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
101	2026-08-15	Evaluation of an AI-powered tool in improving lesion visualization on standard-dose contrast-enhanced brain MRI: a retrospective, multicenter study 2026-Aug-13, AJNR. American journal of neuroradiology DOI:10.3174/ajnr.A9591 PMID:42595464	研究论文	本研究评估了一种基于深度学习的后处理工具（AiMIFY）在标准剂量对比增强脑MRI中增强对比度和改善病灶可视化的性能，通过回顾性多中心研究验证其效果。	首次评估AI工具用于增强标准剂量对比图像以模拟高剂量效果，而非从低剂量合成标准剂量，并关注小病灶的改善。	研究中未提及明确的限制，但根据摘要，可能包括回顾性设计、样本量较小（86例）以及单一工具（AiMIFY）的评估。	评估深度学习后处理工具（AiMIFY）在标准剂量对比增强脑MRI中增强对比度、改善病灶可视化的性能，并探讨其作为辅助手段提高诊断信心的潜力。	86名接受标准剂量对比增强脑MRI的成人患者，包括脑部病灶（特别是小病灶<10mm）。	医学影像分析	脑部疾病（未指定具体类型，如肿瘤等）	MRI（标准剂量对比增强，三维T1加权成像）	深度学习模型（未指定具体类型）	MRI图像（三维T1加权像）	86例患者的MRI图像	NA	NA（基于深度学习的工具，未指定具体架构）	对比噪声比（CNR）、病灶-脑比率（LBR）、对比增强百分比（CEP）、主观图像质量评分（Likert量表）	NA
102	2026-08-15	Can Multiomics Modeling Enable Accurate Prediction of Microsatellite Instability in Colorectal Cancer? 2026-Aug-13, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2026.07.069 PMID:42595634	研究论文	本研究探讨了一种整合CT影像组学和病理组学的多模态深度学习模型，用于预测结直肠癌的微卫星不稳定状态	首次将CT影像组学、病理组学和临床变量整合到一个多组学诺模图中，实现了对结直肠癌MSI状态的超高精度预测，并利用了多中心数据验证	未提供明确的局限性信息	开发并验证一种非侵入性工具，通过整合多模态数据来准确预测结直肠癌的MSI状态	509例经病理确诊的结直肠癌患者	数字病理学	结直肠癌	CT成像、组织病理学	深度学习模型（ResNet-101）	CT图像和H&E染色病理图像	509例患者（中心1：379例，中心2：130例）	未指定	ResNet-101	AUC	未指定
103	2026-08-15	18F-Fluorodeoxyglucose-positron emission tomography/computed tomography in Lymphoma 2026-Aug-13, PET clinics IF:3.0Q2 DOI:10.1016/j.cpet.2026.06.020 PMID:42595627	综述	本文综述了18F-FDG PET/CT在淋巴瘤分期、反应评估和预后判断中的核心作用，并探讨了定量指标及新兴技术的应用	总结了总代谢肿瘤体积作为独立预后生物标志物的价值，以及PET影像组学和深度学习在淋巴瘤精准诊疗中的潜力	未提及具体限制，但指出PET影像组学和深度学习应用需要标准化	阐述FDG-PET/CT在淋巴瘤管理中的当前角色和未来发展方向	淋巴瘤患者，包括霍奇金淋巴瘤和弥漫大B细胞淋巴瘤等亚型	医学影像	淋巴瘤	FDG-PET/CT	NA	影像	NA	NA	NA	NA	NA
104	2026-08-15	Exploring the Polyethylene Glycol-Modified Drug Patent Landscape by Deep Learning 2026-Aug-13, Therapeutic innovation & regulatory science IF:2.0Q3 DOI:10.1007/s43441-026-01032-9 PMID:42595948	研究论文	本研究利用深度学习方法分析聚乙烯 glycol修饰药物的专利格局，包括现状分析、技术流动和价值评估。	整合了描述性统计、社会网络分析、机器学习和深度学习方法，构建了一个全面的分析框架，用于专利转移预测和早期专利质量评估。	未明确提及，但可能包括对专利文本分析的局限性或模型性能的泛化性。	构建一个综合分析框架，以全面表征PEG修饰药物的专利格局，包括现状、技术趋势和价值评估。	2014年至2023年全球99,540项PEG相关专利。	自然语言处理，机器学习	NA	NA	XGBoost, RoBERTa-BiLSTM-MLP	专利文本数据	99,540项专利	NA	XGBoost, RoBERTa, BiLSTM, MLP	准确率, F1分数, ROC-AUC	NA
