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
201	2026-06-09	YORU: Animal behavior detection with object-based approach for real-time closed-loop feedback 2026-Feb-13, Science advances IF:11.7Q1 DOI:10.1126/sciadv.adw2109 PMID:41671367	研究论文	提出YORU方法，利用目标检测深度学习算法直接识别动物行为对象，实现实时闭环反馈	将行为直接作为“行为对象”进行检测，无需姿态估计，支持多物种社交行为实时分析	未提及具体局限性	开发一种替代传统姿态估计的行为检测方法，实现实时闭环反馈	多种动物的社交行为	计算机视觉	NA	目标检测	目标检测网络	图像	NA	NA	NA	NA	NA
202	2026-06-09	Large-Scale Histological Image Dataset with Metadata for Colorectal Cancer Microenvironment 2026-Feb-12, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-026-06675-9 PMID:41673045	研究论文	介绍了一个用于结直肠癌微环境研究的大规模组织学图像数据集HMU-CRC-Hist550K，包含55万张标注图像块，并展示了其在组织分割任务中的基准测试结果	提供了首个大规模、高质量且全面标注的结直肠癌组织学图像数据集，涵盖八种不同的肿瘤微环境组织类别，弥补了该领域数据不足的空白	未公开讨论数据集的潜在偏差或模型泛化的局限性	为结直肠癌微环境分析、AI辅助诊断、分子亚型推断和个体化治疗规划提供基础资源	结直肠癌肿瘤微环境中的组织成分	数字病理学	结直肠癌	NA	深度学习模型	组织学图像	500张全切片图像，55万张标注图像块	NA	未具体说明，但涉及三个深度学习模型	分割任务相关指标（如准确率、Dice系数等，但未明确列出）	NA
203	2026-06-09	Multimodal MRI reveals hypothalamic structural-functional alterations associated with bone mineral density loss in postmenopausal women 2026-Feb-12, Brain imaging and behavior IF:2.4Q2 DOI:10.1007/s11682-026-01077-2 PMID:41673184	研究论文	利用多模态磁共振成像揭示绝经后女性下丘脑亚区结构与功能改变与骨密度下降的关系	首次使用深度学习分割下丘脑亚区并结合多模态磁共振成像探索绝经后骨质疏松中下丘脑亚区结构与功能改变	样本量较小，白质束微结构和形状改变由于多重比较应视为探索性发现	探究绝经后女性下丘脑亚区结构和功能改变与骨密度下降的关系	绝经后女性（包括骨质疏松、骨量减少及健康对照组）	计算机视觉, 机器学习	骨质疏松	磁共振成像	深度学习分割模型	图像	54名绝经后女性（18名骨质疏松，18名骨量减少，18名健康对照）	NA	深度学习分割网络	簇级FWE校正p值, 皮尔逊相关系数	NA
204	2026-06-09	Automatic classification of kidney stone components based on smartphone microscopy and the GoogLeNet model 2026-Feb-12, BMC urology IF:1.7Q3 DOI:10.1186/s12894-026-02080-x PMID:41673817	研究论文	通过智能手机显微镜和GoogLeNet模型自动分类肾结石成分	首次将智能手机显微成像与GoogLeNet深度学习模型结合用于肾结石成分自动分类，实现对四种结石类型的快速、准确且低成本的识别	样本量较小（140例），结石类型分布不均衡（碳酸磷灰石仅26例，六水磷酸镁铵仅16例），且仅用一种智能手机和显微镜设备，可能影响泛化能力	开发基于智能手机显微成像与深度学习的自动化尿路结石成分分类系统，实现快速、准确且低成本的结石分析	四种肾结石成分：草酸钙（66例）、尿酸（32例）、碳酸磷灰石（26例）和六水磷酸镁铵（16例）	计算机视觉	肾结石	智能手机显微成像（TIPSCOPE）	GoogLeNet	显微图像	140例肾结石样本，840张图像	PyTorch	GoogLeNet	准确率，F1分数，精确率，召回率	NA
205	2026-06-09	Drone-based geospatial prediction modeling identifies Fasciola hepatica infection risk in the Cusco Highlands of Peru 2026-Feb-12, Infectious diseases of poverty IF:4.8Q1 DOI:10.1186/s40249-026-01420-1 PMID:41673907	研究论文	利用无人机获取的环境指数构建预测模型，识别秘鲁库斯科高地人类和绵羊的肝片吸虫感染风险	首次将无人机高分辨率多光谱和热成像数据与机器学习模型相结合，在安第斯农村社区实现肝片吸虫感染的精细尺度风险预测	单一社区横断面研究，样本量有限，模型泛化性需进一步验证	利用无人机衍生的环境指数开发人类和绵羊肝片吸虫感染的预测模型	秘鲁库斯科Huayllapata社区的人类和绵羊	机器学习	肝片吸虫病	无人机遥感（多光谱和热成像）	逻辑回归、随机森林、XGBoost、深度学习	空间分布数据、环境指数、人口学和社会经济数据	Huayllapata社区的家庭和绵羊	NA	逻辑回归、随机森林、XGBoost、深度学习	准确率、敏感度、特异度	NA
206	2026-06-09	Polysomnography Dataset for Sleep Analysis in Ischemic Stroke Patients 2026-Feb-11, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-026-06747-w PMID:41673037	研究论文	本文介绍了一个用于缺血性中风患者睡眠分析的多导睡眠图数据集（iSLEEPS），该数据集包含100份夜间记录，并附有专家标注	首个亚洲且规模最大的中风专用睡眠数据库，填补了中风睡眠数据缺乏的关键空白	未明确提及其他限制	提供中风专用睡眠数据库，支持对中风后睡眠障碍的全面分析	缺血性中风患者中睡眠呼吸障碍与神经恢复的关系	机器学习	缺血性中风	多导睡眠图	长短期记忆网络, Transformer, 卷积神经网络	多导睡眠图记录	100份夜间多导睡眠图记录	NA	长短期记忆网络, Transformer, 卷积神经网络	准确率	NA
207	2026-06-09	A two-stage deep learning framework for kidney disease detection using modified specular-free imaging and EfficientNetB2 2026-Feb-11, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-04606-z PMID:41673036	研究论文	提出一种两阶段深度学习框架，结合改进的无镜面反射成像技术与EfficientNetB2模型，提升肾脏疾病检测准确率	提出改进的无镜面反射（MSF）技术增强肾脏图像质量，并与EfficientNet-B2分类模型结合，实现98.27%的高准确率	未明确提及限制	提高肾脏病理检测的准确性	肾脏图像	计算机视觉	肾脏疾病	改进的无镜面反射成像	EfficientNet-B2	图像	未明确提及	NA	EfficientNet-B2	准确率（98.27%）	NA
208	2026-06-09	Automated cone photoreceptor detection using synthetic data and deep learning in confocal adaptive optics scanning laser ophthalmoscope images 2026-Feb-11, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-026-39570-9 PMID:41673253	研究论文	利用合成数据和深度学习在自适应光学扫描激光检眼镜图像中自动检测视锥细胞	利用合成数据减少对大量标注真实数据的需求，结合少量真实数据训练U-Net模型，在独立数据集上展示泛化能力	NA	开发自动化视锥细胞检测方法，替代主观且耗时的手动标注，实现大规模定量分析	活体人眼视锥细胞镶嵌图像	数字病理学	视网膜疾病	自适应光学扫描激光检眼镜成像	U-Net	图像	大量合成AOSLO图像和较小真实AOSLO图像（密尔沃基数据集），以及独立牛津数据集	PyTorch	U-Net	Dice系数	NA
