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
661	2026-05-26	Research on the application of deep learning-driven urban change detection in sustainable development of hilly-area cities in western China 2026-May-24, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-026-53767-y PMID:42178339	研究论文	研究深度学习驱动的城市变化检测在西部丘陵城市可持续发展中的应用，以南充市为案例	针对西部丘陵城市景观特征，构建了区域自适应的建筑与道路语义分割数据集和变化检测数据集，并应用深度学习模型有效解决了丘陵城市复杂环境中的破碎化景观、建筑分散和光谱混合特征等挑战	未提及局限性	探究深度学习驱动的城市变化检测技术在支持西部丘陵城市可持续发展中的实践价值	四川省南充市的城市变化检测、建筑与道路语义分割	计算机视觉	不适用	中分辨率遥感影像	深度学习模型	遥感影像	不适用	NA	NA	NA	NA
662	2026-05-26	Representation learning for multi-modal spatially resolved transcriptomics data 2026-May-21, Bioinformatics (Oxford, England) DOI:10.1093/bioinformatics/btag316 PMID:42179160	研究论文	介绍了一种卷积深度学习模型AESTETIK，用于整合空间、转录组和形态学信息，学习精确的斑点表示	在结构组织（如脑组织）中中位ARI相比先前最先进方法提高21%，在异质性细胞群体癌症组织（乳腺癌、黑色素瘤、肝癌）中表现优异，提升幅度达21%至79%	NA	开发整合多模态空间分辨转录组数据的方法，以提升聚类分配和精确医学应用	多模态空间转录组数据，包括空间、转录组和形态学信息	深度学习，数字病理学	乳腺癌，黑色素瘤，肝癌	空间转录组学，卷积神经网络 (CNN)	CNN	图像，基因表达数据，空间坐标	多个数据集，涵盖10x Genomics和NanoString平台的数据	PyTorch	卷积神经网络 (具体架构未详细说明)	ARI (Adjusted Rand Index)	NA
663	2026-05-26	Predicting intrinsic clearance using deep learning-based drug-metabolic enzyme interaction features on an IVIVE-harmonized endpoint dataset 2026-May-20, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2026.109456 PMID:42177842	研究论文	提出一种结合深度学习药物-代谢酶相互作用特征与物理化学性质的内在清除率预测框架，并利用IVIVE一致化终点数据集进行验证	首次将基于ChemBERTa和ProtBERT预训练的DTI特征融入内在清除率预测模型，并引入IVIVE一致化方法统一异质终点标签，实现生物学信息与计算方法的融合	预测性能仍有限，需扩大数据集、增强独立外部验证，并纳入肾清除和转运体介导等其他消除途径	开发一种生物学信息驱动的计算框架，用于早期候选化合物内在清除率的可靠预测	人类肝脏代谢酶（CYP、UGT、SULT家族）的抑制剂与底物相互作用特征，以及化合物物理化学性质	机器学习	NA	体外-体内外推法（IVIVE），深度学习	多层感知机（MLP），Transformer编码器	表格数据（化合物结构描述符、DTI特征）	185种化合物（独立外部验证集）；内部训练集未明确数量	PyTorch（推测），ChemBERTa，ProtBERT	MLP，Transformer编码器	r²m, r², CI, AFE, 2倍误差内比例, 3倍误差内比例	NA
664	2026-05-26	Deep learning-driven anomaly detection and feature discovery in Ce-rich (Ni-Fe-Co-Ce)O x catalysts for oxygen evolution reaction 2026-May-20, RSC advances IF:3.9Q2 DOI:10.1039/d6ra02168a PMID:42181719	研究论文	提出一种基于深度学习的异常检测框架，用于从高通量实验数据中发现高性能析氧反应催化剂	首次将原子级描述符与卷积神经网络结合进行相似性稳定分析，并利用迭代数据清洗机制自动识别高异常值催化剂	目前仅针对Ni-Fe-Co-Ce-O催化剂数据验证，泛化能力需进一步测试	开发可靠的数据驱动分析工具，加速新型催化材料的发现与优化	Ce元素富集的(Ni-Fe-Co-Ce)O_x析氧反应催化剂	机器学习	NA	高通量实验	卷积神经网络（CNN）	数值型原子级描述符数据	基于(Ni-Fe-Co-Ce)O_x催化剂的高通量数据集	TensorFlow, PyTorch	CNN	R²分数	NA
