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
461	2026-06-01	CollDTI: Dual-encoder collaborative learning for drug-target interaction prediction 2026-May-25, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.neunet.2026.109175 PMID:42217429	研究论文	提出一种双编码器协作学习框架CollDTI，通过联合建模药物-靶点对的内在结构特征与外部关系特征，提升药物-靶点相互作用预测性能	首次提出双编码器协作框架，结合多视图异构图神经网络提取外部关系特征、字符字典编码与图卷积网络提取内在结构特征，并使用加权残差交叉注意力机制实现多视图嵌入的协作融合	NA	通过整合药物与靶点的内在结构和外部关系特征，提高药物-靶点相互作用预测的准确性	药物-靶点相互作用数据对	机器学习	NA	NA	双编码器协作学习框架	结构化数据	NA	PyTorch	多视图异构图神经网络、图卷积网络、字符字典编码、加权残差交叉注意力机制	准确率、精确率、召回率、F1分数、AUC	NA
462	2026-06-01	Comparative evaluation of deep learning architectures for microbial colony classification in microbiological imaging 2026-05-18, BMC microbiology IF:4.0Q2 DOI:10.1186/s12866-026-05028-1 PMID:42144581	研究论文	对六种卷积神经网络架构用于微生物菌落分类进行头对头比较	在同数据集AGAR上，首次系统对比六种CNN架构（AlexNet、SqueezeNet 1.1、ResNet18、ShuffleNetV2、EfficientNetB0和MobileNetV2）用于微生物菌落分类，并采用统一训练协议，揭示轻量级网络达到最佳性能	仅使用单一公众数据集AGAR，相关结论可能受限于标准化成像条件和特定物种（五种）	评估深度学习架构在微生物菌落自动分类中的比较性能，为自动化微生物图像分析提供参考	来自AGAR数据集的86,045个微生物菌落裁剪图像，涵盖五种微生物（枯草芽孢杆菌、大肠杆菌、铜绿假单胞菌、金黄色葡萄球菌和白色念珠菌）	计算机视觉	NA	微生物成像	卷积神经网络	图像	86,045个菌落裁剪图（来自4,424个可计数培养皿）	PyTorch	AlexNet, SqueezeNet 1.1, ResNet18, ShuffleNetV2, EfficientNetB0, MobileNetV2	准确率, 精确率, 召回率, F1分数	NA
463	2026-06-01	Artificial intelligence in the differential diagnosis of hypertrophic cardiomyopathy and physiological hypertrophy: a scoping review 2026-May-15, Hellenic journal of cardiology : HJC = Hellenike kardiologike epitheorese IF:2.7Q2 DOI:10.1016/j.hjc.2026.05.001 PMID:42142808	综述	系统梳理了人工智能在鉴别肥厚型心肌病与生理性心肌肥厚中的研究现状与应用潜力	首次聚焦AI鉴别HCM与运动员心脏这一临床难题，揭示了目前缺乏运动员特异性数据集的现状并指出未来研究方向	运动员来源数据集匮乏且外部验证不足，显著限制了在运动心脏病学中的临床应用	评估AI/ML在区分HCM与生理性心肌肥厚（尤其是运动员心脏）中的验证性应用范围	基于AI/ML方法区分HCM与左心室肥厚（包括生理性及病理性）的原始研究	机器学习	肥厚型心肌病	NA	支持向量机（SVM）	心电图、超声心动图、影像组学、视频数据	共纳入8项研究，其中仅1项直接比较HCM与运动员心脏	NA	支持向量机（SVM）	AUC	NA
464	2026-06-01	Development and validation of a novel deep learning coronary artery plaque quantification model 2026-05-14, BMC medical imaging IF:2.9Q2 DOI:10.1186/s12880-026-02379-z PMID:42135689	研究论文	提出并验证了一种基于深度学习的冠状动脉斑块量化模型，用于自动分割总斑块和钙化斑块体积	开发了一种名为QuantiPlaque的新型软件，利用深度学习模型实现冠状动脉斑块体积的自动化量化，并与专家手动标注进行了严格验证	样本量较小（仅115例CCTA扫描），且对左旋支动脉区域的斑块分割效果较弱	开发一种自动化的深度学习模型，用于准确量化冠状动脉总斑块和钙化斑块体积，以辅助临床评估心血管事件风险	冠状动脉斑块（总斑块和钙化斑块）	计算机视觉	冠状动脉疾病	冠状动脉CT血管造影	深度学习模型	图像	115例CCTA扫描（平均年龄58岁，51%为女性，平均冠脉钙化评分56 Agatston单位）	NA	NA	组内相关系数，皮尔逊相关系数，斯皮尔曼秩相关系数，Bland-Altman分析	NA