209	2026-06-09	Deep learning-based detection of retinal detachment with vitreous hemorrhage in ocular ultrasound images 2026-Feb-11, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-026-38272-6 PMID:41673252	研究论文	基于深度学习的眼部超声图像中视网膜脱离伴玻璃体出血的检测方法	将YOLOv5架构应用于眼部超声图像，并结合图像增强技术（如反锐化掩模）提高检测准确率	仅使用特定数据集（2188张训练图像和1042张验证图像），可能缺乏泛化性	开发深度学习算法辅助检测眼底遮挡型玻璃体出血中的视网膜脱离	B超超声图像中的视网膜脱离和玻璃体出血	计算机视觉	视网膜脱离，玻璃体出血	眼部超声成像	卷积神经网络（CNN）	图像	3230张超声图像（2188训练，1042验证）	NA	YOLOv5	准确率	NA
210	2026-06-09	Interpretable machine learning rationalizes carbonic anhydrase inhibition via conformal and counterfactual prediction 2026-Feb-11, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-026-39771-2 PMID:41673458	研究论文	提出一个可解释的机器学习框架，用于预测人碳酸酐酶亚型II、IX和XII的抑制活性，并结合一致性预测和反事实解释以指导选择性抑制剂设计	将一致性预测用于不确定性量化与反事实解释用于分子可解释性相结合，形成统一框架，并通过严格数据筛选和系统基准测试证明支持向量机结合扩展连接指纹优于复杂模型	未提及在多中心或更大规模数据上的验证，且模型依赖于现有实验数据质量，可能对新型抑制剂结构适用性有限	开发可解释的机器学习方法以实现对hCA亚型II、IX和XII的选择性抑制预测，指导抗癌抑制剂设计	人碳酸酐酶亚型II、IX和XII的抑制剂活性数据	机器学习	癌症（抗癌靶点相关）	机器学习建模，分子指纹分析，一致性预测，反事实解释	支持向量机，深度学习模型（如神经网络）	分子结构数据（扩展连接指纹）及对应的活性标签	未明确提及样本数量，但经过严格数据筛选和系统基准测试	Scikit-learn	支持向量机，多层感知机或其他深度学习架构	准确性、精确率、召回率、F1分数、AUC等	未提及具体GPU或云平台，但涉及标准计算环境
211	2026-06-09	How does a deep neural network look at lexical stress in English words? 2026-Feb-01, The Journal of the Acoustical Society of America IF:2.1Q1 DOI:10.1121/10.0042429 PMID:41670352	研究论文	本研究探讨深度神经网络如何从英语双音节词的频谱表示中预测词汇重音位置，并利用层级相关传播技术解释模型决策	首次将层级相关传播用于分析神经网络对英语词汇重音的感知机制，并提出了特征特定相关性分析方法，揭示了模型依赖于自然语音中分布式的重音线索	研究仅关注双音节词，未涉及多音节词或更复杂的重音模式；数据集缺乏最小重音对可能导致模型偏向特定特征	解释深度神经网络在预测英语词汇重音时的决策依据，探索其能否捕捉自然语音中的分布式重音线索	英语双音节词的重音位置预测，包括无最小重音对词和最小重音对词	自然语言处理	NA	频谱分析	卷积神经网络（CNN）	语音频谱图	从朗读和自发言语中自动构建的英语双音节词数据集，具体数量未明确说明	NA	多种卷积神经网络架构	准确率	NA
212	2026-06-09	The Transformative Impact of Deep Learning and Artificial Intelligence on Parasitic Disease Diagnosis 2026-Feb-01, Clinical laboratory IF:0.7Q4 DOI:10.7754/Clin.Lab.2025.250543 PMID:41670505	评论	本文综述了深度学习与人工智能在寄生虫病诊断中的应用，重点讨论了卷积神经网络和机器学习在检测疟疾、利什曼病和血吸虫病中的潜力与挑战	系统分析了AI与便携式诊断设备结合在资源受限地区的应用前景，指出了数据异质性和算法偏差对诊断公平性的影响	缺乏具体的实验验证和量化性能对比，讨论基于现有文献而非新数据	评估深度学习与人工智能在寄生虫病诊断中的变革性影响及实施挑战	疟疾、利什曼病和血吸虫病的诊断方法	机器学习	寄生虫病	NA	卷积神经网络、机器学习	临床样本、影像数据、流行病学数据	NA	NA	卷积神经网络	敏感性、特异性	NA
213	2026-06-08	Rapid and interpretable protein contact map prediction using a pattern-matching strategy 2026-Feb-20, Physical biology IF:2.0Q3 DOI:10.1088/1478-3975/ae443c PMID:41666568	研究论文	提出一种基于模板的模式匹配方法，通过识别同源实验结构中的保守结构基序来预测蛋白质接触图，无需深度学习或大量同源序列	首次将模式匹配策略应用于蛋白质接触图预测，仅需少量结构模板（50-500个）即可在标准硬件上快速完成预测，兼顾效率与可解释性	依赖已有实验结构作为模板，对全新折叠类型或无同源结构的蛋白质预测能力有限	开发一种计算高效且可解释的蛋白质接触图预测方法，以替代深度学习和共进化方法	蛋白质接触图预测方法	机器学习	未明确提及	结构模式匹配	模式匹配模型	蛋白质序列与结构数据	25个蛋白质结构域（验证集）和7599条低注释序列（测试集）	NA	模式匹配框架	相关系数、准确率、接触覆盖率、平均F1分数	标准硬件（无需GPU或高性能计算集群）
214	2026-06-08	Temporal fusion transformer-based forecasting of COVID-19 infection trends using environmental indicators 2026-Feb-15, Journal of hazardous materials IF:12.2Q1 DOI:10.1016/j.jhazmat.2026.141381 PMID:41653747	研究论文	基于时间融合转换器利用环境指标预测COVID-19感染趋势	结合废水质量、空气质量和天气条件等多维环境变量进行预测，并采用间接估计方法（基于病例数比例变化）提升预测准确性	测试数据集中病例数被低估，直接预测不可靠；研究局限于单一地区（区级）和单一疾病（COVID-19）	开发并评估基于时间融合转换器的多元时间序列预测模型，以环境指标预测COVID-19病例动态	2020年2月至2022年5月期间的区级COVID-19确诊病例数据及环境变量（废水质量、空气质量、天气条件）	机器学习	传染病	时间序列预测	时间融合转换器	时间序列数据	区级数据，时间跨度约2年4个月	NA	时间融合转换器	R值	NA
215	2026-06-08	Truth-based physics informed estimation of material composition in spectral CT in terms of density and effective atomic number 2026-Feb-13, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/ae4284 PMID:41643313	研究论文	开发并验证一种基于物理信息的深度学习模型，用于从光谱CT图像中分解出密度和有效原子序数图	将物理信息正则化损失融入生成对抗网络训练，以提升材料分解的精度，并使用验证过的模拟数据训练模型，弥补了深度学习缺乏物理原理和真实数据的局限性	临床数据样本量较小，限制了结果的泛化能力	实现光谱CT图像中密度和有效原子序数图的材料分解，并评估其临床实用性	光谱CT图像中的密度和有效原子序数图	计算机视觉	肝脏病变	光谱CT	生成对抗网络	图像	32个人类模型的模拟腹部PCCT扫描用于训练，16个计算体模和6个临床病例用于验证，30张图像切片用于读者研究	NA	生成对抗网络	NRMSE, SSIM, PSNR, RMSE, 显著度评分	NA
216	2026-06-08	A lightweight depthwise separable convolution and channel attention based GRU network for multichannel EEG seizure detection 2026-Feb-11, Biomedical physics & engineering express IF:1.3Q3 DOI:10.1088/2057-1976/ae4106 PMID:41632979	研究论文	提出一种轻量级端到端注意力深度学习网络，用于从原始多通道脑电图信号中自动检测癫痫发作	采用残差深度可分离卷积块与通道注意力机制结合门控循环单元，实现高效空间特征提取和时间依赖建模，同时保持低计算复杂度	NA	开发快速、准确且非侵入性的癫痫发作检测框架，改善癫痫诊断和管理	多通道脑电图信号中的癫痫发作检测	机器学习	癫痫	NA	卷积神经网络与门控循环单元混合模型	脑电图信号	CHB-MIT数据集，采用留一病人交叉验证方法	NA	残差深度可分离卷积块、通道注意力机制、门控循环单元	准确率、精确率、灵敏度、特异性、F1分数	NA
