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
2401	2025-12-27	Assessing the validity of leucine zipper constructs predicted by AlphaFold 2026-Jan, Protein science : a publication of the Protein Society IF:4.5Q1 DOI:10.1002/pro.70438 PMID:41432297	研究论文	本研究评估了AlphaFold预测的亮氨酸拉链结构域的有效性，特别是针对AP-1转录因子如Fos和Jun的二聚体	利用超过2000个实验验证的人类亮氨酸拉链数据，首次系统评估AlphaFold在预测亮氨酸拉链二聚体界面及区分可能/不可能二聚体方面的能力	AlphaFold可能高置信度预测出在体内因静电排斥而无法形成的二聚体（如FosB同源二聚体），揭示了其高置信度但低准确性的预测案例	评估AI驱动的蛋白质结构预测方法（如AlphaFold）在亮氨酸拉链结构域建模中的有效性和局限性	AP-1转录因子（如Fos和Jun）的亮氨酸拉链结构域及超过2000个人类亮氨酸拉链	结构生物学	NA	AlphaFold2, AlphaFold3, 蛋白质结构预测	深度学习	氨基酸序列, 多序列比对	超过2000个实验验证的人类亮氨酸拉链	AlphaFold	AlphaFold2, AlphaFold3	NA	NA
2402	2025-12-27	Automated detection of zygomatic fractures on spiral computed tomography using a deep learning model 2026-Jan, International journal of oral and maxillofacial surgery IF:2.2Q2 DOI:10.1016/j.ijom.2025.07.007 PMID:40774874	研究论文	本研究评估了YOLOv8深度学习模型在自动检测颧骨骨折方面的性能	首次将YOLOv8模型应用于颧骨骨折的自动检测，并针对七种骨折类型进行了详细性能评估	研究未提及模型在其他数据集或临床环境中的泛化能力，且样本来源单一	评估深度学习模型在自动检测颧骨骨折方面的准确性和有效性	颧骨骨折的计算机断层扫描图像	计算机视觉	颧骨骨折	螺旋计算机断层扫描	YOLOv8	图像	13,988个轴向切片和14,107个冠状切片	NA	YOLOv8	准确率, 召回率, 平均精度, F1分数, AUC	NA
2403	2025-12-26	Association of a Lifestyle Risk Index With Visceral and Subcutaneous Adipose Tissue in the German National Cohort (NAKO) 2026-Jan, Obesity (Silver Spring, Md.) DOI:10.1002/oby.70071 PMID:41261047	研究论文	本研究探讨了生活方式风险指数与内脏和皮下脂肪组织的关系，基于德国国家队列的横断面数据	结合多种生活方式因素构建风险指数，并利用深度学习技术从全身MRI中自动分割内脏脂肪组织，分析其与生活方式的关系	研究为横断面设计，无法确定因果关系；样本可能受自我报告偏倚影响；BMI可能混淆生活方式与内脏脂肪的关联	评估生活方式风险指数与肥胖指标（特别是内脏脂肪组织）的关联	德国国家队列中30,920名符合条件的参与者，年龄48.2±12.2岁	数字病理学	心血管疾病	磁共振成像（MRI），深度学习图像分割	深度学习模型	图像（MRI扫描）	30,920名参与者（来自超过205,000名合格参与者），其中18,508名有完整数据	NA	NA	调整后的几何均值，95%置信区间	NA
2404	2025-12-26	Effects of disease duration and antipsychotics on brain age in schizophrenia 2026-Jan, Schizophrenia research IF:3.6Q1 DOI:10.1016/j.schres.2025.11.008 PMID:41274179	研究论文	本研究探讨了精神分裂症患者大脑加速衰老的现象，并评估了抗精神病药物对此的影响	使用两种不同的机器学习模型（包括一种基于Transformer的模型）来增强大脑年龄预测的鲁棒性，并首次在双相情感障碍患者中比较了接受与未接受抗精神病药物治疗对大脑年龄差距的影响	研究为横断面设计，无法确定大脑衰老的时间动态，需要纵向研究来澄清	调查精神分裂症中大脑加速衰老的进展性以及抗精神病药物的潜在作用	首次发作精神病患者、健康对照者以及接受与未接受抗精神病药物治疗的双相情感障碍患者	机器学习	精神分裂症	神经影像学	Transformer, 深度学习模型	神经影像数据	NA	NA	Transformer, 深度学习模型	NA	NA
2405	2025-12-26	Deep learning for optical misalignment diagnostics in multi-lens imaging systems 2026-Jan-01, Optics letters IF:3.1Q2 DOI:10.1364/OL.578126 PMID:41442380	研究论文	本文提出了两种基于深度学习的逆向设计方法，用于仅通过光学测量诊断多镜头成像系统中的光学错位问题	开发了两种互补的深度学习模型，利用光线追踪点图或灰度合成相机图像，实现多镜头系统错位的自动化诊断，无需传统专用设备	NA	开发自动化、可扩展的光学错位诊断方法，以改进多镜头成像系统的制造和质量控制流程	多镜头成像系统，包括6镜头摄影定焦镜头以及两镜头和六镜头系统	计算机视觉	NA	光线追踪，物理模拟管道	深度学习模型	光学测量数据，包括光线追踪点图和灰度合成相机图像	NA	NA	NA	平均绝对误差（对于横向平移为0.031 mm，对于倾斜为0.011）	NA
2406	2025-12-25	Diabetes and longitudinal changes in deep learning-derived measures of vertebral bone mineral density using conventional CT: the Multi-Ethnic Study of Atherosclerosis 2026-Jan, Skeletal radiology IF:1.9Q3 DOI:10.1007/s00256-025-04995-2 PMID:40728733	研究论文	本研究探讨了糖尿病与通过常规胸部CT深度学习模型测量的椎体骨密度纵向变化之间的关联，并评估了肾功能对此关系的影响	首次在纵向研究中结合深度学习模型从常规CT中提取椎体骨密度，并分析糖尿病状态及肾功能（特别是糖尿病肾病）对骨密度变化的交互影响	研究未纳入骨微结构评估或骨折结局数据，且依赖于常规CT而非专用骨密度扫描，可能限制对糖尿病骨折风险机制的全面理解	探究糖尿病与椎体骨密度纵向变化的关系，并评估肾功能在此过程中的调节作用	来自动脉粥样硬化多种族研究肺研究的1046名参与者，包括糖尿病患者与非糖尿病患者	数字病理学	糖尿病	常规胸部CT扫描	深度学习模型	医学影像（CT图像）	1046名参与者，在两次检查（2010-2012年和2016-2018年）中进行纵向测量	NA	NA	骨密度变化率（β值，单位mg/cm3/年）及95%置信区间	NA
2407	2025-12-25	Automated 3D segmentation of rotator cuff muscle and fat from longitudinal CT for shoulder arthroplasty evaluation 2026-Jan, Skeletal radiology IF:1.9Q3 DOI:10.1007/s00256-025-04991-6 PMID:40782188	研究论文	本研究开发并验证了一种用于在肩关节置换术患者的纵向CT扫描中自动三维分割肩袖肌肉的深度学习模型，以量化肌肉体积和脂肪分数	首次开发了用于肩关节置换术患者纵向CT扫描中肩袖肌肉自动三维分割的深度学习模型，实现了肌肉体积和脂肪分数的自动化量化分析	模型仅在53名肩关节置换术患者的CT扫描数据上进行训练和测试，样本量相对有限；研究主要关注肩袖肌肉，未涉及其他相关组织结构	开发自动化工具用于肩关节置换术患者的肩袖肌肉健康评估，以支持患者选择、康复规划和手术决策	接受全肩关节置换术的患者	医学图像分析	肩关节疾病	CT扫描	深度学习	3D CT图像	53名患者用于模型开发，172名患者用于量化分析	未明确说明	DeepLabV3+, ResNet50	Dice相似系数, 平均对称表面距离, 95百分位Hausdorff距离, 相对绝对体积差异	NA
2408	2025-12-25	Objective Assessment of Disorders of Consciousness Based on EEG Temporal and Spectral Features 2026-Jan, International journal of neural systems IF:6.6Q1 DOI:10.1142/S0129065725500674 PMID:40985067	研究论文	本研究基于听觉oddball范式采集的EEG数据，通过提取时频域、连接性和非线性动力学特征，系统比较多种机器学习和深度学习分类器，以客观评估意识障碍（DOC）患者的意识状态	首次在任务态EEG数据中综合识别多域生物标志物，并系统比较包括SVM、RF、XGBoost、EEGNet和ShallowConvNet在内的多种分类器，提出集成投票模型提升分类性能	未提及样本量的具体限制或外部验证结果，可能影响模型的泛化能力	开发基于任务态EEG数据的意识障碍（DOC）客观评估方法	最小意识状态（MCS）患者、植物状态（VS）患者和健康对照组（HC）	机器学习	意识障碍	EEG（脑电图）	SVM, LDA, RF, XGBoost, DT, CNN	EEG信号	未明确提及具体样本数量	NA	EEGNet, ShallowConvNet	分类性能（未指定具体指标如准确率、F1分数等）	NA
2409	2025-12-25	Trabecular bone analysis: ultra-high-resolution CT goes far beyond high-resolution CT and gets closer to micro-CT (a study using Canon Medical CT devices) 2026-Jan, Skeletal radiology IF:1.9Q3 DOI:10.1007/s00256-025-05001-5 PMID:40738977	研究论文	本研究评估了Canon Medical不同分辨率CT（高分辨率、超高分辨率、超超高分辨率）在测量骨小梁微结构参数方面的准确性，以微CT为参考标准	首次系统比较了超高分辨率CT和超超高分辨率CT在骨小梁分析中的性能，并评估了深度学习重建技术对测量结果的影响	研究样本量较小（16个尸体胫骨远端骨骺），且仅使用单一品牌（Canon Medical）的CT设备，可能限制结果的普适性	评估不同分辨率CT技术在骨小梁微结构参数测量中的准确性	尸体胫骨远端骨骸的骨小梁微结构	医学影像	NA	CT成像（高分辨率CT、超高分辨率CT、超超高分辨率CT）、深度学习重建、微CT	NA	CT图像	16个尸体胫骨远端骨骺	NA	NA	骨小梁厚度、骨小梁分离度、骨体积/总体积的测量值与微CT参考值的比值	NA
2410	2025-12-25	Artificial intelligence in modern clinical practice (Review) 2026 Jan-Feb, Medicine international DOI:10.3892/mi.2025.289 PMID:41424576	综述	本文综述了人工智能在现代临床实践中的应用、机遇与挑战	系统整合了近期研究成果，全面探讨了AI在临床决策支持、影像分析、精准医疗等领域的角色，并强调了实施中的关键障碍	作为综述文章，未进行原始数据收集或模型验证，主要依赖现有文献分析	讨论人工智能在现代临床实践中的作用，并突出未来的机遇与挑战	临床实践中的AI应用，包括医生、患者及医疗系统	NA	NA	NA	NA	临床数据	NA	NA	NA	NA	NA
2411	2025-12-25	Beyond Accuracy: Enhancing Parkinson's Diagnosis with Uncertainty Quantification of Machine Learning Models 2026, Artificial intelligence in healthcare : second International Conference, AIiH 2025, Cambridge, UK, September 8-10, 2025, Proceedings. Part I. International Conference on Artificial Intelligence in Healthcare (2nd : 2025 : Cambridge, Eng... DOI:10.1007/978-3-032-00652-3_3 PMID:41425112	研究论文	本研究评估了三种不确定性量化方法在帕金森病诊断中的表现，旨在提升机器学习模型的可靠性	首次在帕金森病诊断中系统比较了蒙特卡洛Dropout、深度证据分类和贝叶斯神经网络三种不确定性量化方法，并公开了完整代码	研究仅使用了三种特定类型的数据集（手指敲击、面部表情、语音模式），未涵盖其他临床数据	通过不确定性量化技术提高帕金森病诊断中机器学习模型的可靠性和安全性	帕金森病患者	机器学习	帕金森病	NA	贝叶斯神经网络	手指敲击数据、面部表情数据、语音模式数据	三个数据集	NA	NA	诊断准确性、不确定性评估	NA
2412	2025-12-25	Core-Periphery Principle Guided State Space Model for Functional Connectome Classification 2026, Medical image computing and computer-assisted intervention : MICCAI ... International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention DOI:10.1007/978-3-032-05162-2_23 PMID:41425911	研究论文	本文提出了一种基于核心-外围原则引导的状态空间模型（CP-SSM），用于功能连接组分类，以改进神经影像学中的脑网络分析	提出了结合选择性状态空间模型Mamba（具有线性复杂度）与受脑网络核心-外围组织启发的混合专家模型CP-MoE的创新框架，以高效捕获功能脑网络中的长程依赖关系	仅在ABIDE和ADNI两个基准fMRI数据集上进行了评估，未在其他脑疾病或更大规模数据集上验证泛化能力	开发一种高效且有效的计算模型，用于功能连接组分类，以辅助神经影像学为基础的神经系统疾病诊断	人类功能脑网络（功能连接组）	机器学习	神经系统疾病	功能磁共振成像	状态空间模型, 混合专家模型	功能连接组数据（源自fMRI）	两个基准fMRI数据集（ABIDE和ADNI），具体样本数未在摘要中明确说明	NA	Mamba（选择性状态空间模型）, CP-MoE（核心-外围引导的混合专家）	分类性能（具体指标未在摘要中明确说明）	NA
2413	2025-12-25	Domain-Adaptive Diagnosis of Lewy Body Disease with Transferability Aware Transformer 2026, Medical image computing and computer-assisted intervention : MICCAI ... International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention DOI:10.1007/978-3-032-04981-0_18 PMID:41426524	研究论文	本文提出了一种可迁移性感知的Transformer模型，用于在数据稀缺和领域偏移场景下，从阿尔茨海默病数据中迁移知识以增强路易体病的诊断	首次探索在数据稀缺和领域偏移条件下，从阿尔茨海默病到路易体病的领域自适应研究，并设计了基于注意力机制的Transformer模型来分配高权重给疾病可迁移特征，抑制领域特定特征	数据稀缺可能限制模型的泛化能力，且领域偏移问题虽被缓解但未完全消除	通过领域自适应方法，利用丰富的阿尔茨海默病数据来提升路易体病的诊断准确性	路易体病和阿尔茨海默病的患者数据，特别是结构磁共振成像衍生的结构连接性数据	数字病理学	路易体病	结构磁共振成像	Transformer	图像	NA	NA	Transformer	诊断准确性	NA
2414	2025-12-25	An Enhanced Random Convolutional Kernel Transform for Diverse and Robust Feature Extraction from High-Density Surface Electromyograms for Cross-day Gesture Recognition 2026-Jan, International journal of neural systems IF:6.6Q1 DOI:10.1142/S0129065725500625 PMID:41059625	研究论文	本文提出了一种名为EMG-ROCKET的增强型随机卷积核变换方法，用于从高密度表面肌电图中提取多样且鲁棒的特征，以提升跨日手势识别的性能	提出了EMG-ROCKET方法，集成了随机通道融合和增强聚合函数，以增强对HD-sEMG跨日信号变化的鲁棒性，无需先验知识或大量训练	未明确提及方法在更大规模或更多样化数据集上的泛化能力，也未讨论计算效率的详细分析	开发一种无需训练、鲁棒的特征提取方法，以解决高密度表面肌电图在手势识别中特征多样性有限和数据依赖性高的问题	高密度表面肌电图信号	机器学习	NA	高密度表面肌电图	Ridge分类器	肌电图信号	在两个HD-sEMG数据集上进行评估，具体样本数量未明确说明	NA	EMG-ROCKET（基于ROCKET的增强版本）	准确率	NA
2415	2025-12-24	Artificial intelligence revolutionize food detection? Vision, olfaction and taste integrated with machine learning/deep learning in food detection 2026-Jan-15, Food chemistry IF:8.5Q1 DOI:10.1016/j.foodchem.2025.147377 PMID:41365156	综述	本文综述了人工智能（AI）如何通过机器学习（ML）和深度学习（DL）技术，整合视觉、嗅觉和味觉感知系统，革新食品检测领域	系统阐述了AI在食品检测中实现特征自动提取、模式识别和决策反馈的机制，并展望了多模态数据融合和大语言模型（LLMs）的潜在应用	总结了AI在食品检测中仍面临的主要挑战	阐明AI在食品检测领域的理论框架和技术范式变革，分析其优势与局限，并展望未来发展方向	食品检测技术	机器学习	NA	计算机视觉、电子鼻、电子舌	机器学习、深度学习	复杂信号（视觉、嗅觉、味觉数据）	NA	NA	NA	检测精度、鲁棒性	NA
2416	2025-12-24	Surface-Enhanced Raman Spectroscopy Semi-Quantitative Molecular Profiling with a Convolutional Neural Network 2026-Jan, Applied spectroscopy IF:2.2Q2 DOI:10.1177/00037028251377474 PMID:40887786	研究论文	本研究开发了一种结合表面增强拉曼光谱与卷积神经网络和支持向量回归的层次分析框架，用于复杂环境中多种分子的半定量分析	提出了一种集成深度学习和回归技术的层次分析框架，首次将多标签CNN用于SERS光谱中结构相似分析物的识别，并结合SVR进行半定量浓度比测定	目前仅验证了短链脂肪酸二元混合物，尚未扩展到更复杂的多组分系统或临床样本	解决复杂环境中多种分子物种的识别和定量分析挑战	短链脂肪酸（SCFAs）作为代表性生物分子靶标	机器学习	NA	表面增强拉曼光谱（SERS）	CNN, SVR	光谱数据	NA	NA	卷积神经网络	分类准确率	NA
2417	2025-12-24	Integrating Deep Model-Based Learning With Modular State-Based Stackelberg Games for Self-Optimizing Distributed Production Systems 2026-Jan, IEEE transactions on cybernetics IF:9.4Q1 DOI:10.1109/TCYB.2025.3610707 PMID:40996999	研究论文	本文提出了一种将深度模型学习与模块化状态Stackelberg博弈相结合的新方法，用于制造系统的分布式自优化	使用深度学习替代数字表示来学习系统动态，并在虚拟环境中训练博弈参与者，从而减少实际系统交互需求	NA	开发一种样本高效的方法，用于分布式生产系统的自优化	制造系统	机器学习	NA	深度学习	深度学习模型	系统动态数据	NA	NA	NA	交互减少率	NA
2418	2025-12-24	Artificial intelligence-based lesion characterization and outcome prediction of prostate cancer on [18F]DCFPyL PSMA imaging 2026-Jan, Radiotherapy and oncology : journal of the European Society for Therapeutic Radiology and Oncology IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.radonc.2025.111265 PMID:41202884	研究论文	本研究开发了基于人工智能的模型，用于前列腺癌[18F]DCFPyL PET/CT成像中的病灶特征描述和预后预测	开发了结合PET和CT模态的输入串联深度学习模型，在PSMA-RADS评分、恶性分类、治疗反应预测和生存预测等多个任务中表现出优越性能	生存预测的C指数相对较低（内部测试集0.58，前瞻性测试集0.60），模型性能有待进一步提升	开发人工智能工具以改善前列腺癌的病灶特征描述和患者预后预测，辅助临床决策	接受[18F]DCFPyL PET/CT成像的前列腺癌患者	数字病理学	前列腺癌	[18F]DCFPyL PET/CT成像	深度学习模型	医学影像（PET和CT图像）	训练和内部测试集238例患者，前瞻性测试集36例患者	NA	输入串联模型（单模态和多模态深度学习模型）	AUROC（受试者工作特征曲线下面积）, C-index（一致性指数）	NA
2419	2025-12-24	AttnSeq-PPI: Enhancing protein-protein interaction network prediction using transfer learning-driven hybrid attention 2026-Jan-01, Biochimica et biophysica acta. Proteins and proteomics DOI:10.1016/j.bbapap.2025.141102 PMID:41138794	研究论文	提出了一种基于混合注意力机制的深度学习框架AttnSeq-PPI，用于增强蛋白质-蛋白质相互作用网络预测	结合自注意力和交叉注意力设计混合注意力机制，利用ProtT5语言模型嵌入蛋白质序列，有效捕获序列内长程依赖和蛋白质间相互作用特征	未明确说明模型在特定蛋白质类型或复杂相互作用场景下的局限性	开发一种基于序列的蛋白质-蛋白质相互作用预测方法，以克服实验和计算技术的限制	蛋白质序列及其相互作用网络	自然语言处理	NA	深度学习，大语言模型	混合注意力机制	蛋白质序列	基于种内和多物种数据集进行5折交叉验证，并使用四个独立物种和真实PPI网络数据集进行验证	未明确指定	自注意力，交叉注意力	准确率	NA
2420	2025-12-24	Deep Feature Learning From Electromyographic Signals for Gesture Recognition Systems 2026, IEEE transactions on neural systems and rehabilitation engineering : a publication of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society IF:4.8Q1 DOI:10.1109/TNSRE.2025.3635419 PMID:41264458	综述	本文全面综述了用于肌电信号手势识别系统的最新深度学习模型，并从数据表示的角度对先进架构进行了分类	首次从数据表示（如时域波形、空间图像、谱域和图结构）的视角对深度学习架构进行分类，并探讨了半监督与自监督学习作为全监督范式的补充方法	高质量标注的肌电数据集有限，阻碍了研究成果向实际应用的转化	开发用于肌电信号解码的通用且鲁棒的深度学习模型，以推动手势识别系统在人机交互、神经接口和康复机器人等领域的应用	肌电信号	机器学习	NA	肌电图	深度学习模型	肌电信号（可表示为时域波形、空间图像、谱域和图结构）	NA	NA	NA	NA	NA