1.9Q3 DOI:10.1016/j.jenvrad.2026.108000 PMID:42013683	研究论文	开发了一种物理信息深度学习框架，用于核事故后的海洋放射性核素扩散快速预测	将优化的约瑟夫瞬时点源模型与去噪扩散概率模型耦合，利用DDPM学习物理模型的残差分布以重建高保真浓度场，实现快速且高精度的预测	未明确提及，可能依赖于特定事故场景的假设，且泛化至其他核素或复杂水文条件需进一步验证	提升核应急响应中海洋放射性核素扩散预测的速度和准确性，支持动态危险区划与决策	福岛第一核电站事故急性高浓度释放和塞拉菲尔德设施慢性低水平排放于爱尔兰海中的放射性核素扩散	机器学习和环境科学	NA	NA	物理信息深度学习（PIDL）框架、去噪扩散概率模型（DDPM）	时间序列数据和空间浓度分布数据	两个代表性释放场景：福岛事故数据和塞拉菲尔德慢性排放数据，具体样本数未提及	PyTorch	DDPM、优化约瑟夫瞬时点源模型	决定系数R、均方根误差（RMSE）	GPU（未具体说明型号，但运行在标准GPU上）
2326	2026-06-23	Correction to "Mitral regurgitation detection and central/eccentric classification using transformer-based deep learning in multi-view echocardiography" 2026-May, Journal of applied clinical medical physics IF:2.0Q3 DOI:10.1002/acm2.70616 PMID:42135265	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
2327	2026-06-16	Deep learning-based citrus plant disease classification using a computationally efficient CNN model 2026-Apr-27, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-026-50684-y PMID:42045534	研究论文	开发了一种计算高效的CNN模型用于柑橘植物病害分类，性能与预训练InceptionV3模型相当	提出自定义五层CNN模型AgriVision-L5，在保持高准确率的同时将训练时间减少50%，实现高效计算	NA	实现柑橘植物病害的自动分类，支持可持续农业和植物病害管理	柑橘植物叶片图像，分为健康和患病两类	计算机视觉	柑橘植物病害	NA	CNN	图像	从印度北部柑橘园采集的图像，以及来自GitHub和Kaggle数据库的图像	NA	AgriVision-L5, InceptionV3	准确率	NA
2328	2026-06-16	Deep learning-assisted ultrathin broadband vanadium dioxide-based polarization-insensitive terahertz metamaterial absorber 2026-Apr-26, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-026-50729-2 PMID:42036474	研究论文	提出一种基于二氧化钒的超薄宽带太赫兹超材料吸收器，并引入深度学习技术优化吸收性能	首次将多层感知机（MLP）、残差MLP和深度与交叉网络（DCN）等深度学习模型应用于优化二氧化钒基超宽带太赫兹超材料吸收器的吸收性能，实现偏振不敏感和大角度吸收	NA	设计并优化一种基于二氧化钒的超薄宽带偏振不敏感太赫兹超材料吸收器，并通过深度学习提升吸收性能	基于VO2互补加号的超薄宽带太赫兹超材料吸收器结构	机器学习	NA	太赫兹超材料设计	多层感知机（MLP）、残差MLP、深度与交叉网络（DCN）	模拟数据	NA	NA	多层感知机（MLP）、残差MLP、深度与交叉网络（DCN）	R²、误差指标	NA
2329	2026-06-23	A coarse-to-fine restoration framework integrating deep semantic inpainting and texture-aware refinement for Jinling school landscapes 2026-Apr-26, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-026-49966-2 PMID:42036419	研究论文	提出一种从粗到细的修复框架，整合深度语义修复和纹理感知优化，专门针对金陵画派山水画进行虚拟修复	模仿金陵画派“骨法用笔，墨法渲染”的传统作画逻辑，将结构恢复与纹理沉积解耦，降低大规模生成模型中的“语义幻觉”风险	仅针对金陵画派山水画，可能不适用于其他传统绘画类型或高度破损的样本	实现高精度且历史保真度高的数字修复，平衡视觉合理性与历史严谨性	金陵画派山水画中的折痕、模糊等物理降解区域	计算机视觉	NA	深度生成模型	GAN（生成对抗网络）	图像	小样本艺术作品（具体数量未提及）	PyTorch	深度卷积网络、纹理感知优化模块	平均梯度、边缘密度	NA
2330	2026-06-23	Deep learning-based thermal mapping for enhanced urban heat management and cooling energy reduction in Arid Saudi Arabian environments 2026-Apr-26, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-026-47638-9 PMID:42036429	研究论文	利用深度学习模型DeepLabV3+对沙特阿拉伯城市进行地表温度超分辨率映射，以改善城市热管理和降低冷却能耗	将DeepLabV3+架构应用于干旱地区城市地表温度超分辨率，采用空洞空间金字塔池化捕获多尺度热模式，并设计专用特征融合模块以保留建筑边缘和植被界面的热边界	训练数据仅限于利雅得和麦地那两个城市，模型在其他干旱地区的时空迁移性尚未充分验证	通过深度学习提升地表温度影像的空间分辨率，支持建筑尺度的热评估，以减少干旱城市冷却能耗	沙特阿拉伯利雅得和麦地那的城市热环境	计算机视觉	NA	热成像	DeepLabV3+	图像	包含利雅得和麦地那代表性城市形态的Landsat 8热影像和高分辨率无人机热观测数据	NA	DeepLabV3+	RMSE	NA
2331	2026-06-23	Deep learning-based double-sided fudge detection system with integrated physical components 2026-Apr-25, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-026-49625-6 PMID:42034913	研究论文	提出一种基于深度学习的双面软糖缺陷检测系统，集成翻转机构实现双侧检测，并采用多模型融合策略提升检测鲁棒性	首次将多模型融合策略（置信度加权投票、规则选择与NMS结合）与物理翻转机构集成到软糖缺陷检测中，实现双面全覆盖检测，显著提升检测精度	未提及模型部署后的实际生产环境长期稳定性测试，且某些缺陷类型（如孔洞）首轮准确率仍较低（47.5%）	开发自动化实时缺陷检测系统，替代人工检测软糖生产线中的多种缺陷类型	软糖生产中的正常样本及四种缺陷类型（孔洞、泄漏、白色缺陷等）	计算机视觉	不适用	深度学习图像识别	目标检测模型（SSD、YOLOv4/v5/v7/v8/v11）	图像	1000个真实生产样本	PyTorch	SSD、YOLOv4、YOLOv5、YOLOv7、YOLOv8、YOLOv11	准确率、mAP@0.5、mAP@0.5:0.95	NA
2332	2026-06-23	Deep learning for stenotic nares classification in brachycephalic dogs 2026-Apr-23, Veterinary research communications IF:1.8Q2 DOI:10.1007/s11259-026-11220-5 PMID:42024293	研究论文	提出基于深度学习的方法对短头犬鼻孔狭窄进行分类	利用卷积神经网络对短头犬鼻孔形态进行客观分类，减少传统视觉检查的主观性和观察者间差异	数据集仅包含开放、轻度和重度狭窄三类，缺乏中度狭窄类别；样本量有限，可能影响模型泛化能力	开发深度学习模型客观分类短头犬鼻孔狭窄程度	短头犬（法国斗牛犬和巴哥犬）的鼻孔图像	计算机视觉	短头阻塞性气道综合征	高分辨率图像采集	卷积神经网络	图像	未明确说明样本数量，涉及法国斗牛犬和巴哥犬的鼻孔图像	NA	VGG16, InceptionV3, EfficientNetB0, DenseNet121, NASNetMobile, MobileNet	准确率, 精确率, F1分数, 灵敏度, 特异度	NA
2333	2026-06-23	Autoencoder-Enhanced Convolutional Neural Networks for Plantar Pressure-Based Gait Pattern Recognition: Model Development and Cross-Validated Evaluation Study 2026-Apr-21, JMIR formative research IF:2.0Q4 DOI:10.2196/88488 PMID:42013453	研究论文	开发基于自编码器增强卷积神经网络的足底压力步态模式识别模型，并进行交叉验证评估	将自编码器表示学习与卷积神经网络分类相结合，提出编码器增强型CNN，有效解决了足底压力图像高维非线性问题，实现了更好的步态模式识别性能	仅纳入健康受试者，样本量小（13人），未在更大和临床多样化的队列中验证泛化性，缺乏对模型可解释性和部署可行性的深入研究	开发并评估基于足底压力的步态模式识别模型，比较自编码器增强CNN与基线深度学习及经典机器学习方法的性能	健康志愿者的足底压力步态模式	计算机视觉	疾病非特定	足底压力成像	卷积神经网络	图像	13名健康志愿者（18-24岁）	NA	轻量级CNN，自编码器-卷积神经网络级联模型，编码器增强型CNN（含额外瓶颈层）	准确率，精确率，召回率，F1分数	NA
2334	2026-06-23	Accelerating Leigh syndrome drug discovery through deep learning screening in brain organoids 2026-Apr-20, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-026-71391-2 PMID:42009687	研究论文	通过深度学习筛选脑类器官，加速Leigh综合征药物发现	开发了一种针对细胞类型特异性药物重定位筛选的深度学习算法，并结合酵母模型和脑类器官进行验证，两种方法独立地共同聚焦于唑类化合物	未明确说明	加速Leigh综合征的药物发现，寻找新的治疗候选药物	Leigh综合征脑类器官、酵母模型	深度学习	Leigh综合征	深度学习筛选、药物重定位	深度学习算法	图像	未明确说明	NA	NA	NA	NA
2335	2026-06-23	Spatiotemporal deep learning for real-time video-based deepfake detection using 3DCNN, 3DResNet, TCN, and VAE 2026-Apr-20, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-026-49090-1 PMID:42009729	研究论文	研究四种深度学习模型（3DCNN、3DResNet、TCN和VAE）在基于视频的深度伪造检测中的时空特征学习性能，并进行系统基准测试与泛化能力评估	并非提出新检测架构，而是系统性地对现有主流时空深度学习模型进行跨数据集泛化能力基准测试，揭示了模型在异构数据分布下的性能退化与差异化失效行为	未提出全新的深度学习检测架构，检测准确率（最高64.68%）仍有较大提升空间，且模型在跨数据集条件下泛化能力显著下降	系统评估四种时空深度学习模型在深度伪造视频检测中的性能表现与泛化能力，为构建更可靠的实时检测系统提供指导	四种深度学习模型：3DCNN、3DResNet、TCN、VAE	计算机视觉	NA	NA	3DCNN、3DResNet、TCN、VAE	视频	超过3500个真实和伪造视频样本，来自FaceForensics++、DFDC和Celeb-DF数据集	NA	3DCNN、3DResNet、TCN、VAE	准确率	NVIDIA DGX A100工作站
2336	2026-06-23	Risk prediction model of survival in patients with low-grade serous ovarian cancer: a multicenter Cohort study 2026-Apr-18, Journal of ovarian research IF:3.8Q1 DOI:10.1186/s13048-026-02108-8 PMID:42001128	研究论文	基于多中心队列研究，开发低级别浆液性卵巢癌患者复发与生存的预测模型，并通过列线图进行可视化	首次针对低级别浆液性卵巢癌这一罕见亚型，结合Cox回归与深度学习模型构建预后预测工具，并证明其优于FIGO分期系统的预测能力	未提及外部验证以及深度学习模型的可解释性分析	开发并验证低级别浆液性卵巢癌患者的复发与生存预测模型	155名低级别浆液性卵巢癌患者	机器学习	低级别浆液性卵巢癌	NA	Cox回归，深度学习神经网络	临床数据	155名患者	NA	列线图，神经网络	AUC, C-index, NRI, IDI, 校准曲线	NA
2337	2026-06-23	Use of Deep Learning Models in the Diagnosis of Proptosis Through Orbital Magnetic Resonance Imaging 2026-Apr-18, Medical science monitor : international medical journal of experimental and clinical research IF:2.2Q3 DOI:10.12659/MSM.951157 PMID:41999029	研究论文	利用基于DenseNet和ResNet架构的三维卷积神经网络模型，通过眼眶磁共振成像自动诊断眼球突出	首次将端到端三维深度学习应用于眼眶MRI容积数据，实现自动化的眼球突出检测，而非传统CT测量或影像组学方法	NA	开发和验证基于眼眶MRI的深度学习模型用于自动化眼球突出诊断	521名参与者（261名眼球突出患者和260名对照）的眼眶MRI影像	计算机视觉, 数字病理学	眼眶疾病（眼球突出）	MRI	三维卷积神经网络, DenseNet, ResNet	图像（MRI容积数据）	521名参与者（261例眼球突出，260例对照）	NA	DenseNet121, DenseNet169, DenseNet264, ResNet50	准确率, AUC, 灵敏度, 特异度	NA
2338	2026-06-23	A hybrid dual-stream CNN framework with dynamic data augmentation and improved Manta Ray Foraging Optimization for robust glaucoma detection 2026-Apr-17, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-026-45384-6 PMID:41998000	研究论文	提出一种结合动态数据增强和改进蝠鲼觅食优化的双流CNN框架，用于稳健的青光眼检测	结合几何变换与自适应高斯噪声注入的混合数据增强策略，引入轻量级通道注意力机制选择性强调临床重要特征，并采用基于部分质心对立学习的改进蝠鲼觅食优化算法自动调优超参数	未见明确的局限性说明	实现自动化青光眼检测，解决数据不平衡、图像质量不一致及特征提取准确性等关键挑战	青光眼视网膜图像	计算机视觉	青光眼	NA	卷积神经网络	图像	四个公开数据集：ACRIMA、Drishti-Gs、ORIGA、RIM-ONE-DL	NA	DenseNet121, ResNet50	准确率、精确率、召回率、AUC、损失值	NA
2339	2026-06-23	An End-to-end Deep Learning Framework for Automated Woven Fabric Pattern Recognition using UNet, GAN, and CNN 2026-Apr-03, Journal of visualized experiments : JoVE DOI:10.3791/69632 PMID:42008396	研究论文	提出了一种结合CNN、GAN和UNet的端到端深度学习框架，用于自动化机织织物图案识别	将CNN、GAN和UNet模块整合到单一优化学习流水线中，而非分别处理去噪、数据生成和分类，通过生成网络与判别网络的联合训练形成反馈循环，超越了标准微调方法	NA	实现机织织物图案的自动、准确且鲁棒的识别，克服传统手工特征和深度学习模型的泛化问题	机织织物图案	计算机视觉	NA	NA	CNN, GAN, UNet	图像	NA	NA	CNN, GAN, U-Net	平衡准确率	NA
2340	2026-06-23	Deep-Learning Based Multi-Joint Synchronous Tracking for Objective Quantification of Hindlimb Locomotor Kinematics in Rats 2026-Apr-03, Journal of visualized experiments : JoVE DOI:10.3791/69798 PMID:42008491	研究论文	构建基于深度学习的无标记大鼠后肢多关节同步追踪系统，实现步态运动学的客观量化分析	首次将自定义深度学习算法与可编程承重平台结合，实现大鼠后肢多关节实时追踪与多维运动学参数提取，消除了传统方法的主观偏差和低维数据限制，且支持神经电生理模块同步集成	文中未明确提及局限性	开发客观、准确的大鼠步态评估工具，以辅助神经与运动机能学研究	健康与脊髓损伤大鼠的后肢步态运动学	计算机视觉	脊髓损伤	深度学习算法、可编程承重平台	深度学习模型	图像	健康与脊髓损伤大鼠（具体数量未提及）	NA	自定义深度学习架构	NA	NA