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
641	2026-03-30	Optimizing Radiographic Diagnosis Through Signal-Balanced Convolutional Models 2026-Mar-04, Journal of imaging IF:2.7Q3 DOI:10.3390/jimaging12030108 PMID:41892910	研究论文	本研究提出了一种结合生物医学信号保真度分析与迁移学习的可解释深度学习框架，用于优化胸部X光片的诊断可靠性	将信号保真度分析（通过SSIM验证）与可解释深度学习（Grad-CAM可视化）相结合，增强了诊断的透明性和可靠性	仅使用了公开数据集，未在更多样化的临床环境中验证；模型性能可能受数据集类别平衡和预处理影响	通过信号平衡的卷积模型优化放射学诊断，提高胸部X光片分类的准确性和可解释性	胸部X光片图像，用于诊断COVID-19、病毒性肺炎、肺部不透明和正常情况	计算机视觉	肺部疾病	深度学习，迁移学习，信号保真度分析	CNN	图像	21,165张胸部X光片图像，分为四类	NA	CNN, ResNet-50, EfficientNetB3	准确率, 宏AUC, SSIM	NA
642	2026-03-30	Deep-Neural-Network-Aided Genetic Association Testing in Samples with Related Individuals 2026-Mar-04, Current issues in molecular biology IF:2.8Q3 DOI:10.3390/cimb48030273 PMID:41899425	研究论文	本文提出了一种基于深度神经网络的机器学习方法，用于辅助具有亲缘关系个体的样本中的遗传关联测试	将深度学习整合到传统GWAS框架中，特别是在存在隐性亲缘关系的情况下，通过近似表型-基因型关系并组合多个测试的近似值，以提高关联变异的检测能力	NA	扩展GWAS的分析范围，通过联合建模、非线性效应和整合分析来改进遗传关联测试	具有亲缘关系的个体样本	机器学习	心血管疾病	GWAS	DNN	遗传数据	NA	NA	NA	检测能力	NA
643	2026-03-30	Semi-Supervised Vertebra Segmentation and Identification in CT Images 2026-Mar-03, Tomography (Ann Arbor, Mich.) DOI:10.3390/tomography12030033 PMID:41893829	研究论文	本文提出了一种基于双分支3D U-Net的半监督方法，用于CT图像中椎骨的分割与识别，通过教师-学生一致性利用未标记数据提升性能	在双分支3D U-Net中插入Mamba模块以建模颅尾轴长程依赖，结合3D-CBAM增强类别区分能力，并采用基于置信度过滤和类频率重加权的统一半监督目标	方法依赖于未标记数据的可用性，且在复杂形态变异下可能仍存在挑战	开发一种半监督方法以提升CT图像中椎骨自动分割与识别的准确性和鲁棒性	脊柱CT图像中的椎骨	计算机视觉	脊柱疾病	CT成像	CNN	3D图像	VerSe 2019和2020数据集，其中VerSe 2020扫描作为未标记训练数据	PyTorch	3D U-Net, Mamba, 3D-CBAM	Dice系数, 识别准确率	NA
644	2026-03-03	Multi-stream deep learning framework integrating images and feature representations to predict mild cognitive impairment using the rey complex figure test 2026-Mar-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-34491-5 PMID:41765904	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
645	2026-03-30	Transformer-Based Deep Learning Approaches for Speech-Based Dementia Detection: A Systematic Review 2026-Mar, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3595781 PMID:40768460	系统综述	本文系统综述了基于语音的深度学习在痴呆症检测中的应用，重点分析了Transformer模型的效果	首次系统性地比较了Transformer架构在语音痴呆检测中的表现，并明确了语言特征优于声学特征的结论	数据集多样性不足、痴呆严重程度分类标准不一致、样本量和性能指标报告方式存在差异	识别未来数据驱动的痴呆症研究的最佳实践，以开发临床诊断决策支持系统	基于语音的痴呆症检测研究	自然语言处理	老年疾病	语音分析	Transformer	语音	80项研究	NA	Transformer	准确率, 灵敏度, 特异性	NA
646	2026-03-29	Can a novel computer vision-based framework detect head-on-head impacts during a rugby league tackle? 2026-Mar-27, Injury prevention : journal of the International Society for Child and Adolescent Injury Prevention IF:2.5Q2 DOI:10.1136/ip-2023-045129 PMID:39832883	研究论文	本研究开发并评估了一种基于计算机视觉的框架，用于自动检测橄榄球联赛中头对头撞击事件	首次将计算机视觉框架应用于橄榄球运动中的头对头撞击检测，结合了目标检测算法和三维卷积神经网络	框架在标准清晰度和高清视频中的敏感度分别为68%和65%，仍有提升空间，且未实时验证临床评估效用	开发自动化工具以识别橄榄球比赛中的头对头撞击，降低脑震荡风险	职业橄榄球联赛中的铲球事件视频片段	计算机视觉	脑震荡	视频分析	CNN	视频	训练集341个视频片段，测试集670个视频片段（包括标准清晰度和高清视频）	NA	三维卷积神经网络	敏感度, 特异度, 阳性预测值	NA
647	2026-03-29	Efficient Vision Mamba for MRI Super-Resolution via Hybrid Selective Scanning 2026-Mar-07, ArXiv PMID:41479458	研究论文	本研究提出了一种基于多头选择性状态空间模型和轻量级通道多层感知器的高效MRI超分辨率框架，旨在提升图像分辨率的同时保持低计算开销	提出了一种结合多头选择性状态空间模型、深度卷积和门控通道混合的MambaFormer块，并采用混合扫描策略来捕获长程依赖关系，在保持高精度的同时显著降低了模型参数和计算量	研究仅在脑部和前列腺两个特定MRI数据集上进行验证，未涵盖更多解剖部位或成像模态，且临床实际工作流集成效果有待进一步评估	开发一种高效且准确的深度学习框架，用于MRI超分辨率，以在临床工作流中实现高保真图像重建	7T脑部T1 MP2RAGE图像（142名受试者）和1.5T前列腺T2加权MRI图像（334名受试者）	计算机视觉	NA	MRI	基于Mamba的状态空间模型	医学图像	脑部数据集142名受试者，前列腺数据集334名受试者	NA	MambaFormer, 多头选择性状态空间模型, 轻量级通道多层感知器	结构相似性, 峰值信噪比, 学习感知图像块相似度, 梯度幅度相似性偏差	NA
648	2026-03-29	Regulatory grammar in human promoters uncovered by MPRA-based deep learning 2026-Mar, Nature IF:50.5Q1 DOI:10.1038/s41586-025-10093-z PMID:41639451	研究论文	本研究提出了一种基于MPRA数据的深度学习模型PARM，用于从DNA序列预测人类启动子活性并揭示其调控语法	开发了轻量级细胞类型特异性深度学习模型PARM，仅从DNA序列即可可靠预测全基因组自主启动子活性，并能设计纯合成强启动子	未明确说明模型在不同细胞类型间的泛化能力及对非编码变异的解释局限性	构建从调控元件序列准确预测全基因组基因表达的计算模型	人类启动子序列	计算生物学	NA	大规模平行报告基因检测（MPRA）	深度学习模型	DNA序列数据	NA	NA	PARM	NA	NA
649	2026-03-29	NeuroMDAVIS: Visualization of Single-Cell Multi-Omics Data under Deep Learning Framework 2026-Mar, Journal of computational biology : a journal of computational molecular cell biology IF:1.4Q2 DOI:10.1177/15578666261423965 PMID:41744270	研究论文	本文提出了一种名为NeuroMDAVIS的新型无监督深度神经网络模型，用于单细胞多组学数据的联合可视化	NeuroMDAVIS是首个为多模态生物数据集提供联合可视化能力的模型，能够同时捕获模态特定信息和跨模态共同信息	未在摘要中明确提及	解决单细胞多组学数据的高维可视化挑战，实现数据的降维和联合可视化	单细胞多组学数据	机器学习	NA	单细胞技术	深度神经网络	多组学数据	NA	NA	NA	准确率, 精确率, 召回率, F1分数, 聚类有效性指数	NA
650	2026-03-29	DP-OTG: A Feature-Free Deep Learning Model for Accurate Prediction of Human O-Linked Threonine Glycosylation Sites 2026-Mar, Journal of computational biology : a journal of computational molecular cell biology IF:1.4Q2 DOI:10.1177/15578666261424278 PMID:41762162	研究论文	本研究提出了一种名为DP-OTG的免特征深度学习模型，用于准确预测人类蛋白质O-连接苏氨酸糖基化位点	提出了一种免特征、端到端的深度学习框架，无需手动特征工程，通过混合架构自动从原始蛋白质序列中学习序列模式	未明确说明模型在跨物种预测或处理极低丰度糖基化位点方面的泛化能力	开发一种高效的计算工具来预测人类蛋白质O-连接苏氨酸糖基化位点，以替代昂贵且耗时的实验检测方法	人类蛋白质序列及其O-连接苏氨酸糖基化位点	生物信息学	癌症, 神经系统疾病	深度学习	CNN, BiLSTM	蛋白质序列（文本数据）	未明确说明具体样本数量，但使用了平衡和不平衡测试集进行验证	未明确说明，但代码已开源	多核卷积神经网络, 双向长短期记忆网络, 可训练嵌入层	准确率, 马修斯相关系数	未明确说明
