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
1	2026-01-06	Functional near-infrared spectroscopy-based computer-aided diagnosis of major depressive disorder using explainable artificial intelligence: Comparison with conventional machine learning 2026-Mar-15, Journal of affective disorders IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.jad.2025.120985 PMID:41422962	研究论文	本研究开发了一种基于可解释人工智能的功能性近红外光谱计算机辅助诊断模型，用于识别重度抑郁症患者与健康对照者之间的脑半球间不对称性差异	首次将可解释人工智能技术（如层相关传播）应用于功能性近红外光谱数据，以可视化深度学习模型的决策过程，并揭示重度抑郁症患者脑功能不对称性的关键特征	样本量相对较小（共116名参与者），且仅基于单一言语流畅性任务的数据，可能限制了模型的泛化能力	开发并验证一种基于功能性近红外光谱和可解释人工智能的重度抑郁症计算机辅助诊断方法	48名重度抑郁症患者和68名健康对照者	机器学习	重度抑郁症	功能性近红外光谱	CNN	光谱数据	116名参与者（48名患者，68名健康对照）	NA	卷积神经网络	准确率, 灵敏度, 特异性	NA
2	2026-01-06	Reply to comment on impact of deep learning on CT-based organ-at-risk delineation for flank irradiation in paediatric renal tumours: A SIOP-RTSG radiotherapy committee 2026-Mar, Clinical and translational radiation oncology IF:2.7Q2 DOI:10.1016/j.ctro.2025.101087 PMID:41487396	评论回复	本文是对Saad等人评论的回复，澄清了关于深度学习在儿童肾肿瘤侧腹放疗中CT自动轮廓勾画研究的方法学和临床方面	通过回复评论，澄清了原始研究中的关键方法学细节，包括注释协议、偏差处理以及研究设计的临床相关性	研究在受控的研讨会环境中进行，未能完全反映真实世界的临床工作流程	澄清和辩护原始研究中关于深度学习在儿童肾肿瘤放疗中器官风险自动轮廓勾画的影响评估	儿童肾肿瘤患者侧腹放疗中的器官风险轮廓勾画	数字病理学	肾肿瘤	CT成像	深度学习	CT图像	NA	NA	NA	几何评估	NA
3	2026-01-04	Applications of artificial intelligence-based conversational agents in healthcare: A systematic umbrella review 2026-Mar-01, International journal of medical informatics IF:3.7Q2 DOI:10.1016/j.ijmedinf.2025.106204 PMID:41337874	综述	本文对人工智能对话代理在医疗保健领域的应用进行了系统性的伞状综述	首次对AI对话代理在医疗保健领域的应用进行全面、系统的伞状综述，综合了多种医疗功能和健康相关结果	难以对当前AI对话代理在医疗保健领域的整体有效性得出明确结论，且存在研究领域不平衡的问题	全面概述AI对话代理在医疗保健领域的当前应用及其相关的健康结果	AI对话代理在医疗保健领域的应用	自然语言处理	NA	深度学习	NA	文本	44篇综述文章	NA	NA	NA	NA
4	2026-01-04	Classification prediction of drug target binding affinity based on the MolrProtTrans model 2026-Mar, Analytical biochemistry IF:2.6Q2 DOI:10.1016/j.ab.2025.116029 PMID:41352674	研究论文	本研究提出了一种基于MolrProtTrans模型的药物靶点结合亲和力分类预测方法，通过整合分子和蛋白质信息，提高了预测准确性	结合Molr和ProtTrans网络进行特征提取，并引入转置注意力机制与三重损失自监督学习方法，以改进传统模型在蛋白质特征忽略和GPCR数据集标签反转任务上的性能	未明确说明模型在其他类型数据集上的泛化能力或计算效率的具体限制	预测药物与靶点之间的结合亲和力，以推进虚拟药物筛选和药物发现	小分子药物和蛋白质靶点，特别是G蛋白偶联受体（GPCR）数据集和人类靶点数据集	机器学习	NA	深度学习	Transformer	分子和蛋白质特征数据	NA	NA	MolrProtTrans, TransformerCPI	AUC	NA
