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
181	2026-07-15	Automatic lateral ventricle and choroid plexus segmentation method in infant brain MR images 2026-Apr-03, BMC medical imaging IF:2.9Q2 DOI:10.1186/s12880-026-02335-x PMID:41933296	研究论文	提出一种全自动深度学习方法，用于婴儿脑MR图像中侧脑室和脉络丛的联合分割	引入解剖感知损失函数，显式强制脉络丛包含在侧脑室内的拓扑约束，无需手动标注即可确保解剖一致性	研究未明确提及局限性，但可能包括数据集规模有限（总样本206例）及对运动伪影的鲁棒性需进一步验证	解决婴儿脑MRI中侧脑室和脉络丛分割的挑战，支持大规模研究脉络丛形态与早期神经发育的关系	婴儿脑T1加权磁共振图像中的侧脑室和脉络丛	数字病理学, 计算机视觉	神经发育疾病	NA	深度学习	图像	婴儿连接组项目数据集154例，内部回顾性数据集52例，总样本206例	PyTorch	U-Net	Dice分数, 95% Hausdorff距离, 平均对称表面距离	NA
182	2026-07-15	Cardiac myofibril networks induce shear stress 2026-Apr-02, NPJ systems biology and applications IF:3.5Q1 DOI:10.1038/s41540-026-00696-1 PMID:41927581	研究论文	通过分析羊左心室心肌细胞肌原纤维网形态，建立非线性有限元模型，研究肌原纤维网络对细胞收缩过程中剪切应力的影响	首次利用深度学习分割z-discs并结合有限元模拟，证明心肌细胞肌原纤维网络而非单轴排列会诱导独特的剪切应力分布	仅限于羊左心室心肌细胞，未涉及人心脏或其他物种；模型基于二维形态数据，可能未完全反映三维结构复杂性	探究心肌细胞肌原纤维网络如何调控细胞收缩过程中的力和剪切应力	羊左心室心肌细胞及其肌原纤维网络	数字病理学	心血管疾病	深度学习、有限元建模	非线性有限元模型	图像	NA	NA	NA	NA	NA
183	2026-07-15	A novel approach for disease and pests detection in potato production system based on deep learning 2026-Apr-02, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-026-45575-1 PMID:41927639	研究论文	基于深度学习的马铃薯病虫害检测方法研究	首次提出在真实田间条件下利用YOLOv8-medium模型对马铃薯四种生物胁迫（晚疫病、叶斑病、卷叶病毒、科罗拉多马铃薯甲虫）进行检测，并在多季节、多生长阶段数据上验证了模型的鲁棒性	数据仅来自巴基斯坦两个研究农场，缺乏跨区域和跨季节的广泛验证	开发基于深度学习的马铃薯病虫害实时检测框架以提升田间作物管理效率	马铃薯四种主要病虫害：晚疫病、叶斑病、卷叶病毒、科罗拉多马铃薯甲虫	计算机视觉	马铃薯病虫害	田间图像采集	目标检测模型	图像	2688张田间图像，其中2403张标注图像（晚疫病630张、叶斑病370张、卷叶病毒888张、科罗拉多马铃薯甲虫515张）	PyTorch	YOLOv8-medium, YOLOv7, YOLOv5, Faster R-CNN	平均精度均值mAP@0.5	NA
184	2026-07-15	Enhancing lung diseases recognition through CNN-RNN methodologies 2026-Apr-02, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-026-45842-1 PMID:41927724	研究论文	提出一种结合CNN与RNN的深度学习算法C-RNet，用于从胸部X光图像中识别肺炎和肺结核等肺部疾病	将CNN和RNN与可解释人工智能（XAI）结合，利用中间层输出的依赖性和连续性特征进行更精确的分类预测	NA	提高基于胸部X光图像的肺部疾病识别准确性，超越传统单尺度方法	胸部X光图像中肺炎和肺结核的检测与分类	计算机视觉	肺炎, 肺结核	X光成像	卷积神经网络, 循环神经网络	图像	公开数据集中的胸部X光图像	NA	C-RNet (卷积循环网络)	准确率, F1分数, 浮点运算次数, 参数量, 模型大小	NA
185	2026-07-15	HEAL: health-enhanced adaptive LoRaWAN for AI-based real-time soldier monitoring and status prediction 2026-Apr-02, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-026-44274-1 PMID:41927727	研究论文	提出HEAL框架，结合自适应LoRaWAN与深度学习，用于士兵实时健康监测与状态预测	首次将自适应LoRaWAN与AI推理结合，在动态通信约束下维持高精度健康预测，并基于大语言模型自动标注生理时间序列数据	未提及实际战场部署验证，依赖模拟环境评估，数据来源为公开数据集而非真实士兵监测数据	实现在远程资源受限环境中可靠、实时的士兵健康监测与状态预测	士兵群体的生理健康状态（基于多元生理时间序列数据）	物联网与人工智能	NA	LoRaWAN, 深度学习	BiLSTM, 基于Transformer的大语言模型	多元生理时间序列数据	使用公开数据集，具体样本量未提及	NA	BiLSTM, Transformer	准确率（94%）, Macro F1分数（95%）, 分组投递率（91%）	NA
186	2026-07-15	Emotion-driven front-end design of NEVs using an improved LSTM with LDA-based emotion mining 2026-Apr-02, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-026-45602-1 PMID:41927764	研究论文	提出一种结合语义挖掘与深度学习的框架，用于量化优化新能源车前脸造型与用户情感偏好间的映射关系	融合潜在狄利克雷分配模型提取情感维度与遗传算法优化注意力增强长短期记忆网络，实现情感驱动的设计特征生成	依赖用户生成内容质量且未考虑不同文化背景下的情感差异	构建情感驱动的数据驱动设计方法以弥合定性用户意象与定量形态特征间的鸿沟	新能源车前脸造型设计参数	机器学习	NA	潜在狄利克雷分配、粗糙集理论	长短期记忆网络	文本与图像	未明确说明	遗传算法	注意力增强长短期记忆网络	准确率	NA
187	2026-07-15	STARD3-like protein from golden noble scallop is a carotenoid transfer protein capable of binding various xanthophylls 2026-Apr, International journal of biological macromolecules IF:7.7Q1 DOI:10.1016/j.ijbiomac.2026.151788 PMID:41932487	研究论文	揭示金贵扇贝中STARD3样蛋白作为类胡萝卜素转移蛋白，能结合多种叶黄素类色素	首次证明MnSTARD3L蛋白的START结构域为水溶性类胡萝卜素结合域，并发现其对稀有氧化产物的选择性积累机制	NA	探究金贵扇贝中STARD3样蛋白的类胡萝卜素结合与转移功能	金贵扇贝的STARD3样蛋白（MnSTARD3L）	自然语言处理	NA	体外重组表达、类胡萝卜素合成大肠杆菌系统、结构建模	深度学习算法	蛋白质序列与结构数据	NA	NA	NA	NA	NA
188	2026-07-15	Beam-hardening correction in clinical x-ray dark-field chest radiography using deep-learning-based bone segmentation 2026-Apr, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.70422 PMID:41933281	研究论文	开发了一种基于深度学习的骨分割方法，用于校正临床X射线暗场胸片中的束硬化伪影	首次将深度学习骨分割与基于双能CT的材料衰减权重结合，来抑制多色X射线光谱引起的暗场信号伪影	未提及	改善暗场胸片在肺部疾病诊断中的可靠性，通过消除肋骨和锁骨引起的伪影	临床暗场胸片（包括慢性阻塞性肺疾病、COVID-19和健康患者）以及两名患者的能谱CT扫描数据	医学影像	肺部疾病	X射线暗场成像、能谱CT	深度学习分割网络	图像	196张胸片用于训练肋骨分割网络（49张验证），56张图像用于训练锁骨网络（12张验证、12张测试），174张暗场胸片用于应用（51例慢阻肺、86例新冠、37例健康）	NA	NA	视觉评估、定量一致性	NA
