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
6961	2026-01-13	LIMPACAT: Multi-omics attention transformer for immune prediction in liver cancer using whole-slide imaging 2026, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0339667 PMID:41511965	研究论文	本研究提出了一种名为LIMPACAT的深度学习框架，利用全切片图像预测肝细胞癌中与预后相关的免疫细胞水平	首次将注意力Transformer与多实例学习结合，从组织病理学图像中预测免疫细胞组成，为无直接免疫数据的数据集提供了一种新的免疫特征推断方法	研究依赖于通过反卷积方法推断的免疫细胞组成作为监督信号，而非直接测量的免疫数据，可能存在推断误差	开发一种基于全切片图像的深度学习模型，用于预测肝细胞癌的肿瘤免疫微环境特征	肝细胞癌患者的全切片图像及相关的RNA测序数据	数字病理学	肝癌	单细胞RNA测序, 批量RNA测序, 反卷积方法	Transformer, 多实例学习	图像, 基因表达数据	基于TCGA-LIHC数据集，具体样本数量未明确说明	NA	注意力Transformer	准确率	NA
6962	2026-01-13	Machine learning analysis based on deep learning for fatigue diagnostics in carbon fiber reinforced polymers 2026, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0340904 PMID:41511978	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的混合框架，用于碳纤维增强聚合物（CFRP）的疲劳状态分类	结合一维卷积神经网络（1D-CNN）和扩展长短期记忆网络（xLSTM）提取时空特征，并通过基于互信息的特征选择和Bagging集成分类器进行优化	虽然框架适用于CFRP结构的健康监测，但未在其他材料或更广泛场景中验证	开发一种可靠的方法用于CFRP结构的疲劳诊断和维护决策支持	碳纤维增强聚合物（CFRP）复合材料	机器学习	NA	传感器监测数据	CNN, LSTM	传感器数据	NASA-CFRP数据集	NA	1D-CNN, xLSTM	分类准确率	NA
6963	2026-01-13	Image generator for tabular data based on non-Euclidean metrics for CNN-based classification 2026, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0340005 PMID:41512047	研究论文	本研究在IGTD框架中比较了非欧几里得距离度量，将表格数据转换为图像表示以用于基于CNN的分类	扩展IGTD框架以采用多种非欧几里得距离度量（如一减相关性、测地距离、Jensen-Shannon距离、Wasserstein距离和热带距离），旨在更好地捕捉特征间的复杂非线性关系	未明确提及具体局限性	评估非欧几里得距离度量在将表格数据转换为图像表示以用于CNN分类中的性能	模拟和真实世界的基因组学数据集	机器学习	NA	NA	CNN	表格数据	NA	NA	NA	分类准确性, 生成图像的结构保真度	NA
6964	2026-01-13	Deep learning algorithms and Raman spectroscopy in the clinical laboratory setting 2026-Jan, Critical reviews in clinical laboratory sciences IF:6.6Q1 DOI:10.1080/10408363.2025.2549305 PMID:40888106	综述	本文综述了拉曼光谱与深度学习在临床实验室中的整合应用，重点介绍了关键深度学习模型及其在疾病诊断中的潜力	整合拉曼光谱与深度学习，自动化光谱解释，提高分类准确性，为非侵入性可靠诊断提供新方法	NA	探索拉曼光谱与深度学习在医学应用中的整合，提升光谱解释和诊断准确性	生物样本（如用于癌症诊断、细菌鉴定和病毒诊断的样本）	机器学习	癌症	拉曼光谱	CNN, LSTM, GAN	光谱数据	NA	NA	NA	NA	NA
6965	2026-01-13	Forensic toxicology and Artificial intelligence: broadening horizons and growing potential 2026 Jan-Feb, La Clinica terapeutica DOI:10.7417/CT.2026.1988 PMID:41525127	综述	本文综述了人工智能和机器学习在法医毒理学领域的应用潜力、优势与挑战	系统梳理了自20世纪90年代以来AI技术在法医毒理学中的应用发展，特别关注了新精神活性物质（NPS）的检测与分析	大规模应用仍面临挑战与困难，且短期内AI无法完全取代毒理学家	探讨AI和机器学习如何提升法医毒理学评估的准确性、效率和可靠性	法医毒理学领域，特别是新精神活性物质（NPS）的检测与数据解释	机器学习	NA	专家系统、神经网络、深度学习、生成式AI	神经网络	毒理学数据	NA	NA	NA	NA	NA