5	2026-01-04	Predictive modeling of hospital emergency department demand using artificial intelligence: A systematic review 2026-Mar-01, International journal of medical informatics IF:3.7Q2 DOI:10.1016/j.ijmedinf.2025.106215 PMID:41401760	系统综述	本文系统综述了利用人工智能（特别是机器学习和深度学习）预测医院急诊科需求的研究，重点关注算法、变量、验证策略及局限性	系统比较了传统时间序列模型与AI模型在急诊需求预测中的性能，并强调了整合外部变量（如天气、空气质量）对提升预测准确性的重要性，同时指出当前研究在外部验证和可解释性方面的不足	纳入研究数量有限（仅11项），缺乏外部验证，可解释性AI方法应用较少，且排除了专注于COVID-19的研究，可能影响结论的全面性	系统回顾医院急诊科需求预测的预测模型，评估算法、变量、验证策略及疫情前后的发展局限	医院急诊科的患者到达预测模型	机器学习	NA	NA	ARIMA, SARIMA, XGBoost, Random Forest, LSTM, CNN	时间序列数据，可能包括患者到达记录、天气、空气质量、日历事件等	NA	NA	NA	平均绝对误差（MAE）, 均方根误差（RMSE）, 平均绝对百分比误差（MAPE）	NA
6	2026-01-04	Spectral anomaly detection in physiological time-series data: A systematic review 2026-Mar-01, International journal of medical informatics IF:3.7Q2 DOI:10.1016/j.ijmedinf.2025.106212 PMID:41411902	系统综述	本文系统综述了机器学习（包括深度学习）在生理时间序列数据（ECG和EEG频谱）中异常检测的应用方法、结果及最佳实践	首次系统比较了无监督方法（如变分自编码器、生成对抗网络、扩散模型、Transformer）与经典模型在生理频谱异常检测中的性能，并指出无监督Transformer模型在无需标注数据集的情况下取得了最优结果	综述仅纳入了AUC、准确率或F1分数高于0.95的研究，可能忽略了性能略低但方法新颖或有其他优势的研究	系统评估机器学习在生理时间序列频谱数据中自动异常检测的方法与效果，并为该领域提供最佳方法建议	ECG（心电图）和EEG（脑电图）的频谱数据	健康信息学	心血管疾病	NA	变分自编码器, 生成对抗网络, 扩散模型, Transformer, 孤立森林, 支持向量数据描述	时间序列数据（频谱数据）	NA	NA	NA	AUC, 准确率, F1分数	NA
7	2026-01-01	Denoising Low-Power CEST Imaging Using a Deep Learning Approach With a Dual-Power Feature Preparation Strategy 2026-Mar, Magnetic resonance in medicine IF:3.0Q2 DOI:10.1002/mrm.70124 PMID:41082398	研究论文	本研究提出了一种基于深度学习的双功率特征准备策略，用于去噪低功率化学交换饱和转移成像的Z谱	利用高饱和功率的高对比度噪声比和低饱和功率的增强峰分辨率，通过双功率特征准备策略结合自编码器进行去噪	方法在模拟和BSA体模数据上验证，但实际生物组织中的复杂环境可能影响性能	开发一种深度学习方法来去噪低功率CEST Z谱，以提高图像质量和CEST效应的量化	模拟CEST数据、BSA体模、大鼠大脑和腿部肌肉的测量数据	医学影像处理	NA	化学交换饱和转移成像	自编码器	Z谱图像	模拟数据、BSA体模数据、大鼠大脑和腿部肌肉数据	NA	自编码器	峰值信噪比	NA
8	2026-01-01	Multi-Frame Image Registration for Automated Ventricular Function Assessment in Single Breath-Hold Cine MRI Using Limited Labels 2026-Mar, Magnetic resonance in medicine IF:3.0Q2 DOI:10.1002/mrm.70137 PMID:41108653	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的自动化框架，用于从高度加速的磁共振图像中评估心脏心室功能	提出了一种将图像配准、运动补偿重建和分割集成在协同循环中的多任务深度学习框架，可在有限标注下实现稳健的心室功能分析	评估仅在内部数据集上进行，未在公开数据集或更大规模队列中验证	开发操作者独立的自动化心脏心室功能评估框架	健康受试者和心血管疾病患者的心脏磁共振图像	医学图像分析	心血管疾病	单次屏气电影磁共振成像	深度学习	磁共振图像	内部数据集（健康与心血管疾病受试者）	NA	NA	Dice相似系数, 射血分数相关性, 径向和圆周应变	NA
9	2025-12-30	Real-Time Phase-Contrast Cardiovascular MRI Using a Deep Learning Reconstruction Network With Combined Dictionary Learning and CNN 2026-Mar, Magnetic resonance in medicine IF:3.0Q2 DOI:10.1002/mrm.70142 PMID:41108209	研究论文	本研究开发了一种结合字典学习和CNN的深度学习重建网络DLCNet，用于实现低延迟的实时相位对比心血管MRI成像	提出了一种名为DLCNet的新型深度学习重建网络，该网络结合了字典学习和CNN，能够同时捕获空间和时间特征，用于实时相位对比心血管MRI成像	研究仅使用了15名正常受试者的数据集进行训练和测试，样本量较小，且未在患者群体中进行验证	开发低延迟的实时相位对比心血管MRI成像技术	心血管系统，特别是升主动脉的血流测量	医学影像分析	心血管疾病	相位对比心血管MRI，金角径向序列	CNN	MRI图像	15名正常受试者	NA	DLCNet（结合字典学习和CNN的深度学习重建网络）	图像重建质量，血流测量准确性，成像速度（14.6帧/秒），图像显示延迟（<60毫秒）	Gadgetron平台，扫描仪
10	2025-12-30	Solution to data imbalance and complex interactions in traffic conflict modeling: a hypergraph and generative AI approach 2026-Mar, Accident; analysis and prevention DOI:10.1016/j.aap.2025.108338 PMID:41365277	研究论文	本研究提出了一种结合超图和生成式AI的方法，以解决交通冲突建模中的数据不平衡和复杂交互问题	采用增强的二维碰撞时间（2D-TTC）指标结合车辆交互关系来预测多种模式的交通冲突，并利用带自注意力层的生成对抗网络（GAN）改进过采样方法，显著提升了模型性能	未明确说明模型在极端或未见过交通场景中的泛化能力，以及计算资源需求可能较高	解决交通冲突建模中数据不平衡和复杂动态交互的挑战，提升模型预测准确性和实用性	交通冲突事件，包括冲突和非冲突样本，涉及车辆速度、车辆数量、交通流特征等	机器学习	NA	二维碰撞时间（2D-TTC）指标，生成对抗网络（GAN），自注意力机制	生成对抗网络（GAN），超图注意力网络（HGAT），机器学习模型（未指定具体类型）	交通数据（包括车辆速度、距离、时间等指标）	NA	NA	超图注意力网络（HGAT），生成对抗网络（GAN）	F1分数，准确率	NA
11	2025-12-30	Rapid flow-artifact-free high-resolution T2 mapping via multi-shot multiple overlapping-echo detachment imaging 2026-Mar, Magnetic resonance in medicine IF:3.0Q2 DOI:10.1002/mrm.70119 PMID:41063418	研究论文	本文提出并验证了一种具有亚毫米空间分辨率和高临床实用性的T2映射方法，通过多激发多重叠回波分离成像技术实现快速无流动伪影的高分辨率T2映射	将多激发采集方案集成到多重叠回波分离成像中，以减轻单激发MOLED的缺陷，并利用深度学习校正不连续相位跳跃，无需自校准核、导航器、门控设备或耗时后处理	未明确提及方法在更广泛临床场景或不同疾病类型中的验证情况	开发一种具有亚毫米空间分辨率、约1分钟采集时间、大体积覆盖且无需额外控制台或线圈负担的T2映射方法，并校正由脉动脑脊液引起的激发间相位变化	模型（在3T和7T下）和人类（在3T下）	医学影像	NA	多激发多重叠回波分离成像，深度学习	深度学习	磁共振图像	模型和人类数据（具体数量未明确）	NA	NA	平均绝对误差，线性回归斜率，R²值	NA
12	2025-12-30	Balancing Bias and Variance in Deep Learning-Based Tumor Microstructural Parameter Mapping 2026-Mar, Magnetic resonance in medicine IF:3.0Q2 DOI:10.1002/mrm.70154 PMID:41126537	研究论文	本研究提出了一种名为B2V-Net的监督学习方法，通过可调节偏置-方差权重的损失函数，在肿瘤微结构参数映射中平衡偏置与方差，改进了现有非线性最小二乘拟合和均方误差损失网络的性能	在贝叶斯框架下重新表述了NLLS和MSE-Net，揭示了其偏置-方差行为，并提出了B2V-Net，这是一种使用可调节偏置-方差权重损失函数的监督学习方法，能够控制偏置-方差权衡	研究主要基于随机游走障碍模型作为代表性生物物理模型，可能未涵盖所有肿瘤微结构模型；在体评估仅限于头颈癌患者，需要进一步验证于其他癌症类型	研究深度学习在肿瘤微结构参数映射中的偏置-方差特性，并提出一种方法来控制拟合偏置和方差	肿瘤微结构参数映射，特别是通过时间依赖性扩散MRI进行量化	医学影像分析	头颈癌	时间依赖性扩散MRI	深度学习	MRI图像	NA	NA	B2V-Net	偏置, 方差, 标准偏差	NA
