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
2681	2026-06-18	Early diagnosis and risk stratification of aortic stenosis using artificial intelligence applied to echocardiography: scoping review 2026-Sep-01, International journal of medical informatics IF:3.7Q2 DOI:10.1016/j.ijmedinf.2026.106487 PMID:42161114	综述	系统评价人工智能应用于超声心动图对主动脉瓣狭窄进行早期诊断与风险分层的证据	首次系统梳理人工智能在超声心动图中用于主动脉瓣狭窄早期诊断与风险分层的性能、临床适用性和方法学局限	缺乏外部验证、算法可解释性不足、临床整合面临障碍以及研究多为回顾性数据	评估人工智能工具应用于超声心动图对主动脉瓣狭窄早期诊断的有效性	2020年1月至2025年12月间发表的25项运用人工智能系统于超声心动图检测主动脉瓣狭窄的研究	计算机视觉	心血管疾病	NA	卷积神经网络	图像	25项研究	NA	多视觉模型	AUC, 灵敏度, 特异度	NA
2682	2026-06-18	Important progress in antimicrobial peptide prediction research in the past five years 2026-Sep, Analytical biochemistry IF:2.6Q2 DOI:10.1016/j.ab.2026.116141 PMID:42092576	综述	综述了过去五年抗菌肽预测研究的重要进展	系统梳理了2020-2024年间涌现的创新预测方法，从传统机器学习到前沿深度学习和生成模型，并比较了不同方法在不同数据集上的表现，同时前瞻性地提出了未来发展方向	未明确提及具体局限性，但基于当前研究瓶颈讨论了未来趋势	总结抗菌肽预测研究进展并展望未来发展方向	抗菌肽（AMPs）	机器学习	感染性疾病	特征编码技术	机器学习, 深度学习, 生成模型	序列数据	NA	NA	NA	预测性能（具体指标未明确）	NA
2683	2026-06-18	Preoperative prediction of hepatocellular carcinoma histological grade using MRI-based artificial intelligence models: A systematic review and meta-analysis 2026-Sep, European journal of radiology IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.ejrad.2026.112939 PMID:42167003	系统综述与Meta分析	评估基于MRI的人工智能模型在术前预测肝细胞癌组织学分级的诊断性能	首次系统评价MRI-based AI模型在HCC分级预测中的诊断准确性，并比较深度学习和机器学习模型的性能差异	证据确定性极低，研究间异质性显著，外部验证性能下降，主要估计值可能为乐观上界	评估MRI-based AI模型术前预测HCC组织学分级的诊断效能	术前使用MRI-based AI模型预测肝细胞癌组织学分级的诊断性研究	机器学习	肝细胞癌	MRI	深度学习模型, 机器学习模型	图像	18项研究（内部验证16项，外部验证6项）	NA	NA	敏感性, 特异性, 诊断优势比, 曲线下面积	NA
2684	2026-06-18	Contemporary strategies for active learning in oral and maxillofacial surgery education 2026-Aug, Oral surgery, oral medicine, oral pathology and oral radiology DOI:10.1016/j.oooo.2026.01.002 PMID:41672806	综述	本文回顾并倡导在口腔颌面外科教育中采用当代主动学习策略	系统总结了团队学习、翻转课堂、模拟训练等主动学习方法在口腔颌面外科教育中的具体应用	未提供实证数据支持各教学策略的有效性比较	探讨主动学习在口腔颌面外科住院医师培训中的应用价值	口腔颌面外科住院医师及教育工作者	医学教育	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
