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	2026-11-13	Design of Highly Efficient pegRNAs with Minimized Off-Target Effects Using DeepPrime 2027, Methods in molecular biology (Clifton, N.J.) DOI:10.1007/978-1-0716-5667-9_3 PMID:43015539	研究方法	该文章提供了使用深度学习算法DeepPrime设计高效且脱靶效应最小化的pegRNA的逐步方案	利用深度学习算法DeepPrime优化pegRNA设计，提高编辑效率并减少脱靶效应	未明确提及	设计高效且脱靶效应最小化的pegRNA以应用于prime editing	pegRNA序列	基因组编辑	NA	prime editing	深度学习	序列数据	NA	NA	NA	编辑效率、脱靶效应	NA
2	2026-11-13	Development and validation of a U-Net-based deep learning model for automatic measurement of the hallux valgus angle and intermetatarsal angle 2026-Dec, Clinical imaging IF:1.8Q3 DOI:10.1016/j.clinimag.2026.110973 PMID:42901137	研究论文	开发并验证基于U-Net的深度学习模型，用于自动测量负重足正位X线片上的拇外翻角和跖间角	提出基于U-Net的自动测量方法，通过标注六个解剖标志点定义趾近节趾骨及第一、二跖骨的轴线，实现HVA和IMA的自动测量，并与三位专家参考值进行对比验证	样本量相对有限（1227张X线片），仅在单一机构进行验证，未进行多中心外部验证	开发并验证基于U-Net的深度学习模型，实现负重足正位X线片上拇外翻角和跖间角的自动测量	负重足正位X线片	医学影像分析	拇外翻	负重足正位X线摄影	CNN	图像	1227张负重足正位X线片（训练集858张，验证集184张，测试集185张），数据增强后训练集达10296个样本，另加100张时间验证队列X线片	NA	U-Net	平均绝对误差（MAE）、组内相关系数（ICC）、95%置信区间（95% CI）	NA
3	2026-11-13	Deep learning-based structure modeling of the Treponema pallidum proteome: Insights into pathogenesis and syphilis vaccine development 2026-Dec, Protein science : a publication of the Protein Society IF:4.5Q1 DOI:10.1002/pro.70872 PMID:43006705	研究论文	该研究利用基于人工智能的结构到功能建模工作流程，对梅毒螺旋体蛋白质组进行了结构建模和功能注释，并预测了B细胞表位，以促进梅毒疫苗开发	为99%的梅毒螺旋体蛋白质组生成了高置信度结构模型，并对877种蛋白质进行了基于结构的功能注释，包括240种未知功能蛋白质；识别了63种推测的致病相关蛋白和7种与革兰氏阴性菌外膜蛋白相似的蛋白质；预测了1133个表面暴露的潜在B细胞表位，并优先选择了90个	未提及	通过基于结构建模的功能注释，深入了解梅毒螺旋体的致病机制，并为梅毒疫苗设计提供信息	梅毒螺旋体（Treponema pallidum ssp. pallidum）的蛋白质组	计算生物学、结构生物信息学	梅毒	深度学习、结构建模、DALI结构比对、B细胞表位预测	深度学习模型（具体未指定）	蛋白质序列和结构数据	976种梅毒螺旋体蛋白质（覆盖99%的蛋白质组）	NA	NA	NA	NA
4	2026-11-13	Comparative evaluation of vibrational spectroscopy and deep learning for hierarchical authentication of collagen-based biological matrices 2026-Nov-12, Analytical methods : advancing methods and applications IF:2.7Q1 DOI:10.1039/d6ay01296e PMID:42956828	研究论文	该研究比较了振动光谱（SERS、FT-IR、NIR）结合传统化学计量学与深度学习（AggMapNet）在胶原基生物基质（驴皮明胶）多层次认证中的性能	建立了振动光谱与深度学习相结合的比较分析框架，并首次将AggMapNet应用于明胶产品的精细分类（商业产品及等级），实现了对高度相似生物基质的高精度鉴别	样本量相对有限（60个真伪样本、四个动物源明胶、E1-E4商业产品及三个E4等级），未涉及其他胶原基基质或更大规模验证	评估振动光谱结合传统化学计量学和深度学习方法在胶原基生物基质多层次认证（真伪、动物源、商业产品及等级）中的性能	驴皮明胶（DHG）作为代表性胶原富集模型系统，包括60个真伪样本、四种动物源明胶、E1-E4商业产品及三个E4商业等级	分析化学	NA	SERS、FT-IR、NIR	LDA、AggMapNet（深度学习）	光谱数据	60个真伪样本、四种动物源明胶、E1-E4商业产品（具体数量未明确）、160个E4等级样本	NA	AggMapNet、LDA	准确率、平衡准确率、交叉验证	NA
