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
1381	2026-03-19	Automatic deep learning-based segmentation of cornea and lens in 2D OCT images of rabbit eyes 2026-Mar-11, Experimental eye research IF:3.0Q1 DOI:10.1016/j.exer.2026.110965 PMID:41819269	研究论文	本文提出了一种用于兔眼二维OCT图像中角膜和晶状体自动分割的深度学习端到端流程	针对低信噪比临床前AS-OCT图像，通过系统架构搜索选择预训练编码器，结合残差驱动、掩码引导的非局部均值阶段抑制背景噪声，并采用掩码到曲面转换拟合多项式生成生物测量就绪的界面	训练数据有限且图像质量具有挑战性	开发快速、用户无关的角膜和晶状体界面分割方法以支持白内障手术规划	兔眼的二维AS-OCT图像	计算机视觉	白内障	光学相干断层扫描（OCT）	CNN	图像	440张B扫描图像（兔眼）	NA	U-Net, EfficientNet-B2	交并比（IoU）, 均方根误差（RMSE）	NA
1382	2026-03-19	Point positioning and counting network: A deep learning-based method for automatic axon counting 2026-Mar-10, Experimental eye research IF:3.0Q1 DOI:10.1016/j.exer.2026.110968 PMID:41819270	研究论文	本研究提出了一种基于点标注的深度学习框架PPCNet，用于山羊视神经半薄切片中轴突密度的自动计数	提出了一种新颖的基于点标注的深度学习框架PPCNet，它结合了VGG16骨干网络、多尺度特征提取与横向融合、双分支架构（坐标回归与候选点分类）以及优化的匈牙利匹配算法，实现了亚像素精度的轴突中心定位与计数	研究仅在山羊视神经半薄切片数据集上进行了评估，未在其他物种或组织类型上验证其泛化能力	开发一种自动、准确的轴突计数方法，以替代繁琐的手动计数和现有的基于分割的自动化工具	山羊的视神经半薄切片	数字病理学	神经系统疾病	半薄切片成像	CNN	图像	未明确说明具体样本数量，但包含训练集和测试集	未明确说明	VGG16	线性回归相关系数(R), 平均绝对误差(MAE), Bland-Altman分析的一致性界限, 置信区间分析	NA
1383	2026-03-19	Deep learning-based suppression of cold reflections in infrared systems 2026-Mar-10, Applied optics IF:1.7Q3 DOI:10.1364/AO.580105 PMID:41842277	研究论文	本研究提出了一种基于深度学习的方法，用于抑制冷却中波红外成像系统中的冷反射伪影	提出了一种结合L1感知混合损失优化的增强NU-Net架构，用于冷反射伪影抑制，并通过等效温差叠加方法生成合成红外图像数据集	NA	抑制冷却中波红外成像系统中的冷反射伪影，实现高质量红外成像	冷却中波红外成像系统及其产生的冷反射伪影	计算机视觉	NA	红外成像，冷反射模拟（使用Narcissus宏）	深度学习	红外图像	NA	NA	增强NU-Net	PSNR, SSIM	NA
1384	2026-03-19	Leveraging deep learning-based foundation models for optical turbulence (Cn2) estimation under data scarcity 2026-Mar-10, Applied optics IF:1.7Q3 DOI:10.1364/AO.585045 PMID:41842282	研究论文	本研究探讨了在数据稀缺条件下，利用表格基础模型（TFMs）进行光学湍流（Cn2）估计的可行性	首次将表格基础模型（TabPFNv2和TabDPT）应用于光学湍流估计任务，无需任务特定微调或超参数优化，在少样本学习场景中实现了优异性能	研究仅基于莫纳罗亚天文台的观测数据，未在其他地理环境或气象条件下验证模型的泛化能力	开发数据稀缺环境下光学湍流预测的快速、免调参、即插即用工具	光学湍流（Cn2）的估计	机器学习	NA	深度学习基础模型预训练	表格基础模型（TFMs）	表格数据（气象和湍流观测数据）	莫纳罗亚天文台的气象和湍流观测数据集（具体样本量未明确说明）	NA	TabPFNv2, TabDPT	数据效率、集成稳定性、动态范围捕捉能力、特征重要性分析	NA
1385	2026-03-19	Deep Learning-based Automated Detection of Pulmonary Embolism: Is It Reliable? 2026 Mar-Apr 01, Journal of computer assisted tomography IF:1.0Q4 DOI:10.1097/RCT.0000000000001803 PMID:41004836	研究论文	本研究评估了基于深度学习的AI程序“佳能自动化平台”在胸部CTPA中自动检测和定位肺栓塞的诊断准确性和临床适用性	首次全面评估了“佳能自动化平台”在肺栓塞自动检测中的性能，特别是在肺段和亚段分支等外周血管的检测能力	亚段分支的敏感性较低（81.4%至84.7%），且研究为回顾性设计，可能影响结果的泛化性	评估AI程序在肺栓塞自动检测中的诊断准确性和临床适用性	1474例疑似肺栓塞的胸部CTPA图像	计算机视觉	肺栓塞	CTPA	深度学习	医学影像	1474例CTPA图像	NA	NA	AUC-ROC, 准确率, 敏感性, 特异性, PPV, NPV, F1分数, Cohen Kappa	NA
1386	2026-03-19	An Enthalpy-Entropy Compensated Ionogel With a Broadband Viscoelastic Plateau for Non-Invasive and High-Fidelity Neurointerfaces 2026-Mar, Advanced materials (Deerfield Beach, Fla.) DOI:10.1002/adma.202521208 PMID:41677067	研究论文	本文设计了一种基于动态焓熵平衡的粘弹性离子凝胶，用于实现非侵入式、高保真度的神经接口	通过设计一种由动态焓熵平衡调控的粘弹性离子凝胶，实现了跨越九个数量级频率（10^-2至10^7 Hz）和宽温度范围（-30°C至40°C）的频率无关粘弹性平台，显著降低了皮肤-电极阻抗	未明确提及长期生物相容性、大规模制造可行性或与其他生物电子系统的集成挑战	开发一种能够实现非侵入式、高保真度电生理记录（特别是脑电图）的软生物电子材料	人类皮肤上的电生理信号，特别是脑电图信号	软生物电子学	NA	电生理记录，脑电图	深度学习	脑电图信号	NA	NA	NA	准确率	NA
1387	2026-03-19	Image Quality Assessment of Deep Learning-Based Virtual Monoenergetic Images From Single-Energy CT Pulmonary Angiography 2026 Mar-Apr 01, Journal of computer assisted tomography IF:1.0Q4 DOI:10.1097/RCT.0000000000001812 PMID:41384946	研究论文	本研究评估了基于深度学习的虚拟单能图像在CT肺血管造影中的图像质量，通过对比单能CT图像，验证了其在增强血管显影和图像质量方面的有效性	首次在临床应用中评估了基于深度学习的虚拟单能图像生成方法，该方法能从单能CT数据生成40 keV虚拟单能图像，无需双能CT设备	研究为回顾性设计，样本量较小（52组图像），且仅评估了40 keV能量水平	评估深度学习生成的虚拟单能图像在CT肺血管造影中的客观和主观图像质量	CT肺血管造影图像	医学影像分析	肺血管疾病	CT成像，深度学习图像生成	深度学习模型	医学图像	52组单能CT肺血管造影图像	NA	Deep-En-Chroma	对比度，对比噪声比，主观评分（5点李克特量表）	NA
1388	2026-03-19	Detailed Delineation of the Fetal Brain in Diffusion MRI via Multi-Task Learning 2026-Mar, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2025.3619809 PMID:41066289	研究论文	本文开发并验证了一个统一的计算框架，用于胎儿大脑扩散加权MRI数据的多任务学习，包括组织分割、白质束分割和脑区划分	提出了一种多任务深度学习方法来同时执行胎儿大脑扩散MRI数据的组织分割、白质束分割和脑区划分，提高了分析效率和准确性	未明确提及具体限制，但可能依赖于标注数据的质量和数量	开发自动化方法以可靠分析胎儿大脑扩散加权MRI数据，用于神经发育研究和医学应用	胎儿大脑扩散加权MRI数据	医学影像分析	NA	扩散加权MRI	深度学习	MRI图像	97个胎儿大脑	NA	NA	Dice相似系数	NA
1389	2026-03-19	AI based multiomics integration for cancer diagnosis and prognosis 2026-Mar, Journal, genetic engineering & biotechnology DOI:10.1016/j.jgeb.2025.100639 PMID:41839664	研究论文	本研究介绍了OmicsFusionNet，一种基于AI的混合模型，整合机器学习和深度学习，用于癌症诊断和预后	开发了OmicsFusionNet模型，整合多达六种多组学数据集，在23种癌症类型中实现80.2%的准确率，其中RNAseq和甲基化整合达到99.8%的准确率	NA	通过AI和多组学整合革新癌症护理，实现早期检测、生物标志物发现和个性化治疗	23种癌症类型，特别是卵巢癌	机器学习	癌症	多组学整合（基因组学、转录组学、表观基因组学），KEGG通路富集分析	混合模型（机器学习与深度学习）	多组学数据集	NA	NA	OmicsFusionNet	准确率	NA
1390	2026-03-19	ResSGA-Net: A deep learning approach for enhanced brain tumor detection and accurate classification in healthcare imaging systems 2026-Mar, Journal, genetic engineering & biotechnology DOI:10.1016/j.jgeb.2026.100658 PMID:41839680	研究论文	提出一种名为ResSGA-Net的混合深度学习框架，用于从MRI图像中准确检测和分类脑肿瘤	将ResNet50主干网络与双重注意力机制（全局和门控）以及Swin Transformer相结合，有效捕获细粒度局部特征和长距离上下文依赖关系，并采用融合策略统一卷积、注意力精炼和Transformer增强的表征	未明确提及模型在更大规模或更多样化临床数据集上的泛化能力，也未讨论计算效率或实时诊断的可行性	开发一种准确可靠的自动脑肿瘤分类方法，以辅助临床决策	脑部MRI图像	计算机视觉	脑肿瘤	磁共振成像	CNN, Transformer	图像	两个公开基准数据集（一个四分类任务，一个三分类任务）	NA	ResNet50, Swin Transformer	准确率, AUC	NA
1391	2026-03-19	A universal framework for IMRT dose prediction 2026-Mar, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.70384 PMID:41833521	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的通用剂量预测模型UniDose，用于强度调制放射治疗（IMRT）中跨多种疾病部位和任意射束配置的剂量预测	UniDose模型通过通用化输入设计（包括归一化处方剂量图、加权避让掩码和射束追踪图像）和定制化的nnU-Net框架，实现了跨25种疾病部位和多样射束配置的通用剂量预测，并整合了基于参考的内部优化引擎以确保预测剂量的可实施性	模型在简化条件下开发，可能未完全覆盖真实世界实践中遇到的所有多样化场景，且依赖于特定数据集进行训练和验证	开发一个通用的深度学习剂量预测框架，以改善IMRT治疗计划的质量和效率，支持多样化的临床场景	IMRT治疗计划中的剂量分布预测，涉及多种疾病部位和任意射束配置	数字病理	多种癌症（包括前列腺癌、肝癌、脑癌等）	深度学习，射线追踪算法，剂量优化	CNN	3D图像数据	871名患者的数据集，涵盖25种疾病部位	nnU-Net	定制化的nnU-Net	伽马通过率（GPR），剂量体积直方图（DVH）指标	NA
1392	2026-03-19	Decoding TCR recognition via geometric deep learning of immunological fingerprints 2026-Mar-01, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbag048 PMID:41834397	研究论文	本文介绍了一种多模态几何深度学习框架，用于从pMHC界面提取物理化学和空间特征，以解码T细胞受体识别机制	提出了一种结合几何深度学习的多模态框架，系统性提取pMHC界面的多维特征，并引入可解释性模块识别关键接触残基和相互作用基序	研究基于晶体结构数据集，可能未涵盖所有动态构象变化；模型在更广泛的HLA等位基因上的泛化性需进一步验证	解码T细胞受体识别pMHC的分子原理，以理解免疫特异性与交叉反应性	人类白细胞抗原HLA-A02和HLA-B27的肽-MHC-TCR晶体结构	机器学习	NA	晶体结构分析, 几何深度学习	几何深度学习模型	三维结构数据	精选的人类HLA-A02-肽-TCR晶体结构数据集及HLA-B27-肽复合物	PyTorch, DGL	几何神经网络	TCR结合偏好预测准确性, 交叉反应性分析	NA
1393	2026-03-19	Geometric-constraint-aware binocular framework for robust absolute phase recovery in structured light 3D reconstruction 2026-Mar-01, Applied optics IF:1.7Q3 DOI:10.1364/AO.574857 PMID:41842534	研究论文	本文提出了一种新颖的双目深度学习框架，用于在结构光三维重建中实现鲁棒的绝对相位恢复	首次将几何约束与数据驱动学习协同整合，以解决复杂表面重建中的相位跳变问题，并引入了包含虚拟和真实世界数据的基准数据集	未明确说明对极端光照条件或动态场景的适应性	提高结构光三维重建系统的精度、计算效率和鲁棒性	虚拟和真实世界的地面真实三维模型，特别是具有不连续表面的场景	计算机视觉	NA	结构光投影	深度学习	图像	23,000个同步双目相位图	NA	GCANet	误差	NA
1394	2026-03-19	Two-dimensional phase unwrapping and denoising network based on frequency-domain operators and sparse attention 2026-Mar-01, Applied optics IF:1.7Q3 DOI:10.1364/AO.585000 PMID:41842552	研究论文	提出了一种基于U-Net的轻量级深度学习模型FSA-PU，用于解决二维相位展开问题，该模型集成了多尺度上下文建模、稀疏全局依赖和频域重建	首次将频域算子与稀疏注意力机制结合到相位展开网络中，通过深度可分离卷积增强边缘和细节恢复能力	未明确说明模型在极端噪声或大规模不连续相位情况下的性能极限	解决复杂条件下（如噪声和相位不连续）的二维相位展开问题	光学干涉测量、数字全息术和合成孔径雷达中的相位数据	计算机视觉	NA	深度学习	CNN	图像（相位图）	合成数据集和真实数据集（具体数量未说明）	NA	U-Net	PSNR, RMSE, SSIM	NA
1395	2026-03-19	Toward high-quality hologram generation via a complex-valued efficient hybrid attention network 2026-Mar-01, Applied optics IF:1.7Q3 DOI:10.1364/AO.588742 PMID:41842553	研究论文	本文提出了一种用于高质量全息图生成的复数值高效混合注意力网络（CEHAN）	提出了一种结合复数值高效注意力机制和混合注意力块的网络架构，在提升重建质量的同时显著降低了计算时间	未明确说明模型在更广泛数据集上的泛化能力以及实际部署中的硬件兼容性问题	提高计算机生成全息图（CGH）的质量和实时渲染效率	全息图的生成与重建	计算机视觉	NA	深度学习	CNN	图像	DIV2K数据集	NA	U-Net, 复数值高效混合注意力网络（CEHAN）	PSNR, SSIM	NA
1396	2026-03-19	Terahertz image super-resolution reconstruction method for polyethylene pipe heat-fused joint defects based on an improved ESRGAN network 2026-Mar-01, Applied optics IF:1.7Q3 DOI:10.1364/AO.583425 PMID:41842561	研究论文	本文提出了一种基于改进ESRGAN网络的太赫兹图像超分辨率重建方法，用于检测聚乙烯管道热熔接头的缺陷	提出了一种增强型超分辨率生成对抗网络，引入了高效多尺度注意力模块，并采用了基于Vision Transformer的判别器，以提升图像全局一致性的判别能力和对纹理及高频细节的关注	未明确说明方法在更广泛缺陷类型或不同成像条件下的泛化能力，也未讨论计算复杂度与实时性之间的平衡	提高太赫兹图像在检测聚乙烯管道热熔接头缺陷时的超分辨率重建质量	聚乙烯管道热熔接头的孔洞和裂纹缺陷	计算机视觉	NA	太赫兹成像	GAN	图像	NA	NA	ESRGAN, Vision Transformer	PSNR, SSIM, FLOPs	NA
1397	2026-03-19	How I Do It: Fast MRI of the Joints 2026-Mar, Radiology IF:12.1Q1 DOI:10.1148/radiol.251430 PMID:41842665	综述	本文提供了关于快速肌肉骨骼关节MRI的实践导向概述，重点介绍回波链优化和现代加速技术的应用	结合并行成像、同时多层采集和压缩感知欠采样技术，实现关节MRI的3至8倍加速，并整合深度学习图像重建方法	需要进一步的研究和数据验证，特别是针对10倍加速的深度学习方法的临床适用性	优化关节MRI的扫描速度和图像质量，提高临床效率	中枢和周围关节的肌肉骨骼MRI	医学影像	肌肉骨骼疾病	MRI，包括二维和三维涡轮自旋回波脉冲序列	深度学习	MRI图像	NA	NA	NA	图像质量，诊断准确性	NA
1398	2026-03-19	Deconvolving mutation effects on protein stability and function with disentangled protein language models 2026-Feb-26, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.64898/2026.02.03.703560 PMID:41676583	研究论文	本文提出了一种名为DETANGO的深度学习框架，用于解耦蛋白质语言模型预测的突变效应中与稳定性扰动相关的部分，从而揭示突变对蛋白质功能的影响	通过引入DETANGO框架，首次明确地从蛋白质语言模型预测的突变效应中分离出稳定性扰动成分，从而能够准确识别稳定但失活（SBI）的突变变体，并推断功能关键残基	NA	解耦突变对蛋白质稳定性和功能的影响，以促进对蛋白质功能的机制理解和指导理性蛋白质工程	蛋白质序列及其单点突变	机器学习	NA	蛋白质语言模型（pLMs）	深度学习框架	蛋白质序列数据	NA	NA	NA	NA	NA
1399	2026-03-19	Improved sub-visible particle classification in flow imaging microscopy via generative AI-based image synthesis 2026-Feb-26, Journal of pharmaceutical sciences IF:3.7Q2 DOI:10.1016/j.xphs.2026.104225 PMID:41763492	研究论文	本文提出了一种基于生成式AI的图像合成方法，用于改进流式成像显微镜中的亚可见颗粒分类，通过生成高保真图像解决数据不平衡问题	开发了最先进的扩散模型来生成高保真颗粒图像，以增强训练数据集，从而有效训练多类深度神经网络，并公开了模型和分类器以促进开放研究	未明确提及具体局限性，但可能涉及生成图像的真实性验证范围或模型在更广泛颗粒类型上的泛化能力	解决流式成像显微镜中因数据稀缺和类别不平衡导致的亚可见颗粒分类问题	亚可见颗粒，包括硅油、气泡和蛋白质颗粒	计算机视觉	NA	流式成像显微镜	扩散模型, 深度神经网络	图像	验证数据集包含500,000张蛋白质颗粒图像	未明确指定，但可能基于PyTorch或TensorFlow（根据开源代码推断）	扩散模型, 深度神经网络（具体架构未指定）	分类性能（具体指标如准确率、召回率等未明确提及）	未明确指定
1400	2026-03-19	Tumor cell villages define the co-dependency of tumor and microenvironment in liver cancer 2026-02-21, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-026-69797-z PMID:41723121	研究论文	本研究通过空间单细胞成像和单细胞RNA测序，分析了50个肿瘤样本中的超过200万个细胞，揭示了肝细胞癌中肿瘤细胞状态如何组织成独特的“村庄”结构，这些结构与其微环境存在分子共依赖性，并与患者预后相关	开发了一种基于深度学习的策略，用于空间映射肿瘤细胞状态及其周围环境结构，首次提出了“肿瘤细胞村庄”概念，揭示了肿瘤细胞状态与微环境之间的特异性分子共依赖性	研究主要聚焦于肝细胞癌，结果在其他癌症类型中的普适性尚未验证；样本量相对有限（50个肿瘤样本），可能影响统计效力	探究肿瘤空间景观的形成机制及其对肿瘤适应性的影响	肝细胞癌（肝癌）肿瘤样本	数字病理学	肝癌	空间单细胞成像, 单细胞RNA测序	深度学习	图像, 转录组数据	50个肿瘤生物样本（超过200万个细胞），并在740名肝癌患者的数据中进行验证	NA	NA	NA	NA