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
101	2026-10-08	Effective multiplicative noise suppression for underwater wireless optical communication via a three-branch physics-informed network 2026-Oct-01, Applied optics IF:1.7Q3 DOI:10.1364/AO.610203 PMID:42837573	研究论文	提出一种三分支物理信息网络（TBPIN）来抑制水下无线光通信（UWOC）中的乘性噪声，通过将UWOC信道方程嵌入复合损失函数，将失真接收信号显式解耦为三个物理约束分量	将UWOC信道方程嵌入复合损失函数中，利用物理信息约束实现乘性噪声的有效抑制，并显式解耦失真信号为三个物理约束分量	未明确说明	有效抑制水下无线光通信中的乘性噪声	水下无线光通信信号	机器学习	NA	NA	物理信息网络	信号	仿真和实验UWOC数据集（具体数量未提及）	NA	三分支物理信息网络（TBPIN）	信噪比增益，均方误差	NA
102	2026-10-07	Interpretable and Adaptive GAN-BiLSTM Approach for Cyber Threat Detection in IoMT-Based Healthcare 5.0 2026-Oct, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3573097 PMID:40408219	研究论文	本文提出了一种可解释且自适应的基于深度学习的网络安全框架，结合GAN和BiLSTM用于IoMT医疗5.0中的网络威胁检测	整合GAN生成逼真样本来平衡数据集，采用BiLSTM捕捉时间模式和关键特征，并利用SHAP和PFI增强模型透明度和可解释性	仅在NSL-KDD数据集上进行了实验，未在其他数据集或真实医疗环境中验证	解决IoMT医疗5.0中网络安全威胁检测面临的数据不平衡和深度学习模型可解释性差的问题	IoMT医疗5.0中的网络威胁检测	机器学习	NA	NA	GAN, BiLSTM	网络流量数据	NSL-KDD数据集（具体样本数量未提及）	NA	GAN, BiLSTM	准确率, F1分数	NA
103	2026-10-07	DPGNet: A Boundary-Aware Medical Image Segmentation Framework via Uncertainty Perception 2026-Oct, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3601025 PMID:40844947	研究论文	提出DPGNet，一个边界感知的医学图像分割框架，通过不确定性感知实现精确的边界划分	三阶段渐进式细化策略、新颖的边缘差异注意力模块、轻量级基于Transformer的架构	未提及	解决医学图像分割中精确边界划分的关键挑战	医学图像分割任务	计算机视觉	NA	深度学习	Transformer	图像	多样且具有挑战性的医学图像数据集	NA	Transformer	Boundary-IoU, HD95	NA
104	2026-10-05	Multiscale cross modal fusion and cascaded signal propagation for drug target interaction prediction 2026-Oct-16, iScience IF:4.6Q1 DOI:10.1016/j.isci.2026.117576 PMID:42828305	研究论文	提出SF-DTI统一框架，通过多编码器蛋白质融合、结构-语义药物对齐和渐进式跨模态精炼预测药物-靶标相互作用	整合多预训练蛋白质语言模型、子空间约束下对齐图结构特征与语义嵌入、级联跨模态信号传播渐进精炼交互表示	未明确提及	解决药物和蛋白质异质模态间的表示差距以及预训练编码器互补知识利用不足的问题	药物-靶标相互作用	机器学习	NA	深度学习，预训练蛋白质语言模型，图神经网络	多编码器融合，结构-语义对齐，跨模态信号传播	药物分子图，蛋白质序列和语义嵌入	六个基准数据集	PyTorch	多编码器融合网络，图神经网络，Transformer	NA	NA
105	2026-10-05	Retinal age gap in unilateral retinal diseases with unaffected fellow eye: phakia and vascular pathology impact retinal age prediction 2026-Oct-03, Japanese journal of ophthalmology IF:2.1Q2 DOI:10.1007/s10384-026-01408-2 PMID:42828606	研究论文	研究单侧视网膜疾病患者中视网膜年龄差距（RAG）及其相关因素	首次在五种未治疗的单侧视网膜疾病中研究RAG，并发现晶状体状态和血管病理对其有显著影响	回顾性研究，样本量有限，DL模型为公开模型可能未针对特定人群优化	探究单侧视网膜疾病患者中RAG的情况并识别相关因素	单侧视网膜疾病患者（对侧眼健康）及双眼健康对照者	数字病理学	视网膜疾病	深度学习	CNN	图像	873名患者和222名对照者	NA	NA	相关系数r	NA
106	2026-10-05	Comparison of Deep Learning-Based Free Breathing with Conventional Breath Holding CMR for Quantifying Degenerative Mitral Regurgitation 2026-Oct-03, Journal of cardiovascular magnetic resonance : official journal of the Society for Cardiovascular Magnetic Resonance IF:4.2Q1 DOI:10.1016/j.jocmr.2026.102806 PMID:42829055	研究论文	该研究比较了基于深度学习的自由呼吸与常规屏气心血管磁共振在退行性二尖瓣反流量化中的效果	使用基于深度学习的加速二维稳态自由进动电影成像技术（Sonic DL Cine）实现单心跳自由呼吸采集，并验证其在二尖瓣反流量化中的准确性	样本量较小（27名患者，33次CMR研究），且仅针对退行性二尖瓣反流患者	证明使用Sonic DL Cine的自由呼吸采集SSFP和自由呼吸相位对比成像在退行性二尖瓣反流患者中量化二尖瓣反流的准确性，并与标准屏气技术进行比较	退行性二尖瓣反流患者	医学影像分析	心血管疾病	心血管磁共振成像，深度学习加速2D稳态自由进动电影成像，相位对比成像	深度学习	图像	27名患者（64 ± 9岁；67%男性），共33次CMR研究	NA	NA	Pearson相关系数（r2），Bland-Altman分析（平均差异），p值	NA
107	2026-10-05	Opal glass method, an extraction-free way to access microalgae pigment content 2026-Oct-03, Bioresource technology IF:9.7Q1 DOI:10.1016/j.biortech.2026.135966 PMID:42829157	研究论文	本文介绍了一种无需提取且非破坏性的方法，利用分光光度计和光学扩散器（称为蛋白石玻璃法）评估微藻细胞中的色素含量（叶绿素a、叶绿素b和总类胡萝卜素），并比较了偏最小二乘（PLS）和卷积神经网络（CNN）从蛋白石光谱中反演色素含量的性能	提出了一种无需提取且非破坏性的蛋白石玻璃法来评估微藻色素含量，并首次系统性地比较了PLS和CNN在该任务上的表现，通过数据预处理、架构测试和超参数优化实现了稳定的亚10 MAPE预测	未明确提及	开发一种快速、无需提取且非破坏性的微藻色素含量评估方法，并评估机器学习算法在该任务中的适用性	微藻细胞中的色素（叶绿素a、叶绿素b和总类胡萝卜素）	机器学习	不适用	分光光度法、蛋白石玻璃法、甲醇提取法	偏最小二乘（PLS）、卷积神经网络（CNN）	光谱数据	PLS需要60-90个样本训练，CNN需要80-150个样本训练	不适用	PLS、CNN（两种架构）	平均绝对百分比误差（MAPE）	不适用
108	2026-10-05	Deep Learning-Based Automated Diagnostic Charting on Panoramic Radiography: Comparison of YOLOv11 and YOLOv12 2026-Oct, Odontology IF:1.9Q2 DOI:10.1007/s10266-026-01333-3 PMID:41699374	研究论文	该研究对比了YOLOv11和YOLOv12两种深度学习架构在全景X光片上的自动化诊断图表绘制性能，用于检测13种牙科疾病	首次对YOLOv11和YOLOv12进行对比分析，用于全景X光片上的多类牙科疾病自动检测，并使用内部和外部数据集测试泛化能力	对于细微病变如骨丢失和龋齿的检测性能较低；数据集混合来源可能引入偏差；未与其他深度学习架构进行广泛对比	比较YOLOv11和YOLOv12在自动化牙科诊断中的性能，旨在优化临床工作流程并减少诊断变异性	全景X光片图像，用于检测13种牙科疾病，包括龋齿、种植体、骨丢失和阻生牙	计算机视觉	牙科疾病	全景X光摄影	CNN	图像	2,297张全景X光片（其中1,579张来自单一机构，718张来自Roboflow Universe外部数据集）	NA	YOLOv11, YOLOv12	mAP@0.5, 精确率, 召回率, F1分数	NA
109	2026-10-05	Shortening MRI scanning time for acute ischemic stroke: analysis of the effect of 3.0T MRI compressed sensing deep learning reconstruction 2026-Oct, Emergency radiology IF:1.7Q3 DOI:10.1007/s10140-026-02496-w PMID:42236638	研究论文	该研究评估了3.0T脑部MRI结合压缩感知深度学习重建（CS-DLR）在急性缺血性卒中患者中缩短扫描时间并保持诊断图像质量的效果	将压缩感知与深度学习重建相结合应用于3.0T脑部MRI，在急性缺血性卒中急诊场景中实现扫描时间缩短并系统评估不同加速倍率（R3、R4、R5）对图像质量的影响	回顾性研究，样本量较小（69例），仅涉及3.0T MRI和特定序列（AX T2WI、AX T1WI、AX T2W FLAIR），未评估对临床诊断结局的影响	评估3.0T脑部MRI结合压缩感知深度学习重建能否在维持诊断图像质量的同时缩短急性缺血性卒中的扫描时间	69例接受3.0T MRI检查的急性缺血性卒中患者	医学影像	急性缺血性卒中	3.0T MRI、压缩感知深度学习重建（CS-DLR）	深度学习重建模型	医学图像（MRI）	69例患者的MRI图像	NA	NA	信噪比（SNR）、对比噪声比（CNR）、5分制定性评分（整体质量、噪声、清晰度）	NA
110	2026-10-05	Deep learning-based automated detection of oral squamous cell carcinoma in histopathological images: a comparative study of five CNN architectures 2026-Oct, Odontology IF:1.9Q2 DOI:10.1007/s10266-026-01448-7 PMID:42295529	研究论文	本文比较了五种卷积神经网络架构在口腔鳞状细胞癌组织病理图像自动分类中的性能，并评估了数据增强的影响	在相同实验条件下对五种CNN架构进行公平比较，并结合数据增强和Grad-CAM可视化提升模型可解释性	仅进行patch级别的分类，未涉及全切片图像分析，数据集规模有限，未进行外部验证	评估不同CNN架构在口腔鳞状细胞癌组织病理图像自动检测中的性能，探索深度学习在数字病理学中的临床应用潜力	口腔鳞状细胞癌组织病理图像	数字病理学	口腔鳞状细胞癌	组织病理学图像分析	CNN	图像	NA	NA	VGG16, ResNet50, InceptionV3, EfficientNetV2S, ConvNeXt-Tiny	准确率, 精确率, 召回率, 特异性, F1分数, ROC-AUC	NA
111	2026-10-05	Joint multi-task deep learning with cross-task attention for simultaneous lesion segmentation, detection, and severity grading of diabetic retinopathy on fundus images: An external validation study 2026-Oct, Photodiagnosis and photodynamic therapy IF:3.1Q2 DOI:10.1016/j.pdpdt.2026.105600 PMID:42537861	研究论文	该研究开发了一种联合多任务深度学习框架，在眼底图像上同时进行糖尿病视网膜病变的病变分割、病变检测和严重程度分级，并进行了外部验证	提出了一种层次化多任务网络，采用共享ResNet-50编码器和特征金字塔，并引入跨任务注意力模块使分级表示受预测病变特征的调节；使用同方差不确定性加权结合三阶段渐进训练策略来适应数据的部分标签结构	外部验证性能有所下降（Dice从0.535降至0.489）；外部分割评估仅基于81张图像，限制了泛化性结论；需要更大规模多种族队列的前瞻性验证才能用于临床	开发一个统一框架，同时执行病变分割、病变检测和糖尿病视网膜病变分级，并在数据集内部和跨数据集进行评估	糖尿病视网膜病变患者的眼底图像	计算机视觉, 医学图像分析	糖尿病视网膜病变	深度学习, 眼底成像	CNN	图像	DDR数据集13,673张图像（其中757张有病变标注），外部验证IDRiD数据集81张图像用于分割评估	NA	ResNet-50, 特征金字塔网络(FPN), 跨任务注意力模块	Dice系数, 平均精度(AP) at IoU 0.5, 分级准确率, 二次加权Kappa, 转诊DR灵敏度, 视力威胁DR灵敏度, 95%自助法置信区间, 配对显著性检验, 校准	NA
112	2026-10-05	Automated classification of sagittal, vertical, and transverse malocclusions from 3D intraoral scans via a multi-head CNN framework 2026-Oct, Odontology IF:1.9Q2 DOI:10.1007/s10266-026-01400-9 PMID:42126491	研究论文	本研究开发并评估了一种多头卷积神经网络框架，用于从三维口内扫描中自动分类矢状向、垂直向和横向错颌畸形	提出了一种共享主干多头架构，能够同时分类多个错颌畸形组件，并采用六视图二维表示来保留三维形态信息	横向咬合分类性能较低，矢状向和横向分类仍具挑战性；样本量有限且为回顾性研究	开发并评估一种多任务深度学习模型，用于从三维口内扫描数据中同时分类矢状向、垂直向和横向错颌畸形组件以及中线偏斜	801例匿名三维口内扫描数据集	计算机视觉	错颌畸形	三维口内扫描	CNN	图像	801例三维口内扫描数据集	NA	EfficientNetV2B3, ResNet50	准确率, 精确率, 召回率, F1分数, ROC-AUC	NA
