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
801	2026-03-19	ResSGA-Net: A deep learning approach for enhanced brain tumor detection and accurate classification in healthcare imaging systems 2026-Mar, Journal, genetic engineering & biotechnology DOI:10.1016/j.jgeb.2026.100658 PMID:41839680	研究论文	提出一种名为ResSGA-Net的混合深度学习框架，用于从MRI图像中准确检测和分类脑肿瘤	将ResNet50主干网络与双重注意力机制（全局和门控）以及Swin Transformer相结合，有效捕获细粒度局部特征和长距离上下文依赖关系，并采用融合策略统一卷积、注意力精炼和Transformer增强的表征	未明确提及模型在更大规模或更多样化临床数据集上的泛化能力，也未讨论计算效率或实时诊断的可行性	开发一种准确可靠的自动脑肿瘤分类方法，以辅助临床决策	脑部MRI图像	计算机视觉	脑肿瘤	磁共振成像	CNN, Transformer	图像	两个公开基准数据集（一个四分类任务，一个三分类任务）	NA	ResNet50, Swin Transformer	准确率, AUC	NA
802	2026-03-19	Decoding TCR recognition via geometric deep learning of immunological fingerprints 2026-Mar-01, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbag048 PMID:41834397	研究论文	本文介绍了一种多模态几何深度学习框架，用于从pMHC界面提取物理化学和空间特征，以解码T细胞受体识别机制	提出了一种结合几何深度学习的多模态框架，系统性提取pMHC界面的多维特征，并引入可解释性模块识别关键接触残基和相互作用基序	研究基于晶体结构数据集，可能未涵盖所有动态构象变化；模型在更广泛的HLA等位基因上的泛化性需进一步验证	解码T细胞受体识别pMHC的分子原理，以理解免疫特异性与交叉反应性	人类白细胞抗原HLA-A02和HLA-B27的肽-MHC-TCR晶体结构	机器学习	NA	晶体结构分析, 几何深度学习	几何深度学习模型	三维结构数据	精选的人类HLA-A02-肽-TCR晶体结构数据集及HLA-B27-肽复合物	PyTorch, DGL	几何神经网络	TCR结合偏好预测准确性, 交叉反应性分析	NA
803	2026-03-19	Geometric-constraint-aware binocular framework for robust absolute phase recovery in structured light 3D reconstruction 2026-Mar-01, Applied optics IF:1.7Q3 DOI:10.1364/AO.574857 PMID:41842534	研究论文	本文提出了一种新颖的双目深度学习框架，用于在结构光三维重建中实现鲁棒的绝对相位恢复	首次将几何约束与数据驱动学习协同整合，以解决复杂表面重建中的相位跳变问题，并引入了包含虚拟和真实世界数据的基准数据集	未明确说明对极端光照条件或动态场景的适应性	提高结构光三维重建系统的精度、计算效率和鲁棒性	虚拟和真实世界的地面真实三维模型，特别是具有不连续表面的场景	计算机视觉	NA	结构光投影	深度学习	图像	23,000个同步双目相位图	NA	GCANet	误差	NA
804	2026-03-19	Two-dimensional phase unwrapping and denoising network based on frequency-domain operators and sparse attention 2026-Mar-01, Applied optics IF:1.7Q3 DOI:10.1364/AO.585000 PMID:41842552	研究论文	提出了一种基于U-Net的轻量级深度学习模型FSA-PU，用于解决二维相位展开问题，该模型集成了多尺度上下文建模、稀疏全局依赖和频域重建	首次将频域算子与稀疏注意力机制结合到相位展开网络中，通过深度可分离卷积增强边缘和细节恢复能力	未明确说明模型在极端噪声或大规模不连续相位情况下的性能极限	解决复杂条件下（如噪声和相位不连续）的二维相位展开问题	光学干涉测量、数字全息术和合成孔径雷达中的相位数据	计算机视觉	NA	深度学习	CNN	图像（相位图）	合成数据集和真实数据集（具体数量未说明）	NA	U-Net	PSNR, RMSE, SSIM	NA
805	2026-03-19	Toward high-quality hologram generation via a complex-valued efficient hybrid attention network 2026-Mar-01, Applied optics IF:1.7Q3 DOI:10.1364/AO.588742 PMID:41842553	研究论文	本文提出了一种用于高质量全息图生成的复数值高效混合注意力网络（CEHAN）	提出了一种结合复数值高效注意力机制和混合注意力块的网络架构，在提升重建质量的同时显著降低了计算时间	未明确说明模型在更广泛数据集上的泛化能力以及实际部署中的硬件兼容性问题	提高计算机生成全息图（CGH）的质量和实时渲染效率	全息图的生成与重建	计算机视觉	NA	深度学习	CNN	图像	DIV2K数据集	NA	U-Net, 复数值高效混合注意力网络（CEHAN）	PSNR, SSIM	NA