5	2026-11-13	A hybrid neural network and sparse recovery framework for resolving multi-cell coincidence in label-free impedance cytometry 2026-Nov-12, Analytical methods : advancing methods and applications IF:2.7Q1 DOI:10.1039/d6ay01731b PMID:42834753	研究论文	本文提出了一种混合神经网络与稀疏恢复框架，用于解决无标记阻抗细胞术中的多细胞重合问题，提高单细胞检测精度	将深度学习（RNN和1D-CNN）与稀疏恢复算法相结合，利用分类结果作为稀疏先验，实现多粒子重合波形的分离和单细胞幅值的精确恢复	仅使用人淋巴瘤细胞进行验证，样本类型有限；未与其他方法进行广泛比较；未讨论计算复杂度和实时性	提高微流控阻抗细胞术在高通量条件下对单细胞事件的检测准确性，解决基线漂移、噪声和多细胞重合事件导致的计数和幅值估计失真问题	人淋巴瘤细胞	生物医学工程	淋巴瘤	微流控阻抗细胞术、深度学习、稀疏恢复	RNN, 1D-CNN	阻抗信号（时间序列）	NA	NA	RNN, 1D-CNN	NA	NA
6	2026-11-13	Artificial Intelligence in Otoscopy for Tympanic Membrane Pathologies: A State-of-the-Art Scoping Review 2026-Nov-12, The journal of international advanced otology IF:1.0Q3 DOI:10.65717/iao.2026.252225 PMID:43016198	综述	本文在范围综述框架下系统检索并批判性评述了人工智能用于鼓膜图像分析以诊断耳部感染的研究现状	聚焦方法学严谨性、数据集特征与临床适用性，系统梳理了83项研究并指出该领域在数据异质性与外部验证方面的关键缺陷	未进行荟萃分析或系统评价，因数据与标注异质性过大、方法学多样且普遍缺乏外部验证，定量合成会产生误导	评估人工智能在鼓膜图像分析诊断耳部感染中的应用现状，重点关注方法学严谨性、数据集特征与临床适用性	截至2024年6月30日发表的采用人工智能分析或分类鼓膜图像以诊断耳部疾病的研究	医学图像分析	耳部感染	耳内镜成像	卷积神经网络, 深度学习	图像	83项研究，包含90项实验结果	NA	卷积神经网络	分类准确率	NA
7	2026-11-13	Deep learning-based enhancing spatial biological context parsing 2026-Nov-12, Bioinformatics (Oxford, England) DOI:10.1093/bioinformatics/btag829 PMID:43016319	研究论文	本文开发了一个基于多视角图自编码器的深度学习框架CroSP，用于整合空间转录组学中的基因表达、空间位置和组织形态信息，以增强空间生物背景的解析。	提出CroSP框架，采用多视角图自编码器，结合跨视角对比学习和度量学习来协调互补视角，将多模态信息融合为低维潜在表示。	摘要中未明确提及研究的局限性。	解决空间转录组学中噪声和数据异质性给空间关系和组织结构表征带来的困难，提升空间域识别和空间生物分析能力。	空间转录组学数据，包括基因表达谱、空间定位和组织学图像，涉及大脑、嗅球和人乳腺癌组织。	空间转录组学, 生物信息学, 深度学习	乳腺癌	空间转录组学 (ST)	多视角图自编码器	基因表达谱, 空间位置, 组织形态图像	多个平台和空间分辨率的数据集，具体样本量未在摘要中说明	NA	多视角图自编码器	空间域识别改进，但摘要未列出具体量化指标	NA
