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	2026-11-03	Site-regulated CoNFs-NH2@PtNPs nanozyme-based all-in-one portable detection of organophosphorus pesticides integrating deep learning and hardware logic gates 2027-Jan-15, Biosensors & bioelectronics IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.bios.2026.119335 PMID:42887283	研究论文	本文构建了氨基功能化钴纳米花负载铂纳米颗粒复合物（CoNFs-NH2@PtNPs），结合稳态动力学实验与DFT计算阐明氨基修饰对Pt活性位点电子供体能力和氧活化性能的调控机制，基于其类氧化酶活性和荧光性质构建了乙酰胆碱酯酶抑制型比色-荧光双模式传感器，并集成3D打印暗箱、MCU控制模块、智能手机成像和自建传感算法，开发了基于深度学习和硬件逻辑门的一体化便携式有机磷农药检测平台	首次系统阐明氨基修饰对CoNFs-NH2@PtNPs中Pt活性位点电子供体能力和氧活化性能的调控机制；利用纳米酶固有类氧化酶活性和荧光特性构建比色-荧光双模式传感；将深度学习算法与硬件逻辑门集成于3D打印便携平台，实现LED指示灯直观定性分级和智能手机小程序智能定量检测	摘要未明确说明检测限、线性范围、实际水样或农产品样品验证结果、抗干扰性能及与传统方法（如GC-MS、HPLC）的对比验证情况	实现有机磷农药的快速、灵敏、便携式现场检测，解决传统检测方法便携性差和实时性不足的问题	有机磷农药（OPs）及乙酰胆碱酯酶	机器学习, 分析化学传感	NA	稳态动力学实验, 密度泛函理论计算, 比色-荧光双模式传感, 智能手机成像, 深度学习, 硬件逻辑门	深度学习模型	图像（溶液RGB信号）, 荧光和比色信号	NA	NA	NA	NA	MCU控制模块, 智能手机, 3D打印暗箱硬件
2	2026-11-03	SF2O-SKDCN: Selective kernel attention enabled deep learning framework for cardiovascular disease detection using photoplethysmography signals 2027-Jan-15, Biosensors & bioelectronics IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.bios.2026.119264 PMID:42906310	研究论文	提出了一种基于选择性核注意力和深度卷积神经网络的心血管疾病检测框架，利用光电容积脉搏波信号进行检测	引入了心率特征描述符提取关键特征，采用选择性核混洗注意力机制聚焦主要心血管疾病特征，并使用帆鱼觅食优化算法调优超参数以避免局部收敛和梯度消失	未明确说明	实现心血管疾病的早期检测和有效管理	光电容积脉搏波信号	机器学习	心血管疾病	光电容积脉搏波	深度卷积神经网络	信号	MIMIC II数据集（具体样本量未说明）	NA	深度卷积神经网络, 选择性核混洗注意力	准确率, 召回率, 阳性预测值, 阴性预测值	NA
3	2026-11-03	Multiscale adaptive graph attention band selection for hyperspectral rosewood species classification 2026-Dec-08, Analytica chimica acta IF:5.7Q1 DOI:10.1016/j.aca.2026.346363 PMID:42967796	研究论文	本文提出了一种结合多尺度自适应图注意力波段选择与双域谐振状态空间网络的高光谱红木树种分类框架	提出了MAGABSS-SC波段选择方法，利用监督多尺度注意力和PageRank传播选择拓扑稳健波段，并设计了D2R-S2Net网络，将频域滤波与时域状态空间序列建模相结合	未明确说明计算资源需求；仅在1800个光谱样本上验证；未讨论模型在其他木材或更大规模数据集上的泛化能力	实现濒危红木树种的高光谱非破坏性准确分类，解决高维度和光谱冗余问题	十八种红木树种的高光谱数据	计算机视觉	NA	高光谱成像	图注意力网络，状态空间模型	高光谱图像	1800个光谱样本	NA	MAGABSS-SC，D2R-S2Net	准确率	NA
4	2026-11-03	Vibrational spectroscopy of microorganisms: A review 2026-Dec-08, Analytica chimica acta IF:5.7Q1 DOI:10.1016/j.aca.2026.346204 PMID:42967808	综述	综述了中红外、近红外和拉曼光谱在微生物研究中的原理、实验步骤及其在物种鉴定、抗菌素耐药性、生物修复、细胞分选和胞内微生物蛋白分析等方面的应用	系统整合了振动光谱技术在微生物学中的多方面应用，并指出光谱数据库标准化、深度学习方法扩展和仪器改进将推动其在临床环境中的常规化应用	作为综述文章，未提供原始实验数据或新的方法学验证，主要基于已有文献的归纳总结	概述振动光谱（中红外、近红外和拉曼光谱）在微生物研究中的原理和应用现状，并展望其未来发展方向	微生物	微生物学	NA	中红外光谱, 近红外光谱, 拉曼光谱	NA	光谱数据	NA	NA	NA	NA	NA
5	2026-11-03	Explainable ultrasound-based multimodal deep learning for outcome prediction after needle release in carpal tunnel syndrome: a multicenter study 2026-Dec, European journal of radiology IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.ejrad.2026.113251 PMID:42766999	研究论文	开发可解释的多模态深度学习模型，用于预测腕管综合征针释放治疗后的预后	提出可解释的多模态深度学习模型CTSNet-P，结合超声特征、电生理参数和临床信息进行预后预测，并使用Shapley值和Grad-CAM进行解释，同时评估AI辅助对放射科医生预测性能的影响	需要在更大队列中进一步验证	开发可解释的多模态深度学习模型以增强腕管综合征针释放治疗预后的个体化决策	腕管综合征患者	医学影像分析	腕管综合征	超声成像、电生理检查	多模态深度学习	超声图像、电生理参数、临床信息	总样本618例（训练/验证/内部测试449例，外部测试169例）	NA	CTSNet-P	AUC	NA
6	2026-11-03	Rapid estimation of photon measurement density functions using a deep convolutional neural network for functional near-infrared spectroscopy 2026-Dec, Neuroimage. Reports DOI:10.1016/j.ynirp.2026.100425 PMID:42964375	研究论文	提出一种基于深度卷积神经网络的方法，从MR图像和通道配置直接估计fNIRS中的光子测量密度函数（PMDF），避免传统组织分割和光子传播建模的耗时计算	首次使用深度学习框架直接从MR图像和通道配置估计PMDF，支持灵活的源-探测器距离，无需显式组织分割和重复光子模拟	摘要中未明确提及	快速估计功能近红外光谱中的光子测量密度函数，降低计算成本	MR图像和fNIRS通道配置	医学图像分析	NA	功能近红外光谱（fNIRS），光子传播建模（PPM），深度学习	CNN	图像（MR图像）	NA	NA	卷积神经网络	与PPM结果的比较（具体指标未提及）	NA
7	2026-11-03	NOTIFY-DISCUSS: Patient and clinician perspectives on opportunistic screening for coronary artery calcification using artificial intelligence 2026-Dec, American heart journal plus : cardiology research and practice DOI:10.1016/j.ahjo.2026.100989 PMID:42965008	研究论文	该研究探讨了患者和临床医生对使用人工智能工具进行机会性冠状动脉钙化筛查的看法	首次评估了实际实施的AI驱动机会性心血管筛查工具的患者和临床医生感知	样本量较小，仅包括20名参与者，可能无法代表更广泛的人群	探索患者和临床医生对AI辅助机会性冠状动脉钙化筛查的感知和态度	NOTIFY-1研究的参与者，包括11名患者和9名临床医生	数字病理学	心血管疾病	深度学习算法	深度学习	文本	20名参与者（11名患者和9名临床医生）	NA	NA	NA	NA