651	2026-03-29	Artificial intelligence in preterm birth prediction: a narrative review of current approaches and clinical applicability 2026-Mar, Obstetrics & gynecology science IF:2.0Q2 DOI:10.5468/ogs.26043 PMID:41775248	综述	本文是一篇关于人工智能在早产预测中应用现状、方法学质量及临床适用性的叙述性综述	系统性地评估了不同数据模态下AI预测早产的方法学质量和临床适用性，并指出了当前研究在方法学严谨性上的普遍不足	综述本身不产生新数据，且指出纳入的研究普遍存在样本量不足、缺乏外部验证、未报告校准指标以及高偏倚风险等局限性	评估人工智能在早产预测领域的应用现状、方法学质量及临床适用性	用于预测自发性早产的机器学习模型及相关研究	机器学习	早产	电子健康记录分析、超声图像分析、宫颈纹理和影像组学特征提取、弹性成像参数、多组学整合	深度学习, Transformer	电子健康记录, 超声图像, 多组学数据	NA	NA	Transformer	受试者工作特征曲线下面积	NA
652	2026-03-29	Refined trajectory smoothing and deep learning classification of human sperm motility 2026-Mar-01, Human reproduction (Oxford, England) DOI:10.1093/humrep/deag005 PMID:41633817	研究论文	本研究提出了一种通过频域平滑改进精子运动轨迹参数提取的方法，并利用深度学习模型对原始轨迹数据进行分类，以准确区分精子的运动模式	引入了离散余弦变换（DCT）平滑来优化平均路径估计，提出了路径平均宽度（PAW）新指标量化侧向头部位移，并采用InceptionTime模型集成对精子轨迹进行分类	模型仅在低粘度培养基中记录的精子轨迹上训练，缺乏在高粘度环境（如ICSI精子选择所用介质）中的数据验证；且训练数据来自单中心（5个个体，共790条轨迹），需多中心独立验证以确认泛化能力	改进精子运动轨迹的参数提取精度，并开发基于深度学习的精子运动模式分类方法	人类精子运动轨迹	计算机视觉	NA	轨迹记录（60帧/秒）	集成学习, InceptionTime	轨迹坐标序列（x, y）	2326条精子轨迹（1931条渐进运动，395条超激活运动），来自5个个体样本	NA	InceptionTime	准确率	NA
653	2026-03-28	Intelligent Visible-Near Infrared Micro-Hyperspectral Sensing System for Rapid Chemical Mapping of Microplastics and Metal Oxides 2026-Mar-27, ACS sensors IF:8.2Q1 DOI:10.1021/acssensors.5c04165 PMID:41698001	研究论文	本文开发了一种集成了低成本可见-近红外微高光谱成像与定制深度学习架构的智能传感平台，用于微塑料和金属氧化物的快速化学图谱分析	提出了一种基于补丁的空间-光谱策略，通过定制的多注意力3D卷积神经网络与残差连接实现，有效弥补了宽谱Vis-NIR光谱化学特异性低的不足，实现了对光谱相似微塑料和金属氧化物的高精度分类	未明确提及	开发一种快速、无损、高通量的化学图谱分析平台，用于微观材料的表征	微塑料（聚苯乙烯和聚甲基丙烯酸甲酯）和多种金属氧化物	计算机视觉	NA	可见-近红外微高光谱成像	CNN	高光谱图像	包含8种化学物种的挑战性数据集	NA	定制的多注意力3D卷积神经网络（带残差连接）	准确率	NA
654	2026-03-28	Room-Temperature Trace NO2 Monitoring System Based on Two-Dimensional Heterostructures and Integrated with Deep Learning 2026-Mar-27, ACS sensors IF:8.2Q1 DOI:10.1021/acssensors.5c04107 PMID:41785406	研究论文	本文提出了一种基于二维异质结和深度学习集成的室温痕量NO2监测系统	结合BiS/WO异质结传感器、1D-CNN/LSTM深度学习模型和无线通信模块，实现了高精度、实时的ppb级NO2检测	未明确提及数据稀缺问题是否完全解决，以及系统在实际环境中的长期稳定性验证	开发高精度室温痕量NO2监测系统，用于空气质量控制和呼吸系统疾病早期诊断	痕量NO2气体	机器学习	呼吸系统疾病	气体传感技术	CNN, LSTM	传感器数据	NA	NA	1D-CNN/LSTM	R²值	NA
655	2026-03-28	Functional-based multi-omics early prediction of radiation pneumonitis in NSCLC using AI-generated perfusion and ventilation from planning CT 2026-Mar-27, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/ae5209 PMID:41825133	研究论文	本研究开发了一种基于功能区域的多组学模型，用于早期预测非小细胞肺癌患者放疗后肺炎	首次系统性地证明从CT衍生的高功能肺区域提取的特征能捕获重要的功能差异，并为放疗后肺炎提供强预测价值，整合影像组学、剂量组学和基于CT的功能信息进一步提升了预测性能	回顾性研究设计，样本量有限（121名患者），且仅使用单中心数据	开发早期预测非小细胞肺癌患者放疗后肺炎的预测模型	121名接受根治性调强放疗的局部晚期非小细胞肺癌患者	数字病理学	肺癌	深度学习，超体素方法，CT成像	机器学习	CT图像，剂量分布图	121名患者	未明确说明	未明确说明	AUC, 准确率, 精确率, 召回率, F1分数	NA
