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	2026-03-22	Integrating molecular generation and fingerprints transferring for single-molecule theranostics targeting endoplasmic reticulum stress 2026-Apr, Journal of advanced research IF:11.4Q1 DOI:10.1016/j.jare.2025.07.042 PMID:40721023	研究论文	本研究提出了一种结合被动与主动靶向机制的AI驱动双靶向策略，用于设计靶向内质网应激的诊疗一体化分子	开发了基于机器学习的分子指纹转移方法用于被动靶向，并设计了基于深度学习的3D分子生成模型PM-1用于主动靶向，通过整合两者实现了新型荧光分子探针的智能设计	NA	设计能够精确靶向并调控内质网应激的多功能诊疗一体化分子	内质网应激关键生物标志物Grp78	机器学习	肿瘤	分子指纹转移、3D分子生成	机器学习、深度学习	分子结构数据	NA	NA	PM-1	Pearson相关系数、IC50	NA
1482	2026-03-22	Prostate MR image segmentation using a multi-stage network approach 2026-Apr, International urology and nephrology IF:1.8Q3 DOI:10.1007/s11255-025-04763-0 PMID:40911178	研究论文	本研究利用深度学习图像分割技术，通过多阶段网络方法对前列腺T2加权MR图像进行分割，以提升前列腺癌的检测和表征能力	提出并比较了三种多阶段分割策略（单阶段、顺序两阶段和端到端两阶段），其中端到端方法通过共享特征表示显著提升了前列腺边界划分的准确性	模型仍需进一步优化，并需评估其在多样化医学影像场景中的泛化能力	提升前列腺癌的诊断准确性和治疗规划效率	前列腺T2加权磁共振图像	数字病理学	前列腺癌	T2加权磁共振成像	深度学习	图像	1151名患者的61,119张T2加权MR图像	NA	MultiResUNet	NA	NA
1483	2026-03-22	The Nuclear Nephrology Artificial Intelligence Ecosystem 2026-Mar, Seminars in nuclear medicine IF:4.6Q1 DOI:10.1053/j.semnuclmed.2025.11.002 PMID:41350144	综述	本文综述了人工智能在核肾脏病学领域的历史发展、当前应用及未来机遇	系统性地描绘了核肾脏病学中的人工智能生态系统，并展望了生成式AI、大语言模型和分割基础模型等新兴技术在该领域的应用潜力	人工智能工具在临床广泛应用前仍需大量开发和验证，且需考虑伦理限制和社会公正问题	探讨人工智能在核肾脏病学领域的应用现状、工具类型及未来发展方向	核肾脏病学中的各类技术和人工智能方法	数字病理学	肾脏疾病	动态肾闪烁显像、平面或单光子发射计算机断层扫描、正电子发射断层扫描	专家系统, 统计机器学习, 前馈神经网络, 卷积神经网络, 大语言模型, 扩散模型, 生成对抗网络, 视觉语言模型	图像	NA	NA	NA	NA	NA
1484	2026-03-22	Deep Learning-Based Virtual Elastin Staining Improves Visceral Pleural Invasion Assessment in Lung Cancer 2026-Mar, Modern pathology : an official journal of the United States and Canadian Academy of Pathology, Inc IF:7.1Q1 DOI:10.1016/j.modpat.2026.100966 PMID:41616975	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的虚拟弹性蛋白染色方法，用于提高非小细胞肺癌中脏层胸膜侵犯的评估准确性	利用同一H&E切片中的固有伊红荧光创建完美配准的高保真地面真值，训练条件生成对抗网络，避免了多切片方法中常见的空间不匹配问题	未明确提及	提高非小细胞肺癌中脏层胸膜侵犯的诊断准确性	非小细胞肺癌的H&E切片	数字病理学	肺癌	H&E染色，虚拟弹性蛋白染色	条件生成对抗网络	图像	多机构验证，具体样本量未明确	NA	条件生成对抗网络	诊断准确性	NA
1485	2026-03-22	Improvements to Casanovo, a Deep Learning De Novo Peptide Sequencer 2026-Feb-06, Journal of proteome research IF:3.8Q1 DOI:10.1021/acs.jproteome.5c00706 PMID:41468557	研究论文	本文介绍了对Casanovo深度学习从头肽段测序器的一系列改进，旨在提升其可解释性、通用性、运行速度及用户体验	改进了预测肽段评分的可解释性，扩展了软件在数据库搜索中的通用性，并提供了工作流程和可视化工具以促进采用	NA	提高Casanovo在质谱和蛋白质组学数据中肽段测序的准确性和易用性	质谱和蛋白质组学数据中的肽段序列	机器学习	NA	质谱, 蛋白质组学	深度学习模型	质谱数据	NA	NA	Casanovo	NA	NA
1486	2026-03-22	Bioinspired spiking architecture enables energy constrained touch encoding 2026-01-28, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-026-68858-7 PMID:41605933	研究论文	本文提出了一种结合光纤布拉格光栅电子皮肤与脉冲神经网络的模块化人工触觉系统，模拟人体体感系统的早期阶段	实现了高达10倍的定位超分辨率，相比现有深度学习方法提升32%的定位精度，并在神经形态芯片上展示了低功耗（亚毫瓦级）和高并行计算能力	未明确说明具体样本量或实验规模，可能受限于硬件实现或实际应用场景的验证范围	为自主系统（如机器人）开发可扩展且能量可持续的触觉感知解决方案，以促进安全人机交互和动态环境操作	人工触觉系统，包括光纤布拉格光栅电子皮肤和脉冲神经网络	机器感知	NA	光纤布拉格光栅传感，脉冲神经网络	SNN	触觉数据	NA	NA	NA	定位精度，超分辨率倍数	神经形态芯片，亚毫瓦级硬连线计算
1487	2026-03-22	Lipid Nanoparticle Database towards structure-function modeling and data-driven design for nucleic acid delivery 2026-01-28, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-026-68818-1 PMID:41605942	研究论文	本文介绍了脂质纳米颗粒数据库（LNPDB）的开发，旨在整合和标准化脂质纳米颗粒的结构与功能数据，以支持数据驱动的核酸递送设计	创建了首个统一的脂质纳米颗粒数据库，标准化了脂质纳米颗粒的特征化，并支持分子动力学模拟和深度学习模型预测	NA	解决脂质纳米颗粒领域数据分散和非标准化的问题，促进脂质纳米颗粒的建模和理性设计	脂质纳米颗粒（LNPs）	机器学习	NA	分子动力学模拟	深度学习模型	结构化数据	19,528个脂质纳米颗粒	NA	NA	NA	NA
1488	2026-03-21	Bioinspired hybrid optimisation and deep belief neural networks for early chronic kidney disease detection: an explainable clinical AI framework 2026-Dec, Renal failure IF:3.0Q1 DOI:10.1080/0886022X.2026.2624917 PMID:41834383	研究论文	本文提出了一种结合混合螺旋搜索策略的二元引力搜索算法与象群优化算法来优化深度信念神经网络，用于慢性肾脏病的早期检测	提出了一种双阶段优化框架（SSS-BGSA-EHO-DBNN），通过非线性螺旋搜索模式增强原始BGSA的探索-利用权衡，并利用EHO优化DBNN参数以提高收敛速度和学习效率	研究仅在UCI CKD数据集上进行评估，样本量有限，且未在更多独立数据集或真实临床环境中验证	开发一个全自动、可解释且计算高效的慢性肾脏病筛查流程	慢性肾脏病（CKD）患者	机器学习	慢性肾脏病	NA	深度信念神经网络（DBNN）	结构化临床数据	UCI CKD数据集（25个属性）	NA	深度信念神经网络	准确率, AUC	NA
1489	2026-03-21	Early Implications for Solid Organ Transplantation With the Use of Artificial Intelligence From a Bibliometric Perspective 2026-Jun, Mayo Clinic proceedings. Digital health DOI:10.1016/j.mcpdig.2026.100340 PMID:41853188	文献计量分析	本文通过文献计量学方法，分析了人工智能在实体器官移植领域（肾脏、肝脏、心脏、肺移植）的应用现状、科学影响及发展趋势	首次从文献计量学角度系统评估了人工智能在实体器官移植领域的全球研究趋势、技术应用热点及合作网络，识别了核心研究主题和领先机构	分析基于已发表的文献，许多人工智能模型仍处于验证阶段，实际临床整合和效果有待进一步证实；文献检索可能受数据库覆盖范围限制	评估人工智能在实体器官移植领域的科学影响、研究演变及全球趋势，以促进该领域的循证研究和跨学科合作	涉及肾脏、肝脏、心脏和肺移植的人工智能相关科学研究文献	机器学习	实体器官移植	机器学习，专家系统，深度学习	NA	临床数据，免疫学数据，组织学数据，影像数据	2384篇出版物（1989-2025年），其中815篇符合纳入标准	NA	NA	NA	NA
