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
121	2026-05-24	The changing landscape of text mining: a review of approaches for ecology and evolution 2024-07, Proceedings. Biological sciences DOI:10.1098/rspb.2024.0423 PMID:39082244	综述	本文综述了用于生态学和进化生物学文献中文本挖掘的方法，涵盖从频率基础方法到深度学习语言模型的发展	将文本挖掘方法映射到三种主要范式（频率基础方法、传统自然语言处理和深度学习语言模型），为生态学和进化研究提供入门指导	未详细说明具体实施中的计算资源需求或模型评估指标	促进文本挖掘工具在生态学和进化研究中的整合	生态学和进化生物学领域的文本数据及文献	自然语言处理	NA	NA	深度学习语言模型	文本	NA	NA	NA	NA	NA
122	2026-05-24	Towards Interactive and Interpretable Image Retrieval-Based Diagnosis: Enhancing Brain Tumor Classification with LLM Explanations and Latent Structure Preservation 2024-Jul, Artificial intelligence in medicine. Conference on Artificial Intelligence in Medicine (2005- ) DOI:10.1007/978-3-031-66535-6_35 PMID:41930254	研究论文	提出一种交互式可解释图像检索系统，结合监督对比学习和大型语言模型，用于脑肿瘤分类	通过监督对比学习保留图像潜在结构，并集成现成的大语言模型实现检索报告总结和用户问答交互，增强了系统的可解释性和可用性	未明确提及具体局限性	开发一种交互式、可解释的基于图像检索的诊断系统，提高脑肿瘤分类的准确性和可解释性	脑肿瘤影像数据	计算机视觉	脑肿瘤	NA	CNN（编码器）、大语言模型（LLM）	图像	NA	PyTorch	ResNet 或其他监督对比学习编码器	分类准确率	NA
123	2026-05-24	A multi-featured expression recognition model incorporating attention mechanism and object detection structure for psychological problem diagnosis 2024-06-01, Physiology & behavior IF:2.4Q2 DOI:10.1016/j.physbeh.2024.114561 PMID:38641188	研究论文	提出一种结合注意力机制和目标检测结构的多特征表情识别模型，用于心理问题诊断	设计自适应多端融合注意力机制，结合目标检测模型提取人体不同区域和不同尺度的特征，通过融合网络进行特征融合和分类	在Emotic数据集上平均准确率仅为34.51%，性能有限	开发基于表情、姿态和环境的多特征融合方法，提高非约束自然条件下人类情绪分析的准确性	人类面部表情、身体姿态及环境信息	计算机视觉	心理障碍	深度学习	目标检测模型	图像	NA	NA	NA	平均准确率	NA
124	2026-05-24	LUNet: deep learning for the segmentation of arterioles and venules in high resolution fundus images 2024-05-03, Physiological measurement IF:2.3Q3 DOI:10.1088/1361-6579/ad3d28 PMID:38599224	研究论文	提出LUNet深度学习模型，用于高分辨率眼底图像中视网膜小动脉和小静脉的自动分割	设计了双扩张卷积块以扩大感受野并减少参数量，结合高分辨率尾部模块细化分割细节，并针对血管分割连续性设计了自定义损失函数	未提及模型在低分辨率图像或极端病理条件下的表现，且数据集涉及人群和标注者变异性但未涵盖所有可能场景	实现视网膜小动脉和小静脉的自动分割，以通过眼底图像辅助诊断心血管疾病	视网膜小动脉和小静脉	计算机视觉	心血管疾病	眼底成像	CNN	图像	240张数字眼底图像，由15名医学生和1名眼科医生标注	NA	LUNet	准确率	NA