189	2026-07-15	Comparing deep learning stroke segmentation in NCCT, CTA, and CTP: Accuracy, domain transfer, and temporal sampling effect 2026-Apr, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.70419 PMID:41933279	研究论文	比较深度学习在非增强CT、CT血管造影和CT灌注成像中卒中分割的准确性、域转移和时间采样效应	系统比较多种CT成像类型（NCCT、CTA、mCTA、CTP）对深度学习卒中病灶分割性能的影响，并评估域转移和时间点选择策略	样本量较小（91例患者来自一个临床中心），结果可能受限于特定数据集和成像协议	评估和比较不同CT成像类型在深度学习卒中病灶分割中的实用性，指导无先进成像设备情况下的模态选择	卒中患者的NCCT、CTA、mCTA和CTP影像数据	计算机视觉	卒中	CT成像（NCCT、CTA、CTP）	深度学习（nnU-Net）	医学影像（CT图像）	91例卒中患者（来自一个临床中心），另加166例来自第二个临床中心用于预训练	PyTorch	nnU-Net	mDice系数	NA
190	2026-07-15	Performance benchmarking of deep learning models for real-time median nerve segmentation and cross-sectional area measurement in ultrasound imaging 2026-Apr, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.70414 PMID:41933401	研究论文	开发并验证了用于超声图像正中神经实时分割与横截面积测量的深度学习模型MNSeg-Net	提出轻量级多尺度特征融合网络MNSeg-Net（仅2.46M参数），实现实时分割与CSA计算，且性能与44M参数的U2Net模型无显著差异	未明确提及局限性	开发精确的深度学习分割方法辅助腕管综合征诊断与手术规划	超声图像中的正中神经	计算机视觉	腕管综合征	超声成像	CNN	图像	100名受试者，30000帧超声图像	NA	MNSeg-Net, UNet, UNet++, U2Net	Dice相似系数, Hausdorff距离, 横截面积差异	单个GPU
191	2026-07-15	Deep Learning as a Compass for Industrial Biocatalysis: The Grase Framework Rewrites the Rules for Polyurethane Recycling 2026-Apr, Biotechnology journal IF:3.2Q2 DOI:10.1002/biot.70222 PMID:41934218	研究论文	GRASE深度学习框架通过克服酶活性-稳定性权衡，发现了一种能在严苛工业条件下高效解聚聚氨酯废物的稳健生物催化剂AbPURase，实现可扩展的闭环化学回收	首次提出GRASE框架解决酶活性-稳定性矛盾，从零开始设计适用于工业条件的聚氨酯降解酶	NA	开发新型深度学习框架以发现高效、稳定的工业生物催化剂，实现聚氨酯废物回收	聚氨酯废物降解酶AbPURase	机器学习	NA	深度学习	GRASE框架	序列数据	NA	NA	GRASE	酶活性、稳定性	NA
192	2026-07-15	A Deep Learning Model for the Identification of Active Contraction Properties of the Myocardium Using Limited Clinical Metrics 2026-Apr, International journal for numerical methods in biomedical engineering IF:2.2Q2 DOI:10.1002/cnm.70170 PMID:41934219	研究论文	提出一个深度学习模型，利用有限的临床指标预测心肌主动收缩特性，填补复杂本构模型与临床应用之间的空白	首次使用深度学习从合成临床数据和压力容积环中预测左心室心肌的主动收缩参数波形和纤维角度，无需传统数值模拟迭代	仅在合成数据和一个患者来源的几何体上测试，未使用真实临床数据验证	开发患者特异性左心室心肌行为评估的深度学习模型，推动心血管疾病的诊断与干预	左心室心肌的主动收缩特性及纤维角度	机器学习	心血管疾病	有限元分析	深度学习	合成临床数据、压力容积环数据	合成数据场景及单个患者几何数据	NA	NA	NA	NA
193	2026-07-15	An AI-Guided Structure-Based Strategy for the Discovery and Biological Validation of Natural Products Targeting the Vitamin D Receptor From YSQYP in Diabetic Kidney Disease 2026-Apr, Chemical biology & drug design IF:3.2Q3 DOI:10.1111/cbdd.70289 PMID:41934677	研究论文	提出一种基于结构的人工智能引导策略，用于鉴定中药益肾祛瘀方中靶向维生素D受体的天然产物，并在糖尿病肾病模型中验证其生物活性	结合传统分子对接和深度学习工具（CarsiDock和RTMScore）进行虚拟筛选，并通过表面等离子体共振进行生物物理验证，建立了一种高效的天然产物筛选策略	目前尚未明确说明局限性	鉴定中药复方益肾祛瘀方中靶向维生素D受体的活性成分，为糖尿病肾病提供新的治疗候选化合物	中药益肾祛瘀方中的天然产物，以及糖尿病肾病模型中的足细胞	机器学习	糖尿病肾病	虚拟筛选、深度学习、表面等离子体共振	深度学习模型	分子结构数据	未提及具体样本数量	CarsiDock, RTMScore	NA	结合亲和力、细胞毒性、细胞凋亡	NA
194	2026-07-13	zERExtractor: An Automated Platform for Enzyme-Catalyzed Reaction Data Extraction from Scientific Literature 2026-Apr-13, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.6c00090 PMID:41844379	研究论文	提出一个自动化平台zERExtractor，用于从科学文献中提取酶催化反应数据	采用多模态信息提取框架（覆盖分子反应图、表格和文本），结合微调大型语言模型与深度学习的人机协同管道，通过专家数据保真验证和主动学习实现持续进化	未明确说明限制	解决数据库管理中酶反应数据的非结构化问题，为深度学习驱动的酶活性预测模型提供高质量数据	科学文献中的酶催化反应数据（分子反应图、表格和文本）	自然语言处理	NA	NA	大型语言模型	文本, 图像, 表格	合成数据集和现实基准数据集（未明确数量）	NA	NA	准确率	NA
195	2026-07-12	LiBRe: A Ligand-Aware Sequence-Based Binding Residue Prediction Model for Virtual Screening 2026-Apr-13, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.5c02883 PMID:41856929	研究论文	提出一个名为LiBRe的配体感知序列结合残基预测模型，用于虚拟筛选	显式结合蛋白质序列残基级信息和配体信息进行结合残基预测，显著优于现有序列和结构基线方法	NA	开发一种能考虑配体信息的序列结合残基预测模型，提升虚拟筛选和药物发现中的性能	蛋白质-配体结合残基	机器学习	NA	NA	深度学习模型	蛋白质序列和配体信息	NA	NA	NA	NA	NA
196	2026-07-12	Leveraging Residual Graph Convolutional Networks with Cross-Attention Mechanisms for High-Accuracy Protein Function Prediction 2026-Apr-13, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.6c00101 PMID:41861353	研究论文	提出RCHGO框架，利用残差图卷积网络和交叉注意力机制从蛋白质序列预测基因本体注释	创新性地融合残差图卷积网络与交叉注意力机制，分别利用手工特征和蛋白质语言模型特征进行决策级融合，实现了蛋白质功能的高精度预测	未明确说明局限性	开发一种从蛋白质序列直接推断基因本体注释的高精度深度学习方法	1,493个非冗余蛋白质	机器学习	NA	蛋白质语言模型	残差图卷积网络, 交叉注意力机制	蛋白质序列	1,493个非冗余蛋白质	NA	残差图卷积网络, 交叉注意力机制	准确率, 精确率, 召回率, F1值, AUC	NA