665	2026-05-26	Visible-Near-Infrared Hyperspectral Imaging Enables Nondestructive Identification of Bean Accessions via 1D Spectral Reflectance Analysis 2026-May-19, ACS omega IF:3.7Q2 DOI:10.1021/acsomega.6c00225 PMID:42179609	研究论文	利用可见-近红外高光谱成像结合一维光谱反射分析，实现豆类种质资源无损伤鉴别	首次利用VNIR高光谱成像与一维光谱反射分析实现32个豆类种质的无损伤鉴别，并发现狭窄绿光窗口（562.85-584.65 nm）作为关键分类波段，为缩减波段多光谱传感器设计提供直接指导	每个种质仅分析一个种子批次且在受控实验室条件下进行，未测试储存条件、种子含水量和收获时间对鲁棒性的影响；未进行靶向化学分析验证绿光窗口与种皮颜色、图案及表面微结构的关联	实现豆类种质无损伤、可扩展的鉴别方法，支持种质资源保存、可追溯性和育种	32个豆类种质（包括30个普通菜豆地方品种和2个外群豆类），共计3200粒种子，每种种质100粒种子	计算机视觉	NA	VNIR高光谱成像	线性支持向量机（Linear SVM）、多层感知机（MLP）	一维光谱反射数据	3200粒种子，来自32个豆类种质（每种种质100粒种子）	NA	Linear SVM, MLP_1D	准确率、加权F1分数	NA
666	2026-05-26	Classification of serum protein and immunofixation electrophoresis images by computer vision-based deep learning models: A single- and dual-modality study 2026-May-13, Annals of clinical biochemistry IF:2.1Q3 DOI:10.1177/00045632261454299 PMID:42126005	研究论文	基于深度学习的血清蛋白电泳和免疫固定电泳图像自动分类研究	首次采用双模态（SPE和IFE）融合方法，利用迁移学习构建MobileNetV2模型进行电泳图像分类，并通过Grad-CAM进行模型可解释性分析	单中心回顾性数据，样本量有限（1919例），需在更大规模多中心队列中验证	开发深度学习模型自动将血清蛋白电泳和免疫固定电泳图像分类为肿瘤、非肿瘤和健康三类，并比较单模态与双模态方法的预测性能	同时接受SPE和IFE检查的1919例患者	计算机视觉	肿瘤	血清蛋白电泳，免疫固定电泳，迁移学习	CNN（卷积神经网络）	图像	1919例患者的SPE和IFE图像对	NA	MobileNetV2	准确率，精确率，召回率，特异度，F1分数，ROC-AUC	NA
667	2026-05-26	Estimation of Physiological Metrics from Resting ECGs Using Deep Learning in the UK Biobank, Including submaximal exercise derived V̇O 2 max, Body Fat Percentage, and Grip Strength 2026-May-13, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.64898/2026.05.09.26352818 PMID:42180363	研究论文	利用深度学习从静息心电图估算生理指标，包括次极量运动衍生的最大摄氧量、体脂百分比和握力	使用基于患者对比学习表征（PCLR）的AI工具从静息12导联心电图提取320个特征，实现跨队列生理指标估算，并改进基础预测模型	模型在跨队列迁移性方面仍存在挑战，且依赖静息心电图数据而非动态运动数据	探索从静息心电图估算生理指标的潜力，利用英国生物银行数据开发群体特异性模型	英国生物银行（UK Biobank）中的大样本人群，包括次极量运动衍生的最大摄氧量（n=8,540）及其他生理指标（样本量高达n=78,265）	机器学习	心血管疾病	心电图（ECG）	患者对比学习表征（PCLR）模型	静息12导联心电图数据	次极量运动测试样本8,540例，其他生理指标样本最多78,265例，训练集与测试集以80%:20%比例划分	NA	PCLR（患者对比学习表征）	皮尔逊相关系数（r）	NA