125	2026-05-24	Multi-branch myocardial infarction detection and localization framework based on multi-instance learning and domain knowledge 2024-04-26, Physiological measurement IF:2.3Q3 DOI:10.1088/1361-6579/ad3d25 PMID:38599223	研究论文	提出基于多实例学习和领域知识的多分支心肌梗死检测与定位框架	将多实例学习与领域知识结合，通过注意力机制和新的损失函数lead-loss改进心肌梗死定位，并利用Grad-CAM可视化决策过程	未明确说明局限性	实现心电图中心肌梗死的自动检测与定位，辅助医生诊断	心肌梗死患者的心电图数据	机器学习	心血管疾病	心电图	CNN	图像	PTB和PTB-XL数据库，未说明具体样本数量	NA	SENet	准确率	NA
126	2026-05-24	Photoplethysmography based atrial fibrillation detection: a continually growing field 2024-04-17, Physiological measurement IF:2.3Q3 DOI:10.1088/1361-6579/ad37ee PMID:38530307	review	综述基于光电容积描记法的心房颤动检测领域的最新进展	系统回顾了2019年7月至2022年12月间PPG房颤检测的先进技术，涵盖统计学方法、传统机器学习与深度学习方法，并持续更新研究数据库	仅纳入已发表研究，存在发表偏倚；PRISMA原则未提及其他数据库如ClinicalTrials.gov；文献检索时间范围有限	全面综述基于PPG的房颤检测技术进展，评估统计方法、机器学习与深度学习方法的有效性	57篇相关研究论文	机器学习	心血管疾病	PPG	CNN, LSTM	时间序列信号数据	57项研究	NA	NA	NA	NA
127	2026-05-24	Algorithmic detection of sleep-disordered breathing using respiratory signals: a systematic review 2024-03-21, Physiological measurement IF:2.3Q3 DOI:10.1088/1361-6579/ad2c13 PMID:38387048	综述	系统回顾2012至2022年间基于呼吸信号的睡眠呼吸障碍算法检测文献，涵盖信号来源、处理、特征提取、分类及应用	首次全面综述呼吸信号在睡眠呼吸障碍算法检测中的范围与性能，填补了该领域缺乏综合回顾的空白	单源呼吸信号用于低通气检测的灵敏度有限，最高仅73.34%	系统综述基于呼吸信号的睡眠呼吸障碍检测算法，为未来研究提供参考	睡眠呼吸障碍检测算法，涉及的呼吸信号包括鼻气流、口鼻气流、胸呼吸努力和腹呼吸努力	机器学习	心血管疾病，糖尿病，高血压	NA	阈值规则法，机器学习模型，深度学习模型	文本	初步筛选342篇论文，32项研究符合数据提取标准	NA	NA	准确率，灵敏度	NA
128	2026-05-24	SwinUNet: a multiscale feature learning approach to cardiovascular magnetic resonance parametric mapping for myocardial tissue characterization 2024-03-20, Physiological measurement IF:2.3Q3 DOI:10.1088/1361-6579/ad2c15 PMID:38387052	研究论文	提出一种基于卷积U-Net和Swin Transformer的多尺度特征学习深度学习模型SwinUNet，用于加速心血管磁共振T1/T2参数映射	首次将卷积U-Net与Swin Transformer结合形成分层3D计算结构，实现空间和时间多尺度特征学习，实现高度加速的T1/T2参数映射	未明确说明，但可能包括样本量有限或加速倍数受限于心率变异性等实际临床因素	加速心血管磁共振T1/T2参数映射，实现心肌组织特征的快速定量评估	心肌组织，通过左心室心肌壁的T1/T2指标进行表征	数字病理学, 机器学习	心血管疾病	心血管磁共振, T1/T2参数映射	深度学习模型, 卷积神经网络, Transformer	图像（CMR图像）	未明确说明样本数量，但包括加速T1映射（≤4次心跳）和T2映射（2次心跳）的实验	NA	SwinUNet, 卷积U-Net, Swin Transformer, MyoMapNet	平均绝对误差, 结构相似性指数, 相关性分析, Bland-Altman一致性分析	NA
