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
41	2026-02-12	Development and validation of a deep learning model for identifying high-quality laryngoscopic images 2026-Feb-10, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-026-38252-w PMID:41667718	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
42	2026-02-12	Deep learning enabled pseudonymization for preserving data privacy of financial identifiers in public documents in India 2026-Feb-10, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-026-39309-6 PMID:41667731	研究论文	本研究提出了一种基于全卷积神经网络的伪名化框架，用于保护印度公共文档中手写签名的数据隐私	首次将SuperPoint架构与可微分输出解码结合，专门针对公开文档中的手写签名进行伪名化处理，在保持文档结构完整性的同时实现可追溯的身份保护	研究主要针对印度PAN卡文档，在其他类型文档或国家的适用性有待验证；数据集规模为500+个样本，可能需要更大规模验证	保护政府电子文档中手写签名这一关键生物特征标识符的隐私，防止身份相关数据泄露	印度政府颁发的永久账户号码（PAN）卡中的手写签名	计算机视觉	NA	伪名化技术	CNN	图像	500+个真实世界PAN卡	NA	SuperPoint, 全卷积神经网络	精确率, 召回率, 结构相似性指数, 运行时间效率, 空间开销	NA
43	2026-02-12	Predicting homologous recombination deficiency and treatment responses using a computed tomography-based foundation model: a preclinical study 2026-Feb-10, NPJ precision oncology IF:6.8Q1 DOI:10.1038/s41698-026-01322-3 PMID:41667716	研究论文	本研究应用基于CT的预训练基础模型，在小鼠临床前CT图像上预测同源重组缺陷状态及对新型DNA交联剂的治疗反应	首次将最先进的基础模型应用于临床前动物研究的CT图像分析，以克服数据稀缺问题，并成功实现了HRD状态的分类和治疗反应预测	研究仅基于小鼠异种移植模型，结果向人类临床应用的转化仍需进一步验证	开发一种基于CT影像的、能够预测同源重组缺陷状态及治疗反应的方法	307只具有平衡HRD状态的小鼠的显微CT扫描图像	数字病理	癌症	显微CT成像	基础模型, 监督深度学习	图像	307只小鼠的显微CT扫描	NA	NA	AUC	NA
44	2026-02-12	Integrating deep learning with physics based modeling enables high precision antibody antigen interface prediction 2026-Feb-10, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-026-39466-8 PMID:41667775	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
45	2026-02-12	Deep learning for asymmetric catalysis 2026-Feb-10, Nature computational science IF:12.0Q1 DOI:10.1038/s43588-026-00954-6 PMID:41667781	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
46	2026-02-12	Automated deep learning pipeline for measuring lumbar thecal sac AP diameter on mid-sagittal MR images 2026-Feb-10, BMC medical imaging IF:2.9Q2 DOI:10.1186/s12880-026-02220-7 PMID:41668049	研究论文	本研究开发并验证了一个自动化的深度学习流程，用于在腰椎正中矢状位T2加权MRI上定量测量硬膜囊前后径	提出了一种结合YOLOv8定向边界框进行椎间盘水平定位与方向估计、基于单应性的ROI变换、Attention U-Net分割以及基于骨架的毫米级前后径计算的端到端自动化流程，显著提高了测量线的有效性	研究为回顾性设计，且外部验证仅使用了RSNA 2024腰椎数据集中的一个队列，样本多样性可能有限	开发并验证一个自动化的深度学习流程，用于在腰椎MRI上定量测量硬膜囊前后径，以支持腰椎管狭窄症的标准化评估	腰椎正中矢状位T2加权MRI图像	医学影像分析	腰椎管狭窄症	MRI	CNN	图像	511例腰椎正中矢状位T2 MRI检查（内部数据集），以及RSNA 2024腰椎数据集中的50例作为外部验证	PyTorch	YOLOv8, Attention U-Net	组内相关系数, 平均绝对误差	NA
47	2026-02-12	Sjögren's syndrome-focusassist: lymphocytic focus assessment in Sjögren's syndrome: a deep learning and spatial analysis approach 2026-Feb-10, Diagnostic pathology IF:2.4Q2 DOI:10.1186/s13000-026-01756-0 PMID:41668096	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
48	2026-02-12	Deep Learning Identification of Clear Cell Renal Cell Carcinoma on MR Imaging 2026-Feb-09, Journal of computer assisted tomography IF:1.0Q4 DOI:10.1097/RCT.0000000000001848 PMID:41656681	研究论文	本研究探讨了多种卷积神经网络在MRI上识别透明细胞肾细胞癌的性能，并与放射科医生使用透明细胞可能性评分算法进行比较	首次系统比较了多种CNN模型在ccRCC识别中的表现，并融合了三种不同类型的MR图像以提高诊断准确性	研究为回顾性设计，样本量相对有限（310例患者），且仅针对cT1期（≤7 cm）肾肿块，可能影响模型的泛化能力	评估CNN模型在MRI上识别透明细胞肾细胞癌的诊断性能	经病理证实的肾肿块患者（cT1期，≤7 cm）的MR图像	计算机视觉	肾细胞癌	MRI成像	CNN	图像	310例患者，共480个CNN模型训练	NA	多种卷积神经网络	AUC	NA
49	2026-02-12	Periodontal bone loss analysis via keypoint detection with heuristic post-processing 2026-Feb-09, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2026.111515 PMID:41666656	研究论文	本研究提出了一种用于自动检测牙周骨丧失标志点、相关状况及分期的深度学习框架与标注方法	提出了一种启发式后处理模块，通过辅助实例分割模型将预测的关键点对齐到牙齿边界；引入了牙科影像领域的专用评估指标PRCK；采用阶段无关的标注方法进行训练	根分叉病变和牙周膜间隙增宽任务的检测仍具挑战性，主要由于阳性样本稀缺；后处理在提升细粒度定位的同时，降低了粗粒度性能；偶尔会出现灾难性预测失败	开发自动检测牙周骨丧失标志点及相关临床状况的深度学习系统	牙周骨丧失的放射学标志点、疾病分期及相关病理状况	计算机视觉	牙周病	深度学习，关键点检测，实例分割	姿态估计模型，实例分割模型	根尖周X线影像	192张根尖周X线片	NA	NA	PRCK0.05, PRCK0.25, PRCK0.5, Dice系数	NA
50	2026-02-12	Exploring the potential of explainable deep learning for EEG-based cognitive decline prediction 2026-Feb-09, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2026.111538 PMID:41666658	研究论文	本研究开发了两种具有自注意力机制的新型深度学习算法，用于基于静息态脑电图数据预测轻度认知障碍和认知衰退	首次将深度学习模型用于基于认知评分对健康受试者进行分类，并利用注意力机制解释模型决策，发现了β频段在区分轻度认知障碍中的关键作用	预测健康受试者的临床前认知衰退比预测已诊断的轻度认知障碍更具挑战性，准确率相对较低	开发一种经济高效、非侵入性的早期认知衰退检测方法	健康对照者和轻度认知障碍患者的静息态脑电图数据	机器学习	阿尔茨海默病	脑电图	深度学习	脑电图信号	公开数据集中的健康对照者和轻度认知障碍患者	NA	具有自注意力机制的深度学习算法, 卷积神经网络	准确率	NA
51	2026-02-12	Understanding complaint behavior in mobile banking: A psychological and AI-based analysis of emotional drivers 2026-Feb-09, Acta psychologica IF:2.1Q2 DOI:10.1016/j.actpsy.2026.106435 PMID:41666715	研究论文	本研究结合情感智能与人工智能技术，分析移动银行应用中用户投诉行为的情感驱动因素	首次将情感智能理论与AI技术结合，用于分类零售移动银行中的用户问题，并评估情感线索与报告行为之间的关系	研究仅基于单一银行应用的用户评论数据，可能无法完全代表其他银行或金融应用的用户行为	探究情感智能和AI技术在分类移动银行用户报告问题及分析情感与问题报告关联性中的应用	美国银行移动银行应用的用户评论	自然语言处理	NA	情感分析，机器学习，深度学习	MLP, CNN, RNN	文本	超过216,000条用户评论	NA	NA	准确率	NA
52	2026-02-12	Deep Learning Reconstruction Combined with Contrast-Enhancement Boost Technique in "Quadruple-low" CCTA Protocol: Evaluation of Image Quality and Diagnostic Accuracy 2026-Feb-09, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2026.01.025 PMID:41667344	研究论文	本研究评估了深度学习重建算法结合对比增强提升技术在“四低”冠状动脉CT血管成像协议中对图像质量和诊断性能的影响	首次将深度学习重建与对比增强提升技术结合，应用于“四低”（低管电压、低流速、低对比剂体积、低浓度）CCTA协议，显著降低了辐射剂量和对比剂用量，同时提升了图像质量	样本量相对较小（102例），且为单中心研究，可能限制结果的普适性	评估“四低”CCTA协议中深度学习重建结合对比增强提升技术对图像质量和诊断准确性的影响	102例接受冠状动脉CT血管成像的患者	医学影像分析	心血管疾病	冠状动脉CT血管成像	深度学习重建算法	医学影像（CT图像）	102例患者（随机分为常规剂量组51例和四低组51例）	NA	NA	信噪比, 对比噪声比, 主观图像质量评分, CAD-RADS 2.0, 节段狭窄评分, 节段受累评分, 冠状动脉钙化评分, 诊断准确率, 敏感性	NA
53	2026-02-12	Artificial intelligence in trauma care: applications, ethical challenges, and pathways toward responsible integration 2026-Feb-09, Current opinion in anaesthesiology DOI:10.1097/ACO.0000000000001615 PMID:41669936	综述	本文综述了人工智能在创伤护理中的应用、伦理挑战及负责任整合的路径	及时综合了人工智能在创伤系统中的新兴应用、伦理挑战和监管框架，强调了负责任、以人为中心的整合	大多数系统仍处于概念验证阶段，外部验证有限，伦理和治理挑战是临床转化的主要障碍	探讨人工智能在创伤护理中的负责任整合，包括应用、伦理挑战和监管框架	创伤护理系统，涵盖院前分诊到院内决策	机器学习	创伤	NA	机器学习, 深度学习	NA	NA	NA	NA	准确性	NA
54	2026-02-12	Glymphatic dysfunction in trigeminal neuralgia: A multimodal MRI study 2026-Feb-08, Neurobiology of disease IF:5.1Q1 DOI:10.1016/j.nbd.2026.107312 PMID:41666986	研究论文	本研究通过多模态MRI评估，发现三叉神经痛患者存在选择性类淋巴系统功能障碍，表现为DTI-ALPS指数降低和自由水分数升高，且与年龄相关，但与疼痛强度和病程无关	首次通过多模态MRI（包括DTI-ALPS指数、自由水分数映射、血管周围空间负荷量化和脉络丛体积分析）揭示三叉神经痛患者存在功能性类淋巴系统功能障碍，而无明显血管周围结构异常，挑战了传统神经影像学范式	缺乏类淋巴指标与疼痛强度及病程之间的相关性，且为横断面研究，无法确定因果关系	探究类淋巴系统功能障碍是否发生在三叉神经痛中并参与其病理生理机制	71名经典三叉神经痛患者和52名年龄匹配的健康对照者	数字病理学	三叉神经痛	多模态MRI，包括扩散张量成像沿血管周围空间（DTI-ALPS）指数测量、自由水分数（FWF）映射、血管周围空间（PVS）负荷量化、脉络丛（CP）体积分析	深度学习分割模型	MRI图像	123名参与者（71名患者，52名对照）	NA	NA	DTI-ALPS指数，自由水分数值，血管周围空间负荷，脉络丛体积，相关性分析（ρ值）	NA
55	2026-02-12	EgyPLI: A Real-life Annotated Image Dataset for Egyptian Plant Leaf Identification 2026-Feb-06, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-025-06539-8 PMID:41651848	研究论文	本文介绍了首个在埃及收集的植物叶片图像数据集EgyPLI，用于支持自动化植物识别研究	EgyPLI是首个针对埃及本地植物、包含真实世界条件下捕获的图像数据集，填补了地理多样性数据在植物识别领域的空白	数据集仅涵盖八种植物物种，样本数量相对有限（3,588张图像），可能无法代表所有埃及植物	开发一个具有地理代表性的植物叶片图像数据集，以支持自动化植物识别、分类和健康评估	埃及广泛栽培的八种植物物种的叶片图像，包括苹果、浆果、无花果、番石榴、橙子、李子、柿子和番茄	计算机视觉	NA	图像采集	CNN	图像	3,588张植物叶片图像	NA	ResNet50, VGG16, 自定义CNN	准确率	NA
56	2026-02-12	Multi-mechanism-driven dual-mode array based on a single PFC-1/QD probe enables AI-assisted on-site identification of biogenic amines and real-time food freshness monitoring 2026-Feb-06, Biosensors & bioelectronics IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.bios.2026.118501 PMID:41666536	研究论文	本研究开发了一种基于P-QDot探针的荧光/比色双模式传感器阵列，结合深度学习和智能手机成像，用于生物胺的分类、定量及食品新鲜度实时监测	通过单探针PFC-1/QD实现多机制驱动的双模式响应，结合AI算法和智能手机平台，实现生物胺的现场识别和食品新鲜度的实时可视化监测	研究主要针对五种生物胺，可能未覆盖所有相关胺类；实际应用环境中的干扰因素需进一步验证	开发便携式实时监测方法，用于食品中生物胺的识别和食品新鲜度评估	五种生物胺及虾类食品在储存过程中的新鲜度变化	机器学习	NA	荧光/比色双模式传感、智能手机成像	深度学习	图像	NA	YOLOv12	YOLOv12	NA	智能手机平台
57	2026-02-12	Computational advances in RNA-small molecule binding site prediction 2026-Feb-05, Progress in biophysics and molecular biology DOI:10.1016/j.pbiomolbio.2026.02.003 PMID:41654089	综述	本文综述了RNA-小分子结合位点预测的计算方法进展，重点介绍了从早期统计模型到现代机器学习和深度学习框架的演变	总结了计算方法从依赖手工描述符的统计模型发展到整合序列、结构、能量和拓扑信息的先进机器学习框架，并特别强调了大型语言模型在捕获长程序列依赖性和上下文模式方面的最新应用	NA	加速合理的RNA靶向药物发现	RNA-小分子相互作用	自然语言处理, 机器学习	NA	NA	机器学习, 深度学习, 大型语言模型	序列, 结构, 能量, 拓扑信息	NA	NA	NA	NA	NA
58	2026-02-12	A two-level neurodynamic approach for heterogeneous networked game under event-triggered quantized mechanism 2026-Feb-04, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.neunet.2026.108671 PMID:41666488	研究论文	本文提出了一种基于事件触发量化机制的两级神经动力学方法，用于解决异构网络化博弈问题，旨在降低通信成本并提高收敛速度	引入基于梯度的事件触发器和对数量化器来减轻通信负担，结合无源性策略补偿信息不完全性，并引入分段时变函数确保规定时间收敛	NA	研究网络化博弈中的通信成本降低和收敛速度提升问题	异构动态玩家（如自主移动机器人）	机器学习	NA	事件触发机制、量化通信、Lyapunov方法	神经动力学模型	模拟数据	NA	NA	两级神经动力学架构	收敛时间、通信频率	NA
59	2026-02-12	Morphological classification of Schizochytrium and mutagenic selection of high-oil-producing strains based on deep learning 2026-Feb-03, Microbiological research IF:6.1Q1 DOI:10.1016/j.micres.2026.128464 PMID:41666518	研究论文	本研究基于深度学习开发了一种新型的裂殖壶菌形态分类系统，用于实时发酵监控和高产油菌株的诱变筛选	提出了一个整合细胞分裂特征和脂滴参数的13类形态分类系统，并开发了增强的MLC-YOLO目标检测架构，相比标准YOLOv8s实现了2.2%的平均精度提升	未明确说明模型在其他微生物或工业环境中的泛化能力，且对实时监控系统的具体实施细节描述有限	优化裂殖壶菌的发酵过程，提高omega-3脂肪酸的产量，并推动智能生物制造系统的发展	裂殖壶菌（Schizochytrium）的细胞形态及其与脂质生物合成的关联	计算机视觉	NA	显微图像分析	CNN	图像	未明确指定样本数量，但涉及突变菌株S62与亲本菌株的比较	PyTorch	YOLOv8s, MLC-YOLO	平均精度（mAP）	NA
60	2026-02-12	Self-adaptive fine-tuning of deep learning super-resolution microscopy for artifact suppression in live-cell imaging 2026-Feb-02, Innovation (Cambridge (Mass.)) DOI:10.1016/j.xinn.2025.101123 PMID:41658490	研究论文	本文提出了一种自适应性微调方法，用于抑制深度学习超分辨率显微镜在活细胞成像中的伪影生成	开发了一种自适应性微调方法，动态调整模型参数以最小化损失函数，该函数直接量化活细胞成像中的伪影	NA	抑制深度学习超分辨率显微镜在活细胞成像中的伪影生成	活细胞成像中的纳米级细胞器相互作用	计算机视觉	NA	深度学习超分辨率显微镜	深度学习模型	图像	NA	NA	NA	NA	NA