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
2041	2026-06-28	[Artificial intelligence-driven assessment of tertiary lymphoid structures in breast cancer: From microscopic analysis to clinical translation] 2026-Jun, Xi bao yu fen zi mian yi xue za zhi = Chinese journal of cellular and molecular immunology PMID:42350349	综述	本文综述了人工智能技术在乳腺癌三级淋巴结构评估中的应用，从微观分析到临床转化	创新点在于系统总结了人工智能驱动的多模态数据分析方法（包括基因组学、病理图像和医学影像）用于解码三级淋巴结构的微观组成和功能状态，并探讨了从微观见解迈向个性化精准免疫治疗的路径	存在数据标准化和模型可解释性等挑战	开发能够定量分析三级淋巴结构空间分布和功能活性的非侵入性评估技术，以实现精准免疫治疗反应预测和预后分层	乳腺癌中的三级淋巴结构及其微观成分（特异性免疫细胞亚群、空间组织）和功能状态（成熟度）	数字病理学	乳腺癌	多模态数据分析	深度学习	基因组数据、病理图像、医学影像	NA	NA	NA	NA	NA
2042	2026-06-28	Power-law penalties correct distance bias in single-cell co-accessibility and deep-learning chromatin interaction predictions 2026-Jun, NAR genomics and bioinformatics IF:4.0Q1 DOI:10.1093/nargab/lqag063 PMID:42359001	research paper	提出了一种使用幂律惩罚函数校正单细胞共可及性和深度学习染色质相互作用预测中距离偏差的方法	首次通过高斯混合模型和聚合物物理缩放导出的距离依赖惩罚函数校正长程相互作用的高估偏差，并提供了跨组织的全局和特异性幂律参数	方法主要在玉米、水稻和大豆的Hi-C数据中验证，可能不适用于其他物种或更复杂的基因组	解决单细胞共可及性和深度学习预测中系统性的长程相互作用高估偏差	玉米、水稻和大豆的染色质相互作用预测	machine learning, computational biology	NA	单细胞ATAC测序、Hi-C	高斯混合模型	基因表达数据、染色质构象数据	玉米、水稻和大豆的多个Hi-C数据集	NA	NA	距离分布一致性、长程假阳性减少率	NA
2043	2026-06-28	Cross-Center Vision-Language Transformer for Robust Mammography-Based Breast Cancer Diagnosis 2026-May-31, Bioengineering (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/bioengineering13060653 PMID:42351898	研究论文	提出一种跨中心视觉语言变换器框架，用于基于乳腺X光摄影的鲁棒乳腺癌诊断	集成视觉和语言信息，设计双向跨模态注意力和跨中心特征正则化方法，提升不同临床中心间的诊断鲁棒性	未在真实多中心大规模数据上验证，且文本描述依赖人工标注的临床特征	开发能够跨不同临床中心、成像协议和患者分布的鲁棒乳腺癌诊断模型	乳腺X光图像和对应的临床文本描述	计算机视觉, 自然语言处理	乳腺癌	NA	变换器（Transformer）	图像, 文本	使用CBIS-DDSM、INbreast和VinDr-Mammo三个公共数据集	PyTorch	Vision Transformer, Text Transformer	准确率, ROC-AUC, 期望校准误差, Brier分数	NA
2044	2026-06-28	Machine Learning-Aided Drug Repurposing for Screening COX-2 Inhibitors from Traditional Chinese Medicines 2026-May-31, Pharmaceuticals (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/ph19060878 PMID:42356495	研究论文	利用机器学习辅助药物重定位技术，从传统中药中筛选COX-2抑制剂	系统比较了随机森林分类器、深度学习及图神经网络模型在COX-2抑制剂分类任务中的性能，并在小数据集条件下确定了最优模型RFC，用于传统中药来源的化合物筛选，并进行了实验验证	未提及明显局限性	利用机器学习方法从传统中药中筛选潜在的COX-2抑制剂，以治疗结直肠癌	COX-2抑制剂数据集和传统中药来源的化合物库	机器学习	结直肠癌	NA	随机森林分类器、深度学习、图神经网络（GAT、GCN、MPNN）	分子结构数据	自定义COX-2抑制剂数据集和传统中药化合物库	NA	随机森林分类器、图注意力网络、图卷积网络、消息传递神经网络	预测性能（具体指标未明确）	NA