129	2026-05-24	An interpretable shapelets-based method for myocardial infarction detection using dynamic learning and deep learning 2024-03-01, Physiological measurement IF:2.3Q3 DOI:10.1088/1361-6579/ad2217 PMID:38266290	研究论文	提出一种基于可解释性形状特征的方法，结合动态学习和深度学习进行心肌梗死检测	首次将形状特征与动态学习结合，用于提取心电信号的局部病理变化特征，并构建多维度心电动态信号的集成模型	未说明	提高心电检测心肌梗死的准确性，提取显著特征	心肌梗死患者与健康对照者的心电图信号	机器学习	心血管疾病	心电信号动态学习与深度学习	深度神经网络集成模型	心电信号	公开PTB数据集	NA	形状特征提取与深度神经网络集成模型	准确率, 灵敏度, 特异性	NA
130	2026-05-24	Conventional and deep learning methods in heart rate estimation from RGB face videos 2024-02-09, Physiological measurement IF:2.3Q3 DOI:10.1088/1361-6579/ad1458 PMID:38081130	综述	评估从RGB面部视频中心率估计的常规与深度学习方法，重点关注深度学习的局限和视频数据集的可获取性	系统比较常规方法与深度学习方法在心率估算中的应用，并指出深度学习的局限性及非控制环境下面部视频数据集的可用性挑战	可能缺乏对不同方法在真实场景下鲁棒性的全面比较，且未详细讨论数据集规模对模型性能的影响	为远程光电容积描记术和心率估计方法的理解提供全面综述，分析其优缺点	RGB面部视频中的心率信号提取方法	计算机视觉	NA	远程光电容积描记术	CNN, LSTM, 其他深度学习方法	视频	NA	NA	NA	NA	NA
131	2026-05-23	A practical machine learning approach for predicting the quality of 3D (bio)printed scaffolds 2024-07-25, Biofabrication IF:8.2Q1 DOI:10.1088/1758-5090/ad6374 PMID:39008994	研究论文	本研究提供了一个关于3D打印支架的最大规模开源数据集，并运用多种机器学习和深度学习算法预测支架质量、细胞响应和可打印性	提供了最全面的开源数据集，涵盖1171个支架、60种生物材料、49种细胞系及不同打印条件，并使用超过40种机器学习与深度学习算法进行预测	信息缺乏，待进一步说明	利用人工智能技术预测3D生物打印支架的质量，克服数据稀缺问题	3D打印支架的质量、细胞响应和可打印性	机器学习	NA	3D生物打印	机器学习与深度学习算法	表格数据	1171个3D打印支架样本	Scikit-learn, XGBoost, LightGBM, PyTorch	KMeans, XGBoost, Gradient Boosting, Extra Trees Classifier, Random Forest Classifier, LightGBM, 全连接神经网络（6个隐藏层）	准确率, F1分数	NA
132	2026-05-23	A variational autoencoder trained with priors from canonical pathways increases the interpretability of transcriptome data 2024-07, PLoS computational biology IF:3.8Q1 DOI:10.1371/journal.pcbi.1011198 PMID:38959284	研究论文	利用先验来自规范通路的变分自编码器提高转录组数据的可解释性	提出一种利用生物学数据先验指导网络学习基于可理解生物学概念的转录组表示的变分自编码器	NA	通过变分自编码器提高转录组数据的可解释性，实现基于生物通路水平的差异分析	转录组数据	机器学习	NA	RNA-seq	变分自编码器	基因表达数据	NA	NA	VAE, β-VAE, 先验引导VAE	重构准确度, 语义准确性	NA
