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
141	2026-11-13	AI-driven entropy analysis of Sutterby tetra-hybrid nanofluid energy conversion for electromagnetic peristaltic flow 2026-Nov-11, Discover nano DOI:10.1186/s11671-026-05054-y PMID:43012938	研究论文	该研究开发了一种基于Levenberg-Marquardt优化的人工神经网络（ANN-LM），用于预测Sutterby四混合纳米流体在电磁驱动蠕动微通道中的速度、温度、浓度和微生物分布	首次将深度学习与电磁-流变-生物对流建模相结合，用于Sutterby四混合纳米流体构型，实现了毫秒级参数探索和逆向设计，计算成本比直接数值求解降低两个数量级以上	未明确说明模型在不同工况或超出训练数据范围时的泛化能力，且训练依赖于2400个高保真数值数据集	解决电磁驱动蠕动微通道中纳米血液输运预测的计算瓶颈，实现实时临床应用	Sutterby四混合纳米流体在电磁驱动蠕动微通道中的流动与传热传质	机器学习	心血管疾病	NA	ANN	数值模拟数据	2400个高保真数据集	NA	Levenberg-Marquardt优化的人工神经网络	平均绝对误差, 相关系数	NA
142	2026-11-13	Comprehensive multi-organ and body composition phenotyping identifies metabolic signatures associated with incident type 2 diabetes 2026-Nov-11, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-026-12978-7 PMID:43013090	研究论文	该研究基于UK Biobank全身MRI数据，提取多器官影像生物标志物并构建深度学习模型，用于预测2型糖尿病发病风险	首次利用全身MRI衍生多器官影像生物标志物面板预测2型糖尿病，揭示肌内脂肪组织（IMAT）在解释肌肉体积与代谢风险不一致中的作用，并证明深度学习模型在临床风险评分基础上可显著减少假阳性	回顾性队列研究设计，仅基于UK Biobank人群，外部验证有限；未详细说明深度学习模型的具体架构和可解释性	从全身MRI提取多器官影像生物标志物，评估其对2型糖尿病发病的预测价值，并探讨IMAT在肌肉体积与代谢风险差异中的作用	46,129名基线无糖尿病的UK Biobank参与者	数字病理学, 医学影像分析	2型糖尿病	全身MRI（Dixon序列）、自动分割、深度学习	深度学习模型（具体架构未明确）	医学影像（MRI）、临床数据	46,129名参与者，随访期间600人发生2型糖尿病	NA	NA	一致性指数（C-index）、风险比（HR）、95%置信区间、假阳性率、真阳性率	NA
143	2026-11-13	The evolving landscape of artificial intelligence in cholecystectomy: a bibliometric and science-mapping analysis 2026-Nov-11, Updates in surgery IF:2.4Q2 DOI:10.1007/s13304-026-02859-5 PMID:43013215	文献计量学研究	该文通过文献计量学和科学知识图谱方法，分析了人工智能在胆囊切除术中应用的全球研究格局与主题演化	首次对胆囊切除术中人工智能相关研究进行系统的文献计量学与科学知识图谱分析，揭示了从早期工作流和卷积神经网络研究向机器学习、深度学习、影像组学、手术阶段识别及Transformer方法的主题演进	仅纳入英文文献且仅检索Web of Science核心合集和Scopus数据库；文献计量分析无法评估研究质量；需进一步多中心验证和前瞻性临床评价以确认临床转化价值	绘制胆囊切除术中人工智能相关研究的全球研究格局和主题演化图谱，识别主要贡献者、合作模式和知识基础	559篇英文文献（论著和综述），检索自Web of Science核心合集和Scopus数据库，时间跨度为2022至2025年为主	数字病理学、计算机视觉、机器学习	胆囊疾病	文献计量学分析、科学知识图谱分析、关键词共现分析、概念结构分析、共被引分析、引文突现分析	NA	文本（文献元数据）	559篇出版物	NA	NA	发文量、总被引次数、关键词共现频次、引文突现强度、共被引网络中心性	NA