8	2026-11-13	Clinical Interchangeability of Total Corneal Astigmatism Prediction Methods: An Agreement Analysis 2026-Nov-12, Journal of refractive surgery (Thorofare, N.J. : 1995) DOI:10.3928/1081597X-20260903-04 PMID:43017897	研究论文	比较深度学习模型与Barrett Toric计算器和Abulafia-Koch公式在总角膜散光预测上的一致性	首次评估深度学习模型预测总角膜散光与传统公式在临床互换性标准下的一致性	回顾性研究，样本量较小，缺乏术后屈光结果验证	评估深度学习模型与两种传统公式在总角膜散光预测中的临床互换性	100只具有角膜散光的眼	数字病理, 医学图像分析, 眼科影像	角膜散光, 眼科疾病	Pentacam HR成像, 深度学习模型, Barrett Toric计算器, Abulafia-Koch公式	深度学习模型（具体架构未说明）	医学图像（角膜地形图）	100只眼	NA	NA	Pearson相关系数, Spearman相关系数, 平均绝对误差, 均方根误差, Bland-Altman分析, 95%一致性界限	NA
9	2026-11-13	Riesz-Quincunx WaVnet Chaotic Rime Attention Encoder and ensemble convolutional neural networks for remote brain tumor diagnosis 2026-Nov-12, Technology and health care : official journal of the European Society for Engineering and Medicine IF:1.4Q3 DOI:10.1177/09287329261505742 PMID:43017930	研究论文	该研究开发了一个集成图像预处理、集成CNN分类和Riesz-Quincunx WaVnet混沌雾凇注意力编码器的深度学习框架，用于脑肿瘤的远程诊断、分类和分割，并开发了基于Flask的Web应用以支持远程访问	将Riesz-Quincunx WaVnet混沌雾凇注意力编码器与集成卷积神经网络相结合以增强特征提取和表示，并开发了基于Flask的远程Web应用以支持临床协作和远程医疗	缺乏定量性能指标来证实诊断准确性和分割性能，尚未证明优于现有方法，需要独立临床数据集进一步验证临床可靠性	开发一个深度学习框架，实现脑肿瘤的准确分类和分割，并支持远程诊断和远程医疗应用	脑肿瘤医学图像，包括坏死性肿瘤核心、增强性肿瘤、瘤周水肿区域和非增强性肿瘤核心	医学图像分析、计算机视觉	脑肿瘤	NA	集成CNN、Riesz-Quincunx WaVnet混沌雾凇注意力编码器	医学图像	NA	Flask	集成卷积神经网络、Riesz-Quincunx WaVnet、混沌雾凇注意力编码器	NA	NA
10	2026-11-13	Conductive Composite-Based Wearable Sensors for Sports Science: Intelligent Data Analysis and Emerging Applications 2026-Nov-11, ACS applied materials & interfaces IF:8.3Q1 DOI:10.1021/acsami.6c16362 PMID:42962209	综述	综述导电复合材料与人工智能集成的可穿戴传感器在运动科学中的智能数据分析与新兴应用	系统整合导电复合材料设计、信号采集与人工智能分析，提出面向运动科学的多模态智能可穿戴传感系统框架	复杂运动条件下信号可靠性和多维数据分析仍受设备功能限制	总结导电复合材料与人工智能赋能的可穿戴传感技术在运动科学中的应用进展与未来方向	生理、生化、生物力学运动信号及导电聚合物、碳基、MXene、水凝胶复合材料传感器	机器学习	NA	可穿戴传感、导电复合材料、人工智能数据分析	监督学习, 无监督学习, 深度学习, 大语言模型	生理信号, 生化信号, 生物力学信号	NA	NA	NA	NA	NA
11	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
12	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
13	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
14	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
15	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
16	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
17	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
18	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
19	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
20	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