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
1	2026-02-23	Adaptive sampling for efficient Lamb wavefield reconstruction in composite laminates with Spatial-Temporal Masked AutoEncoder 2026-Jun, Ultrasonics IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.ultras.2026.107972 PMID:41592361	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的方法，利用时空掩码自编码器（STMAE）从高度欠采样的波场数据中重建复合材料层压板中的完整兰姆波场数据	提出了一种新颖的基于贝叶斯优化的扫描路径优化方法，生成自适应稀疏空间采样模式，并与STMAE结合形成AdaSTMAE，从而在损伤区域周围实现更低的波场预测误差	未明确说明方法在更广泛工程场景或不同材料类型中的适用性限制	开发一种高效、可靠的兰姆波场数据重建方法，以提升非接触式扫描激光多普勒测振仪（SLDV）在碳纤维增强塑料（CFRP）无损检测中的实用性	碳纤维增强塑料（CFRP）层压板中的兰姆波场数据	机器学习	NA	超声兰姆波测试（ULWT），扫描激光多普勒测振仪（SLDV）	自编码器（AutoEncoder）	时间序列高稀疏度兰姆波场数据	NA	NA	时空掩码自编码器（STMAE），自适应时空掩码自编码器（AdaSTMAE）	重建误差	NA
2	2026-02-23	DeepHSI: A transferable and expandable hyperspectral framework for industrial plant origin identification: A case study of Pogostemon cablin (Blanco) Benth 2026-Jun-01, Talanta IF:5.6Q1 DOI:10.1016/j.talanta.2026.129474 PMID:41621286	研究论文	本研究提出了一种基于高光谱图像和深度学习的快速通用方法DeepHSI，用于识别广藿香的产地，并结合代谢组学和转录组学分析验证其可行性	开发了可迁移和可扩展的高光谱框架DeepHSI，通过多批次数据训练和迁移学习展示通用性，并引入简化的多产地识别模型融合机制以支持实际应用扩展	NA	实现广藿香产地的快速、无损识别，以支持质量控制、防伪和真实性验证	广藿香（Pogostemon cablin (Blanco) Benth）	计算机视觉	NA	高光谱成像（HSI）、代谢组学分析、转录组学分析	深度学习模型	高光谱图像	来自三个主要产地的广藿香样本，在三个实验批次条件下收集数据	NA	NA	NA	NA
3	2026-02-23	Tomek links-based SMOTE method for class imbalance in blood cell classification with dual path sliding window attention model 2026-Jun-01, Talanta IF:5.6Q1 DOI:10.1016/j.talanta.2026.129473 PMID:41628562	研究论文	本文提出了一种结合Tomek links的SMOTE方法和双路径滑动窗口注意力模型，用于解决血细胞分类中的类别不平衡问题	提出了一种新的双路径滑动窗口注意力模型，并结合了混合SMOTE-Tomek Links数据平衡策略，以解决多光谱成像数据集中的类别不平衡问题	NA	提高血细胞分类的准确性，以增强临床诊断的准确性	血细胞图像	计算机视觉	神经退行性疾病, 感染, 贫血	多光谱成像	CNN	图像	NA	NA	双路径滑动窗口注意力模型	准确率, 推理时间, GFLOPs	NA
4	2026-02-23	A concentration detection model combining frequency-domain physical priors and deep learning: For SO2 and NO mixed gas under NH3 interference 2026-May-05, Spectrochimica acta. Part A, Molecular and biomolecular spectroscopy DOI:10.1016/j.saa.2026.127513 PMID:41605085	研究论文	本研究提出了一种结合频域物理先验与深度学习的混合浓度检测模型，用于在氨干扰下检测二氧化硫和一氧化氮混合气体	通过频域物理先验进行带通滤波分离目标气体频段，并设计并行双输出网络结构结合高效通道注意力机制，增强关键特征提取能力	未明确提及模型在更广泛气体混合物或不同环境条件下的泛化能力	解决在氨干扰下二氧化硫和一氧化氮混合气体光谱重叠导致的浓度检测难题	二氧化硫、一氧化氮和氨的混合气体	机器学习	NA	紫外吸收光谱分析	深度学习模型	光谱数据	通过拉丁超立方采样生成多样浓度组合的数据集	NA	并行双输出网络结构	检测限、不确定度	NA
5	2026-02-23	Trace-level detection of free polycyclic aromatic hydrocarbons based on magnetic driving and deep learning-assisted recognition 2026-May-05, Spectrochimica acta. Part A, Molecular and biomolecular spectroscopy DOI:10.1016/j.saa.2026.127531 PMID:41621160	研究论文	本研究开发了一种结合磁驱动富集、环糊精特异性分子捕获和深度学习光谱分析的表面增强拉曼光谱策略，用于水中痕量多环芳烃的快速检测	整合磁驱动富集、环糊精特异性捕获和深度学习辅助光谱分析，构建了SCLA模型以解决结构相似PAHs的光谱重叠问题，实现了高分类准确率和低检测限	NA	开发一种快速、智能且可现场部署的SERS平台，用于复杂环境水样中多环芳烃的准确监测	水中的痕量多环芳烃	机器学习	NA	表面增强拉曼光谱	CNN, LSTM	光谱	NA	NA	CNN-LSTM-Attention	分类准确率, 检测限	NA
6	2026-02-23	Label-free serum SERS combined with RFE-GBDT algorithm for non-invasive screening of liver cancer 2026-May-05, Spectrochimica acta. Part A, Molecular and biomolecular spectroscopy DOI:10.1016/j.saa.2026.127552 PMID:41662803	研究论文	本研究提出了一种基于表面增强拉曼光谱（SERS）和梯度提升决策树（GBDT）算法的无创光学诊断方法，用于肝癌分期识别和辅助筛查	结合无标记血清SERS与RFE-GBDT算法，通过递归特征消除优化特征选择，并利用LIME算法解释关键光谱波段，实现了对肝癌分期的非侵入性高精度分类	未明确说明样本来源的多样性、外部验证集的缺乏以及模型在更大人群中的泛化能力评估	开发高效便捷的非侵入性诊断技术，用于肝癌的早期筛查和分期识别	不同分期肝癌患者（T1、T2、T3）、乙型肝炎（HBV）患者及健康对照者的血清样本	机器学习	肝癌	表面增强拉曼光谱（SERS）	GBDT	光谱数据	涉及肝癌（T1、T2、T3分期）、乙型肝炎患者及健康对照者的血清样本，具体数量未明确说明	NA	梯度提升决策树（GBDT）	准确率	NA
7	2026-02-23	A hyperspectral co-design framework guided by occlusion sensitivity for early mould detection in bamboo 2026-May-05, Spectrochimica acta. Part A, Molecular and biomolecular spectroscopy DOI:10.1016/j.saa.2026.127546 PMID:41662805	研究论文	本研究提出了一种基于遮挡敏感性的高光谱协同设计框架，用于竹材早期霉菌检测	将遮挡敏感性分析转化为主动协同优化引擎，将模型优化与特征选择整合于统一框架	仅针对特定竹种（Schizostachyum funghomii McClure）进行验证，未在其他材料或病害中测试	开发高光谱成像与深度学习结合的早期霉菌检测方法	竹材（Schizostachyum funghomii McClure）及其霉菌感染	计算机视觉	NA	高光谱成像	CNN	高光谱图像	NA	NA	ResNet, ResNet-HS	准确率	NA
8	2026-02-23	MoistureVision: Rapid non-destructive prediction of cotton seed moisture using hyperspectral imaging and machine learning 2026-May-05, Spectrochimica acta. Part A, Molecular and biomolecular spectroscopy DOI:10.1016/j.saa.2026.127511 PMID:41616672	研究论文	本研究开发了一种基于高光谱成像和机器学习的棉花种子水分含量快速无损预测方法	结合高光谱成像与机器学习，实现了棉花种子水分含量的像素级预测和空间分布可视化	研究仅使用了单一品种（Jinken 1161）的棉花种子，样本量有限	快速、无损、准确地预测棉花种子水分含量，以评估种子活力和提高储存能力	棉花种子（品种：Jinken 1161）	机器视觉	NA	高光谱成像	CNN, LSTM, 传统机器学习模型	高光谱图像	未明确具体数量，但提及当前样本量有限	未明确指定，可能涉及多种机器学习库	卷积神经网络，长短期记忆网络，偏最小二乘回归，多元线性回归	预测相关系数（R2 p），预测均方根误差，残差预测偏差	NA
9	2026-02-23	Qualitative identification of Bombyx batryticatus and its counterfeits using hyperspectral imaging and deep learning 2026-May-05, Spectrochimica acta. Part A, Molecular and biomolecular spectroscopy DOI:10.1016/j.saa.2026.127526 PMID:41628526	研究论文	本研究提出了一种结合高光谱成像与深度学习技术，用于高效、无损地鉴别中药材僵蚕及其伪品的方法	提出了一种改进的ResNeXt50-KS模型，集成了空间与通道协同注意力模块和Kolmogorov-Arnold网络；并利用生成对抗网络增强光谱数据，构建一维卷积神经网络进行特征自动提取，实现了真伪鉴别和产地分类的双重任务	未明确提及模型在其他中药材或更广泛样本上的泛化能力，以及实际市场部署的可行性	开发一种快速、无损的方法，用于中药材僵蚕的真伪鉴别和产地分类，以支持中药材质量控制和市场监管	中药材僵蚕及其经硼砂处理的伪品	计算机视觉	NA	高光谱成像	CNN, GAN	图像, 光谱数据	NA	NA	ResNeXt50, 一维卷积神经网络	准确率	NA
10	2026-02-23	Exploring the feature prioritization and data sampling of PCOS diagnosis via densely connected attention based squeeze deep learning detection model 2026-Apr, The Journal of steroid biochemistry and molecular biology IF:2.7Q3 DOI:10.1016/j.jsbmb.2025.106933 PMID:41482077	研究论文	本文提出了一种结合特征优先级和数据采样的混合方法，用于提高多囊卵巢综合征（PCOS）的诊断准确性	提出了一种统一流程，同时解决PCOS检测中的三大挑战：数据集不平衡（SMOTE-ENN）、特征冗余（GS2TM）和过拟合（基于注意力的DASCD），实现了高准确性和增强的可解释性	NA	开发一个稳健的PCOS检测模型，通过有效的特征优先级处理数据平衡问题	多囊卵巢综合征（PCOS）的诊断	机器学习	多囊卵巢综合征	NA	深度学习模型	表格数据	NA	NA	密集连接注意力挤压卷积检测模型（DASCD）	准确率	NA
11	2026-02-23	A CT-based multimodal fusion model for predicting outcomes in blunt chest trauma: A multicenter study 2026-Apr, The American journal of emergency medicine DOI:10.1016/j.ajem.2025.12.038 PMID:41576754	研究论文	本研究开发了一种融合临床变量、影像组学特征和深度学习特征的多模态预测模型，用于提高钝性胸部创伤患者的预后预测准确性	首次将多时间点CT成像的时序变化特征（delta特征）与临床变量通过多模态融合模型结合，显著提升了钝性胸部创伤的预后预测性能	回顾性研究设计，样本量相对有限（337例），且仅来自三个医疗中心，可能存在选择偏倚	开发并验证一种用于钝性胸部创伤预后预测的多模态融合模型	钝性胸部创伤患者	数字病理学	胸部创伤	CT成像，影像组学分析，深度学习特征提取	LASSO回归，融合模型	临床数据，CT图像	337例患者（来自三个医疗中心）	NA	NA	AUC，校准曲线，决策曲线分析，净重分类改善指数，综合判别改善指数	NA
12	2026-02-23	Deep learning predicts and in vitro experiments validates the synergistic anti-liver cancer effect of vincristine and lenvatinib: Mechanism involving apoptosis induction via the TNF-α/Caspase-8 pathway 2026-Mar-19, Biochemical and biophysical research communications IF:2.5Q3 DOI:10.1016/j.bbrc.2026.153380 PMID:41637988	研究论文	本研究利用深度学习模型预测并验证了长春新碱与乐伐替尼在抗肝癌中的协同作用及其通过TNF-α/Caspase-8通路诱导凋亡的机制	首次结合深度学习模型（MARSY和MatchMaker）预测药物协同作用，并通过实验验证了长春新碱与乐伐替尼联用对肝癌的协同抗肿瘤效应及具体分子机制	研究目前仅限于体外细胞实验，尚未进行体内动物模型或临床验证	开发针对乐伐替尼耐药肝癌的协同药物组合疗法	肝癌细胞	机器学习	肝癌	CCK-8检测、集落形成实验、伤口愈合实验、Transwell实验、流式细胞术、Western blot分析	深度学习模型	生物化学数据、细胞实验数据	未明确说明具体细胞系数量，但涉及多种体外功能实验	NA	MARSY, MatchMaker	ZIP模型（协同作用定量验证）、细胞活力、集落形成能力、迁移抑制效果、凋亡率	NA
13	2026-02-23	Total-body [18F]FDG-PET/CT imaging of healthy volunteers with minimal effective dose 2026-Mar, European journal of nuclear medicine and molecular imaging IF:8.6Q1 DOI:10.1007/s00259-025-07644-x PMID:41251746	研究论文	本研究探索了结合全身PET与深度学习生成的衰减图，以最小化健康受试者在[18F]FDG-PET/CT成像中的有效剂量	结合高灵敏度全身PET成像与深度学习生成的合成CT衰减图，实现极低放射性注射剂量下的可靠器官定量分析	研究仅针对健康高加索人群，未涵盖不同种族或疾病状态；模拟的低剂量数据基于原始数据下采样，可能未完全反映真实低剂量采集情况	开发最小化辐射暴露的全身PET/CT成像协议	47名健康高加索志愿者（25名女性/22名男性）	医学影像	NA	全身正电子发射断层扫描/计算机断层扫描（TB-PET/CT），[18F]氟代脱氧葡萄糖（[18F]FDG）成像	深度学习模型	PET原始数据，CT图像	47名健康志愿者	NA	NA	标准化摄取值（SUVbw），变异系数（CV），百分比差异	NA
14	2026-02-23	Low-count whole-body PET denoising with deep learning in a multicenter, multi-tracer and externally validated study 2026-Mar, European journal of nuclear medicine and molecular imaging IF:8.6Q1 DOI:10.1007/s00259-025-07672-7 PMID:41261209	研究论文	本研究通过多中心、多示踪剂及外部验证的方式，评估了基于深度学习的PET去噪软件NUCLARITY在低计数扫描中的性能，旨在降低示踪剂剂量或扫描时间	首次在欧洲临床环境中，针对多种示踪剂和未见过的扫描仪技术，进行了盲法、多中心的PET去噪算法读者研究	研究仅基于模拟的50%低计数扫描，且未涵盖所有可能的示踪剂或扫描仪类型，临床验证范围仍有局限	评估深度学习去噪算法在低计数全身PET扫描中的临床适用性，以提升PET的可及性并降低辐射负担	来自三家欧洲医院的65次PET扫描数据，涉及[18F]FDG、[18F]PSMA、[68Ga]PSMA和[68Ga]DOTATATE示踪剂，使用GE和Siemens系统	数字病理学	NA	PET成像，深度学习去噪	深度学习	图像	65次扫描，包含243个病灶	NA	NA	RMSE, PSNR, SSIM, SUVmean, SUVmax, MTV, 敏感性, 特异性, 一致性相关系数(CCC)	NA
15	2026-02-23	Artificial Intelligence in Cardiovascular MRI: From Imaging to Biomechanics and Diagnosis 2026-Mar-01, Journal of thoracic imaging IF:2.0Q3 DOI:10.1097/RTI.0000000000000864 PMID:41321165	综述	本文综述了人工智能（特别是深度学习）如何重塑心血管磁共振成像的各个方面，从规划、采集到重建、分析和临床报告生成	全面概述了人工智能在心血管MRI领域近十年的快速发展，展示了其在提升成像速度、分辨率、抑制伪影、运动校正以及自动化后处理方面的创新应用	作为一篇综述文章，未提出新的具体模型或算法，主要总结现有进展	探讨人工智能技术在心血管磁共振成像全流程中的应用及其对临床实践的改进	心血管磁共振成像技术及其相关数据处理流程	医学影像分析	心血管疾病	磁共振成像	深度学习	医学影像数据	NA	NA	NA	NA	NA
16	2026-02-23	Energy-driven innovations in computational de novo protein engineering 2026-Mar, Progress in biophysics and molecular biology DOI:10.1016/j.pbiomolbio.2026.01.005 PMID:41570866	综述	本文综述了计算从头蛋白质工程中能量模型的创新应用，旨在设计具有定制功能的新型蛋白质	整合了经典力场、量子力学方法和人工智能驱动的预测，提出了基于物理和数据驱动的协同策略路线图，以推动治疗和工业蛋白质设计	NA	通过能量模型驱动计算从头蛋白质工程，设计具有定制功能的新型蛋白质，应用于生物技术、医学和合成生物学	蛋白质	机器学习	NA	分子动力学、热力学积分、蒙特卡洛采样	NA	NA	NA	NA	NA	准确性、成本、通量	NA