668	2026-05-26	Treemble: a graphical tool to generate Newick strings from phylogenetic tree images 2026-May-03, Bioinformatics (Oxford, England) DOI:10.1093/bioinformatics/btag197 PMID:42018742	研究论文	Treemble是一款从系统发育树图像生成Newick字符串的图形工具	结合深度学习节点检测与用户点击交互，实现从树图到Newick格式的半自动化转换，支持矩形和圆形树	NA	开发能从系统发育树图像自动生成机器可读Newick字符串的工具	系统发育树图像	机器学学	NA	深度学习	CNN	图像	NA	PyTorch	NA	NA	NA
669	2026-05-26	AI-Based Models for Risk Prediction in MASLD: A Systematic Review 2026-May, Digestive diseases and sciences IF:2.5Q2 DOI:10.1007/s10620-025-09499-6 PMID:41231418	综述	系统评估基于AI的模型在代谢功能障碍相关脂肪性肝病（MASLD）风险预测与患者分层中的效果	首次系统综述AI模型在MASLD风险预测中的应用，填补了识别临床显著疾病（如≥F2纤维化、MASH）风险患者的文献空白	数据多样性不足以及模型可解释性有限	评估AI预测模型在MASLD患者风险分层和临床管理中的效能	MASLD患者及AI预测模型	机器学习	代谢功能障碍相关脂肪性肝病	NA	机器学习与深度学习模型	临床特征数据（年龄、BMI、肝酶等）和多模态数据（临床+弹性成像/影像）	26项研究（2014-2025年），来自欧洲、美国、亚洲和南美洲	NA	NA	AUROC	NA
670	2025-12-25	Correction: Addressing fractures that are hard to diagnose on imaging: Radiomics or deep learning? 2026-May, La Radiologia medica DOI:10.1007/s11547-025-02151-3 PMID:41441965	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
671	2026-05-26	Construction of a classification model for liver fibrosis in MAFLD based on multiparametric MRI radiomics and machine learning: A rat study 2026-May, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.70476 PMID:42178484	研究论文	基于多参数MRI影像组学和机器学习构建MAFLD肝纤维化分类模型的大鼠研究	首次在大鼠模型中整合多参数MRI影像组学特征与多种机器学习算法（包括逻辑回归、决策树、支持向量机、随机森林、LightGBM和AdaBoost）来构建肝纤维化分期分类模型，并采用混合模型结合深度学习和常规特征，通过SHAP分析增强模型可解释性	研究基于大鼠模型，结论在人类患者中的验证仍需进一步研究	开发并验证基于多参数MRI影像组学和机器学习的肝纤维化严重程度分期分类模型	160只雄性Sprague-Dawley大鼠的肝纤维化不同严重程度分期，包括健康对照组	机器学习	代谢功能障碍相关脂肪肝病肝纤维化	多参数MRI（T2压脂序列和IDEAL-IQ序列）影像组学	逻辑回归、决策树、支持向量机、随机森林、LightGBM、AdaBoost、CNN	MRI影像	160只雄性Sprague-Dawley大鼠	NA	逻辑回归、决策树、支持向量机、随机森林、LightGBM、AdaBoost、CNN	AUC、决策曲线分析、净重新分类改善、校准曲线、准确率	NA
672	2026-05-26	Validation of a deep learning model for bone fragility detection from conventional radiographs: an international cohort study 2026-May, EClinicalMedicine IF:9.6Q1 DOI:10.1016/j.eclinm.2026.103974 PMID:42180399	research paper	验证了一种基于深度学习模型从常规X光片中检测骨脆性的方法，该模型结合骨密度和骨小梁评分，在国际多中心队列中进行了性能评估	首次将骨小梁评分与骨密度结合用于骨脆性评估，直接从标准X光片中识别高风险骨折个体，并在多民族人群中进行外部验证	高特异性对应较低敏感性，可能遗漏部分真阳性病例；样本性别分布不均，且部分参与者已有骨密度评估，未来需在更平衡的队列和没有金标准检查的人群中验证	评估一种基于人工智能的工具从标准X光片中直接估计骨脆性，以识别骨折风险最高的个体	来自欧洲和美国五个临床中心的成年患者(≥20岁)的18858对常规X光片和腰椎双能X线吸收法扫描	machine learning	骨质疏松症	X光片	深度学习模型	图像	18858对图像(来自11138名参与者)，分为训练组(n=10692)、内部验证组和外部验证组(n=7079)	NA	NA	准确率、敏感性、特异性、AUC、精确度	NA
