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
7041	2026-01-08	Development and validation of deep learning for predicting the growth of ovarian cancer organoids 2026-Jan-05, Chinese medical journal IF:7.5Q1 DOI:10.1097/CM9.0000000000003575 PMID:40709801	研究论文	本研究开发并验证了一种基于深度学习的可解释模型，用于预测卵巢癌类器官的生长结果	首次应用深度学习模型预测卵巢癌类器官的生长结果，并采用梯度加权类激活映射（Grad-CAM）进行可解释性分析	研究样本量有限，且仅针对卵巢癌类器官，模型泛化能力有待进一步验证	开发可预测卵巢癌类器官培养结果的深度学习模型，以提高类器官培养的成功率和临床实用性	卵巢癌类器官的纵向显微镜图像	计算机视觉	卵巢癌	纵向显微镜成像	CNN, Transformer	图像	517个卵巢癌类器官液滴（训练集325，验证集88，测试集104），外加179个多中心样本用于前瞻性验证	PyTorch	ResNet18, VGG11, ConvNeXt v2, Swin Transformer v2	AUC, Brier分数, 校准曲线, 决策曲线净收益	NA
7042	2026-01-08	Deep Learning-Based Acceleration in MRI: Current Landscape and Clinical Applications in Neuroradiology 2026-Jan-05, AJNR. American journal of neuroradiology DOI:10.3174/ajnr.A8943 PMID:40721279	综述	本文综述了深度学习在加速磁共振成像（MRI）中的当前应用，特别是在神经放射学领域的临床实践	探讨了深度学习图像重建（DLBIR）技术如何从2D到3D采集的演进，结合自监督学习的进展，以在减少扫描时间的同时保持或提升图像质量	存在跨扫描器和成像条件的泛化性挑战、对伪影的敏感性、病理表征可能被改变，以及供应商特定闭源算法的训练数据、底层算法和临床验证信息有限	回顾深度学习加速MRI的技术现状、临床应用及未来趋势	神经放射学中的MRI图像	医学影像	NA	深度学习图像重建（DLBIR）	深度学习模型	图像	NA	NA	NA	图像质量、病变显著性、噪声抑制、诊断准确性	NA
7043	2026-01-08	Enhanced Neurovascular Imaging Using Ultra-High-Resolution CT and Deep Learning-Based Image Reconstruction 2026-Jan-05, AJNR. American journal of neuroradiology DOI:10.3174/ajnr.A8964 PMID:41436283	研究论文	本研究评估了基于深度学习的图像重建在超高清CT神经血管成像中的诊断优势	首次将深度学习重建算法应用于超高清CT神经血管成像，并与标准混合迭代重建进行对比	单中心回顾性研究，样本量有限，仅使用特定供应商的深度学习算法	评估深度学习重建在神经血管成像中的诊断效益	100名因急性神经症状接受颅脑CT和CTA检查的患者	医学影像分析	脑血管疾病	CTA, 超高清CT, 深度学习图像重建	深度学习算法	CT图像	100名患者	Matlab	供应商特定的深度学习算法	SNR, CNR, 斜率评估, 图像质量评分	NA
7044	2026-01-05	YOLO-based deep learning framework for real-time multi-class plant health monitoring in precision agriculture 2026-Jan-03, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-29132-w PMID:41484288	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
7045	2026-01-08	Beyond peak accuracy: a stability-centric framework for reliable multimodal student engagement assessment 2026-Jan-02, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-31215-7 PMID:41484417	研究论文	本研究提出了一种多模态学生参与度评估框架，通过类别感知损失函数、时间数据增强和异质集成等策略，解决了类别不平衡、模型不稳定性和可解释性有限的问题	引入了一个以稳定性为中心的框架，结合类别感知损失函数、时间数据增强、异质集成和基于SHAP的可解释性分析，以提升评估的可靠性和鲁棒性	未明确提及具体的数据集限制或外部验证的不足	开发一个可靠且稳定的多模态学生参与度评估系统，用于技术增强学习	学生参与度	机器学习	NA	多模态数据融合	CNN, 集成学习	多模态数据（可能包括视频、音频等）	NA	NA	ResNet, Inception, MCNN, TimeCNN	准确率, 宏平均F1分数	NA
