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
9801	2026-02-08	The development of an image processing model to estimate tooth width and space requirements 2026-Mar, Journal of dentistry IF:4.8Q1 DOI:10.1016/j.jdent.2026.106330 PMID:41491146	研究论文	本研究开发并测试了一种基于AI的工具，用于测量牙齿宽度和牙列拥挤度	首次开发了一种基于AI的工具，能够从STL文件中自动计算牙齿的近远中宽度，并验证了其与人类评估者的一致性	研究仅基于单一正畸医生的患者数据，且样本量有限（245名患者），未来需扩大数据集并纳入更多参数如牙弓平整度	开发并验证一种AI工具，以提高正畸治疗中牙齿宽度测量和空间需求评估的效率和准确性	245名在专科正畸诊所完成治疗的患者的前后治疗石膏研究模型	计算机视觉	正畸疾病	立体光刻（STL）扫描	深度学习模型	三维图像（STL文件）	245名患者的石膏模型，其中12组预处理模型作为测试数据	NA	NA	组内相关系数（ICC），平均绝对差异（毫米）	NA
9802	2026-02-08	Multi-Architecture deep learning for CBCT segmentation of dental hard tissues and pulp in mixed dentition 2026-Mar, Journal of dentistry IF:4.8Q1 DOI:10.1016/j.jdent.2026.106344 PMID:41519426	研究论文	本研究开发并评估了基于深度学习的3D模型，用于在儿童混合牙列CBCT扫描中自动分割牙髓、乳牙和恒牙结构	首次在混合牙列CBCT分割任务中系统比较了CNN、Transformer和Mamba等多种架构，并引入了U-Mamba等新型模型	外部验证集性能低于内部数据集，且乳牙分割在年龄较大儿童中准确性较低	开发用于儿童混合牙列CBCT图像中牙科硬组织和牙髓自动分割的深度学习模型	儿童CBCT扫描图像中的牙髓、乳牙和恒牙结构	数字病理学	NA	CBCT成像	CNN, Transformer, Mamba	3D医学图像	151例CBCT扫描（105例内部数据集，46例外部数据集），共29,478张图像	nnU-Net	ResEncM, U-Mamba Bot, U-Mamba Enc, WNet, UNETR, SegResNet	DSC, IoU, HD95, 分割体积, 处理时间	NA
9803	2026-02-08	Association of echocardiographic findings with mortality: human assessment vs. automated deep learning analysis 2026-Mar, European heart journal. Digital health DOI:10.1093/ehjdh/ztaf148 PMID:41640420	研究论文	本研究比较了基于AI的超声心动图分析与人类专家解读的相关性，并评估了它们在预测住院患者一年死亡率方面的表现	首次在真实世界环境中，将商业AI软件（Us2.ai）的超声心动图分析与人类专家解读进行对比，并纳入自动左心室应变分析以提升死亡率预测性能	研究为回顾性设计，样本量相对有限（731例），且仅使用单一商业AI软件，可能影响结果的普适性	评估AI与人类专家在超声心动图分析中的相关性，并比较它们在预测临床结局（一年死亡率）方面的效能	住院患者（共889例，其中731例纳入分析，平均年龄68±16岁，46%为女性）的临床超声心动图检查	数字病理学	心血管疾病	超声心动图成像	深度学习模型	图像	731例住院患者的超声心动图数据	NA	NA	AUC	NA
9804	2026-02-08	Convolutional Graph Isomorphism Network to Detect Glaucomatous Visual Field Defects 2026-Mar, Ophthalmology science IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.xops.2025.101041 PMID:41641113	研究论文	本研究评估了一种基于图同构网络（GIN）的深度学习模型在检测青光眼视野缺损方面的性能，并与传统诊断标准、密集神经网络和卷积神经网络模型进行比较	首次将标准自动视野检查（SAP）数据建模为图结构，利用图同构网络（GIN）捕捉测试点间的空间关系，从而在青光眼视野缺损检测中实现更优的诊断性能和可解释性	研究为横断面回顾性设计，可能受限于数据选择和潜在偏差；样本量相对有限（1874次测试），且仅基于单一设备（Humphrey视野分析仪）的数据	评估图同构网络（GIN）在检测青光眼视野缺损中的诊断性能，并与传统方法和现有深度学习模型进行对比	来自676名患者1009只眼的1874次可靠标准自动视野检查（SAP）测试	机器学习	青光眼	标准自动视野检查（SAP）	GIN, CNN, 密集神经网络	图数据（节点特征包括敏感度、总偏差和模式偏差值）	1874次SAP测试（来自1009只眼，676名患者）	NA	图同构网络（GIN）	AUC, 精确率-召回率曲线, 95%特异性下的敏感度, F1分数, 可重复性, 模型可解释性	NA
9805	2026-02-08	Investigating the Cytoskeleton of DRGs Using Cryo-Electron Microscopy and Deep Learning 2026-Feb-07, Cytoskeleton (Hoboken, N.J.) DOI:10.1002/cm.70100 PMID:41653058	研究论文	本文介绍了一种利用冷冻电子显微镜和深度学习技术研究培养的背根神经节神经元轴突和膨体超微结构的方法	结合冷冻电子显微镜和深度学习策略，实现了对轴突细胞骨架的半自动断层分割，为定量描述超微结构特征提供了新方法	NA	研究背根神经节神经元轴突和膨体的超微结构组织，特别是年龄相关的变化	培养的背根神经节神经元	数字病理学	NA	冷冻电子显微镜, 冷冻电子断层扫描	深度学习	图像	年轻和年老培养的背根神经节神经元	NA	NA	NA	NA
9806	2026-02-08	Decoding cortical folding with deep learning: toward neurodevelopmental biomarkers of psychiatric disorders 2026-Feb-07, Journal of neural transmission (Vienna, Austria : 1996) DOI:10.1007/s00702-026-03105-3 PMID:41653295	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
9807	2026-02-08	Interpretable deep learning model of circulating genomics for quantitative survival prediction in advanced non-small cell lung cancer 2026-Feb-06, Clinical & translational oncology : official publication of the Federation of Spanish Oncology Societies and of the National Cancer Institute of Mexico IF:2.8Q2 DOI:10.1007/s12094-026-04220-z PMID:41649698	研究论文	本研究开发了一种可解释的深度学习模型，用于晚期非小细胞肺癌患者的定量生存预测	整合了多模态特征（包括ctDNA状态、cfDNA浓度和基因突变等）的DeepSurv模型，相比单一ctDNA或cfDNA指标，显著提升了生存预测的准确性，并利用SHAP方法增强了模型的可解释性	研究基于回顾性数据，且仅使用了两个特定的ctDNA测序平台（MSK-ACCESS和ctDx Lung），可能限制了模型的普适性	开发一种可解释的深度学习模型，以定量预测晚期非小细胞肺癌患者的生存结局	晚期非小细胞肺癌患者	机器学习	肺癌	超深度ctDNA测序（MSK-ACCESS和ctDx Lung）	DeepSurv	基因组数据、临床病理特征	1373名晚期非小细胞肺癌患者（发现队列1012人，验证队列361人）	NA	DeepSurv	时间依赖性曲线下面积（AUC）、风险比（HR）	NA
9808	2026-02-08	Chemistry-Structure Dual-Perception Large Language Models: Advancing Molecular Property Prediction for Precise Disease Treatment 2026-Feb-06, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2026.3662042 PMID:41650399	研究论文	本文提出了一种名为CSLLM的新方法，通过指令引导大型语言模型生成蕴含化学知识的药物分子表示，以提升分子性质预测的准确性	提出了一个三维指令框架（任务引导、化学感知、结构感知），使大型语言模型能够像化学家一样推理，并在有限计算资源下生成富含化学知识的分子表示	未明确提及具体的数据集规模限制或模型泛化能力的详细评估	提高药物分子性质的预测准确性，以支持精准疾病诊断和个性化治疗	药物分子	自然语言处理, 机器学习	NA	大型语言模型（LLMs）	大型语言模型（LLM）	分子结构数据, 化学知识文本	在九个数据集上进行了评估	NA	CSLLM（基于指令框架的定制化LLM）	在九个数据集上优于现有模型（具体指标未列明）	有限的计算资源