217	2026-06-08	Expert-level probabilistic breathing event detector informs phenotyping of sleep apnea 2026-Feb-09, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-026-69163-z PMID:41663368	研究论文	开发了一个专家级别的概率性呼吸事件检测器，用于睡眠呼吸暂停的表型分析	提出了端到端深度学习架构训练的自动呼吸事件检测器，能够输出概率性结果（“apnotyping”），从而揭示睡眠呼吸暂停的病因，并比传统指数更紧密地与关键睡眠呼吸暂停特征相关	未提及明确限制	开发自动分类阻塞性呼吸暂停、中枢性呼吸暂停、低通气和孤立呼吸事件的方法，以提升诊断准确性和支持个性化治疗	来自六个队列的5456次多导睡眠图用于训练，1099次用于测试	机器学习	睡眠呼吸暂停	NA	深度学习	多导睡眠图信号	训练集5456次多导睡眠图，测试集1099次多导睡眠图	NA	端到端深度学习架构	F1分数，相关系数	NA
218	2026-06-08	Design and rationale of the artifiCiAl intelligence Model for Evaluating the surgical techniques of caRdiAc surgeons (CAMERA): a cohort study 2026-Feb-06, BMJ open IF:2.4Q1 DOI:10.1136/bmjopen-2025-106359 PMID:41651534	研究论文	开发并验证基于人工智能的框架，利用真实手术视频自动评估冠状动脉搭桥手术的技术技能	首次将AI驱动的技能评估应用于高风险心脏手术（CABG），采用混合AI管道结合视觉印象和工具轨迹准确性进行评分	单中心前瞻性观察研究，样本来源单一，可能限制泛化性	建立并验证基于真实手术视频的CABG手术技能自动评估AI框架	接受择期CABG的成年患者及其完整术中视频数据	计算机视觉	心血管疾病	手术视频分析	混合AI模型	手术视频	单中心，具体样本数量待定	NA	NA	组内相关系数、一致性分析、工具轨迹分析、相关性分析	NA
219	2026-06-08	EgyPLI: A Real-life Annotated Image Dataset for Egyptian Plant Leaf Identification 2026-Feb-06, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-025-06539-8 PMID:41651848	研究论文	介绍埃及植物叶片图像数据集EgyPLI，用于支持自动植物识别研究	首个在埃及本地收集的综合性植物叶片图像数据集，包含真实农业环境下的自然噪声和变化，弥补了当地代表性数据集的缺失	未明确说明限制	提供地理多样性的数据集，支持开发通用化自动植物识别模型	八种广泛种植的植物叶片：苹果、浆果、无花果、番石榴、橙子、李子、柿子、番茄，包括健康叶片和病害叶片	计算机视觉	植物病害	NA	CNN	图像	3588张叶片图像	PyTorch	ResNet50, VGG16, 自定义CNN	准确率	NA
220	2026-06-08	Explainable and physics-informed machine learning for seasonal water quality prediction in the monsoon-driven Padma River Basin, Bangladesh 2026-Feb-05, Environmental geochemistry and health IF:3.2Q2 DOI:10.1007/s10653-026-03031-z PMID:41642410	research paper	开发首个结合机器学习、深度学习和物理信息神经网络的集成可解释人工智能框架，预测孟加拉国帕德玛河流域的季节性水质动态	首次将可解释人工智能与物理信息神经网络相结合，实现季节性水质预测、解释和空间特征化，并在采样有限条件下通过PINN数据增强提高模型泛化能力	样本量仅44个地表水样，可能限制模型在不同流域的泛化能力；季节性因素主导而空间变异性较弱，需更多数据验证	开发可解释且具有物理信息的机器学习框架，预测季风驱动流域的季节性水质动态，提升预测可靠性和决策相关性	孟加拉国帕德玛河流域的冬季和季风季节地表水样	machine learning	NA	NGS	Deep Neural Networks, Ridge Regression, Voting Ensemble, Physics-Informed Neural Networks	数值型水质指标数据（pH、DO、NO等）	44个地表水样（冬季和季风季节）	NA	Deep Neural Networks, Ridge Regression, Voting Ensemble, Physics-Informed Neural Networks	相关系数R, 均方根误差RMSE	NA