656	2026-03-28	Accelerated Brain Aging in Young Women with Posttraumatic Stress Disorder 2026-Mar-27, Experimental neurobiology IF:1.8Q4 DOI:10.5607/en26007 PMID:41889261	研究论文	本研究利用深度学习模型分析年轻女性创伤后应激障碍（PTSD）患者的脑部MRI数据，发现PTSD与加速脑老化相关，且与特定症状维度（认知和情绪负性改变）的严重程度显著关联	首次在年轻女性群体中直接通过神经影像学证据证实PTSD与加速脑老化相关，并揭示了脑老化与特定PTSD症状维度（Criterion D）的关联	样本量相对较小（85人），且仅针对年轻女性，限制了结果的普适性；脑年龄预测模型为群体特异性，可能影响泛化能力	探究年轻女性PTSD患者是否存在加速脑老化现象，并分析其与症状严重度的关联	85名40岁以下女性（34名PTSD患者，51名年龄匹配的健康对照）	数字病理学	创伤后应激障碍	T1加权磁共振成像	深度学习模型	图像	85名女性（34名PTSD患者，51名健康对照）	NA	群体特异性深度学习模型	脑年龄差（BAG）	NA
657	2026-03-28	The effect of deep learning-based compressed sensing on the image quality of contrast-enhanced 3D T1-weighted images of the maxillofacial region 2026-Mar-26, Oral radiology IF:1.6Q3 DOI:10.1007/s11282-026-00913-x PMID:41886240	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
658	2026-03-28	Toward Robust End-to-End Delay Prediction: A GNN Approach With Routing-Aware Attention and Masked Subgraph Sampling 2026-Mar-26, IEEE transactions on neural networks and learning systems IF:10.2Q1 DOI:10.1109/TNNLS.2026.3670186 PMID:41886318	研究论文	本文提出了一种基于图神经网络的端到端延迟预测模型，通过引入全局路由表示和路由感知注意力机制，提升了模型对未见路由方案的泛化能力	提出了不依赖路由序列的全局路由表示方法，设计了路由感知注意力机制，并采用掩码子图采样策略从部分流交互中推断全局路由相关性	未来需要在更复杂和动态的路由场景下进一步验证模型性能	提高端到端延迟预测的鲁棒性和泛化能力，以支持智能网络管理	网络流量端到端延迟	机器学习	NA	图神经网络	GNN	图数据	四个公开数据集：TnCwD、NSFNET、GBN、GEANT2	NA	图神经网络（含路由感知注意力机制）	预测精度	NA
659	2026-03-28	Less is More: Infrared and Visible Images Fusion via Semantic-Guided Mixture of Multi-Feature Experts 2026-Mar-26, IEEE transactions on image processing : a publication of the IEEE Signal Processing Society IF:10.8Q1 DOI:10.1109/TIP.2026.3675500 PMID:41886321	研究论文	本文提出了一种基于语义引导的多特征专家混合的红外与可见光图像融合方法，旨在提升融合图像质量并促进后续语义分割任务	引入语义引导的多特征专家混合机制，动态选择专家网络处理不同特征类型，有效减少模态冗余并提升融合效果	未明确说明方法在极端光照或复杂动态场景下的泛化能力，且计算复杂度可能较高	开发一种能够有效整合红外与可见光图像互补信息、减少冗余的红外与可见光图像融合方法	红外与可见光图像对	计算机视觉	NA	NA	专家网络混合模型	图像	在五个红外与可见光图像融合和分割基准数据集上进行了广泛实验	NA	语义引导的多特征专家混合架构	NA	NA
660	2026-03-28	Automating Adolescent Idiopathic Scoliosis Classification: An Interpretable, Workflow-Based Approach to Lenke Classification: Commentary on an article by Lingcong Xu, MD, et al.: "A Fully Automated Multistage Deep Learning System for Lenke Classification. Enhanced Diagnostic Precision in Adolescent Idiopathic Scoliosis" 2026-Mar-26, The Journal of bone and joint surgery. American volume DOI:10.2106/JBJS.26.00074 PMID:41886543	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA