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
81	2026-03-01	A general temperature-guided language model to design proteins of enhanced stability and activity 2024-11-29, Science advances IF:11.7Q1 DOI:10.1126/sciadv.adr2641 PMID:39602544	研究论文	本文介绍了一种名为PRIME的深度学习模型，用于设计具有更高稳定性和活性的蛋白质突变体，无需特定蛋白质的实验突变数据	PRIME利用温度感知语言建模，在283个蛋白质测定公共数据集上表现出优于现有模型的预测能力，并开发了高效方法获取多站点突变体	NA	蛋白质工程中设计具有高稳定性和活性的突变体	蛋白质突变体	机器学习	NA	温度感知语言建模	深度学习模型	蛋白质序列数据	283个蛋白质测定数据集	NA	语言模型	NA	NA
82	2026-02-28	Generative adversarial networks accurately reconstruct pan-cancer histology from pathologic, genomic, and radiographic latent features 2024-11-15, Science advances IF:11.7Q1 DOI:10.1126/sciadv.adq0856 PMID:39546597	研究论文	本文提出并验证了一种名为HistoXGAN的定制生成对抗网络，能够利用常见特征提取器产生的特征向量重建代表性组织学图像	开发了HistoXGAN模型，首次实现了从病理、基因组和影像学潜在特征中准确重建泛癌组织学图像，并用于解释深度学习模型的生物学特征	未明确提及模型在特定癌症亚型或数据稀缺情况下的泛化能力限制	研究如何通过生成对抗网络重建肿瘤组织学图像，以解释深度学习模型提取的特征的生物学意义	29种癌症亚型的肿瘤组织学图像	数字病理学	泛癌	生成对抗网络	GAN	图像	涉及29种癌症亚型的样本，具体数量未明确	NA	HistoXGAN	NA	NA
83	2026-02-27	Bessel beam optical coherence microscopy enables multiscale assessment of cerebrovascular network morphology and function 2024-Nov-11, Light, science & applications DOI:10.1038/s41377-024-01649-1 PMID:39523430	研究论文	本研究介绍了一种基于贝塞尔光束的光学相干显微镜技术，结合深度学习分割，用于多尺度评估小鼠脑血管网络的形态和功能	开发了扩展焦深的贝塞尔光束光学相干显微镜，实现了大视野（1000×1000×360 μm）下的毛细血管级分辨率成像，并利用监督深度学习进行精确3D血管分割，结合基于图的分析方法，从单个毛细血管到整体网络层面全面评估血管连接性	研究仅限于小鼠模型，尚未在人类或其他动物模型中验证；成像视野虽大，但可能无法覆盖整个大脑区域；深度学习分割的准确性依赖于标注数据质量	研究大脑健康与疾病中大规模脑血管网络的形态和功能	小鼠的脑血管网络	数字病理学	脑血管疾病	贝塞尔光束光学相干显微镜，多普勒光学相干断层扫描	监督深度学习	3D血管造影图像	NA	NA	NA	NA	NA
84	2026-02-27	Artificial intelligence-based morphologic classification and molecular characterization of neuroblastic tumors from digital histopathology 2024-Nov-08, NPJ precision oncology IF:6.8Q1 DOI:10.1038/s41698-024-00745-0 PMID:39511421	研究论文	本研究开发了一种基于注意力机制的多实例学习和自监督学习的深度学习模型，用于从H&E染色的全切片图像中自动进行神经母细胞瘤的病理分类和MYCN扩增状态评估	首次结合注意力机制的多实例学习和自监督学习，利用迄今为止最大规模的神经母细胞瘤数字病理数据集，实现了从H&E图像中同时进行形态学分类和分子特征预测	研究未详细说明模型在更广泛临床环境中的泛化能力，且外部验证数据集的具体规模和多样性信息有限	开发人工智能辅助的神经母细胞瘤自动病理分类和分子特征分析系统	神经母细胞瘤的H&E染色全切片图像	数字病理学	神经母细胞瘤	H&E染色，全切片成像	深度学习，注意力机制的多实例学习，自监督学习	图像	迄今为止最大规模的神经母细胞瘤数字病理队列	NA	注意力机制的多实例学习，自监督学习	NA	NA
85	2026-02-26	Ultrasensitive Wearable Pressure Sensors with Stress-Concentrated Tip-Array Design for Long-Term Bimodal Identification 2024-11, Advanced materials (Deerfield Beach, Fla.) DOI:10.1002/adma.202406235 PMID:39007254	研究论文	本文报道了一种采用应力集中尖端阵列设计和自粘附界面的超灵敏可穿戴压力传感器，用于提高检测极限和长期双模态识别	设计了具有不同杨氏模量的双锥微结构以提高机械传递效率，并开发了自粘附水凝胶以增强传感器-皮肤界面，结合深度学习双模态融合网络显著提高了疲劳驾驶识别的准确性	未明确说明传感器的长期稳定性测试细节、大规模生产的可行性以及在不同环境条件下的性能表现	开发高性能可穿戴压力传感器，用于长期实时监测生理信号并实现高精度疲劳驾驶识别	可穿戴压力传感器及其在脉搏信号和眼肌运动监测中的应用	机器学习	NA	压力传感技术、微结构设计、水凝胶界面工程	深度学习双模态融合网络	压力传感器信号、生理信号（脉搏、眼肌运动）	NA	NA	双模态融合网络	准确率	NA
86	2026-02-26	Machine-learning based prediction of future outcome using multimodal MRI during early childhood 2024-11, Seminars in fetal & neonatal medicine IF:2.9Q1 DOI:10.1016/j.siny.2024.101561 PMID:39528363	综述	本文综述了基于机器学习的多模态MRI在早期儿童期预测未来神经发育和临床结果的应用	整合多模态MRI（sMRI、dMRI、fMRI、pMRI）与机器学习方法，增强对早期脑发育的预测能力，并探索作为早期检测和个性化干预的生物标志物	综述性文章，未提供具体实验数据或模型性能的详细分析，主要基于现有研究的总结	探讨利用早期儿童期的多模态MRI数据预测未来神经发育和临床结果，以支持早期检测和干预	早期儿童（从胎儿期至出生后两年）的脑发育过程	机器学习	精神疾病和神经系统疾病	多模态MRI（包括结构MRI、扩散MRI、功能MRI、灌注MRI）	机器学习、深度学习	多模态MRI图像	NA	NA	NA	NA	NA
87	2026-02-26	Gunshots detection, identification, and classification: Applications to forensic science 2024-11, Science & justice : journal of the Forensic Science Society IF:1.9Q3 DOI:10.1016/j.scijus.2024.09.007 PMID:39638481	综述	本文综述了枪声检测、识别与分类技术在法医科学中的应用，分析了枪声的声学特性及其影响因素，并评估了现有机器学习方法的组件	系统分析了枪声声学特性在法医科学中的适用性与局限性，并指出深度学习驱动的神经网络将成为主导趋势	由于数据和评估标准差异，不同算法比较存在挑战	旨在为安全系统和法医分析开辟新前沿	枪声事件	机器学习	NA	声学分析	神经网络	音频	NA	NA	NA	NA	NA
88	2026-02-25	A Highly-Sensitive Omnidirectional Acoustic Sensor for Enhanced Human-Machine Interaction 2024-11, Advanced materials (Deerfield Beach, Fla.) DOI:10.1002/adma.202413086 PMID:39410724	研究论文	本文提出了一种自供电的摩擦电立体声学传感器，用于增强人机交互中的全向声音识别与追踪	通过三维结构配置实现了全向声音识别与追踪能力，并利用高电子亲和力、低杨氏模量的多孔振动膜实现了高灵敏度和宽频率响应范围	NA	开发一种高灵敏度的全向声学传感器，以提升在嘈杂环境中的人机交互性能	全向声音源识别与追踪，特别是在辅助会议系统和自动驾驶车辆中的应用	机器学习	NA	摩擦电传感技术	深度学习	音频信号	NA	NA	NA	准确率	NA
89	2026-02-18	Diagnostic performance of deep learning for infectious keratitis: a systematic review and meta-analysis 2024-Nov, EClinicalMedicine IF:9.6Q1 DOI:10.1016/j.eclinm.2024.102887 PMID:39469534	系统综述与荟萃分析	本文通过系统综述和荟萃分析评估了深度学习在感染性角膜炎诊断中的准确性及其与眼科医生的比较性能	首次对深度学习在感染性角膜炎诊断中的性能进行全面系统综述和荟萃分析，并直接与眼科医生的诊断准确性进行比较	分析基于图像，未考虑个体内潜在相关性；研究人群相对同质；缺乏深度学习阈值的预先设定；外部验证有限	评估深度学习在感染性角膜炎诊断中的准确性，并比较其与眼科医生的诊断性能	感染性角膜炎	数字病理学	感染性角膜炎	深度学习	深度学习模型	角膜图像	136,401张角膜图像，来自超过56,011名患者	NA	NA	灵敏度, 特异性	NA
90	2026-02-10	Deep learning-based detection of lumbar spinal canal stenosis using convolutional neural networks 2024-11, The spine journal : official journal of the North American Spine Society DOI:10.1016/j.spinee.2024.06.009 PMID:38909909	研究论文	本研究开发了一种基于卷积神经网络（CNN）的深度学习算法，用于从腰椎平片中自动检测需要手术的腰椎管狭窄症（LSCS）	首次利用CNN从易于获取的腰椎平片中自动诊断LSCS，为缺乏MRI设备或非专科医生提供了早期诊断工具，可能减少治疗延误	研究为单中心回顾性分析，样本量相对较小（150例患者），且外部验证仅包含额外25例患者，可能存在选择偏倚	开发一种基于深度学习的算法，从腰椎平片中诊断需要手术的腰椎管狭窄症	腰椎管狭窄症患者，包括退行性腰椎滑脱患者	计算机视觉	腰椎管狭窄症	磁共振成像（MRI），X射线平片	CNN	图像	175名患者（150名来自单中心，25名来自其他两家医院），共600张腰椎平片图像	NA	NA	AUC, 灵敏度, 特异性, 阳性预测值, 阴性预测值, 准确率, 阳性似然比, 阴性似然比, 相关系数	NA
91	2026-02-08	Deep learning classification of pediatric spinal radiographs for use in large scale imaging registries 2024-11, Spine deformity IF:1.6Q3 DOI:10.1007/s43390-024-00933-9 PMID:39039392	研究论文	本研究开发并应用了一种深度学习算法，用于自动分类小儿脊柱侧弯患者的脊柱X光片	首次将EfficientNet B6架构应用于小儿脊柱侧弯X光片的自动分类，实现了高精度分类，为大规模影像注册库的数据自动录入提供了重要工具	在数据集中图像数量少于100的类别上观察到性能较低，可能影响模型在罕见类别上的泛化能力	开发自动分类小儿脊柱侧弯患者脊柱X光片的算法，以支持大规模影像注册库的数据管理	小儿脊柱侧弯患者的脊柱X光片（前后位和侧位）	计算机视觉	脊柱侧弯	X光成像	CNN	图像	7777张前后位图像和5621张侧位图像，总计13398张X光片	NA	EfficientNet B6	准确率, 精确率, 召回率, F1分数	NA
92	2026-02-06	Generative 3D Cardiac Shape Modelling for in-silico Trials 2024-11-22, Studies in health technology and informatics DOI:10.3233/SHTI241090 PMID:39575806	研究论文	提出一种基于神经符号距离场的深度学习方法来建模和生成合成主动脉形状，用于计算机模拟试验	利用可训练的嵌入向量编码几何特征，通过神经符号距离场的零级集表示形状，能够高保真地表示主动脉形状并生成类似真实患者解剖结构的新形状	NA	开发用于计算机模拟试验的生成式3D心脏形状建模方法	主动脉根部网格形状	计算机视觉	心血管疾病	CT图像重建	深度学习	3D网格图像	NA	NA	神经符号距离场	NA	NA
93	2026-02-03	CTLESS: A scatter-window projection and deep learning-based transmission-less attenuation compensation method for myocardial perfusion SPECT 2024-Nov-25, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2024.3496870 PMID:40030354	研究论文	本文提出了一种基于散射窗口投影和深度学习的无传输扫描衰减补偿方法（CTLESS），用于心肌灌注SPECT成像	开发了一种无需单独CT扫描的衰减补偿方法，利用散射能量窗口投影和深度学习网络分割估计的衰减图，从而减少辐射剂量和成本	方法依赖于预定义的衰减系数，且需要CT扫描数据进行训练，可能受训练数据质量和泛化能力限制	解决心肌灌注SPECT成像中衰减补偿对单独CT扫描的依赖问题，以提高诊断准确性并降低成本和辐射风险	心肌灌注SPECT图像，特别是用于检测灌注缺陷的临床任务	数字病理学	心血管疾病	单光子发射计算机断层扫描（SPECT），散射能量窗口投影	深度学习网络	图像	回顾性研究中使用匿名临床SPECT/CT应力心肌灌注图像，涉及两个不同摄像头的SPECT扫描仪	NA	多通道输入多解码器网络	AUC, RMSE, SSIM	NA
94	2026-01-30	Inferring Taxonomic Affinities and Genetic Distances Using Morphological Features Extracted from Specimen Images: A Case Study with a Bivalve Data Set 2024-11-29, Systematic biology IF:6.1Q1 DOI:10.1093/sysbio/syae042 PMID:39046773	研究论文	本研究探索使用深度学习从双壳类标本图像中推断分类学亲缘关系和遗传距离	结合监督分类和无监督相似性学习，利用图像数据推断生物关系，为缺乏分子数据的物种提供新方法	基于观察到的相关性进行细粒度重建（如姐妹类群关系）需要进一步工作	从标本图像中推断生物的分类学亲缘关系和遗传距离	双壳类（Bivalvia）标本图像，涵盖4144个物种、74个科	计算机视觉	NA	深度学习	CNN	图像	4144个物种的图像数据集	NA	NA	准确率	NA
95	2026-01-29	Deep Learning-Based Prediction of Final Infarct Core from CT Perfusion Data: A Comparison to the Clinical Standard 2024-Nov, Stroke (Hoboken, N.J.) DOI:10.1161/SVIN.124.001375 PMID:41583397	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的CT灌注概率模型，用于预测急性缺血性卒中患者的最终梗死核心，并与临床标准方法进行比较	提出了一种从单值阈值转向概率模型的CT灌注分析方法，利用深度学习（Attention U-Net）更准确地预测组织命运，优于传统的核心/半暗带二分法	研究为回顾性设计，样本量有限（共243例患者，测试集仅48例），且仅针对大血管闭塞并完全再通的患者，可能限制结果的普适性	改进急性缺血性卒中的CT灌注分析，通过概率模型更准确地预测最终梗死核心，以支持临床决策	急性缺血性卒中患者，特别是大血管闭塞并在血栓切除术后完全再通的患者	数字病理学	心血管疾病	CT灌注成像，扩散加权成像	深度学习	医学影像（CT灌注数据）	243例患者（训练、验证和测试组）	MONAI	Attention U-Net	多样化反事实解释评分，曲线下面积	NA
96	2026-01-21	Uncertainty-aware genomic deep learning with knowledge distillation 2024-Nov-15, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.11.13.623485 PMID:39605624	研究论文	本文提出了一种名为DEGU的方法，通过集成学习和知识蒸馏提升深度神经网络在调控基因组学预测中的鲁棒性和可解释性	DEGU方法首次将集成学习与知识蒸馏结合，以捕获模型不确定性（认知不确定性）并可选地估计数据不确定性，从而提供校准的不确定性估计和更一致的解释	未明确提及具体的数据集限制或模型泛化边界	提高深度神经网络在调控基因组学预测中的可靠性和可解释性	调控基因组学中的功能基因组预测任务	机器学习	NA	深度神经网络，集成学习，知识蒸馏	DNN	基因组序列数据	NA	NA	NA	校准的不确定性估计，覆盖保证	NA
97	2026-01-21	High-speed in vivo calcium recording using structured illumination with self-supervised denoising 2024-Nov-15, Optics continuum IF:1.1Q4 DOI:10.1364/optcon.532996 PMID:41550202	研究论文	本研究提出了一种结合周期性结构光照和自监督去噪的高通量钙成像方法，用于在体记录神经活动	开发了新型伪HiLo重建方法，结合周期性结构光照和自监督深度学习去噪，显著提高了钙信号的信噪比	方法主要针对GCaMP8f钙指示剂在CA1锥体神经元中的应用，尚未验证其他神经类型或指示剂	提高在体神经钙成像的速度和信噪比，减少背景污染和随机噪声	小鼠CA1区锥体神经元的钙活动	计算神经科学	NA	宽场荧光成像，周期性结构光照，钙成像	深度学习	图像序列	NA	NA	DeepCAD-RT	对比度，瞬态峰噪比，成对相关系数，背景像素相关系数	NA
98	2026-01-17	Opportunities and challenges for deep learning in cell dynamics research 2024-11, Trends in cell biology IF:13.0Q1 DOI:10.1016/j.tcb.2023.10.010 PMID:38030542	综述	本文综述了深度学习在细胞动力学研究中的应用，包括现有技术、工具和开源数据集，并探讨了该领域的机遇与挑战	从计算角度总结了显微镜视频分析中的长期挑战，并回顾了深度学习引导自动化在细胞动力学研究中的新兴前沿和创新应用	NA	评估深度学习在细胞动力学研究中的机遇与挑战，支持药物开发、精准医学和基因组-表型组映射	细胞和亚细胞结构与动力学	计算机视觉	NA	显微镜成像	深度学习	图像, 视频	NA	NA	NA	NA	NA
99	2026-01-14	Highly Elastic, Fatigue-Resistant, and Antifreezing MXene Functionalized Organohydrogels as Flexible Pressure Sensors for Human Motion Monitoring 2024-11-20, ACS applied materials & interfaces IF:8.3Q1 DOI:10.1021/acsami.4c12852 PMID:39506450	研究论文	本研究设计了一种基于MXene功能化有机水凝胶的柔性压力传感器，用于人体运动监测	设计了一种具有双网络结构和可逆交联相互作用的弹性、抗疲劳、抗冻PVA/LA有机水凝胶，并引入MXene作为导电填料以增强传感器性能	NA	开发用于人体运动监测和健康监测的柔性压力传感器	基于MXene功能化有机水凝胶的柔性压力传感器	机器学习	NA	NA	CNN, LSTM	传感器信号数据	NA	NA	一维卷积神经网络, 长短期记忆网络	准确率	NA
100	2026-01-13	Design of high specificity binders for peptide-MHC-I complexes 2024-Nov-28, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.11.28.625793 PMID:39651227	研究论文	本文利用深度学习蛋白质设计工具，开发了针对肽-MHC-I复合物的高特异性结合蛋白	采用深度学习工具设计小蛋白，使其跨越pMHC复合物的肽结合槽并与肽广泛接触，实现了从实验或预测结构出发生成高特异性结合物	NA	设计高特异性结合物以靶向肽-MHC-I复合物，用于疾病治疗	肽-MHC-I复合物	机器学习	NA	深度学习蛋白质设计	NA	蛋白质结构数据	十个目标pMHC复合物	NA	NA	结合特异性（通过酵母展示和T细胞激活评估）	NA