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	2026-06-04	End-to-End Platform for Electrocardiogram Analysis and Model Fine-Tuning: Development and Validation Study 2026-Jan-30, Journal of medical Internet research IF:5.8Q1 DOI:10.2196/81116 PMID:41616241	研究论文	介绍ExChanGeAI，一个开源、基于网页的心电图数据分析与模型微调一体化平台	提供一个端到端平台，整合数据导入、可视化、模型训练与微调，降低非机器学习领域用户使用深度学习进行心电图分析的技术门槛	文中未明确说明局限性	解决心电图数据格式异构、预训练模型权重获取受限、技术流程复杂等障碍，提升深度学习在心电图分析中的可及性和隐私保护	心电图数据中的心律失常检测和多种疾病风险预测任务	机器学习	心血管疾病	心电图信号处理	深度学习架构（具体类型未明确，提及多种SOTA架构）	生物信号（心电图数据）	三个外部验证数据集及一个来自常规护理的新测试集	PyTorch	未明确指定（提及多种SOTA架构）	模型泛化性和资源效率（具体指标如准确率等未在摘要中列出）	本地计算，可扩展至高性能计算基础设施
2	2026-06-04	Smart assistive technologies for neurodisorders: A review on AI, IoT, and wearable systems for enhanced patient care 2026-Jan-30, Neurological sciences : official journal of the Italian Neurological Society and of the Italian Society of Clinical Neurophysiology IF:2.7Q3 DOI:10.1007/s10072-025-08790-8 PMID:41612095	综述	本文对用于神经疾病的智能辅助技术进行了系统回顾，涵盖人工智能、物联网和可穿戴系统，以提升患者护理水平	提出了基于布尔运算符和PRISMA筛选的严格搜索策略，建立了神经疾病-智能技术-功能层-临床结果的统一分类法，并总结了三种主要智能辅助技术及其性能评估	现有智能辅助系统存在多模态融合挑战、数据隐私限制以及自适应模型需求等不足	综述神经疾病智能辅助技术的最新进展，构建统一分类体系，识别现有局限，并展望未来方向	神经疾病（如阿尔茨海默病、帕金森病、癫痫、脊髓损伤、神经发育障碍）及相关的智能辅助技术	机器学习	神经疾病	NA	混合深度学习	文本	154篇同行评审文章	NA	NA	检测率、精确率、召回率、处理时间	NA
3	2026-06-04	PMCanalSeg: A dataset for automatic segmentation of the pterygopalatine and mandibular canals from 3D CBCT images 2026-Jan-29, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-026-06620-w PMID:41605959	研究论文	提出了一个用于从三维CBCT图像中自动分割翼腭管和下颌管的数据集	首个包含上颌翼腭管分割数据的公开数据集，填补了该领域的空白	未明确说明，但数据收集成本高、患者隐私保护和伦理约束可能限制了方法性能	推动颌面CBCT扫描中翼腭管和下颌管分割技术的发展	颌面CBCT扫描中的翼腭管和下颌管	计算机视觉	NA	CBCT	NA	图像	191个患者病例	NA	NA	NA	NA
4	2026-06-04	Parameter identification based on statistical and neural network approaches for the vegetation-water model 2026-Jan-29, Journal of biological physics IF:1.8Q3 DOI:10.1007/s10867-025-09698-2 PMID:41609956	研究论文	基于统计和深度学习方法的植被-水模型参数识别研究	首次将改进的ResNet50和VGG19深度学习模型用于植被-水模型参数识别，并对比传统统计方法，验证了深度学习方法在准确性和鲁棒性上的优势	研究仅基于张掖地区的气候数据，模型泛化性有待在其他地区验证	提出并比较统计与深度学习方法，用于植被-水模型的参数识别	植被-水模型中的图灵模式参数	计算机视觉, 机器学习	NA	NA	CNN	图像, 数值数据	张掖地区的气候数据（降水、温度、二氧化碳浓度）及NDVI验证数据	PyTorch	ResNet50（改进版）, VGG19（改进版）	准确率, 鲁棒性	NA
5	2026-06-04	Forecasting Waitlist Trajectories for Patients With Metabolic Dysfunction-Associated Steatohepatitis Cirrhosis: A Neural Network Competing Risk Analysis 2026-Jan-29, Journal of medical Internet research IF:5.8Q1 DOI:10.2196/68247 PMID:41610175	研究论文	利用深度学习方法对代谢功能障碍相关脂肪性肝炎肝硬化患者进行肝移植等待名单轨迹的竞争风险分析	首次将DeepHit深度学习模型应用于代谢功能障碍相关脂肪性肝炎肝硬化患者等待名单上的死亡和移植竞争风险预测，并开发了竞争事件连贯性指标来评估模型性能	未明确指出局限性，但模型依赖回顾性数据且需要外部验证	预测代谢功能障碍相关脂肪性肝炎肝硬化患者在肝移植等待名单上的死亡和移植竞争结果，以优化临床决策	肝移植等待名单上的代谢功能障碍相关脂肪性肝炎肝硬化患者	机器学习	代谢功能障碍相关脂肪性肝炎肝硬化	NA	深度学习竞争风险模型（DeepHit）	结构化临床数据	17,551名等待名单上的代谢功能障碍相关脂肪性肝炎肝硬化患者	NA	DeepHit	一致性指数、Brier分数、竞争事件连贯性分数	基于SRTR数据，使用五折交叉验证，具体计算资源未提及
6	2026-06-04	Deep neural network-based biostatistical analysis for disease marker screening 2026-Jan-29, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-34115-y PMID:41611762	研究论文	提出一种基于深度神经网络的生物标志物筛选框架，并与传统统计方法进行比较，在乳腺癌数据集上验证其优越性	结合注意力机制与SHAP值分析增强模型可解释性，设计可扩展的综合模型用于多组学数据整合	未提及具体局限性	提高生物标志物筛选的准确性，同时增强模型的可解释性，为跨疾病精准医学提供实用范例	乳腺癌单细胞测序数据	机器学习	乳腺癌	单细胞测序	深度神经网络	NA	NA	NA	NA	灵敏度、准确率、AUC	NA
7	2026-06-04	A meta learning framework for few shot personalized gait cycle generation and reconstruction 2026-Jan-29, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-026-35121-4 PMID:41611817	研究论文	提出MetaGait框架，利用元学习从少量示例中个性化步态模型，用于步态周期生成和重建	首次将模型无关元学习（MAML）应用于步态分析，实现从少量步态周期快速适应新个体，大幅降低个性化所需数据量	NA（摘要未提及）	开发一种从少量样本中快速个性化步态模型的框架，应用于机器人学和临床步态分析	人类步态模式，来自HuGaDB数据库的步态周期序列数据	机器学习	NA（未指定疾病类别）	NA（未指定测序或生物技术）	元学习（MAML）、时间卷积网络（TCN）	序列数据（步态周期）	使用HuGaDB数据库中的多任务数据，具体样本量未指定	NA（未明确指定框架）	TCN（时间卷积网络）	均方误差（MSE）、动态时间规整（DTW）	NA（未提及计算资源）
8	2026-06-04	A hybrid CNN and reinforcement learning framework for speaker identification using Mel-Spectrogram and continuous wavelet transform features 2026-Jan-29, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-026-35858-y PMID:41611801	研究论文	本研究提出了一种结合卷积神经网络（CNN）与强化学习（RL）的混合深度学习架构，用于基于Mel频谱图和连续小波变换的说话人识别	首次将CNN与强化学习结合用于说话人识别，利用Q-learning实现自适应决策以处理分类不确定性，并通过自注意力机制增强特征提取	仅在LibriSpeech dev-clean数据集上验证，未涉及真实噪声环境或更多样化的数据集，且计算资源信息未明确	提升说话人识别在声纹认证系统中的鲁棒性和准确性	LibriSpeech dev-clean数据集中的40位说话人（2703个音频文件）	机器学习	NA	Mel频谱图、连续小波变换	CNN、强化学习（Q-learning）	音频	2703个音频文件，40位说话人	NA	CNN结合自注意力机制、CNN结合Morlet小波变换	准确率、ROC-AUC、Matthews相关系数	NA
9	2026-06-04	A comparative evaluation of time-series models for forecasting inpatient deaths and discharges against medical advice 2026-Jan-29, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-026-37913-0 PMID:41611928	研究论文	比较六种时间序列模型在预测住院病人死亡率和非医嘱离院方面的表现	首次系统评估预训练概率模型Chronos与传统时间序列模型在住院死亡率和非医嘱离院预测中的性能差异	样本量较小，数据仅来自两家中国三甲医院，模型泛化能力可能受限	评估不同时间序列模型在预测住院死亡率和非医嘱离院方面的准确性	两家中国三甲医院2018年1月至2024年12月的月度住院死亡率和非医嘱离院数据	机器学习	NA	时间序列预测	ARIMA、灰色模型、NNETAR、LSTM、Prophet、Chronos	数值	两家医院从2018年1月到2024年12月的月度数据	NA	Chronos, NNETAR, LSTM, ARIMA, Prophet, 灰色模型	RMSE, MAE, MAPE	NA
10	2026-06-04	A comprehensive IMU dataset for evaluating sensor layouts in human activity and intensity recognition 2026-Jan-29, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-026-06710-9 PMID:41611710	研究论文	提出一个涵盖全身17个惯性测量单元的日常活动数据集，用于评估传感器布局对活动识别的影响	首次提供完整全身传感器布局数据集，包含12种日常活动和详细人体测量数据，支持系统评估传感器位置策略	数据集规模有限（30名参与者），活动种类可能未覆盖所有日常场景	评估不同传感器布局对人类活动识别性能的影响	30名参与者的12种日常活动数据	机器学习	NA	IMU	机器学习与深度学习模型	三轴加速度和角速度信号	30名参与者，17个IMU传感器，12种日常活动	NA	NA	NA	NA
11	2026-06-04	Development and Validation of a Protein Electrophoresis Classification Algorithm: Tabular Data-Based Alternative 2026-Jan-28, JMIR formative research IF:2.0Q4 DOI:10.2196/83124 PMID:41605495	研究论文	提出一种基于表格数据的机器学习方法用于血清蛋白电泳分类，作为图像深度学习的替代方案	首次直接利用数值型SPE谱图而非电泳图图像进行机器学习分类，兼具鲁棒性和可解释性	NA	开发并验证一种基于表格数据的蛋白质电泳分类算法	血清蛋白电泳（SPE）数值谱图数据	机器学习	NA	血清蛋白电泳（SPE）	机器学习模型	表格数据	NA	NA	NA	NA	NA
12	2026-06-04	Bioinspired spiking architecture enables energy constrained touch encoding 2026-Jan-28, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-026-68858-7 PMID:41605933	研究论文	提出一种结合光纤布拉格光栅电子皮肤和脉冲神经网络的模块化人工触觉系统，模拟人类体感系统早期处理	首次实现生物启发的脉冲架构在触觉编码中的节能并行计算，定位超分辨率达10倍，精度较现有深度学习方法提升32%	文中未明确讨论系统在极端环境（如噪声、物理损伤）下的稳定性或长期鲁棒性	开发可扩展、低能耗的触觉感知系统，提升自主系统在动态环境中的安全交互能力	光纤布拉格光栅电子皮肤与脉冲神经网络结合的触觉处理系统	机器学习	NA	光纤布拉格光栅传感、脉冲神经网络	脉冲神经网络（SNN）	触觉信号	NA	NA	脉冲神经网络（生物启发结构）	定位超分辨率倍数、定位精度	神经形态芯片（亚毫瓦级硬连线计算）
13	2026-06-04	Lipid Nanoparticle Database towards structure-function modeling and data-driven design for nucleic acid delivery 2026-Jan-28, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-026-68818-1 PMID:41605942	研究论文	开发了一个整合脂质纳米颗粒结构与功能数据的数据库LNPDB，并展示其在预测递送性能和模拟双层动力学中的应用	建立了首个标准化的脂质纳米颗粒结构与功能数据库LNPDB，通过统一编码脂质组成、实验方法和功能结果，支持深度学习建模和分子动力学模拟，填补了该领域缺乏统一数据仓库的空白	NA	构建脂质纳米颗粒数据库以支持结构-功能建模和数据驱动的核酸递送系统理性设计	19,528个脂质纳米颗粒及其组成、实验方法和递送性能数据	机器学习	NA	NGS	深度学习模型	结构化数据（脂质组成、实验方法、功能结果）	19,528个脂质纳米颗粒	NA	NA	NA	NA
14	2026-06-04	A Comprehensive X-ray Dataset for Pediatric Ulna and Radius Fractures Analysis 2026-Jan-28, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-026-06666-w PMID:41605965	research paper	提出了首个公开可用的儿童尺桡骨折X射线数据集PediURF，并开发了双视角分类模型URFNet	首次公开了超1万张标注的儿童前臂骨折X射线图像数据集，并提出了融合正位和侧位视图的双视角分类模型	NA	为深度学习模型开发和临床验证提供标准化儿童骨折数据集	儿童尺骨和桡骨骨折的X射线影像	computer vision, digital pathology	pediatric fracture	X-ray imaging	CNN	image	超过10,000张去标识化的X射线图像	NA	URFNet	accuracy	NA
15	2026-06-04	Deep learning based individual identification and population estimation of the yellow spotted mountain newt (Neurergus derjugini) 2026-Jan-28, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-026-36092-2 PMID:41606028	研究论文	本研究利用图像与深度学习进行黄斑山蝾螈的个体识别与种群数量估计	首次将深度学习与几何计算机视觉相结合，对濒危两栖动物进行无创个体识别，并通过标记重捕框架估算种群规模，实现了高准确率和可扩展性	未来需扩展数据集以验证时间稳定性，并部署移动应用程序用于实时野外应用	提供一种快速、伦理、可扩展的工具，用于监测濒危两栖动物种群	黄斑山蝾螈 (Neurergus derjugini)	计算机视觉	NA	数字化图像采集	卷积神经网络	图像	549只成年黄斑山蝾螈，分两次采样（332和217个体），共65个重捕	PyTorch	DenseNet121, EfficientNetB0, InceptionV3	准确率, AUC, 检测准确率	NA
16	2026-06-04	Radiomics analysis of early pregnancy ultrasound images to predict viability at the end of first trimester 2026-Jan-28, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-026-35158-5 PMID:41606065	研究论文	该论文利用早期妊娠超声图像的影像组学特征，结合临床特征，建立预测妊娠结局的模型	首次将影像组学与深度学习结合用于早期妊娠结局预测，开发了端到端的影像组学模型（PUVPS模型），可同时完成超声图像分割和妊娠结局分类	样本量（500例）较小，可能导致机器学习模型过拟合	探索早期妊娠超声图像中是否存在与妊娠活力相关的影像组学特征，并预测早期妊娠结局	早期妊娠未知活力（PUV）病例	计算机视觉	妊娠相关疾病	超声成像	深度学习，机器学习（XGBoost, LASSO）	超声图像	500例PUV病例（QCCH 400例，SMH 100例）	nnUNet	多任务nnUNet v2	Dice系数，AUC，F1分数，召回率	NA
17	2026-06-04	Deep atrous context convolution generative adversarial network with corner key point extracted feature for nuts classification 2026-Jan-27, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-026-36238-2 PMID:41588160	研究论文	提出深度空洞上下文卷积生成对抗网络用于坚果分类，结合特征过滤与空洞卷积提升分类精度	通过附加过滤和空洞卷积获取多分辨率空间数据特征，并引入前上下文和后上下文块增加图像级信息	未提及模型计算资源需求或对更复杂场景（如遮挡、光照变化）的鲁棒性	实现坚果种类的自动分类，克服标注数据有限的问题	8类坚果（巴西坚果、腰果、花生、山核桃、开心果、栗子、夏威夷果、核桃）	计算机视觉	NA	NA	生成对抗网络（GAN），深度卷积生成对抗网络（DCGAN）	图像	4000张坚果图像，8个类别	NA	深度空洞上下文卷积生成对抗网络，深度卷积生成对抗网络	准确率	NA
18	2026-06-04	Exploring anatomical similarity in zero-shot learning for bone abnormality detection 2026-Jan-27, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-026-37516-9 PMID:41593191	研究论文	探讨解剖学相似性在骨骼异常检测零样本学习中的作用	首次利用解剖学相似性实现零样本训练，在MURA数据集上评估跨部位迁移效果，并验证趋势与网络架构无关	未使用语义侧信息或目标域自适应，研究结果仅限于静态数据集上的迁移边界	研究解剖学相似性是否支持骨骼异常检测的零样本跨部位迁移学习	MURA数据集中的不同解剖部位图像（如手、腕、肘等）	计算机视觉	骨骼异常	NA	深度学习模型（未指明具体类型）	图像	NA（未提供具体样本数量）	NA	NA（仅提及使用第二骨干网络验证）	准确率，Wilson 95%置信区间	NA
19	2026-06-04	Deep learning reconstruction accelerated reduced field-of-view DWI in rectal cancer: mucosa-submucosa-muscularis visualization and T staging 2026-Jan-26, European radiology experimental IF:3.7Q1 DOI:10.1186/s41747-025-00667-x PMID:41586954	research paper	比较深度学习重建加速的减视野扩散加权成像与标准全视野扩散加权成像在直肠癌中的图像质量和诊断性能	首次将深度学习重建应用于减视野扩散加权成像，实现直肠癌黏膜-黏膜下层-肌层的可视化并缩短扫描时间	NA	评估深度学习重建加速减视野扩散加权成像在直肠癌中的图像质量和T分期诊断性能	173名活检证实直肠腺癌患者	计算机视觉, 医学影像	直肠癌	深度学习重建, 扩散加权成像	深度学习重建模型	MRI图像	173名参与者	NA	NA	定性图像质量指标, 定量图像质量指标, 诊断敏感性, 特异性, 准确性	NA
20	2026-06-04	An attention based optimized network for the classification of skin lesions 2026-Jan-26, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-31220-w PMID:41588030	研究论文	提出一种结合深度学习与优化技术的皮肤病变分类方法，使用RegNetY032模型与软注意力模块，并通过Harris-Hawks优化超参数	将RegNetY032骨干网络与软注意力模块结合，并引入Harris-Hawks优化算法进行超参数调优，以提升皮肤病变分类性能	NA	实现皮肤病变的自动分类，辅助早期诊断和治疗	皮肤镜图像中的皮肤病变	计算机视觉	皮肤癌	皮肤镜成像	卷积神经网络	图像	使用HAM10000基准数据集	NA	RegNetY032	准确率	NA