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
7621	2026-03-09	Real-time intraoperative depth estimation in transsphenoidal surgery using deep learning: A feasibility study 2026-May, Journal of clinical neuroscience : official journal of the Neurosurgical Society of Australasia IF:1.9Q4 DOI:10.1016/j.jocn.2026.111910 PMID:41691750	研究论文	本研究探索了使用预训练的深度学习模型DINOv2，在经蝶窦内镜手术视频中实时进行深度估计的可行性	首次将DINOv2模型应用于经蝶窦内镜手术的实时深度估计，无需特殊内窥镜设备即可生成三维深度信息	深度预测与手动分割的阈值未标准化，半定量验证结果需谨慎解读，DICE相似性指数均值仅为0.48	探索深度学习在神经外科内镜手术中增强深度感知和术中定向能力的应用潜力	经蝶窦内镜手术视频（来自8例手术）及从中随机选取的488张图像	计算机视觉	垂体腺瘤, 颅咽管瘤, 脊索瘤, 脑膜瘤	内镜视频采集	深度学习模型	视频, 图像	8例经蝶窦内镜手术视频，488张随机选取的图像	NA	DINOv2	DICE相似性指数	NA
7622	2026-03-09	Harnessing angular geometry in deep learning for protein-ligand binding affinity prediction 2026-May-01, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2026.109282 PMID:41691876	研究论文	本文提出了一种利用角几何特征进行蛋白质-配体结合亲和力预测的深度学习方法	引入角几何特征作为结合相互作用的关键描述符，替代了传统资源密集型的3D网格或体素化表示	未明确讨论模型对特定蛋白质-配体复合物类型的泛化能力或计算效率的详细比较	提高蛋白质-配体结合亲和力预测的准确性和效率，以支持基于结构的药物设计	蛋白质-配体复合物	机器学习	NA	角几何特征提取	全连接神经网络	角几何特征	基于CASF-2016及其他四个基准数据集	NA	Angle-Aware Predictor (AAP)	相关系数 (R), 均方根误差 (RMSE), 平均绝对误差 (MAE), 标准差 (SD), 一致性指数 (CI)	NA
7623	2026-03-09	Linking hypolimnion to epilimnion in a stratified arctic lake: Machine learning-based estimation of hypolimnetic water quality from epilimnetic measurements 2026-Apr-15, Water research IF:11.4Q1 DOI:10.1016/j.watres.2026.125367 PMID:41650621	研究论文	本研究开发并比较了五种机器学习模型，利用北极湖泊的表层（变温层）水质测量数据来估算深层（均温层）的水质参数	首次将机器学习方法应用于北极分层湖泊，利用易于获取的表层水质数据来估算难以直接监测的深层水质，提供了一种近乎实时的低成本监测方案	研究基于单一监测站的长时序数据，模型在空间泛化性和其他湖泊的适用性有待验证	开发一种实用、近实时且成本效益高的方法，用于评估北极分层湖泊的深层水质	芬兰伊纳里湖的深层（均温层）水质参数，包括总氮、总磷和溶解氧	机器学习	NA	NA	人工神经网络, 随机森林, 极端梯度提升, 支持向量回归, Kolmogorov-Arnold网络	水质测量数据	1979年至2022年在单一监测站收集的长期数据集	NA	NA	纳什-萨特克利夫效率, 归一化平均绝对误差, 决定系数	NA
7624	2026-03-09	Systematic multi-component profiling of Xiangju Rupining Capsule via online comprehensive two-dimensional liquid chromatography-quadrupole time-of-flight mass spectrometry coupled with stepwise acquisition workflow and multivariate data mining 2026-Apr-12, Journal of chromatography. A DOI:10.1016/j.chroma.2026.466831 PMID:41734484	研究论文	本文开发了一种结合深度学习辅助分类、优选离子列表引导采集和分子网络可视化分析的逐步采集工作流，用于系统表征香菊乳宁胶囊的化学成分	创新点在于整合了深度学习质量缺陷过滤器生成优选离子列表，采用数据依赖性和数据独立性逐步采集模式，结合多源分类分子网络，提高了复杂天然产物成分分析的灵敏度和通量	NA	系统表征香菊乳宁胶囊的化学成分	香菊乳宁胶囊	分析化学	NA	在线二维液相色谱-四极杆飞行时间质谱	深度学习	质谱数据	NA	NA	深度学习质量缺陷过滤器	NA	NA
7625	2026-03-09	A deep learning method for diagnosis of oral potentially malignant disorders 2026-Apr, Journal of dentistry IF:4.8Q1 DOI:10.1016/j.jdent.2025.106138 PMID:41016582	研究论文	本研究开发并验证了一种用于诊断口腔潜在恶性病变的两阶段深度学习方法，并与不同资历的临床医生进行了性能比较	提出了一种两阶段深度学习方法，分别用于区分口腔潜在恶性病变与其他口腔黏膜病变以及分类特定亚型，并在外部多中心数据集上验证了其泛化能力	未明确说明模型的具体架构细节和计算资源使用情况，且样本量虽大但可能仍存在数据偏差	开发并验证一种基于深度学习的口腔潜在恶性病变诊断方法，并评估其作为临床决策支持工具的效用	口腔潜在恶性病变的临床图像	数字病理学	口腔潜在恶性病变	深度学习	CNN	图像	内部数据集3305例，外部多中心数据集1756例	NA	NA	F1分数	NA
7626	2026-03-09	3D Automated Segmentation of Bronchial Abnormalities on Ultrashort Echo Time MRI: A Quantitative MR Outcome in Cystic Fibrosis 2026-Apr, Journal of magnetic resonance imaging : JMRI IF:3.3Q1 DOI:10.1002/jmri.70196 PMID:41328895	研究论文	开发了一种用于在超短回波时间MRI上分割囊性纤维化支气管异常的深度学习系统，并评估其在接受CFTR调节剂治疗患者中的临床相关性	首次将深度学习应用于UTE-MRI上囊性纤维化支气管异常的自动分割，提供了一种无辐射的定量监测方法	研究为回顾性设计，样本量有限（166名患者），且依赖于专家精修分割作为金标准	开发一个深度学习系统，用于在UTE-MRI上分割囊性纤维化支气管异常，并评估其临床相关性	囊性纤维化患者的支气管异常，包括支气管扩张、壁增厚和黏液	数字病理	囊性纤维化	超短回波时间MRI	深度学习	3D MRI图像	166名囊性纤维化患者（训练集97例，测试集25例，独立临床验证队列44例）	NA	RiSeNet	归一化表面Dice, 中心线Dice	NA
7627	2026-03-09	Deep Learning for Differentiating Benign From Malignant Bile Duct Dilation on MRCP: Development and Prospective Evaluation of an Xception-Logistic Regression Ensemble Model 2026-Apr, Journal of magnetic resonance imaging : JMRI IF:3.3Q1 DOI:10.1002/jmri.70200 PMID:41348562	研究论文	本文开发并前瞻性评估了一种基于Xception和逻辑回归的集成模型，用于在MRCP图像上区分良恶性胆管扩张	提出了一种结合深度学习模型Xception与逻辑回归的集成策略，用于自动化、客观地评估胆管扩张的良恶性，并在前瞻性队列中验证了其与放射科医生相当的性能	研究为回顾性和前瞻性设计，样本量相对有限（回顾性378例，前瞻性60例），且良性病例进行了下采样以平衡类别分布，可能影响模型泛化能力	构建和评估基于MRCP图像的深度学习模型及集成策略，以准确识别良恶性胆管扩张	胆管扩张患者	计算机视觉	胆管疾病	磁共振胰胆管成像	CNN, 集成模型	图像	回顾性队列378例（来自两个机构），前瞻性队列60例	NA	Xception	AUC, 准确率, 灵敏度, 特异性	NA
7628	2026-03-09	Deep Learning-Based Brainstem Segmentation and Multi-Class Classification for Parkinsonian Syndrome 2026-Apr, Journal of magnetic resonance imaging : JMRI IF:3.3Q1 DOI:10.1002/jmri.70215 PMID:41439587	研究论文	本研究开发并验证了一种结合深度学习脑干分割与机器学习分类的两步算法，用于自动分割脑干亚结构并基于体积测量对帕金森综合征进行多类别分类	提出了一种结合深度学习脑干分割与机器学习分类的两步算法，实现了对帕金森综合征的自动鉴别，并在内部和外部数据集上进行了验证	研究为回顾性设计，且临床验证有限，未来需要更多前瞻性研究和更大样本量的验证	开发并验证一种自动分割脑干亚结构并分类帕金森综合征的深度学习算法	内部数据集包含300名正常认知受试者用于分割，513名受试者用于分类；外部数据集包含82名受试者	数字病理学	帕金森综合征	3D梯度回波T1加权序列	深度学习, 机器学习	MRI图像	内部数据集：300名正常认知受试者用于分割，513名受试者用于分类；外部数据集：82名受试者	NA	NA	Dice相似系数, 受试者工作特征曲线下面积	NA