9809	2026-02-08	ASIL: Augmented Structural Information Learning for Deep Graph Clustering in Hyperbolic Space 2026-Feb-06, IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence IF:20.8Q1 DOI:10.1109/TPAMI.2026.3661424 PMID:41650430	研究论文	本文提出了一种名为ASIL（增强结构信息学习）的新方法，用于在双曲空间中实现无需预设聚类数量的深度图聚类，尤其针对不平衡图数据	首次将可微结构信息理论引入深度聚类，提出双曲空间中的神经划分树学习模型（LSEnet），并通过增强结构熵目标统一划分树构建与对比学习	未在超大规模图数据集上进行验证，且未讨论计算资源消耗的具体量化分析	解决无需预设聚类数量且能处理不平衡图数据的深度图聚类问题	图数据（特别是具有不平衡聚类结构的图）	机器学习	NA	深度学习方法	深度学习模型	图数据	Citeseer等公开图数据集（具体数量未明确说明）	PyTorch（基于深度学习框架的典型选择）	LSEnet（基于双曲空间的神经划分树架构）	NMI（标准化互信息）	NA（未明确说明具体计算资源）
9810	2026-02-08	Network for Real-time Laryngeal Lesions Video Object Detection 2026-Feb-06, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-026-01855-w PMID:41652139	研究论文	本文提出了一种名为DynSTPN的两阶段视频病变检测网络，用于在复杂场景下实时检测鼻咽-喉部病变	设计了一个动态提示生成器来生成区分性提示，并引入自适应可微分门控机制，以动态调整参考帧对推理帧的增强效果，从而在视频质量下降的情况下提升检测性能	NA	提高鼻咽-喉部肿瘤的早期和准确诊断，通过深度学习实现复杂场景下的实时视频病变检测	鼻咽-喉部病变视频	计算机视觉	鼻咽-喉部肿瘤	NA	CNN	视频	NA	NA	DynSTPN	检测准确率, FPS	NA
9811	2026-02-08	Exploiting correlations across trials and behavioral sessions to improve neural decoding 2026-Feb-04, Neuron IF:14.7Q1 DOI:10.1016/j.neuron.2025.10.026 PMID:41308644	研究论文	本文提出两种互补模型以改进神经解码，通过利用跨试验和跨行为会话的神经活动相关性	引入多会话降秩回归模型和多会话状态空间模型，首次系统性地捕捉跨试验和会话的神经与行为结构相关性	未与深度学习方法的计算效率进行直接对比，模型在极端非线性场景下的适用性未验证	提升神经解码性能，通过建模跨试验和会话的神经活动相关性	国际脑实验室小鼠Neuropixels数据集中的神经活动与行为数据	机器学习	NA	神经像素记录技术	降秩回归模型,状态空间模型	神经活动时间序列数据	433个会话，覆盖270个大脑区域	NA	多会话降秩回归模型,多会话状态空间模型	NA	NA
9812	2026-02-08	Using AI Algorithms and Machine Learning in the Analysis of a Bio-Purification Method (Therapeutic Emesis, Known as "Vamana Karma"): Protocol for a Mixed Methods Study 2026-Feb-03, JMIR research protocols IF:1.4Q3 DOI:10.2196/79875 PMID:41632954	研究论文	本研究提出并验证了一个AI辅助的数字框架，用于客观评估阿育吠陀中的治疗性呕吐（vamana karma）过程	首次在传统医学系统中探索应用深度学习算法（如YOLOv9和残差神经网络）对治疗性呕吐过程进行客观分析，包括自动呕吐物检测、内容分类和患者姿态识别	研究为探索性，样本量较小（50名志愿者），且需要进一步的临床验证和多中心扩展才能在真实世界部署	开发并验证一个AI辅助的数字框架，用于治疗性呕吐过程的客观评估，以改善临床结果	阿育吠陀中的治疗性呕吐（vamana karma）过程，包括呕吐物特征和患者反应	机器学习	NA	NA	CNN, 残差神经网络	视频, 图像	50名志愿者	TensorFlow, scikit-learn, SPSS	YOLOv9, 残差神经网络	Fleiss κ统计量, 标准机器学习指标	NA
