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
2241	2026-08-13	Systematic review of machine learning and deep learning models for EEG-based detection of depression 2026-08, Journal of psychiatric research IF:3.7Q1 DOI:10.1016/j.jpsychires.2026.04.030 PMID:42056808	系统综述	本文按照PRISMA 2020指南对2020至2024年间发表的基于EEG的机器学习与深度学习抑郁症检测研究进行了系统回顾，比较了方法学、性能指标及局限性	首次对2020至2024年间EEG抑郁症检测的ML与DL模型进行系统比较，并采用QUADAS-2工具评估偏倚风险	纳入研究间方法学差异大，且可能存在发表偏倚；DL与ML性能差异在探索性分析中无统计学意义	系统评估并比较基于EEG数据的机器学习和深度学习模型在抑郁症检测中的方法学、性能指标及局限性	42项符合纳入标准的研究，包括23项基于机器学习和19项基于深度学习的研究	机器学习	抑郁症	脑电图(EEG)	机器学习模型、深度学习模型	脑电图信号	42项研究；具体样本量因研究而异，部分研究样本量较小	不适用	不适用	准确率	不适用
2242	2026-08-13	Robust end-to-end stratification of amyotrophic lateral sclerosis patients via recurrent variational autoencoder and consensus clustering 2026-08, Journal of biomedical informatics IF:4.0Q2 DOI:10.1016/j.jbi.2026.105059 PMID:42235808	研究论文	本研究开发了一种结合循环变分自编码器与共识聚类的数据驱动方法，用于基于纵向疾病进展模式对肌萎缩侧索硬化（ALS）患者进行分层，识别临床相关亚组。	将Peephole长短期记忆网络集成到变分深度嵌入架构中，以同时学习潜在表示和聚类分配，并结合共识聚类和超参数优化，增强了对纵向时间序列数据中患者异质性的捕获能力。	摘要未明确提及局限性。	开发一种稳健的端到端方法，基于纵向疾病进展模式对ALS患者进行分层，以支持个性化预后和临床试验设计。	ALS患者，基于纵向疾病进展模式进行分层。	机器学习	肌萎缩侧索硬化	NA	循环变分自编码器和共识聚类	时间序列数据（ALSFRS-R总分、领域子评分和MiToS分期）	3076名来自PRO-ACT数据集的ALS患者，以及模拟数据。	NA	Peephole长短期记忆网络，变分深度嵌入（VaDE）	轮廓系数、Davies-Bouldin指数、Calinski-Harabasz指数	NA
2243	2026-08-13	REN: Anatomically-Informed Mixture-of-Experts for Interstitial Lung Disease Diagnosis 2026-Aug, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2026.3704035 PMID:42308081	研究论文	提出了一种解剖学信息引导的混合专家框架REN，用于间质性肺病（ILD）分类，通过区域专属专家和多模态门控机制提升诊断性能	首次将解剖学先验编码到混合专家框架中，设计了七个分别对应肺叶或双侧肺组合的专家，并采用多模态门控机制动态整合影像组学生物标志物与深度学习特征	未在摘要中明确提及局限性，可能包括对大规模外部验证的需求或计算资源的依赖	开发一种解剖学引导的、可扩展的医学图像分类框架，以提升间质性肺病诊断的准确性和临床可解释性	597名患者的纵向队列，包含1898次CT扫描，用于间质性肺病分类	医学影像	间质性肺病	影像组学特征提取与深度学习结合，利用CT成像数据	混合专家模型（MoE），包含CNN、ViT和状态空间模型（Mamba）	医学图像（CT扫描）	597名患者，1898次扫描	未明确提及，但暗示使用PyTorch（基于代码可用性），可能包括MONAI	SwinUNETR、CNN、ViT、Mamba、混合专家模型	AUC，平均AUC为0.8646±0.0467，并报告p值	未明确提及，但代码在GitHub上可用，可能依赖GPU计算资源