806	2026-03-19	Terahertz image super-resolution reconstruction method for polyethylene pipe heat-fused joint defects based on an improved ESRGAN network 2026-Mar-01, Applied optics IF:1.7Q3 DOI:10.1364/AO.583425 PMID:41842561	研究论文	本文提出了一种基于改进ESRGAN网络的太赫兹图像超分辨率重建方法，用于检测聚乙烯管道热熔接头的缺陷	提出了一种增强型超分辨率生成对抗网络，引入了高效多尺度注意力模块，并采用了基于Vision Transformer的判别器，以提升图像全局一致性的判别能力和对纹理及高频细节的关注	未明确说明方法在更广泛缺陷类型或不同成像条件下的泛化能力，也未讨论计算复杂度与实时性之间的平衡	提高太赫兹图像在检测聚乙烯管道热熔接头缺陷时的超分辨率重建质量	聚乙烯管道热熔接头的孔洞和裂纹缺陷	计算机视觉	NA	太赫兹成像	GAN	图像	NA	NA	ESRGAN, Vision Transformer	PSNR, SSIM, FLOPs	NA
807	2026-03-18	DL-assisted self-volume-calibrating colorimetric PAAHM sensors for water surveillance 2026-Mar-17, The Analyst DOI:10.1039/d5an01216c PMID:41670188	研究论文	本文介绍了一种基于聚丙烯酸钠水凝胶微球（PAAHM）的比色传感平台，结合深度学习辅助的自体积校准策略，用于高效定量检测水中的NH、PO和Fe	提出了一种结合PAAHM双响应（比色和体积）特性与CNN模型的自体积校准方法，能同时检测分析物浓度变化和样品体积波动，克服了传统RGB分析的局限性	未明确说明传感器对不同水环境条件（如pH、温度、干扰物）的鲁棒性，以及长期稳定性和实际现场应用的验证情况	开发一种便捷、低成本、高精度的现场环境监测解决方案，用于水中有害物质的定量检测	水中的NH、PO和Fe离子	计算机视觉	NA	比色传感，水凝胶微球制备，图像分析	CNN	图像	NA	NA	CNN	相关系数，分类准确率	NA
808	2026-03-18	Computational and AI-Driven Ecosystem for Structure-Based Covalent Drug Discovery 2026-Mar-17, Accounts of chemical research IF:16.4Q1 DOI:10.1021/acs.accounts.5c00905 PMID:41758998	综述	本文概述了基于结构和人工智能驱动的共价药物发现生态系统，强调数据、模型、工作流程和实验反馈的整合	提出了一个集成的计算和AI驱动生态系统，将数据库、预测模型、工作流程和实验反馈闭环结合，以系统化加速共价药物发现	讨论了AI引擎的局限性和潜在陷阱，特别是在开发AI驱动的共价对接算法时需关注的问题	构建并描述一个计算和AI驱动的生态系统，以加速基于结构的共价药物发现过程	共价药物发现中的靶点蛋白质、共价结合位点、分子对接和先导化合物优化	药物发现	NA	深度学习、分子对接、虚拟筛选	深度学习模型	结构数据、数据库信息	NA	NA	AlphaFold3	NA	NA
809	2026-03-18	Three-Dimensional Burrowing Behavior of Earthworms for Ecotoxicological Studies 2026-Mar-17, Environmental science & technology IF:10.8Q1 DOI:10.1021/acs.est.5c15144 PMID:41782362	研究论文	本研究开发了一种结合透明介质与深度学习轨迹重建算法的综合方法，用于定量研究蚯蚓的三维掘穴行为及其在生态毒理学中的应用	首次通过透明介质与深度学习算法相结合，实现了对蚯蚓连续三维掘穴行为的可视化与定量分析，突破了传统土壤不透明性的限制	透明介质与自然土壤的物理性质存在差异，可能影响蚯蚓行为的完全自然表达；算法坐标提取率为83.65%，存在少量数据丢失	开发定量研究蚯蚓三维掘穴行为的方法，并应用于生态毒理学评估	五种不同物种的蚯蚓	生态毒理学	NA	深度学习轨迹重建算法	NA	三维空间坐标数据	五种蚯蚓物种，28天试验期	NA	NA	坐标提取率	NA
810	2026-03-18	Screening of Respiratory Toxicity of Environmental Compounds Based on Multimodal Feature Fusion Model 2026-Mar-17, Environmental science & technology IF:10.8Q1 DOI:10.1021/acs.est.5c17401 PMID:41782501	研究论文	本研究开发了一个名为GFEnet的多模态深度学习框架，用于预测环境化合物的呼吸毒性	提出了一个创新的多模态深度学习框架GFEnet，首次将分子图特征、结构指纹和电子级属性协同整合，用于跨尺度的呼吸毒性综合预测	未在摘要中明确说明	开发一个高通量筛选平台，用于早期识别呼吸毒性物质，以解决当前监管框架在呼吸毒性评估方面的局限性	环境化合物，特别是极高关注物质和空气污染物数据库中的化合物	机器学习	呼吸系统疾病	深度学习	多模态深度学习框架	分子图特征、结构指纹、电子级属性	未在摘要中明确说明具体样本数量	未在摘要中明确说明	GFEnet	AUC	未在摘要中明确说明
