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
2701	2026-04-20	EEG-TriNet++: A Transformer-Guided Meta-Learning Framework for Robust and Generalizable Motor Imagery Classification 2026-Mar-06, Bioengineering (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/bioengineering13030307 PMID:41899838	研究论文	本文提出了一种名为EEG-TriNet++的多分支深度学习框架，用于提升基于脑电信号的运动想象分类的准确性和跨被试泛化能力	提出了一种结合卷积空间-频谱编码器、双向LSTM和Transformer头的多分支架构，并引入了模型无关的元学习模块以快速适应新用户，同时采用分块标记化策略和神经架构搜索来优化效率与表征能力之间的平衡	未明确提及模型的计算复杂度、实时性表现或在更大规模或更多样化数据集上的泛化能力	开发一个鲁棒且可泛化的深度学习框架，用于基于脑电信号的运动想象分类，以提升脑机接口的性能	脑电信号	机器学习	NA	脑电图	CNN, LSTM, Transformer	时间序列信号	两个公开的运动想象数据集	NA	EEG-TriNet++（多分支架构，包含卷积空间-频谱编码器、双向LSTM、Transformer头）	准确率	NA
2702	2026-04-20	AMR-GNN: a multi-representation graph neural network framework to enable genomic antimicrobial resistance prediction 2026-Mar-06, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-026-69934-8 PMID:41792137	研究论文	提出了一种名为AMR-GNN的多表示图神经网络框架，用于从基因组序列数据预测抗菌素耐药性表型	首次将多种基因组表示与图神经网络集成，以解决AMR表型预测中的关键问题，包括利用多表示提升性能、减轻克隆关系影响以及识别可解释的生物标志物	作为概念验证框架，其在大规模临床应用中的具体表现和泛化能力仍需进一步验证	开发一个数据驱动的机器学习框架，以从全基因组测序数据中准确预测抗菌素耐药性表型	铜绿假单胞菌（作为概念验证），以及后续验证中涵盖的革兰氏阴性和革兰氏阳性病原体	机器学习	抗菌素耐药性	全基因组测序	GNN	基因组序列数据	NA	NA	AMR-GNN	NA	NA
2703	2026-04-20	RoentMod: a synthetic chest X-ray modification model to identify and correct image interpretation model shortcuts 2026-Mar-06, NPJ digital medicine IF:12.4Q1 DOI:10.1038/s41746-026-02497-6 PMID:41792409	研究论文	介绍RoentMod，一种用于生成合成胸部X射线图像的框架，以识别和纠正医学图像解释模型中的捷径学习问题	结合开源医学图像生成器与图像到图像修改模型，无需重新训练，生成具有用户指定病理特征的逼真合成胸部X射线图像	未提及具体局限性，但可能包括生成图像的多样性或泛化能力	提高胸部X射线图像解释模型的鲁棒性和可解释性，通过对抗捷径学习	胸部X射线图像及其自动化解释模型	计算机视觉	NA	深度学习，图像生成与编辑	多任务模型，基础模型	图像	未明确指定样本数量，但涉及内部和外部测试	未明确指定，但提及开源医学图像生成器RoentGen	未明确指定具体架构	AUC	未明确指定
2704	2026-04-20	FISH-Dist: An Automated Pipeline for 3D Genomic Spatial Distance Quantification in FISH Imaging 2026-Feb-26, Bioengineering (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/bioengineering13030268 PMID:41899799	研究论文	本文介绍了一种名为FISH-Dist的自动化计算流程，用于在标准共聚焦显微镜获取的3D荧光原位杂交实验中量化荧光信号间的空间距离	FISH-Dist专门针对标准共聚焦成像在短基因组距离下的技术挑战，结合了基于深度学习的点分割、亚像素定位的3D高斯拟合以及两种互补的色差校正方法，显著减少了通道间距离测量误差	该流程主要针对标准共聚焦显微镜成像，可能不适用于超分辨率显微镜或长程染色体相互作用分析	开发一个自动化计算流程，以准确量化3D FISH成像中的基因组空间距离，解决色差引起的测量偏差	荧光原位杂交实验中的多通道3D显微镜图像，特别是DNA折纸纳米尺和FISH探针设计参数	计算机视觉	NA	荧光原位杂交，共聚焦显微镜成像，DNA折纸纳米尺	深度学习	3D显微镜图像	NA	NA	NA	亚像素精度，距离测量误差	NA
2705	2026-01-28	The sarcopenia artificial intelligence diagnostic decision support system (SAID DSS) - a multimodal deep learning model 2026-Jan-26, BMC geriatrics IF:3.4Q2 DOI:10.1186/s12877-026-07005-9 PMID:41588346	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
2706	2026-04-19	GAN-FixMatch: A generative-semi-supervised deep learning framework for small-sample quantitative analysis in near-infrared spectroscopy of agricultural and pharmaceutical materials 2026-Jun-22, Analytica chimica acta IF:5.7Q1 DOI:10.1016/j.aca.2026.345451 PMID:41997678	研究论文	提出了一种名为GAN-FixMatch的生成-半监督深度学习框架，用于解决近红外光谱分析中标记样本有限的问题，以提高定量模型的准确性和鲁棒性	首次将生成式光谱建模与半监督一致性学习相结合，用于近红外定量分析，克服了传统数据增强和GAN标记策略的局限性	NA	在标记样本有限的情况下，实现准确且鲁棒的近红外光谱定量建模	农业和制药材料的近红外光谱数据，包括药品颗粒、玉米籽粒和西洋参	机器学习	NA	近红外光谱分析	GAN, 1D CNN	一维光谱数据	三个代表性近红外数据集（药品颗粒、玉米籽粒、西洋参），具体样本数量未明确说明	NA	NA	决定系数, 均方根误差, 残差预测偏差	NA
2707	2026-04-19	Point positioning and counting network: A deep learning-based method for automatic axon counting 2026-Jun, Experimental eye research IF:3.0Q1 DOI:10.1016/j.exer.2026.110968 PMID:41819270	研究论文	本研究提出了一种基于点标注的深度学习框架PPCNet，用于自动计数山羊视神经半薄切片中的轴突密度	PPCNet结合了VGG16骨干网络、多尺度特征提取与横向融合，以及双分支架构进行空间坐标回归和候选点分类，并采用优化的匈牙利算法确保预测点与真实点的一一对应	研究仅在山羊视神经半薄切片数据集上进行评估，未在其他物种或组织类型中验证	开发一种自动、准确的轴突计数方法，以替代繁琐的手动计数和传统基于分割的方法	山羊视神经半薄切片中的轴突	计算机视觉	神经系统疾病	深度学习	CNN	图像	未明确指定样本数量，但包含测试集（轴突计数均值±标准差为901.6±225.6）	未明确指定，但基于深度学习框架	VGG16	线性回归分析中的R值、平均绝对误差(MAE)、Bland-Altman分析的一致性限	NA
2708	2026-04-19	Automatic deep learning-based segmentation of cornea and lens in 2D OCT images of rabbit eyes 2026-Jun, Experimental eye research IF:3.0Q1 DOI:10.1016/j.exer.2026.110965 PMID:41819269	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的端到端流程，用于在低信噪比的兔眼二维OCT图像中自动分割角膜和晶状体	通过系统架构搜索选择了以ImageNet预训练的EfficientNet-B2为编码器的U-Net模型；引入了残差驱动、掩码引导的非局部均值阶段来抑制背景噪声同时保留边界；采用掩码到表面的转换方法，通过拟合稳健的三阶多项式来生成可用于生物测量的角膜和晶状体界面	训练数据有限，图像质量具有挑战性	开发一种快速、用户独立的自动化分割方法，以支持白内障手术规划	兔眼的前节光学相干断层扫描图像	计算机视觉	白内障	光学相干断层扫描	CNN	图像	440张兔眼B扫描图像	NA	U-Net, EfficientNet-B2	交并比, 均方根误差	NA
2709	2026-04-19	Deep learning revolutionizes protein research: Advances in structure prediction, functional annotation, and engineered design 2026-Jun, Journal of biotechnology IF:4.1Q2 DOI:10.1016/j.jbiotec.2026.03.012 PMID:41839238	综述	本文综述了深度学习如何通过一个协同循环，从根本上改变蛋白质研究，该循环连接了结构预测、功能注释和理性设计	提出了一个统一的“预测-理解-创造”范式，展示了深度学习在蛋白质结构预测、功能注释和从头设计方面取得的突破如何相互促进，形成一个自我强化的循环	在数据稀缺性、模型可解释性以及分布外泛化方面仍存在挑战	阐述深度学习如何变革蛋白质研究，并展示结构预测、功能注释和理性设计三个领域如何协同发展	蛋白质，特别是单域、球状蛋白质	机器学习	NA	深度学习，生成式人工智能，逆折叠模型，冷冻电镜与AI结合	深度学习模型，生成式AI模型，多模态模型	蛋白质序列数据，3D坐标数据，相互作用数据	NA	NA	AlphaFold2	NA	NA
2710	2026-04-19	A framework of hybrid deep learning and nature-inspired algorithms for accurate multi-class fundus disease classification 2026-Jun, Experimental eye research IF:3.0Q1 DOI:10.1016/j.exer.2026.110966 PMID:41850601	研究论文	提出了一种结合深度学习特征提取与自然启发算法的混合框架，用于多类别眼底疾病图像的准确分类	提出了一种新颖的混合框架，将预训练的深度学习模型（ResNet-18、GoogLeNet）与多种自然启发算法（粒子群优化、灰狼优化器、差分进化、萤火虫算法、遗传算法）相结合进行特征优化，并使用传统机器学习分类器进行分类，在ODIR和RFMiD数据集上实现了100%的多个性能指标	未明确说明计算资源需求、模型的可解释性以及在实际临床环境中的泛化能力	开发一个高精度的多类别眼底疾病自动分类系统，以辅助临床诊断	眼底图像，用于检测糖尿病视网膜病变、青光眼、年龄相关性黄斑变性、白内障和近视等疾病	计算机视觉	眼科疾病	眼底成像	CNN	图像	ODIR和RFMiD数据集（具体样本数量未在摘要中提供）	NA	ResNet-18, GoogLeNet	准确率, 召回率, 精确率, Kappa系数, F1分数, AUC	NA
2711	2026-04-19	Deep learning ensemble strategies in Outcome-Based Education (OBE): The influence of ideology and politics on vocational training 2026-May, Acta psychologica IF:2.1Q2 DOI:10.1016/j.actpsy.2026.106748 PMID:41921481	研究论文	本研究探讨了深度学习集成策略在成果导向教育中的应用，并分析了意识形态和政治因素对职业培训结果的影响	首次将深度学习集成策略与职业培训的政治意识形态量化指标相结合，用于预测培训成果	未详细说明数据集的具体来源和规模，可能影响结果的泛化能力	评估深度学习集成策略在预测职业培训成果中的应用，并探究政治意识形态对培训效果的影响	职业培训项目及其相关政治背景数据	机器学习	NA	深度学习集成策略	集成学习	结构化数据	NA	NA	Bagging, Boosting, Stacking	准确率	NA
2712	2026-04-19	Assessment of Pain Intensity Using Deep Learning Models in Non-Communicative Intensive Care Patients 2026-May, Nursing in critical care IF:3.0Q1 DOI:10.1111/nicc.70478 PMID:41983382	研究论文	本研究评估了使用深度学习模型通过面部图像对非沟通重症监护患者进行疼痛强度分类的可行性和诊断准确性	创建了多专家标注的数据集，并系统比较了不同分类器在多种临床视角下的表现	专家间一致性较低（k=0.16），突显了人工疼痛评估的主观性和变异性	评估深度学习模型在非沟通重症监护患者中分类疼痛严重程度的可行性和诊断准确性	非沟通成人重症监护患者	计算机视觉	NA	深度学习面部分析	CNN, SVM, 随机森林, K近邻	图像	来自120名成人重症监护患者的636张面部图像	NA	DenseNet-169	准确率, 精确率, 灵敏度, F1分数, 受试者工作特征曲线下面积, Fleiss' kappa系数	NA
2713	2026-04-19	AlphaFold-driven discovery of oxysterol-binding protein-related protein-phosphoinositide 3-, 4-, and 5-phosphatase interactions using new generation confidence scores 2026-May, Protein science : a publication of the Protein Society IF:4.5Q1 DOI:10.1002/pro.70572 PMID:41983709	研究论文	本文利用AlphaFold驱动的蛋白质相互作用预测方法，系统筛选了OSBP相关蛋白与磷酸肌醇磷酸酶之间的相互作用，并开发了一种结合多种计算工具的综合协议	结合AlphaFold2-Multimer、AlphaFold3和AlphaPulldown2进行大规模蛋白质相互作用筛选，并引入新一代置信度评分（如ipSAE）和FoldSeek-Multimer聚类分析，以评估界面一致性	研究主要基于计算预测，缺乏实验验证，且样本规模相对有限（约200个蛋白质对）	系统定义OSBP相关蛋白与磷酸肌醇磷酸酶的相互作用网络，以理解非囊泡脂质运输在膜接触位点的调控机制	OSBP相关蛋白家族和磷酸肌醇3-、4-、5-磷酸酶	计算生物学	NA	AlphaFold2-Multimer、AlphaFold3、AlphaPulldown2、ConSurf、PeSTo	深度学习模型	蛋白质序列和结构数据	约200个蛋白质对	AlphaFold, AlphaPulldown, FoldSeek, PeSTo	AlphaFold2-Multimer, AlphaFold3	加权ipTM + pTM, actifpTM, ipSAE评分	NA
2714	2026-04-19	Sparse identification of nonlinear dynamics and Koopman operators with Shallow Recurrent Decoder Networks 2026-Apr-21, Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America IF:9.4Q1 DOI:10.1073/pnas.2508144123 PMID:41996161	研究论文	本文提出了一种名为SINDy-SHRED的方法，用于联合解决高维时空数据的传感与模型识别问题	结合了门控循环单元与浅层解码器网络，并引入了基于SINDy的正则化，使潜在空间逐步收敛到SINDy类函数，从而实现了符号化、可解释的生成模型	NA	解决现实世界时空数据建模中的高维性、噪声、部分观测和数据收集成本高等挑战	偏微分方程数据（如湍流）、真实世界传感器测量数据（如海面温度）和直接视频数据	机器学习	NA	NA	GRU, SINDy, Koopman	时空数据, 传感器测量数据, 视频数据	NA	NA	门控循环单元, 浅层解码器网络	准确度, 训练成本, 数据效率	NA
2715	2026-04-19	Enhancing biomedical optical volumetric imaging via self-supervised orthogonal learning 2026-Apr-17, Science advances IF:11.7Q1 DOI:10.1126/sciadv.ady9194 PMID:41984965	研究论文	本文提出了一种自监督正交学习框架VALID，用于增强生物医学光学体积成像的降噪性能	利用内在三维空间相干性，通过自监督正交学习框架实现高效体积降噪，无需配对数据集	未明确说明在极端噪声条件下的性能或计算资源需求的具体限制	提高生物医学光学体积成像的结构保真度，解决噪声问题	光学体积成像数据，包括双光子显微镜、三光子显微镜、光场显微镜和光学相干断层扫描图像	计算机视觉	NA	光学体积成像技术，包括双光子显微镜、三光子显微镜、光场显微镜和光学相干断层扫描	深度学习模型	体积图像数据	NA	NA	VALID	结构保真度	NA
2716	2026-04-19	Automated Classification of Alveolar Bone Defects for Preoperative Augmentation Planning Using Deep Learning 2026-Apr-17, The International journal of oral & maxillofacial implants DOI:10.11607/jomi.11768 PMID:41995833	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的框架，用于自动检测和分类牙槽骨缺损，以辅助牙科植入手术前的规划	首次利用深度学习模型自动分类牙槽骨缺损（健康、水平、垂直和复合缺损），并比较了四种不同CNN架构的性能	数据集规模相对较小（1305张图像），且仅基于CBCT切片，可能未涵盖所有临床变异	开发一个自动分类牙槽骨缺损的系统，以辅助牙科植入手术的术前规划	牙槽骨缺损的CBCT图像	计算机视觉	牙科疾病	锥形束计算机断层扫描（CBCT）	CNN	图像	1305张CBCT横截面图像（健康325张，水平缺损359张，垂直缺损310张，复合缺损311张）	NA	RegNetY-008, EfficientNetV2-S, ResNet50, MobileNetV3-Large	准确率, 加权精确率, 召回率, F1分数, 每轮训练时间	NA
2717	2026-04-19	Development of a real-world, therapeutic drug monitoring-informed model to predict teicoplanin daily dose in pediatric intensive care unit patients with bacterial infections 2026-Apr-17, International journal of clinical pharmacy IF:2.6Q2 DOI:10.1007/s11096-026-02124-0 PMID:41995939	研究论文	本研究开发并验证了一个基于真实世界治疗药物监测信息的机器学习模型，用于预测儿科重症监护病房患者的替考拉宁日剂量	首次利用真实世界治疗药物监测数据，结合多种机器学习与深度学习算法（特别是TabNet），为儿科重症监护病房患者开发了个体化替考拉宁剂量预测模型	研究为单中心回顾性设计，样本量相对有限（257名患者），且模型性能需在更广泛的多中心前瞻性研究中进一步验证	开发一个临床决策支持工具，以辅助药师和医生在常规治疗药物监测工作流程中进行个体化替考拉宁剂量调整	儿科重症监护病房中接受替考拉宁治疗的细菌感染患者	机器学习	细菌感染	治疗药物监测	梯度提升, XGBoost, LightGBM, TabNet	临床数据, 治疗药物监测数据	257名儿科重症监护病房患者（包含595条替考拉宁给药记录）	NA	TabNet	决定系数, 均方根误差, 平均绝对误差	NA
2718	2026-04-19	BC-GTM: A Bidirectional Causal Graph Transformer Mapping for Modeling Brain Structural and Functional Connectivity 2026-Apr-17, IEEE transactions on bio-medical engineering DOI:10.1109/TBME.2026.3685002 PMID:41996430	研究论文	提出了一种双向因果图变换器映射模型，用于建模大脑结构连接与功能连接之间的双向映射关系	通过整合有向无环图学习和因果不变性原理，首次在SC与FC映射中引入因果启发的有向依赖关系，克服了传统GNN方法的黑盒限制	未明确说明模型在跨数据集或不同人群中的泛化能力，以及计算复杂度可能较高	研究大脑结构连接与功能连接之间的双向映射关系，以增进对大脑功能与组织的理解	大脑的结构连接与功能连接数据	机器学习	NA	图神经网络，因果学习	图变换器，GNN	图数据	NA	NA	图变换器	NA	NA
2719	2026-04-19	PATCH: A deep learning method to assess heterogeneity of artistic practice in historical paintings 2026-Apr-17, Science advances IF:11.7Q1 DOI:10.1126/sciadv.aea0485 PMID:41996503	研究论文	提出了一种名为PATCH的无监督深度学习方法来识别历史绘画中不同艺术家的创作实践，并应用于西班牙文艺复兴大师埃尔·格雷科的两幅作品分析	提出了一种无需外部训练数据即可识别个体艺术实践模式的新型机器学习方法（PATCH），解决了艺术史中因缺乏明确训练样本而难以进行微观尺度分析的问题	方法在缺乏“真实标签”数据的复杂配对比较问题中进行评估，其普适性仍需在更多艺术史案例及其他领域进一步验证	开发一种机器学习方法以解决艺术史中鉴定历史绘画作品创作参与者的难题	西班牙文艺复兴大师埃尔·格雷科的两幅历史绘画作品	计算机视觉	NA	NA	深度学习	图像	两幅历史绘画作品	NA	NA	NA	NA
2720	2026-04-19	An ensemble pipeline, PhageHost, for phage tail fiber discovery and accurate Klebsiella pneumoniae host prediction using protein language models 2026-Apr-16, Cell reports IF:7.5Q1 DOI:10.1016/j.celrep.2026.117275 PMID:41996235	研究论文	本文介绍了PhageHost（P&H），一个基于蛋白质语言模型的集成管道，用于大规模发现噬菌体尾丝并准确预测肺炎克雷伯菌的宿主	开发了TailSeek和HostBuster两个深度学习模型，结合蛋白质语言模型进行噬菌体尾丝检测和宿主预测，提高了预测的敏感性和精确度	NA	开发一个可扩展的集成管道，用于噬菌体尾丝的大规模发现和肺炎克雷伯菌的宿主预测，以支持噬菌体疗法应用	噬菌体尾丝和肺炎克雷伯菌宿主	自然语言处理	NA	蛋白质语言模型	深度学习	基因组数据	NA	NA	TailSeek, HostBuster	敏感性, 精确度	NA