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
2721	2026-03-02	Deep learning prediction model based on multi-modal transvaginal ultrasound scan images for endometrial cancer 2026-Feb-28, Cancer imaging : the official publication of the International Cancer Imaging Society IF:3.5Q1 DOI:10.1186/s40644-026-01013-z PMID:41764582	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
2722	2026-03-02	Domain-Shift AI Technology for Vendor-Agnostic Multiple Macular Disease Detection From 3D OCT Scans 2026-Feb-26, JAMA ophthalmology IF:7.8Q1 DOI:10.1001/jamaophthalmol.2026.0029 PMID:41746616	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的供应商无关模型，用于从不同供应商的3D OCT扫描中检测多种黄斑疾病	引入了供应商无关的深度学习模型，通过无监督测试时域适应方法（Test Entropy）处理供应商间的域差异，并加入了不确定类别来处理未见过的黄斑疾病	模型仅在供应商1的数据上训练，外部测试集包含供应商1、供应商2和2D扫描，但可能存在未覆盖的供应商或疾病类型；不确定类别的敏感性变化较大	开发一个供应商无关的深度学习模型，用于从不同供应商的3D OCT扫描中进行多疾病分类	来自多个中心的OCT扫描，包括三级眼科医院、私人眼科中心、开放在线数据库以及香港和越南的研究队列	计算机视觉	黄斑疾病	光学相干断层扫描（OCT）	CNN	3D图像	模型开发使用6756个OCT扫描（来自1669名患者），外部测试使用12236个OCT扫描（来自4336名患者）	NA	ResNet 3D	AUROC, 微平均阳性预测值, 微平均阴性预测值, 临床重要漏诊率	NA
2723	2026-03-02	Computational dual-loop frameworks bridging single-enzyme design and cascade tunnel network engineering for next-generation biosynthetic systems 2026-Feb-26, Biotechnology advances IF:12.1Q1 DOI:10.1016/j.biotechadv.2026.108850 PMID:41763370	综述	本文综述了计算酶工程的最新进展，重点介绍了结构预测、突变效应建模、多尺度分子模拟和多酶网络工程，并提出了一个双循环DBTL框架以连接分子水平的酶设计与通路水平的整合	强调在统一的DBTL框架内整合机制性酶建模与多酶网络设计，区别于以往主要关注单个计算方法或单酶优化的综述	NA	总结计算酶工程领域的最新进展，并提供一个连接单酶设计与级联隧道网络工程的统一框架	酶工程、多酶系统、生物合成系统	计算生物学	NA	深度学习、分子动力学模拟、量子力学/分子力学分析	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
2724	2026-03-02	Deep Learning-Enhanced Biomarker Interpretation on Cytology Cell Blocks - Foundations and Emerging Opportunities in Spatial Pathobiology 2026-Feb-26, The American journal of pathology DOI:10.1016/j.ajpath.2026.02.004 PMID:41763533	综述	本文综述了深度学习在细胞学细胞块生物标志物解释中的应用及其在空间病理生物学中的新兴机遇	提出了深度学习辅助的细胞块生物标志物解释，以提高可重复性、减少观察者间差异，并实现空间肿瘤-免疫相互作用的定量评估	NA	探讨人工智能在细胞学细胞块生物标志物解释中的应用，并展望其在空间病理生物学和精准肿瘤学中的未来方向	细胞学细胞块标本	数字病理学	恶性肿瘤	免疫组织化学分析	深度学习	图像	NA	NA	NA	NA	NA
2725	2026-03-02	Artificial Intelligence and the Discovery of Antibiotics: Reinventing with Opportunities, Challenges, and Clinical Translation 2026-Feb-23, Antibiotics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/antibiotics15020233 PMID:41750530	综述	本文综述了人工智能在加速和优化抗生素发现过程中的作用，包括虚拟筛选、药代动力学优化、耐药机制预测和抗菌肽设计	强调了人工智能与合成生物学、纳米技术和多组学数据的协同作用，作为下一代抗菌方法（如个性化治疗和预测性管理）的核心组成部分	存在数据不足、算法偏见以及研究与临床应用之间的转化鸿沟等问题	探讨人工智能在发现新抗生素和应对抗菌素耐药性方面的应用	小分子抗生素和抗菌肽	机器学习	NA	NA	机器学习, 深度学习, 自然语言处理, 生成模型	NA	NA	NA	NA	NA	NA
2726	2026-03-02	LCSMC-Net: Lightweight CAN Intrusion Detection via Separable Multiscale Convolution and Attention 2026-Feb-23, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s26041399 PMID:41755340	研究论文	本文提出了一种名为LCSMC-Net的超轻量级神经网络架构，用于资源受限的CAN总线入侵检测	该框架集成了三个创新点：可分离多尺度卷积轻量块、轻量级通道-时间注意力机制以及6维CAN优化特征，通过贝叶斯超参数优化和知识蒸馏实现系统模型压缩	未明确提及，但可能受限于数据集覆盖的攻击类型或实际车载环境的动态变化	开发一种适用于汽车嵌入式系统的轻量级CAN总线入侵检测解决方案	控制器局域网协议及其安全威胁	机器学习	NA	深度学习	CNN	网络协议数据	基于CAN和CAN-FD数据集进行实验，具体样本数量未明确	未明确指定，可能涉及TensorFlow或PyTorch	LCSMC-Net	准确率	针对汽车级微控制器约束设计，未指定具体GPU或云平台
2727	2026-03-02	Performance and Clinical Utility of Deep Learning for Detecting Referable Age-Related Macular Degeneration on Fundus Photographs: A Systematic Review and Meta-Analysis 2026-Feb-22, Diagnostics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/diagnostics16040633 PMID:41750784	系统综述与荟萃分析	本文通过系统综述和荟萃分析评估了深度学习算法在眼底照片上检测可转诊年龄相关性黄斑变性的诊断准确性，并与人工分级者进行比较	首次对深度学习在检测可转诊年龄相关性黄斑变性方面的诊断准确性进行系统综述和荟萃分析，并直接与人工分级者进行头对头比较	纳入研究存在显著的异质性，且需要进一步的前瞻性验证和标准化评估才能广泛临床实施	评估深度学习算法在眼底照片上检测可转诊年龄相关性黄斑变性的诊断准确性，并比较其与人工分级者的性能	用于检测可转诊年龄相关性黄斑变性的深度学习算法	计算机视觉	年龄相关性黄斑变性	NA	深度学习	图像	NA	NA	NA	灵敏度, 特异度, 阳性似然比, 阴性似然比	NA
2728	2026-03-02	Evaluation of Root Angulations Through Panoramic Films Using Artificial Intelligence 2026-Feb-22, Diagnostics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/diagnostics16040634 PMID:41750782	研究论文	本研究开发并验证了一种基于人工智能的算法，用于在曲面断层片上自动定量评估后牙的近远中根角度	首次提出了一种结合U-Net分割和主成分分析的自动化AI算法，用于客观、可重复地测量曲面断层片上的牙根角度，减少了传统目视评估的主观性和观察者间差异	研究为回顾性设计，样本量有限（214张曲面断层片），且仅评估了后牙，未包括前牙；算法排除了根尖三分之一区域以减少根弯曲的影响，但这可能忽略了某些临床相关形态	开发并验证一种基于人工智能的算法，用于自动定量评估曲面断层片上的近远中牙根角度，并评估其相对于传统手动测量的准确性	214张曲面断层片（正畸曲面断层片）中的4280颗后牙	计算机视觉	NA	曲面断层摄影	CNN	图像	214张曲面断层片，包含4280颗后牙	NA	U-Net	组内相关系数, Bland-Altman分析	NA
2729	2026-03-02	Artificial Intelligence for Opioid Safety Surveillance from Clinical Text: A Clinically Focused Review 2026-Feb-22, Journal of clinical medicine IF:3.0Q1 DOI:10.3390/jcm15041649 PMID:41753337	综述	本文是一篇临床聚焦的叙事性综述，总结了2009年至2025年间发表的47项实证研究，这些研究应用人工智能方法从临床文本中识别阿片类药物相关危害，以弥补传统监测方法的不足	综述了从基于规则的词典到机器学习、深度学习，再到基于Transformer的大语言模型的方法演进，强调了AI在从非结构化临床叙事中提取阿片类药物安全信号方面的进展和潜力	证据基础主要为回顾性研究，临床工作流程研究相对较少，外部验证、校准和前瞻性结果评估报告不一致	应用人工智能方法从临床文本中识别阿片类药物相关危害，以解决传统基于结构化管理数据的监测方法存在的漏报问题	临床文本中记录的阿片类药物相关危害信号，如阿片类药物使用障碍、过量使用、阿片类药物诱导的呼吸抑制等	自然语言处理	阿片类药物相关危害	NA	基于规则的词典, 机器学习, 深度学习, Transformer, 大语言模型	文本	NA	NA	NA	NA	NA
2730	2026-03-02	Development and Evaluation of a Urinary Na/K Ratio Prediction Model: A Systematic Comparison from Attention-Based Deep Learning to Classical Ensemble Approaches 2026-Feb-21, Bioengineering (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/bioengineering13020252 PMID:41749791	研究论文	本研究开发并评估了多种机器学习模型，用于利用体重、收缩压、舒张压和脉搏率四个易获取的生理变量来预测尿钠钾比值	在有限样本条件下，系统比较了基于注意力的深度学习模型与经典集成方法，发现简单的等权重集成策略比复杂的注意力机制或自适应加权模型具有更好的泛化性能	研究样本量较小（N = 82），基于注意力的深度学习模型（MIDIP）表现出过拟合和不稳定的性能	开发并严格评估用于估计尿钠钾比值的机器学习模型	82名参与者的生理变量数据	机器学习	心血管疾病	NA	注意力机制深度学习模型, 随机森林, 梯度提升, 线性回归, Transformer	生理变量数据	82名参与者	NA	MIDIP (Multi-Integrated Deep Ion Prediction), Transformer	MAE, RMSE, R	NA
2731	2026-03-02	DermaCalibra: A Robust and Explainable Multimodal Framework for Skin Lesion Diagnosis via Bayesian Uncertainty and Dynamic Modulation 2026-Feb-21, Diagnostics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/diagnostics16040630 PMID:41750777	研究论文	提出了一种名为DermaCalibra的鲁棒且可解释的多模态框架，用于皮肤病变诊断，通过贝叶斯不确定性和动态调制解决类别不平衡和形态相似性问题	引入了基于注意力的多模态通道重校准模块进行概率贝叶斯不确定性估计，以及元数据驱动的动态特征调制与交叉注意力融合模块，以动态调整特征并解决类间视觉模糊性	未在更大规模或更多样化的数据集上进行验证，可能在小样本或极端不平衡场景下性能受限	开发一种鲁棒且可解释的多模态框架，用于皮肤病变的准确诊断，特别是在资源有限的临床环境中	皮肤病变，包括黑色素瘤、基底细胞癌、鳞状细胞癌、光化性角化病、脂溢性角化病和痣	计算机视觉	皮肤癌	多模态学习，贝叶斯不确定性估计，动态特征调制	深度学习框架，包含注意力机制和交叉注意力融合	图像（皮肤镜图像）和临床元数据	基于PAD-UFES-20数据集，并进行了外部验证	PyTorch	注意力机制，交叉注意力融合模块	平衡准确率，宏AUC	未指定具体GPU类型或云平台，但提到在资源有限的临床环境中适用
2732	2026-03-02	Synthetic Melanoma Image Generation and Evaluation Using Generative Adversarial Networks 2026-Feb-20, Bioengineering (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/bioengineering13020245 PMID:41749783	研究论文	本文首次系统性地比较了四种GAN架构在生成高分辨率黑色素瘤图像方面的性能，并评估了合成图像在缓解类别不平衡问题中的有效性	首次对DCGAN、StyleGAN2及两种StyleGAN3变体在统一预处理和超参数探索下进行系统性的黑色素瘤图像生成基准测试，并采用多维度评估协议	研究依赖于特定数据集（ISIC 2018和2020），且合成图像的临床适用性仍需进一步验证	解决黑色素瘤图像数据稀缺和类别不平衡问题，以提升自动化皮肤病变分析的性能	黑色素瘤的皮肤镜图像	计算机视觉	黑色素瘤	皮肤镜成像	GAN	图像	基于ISIC 2018和ISIC 2020两个专家标注的数据集	NA	DCGAN, StyleGAN2, StyleGAN3-T, StyleGAN3-R	FID, FMD, 准确率, AUC, Cohen's kappa	NA
2733	2026-03-02	From Image-Guided Surgery to Computer-Assisted Real-Time Diagnosis with Hyperspectral and Multispectral Imaging: A Systematic Review in Gynecologic Oncology 2026-Feb-20, Diagnostics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/diagnostics16040620 PMID:41750768	系统综述	本文系统综述了高光谱和多光谱成像技术在妇科肿瘤手术中从图像引导到计算机辅助实时诊断的临床应用、决策支持效用及诊断性能	首次系统性地总结了光谱成像技术在妇科肿瘤学领域的临床应用现状，并重点分析了其结合数据处理框架（特别是机器学习与深度学习）在组织分类中的诊断性能	纳入研究数量有限（29项研究和2项临床试验），且研究间异质性较大；部分研究样本量较小；算法应用尚处于早期阶段，深度学习应用较少	评估光谱成像技术在妇科肿瘤手术中用于实时诊断和决策支持的临床效用与诊断性能	妇科肿瘤组织，包括宫颈、卵巢、输卵管、子宫内膜及外阴皮肤等部位	数字病理	妇科肿瘤	高光谱成像，多光谱成像	机器学习，深度学习	光谱图像	29项研究和2项临床试验（具体样本量未在摘要中给出）	NA	NA	灵敏度，特异性	NA
2734	2026-03-02	IDH Mutation Assessment in Gliomas from Anatomical MRI Using Deep Learning: A Comparative Analysis of Centralized and Federated Learning Frameworks 2026-Feb-20, Diagnostics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/diagnostics16040623 PMID:41750771	研究论文	本研究评估了使用常规解剖MRI和深度学习模型检测胶质瘤IDH突变状态，并比较了集中式学习与联邦学习框架的性能	首次在胶质瘤IDH突变检测中比较了集中式学习与联邦学习框架，并评估了不同肿瘤聚焦图像预处理方法（NSF与GBSF）及联邦学习聚合策略（FA与FTM）对模型性能的影响	联邦学习框架相对于集中式学习存在可测量的性能下降，且性能对聚合策略选择敏感	非侵入性术前从常规解剖MRI识别胶质瘤IDH突变状态，以支持治疗决策	501名弥漫性胶质瘤患者的解剖MRI图像（包括T1c、T2加权和FLAIR序列）	数字病理学	胶质瘤	MRI成像	深度学习	图像	501名患者	PyTorch	2D U-Net	准确率, 精确率, 召回率, F1分数, 特异性, ROC-AUC	NA
2735	2026-03-02	An Overlapping-Signal Separation Algorithm Based on a Self-Attention Neural Network for Space-Based ADS-B 2026-Feb-20, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s26041351 PMID:41755289	研究论文	本文提出两种基于深度学习的模型（SplitNet-2和SplitNet-3），用于分离星基ADS-B系统中重叠的异步信号，以提升全球飞机监视的可靠性	提出了两种新颖的深度学习模型：SplitNet-2采用受Transformer启发的自注意力架构分离两个重叠信号；SplitNet-3采用优化的卷积残差U型网络分离三个同时碰撞的信号	未明确提及模型在真实卫星环境中的部署复杂度、计算资源需求或对超过三个信号重叠情况的泛化能力	解决星基自动相关监视广播（ADS-B）系统中因信号碰撞导致的信号分离问题，提升卫星监视系统的覆盖范围和可靠性	星基ADS-B系统中接收到的异步、重叠的飞机广播信号	信号处理	NA	深度学习，信号分离	自注意力神经网络，卷积残差网络	信号数据	NA	NA	Transformer-inspired self-attention, convolutional residual U-shaped network	误码率，解调准确率	NA
2736	2026-03-02	DeepFit: Physically and Chemically Informed XAS-Structure Fitting Made Simple 2026-Feb-19, The journal of physical chemistry letters IF:4.8Q1 DOI:10.1021/acs.jpclett.5c04009 PMID:41711252	研究论文	本文介绍了一种名为DeepFit的通用深度学习框架，用于解决X射线吸收光谱（XAS）结构拟合中的不适定问题，通过结合光谱失配和量子化学能量的可微分最小化，实现物理和化学信息化的结构精修	DeepFit首次将E(3)等变神经网络应用于XAS结构拟合，通过融合机器学习光谱近似和量子化学约束，将定量XAS分析转化为黑盒化、常规化的工具	方法主要基于理论光谱数据库训练，在实验验证中仅针对均相催化剂进行了案例研究，可能未覆盖所有材料类型或复杂体系	开发一种物理和化学信息化的深度学习框架，以简化XAS结构拟合过程，提高精度和效率	3d/4d过渡金属配合物的局部结构，特别是均相催化剂	机器学习	NA	X射线吸收光谱（XAS）	E(3)-等变神经网络	光谱数据	67,000个理论K边光谱，来自多样化的3d/4d过渡金属配合物	NA	E(3)-等变神经网络	平均绝对误差（MAE），ROC-AUC	NA
2737	2026-03-02	Estimation of Wind Turbine Heights with Shadows Using Gaofen-2 Satellite Imagery 2026-Feb-19, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s26041330 PMID:41755269	研究论文	本文提出了一种利用高分二号卫星影像通过阴影估计风力涡轮机高度的方法	结合YOLOv5-CBAM和MSASDNet进行目标识别与阴影提取，并构建空间几何模型以从阴影长度反演风力涡轮机高度	阴影提取精度为82.53%，可能存在误差；方法依赖于卫星和太阳角度数据，可能受天气条件影响	开发一种快速有效的风力涡轮机高度估计方法，用于自然灾害后的状态监测	风力涡轮机及其阴影	计算机视觉	NA	高分辨率卫星遥感成像	CNN	卫星图像	中国怀来县风电场的GF-2卫星遥感数据	PyTorch	YOLOv5-CBAM, MSASDNet	识别准确率, 阴影提取准确率, 平均绝对误差	NA
2738	2026-03-02	An Underwater 6-DoF Position and Orientation Estimation Method for Divers Based on the VideoPose5CH Model 2026-Feb-19, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s26041335 PMID:41755274	研究论文	本文提出了一种基于VideoPose5CH模型的水下潜水员六自由度位置与姿态估计方法	提出了一种新颖的VideoPose5CH网络架构，并设计了一种针对水下环境优化的陆地3D人体姿态数据集增强策略，以解决水下数据稀缺问题	方法在距离范围2.643米至11.477米内有效，但未明确说明在此范围外的性能或极端水下条件下的鲁棒性	实现水下环境中自主水下航行器对潜水员位置和姿态的精确感知，以促进有效的人机协作	水下环境中的潜水员	计算机视觉	NA	NA	深度学习网络	视频序列，2D关节坐标	NA	NA	VideoPose5CH	平均位置误差（厘米），平均姿态误差（度）	NA
2739	2026-03-02	AI in High-Frequency Micro-Ultrasound: Advancing Prostate Imaging from Segmentation to Cancer Detection 2026-Feb-18, Cancers IF:4.5Q1 DOI:10.3390/cancers18040665 PMID:41749918	综述	本文综述了人工智能在高频微超声（micro-US）应用于前列腺癌检测、分割和配准中的当前证据	首次对应用于ExactVu 29 MHz微超声的前列腺癌人工智能研究进行了全面综述，涵盖了从传统机器学习到深度学习架构的多种方法	所有研究均基于回顾性数据评估，缺乏实时临床应用验证，且证据数量有限（仅10项研究）	评估人工智能在高频微超声前列腺成像中的应用现状与潜力	前列腺癌	数字病理学	前列腺癌	高频微超声（29 MHz micro-US）	机器学习, 深度学习	超声图像	NA	NA	Transformer, 多示例学习, 集成校准, 3D分割	AUROC, Dice相似系数, 标志点误差	NA
2740	2026-03-02	Strength Prediction of Cement-Stabilized Steel Slag Using Deep Learning and SHAP Analysis 2026-Feb-18, Materials (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/ma19040795 PMID:41753513	研究论文	本研究结合实验分析与深度学习，探究了养护龄期、钢渣含量和级配组成对水泥稳定钢渣力学性能的影响，并开发了CNN-GRU-Attention模型预测其强度	结合实验微观机理分析与深度学习模型预测，并引入SHAP分析解释变量交互作用，为水泥稳定钢渣强度预测提供了理论与方法框架	NA	研究水泥稳定钢渣的力学性能演化规律及强度预测	水泥稳定钢渣	机器学习	NA	SEM-EDS, XRD	CNN, GRU, Attention	实验数据	NA	NA	CNN-GRU-Attention	R值, RMSE, MAE	NA