7629	2026-03-09	Deep Learning for Ultrasound-Based Auxiliary Diagnosis of Emergency Ascites 2026-Apr, Ultrasound in medicine & biology DOI:10.1016/j.ultrasmedbio.2025.11.665 PMID:41483985	研究论文	本研究开发了一种基于Transformer的模型，用于在FAST超声图像中自动检测腹腔游离液体，并评估其在辅助非专业操作者中的可行性	首次将基于Transformer的模型应用于FAST超声图像的自动检测，并整合了分割与分类模块，显著提升了非专业操作者的检测准确性	研究为回顾性设计，且外部验证仅来自单一中心，可能影响模型的泛化能力	开发并验证一种基于深度学习的自动化工具，以辅助急诊腹腔积液的超声诊断	FAST超声图像（包含腹腔游离液体的阳性图像与无液体的阴性图像）	计算机视觉	腹腔积液（急诊创伤相关）	超声成像（FAST）	Transformer	图像	内部数据集：1829张阳性图像和303张阴性图像；外部验证集：848张图像（424阳性/424阴性）	NA	Transformer（整合分割与分类模块）	IoU, Dice系数, 像素准确率, 准确率, 灵敏度, 特异性, AUC	NA
7630	2026-03-09	DCDGNet: Dual-frequency cross-feature diffusion GAN for single fusion sonar image generation in exposed subsea pipeline inspection 2026-Apr, Marine pollution bulletin IF:5.3Q1 DOI:10.1016/j.marpolbul.2026.119289 PMID:41534269	研究论文	本文提出了一种双频交叉特征扩散生成对抗网络（DCDGNet），用于在海底裸露管道检测中生成单张融合声呐图像，以缓解数据稀缺问题	提出DCDGNet模型，能够从单张图像生成多样化的融合声呐图像样本，并引入频率分解以避免空间建模伪影，同时设计了三个关键模块（DF-CTFM、DF-CEM、FDM）和标签同步机制实现自动标注	NA	提高海底裸露管道检测的准确性，减少海洋污染风险	海底裸露管道	计算机视觉	NA	多波束回声测深仪（MBES）和侧扫声呐（SSS）融合	GAN	图像	NA	NA	DCDGNet, UNet++	Fréchet Inception Distance（FID）, Kernel Inception Distance（KID）, Inception Score（IS）	NA
7631	2026-03-09	Segmentation of the upper airway using deep learning - nnUNet 2026-Apr, Journal of dentistry IF:4.8Q1 DOI:10.1016/j.jdent.2026.106507 PMID:41544837	研究论文	本研究评估了基于深度学习的框架在CBCT和CT数据集上自动分割整个上气道的性能	采用多源训练方法和nnUNet框架，实现了跨机构、跨成像模态（CBCT/CT）、跨年龄段（成人与儿童）及术前术后扫描的鲁棒且高效的上气道自动3D分割	验证数据仅来自印度一家机构的CBCT扫描，可能未完全覆盖所有临床场景的泛化性	开发自动化工具以支持临床决策和研究，实现上气道的精确、一致且高效的3D分析	上气道	数字病理	NA	CBCT, CT	深度学习	3D图像	220个多源3D图像（CBCT和CT），来自加拿大、智利和法国的机构，涵盖成人与儿童扫描及术前术后扫描；额外使用印度一家机构的CBCT扫描进行验证	nnUNet	nnUNet-155	Dice系数, 绝对体积差异	NA
7632	2026-03-09	Sheep face identification using multi-model deep learning evaluation and ensemble learning 2026-Apr, Annals of anatomy = Anatomischer Anzeiger : official organ of the Anatomische Gesellschaft DOI:10.1016/j.aanat.2026.152805 PMID:41698442	研究论文	本研究通过重建绵羊面部数据集，系统评估了多种深度学习架构及集成策略，用于个体绵羊识别	首次系统比较了16种现代深度学习架构在绵羊面部识别中的性能，并提出了三种集成学习方法，其中堆叠集成方法取得了最佳识别效果	数据集规模有限（172只绵羊），未来需扩展数据集并提升在不同农场环境下的鲁棒性	开发基于深度学习的个体绵羊面部识别系统，以替代传统识别方法	绵羊面部图像	计算机视觉	NA	图像数据增强	CNN	图像	172只绵羊的1680张原始面部图像，经数据增强后扩展至14810张图像	TensorFlow, Keras	EfficientNetB0, EfficientNetB1, EfficientNetB2, EfficientNetB3, EfficientNetB5, DenseNet121, DenseNet169, DenseNet201, MobileNetV2, MobileNetV3-Small, MobileNetV3-Large, ResNet50, InceptionV3, NASNetMobile, Xception, VGG16	准确率	NA