7046	2026-01-08	Area detection improves the person-based performance of a deep learning system for classifying the presence of carotid artery calcifications on panoramic radiographs 2026-Jan, Oral radiology IF:1.6Q3 DOI:10.1007/s11282-025-00843-0 PMID:40694246	研究论文	本研究开发并比较了两种结合区域检测功能的深度学习系统，用于在全景X光片上分类颈动脉钙化，并评估其基于个体的诊断性能	引入了区域检测功能（先验或同时）到深度学习系统中，以提升基于个体的颈动脉钙化分类性能，与直接使用整张全景图像的方法相比显示出显著改进	研究样本量相对有限（580张全景X光片），且未详细讨论模型在不同人群或设备间的泛化能力	开发并评估深度学习系统在全景X光片上诊断颈动脉钙化的性能，特别关注区域检测对基于个体分类的影响	来自290名患者（有颈动脉钙化）和290名对照者（无颈动脉钙化）的580张全景X光片	计算机视觉	心血管疾病	全景X光成像	CNN	图像	580张全景X光片（来自580名个体）	NA	GoogLeNet, YOLOv7	AUC	NA
7047	2026-01-08	Deep learning model for automated segmentation of sphenoid sinus and middle skull base structures in CBCT volumes using nnU-Net v2 2026-Jan, Oral radiology IF:1.6Q3 DOI:10.1007/s11282-025-00848-9 PMID:40748555	研究论文	本研究开发了一种基于nnU-Net v2的深度学习模型，用于在锥形束计算机断层扫描（CBCT）体积中自动分割蝶窦和中颅底解剖结构，并评估了模型的性能	首次应用nnU-Net v2深度学习模型于CBCT体积中蝶窦及中颅底结构的自动分割，实现了高精度的分割性能	模型在中颅底其他孔洞结构的分割上表现有限，需要进一步优化	开发并评估一个用于CBCT影像中蝶窦及中颅底解剖结构自动分割的深度学习模型	蝶窦及中颅底解剖结构，包括蝶窦、圆孔和翼管	计算机视觉	NA	锥形束计算机断层扫描（CBCT）	深度学习	图像	99个CBCT扫描	nnU-Net v2	nnU-Net	准确率, 精确率, 召回率, Dice系数, 95% Hausdorff距离, 交并比, AUC	NA
7048	2026-01-08	Evaluation of deep learning-based segmentation models for carotid artery calcification detection in panoramic radiographs 2026-Jan, Oral radiology IF:1.6Q3 DOI:10.1007/s11282-025-00858-7 PMID:40931257	研究论文	本研究评估了基于深度学习的YOLO分割模型在曲面断层片中检测颈动脉钙化的有效性，并比较了不同YOLO模型的性能	首次在颈动脉钙化检测中系统比较了YOLOv5x-seg、YOLOv8x-seg和YOLOv11x-seg三种分割模型的性能，并探讨了患者性别与钙化存在的关联	研究数据集规模有限（仅652张标注图像），需要更大、更多样化的数据集来验证模型的泛化能力和有效性	评估人工智能辅助分割方法在曲面断层片中检测颈动脉钙化的效果，并进行流行病学关联分析	曲面断层片中的颈动脉钙化区域	计算机视觉	心血管疾病	深度学习图像分割	YOLO	图像	30,883张曲面断层片扫描，其中652张有颈动脉钙化特征（共1,086个标注）	NA	YOLOv5x-seg, YOLOv8x-seg, YOLOv11x-seg	精确度, 准确度, F1分数, 灵敏度	NA
7049	2026-01-08	Spatial distribution prediction and scale effect analysis of urban daytime noise based on remote sensing images: a case study of Chengdu 2026-Jan-01, Journal of environmental management IF:8.0Q1 DOI:10.1016/j.jenvman.2025.128379 PMID:41422570	研究论文	本研究基于高分辨率遥感影像和深度学习模型，预测成都市白天噪声的空间分布并分析尺度效应	首次将高分辨率遥感影像与ResNet和ViT架构的端到端深度学习模型结合，用于预测城市白天噪声分布，并通过多尺度融合实验和傅里叶谱分析揭示了2米分辨率的最优性能及其物理机制	研究仅针对成都市，未考虑其他城市或不同气候条件；多尺度融合实验未带来显著性能提升，可能受限于数据冗余或冲突	探索基于遥感影像的城市道路交通噪声高效监测方法，分析不同空间分辨率对预测性能的影响	成都市整个城市区域的白天噪声分布	计算机视觉	NA	遥感影像分析	CNN, Transformer	图像	NA	NA	ResNet, ViT	预测精度	NA