144	2026-11-13	Fusion of deep and handcrafted features from multi-modal ultrasound data for multi-task liver disease diagnosis 2026-Nov-11, Journal of ultrasound IF:1.3Q3 DOI:10.1007/s40477-026-01255-4 PMID:43013250	研究论文	该研究开发了一种基于多模态超声数据的非侵入性框架，融合深度特征与手工特征，用于同时分级肝纤维化、炎症和脂肪变性	融合深度学习网络的深层语义特征与定量超声技术的手工特征，整合B模式图像、剪切波弹性成像和射频数据，通过轻量级神经网络进行多任务预测	样本量较小（142例），仅针对慢性乙型肝炎患者，未涉及其他肝病病因，且未在外部独立验证集上评估	开发一种非侵入性、多模态超声框架，用于同时评估肝纤维化、炎症和脂肪变性的分级	142例慢性乙型肝炎患者	医学图像分析	慢性肝病（肝纤维化、炎症、脂肪变性）	多模态超声（B模式图像、剪切波弹性成像、射频数据）	轻量级神经网络	图像和射频信号	142例患者	NA	轻量级神经网络	AUC	NA
145	2026-11-13	Artificial Intelligence-Assisted Visual Mapping of Viable and Necrotic Tissue During Wound Debridement: A Clinical Image Segmentation Study 2026-Nov-11, Annals of plastic surgery IF:1.4Q3 DOI:10.1097/SAP.0000000000004901 PMID:43013410	研究论文	该研究开发并评估了一种基于深度学习的图像分割方法，用于在伤口清创过程中区分活组织和坏死组织。	采用组织感知的复制粘贴数据增强方法改善坏死组织代表性，并基于SegFormer构建具有边界感知输出的语义分割模型。	精确边界定位准确性较低，均边界F1仅为61.83%，且需要更大规模的独立临床数据集进一步验证。	开发并评估人工智能辅助的图像分割方法，用于伤口清创过程中活组织与坏死组织的视觉映射。	临床伤口清创图像。	医学图像分割	伤口与组织损伤	深度学习图像分割	SegFormer	图像	356对图像-掩码对，包括156对原始数据和200对合成数据；训练集249例，验证集53例，测试集54例	NA	SegFormer	像素准确率, IoU, Dice系数, 精确率, 召回率, 边界F1分数	NA
146	2026-11-13	A Neuroscientific Prior-Guided Multi-View Network With Structured Channel Selection for EEG Emotion Recognition 2026-Nov-11, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2026.3752660 PMID:43013438	研究论文	提出一种神经科学先验引导的两阶段框架SGA-MVTN，结合多视图塔网络MVTN和结构化遗传算法SGA，用于EEG情感识别中的特征建模和通道选择	将解剖学定义的空间视图和频带特定的频谱视图分开建模直至融合，并将功能分组和半球对称先验嵌入遗传算法进化算子，实现视图特定表示学习与拓扑感知电极子集搜索的连接	未明确说明计算复杂度或实际部署可行性，仅在SEED和SEED-IV数据集上验证，通道选择协议下准确率仍低于全通道	提升EEG情感识别的准确性和可解释性，同时减少所需EEG通道数量	EEG信号用于情感识别	脑机接口, 情感计算	心理健康	EEG	多视图塔网络, 结构化遗传算法	EEG信号	SEED和SEED-IV数据集（具体样本数未提供）	NA	多视图塔网络MVTN, 结构化遗传算法SGA	准确率	NA
147	2026-11-13	A Dual-Branch Model based Federated Learning Framework for Seizure-Type Classification 2026-Nov-11, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2026.3752729 PMID:43013434	研究论文	该文提出了一种基于双分支模型和联邦学习框架的癫痫发作类型自动分类方法，通过融合1DCNN和2DCNN提取的EEG信号特征与脑网络拓扑特征，并采用FedProx优化策略解决Non-IID数据问题。	创新点包括：1）提出双分支模型，结合1DCNN提取EEG信号复杂性特征和2DCNN提取脑网络拓扑特征；2）引入动态注意力融合模块自适应整合双模态特征；3）在联邦学习框架中采用FedProx优化策略，有效缓解Non-IID数据导致的模型更新发散问题。	摘要中未明确提及研究的局限性。	解决多中心EEG数据在隐私保护和数据孤岛方面的挑战，实现癫痫发作类型的准确自动分类。	癫痫患者的EEG数据（多中心数据集）。	医学图像分析/脑电信号分析	癫痫	EEG信号分析、脑网络构建	1DCNN, 2DCNN, 联邦学习	EEG信号、脑网络拓扑特征	NA	NA	1DCNN, 2DCNN, 动态注意力融合模块, FedProx	准确率, 宏平均F1分数	NA