7633	2026-03-09	Deep Learning Segmentation of Pectoralis Muscle Volume at CT and Comparison with Pectoralis Muscle Area in COPD 2026-Apr, Radiology. Cardiothoracic imaging DOI:10.1148/ryct.250060 PMID:41784492	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的CT图像胸肌体积分割模型，并比较了胸肌面积与胸肌体积在慢性阻塞性肺疾病相关结果中的差异	首次开发了用于CT图像胸肌体积分割的深度学习模型，并系统比较了胸肌体积与胸肌面积在COPD患者中的可重复性和临床关联性	研究为回顾性分析，外部验证数据集规模较小，且仅基于单一队列数据	开发胸肌体积的自动分割方法并评估其在COPD中的临床应用价值	慢性阻塞性肺疾病患者及健康对照者的CT扫描图像	数字病理学	慢性阻塞性肺疾病	CT扫描	深度学习	医学影像	训练集96例、验证集16例、内部测试集32例、外部测试集32例，总样本量1235例（COPD患者634例，非COPD患者601例）	NA	U-Net	Dice相似系数	NA
7634	2026-03-09	Efficient quality classification of pretreated and dehydrated carrots using feature selection and intelligent models 2026-Mar-30, Journal of the science of food and agriculture IF:3.3Q2 DOI:10.1002/jsfa.70413 PMID:41454427	研究论文	本研究利用可见-近红外反射光谱和人工智能技术，对经过不同预处理和脱水处理的胡萝卜片进行质量分类	结合递归特征消除与极端梯度提升进行特征选择，并比较了19种人工智能模型在胡萝卜脱水产品分类中的性能	未提及模型在更大规模或不同品种胡萝卜上的泛化能力，以及实际工业环境中的应用验证	开发高效、非破坏性的方法来分类预处理和脱水胡萝卜的质量	经过超声波、蔗糖、阿拉伯胶和微波预处理，并在不同微波功率和真空压力下脱水的胡萝卜切片	机器学习	NA	可见-近红外反射光谱	多层感知机, 支持向量机, 卷积神经网络	光谱数据	未明确说明具体样本数量，但涉及多种预处理和脱水条件组合下的胡萝卜切片	NA	NA	准确率, 测试时间	NA
7635	2026-03-09	Living on the flood line: Constructing and validating a combined multidimensional resilience index for rural riverine floodplain communities 2026-Mar-10, The Science of the total environment DOI:10.1016/j.scitotenv.2026.181581 PMID:41734704	研究论文	本研究提出了一种结合多维指标与深度学习的综合方法，构建并验证了面向农村河漫滩社区的复合多维韧性指数（CMRI）	整合了基于专家的多准则决策分析、数据驱动的主轴因子分析、蒙特卡洛指数构建与深度学习预测验证，并引入了空间显式的可解释人工智能（XAI）支持	研究区域仅限于布拉马普特拉河流域的49个联合区，可能限制了结果的普适性；依赖于56个主观与客观指标，数据收集与质量可能影响指数精度	开发一个透明、严谨且统计稳健的社区级韧性评估框架，以支持洪水风险缓解与环境规划	孟加拉国布拉马普特拉河流域的49个农村河漫滩社区（联合区）	机器学习	NA	多准则决策分析、主轴因子分析、蒙特卡洛模拟、深度学习、可解释人工智能（XAI）	深度神经网络	地理空间数据、多维指标数据（社会文化、经济、物理基础设施、组织制度、水力、生态）	1000个地理参考观测点，涵盖49个联合区	未明确指定（可能包含TensorFlow/PyTorch等）	DR-DNN（深度残差深度神经网络？文中未明确全称）	AUC（曲线下面积）、准确率	未明确指定
7636	2026-03-09	Machine learning applications for anterior cruciate ligament injury prediction and rehabilitation in sports: A scoping review with evidence synthesis 2026-Mar-07, Knee surgery, sports traumatology, arthroscopy : official journal of the ESSKA DOI:10.1002/ksa.70374 PMID:41793229	综述	本文是一篇范围综述，旨在梳理和综合机器学习在前交叉韧带损伤预测、康复监测及重返运动决策支持中的应用证据	首次通过范围综述系统性地综合了机器学习在ACL损伤全周期管理（从风险预测到重返运动）中的应用证据，并强调了临床相关性和方法学质量	纳入研究的外部验证和标准化结局定义报告不一致，且未进行荟萃分析，仅进行了描述性综合	梳理和综合机器学习在ACL损伤风险估计、康复监测及重返运动决策支持中的应用证据	涉及ACL损伤预测、术后恢复评估或重返运动评估的同行评议研究	机器学习	前交叉韧带损伤	NA	基于树的集成模型（如随机森林、极端梯度提升）、深度学习模型	临床数据、生物力学数据、可穿戴设备数据、影像数据	共纳入40项研究	NA	Random Forest, Extreme Gradient Boosting	NA	NA
