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
3381	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
3382	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
3383	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
3384	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
3385	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
3386	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
3387	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
3388	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
3389	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）
3390	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
3391	2025-11-08	CNN-Autoformer: Automated EEG-Based Seizure Detection and Localization Using Hybrid Deep Learning 2026-Feb, Biomedical signal processing and control IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.bspc.2025.108896 PMID:41189712	研究论文	提出一种结合CNN和Autoformer的混合深度学习框架，用于自动检测和定位癫痫发作	首次将CNN的空间特征提取能力与Autoformer的时间建模能力相结合，通过自相关机制提取周期性依赖并将信号分解为趋势和季节成分	未提及模型在更广泛数据集上的泛化能力及计算效率分析	开发自动癫痫检测和定位方法以辅助临床诊断	多通道脑电图信号	数字病理	癫痫	脑电图	CNN, Autoformer	时序信号	CHB-MIT公共数据集和SH-SDU专有数据集	NA	CNN-Autoformer混合架构	准确率, 灵敏度, 特异性, 精确率, F1分数, 假阳性检测率	NA
3392	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
3393	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
3394	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
3395	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
3396	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
3397	2025-10-05	A framework using large time series model for early warning of infectious diseases 2026-Mar, Infectious Disease Modelling IF:3.0Q1 DOI:10.1016/j.idm.2025.08.006 PMID:41017782	研究论文	提出了一种基于大时间序列模型的传染病早期预警框架	利用生成式预训练大时间序列模型解决传染病预警中数据质量和数量限制的问题	NA	开发具有强泛化能力和优异性能的传染病早期预警系统	时空序列中的异常上升趋势（疫情暴发）检测	机器学习	传染病	时间序列分析	大时间序列模型	时空序列数据	真实世界传染病数据集及相关衍生数据集	NA	大时间序列模型	NA	NA
3398	2025-10-06	Optimizing delamination imaging via full wavefield segmentation using augmented simulated wavefield data 2026-Jan, Ultrasonics IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.ultras.2025.107789 PMID:40819597	研究论文	提出一种结合波数滤波与混合噪声翻转增强的数据预处理策略，用于提升深度学习模型在全波场分割中对碳纤维增强聚合物分层损伤的成像性能	通过频域隔离分层引入的导波模态，结合噪声增强和翻转增强技术，引导深度学习模型更有效聚焦分层相关特征	仅使用模拟数据进行训练，虽在实验测量中验证有效，但实际应用场景的多样性可能仍需进一步验证	优化碳纤维增强聚合物中分层损伤的全波场分割成像	碳纤维增强聚合物中的分层损伤	计算机视觉	NA	全波场分割、波数滤波、导波模态分析	深度学习模型	波场数据	NA	NA	NA	交并比	NA
3399	2025-10-06	Integration of coagulation parameters Enhances deep Learning-Based survival prediction in High-Grade serous ovarian Cancer: A comprehensive prognostic model 2026-Jan-01, Clinica chimica acta; international journal of clinical chemistry DOI:10.1016/j.cca.2025.120512 PMID:40738419	研究论文	开发并验证了一个整合凝血参数和临床病理因素的深度学习生存预测模型用于高级别浆液性卵巢癌	首次将凝血参数（特别是D-二聚体水平）与传统预后因素结合到机器学习模型中，提高了生存预测的准确性	需要进一步的前瞻性验证研究	开发改进的高级浆液性卵巢癌预后预测模型	高级别浆液性卵巢癌患者	机器学习	卵巢癌	机器学习算法	深度学习	临床数据,分子数据,凝血参数	216例训练患者+108例外部验证患者	NA	NA	时间依赖性AUC,一致性指数,校准曲线	NA
3400	2025-10-06	Enhancing 5-Day Particulate Matter (PM10) Forecasts in Morocco Using U-Net: A Deep Learning Approach 2026-Jan, Atmospheric research IF:4.5Q1 DOI:10.1016/j.atmosres.2025.108439 PMID:40933727	研究论文	本研究使用U-Net深度学习模型改进摩洛哥地区未来5天颗粒物(PM10)的预测精度	这是中东和北非地区首个使用U-Net模型进行颗粒物预测的研究，并修改了U-Net架构以在不同分辨率下进行预测而无需插值	模型误差受到CAMS预报升级周期的影响，需要定期用更新数据重新训练以保持可靠性	提高摩洛哥地区颗粒物(PM10)的5天预报精度	摩洛哥地区的颗粒物(PM10)浓度	环境科学, 深度学习	呼吸系统疾病	深度学习后处理技术	U-Net	大气监测数据, 再分析数据	NA	NA	U-Net	平均绝对误差, 均方根误差, 决定系数, 一致性指数, 偏差	NA