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
41	2025-11-14	MultiExCam: A multi approach and explainable artificial intelligence architecture for skin lesion classification 2026-Jan, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2025.109081 PMID:41021995	研究论文	提出一种用于皮肤病变分类的多方法可解释人工智能架构MultiExCam	首次实现深度学习与机器学习的真正混合集成，采用自适应集成架构学习个性化决策策略，结合GradCAM和SHAP提供全面可解释性	未明确说明计算资源需求和模型训练时间	开发能够同时提供高诊断性能和临床可解释性的皮肤癌检测AI系统	皮肤病变图像分类	计算机视觉	皮肤癌	数字成像处理	CNN, 集成学习, 前馈神经网络	皮肤镜图像, 深度学习特征, 手工统计特征	三个数据集（HAM10000, ISIC, MED-NODE）	NA	卷积神经网络, 前馈神经网络（带门控和注意力机制）	AUC, F1-score	NA
42	2025-11-14	A deep learning model leveraging semantic features fusion for DNase I hypersensitive sites identification in the human genome 2026-Jan, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2025.109127 PMID:41151193	研究论文	提出多种深度学习模型用于识别人类基因组中的DNase I超敏感位点	首次将语义特征融合表示集成到模型中，有效捕捉复杂DHS序列中的局部和全局模式及时空依赖关系	未提及模型在独立验证集上的泛化能力及计算效率分析	开发高性能、低成本的DHS识别计算方法	人类基因组中的DNase I超敏感位点	生物信息学	乳腺癌, 冠状动脉疾病, 阿尔茨海默病, 自身免疫疾病, 神经系统疾病	深度学习	CNN, GRU	基因组序列数据	NA	NA	1维CNN, CNN-GRU融合模型, CNN-kmer融合模型, CNN-GRU-kmer融合模型	准确率, 灵敏度, 特异性, MCC, AUC ROC, AUC PR	NA
43	2025-11-14	MEMOL: Mixture of experts for multimodal learning through multi-head attention to predict drug toxicity 2026-Jan, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2025.109088 PMID:41046705	研究论文	提出一种基于多头注意力的多模态混合专家模型MEMOL，用于预测药物毒性	将稀疏混合专家机制直接集成到注意力机制中，通过自注意力和交叉注意力增强多模态特征提取与融合	NA	开发精确的药物毒性预测方法	分子图像、分子图和分子指纹三种分子模态	机器学习	NA	多模态学习	混合专家模型,多头注意力	分子图像,分子图,分子指纹	NA	NA	MEMOL	AUROC,AUPRC	NA
44	2025-11-14	Non-invasive urine flow dynamics characterization of pediatric hydronephrosis based on deep learning and computational fluid dynamics 2026-Jan, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2025.109077 PMID:41046707	研究论文	基于深度学习和计算流体动力学开发非侵入性尿液流动动力学表征方法用于小儿肾积水的诊断和预后评估	首次结合深度学习和CFD技术从MRU数据重建患者特异性三维肾脏模型并模拟尿液流动动力学	方法依赖于MRU图像质量，CFD模拟需要专业设置和验证	开发非侵入性尿液流动动力学计算方法以改善小儿肾积水诊断和预后评估	小儿肾积水患者的MRU图像数据和尿液流动特性	医学影像分析, 计算流体动力学	小儿肾积水	磁共振尿路造影, 计算流体动力学	深度学习模型	医学影像	NA	NA	NA	尿液流速比, 压力分布比较	NA
45	2025-11-14	Multimodal Nomogram Combining Multiparametric MRI, Functional Subsets of Peripheral Lymphocytes and PI-RADS Can Predict Risk Stratification of Prostate Cancer 2026-Jan, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2025.109086 PMID:41046708	研究论文	开发结合多参数MRI、外周淋巴细胞功能亚群和PI-RADS的多模态列线图用于前列腺癌风险分层预测	首次探索非侵入性三分法风险分层，整合多模态数据构建预测模型替代传统PSA方法	回顾性研究，样本量有限（110例患者），仅来自单一医疗中心	开发自动化可靠的前列腺癌风险分层工具以指导临床决策	前列腺癌患者	数字病理	前列腺癌	多参数MRI，外周淋巴细胞检测，PI-RADS评分	深度学习，放射组学	医学影像，临床数据	110例患者	NA	列线图模型	AUC，F1分数，灵敏度，特异性	NA
46	2025-11-14	Detection of nocturnal epileptic seizures using a wearable armband: A deep learning approach combining accelerometry and photoplethysmography signals 2026-Jan, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2025.109087 PMID:41072127	研究论文	提出一种基于深度学习的穿戴式臂环系统，结合加速度和光电容积脉搏波信号检测夜间癫痫发作	首次将CNN-LSTM与注意力机制结合用于穿戴式设备的多模态信号癫痫检测，采用两步式方法显著降低数据量	样本量相对有限（68名患者），假阳性率较高（0.165/小时），阳性预测值较低（0.334）	开发家庭环境下夜间癫痫发作的自动检测系统，降低癫痫猝死风险	68名患有严重癫痫发作的患者	医疗健康监测	癫痫	三轴加速度计，光电容积脉搏波	CNN-LSTM	时间序列信号数据	68名患者，788次夜间记录（6304小时），1846次严重发作	NA	CNN-LSTM with attention mechanism	灵敏度，假警报率，ROC曲线下面积，准确率，阳性预测值	NA
47	2025-11-14	Lightweight element-wise product enhanced neural network for efficient arrhythmia detection on embedded devices 2026-Jan, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2025.109101 PMID:41075315	研究论文	提出一种轻量级元素乘积增强神经网络，用于嵌入式设备上高效的心律失常检测	引入元素乘积融合机制结合双路径特征，采用纺锤形架构与深度可分离卷积，显著降低模型参数和计算成本	NA	开发适用于资源受限嵌入式设备的实时心律失常检测模型	心电图信号数据	机器学习	心血管疾病	ECG信号分析	CNN	信号数据	MIT-BIH、SVDB、INCART和PTB数据库	NA	深度可分离卷积，纺锤形架构	准确率，精确率，召回率，F1分数，计算复杂度，推理时间，功耗	树莓派5，Android 10 x86虚拟机
48	2025-11-14	Self-supervised learning and hybrid deep models for predicting the progression of Fuchs' endothelial corneal dystrophy after cataract surgery 2026-Jan, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2025.109100 PMID:41106173	研究论文	提出一种基于自监督学习和混合深度学习模型的框架，用于预测白内障手术后Fuchs角膜内皮营养不良的进展	整合临床领域知识、集成学习和自监督学习，提出结合RANSAC算法和双分支设计的混合CNN架构，采用Polar Pooling模拟临床推理	对标注数据的依赖仍然存在，尽管通过自监督学习有所减少	改善Fuchs角膜内皮营养不良的预后预测，支持白内障手术规划	Fuchs角膜内皮营养不良患者	医学影像分析	角膜疾病	Scheimpflug断层成像	CNN, 自监督学习	医学影像	多中心数据集	NA	混合卷积神经网络, 双分支设计	AUC	NA
49	2025-11-14	NN-PCP: Screening phenotype-related core pathways to construct a prostate cancer metastasis prediction model based on multiple types of mutation data 2026-Jan, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2025.109118 PMID:41109149	研究论文	提出基于表型相关核心通路的神经网络模型NN-PCP，利用多种突变数据预测前列腺癌转移	开发了结合改进的过表征分析和基因集富集分析的表型相关核心通路筛选方法，构建具有双差分层级的神经网络架构	NA	提高基于突变数据的前列腺癌转移预测准确性	前列腺癌患者突变数据	机器学习	前列腺癌	突变数据分析	神经网络	基因突变数据	NA	NA	NN-PCP（包含IORA驱动模块、IGSEA驱动模块和双差分层级）	准确率,精确率,召回率,F1分数,AUC,AUPR	NA
50	2025-11-14	Memory-driven modeling of herpes simplex virus type-1 and type-2 dynamics with neural network optimization 2026-Jan, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2025.109121 PMID:41124993	研究论文	开发了一个结合分数阶导数和深度神经网络的HSV-1和HSV-2病毒动力学建模框架	首次将分数阶导数引入HSV动力学建模以捕捉记忆效应，并集成深度学习进行行为近似	未明确说明模型验证使用的具体数据集和样本规模	更好地理解HSV病毒动力学并评估干预策略	HSV-1和HSV-2病毒的传播动态	计算生物学	病毒感染	分数阶微分方程建模，神经网络优化	深度神经网络	模拟数据	NA	NA	NA	预测准确度(R≈1)	NA
51	2025-11-14	Prediction of neoadjuvant therapy response to HER2-positive and triple-negative breast cancer: a multicenter proof-of-concept study 2026-Jan, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2025.109130 PMID:41135295	研究论文	开发基于乳腺X线摄影、多参数MRI和临床特征的深度学习框架，用于预测HER2阳性和三阴性乳腺癌患者新辅助治疗后的病理完全缓解	首次将六种单模态深度学习模型与临床特征融合，构建临床-影像融合模型预测乳腺癌新辅助治疗反应	回顾性研究，样本量相对有限（359例），仅包含两个机构的数据	预测HER2阳性和三阴性乳腺癌患者新辅助治疗的病理完全缓解	359例乳腺癌患者	数字病理	乳腺癌	乳腺X线摄影，多参数MRI（ADC，DCE-MRI，SPAIR T2WI，DWI）	深度学习	医学影像（乳腺X线，MRI），临床数据	359例乳腺癌患者来自两个机构	NA	DenseNet169-CBAM，多层感知机	AUC，准确率，灵敏度，特异性	NA
52	2025-11-14	Dual adversarial attacks on Explainable Deep Learning in medical image classification 2026-Jan, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2025.109125 PMID:41138644	研究论文	提出针对医学图像分类中可解释深度学习的双重对抗攻击方法，同时攻击模型预测和解释结果	首次提出同时针对预测和解释的双重对抗攻击框架，并引入联合评估指标ASR	仅在三种医学影像数据集和三种深度学习模型上验证，未涉及更多模型架构和数据类型	探究可解释深度学习模型在医学图像分类中的安全性漏洞	医学图像分类模型及其解释方法	计算机视觉	多种疾病（胸部X光、眼底影像、皮肤镜影像）	深度学习	CNN	医学图像	三个基准医学影像数据集	PyTorch, TensorFlow	ResNet50, DenseNet121, EfficientNet-V2	攻击成功率(ASR)	GPU（具体型号未提及）
53	2025-11-12	A novel VOC mixtures classification methods based on GBLinear and TabNet and informative feature selection from gas sensors (E-Nose) data 2026-Jan-01, Talanta IF:5.6Q1 DOI:10.1016/j.talanta.2025.128554 PMID:40652634	研究论文	提出一种基于GBLinear和TabNet算法结合特征选择技术的电子鼻系统精油分类新方法	首次将GBLinear和TabNet算法与特征选择技术结合用于电子鼻数据分析，提高精油分类的准确性和可解释性	NA	提高精油挥发性有机化合物混合物的分类准确性和模型可解释性	精油中的挥发性有机化合物(VOCs)混合物	机器学习	NA	电子鼻(E-Nose)气体传感器技术	GBLinear, TabNet	气体传感器数据	NA	NA	GBLinear, TabNet	准确率	NA
54	2025-11-12	On artificial crystal structure generation for solving the phase problem with deep learning 2026-Jan-01, Acta crystallographica. Section A, Foundations and advances DOI:10.1107/S2053273325009428 PMID:41216780	研究论文	本文提出并评估了用于训练神经网络解决晶体相位问题的人工晶体结构生成方法	开发了结合随机采样和数据库引导的两步晶体结构生成方法，显著提升了神经网络对大晶胞结构相位问题的泛化能力	NA	解决晶体学中的相位问题	人工生成的晶体结构和实验晶体结构数据	机器学习	NA	晶体结构生成	神经网络	晶体结构数据	NA	NA	PhAI	泛化性能	NA
55	2025-11-08	AI-powered programmable wetting-delamination μPAD for point-of-care food safety detection 2026-Jan-15, Biosensors & bioelectronics IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.bios.2025.118083 PMID:41092667	研究论文	开发了一种基于可编程润湿脱层定时器的微流控纸基分析装置，用于快速检测食品中的农药残留和转基因蛋白	采用可编程润湿脱层定时器实现流体延迟控制，通过预切割辅助浸染策略提高定时器稳定性50%以上，将传统颜色衰减信号转换为颜色增强信号提高灵敏度	NA	开发低成本、便携式的食品安全检测技术	农药残留（毒死蜱）和转基因蛋白（Cry1Ab/Ac）	微流控技术	食品安全	微流控纸基分析装置、侧向流动分析、深度学习图像分析	深度学习	图像	40个真实样品	NA	NA	灵敏度、特异性、准确度	NA
56	2025-11-08	Feature extraction and intelligent diagnosis of ECG signals based on KANs and xLSTM 2026-Jan-15, Biosensors & bioelectronics IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.bios.2025.118105 PMID:41110222	研究论文	提出基于KAN和xLSTM的深度学习架构用于心电信号特征提取和心律失常智能诊断	首次将KAN网络和xLSTM网络应用于心电信号分析，KAN使用可学习的激活函数和样条函数替代传统权重参数，xLSTM引入指数门控机制并改进记忆结构	NA	开发更准确的心律失常检测方法以实现心血管疾病的早期预防和治疗	心电信号中的心律失常分类	机器学习	心血管疾病	心电信号分析	KAN, xLSTM	心电信号	MIT-BIH数据库109,262个心跳样本，St. Petersburg INCART数据库166,909个心跳样本	NA	Kolmogorov-Arnold networks, xLSTM	准确率, F1分数	NA
57	2025-11-05	Auto-Masked Audio Spectrogram Transformer for depression detection from speech 2026-Jan-15, Journal of affective disorders IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.jad.2025.120295 PMID:40967413	研究论文	提出一种用于从语音中检测抑郁症的自掩码音频频谱图Transformer模型	引入自掩码训练增强上下文学习，结合时频注意力机制同时捕捉时间和频率信息	NA	开发非侵入性抑郁症筛查工具	语音信号	自然语言处理	抑郁症	语音频谱分析	Transformer	音频频谱图	两个公开数据集：Distress Analysis Interview Corpus-Wizard of Oz和Multi-modal Open Dataset for Mental disorder Analysis	NA	Auto-Masked Audio Spectrogram Transformer (AMAST)	F1分数	NA
58	2025-11-05	Enhanced epileptic seizure detection using CNNs with convolutional block attention and short-term memory networks 2026-Jan-05, Behavioural brain research IF:2.6Q3 DOI:10.1016/j.bbr.2025.115831 PMID:40962227	研究论文	提出一种结合卷积块注意力机制和长短时记忆网络的癫痫发作检测方法	首次将卷积块注意力模块(CBAM)与CNN-LSTM结合，增强模型对关键信息的关注能力	仅在公开的波恩大学数据集上进行验证，未在更大规模或更复杂临床数据上测试	开发准确的癫痫发作检测方法以改善患者生活质量	癫痫患者的脑电图(EEG)信号	医疗信号处理	癫痫	脑电图(EEG)信号分析	CNN,LSTM	脑电图信号	波恩大学公开数据集中的三类EEG信号	NA	CNN_CBAM_LSTM	准确率	NA
59	2025-11-02	Machine Learning Approaches for Predicting RNA-RNA/DNA Interactions 2026, Methods in molecular biology (Clifton, N.J.) DOI:10.1007/978-1-0716-4670-0_14 PMID:41174207	综述	介绍用于预测RNA-RNA/DNA相互作用的机器学习方法及其在非编码RNA功能研究中的应用	与传统基于能量的方法相比，机器学习方法显著提高了预测准确性，并覆盖了多种RNA家族	存在过拟合风险且需要第三方验证	开发预测RNA-RNA/DNA相互作用的机器学习工具	非编码RNA（包括原核小RNA、miRNA、box C/D snoRNA、lncRNA-DNA三链体、CRISPR引导RNA）	机器学习	NA	高通量测序	深度学习	相互作用数据	NA	NA	NA	准确率	NA
60	2025-10-30	Deep Learning Analysis of Widefield Cornea Endothelial Imaging in Fuchs Dystrophy 2026-Jan, Ophthalmology science IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.xops.2025.100914 PMID:41140904	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的网络，用于分析Fuchs角膜内皮营养不良患者的广角角膜内皮显微镜图像	首次将深度学习网络应用于广角角膜内皮显微镜图像分析，并整合了进展可视化工具增强可解释性	样本量相对有限（155只FECD眼），需要进一步的外部验证	评估深度学习网络在Fuchs角膜内皮营养不良患者广角角膜内皮显微镜图像分析中的应用价值	Fuchs角膜内皮营养不良患者的角膜内皮细胞	计算机视觉	Fuchs角膜内皮营养不良	广角角膜内皮显微镜成像	深度学习网络	图像	1839张图像来自155只FECD眼，另设50只FECD眼和50只对照眼的独立数据集	NA	U-Net	Sørensen-Dice系数, 配对t检验, Kappa系数	NA