13	2025-12-27	Deep learning model for identifying significant tricuspid regurgitation using standard 12-lead electrocardiogram 2026-Mar, International journal of cardiology. Cardiovascular risk and prevention DOI:10.1016/j.ijcrp.2025.200557 PMID:41437957	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习模型，利用标准12导联心电图信号和临床特征来识别显著三尖瓣反流	首次结合一维卷积神经网络、高效通道注意力块和多头注意力模块，从广泛可用的12导联心电图中检测显著三尖瓣反流，避免了传统经胸超声心动图的额外成本和操作依赖性	深度学习模型的临床实用性仍需进一步验证和探索，且研究依赖于特定时间段内的患者数据	开发深度学习模型以利用12导联心电图信号和临床特征检测显著三尖瓣反流	2017年至2019年间接受12导联心电图和经胸超声心动图检查的5432名患者，其中570名患者被识别为显著三尖瓣反流	机器学习	心血管疾病	12导联心电图，经胸超声心动图	CNN	心电图信号，临床特征	5432名患者（训练集3910名，测试集435名，内部和外部验证队列）	NA	一维卷积神经网络，高效通道注意力块，多头注意力模块	准确率，灵敏度，特异性，曲线下面积	NA
14	2025-12-24	IFCNN-based fusion of GAF and MTF encoded near-infrared spectral images for quantitative analysis of microplastics 2026-Mar-05, Spectrochimica acta. Part A, Molecular and biomolecular spectroscopy DOI:10.1016/j.saa.2025.127069 PMID:41151179	研究论文	本研究提出了一种结合近红外光谱图像转换与深度学习图像融合的新方法，用于微塑料的定量分析	首次将Gramian Angular Fields (GAF)和Markov Transition Fields (MTF)编码与改进的融合卷积神经网络(IFCNN)相结合，用于近红外光谱图像的融合与微塑料定量分析	仅针对五种特定类型的微塑料（PE、PET、PP、PS、PVC）与沙子的混合物进行研究，未涵盖所有微塑料类型	开发一种快速、准确的微塑料定量检测方法	五种微塑料（PE、PET、PP、PS、PVC）与沙子的混合物	计算机视觉	NA	近红外光谱成像	CNN	图像	五种微塑料与沙子在六个浓度水平下的混合物样本	NA	Improved Fusion Convolutional Neural Network (IFCNN), 2D-CNN	R值（相关系数）	NA
15	2025-12-24	Deep learning-assisted surface-enhanced Raman spectroscopy detection of stimulants 2026-Mar-05, Spectrochimica acta. Part A, Molecular and biomolecular spectroscopy DOI:10.1016/j.saa.2025.127086 PMID:41176858	研究论文	本研究结合表面增强拉曼光谱与深度学习算法，实现了五种兴奋剂的高灵敏度检测与识别	首次将表面增强拉曼光谱与LSTM等深度学习算法结合，用于兴奋剂的痕量检测，并在加标血液样本中验证了实际应用潜力	研究仅针对五种特定兴奋剂，未涉及更广泛的药物类别或复杂基质干扰	开发高灵敏度、快速响应的兴奋剂检测技术以应对滥用问题	五种兴奋剂（氯丙那林、普萘洛尔、特布他林、妥洛特罗、西马特罗）及其在加标血液样本中的检测	机器学习	NA	表面增强拉曼光谱，密度泛函理论计算	SVM, DNN, RNN, LSTM	光谱数据	涉及五种兴奋剂的SERS光谱数据，包括加标血液样本	NA	NA	准确率	NA
16	2025-12-24	A cross-cultivar hyperspectral framework for huanglongbing detection in citrus via wavelength optimization and deep learning 2026-Mar-05, Spectrochimica acta. Part A, Molecular and biomolecular spectroscopy DOI:10.1016/j.saa.2025.127189 PMID:41242125	研究论文	本文提出了一种基于高光谱成像和深度学习的跨品种柑橘黄龙病检测框架，通过波长优化提升模型性能	利用连续投影算法和粒子群优化算法提取跨品种一致的特征波长，并构建自定义卷积多尺度残差网络进行诊断，建立了无需针对不同品种单独建模的通用检测框架	未明确说明样本的具体数量和品种多样性，且模型在特定条件下的光谱响应差异可能影响泛化能力	开发一种跨品种的柑橘黄龙病早期准确检测方法，以控制疾病传播并减少经济损失	不同品种的柑橘叶片	计算机视觉	黄龙病	高光谱成像	SVM, MLP, CNN	高光谱图像	NA	NA	自定义卷积多尺度残差网络	准确率	NA