811	2026-03-18	Integrated WTe2@SnO2 Heterojunction Sensors and Deep Learning Architecture for Intelligent Multi-Gas Detection under Environmental Variations 2026-Mar-17, Analytical chemistry IF:6.7Q1 DOI:10.1021/acs.analchem.5c05925 PMID:41787241	研究论文	本文提出了一种集成WTe2@SnO2异质结传感器与深度学习架构的智能多气体检测平台，用于在环境变化下实现高精度气体识别	创新性地结合了WTe2@SnO2异质结传感器与定制化的VAE-BiLSTM-SA深度学习架构，通过协同优化传感器与算法，实现了在变化湿度条件下对多种气体及混合物的高精度分类与浓度预测	未明确提及传感器在极端温度或长期稳定性方面的表现，以及算法在其他环境干扰因素（如压力变化）下的泛化能力	开发一种能够在变化环境条件下进行智能多气体检测的集成传感器-算法平台	NO、NH3气体及其复杂混合物	机器学习	NA	液相剥离合成	VAE, BiLSTM, 自注意力机制	传感器响应的时间序列数据	未明确提及具体样本数量	未明确指定	VAE-BiLSTM-SA	分类准确率, 响应值, 恢复时间, 检测限	未明确提及
812	2026-03-18	Multiplexed Microenvironment-Responsive Probes Enable Rapid Glioblastoma Cell Line Analysis 2026-Mar-17, Analytical chemistry IF:6.7Q1 DOI:10.1021/acs.analchem.5c07976 PMID:41789814	研究论文	本文开发了一种基于多重微环境响应探针和深度学习模型的平台，用于快速区分胶质母细胞瘤细胞系	整合了五种微环境响应荧光探针，结合ResNet深度学习模型，实现了对胶质母细胞瘤细胞系的高精度识别	NA	开发一种快速、准确的胶质母细胞瘤细胞系表型区分方法，以支持临床诊断和术中评估	胶质母细胞瘤细胞系、正常人星形胶质细胞和中枢神经系统肿瘤细胞系	数字病理学	胶质母细胞瘤	多重光学传感平台、荧光探针	CNN	图像	六个细胞系，包括四个表型多样的胶质母细胞瘤细胞系、正常人星形胶质细胞和一个中枢神经系统肿瘤细胞系	NA	ResNet	NA	NA
813	2026-03-18	Retraction Note: LungGANDetectAI: a GAN-augmented and attention-guided deep learning framework for accurate and explainable lung cancer detection 2026-Mar-17, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-026-44623-0 PMID:41839981	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
814	2026-03-18	Reply to the Letter to the Editor: A deep learning framework to stratify Nottingham histologic grade 2 breast tumors based on dynamic contrast-enhanced MRI 2026-Mar-16, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-026-12457-z PMID:41838097	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
815	2026-03-18	Deep learning-based identification of chronic pulmonary embolism on CTPA: a regional lung analysis using multiplanar MIP images 2026-Mar-16, European radiology experimental IF:3.7Q1 DOI:10.1186/s41747-026-00699-x PMID:41838262	研究论文	本研究评估了卷积神经网络在CTPA衍生的MIP图像上识别慢性肺栓塞和慢性血栓栓塞性肺动脉高压的性能，通过分层肺体积分割分析不同血管区域的诊断价值	采用包括近端肺血管和分层肺体积分割的新方法，评估不同血管区域对诊断慢性肺栓塞和慢性血栓栓塞性肺动脉高压的价值	样本量较小（共123例），且仅使用单一影像模态（CTPA）进行模型训练和验证	开发基于深度学习的慢性肺栓塞和慢性血栓栓塞性肺动脉高压自动识别方法	慢性肺栓塞患者、急性肺栓塞患者和正常对照组的CTPA影像数据	计算机视觉	肺栓塞	CTPA, MIP图像处理	CNN	医学影像（CTPA MIP图像）	123例（41例慢性肺栓塞、41例急性肺栓塞、41例正常对照）	NA	NA	AUROC	NA
816	2026-03-18	CT acquisition protocols in lung cancer screening: implications for guideline development from a worldwide survey 2026-Mar-16, Insights into imaging IF:4.1Q1 DOI:10.1186/s13244-026-02239-y PMID:41838308	研究论文	本研究通过全球调查评估了肺癌筛查中CT图像采集协议的现状，以支持指南制定	首次在全球范围内系统调查肺癌筛查中CT采集协议的应用情况，揭示了多专业参与不足和技术参数变异性大的问题	调查回复率有限，部分技术问题未完全回答，可能无法代表所有机构的实际情况	评估肺癌筛查中CT图像采集协议的当前应用情况，为指南制定提供依据	全球71家肺癌筛查机构	数字病理学	肺癌	CT扫描	NA	CT图像	来自29个国家的71家机构	NA	NA	NA	NA
817	2026-03-18	Radiomics in fetal brain MRI: a narrative review 2026-Mar-16, European radiology experimental IF:3.7Q1 DOI:10.1186/s41747-026-00697-z PMID:41838340	综述	本文是一篇关于胎儿脑部MRI影像组学的叙述性综述，总结了其技术基础、临床应用及未来方向	系统性地将影像组学这一新兴的、数据驱动的方法应用于胎儿脑部MRI评估，揭示了人眼难以察觉的细微成像模式，为产前诊断和预后提供了新的视角	该领域尚处于早期阶段，需要更大规模、多中心、采用标准化协议的研究来提高普适性并减少变异性	探讨影像组学在胎儿脑部MRI中的应用潜力，以改善胎儿脑部发育评估、表型分析、疾病诊断及神经发育结局预测	胎儿脑部MRI图像	数字病理学	NA	MRI	机器学习模型	图像	NA	NA	NA	NA	NA
818	2026-03-18	Generating synthetic CEM from low-energy images using deep learning: A future without contrast media? A proof-of-concept study 2026-Mar-16, European radiology experimental IF:3.7Q1 DOI:10.1186/s41747-026-00681-7 PMID:41838331	研究论文	本研究利用深度学习从低能量对比增强乳腺摄影图像生成合成碘增强图像，探索无对比剂应用的潜力	首次使用二维循环生成对抗网络从低能量CEM图像生成视觉上类似临床碘增强的合成图像，并展示了在病灶检测和背景实质增强评估中的潜在应用	研究为回顾性设计，样本量较小（140例检查），且仅作为概念验证研究，需要更大规模的前瞻性验证	探索深度学习生成合成碘增强乳腺摄影图像的可行性，以减少对比剂使用	对比增强乳腺摄影图像（低能量和碘增强图像）	计算机视觉	乳腺疾病	对比增强乳腺摄影	GAN	图像	140例CEM检查（训练集100例患者390张图像，测试集40例患者）	NA	二维循环生成对抗网络	对比噪声比, 平均绝对误差, 结构相似性指数, 准确率, 敏感性, 特异性	NA
819	2026-03-18	Current and future contributions of AI to pulmonary function test interpretation, diagnostic approaches, and predictions of disease progression 2026-Mar-16, Expert review of respiratory medicine IF:2.9Q2 DOI:10.1080/17476348.2026.2647482 PMID:41838429	综述	本文综述了人工智能（AI）在肺功能测试（PFT）解释、诊断方法和疾病进展预测方面的当前及未来贡献	系统总结了AI在PFT中应用的最新进展，包括机器学习、深度学习和可解释AI方法，并强调了多学科合作的重要性	算法性能存在变异性、可解释性有限、依赖训练数据的质量和代表性、临床背景整合不足	探讨AI如何增强肺功能测试的解释、标准化流程并支持临床决策	肺功能测试数据及相关临床决策	机器学习	肺病	NA	NA	肺功能测试数据	NA	NA	NA	准确性、可重复性	NA
820	2026-03-18	On Demographic Group Fairness Guarantees in Deep Learning 2026-Mar-16, IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence IF:20.8Q1 DOI:10.1109/TPAMI.2026.3674484 PMID:41838507	研究论文	本文提出了一个分析数据分布与深度学习公平性保证之间关系的综合理论框架，并提出了一个实用的公平性感知正则化方法	建立了一个考虑人口群体间数据分布异质性的新理论框架，推导了公平性误差和收敛率的理论界限，并提出了直接最小化组间特征质心和协方差差异的公平性感知正则化方法	理论框架和实验验证主要基于特定数据集，其普适性需要在更广泛的应用场景中进一步验证	研究深度学习模型中的群体公平性保证，分析数据分布异质性对公平性与准确性权衡的影响	深度学习模型在不同人口群体（如种族类别）上的公平性表现	机器学习	眼科疾病，胸腔积液，皮肤病变	深度学习	深度学习模型	图像，表格数据，文本	多个数据集：FairVision（眼病检测）、CheXpert（胸腔积液检测）、HAM10000（皮肤病变分类）、FairFace（面部属性识别）、ACS Income（收入预测）、CivilComments-WILDS（有毒评论检测）	NA	NA	AUC, ES-AUC, 子组性能	NA