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
61	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
62	2025-11-12	On artificial crystal structure generation for solving the phase problem with deep learning 2026-Jan-01, Acta crystallographica. Section A, Foundations and advances DOI:10.1107/S2053273325009428 PMID:41216780	研究论文	本文提出并评估了用于训练神经网络解决晶体相位问题的人工晶体结构生成方法	开发了结合随机采样和数据库引导的两步晶体结构生成方法，显著提升了神经网络对大晶胞结构相位问题的泛化能力	NA	解决晶体学中的相位问题	人工生成的晶体结构和实验晶体结构数据	机器学习	NA	晶体结构生成	神经网络	晶体结构数据	NA	NA	PhAI	泛化性能	NA
63	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
64	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
65	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
66	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
67	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
68	2025-11-02	Machine Learning Approaches for Predicting RNA-RNA/DNA Interactions 2026, Methods in molecular biology (Clifton, N.J.) DOI:10.1007/978-1-0716-4670-0_14 PMID:41174207	综述	介绍用于预测RNA-RNA/DNA相互作用的机器学习方法及其在非编码RNA功能研究中的应用	与传统基于能量的方法相比，机器学习方法显著提高了预测准确性，并覆盖了多种RNA家族	存在过拟合风险且需要第三方验证	开发预测RNA-RNA/DNA相互作用的机器学习工具	非编码RNA（包括原核小RNA、miRNA、box C/D snoRNA、lncRNA-DNA三链体、CRISPR引导RNA）	机器学习	NA	高通量测序	深度学习	相互作用数据	NA	NA	NA	准确率	NA
69	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
70	2025-10-30	Impact of deep learning on CT-based organ-at-risk delineation for flank irradiation in paediatric renal tumours: a SIOP-RTSG radiotherapy committee study 2026-Jan, Clinical and translational radiation oncology IF:2.7Q2 DOI:10.1016/j.ctro.2025.101051 PMID:41141653	研究论文	评估深度学习自动轮廓勾画结合人工修订在儿童肾肿瘤侧腹放疗中危及器官勾画的应用效果	首次在儿童放疗领域系统评估深度学习自动轮廓勾画结合人工修订对勾画时间、准确性和观察者间变异性的影响	研究样本量有限（12名放射肿瘤科医生），仅针对儿童肾肿瘤患者（1-6岁）	评估深度学习自动轮廓勾画在儿童侧腹放疗中危及器官勾画的临床应用价值	儿童肾肿瘤患者的8个胸腹部危及器官	数字病理	肾肿瘤	CT成像	深度学习模型	CT图像	12名儿科放射肿瘤科医生，122个手动勾画和254个基于深度学习的修订	NA	NA	Dice相似系数, 95% Hausdorff距离, 平均表面距离	NA
71	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
72	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
73	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
74	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
75	2025-10-06	Efficient wheat variety identification using Raman hyperspectral imaging in combination with deep learning 2026-Jan-05, Spectrochimica acta. Part A, Molecular and biomolecular spectroscopy DOI:10.1016/j.saa.2025.126722 PMID:40694955	研究论文	本研究开发了一种结合拉曼高光谱成像和深度学习技术的小麦品种高效识别方法	提出基于Segment Anything Model的ROI提取框架，利用化学先验知识选择拉曼特征峰增强可解释性，并设计融合多尺度特征提取和Transformer模块的拉曼光谱注意力网络	NA	开发高效、可解释的小麦品种识别方法	小麦籽粒	计算机视觉	NA	拉曼高光谱成像	Transformer, 深度学习	高光谱图像	8个小麦品种	NA	Segment Anything Model, Transformer	准确率	NA
76	2025-10-06	Discriminant research on edible oil components by oblique-incidence reflectivity difference 2026-Jan-05, Spectrochimica acta. Part A, Molecular and biomolecular spectroscopy DOI:10.1016/j.saa.2025.126746 PMID:40737913	研究论文	通过斜入射反射差技术和深度学习算法对食用油成分进行鉴别研究	首次将斜入射反射差(OIRD)技术与八种深度学习算法结合用于食用油成分分析	仅针对三种脂肪酸成分(亚油酸、油酸、α-亚麻酸)进行研究，样本范围有限	开发基于OIRD和深度学习的食用油成分快速鉴别方法	食用油中的亚油酸、油酸和α-亚麻酸成分	机器学习	NA	斜入射反射差(OIRD)	深度学习	光谱反射数据	NA	NA	Time Series Transformer	精确率,召回率,F1分数	NA
77	2025-10-06	Enhanced bi-branch deep learning network for in vivo hyperspectral imaging recognition of organs and tissues 2026-Jan-15, Spectrochimica acta. Part A, Molecular and biomolecular spectroscopy DOI:10.1016/j.saa.2025.126815 PMID:40845607	研究论文	开发了一种增强型双分支深度学习网络，用于活体高光谱成像中器官和组织的识别	结合图卷积网络(GCN)和Transformer的双分支架构，通过特征增强模块提升模型性能，能够同时提取局部区域信息和长程边界依赖关系	NA	提高活体高光谱成像中器官和组织结构的识别精度	猪器官数据集和斑马鱼活体器官组织	计算机视觉	NA	高光谱成像，漫反射近红外光谱	GCN, Transformer	高光谱图像	公共猪数据集和斑马鱼活体测量数据	NA	双分支网络，图卷积网络，Transformer	精度	NA
78	2025-10-06	Detection of aging-induced vascular remodeling based on Raman imaging and deep learning 2026-Jan-15, Spectrochimica acta. Part A, Molecular and biomolecular spectroscopy DOI:10.1016/j.saa.2025.126832 PMID:40848497	研究论文	本研究结合拉曼成像和深度学习技术检测小鼠主动脉的老化诱导血管重塑	首次使用拉曼成像同时分析主动脉组织中五种成分的含量和分布变化，并结合深度学习实现年轻与老化组织的准确区分	研究仅基于小鼠主动脉组织，尚未在人类样本中验证	开发早期检测血管老化的无标记成像方法	小鼠主动脉组织切片	医学影像分析	血管老化相关疾病	拉曼成像，代谢组学，MCR-ALS分析	深度学习	拉曼光谱图像	未明确说明样本数量的小鼠主动脉组织	NA	NA	AUC	NA
79	2025-10-06	A novel colorimetric detection based on bifunctionalized gold nanoparticle combined with machine learning and deep learning models to identify microbial transglutaminase in foods 2026-Jan-01, Talanta IF:5.6Q1 DOI:10.1016/j.talanta.2025.128533 PMID:40602019	研究论文	开发了一种结合双功能化金纳米颗粒与机器学习/深度学习的比色检测方法，用于食品中微生物转谷氨酰胺酶的识别与预测	首次将双功能化金纳米颗粒的比色检测与机器学习和深度学习模型相结合，用于检测食品中的微生物转谷氨酰胺酶活性	NA	开发高效检测食品中微生物转谷氨酰胺酶活性的方法	食品中的微生物转谷氨酰胺酶	机器学习	NA	比色检测、金纳米颗粒技术	决策树,随机森林,多层感知器	吸光度数据	648个mTG浓度-吸光度数据点，来自6种不同食品类型	NA	多层感知器	准确率	NA