105	2026-08-15	Edge Preserved U-Net for chromosome edge detection 2026-Aug-11, Computational biology and chemistry IF:2.6Q2 DOI:10.1016/j.compbiolchem.2026.109330 PMID:42594573	研究论文	提出了一种名为边缘保持U-Net（EPU-Net）的深度学习架构，用于染色体边缘检测和分割	引入了边缘保持跳跃层（EPSL）和带扩张卷积的边缘保持块（EPB），结合引导滤波和Sobel边缘检测器以保留边界细节	未提及局限	实现准确的染色体边界检测，以支持后续分类和排列	染色体图像	计算机视觉	不适用	深度学习	卷积神经网络（CNN）	图像	自定义设计的数据集（具体样本数量未提及）	未提及	U-Net	分割准确率、IoU分数、召回率、特异性、结构相似性指数	未提及
106	2026-08-15	Review of Research Advances in Full-Spectrum Fiber Optic Sensing Technologies for CO2 Geological Storage 2026-Aug-11, ACS omega IF:3.7Q2 DOI:10.1021/acsomega.6c05398 PMID:42598321	综述	系统综述了全光谱光纤传感技术在CO2地质封存监测中的原理、性能及场景适应框架	首次对从点式、准分布式到全分布式全光谱光纤传感技术进行系统分类，并建立技术-场景适配框架，整合机器学习和深度学习进展	未提及具体实验验证或定量比较，主要基于文献分析	为CCUS项目监测方案设计提供理论支持，促进光纤传感技术在碳封存安全监测中的大规模应用	全光谱光纤传感技术（分布式温度、声波、应变传感）在CO2地质封存监测中的应用	光纤传感、机器学习、深度学习	NA	分布式光纤传感（DTS、DAS、DSS）	NA	文献数据	NA	NA	NA	NA	NA
107	2026-08-15	Deep learning-based reconstruction for multi-shot breast DWI: Quantitative and qualitative improvements 2026-Aug-10, European journal of radiology IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.ejrad.2026.113159 PMID:42594608	研究论文	评估基于深度学习重建技术在多激发乳腺弥散加权成像中改善图像质量和缩短扫描时间的效果，与标准读出分段平面回波成像相比。	首次将深度学习重建技术应用于多激发乳腺DWI，显著提高定量和定性图像质量并减少29%的采集时间。	研究为回顾性设计，且样本来自单一机构，可能限制结果的普适性；未评估诊断性能的变化。	评估深度学习重建在多激发乳腺DWI中改善图像质量并减少扫描时间的有效性。	新诊断乳腺癌女性患者的乳腺MRI图像，包括146名主要队列和39名验证队列患者。	医学影像	乳腺癌	深度学习重建，多激发弥散加权成像（DWI），读出分段平面回波成像（rs-EPI）	深度学习（具体未指定，通常为CNN-based模型）	医学图像（乳腺MRI）	146名患者（主要队列）加39名患者（验证队列）	NA	NA	信噪比（SNR），对比噪声比（CNR），病变对比度，表观弥散系数（ADC），5点Likert评分（用于图像质量、伪影抑制、病变显著性、纤维腺体组织抑制）	NA
108	2026-08-15	Deep learning for multimodal brain tumor segmentation: Architectures, fusion, robust learning, and deployment perspectives 2026-Aug-10, Computerized medical imaging and graphics : the official journal of the Computerized Medical Imaging Society IF:5.4Q1 DOI:10.1016/j.compmedimag.2026.102807 PMID:42594738	综述	本文系统综述了深度学习在多模态脑肿瘤分割中的应用，重点关注架构、融合、鲁棒学习和部署视角	从部署导向和故障聚焦的角度，引入一个统一框架，将输入可靠性、融合架构协同设计、亚区域特定故障机制和不确定性感知临床分诊联系起来	现有基准测试性能可能无法保证临床可靠性，存在模态缺失或退化、跨中心偏移和亚区域特定故障等问题，且缺乏压力测试、中心分层评估、校准评估和计算透明度	批判性审查深度学习在多模态脑肿瘤分割中的方法，并提出以部署和可靠性为导向的评估标准	多模态MRI脑肿瘤分割中的深度学习模型，包括卷积神经网络、Transformer、状态空间模型、扩散方法和基础模型	计算机视觉、机器学习、数字病理学	脑肿瘤	磁共振成像	卷积神经网络、Transformer、状态空间模型、扩散模型、基础模型	多模态MRI图像	不适用	不适用	不适用	准确率、边界指标（如Dice系数）	不适用
109	2026-08-15	Exploring conformational dynamics of the HER2 DFG-flip using machine-learning-guided metadynamics for type II inhibitor design 2026-Aug-09, Computational biology and chemistry IF:2.6Q2 DOI:10.1016/j.compbiolchem.2026.109315 PMID:42594575	研究论文	该文章利用机器学习引导的元动力学模拟探索HER2激酶DFG翻转的构象动态，为II型抑制剂设计提供结构基础。	采用深度定向判别分析（DeepTDA）构建深度学习集体变量，结合元动力学实现高效采样DFG翻转通路，并识别出替代的DFG-in构象和DFG-up中间体。	依赖计算模型，缺乏实验解析的HER2 DFG-out结构验证，且模拟结果基于特定力场和采样时间限制。	表征HER2激酶DFG-in到DFG-out转变的构象景观，并评估DFG-out结构用于II型抑制剂设计的可靠性。	人类表皮生长因子受体2（HER2）激酶的构象动态。	机器学习	癌症	分子动力学模拟，元动力学，深度学习，共价对接	深度学习，元动力学	分子动力学模拟数据，蛋白质结构	未提及具体样本量，涉及HER2激酶分子模拟轨迹。	NA	深度定向判别分析（DeepTDA）	自由能差，预测/实验结合亲和力比较	NA
110	2026-08-15	Artificial Intelligence-Guided Precision Orthobiologics in Musculoskeletal Conditions 2026-Aug, Journal of orthopaedic case reports DOI:10.13107/jocr.2026.v16.i08.7958 PMID:42597887	综述	本文综述了人工智能在肌肉骨骼疾病精准骨科生物制品中的应用，探讨其作为精准医学架构的潜力与挑战	将人工智能视为精准骨科生物制品的赋能者，涵盖监督学习、无监督聚类、深度学习、自然语言处理和隐私保护学习等多方面应用	证据尚早，多为回顾性研究，易受偏见、数据漂移、外部验证不足和监管分类不明确的影响	评估人工智能在骨科生物制品精准医学中的应用现状和未来方向	骨科生物制品（如自体外周血、骨髓、脂肪组织来源生物制品，间充质干细胞，细胞外囊泡）在肌肉骨骼疾病中的应用	机器学习	骨关节炎、肌腱病、软骨损伤、肌肉骨骼愈合延迟	NA	监督模型、无监督聚类、深度学习、自然语言处理、隐私保护学习	文本、图像	NA	NA	NA	NA	NA
111	2026-08-15	High-quality reconstruction method for miniaturized lensless cameras based on imaging model optimization 2026-Jul-27, Optics express IF:3.2Q2 DOI:10.1364/OE.595581 PMID:42596373	研究论文	针对无透镜相机小型化过程中模糊图像截断与重建质量之间的矛盾，提出了一种基于成像模型优化的高质量重建方法，通过裁剪操作和U-Net网络提升重建质量	首次在无透镜成像中引入裁剪算子使重建方程超定，解决小尺寸模糊图像重建时的欠定问题，并结合改进的FISTA算法与U-Net网络提升感知质量	文中未提及具体限制，但可能依赖模拟数据集和特定拍摄条件，实际应用泛化性有待验证	实现小型化无透镜相机的高质量场景重建，为传感器小型化提供理论支持和技术路径	无透镜相机拍摄的模糊图像，包括模拟数据集、拍摄数据集和公共数据集	计算成像	不适用	无透镜成像	U-Net，FISTA	图像	使用模拟数据集OCIFAR100_sim、拍摄数据集OCIFAR100和公共数据集PhlatCam，具体样本数量未提及	未提及	U-Net	峰值信噪比、结构相似性等（具体指标未明确）	未提及
112	2026-08-15	Pre-processed speckle-correlation learning for imaging through scattering media 2026-Jul-27, Optics express IF:3.2Q2 DOI:10.1364/OE.606175 PMID:42596381	研究论文	提出了一种预处理的散斑相关学习技术，用于通过散射介质成像，增强模型的泛化能力和稳定性。	通过预处理散斑相关数据，减少不同散射条件下数据分布的差异，使网络获得更可靠的物理先验知识，从而提高泛化能力。	摘要未提及明显局限性，可能依赖于预处理步骤的有效性和模拟数据的代表性。	解决散射介质成像中深度学习对高质量真实数据的依赖问题，提高模型在资源有限环境下的重建效果和泛化能力。	散射介质成像中的图像重建，包括生物医学成像和遥感应用。	计算机视觉	不适用	散斑相关成像	深度学习网络	散斑图像	未提及具体样本数量。	未提及	未提及	结构相似性指数（SSIM）、峰值信噪比（PSNR）	未提及