6966	2026-01-12	A multi-scale deep CNN based on attention mechanism for EEG emotion recognition 2026-Mar, Journal of neuroscience methods IF:2.7Q3 DOI:10.1016/j.jneumeth.2025.110662 PMID:41418936	研究论文	提出一种基于通道注意力和空间注意力的多尺度卷积神经网络，用于脑电信号情感识别	结合通道注意力和空间注意力机制，通过多尺度卷积神经网络提取更全面的脑电信号特征，增强关键通道特征并抑制噪声，同时精确定位与情感相关的关键区域	仅在DEAP和SEED两个公开数据集上进行了验证，未在更多样化的数据集或实际应用场景中测试	提高脑电信号情感识别的准确性和特征判别能力	脑电信号	机器学习	NA	脑电信号采集	CNN	脑电信号	DEAP和SEED数据集	NA	多尺度卷积神经网络, 通道注意力, 空间注意力	准确率	NA
6967	2026-01-12	Hybrid TCN-BiGRU model for accurate air quality index prediction 2026-Feb-15, Environmental pollution (Barking, Essex : 1987) DOI:10.1016/j.envpol.2025.127577 PMID:41443548	研究论文	提出一种结合TCN和BiGRU的混合深度学习模型，用于准确预测空气质量指数	通过级联架构与残差连接整合TCN和BiGRU，利用TCN提取多尺度时间特征，BiGRU双向处理特征以捕获上下文依赖	跨年度验证显示性能下降8.3%，跨城市迁移学习仅能达到完全本地训练性能的74.2-82.7%	空气质量指数预测，用于污染控制和公共健康保护	北京、广州、上海等城市的空气质量数据	机器学习	NA	深度学习	TCN, BiGRU	时间序列数据	北京（2022年和2023年）、广州（2023年）、上海（2023年）的数据集，涵盖16个季节-区域场景	NA	TCN-BiGRU混合架构	RMSE, R值	NA
6968	2026-01-12	Possibilities and limitations of artificial intelligence in food-derived peptides 2026-Feb, Journal of the science of food and agriculture IF:3.3Q2 DOI:10.1002/jsfa.70099 PMID:40751946	综述	本文综述了人工智能在食品源肽研究中的应用、挑战与未来前景	深入探讨了AI与食品源肽研究的深度融合，提出了标准化多维数据库、计算可视化框架及跨学科策略等创新方向	面临数据集完整性不足、模型架构优化困难、可解释性受限、实验验证需求高以及蛋白质结构预测中的维度诅咒和局部最优等挑战	评估人工智能在食品源肽研究中的传统方法应用、当前局限性与未来发展机遇	食品源肽	机器学习	NA	NA	随机森林, 卷积神经网络	NA	NA	NA	NA	NA	NA
6969	2026-01-12	Detection of kochia [Bassia scoparia (L.) A.J. Scott] and waterhemp [Amaranthus tuberculatus (Moq.) J.D. Sauer] in sugarbeet field using hyperspectral imaging and deep learning technologies 2026-Feb, Pest management science IF:3.8Q1 DOI:10.1002/ps.70319 PMID:41147806	研究论文	本研究开发了一种基于高光谱成像和深度学习技术的模型，用于在田间条件下区分甜菜田中的杂草科氏藜和水苋菜	提出了一种结合光谱和空间特征的注意力增强卷积神经网络（AE-CNN），在杂草早期识别中实现了高达99.99%的分类准确率	研究仅针对两种特定杂草（科氏藜和水苋菜）与甜菜作物，未涉及其他杂草或作物种类，且模型性能依赖于高光谱成像数据，可能受田间环境条件影响	开发并评估一种能够准确区分甜菜田中入侵杂草与作物的高光谱成像深度学习模型，以支持精准农业中的定点杂草管理	甜菜田中的杂草科氏藜和水苋菜，以及甜菜作物本身	计算机视觉	NA	高光谱成像	CNN, SVM	图像	NA	NA	注意力增强卷积神经网络（AE-CNN）	准确率, 精确率, 召回率, F1分数	NA
6970	2026-01-12	Synthetic imaging in dentistry: A narrative review of deep learning techniques and applications 2026-Feb, Journal of dentistry IF:4.8Q1 DOI:10.1016/j.jdent.2025.106274 PMID:41338365	综述	本文是一篇关于深度学习在牙科成像中合成数据应用及挑战的叙述性综述	聚焦于使用合成数据作为解决牙科成像中数据隐私、类别不平衡和数据稀缺性挑战的潜在方案，并涵盖了技术、临床和伦理/监管多方面	牙科图像合成的研究仍然稀缺，缺乏关于使用合成图像进行数据增强影响的全面证据，关键挑战包括确保解剖学保真度和最小化伪影	探讨合成数据在牙科人工智能中克服数据稀缺和类别不平衡的潜力，以开发更稳健和可泛化的AI模型	牙科成像领域，特别是完全合成图像生成的研究	计算机视觉	NA	合成图像生成	GAN, VAE, DDPM	图像	NA	NA	生成对抗网络, 变分自编码器, 去噪扩散概率模型	NA	NA
6971	2026-01-12	Factors associated with rapid spinal radiographic progression in patients with axial spondyloarthritis: A hospital-based retrospective cohort study with mSASSS scoring using deep learning model 2026-Feb, Seminars in arthritis and rheumatism IF:4.6Q1 DOI:10.1016/j.semarthrit.2025.152888 PMID:41418417	研究论文	本研究利用深度学习模型辅助mSASSS评分，通过回顾性队列分析，识别了中轴型脊柱关节炎患者脊柱影像快速进展的相关因素和保护因素	首次将深度学习模型应用于mSASSS评分，以自动化、客观的方式评估脊柱影像进展，并结合时间依赖性广义估计方程分析相关因素	研究为单中心回顾性队列设计，样本量有限（242名患者），可能存在选择偏倚，且深度学习模型的泛化能力未在外部数据集中验证	识别中轴型脊柱关节炎患者脊柱影像快速进展的相关和保护因素	中轴型脊柱关节炎患者	数字病理学	中轴型脊柱关节炎	脊柱侧位X光摄影，深度学习模型	深度学习模型	影像（脊柱X光片）	242名患者，共379个观察间隔	NA	NA	调整后比值比，95%置信区间	NA
6972	2026-01-12	Deep transfer learning for comprehensive diagnosis of cotton leaf pathologies 2026-Feb, Microbial pathogenesis IF:3.3Q2 DOI:10.1016/j.micpath.2025.108257 PMID:41422871	研究论文	本研究通过深度学习和图像处理技术，建立了一种自动诊断棉花叶部病害的方法	结合多种深度学习架构（如CNN、InceptionV3、ResNet50、VGG16、VGG19、Xception）进行棉花叶部病害诊断，并探索了ResNet50、RegNet、EfficientNetB和Vision Transformers等先进技术以提升模型性能	未明确提及具体局限性，但后续研究旨在通过集成更先进技术进一步提高模型的精度和效率	开发一种可靠且精确的自动化工具，用于预测和诊断棉花叶部病害，以支持精准农业	棉花叶部病害，特别是叶枯病，以及健康叶片	计算机视觉	棉花叶部病害	图像处理	CNN	图像	超过4200张图像，包括约3000张棉花叶枯病图像和1200张健康叶片图像	NA	Convolutional Neural Network, InceptionV3, ResNet50, VGG16, VGG19, Xception	验证准确率	NA
6973	2026-01-12	Deep learning-enabled high-performance multiphoton fluorescence vascular imaging using clinically approved fluorescent probes 2026-Jan-16, iScience IF:4.6Q1 DOI:10.1016/j.isci.2025.114141 PMID:41509928	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的方法，利用临床批准的荧光探针实现高性能多光子荧光血管成像	开发了一种深度学习模型，能够将临床批准的荧光探针（如ICG）用于高性能多光子荧光成像，解决了传统探针不适用于MPFI的问题	方法依赖于先前报道的MPFI图像进行训练，且新型定制探针的生物安全性尚未完全验证	提高多光子荧光成像（MPFI）的实用性和临床适用性	大脑微血管系统，特别是海马区域的血管	计算机视觉	NA	多光子荧光成像（MPFI）	深度学习	图像	NA	NA	NA	NA	NA
6974	2026-01-12	A Novel Acetylcholine Nanosensor for Single Vesicle Storage and Sub-Quantal Exocytosis in Living Neurons and Organoids 2026-Jan-10, Angewandte Chemie (International ed. in English) DOI:10.1002/anie.202520854 PMID:41518282	研究论文	本文开发了一种基于TiCT MXene/酶功能化的纳米传感器，用于实时监测活体神经元和类器官中单个囊泡的乙酰胆碱存储和释放动态	开发了一种新型纳米传感器，首次实现了在单细胞水平对单个囊泡存储和亚量子释放动力学的原位定量化学分析	NA	研究胆碱能突触可塑性在生理和病理状态下的机制，特别是单个囊泡的存储和释放动力学	原代胆碱能神经元、人类脊髓类器官以及唐氏综合征模型	生物传感与神经科学	唐氏综合征	纳米传感器技术、酶功能化、实时监测	1D-CNN	信号峰值形状数据	NA	NA	一维卷积神经网络	NA	NA
6975	2026-01-12	Bayesian neural networks for genomic prediction: uncertainty quantification and SNP interpretation with SHAP and GWAS 2026-Jan-10, TAG. Theoretical and applied genetics. Theoretische und angewandte Genetik DOI:10.1007/s00122-025-05127-z PMID:41518523	研究论文	本研究提出了一个结合LASSO正则化的贝叶斯神经网络框架及GSMeSP可解释性工具，用于实现准确、不确定性感知且具有生物学可解释性的基因组预测	开发了结合LASSO正则化的贝叶斯神经网络框架，提供不确定性量化，并创新性地整合SHAP与GWAS信号，提出GSMeSP工具以从统计和生物学角度优先识别性状相关SNP	研究主要针对陆地棉的纤维相关性状，尚未在其他作物或性状中广泛验证，且模型复杂度可能较高	提高基因组预测的准确性、不确定性量化及模型可解释性，以加速作物育种中的基因组选择	1385份陆地棉种质资源，基因型数据包含超过12,000个SNP，针对多个纤维相关性状	机器学习	NA	基因组预测，全基因组关联研究	贝叶斯神经网络	基因型数据（SNP）	1385份陆地棉种质资源	NA	贝叶斯神经网络	预测准确性	NA
6976	2026-01-12	Bridging AI and biology: Foundation models meet human physiology and disease 2026-Jan-09, Med (New York, N.Y.) DOI:10.1016/j.medj.2025.100971 PMID:41519120	综述	本文探讨了将基础模型从基准测试转化为临床影响时遇到的挑战，并提出了结合深度学习与生物机制表示的混合模型以促进因果推理	提出结合深度学习与生物机制表示的混合模型，以解决基础模型在临床应用中因果推理不足的问题	NA	旨在通过混合模型提升基础模型在人类生理和疾病研究中的因果推理能力	人类生理和疾病	机器学习	NA	深度学习	基础模型, 混合模型	观测数据	NA	NA	NA	NA	NA
6977	2026-01-12	AI-MDT: an automatic and intelligent multidisciplinary team consultations platform for lung cancer diagnosis 2026-Jan-08, Journal of cancer research and clinical oncology IF:2.7Q3 DOI:10.1007/s00432-025-06413-5 PMID:41504919	研究论文	本研究介绍并评估了一个用于肺癌诊断的自动智能多学科团队会诊平台AI-MDT	开发了一个集成了流程自动化、智能决策支持和诊断辅助三大核心模块的AI-MDT平台，首次将大语言模型、深度学习和计算机视觉技术整合到肺癌MDT工作流中，实现了实时循证知识库和自动病灶检测与特征分析	研究仅在单一中国三甲医院实施，样本量（879次会诊，811名患者）相对有限，且为初步疗效评估，缺乏长期随访和多中心验证	评估AI-MDT平台在肺癌多学科团队会诊中的临床实用性和初步有效性	肺癌患者的诊断流程与多学科团队会诊	数字病理	肺癌	大语言模型，深度学习，计算机视觉	深度学习模型	医学影像，文本知识库	879次会诊，涉及811名患者	NA	NA	会诊量，专家时间，数据利用率，AI诊断建议使用次数（852次），决策支持使用次数（744次）	NA
6978	2026-01-10	Correction: Optimized deep learning for brain tumor detection: a hybrid approach with attention mechanisms and clinical explainability 2026-Jan-08, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-29967-3 PMID:41507212	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
6979	2026-01-12	Structured generative modelling of earthquake response spectra with hierarchical latent variables in hyperbolic geometry 2026-Jan-07, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-29902-6 PMID:41501067	研究论文	本研究提出了一种基于双曲几何的层次变分自编码器框架，用于生成地震响应谱，以提升地震灾害分析和结构性能评估的准确性	利用双曲几何（庞加莱球流形）嵌入层次潜在变量，首次将几何深度学习与地震学建模结合，以显式建模地震记录中的事件间和事件内变异性	未明确提及模型在处理极端罕见地震事件或小样本数据时的泛化能力限制	开发一种能够生成物理一致地震响应谱的生成模型，以支持地震灾害分析和实时风险缓解	地震响应谱（强震动数据）	机器学习	NA	NA	HVAE（层次变分自编码器）	地震记录数据（源参数和场地参数）	NA	NA	层次变分自编码器（HVAE）	决定系数（R²）	NA
6980	2026-01-12	Depression detection from speech data using deep learning-based optimized temporal-frequency-channel attention with interpretable acoustic-prosodic mapping 2026-Jan-06, Journal of affective disorders IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.jad.2025.121077 PMID:41506383	研究论文	本文提出了一种基于深度学习、结合时频通道注意力机制和优化策略的轻量级可解释框架，用于直接从原始语音音频中检测抑郁症	提出了结合时频通道注意力单元（TFCA）的轻量级ResNet-18模型，并引入了基于性能反馈自适应调整超参数的POCAII优化策略，增强了模型的可解释性和跨数据集鲁棒性	模型在跨语言泛化能力方面的表现未在更多语种上进行验证，且仅使用了两个公开数据集进行评估	开发一种无需转录或视觉线索、可直接从原始语音中检测抑郁症的深度学习系统	语音录音数据	自然语言处理	抑郁症	语音信号分析，时频分析（频谱图转换）	CNN	音频	两个公开抑郁症语音数据集（DAIC-WOZ和Androids Corpus）	NA	ResNet-18	准确率，AUC（受试者工作特征曲线下面积）	NA