1490	2026-03-21	Automated detection and classification of dental trauma in periapical radiographs using deep learning: a study based on the Andreasen classification 2026-May, Oral surgery, oral medicine, oral pathology and oral radiology DOI:10.1016/j.oooo.2025.12.014 PMID:41688271	研究论文	本研究评估了基于YOLOv8的深度学习模型在根据Andreasen分类系统自动识别牙科创伤类型方面的性能	首次将YOLOv8深度学习模型应用于牙科创伤的自动检测与分类，并基于Andreasen分类系统进行标签整合以优化模型性能	初始模型因创伤亚型过多且数据集有限导致整体性能较低，仅在某些亚类（如撕脱伤）表现较好	评估深度学习模型在牙科创伤自动识别与分类中的性能	牙科创伤的X线片图像	计算机视觉	牙科创伤	深度学习	YOLOv8	图像	NA	NA	YOLOv8	灵敏度, 精确度, F1分数	NA
1491	2026-03-21	Fine-scale mapping of Oncomelania hupensis habitats in eastern China using multi-season Sentinel-2 imagery and semi-supervised deep learning 2026-May, Acta tropica IF:2.1Q2 DOI:10.1016/j.actatropica.2026.108044 PMID:41802557	研究论文	本研究开发了一个名为SnailMatch的半监督深度学习框架，结合多季节Sentinel-2影像，用于精细绘制中国东部钉螺（日本血吸虫中间宿主）的栖息地分布图	提出了一个结合多季节遥感影像和半监督深度学习的框架，通过注意力机制融合季节性生态模式，并利用贝叶斯优化集成模型，实现了高精度的钉螺栖息地制图	研究依赖于有限的实地确认数据（229个存在点），且未明确讨论模型在其他地理区域或不同年份的泛化能力	开发一种成本效益高、可解释的方法，以支持针对性的灭螺和植被管理，助力世界卫生组织2030年消除血吸虫病的目标	钉螺（Oncomelania hupensis）的栖息地	计算机视觉	血吸虫病	多季节Sentinel-2遥感影像处理	深度学习, 随机森林	遥感影像, 环境协变量数据	229个实地确认的钉螺存在点, 229个系统采样的缺失点, 5,759个未标记位置	NA	注意力机制的多季节融合模块	准确率, AUC, F1分数	NA
1492	2026-03-21	Single-cell resolution spatial transcriptomic signature of the retrosplenial cortex during memory consolidation 2026-Apr, Molecular psychiatry IF:9.6Q1 DOI:10.1038/s41380-025-03331-3 PMID:41188622	研究论文	本研究利用单细胞分辨率空间转录组学揭示了记忆巩固过程中压后皮质的转录组特征	首次在空间记忆巩固过程中识别压后皮质神经元亚型的转录组特征，并利用深度学习工具揭示学习后细胞类型特异性分子激活模式	研究主要基于小鼠模型，结果在人类中的适用性需进一步验证	探究压后皮质在空间记忆巩固过程中的分子机制	小鼠压后皮质神经元，特别是兴奋性神经元	空间转录组学	阿尔茨海默病及相关痴呆	单细胞分辨率空间转录组学，Xenium空间转录组学，化学遗传学方法	深度学习	空间转录组数据	NA	NA	NA	NA	NA
1493	2026-03-21	Delineating white matter phenotypes of sensori-/psychomotor functioning in large-scale cohorts of healthy individuals and patients with mental disorders across the lifespan (whiteSPAN): rationale and methods of an interdisciplinary bicentric project 2026-Apr, European archives of psychiatry and clinical neuroscience IF:3.5Q2 DOI:10.1007/s00406-025-02138-1 PMID:41288695	研究论文	该项目旨在通过大规模神经影像数据研究感觉/精神运动功能与白质微结构之间的关联，跨越多种精神与神经退行性疾病	整合多中心公开与内部数据集，结合先进计算工具如tractometry、tractomics、规范建模和深度学习，跨诊断边界识别生物驱动的感觉/精神运动生物型	依赖现有数据集的异质性，可能受样本选择和测量方法差异的影响	研究感觉/精神运动功能与白质微结构的关联，以指导精神与神经退行性疾病的精准医疗和生物标志物驱动干预	健康个体和患有焦虑障碍、重度抑郁障碍、精神分裂症谱系障碍、轻度认知障碍和阿尔茨海默病的患者	神经影像学	精神障碍与神经退行性疾病	扩散MRI	深度学习	神经影像数据	超过2,400名健康个体和1,600名患者	NA	NA	NA	NA
1494	2026-03-21	An Artificial Intelligence-Based Prognostic Model for Prediction of Functional Glaucoma Progression From Clinical and Structural Data 2026-Apr, American journal of ophthalmology IF:4.1Q1 DOI:10.1016/j.ajo.2025.12.026 PMID:41483865	研究论文	本研究设计了一个基于深度学习的预后模型，结合临床和结构数据预测青光眼功能进展，并与临床医生进行比较	首次整合基线临床数据、视盘照片和光学相干断层扫描测量，利用预训练的卷积神经网络预测青光眼进展，显著优于临床医生评估	研究为回顾性设计，样本量有限（1599只眼），且验证队列使用不同设备可能影响模型泛化能力	预测青光眼的功能进展，提升疾病诊断和预后评估的准确性	1599只眼（908名患者），包括确诊或疑似青光眼，具有至少5次24-2视野检查和3年以上随访	数字病理学	青光眼	光学相干断层扫描，24-2视野检查，线性回归分析	CNN	图像，临床数据，人口统计数据	1599只眼（908名患者），验证队列291只眼	NA	基于ImageNet预训练的卷积神经网络	AUC，准确率，精确率-召回曲线下面积	NA
1495	2026-03-21	Multi-Task Deep Learning for Sex and Age Estimation from Panoramic Radiographs in a Brazilian Young Population 2026-Apr, International dental journal IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.identj.2025.109381 PMID:41604952	研究论文	本研究提出并评估了一种基于ForensicNet的多任务深度学习框架，用于同时估计巴西5-15岁年轻人群的全景X光片的实际年龄和性别分类	提出了一种基于EfficientNet-B3的多任务深度学习模型，结合了卷积块注意力模块（CBAM）和加权多任务损失函数，在年龄估计和性别分类任务中均优于基准模型	研究仅针对巴西5-15岁年轻人群，样本量有限（2200张全景X光片），可能限制了模型的泛化能力	开发一个自动化框架，用于从全景X光片中准确估计年龄和分类性别，以应用于法医和临床环境	巴西5-15岁年轻人群的全景X光片	计算机视觉	NA	全景X光成像	CNN	图像	2200张高分辨率全景X光片，按年龄和性别平衡	NA	EfficientNet-B3, ForensicNet	平均绝对误差, 决定系数, 准确率, AUC	NA
1496	2026-03-21	Deep Learning-based Monoenergetic Imaging for Calcified Coronary Stenosis Assessment at Energy-integrating Detector CT 2026-Apr, Radiology. Cardiothoracic imaging DOI:10.1148/ryct.250230 PMID:41854396	研究论文	本研究开发并评估了一种基于深度学习的单能成像框架，用于从传统能量积分探测器CT生成虚拟单能图像，旨在减少伪影并改善重度钙化斑块的冠状动脉CT血管造影狭窄评估	提出了名为DIAMOND的深度学习框架，首次实现了从单能量能量积分探测器CT生成高千电子伏特虚拟单能图像，无需硬件升级即可达到与光子计数探测器CT相当的成像效果	研究样本量相对较小（23名参与者），且主要针对重度钙化斑块，未涵盖其他类型的冠状动脉病变	开发一种深度学习方法来改善冠状动脉CT血管造影中重度钙化斑块的狭窄评估	冠状动脉重度钙化斑块	医学影像分析	心血管疾病	CT血管造影，虚拟单能成像	深度学习	CT图像	回顾性数据集包含10次CT检查，前瞻性数据集包含23名参与者（平均年龄69岁，18名男性）	NA	简化U-Net	直径狭窄百分比，Bland-Altman分析，狭窄严重程度分类变化	标准图形处理单元
1497	2026-03-21	Deep learning-empowered SERS: deciphering the multidimensional information code of complex biological samples 2026-Mar-19, Analytical methods : advancing methods and applications IF:2.7Q1 DOI:10.1039/d6ay00224b PMID:41854202	综述	本文综述了深度学习与表面增强拉曼光谱技术相结合的最新进展、挑战与未来展望	将深度学习与SERS技术深度融合，为处理复杂生物样本的多维信息提供新视角，并推动该技术向更高级阶段发展	NA	总结深度学习在SERS技术中的应用进展，并探讨其未来发展方向	表面增强拉曼光谱技术及其在生物医学、环境保护、食品安全等领域的应用	机器学习	NA	表面增强拉曼光谱	深度学习	光谱数据	NA	NA	NA	NA	NA
1498	2026-03-21	ProCausal-WS: Weakly Supervised Causal Representation Learning Driven Interpretable Prostate Cancer Diagnosis 2026-Mar-19, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2026.3675771 PMID:41855066	研究论文	提出了一种名为ProCausal-WS的弱监督因果表示学习框架，用于可解释的前列腺癌诊断	同时解决了现有线性因果模型无法处理非线性依赖关系以及深度学习方法需要大量专家标注且缺乏反事实推理机制的问题，通过可逆流因果编码器、外源性临床干预模块和弱监督对齐机制三个相互关联的组件实现	仅使用了TCGA-PRAD和PANDA两个数据集进行验证，且仅针对前列腺癌诊断	开发一个弱监督因果表示学习框架，用于前列腺癌的可解释诊断	前列腺癌诊断	数字病理学	前列腺癌	NA	因果表示学习, 可逆流模型, 对比学习	多模态数据（影像、基因组、临床变量）	TCGA-PRAD数据集和PANDA数据集	NA	可逆流因果编码器, 动态门控结构, 投影头	临床因果概念识别准确率, 干预均方误差, AUROC, 生物合理性评分	NA
1499	2026-03-21	BWS-Net: An Optimal Deep Learning Architecture for the Anterior Bladder Wall Segmentation using Ultrasound Imaging 2026-Mar-19, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2026.3675965 PMID:41855067	研究论文	本文提出了一种名为BWS-Net的新型深度学习网络，用于从超声图像中精确分割膀胱前壁	提出了一种结合蓝图可分离卷积层和自适应注意力跳跃连接的编码器-解码器结构，在提升分割性能的同时显著降低了计算复杂度	现有深度学习方法的临床验证有限，本研究也未明确说明其临床验证的广泛性	开发一种用于膀胱前壁超声图像自动分割的精确且高效的方法，以支持无创膀胱功能评估	膀胱前壁的超声图像	计算机视觉	泌尿系统疾病	超声成像	CNN	图像	从64名患者中获取的8592张不同图像	NA	编码器-解码器结构，包含蓝图可分离卷积层和自适应注意力跳跃连接	Dice分数，敏感性，均方根误差	NA
1500	2026-03-21	The visual nature of social interaction and its impact on overall mood judgments 2026-Mar-19, Cognition & emotion IF:2.6Q2 DOI:10.1080/02699931.2026.2644244 PMID:41855466	研究论文	本研究探讨了社交互动中的视觉线索如何影响人们对人群整体情绪的快速判断	首次系统性地研究了社交互动及其视觉线索在自然场景中对人群整体情绪判断的影响	研究仅基于静态照片，未考虑动态或真实环境中的社交互动	探究社交互动的视觉性质及其在评估人群情绪中的作用	自然照片中的人群（超过五人），包括互动与非互动场景	计算机视觉	NA	深度学习算法	深度学习	图像	NA	NA	NA	情绪强度估计	NA