113	2026-08-15	Training-free autofocus via turning-point analysis of a frequency-slope metric 2026-Jul-27, Optics express IF:3.2Q2 DOI:10.1364/OE.603403 PMID:42596389	研究论文	提出一种基于傅里叶频率斜率响应转折点分析的无训练自动对焦框架，利用规则决策策略准确对焦并分类成像区域	无需训练和参数调整，基于频率斜率曲线的转折点结构进行确定性对焦，显式纳入过渡几何，阈值固定适用于不同样本类型	未提及明确局限性，但可能受限于对特定成像条件或样本类型的适用性评估	开发一种可解释、可靠、广泛适用的无训练自动对焦方法，克服低对比度和光照变化条件下的挑战	反射金属和生物样本的连续线扫描图像	数字病理学	不适用	傅里叶分析	不适用（无深度学习模型）	图像	5400条连续线扫描（包括反射金属和生物样本）	不适用	不适用	聚焦跟踪准确率（98-100%）	无GPU依赖
114	2026-08-15	Model-guided deep unfolding network for broadband reconstructive spectrometers with non-orthogonal aliasing 2026-Jul-27, Optics express IF:3.2Q2 DOI:10.1364/OE.604142 PMID:42596406	研究论文	提出了一种模型引导的深度展开网络（MGDUN），用于宽带重构光谱仪的非正交混叠重建	结合前向物理模型与学习先验，超越了纯黑盒深度学习方法，在宽带非正交混叠下实现高精度重建	摘要未提及局限性	解决宽带重构光谱仪中非正交混叠导致的病态逆问题，实现高精度的连续光谱重建	宽带重构光谱仪的光谱重建	机器学习, 计算成像	不适用	重构光谱技术	深度展开网络	光谱数据	未明确，使用随机洛伦兹光谱等光谱轮廓	NA	CNN, Transformer, DIP, PnP-ADMM（作为基线）	MAE, RMSE, SAM, APS	NA
115	2026-08-15	Deep learning-based denoising and computational field-of-view extension towards rapid wide-field mid-infrared photothermal imaging 2026-Jul-27, Optics express IF:3.2Q2 DOI:10.1364/OE.605038 PMID:42596408	研究论文	本文提出一种结合深度学习去噪和特征拼接的宽场中红外光热成像方法，旨在扩展视场、提高信噪比和成像速度	创新地将特征基拼接、平场校正和深度学习去噪（残差密集U-Net）集成到宽场量子级联激光中红外光热成像流程中，实现了大视场高对比度成像	摘要未提及具体局限性，可能包括对训练数据的依赖、拼接算法的计算复杂度或泛化能力问题	扩展视场、改善信噪比并提高宽场中红外光热成像的速度，以促进高通量化学成像应用	结核病感染的肺组织和聚对苯二甲酸乙二醇酯微粒	计算机视觉, 数字病理学	结核病	中红外光热显微镜	残差密集U-Net (RDUNet)	图像	未明确说明样本数量，但使用结核病感染肺组织和PET微粒样本	NA	残差密集U-Net	结构相似性指数, 归一化互相关, 峰值信噪比	NA
116	2026-08-15	Deep learning framework for performance prediction and inverse design of nanowire solar cells 2026-Jul-27, Optics express IF:3.2Q2 DOI:10.1364/OE.605711 PMID:42596429	研究论文	提出一个深度学习框架，用于纳米线太阳能电池的性能预测和逆向设计	首次将混合卷积神经网络-Transformer模型用于光伏指标和电流-电压特性的高精度预测，并采用条件生成对抗网络处理性能与结构之间的一对多映射，引入候选选择策略提高设计可靠性	未在摘要中明确提及局限性	实现高效可靠的光电器件数据驱动性能预测和逆向设计	纳米线阵列太阳能电池	机器学习	NA	NA	混合卷积神经网络-Transformer、条件生成对抗网络	数值模拟数据（光伏性能指标和电流-电压特性）	未在摘要中提供具体样本数量	未在摘要中指定具体框架	卷积神经网络结合Transformer、条件生成对抗网络	平均绝对百分比误差、平均绝对误差	未在摘要中提及
117	2026-08-15	Neighbor2Mean: a self-supervised denoising method via local spatial redundancy for live-cell fluorescence microscopy 2026-Jul-27, Optics express IF:3.2Q2 DOI:10.1364/OE.596478 PMID:42596439	研究论文	提出了一种名为Neighbor2Mean的自监督去噪方法，利用局部空间冗余从单次噪声采集中构建低方差伪目标，以提升活细胞荧光显微镜图像质量	通过局部均值聚合从单个噪声图像构造伪目标，避免了时间相关方法在动态样本中的失效和空间方法的信息排除或估计偏差问题	未在摘要中明确提及局限性	开发一种无需配对高信噪比数据即可有效去噪的自监督方法，以适用于动态活细胞成像	活细胞荧光显微镜图像	计算机视觉	不适用	荧光显微镜成像	自监督深度学习模型	图像	未在摘要中明确提及	未在摘要中明确提及	未在摘要中明确提及	峰值信噪比（PSNR），结构相似性指数（SSIM）	未在摘要中明确提及
118	2026-08-15	Field-aware physics-informed transformer for robust computer-aided alignment of off-axis TMA system with mirror surface figure errors 2026-Jul-27, Optics express IF:3.2Q2 DOI:10.1364/OE.601203 PMID:42596454	研究论文	提出了一种场感知物理信息 transformer（FA-PIT），用于离轴三反光学系统的鲁棒计算机辅助装调，尤其针对镜面面形误差与刚性体失调耦合导致的传统方法失效问题	创新性地将多视场Zernike系数重构为结构化场令牌以保持全视场空间拓扑，利用多头自注意力学习跨场像差耦合模式，并设计物理信息复合损失函数整合全视场一致性约束、均匀性惩罚和最坏视场衍射极限安全项	在极端外推条件下（失调范围扩大至±0.5毫米）且存在泽尼克测量噪声时，成功率仍有下降（58%-85%），且未完全避免数值不稳定	提出一种物理可解释且鲁棒的自动装调框架，以解决离轴反射式光学系统中失调与面形误差耦合导致的传统方法不收敛或失效问题	离轴三反光学系统，包含镜面面形误差（λ/50至λ/20）和初始失调（±0.1毫米/0.1°）的模拟数据	机器学习	不适用	蒙特卡洛模拟	Transformer	数值模拟数据（泽尼克系数）	未明确样本数量，但涉及蒙特卡洛模拟下的多种失调和面形误差条件，以及独立离轴架构的跨系统实验	PyTorch	Transformer（多头自注意力，可学习场位置嵌入）	成功率、均方根值（RMS）、最坏视场RMS	未明确具体GPU类型，但涉及大量蒙特卡洛模拟，可能使用标准GPU（如NVIDIA）
119	2026-08-15	Data-driven registration and modeling of brain deformation for image-guided neurosurgery 2026-Jul-15, Medical image analysis IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.media.2026.104217 PMID:42594697	综述	系统回顾了2020至2025年间基于数据驱动的脑变形配准与建模方法，重点关注基于学习的技术	统一分析了多种方法论策略，包括基于深度学习的图像配准、直接变形场回归、合成驱动的多模态对齐、切除感知架构及混合生物力学先验模型，并评估了不确定性、泛化性和临床转化潜力	当前方法受限于分布外鲁棒性不足、缺乏标准化基准、可解释性差及临床部署准备度低	评估数据驱动方法在脑变形配准与建模中的进展，识别关键差距，并为未来研究指明方向以提升神经外科引导的鲁棒性和临床可用性	2020至2025年间发表的46项研究，涉及脑变形配准与建模的计算方法	医学影像分析	神经外科疾病	NA	NA	图像	46项研究	NA	NA	NA	NA
120	2026-08-15	Performance analysis of a vision transformer based on a hierarchical spatial enhancement mechanism in the coherent free-space optical communication system 2026-Jul-13, Optics express IF:3.2Q2 DOI:10.1364/OE.589487 PMID:42596154	研究论文	本文提出了一种基于分层空间增强机制的视觉Transformer（HS-VIT），用于无波前传感器自适应光学系统，以实时校正相干自由空间光通信中的大气湍流引起的波前畸变	在VIT架构中集成了分层空间增强机制，并采用自调制特征聚合方法，以增强在复杂湍流条件下校正波前畸变的能力	未提及	提高相干自由空间光通信系统在湍流条件下的传输性能，通过改进无波前传感器自适应光学系统的控制算法	相干自由空间光通信系统中的波前畸变校正	计算机视觉，数字通信	不适用	数值模拟，实验验证	视觉Transformer（VIT）	数值仿真数据，实验数据	未提及	未提及	视觉Transformer（VIT），分层空间增强机制	性能提升百分比，计算时间	未提及