465	2026-06-01	Application of Artificial Intelligence-Based Transfer Learning Models to the Bethesda System for Thyroid Cytopathology 2026-05, Cytopathology : official journal of the British Society for Clinical Cytology IF:1.2Q3 DOI:10.1111/cyt.70045 PMID:41361911	研究论文	应用基于人工智能的迁移学习模型对甲状腺细胞病理学Bethesda系统进行分类	首次将集成迁移学习应用于TBSRTC分类，通过加权软投票组合六种预训练模型（Xception、ResNet50V2、DenseNet121、MobileNetV2、InceptionV3、EfficientNetB3），提升了分类精度	数据集规模较小（仅94例FNAC病例，949张代表图像），缺乏全切片影像验证，需要更大样本来进一步验证	评估集成软投票迁移学习模型在根据TBSRTC对甲状腺细胞学涂片进行分类时的性能	甲状腺细针穿刺细胞学涂片图像	计算机视觉	甲状腺疾病	NA	集成迁移学习（CNN）	图像	94例甲状腺FNAC病例，共949张代表图像	NA	DenseNet121, ResNet50V2, Xception, MobileNetV2, InceptionV3, EfficientNetB3	敏感性, 特异性, 阳性预测值, 阴性预测值, F1分数, AUCROC	NA
466	2026-06-01	Community medical centers struggle to produce well-calibrated clinical prediction models: Data augmentation can help 2026-May, Journal of biomedical informatics IF:4.0Q2 DOI:10.1016/j.jbi.2026.105012 PMID:41825516	研究论文	研究社区医疗中心在临床预测模型本地校准中面临的样本量不足问题，并评估合成数据生成作为数据扩充方法的有效性	首次系统评估社区医疗机构在机器学习模型本地化中因样本量不足导致的校准困难，并提出利用深度学习合成数据生成技术进行数据扩充以改善模型校准性能	研究仅基于两个农村医院和一个城市学术医疗中心的数据，可能无法推广到所有社区医疗机构；合成数据质量对校准效果的长期影响尚未验证	探究社区医疗中心是否有足够患者数据支持机器学习模型的本地校准，以及合成数据生成能否帮助缓解样本量不足问题	30天非计划再入院预测模型在多家不同规模医院的本地校准效果	机器学习	再入院预测	合成数据生成	深度学习	结构化电子健康记录数据	真实网络医院数据集（两个农村医院和一个城市学术医疗中心）以及多站点ICU模拟数据集	NA	NA	校准度	NA
467	2026-03-30	Machine and Deep Learning Models for Preoperative Prediction of Suboptimal Clinical Response One Year after Metabolic Bariatric Surgery: Findings from the Tehran Obesity Treatment Study 2026-May, Obesity surgery IF:2.9Q1 DOI:10.1007/s11695-026-08568-7 PMID:41904288	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
468	2026-03-31	Evaluating deep learning attenuation correction for single-photon emission computed tomography myocardial perfusion imaging: Lessons from clinical validation 2026-May, Journal of nuclear cardiology : official publication of the American Society of Nuclear Cardiology IF:3.0Q2 DOI:10.1016/j.nuclcard.2026.102701 PMID:41905547	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
469	2026-06-01	Mapping 25 years of forensic and legal medicine research: a multi-database bibliometric and science-mapping analysis (2000-2025) 2026-May, Journal of forensic and legal medicine IF:1.2Q3 DOI:10.1016/j.jflm.2026.103127 PMID:41965962	研究论文	对2000-2025年间法医学与法律医学研究进行多数据库文献计量与科学映射分析	首次整合多数据库（Web of Science核心合集和Scopus）进行长达25年的法医学文献全景分析，并结合Callon中心性-密度主题映射和趋势主题分析揭示学科演进	仅纳入英文文献且主要依赖Web of Science核心合集，可能遗漏部分非英文或灰色文献；关键词同义变体（如medico-legal vs medicolegal）的标准化处理可能影响部分主题的覆盖率	通过文献计量方法系统刻画法医学与法律医学的研究格局、演进趋势和主题结构，为研究优先级设定和编辑策略提供依据	2000-2025年间Web of Science核心合集和Scopus收录的法医学与法律医学相关文献	自然语言处理	NA	NA	NA	文本	16190篇文献（Web of Science核心合集），来自3052个来源，49746位作者	NA	NA	NA	NA
470	2026-05-31	RADIANT: A fully configurable radiotherapy dose prediction framework 2026-May-29, Biomedical physics & engineering express IF:1.3Q3 DOI:10.1088/2057-1976/ae7090 PMID:42161288	研究论文	介绍了一个完全可配置的放射治疗剂量预测开源框架RADIANT，基于医学影像分割工具包，支持多种网络架构、损失函数和训练策略	提出一个完全可配置、开源且可复现的放射治疗剂量预测框架，支持多种网络架构和灵活配置，并在多个癌种上进行了基准测试	未明确指出局限性	开发一个可扩展、可配置的开源框架，用于深度学习驱动的放射治疗剂量预测，并实现可复现的实验	宫颈癌、前列腺癌和头颈癌患者的放射治疗剂量分布	数字病理学	宫颈癌, 前列腺癌, 头颈癌	放射治疗剂量预测	深度学习模型	3D医学影像	使用RPA生成的宫颈癌和前列腺治疗计划，以及AAPM OpenKBP挑战赛的头颈癌数据	Medical Imaging Segmentation Toolkit, RADIANT	nnU-Net, FMG-Net, W-Net, ddU-Net, Swin UNETR	剂量分数，均匀性指数，D95、D98、D99误差百分比，剂量体积直方图分数	NA
471	2026-05-31	Synchrotron-Based Deep Learning Network of the Inner Ear: Development and Expert Validation 2026-May-29, The Laryngoscope DOI:10.1002/lary.70637 PMID:42212468	研究论文	开发并外部验证了一种基于深度学习的内耳分割网络，能在多种分辨率和协议的临床CT图像中自动分割内耳	首个在性能上超越领域专家手动分割的内耳自动分割算法，建立了新的临床金标准	NA	开发并验证一种内耳自动分割深度学习网络	内耳在术前临床CT扫描中的分割	深度学习、医学图像分割	耳科疾病	同步辐射相衬成像、临床CT扫描	深度学习分割网络	CT图像（锥束CT、螺旋CT）	100具尸体标本，共4784对同步辐射相衬成像和临床三维数据集	NA	NA	Dice相似系数、最大绝对豪斯多夫距离、平均豪斯多夫距离	NA
472	2026-05-31	Beyond Correlation: Causal Intervention for Multi-Label Medical Image Diagnosis 2026-May-29, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2026.3698052 PMID:42213561	研究论文	提出一种结合因果干预的多标签医学影像诊断框架，解决共病检测中虚假关联问题	首次在医学影像多标签诊断中引入因果干预，通过后门调整分离疾病共现导致的虚假关联与真实因果信号	依赖潜在混杂变量的隐式建模，可能无法完全覆盖所有临床混杂因素；实验仅涵盖四种影像模态，泛化性需进一步验证	提升多标签医学影像诊断的准确性和可解释性，消除共病条件下的相关偏误	多标签医学影像诊断中的共病关系建模与因果解耦	计算机视觉, 数字病理学	多种共病（眼病、结肠病变、胸肺疾病）	N/A	因果干预模型	医学影像（彩色眼底照相、眼底荧光血管造影、结肠镜、X光）	ODIR, LID-FFA, Endo, Chestpert四个数据集（具体样本数未说明）	PyTorch	N/A	准确率、AUC、可解释性指标	NA
473	2026-05-31	PRAD++: Towards Robust Periapical Radiograph Analysis through Dataset and Model Advancements 2026-May-29, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2026.3698273 PMID:42213562	研究论文	提出PRAD++大规模根尖周X光片数据集及PRNet++分析网络，提升深度学习在牙科图像分析中的鲁棒性与可解释性	引入多尺度小波卷积网络和通道融合注意力机制，并设计专家先验注入损失函数，将牙科领域知识融入学习过程	未提及模型在外部数据集或真实临床环境中的验证，且对异常投影和伪影的处理能力有待进一步探索	解决根尖周X光片高质量标注数据稀缺问题，开发鲁棒的深度学习分析模型	根尖周X光片图像及对应的像素级分割和图像级分类任务	计算机视觉, 数字病理学	牙科疾病	NA	CNN	图像	10,000张根尖周X光片图像	PyTorch	多尺度小波卷积网络, 通道融合注意力机制	DSC, PR-AUC	NA
474	2026-05-31	MuSL: Multimodal deep learning for generalizable prediction of synthetic lethality from sequence, transcriptomic, and network data 2026-May-29, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2026.3698476 PMID:42213569	研究论文	提出一种名为MuSL的多模态深度学习框架，整合转录组直方图、统计表达特征和蛋白质互作网络信息，用于预测合成致死性	首次将粗粒度表达谱转化为二维直方图并利用卷积神经网络直接学习共表达缺失和互斥性等分布模式，通过对比学习对齐多模态特征并结合交叉注意力和自适应门控机制进行集成	未明确提及	实现可泛化到未知基因的合成致死性预测，克服传统方法依赖手工表达摘要或单一数据模态的局限性	基因对之间的合成致死性关系	机器学习	癌症	RNA-seq, 蛋白质互作网络分析	CNN, 对比学习, 交叉注意力, 自适应门控	转录组直方图, 统计表达特征, 蛋白质互作网络, ESM2蛋白质嵌入	未明确提及	PyTorch	CNN, 图神经网络, 注意力机制	随机、转导和归纳评估设置下的基线性能比较	NA
475	2026-05-31	Compliance with the CONSORT AI Extension in Orthopaedic Randomized Controlled Trials 2026-May-29, The Journal of bone and joint surgery. American volume DOI:10.2106/JBJS.25.01439 PMID:42213819	研究论文	评估骨科随机对照试验中对CONSORT AI扩展指南的遵守情况	首次系统评估骨科领域涉及AI的随机对照试验对CONSORT AI扩展指南的遵守程度	仅纳入11篇文献，样本量有限；可能遗漏未发表或非英文文献	评估骨科随机对照试验中对CONSORT AI扩展指南的遵守情况	骨科领域涉及AI的随机对照试验	机器学习	骨科疾病	NA	NA	文本	11篇文献	NA	NA	遵守率	NA
476	2026-05-31	The impact of competition mechanisms on primary school students' digital game-based mathematics learning 2026-May-29, Acta psychologica IF:2.1Q2 DOI:10.1016/j.actpsy.2026.107175 PMID:42214168	研究论文	研究竞争机制对小学生数字化游戏数学学习的影响	采用增值设计，随机分配135名小学生至基线组、个人竞争组和组间竞争组，揭示竞争能促进深层认知策略和真实知识掌握，而非短期表现提升	未说明明确局限性	探讨数字化游戏学习中的竞争机制对小学生分数概念学习结果、过程和情感态度的影响	小学生，具体为135名参与分数概念学习的学生	机器学习	NA	NA	NA	NA	135名小学生	NA	NA	准确率、自我效能感	NA
477	2026-05-31	Enhancing brain tumor classification with a simplified CNN through hyperparameter optimization 2026-May-29, Biomedical physics & engineering express IF:1.3Q3 DOI:10.1088/2057-1976/ae74d5 PMID:42214387	研究论文	该研究通过超参数优化策略（遗传算法、贝叶斯优化和HyperBand）提升一种轻量级卷积神经网络在脑肿瘤MRI图像分类中的性能，并在公开数据集上验证其有效性	首次系统比较三种超参数优化方法对轻量级CNN在脑肿瘤分类中的影响，采用十次独立重复实验保证统计可靠性，并注重计算效率与模型性能的平衡	未提及	探索不同超参数优化策略对简化CNN模型在脑肿瘤MRI分类任务中的性能影响，同时保持计算效率	脑肿瘤MRI图像（包含胶质瘤、脑膜瘤、垂体瘤及健康受试者）	计算机视觉	脑肿瘤	MRI	CNN	图像	公开脑MRI数据集（具体数量未提及）	NA	轻量级CNN	准确率、标准差	未提及
478	2026-05-31	Interlayer-aware postoperative facial appearance prediction in orthognathic surgery with bio-geometric guidance 2026-May-29, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/ae752e PMID:42214412	research paper	提出一种生物几何引导的下颌骨手术后面部外观预测网络，通过层间混合专家机制模拟骨与软组织的非线性耦合变形	首次引入层间混合专家机制将骨骼-表面变形传播解耦为三个生物力学启发的代理表示，并通过门控路由网络自适应加权各层贡献，同时设计生物几何卷积模块捕捉区域骨骼影响	NA	实现正颌手术后面部外观的高精度预测以辅助手术规划	88名正颌手术患者的三维面部与骨骼数据	computer vision	oral and maxillofacial diseases	deep learning	混合专家网络与生物几何卷积模块	三维面部与骨骼图像	88名正颌手术患者	PyTorch	Interlayer Mixture-of-Experts, Bio-Geometric Convolution	mean whole-face error, clinician acceptance rate	NA
479	2026-05-31	Deep learning-based prediction of trace silver concentrations in marine sediments from mid-infrared spectroscopy 2026-May-29, Marine pollution bulletin IF:5.3Q1 DOI:10.1016/j.marpolbul.2026.119930 PMID:42214983	研究论文	利用中红外光谱和深度学习模型预测海洋沉积物中痕量银浓度	首次将深度学习模型（RS-SE-ResNet-1D）应用于中红外光谱预测低银沉积物中的银浓度，并识别出与碳酸根离子相关的特征波数带	未明确提及	开发基于中红外光谱的机器学习模型实现海洋沉积物中银浓度的快速预测	南海低银沉积物中的中红外光谱与银浓度关系	机器学习	NA	中红外光谱	残差网络（ResNet）	光谱数据	南海低银沉积物样本（具体数量未提及）	NA	KS-CARS-PLSR, KS-RF, RS-SE-ResNet-1D	R, RMSE, RPD	NA
480	2026-05-31	A unified deep learning application framework for forensic shoeprint analysis under data-limited conditions 2026-May-29, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-026-52505-8 PMID:42215506	研究论文	提出一个在数据有限条件下应用于法医足迹分析的统一深度学习框架	不提出新架构，而是系统研究如何调整现有深度学习组件（预训练表征选择、数据增强策略、领域自适应）以提升数据稀缺和领域偏移条件下的可靠性	不同增强机制的组合探索仍是一个开放问题，且实验仅在两个互补的足迹数据集上进行	为法医实践中数据有限和领域偏移条件下应用深度学习提供实用、基于证据的指导	法医足迹匹配中的深度学习应用	计算机视觉	NA	NA	卷积自动编码器	图像	两个互补的足迹数据集，具体数量未提及	NA	卷积自动编码器	性能（未明确指定指标）	NA