7637	2026-03-09	Multimodal Deep Learning-Based Screening of Degenerative Temporomandibular Joint Disease Using 2D Radiography: A Cost-Effective and Low-Radiation Approach 2026-Mar-07, Oral diseases IF:2.9Q1 DOI:10.1111/odi.70268 PMID:41795130	研究论文	本研究开发并初步验证了一种基于二维颌面影像的多模态深度学习模型，用于筛查颞下颌关节退行性关节病	提出了一种结合全景X光片和侧位头影测量片的多模态深度学习模型，用于低成本、低辐射的颞下颌关节退行性关节病筛查，并通过特征融合和Grad-CAM分析增强了临床可解释性	研究为回顾性分析，样本量有限（1000个颞下颌关节），需要更大规模的多中心研究进行进一步验证	开发一种基于二维影像的深度学习模型，用于颞下颌关节退行性关节病的有效筛查	500名正畸患者的1000个颞下颌关节	计算机视觉	颞下颌关节退行性关节病	锥形束计算机断层扫描（CBCT），二维X光成像（全景X光片和侧位头影测量片）	CNN	图像（全景X光片和侧位头影测量片），结构化数据（患者年龄和性别）	1000个颞下颌关节（来自500名患者）	NA	YOLOv8, EfficientNetV2	mAP50, AUC, 敏感性, 特异性	NA
7638	2026-03-09	LCNet: lightweight segmentation network for blood vessel segmentation in retinal imaging 2026-Mar-06, Medical engineering & physics IF:1.7Q3 DOI:10.1088/1873-4030/ae4a13 PMID:41788037	研究论文	提出一种轻量级分割网络LCNet，用于视网膜图像中的血管分割	结合深度可分离卷积减少参数和计算成本，引入协同坐标注意力模块增强特征学习，并采用空洞空间金字塔池化模块捕获多尺度特征	未明确提及模型在更广泛或更具挑战性数据集上的泛化能力	开发高效的视网膜血管分割方法以辅助临床诊断	视网膜图像中的血管结构	计算机视觉	NA	NA	CNN	图像	四个经典数据集（DRIVE, STARE, CHASEDB1, IOSTAR）	NA	U-Net	准确率	NA
7639	2026-03-09	Climate change will increase forest disturbances in Europe throughout the 21st century 2026-Mar-05, Science (New York, N.Y.) DOI:10.1126/science.adx6329 PMID:41785360	研究论文	本研究利用深度学习框架模拟了欧洲21世纪森林干扰（如野火、虫害、风暴）的变化趋势	首次使用基于深度学习的模拟框架，在100米分辨率下预测整个欧洲21世纪的森林干扰变化	未明确说明模型的不确定性范围及区域特异性验证的详细程度	预测气候变化背景下欧洲森林干扰的未来变化趋势及其生态影响	欧洲森林生态系统及其干扰机制（野火、虫害、风暴）	机器学习	NA	深度学习模拟	深度学习模型	空间栅格数据、气候数据	全欧洲范围100米分辨率网格数据	NA	NA	NA	NA
7640	2026-03-09	Prediction of CSF Intervention in Fetal Ventriculomegaly via Artificial Intelligence-Powered Normative Modeling 2026-Mar-04, AJNR. American journal of neuroradiology DOI:10.3174/ajnr.A9000 PMID:40957691	研究论文	本研究提出了一种基于人工智能的方法，用于胎儿脑MRI中脑室的分割、体积量化和分类，以预测产后干预需求	利用深度学习（nnUNet）进行胎儿脑室自动分割，并基于此建立跨孕龄的脑室体积正常参考范围，首次将标准化建模用于预测胎儿脑室扩大是否需要产后干预	研究为回顾性设计，样本量相对有限（222例患者），且依赖于公开数据集和机构数据，可能影响泛化能力	开发一种客观、可重复的方法，以准确区分胎儿脑室扩大和脑积水，并预测产后脑脊液干预的必要性	胎儿脑MRI图像，包括正常胎儿、脑室扩大胎儿及需要产后干预的病例	数字病理学	胎儿脑室扩大	胎儿脑MRI	深度学习	图像	222例单胎妊娠患者，包括20例手动分割的机构MRI、80例公开数据集研究、138例正常胎儿MRI和64例脑室扩大胎儿MRI	nnUNet	nnUNet	Dice分数, 灵敏度, 特异性, AUC, 95%置信区间	NA