17	2026-02-23	Prospective evaluation of artificial intelligence (AI) in lumbar spine magnetic resonance imaging (MRI) workflow: from deep learning (DL)-enhanced accelerated acquisition to simultaneous vision-language model (VLM)-based automated report generation 2026-Mar, European journal of radiology IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.ejrad.2026.112695 PMID:41579672	研究论文	本研究前瞻性评估了AI在腰椎MRI工作流程中的应用，包括深度学习加速采集和视觉语言模型自动报告生成	首次将深度学习加速MRI采集与视觉语言模型自动报告生成结合，在腰椎MRI中实现从采集到解释的全流程AI集成	样本量较小（70例患者），仅在两所机构进行，需要更大规模的多中心研究验证	评估AI在腰椎MRI工作流程中的临床可行性，包括加速采集和自动报告生成	腰椎MRI图像及相应的病理发现	医学影像分析	脊柱疾病	磁共振成像	深度学习模型, 视觉语言模型	医学图像	70例患者，共140次MRI扫描	NA	NA	信噪比, 对比噪声比, 诊断一致性	NA
18	2026-02-23	Deep learning outperformed radiomics based on MRI in the differentiation of sinonasal small round cell and non-small round cell malignant tumors 2026-Mar, European journal of radiology IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.ejrad.2026.112700 PMID:41604786	研究论文	本研究比较了基于MRI的深度学习和放射组学模型在区分鼻腔鼻窦小圆细胞恶性肿瘤与非小圆细胞恶性肿瘤中的诊断性能	首次系统比较了多种CNN架构与放射组学模型在鼻腔鼻窦恶性肿瘤MRI图像分类任务中的性能，发现基于CE-T1WI序列的ResNet-34模型表现最佳	研究为回顾性设计，样本量相对有限（325例），且深度学习模型与放射组学模型在独立测试集上的性能差异未达到统计学显著性	评估和比较深度学习和放射组学方法在术前MRI图像上区分鼻腔鼻窦小圆细胞与非小圆细胞恶性肿瘤的诊断能力	经病理证实的鼻腔鼻窦恶性肿瘤患者（163例小圆细胞恶性肿瘤和162例非小圆细胞恶性肿瘤）	计算机视觉	鼻腔鼻窦恶性肿瘤	MRI成像（T1WI、T2WI、CE-T1WI）	CNN	医学影像（MRI图像）	325例患者	NA	ResNet-18, ResNet-34, ResNet-50, VGG13, VGG16	AUC, 准确率, 灵敏度, 特异性, 阳性预测值, 阴性预测值	NA
19	2026-02-23	Computational advances in RNA-small molecule binding site prediction 2026-Mar, Progress in biophysics and molecular biology DOI:10.1016/j.pbiomolbio.2026.02.003 PMID:41654089	综述	本文综述了RNA-小分子结合位点预测的计算方法进展，包括从早期统计模型到现代机器学习和深度学习框架的演变	总结了计算方法从依赖手工描述符的统计模型到整合序列、结构、能量和拓扑信息的多模态机器学习框架的演变，并特别强调了大型语言模型在捕获长程序列依赖性和上下文模式方面的最新应用	NA	加速合理的RNA靶向药物发现	RNA-小分子相互作用	计算生物学, 机器学习	NA	NA	统计模型, 机器学习, 深度学习, 大型语言模型	序列数据, 结构数据, 能量数据, 拓扑数据	NA	NA	NA	NA	NA
20	2026-02-23	Association between cognitive status and structural brain changes in Alzheimer's disease: Clinical implication of lightweight deep learning-aided diagnosis 2026-Mar, European journal of radiology IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.ejrad.2026.112678 PMID:41558396	研究论文	本研究构建了一个轻量级深度学习模型，用于揭示阿尔茨海默病中认知状态与大脑结构变化之间的关联，并评估其在临床诊断中的实用性	通过结合组卷积、全局池化和高效通道注意力机制，设计了一个参数少但性能竞争性的轻量级深度学习模型，并提供了病理可解释的结构变化分析	模型基于单一数据库（ADNI）的数据，可能缺乏外部验证，且样本量相对有限	构建一个轻量级深度学习模型，用于阿尔茨海默病的诊断，并探索认知状态与大脑结构变化之间的关联	阿尔茨海默病患者和年龄匹配的认知正常受试者	数字病理学	阿尔茨海默病	T1加权磁共振成像	CNN	图像	418名AD患者和418名年龄匹配的认知正常受试者	NA	NA	准确率	NA