673	2026-05-26	DeepICER: A deep learning framework for predicting compound-induced gene expression profiles 2026-May, Acta pharmaceutica Sinica. B DOI:10.1016/j.apsb.2026.01.046 PMID:42180546	研究论文	提出一个深度学习框架DeepICER，用于预测化合物诱导的基因表达谱	利用双线性注意力机制捕获剂量、持续时间与基础基因表达之间的相互作用，首次实现任意剂量和持续时间下基因表达谱的精确预测	未明确讨论模型对复杂生物环境的泛化能力及计算资源需求	开发可预测药物诱导基因表达谱的深度学习模型，以促进药物重定位和加速药物发现	化合物、基因表达谱、细胞系（A549细胞）	机器学习	肺癌	NA	双线性注意力机制神经网络	基因表达数据	NA	NA	DeepICER（双线性注意力机制）	预测性能提升45.1%	NA
674	2026-05-25	Habitat-informed MRI Radiomics and Deep Learning Fusion for Short-Term Survival Prediction in Patients with Glioblastoma: Exploratory Radiogenomic and Immune Correlates 2026-May-23, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2026.04.035 PMID:42177147	研究论文	开发并外部验证一种融合无监督影像组学和深度学习的术前多对比MRI堆叠模型，用于预测胶质母细胞瘤患者的短期生存，并探索转录组学和免疫相关性	提出基于无监督影像组学和3D ResNet-50的两级堆叠集成模型，结合影像组学与深度学习预测胶质母细胞瘤短期生存，并首次探索DLK1表达与免疫浸润的相关性	配对RNA测序队列的分析为探索性研究，样本量有限，且模型在不同外部验证队列中AUC略有差异	开发并验证一种术前预测胶质母细胞瘤患者短期生存（总生存期≤9个月）的融合模型，并探索其影像基因组学与免疫相关性	468例胶质母细胞瘤患者的多中心回顾性数据，包括MRI影像和RNA测序数据	数字病理学	胶质母细胞瘤	多对比MRI影像组学、RNA测序	CNN	图像（MRI）	468例患者（训练集196例，外部验证集1-3分别为66、185和21例）	NA	3D ResNet-50	AUC、决策曲线分析	NA
675	2026-05-25	Towards precision agriculture for assessing germination rates and density of rice seedling using hierarchical convolutional neural network on drone imagery 2026-May-23, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-026-37681-x PMID:42177173	研究论文	利用无人机图像和分层卷积神经网络评估水稻幼苗的发芽率和密度	提出了一种基于分层深度网络的RSAGRD-AIHDN模型，结合ConvNeXt特征提取和集成模型（SAE、BiTCN、DQL），实现了高精度水稻幼苗检测	未提及模型在不同环境条件下的泛化能力或计算资源需求	利用无人机遥感图像技术评估水稻田中幼苗的发芽率和密度，以改进作物生长监测	水稻田中的幼苗	数字农业	不适用	无人机遥感成像	分层卷积神经网络、堆叠自编码器、双向时序卷积网络、深度Q学习	图像	水稻幼苗的无人机图像数据集	不适用	ConvNeXt, SAE, BiTCN, DQL	准确率	不适用
676	2026-05-25	Multi-scale temporal convolution attention network for state-of-charge estimation in Li-ion batteries 2026-May-23, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-026-53615-z PMID:42177236	研究论文	提出一种多尺度时间卷积注意力网络，用于锂离子电池荷电状态估计	融合多尺度时间卷积进行层次化特征提取，并结合注意力机制突出电压、电流和温度测量中的关键信号，以同时捕捉短期瞬态和长期荷电状态演化	未在动态负载变化和温度波动等复杂实际场景下进行充分验证，且模型可能对特定数据集过拟合	提升锂离子电池荷电状态估计的准确性和鲁棒性，以优化电池管理系统性能	特斯拉Model-3 2170锂离子电池的荷电状态	机器学习	NA	NA	时序卷积网络（TCN）与注意力机制的融合	时间序列数据	特斯拉Model-3 2170锂离子电池数据集，经数据清洗、归一化和循环分割处理	NA	多尺度时间卷积注意力网络（MSTCAN）	均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）、最大误差、决定系数（R²）	NA