148	2026-11-13	Unsupervised deep learning model for fast energy layer pre-selection of delivery-efficient proton arc therapy plan optimization of nasopharyngeal carcinoma 2026-Nov-11, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/aec10b PMID:43013977	研究论文	提出一种无监督深度学习模型，用于鼻咽癌质子弧治疗计划优化中快速预选能量层，以缩短能量层切换时间并保持计划质量	引入结合结构特异性斑点计数与空间剂量影响特征的斑点计数表示，按机架角度和能量层组织；提出U-Net风格模型SPArc_dldp，使用该表示和水等效厚度特征对候选能量层评分，训练目标基于斑点计数和能量层切换时间	与SPArc_pso相比，SPArc_dldp对部分危及器官（视神经和腮腺）的平均剂量更高；鲁棒优化后CTV剂量变化更大（RVH-AUC更高）；仅为探索性比较，样本量有限	实现质子弧治疗中能量层的快速预选，以降低能量层切换时间和计算成本，同时维持计划质量	鼻咽癌患者	放射治疗计划优化	鼻咽癌	质子弧治疗，深度学习	无监督深度学习，U-Net	医学影像及剂量影响特征	35对鼻咽癌病例（配对比较）	NA	U-Net	适形指数（CI），均匀性指数（HI），能量层选择计算时间，能量层切换时间，危及器官平均剂量，CTV均方根偏差剂量体积直方图面积（RVH-AUC）	NA
149	2026-11-13	Deep learning-based estimation of multi-tracer PET phenotypes from structural MRI for A/T/N-related analysis and progression prediction in Alzheimer's disease 2026-Nov-11, NeuroImage IF:4.7Q1 DOI:10.1016/j.neuroimage.2026.122345 PMID:43014489	研究论文	提出基于条件流匹配的深度学习框架，从单一T1加权MRI估计多示踪剂PET表型，用于阿尔茨海默病A/T/N分析及进展预测	采用条件流匹配框架从结构MRI估计SUV空间的多示踪剂PET表型（FDG、florbetapir、flortaucipir），结合PET先验网络与时间条件速度网络，并使用多约束损失保持SUV准确性、区域摄取一致性和解剖边界，且在一个独立医院PET/MR队列中验证了外部泛化性	方法不能替代分子PET评估，仅在PET不可用时提供与A/T/N分析相关的PET衍生表型	在PET不可用的情况下，从结构MRI估计与A/T/N相关的PET表型，并评估其对AD分层和进展预测的价值	阿尔茨海默病患者及参与者，包括ADNI队列991名参与者的1,978对MRI-PET记录、独立医院PET/MR队列514名参与者以及OASIS队列	医学影像分析，神经影像，深度学习	阿尔茨海默病	结构MRI（T1加权），PET成像（18F-FDG、18F-florbetapir、18F-flortaucipir）	条件流匹配模型，深度学习	图像（MRI和PET）	ADNI：991名参与者的1,978对MRI-PET记录；独立医院PET/MR队列：514名参与者；OASIS队列（样本量未明确）	NA	PET先验网络，时间条件速度网络，条件流匹配框架	体素级MAE（SUV），ROI Pearson相关系数，AUC	NA
150	2026-11-13	Towards end-to-end LLM-based censoring-aware survival analysis 2026-Nov-11, Journal of biomedical informatics IF:4.0Q2 DOI:10.1016/j.jbi.2026.105120 PMID:43014593	研究论文	提出LLMSurvival框架，使未经修改的大型语言模型能够直接在表格临床数据上进行考虑删失的生存分析	将生存分析的时间到事件预测重新表述为可比较受试者之间的成对排序，并通过与训练队列中锚定个体的比较聚合得出测试时风险，从而绕过删失导致的监督微调困难	仅作为概念验证，在两项临床任务上验证，未在大规模多中心数据上广泛评估	实现基于LLM的端到端考虑删失的生存分析	MIMIC-IV中的ICU患者和NewYork-Presbyterian/Weill Cornell Medicine队列中的脆性骨折患者	医学预测、生存分析	ICU死亡、脆性骨折	LLM微调、成对排序	LLM	表格临床数据	NA	NA	LLM	一致性指数	NA