8	2026-11-03	YOLOv11-based segmentation of vitiligo lesions using standardized clinical photography 2026-Nov-03, Biomedizinische Technik. Biomedical engineering DOI:10.1515/bmt-2026-0534 PMID:42969167	研究论文	开发并验证基于YOLOv11的深度学习框架，用于在标准化临床照片中自动分割白癜风皮损，实现可重复的皮损量化	采用标准化临床摄影（固定光照、相机设置和色彩校准）结合YOLOv11单阶段分割模型，实现跨纵向随访的白癜风皮损自动分割与量化	样本量较小（仅18例患者），未按随访访视进行正式的分层定量分析，在低对比度外周区域存在轻微分割不足	开发并验证基于YOLOv11的深度学习框架，在标准化临床照片中自动分割白癜风皮损，以支持可重复的皮损量化和疾病监测	18例白癜风患者的标准化临床照片（基线、3个月、6个月随访）	医学图像分割	白癜风	标准化临床摄影、深度学习图像分割	YOLOv11	图像	18例患者，在基线、3个月和6个月共三个时间点采集标准化照片	NA	YOLOv11	准确率、精确率、召回率、F1分数、mAP@0.5（边界框和掩码）	NA
9	2026-11-03	A fast and reliable quality assurance framework for CBCT-based synthetic CTs for adaptive proton radiotherapy 2026-Nov-02, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/aeb645 PMID:42896591	研究论文	提出并评估了一种用于CBCT合成CT的快速可靠质量保证工作流程，以评估其用于质子剂量优化的适用性	开发了一种两步sCT-QA工作流程，结合基于图像的指标和基于剂量的指标，使用独立生成的次级sCT进行比较，并优化了阈值	在外部数据集上对于深度学习sCT的平衡准确率较低（37.9%和61.1%），表明跨数据集泛化能力有限	为基于CBCT的自适应质子放疗开发临床可行的sCT质量保证工作流程	头颈部（H&N）和腹部CT-CBCT配对数据	医学影像分析	头颈部癌症, 腹部癌症	锥形束CT (CBCT), 合成CT (sCT), 质子放疗	深度学习模型	图像	182对头颈部CT-CBCT配对数据，外加外部头颈部和腹部数据集	NA	NA	平衡准确率, 假阳性率, gamma通过率	NA
10	2026-11-03	Deep learning directed synthesis of fluid ferroelectric materials 2026-Nov-02, Materials horizons IF:12.2Q1 DOI:10.1039/d6mh01249c PMID:42727571	研究论文	本文提出了一种数据到分子的深度学习工作流，用于靶向设计有机流体铁电材料，并通过合成和实验表征机器学习生成的候选材料进行了验证	结合图神经网络、图变分自编码器、分类器与回归器集成、逆合成引擎和数字化化学品库，实现闭环的流体铁电材料设计，并成功合成出具有调制反铁电相的分子	仅合成了11个候选分子，实验验证规模有限；预测的相变温度需进一步外推和实验确认	开发经过验证的设计规则，加速新型流体铁电材料的发现与合成	纵向极性液晶材料，特别是铁电向列相液晶	材料科学	NA	图神经网络、图变分自编码器、XGBoost、逆合成引擎	图神经网络、图变分自编码器、XGBoost、分类器集成、回归器集成	分子图结构数据、化学结构数据、液晶材料数据集	所有已知纵向极性液晶材料构成的数据集，并合成了11个候选分子进行表征	NA	图神经网络、图变分自编码器、XGBoost	预测相变温度与实验值的比较、候选材料的实验表征（铁电向列相行为、反铁电相）	NA
11	2026-11-03	Emerging horizons in cancer monitoring: electrical impedance tomography as a cost-effective noninvasive imaging and diagnostics system 2026-Nov-02, Progress in biomedical engineering (Bristol, England) DOI:10.1088/2516-1091/aead6c PMID:42805241	综述	本文综述了电阻抗断层成像（EIT）作为一种低成本、非侵入性成像技术在癌症监测中的应用，包括安全性、深度学习图像重建进展以及在多种癌症中的文献回顾	系统总结了EIT在癌症成像中的最新进展，特别是深度学习图像重建方法对EIT精度的提升，并全面回顾了EIT在乳腺癌、肺癌、皮肤癌、前列腺癌、舌癌和妇科癌症中的应用	未明确提及具体研究局限性，但作为综述文章，可能缺乏原始实验数据验证，且EIT技术本身仍面临图像重建精度和临床标准化等挑战	概述EIT技术的主要组成部分，解释其安全参数和可能的不良反应，全面介绍EIT中的深度学习断层图像重建，并提供EIT在肿瘤学领域应用的最新文献综述	癌症患者（包括乳腺癌、肺癌、皮肤癌、前列腺癌、舌癌和妇科癌症）	医学成像	乳腺癌, 肺癌, 皮肤癌, 前列腺癌, 舌癌, 妇科癌症	电阻抗断层成像（EIT）	深度学习模型	电阻抗测量数据	NA	NA	NA	NA	NA
12	2026-11-03	The Role of Artificial Intelligence in Treatment Planning in Physical and Rehabilitation Medicine: A Systematic Review 2026-Nov-02, American journal of physical medicine & rehabilitation IF:2.2Q2 DOI:10.1097/PHM.0000000000003193 PMID:42968360	系统综述	本文系统综述了生成式人工智能（尤其是大语言模型）在物理与康复医学治疗计划制定中的准确性及应用情况	聚焦于生成式人工智能特别是大语言模型在康复治疗计划中的应用，并系统评估其与专家意见及临床指南的一致性	仅纳入九项研究，且所纳入研究报告了幻觉问题，缺乏高质量研究验证真实世界有效性及实施策略	评估大语言模型在康复治疗计划制定中的准确性与应用价值	康复治疗计划相关的文献研究	医学人工智能	肌肉骨骼疾病, 心血管疾病	大语言模型	大语言模型	文本	纳入九项研究	NA	大语言模型	与专家意见一致性, 与临床实践指南符合度	NA
13	2026-11-03	Epistemic uncertainty as a diagnostic probe for deep learning Hamiltonians 2026-Nov-02, Nanoscale IF:5.8Q1 DOI:10.1039/d6nr02280d PMID:42969206	研究论文	该研究系统量化了深度学习哈密顿量预测模型的适用域，使用集成方差作为内置不确定性度量，以双层和扭转双层石墨烯为测试平台，证明集成方差与平均绝对误差强线性相关	首次将集成方差作为深度学习哈密顿量预测模型的无DFT可靠性指标，证明其与MAE的强线性相关性（Pearson相关系数>0.91），并系统评估了模型在结构扰动和其他碳同素异形体上的可迁移性	研究仅针对碳基材料体系（石墨烯、石墨、碳纳米管、富勒烯），未验证其他材料体系；适用域的建立依赖于特定结构扰动类型；集成方法需要训练多个模型增加计算成本	量化深度学习哈密顿量预测模型的适用域，建立基于集成方差的可靠性指标，为计算材料发现工作流中的模型部署提供可靠性评估依据	双层石墨烯、扭转双层石墨烯、石墨、扭转石墨、碳纳米管、富勒烯	机器学习	NA	密度泛函理论（DFT）、深度学习哈密顿量预测、集成学习	深度学习集成模型	材料结构数据、哈密顿量矩阵	NA	NA	NA	平均绝对误差（MAE）、Pearson相关系数、集成方差（Δ）	NA
14	2026-11-03	Unit-Area Optimized Flexible Triboelectric Nanogenerators for High-Performance Human Motion Sensing With Deep Learning 2026-Nov-02, Small (Weinheim an der Bergstrasse, Germany) DOI:10.1002/smll.76589 PMID:42969787	研究论文	本文设计了一种基于单元面积优化的柔性摩擦纳米发电机（UA-TENG），通过引入钛酸钡纳米颗粒增强介电性能和表面电荷密度，并结合深度学习实现人体运动传感与手势识别	提出单元面积设计概念以最大化接触效率并减少相邻结构间的机械干扰；将钛酸钡纳米颗粒掺入弹性体基质以增强介电常数和表面电荷密度；系统比较了不同几何结构（圆顶与金字塔）及尺寸对输出性能的影响	摘要中未明确提及研究局限性	开发高性能柔性摩擦纳米发电机用于可穿戴能量供给、智能传感和人机交互	单元面积优化的摩擦纳米发电机（UA-TENG）器件及其在人体运动传感和手势识别中的应用	柔性电子与可穿戴传感	NA	摩擦纳米发电技术、钛酸钡纳米颗粒复合、深度学习	CNN	传感器信号（生物力学信号）、图像/手势数据	五种不同手部动作的传感数据	NA	卷积神经网络（CNN）	功率密度、最大电压、压力灵敏度、手势分类准确率	NA
15	2026-11-03	HiCP2GAN: a plug and play foundation model-based GAN for Hi-C enhancement 2026-Nov-02, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbag610 PMID:42969856	研究论文	提出了一种基于预训练Hi-C基础模型的即插即用GAN框架HiCP2GAN，用于增强低分辨率Hi-C数据。	首次将预训练Hi-C基础模型作为GAN的判别器，利用其在大规模数据上学到的可迁移表示提供生物学有意义的梯度，且框架与生成器无关。	仅在多种细胞系上进行了实验，未涉及所有物种或组织类型；生成器选择受限；深层Transformer层被冻结可能限制进一步适应。	提升低分辨率Hi-C数据的增强效果和生物学可重复性	Hi-C接触图谱（染色质相互作用数据）	生物信息学，深度学习	NA	Hi-C测序，深度学习	GAN，Vision Transformer	图像（Hi-C接触矩阵）	预训练使用了1.18亿个Hi-C图像块；实验涉及多种细胞系	PyTorch（推测，基于GitHub仓库）	Vision Transformer（判别器），生成器可变	NA	NA
16	2026-11-03	AxialTAD: an axial contrast architecture for TAD boundary prediction from Hi-C 2026-Nov-02, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbag603 PMID:42969852	研究论文	提出一种紧凑的深度学习模型AxialTAD，通过轴对比模块从Hi-C接触矩阵预测TAD边界	提出轴对比模块（ACM），显式编码局部Hi-C斑块沿行和列方向的接触强度方向性对比，该操作与TAD边界的几何特征对齐；以极少的参数量（113K-137K）达到与大型模型deepTAD相当的性能	仅在有限架构范围内验证，未探索更广泛架构空间；在人类25kb实验中参数匹配的常规CNN达到与AxialTAD相似的F1，表明优势有限；仅使用四个人类细胞系和两个小鼠数据集	从Hi-C接触矩阵中准确识别TAD边界，并探究边界分析是否需要大型架构	人类细胞系（GM12878、HeLa-S3、IMR-90、K562）和小鼠数据集中的Hi-C接触矩阵	计算生物学	NA	Hi-C、ChIP-seq	CNN	Hi-C接触矩阵	4个人类细胞系（GM12878、HeLa-S3、IMR-90、K562）和2个小鼠数据集	NA	AxialTAD（含轴对比模块ACM的紧凑CNN）	F1分数	NA
17	2026-11-03	Deep Learning-Powered Plasmonic Platform for Decoding Dynamic Protein Aggregation Landscapes in Parkinson's Disease Progression 2026-Nov, Advanced materials (Deerfield Beach, Fla.) DOI:10.1002/adma.74985 PMID:42750405	研究论文	本文介绍了一种基于等离激元纳米技术的蛋白质聚集体纳米动力学分析系统PANDA，通过空间受限的免疫金聚类将蛋白质聚集体的超分子尺寸分布转化为独特的散射特征，并结合深度神经网络对帕金森病阶段进行分类	提出PANDA系统，利用等离激元纳米技术和空间受限的免疫金聚类将蛋白质聚集体尺寸分布转化为散射特征，实现非侵入性检测；首次实验揭示帕金森病进展中“寡聚体到纤维”的病理生理转变；结合深度神经网络实现帕金森病阶段的客观分类	摘要中未明确提及研究局限性	实现神经退行性疾病的早期诊断和分期，特别是对帕金森病进展进行分子诊断和分层	人类血清样本中的α-突触核蛋白聚集体	数字病理学	帕金森病	等离激元纳米技术、免疫金聚类	深度神经网络	散射信号、临床评分、多巴胺能PET成像数据	NA	NA	深度神经网络	准确率、相关系数	NA
18	2026-11-03	Dosimetric and therapeutic effectiveness of high-dose-rate radionuclide sources in breast cancer brachytherapy: A systematic review 2026 Nov-Dec, Brachytherapy IF:1.7Q3 DOI:10.1016/j.brachy.2026.07.172 PMID:42744691	系统综述	系统评价高剂量率近距离放射治疗中放射性核素源（¹⁹²Ir、⁶⁰Co、¹⁶⁹Yb）在乳腺癌治疗中的剂量学特性与治疗有效性	首次系统比较三种常用HDR放射性核素源在乳腺癌近距离放疗中的剂量学参数与临床疗效，并纳入深度学习剂量预测等新兴剂量学创新	⁶⁰Co临床证据有限，¹⁶⁹Yb证据仅限剂量学与蒙特卡罗研究，缺乏临床验证；需更多前瞻性临床研究	评估和比较常用HDR放射性核素源在乳腺癌近距离放疗中的剂量学特性和治疗有效性	乳腺癌近距离放射治疗患者及相关剂量学研究	放射治疗	乳腺癌	高剂量率近距离放射治疗	NA	文献数据、剂量学参数、临床试验结果	16项研究（包括随机III期试验、30年II期结果、回顾性队列分析和蒙特卡罗模拟）	NA	NA	剂量率常数、剂量梯度、局部控制率、靶区覆盖、毒性、美容效果	NA
19	2026-11-03	Low latency and generalizable dynamic MRI via L+S alternating gradient descent and minimization 2026-Nov, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.70713 PMID:42947508	研究论文	提出一种基于交替梯度下降与最小化的L+S矩阵恢复方法（AltGDmin），并扩展为三级分层L+S模型和少样本学习变体（AGM-L+S-FS），用于低延迟、可泛化的动态MRI重建	提出AltGDmin方法用于列欠采样测量的L+S矩阵恢复，并扩展为三级分层L+S模型以处理动态MRI；引入少样本学习修改（AGM-L+S-FS）实现接近低延迟的重建，每帧处理时间与扫描时间相当或更快；无需针对特定问题调整参数即可泛化到多种应用、采样方案和采样率	摘要中未明确提及研究局限性	开发基于低秩（LR）和低秩+稀疏（L+S）模型的通用、低延迟MRI重建算法，在不同动态MRI设置下实现准确、快速且参数调整需求极少的重建	动态MRI数据，涵盖心脏、语音和腹部应用，采样方案包括笛卡尔、伪径向、径向和螺旋采样	医学图像重建	心血管疾病、腹部疾病、语音相关疾病	动态MRI重建	交替梯度下降与最小化（AltGDmin）、低秩+稀疏（L+S）模型、三级分层L+S模型、少样本学习	MRI图像（动态MRI数据）	6个前瞻性动态MRI数据集和12个回顾性动态MRI数据集	NA	三级分层L+S模型、AGM-L+S-FS	重建准确性、泛化性、延迟（每帧处理时间）	NA
20	2026-11-03	Differential predictive performance of machine learning models for schizophrenia relapse prediction using behavioral versus physiological passive sensors: A systematic review and meta-analysis 2026-Nov, Asian journal of psychiatry IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.ajp.2026.105153 PMID:42727381	系统综述与Meta分析	本文系统综述并Meta分析了行为与生理被动传感器及多模态方法预测精神分裂症复发的预测效度	首次系统比较行为传感器、生理传感器和多模态系统对精神分裂症复发预测的效能，并揭示多模态优于单一模态、深度学习优于传统机器学习	未明确说明纳入研究的异质性来源，部分研究样本量较小，且被动传感技术的临床落地仍存在标准化和隐私问题	评估行为与生理被动传感器及多模态方法对精神分裂症谱系障碍患者复发预测的预测效度	精神分裂症谱系障碍患者	数字健康、精神医学、机器学习	精神分裂症	被动传感技术（智能手机与可穿戴设备）	深度学习、传统机器学习	行为传感数据、生理传感数据、多模态数据	741条记录中纳入55项研究，其中50项进入Meta分析	NA	NA	AUC	NA