2685	2026-06-18	Deep Learning Analysis of Indocyanine Green Fluoroscopy of Ureters in Robotic Cystectomy: Toward Reducing Ureteroenteric Strictures 2026-Aug, Journal of endourology IF:2.9Q1 DOI:10.1177/08927790261450709 PMID:42159157	研究论文	开发一种基于深度学习的方法，在机器人辅助根治性膀胱切除术中通过吲哚菁绿荧光镜定量评估输尿管灌注情况，旨在减少输尿管肠吻合口狭窄的发生	首次利用手术基础模型SurgeNetXL对ICG荧光镜中的输尿管进行分割和灌注参数定量计算，实现了从主观视觉判断到数据驱动的客观评估的转变	单中心回顾性研究，样本量较小（96个视频），且需要进一步改进技术以实现完全自动化的强度测量，并研究其与输尿管肠吻合口狭窄结果的相关性	开发一种定量评估输尿管灌注的深度学习方法，以数据驱动方式减少机器人辅助根治性膀胱切除术后的输尿管肠吻合口狭窄	机器人辅助根治性膀胱切除术中的输尿管在吲哚菁绿荧光镜下的影像	计算机视觉	泌尿系统疾病（输尿管肠吻合口狭窄）	吲哚菁绿荧光镜	深度学习模型（卷积神经网络）	视频帧（全彩和ICG帧）	96个视频（251张全彩帧和358张ICG帧）	NA	SurgeNetXL	Dice相似系数（DSC）、Hausdorff距离（HD）	NA
2686	2026-06-18	Artificial Intelligence-Powered Cystoscopy Diagnostic Support System: Clinical Application of Multiarchitecture Deep Learning Models 2026-Aug, Journal of endourology IF:2.9Q1 DOI:10.1177/08927790261450807 PMID:42206801	研究论文	开发并评估两种基于深度学习的膀胱镜图像分析系统，用于增强膀胱疾病的诊断效率	使用多种深度学习架构（包括CNN、Vision Transformer和Vision Mamba）构建分类和分割模型，实现膀胱病变的自动识别与定位，提升了临床诊断准确率	未提及外部验证数据集或实时部署中的性能表现，可能受限于数据集的多样性和泛化能力	提高膀胱镜诊断的准确性和效率，减少操作者经验依赖导致的观察者间变异	膀胱肿瘤、膀胱炎及术后疤痕的膀胱镜图像	数字病理学	膀胱癌	膀胱镜检查	CNN, Vision Transformer, Vision Mamba	图像	2056次检查中的9362张图像	NA	卷积神经网络, Vision Transformer, Vision Mamba	AUC, Dice相似系数	NA
2687	2026-06-18	A Deep Dual-Domain Interaction Reconstruction Framework With Adaptive Gating Fusion for Low-Field MRI 2026-Jul, NMR in biomedicine IF:2.7Q1 DOI:10.1002/nbm.70330 PMID:42286973	研究论文	提出了一种用于低场MRI的深度双域交互重建框架，通过自适应门控融合提高重建质量	创新性地设计了混合双域交互模块和自适应门控融合策略，同时利用注意力机制建模k空间频率编码与图像域像素间的长程依赖关系	未明确提及，但可能包括对特定低场数据集依赖性强、计算资源需求高等潜在限制	开发一种高质量、低成本的低场MRI重建方法，以促进资源受限临床环境下的MRI系统部署	低场MRI图像重建中的k空间与图像域双域交互问题	计算机视觉, 机器学习	NA	MRI	CNN, 注意力机制	MRI图像	公共0.3T低场数据集和实验室采集的0.5T低场MRI扫描仪数据（具体样本数未说明）	PyTorch	U-Net, 多尺度U-Net结构	PSNR, SSIM	NA
2688	2026-06-18	SPACT: A clustering-driven multi-modal framework for survival prediction using genomic and histopathology data 2026-Jul, Medical image analysis IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.media.2026.104078 PMID:42013616	研究论文	提出SPACT，一种基于聚类驱动的多模态框架，利用基因组和组织病理学数据进行生存预测	通过结合TCGA和外部Başkent医院数据集提升鲁棒性和预测准确性，并采用多编码器交叉比较选择最优编码器	未明确说明限制，可能受限于外部数据集规模或特定癌症类型的泛化能力	提高癌症生存预测的鲁棒性和准确性，尤其是亚类别预测	癌症患者生存概率，涉及7种癌症类型（如卵巢癌）	自然语言处理, 数字病理学	卵巢癌, 其他癌症类型	深度学习, 多模态数据融合	多模态深度神经网络	基因组数据, 组织病理学全切片图像（WSI）	TCGA数据集和Başkent医院外部数据集，具体样本数量未说明	PyTorch, TensorFlow（推测）	多种编码器（未具体列出），集成模型	c-index	NA
2689	2026-06-18	YoloSeg: You only label once for medical image segmentation 2026-Jul, Medical image analysis IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.media.2026.104093 PMID:42048960	研究论文	提出YoloSeg框架，在仅有一张标注图像的情况下实现医学图像分割，通过SAM 2传播标签、多视图伪标签分解和跨补丁数据增强，在十个数据集上与全监督方法性能相当	提出在极端标签稀缺（仅一张标注图像）下的分割方法，创新性地整合SAM 2进行标签传播，并设计多视图标签传播策略分解伪标签为共识区和分歧区，引入双分量损失分别处理，同时提出跨补丁数据增强增强语义一致性	输出内容中未提及具体局限性	解决医学图像分割中极端标签稀少问题，实现仅需一张标注图像即可得到高性能分割模型	医学图像中的器官、血管和病变等分割目标	数字病理学	NA	NA	分割模型	医学图像	十个不同的医学图像分割数据集	PyTorch	Segment Anything Model 2	Dice系数	NA
2690	2026-06-18	A two-stage deep learning approach for forensic age and sex determination from hand-wrist radiographs: an anatomical pose estimation and multi-task model 2026-Jul, International journal of legal medicine IF:2.2Q1 DOI:10.1007/s00414-026-03729-w PMID:41792516	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
2691	2026-06-18	Automatic multiple sclerosis lesion segmentation in the spinal cord using 3 T and 7 T MP2RAGE images 2026-Jul, Multiple sclerosis and related disorders IF:2.9Q2 DOI:10.1016/j.msard.2026.107250 PMID:42173050	research paper	开发基于深度学习的全自动框架，使用MP2RAGE图像对脊髓多发性硬化病变进行分割	提出了UNIseg方法，基于nnU-Net v2架构在多个中心的数据集上训练，显著优于在单中心数据上训练的基准方法	7T数据集的分割性能低于3T，且研究为回顾性多中心设计	开发并评估用于脊髓多发性硬化病变分割的深度学习自动框架	脊髓中的多发性硬化病变	machine learning	多发性硬化	MP2RAGE	nnU-Net	MRI图像	422名受试者（402名MS患者，20名健康对照）共472个MRI体积	NA	nnU-Net v2	Dice系数，病变级灵敏度，病变级精确度	NA
2692	2026-06-18	Deep Learning Morphometric Analysis on Protocol Biopsies Predicts Future Graft Function 2026-Jul, Kidney international reports IF:5.7Q1 DOI:10.1016/j.ekir.2026.106585 PMID:42305258	研究论文	利用深度学习对移植肾协议活检进行形态计量分析，预测3年后的肾功能	将深度学习自动形态计量分析与机器学习结合，用于预测移植肾活检后3年肾小球滤过率，克服了传统Banff分类的半定量限制	NA	评估深度学习自动化形态计量分析是否能通过机器学习预测移植肾活检后3年的肾小球滤过率	肾移植接受者的协议活检组织切片	数字病理学	肾移植相关肾病	全切片成像（WSI）	深度学习与机器学习模型	图像	367名肾移植患者	NA	八种深度学习算法，十种机器学习模型（包括Kernel Ridge和贝叶斯模型）	平均绝对误差（MAE）, 相关系数（r）	NA
2693	2026-06-18	Comprehensive benchmarking of deep learning architectures for multiclass histopathological classification of oral epithelial lesions 2026 Jul-Aug, Journal of oral biology and craniofacial research DOI:10.1016/j.jobcr.2026.101478 PMID:42306089	研究论文	系统性评估多种深度学习架构在口腔上皮病变多分类组织病理图像分类中的性能	首次对七种深度学习架构（包括视觉Transformer和多种CNN）在口腔组织病理图像三分类（正常上皮、上皮异常增生、口腔鳞状细胞癌）任务中进行综合基准测试，并采用数据增强和加权损失策略处理类别不平衡	