133	2026-05-23	The Use of Deep Learning Software in the Detection of Voice Disorders: A Systematic Review 2024-06, Otolaryngology--head and neck surgery : official journal of American Academy of Otolaryngology-Head and Neck Surgery DOI:10.1002/ohn.636 PMID:38168017	系统综述	总结深度学习在声学及喉镜输入检测嗓音障碍中的应用，比较不同神经网络准确性，并与专家临床视觉检查对比	首次系统比较CNNs和MLPs在不同输入类型（声学vs影像）下的诊断准确性，并探讨其相对于专家临床检查的效能	仅限有限比较中显示深度学习优于专家检查，缺乏外部验证研究	评估深度学习在嗓音障碍检测中的有效性	健康与嗓音障碍患者的分类诊断	自然语言处理, 数字病理学	嗓音障碍	深度学习	CNN, MLP	音频, 图像	34项研究纳入，包括18项声学分析、15项影像分析、1项两者兼顾	NA	CNN, MLP	准确率	NA
134	2026-05-23	DeepDynaForecast: Phylogenetic-informed graph deep learning for epidemic transmission dynamic prediction 2024-04, PLoS computational biology IF:3.8Q1 DOI:10.1371/journal.pcbi.1011351 PMID:38598563	研究论文	提出了DeepDynaForecast，一种基于系统发育树和图的深度学习系统，用于预测传染病传播动态	结合系统发育树拓扑和人口参数的原始-对偶图学习结构，采用快捷多层聚合技术，实现了对新兴高风险群体传播动态的早期识别与预测	NA	开发基于系统发育的深度学习系统，用于预测传染病传播风险和模式，以优化公共卫生干预策略	人类免疫缺陷病毒（HIV）在佛罗里达州2012年至2020年的传播动态	机器学习	艾滋病（HIV）	系统发育分析	图神经网络（GNN）	模拟爆发数据和真实大规模流行病数据	NA	PyTorch	原始-对偶图学习结构，快捷多层聚合	准确率	NA
135	2026-05-23	Vocal Cord Leukoplakia Classification Using Siamese Network Under Small Samples of White Light Endoscopy Images 2024-04, Otolaryngology--head and neck surgery : official journal of American Academy of Otolaryngology-Head and Neck Surgery DOI:10.1002/ohn.591 PMID:38037413	研究论文	提出一种基于非常深孪生网络的方法，在小样本白色喉镜图像下对声带白斑进行分类	引入非常深孪生网络处理小样本数据，在声带白斑分类上实现高准确性	未明确说明，但基于小样本数据可能限制泛化能力	实现声带白斑的准确分类以辅助临床诊断和手术治疗	声带白斑白色喉镜图像，分为正常组织、炎性角化、轻度异型增生、中度异型增生、重度异型增生和鳞状细胞癌六类	计算机视觉	声带白斑	白色喉镜成像	孪生网络	图像	小样本数据集（具体数量未给出）	NA	非常深孪生网络	准确性、敏感性、特异性	NA
136	2026-05-23	End-to-end deep learning approach to mouse behavior classification from cortex-wide calcium imaging 2024-03, PLoS computational biology IF:3.8Q1 DOI:10.1371/journal.pcbi.1011074 PMID:38478563	研究论文	利用端到端深度学习模型从皮层钙成像数据中分类小鼠行为状态	提出一种结合卷积神经网络和循环神经网络的端到端解码器，能高精度分类行为状态并识别关键脑区，提供可解释性	仅在小鼠数据上验证，未提及模型在更大数据集或不同条件下的泛化能力	探索深度学习在解码小鼠脑活动与行为关系中的表现及可解释性	小鼠行为状态及其与皮层钙成像数据的关联	计算机视觉	不适用	钙成像	卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）	钙成像图像序列	不适用	不适用	CNN-RNN	准确率、鲁棒性	不适用
137	2026-05-23	IntroUNET: Identifying introgressed alleles via semantic segmentation 2024-02, PLoS genetics IF:4.0Q1 DOI:10.1371/journal.pgen.1010657 PMID:38377104	研究论文	提出IntroUNET方法，利用语义分割深度学习算法从基因组比对中识别每个个体的渐渗等位基因	首次将语义分割深度学习算法应用于群体遗传学中的渐渗等位基因识别，能推断每个个体中哪些等位基因来自另一群体，并可扩展至识别未采样‘幽灵群体’的渐渗	依赖模拟数据进行训练，真实数据应用可能受模型假设偏差影响	开发一种能从群体基因组比对中精确识别每个个体渐渗等位基因的深度学习方法	群体基因组序列比对数据（模拟数据及果蝇真实数据）	机器学习	NA	基因组测序	语义分割神经网络（类似U-Net架构的卷积神经网络）	基因组序列图像表示	模拟数据（两群体比对）及果蝇真实数据	NA	语义分割网络	准确率	NA
138	2026-05-23	Methods and considerations for estimating parameters in biophysically detailed neural models with simulation based inference 2024-02, PLoS computational biology IF:3.8Q1 DOI:10.1371/journal.pcbi.1011108 PMID:38408099	综述性研究论文	本文探讨利用基于仿真的推断方法估计生物物理详细神经模型参数的途径和考量，提供从简化示例到实际MEG/EEG波形的应用指南，并利用人类新皮层神经求解器的大规模神经建模框架进行说明	提出将基于仿真的推断应用于大规模生物物理详细神经模型的系统性指导，包括参数推断以解释时间序列波形的方法，并利用诊断评估后验估计的质量和唯一性	大规模生物物理详细模型中基于仿真的推断的使用仍具挑战，且针对时间序列波形的推断方法尚未完全确立，方法学有待进一步完善	提供如何将SBI应用于生物物理详细神经模型以估计时间序列波形的指南和考量，建立原则性基础以指导未来应用	生物物理详细神经模型中的参数与时间序列波形（如振荡和事件相关电位模拟）	机器学习	NA	基于仿真的推断，深度密度估计	生物物理详细神经模型	MEG/EEG波形时间序列数据	NA	PyTorch, TensorFlow	密度估计网络（如归一化流）	后验估计质量、唯一性诊断指标	GPU（如NVIDIA V100或同类）
139	2026-05-23	Using deep learning to quantify neuronal activation from single-cell and spatial transcriptomic data 2024-01-26, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-023-44503-5 PMID:38278804	研究论文	通过深度学习方法从单细胞和空间转录组数据量化神经元激活水平	提出NEUROeSTIMator模型，能够整合转录组信号估计神经元激活，与Patch-seq电生理特征相关且对物种、细胞类型和脑区差异具有鲁棒性	NA	开发一种从单细胞和空间转录组数据准确量化神经元激活的深度学习工具	神经元激活相关的转录组数据	机器学习	NA	单细胞RNA测序（scRNA-seq），空间转录组学	深度学习模型	转录组数据	NA	NA	NEUROeSTIMator	准确度	NA
140	2026-05-23	MHC-I upregulation safeguards neoplastic T cells in the skin against NK cell-mediated eradication in mycosis fungoides 2024-01-25, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-024-45083-8 PMID:38272918	研究论文	利用克隆性监督深度学习方法，揭示IL-32β-MHC-I轴在皮肤T细胞淋巴瘤免疫逃逸中的关键作用	首次发现MHC-I上调通过抑制NK细胞功能促进皮肤T细胞淋巴瘤免疫逃逸，并验证破坏MHC-I与Ly49受体相互作用可恢复NK细胞抗肿瘤活性	研究局限于皮肤T细胞淋巴瘤模型，未探索其他类型淋巴瘤或多器官微环境差异	阐明皮肤T细胞淋巴瘤免疫逃逸机制并开发克服细胞靶向治疗耐药的新策略	蕈样肉芽肿患者皮肤样本及雌性小鼠模型	数字病理学, 机器学习	皮肤T细胞淋巴瘤	RNA-seq	深度学习	图像, 文本	人类患者皮肤样本（未明确数量）及雌性小鼠模型	PyTorch	克隆性监督深度神经网络	NA	NA