7050	2026-01-08	The Evolving Landscape of Urology in the Era of Artificial Intelligence: An Update of Clinical Applications and Emerging Innovations 2026-Jan, Mymensingh medical journal : MMJ PMID:41474926	综述	本文更新了人工智能在泌尿外科领域的临床应用和新兴创新，涵盖诊断成像、良性疾病、泌尿肿瘤、手术和患者监测等方面	强调了人工智能在泌尿外科中的最新进展，包括通过尿液液体活检进行早期疾病检测、基于AI的计算活检直接从H&E染色切片预测基因组标记，以及未来如通用人工智能和联邦学习等创新方向	数据多样性不足和临床整合存在限制，同时面临算法偏见和数据隐私等伦理挑战	综述人工智能在泌尿外科领域的应用现状、临床价值及未来发展趋势	泌尿外科疾病，包括良性泌尿系统疾病（如输尿管结石、良性前列腺增生）和泌尿系统肿瘤（如前列腺癌、肾细胞癌、膀胱癌）	数字病理学	前列腺癌	机器学习, 深度学习	NA	图像, 液体活检, H&E染色切片	NA	NA	NA	准确率, AUC, 敏感性	NA
7051	2026-01-08	Validation of a Deep Learning U-Net Algorithm for Multistructure Segmentation of Infrarenal Abdominal Aortic Aneurysms including Lumen, Thrombus, and Calcifications 2026, EJVES vascular forum IF:1.4Q3 DOI:10.1016/j.ejvsvf.2025.11.001 PMID:41488250	研究论文	本研究验证了一种基于深度学习的U-Net算法，用于自动分割腹主动脉瘤的多个结构，包括管腔、血栓和钙化	开发了一种全自动深度学习算法，能够同时分割腹主动脉瘤的管腔、血栓和钙化，为数字孪生生成提供优化方案	外部验证仅基于48个CT血管造影扫描，样本量相对较小	验证一种新的全自动深度学习主动脉分割算法，用于优化数字孪生生成	腹主动脉和髂动脉的管腔、侧支动脉、腔内血栓和壁钙化	数字病理	心血管疾病	CT血管造影	CNN	图像	训练集1280个CT血管造影扫描（1000个预训练，280个微调），外部验证集48个扫描	NA	U-Net	Dice相似系数，平均表面距离	NA
7052	2026-01-08	Deep Learning Model for Predicting Operative Mortality After Total Gastrectomy: Analysis of the Japanese National Clinical Database (NCD) 2026-Jan, Annals of gastroenterological surgery IF:2.9Q2 DOI:10.1002/ags3.70067 PMID:41488848	研究论文	本研究利用日本国家临床数据库（NCD）的大数据，开发了一个深度学习模型，用于预测全胃切除术后的手术死亡率	首次利用NCD大数据构建深度学习模型来预测全胃切除术后的手术死亡率，并采用了四层、5217个变量的复杂模型结构	模型准确性有待提高，需要引入与术后并发症相关或传统方法无法分析的新变量	开发一个深度学习预测模型，用于术前基于患者预期手术风险进行分层，以降低全胃切除术后的死亡率	2018年1月至2019年12月期间在日本国家临床数据库中注册的、年龄18岁及以上、因胃癌接受全胃切除术的患者	机器学习	胃癌	NA	深度学习模型	结构化临床数据（包括年龄、性别、既往病史、术前血液检查结果、肿瘤特征等）	14,980例（其中11,980例用于训练，3,000例用于验证）	TensorFlow, Keras	四层神经网络	C统计量（AUC）	NA
7053	2026-01-08	Advancing biological taxonomy in the AI era: deep learning applications, challenges, and future directions 2026-Jan, Science China. Life sciences DOI:10.1007/s11427-025-3074-8 PMID:41136689	综述	本文回顾了生物分类学在人工智能时代的发展，重点探讨了深度学习在图像、声音、基因序列分类及物种性状解析中的应用、挑战与未来方向	系统梳理了生物分类学从形态学、分子生物学到人工智能驱动的三个阶段，首次提出将基因组视为“语言”的基础模型可能为物种界定提供更根本的数据驱动基础，并强调因果感知模型的整合可能带来变革	面临数据质量、算法鲁棒性、参考库完整性、模型透明度及共享标准等多重挑战，且AI与分类学的深度融合可能导致核心分类概念的演变，需谨慎引导	探讨人工智能（特别是深度学习）在生物分类学中的应用潜力、当前挑战及未来发展方向	生物分类学的方法论与技术体系	自然语言处理, 计算机视觉, 机器学习	NA	深度学习, 基础模型	基础模型	图像, 音频, 基因序列, 文本	NA	NA	NA	NA	NA
7054	2026-01-08	Bioprocess modeling and optimization in composting of hazelnut processing wastes and municipal solid waste: Type 1 fuzzy regression, neural network based approaches and genetic algorithm 2026-Jan-01, Journal of environmental management IF:8.0Q1 DOI:10.1016/j.jenvman.2025.128254 PMID:41386011	研究论文	本研究开发了一种混合模型，用于预测和优化榛子加工废弃物与城市固体废物堆肥过程中的堆肥成熟度	提出了一种结合模糊回归、神经网络和深度学习策略的混合模型，能够同时建模线性和非线性关系，处理过程不确定性，并具备现有文献中建模工具所不具备的优越特性	未明确说明实验样本的具体数量，且模型性能仅在特定废弃物组合下验证	通过机器学习模型优化有机废弃物堆肥过程，提高堆肥效率和质量	榛子壳、榛子壳与城市固体废物的混合堆肥过程	机器学习	NA	堆肥过程监测（温度、pH、C/N、水分含量、NH/NO、发芽指数）	混合模型（模糊回归、神经网络、深度学习）	过程参数数据（温度、pH、C/N等）	未明确说明具体样本数量，但提及使用有限实验数据	NA	神经网络（具体架构未指定）	比例误差（低于5%）、期望水平（95%以上）	NA
7055	2026-01-08	Detection of Mycobacterium tuberculosis in Ziehl-Neelsen Stained Sputum Smear Specimens Using Deep Learning Techniques 2026-Jan, APMIS : acta pathologica, microbiologica, et immunologica Scandinavica IF:2.2Q3 DOI:10.1111/apm.70138 PMID:41494997	研究论文	本研究探讨了深度学习技术在Ziehl-Neelsen染色痰涂片标本中检测结核分枝杆菌的有效性	应用多种迁移学习模型（如DenseNet201、ResNet101V2、Xception等）进行结核分枝杆菌的自动检测，其中InceptionV3和Xception模型在所有评估指标上达到99.00%的高性能	未明确说明样本来源的多样性、模型在临床环境中的泛化能力测试以及计算资源的具体需求	评估深度学习模型在基于显微镜检查的结核病诊断中的性能，并探索其在提高敏感性和可用性方面的改进	Ziehl-Neelsen染色的痰涂片标本中的抗酸杆菌（AFB）	计算机视觉	结核病	抗酸染色（Ziehl-Neelsen染色）	CNN	图像	NA	NA	DenseNet201, ResNet101V2, Xception, InceptionResNetV2, InceptionV3	准确率, 召回率, 精确率, F1分数	NA
7056	2026-01-08	Attention-driven framework to segment renal ablation zone in posttreatment CT images: a step toward ablation margin evaluation 2026-Jan, Journal of medical imaging (Bellingham, Wash.) DOI:10.1117/1.JMI.13.1.014001 PMID:41497560	研究论文	本文提出了一种基于注意力机制的深度学习框架，用于在治疗后CT图像中分割肾脏消融区，以辅助消融边缘评估	首次使用并行CT图像进行基于深度学习的肾脏消融区分割，并引入了注意力机制增强U-Net架构以提升分割精度	数据集规模较小（仅76名患者），且分割精度（如DSC为0.70）和召回率（0.73）仍有提升空间，可能影响在多样化临床场景中的泛化能力	开发并评估一种准确的深度学习工作流程，用于从肾脏CT图像中分割肾脏消融区，以支持治疗评估	肾脏消融区（RAZ）在治疗后CT图像中的分割	数字病理学	肾细胞癌	CT成像	CNN	3D CT图像	76名患者的注释肾脏消融区CT图像	NA	注意力增强的U-Net	准确率, 精确率, 召回率, DSC, Jaccard系数, 特异性, 豪斯多夫距离, 平均绝对边界距离	NA
7057	2026-01-08	Augmented intelligence for multimodal virtual biopsy in breast cancer using generative artificial intelligence 2025-Dec-26, Journal of biomedical informatics IF:4.0Q2 DOI:10.1016/j.jbi.2025.104971 PMID:41456845	研究论文	本研究提出了一种基于生成式人工智能的多模态、多视图深度学习框架，用于乳腺癌虚拟活检，通过整合全视野数字乳腺X线摄影和对比增强能谱乳腺X线摄影图像，实现乳腺病变的良恶性非侵入性分类	引入基于CycleGAN的生成模型合成缺失的CESM图像，以解决多模态数据不完整问题，并采用两阶段晚期融合策略加权整合视图和模态特异性恶性概率	随着合成CESM图像比例增加，分类性能有所下降，且研究依赖于特定数据集，可能限制泛化能力	开发一种非侵入性乳腺癌虚拟活检系统，通过多模态图像融合提升乳腺病变分类准确性	乳腺病变（恶性或良性）的全视野数字乳腺X线摄影和对比增强能谱乳腺X线摄影图像	计算机视觉	乳腺癌	全视野数字乳腺X线摄影，对比增强能谱乳腺X线摄影	CNN, GAN	图像	未明确指定样本数量，但使用了扩展的CESM@UCBM数据集	PyTorch（基于CycleGAN的常见实现框架）	ResNet18, ResNet50, VGG16, CycleGAN	AUC, G-mean, MCC, 峰值信噪比, 结构相似性指数	未明确指定，但通常涉及GPU计算资源
7058	2026-01-08	Deep learning predicts haematopoietic stem cell ageing from 3D chromatin images 2025-Dec-15, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.64898/2025.12.11.693143 PMID:41473290	研究论文	本研究提出了一种基于卷积神经网络的可解释深度学习模型ChromAgeNet，用于从3D染色质图像预测造血干细胞衰老	首次利用深度学习从3D染色质图像中量化预测造血干细胞衰老，并识别出染色质熵、外周异染色质和染色质凝聚体等预测标志物	模型性能（AUROC 0.77 ± 0.03）仍有提升空间，且目前仅在小鼠HSCs上验证	量化造血干细胞衰老过程，开发用于衰老预测和药物筛选的工具	小鼠造血干细胞（HSCs）	数字病理学	老年疾病	3D显微镜成像，DAPI染色	CNN	图像	未明确指定样本数量，但使用年轻和年老小鼠HSCs的3D图像数据集	未明确指定，但基于卷积神经网络	ChromAgeNet（自定义CNN架构）	AUROC	NA
7059	2026-01-08	Prediction model for the risk of vitreous haemorrhage after vitrectomy combined with intraocular injection for the treatment of proliferative diabetic retinopathy 2025-Dec-09, Photodiagnosis and photodynamic therapy IF:3.1Q2 DOI:10.1016/j.pdpdt.2025.105313 PMID:41381021	研究论文	本研究开发了一种轻量级多模态深度学习模型，用于准确预测增殖性糖尿病视网膜病变患者玻璃体切除联合眼内药物治疗后玻璃体腔出血的风险	整合超广角荧光素血管造影图像和临床数据，构建轻量级多模态深度学习模型，在预测术后玻璃体腔出血风险方面表现出高准确性和良好的可解释性	回顾性研究设计，样本量有限（1318只眼），外部验证集规模较小（264只眼）	开发预测模型以评估增殖性糖尿病视网膜病变患者术后玻璃体腔出血风险	增殖性糖尿病视网膜病变患者	数字病理学	糖尿病视网膜病变	超广角荧光素血管造影	深度学习	图像, 临床数据	1318只眼（来自968名患者），外部测试集264只眼	NA	EfficientNet-V2, 多层感知机	AUROC, 精确率-召回率曲线下面积, 准确率, Brier分数, 校准斜率, 校准截距	NA
7060	2026-01-08	Comment on association of peripheral immune markers with brain age and dementia risk estimated using deep learning methods 2025-Dec-04, International journal of surgery (London, England) DOI:10.1097/JS9.0000000000004275 PMID:41494186	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA