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
601	2026-07-07	Parkinson's disease classification using optimized attention-based deep learning from EEG signals with interpretable sub-band topography 2026-Jul-01, Brain informatics DOI:10.1186/s40708-026-00317-x PMID:42384288	研究论文	提出一种基于注意力机制的深度学习框架，通过最小预处理和防泄漏评估对静息态脑电图进行帕金森病分类	采用双通道空间注意力增强的ResNet-101骨干网络，结合增强自适应混合协方差矩阵适应进化策略优化超参数，并在子带拓扑分析中提供可解释的神经生理学解释	需要更大规模、异质性队列进一步验证临床泛化能力	开发并验证基于脑电图信号的帕金森病自动分类方法	帕金森病患者和健康对照组的静息态脑电图信号	机器学习	帕金森病	脑电图	CNN	信号	两个独立公共数据集：加州大学圣地亚哥分校和爱荷华大学，采用逐被试嵌套留一被试交叉验证	NA	ResNet-101	准确性	NA
602	2026-07-07	Artificial Intelligence for Discovery in Life Sciences 2026-Jul-01, Bioconjugate chemistry IF:4.0Q1 DOI:10.1021/acs.bioconjchem.6c00230 PMID:42384743	综述	调查人工智能在生命科学领域从成像到分子设计、假设生成和自主实验等广泛领域的应用进展	系统性地将AI应用从传统成像分析扩展到非成像领域，如荧光探针开发、大语言模型整合文献与生成假设、以及多智能体自主实验，强调跨领域融合带来的新发现范式	讨论了验证、可解释性、泛化性和自主性方面的挑战	综述AI在生命科学中从微观成像到宏观实验设计的变革性作用，并预测其加速生物发现的潜力	生命科学领域中的光学显微镜、冷冻电镜、扩展显微镜、蛋白质工程、实验设计、假设生成等应用场景	数字病理学	NA	NA	深度学习模型、大语言模型、多智能体系统	图像（显微图像）、文本（文献）、序列（蛋白质）	NA	NA	NA	NA	NA
603	2026-07-07	Diagnostic performance of machine learning-based radiomics models for predicting epidermal growth factor receptor mutation status in lung adenocarcinoma in Chinese patients: A systematic review and meta-analysis 2026-Jul, The Journal of international medical research IF:1.4Q4 DOI:10.1177/03000605261460311 PMID:42396618	系统综述与荟萃分析	系统评估基于机器学习的影像组学模型预测中国肺腺癌患者表皮生长因子受体突变状态的诊断性能	首次聚焦中国人群，系统比较深度学习与传统机器学习模型、CT与PET-CT模态以及外部与内部验证策略对诊断性能的影响	纳入研究均为回顾性且异质性较大，缺乏大规模前瞻性多中心验证	评估基于机器学习的影像组学模型预测中国肺腺癌患者EGFR突变状态的非侵入性诊断准确性	中国肺腺癌患者的EGFR突变状态	机器学习, 医学影像	肺癌（肺腺癌）	影像组学	深度学习模型, 传统机器学习模型	影像数据（CT, PET-CT）	13项研究共6628名患者	NA	NA	敏感性, 特异性, 曲线下面积	NA
604	2026-07-07	Deep Learning-Based Prediction and Regulation for Remaining Shelf Life of Blueberries 2026-Jul, Journal of food science IF:3.2Q2 DOI:10.1111/1750-3841.71266 PMID:42402711	研究论文	提出一种结合AHP-PCA-LSTM和GPR的闭环框架，用于蓝莓剩余货架期的预测与调控	首次将AHP-PCA-LSTM架构与高斯过程回归结合，构建动态闭环系统，实现基于温度的蓝莓剩余货架期精准预测与最优存储条件反向推导	主要数据通过插值扩充至600个样本，小样本量和插值处理可能影响模型泛化能力；实验仅在单一相对湿度条件下进行，未考虑其他环境因素	实现蓝莓剩余货架期的精准预测与基于温度的调控，以优化供应链管理并减少食品浪费	蓝莓果实的新鲜度指标（包括过氧化氢酶等品质参数）及温度存储条件	机器学习	不适用	三阶样条插值、自编码器	长短期记忆网络、高斯过程回归	数值数据	72个原始观测（6个温度×12个采样点），经插值扩充至600个样本	不适用	AHP-PCA-LSTM，高斯过程回归	误差率	不适用
605	2026-07-07	Effect of an annotation-free artificial intelligence system for simultaneous detection and diagnosis on breast ultrasonography: a multireader, multicase study across diverse healthcare professionals 2026-Jul, Ultrasonography (Seoul, Korea) DOI:10.14366/usg.26033 PMID:42403203	研究论文	评估无需标注的深度学习AI系统在乳腺超声中辅助不同医疗专业背景读者提升检测与诊断性能的多读者、多病例研究	首次研究无标注AI系统在不同专业背景读者（放射科医师、外科医生、内科医生、放射技师）中对乳腺超声诊断的辅助效果，并全面分析了经验水平对性能变化的影响	AI辅助后内科医生和放射技师的诊断特异性显著下降，部分读者（无专科培训或经验不足的放射科医师）的敏感性和准确性提升伴随特异性降低	评估无需标注的AI系统在乳腺超声检测与诊断中对不同专业背景读者的辅助效果	1000张乳腺超声图像（500例恶性、250例良性、250例阴性）	计算机视觉	乳腺癌	NA	深度学习	图像	1000张乳腺超声图像（500恶性、250良性、250阴性），15名读者（6名放射科医师、3名外科医生、3名内科医生、3名放射技师）	NA	NA	AULROC, 敏感性, 特异性, 准确性	NA
606	2026-07-07	A new single-sagittal-plane deep learning approach for continuous bladder volume monitoring: a feasibility study 2026-Jul, Ultrasonography (Seoul, Korea) DOI:10.14366/usg.25258 PMID:42403208	研究论文	提出一种基于单矢状切面B超图像的深度学习模型用于连续膀胱容量监测	利用单矢状面B超图像结合深度学习实现膀胱容量估计，克服了传统双平面法需同时采集横切面与矢状切面易引入配准误差和形状系数偏差的局限	单中心研究、样本量小（测试集n=53）、仅评估仰卧位、未验证临床连续监测场景的鲁棒性	开发一种基于单矢状切面超声图像的、患者特异性的膀胱容量连续监测方法	膀胱容量估计的可行性和准确性	计算机视觉	泌尿系统疾病	超声成像	卷积神经网络	B超图像	53例患者（测试集）	PyTorch，OpenCV	轻量级CNN结合自注意力机制	R²，平均绝对误差，平均绝对百分比误差，Bland-Altman分析	NA
607	2026-07-07	A Coral-Inspired Dual Modal Hydrogel Sensor with Deep Learning-Assisted Decoupling of Force-Thermal Stimuli 2026-Jun-26, ACS applied materials & interfaces IF:8.3Q1 DOI:10.1021/acsami.6c06830 PMID:42360292	研究论文	受珊瑚启发，设计了一种双模态水凝胶传感器，结合深度学习实现力-热刺激的解耦识别	首次将热致变色单元和力致电阻响应单元协同集成于双网络水凝胶，利用响应时间差异（0.4秒 vs 7.1秒）结合深度学习框架（轻量ResNet处理图像，多层感知机分析电阻时序信号）实现力-热刺激的实时同步解耦，整体准确率超过95%	未明确说明在复杂环境（如湿度、pH变化）下的稳定性，以及大规模制备和长期使用的耐久性	开发多模态柔性感知技术，解决信号串扰问题，实现力-热刺激的实时同步解耦与识别	自制的PCSC水凝胶传感器产生的热致变色图像信号和力/热诱导的电阻时间序列信号	计算机视觉, 机器学习	不适用	水凝胶合成、电阻响应测量、热致变色成像	卷积神经网络, 多层感知机	图像, 时间序列电阻信号	未明确说明实验样本数量，涉及温度识别和手势识别任务	Python深度学习框架（未具体说明但通常为PyTorch或TensorFlow）	轻量ResNet, 多层感知机	准确率（温度识别97.5%、手势识别98.5%、整体解耦>95%）	未说明具体计算资源
608	2026-07-07	ZHMolTopoRPI: A Commutative Algebra-Driven Deep Learning Framework for Robust RNA-Protein Interaction Prediction 2026-Jun-26, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.6c01199 PMID:42360418	研究论文	提出一种融合持久交换代数的深度学习框架ZHMolTopoRPI，用于稳健的RNA-蛋白质相互作用预测	引入持久Stanley-Reisner理论提取RNA多尺度数学特征，并结合对比学习增强的门控注意力双塔网络进行特征融合，提升物理可解释性	未明确讨论模型在极端不平衡数据集或长序列上的表现，计算资源消耗未详述	开发一种具有物理可解释性的RNA-蛋白质相互作用预测方法	RNA序列、蛋白质序列及RNA-蛋白质相互作用对	机器学习	不适用	持久交换代数、对比学习	双塔神经网络、门控注意力网络	序列数据	六个基准数据集（NPInter2、RPI7317、RPI488、RPI1807、RPI2241和NPInter v2.0）	PyTorch	CL-GADTN（对比学习增强的门控注意力双塔网络），结合ESM2蛋白语义信息	MCC	不适用
609	2026-07-07	Adaptive Neural Reorganization Enables Real-Time Finger-Level Robotic Control in BCI-Naïve Stroke Survivors 2026-Jun-18, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.64898/2026.06.15.732267 PMID:42367869	研究论文	本研究探讨了无脑机接口经验的脑卒中幸存者能否通过运动想象实现手指级别的机器人控制	首次在无BCI经验的脑卒中患者中实现了手指级别的机器人控制，并利用数据驱动的深度学习解码器展示了可靠的神经信号解码	样本量较小（9名参与者），且未涉及长期训练效果或临床可行性评估	验证无经验脑卒中患者能否通过非侵入性脑机接口实现精细手指运动控制	9名有运动障碍的脑卒中幸存者	机器学习和脑机接口	脑卒中	脑电图（EEG）	深度学习解码器	脑电信号（EEG）	9名脑卒中患者	NA	深度学习解码器（具体架构未指定）	解码准确率（两指任务84%，三指任务61%）	NA
610	2026-07-07	Microscopy-informed structural connectivity mapping in the in vivo human brain via domain adaptation 2026-Jun-18, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.64898/2026.06.14.732211 PMID:42367983	研究论文	提出一种深度学习模型，通过域自适应从扩散MRI预测显微镜引导的纤维方向，从而在活体人脑中实现微结构信息连通性映射	首次利用域自适应技术将显微镜获取的高分辨率纤维方向信息从动物模型迁移到活体人脑扩散MRI，无需推断时进行显微镜成像，实现跨组织状态和跨物种的生物信息迁移	依赖定制猕猴数据集进行训练，人类数据需满足最小采集要求，且未讨论模型在不同MRI协议或病理条件下的泛化能力	建立从显微镜到非侵入性成像的微结构信息迁移框架，改进人脑连通性估计	人脑和猕猴大脑的扩散MRI数据及显微镜数据	机器学习	神经科学（无特定疾病）	扩散MRI, 显微镜	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
611	2026-07-07	Optic Disc Fundus Images Retain Biometric Identity Signals Under Deep Learning 2026-Jun-05, Research square DOI:10.21203/rs.3.rs-8801056/v1 PMID:42282010	研究论文	研究深度学习模型在视盘中心眼底图像中保留足够的主体特异性信息用于生物特征验证的能力	首次证明深度学习模型从视盘中心眼底图像中保留主体特异性信息，并比较不同视网膜区域在生物特征验证中的性能差异	视盘区域模型性能随视网膜上下文减少而下降，且身份无法在无关联密钥的情况下从眼底图像中确定	评估深度学习模型在视盘中心眼底图像中保留主体特异性信息以用于生物特征验证的能力，并与全视野眼底照片模型进行比较	4,500名主体的7,724只眼睛的30,836张彩色眼底照片	计算机视觉	不适用	眼底照相	卷积神经网络	图像	30,836张彩色眼底照片，来自4,500名主体的7,724只眼睛	不适用	Siamese卷积神经网络	AUC, EER, 准确率	不适用
612	2026-07-07	Topology-preserving, diameter-specific framework for conjunctival vessel segmentation and tortuosity analysis in diabetes 2026-May-05, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-026-48680-3 PMID:42086622	研究论文	提出一种保持拓扑结构的、直径特异性的结膜血管分割与迂曲度分析框架，用于糖尿病微血管评估	首次在结膜血管分割中引入拓扑保持技术，开发直径特异性分割方法，集成多尺度上下文建模和注意力引导特征融合以减少碎片化，无需后处理即可获得鲁棒的迂曲度估计	NA	建立可靠的结膜血管量化方法，探索其作为糖尿病非侵入性微血管生物标志物的潜力	糖尿病患者和健康对照者的结膜血管图像	计算机视觉，数字病理学	糖尿病	NA	深度学习	图像	包含直径特异性血管标注的结膜成像数据集	NA	多尺度上下文建模结合注意力引导特征融合	迂曲度误差，中心线偏差，像素级准确率	NA
613	2026-07-07	Detection of internet of things network attacks by hybrid deep learning (CNN-LSTM) algorithm to enhance security 2026-May-05, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-026-51043-7 PMID:42086659	研究论文	提出一种结合CNN和LSTM的混合深度学习模型，用于检测物联网网络攻击，以增强安全性	将CNN与LSTM结合用于物联网僵尸网络攻击检测，并通过特征工程和SMOTE处理数据不平衡问题，实现高准确率和通用性	未提及在真实大规模物联网环境中的部署挑战或计算资源需求	增强物联网网络安全，高效检测僵尸网络攻击	物联网网络流量中的僵尸网络攻击	机器学习	NA	NA	CNN-LSTM混合模型	网络流量数据	使用BoT-IoT公开数据集，包含多种攻击类型和真实流量模式	NA	CNN, LSTM	准确率, PR-AUC, ROC-AUC	NA
614	2026-07-07	KDTViT knowledge distillation, transfer learning and transformer based deep learning framework for efficient histopathology image classification 2026-May-05, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-026-49792-6 PMID:42086747	研究论文	提出一种结合知识蒸馏、迁移学习和Transformer的深度学习框架，用于高效分类组织病理学图像中的乳腺癌	利用迁移学习和知识蒸馏结合Transformer，开发能够处理多个放大倍数组织病理学图像的统一模型，避免传统方法对每个放大倍数需单独模型的问题	未在摘要中明确说明局限性	开发一个统一模型来处理多个放大倍数的组织病理学图像分类	乳腺癌组织病理学图像	数字病理学	乳腺癌	NA	Transformer	图像	BreakHis数据集	NA	Transformer	准确率、精确率、召回率、F1分数、AUC	NA
615	2026-07-07	Lump and breather interaction with different soliton solutions for the generalized doubly dispersive equation by embedded the neural networks 2026-May-05, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-026-51557-0 PMID:42086887	研究论文	首次提出神经网络广义Kudryashov方法，用于求解广义双色散方程的精确解	结合神经网络模型与广义Kudryashov方法，从Kudryashov方法解中构造新型激活函数，建立了微分方程理论与深度学习之间的数学联系	NA	发展一种新的分析方法来解决非线性偏微分方程，并生成多种孤子解	广义双色散方程的精确解	机器学习	NA	NA	神经网络	NA	NA	NA	NA	NA	NA
616	2026-07-07	Pancreatic tumor detection in computed tomography images through a rotary positional siamese vision transformer 2026-May-05, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-026-51814-2 PMID:42086843	研究论文	提出了一种名为旋转位置孪生视觉变换器（RPSViT）的智能胰腺肿瘤检测框架，用于在CT扫描图像中准确检测和分类胰腺肿瘤	采用旋转位置嵌入增强空间关系捕捉能力，并结合孪生变换器编码器提取高维特征，有效降低假阴性率	现有方法计算复杂度高，在减少恶性肿瘤假阴性方面存在局限	开发用于CT图像中胰腺肿瘤自动检测和分类的深度学习框架	胰腺肿瘤在CT扫描图像中的异常定位和分类	计算机视觉	胰腺癌	CT扫描成像	视觉变换器（Vision Transformer）	医学图像（CT扫描）	使用TCIA和MSD数据集中的胰腺CT扫描图像，采用5折交叉验证	NA	旋转位置孪生视觉变换器（RPSViT）	准确率、灵敏度、特异性、AUC、F1分数、马修斯相关系数、科恩卡帕系数、平均精确率、杰卡德指数	NA
617	2026-07-07	SAT-inspired feature engineering with stacking ensemble learning for fault detection in digital logic circuits 2026-May-04, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-026-50142-9 PMID:42082575	研究论文	提出一种结合布尔可满足性启发特征与堆叠集成学习的数字逻辑电路故障检测框架	基于SAT求解器机制设计6类新特征（回溯估计、miter电路复杂度等），构建两级堆叠集成模型实现高精度分类	未提及	提升数字逻辑电路故障检测的准确性和鲁棒性	数字逻辑电路中的故障检测分类问题	机器学习	NA	NA	堆叠集成学习	基准电路测试数据	NA	NA	随机森林、XGBoost、LightGBM、CatBoost、Extra Trees、直方图梯度提升	测试准确率、精确率、召回率、F1分数、过拟合差距、交叉验证标准差、各类别准确率	NA
618	2026-07-07	Evaluation of Image-Level Harmonization Methods for Multi-Center MR Neuroimaging 2026-May, Journal of magnetic resonance imaging : JMRI IF:3.3Q1 DOI:10.1002/jmri.70221 PMID:41489091	研究论文	评估多中心磁共振神经影像的影像级配准方法，主要比较统计方法ComBat和深度学习方法HACA3在T1w和T2-FLAIR图像上的性能	系统比较了统计和深度学习的影像级配准方法在多供应商磁共振数据上的效果，并引入多种相似性指标（FID、LPIPS）进行评估	T2-FLAIR图像的配准难度仍然存在，突显了当前多对比度磁共振配准工具的局限性	评估多中心磁共振成像中供应商相关差异以及公开可用的影像级配准工具的性能	T1w和T2-FLAIR磁共振图像，来自阿尔茨海默病神经影像计划（ADNI）数据集	计算机视觉	阿尔茨海默病	MRI	深度学习	图像	1143名ADNI3受试者（233 GE, 173 Philips, 250 Siemens，另有487名Siemens受试者作为独立参考组）以及8名受试者的配对多供应商扫描会话	NA	HACA3	FID, LPIPS, G/W比值, WMH体积	NA
619	2026-07-07	Diverse mechanical properties, composition, and performance of shark dermal denticles 2026-Apr-29, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-026-72415-7 PMID:42049766	研究论文	利用深度学习对鲨鱼真皮齿状突起的电镜图像进行分类，并结合纳米压痕、电子探针微分析和计算流体动力学分析其力学性能、组成和游泳性能	首次通过深度学习量化鲨鱼真皮齿状突起的形态差异，识别出十个形态组，并发现脊状齿状突起的多功能性超出减阻范畴	未明确说明局限性	量化现代鲨鱼真皮齿状突起的形态差异，并揭示其机械性能、元素组成和游泳性能之间的关联	现代鲨鱼的皮肤牙齿（真皮齿状突起）	机器视觉, 深度学习, 计算流体动力学	NA	扫描电子显微镜成像, 纳米压痕, 电子探针微分析, 计算流体动力学	深度学习	图像	涉及现代鲨鱼（Selachii）样本，具体数量未说明	NA	NA	NA	NA
620	2026-07-07	Mapping functional non-coding variation in individual human genomes through haplotyping, multiomics, and deep learning 2026-Apr-29, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-026-72392-x PMID:42056104	research paper	结合个人基因组、等位基因特异性调控和深度学习预测，绘制非编码变异在天然等位基因和调控背景下的功能影响图谱	整合全染色体单倍型、等位基因特异性分析和深度学习预测，在个体人类基因组中建立调控连接，系统评估常见和罕见变异的功能后果，揭示等位基因特异性染色质可及性和基因表达的新机制	NA	解释人类基因组中的非编码调控变异，系统解析变异效应，研究疾病机制	人类个体基因组中的非编码变异	machine learning	NA	基因组测序、RNA-seq、表观基因组学	深度学习模型	基因组序列、表观基因组数据、基因表达数据	个体人类基因组样本（具体数量未说明）	NA	NA	NA	NA