2244	2026-08-13	A dual-band radio-frequency biosensing platform with physics-informed deep learning for simultaneous sweat pH and lactate monitoring 2026-08-01, Mikrochimica acta DOI:10.1007/s00604-026-08309-8 PMID:42541602	研究论文	本文报道了一种结合射频材料和人工智能的双频生物传感平台，用于同步监测汗液pH值和乳酸浓度，并通过物理信息深度学习实现高精度信号解码	提出了一种“射频-材料-人工智能”协同设计的双频生物传感平台，集成了双谐振微带天线、三元纳米复合界面和物理信息深度学习网络，首次实现了对汗液pH和乳酸的同时无创监测，并显著提高了响应速度和信号解码精度	未明确提及局限性，但可能包括样本量较小（仅10名受试者）以及设备在真实环境中的长期稳定性和可穿戴性有待进一步验证	开发一种能够同时、连续监测汗液pH和乳酸的双频生物传感平台，解决现有传感器响应时间长和信号解码依赖简单线性校准的问题，并验证其在健康状态和运动强度分类中的应用	人体汗液中的pH值和乳酸浓度，以及基于这些生物标志物的健康状态和运动强度分类	生物传感、机器学习、射频工程	不适用	射频传感（双频微带天线）、电化学传感、纳米材料合成、深度学习	Physics-BiLSTM-Attention网络（物理信息双向长短期记忆网络结合注意力机制）	人体汗液样本的RF信号数据和对应的pH、乳酸参考值	10名受试者的汗液数据	PyTorch（推测）	双分支注意力机制的双向LSTM，嵌入一阶时间差分先验	相关系数（R）、决定系数（R²）、平均绝对误差（MAE）、均方根误差（RMSE）、准确率（Accuracy）、不确定性校准	不适用
2245	2026-08-13	Domain-specific simulated data enhances knife-mark noise suppression in microscopy images of materials 2026-Aug-01, Microscopy (Oxford, England) DOI:10.1093/jmicro/dfaf049 PMID:41134156	研究论文	本研究提出并验证了一种模拟驱动学习范式，仅使用模拟图像训练深度学习模型以抑制材料显微图像中的刀痕噪声，实现精确的填料区域分割	提出一种仅依靠模拟数据进行训练的深度学习范式，针对特定领域模拟噪声，克服了材料科学中标记真实图像数据稀缺的问题	未提及具体局限性	通过模拟数据训练深度学习模型，去除材料显微图像中的刀痕噪声，实现准确的填料区域分割	橡胶材料横截面显微图像中的刀痕噪声和填料区域	深度学习, 图像处理	不适用	数字图像模拟	U-Net	图像	不明确，涉及模拟图像和真实显微图像	未提及	U-Net	PSNR, SSIM, MAE	未提及
2246	2026-08-13	Deciphering tumor metabolites: emerging technologies shaping clinical implications 2026-Aug, Trends in cancer IF:14.3Q1 DOI:10.1016/j.trecan.2026.04.004 PMID:42120268	综述	本文评估了当前用于肿瘤代谢物检测的平台和技术，以及功能性研究的新兴策略，并探讨了先进算法在代谢物临床应用中的整合。	强调了下一代技术和深度学习框架在增强功能洞察和临床转化方面的必要性。	存在方法学限制和肿瘤代谢异质性等关键问题。	评估代谢物检测平台和技术，并展望未来发展方向以促进临床转化。	肿瘤代谢物及其在肿瘤生物学中的作用。	肿瘤代谢组学	肿瘤	代谢物检测平台和技术	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