197	2026-07-12	Predicting Recurrence and Outcomes After Stressor-Associated Atrial Fibrillation Using ECG-Based Deep Learning 2026-Apr-07, Journal of the American Heart Association IF:5.0Q1 DOI:10.1161/JAHA.125.047146 PMID:41859908	研究论文	利用心电图深度学习模型预测应激相关房颤复发及预后	首次将基于心电图的AI模型用于评估应激相关房颤的复发风险，并验证其优于传统临床因素模型	研究为回顾性设计，可能存在选择偏倚；ECG模型基于既往验证，未在外部数据集中独立验证	评估心电图深度学习模型预测应激相关房颤患者房颤复发风险的能力	住院期间出现应激相关房颤的心内科及初级保健患者	机器学习	心血管疾病（房颤）	心电图（ECG）	深度学习模型（AI模型）	心电图信号数据	3371名应激相关房颤患者	NA	NA	AUC（ROC曲线下面积）	NA
198	2026-07-12	StructEIT: realistic 3D EIT model generation from CT scans for deep learning applications 2026-Apr-02, Physiological measurement IF:2.3Q3 DOI:10.1088/1361-6579/ae5587 PMID:41861463	研究论文	提出了StructEIT框架，用于从CT扫描生成解剖学和生物物理学上真实的3D电阻抗断层成像模拟模型	首次整合了结构提取、表面电极附着和组织属性分配三个模块，弥合了CT成像与EIT之间的差距，实现了高保真EIT数据集的灵活生成	NA	解决EIT重建中缺乏真实解剖几何和电导率分布数据集的问题，促进监督和数据驱动重建方法的发展	人体CT扫描生成的胸部EIT模拟数据集（Chest-EIT）	计算机视觉, 数字病理学	NA	CT扫描, 电阻抗断层成像（EIT）	NA	图像（CT图像）、仿真数据（EIT数据）	超过1400例公开CT数据	NA	NA	NA	NA
199	2026-07-12	EPI-CAT: Prediction of enhancer-promoter interactions based on cross-attention transformer 2026-Apr, International journal of biological macromolecules IF:7.7Q1 DOI:10.1016/j.ijbiomac.2026.151520 PMID:41861881	研究论文	提出了一种基于交叉注意力Transformer的增强子-启动子相互作用预测模型EPI-CAT	首次将转录因子结合谱与交叉注意力机制显式整合到Transformer模型中，以捕捉增强子与启动子间的协同调控关系	未提及	利用DNA序列和转录因子结合信息准确预测增强子-启动子相互作用	K562和GM12878细胞系中26种转录因子的ChIP-seq信号	机器学习	NA	ChIP-seq	Transformer	序列数据	K562和GM12878两种细胞系的转录因子结合谱数据	PyTorch	Cross-Attention Transformer, 双通道卷积交叉注意力结构	AUROC, AUPRC	NA
200	2026-07-12	A Deep Learning Framework for Automated Triage of Breast Cancer Biopsies in Malaysia: A Simulation Study to Reduce Resource Consumption and Diagnostic Turnaround Time 2026-Apr, Clinical breast cancer IF:2.9Q2 DOI:10.1016/j.clbc.2026.02.005 PMID:41863188	研究论文	开发并验证一种基于深度学习的乳腺活检自动分诊系统，通过模拟研究评估其在马来西亚病理工作流中减少资源消耗和诊断周转时间的潜力	首次将深度学习分诊系统与离散事件模拟相结合，在马来西亚资源有限环境下评估其对病理工作流效率的实际影响，并使用大规模合成全切片图像数据集进行训练和验证	研究基于模拟数据而非真实世界数据，需要临床验证来确认实际效果	评估深度学习分诊系统在减轻病理医生工作负担、缩短诊断时间方面的潜在效益	马来西亚一个典型医院的乳腺活检病例	数字病理学	乳腺癌	全切片图像模拟	卷积神经网络	图像	大规模合成全切片图像数据集，包括良性和可疑样本	NA	NA	AUC	NA