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
6741	2026-06-15	Deep learning-driven intraoperative assessment of pulp stumps for precision pulpotomy 2026-May-26, Journal of dentistry IF:4.8Q1 DOI:10.1016/j.jdent.2026.106796 PMID:42203099	研究论文	开发并验证基于自监督DINOv2视觉Transformer架构的AI框架，用于术中牙髓切断术时牙髓断端图像的自动化分类	首次将自监督DINOv2架构应用于牙髓断端的客观分类，实现与专家相当的诊断准确性并显著优于新手	外部测试集样本量较小（21张图像），且仅评估了颜色-纹理特征，未考虑其他影响因素	开发术中牙髓断端客观分类的AI工具，弥合临床经验差距并防止过度诊断	牙髓切断术中的牙髓断端显微图像	计算机视觉	牙髓疾病	显微镜成像	自监督DINOv2视觉Transformer	高分辨率显微图像	443张训练图像，93张内部测试图像，21张外部测试图像	PyTorch	DINOv2	准确率, 敏感性, 特异性	NA
6742	2026-06-15	Interpretable Deep Learning for Single-Molecule Nanopore Fingerprinting Using Physics-Guided Preprocessing 2026-May-22, ACS sensors IF:8.2Q1 DOI:10.1021/acssensors.5c04784 PMID:41719081	研究论文	提出一种基于物理引导预处理的深度学习方法，用于单分子纳米孔指纹识别	首次将物理引导的时频变换与紧凑神经分类器及特征归因图结合，直接处理原始脉冲信号，实现高精度且可解释的单分子纳米孔指纹识别	研究仅使用两种几何相似但结构不同的DNA纳米结构进行验证，未在更广泛样本上测试	开发一种可解释的机器学习框架，用于直接从原始脉冲中提取纳米孔传感信号特征，提高分子指纹识别的准确性和透明度	两种自组装DNA纳米结构	机器学习	不适用	纳米孔传感	神经网络	脉冲信号	两种自组装DNA纳米结构样本	PyTorch	紧凑神经分类器	准确率	NA
6743	2026-06-15	A Novel 2.5-Dimensional Deep Learning Model for "Bone-on-Bone" Detection on Magnetic Resonance Imaging in Medial Unicompartmental Knee Arthroplasty Candidates 2026-May-20, The Journal of arthroplasty IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.arth.2026.05.043 PMID:42167455	研究论文	开发并验证一种基于多序列膝关节MRI的2.5D深度学习模型，用于自动检测内侧单间室膝关节置换候选者中的骨对骨骨关节炎	提出了一种结合相邻切片和多平面视图的2.5D深度学习模型，并融合影像组学和临床特征，提升了诊断性能，其准确性与资深骨科医生相当	未明确提及局限性	减少单间室膝关节置换术中因指征判断错误导致的失败，提供客观、可重复的软骨评估标准	191名拟行内侧单间室膝关节置换术或膝关节镜手术的患者术前膝关节MRI数据	计算机视觉	骨关节炎	MRI	CNN	图像	191名患者（64名骨对骨骨关节炎、62名部分软骨丢失、65名正常软骨）	NA	2.5D深度学习模型（结合相邻切片和多平面视图）	微曲线下面积（micro-AUC）、准确率	NA
6744	2026-06-15	Assessment of socioeconomic and demographic risk factors for low birth weight using model-agnostic explainable ensembles 2026-May-15, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2026.109303 PMID:41785538	研究论文	提出一个整合机器学习、深度学习和模型无关可解释人工智能的预测框架，用于识别低出生体重的关键社会经济和人口统计学风险因素	开发了SmartFusion-LR5堆叠集成模型，结合五种基学习器，并利用模型无关的可解释人工智能方法提供全局和局部特征解释	未明确提及局限性	早期预测低出生体重并识别关键风险因素，以指导资源有限环境下的母婴健康干预	孟加拉国1574名参与者的社会经济和人口统计数据，包括母亲年龄、教育程度、家庭财富、地理区域、出生顺序和母亲体重指数等12个变量	机器学习	低出生体重	NA	堆叠集成模型（SmartFusion-LR5）	表格数据	1574名参与者	Scikit-learn	K-最近邻、逻辑回归、决策树、随机森林、朴素贝叶斯	准确率、精确率、召回率、AUC、F1分数、马修斯相关系数	NA
6745	2026-06-15	A new automated 3d facial soft tissue landmarking method via deep learning 2026-May-06, Journal of dentistry IF:4.8Q1 DOI:10.1016/j.jdent.2026.106742 PMID:42103064	研究论文	提出并评估了一种基于深度学习的新型面部软组织网络（FST-Net），用于自动检测34个常用三维软组织标志点和8项测量	通过特征融合和局部坐标回归实现了34个三维软组织标志点的全自动检测，无需手动标注	对依赖主观判断的6个标志点（Group 2）检测误差较大（4.39 ± 2.57毫米），需进一步优化；临床应用仍需医生验证侧脸区域	开发并验证一种用于正畸学中三维面部软组织标志点自动检测的深度学习方法	三维面部软组织标志点和软组织测量	计算机视觉	NA	NA	CNN	三维图像	297例患者，分为训练集207例、验证集30例、测试集60例	PyTorch	FST-Net	平均径向误差（MRE）、成功检测率（SDR）、组内相关系数（ICC）	NA
6746	2026-06-15	Deep Learning-Based Skin Lesion Classification: A CNN Approach on High-Frequency Ultrasound Imaging 2026-May, Journal of ultrasound in medicine : official journal of the American Institute of Ultrasound in Medicine IF:2.1Q2 DOI:10.1002/jum.70125 PMID:41267329	研究论文	评估深度学习模型在高频超声图像中对皮肤病变进行二分类，比较单输入CNN与多模态融合架构的表现	首次系统比较B模式和Doppler模式的单输入CNN与Unity和Cascade多模态融合架构在高频超声皮肤病变分类中的性能差异	研究未明确说明数据集大小、数据增强策略、模型泛化能力以及临床验证等细节	评估基于CNN的深度学习模型在高频超声图像中进行皮肤病变良恶性二分类的性能	高频超声B模式和Doppler模式的皮肤病变图像	计算机视觉	皮肤病变	高频超声成像	CNN	图像	NA	NA	单输入CNN, Unity架构, Cascade架构	准确率, AUC	NA
6747	2026-06-15	Minimum Clinically Achievable Dose for Detecting Liver Lesions Using Deep Learning Image Reconstruction: A Phantom and Patient Study 2026-May, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2026.02.022 PMID:41781262	研究论文	本研究通过体模和患者前瞻性研究，评估了深度学习图像重建在约4.5 mGy超低剂量下检测局灶性肝脏病变的性能，并与标准剂量下的自适应统计迭代重建-V进行了比较	首次提出并验证了使用深度学习图像重建在4.5 mGy极低辐射剂量下实现与标准剂量迭代重建相当甚至更优的肝脏病变检测性能，显著降低了辐射剂量	单一中心前瞻性研究，样本量有限（84名参与者），且未评估不同深度学习图像重建强度水平的影响	研究深度学习图像重建在超低剂量（约4.5 mGy）下检测局灶性肝脏病变的有效性和安全性	Gammex CT体模模拟的局灶性肝脏病变以及84名接受三相上腹部CT检查的患者	计算机视觉	肝脏病变	CT扫描	深度学习图像重建	图像	84名参与者（平均年龄64岁，48名男性）和71个局灶性肝脏病变（平均大小12.8 mm）	NA	深度学习图像重建	图像噪声、信噪比、对比度噪声比、噪声功率谱峰值、可检测指数、图像质量评分（5分制）、病变检出率、敏感性、特异性	NA
6748	2026-06-15	Context-Aware adaptive normalization LSTM (CAAN-LSTM) for immunotherapy decision support in cancer clinical data analysis 2026-May, Journal of biomedical informatics IF:4.0Q2 DOI:10.1016/j.jbi.2026.105006 PMID:41794080	研究论文	提出了一种上下文感知自适应归一化长短期记忆网络（CAAN-LSTM），用于癌症免疫治疗临床决策支持	首次在序列处理中引入元学习的自适应归一化层，结合注意力机制、超网络和基于变压器的上下文编码器，动态融合患者特异性临床上下文	未提及具体局限性	通过动态归一化和上下文感知改进时间序列分析，提升癌症免疫治疗临床决策支持	临床时间序列数据中的癌症患者	机器学习	癌症	NA	长短期记忆网络（LSTM）	时间序列数据	在沙特医疗机构进行了试点验证，具体样本量未报告	NA	CAAN-LSTM（包含自适应归一化层、注意力机制、超网络、变压器上下文编码器、学习掩码策略和量化感知训练）	预测准确度	NA
6749	2026-06-15	H-DCA Net: Hierarchical dual-branch coordinate attention framework for multi-scale gastric histopathology diagnosis 2026-May, Pathology, research and practice DOI:10.1016/j.prp.2026.156403 PMID:41722294	研究论文	提出一种名为H-DCA Net的层级双分支坐标注意力网络，用于多尺度胃部组织病理学诊断	模仿病理学家多尺度诊断流程，设计异质双分支结构（高级语义分支与局部细节分支）并引入层级注意力机制，有效集成宏观组织结构与微观细胞细节信息	尚未提及泛化能力验证及在更大规模真实临床数据集上的评估	开发高精度深度学习框架解决计算机辅助诊断中的尺度失配问题，提升胃癌分类准确性和可靠性	胃部组织病理图像中的恶性病变分类	数字病理学	胃癌	组织病理学图像分析	CNN	图像	基于公共GasHisSDB数据集的三种图像块尺寸（80×80、120×120、160×160像素）进行训练和验证	PyTorch	EfficientNetV2-S, MobileNetV3-L	准确率, 精确率, 灵敏度, 特异度	NA
6750	2026-06-15	Empirical evaluation of variability and multi-institutional generalizability of deep learning survival models: application to renal cancer CT scans 2026-Apr-15, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2026.111603 PMID:41806695	研究论文	系统评估深度生存模型在肾癌CT影像中的变异性与多机构泛化能力	首次系统性分析数据划分、数据顺序、模型初始化和数据增强策略对CT影像深度生存模型泛化性能的影响	样本量有限（525名患者），仅针对肾癌CT影像，未探索其他癌症类型或影像模态	探究方法论选择如何影响深度生存模型在外部验证队列中的泛化能力	肾癌患者的CT影像数据及生存预测	计算机视觉,医学影像分析	肾癌	CT扫描	3D ResNet-18	CT影像	525名患者，来自9个机构（TCGA-KIRC、TCGA-KICH、TCGA-KIRP和KITS19公共数据集）	NA	3D ResNet-18	一致性指数(C-index),风险比(HR)	NA
6751	2026-06-15	Machine learning-assisted HS-GC-IMS for discrimination and traceability of baby bottles based on volatile fingerprints 2026-Apr-12, Journal of chromatography. A DOI:10.1016/j.chroma.2026.466833 PMID:41747496	研究论文	开发了结合顶空气相色谱-离子迁移谱与机器学习的分析方法，用于区分和追溯九种奶瓶的材料和品牌	首次将HS-GC-IMS与机器学习结合用于奶瓶的挥发性有机物指纹分析，并通过OPLS-DA的VIP评分与RF特征重要性整合确定关键判别标记，显著提升分类效率	NA	建立快速、可靠的奶瓶鉴别与追溯分析框架，用于食品接触材料的防伪与安全保障	九种不同材料和品牌的奶瓶	机器学习	NA	HS-GC-IMS	CNN, Transformer, RF, SVM, DT, OPLS-DA, PCA, HCA	挥发性有机物的质谱数据	九种奶瓶样品	NA	CNN, Transformer, RF, SVM, DT, OPLS-DA	分类效率（基于特征重要性优化）	NA
6752	2026-06-15	Deep Learning for Content-Based Medical Image Retrieval in Picture Archiving and Communication Systems for Brain Tumor Detection: Algorithm Development and Validation 2026-Apr-06, JMIR medical informatics IF:3.1Q2 DOI:10.2196/78300 PMID:41941563	研究论文	开发并验证基于深度学习的脑肿瘤图像检索系统，集成到影像存档与通信系统中	将深度学习特征提取算法与开源项目相结合，成功将基于内容的医学图像检索系统嵌入到标准临床PACS环境中，并针对7种脑肿瘤类型进行优化	数据集来自单中心且不公开，可能影响泛化性；系统旨在提高检索效率而非直接提升诊断准确性	开发一个集成于PACS的基于内容的医学图像检索系统，辅助放射科医生检索相关历史医学图像，提供定量决策支持	脑磁共振图像中的7种不同脑肿瘤类型	数字病理学	脑肿瘤	MRI成像	深度学习模型	图像	658名参与者，共15873张图像	NA	GoogLeNet	平均精度均值, Precision@10	NA