113	2026-10-05	Noninvasive decoding of typed sentences from human brain activity 2026-Oct, Nature neuroscience IF:21.2Q1 DOI:10.1038/s41593-026-02303-2 PMID:42374156	研究论文	本文提出了一种非侵入式方法Brain2Qwerty，通过脑电或脑磁图解码健康志愿者打字的句子，并展示了其有效性	提出了一种新的深度学习架构Brain2Qwerty，用于非侵入式地从脑活动中解码句子，并证明了其可行性	未明确提及局限性	开发一种非侵入式的脑机接口，从脑活动中解码句子，以帮助无法沟通的患者	35名健康志愿者	脑机接口	NA	脑电图（EEG），脑磁图（MEG）	深度学习	脑电信号，脑磁信号	35名健康志愿者	NA	Brain2Qwerty	字符错误率（CER）	NA
114	2026-10-05	Intraoperative spectral imaging versus ICG fluorescence for gastric conduit viability in esophagectomy 2026-Oct, Surgical endoscopy DOI:10.1007/s00464-026-13071-2 PMID:42489882	研究论文	本研究评估了一种无需造影剂的实时光谱成像系统在食管切除术中量化胃管氧合的应用，并与ICG荧光成像进行了对比	提出了一种实时、无需造影剂的光谱成像系统，通过深度学习模型估计组织氧饱和度，并首次将其与ICG荧光成像及局部毛细血管乳酸水平进行对比验证	样本量较小（33例），仅在一家机构进行，缺乏基于结局的大规模验证研究	评估光谱成像系统在食管切除术中量化胃管组织氧合的性能，并与ICG荧光成像进行比较	接受腹腔镜Ivor Lewis食管切除术的33例患者	医学影像分析	食管癌	快照光谱成像, ICG荧光成像	深度学习模型	光谱图像, 时间强度曲线数据	33例接受食管切除术的患者	NA	NA	组织氧饱和度, 相关系数, p值	NA
115	2026-10-05	An attention-based transformer algorithm integrated with yolo framework for lesion localization and detection in diabetic retinopathy 2026-Oct, Photodiagnosis and photodynamic therapy IF:3.1Q2 DOI:10.1016/j.pdpdt.2026.105581 PMID:42476279	研究论文	该文章提出了一种结合注意力机制和Transformer的YOLO框架，用于糖尿病视网膜病变的病灶定位和检测，并实现多任务学习如病变检测、分割和分级	结合注意力机制、Transformer和YOLO框架，提高特征表示和检测质量，尤其在小和细微病变检测上更准确，且泛化能力优于现有深度学习模型	未明确提及	开发一种有效且自动化的糖尿病视网膜病变筛查方法，通过视网膜眼底图像早期检测异常，避免疾病进展和视力丧失	糖尿病视网膜病变患者的视网膜眼底图像	计算机视觉	糖尿病视网膜病变	NA	Transformer, YOLO	图像	使用APTOS, EyePACS, Messidor公开数据库，具体样本大小未提及	NA	Attention Transformer-YOLO	准确率	NA
116	2026-10-05	Emerging research trends in the application of artificial intelligence, LLMs, machine learning, and deep learning in ophthalmic diseases: A bibliometric and visual analysis 2026-Oct, Photodiagnosis and photodynamic therapy IF:3.1Q2 DOI:10.1016/j.pdpdt.2026.105628 PMID:42624227	文献计量分析	通过文献计量和可视化分析，考察2015至2025年间人工智能、大语言模型、机器学习和深度学习在眼科疾病中应用的全球研究趋势	采用VOSviewer、CiteSpace和Bibliometrix等多种文献计量工具，全面分析眼科人工智能领域的年度发文量、引用分布、国家、机构、期刊、作者生产力、关键词频率、突发词和主题聚类，特别关注近年大语言模型相关研究的增长趋势	仅基于Web of Science核心合集数据库，可能存在文献覆盖偏差；文献计量分析无法评估研究质量；未纳入非英语文献；时间范围截至2025年可能包含不完整数据	考察2015至2025年全球人工智能、大语言模型、机器学习和深度学习在眼科疾病中应用的研究活动	1997篇2015至2025年间发表的关于人工智能在眼科疾病中应用的相关文献	数字病理学, 机器学习	眼科疾病, 糖尿病视网膜病变, 黄斑变性	文献计量分析	NA	文本	1997篇文献	VOSviewer, CiteSpace, Bibliometrix	NA	年度发文量, 引用分布, 关键词频率, 突发词	NA
117	2026-10-05	Cervical cancer survival analysis by integrating multi-omics data through an adaptive weighted deep neural network 2026-Oct-01, Computational biology and chemistry IF:2.6Q2 DOI:10.1016/j.compbiolchem.2026.109465 PMID:42828972	研究论文	本文提出了一种称为AWMP的自适应加权深度神经网络，用于整合多组学数据进行宫颈癌生存分析，并识别关键基因和B细胞亚群	提出自适应加权机制有效解决多组学整合中的贪婪学习问题，相比四种对比方法的平均性能提升了4.74%	多组学数据存在大量冗余变量且样本量相对较小	通过整合多组学数据提高宫颈癌预后分析的准确性，并在精准医学框架下改善临床结果	宫颈癌患者及其多组学数据	机器学习	宫颈癌	多组学数据整合，单细胞分析	深度神经网络	多组学数据，单细胞数据	NA	NA	AWMP	NA	NA
118	2026-10-04	A systematic transcriptomic atlas and predictive framework for metabolite-driven T cell state transitions 2026-Oct-16, iScience IF:4.6Q1 DOI:10.1016/j.isci.2026.117527 PMID:42823974	研究论文	本文通过高通量DRUG-seq技术分析了364种代谢物对人类T细胞转录状态的影响，并开发了多任务深度学习框架DRUG-seq-PerturbFormer来量化扰动幅度和方向性，最终在DSS诱导的结肠炎模型中验证了候选代谢物的免疫调节作用	首次大规模分析了364种内源性和微生物来源代谢物对人类T细胞状态的影响，开发了DRUG-seq-PerturbFormer深度学习框架用于量化代谢物扰动的幅度和方向性，发现了能够重编程T细胞转录程序的代谢物，并在体内结肠炎模型中验证了其免疫调节功能	摘要中未明确提及研究局限性	研究肠道微生物和内源性代谢物对人类T细胞状态的全局影响，建立代谢物驱动的T细胞状态转变的转录组图谱和预测框架，为炎症性疾病寻找免疫调节靶点	人类原代T细胞，364种内源性代谢物和微生物群来源代谢物	机器学习	炎症性疾病	DRUG-seq	深度学习	转录组数据	364种代谢物处理的T细胞样本	NA	PerturbFormer	NA	NA
119	2026-10-04	Integrating fluorescence enhancement and adsorption enrichment: Nanofibrous mat sensor with deep learning-assisted data analysis for real-time monitoring of shrimp freshness 2026-Oct-15, Food chemistry IF:8.5Q1 DOI:10.1016/j.foodchem.2026.150762 PMID:42600294	研究论文	该文章开发了一种集成β-环糊精和金刚烷修饰探针的高性能荧光纳米纤维垫传感器，并结合深度学习辅助数据分析，用于虾新鲜度的实时监测	将荧光增强与吸附富集功能集成于纳米纤维垫中，利用β-环糊精与荧光探针形成包合物增强荧光强度，同时高效富集生物胺以放大传感响应；进一步结合基于DenseNet-121的深度学习平台和智能手机小程序实现智能化分析	摘要中未明确提及该研究的局限性	开发一种高性能荧光纳米纤维垫传感器，结合深度学习辅助数据分析，实现对虾新鲜度的实时视觉监测	虾的新鲜度（生物胺作为标志物）	计算机视觉, 机器学习	NA	荧光传感, 纳米纤维垫传感器, 比色传感	CNN	图像	NA	NA	DenseNet-121	准确率	NA
120	2026-10-04	Integrating Efficient1DNet and hyperspectral imaging to reveal chilling injury and quality deterioration in mangoes 2026-Oct-15, Food chemistry IF:8.5Q1 DOI:10.1016/j.foodchem.2026.150796 PMID:42617210	研究论文	利用高光谱成像与深度学习技术快速无损检测芒果冷害	提出Efficient1DNet模型，结合高光谱成像实现芒果冷害的快速无损检测，模型具有较小的内存占用和较快的运行速度	未明确说明	实现芒果冷害的快速无损检测	芒果	计算机视觉	植物冷害	高光谱成像	Efficient1DNet	高光谱图像	未明确说明	未明确说明	Efficient1DNet	准确率, 精确率, 召回率, 特异性, F1分数	未明确说明