151	2026-11-13	Deep Learning-Enabled Magnetic Bead-Capture Fluorescence In Situ Hybridization Enables Multiplex Identification and Digital Counting of Pathogenic Bacteria 2026-Nov-11, ACS sensors IF:8.2Q1 DOI:10.1021/acssensors.6c04513 PMID:43014755	研究论文	本文开发了一种基于深度学习的磁珠捕获荧光原位杂交平台（DeepMag-FISH），用于尿路感染病原体的快速鉴定和单细菌数字计数	结合可溶性β2-糖蛋白I包覆磁珠富集、模块化双探针标记和YOLOv11深度学习框架，实现无培养的病原体多重鉴定和精确单细菌计数	仅在加标尿液样本中验证，尚未在临床实际样本中大规模测试；检测限为30 CFU/mL，可能不适用于极低菌量感染	解决传统尿路感染诊断方法（尿培养和FISH）的耗时长、灵敏度低和人工判读主观偏差等问题	尿路感染病原体，包括大肠杆菌、副溶血性弧菌和肺炎克雷伯菌	数字病理学	尿路感染	磁珠捕获荧光原位杂交（FISH）	CNN	图像	加标尿液样本（具体数量未提及）	NA	YOLOv11	检测限（30 CFU/mL），光谱串扰	NA
152	2026-11-13	Video-based Deep Learning for Pulmonary Embolism Classification on Paired Contrast-enhanced and Noncontrast Chest CT: A Single-center Retrospective Feasibility Study 2026-Nov-11, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2026.10.038 PMID:43015201	研究论文	该研究基于配对增强与非增强胸部CT生成的视频，利用三维深度学习模型对肺栓塞进行分类，并评估其在临床诊断不确定场景中的决策支持潜力	将CT图像转换为12秒纵隔窗视频并提取40帧片段进行分析；提出PureStream-3D、BiLSTM-ResNet-3D和AttnFocus-3D三种三维深度学习架构；利用同一患者同日CTPA与NCCT配对队列，在保持其他临床和解剖变量基本不变的情况下评估模型	单中心回顾性研究，样本量有限，需要外部多中心验证；仅使用纵隔窗视频片段，可能遗漏部分影像信息；未明确说明计算资源等实现细节	探索基于视频的三维深度学习在配对增强与非增强胸部CT上对肺栓塞进行分类的可行性，为临床诊断不确定场景提供决策支持	716例患者（129例PE阳性，587例PE阴性），均在同一天接受CTPA和NCCT检查	医学图像分析	肺栓塞	CTPA、NCCT、视频转换	三维深度学习	视频（由CT图像转换）	716例患者（129例阳性，587例阴性）	NA	PureStream-3D、BiLSTM-ResNet-3D、AttnFocus-3D	准确率、AUC、敏感度、特异度	NA
153	2026-11-13	MRI-derived synthetic [¹⁸F]FET PET in neuro-oncology: evaluation in glioma grading and differentiation from solitary brain metastasis 2026-Nov-11, Neuroradiology IF:2.4Q2 DOI:10.1007/s00234-026-04266-4 PMID:43015482	研究论文	该研究评估了基于MRI生成的合成[18F]FET PET在神经肿瘤学中的临床应用价值，包括胶质瘤分级和与孤立性脑转移瘤的鉴别	利用深度学习从多模态MRI生成合成[18F]FET PET图像，并在胶质瘤分级和高级别胶质瘤与孤立性脑转移瘤鉴别中验证其临床效用，提供了一种在FET PET不可用时的PET样替代方案	回顾性研究设计，样本来自单一机构，合成PET的临床推广仍需前瞻性多中心验证	评估MRI衍生的合成[18F]FET PET在胶质瘤分级和高级别胶质瘤与孤立性脑转移瘤鉴别中的临床效用	489例经组织学确诊的胶质瘤或脑转移瘤患者	医学影像分析	脑肿瘤	多模态MRI、[18F]FET PET、深度学习图像合成	深度学习模型	图像	489例患者	NA	NA	PSNR、SSIM、Pearson相关系数、Bland-Altman分析、AUC	NA
154	2026-11-13	An Interpretable Multimodal Deep Learning Framework Integrating MRI and Clinical Data via Bidirectional Cross-Modal Attention for Improved Cardiac Disease Detection 2026-Nov-11, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-026-02491-0 PMID:43015528	研究论文	该文提出一个可解释的多模态深度学习框架，通过双向跨模态注意力机制融合心脏MRI与结构化临床数据，用于提升心血管疾病检测性能	采用基于token序列的双向跨模态注意力机制动态对齐影像与临床互补信息，减少特征稀释与模态主导问题；结合分类、对比对齐（InfoNCE）与正则化的多任务目标增强跨模态语义一致性；并集成Grad-CAM空间定位与SHAP临床特征归因的事后可解释模块	仅基于单一三级医疗机构的内部五折交叉验证，缺乏多中心外部验证，泛化性受限	构建可解释的多模态深度学习框架，同时分析心脏磁共振影像与结构化临床变量，以实现精准且透明的心血管疾病检测	12,847名患者的 cohort 数据，包括心脏MRI影像与结构化临床变量	医学影像分析、多模态深度学习	心血管疾病	心脏磁共振成像（MRI）、结构化临床数据采集	多模态深度学习、跨模态注意力机制	图像、结构化临床数据（文本/表格）	12,847名患者	NA	ResNet-50、多层感知机（MLP）、双向跨模态注意力机制	准确率、AUC、医生评估一致性、p值	NA
155	2026-11-13	Artificial Intelligence in Orthopedic Image Analysis: A Systematic Review and Unified Taxonomy of Bone Age Assessment and Fracture Detection 2026-Nov-11, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-026-02375-3 PMID:43015530	系统综述	本文对116项研究进行系统综述，分析骨科影像分析中骨龄评估和骨折检测的人工智能技术，并提出统一的分类体系	提出基于任务、模态和学习范式的统一分类体系，并引入比较方法以解决研究间的不一致性	现有研究评估方法不一致、外部验证有限、可解释性不足，存在数据集偏差、泛化能力差和缺乏标准化基准的问题	系统综述骨科影像分析中人工智能技术在骨龄评估和骨折检测中的应用，识别关键问题并提出未来方向	116项关于骨龄评估和骨折检测的AI研究（2017-2025年）	医学影像分析	骨科疾病	深度学习	CNN, Transformer	图像	116项研究	NA	CNN, Transformer	MAE, 准确率	NA
156	2026-11-13	EXPRESS: Brain Age Gap from Non-Contrast CT Is Independently Associated with Functional Outcome after Acute Ischemic Stroke 2026-Nov-11, Journal of cerebral blood flow and metabolism : official journal of the International Society of Cerebral Blood Flow and Metabolism IF:4.9Q1 DOI:10.1177/0271678X261508305 PMID:43015642	研究论文	该研究评估了从非对比CT（NCCT）得出的脑年龄差（BrainAGE）与急性缺血性卒中（AIS）后功能预后的关联	使用深度学习模型从对侧基线NCCT估计脑年龄，最小化病变相关混杂因素，并首次探讨CT-based BrainAGE与AIS功能预后的独立关联	BrainAGE仅提供适度的增量预后信息，区分度提升有限；需要独立外部验证和前瞻性评估来确定其是否改善患者层面的风险分层或临床决策	评估从常规非对比CT得出的脑年龄差是否与急性缺血性卒中后的功能预后相关	来自前瞻性多中心队列的1173名急性缺血性卒中患者	医学影像分析	卒中	非对比CT（NCCT）	深度学习	图像	1173名AIS患者	NA	NA	比例优势回归（POR）、95%置信区间（CI）、p值、模型拟合度、区分度	NA
157	2026-11-13	Welfare-Oriented Non-Invasive Body Surface Temperature Monitoring of Endangered Pangolins via Infrared Thermography and Deep Learning 2026-Nov-11, Journal of applied animal welfare science : JAAWS IF:1.4Q2 DOI:10.1080/10888705.2026.2760874 PMID:43016139	研究论文	该研究开发了一种结合红外热成像和深度学习的非接触式穿山甲体表温度监测系统，用于濒危穿山甲的福利导向健康监测	提出了轻量级YOLOv8n-PDTW检测器用于红外图像中的动物区域定位，相比YOLOv8n减少了38.7%的模型大小和37.8%的计算成本，同时保持高精度；集成了环境补偿传感器以提高测温准确性；在嵌入式设备上实现了实时推理	需要进行跨物种验证；仅在穿山甲上进行了测试，系统的通用性有待进一步验证	开发一种可靠、以动物福利为导向的非接触式体表温度监测系统，用于濒危穿山甲的健康监测	濒危穿山甲	计算机视觉	NA	红外热成像, 深度学习	YOLOv8n-PDTW	红外图像	NA	NA	YOLOv8n-PDTW	精确率, 召回率, mAP@0.5:0.95, 平均绝对误差, 帧率	Jetson Orin NX控制器
158	2026-11-13	EZpred: Improving Deep Learning-Based Enzyme Function Prediction Using Unlabeled Sequence Homologs 2026-Nov-10, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany) DOI:10.1002/advs.78703 PMID:43006747	研究论文	开发了EZpred，一种利用未标记序列同源物特征进行酶功能（EC编号）预测的深度学习模型	首个利用序列同源物提取序列特征而忽略其功能标签的深度学习模型，解决了以往模型无法利用缺乏功能标签的同源物特征的问题	摘要中未明确提及	提升基于深度学习的酶功能预测准确性，特别是对与训练蛋白序列相似度低的测试酶	酶蛋白质序列及其同源物	生物信息学	NA	MMseqs2同源物搜索，ESM-C蛋白质语言模型	深度学习模型	蛋白质序列	NA	NA	ESM-C, 深度学习模型	F1-score	NA
159	2026-11-13	An opinion on machine learning for predicting nanoparticles 2026-Nov-10, Discover nano DOI:10.1186/s11671-026-05093-5 PMID:43007494	综述	该文全面综述了用于多元素纳米颗粒的机器学习/深度学习应用，涵盖关键算法、数据库和评估指标，重点关注性质预测、组成优化和相识别	系统总结了机器学习/深度学习在多元素纳米颗粒研究中的最新应用，特别强调了新兴深度学习技术，并整合了算法、数据库和评估指标的全景视角	作为综述文章，未提出新的实验或计算方法，主要基于现有文献的分析和总结	综述机器学习/深度学习在多元素纳米颗粒研究中的应用现状，为加速多元素纳米颗粒的表征、优化和设计提供基础	多元素纳米颗粒	机器学习	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
160	2026-11-13	Global research trends of artificial intelligence in echocardiography (1984-2025): a bibliometric analysis 2026-Nov-10, Journal of cardiovascular imaging DOI:10.1186/s44348-026-00106-4 PMID:43010064	文献计量分析	对1984年至2025年人工智能在超声心动图领域的全球研究趋势进行了全面的文献计量分析	首次对该领域进行跨越四十余年的全面文献计量分析，揭示了从算法导向到临床导向的主题演变趋势	仅基于Scopus和Web of Science Core Collection数据库，可能遗漏其他数据库的文献；文献计量分析无法评估研究质量	全面评估人工智能在超声心动图领域的历史趋势与演变	1984年至2025年发表的2682篇关于人工智能在超声心动图领域应用的文献	医学影像分析	心血管疾病	NA	NA	文本	2682篇文献，共35083次引用	NA	NA	发文量, 引用次数, 每篇平均引用次数, 合作链接强度	NA