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
261	2026-05-17	MMDB: Multimodal dual-branch model for multi-functional bioactive peptide prediction 2024-07, Analytical biochemistry IF:2.6Q2 DOI:10.1016/j.ab.2024.115491 PMID:38460901	研究论文	提出了一种新型多模态双分支轻量级深度学习模型，用于多功能生物活性肽预测	首次在不增加参数的情况下利用多尺度膨胀卷积提取肽序列特征，并设计了双分支结构分别捕获肽序列和结构特性的互补信息	未提及具体局限性	准确检测多功能的复杂和多样化生物活性肽	多功能生物活性肽	机器学习	NA	NA	深度学习	序列和结构数据	NA	NA	多尺度膨胀卷积, Bi-LSTM, 多层卷积	覆盖率, 精确度, 准确率	NA
262	2026-05-17	PhosAF: An integrated deep learning architecture for predicting protein phosphorylation sites with AlphaFold2 predicted structures 2024-07, Analytical biochemistry IF:2.6Q2 DOI:10.1016/j.ab.2024.115510 PMID:38513769	研究论文	提出一种集成深度学习架构PhosAF，利用AlphaFold2预测的蛋白结构来预测人类蛋白磷酸化位点	首次将AlphaFold2预测的蛋白结构信息与序列信息集成用于磷酸化位点预测，并提出通过蛋白二级结构构建可靠负样本的新策略	NA	提高磷酸化位点预测的准确性，特别是通过利用蛋白空间结构信息	人类蛋白质磷酸化位点	机器学习	NA	NA	CNN, 多头注意力机制, 深度神经网络	蛋白质序列数据和结构数据	NA	PyTorch	CMA-Net, MFC-Net	精确率, 召回率, F1分数, AUC	NA
263	2026-05-17	Cerebellar Volume and Disease Staging in Parkinson's Disease: An ENIGMA-PD Study 2023-12, Movement disorders : official journal of the Movement Disorder Society IF:7.4Q1 DOI:10.1002/mds.29611 PMID:37964373	研究论文	利用ENIGMA-PD全球工作组的大样本MRI数据，量化帕金森病患者不同Hoehn-Yahr分期的小脑各小叶体积变化	首次在大型多中心样本中揭示帕金森病前叶（运动）和后叶（非运动）小脑区域的分离变化，即疾病早期前叶体积增大、晚期后叶体积缩小	NA	探究帕金森病不同疾病分期中小脑区域体积的差异及其与运动和非运动功能的关系	帕金森病患者	医学影像分析	帕金森病	磁共振成像	深度学习	三维T1加权结构MRI图像	2487名帕金森病患者和1212名年龄性别匹配的对照组，来自22个中心	NA	NA	Cohen's d效应量	NA
264	2026-05-17	At-home wireless sleep monitoring patches for the clinical assessment of sleep quality and sleep apnea 2023-05-24, Science advances IF:11.7Q1 DOI:10.1126/sciadv.adg9671 PMID:37224243	研究论文	本文报告了一种家用无线睡眠监测贴片系统，用于临床评估睡眠质量和睡眠呼吸暂停	开发了集成机器学习的无线可穿戴电子设备，实现家庭自然睡眠环境下的睡眠质量评估和睡眠呼吸暂停检测，相比传统多导睡眠监测系统更便携、低负担	NA	开发一种家用、便携的无线睡眠监测系统，用于评估睡眠质量和检测睡眠呼吸暂停	睡眠障碍患者和健康对照者	机器学习	睡眠呼吸暂停	机器学习	深度学习	脑电、眼电、肌电信号	NA	NA	NA	准确率	NA
265	2026-05-17	Coupling analysis of heart rate variability and cortical arousal using a deep learning algorithm 2023, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0284167 PMID:37023117	研究论文	利用深度学习算法分析心率变异性与皮层唤醒的耦合关系	首次在种族多样人群中研究皮层唤醒与心率变异性的瞬时关联，并使用自动化深度学习工具从心电信号中标注唤醒事件	未在标题和摘要中明确说明	探究皮层唤醒与心率变异性之间的瞬时关联，以及其在性别和睡眠阶段中的差异	来自多种族动脉粥样硬化研究数据集的1069名受试者的整夜心电信号	机器学习	睡眠呼吸障碍相关心血管功能障碍	心电信号分析、多导睡眠监测	深度学习算法（用于标注唤醒事件）	心电信号	1069名受试者的整夜心电信号	NA	NA	NA	NA
266	2026-05-17	Image Quality Classification for Automated Visual Evaluation of Cervical Precancer 2022-Sep, Medical image learning with limited and noisy data : first international workshop, MILLanD 2022, held in conjunction with MICCAI 2022, Singapore, September 22, 2022, proceedings. MILLanD (Workshop) (1st : 2022 : Singapore) DOI:10.1007/978-3-031-16760-7_20 PMID:36315110	研究论文	提出一种深度学习集成框架，用于宫颈癌前病变自动视觉评估的图像质量分类	集成网络框架包含宫颈检测、错误标签识别和质量分类三大模块，自动识别错误标签和模糊图像以提升分类性能	未提及具体局限性	提升宫颈癌前病变自动视觉评估的图像质量分类性能	宫颈癌前病变筛查中的宫颈图像	计算机视觉	宫颈癌	NA	深度学习集成框架	图像	来自全球不同机构、设备和地区的14,183名患者的87,420张图像	NA	集成网络（包含宫颈检测网络、错误标签识别网络和质量分类网络）	准确率	NA
267	2026-05-17	Improved 3D tumour definition and quantification of uptake in simulated lung tumours using deep learning 2022-04-27, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/ac65d6 PMID:35395657	研究论文	提出一种深度学习方法来改善肺肿瘤PET成像中的放射性示踪剂摄取量化和肿瘤形状定义	使用模拟肿瘤生成真实PET原始数据，训练3D卷积神经网络以恢复肿瘤形状和改进摄取估计，且模型对采用不同点扩散函数的重建PET数据具有泛化能力	NA	提高肺肿瘤放射性示踪剂摄取的量化准确性和肿瘤形状定义	模拟肺肿瘤及其在PET图像中的放射性示踪剂分布	数字病理学	肺癌	PET成像	3D卷积神经网络	图像	模拟肿瘤，具有不同大小和活性分布，放置于拟人模型左肺	NA	3D卷积神经网络	肿瘤最大和中等活性估计	NA
268	2026-05-17	Retinal optical coherence tomography image enhancement via deep learning 2018-Dec-01, Biomedical optics express IF:2.9Q2 DOI:10.1364/BOE.9.006205 PMID:31065423	研究论文	引入基于深度学习的视网膜光学相干断层扫描图像增强方法，有效降低散斑噪声并提高图像质量	提出两种网络版本（基于均方误差的CNN和基于Wasserstein距离与感知相似性的GAN），满足不同用户需求，并在定量和定性指标上取得优异效果	训练数据仅来自健康眼睛，对青光眼等病变眼睛的泛化能力有待进一步验证	开发一种基于深度学习的视网膜OCT图像去噪方法，改善图像质量并辅助层分割	OCT图像，包括健康眼睛和青光眼眼睛的横截面	计算机视觉	青光眼	光学相干断层扫描（OCT）	卷积神经网络（CNN）和生成对抗网络（GAN）	图像	NA	PyTorch	CNN和GAN（含Wasserstein距离与感知相似性）	PSNR, SSIM, 准确率, 清晰度, 个人偏好	NA
269	2026-05-16	Analysis of deep learning-based segmentation of lymph nodes on full-dose and reduced-dose body CT 2026-06, Abdominal radiology (New York) DOI:10.1007/s00261-025-05253-8 PMID:41251734	研究论文	验证基于深度学习的模型在全剂量和模拟低剂量CT上对淋巴结检测和分割的性能	在低剂量CT图像质量下降的情况下，通过使用全剂量和低剂量CT训练的模型提高淋巴结分割性能	图像质量下降影响了低剂量CT上的淋巴结勾画	评估全自动深度学习模型在全剂量和低剂量CT上检测和分割淋巴结的性能	淋巴结	计算机视觉	NA	CT	3D nnU-Net	图像	151名患者的15341个淋巴结（内部）和120个CT（外部）	NA	3D nnU-Net	精确率、灵敏度、Dice相似系数、豪斯多夫距离	NA
270	2026-05-16	Physics-aware imaging AI for quantitative MASLD biomarker mapping: a systematic review of deep learning and radiomics across ultrasound, CT, and MRI 2026-06, Abdominal radiology (New York) DOI:10.1007/s00261-025-05317-9 PMID:41291295	综述	系统综述了物理感知人工智能在MASLD量化生物标志物成像中的应用，涵盖超声、CT和MRI的深度学习和影像组学方法	首次聚焦物理感知AI在MASLD/MASH多模态成像中的应用，强调物理先验与AI结合的自动化定量映射方法比较	缺少标准化纵向评估流程和多厂商数据统一化验证，MASLD特异性纤维化验证不足	评估物理感知AI在MASLD/MASH医学成像中用于定量生物标志物映射的研究现状和部署准备度	代谢功能障碍相关脂肪性肝病及其进展形式MASH的医学影像数据	数字病理学	肝病	MRI, CT, 超声	深度学习, 影像组学	影像	33项研究纳入分析	NA	领域自适应技术	性能指标	NA
271	2026-05-16	Comparative Performance of YOLO Models in the Automated Segmentation of Dental Traumas on Panoramic Radiographs 2026-Jun, Dental traumatology : official publication of International Association for Dental Traumatology IF:2.3Q2 DOI:10.1111/edt.70034 PMID:41305998	研究论文	比较YOLOv8、YOLOv11和YOLOv12三种深度学习模型在儿童全景X光片上自动分割牙科创伤的性能	首次系统比较YOLOv8、YOLOv11和YOLOv12三种最新YOLO模型在牙科创伤分割任务上的表现，发现YOLOv12在硬组织和软组织损伤检测中均表现最佳	人工智能尚未在牙科创伤学中达到完美性能，仍需与专家牙医合作开发以更好地支持临床决策	比较基于人工智能的深度卷积神经网络（YOLOv8、YOLOv11和YOLOv12）在儿童全景X光片上分割牙科损伤的性能	6-13岁有牙科创伤的儿科患者的全景X光片	计算机视觉	牙科创伤	全景X光成像	YOLOv8, YOLOv11, YOLOv12	图像	来自加济安泰普大学牙科学院儿科患者的全景X光片	CranioCatch	YOLOv8, YOLOv11, YOLOv12	AUC, 多类F1分数	NA
272	2026-05-16	Artificial intelligence for personalized multiple micronutrient supplementation in maternal health 2026-Jun, International journal of gynaecology and obstetrics: the official organ of the International Federation of Gynaecology and Obstetrics DOI:10.1002/ijgo.70911 PMID:41755349	综述文章	探讨人工智能在孕产妇个性化多种微量营养素补充中的应用框架	提出“营养数字孪生”概念，结合多模态数据（电子健康记录、可穿戴设备、基因组标记等）和深度学习/自然语言处理模型，实现个性化营养补充方案的分层与模拟	当前仍处于概念模型阶段，需解决数据代表性、伦理规范、推荐可信度及公平性等关键问题	设计基于AI的个性化多种微量营养素补充策略，以改善孕产妇及后代健康结局	孕产妇人群，特别是存在营养不良、微量营养素缺乏及不良妊娠结局风险的个体	机器学习, 自然语言处理, 数字病理学	孕产妇营养不良、微量营养素缺乏及相关妊娠并发症	NA	深度学习模型、自然语言处理模型	多模态数据（电子健康记录、可穿戴设备输出、营养与生育应用日志、基因组标记、社会人口学信息）	NA	NA	NA	NA	NA
273	2026-05-16	Proof-of-concept: Differentiating upper trapezius muscle with myofascial trigger point using deep learning model on a small prospective sEMG dataset 2026-Jun, Journal of electromyography and kinesiology : official journal of the International Society of Electrophysiological Kinesiology IF:2.0Q2 DOI:10.1016/j.jelekin.2026.103132 PMID:41818939	研究论文	本研究验证了使用深度学习模型从表面肌电信号中区分肌筋膜触发点的概念	首次证明表面肌电信号单独包含可用于区分肌筋膜触发点的判别信息，并在小样本数据上使用1D卷积神经网络实现高分类性能	样本量小（9名健康对照和13名患者），且未进行大规模验证	探究表面肌电信号是否包含判别信息以识别肌筋膜触发点	健康对照者和肌筋膜疼痛患者的上斜方肌表面肌电信号	机器学习	肌筋膜疼痛综合征	表面肌电信号（sEMG）	1D卷积神经网络（1D CNN）	生物信号数据（表面肌电信号）	22名受试者（9名健康对照和13名患者），共279个收缩段（140个干预前和139个干预后）	NA	1D卷积神经网络	ROC-AUC, 准确率	NA
274	2026-05-16	Advances in In silico predictive models for DDI prediction: Implications and practical applications in drug discovery 2026-Jun, Drug metabolism and pharmacokinetics IF:2.7Q2 DOI:10.1016/j.dmpk.2026.101532 PMID:41962322	综述	综述了利用机器学习和人工智能预测药物-药物相互作用的最新进展及其在药物发现中的应用	全面总结了基于深度学习的DDI预测算法，并提供了将计算工具整合到现代药物发现工作流中的专家意见	NA	评估和讨论不同DDI类别的计算预测方法及其在药物开发中的实际应用	药物-药物相互作用(DDI)的计算预测模型	机器学习	NA	NA	深度学习	文本, 分子结构数据	NA	NA	NA	NA	NA
275	2026-05-16	Advancement of an (in vitro/ex vivo) hybrid model framework to forecast polyviral lung disease outcomes 2026-Jun, Journal of investigative medicine : the official publication of the American Federation for Clinical Research IF:2.5Q3 DOI:10.1177/10815589251382266 PMID:40947513	研究论文	开发一种（体外/离体）混合模型框架来预测多病毒性肺部疾病的结果	提出了一个结合体外和离体模型的混合框架，用于预测多病毒性肺部感染的结果	未来研究需要通过整合深度学习和人工智能等先进计算技术来改善预测准确性和可扩展性	推进一个（体外/离体）混合模型框架的发展和应用，以预测多病毒性肺部疾病结果	多病毒性肺部感染结果	机器学习	多病毒性肺部疾病	NA	VGG16、CBRACDC、随机生存森林	图像	NA	Python	VGG16、CBRACDC、随机生存森林	最小成本值	NA
276	2026-05-16	Deep Learning Reconstruction on Quantitative Analysis in Brain Tumors With Diffusion-Weighted Imaging and Dynamic Susceptibility Contrast Imaging 2026-Jun, Journal of magnetic resonance imaging : JMRI IF:3.3Q1 DOI:10.1002/jmri.70286 PMID:41793218	研究论文	评估深度学习重建对脑肿瘤患者弥散加权成像和动态磁敏感对比成像定量参数的影响	首次系统评估深度学习重建技术在脑肿瘤成像中对DWI和DSC定量生理参数的影响，证明DLR能有效降噪同时保持定量准确性	未说明	评估深度学习重建对脑肿瘤患者DWI和DSC衍生定量参数的影响	62名脑转移瘤放疗后患者（33名男性）的DWI和DSC图像	机器学习	脑肿瘤	MRI, DWI, DSC灌注成像	深度学习重建	图像	62名患者	NA	NA	变异系数，重复性系数，一致性相关系数，信噪比，均方根误差，平均绝对误差	NA
277	2026-05-16	Personalized prediction of initial valproic acid dose in children with epilepsy using machine learning techniques 2026-Jun, International journal of clinical pharmacy IF:2.6Q2 DOI:10.1007/s11096-026-02094-3 PMID:41879924	研究论文	开发并内部验证基于机器学习技术的儿童癫痫患者丙戊酸初始日剂量预测模型	利用真实世界临床数据库和TabNet算法实现儿童癫痫患者丙戊酸初始剂量的个性化预测，提供在线决策支持工具	仅基于单中心内部验证，模型对其他医院、人群和种族的泛化性未知，需外部验证后才能临床实施	开发基于人工智能的预测模型，为儿童癫痫患者提供个性化的丙戊酸初始日剂量	184例儿童癫痫患者的306份丙戊酸剂量样本	机器学习	癫痫	NA	TabNet, CatBoost, XGBoost, LightGBM, Random Forest, Support Vector Machine, Multilayer Perceptron, Artificial Neural Network, Transformer, AdaBoost	表格数据	184例患者的306份丙戊酸剂量样本	NA	TabNet, CatBoost, XGBoost, LightGBM, Random Forest, Support Vector Machine, Multilayer Perceptron, Artificial Neural Network, Transformer, AdaBoost	决定系数R², 均方根误差RMSE, 平均绝对误差MAE, 平均绝对百分比误差MAPE	NA
278	2026-05-16	The emergence of superficial dermatophytosis due to Trichophyton indotineae and Trichophyton mentagrophytes genotypes VII and II* in New York: a need for comprehensive testing approaches 2026-May-13, Journal of clinical microbiology IF:6.1Q1 DOI:10.1128/jcm.00156-26 PMID:41960917	研究论文	报道2022至2024年间纽约市及周边郡县浅表皮肤癣菌病的快速增加，并开发了自动化深度学习模型用于快速鉴定和药敏测试	首次整合自动化深度学习模型、抗真菌药敏测试和全基因组测序，实现对印度毛癣菌及须癣毛癣菌基因型VII和II*的快速鉴定、耐药检测与传播分析	数据仅来自纽约市及周边地区，可能无法推广至其他区域	应对印度毛癣菌和须癣毛癣菌感染的快速增加，开发高效鉴定、耐药检测和监测方案以改善患者护理和感染控制	印度毛癣菌、须癣毛癣菌基因型VII和II*的临床分离株	机器学习	皮肤癣菌病	扩增子测序（ITS）、全基因组测序	深度学习模型	DNA序列	188例分离株（含135株印度毛癣菌、39株基因型VII、14株基因型II*）	NA	NA	NA	NA
279	2026-05-16	Enhancing Bone MRI With Vendor-Independent Deep Learning: A Comparative Study of CT and 3D VIBE CAIPI-Dixon Sequences for Shoulder Assessment 2026 May-Jun 01, Journal of computer assisted tomography IF:1.0Q4 DOI:10.1097/RCT.0000000000001819 PMID:41249023	研究论文	评估使用供应商无关的深度学习重建从肩部3D-VIBE CAIPIRINHA Dixon MRI生成高分辨率类CT骨图像的可行性	首次证明供应商无关的深度学习能在肩部MRI中生成高质量类CT骨图像，无需CT辐射	未提及	评估基于深度学习的MRI重建生成类CT肩部骨图像的可行性	肩部MRI和CT图像	计算机视觉	未指定	MRI	深度学习模型	MRI图像和CT图像	99名患者（52名男性，47名女性，年龄17-87岁）	PyTorch	NA	likert量表评分、相对对比噪声比、相对信噪比、Friedman检验、Wilcoxon秩和检验、Kruskal-Wallis检验、组内相关系数	NA
280	2026-05-16	Deep Learning Segmentation of Pelvic Soft Tissue in Isotropic and Anisotropic MRI Using Routine T2 Scans 2026 May-Jun 01, Journal of computer assisted tomography IF:1.0Q4 DOI:10.1097/RCT.0000000000001828 PMID:41701554	研究论文	比较基于各向同性与各向异性MRI重建的深度学习模型在盆腔软组织结构分割中的性能	首次系统比较各向同性和各向异性MRI重建对骨盆软组织结构（包括骶神经、闭孔神经和梨状肌）深度学习分割的影响	样本量较小（仅35例直肠癌患者），且未涉及其他盆腔病变或数据源	评估各向同性与各向异性MRI重建对深度学习分割骨盆肌肉和神经组织的性能差异，以优化术前规划和手术导航	盆腔软组织结构（骶神经、闭孔神经、梨状肌）	数字病理学, 计算机视觉	直肠癌	T2加权MRI扫描	nnU-Net	MRI图像	35例直肠癌患者的轴向、矢状和冠状T2加权MRI扫描	PyTorch	nnU-Net	Dice相似系数, 交并比, 精确率, 召回率	NA