17	2025-12-24	Detection of peritoneal, ovarian, and bowel endometriosis using FTIR spectroscopy and machine learning 2026-Mar-05, Spectrochimica acta. Part A, Molecular and biomolecular spectroscopy DOI:10.1016/j.saa.2025.127242 PMID:41308317	研究论文	本研究评估了傅里叶变换红外光谱结合机器学习在检测卵巢、肠道和腹膜子宫内膜异位症中的诊断潜力	应用Boruta算法识别每种子宫内膜异位症类型最具信息量的光谱区间，揭示了与异位组织分子变化相关的特征波数范围，并通过特征选择显著提升了机器学习模型的诊断性能	未提及样本量、计算资源等具体细节，可能限制了结果的可推广性和可重复性	评估傅里叶变换红外光谱结合机器学习对子宫内膜异位症的诊断潜力	卵巢、肠道和腹膜子宫内膜异位症组织	机器学习	子宫内膜异位症	傅里叶变换红外光谱	深度学习, 支持向量机, XGBoost	光谱数据	NA	NA	NA	准确率, 灵敏度, 特异性, 精确率, F1分数, MCC, ROC AUC	NA
18	2025-12-24	Exploring voltage-gated sodium channel conformations and protein-protein interactions using AlphaFold2 2026-Mar-02, The Journal of general physiology IF:3.3Q1 DOI:10.1085/jgp.202413705 PMID:41411077	研究论文	本研究利用AlphaFold2探索电压门控钠通道的多种构象及其与蛋白质伙伴的相互作用	通过改进的构象采样方法（如子采样多序列比对和循环次数变化），首次系统性地展示了AlphaFold2能够模拟钠通道的多种构象，包括实验未描述的状态和潜在中间态，并揭示了蛋白质伴侣对构象景观的显著影响	预测模型仍为假设，需实验数据验证，且存在构象采样和相互作用的建模局限性	探索AlphaFold2在模拟电压门控钠通道构象和蛋白质-蛋白质相互作用方面的能力，以增进对钠通道结构、门控和调控的理解	电压门控钠通道（NaV）的α亚基及其蛋白质伙伴（如辅助β亚基和钙调蛋白）	机器学习	NA	AlphaFold2, AlphaFold Multimer, 构象采样方法（子采样多序列比对和循环次数变化）	深度学习模型	蛋白质序列和结构数据	NA	AlphaFold2, AlphaFold Multimer	AlphaFold2架构	相关性分析, 聚类分析	NA
19	2025-12-23	Multimodal-based deep learning detected disrupted precuneus connectivity and its related genetic profiles for predicting adults with ADHD 2026-Mar-01, Journal of affective disorders IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.jad.2025.120821 PMID:41354103	研究论文	本研究采用基于多模态数据的图卷积网络模型预测成人ADHD，并通过下游分析揭示相关病理生理机制	首次将多模态神经影像遗传学数据与图卷积网络结合，用于成人ADHD的预测和机制解释，并识别了关键脑区功能连接及其相关遗传特征	样本量相对有限，模型准确率有待进一步提升，且结果需在独立队列中验证	通过整合神经影像和遗传数据，提高成人注意缺陷多动障碍的诊断准确性和病理生理理解	成人注意缺陷多动障碍患者和健康对照者	神经影像遗传学	注意缺陷多动障碍	功能磁共振成像，基因组学	图卷积网络	功能磁共振成像数据，基因组数据	258名成人ADHD患者和243名对照者	NA	Edge-Variational Graph Convolution Network	准确率	NA
20	2025-12-19	SynSeg: A synthetic data-driven approach for robust subcellular structure segmentation 2026-Mar-02, The Journal of cell biology IF:7.4Q1 DOI:10.1083/jcb.202506096 PMID:41410685	研究论文	本文提出了一种名为SynSeg的合成数据驱动方法，用于鲁棒地分割亚细胞结构，无需人工标注	开发了基于合成训练数据的U-Net模型分割流程，通过生成具有多样强度、形态和信号分布的合成数据集来替代耗时且可能存在偏差的人工标注	未明确说明合成数据与真实数据之间的域适应挑战或模型在未见过的细胞类型上的泛化能力限制	开发一种无需人工标注的鲁棒亚细胞结构分割方法，以促进定量细胞生物学研究	细胞和活体秀丽隐杆线虫中的囊泡、细胞骨架细丝以及疾病相关的微管形态	数字病理学	神经退行性疾病	合成数据生成	CNN	图像	NA	NA	U-Net	NA	NA