2247	2026-08-13	On the utility of ChatGPT in conducting a literature review on deep learning for dopamine transporter SPECT with [¹²³I]ioflupane 2026-Aug, Nuklearmedizin. Nuclear medicine DOI:10.1055/a-2890-8325 PMID:42341787	研究论文	本研究评估了ChatGPT（GPT-5.2）在撰写关于深度学习在[¹²³I]ioflupane多巴胺转运体SPECT中的综述论文时的实用性。	首次评估ChatGPT在核医学成像领域文献综述撰写中的实用性，并详细分析了其在文献检索和引用方面的局限性。	ChatGPT在文献检索和引用方面存在不足，需要专家监督和修正。	评估ChatGPT辅助撰写深度学习在DAT-SPECT成像中的综述论文的实用性和准确性。	ChatGPT生成的文献列表和综述草稿，以及70篇相关出版物。	自然语言处理、医学影像	神经系统疾病（帕金森病等）	DAT-SPECT成像	ChatGPT（GPT-5.2）	文本	70篇相关出版物，其中67篇被纳入综述	NA	Transformer（GPT-5.2）	NA	NA
2248	2026-08-13	Deep learning-supported image quantification of epithelial cell shapes and its application to polycystic kidney disease 2026-Aug, PLoS computational biology IF:3.8Q1 DOI:10.1371/journal.pcbi.1014614 PMID:42546061	研究论文	提出一种基于深度学习的自动化图像分析流程，用于量化免疫荧光图像中上皮细胞形态，并应用于多囊肾病研究	全自动化、深度学习支持的图像分析流程，采用U-Net分割以缓解失焦区域问题，并引入针对表型的指标如R指数和基于边界的细胞间力传递代理，实现高通量标准化表型分析	未提及具体限制	开发可扩展的、针对特定实验系统的上皮形态和连接组织定量分析框架，揭示基因型相关的连接组织差异	经基因修饰的Madin-Darby犬肾（MDCK）细胞模型，用于常染色体显性多囊肾病（ADPKD）研究	计算机视觉, 数字病理学	多囊肾病	免疫荧光成像	U-Net	图像	未明确说明	未提及	U-Net	未明确提及，可能包括形状特征和R指数	未提及
2249	2026-08-13	Assessing Plantar Skin Epidermal Layer in Response to Various Insole Hardness via Deep Learning Enabled Optical Coherence Tomography Analysis 2026-08, Journal of biophotonics IF:2.0Q3 DOI:10.1002/jbio.70330 PMID:42549579	研究论文	本研究利用光学相干断层扫描和深度学习技术，评估不同鞋垫硬度对足底皮肤表皮层厚度的影响	首次将深度学习技术应用于OCT图像分析，以评估不同鞋垫硬度对足底皮肤表皮层厚度的动态响应	未提及	探究不同鞋垫硬度和行走时间对足底皮肤角质层和活表皮厚度变化的影响，以评估足底组织健康	足底皮肤角质层和活表皮层，具体部位包括大脚趾、第一跖骨头和第二跖骨头	深度学习、医学影像分析	糖尿病足溃疡预防	光学相干断层扫描（OCT）	深度学习模型	OCT图像	未提及具体样本数量	NA	NA	厚度变化统计显著性	NA
2250	2026-08-13	Multivariable Radiomics Model for Predicting Programmed Death-Ligand 1 Expression After Neoadjuvant Chemoradiotherapy in Esophageal Squamous Cell Carcinoma 2026-Aug, Cancer medicine IF:2.9Q2 DOI:10.1002/cam4.72084 PMID:42572224	研究论文	本研究旨在通过整合传统影像组学、深度学习和机器学习方法，开发预测食管鳞状细胞癌新辅助放化疗后程序性死亡配体1（PD-L1）表达的模型	首次采用多层面方法（传统影像组学、深度学习与机器学习）预测nCRT后PD-L1表达，并整合临床变量与影像组学特征	样本量较小（101例），影像组学相对于临床变量的增量判别价值有限，研究预测PD-L1表达而非实际的免疫检查点抑制剂反应，结果需外部验证	开发预测食管鳞状细胞癌新辅助放化疗后PD-L1表达的模型，评估放射组学的增量判别价值	局部晚期食管鳞状细胞癌（ESCC）患者	医学影像分析	食管鳞状细胞癌	CT成像	机器学习算法（逻辑回归、深度学习架构如ResNet和TabNet）	CT图像	101例局部晚期ESCC患者	NA	残差网络（ResNet）、TabNet	加权AUROC	NA