9813	2026-02-08	Artificial Intelligence-based detection of neuropsychiatric lupus: an exploratory meta-analysis of neuroimaging and multimodal biomarker models 2026-Feb-02, Clinical and experimental medicine IF:3.2Q2 DOI:10.1007/s10238-025-02030-1 PMID:41627551	荟萃分析	本文对基于人工智能的神经影像学和多模态生物标志物模型在检测神经精神性狼疮中的诊断性能、异质性和方法学特征进行了探索性荟萃分析	首次对应用于神经精神性狼疮检测的人工智能模型进行系统性探索性荟萃分析，综合评估了其诊断性能、方法学异质性和稳健性	研究间存在显著的异质性，汇总估计值不稳定且受个别研究影响，外部验证和可解释人工智能方法应用不足，目前尚无法得出关于临床适用性的明确结论	评估基于人工智能的模型使用神经影像学和多模态生物标志物检测系统性红斑狼疮中神经精神性受累的诊断性能、异质性和方法学特征	系统性红斑狼疮患者的神经影像学数据（如结构或功能MRI、磁共振波谱）及其他生物信息学模态数据（如基于波谱的分子指纹、脑脊液或血清生物标志物）	机器学习	神经精神性狼疮	神经影像学（结构/功能MRI、磁共振波谱）、光谱学、生物标志物分析	机器学习, 深度学习	图像, 生物标志物数据	超过800名参与者（来自14项研究）	NA	NA	AUC, 准确率, 灵敏度, 特异性	NA
9814	2026-02-08	Open-surface digital ELISA enabled by magnetic trapping and deep learning for rapid and highly sensitive detection of African swine fever 2026-Feb-02, Biosensors & bioelectronics IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.bios.2026.118473 PMID:41650557	研究论文	本研究开发了一种结合开放空间磁珠阵列与人工智能的开放表面数字ELISA平台，用于快速、高灵敏度检测非洲猪瘟病毒p30抗原	通过磁捕获形成开放空间微腔，结合往复流微流体和原位酪胺信号放大，消除了免疫复合物封装步骤，提高了微腔利用率和抗原捕获效率，并采用改进的Mask R-CNN进行智能图像识别	未明确提及具体局限性，但可能涉及平台在实际现场应用中的验证或成本效益分析	开发一种快速、高灵敏度的检测方法，用于早期诊断非洲猪瘟，以减少经济损失	非洲猪瘟病毒p30抗原	数字病理	非洲猪瘟	数字ELISA, 磁捕获, 微流体技术, 原位酪胺信号放大	CNN	图像	血清样本验证（具体数量未提及）	未明确指定，但基于卷积神经网络框架	Mask R-CNN	检测限, 灵敏度, 特异性	未明确提及
9815	2026-02-08	AMPCliff: Quantitative definition and benchmarking of activity cliffs in antimicrobial peptides 2026-Feb, Journal of advanced research IF:11.4Q1 DOI:10.1016/j.jare.2025.04.046 PMID:40318764	研究论文	本文提出了一个名为AMPCliff的定量定义和基准测试框架，用于研究由标准氨基酸组成的抗菌肽中的活性悬崖现象	首次针对抗菌肽中的活性悬崖现象提出了定量定义和系统性的基准测试框架，并评估了多种机器学习、深度学习和语言模型在该任务上的表现	当前基于深度学习的表示模型在预测抗菌肽活性悬崖方面仍有局限，需要整合原子级动态信息以更准确捕捉抗菌肽特性	定量定义和基准测试抗菌肽中的活性悬崖现象，并评估现有预测模型的性能	由标准氨基酸组成的抗菌肽，特别是针对金黄色葡萄球菌的抗菌肽对	机器学习	NA	NA	机器学习, 深度学习, 掩码语言模型, 生成语言模型	序列数据	来自公开AMP数据集GRAMPA的成对抗菌肽基准数据集	NA	ESM2	Spearman相关系数	NA
9816	2026-02-08	Machine learning models in the prediction of chronic or shunt-dependent hydrocephalus following subarachnoid hemorrhage: A systematic review and meta-analysis 2026-Feb, The neuroradiology journal DOI:10.1177/19714009251345104 PMID:40405362	系统综述与荟萃分析	本文通过系统综述和荟萃分析评估了机器学习模型在预测蛛网膜下腔出血后慢性或分流依赖性脑积水方面的性能	首次对机器学习模型在预测蛛网膜下腔出血后慢性或分流依赖性脑积水方面的预测性能进行了系统性的综述和荟萃分析	纳入的研究数量有限（6项），且仅提取了各研究中性能最佳模型的数据，可能存在选择偏倚	评估机器学习模型预测蛛网膜下腔出血后慢性或分流依赖性脑积水的准确性	蛛网膜下腔出血患者	机器学习	脑积水	NA	机器学习，深度学习	NA	2096名个体	NA	NA	AUC，准确率，灵敏度，特异性，诊断比值比	NA
9817	2026-02-08	Deep learning and iterative image reconstruction for head CT: Impact on image quality and radiation dose reduction-Comparative study 2026-Feb, The neuroradiology journal DOI:10.1177/19714009251345108 PMID:40406852	研究论文	本研究客观评估了深度学习图像重建算法在无增强头部CT中，相较于自适应统计迭代重建算法，在改善图像质量和降低辐射剂量方面的能力	首次将深度学习图像重建算法应用于头部CT，并与标准迭代重建算法进行对比，展示了其在图像质量和辐射剂量降低方面的显著优势	研究样本量较小，且剂量降低功能在宽探测器扫描仪中因缺乏机架角度调整而效果有限	评估深度学习图像重建算法在头部CT中的图像质量改善和辐射剂量降低能力	无增强头部CT扫描图像	医学影像分析	NA	CT扫描	深度学习	图像	35名患者	NA	深度学习图像重建	信噪比, 对比噪声比	NA
9818	2026-02-08	FusionMVSA: Multi-View Fusion Strategy With Self-Attention for Enhancing Drug Recommendation 2026-Feb, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3586758 PMID:40622834	研究论文	本文提出了一种名为FusionMVSA的创新深度学习模型，用于预测药物与疾病之间的关联，以增强药物推荐	提出了一种结合多视图融合策略与自注意力机制的特征提取方法，利用共享组参数计算多视角自注意力以突出共同特征，并利用生物医学相似性作为引导捕获更细微特征	NA	开发一种动态整合多源数据的方法以预测药物与疾病关联，提升药物推荐效果	药物与疾病之间的关联关系	机器学习	NA	多源数据整合	多层感知机神经网络, 自注意力机制	多源生物医学数据	NA	NA	FusionMVSA	NA	NA
9819	2026-02-08	mRSubLoc: A Novel Multi-Label Learning Framework Integrating RNA Large Language Model for mRNA Subcellular Localization 2026-Feb, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3591454 PMID:40694461	研究论文	提出了一种名为mRSubLoc的新型多标签深度学习框架，用于预测mRNA的亚细胞定位	整合了RNA大语言模型RNAErnie与one-hot编码和Word2Vec嵌入来构建mRNA序列的全面表示，并采用多标签学习框架处理多定位任务	未在摘要中明确说明	预测mRNA的亚细胞定位，以促进基因表达调控研究和靶向药物开发	信使RNA (mRNA)	自然语言处理, 机器学习	NA	RNA大语言模型, one-hot编码, Word2Vec嵌入	TextCNN, BiLSTM, MLP	序列 (mRNA序列)	NA	NA	TextCNN, BiLSTM, 多头自注意力机制, MLP	Aiming, Coverage, Accuracy, Absolute-True, Absolute-False	NA
9820	2026-02-08	Stroke-Aware CycleGAN: Improving Low-Field MRI Image Quality for Accurate Stroke Assessment 2026-Feb, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2025.3605566 PMID:40902054	研究论文	提出一种名为Stroke-Aware CycleGAN (SA-CycleGAN)的3D深度学习模型，用于提升低场MRI图像质量以改善常规卒中评估	在传统CycleGAN基础上，引入卒中病灶先验知识，通过新颖的空间特征变换机制，并结合梯度差异损失以解决合成图像过度平滑的问题	NA	提升低场便携式MRI设备图像质量，以支持更精确的卒中诊断和病灶量化	卒中患者的低场和高场扩散加权成像(DWI)图像	计算机视觉	卒中	扩散加权成像(DWI)	GAN	图像	101对高场和低场DWI图像，来自同一患者的双扫描	NA	CycleGAN	病灶体积相关性(R值), 平均绝对体积差异	NA