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
4901	2026-04-12	The evolution of T1-weighted lesion inpainting tools in patients with brain injury: A scoping review 2026-May-01, NeuroImage IF:4.7Q1 DOI:10.1016/j.neuroimage.2026.121869 PMID:41881175	综述	本文对脑损伤患者T1加权MRI病灶修复工具的演变进行了范围综述，系统分类并评估了传统方法和深度学习方法	首次对脑损伤病灶修复工具进行全面范围综述，系统分类传统与深度学习方法，并提出使用与开发建议	仅纳入24篇文献，可能未覆盖所有相关研究；未进行定量荟萃分析	综述脑损伤患者MRI病灶修复工具的发展与应用	获得性脑损伤患者的T1加权MRI图像	数字病理学	脑损伤	T1加权磁共振成像	CNN, GAN, 去噪扩散模型	医学影像	NA	NA	NA	NA	NA
4902	2026-04-12	Multi-dimensional CT feature screening, construction, and validation of a clinical diagnostic model for thyroid eye disease 2026-May, Journal of cranio-maxillo-facial surgery : official publication of the European Association for Cranio-Maxillo-Facial Surgery DOI:10.1016/j.jcms.2026.104534 PMID:41895192	研究论文	本研究通过多维CT特征筛选、构建并验证了甲状腺眼病的临床诊断模型	首次系统性地结合CT三维重建和多平面重建数据，通过四维参数（点、线、面、体积）的定量测量，并利用LASSO回归进行特征筛选，构建了高精度的TED诊断模型，相比单一筛查指标性能更优	研究未整合机器学习、深度学习或影像组学方法，可能限制了模型的进一步优化和临床工作流程效率	开发并验证一个用于甲状腺眼病筛查的定量、可重复的临床诊断模型	甲状腺眼病患者和对照受试者的眼眶CT影像数据	数字病理	甲状腺眼病	计算机断层扫描（CT）、三维重建、多平面重建	逻辑回归	CT影像	未明确具体样本数量，但数据集按7:3比例随机分为训练集和验证集	SPSS, R语言	NA	AUC（ROC曲线下面积）、分类准确率	NA
4903	2026-04-12	ConforFold recovers alternative protein conformations beyond MSA subsampling 2026-May, Protein science : a publication of the Protein Society IF:4.5Q1 DOI:10.1002/pro.70564 PMID:41954434	研究论文	本文介绍了一个结合二级结构采样与深度学习预测的框架ConforFold，用于恢复多种蛋白质构象状态	通过整合二级结构采样到深度学习预测中，克服了基于MSA子采样或扩散模型的限制，能恢复传统方法无法访问的构象	未明确提及具体的数据集规模或计算资源限制，可能依赖于特定测试数据集	开发一个系统性地采样蛋白质结构集合的预测工具，以研究构象异质性和功能机制	具有两种替代构象的蛋白质样本	机器学习	NA	深度学习，二级结构预测	Transformer, OpenFold	蛋白质结构数据	未明确指定具体样本数量，但基于测试数据集	PyTorch（假设基于OpenFold），TensorFlow（可能用于Transformer训练）	Transformer, OpenFold	TM-score, 准确率	未明确指定，可能使用GPU进行深度学习训练
4904	2026-04-12	Deep-Learning-Based Automatic Measurement of the Distance Between the Maxillary Sinus and Maxillary Posterior Teeth on CBCT Images 2026-Apr-11, International endodontic journal IF:5.4Q1 DOI:10.1111/iej.70141 PMID:41964309	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习和三维点云算法的自动框架，用于在CBCT图像上量化上颌窦与上颌后牙之间的距离关系	结合U-Net卷积块注意力架构的深度学习分割模型与三维点云算法，实现了对上颌窦与上颌后牙距离的自动测量，提高了检测准确性和一致性	样本量相对较小（88个上颌窦和352颗上颌后牙），且成功检测率在1毫米阈值下为70.3%，仍有提升空间	探索基于CBCT图像的深度学习模型，自动测量上颌窦与上颌后牙之间的距离，以辅助临床诊断和治疗规划	上颌窦和上颌后牙	数字病理学	NA	锥形束计算机断层扫描	CNN	图像	88个上颌窦和352颗上颌后牙	NA	U-Net卷积块注意力架构	Dice相似系数, Jaccard系数, 成功检测率	NA
4905	2026-04-12	Deep Learning-Enabled Multimodal AFM Image Enhancement: Correlation Analysis between Surface Topography and Multiphysics Fields 2026-Apr-10, Analytical chemistry IF:6.7Q1 DOI:10.1021/acs.analchem.5c06947 PMID:41961746	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的多模态AFM图像增强模型，用于分析纳米尺度下材料表面形貌与多物理场之间的相关性	提出了一种基于多模态数据融合的图像增强模型，利用深度学习框架从多尺度AFM数据中提取和增强特征，实现了表面形貌特征与物理性能之间的潜在关联分析	NA	实现纳米尺度下材料表面形貌与多物理场的同步关联分析，以推进材料表征技术的发展	染色体表面	计算机视觉	NA	原子力显微镜（AFM），超分辨率（SR）成像	CNN	图像	NA	NA	NA	NA	NA
4906	2026-04-12	An Open-Source Deep Learning Framework for Automated Corneal Segmentation in Anterior Segment Optical Coherence Tomography With Cross-Device External Validation 2026-Apr-10, Cornea IF:1.9Q2 DOI:10.1097/ICO.0000000000004130 PMID:41962147	研究论文	本文开发了一个名为CUNEX的深度学习模型，用于自动分割前段光学相干断层扫描（AS-OCT）图像中的全厚度角膜，并在多个设备上进行了外部验证	CUNEX是首个开源的AS-OCT角膜分割模型，在多个独立OCT平台上进行了评估，提供了可重复的分割基础	分割对性别预测的准确性有影响，从81%降至68%，表明性别相关特征可能位于角膜之外	开发并评估一个深度学习模型，用于AS-OCT图像中的角膜分割，并集成到临床和人工智能研究流程中	AS-OCT图像，包括正常、圆锥角膜和Fuchs内皮角膜营养不良的眼睛	计算机视觉	角膜疾病	光学相干断层扫描（OCT）	深度学习模型	图像	194,599次扫描来自37,499名患者，其中300只眼睛用于模型训练	nnU-Net	nnU-Net	Dice相似系数（DSC），交并比（IoU），准确率	NA
4907	2026-04-12	Deep learning based automated assessment of end-inspiratory pause maneuver reliability in invasive mechanical ventilation 2026-Apr-10, Physiological measurement IF:2.3Q3 DOI:10.1088/1361-6579/ae5e16 PMID:41962572	研究论文	本研究开发了一个基于深度学习的自动化框架，用于评估有创机械通气中吸气末暂停操作的可靠性	首次提出使用一维卷积神经网络自动评估吸气末暂停操作的可靠性，解决了手动测量变异性大且缺乏客观评估工具的问题	未在摘要中明确提及	开发自动化工具以评估机械通气中吸气末暂停操作的可靠性，支持肺保护性通气策略的标准化实施	有创机械通气中的吸气末暂停操作	机器学习	NA	NA	CNN	波形数据（压力、流量、体积）	未在摘要中明确提及	未在摘要中明确提及	一维卷积神经网络	F1分数, 灵敏度	未在摘要中明确提及
4908	2026-04-12	Developing an Artificial Intelligence Solution to Autosegment the Edentulous Maxillary Bone for Implant Planning 2026-Apr-10, European journal of dentistry DOI:10.1055/s-0046-1818558 PMID:41962579	研究论文	本研究开发了一种基于U-Net架构的深度学习系统，用于自动分割上颌无牙颌骨区域，以辅助数字化种植体规划	首次将基于U-Net的卷积神经网络应用于CBCT影像的上颌无牙颌骨自动分割，并在某些情况下展现出比人工分割更高的解剖学精度	数据集规模较小（77例），且存在类别不平衡问题（后牙区无牙颌病例占多数），人工标注协议有待优化	开发人工智能解决方案以自动化上颌无牙颌骨的分割，从而简化数字化种植体规划流程	上颌无牙颌骨区域	数字病理学	NA	锥形束计算机断层扫描（CBCT）	CNN	医学影像	77例CBCT扫描（来自209例初始数据），包含30例单侧和47例双侧无牙颌空间	MONAI	U-Net	Dice相似系数（DSC）	NA
4909	2026-04-12	Cognitive Radio for Satellite TT & C System: A General Dataset Using Software-defined Radio 2026-Apr-10, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-026-07182-7 PMID:41963337	研究论文	本文介绍了首个专为基于深度学习的卫星测控信号处理设计的开源基准数据集RML24	首次创建了针对卫星TT&C系统的开源深度学习数据集，模拟了卫星信道模型和真实射频链路效应	NA	促进认知无线电技术在卫星通信系统中的应用，加速智能自适应卫星系统的发展	卫星测控信号	机器学习	NA	软件定义无线电，射频收发平台	NA	信号样本	超过130万个信号样本	NA	NA	NA	NA
4910	2026-04-12	Deepath-SCC: a deep learning model for accurate tissue origin identification in squamous cell carcinoma 2026-Apr-10, NPJ precision oncology IF:6.8Q1 DOI:10.1038/s41698-026-01405-1 PMID:41963625	研究论文	开发了一个名为Deepath-SCC的深度学习模型，用于从H&E染色的全切片图像中准确识别鳞状细胞癌的组织来源	首次提出一个深度学习模型，专门用于泛鳞状细胞癌的组织来源识别，直接从常规病理切片图像中实现高精度预测	研究为回顾性队列，需要进一步前瞻性验证；模型在外部测试集上的准确率略有下降	解决鳞状细胞癌组织来源识别困难的问题，提高病理诊断的准确性	鳞状细胞癌患者的全切片图像，涵盖鼻咽、头颈/食管、肺、宫颈和尿路上皮等多个部位	数字病理	鳞状细胞癌	H&E染色全切片成像	深度学习模型	图像	4217张全切片图像	NA	Deepath-SCC	准确率, AUROC	NA
4911	2026-04-12	Enhanced Quantitative Phosphocreatine MR Imaging of Skeletal Muscle Using a Global-Local Two-Branch Deep Learning Model 2026-Apr-10, Magnetic resonance in medicine IF:3.0Q2 DOI:10.1002/mrm.70386 PMID:41964083	研究论文	本研究提出了一种全局-局部双分支深度学习模型，用于增强骨骼肌中磷酸肌酸的定量磁共振成像	引入全局-局部双分支深度学习模型以有效消除混杂效应并捕捉PCr CEST效应中的细微变化，同时使用部分合成数据进行训练，结合了模拟灵活性和保真度	模型训练依赖于部分合成数据，可能仍存在与真实组织不完全匹配的局限性；研究主要针对大鼠模型，人类应用需进一步验证	提高骨骼肌中磷酸肌酸及其交换率的定量磁共振成像准确性，以诊断肌肉和神经肌肉疾病	健康大鼠和肌萎缩侧索硬化症大鼠的骨骼肌	医学影像分析	肌萎缩侧索硬化症	化学交换饱和转移磁共振成像	深度学习模型	磁共振图像	数字和物理体模、健康大鼠和ALS大鼠的骨骼肌数据	NA	全局-局部双分支深度学习模型	模型准确性通过体模实验评估，具体指标未明确说明	NA
4912	2026-04-12	Predicting hepatocellular carcinoma in people with hepatitis B: a comparison between Cox proportional hazard and machine learning models 2026-Apr-09, Journal of epidemiology and population health DOI:10.1016/j.jeph.2026.203387 PMID:41962179	研究论文	本研究比较了Cox比例风险模型与多种机器学习和深度学习算法在预测慢性乙型肝炎病毒感染患者肝细胞癌风险中的表现	首次在慢性乙型肝炎患者队列中系统比较传统Cox比例风险模型与多种机器学习及深度学习算法在肝细胞癌预测中的性能	样本量有限且结果高度不平衡，可能影响模型泛化能力	比较不同统计模型在肝细胞癌风险预测中的性能差异	慢性乙型肝炎病毒感染患者	机器学习	肝细胞癌	生存分析	Cox比例风险模型,随机生存森林,生存支持向量机,生存XGBoost,DeepSurv	临床队列数据	4,370名慢性乙型肝炎病毒感染患者，其中56人（1.3%）发展为肝细胞癌	NA	Random Survival Forest, Survival SVM, Survival XGBoost, DeepSurv	Harrell's C-index, 逆概率删失加权胜率统计量, 3年/5年/8年时间依赖性ROC曲线下面积	NA
4913	2026-04-12	Artificial intelligence for metabolic dysfunction-associated steatotic liver disease diagnosis: A systematic review 2026-Apr-09, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2026.111619 PMID:41962452	系统综述	本文对人工智能在代谢功能障碍相关脂肪性肝病诊断中的应用进行了系统性回顾，重点关注预测建模、筛查、影像分析和治疗辅助	首次对2020年至2026年间人工智能在MASLD诊断中的多模态应用进行全面系统综述，并整合了多组学数据用于新型生物标志物发现和治疗靶点识别	模型泛化能力、标准化以及临床整合方面仍存在挑战，需要前瞻性验证和实施策略	评估人工智能技术在代谢功能障碍相关脂肪性肝病诊断中的应用现状与潜力	涉及人工智能在MASLD诊断中的研究文献	数字病理学	代谢功能障碍相关脂肪性肝病	深度学习, 多组学分析	深度学习模型	超声图像, CT图像, MRI图像, 多组学数据	191项符合纳入标准的研究（从1247条初始记录中筛选）	NA	NA	准确性	NA
4914	2026-04-12	Vocal Age Gap as a Noninvasive Biomarker for Early Detection of Laryngeal Cancer Using Deep Learning 2026-Apr-09, Journal of voice : official journal of the Voice Foundation IF:2.5Q1 DOI:10.1016/j.jvoice.2026.03.008 PMID:41963165	研究论文	本研究提出了一种基于深度学习的声学生物标志物——声龄差，用于喉癌的早期检测	首次引入声龄差作为非侵入性生物标志物，通过计算预测声龄与实际年龄的差异来评估喉癌风险	需要前瞻性验证和临床评估支持，特别是在老年和医疗资源不足人群中的应用	开发一种基于声音的早期喉癌筛查方法	持续发/a/元音录音的声谱图	数字病理学	喉癌	声学分析	卷积循环神经网络	音频	20种声带病理学分类，涉及低、中、高风险组	NA	卷积循环神经网络	平均绝对误差	NA
4915	2026-04-12	Deep learning-enhanced dual-mode multiplexed optical sensor for point-of-care diagnostics of cardiovascular diseases 2026-Apr-08, Light, science & applications DOI:10.1038/s41377-026-02275-9 PMID:41951574	研究论文	本文提出了一种深度学习增强的双模式多重垂直流分析传感器，用于心血管疾病的即时诊断	集成了比色法和化学发光检测于单一纸基卡盒中，结合神经网络量化流程，实现了对低丰度和高丰度生物标志物的宽动态范围（约6个数量级）互补覆盖	研究仅在92例患者血清样本上进行了训练和盲测，样本量相对有限	开发一种快速、定量、高灵敏度的即时诊断工具，用于心血管疾病的诊断和风险评估	心肌梗死和心力衰竭患者	数字病理学	心血管疾病	垂直流分析，比色法，化学发光检测	神经网络	光学传感器数据（比色和化学发光信号）	92例患者血清样本	NA	NA	Pearson相关系数	NA
4916	2026-04-12	MSF-VMDNet for multi class segmentation of skin cancer whole slide images using a multi frequency dual encoder network 2026-Apr-08, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-026-40044-1 PMID:41951639	研究论文	本文提出了一种基于多频域注意力的双编码器网络（MSF-VMDNet），用于皮肤癌全切片图像的多类别语义分割	结合U-Net和Vision Mamba双编码器进行并行特征提取，并引入改进的AFNO谱分解模块和多频域机制，以增强高分辨率多类别语义信息提取及长程依赖建模	未明确说明模型的计算复杂度或在实际临床环境中的验证情况	提高皮肤癌全切片图像中10种不同组织类别的语义分割精度	皮肤癌全切片图像	数字病理学	皮肤癌	组织学染色切片	CNN, SSM	图像	NA	PyTorch	U-Net, Vision Mamba	MIoU, Dice系数	NA
4917	2026-04-12	Dynamic Mechanism for Subtype Selectivity of Endocannabinoids 2026-Apr-08, The Journal of biological chemistry IF:4.0Q2 DOI:10.1016/j.jbc.2026.111434 PMID:41962866	研究论文	本文通过分子动力学模拟和深度学习技术，探究了内源性大麻素对CB1受体的亚型选择性机制	首次结合分子动力学模拟、马尔可夫状态建模和深度学习VAMPnets，对内源性大麻素结合过程进行可解释性表征，揭示了N-末端动态和结合口袋体积差异对选择性的影响	模拟时间尺度有限（约0.9毫秒），且主要聚焦于anandamide，可能未涵盖所有内源性大麻素的结合机制	阐明内源性大麻素对CB1受体亚型选择性的生物物理机制	内源性大麻素（特别是anandamide）与大麻素受体（CB1和CB2）的结合过程	计算生物学	NA	分子动力学模拟，马尔可夫状态建模，深度学习VAMPnets	深度学习模型	分子模拟轨迹数据	涉及anandamide及其类似物的模拟系统	NA	VAMPnets	相对自由能计算	NA
4918	2026-04-10	A novel intrusion detection framework using hybrid deep learning to detect IIoT cloud environments attacks 2026-Apr-07, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-15419-5 PMID:41946732	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
4919	2026-04-12	Inverse design of an ultra-wideband endfire grooved half-mode waveguide (G-HMWG) antenna based on the CNN approach 2026-Apr-07, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-026-41442-1 PMID:41946759	研究论文	本研究提出了一种基于CNN的AI辅助逆向设计方法，用于设计紧凑型超宽带槽状半模波导端射天线	首次将一维卷积神经网络应用于槽状半模波导天线的逆向设计，实现天线长度减少34%的同时保持优异辐射性能	研究未讨论CNN模型在其他频段或天线结构上的泛化能力	开发紧凑型超宽带端射天线的AI驱动优化方法	槽状半模波导端射天线	机器学习	NA	CST全波仿真	CNN	仿真参数与辐射方向图向量	基于CST仿真生成的参数化数据集	NA	一维卷积神经网络	S参数、峰值增益、旁瓣抑制	NA
4920	2026-04-10	Deep learning-based differential diagnosis of major depression and bipolar disorder using microglia-cellular sensors and patient-derived small extracellular vesicles 2026-Apr-07, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-026-47476-9 PMID:41946777	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA