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
6381	2026-01-30	Leveraging Different Distance Functions to Predict Antiviral Peptides with Geometric Deep Learning from ESMFold-Predicted Tertiary Structures 2026-Jan-01, Antibiotics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/antibiotics15010039 PMID:41594075	研究论文	本研究探索了使用不同距离函数从预测的肽结构构建图表示，以训练基于深度图学习的抗病毒肽预测模型	首次系统比较了不同距离函数（非仅欧氏距离）在构建肽结构图表示中的应用，并证明其他距离函数能构建编码不同化学空间的异构图，从而提升模型判别能力	研究基于ESMFold预测的肽三级结构，可能受预测准确性限制；未涉及实验验证	开发更有效的基于几何深度学习的抗病毒肽预测方法	抗病毒肽及其预测的三级结构	机器学习	NA	几何深度学习，图表示学习	深度图学习模型	图数据（源自预测的肽三级结构）	NA	NA	NA	NA	NA
6382	2026-01-30	Bream: an open-source deep learning framework for simultaneous base calling and DNA methylation detection on novel nanopore sequencing platforms 2026, Frontiers in genetics IF:2.8Q2 DOI:10.3389/fgene.2026.1743148 PMID:41607593	研究论文	本文提出了一个名为Bream的开源深度学习框架，用于在新型纳米孔测序平台上同时进行碱基识别和DNA甲基化检测	开发了一个集成了卷积神经网络与反向长短期记忆网络（用于碱基识别）以及带有注意力机制的双向LSTM（用于甲基化检测）的开源框架，专门针对非ONT的新型纳米孔测序平台（如启探科技的QCell-384）	未明确提及具体局限性，但暗示非ONT平台的准确模型开发本身具有挑战性	开发一个准确、开源的计算模型，用于在新型纳米孔测序平台上同时进行碱基识别和DNA甲基化检测	纳米孔测序数据，特别是来自启探科技QCell-384平台（采用工程化解旋酶和纳米孔蛋白）的数据	机器学习	NA	纳米孔测序	CNN, LSTM	测序数据	NA	开源深度学习框架（具体未命名，但提及与ONT的R9.4平台比较）	卷积神经网络与反向长短期记忆网络（用于碱基识别），双向LSTM与注意力机制（用于甲基化检测）	准确率, AUC-ROC, 皮尔逊相关系数	NA
6383	2026-01-30	Diagnosing Multiple Sclerosis from Magnetic Resonance Imaging Images: Highlights from the Second Isfahan Artificial Intelligence Event 2024 2026, Journal of medical signals and sensors DOI:10.4103/jmss.jmss_43_25 PMID:41608016	研究论文	本文介绍了2024年第二届伊斯法罕人工智能活动中关于从磁共振成像图像诊断多发性硬化症的挑战赛及其结果	组织了一场专注于利用人工智能方法对多发性硬化症患者的MRI图像进行病灶分割和定位的公开挑战赛，以推动该领域新诊断方法的发展	提交方法的最佳结果（如Dice分数0.33）仍远未达到理想精度，表明该领域需要进一步改进和研究	开发基于人工智能的新方法，用于多发性硬化症患者MRI图像中病灶的分割和定位	多发性硬化症患者的磁共振成像图像	医学影像处理	多发性硬化症	磁共振成像	深度学习	图像	NA	NA	NA	Dice分数, 灵敏度, 精确度, 质心距离, 准确率	NA
6384	2026-01-30	Isfahan Artificial Intelligence Event 2024, Challenge I: Respiratory Depression Detection 2026, Journal of medical signals and sensors DOI:10.4103/jmss.jmss_32_25 PMID:41608015	研究论文	本文总结了2024年伊斯法罕人工智能事件中呼吸抑制检测挑战的结果，包括数据集构建、团队表现及所用方法	构建了一个包含16名患者气管声音的精确标注数据集，并组织了基于深度学习的呼吸抑制检测竞赛	数据集规模较小（仅16名患者），且所有团队性能仍有提升空间，最高F1分数为65.18%	开发基于人工智能的呼吸抑制检测技术，以自动化监测麻醉过程中的呼吸功能	接受白内障手术患者的连续气管声音记录	机器学习	呼吸抑制	连续听诊气管声音	深度学习	音频	16名患者	NA	NA	F1分数	NA
6385	2026-01-30	Monocular complex amplitude imaging via a polarization-multiplexed liquid-crystal-lens-informed Fourier neural network 2026-Jan, National science review IF:16.3Q1 DOI:10.1093/nsr/nwaf561 PMID:41608046	研究论文	提出了一种基于液晶透镜引导的傅里叶神经网络的单目相机，用于实现高保真度的复振幅成像	结合偏振复用双焦液晶透镜与偏振图像传感器，构建无需标记数据的物理信息神经网络，实现单次拍摄下的复振幅重建	未明确提及实验场景的泛化能力或计算效率的具体限制	开发紧凑、高性能的复振幅成像系统，用于自适应光学、全息重建和材料诊断应用	波前像差、静态全息图、空气流场和火焰场的动态监测	计算成像	NA	偏振相移径向剪切干涉术	傅里叶神经网络	偏振图像	NA	NA	NA	相位精度（λ/35）	NA
6386	2026-01-30	SubNExT: Towards accurate, efficient and robust gene expression classification for breast cancer subtyping 2026, Computational and structural biotechnology journal IF:4.4Q2 DOI:10.1016/j.csbj.2025.12.027 PMID:41608407	研究论文	本文提出了一种名为SubNExT的优化浅层CNN模型，用于基于基因表达数据的乳腺癌亚型分类	采用ConvNeXt骨干网络结合t-SNE和DeepInsight二维转换技术，实现了在基因表达数据上的高效、稳健分类	未明确说明模型在其他癌症类型或更大规模数据集上的泛化能力	优化基于基因表达的分子亚型分类方法，以促进个性化医疗	乳腺癌的基因表达数据	机器学习	乳腺癌	基因表达分析	CNN, Transformer, MLP, XGBoost	基因表达数据（转换为二维图像）	NA	NA	ConvNeXt, ViT, NeXt-TDNN	准确率	NA
6387	2026-01-29	Real-time vehicle control via edge cloud sensor fusion and CNN based perceptron 2026-Jun, MethodsX IF:1.6Q2 DOI:10.1016/j.mex.2025.103779 PMID:41583916	研究论文	本研究开发了一种混合边缘-云方法，通过集成深度学习和物联网传感器融合，实现自适应实时车辆控制	提出了一种结合深度学习与物联网传感器融合的混合边缘-云架构，用于自适应车辆控制，并在低成本边缘设备上验证了深度学习部署的可行性	研究在模拟的恶劣驾驶场景下进行评估，可能未完全覆盖所有真实世界的复杂情况	开发一种可靠、自适应的实时车辆控制系统，用于智能交通系统	车辆控制系统	机器视觉	NA	物联网传感器融合	CNN	超声波测距数据	NA	NA	CNN	R², 均方误差	Jetson Nano, Raspberry Pi
6388	2026-01-29	A survey on neuro-mimetic deep learning via predictive coding 2026-Mar, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.neunet.2025.108161 PMID:41161207	综述	本文综述了基于预测编码理论的神经拟态深度学习算法的最新研究进展	系统梳理了预测编码理论在机器学习领域的跨学科应用，为生物可解释性AI算法提供了新的研究方向	作为综述文章，未提出新的原创算法，主要进行现有研究的归纳分析	探索具有生物合理性的深度学习算法替代反向传播	预测编码理论及其在机器学习中的应用	机器学习	NA	NA	深度神经网络	NA	NA	NA	NA	NA	NA
6389	2026-01-29	DNUNet: A lightweight adaptive medical image segmentation network based on dual-path multilevel interactive convolution and norm sparse fusion module 2026-Mar, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.neunet.2025.108230 PMID:41172804	研究论文	提出了一种名为DNUNet的轻量级自适应医学图像分割网络，旨在平衡模型性能与计算成本	创新性地结合了大核卷积、双路径多级结构和特征稀疏化策略，并设计了双路径多级交互卷积模块和自适应范数稀疏融合模块，以更少的参数增强特征提取与融合能力	未在摘要中明确提及	开发一种高效、轻量级的医学图像分割模型，以适应便携式医疗设备和实时分割的临床部署需求	医学图像	数字病理	NA	深度学习	CNN	图像	NA	NA	DNUNet	NA	NA
6390	2026-01-29	CNNCaps-DBP: Leveraging protein language models with attention-augmented convolution for DNA-binding protein prediction 2026-Mar, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.neunet.2025.108261 PMID:41172803	研究论文	提出一种名为CNNCaps-DBP的新型深度学习方法，用于从蛋白质一级序列信息中准确预测DNA结合蛋白	结合预训练蛋白质语言模型ESM C，并通过注意力增强卷积模块增强嵌入表示，再采用胶囊网络与MLP的混合深度学习框架构建最终预测模型	未明确说明模型在特定蛋白质家族或结构类别上的泛化能力限制	开发精确高效的DNA结合蛋白计算预测框架	DNA结合蛋白	自然语言处理, 机器学习	神经退行性疾病, 癌症	蛋白质语言模型, 深度学习	CNN, Capsule Network, MLP	蛋白质序列	NA	PyTorch	注意力增强卷积模块, Capsule Network, MLP	准确率, 精确率, 召回率, F1分数, AUC	NA
6391	2026-01-29	LCMF-Net: A lightweight collaborative multimodal fusion network for brain tumor segmentation 2026-Mar, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.neunet.2025.108257 PMID:41197263	研究论文	本文提出了一种轻量级协同多模态融合网络（LCMF-Net），用于脑肿瘤分割	提出了跨模态与跨切片注意力模块（CMCSA）和基于状态空间模型的融合模块（SSM-Fusion），在保证高精度的同时显著降低了计算成本	未在文中明确说明	开发一种高精度、高效率的脑肿瘤自动分割方法	多模态MRI序列（T1, T2, T1ce, FLAIR）中的脑肿瘤	数字病理学	脑肿瘤	MRI	深度学习网络	医学图像（MRI）	未在摘要中明确说明	未在摘要中明确说明	LCMF-Net（包含CMCSA模块、SSM-Fusion模块、改进的残差初始块RIB）	分割精度	未在摘要中明确说明
6392	2026-01-29	Shallow and ensemble deep randomized neural network for anomaly detection 2026-Mar, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.neunet.2025.108240 PMID:41202707	研究论文	本文提出了一种用于异常检测的集成深度随机向量函数链接网络，结合了深度学习和集成学习原理	提出了OC-RVFL和OC-edRVFL两种新模型，通过融合线性和非线性特征以及多层输出结构，提高了异常检测的泛化能力和稳定性	OC-RVFL的单隐藏层结构限制了其捕捉复杂模式的能力	提升异常检测或单类分类的泛化能力和效率	异常检测模型	机器学习	NA	NA	随机向量函数链接网络, 集成学习模型	人工数据集, UCI数据集, NDC数据集, MNIST图像数据集	高达500万个样本的数据集	NA	OC-RVFL, OC-edRVFL	泛化误差上界	NA
6393	2026-01-29	AdaptiveWordBug: Generating adversarial texts with an adaptive scoring strategy against deep learning classifiers 2026-Mar, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.neunet.2025.108262 PMID:41205356	研究论文	提出了一种名为AdaptiveWordBug的黑盒对抗文本生成方法，用于文本分类任务，通过自适应评分策略增强攻击效果	引入自适应评分策略（ASS），结合三种模型依赖和一种模型独立的评分方法，并自动调整参数，以更全面准确地识别重要单词	NA	针对深度学习分类器生成对抗性文本，以促进后续防御措施的设计	中文文本分类数据集	自然语言处理	NA	NA	BERT, ChatGPT	文本	NA	NA	NA	攻击效果	NA
6394	2026-01-29	MIEF-Net: multimodal image-enhanced fusion network for intelligent fall risk prediction 2026-Mar, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.neunet.2025.108260 PMID:41213202	研究论文	本文提出了一种新颖的图像增强双流深度学习框架，用于通过IMU步态分析预测老年人跌倒风险	创新性地将原始IMU信号转换为GAF、频谱图和MTF图像，融合时空表征，并采用基于Transformer的多头注意力机制进行自适应模态融合	NA	通过可穿戴传感器多模态融合提高跌倒风险预测准确性，推进预防性老年护理	老年人的步态数据	机器学习	老年疾病	IMU步态分析	RNN, CNN, Transformer	图像	NA	NA	双流网络	准确率, 灵敏度, F1分数	NA
6395	2026-01-29	RL-I2IT: Image-to-image translation with deep reinforcement learning 2026-Mar, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.neunet.2025.108264 PMID:41218403	研究论文	本文提出了一种基于深度强化学习的图像到图像翻译框架RL-I2IT，通过迭代决策过程逐步转换图像	将图像到图像翻译重新定义为迭代决策问题，引入元策略和“概念计划”来处理高维连续状态和动作空间	未明确说明具体任务中的性能上限或计算效率的量化比较	开发一种计算高效的图像到图像翻译方法，以应对高维连续动作空间的挑战	图像数据	计算机视觉	NA	深度强化学习	Actor-Critic模型	图像	NA	NA	NA	NA	NA
6396	2026-01-29	LMcast: A pretrained language model guided long-term memory transformer for precipitation nowcasting 2026-Mar, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.neunet.2025.108168 PMID:41135316	研究论文	提出LMcast模型，利用预训练语言模型引导的长时记忆Transformer进行降水临近预报	首次将预训练语言模型的检索和生成能力应用于降水临近预报，通过历史降雨数据代码本召回长时记忆，结合当前输入生成短时记忆进行预测	未明确说明模型对极端天气事件的预报能力及计算效率	解决降水临近预报中因有效信息随预报时间增加而减少导致的长期趋势捕捉难题	降雨系统	机器学习	NA	深度学习	Transformer	雷达图像数据	四个公开雷达数据集	NA	Transformer	NA	NA
6397	2026-01-29	Adaptive frequency collaboration for remote sensing change detection 2026-Mar, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.neunet.2025.108234 PMID:41135321	研究论文	本文提出了一种用于遥感变化检测的自适应频率协作网络（AFCN），通过从频域角度构建变化特征来提高检测性能	提出了自适应频率协作网络（AFCN），设计了位置特定的低通滤波器以自适应地从空间特征中提取低频分量，并利用小波重构原理获得高频分量，通过辅助边缘检测任务增强空间细节	NA	提高遥感变化检测的准确性和细节保留能力	遥感图像中的变化检测	计算机视觉	NA	NA	深度学习	遥感图像	三个基准数据集：LEVIR-CD、PX-CLCD、WHU-CD	NA	自适应频率协作网络（AFCN）	交并比（IoU）	NA
6398	2026-01-29	A hybrid MMBERT framework for classifying periodontal bone loss: Integrating visual and textual information 2026 Mar-Apr, Journal of oral biology and craniofacial research DOI:10.1016/j.jobcr.2025.12.013 PMID:41584214	研究论文	本文提出了一种混合MMBERT框架，用于整合视觉和文本信息以分类牙周骨丧失	提出了一种混合MMBERT框架，通过整合图像和文本数据来增强牙周骨丧失的预测准确性	面临图像变异性大和数据集有限的挑战，需要进一步的临床应用研究	提高牙周骨丧失在口内根尖片中的诊断准确性	牙周骨丧失的分类	计算机视觉	牙周病	多模态深度学习	MMBERT	图像, 文本	150张口内根尖片图像	NA	ResNet50, ClinicalBERT, 跨模态Transformer	准确率, 交集并集比, 边界准确率	NA
6399	2026-01-29	The engagement behaviors and treatment barriers for depressed patients in an online health community: a pre-/post-treatment comparison 2026-Feb, Acta psychologica IF:2.1Q2 DOI:10.1016/j.actpsy.2025.106051 PMID:41349269	研究论文	本研究通过分析中国抑郁症在线健康社区的用户发帖，比较了治疗前与治疗后用户在参与行为和治疗障碍方面的差异	结合关键词过滤和深度学习分类方法，首次在抑郁症在线健康社区中区分并比较了治疗前与治疗后用户群体，揭示了他们在社区参与和治疗障碍方面的显著差异	研究数据仅来源于一个中国的在线健康社区，可能无法完全代表其他文化背景或平台的用户情况，且用户自我报告的数据可能存在偏差	探究抑郁症患者在在线健康社区中的参与行为差异以及治疗前后所面临的不同障碍	中国抑郁症在线健康社区中的用户，包括25,743名治疗后用户和4,891名治疗前用户	自然语言处理	抑郁症	深度学习分类	NA	文本	1,585,429条帖子，涉及30,634名用户	NA	NA	NA	NA
6400	2026-01-29	CEO perceived personality and corporate risk disclosure in prospectus: A multimodal machine learning analysis 2026-Feb, Acta psychologica IF:2.1Q2 DOI:10.1016/j.actpsy.2025.106099 PMID:41389399	研究论文	本研究探讨了CEO人格特质如何影响IPO风险披露质量，并采用了一种新颖的多模态深度学习方法，利用IPO路演展示的视听数据来测量CEO人格特质	引入了一种新颖的多模态深度学习方法，通过整合视觉和音频数据来捕捉言语和非言语行为线索，从而比传统的单模态方法更全面地评估人格特质	研究仅基于中国创业板和科创板2019年至2024年的数据，样本可能不具有全球代表性；未讨论其他潜在调节变量	探究CEO人格特质对IPO风险披露质量的影响，并检验承销商声誉的调节作用	中国创业板和科创板的IPO公司及其CEO	自然语言处理, 计算机视觉	NA	多模态深度学习分析	深度学习模型	音频, 视频	866家IPO公司	NA	NA	NA	NA