2251	2026-08-13	Geometric Deep Learning-Based Drug Design Models for Small-Molecule Drug Discovery 2026-Aug, Molecular informatics IF:2.8Q2 DOI:10.1002/minf.70047 PMID:42572360	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
2252	2026-08-13	From Empirical Ratio Tuning to Mechanistic Insight: Decoding NiO-ZnO Heterojunction Effects in Gas Sensing via Explainable Machine Learning 2026-Jul-24, ACS sensors IF:8.2Q1 DOI:10.1021/acssensors.6c00675 PMID:42228598	研究论文	该论文通过实验与可解释机器学习结合，系统研究了NiO-ZnO复合比例对气体传感性能及识别能力的影响机制	首次将可解释人工智能（SHAP和特征交互网络）用于解码NiO-ZnO异质结比例对气体传感性能的调控机制，建立了材料组成、响应特征演化与气体识别能力之间的内在联系	未明确提及，但可推断仅针对NiO-ZnO体系及六种挥发性有机化合物，结果可能不适用于其他材料或气体	阐明NiO-ZnO复合比例对气体传感及识别性能的非线性调控机制，并为复合气体传感器的结构优化提供可解释设计范式	七种不同摩尔比的NiO-ZnO基气体传感器及六种代表性挥发性有机化合物	机器学习	NA	气体传感实验	深度学习多任务网络	传感响应数据	七个传感器的多组实验数据，涵盖六种气体	PyTorch	深度学习多任务网络（具体架构未提及），UMAP	响应特性，灵敏度，稳定性，气体识别能力（分类和回归性能）	NA
2253	2026-08-13	An Intelligent Self-Powered Covalent Organic Framework-Based Triboelectric Nanosensor Platform for On-site Picomolar Hg2+ Ion Monitoring 2026-Jul-24, ACS sensors IF:8.2Q1 DOI:10.1021/acssensors.6c01268 PMID:42312548	研究论文	介绍了一种基于共价有机框架的自供电摩擦电纳米传感器平台，用于现场皮摩尔级Hg2+离子监测	集成了“材料-器件-算法”一体化平台，利用硫代共价有机框架（COF-S）增强识别特异性，并采用固液摩擦电纳米传感器（SL-TENS）消除固固接触干扰，结合深度学习模型实现直观实时定量读数	未明确说明，可能包括现场应用的长期稳定性、成本效益或实际环境样本的复杂性	开发一种智能自供电传感器平台，实现Hg2+离子的现场高灵敏度、高选择性和直观定量检测，克服传统摩擦电纳米传感器的局限性	Hg2+离子及其环境监测应用	传感器技术、材料科学、机器学习	不适用	固液摩擦电纳米传感技术、共价有机框架合成、深学习模型	深度学习模型	电信号数据	NA	未明确指定，可能包括PyTorch或TensorFlow	未明确指定，可能为DNN或相关架构	检测限、线性范围、环境稳定性、可重用性	未提及
2254	2026-08-13	Exploring ligand flexibility in nucleic acid scaffolds using graph neural networks 2026-Jul-21, Biophysical journal IF:3.2Q2 DOI:10.1016/j.bpj.2026.06.010 PMID:42260967	研究论文	介绍ZHMolLigGraph，一种两阶段图神经网络框架，用于在核酸-配体系统中探索配体柔性，提高对接精度	显式建模配体柔性，通过两阶段框架（柔性探索与可行性筛选）生成物理合理的构象，而非仅排名全部候选	未处理受体柔性，当前仅关注配体构象变化，框架扩展至受体柔性有待未来工作	在核酸-配体对接中准确建模配体柔性，提升近天然构象命中率，以支持基因调控和治疗开发研究	核酸-配体相互作用系统，包括核酸支架和配体分子	机器学习	NA	NA	GNN	分子结构数据	NA	NA	图神经网络	近天然构象命中率,计算效率	NA
2255	2026-08-13	Transformative Role of Advanced Neural Computation in Clinical Image Diagnostics: A Review of Key Concepts and Applications 2026-Jul-02, Seminars in ultrasound, CT, and MR DOI:10.1053/j.sult.2026.06.010 PMID:42392515	综述	本文综述了深度学习算法在临床图像诊断中的应用，重点介绍卷积神经网络、循环神经网络和生成对抗网络等关键框架，并讨论其在图像分类、分割、重建和疾病预测中的表现、挑战及未来方向。	系统性地概述了多种深度学习框架在医学影像诊断中的应用，并整合了放射组学、数据增强和预测分析等工具，同时深入探讨了数据、可解释性、临床验证和伦理问题。	综述可能受限于所引文献范围，未提供具体的定量比较，并指出了数据可用性、模型可解释性和临床验证等挑战。	探讨深度学习算法如何改进医学影像诊断的准确性、效率和个性化，并指出整合到常规医疗中的障碍和未来方向。	深度学习框架（如CNN、RNN、GAN）及其在肺炎、肺结核、阿尔茨海默病等疾病诊断中的应用。	医学影像分析	肺炎、肺结核、阿尔茨海默病等	医学影像技术（如MRI、CT、超声）与深度学习	CNN、RNN、GAN	医学影像数据（如MRI、CT、超声图像）	不适用（综述）	未指定	卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络	准确性、效率、可扩展性等	未指定
2256	2026-08-13	Does lens opacity matter? The effect of cataract on deep learning based cardiovascular disease risk scores from fundus photos 2026 Jul-Aug, Asia-Pacific journal of ophthalmology (Philadelphia, Pa.) DOI:10.1016/j.apjo.2026.100333 PMID:42219087	研究论文	本研究旨在探讨白内障对基于眼底照片的深度学习心血管疾病风险评分的影响	首次系统地评估白内障及其手术对深度学习心血管疾病风险评分的影响，并特别关注糖尿病视网膜病变状态的交互作用	研究为回顾性设计，且跨队列验证结果不完全一致，尤其是糖尿病视网膜病变交互作用在复制队列中未达到统计学显著性	评估白内障对深度学习心血管疾病风险预测模型的影响，并强调在解读眼底图像AI预测模型时考虑晶状体状态的重要性	接受白内障手术的患者眼底图像，来自纵向队列（汉阳大学九里医院）和横断面复制队列（新加坡眼病流行病学研究）	计算机视觉、数字病理学	心血管疾病、白内障、糖尿病视网膜病变	眼底摄影	深度学习模型	眼底图像	纵向队列和横断面复制队列，具体样本量未在摘要中提供	NA	NA	β系数、95%置信区间、P值	NA
2257	2026-08-13	Dual-domain radio-frequency signal and image joint modeling for coronary calcium detection in intravascular ultrasound 2026-Jul, Medical & biological engineering & computing IF:2.6Q3 DOI:10.1007/s11517-026-03611-2 PMID:42340561	研究论文	本文提出了一种双分支深度学习框架，结合原始血管内超声射频信号与极坐标灰度图像，用于冠状动脉钙化的自动检测和角度量化	引入物理一致的复卷积模块以保留射频信号的固有物理结构，并采用相位幅度引导的双路径交叉注意力和阴影感知的径向A线分类器增强射频图像交互和角度估计	未在摘要中明确提及局限性	自动化检测血管内超声中的冠状动脉钙化并量化其角度，以优化经皮冠状动脉介入治疗	冠状动脉钙化病变，来自多中心数据集的78名患者、136个回拉和32,672帧IVUS图像，以及外部测试集的10名患者、15个回拉和2,362帧	数字病理学	冠状动脉疾病	血管内超声（IVUS）	深度学习模型（双分支框架）	图像和射频信号	78名患者，136个回拉，32,672帧（内部）；10名患者，15个回拉，2,362帧（外部）	未提及	复卷积模块、双路径交叉注意力、径向A线分类器	Dice系数、豪斯多夫距离、准确率	未提及
2258	2026-08-13	Multi-Class and Multi-Level Classification for Common Wound Bacteria Based on Reflectance Hyperspectral Imaging 2026-07, Journal of biophotonics IF:2.0Q3 DOI:10.1002/jbio.70318 PMID:42494124	研究论文	本文提出了一种基于反射高光谱成像和深度学习的系统框架，用于常见伤口细菌的多类和多级分类。	提出了空间-光谱交互选择网络（SSIS-Net），充分利用空间和光谱信息，并建立了包含七种细菌种类和五个浓度水平、总计31类的多类多级数据集。	未提及明确的局限性。	开发一种可靠、快速、非破坏性的细菌检测系统，以实现伤口细菌的准确分类，并具备临床整合潜力。	七种常见伤口细菌，在不同浓度水平下采集的高光谱图像补丁。	计算机视觉、高光谱成像	伤口感染	高光谱成像	深度神经网络（SSIS-Net）	图像（高光谱图像补丁）	26056个图像补丁，涵盖7种细菌种类和5个浓度水平，共31类	未提及	SSIS-Net	准确率、平均准确率、Kappa系数	未提及
2259	2026-08-13	Multi-Beholder: Biomarker Prediction for Low-Grade Glioma With Multiple Instance Learning and One-Class Classification 2026 Jul-Aug, IEEE transactions on computational biology and bioinformatics DOI:10.1109/TCBBIO.2026.3686279 PMID:42013277	研究论文	提出一个可解释的深度学习流水线Multi-Beholder，用于仅使用H&E染色的全切片图像预测低级别胶质瘤的五个生物标志物状态	将一类分类集成到多实例学习框架中，实现准确的实例级伪标签生成，从而补充切片级标签并提升预测性能	未提及	开发一种无需昂贵且复杂的分子遗传学检测即可进行低级别胶质瘤生物标志物预测的方法	低级别胶质瘤（LGG）患者	数字病理学	低级别胶质瘤	全玻片成像（WSI）	多实例学习（MIL）与一类分类	图像	内部验证的TCGA-LGG数据集和外部验证的湘雅队列两个LGG队列	NA	NA	AUC（受试者工作特征曲线下面积）	NA
2260	2026-08-13	Using artificial intelligence to detect keratoconus progression based on age and anterior segment optical coherence tomography images 2026 Jul-Aug, Asia-Pacific journal of ophthalmology (Philadelphia, Pa.) DOI:10.1016/j.apjo.2026.100323 PMID:42036041	research paper	本研究旨在通过深度学习基于前节光学相干断层扫描图像和年龄建立并评估圆锥角膜进展的指数	首次使用六种前节OCT图像结合年龄调整的机器学习方法建立圆锥角膜进展指数，显著提高预测准确性	摘要中未提及明确的局限性	建立并评估一个基于前节OCT图像和年龄的圆锥角膜进展指数，以辅助角膜交联术适应症的判断	圆锥角膜患者的前节OCT图像和年龄数据	数字病理学, 机器学习	圆锥角膜	前节光学相干断层扫描	机器学习分类器	图像, 数值数据	2006对纵向检查的前节OCT图像（阳性883对，阴性1123对），其中学习数据集1678对，验证数据集328对	NA	NA	准确性, 敏感性, 特异性, 精确度, F1分数, 受试者工作特征曲线下面积	NA