6753	2026-06-15	Domain adversarial gated bilinear attention networks for cross domain drug target interaction prediction 2026-Apr-02, Biochemical and biophysical research communications IF:2.5Q3 DOI:10.1016/j.bbrc.2026.153448 PMID:41687302	研究论文	提出一种结合门控双线性注意力和域自适应的深度学习框架GBAN-DA，用于跨域药物-靶点相互作用预测	首次将门控双线性注意力机制与条件域对抗网络结合，实现亚结构级相互作用建模和跨域特征分布对齐	未提及具体计算资源消耗，且仅在两个公开数据集上验证，未见多中心或临床数据验证	提高药物-靶点相互作用预测在分布偏移数据上的泛化能力和准确性	药物分子和蛋白质靶点之间的相互作用	自然语言处理，机器学习	NA	深度学习，图卷积网络， CNN-Transformer混合模型	GBAN-DA：门控双线性注意力网络结合条件域对抗网络	药物分子结构数据和蛋白质序列数据	BindingDB和BioSNAP两个数据集	PyTorch	图卷积网络， CNN-Transformer，门控双线性注意力模块，条件域对抗网络	AUROC， AUPRC	NA
6754	2026-06-15	Monitoring systemic ventriculoarterial coupling after cardiac surgery using continuous transoesophageal echocardiography and deep learning 2026-04, Journal of clinical monitoring and computing IF:2.0Q2 DOI:10.1007/s10877-025-01328-5 PMID:40676456	研究论文	开发了一种结合经食管超声心动图和深度学习的新工具autoMAPSE，用于连续监测心脏手术后患者的室内动脉耦合和左心室功能	首次将深度学习的autoMAPSE与经食管超声心动图结合，实现对术后室内动脉耦合的连续无创监测，并能关联术后心脏生物标志物变化	样本量较小（50例患者），监测时间仅为手术后120分钟，且未提供深度学习的详细模型架构和计算资源信息	评估autoMAPSE在心脏手术后监测系统性室内动脉耦合及检测术后心脏生物标志物变化的可行性	心脏手术后的患者	机器学习、数字病理（超声影像分析）	心血管疾病（心脏手术后心脏功能监测）	经食管超声心动图	深度学习模型（具体未明确）	超声图像、血压测量数据、生物标志物数据	50例心脏手术后患者，每5分钟监测一次，持续120分钟	NA	NA	相关性系数（rho）、P值	NA
6755	2026-06-15	Horizontal nystagmus identification with joint SAM segmentation and time series classification 2026-Apr, European archives of oto-rhino-laryngology : official journal of the European Federation of Oto-Rhino-Laryngological Societies (EUFOS) : affiliated with the German Society for Oto-Rhino-Laryngology - Head and Neck Surgery IF:1.9Q2 DOI:10.1007/s00405-025-09950-4 PMID:41663530	研究论文	提出一种结合SAM分割和时间序列分类的水平眼震检测模型	首次将SAM分割与多尺度一维时间序列卷积分类器结合，用于水平眼震检测，有效提取瞳孔运动轨迹并提高检测精度	瞳孔定位准确率（79.53%）仍有限，可能受视频质量或干扰帧影响	提高水平眼震的检测效率，辅助前庭疾病的早期筛查和干预	水平眼震患者的眼动视频	计算机视觉，时间序列分析	前庭疾病，水平眼震	视频眼动记录	CNN， SAM（Segment Anything Model），多尺度卷积分类器	视频	临床收集的水平眼震视频数据集（具体数量未提及）	PyTorch（推测）	SAM， CNN，多尺度一维时间卷积网络	准确率，精确率	NA
6756	2026-06-15	De novo engineering of protein interactions: Retrospective and current advances 2026-Apr, Current opinion in structural biology IF:6.1Q1 DOI:10.1016/j.sbi.2026.103240 PMID:41759349	综述	回顾从头设计蛋白质相互作用的研究进展，重点讨论基于深度学习的计算方法及其在蛋白结合体设计中的应用	总结了AlphaFold等新型结构预测模型及深度生成模型在蛋白质结合体设计中的创新应用，实现了高实验成功率的全新蛋白质折叠设计	未明确提及当前方法的局限性	探讨蛋白质结合体设计方法的发展历程，重点关注前沿技术及其应用与新的挑战	蛋白质结合体设计方法与深度学习方法	机器学习	NA	蛋白结合体设计	结构预测模型、深度生成模型	蛋白质序列与结构数据	NA	NA	AlphaFold	实验成功率	NA
6757	2026-06-15	Unsupervised segmentation of dynamic pulmonary MRI using cross-modality adaptation with annotated CT images 2026-Apr, International journal of computer assisted radiology and surgery IF:2.3Q2 DOI:10.1007/s11548-026-03584-5 PMID:41784882	研究论文	提出一种利用标注CT数据实现无监督肺动态MRI分割的跨模态自适应方法	首次利用掩码自编码器学习模态不变特征，结合时间一致性损失和选择-精炼流程生成高质量伪标签，消除对MRI标注的依赖	仅使用31个无标签4D MRI和30个标注CT训练，测试集来自两个中心，泛化性可能受限	实现肺实质在动态MRI中的准确无监督分割，辅助临床诊断和治疗规划	肺实质分割	计算机视觉, 医学影像分析	肺部疾病	动态肺MRI, CT成像	掩码自编码器, 分割网络	4D MRI图像, CT图像	31个无标签4D MRI, 30个标注CT, 20和12个4D MRI测试图像	PyTorch	掩码自编码器, U-Net	Dice系数, 平均表面距离	NA
6758	2026-06-15	Influence of deep learning image reconstruction and adaptive statistical iterative reconstruction-V on automated Alberta stroke program early CT score- evaluation 2026-Apr, Neuroradiology IF:2.4Q2 DOI:10.1007/s00234-026-03938-5 PMID:41706087	研究论文	研究深度学习图像重建与自适应统计迭代重建V对自动Alberta卒中项目早期CT评分的影响	首次系统比较了DLIR和ASIR-V两种重建技术对自动ASPECTS评分的影响，并发现DLIR-M在重新分类和专家共识一致性方面表现最佳	单中心回顾性研究，样本量有限，且未评估重建技术对临床结局的影响	评估深度学习图像重建和自适应统计迭代重建V对自动ASPECTS评分的影响	疑似大脑中动脉梗死患者的非对比CT图像	计算机视觉	脑血管疾病	CT	NA	图像	173名患者（中位年龄79岁，39%女性）	NA	NA	Bland-Altman分析、Cohen's κ系数	NA
6759	2026-06-15	Intelligent Visible-Near Infrared Micro-Hyperspectral Sensing System for Rapid Chemical Mapping of Microplastics and Metal Oxides 2026-Mar-27, ACS sensors IF:8.2Q1 DOI:10.1021/acssensors.5c04165 PMID:41698001	研究论文	开发了一种集成可见-近红外微高光谱成像与深度学习架构的智能传感平台，用于快速化学成像	提出了一种基于补丁的空间-光谱策略，通过自定义的多注意力3D卷积神经网络（带残差连接）有效补偿了宽波段可见-近红外光谱的低化学特异性	摘要中未明确提及局限性	实现微观材料快速、非破坏性、高精度的化学成像与分类	微塑料（聚苯乙烯和聚甲基丙烯酸甲酯）及多种金属氧化物	计算机视觉	NA	可见-近红外微高光谱成像	3D卷积神经网络	高光谱图像	8种化学物质	PyTorch	多注意力3D卷积神经网络（带残差连接）	准确率	NA
6760	2026-06-15	Bioinspired Keratin-Based Eutectic Hydrogels for Intelligent Health Monitoring and Photothermal Therapy 2026-Mar-18, ACS applied materials & interfaces IF:8.3Q1 DOI:10.1021/acsami.5c24539 PMID:41783971	研究论文	本文合成了一种基于角蛋白的低共熔水凝胶，用于智能健康监测和光热治疗	通过一锅法合成PDA@Ag/PAA/PSBMA/FK低共熔水凝胶，兼具高机械强度、优异传感性能、自修复能力和监测-治疗闭环功能	未提及实际临床验证和长期稳定性测试	开发集高机械强度、优异传感性能、自修复能力和监测治疗功能于一体的表皮传感器	PDA@Ag/PAA/PSBMA/FK低共熔水凝胶及其在人体关节运动监测和光热治疗中的应用	机器学习	手腕疾病	光热治疗	深度学习	运动信号	未提及	NA	NA	拉伸性、离子电导率、传感范围	NA