677	2026-05-25	A well-perceived, blind image quality assessment algorithm using an enhanced noise feature criterion 2026-May-23, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-026-54147-2 PMID:42177264	研究论文	提出了基于增强噪声特征准则的无参考盲图像质量评估方法	改进了噪声加权和判决准则，解决了传统噪声特征分析在强水平结构图像中不稳定的问题	依赖复杂网络架构和大型数据集，可能限制其广泛应用	开发一种即时实用的无参考盲图像质量评估方法	带有强水平结构（如栅栏状图案）的图像	计算机视觉	NA	噪声特征分析	NA	图像	四个公开数据库（LIVE、CSIQ、TID2013、KADID-10k），TID2013数据集中的24张完美无失真图像	NA	NA	Spearman秩相关系数, Pearson线性相关系数	NA
678	2026-05-25	SurgWound-Bench: a benchmark for surgical wound diagnosis 2026-May-23, NPJ digital medicine IF:12.4Q1 DOI:10.1038/s41746-026-02791-3 PMID:42177302	research paper	提出首个开源多类型手术伤口数据集SurgWound，并构建包括视觉问答和报告生成任务的基准测试，同时提出三阶段学习框架WoundQwen用于手术伤口诊断	首次公开包含多种手术伤口类型的开源数据集，并建立基于该数据集的综合基准测试，包括视觉问答和报告生成任务；提出三阶段学习框架，利用多个多模态大语言模型预测伤口特征并整合生成诊断报告	数据集规模较小（686张图像），可能限制模型泛化能力；研究未提及计算资源消耗及模型在真实临床环境中的验证	解决手术伤口诊断中数据隐私和专家标注成本高的问题，推动开源手术伤口筛查工具发展	手术伤口图像	computer vision	surgical site infection	NA	MLLM（多模态大语言模型）	image	686张手术伤口图像，由3名专业外科医生标注了8个细粒度临床属性	NA	Qwen（WoundQwen基于Qwen架构）	NA	NA
679	2026-05-25	Phenotype discovery and mortality prediction in sepsis-induced myocardial dysfunction: a deep learning and stratified modeling approach 2026-May-23, BMC medical informatics and decision making IF:3.3Q2 DOI:10.1186/s12911-026-03575-1 PMID:42177490	研究论文	利用无监督深度学习识别脓毒症诱导心肌功能障碍（SIMD）的临床表型，并基于表型分层构建最优短期生存预测模型	首次结合自编码器、UMAP和K-means聚类发现SIMD的三个不同预后表型，并通过表型特异性建模显著提升了死亡率预测性能	研究基于MIMIC-III和MIMIC-IV回顾性数据库，可能存在选择偏倚；表型发现未在前瞻性队列中验证	识别SIMD的临床表型并开发基于表型分层的短期生存预测模型	MIMIC-III和MIMIC-IV数据库中脓毒症诱导心肌功能障碍患者	机器学习	脓毒症诱导心肌功能障碍	NA	自编码器、XGBoost	临床数据	来自MIMIC-III和MIMIC-IV的SIMD患者队列（具体数量未提及）	PyTorch	自编码器、UMAP、K-means、XGBoost	AUC、PR-AUC	NA
680	2026-05-25	Automated measurement of the minimum macular hole diameter based on optical coherence tomography images 2026-May-23, BMC ophthalmology IF:1.7Q3 DOI:10.1186/s12886-026-04931-5 PMID:42177481	研究论文	提出一种基于光学相干断层扫描图像的黄斑裂孔最小直径自动测量方法	设计包含图像预处理、边缘提取和自动测量三子任务的自动化流程，通过黄斑裂孔数据集裁剪和双边轮廓定位算法提升测量准确性与效率	深度学习方法在泛化能力上存在局限，且当前方法在低对比度图像中的表现有待验证	提高黄斑裂孔最小直径测量的自动化程度和准确性，辅助眼科诊断与治疗评估	公共OCT图像中的黄斑裂孔区域	计算机视觉	眼科疾病	光学相干断层扫描	NA	图像	公共数据集中的黄斑裂孔OCT图像	OpenCV	形态学操作与边缘检测算法	平均距离误差, 相对距离误差	NA