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
521	2026-07-09	Multiscale decomposition and fuzzy-rule attention: A transferable cross-basin framework for long-term water quality forecasting 2026-May-01, Water research IF:11.4Q1 DOI:10.1016/j.watres.2026.125593 PMID:41734573	研究论文	提出一种融合多尺度分解与模糊规则的跨流域深度学习框架，用于河流水质的长期预测	首次将多通道奇异谱分析与带自适应模糊机制的Transformer架构相结合，实现跨流域可迁移的水质长期预测，并验证了结构性先验在不同流域间的转移能力	NA	开发一种兼具高预测精度和跨流域泛化能力的水质长期预测方法	中国多个河流流域2007至2022年间149个监测站的原位观测数据	机器学习	NA	多通道奇异谱分析	Transformer	时间序列数据	149个监测站	PyTorch	Transformer	纳什-萨特克利夫效率系数	NA
522	2026-07-09	Systematic multi-component profiling of Xiangju Rupining Capsule via online comprehensive two-dimensional liquid chromatography-quadrupole time-of-flight mass spectrometry coupled with stepwise acquisition workflow and multivariate data mining 2026-Apr-12, Journal of chromatography. A DOI:10.1016/j.chroma.2026.466831 PMID:41734484	研究论文	采用在线全二维液相色谱-四极杆飞行时间质谱结合逐步采集工作流程和多变量数据挖掘，系统分析香菊乳宁胶囊的多组分特征	提出了DPM逐步采集工作流程，集成了深度学习辅助分类、优选离子列表引导采集和分子网络可视化分析，并结合2DLC-Q-TOF-MS平台高效表征复杂天然产物	NA	系统表征香菊乳宁胶囊的化学成分组成	香菊乳宁胶囊中的化学组分	机器学习	NA	2DLC-Q-TOF-MS, RP-LC × RP-LC	深度学习模型	质谱数据	香菊乳宁胶囊样品	NA	NA	NA	NA
523	2026-07-09	Navigated hepatic tumor resection using intraoperative ultrasound imaging 2026-Apr, International journal of computer assisted radiology and surgery IF:2.3Q2 DOI:10.1007/s11548-026-03581-8 PMID:41729473	研究论文	评估基于术中超声的导航系统在开放性肝脏手术中的可行性和准确性	与依赖于术前图像配准的传统系统不同，该系统完全使用术中超声生成的三维模型进行导航切除	样本量较小（共25例，4例因传感器脱落或数据记录错误被排除），研究中仅20例成功建立导航，且为初步验证性研究	验证基于术中超声的导航系统在肝脏肿瘤切除术中的可行性与准确性	接受肝转移瘤切除术的25例患者	计算机视觉	肝癌（肝转移瘤）	术中超声成像	深度学习算法	超声图像	25例患者（前5例用于优化流程，20例用于评估准确性，其中16例用于最终分析）	NA	NA	中位导航精度、R0切除率	NA
524	2026-07-09	Cerebrovascular 5D flow MRI 2026-Apr-01, NeuroImage IF:4.7Q1 DOI:10.1016/j.neuroimage.2026.121828 PMID:41730486	研究论文	开发了一种5D相衬血流MRI框架，用于量化脑部血流中的呼吸调制，并在健康志愿者中进行了验证	通过解析心脏和呼吸周期中的速度向量场，首次实现了对脑部血流呼吸调制的高空间和心脏分辨率定量测量，并整合了深度学习图像重建和分析方法	仅基于健康志愿者的验证，未在病理条件下评估；20分钟的采集时间可能限制了临床适用性	研究脑部循环中呼吸对血流的影响，增进对脑血管耦合和整体循环的理解	健康志愿者的脑部动脉和静脉血流	数字病理学	NA	5D相衬血流MRI	深度学习	图像	10名健康志愿者	NA	NA	Pearson相关系数, 偏差	NA
525	2026-07-09	Teeth identification and numbering in mixed dentition: evaluating deep learning models for pediatric panoramic radiographs 2026-03-17, BMC oral health IF:2.6Q1 DOI:10.1186/s12903-026-08097-w PMID:41845286	研究论文	评估和比较多种深度学习模型在儿童全景X光片上自动检测和编号牙齿的性能	首次系统评估并比较YOLOv8、YOLOv11、Mask R-CNN和DeepLabV3等先进深度学习架构在混合牙列期儿童全景X光片上的牙齿检测与编号性能，并考虑了年龄分层因素	未明确说明，但可能包括样本量有限、仅关注6-12岁儿童、仅使用单一影像模态等	评估并比较多种深度学习模型在6-12岁儿童全景X光片上自动牙齿检测和编号的性能	6至12岁儿童的全景X光片	计算机视觉	NA	NA	YOLOv8, YOLOv11, Mask R-CNN, DeepLabV3	图像	1,378张匿名化全景X光图像	PyTorch	YOLOv8, YOLOv11, Mask R-CNN, DeepLabV3	精确率, 召回率, F1分数, mAP50, mAP50-95	NA
526	2026-07-09	Living on the flood line: Constructing and validating a combined multidimensional resilience index for rural riverine floodplain communities 2026-Mar-10, The Science of the total environment DOI:10.1016/j.scitotenv.2026.181581 PMID:41734704	研究论文	提出并验证了一个综合多维韧性指数（CMRI），用于评估农村河流泛滥平原社区的抗洪韧性	结合专家多准则决策分析、数据驱动主轴因子分析和蒙特卡洛指数构建与深度学习预测验证，并整合空间显式可解释人工智能，将韧性评估从静态诊断转变为动态、可操作和情境敏感的决策支持框架	未明确提及，但依赖于特定区域（孟加拉国布拉马普特拉河流域）的数据，可能影响其泛化性	开发和验证一个透明、严谨且统计稳健的社区韧性评估工具，以支持抗洪干预措施	农村河流泛滥平原社区，涉及孟加拉国布拉马普特拉河流域的49个联合区	机器学习, 数字病理学	心血管疾病	NA	深度神经网络（DR-DNN）	空间地理参考数据，包含56个社会文化、经济、物理基础设施、组织制度、水文和生态领域指标	1000个地理参考观测值，覆盖49个联合区	NA	DR-DNN	AUC, 准确率	NA
527	2026-07-09	PeptideNet: An Integrative Deep Learning Framework for Predicting Diverse Bioactive Peptides Using Protein Language Model Embeddings 2026-Mar-09, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.5c02885 PMID:41731742	研究论文	提出了一种基于蛋白质语言模型嵌入的集成深度学习框架PeptideNet，用于预测多种生物活性肽	将大型蛋白质语言模型嵌入（ESM1、ESM2、ProtBert）与CNN-BiGRU混合深度学习架构结合，实现了对五种生物活性肽的通用且可解释预测	NA	开发一个通用且可解释的计算框架，用于准确预测多种生物活性肽	五种生物活性肽：抗病毒、抗菌、抗氧化、抗细胞穿透和抗溶血肽	机器学习	NA	蛋白质语言模型嵌入	CNN-BiGRU混合模型	序列数据	独立测试集包含五种肽类数据	NA	CNN, BiGRU	准确率	NA
528	2026-07-09	Machine Learning-Assisted Local-to-Global Optimization Strategy for Accelerated Molecular Cluster Structure Prediction 2026-Mar-09, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.5c02782 PMID:41733999	研究论文	提出了一种机器学习辅助的局部到全局优化策略，用于加速预测分子团簇结构	利用深度学习识别局部模式来构建分子团簇，在分子静电势拓扑特征空间中预测新的结合位点，实现小团簇引导的大团簇层次化结构搜索	仅对(CO)<30的团簇进行了基准测试，未涉及更大规模或其他类型团簇的验证	加速分子团簇结构预测和搜索，降低计算成本同时保持化学精度	一氧化碳分子团簇	机器学习	不适用	不适用	深度学习模型	分子结构数据	(CO)<30的团簇	不适用	不适用	不适用	不适用
529	2026-07-09	Cognitive salience features enhance multitask deep learning for pragmatic reasoning across cultures 2026-Mar-02, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-026-40809-8 PMID:41772006	研究论文	提出一种基于认知显著特征的多任务深度学习模型，用于跨文化语用推理	融合注意力机制（模拟人类感知优先性）与文化条件门控，联合优化四种语用推理任务，并通过动态任务权重和梯度冲突解决策略提升性能	未明确提及	提升计算系统在跨文化语境下理解隐含意义和文化特定沟通模式的能力	跨文化语用推理任务，包括暗示检测、言语行为分类、礼貌评估和文化适应性评估	自然语言处理	NA	NA	多任务深度学习模型	文本	包含八个文化群体的多语言语料库	PyTorch	注意力机制、门控网络	准确率、跨文化迁移准确率	NA
530	2026-07-09	LCBTS-Net: A lightweight cascaded 3D brain tumor segmentation network in magnetic resonance imaging 2026-Mar, Computerized medical imaging and graphics : the official journal of the Computerized Medical Imaging Society IF:5.4Q1 DOI:10.1016/j.compmedimag.2026.102727 PMID:41734696	研究论文	提出一种轻量级级联3D脑肿瘤分割网络LCBTS-Net，用于磁共振图像中的脑肿瘤自动分割	采用轻量级级联架构减少过拟合风险，结合多尺度特征和多步级联估计方法，利用全肿瘤区域先验信息指导肿瘤核心和增强肿瘤区域的精细分割，参数仅1.58M，计算量247.09 GFLOPs，适合临床资源受限环境	文中未明确提及具体限制	提高脑肿瘤分割性能，实现稳健、可靠的自动分割，并适用于临床实际应用	脑肿瘤磁共振图像（MR图像）	计算机视觉	脑肿瘤	磁共振成像	级联3D深度学习网络	图像	BRATS 2020数据集	NA	轻量级级联3D网络（LCBTS-Net）	Dice系数, Hausdorff95距离	NA
531	2026-07-09	LLM2image: A novel framework for accurate diagnosis of diarrhea viruses using pathological images and semantic information 2026-Mar, Computerized medical imaging and graphics : the official journal of the Computerized Medical Imaging Society IF:5.4Q1 DOI:10.1016/j.compmedimag.2026.102735 PMID:41734695	研究论文	提出LLM2image多模态框架，将病理图像视觉特征与大语言模型生成的语义文本融合，用于腹泻病毒精准诊断	首次将大语言模型生成的临床语义描述与病理图像特征通过跨模态融合变压器结合，解决了仅依赖视觉特征和标注数据不足的问题	内部数据集样本量有限（516张猪肠道图像），且仅针对四种病毒类别，外部验证仅涉及结直肠癌数据集，泛化到其他疾病和更大规模数据有待验证	提高腹泻病毒病理图像分类的准确性和可解释性	猪肠道组织病理图像中的腹泻病毒（健康、ETEC、PDCoV、PoRV）	数字病理学	腹泻病毒	NA	多层感知器，跨模态融合变压器	图像，文本	516张猪肠道图像（内部数据集）及PAIP2020结直肠癌公共数据集	PyTorch	像素级多层感知器编码器，GPT-4.0，跨模态融合变压器	准确率	安卓端部署，支持离线运行，具体GPU信息未提及
532	2026-07-09	Longitudinal multisource clinical model for early lung cancer risk stratification and screening 2026-Feb-24, BMJ health & care informatics IF:4.1Q2 DOI:10.1136/bmjhci-2025-101989 PMID:41734977	研究论文	开发了一种轻量级多通道卷积神经网络，利用常规预诊断医疗数据进行肺癌风险分层和筛查	创新点在于利用常规医疗数据（而非成像数据）进行纵向风险分层，通过对数似然比特征选择实现了99.8%的计算资源降低，同时设计了多通道CNN架构处理异构数据模态	基于回顾性队列研究，可能存在选择偏差；使用台湾国家健康保险研究数据库，结果可能无法直接推广到其他医疗系统	开发一种低成本、可扩展的肺癌早期筛查工具，利用常规医疗数据进行风险分层	台湾国家健康保险研究数据库中99,615名个体（575例肺癌病例，99,040例非癌症对照）的纵向医疗数据	机器学习	肺癌	NA	卷积神经网络（CNN）	结构化医疗数据（诊断代码、用药记录、医嘱）	99,615名个体（575例肺癌病例，99,040例非癌症对照）	NA	多通道卷积神经网络（Multichannel CNN）	F1分数，精确率，AUROC，AUPRC	轻量级架构，适用于资源受限环境
533	2026-07-09	Deep learning pipeline for trapezium segmentation in thumb radiographs 2026-Feb-23, European radiology experimental IF:3.7Q1 DOI:10.1186/s41747-026-00678-2 PMID:41729375	研究论文	提出一种两阶段深度学习流水线用于拇指X光片中的大多角骨分割	结合YOLOv8检测与U-Net分割的两阶段流水线，在拇指X光片大多角骨分割任务上性能优于U-Net、SAM和Mobile-SAM等广泛使用的模型	未明确提及局限性	实现拇指X光片中大多角骨的准确识别与分割，以辅助腕掌关节置换术的术前规划与术中引导	拇指X光片中的大多角骨	计算机视觉	骨关节疾病	NA	CNN	图像	624张拇指X光片，其中519张符合纳入标准	PyTorch	YOLOv8, U-Net	平均精度均值, Dice相似系数, 交并比	NA
534	2026-07-09	AI and Wearables for Early Detection of Cognitive Impairment and Dementia: Systematic Review 2026-Feb-23, Journal of medical Internet research IF:5.8Q1 DOI:10.2196/86262 PMID:41730193	系统综述	系统综述了可穿戴设备在认知障碍和痴呆早期检测中的应用，分析设备类型、认知结局、分析方法及预防相关性	从描述性关联转向数字表型框架，评估AI驱动的预临床窗口期预测，区分直接预测证据与间接相关发现，批判性评估方法成熟度	研究间在设备、结局和分析方法上存在显著异质性，无法进行定量荟萃分析；多数研究样本量小、监测时长短、外部验证有限	综合评估可穿戴设备在认知障碍和痴呆早期检测与预防中的当前证据，聚焦设备类别、认知结局、分析方法和预防相关性	49项符合纳入标准的研究，样本量范围为14至91,948名参与者（总计超过20万），中位样本量为145	机器学习	认知障碍、痴呆	可穿戴设备（研究级体动记录仪、商用可穿戴设备）	传统统计模型、机器学习、深度学习	时间序列数据（睡眠、身体活动、昼夜节律）	49项研究，样本量14-91,948人（总计>20万），中位145人	NA	NA	曲线下面积	NA
535	2026-07-09	Retinal vascular alteration following surgical intraocular pressure reduction in primary angle closure disease 2026-Feb-23, BMJ open ophthalmology IF:2.0Q2 DOI:10.1136/bmjophth-2025-002626 PMID:41730576	研究论文	探究原发性闭角型青光眼患者手术降眼压后视网膜血管的几何变化，并分析眼压降低幅度与血管参数间的关联	首次利用深度学习分析系统定量评估PACD患者手术降眼压后选择性视网膜静脉的复杂性和密度变化	NA	研究原发性闭角型青光眼患者手术降眼压后视网膜血管几何变化及眼压降低幅度与血管参数的关联	原发性闭角型青光眼患者手术降眼压后的视网膜血管参数	数字病理学	青光眼	眼底照相、深度学习分析系统	深度学习模型	眼底照片	126只眼睛（112名患者）	NA	NA	NA	NA
536	2026-07-09	Normative growth trajectories of fetal brain regions validated by satisfactory maturation of neurodevelopmental domains at 2 years of age 2026-Feb-23, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-026-69657-w PMID:41730874	研究论文	应用深度学习方法分析胎儿脑部生长轨迹，验证其与2岁时神经发育成熟度的关联	首次建立定量化的胎儿脑部16个结构的正常生长轨迹，并定义胎儿脑成熟指数以量化生物学年龄与时间年龄的偏差	未明确提及模型的泛化能力及外部验证数据集	构建胎儿脑部结构的定量生长轨迹，并评估其与儿童2岁时神经发育领域成熟度的关系	多国健康胎儿的脑部超声扫描数据	计算机视觉	NA	3D超声成像	深度学习模型	图像	4205次胎儿脑部扫描（孕18-27周）	NA	NA	NA	NA
537	2026-07-09	AI-integrated smartwatch monitoring for early detection of stroke and hemorrhage: A systematic review 2026-Feb-20, Medicine IF:1.3Q2 DOI:10.1097/MD.0000000000047775 PMID:41731797	系统综述	对人工智能智能手表监测脑血管事件（蛛网膜下腔出血、缺血性卒中、颅内出血）的早期检测进行系统综述	提出了一个整合心率、血压替代指标和运动数据的多传感器概念模型，用于未来智能手表系统的卒中/蛛网膜下腔出血检测	传感器准确性不足、频繁误报、算法泛化能力有限，且缺乏蛛网膜下腔出血和颅内出血检测的研究	评估人工智能智能手表在脑血管事件早期检测中的现有证据、挑战和未来方向	使用可穿戴加速度计和人工智能算法检测急性卒中症状	机器学习	缺血性卒中, 蛛网膜下腔出血, 颅内出血	加速度计, 心电图, 光电容积描记法	深度学习	运动数据, 心率数据, 血压替代指标	3项符合条件的缺血性卒中检测研究	NA	NA	ROC曲线下面积	NA
538	2026-07-09	HCR-Proxy resolves site-specific proximal RNA microenvironments at subcompartmental resolution 2026-Feb-05, Nucleic acids research IF:16.6Q1 DOI:10.1093/nar/gkag086 PMID:41728949	研究论文	介绍一种名为HCR-Proxy的邻近标记技术，该技术结合杂交链式反应信号放大与原位邻近生物素化，可在亚区室分辨率下解析RNA近端蛋白微环境	首次实现亚区室分辨率下的RNA近端蛋白质组学图谱绘制，并揭示了RNA序列编码的蛋白质分配空间逻辑	未提及技术的潜在局限性，如可能非特异性结合或通量限制	开发一种能够以亚区室分辨率解析RNA近端蛋白质组的技术，以理解RNA支架凝聚体的空间组织	新生前体rRNA靶点及核仁亚区室	分子生物学、蛋白质组学	不适用	HCR-Proxy（邻近标记技术）、杂交链式反应（HCR）、原位邻近生物素化（Proxy）	深度学习框架	蛋白质组学数据、RNA近端序列数据	未明确样本量	不适用	不适用	不适用	不适用
539	2026-07-09	Solar Power Forecasting Using Hybrid Deep Learning: Performance Enhancement with Random Forest-BiLSTM and Ensemble Modeling 2026-Feb-03, Journal of visualized experiments : JoVE DOI:10.3791/69743 PMID:41729804	研究论文	提出一种混合深度学习集成方法，通过RF-BiLSTM和集成建模提升太阳能发电预测性能	提出RF-BiLSTM混合架构与逆MAE加权集成策略，结合随机森林与双向LSTM的优势，并通过集成建模将预测误差降低6.2%	实验仅基于特定辐射数据，未考虑天气突变、地理差异等复杂因素对模型泛化能力的影响	提升太阳能发电预测的准确性和鲁棒性，支持智能电网和能源管理系统	太阳能发电历史时间序列辐射数据中的时空依赖关系	机器学习, 深度学习	NA	深度学习，集成学习	BiLSTM, CNN, GRU, Transformer, 随机森林	时间序列数据	未明确说明样本数量	TensorFlow, PyTorch	RF-BiLSTM, CNN-LSTM, CNN-BiLSTM, CNN-GRU, CNN-Transformer	R², MAE, MSE	未明确说明计算资源
540	2026-07-09	Integrated In Silico, In Vivo, and Deep Learning Approaches in the Discovery of Novel Candidate Molecules for Aedes aegypti Control 2026-Feb, Archives of insect biochemistry and physiology IF:1.5Q4 DOI:10.1002/arch.70138 PMID:41729012	研究论文	本研究整合了计算机模拟、体内实验和深度学习方法，用于发现控制埃及伊蚊的新候选分子	首次将基于深度学习的虚拟筛选和德新奥算法结合，针对埃及伊蚊幼虫和成虫的不同生物学弱点，提出阶段特异性发现框架	未提供实验验证所有候选分子的结果，仅对少数化合物进行了幼虫杀灭实验，成虫血餐抑制的候选分子尚需后续评估	发现控制埃及伊蚊的新候选分子，包括幼虫杀灭剂和成虫血餐抑制剂	埃及伊蚊及其幼虫和成虫	机器学习, 计算机辅助药物设计	虫媒病毒病	计算虚拟筛选, 深度学习虚拟筛选, 从头药物设计	深度学习模型	分子结构数据	1070个查尔酮化合物用于虚拟筛选；3个化合物用于幼虫杀灭实验	NA	德新奥算法	结合能	NA