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
81	2026-06-08	Expert-level probabilistic breathing event detector informs phenotyping of sleep apnea 2026-Feb-09, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-026-69163-z PMID:41663368	研究论文	开发了一个专家级别的概率性呼吸事件检测器，用于睡眠呼吸暂停的表型分析	提出了端到端深度学习架构训练的自动呼吸事件检测器，能够输出概率性结果（“apnotyping”），从而揭示睡眠呼吸暂停的病因，并比传统指数更紧密地与关键睡眠呼吸暂停特征相关	未提及明确限制	开发自动分类阻塞性呼吸暂停、中枢性呼吸暂停、低通气和孤立呼吸事件的方法，以提升诊断准确性和支持个性化治疗	来自六个队列的5456次多导睡眠图用于训练，1099次用于测试	机器学习	睡眠呼吸暂停	NA	深度学习	多导睡眠图信号	训练集5456次多导睡眠图，测试集1099次多导睡眠图	NA	端到端深度学习架构	F1分数，相关系数	NA
82	2026-06-08	A fine-grained fundus image dataset for cataract severity assessment and diagnosis 2026-Feb-07, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-026-06684-8 PMID:41654552	研究论文	构建了白内障严重程度与诊断图像数据集（CSDI），并提出基于多模态大语言模型的精细诊断框架	首次将多模态大语言模型技术应用于白内障的精确量化诊断，实现从眼底图像进行细粒度严重程度评分并生成专业诊断文本	未明确提及具体局限性，但现有方法仅提供二元评估，而临床需要多级严重程度评估	解决缺乏高质量、公开可用的细粒度白内障分类数据集的问题，并实现精细诊断	187例眼底图像病例及其详细的临床诊断报告	计算机视觉, 自然语言处理	白内障	多模态大语言模型	多模态大语言模型	图像, 文本	187例眼底图像病例	NA	多模态大语言模型	严重程度评估和诊断报告生成的基准测试指标	NA
83	2026-06-08	Design and rationale of the artifiCiAl intelligence Model for Evaluating the surgical techniques of caRdiAc surgeons (CAMERA): a cohort study 2026-Feb-06, BMJ open IF:2.4Q1 DOI:10.1136/bmjopen-2025-106359 PMID:41651534	研究论文	开发并验证基于人工智能的框架，利用真实手术视频自动评估冠状动脉搭桥手术的技术技能	首次将AI驱动的技能评估应用于高风险心脏手术（CABG），采用混合AI管道结合视觉印象和工具轨迹准确性进行评分	单中心前瞻性观察研究，样本来源单一，可能限制泛化性	建立并验证基于真实手术视频的CABG手术技能自动评估AI框架	接受择期CABG的成年患者及其完整术中视频数据	计算机视觉	心血管疾病	手术视频分析	混合AI模型	手术视频	单中心，具体样本数量待定	NA	NA	组内相关系数、一致性分析、工具轨迹分析、相关性分析	NA
84	2026-06-08	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	介绍埃及植物叶片图像数据集EgyPLI，用于支持自动植物识别研究	首个在埃及本地收集的综合性植物叶片图像数据集，包含真实农业环境下的自然噪声和变化，弥补了当地代表性数据集的缺失	未明确说明限制	提供地理多样性的数据集，支持开发通用化自动植物识别模型	八种广泛种植的植物叶片：苹果、浆果、无花果、番石榴、橙子、李子、柿子、番茄，包括健康叶片和病害叶片	计算机视觉	植物病害	NA	CNN	图像	3588张叶片图像	PyTorch	ResNet50, VGG16, 自定义CNN	准确率	NA
85	2026-06-08	Establishing dermatopathology encyclopedia DermpathNet with Artificial Intelligence-Based Workflow 2026-Feb-06, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-026-06715-4 PMID:41651886	研究论文	利用人工智能工作流建立开放性皮肤病理学图像数据集DermpathNet	采用深度学习的图像模态分类与图表标题分析相结合的混合方法，自动从PubMed Central中提取和分类皮肤病理学图像，并构建大规模开放获取数据集	检索工作流程半自动化，仍需人工验证；OpenAI图像分析算法在数据集上表现不足	为教育、交叉参考和机器学习目的建立一个全面的开放获取皮肤病理学图像数据集	从PubMed Central存储库中提取的皮肤病理学图像	数字病理学	皮肤疾病	NA	深度学习模型	图像，文本（图表标题）	651张手动标注图像用于验证；最终数据集包含7,772张图像，涵盖166种诊断	NA	NA	F值	NA
86	2026-06-08	Explainable and physics-informed machine learning for seasonal water quality prediction in the monsoon-driven Padma River Basin, Bangladesh 2026-Feb-05, Environmental geochemistry and health IF:3.2Q2 DOI:10.1007/s10653-026-03031-z PMID:41642410	research paper	开发首个结合机器学习、深度学习和物理信息神经网络的集成可解释人工智能框架，预测孟加拉国帕德玛河流域的季节性水质动态	首次将可解释人工智能与物理信息神经网络相结合，实现季节性水质预测、解释和空间特征化，并在采样有限条件下通过PINN数据增强提高模型泛化能力	样本量仅44个地表水样，可能限制模型在不同流域的泛化能力；季节性因素主导而空间变异性较弱，需更多数据验证	开发可解释且具有物理信息的机器学习框架，预测季风驱动流域的季节性水质动态，提升预测可靠性和决策相关性	孟加拉国帕德玛河流域的冬季和季风季节地表水样	machine learning	NA	NGS	Deep Neural Networks, Ridge Regression, Voting Ensemble, Physics-Informed Neural Networks	数值型水质指标数据（pH、DO、NO等）	44个地表水样（冬季和季风季节）	NA	Deep Neural Networks, Ridge Regression, Voting Ensemble, Physics-Informed Neural Networks	相关系数R, 均方根误差RMSE	NA
87	2026-06-08	A deep learning approach to emotionally intelligent AI for improved learning outcomes 2026-Feb-05, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-026-37750-1 PMID:41644608	研究论文	提出一种多模态情感感知深度学习框架，整合情感智能到教育AI中，提升学习效果	首次通过图融合机制联合分析面部表情、语音和文本多模态数据，实现情感感知自适应反馈	伦理考量如数据隐私、知情同意和责任部署仍需进一步深入研究	开发具有情感智能的教育AI系统，提升学习者参与度、情绪调节和任务持续性	学习者情感状态、多模态数据（面部表情、语音、文本）	自然语言处理	不适用	不适用	深度学习	图像、语音、文本	使用AffectNet和IEMOCAP基准数据集	NA	图融合机制	情感识别性能、学习者参与度、情绪调节、任务持续性	NA
88	2026-06-08	Leveraging in-silico deep learning and computational analyses to predict the pathogenicity of ROBO4 variants of uncertain significance in aortic aneurysm and dissection patients 2026-Feb-04, BMC cardiovascular disorders IF:2.0Q3 DOI:10.1186/s12872-025-05357-5 PMID:41639767	研究论文	利用计算分析和AlphaFold2等工具预测ROBO4基因意义不明确变异在主动脉瘤和夹层患者中的致病性	将AlphaFold2等计算工具与临床数据结合，建立评估意义不明确变异致病性的新型工作流程，并揭示基因型-表型相关性	样本量小（仅5例患者），缺乏功能实验验证	预测ROBO4基因错义意义不明确变异在胸主动脉瘤和夹层中的致病潜力	5例携带杂合ROBO4意义不明确变异并患有胸主动脉瘤或夹层的患者	计算生物学	主动脉瘤和夹层	AlphaFold2, AlphaMissense, REVEL, PolyPhen-2, SIFT, FATHMM, MutationTaster2, GranthamMatrix, PhastCons	AlphaFold2, AlphaMissense	临床数据, 基因序列数据	5例患者	NA	AlphaFold2	NA	NA
89	2026-06-08	Deep Learning-based Assessment of Eyelid and Periorbital Parameters: Assisting Diagnosis and Treatment Planning in Blepharoptosis 2026-Feb-04, Journal of medical systems IF:3.5Q2 DOI:10.1007/s10916-026-02339-8 PMID:41634468	研究论文	开发并评估一种基于深度学习的系统，用于自动测量眼睑和眶周参数并分类提上睑肌功能，辅助诊断和治疗计划制定	首次将深度学习模型应用于眼睑和眶周参数的自动测量及提上睑肌功能分级，且系统性能与眼科医生评估水平相当	未在摘要中明确说明局限性，可能包括回顾性设计、单中心数据、样本量有限等	开发基于深度学习的眼睑和眶周参数自动测量及提上睑肌功能分级系统，支持个性化诊断和手术规划	眼睑下垂患者的眼睑和眶周参数，包括眼眶边缘距离1和眉毛高度	机器学习	眼睑下垂	NA	深度学习模型、多项逻辑回归模型	图像	1177名接受提睑术的患者	NA	深度学习分割模型（具体架构未在摘要中明确）	Dice系数、组内相关系数、准确率、AUC	NA
90	2026-06-08	An improved seam carving method for enhancing the visual field of tunnel vision patients 2026-Feb-03, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-026-35527-0 PMID:41634090	研究论文	提出一种改进的接缝裁剪方法，用于增强隧道视野患者的视野范围	通过多尺度图像融合（结合深度、显著性、前景分割和边缘检测特征）计算能量图，并采用前向-中间方法进行接缝移除	NA	改善隧道视野患者的视觉体验，将输入图像宽度缩小以适应患者视角，同时保留重要物体和细节	隧道视野患者的视觉场景图像	计算机视觉	眼科疾病	图像重定向	NA	图像	NA	NA	NA	SSIM, SIFT特征匹配, 深度学习感知质量指标, 综合评分	NA
91	2026-06-08	Self-supervised pretraining with NuSPIRe unlocks nuclear morphology-driven insights in spatial omics 2026-Feb-03, Genome biology IF:10.1Q1 DOI:10.1186/s13059-026-03987-2 PMID:41634826	研究论文	提出一种自监督深度学习模型NuSPIRe，通过分析DAPI染色的细胞核形态图像，挖掘空间组学数据中的核形态信息	首次将自监督预训练应用于细胞核形态分析，并在空间组学中整合核形态与基因表达数据，实现AI驱动的实验优化	未提及	利用细胞核形态信息提升空间组学数据分析的效率和准确性	DAPI染色的细胞核图像及空间组学数据	计算机视觉, 数字病理学	未提及	DAPI染色, 空间组学	自监督深度学习模型	图像	1552万个细胞核图像	PyTorch	NuSPIRe	未提及	未提及
92	2026-06-08	Integrating deep learning and radiomics for precise identification of luminal A/B breast cancer subtypes on dynamic contrast-enhanced MRI 2026-Feb-03, Cancer imaging : the official publication of the International Cancer Imaging Society IF:3.5Q1 DOI:10.1186/s40644-026-00996-z PMID:41634854	research paper	开发并验证一种结合影像组学和深度学习特征从动态对比增强磁共振成像（DCE-MRI）中精准区分Luminal A/B乳腺癌亚型的混合分类模型	首次将影像组学特征与3D ResNet-50深度学习特征通过堆叠集成方法融合，实现乳腺癌亚型的非侵入性分类，并应用SHAP和Grad-CAM增强模型可解释性	样本量相对有限（312例患者），且研究局限于Luminal A/B亚型，尚未进行前瞻性验证及与基因组学数据的整合	开发一种非侵入性影像学方法替代有创活检，实现乳腺癌Luminal A/B亚型的精准分类	来自中国、俄罗斯和保加利亚的312例确诊Luminal亚型乳腺癌患者（含独立外部验证队列148例）	computer vision, digital pathology	breast cancer	DCE-MRI	CNN, 3D ResNet-50, 堆叠集成模型	image	312例患者（训练及测试），148例独立外部验证	PyRadiomics, PyTorch	3D ResNet-50, 堆叠集成模型	AUC, sensitivity, specificity	NA
93	2026-06-08	The expectations of in silico fragment-based drug design and future challenges 2026-Feb, Expert opinion on drug discovery IF:6.0Q1 DOI:10.1080/17460441.2026.2623154 PMID:41630652	评论	本文概述了基于片段的药物设计（FBDD）中计算机方法的最新进展，特别是人工智能和机器学习在加速药物发现中的作用	强调了AI通过强化学习、生成化学和口袋感知设计等方法，自动优化化合物性质、提升化学多样性并拓展靶向难治蛋白的能力	尽管AI减少了开发时间并提高了准确性，但实验验证仍不可或缺，且大片段库训练模型的实际效果有待进一步验证	综述基于片段的计算机药物设计（FBDD）的最新发展，并讨论未来挑战	FBDD中的计算机方法，特别是AI-ML技术及其在药物发现中的应用	机器学习	NA	计算药物设计，计算机辅助药物设计	强化学习模型，变分自编码器，生成模型	分子结构数据	NA	NA	VAE，强化学习模型	NA	NA
94	2026-06-08	Unified model with random penalty entropy loss for robust nasogastric tube placement analysis in X-ray 2026-Feb, Computerized medical imaging and graphics : the official journal of the Computerized Medical Imaging Society IF:5.4Q1 DOI:10.1016/j.compmedimag.2026.102715 PMID:41637852	研究论文	提出一个统一的深度学习模型，结合随机惩罚熵损失，用于X射线图像中鼻胃管放置的稳健分析	首次将随机惩罚熵损失引入鼻胃管放置评估，动态调整熵惩罚以提高模型鲁棒性和校准性能	外部数据集性能仍有提升空间，且模型在极端不清晰病例中的表现未充分评估	提升鼻胃管放置自动评估的泛化能力和可靠性，减少诊断错误并改善患者安全	鼻胃管放置位置评估中的医学X射线图像	计算机视觉	鼻胃管放置相关病症	X射线成像	统一深度神经网络（基于nnUNet）	图像（X射线）	内部数据集5674张胸片（来自三家韩国医院），外部数据集来自MIMIC-CXR	NA	nnUNet	F1分数，AUROC，MCE，ECE	未指定
95	2026-06-08	Learning geometric and visual features for medical image segmentation with vision GNN 2026-Feb, Computerized medical imaging and graphics : the official journal of the Computerized Medical Imaging Society IF:5.4Q1 DOI:10.1016/j.compmedimag.2026.102720 PMID:41655408	研究论文	提出名为MedSegViG的模型，该模型基于视觉图神经网络（ViG）的层次编码器和混合特征解码器，用于医学图像分割	首次将视觉图神经网络（ViG）应用于医学图像分割，通过将图像表示为图结构来捕捉对象之间的关系，而非传统的网格结构	未提及具体限制	提高医学图像分割的准确性、鲁棒性和泛化能力，通过考虑图像中对象之间的关系	息肉、皮肤病变和视网膜血管三种病变类型的医学图像	计算机视觉	息肉, 皮肤病变, 视网膜血管疾病	NA	视觉图神经网络（ViG）	医学图像	六个数据集，涵盖三种病变类型	NA	基于ViG的层次编码器，混合特征解码器	分割准确性, 鲁棒性, 泛化能力	NA
96	2026-06-08	TriNet-MTL: A Multi-Branch Deep Learning Framework for Biometric Identification and Cognitive State Inference from Auditory-Evoked EEG 2026-Feb, eNeuro IF:2.7Q3 DOI:10.1523/ENEURO.0265-25.2025 PMID:41633842	研究论文	提出一个名为TriNet-MTL的多分支深度学习框架，用于从听觉诱发电位脑电图数据中联合执行生物特征识别和认知状态推断	首次提出多任务学习框架TriNet-MTL，同时处理生物特征识别、听觉刺激语言分类和设备模态识别三个任务，利用共享时序编码器和基于Transformer的序列建模单元实现任务协同	NA	开发统一的深度学习模型，从听觉诱发电位脑电图数据中联合执行生物特征识别和认知状态推断	20名人类参与者（16男4女）的听觉诱发电位脑电图数据	机器学习	NA	脑电图(EEG)	多任务学习框架（TriNet-MTL）	时间序列数据（EEG信号）	20名参与者（16男4女）	PyTorch	Transformer, 共享时序编码器	准确率	NA
97	2026-06-08	A deep learning-based automated pipeline for colorectal cancer detection in contrast-enhanced CT images 2026-Feb, Computerized medical imaging and graphics : the official journal of the Computerized Medical Imaging Society IF:5.4Q1 DOI:10.1016/j.compmedimag.2026.102717 PMID:41633187	研究论文	提出一种基于深度学习的自动检测管道，用于在对比增强CT图像中检测结直肠癌	将ResNet50模块集成到YOLOv11骨干中以增强特征提取，并设计了一种尺度自适应损失函数以改进边界框回归性能	需要在大规模队列中进行验证才能体现临床转化价值	开发一种自动检测管道，用于在门静脉期对比增强CT扫描中识别和定位原发性结直肠癌	结直肠癌患者	计算机视觉	结直肠癌	对比增强CT	YOLOv11	CT图像	内部数据集和外部公共数据集	PyTorch	YOLOv11, ResNet50	召回率, 精确率, F1分数	NA
98	2026-06-08	[Artificial intelligence in the diagnosis and management of aortic disease: current applications and future directions] 2026-Feb, Giornale italiano di cardiologia (2006) DOI:10.1714/4636.46466 PMID:41631329	综述	本文全面综述人工智能在主动脉疾病诊断与管理中的应用，包括主动脉尺寸测量、动脉瘤、夹层及动脉粥样硬化疾病的检测与分类，以及临床结局预测	系统整合了深度学习、影像组学、双能CT、光子计数CT和计算流体动力学等新兴技术在主动脉疾病中的预测能力，并提出个性化“数字孪生”模型用于治疗决策的前景	软件可用性、成本、数据整合以及放射科医师角色演变等挑战仍存在	概述人工智能在主动脉疾病诊断与管理中的当前应用与未来方向	主动脉疾病（包括动脉瘤、夹层、动脉粥样硬化疾病）	机器学习	心血管疾病	NA	深度学习	图像	NA	NA	NA	准确性, 灵敏度, 可重复性, 观察者间变异, 观察者内变异	NA
99	2026-06-08	Shallow and deep learning approaches to classify melanoma and non-melanocytic skin lesions 2026-Jan-13, Medical engineering & physics IF:1.7Q3 DOI:10.1088/1873-4030/ae290b PMID:41642223	研究论文	比较浅层和深度学习方法在分类恶性黑素细胞病变与非黑素细胞皮肤病变上的表现	提出了三种基于微调深度神经网络的原创配置，并整合了过采样、特征选择和数据增强等辅助程序	未明确提及局限性，但评估仅基于单一公开数据集（Derm7pt），可能影响泛化性	比较浅层与深度学习方法在恶性黑素细胞病变与非黑素细胞皮肤病变分类中的效果	皮肤镜图像中的恶性黑素细胞病变和非黑素细胞病变	计算机视觉	黑色素瘤	皮肤镜成像	深度神经网络	图像	未明确样本数量，使用Derm7pt公开数据库	NA	NA	准确率, 灵敏度	NA
100	2026-06-08	SDXL model-based optimization for interior design: Data-driven and deep learning methods 2026, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0342258 PMID:41637387	研究论文	提出一种针对室内设计的SDXL模型优化框架，通过数据驱动和深度学习方法解决结构一致性和美学保真度问题	首次构建结合自动化语义清洗和超参数优化策略的系统化流程，并建立针对室内空间几何约束的优化训练协议	未提及	优化SDXL模型以适应室内设计的特殊要求，提升生成图像的结构一致性和美学保真度	室内设计场景中的图像生成任务	计算机视觉	NA	NA	扩散模型	图像	构建了高质量带标注数据集，具体数量未提及	PyTorch	Stable Diffusion XL, YOLO	FID, SSIM, LPIPS, CLIP语义对齐	未提及