误分类主要出现在正常上皮、发育不良和早期癌之间的组织学过渡区域；数据集来源单一，样本量有限	评估和比较不同深度学习架构对口腔组织病理图像的自动分类能力，以支持AI辅助数字病理学在口腔癌前病变和癌症早期检测中的应用	口腔上皮组织病理图像，包含正常上皮、口腔上皮异常增生和口腔鳞状细胞癌三类样本	数字病理学	口腔癌	组织病理学成像	深度学习	图像	2363张组织病理图像（10x和40x放大倍数），其中正常上皮1254张、上皮异常增生976张、口腔鳞状细胞癌102张；经数据增强扩展至4750张训练图像	PyTorch	Vision Transformer (ViT), EfficientNet-B0, InceptionV3, ResNet-50, VGG16, MobileNetV3, YOLOv11	准确率, 精确率, 召回率, F1分数	NA
2694	2026-06-18	Artificial Intelligence for Molecular Subtyping in Unresectable Gallbladder Cancer: A Proof-of-Concept Study for CT-based HER2 Status Prediction 2026 Jul-Aug, Journal of clinical and experimental hepatology IF:3.3Q2 DOI:10.1016/j.jceh.2026.103563 PMID:42306236	研究论文	开发基于CT的深度学习框架，用于不可切除胆囊癌的HER2状态非侵入性预测	首次实现不可切除胆囊癌HER2状态的完全自动化CT预测，结合Grounding DINO-MedSAM进行肿瘤检测与分割，并采用多种方法（临床模型、影像组学、深度学习）进行HER2分类	单中心研究，样本量较小（213例），且分割性能指标（Dice得分0.62）有待提升	开发非侵入性预测不可切除胆囊癌HER2状态的CT影像框架	不可切除胆囊癌患者的HER2状态（阳性/阴性）	计算机视觉, 数字病理学	胆囊癌	CT影像	深度学习（Swin Transformer, DenseNet）、随机森林	CT图像	213例不可切除胆囊癌患者（143例回顾性训练集，70例前瞻性测试集）；其中42例（19.7%）HER2阳性	PyTorch	Grounding DINO-MedSAM, Swin Transformer, DenseNet	Dice系数, 交并比, 敏感性, 特异性, 受试者工作特征曲线下面积, F1分数	未明确提及，但推测使用标准GPU（如NVIDIA RTX系列）
2695	2026-06-18	Histology-guided 3D virtual staining of microCT-imaged lung tissue via deep learning 2026-Jun-17, Journal of the Royal Society, Interface DOI:10.1098/rsif.2025.1186 PMID:42303257	研究论文	提出一种结合同步辐射相位对比微CT与深度学习的三维虚拟组织染色方法	首次实现组织学引导的三维虚拟染色，将微CT的3D信息与组织染色特征融合	依赖同步辐射光源，临床应用推广受限	开发非破坏性三维病理分析工具	人类和小鼠肺组织样本	数字病理学	肺动脉高压	同步辐射相位对比微CT（PCµCT）	深度神经网络（虚拟染色网络）	三维微CT图像	人类和多个小鼠肺组织样本（无具体数量）	NA	虚拟染色深度神经网络（未指定具体架构）	组织学相似度评估（未提供具体指标）	同步辐射光源设施（未提供具体GPU信息）
2696	2026-06-18	An optimization-driven hierarchical deep learning approach using the Gray Langurs algorithm for data-driven seismic activity prediction 2026-Jun-17, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-026-56169-2 PMID:42303651	研究论文	提出一种基于灰狼优化算法和分层深度学习（N-HITS）的混合框架，用于从历史地震目录数据中预测地震活动模式	首次将灰狼优化算法（GLO）与分层深度学习模型N-HITS结合，实现系统性的超参数优化，显著提升了地震序列预测性能	仅依赖历史地震目录模式，未纳入构造过程或地球物理驱动因素，输出应视为统计趋势估计而非物理可靠的地震预测	开发集成、计算高效的数据驱动时间序列建模框架，用于统计地震活动性预测	历史地震目录数据中的地震活动时间序列模式	机器学习	不适用	地震目录分析	N-HITS, GLO（灰狼优化器）	时间序列数据（地震目录）	不适用	PyTorch	N-HITS	决定系数R², 均方误差MSE	NA
2697	2026-06-18	Balancing accuracy and efficiency in lumbar spine image segmentation using multi-scale attention and residual learning 2026-Jun-17, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-026-58394-1 PMID:42304021	研究论文	提出了一种结合多尺度注意力与残差学习的腰椎MRI图像分割模型，提升了分割精度与效率的平衡	创新性地融合多尺度残差注意力块（MRAB）与自适应空间-通道注意力块（ASCAB），并引入方向性膨胀卷积以处理各向异性解剖结构，实现了精度与效率的平衡	未提及在更广泛数据集或不同MRI设备上的泛化性验证	提高腰椎结构MRI图像分割的准确性与计算效率，克服现有方法在精度与效率之间的权衡问题	腰椎结构（椎骨T9-S1及对应椎间盘）的MRI图像分割	计算机视觉	腰椎疾病	MRI成像	深度学习分割模型	图像	215例T2加权腰椎MRI容积数据	PyTorch	多尺度残差注意力特征金字塔网络（MRAS+FPN）	Dice相似系数（DSC）、平均交并比（mIoU）、95% Hausdorff距离（HD95）、平均对称表面距离（ASSD）	训练时间22.1小时，内存15.8 GB
2698	2026-06-18	External Validation of a Deep Learning-Based Artificial Intelligence System for Ultrasound Diagnosis of Thyroid Nodules: A Two-Center Retrospective Study 2026-Jun-17, Journal of clinical ultrasound : JCU IF:1.2Q3 DOI:10.1002/jcu.70275 PMID:42304967	研究论文	外部验证基于深度学习卷积神经网络的人工智能系统在甲状腺结节超声诊断中的性能	首次在两个中心回顾性研究中评估基于深度学习CNN的AI系统在甲状腺结节超声诊断中的表现，并比较图像模式和视频模式的诊断性能	样本量相对较小（485个结节），且为回顾性研究，可能引入选择偏倚	评估基于深度学习CNN的AI诊断系统在甲状腺结节超声诊断中的性能	甲状腺结节患者	计算机视觉	甲状腺结节	超声成像	CNN	图像、视频	485个甲状腺结节来自两家三级医院	NA	卷积神经网络	敏感度、特异度、准确率、AUC	NA
2699	2026-06-18	Physics-Enhanced Deep Learning Optimized Semitransparent Organic Photovoltaics for Building-Integrated Sustainable Energy 2026-Jun-17, Advanced materials (Deerfield Beach, Fla.) DOI:10.1002/adma.73762 PMID:42307205	研究论文	提出一种物理增强深度学习框架，优化半透明有机光伏电池，实现创纪录的光利用效率并展示其在建筑集成可持续能源中的巨大潜力	将光学物理先验嵌入神经网络，减少对大量实验数据的依赖，同时提升预测准确性；结合新型卤素添加剂工程策略，实现超过20%的能量转换效率	大规模制造模块的性能可能低于实验室水平；物理先验的准确性和适用性可能受限于模型简化和实际条件差异	解决半透明有机光伏电池效率与透明度的根本权衡问题，推动建筑集成光伏技术发展	半透明有机光伏电池及其在建筑集成中的光-电-能效表现	计算机视觉	NA	NA	深度学习	光学参数和光伏性能数据	NA	NA	神经网络	光利用效率、能量转换效率	NA
2700	2026-06-18	A Phase-Resolved Geometric Deep Learning Framework Maps Structural Determinants of Disease-Associated Protein Aggregation and Guides Suppressor Design 2026-Jun-17, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany) DOI:10.1002/advs.76118 PMID:42307331	研究论文	提出SKALE 2.0，一个相位分辨的几何深度学习框架，通过三维拓扑直接学习突变诱导的蛋白质聚集表型，并指导抑制剂的理性设计	首次将蛋白质聚集过程分解为成核和延伸两个相位，并利用几何深度学习从三维结构中区分不同相位的结构决定因素，发现相位特异性突变调节模式，并实现抑制剂的约束感知设计	NA	开发能够解析蛋白质聚集不同相位（成核与延伸）结构决定因素的深度学习框架，并指导聚集抑制剂的理性设计	与神经退行性疾病相关的蛋白质（SOD1、TDP-43、MAPT、PRNP）及其突变体	机器学习	神经退行性疾病	蛋白质结构预测（AlphaFold）、重组蛋白表达与实验验证	几何深度学习（图神经网络）	蛋白质三维结构数据	涉及SOD1、TDP-43、MAPT、PRNP四种蛋白质的多种突变体，以及重组SOD1的实验验证	NA	图神经网络（SKALE 2.0）	NA	NA