2045	2026-06-28	Adversarial Noise Isolation in Multimodal Perception: A Computational Framework Inspired by Inhibitory Control 2026-May-30, Brain sciences IF:2.7Q3 DOI:10.3390/brainsci16060591 PMID:42352600	研究论文	提出一种受抑制控制启发的多模态信息解缠计算框架，通过对抗噪声隔离机制提升多模态感知的鲁棒性	首次将认知抑制控制概念算法化，设计对抗噪声隔离模块以分离模态不变与模态特异性特征，实现净化后融合策略	未提供直接的神经生物学验证，且仅基于预提取的高层特征运算	验证算法噪声隔离可促进鲁棒的多感官整合假说，降低后续融合计算复杂度	多模态感知中的异构信号（面部表情、声音韵律、语言）与未信息性变异	机器学习	NA	NA	对抗噪声隔离框架	多模态数据（表情、语音、文本）	NA	NA	多模态信息解缠网络	竞争性能、稳定性指标	NA
2046	2026-06-28	CMSV: Long-Read-Based Structural Variation Detection Through a CNN-Mamba Model 2026-May-30, Genes IF:2.8Q2 DOI:10.3390/genes17060633 PMID:42353792	研究论文	提出一种基于CNN-Mamba模型的长读长结构变异检测方法CMSV，用于分析PacBio和ONT测序数据	首次将多尺度卷积编码器与堆叠Mamba模块结合，实现局部SV特征与跨子片段上下文信息的联合建模，替代传统启发式规则方法	对DUP,INV和TRA/BND类型的验证主要基于模拟数据集，真实数据验证主要集中在DEL和INS类型	开发一种能够自动学习结构变异特征、支持多种变异类型检测与基因分型的深度学习方法	人类基因组结构变异，包括缺失、插入、重复、倒位、易位	机器学习, 数字病理学	无特定疾病	长读长测序	CNN-Mamba混合模型	测序数据	HG002基准数据集, 模拟多类型数据集, 家系数据集, GRCh38 chr13-chr22染色体数据	PyTorch	多尺度卷积编码器, Mamba模块	检测准确率, 基因分型准确性, 家族一致性评估	NA
2047	2026-06-28	AI-Assisted Identification of the Medial Lingual Foramen on CBCT: A Deep Learning Approach for Preoperative Implant Assessment 2026-May-30, Medicina (Kaunas, Lithuania) DOI:10.3390/medicina62061059 PMID:42356072	研究论文	利用深度学习在CBCT上自动检测和分割舌侧内侧孔，为术前种植评估提供辅助	首次针对体积微小、解剖变异大的舌侧内侧孔开发基于U-Net的深度学习方法，并提出多配置（多类、二值、二维、三维）比较，解决极端类别不平衡问题	数据集规模有限（106例CBCT，外部验证仅10例），尚未进行多中心验证，临床部署前需进一步验证	评估舌侧内侧孔的解剖特征，并开发验证基于深度学习的自动化检测与分割方法	下颌前部区域的舌侧内侧孔（MLF）	计算机视觉	无特定疾病，聚焦解剖结构识别	CBCT	CNN	图像	106例CBCT扫描（内部验证），10例CBCT扫描（外部验证）	NA	U-Net	Dice相似系数, 精确率, 召回率, Hausdorff距离	NA
2048	2026-06-28	Deep Learning for Anticancer Drug Discovery Targeting Non-Apoptotic Regulated Cell Death Mechanisms 2026-May-29, Pharmaceuticals (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/ph19060851 PMID:42356468	综述	该综述阐述了深度学习在靶向非凋亡调节性细胞死亡机制（如铁死亡和铜死亡）的抗癌药物发现中的核心方法与应用进展	为克服传统抗肿瘤疗法耐药性提供了新途径，并建立了针对非凋亡RCD机制的初步技术框架，涵盖分子表征、多模态融合、数据集划分标准和深度学习框架	缺乏高质量注释数据库和标准化盲测基准，深度学习模型的可解释性有限，针对机制的少样本学习算法和动态上下文感知模型仍有待开发	推动深度学习在靶向非凋亡调节性细胞死亡机制的抗癌药物发现中的应用，从计算预测转向实验验证和转化研究	非凋亡调节性细胞死亡机制（如铁死亡和铜死亡）及其相关生物活性分子	机器学习	癌症	深度学习	NA	文本	NA	NA	NA	NA	NA
2049	2026-06-28	Global Spatiotemporal Dynamics of African Swine Fever: An Integrated Multi-Scale Spatial and Time-Series Analysis 2026-May-28, Viruses DOI:10.3390/v18060618 PMID:42357628	研究论文	结合多尺度空间分析和时间序列预测，全面刻画了1996年至2025年非洲猪瘟的全球时空动态	首次整合多距离空间分析与高级时间序列预测框架，揭示了野猪和家猪在不同地区的传播模式差异以及2017-2020年间非洲猪瘟从南北轴向东西向的流行病学转变	未明确说明局限性	全面表征非洲猪瘟的全球时空动态，支持改进早期预警系统和防控策略	非洲猪瘟（ASF）的爆发记录数据集（57,253条记录）	机器学习	非洲猪瘟	时间序列分析	随机森林（RF）、SARIMA、Prophet、XGBoost、GRU	爆发记录（空间和时间数据）	57,253条非洲猪瘟爆发记录	NA	随机森林（RF）、SARIMA、Prophet、XGBoost、GRU	预测准确率	NA
2050	2026-06-28	Cross-Lingual Alzheimer's Disease Speech Detection: Polarity Inversion and Few-Shot Calibration Strategies 2026-May-27, Bioengineering (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/bioengineering13060629 PMID:42351874	研究论文	提出一种跨语言阿尔茨海默病语音检测方法，通过极性翻转校准实现低资源语言的性能恢复	发现跨语言病理语音中疾病相关特征偏移方向系统性反转的极性翻转现象，并基于此提出仅需5个标记样本的蒙特卡洛极性翻转校准框架	研究仅基于单一盲测集和有限样本量，可能未涵盖所有语言对和临床场景的变异性	解决低资源语言中标注数据稀缺导致的跨语言迁移性能下降问题	跨语言阿尔茨海默病患者的语音数据	自然语言处理	阿尔茨海默病	语音信号处理	自监督HuBERT模型	语音数据	目标域每类5个标记支持样本	PyTorch	HuBERT	AUC	NA
2051	2026-06-28	Learning Periodic Patterns in ECG Signals Using TimesNet for Automated Cardiac Classification 2026-May-26, Biomedicines IF:3.9Q1 DOI:10.3390/biomedicines14061198 PMID:42351626	研究论文	提出基于TimesNet的框架，利用周期性时间建模对多导联心电图信号进行多标签自动分类	首次在TimesNet框架中明确建模心电图信号的周期性和多尺度时间动态，利用FFT引导的时域分解提取周期性特征	未提及在更大规模或不同来源数据集上的泛化能力验证，且对周期性模式极端变异的鲁棒性待评估	开发一种具有周期性感知能力的心电图表征学习方法，提升心脏疾病自动分类性能	多导联心电图记录，来自PTB-XL数据集	机器学习	心脏疾病（房颤、心肌梗死、室性早搏、ST-T改变）	心电图信号处理	TimesNet	时间序列信号	PTB-XL数据集，包含3类和5类分类任务（具体样本数未提及）	PyTorch	TimesNet、TimesBlocks	AUC	GPU，推理延迟5.230 ms/记录，吞吐量191记录/秒
2052	2026-06-28	MaxI-Net: A 3D AI Framework for CBCT-Based Maxillofacial Defect Reconstruction and Patient-Specific Implant Generation with Biomechanical Validation 2026-May-26, Bioengineering (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/bioengineering13060619 PMID:42351864	研究论文	提出MaxI-Net，一个用于CBCT颌面缺损重建和患者特异性植入体生成的三维深度学习框架，并进行生物力学验证	提出端到端的3D深度学习框架，集成混合空洞卷积、残差连接、SE块和3D CBAM注意力机制进行多尺度特征融合，实现颌面缺损重建和个性化植入体生成的一体化流程	生成的植入体内部空腔填充依赖手动后处理步骤（Autodesk Fusion 360），且主要针对上颌骨缺损，下颌骨调整需进一步研究	开发快速、资源高效的三维深度学习框架，实现颌面缺损的自动重建和患者特异性植入体生成	颌面部缺损患者（创伤、肿瘤切除或先天性畸形所致）的CBCT扫描数据	计算机视觉，数字病理	颌面缺损	CBCT	3D深度学习模型	CBCT影像	921个CBCT扫描图像，增广至11,973对上颌骨缺损样本	PyTorch	MaxI-Net, UNet, UNETR, SegResNet, SwinUNETR	Dice相似系数, 95% Hausdorff距离, Dice标准差, 95%置信区间, Wilcoxon符号秩检验, 秩-双列效应量	自动混合精度训练（Automatic Mixed Precision），测试时单个体积处理时间0.06秒，每个epoch训练时间9.6分钟
2053	2026-06-28	Rate-Distortion Limits for Task-Oriented Compression with Side Information 2026-May-26, Entropy (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/e28060593 PMID:42352103	研究论文	分析了在编码器不可直接获取任务语义信息情况下，结合侧信息的任务导向压缩的率失真极限	通过同时考虑编码器和解码器端的侧信息及两个语义段的观测，首次完全刻画了率失真函数，并推导了特定马尔可夫条件下的解析解	NA	建立任务导向有损压缩的率失真理论极限，并验证深度学习分类场景下的适用性	具有侧信息的任务导向数据压缩系统，包括二分类和加性高斯相关任务场景	机器学习	NA	率失真理论	深度学习分类网络	图像	NA	PyTorch	有损图像压缩网络	失真度、分类准确率	GPU
2054	2026-06-28	Wearable-Compatible Detection of Mild Cognitive Impairment Using Novel Features Based on Sleep Stage Dynamics 2026-May-26, Brain sciences IF:2.7Q3 DOI:10.3390/brainsci16060562 PMID:42352571	研究论文	提出一种基于睡眠阶段动力学的新型特征，用于轻度认知障碍的轻量级、可穿戴兼容检测方法	首次利用睡眠阶段动力学特征进行轻度认知障碍分类，提出轻量级且生理可解释的框架，具备可穿戴设备集成潜力	概念验证研究，数据集规模有限（53名受试者），需在更大样本和多样化人群中验证	开发一种基于睡眠阶段动力学的可穿戴兼容方法，用于早期轻度认知障碍检测	轻度认知障碍患者与健康对照者的睡眠脑电图数据	机器学习	轻度认知障碍，痴呆	睡眠脑电图（EEG）采集，自动睡眠分期	支持向量机（线性与RBF核），随机森林，XGBoost，逻辑回归	睡眠周期图（hypnogram）衍生特征	53名受试者（36名健康，17名轻度认知障碍）	Scikit-learn	NA	准确率，平衡准确率，灵敏度，特异度，ROC AUC	NA
2055	2026-06-28	Transformer-Driven Explainable Deep Learning with Quantitative Attribution Validation for Liver Tumor Detection 2026-May-25, Bioengineering (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/bioengineering13060616 PMID:42351861	研究论文	提出一种基于Transformer的可解释深度学习框架，用于CT图像中肝脏肿瘤检测，并结合定量归因验证	首次将全局上下文融合Transformer与定量归因模块结合，在无需分割监督的情况下评估肿瘤区域与归因的空间对齐，提高了模型可解释性和分类性能	NA	开发可靠且可解释的肝脏肿瘤检测深度学习框架，克服传统黑盒模型在临床中的局限性	计算机断层扫描（CT）图像中的肝脏肿瘤	计算机视觉	肝脏肿瘤	NA	Transformer	医学图像（CT）	NA	NA	Transformer（全局上下文融合Transformer编码器）	准确率、精确率、召回率、F1分数、AUC、马修斯相关系数、交并比、Dice系数	NA
2056	2026-06-28	Acoustic Signatures of Hive: Detecting Queen Bee Absence Through Machine Learning of Short Audio Segments 2026-May-25, Insects IF:2.7Q1 DOI:10.3390/insects17060547 PMID:42355281	研究论文	利用机器学习与深度学习模型，基于短时蜂箱音频记录检测蜂王是否存在，以实现精准养蜂的实时监控	证明短短几秒的音频片段即可可靠分类蜂王存在状态，并展示了在真实城市记录环境下的良好表现	未提及具体限制	开发一种可扩展、低成本的蜂箱声学监测方法，用于自动检测蜂王缺失	蜜蜂蜂箱中的蜂王存在状态	机器学习	NA	NA	卷积神经网络（CNN）、梯度提升模型	音频	来自多个来源的蜂箱音频记录	NA	卷积神经网络（CNN）、梯度提升模型	准确率、稳定性	NA
2057	2026-06-28	Unified Temporal-Spectral-Spatial Modeling for Robust and Generalizable Motor Imagery Brain-Computer Interfaces 2026-May-24, Bioengineering (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/bioengineering13060612 PMID:42351857	研究论文	提出NeuroCrossNet，一种统一的三模态深度学习模型，用于稳健且无需校准的运动想象脑机接口解码，联合学习时间、频谱和空间EEG特征	首次提出统一三模态深度学习模型NeuroCrossNet，联合学习时间、频谱和空间EEG特征；引入时间超混合器块、小波变换器、图注意力网络及动态残差注意力门和主体感知归一化方法，无需目标域校准数据即可实现跨主体泛化	该方法在更大规模、更多变的真实世界数据集上的泛化性尚未验证；计算资源要求未明确报告	开发一种稳健、通用且无需校准的运动想象脑机接口解码模型	运动想象脑电图信号	机器学习	NA	EEG	深度学习模型（CNN、Transformer、图注意力网络混合）	EEG信号	BCI Competition IV-2a和High-Gamma数据集（具体样本数未说明）	PyTorch	NeuroCrossNet（包括时间超混合器块、小波变换器、图注意力网络、动态残差注意力门、主体感知归一化）	分类准确率	NA
2058	2026-06-28	Cascade Semantic Segmentation by a Convolutional Neural Network in Combination with Image Super-Euclidean Pixels Processing for SARS-CoV-2 Microscopy Images 2026-May-24, Viruses DOI:10.3390/v18060592 PMID:42357603	研究论文	提出了一种结合卷积神经网络和超欧几里德像素处理的级联语义分割方法，用于SARS-CoV-2显微图像	首次将超欧几里德像素方法作为CNN的中间层用于SARS-CoV-2电子显微镜图像的语义分割，并对比了梯度向量流和泊松逆梯度分割器的性能	未提及具体局限性	开发自动化的深度学习语义分割工具，用于准确识别SARS-CoV-2颗粒	SARS-CoV-2电子显微镜图像中的病毒颗粒	计算机视觉	新型冠状病毒肺炎	电子显微镜成像	卷积神经网络	图像	未明确提及样本数量	NA	NA	Dice相似系数、交并比、灵敏度、特异性、准确率、ROC曲线下面积、Cohen's Kappa	NA
2059	2026-06-28	Artificial Intelligence Applications in Implant Positioning, Dislocation Risk Prediction, and Surgical Indications in Orthopaedic Surgery 2026-May-23, Bioengineering (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/bioengineering13060610 PMID:42351854	综述	这篇综述文章系统评估了人工智能在骨科手术中植入物定位、脱位风险预测及手术适应证决策方面的应用现状	首次对AI在骨科不同解剖区域（髋、膝、肩、脊柱）的应用证据进行结构化叙述性综述，并强调了工作流集成评估和报告指南遵循的重要性	排除了荟萃分析和系统综述，且现有研究缺乏外部验证和一致性报告，限制了结果的可推广性	评估AI在骨科植入物定位、脱位风险预测及手术适应证方面的应用现状和证据强度	骨科手术中的AI应用研究，涵盖髋关节、膝关节、肩关节和脊柱等解剖区域	机器学习	骨科疾病	NA	机器学习, 深度学习	影像数据	NA	NA	NA	NA	NA
2060	2026-06-28	Evaluation of the Use of Artificial Intelligence in Dental Imaging Interpretation: A Systematic Review 2026-May, Cureus DOI:10.7759/cureus.109628 PMID:42359172	综述	系统评估人工智能在牙科影像解读中的应用、诊断性能及局限性	首次系统综述AI在牙科影像多种任务（如龋齿检测、牙周骨丧失评估、阻生第三磨牙评估等）中的支持性诊断表现和效率提升	仅纳入7项异质性研究，证据基础有限，需要更多高质量研究和外部验证	评估AI在牙科影像解读中的应用效果和局限性	AI在牙科影像解读中的各种应用（如龋齿检测、牙周骨丧失评估、阻生第三磨牙评估、牙根骨折检测、工作长度确定、图像配准）	机器学习	NA	数字放射摄影	机器学习、深度学习	影像	7项研究	NA	NA	诊断性能、效率	NA