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
1481	2026-05-23	An Active Dry-Contact Continuous EEG Monitoring System for Seizure Detection Applications in Clinical Neurophysiology 2026-Jun, IEEE transactions on bio-medical engineering DOI:10.1109/TBME.2025.3629563 PMID:41196782	research paper	提出一种基于主动干接触电极的低成本可调脑电图头套，结合可解释深度学习模型和多模态伪影去除算法，用于新生儿癫痫检测	结合主动干接触电极、可调头套设计、可解释深度学习模型和多模态伪影去除算法，实现低成本、实时新生儿癫痫检测，在临床环境取得优于基准方法的性能	仅在单个儿科失神癫痫患者上进行临床评估，样本量小，可能限制泛化性	开发低成本、连续脑电图监测系统，用于新生儿癫痫检测	新生儿癫痫患者	machine learning	癫痫	干接触电极EEG	深度学习模型	脑电图信号	1位儿科失神癫痫患者	NA	NA	相关系数、信噪比、准确率、召回率	NA
1482	2026-05-23	Direct Quantification of Uncertainty in Deep Learning-Based Automatic Sleep Staging 2026-Jun, IEEE transactions on bio-medical engineering DOI:10.1109/TBME.2025.3623380 PMID:41115081	研究论文	评估和比较深度学习中自动睡眠分期的不确定性量化方法	提出了一种新的Hypnodensity区间（HI）方法，结合样本均值和标准差进行不确定性评估	仅基于STAGES和DOD数据集验证，方法在更广泛场景中的表现需进一步探索	提高自动睡眠分期系统的透明度并支持临床采用	深度学习模型在睡眠分期中的不确定性量化方法	机器学习	睡眠相关疾病	MC dropout	深度学习模型（具体未指定）	脑电图等生理信号数据（来自STAGES和DOD数据集）	STAGES数据集用于训练，DOD数据集用于独立评估	NA	NA	准确率	NA
1483	2026-05-23	A Cost-Efficient Multi-Angle Fusion Deep Learning for Ultrasound Localization Microscopy 2026-Jun, IEEE transactions on bio-medical engineering DOI:10.1109/TBME.2025.3623140 PMID:41115083	研究论文	提出一种名为AF-UNet的轻量级多角度深度学习框架，用于加速超声定位显微镜中的杂波滤波	AF-UNet通过处理旋转3D同相/正交数据的时空切片并融合，实现组织抑制与微血管重建，在多个解剖器官上表现出强泛化性和高图像保真度	NA	开发计算机高效且适用于实时临床应用的超声定位显微镜杂波滤波方法	微泡定位实现的微血管结构超分辨率成像	计算机视觉	NA	超声定位显微镜	深度学习模型 (AF-UNet)	超声图像数据	包括大脑、眼睛、肾脏在内的多种解剖器官数据	PyTorch	AF-UNet	图像保真度	NA
1484	2026-05-23	Cross-Hemispheric Spatial-Temporal Attention Network for Decoding Silent Speech From EEG 2026-Jun, IEEE transactions on bio-medical engineering DOI:10.1109/TBME.2025.3624878 PMID:41129430	研究论文	提出跨半球时空注意力网络（CHSTAN）用于从脑电图解码无声言语	利用语言功能侧化原则，设计多尺度时间卷积块和半球空间卷积块，并引入交叉注意力机制增强半球间特征交互，特别强化左半球特征表示	研究仅针对10个中文汉字的无声言语任务，样本量和类别数有限，可能限制模型泛化能力	提高基于脑电图的言语解码性能	10个不同中文汉字的无声言语任务中的脑电图信号	机器学习	言语障碍	脑电图（EEG）	CNN（卷积神经网络）	信号	未明确报告样本数量，涉及10个中文汉字的无声言语任务	NA	跨半球时空注意力网络（CHSTAN）	准确率, F1分数	NA
1485	2026-05-23	Zero-Shot Unsupervised Motion Estimation for Motion-Corrected Cardiac T1 Mapping 2026-Jun, IEEE transactions on bio-medical engineering DOI:10.1109/TBME.2025.3624279 PMID:41124069	研究论文	提出一种基于深度学习的零样本无监督运动估计方法，用于心脏T1映射的运动校正	利用物理qMRI信号模型进行零样本运动估计，无需大规模训练数据，对欠采样伪影具有鲁棒性	未提及实际计算资源需求或与其他运动校正方法的全面比较	实现连续采集的心脏qMRI数据的非刚性运动校正，缩短扫描时间	心脏T1映射中的运动估计与校正	数字病理学	弥漫性心肌纤维化	定量磁共振成像	U-Net	图像	数值模拟和体内采集数据	PyTorch	U-Net	T1精度, 清晰度, 时间图像对齐	NA
1486	2026-05-23	In Silico Digital Breast Tomosynthesis Dataset for the Comparative Analysis of Deep Learning Models in Tumor Segmentation 2026-Apr, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-025-01626-z PMID:40760265	研究论文	评估计算机生成的数字乳腺断层合成（DBT）数据作为肿瘤分割深度学习模型训练来源的可行性	首次系统评估计算机生成的DBT数据在深度学习肿瘤分割中的可用性，并比较了13种模型架构在合成数据上的表现	样本量有限（230个感兴趣区域），合成数据与真实数据之间存在域偏移	探索计算机生成的DBT数据作为深度学习模型用于乳腺肿瘤分割训练的可行性	乳腺肿瘤分割任务及13种深度学习模型（U-Net、FCN、DeepLabv3、DeepLabv3+等）	计算机视觉	乳腺癌	数字乳腺断层合成成像	U-Net, FCN, DeepLabv3, DeepLabv3+	图像	230个二维感兴趣区域	PyTorch	U-Net, FCN, DeepLabv3, DeepLabv3+, ResNet50, ResNet101	F1分数, 交并比, 精确率, 召回率	NA
1487	2026-05-23	Development and validation of deep learning for predicting the growth of ovarian cancer organoids 2026-Jan-05, Chinese medical journal IF:7.5Q1 DOI:10.1097/CM9.0000000000003575 PMID:40709801	研究论文	开发并验证基于深度学习的模型，用于预测卵巢癌类器官的生长	提出了一种可解释的深度学习模型，能够提前预测卵巢癌类器官的培养结果，并采用了同质迁移学习优化方法提升预测性能	研究可能受限于样本量及特定癌症类型，模型在临床实用性和过程自动化方面仍有待进一步发展	开发可解释的深度学习模型，提前预测卵巢癌类器官的培养结果	卵巢癌类器官及其纵向显微镜图像	数字病理学	卵巢癌	显微镜成像	卷积神经网络和Transformer	图像	517个卵巢癌类器官液滴（训练集325、验证集88、测试集104），外加179个多中心样本用于前瞻性验证	PyTorch	ResNet18, VGG11, ConvNeXt v2, Swin Transformer v2	AUC, Brier评分	NA
1488	2026-05-23	Prediction of influenza virus infection based on deep learning and peripheral blood proteomics: A diagnostic study 2026-Jan, Journal of advanced research IF:11.4Q1 DOI:10.1016/j.jare.2025.03.051 PMID:40158620	研究论文	基于深度学习与外周血蛋白质组学预测流感病毒感染的研究	结合机器学习和蛋白质组学筛选出SAA1、SAA2和SERPINA3作为流感感染的关键分子标志物，并通过ELISA实验验证SAA2作为辅助诊断指标的潜力	样本来源单一，且仅验证了SAA2蛋白的辅助诊断价值，其他标志物如SERPINA3和SAA1的临床实用性需进一步研究	通过机器学习和外周血蛋白质组学预测流感病毒感染，并筛选出特异性分子标志物用于诊断和鉴别诊断	流感患者、COVID-19患者、混合感染患者及健康个体的外周血样本	机器学习、蛋白质组学	流感病毒感染	蛋白质组测序、ELISA	随机森林模型、LASSO回归模型	蛋白质组学数据、临床特征数据	850名患者（包括流感、COVID-19和混合感染）和265名健康个体	NA	随机森林、LASSO回归	ROC曲线	NA
1489	2026-05-20	Multi-scale drift characteristics of Ulva prolifera in the Yellow Sea derived from deep learning-based MODIS and Sentinel-1 observations 2026-Jul, Marine pollution bulletin IF:5.3Q1 DOI:10.1016/j.marpolbul.2026.119516 PMID:41855964	研究论文	利用深度学习模型融合MODIS和Sentinel-1数据，分析黄海浒苔多尺度漂移特征	提出融合注意力机制与Vision Transformer的AttFusionViT-UNet模型，首次实现多源遥感数据（MODIS和Sentinel-1）的融合，生成周、月、年多尺度浒苔时空分布，提升短期漂移过程的捕捉能力	未明确讨论模型对极端天气或高云覆盖场景的鲁棒性，且融合方法可能引入数据配准误差	量化黄海浒苔空间覆盖及不同时间尺度的漂移特征，改善预测能力	黄海浒苔的短期涌现、扩展和漂移过程	计算机视觉，遥感	不适用	MODIS遥感， Sentinel-1合成孔径雷达	深度神经网络， Vision Transformer	卫星图像	MODIS数据（2008-2024年）和Sentinel-1数据（2015-2024年）	NA	AttFusionViT-UNet	平均交并比（mean IoU）	NA
1490	2026-05-20	Enhancing the accuracy of seawater intrusion vulnerability assessment using a hybrid GALDIT framework in tropical low-lying coastal settings 2026-Jul, Marine pollution bulletin IF:5.3Q1 DOI:10.1016/j.marpolbul.2026.119585 PMID:41861586	研究论文	提出一种混合GALDIT框架（结合CNN-XGBoost）以提升热带低洼沿海地区海水入侵脆弱性评估的准确性	首次将改进的GALDIT模型与混合深度学习技术（CNN用于特征提取、XGBoost用于预测建模）相结合，通过XGBoost的正则化技术减轻过拟合，实现空间分析精度的显著提升	传统GALDIT和改进GALDIT模型均难以捕捉海水入侵的非线性空间复杂性	提高热带低洼沿海地区海水入侵脆弱性评估的准确性	印度奥里萨邦沿海地区的海水入侵脆弱性	机器学习	不适用	NA	CNN、XGBoost	空间数据（土壤介质、井密度、总溶解固体等）	NA	NA	CNN、XGBoost	接收者操作特征曲线、曲线下面积、R值、总溶解固体数据	NA
1491	2026-05-20	Leveraging quantum chemical properties in transfer learning for predicting blood-brain barrier permeability of drugs 2026-Jun, Drug delivery and translational research IF:5.7Q1 DOI:10.1007/s13346-025-02005-5 PMID:41160380	研究论文	探索机器学习、深度学习和迁移学习模型，利用量子化学性质预测药物分子的血脑屏障渗透性，并通过PAMPA-BBB实验验证	首次将量子化学性质（QM9扩展的极化率和偶极矩）融入迁移学习，提升了预测血脑屏障渗透性的性能，且量子化学性质提供的预测价值超越了传统分子描述符和P-糖蛋白抑制基线	NA	开发计算模型快速筛选药物分子的血脑屏障渗透性，以促进中枢神经系统药物开发	药物分子的血脑屏障渗透性预测	机器学习	中枢神经系统疾病	PAMPA-BBB体外实验, 机器学习分类模型	SVM, DNN, D-MPNN, 迁移学习模型	分子结构数据 (2D RDKit和Morgan指纹, QM9量子化学性质)	约8000个化合物（B3DB数据库），18个化合物（EEBL库实验验证）	NA	SVM, DNN, D-MPNN	准确率, ROC-AUC	NA
1492	2026-05-20	De Novo Multi-Mechanism Antimicrobial Peptide Design via Multimodal Deep Learning 2026-May, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany) DOI:10.1002/advs.202515835 PMID:41801219	研究论文	提出了一种基于多模态深度学习的多机制抗菌肽从头设计管道M3-CAD，并构建了QLAPD数据库	首次整合3D结构特征、物种特异性抗菌活性和机制进行抗菌肽的从头设计，提出创新性的3D体素着色方法捕捉氨基酸的细微理化上下文	体内实验验证了抗菌效果且毒副作用有限	利用人工智能驱动抗菌肽发现，实现多机制抗菌肽的从头设计以对抗多重耐药菌	多机制抗菌肽	机器学习	多重耐药菌感染	NA	多模态深度学习模型	序列、结构、抗菌活性数据	12,914个抗菌肽样本	NA	生成模块、回归模块、分类模块	抗菌活性、毒性	NA
1493	2026-05-20	Deep learning-based precision phenotyping of spine curvature identifies novel genetic risk loci for scoliosis in the UK Biobank 2026-Mar-26, NPJ digital medicine IF:12.4Q1 DOI:10.1038/s41746-026-02540-6 PMID:41882318	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
1494	2026-05-20	2D Multimodal Image Collection for Fluorescence Prediction from Transmitted Light Microscopy 2026-Mar-24, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-026-07004-w PMID:41876523	研究论文	介绍一个大规模开放存取数据集Light My Cells Database，包含2,574个采集集和56,984张显微镜2D图像，用于从透射光图像预测荧光	提供了一个多模态、多中心、标准化的大规模显微镜图像数据集，支持机器学习模型从无标记透射光图像预测荧光信号，并遵循REMBI元数据标准	未明确说明研究局限性，但可能面临数据覆盖范围有限、实际应用中的泛化挑战	开发用于从透射光显微镜图像预测荧光的机器学习模型	生物样品，包括细胞核、线粒体、微管蛋白和肌动蛋白等亚细胞结构	计算机视觉, 数字病理学	NA	明场显微镜, 相差显微镜, 微分干涉差显微镜, 荧光显微镜	NA	图像	2,574个采集集，56,984张图像，来自30项独立实验和8个国家成像中心	NA	NA	NA	NA
1495	2026-05-20	A Sensor based turning dataset for data-driven surface roughness estimation 2026-Mar-24, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-026-07061-1 PMID:41876568	研究论文	介绍了一种用于车削过程表面粗糙度估计的传感器数据集，特别是在Inconel-625难加工材料上的应用	提供了针对难加工合金Inconel-625的公开车削传感数据集，包括振动、力和力矩数据，以及表面粗糙度测量结果，便于开发在线估计模型	未提及具体的数据集限制或模型验证结果	为基于机器学习和深度学习的数据驱动表面粗糙度估计提供公开数据集，减少材料浪费并提高加工效率	Inconel-625合金在车削过程中的表面粗糙度与传感器数据的关系	机器学习	不适用	三轴加速度计、测力计、表面粗糙度测试仪	尚未指定具体模型类型	振动信号、力与力矩数据、表面粗糙度测量值	共382,189,197个样本，来自27组数据采集	不适用	不适用	不适用	Kirloskar Turnmaster 40车床用于加工，Mitutoyo表面粗糙度测试仪用于测量
1496	2026-05-20	Detection of Structural Glaucoma Progression with Deep Learning on Serial Optic Disc Photographs 2026-Mar-17, Ophthalmology. Glaucoma DOI:10.1016/j.ogla.2026.03.005 PMID:41856358	研究论文	使用深度学习模型检测基于眼底照片序列的青光眼结构性进展	首次采用孪生卷积神经网络对序列眼底照片进行青光眼进展检测，实现了临床相关精度的自动化分类	未在论文标题和摘要中明确说明局限性	设计有监督深度学习模型以检测青光眼结构性进展	青光眼患者的序列眼底照片	计算机视觉	青光眼	NA	孪生卷积神经网络	图像	1510只眼（916名患者），每只眼至少2年随访并有2对眼底照片	NA	孪生卷积神经网络	AUC, 准确率, 灵敏度, 特异度	NA
1497	2026-05-20	A hybrid deep learning approach integrating CNN and transformer for lung cancer classification using CT scans 2026-Mar-17, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-026-41161-7 PMID:41844829	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
1498	2026-05-20	Elevated Retinal Neovascularization on Widefield Optical Coherence Tomography Angiography Predicts Complications in High-Risk Proliferative Diabetic Retinopathy 2026-Mar, American journal of ophthalmology IF:4.1Q1 DOI:10.1016/j.ajo.2025.12.017 PMID:41453592	研究论文	利用超广角扫频源光学相干断层扫描血管成像衍生的视网膜新生血管参数，预测高风险增殖性糖尿病视网膜病变并发症的发生	首次使用单次超广角SS-OCTA成像结合深度学习分割算法，量化视网膜新生血管的膜面积和血管面积，并依据其与内界膜的轴向空间关系（隆起或附着）进行分层分析，发现隆起性RNV指标能更有效地预测玻璃体积血和牵拉性视网膜脱离等并发症	样本量较小（18只眼），且为单中心前瞻性研究，可能影响结果的普适性；随访中位数291天，长期预后尚需更长时间观察	评估超广角SS-OCTA衍生的RNV指标能否预测高风险PDR患者发生威胁视力的并发症（玻璃体积血或牵拉性视网膜脱离）	临床上分级为高风险增殖性糖尿病视网膜病变的眼部（来自三级医疗中心，随访≥6个月）	计算机视觉	糖尿病视网膜病变	扫频源光学相干断层扫描血管成像	深度学习算法	图像	18只眼（高风险PDR患者），共识别115个RNV病灶	NA	验证的深度学习分割算法（具体结构未明确）	AUC, 灵敏度, 特异度	NA
1499	2026-05-20	Dbert2_LR: A deep learning-based model for predicting cis-regulatory elements in crops 2026-03, Genomics IF:3.4Q2 DOI:10.1016/j.ygeno.2026.111201 PMID:41544987	研究论文	开发了一种名为Dbert2_LR的混合深度学习框架，用于预测作物中的顺式调控元件	首次将预训练基因组基础模型DNABERT-2与并行双向RNN和LSTM网络结合，有效捕获DNA的深层上下文依赖和局部序列模式，并揭示模型决策依赖于已知转录因子结合基序，克服了深度学习的'黑箱'问题	在高度重复的作物基因组（如陆地棉）上性能相对较低（宏平均F1分数仅为0.637），且可能泛化性受限于训练数据覆盖的物种	开发高精度预测作物中顺式调控元件（启动子、增强子和非调控序列）的模型，用于功能基因组注释和分子育种	拟南芥和陆地棉中的顺式调控元件序列	机器学习	NA	DNA测序	深度学习混合模型	DNA序列	未明确提及	PyTorch	DNABERT-2, 双向RNN, LSTM	宏平均F1分数	NA
1500	2025-12-11	The road to bedside: addressing key hurdles for deep learning prognostic models in light-chain cardiac amyloidosis 2026-Feb-27, European heart journal. Cardiovascular Imaging DOI:10.1093/ehjci/jeaf344 PMID:41364678	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA