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
2801	2026-04-05	A lightweight neural model for gas concentration prediction in TDLAS under varying environmental conditions 2026-Apr-01, Spectrochimica acta. Part A, Molecular and biomolecular spectroscopy DOI:10.1016/j.saa.2026.127842 PMID:41932085	研究论文	本文提出了一种基于真菌生长优化多层感知器的轻量级深度学习模型，用于在变化环境条件下通过TDLAS系统预测气体浓度	提出了一种集成真菌生长优化算法与多层感知器的轻量级深度学习模型，能够自适应优化网络架构，以应对温度与压力变化对气体浓度测量的影响	NA	解决在温度与压力变化环境下，TDLAS系统气体浓度测量的准确性问题	气体浓度测量，特别是通过TDLAS/WMS系统在变化环境条件下的预测	机器学习	NA	TDLAS, 波长调制光谱	MLP	光谱特征数据	NA	NA	多层感知器	平均绝对百分比误差, 决定系数	NA
2802	2026-04-05	AI in Ophthalmology: A Bibliometric Analysis of Retinal Imaging Innovations and Global Research Collaboration 2026-Apr-01, Photodiagnosis and photodynamic therapy IF:3.1Q2 DOI:10.1016/j.pdpdt.2026.105458 PMID:41932561	研究论文	本文通过文献计量学分析，探讨了人工智能在眼科视网膜成像领域的创新应用及全球研究合作动态	首次对人工智能在眼科领域的文献进行了全面的文献计量和科学图谱分析，揭示了研究趋势、合作网络及主题演变	研究存在现实世界临床整合不足、监管框架缺失以及低资源地区代表性有限等缺口	阐明人工智能在眼科应用中的知识图谱、主题演变及合作动态	人工智能在眼科视网膜疾病诊断与管理中的研究文献	计算机视觉	糖尿病视网膜病变	光学相干断层扫描	深度学习	图像	NA	NA	NA	NA	NA
2803	2026-04-05	Beam-hardening correction in clinical x-ray dark-field chest radiography using deep-learning-based bone segmentation 2026-Apr, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.70422 PMID:41933281	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的骨分割方法，用于校正临床X射线暗场胸部摄影中的束硬化伪影	结合深度学习骨分割与基于双能CT数据的衰减贡献掩模，首次在临床暗场胸部摄影中实现束硬化校正，减少骨诱导伪影	骨分割网络训练数据规模有限（肋骨196例、锁骨56例），且方法依赖双能CT数据生成衰减贡献掩模，可能限制其普适性	通过抑制束硬化引起的伪影，提高临床暗场胸部摄影的可靠性	暗场胸部X射线图像（来自慢性阻塞性肺疾病、COVID-19患者及健康人群）及双能CT扫描数据	医学影像处理	肺部疾病	Talbot-Lau干涉仪X射线暗场成像、双能CT	深度学习分割网络	X射线图像（衰减与暗场图像）、CT扫描数据	肋骨分割训练196例、验证49例；锁骨分割训练56例、验证12例、测试12例；应用174例暗场胸部图像（51例慢阻肺、86例COVID-19、37例健康）及2例患者光谱CT	未明确说明（推测为PyTorch或TensorFlow）	未明确指定具体架构（如U-Net等）	视觉评估、定量一致性分析	未明确说明
2804	2026-04-05	Comparing deep learning stroke segmentation in NCCT, CTA, and CTP: Accuracy, domain transfer, and temporal sampling effect 2026-Apr, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.70419 PMID:41933279	研究论文	本研究评估并比较了NCCT、CTA、mCTA和CTP图像在基于深度学习的卒中病灶分割中的效果，重点关注模型在不同临床站点间的可迁移性以及CTP时间点选择的影响	首次系统比较了多种CT成像类型（NCCT、CTA、mCTA、CTP）在深度学习卒中分割中的性能，并深入研究了跨站点模型迁移性和CTP时间序列采样策略的影响	研究样本量有限（91例患者），且仅涉及两个临床站点；CTP时间采样策略未显示出明确趋势，结果受梗死大小和时间场景影响	评估不同CT成像模态对深度学习卒中病灶分割的适用性，指导临床环境中成像模态的选择，并探索模型的跨站点泛化能力	卒中患者的脑部CT图像，包括非增强CT、CT血管造影、多期相CTA和CT灌注图像	医学图像分析	卒中	CT成像（NCCT、CTA、mCTA、CTP）	深度学习	医学图像	91例卒中患者（主要站点）和166例卒中患者（第二站点）	nnU-Net	nnU-Net	改良Dice系数	NA
2805	2026-04-05	Performance benchmarking of deep learning models for real-time median nerve segmentation and cross-sectional area measurement in ultrasound imaging 2026-Apr, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.70414 PMID:41933401	研究论文	本研究开发了一种轻量级深度学习模型MNSeg-Net，用于超声图像中正中神经的实时分割和横截面积测量，以辅助腕管综合征的诊断和手术规划	提出了一种新颖的轻量级多尺度特征融合网络MNSeg-Net，仅含2.46M参数，在保持与大型模型相当性能的同时实现实时处理，并成功部署于临床实时设置	研究样本量相对有限（100名受试者），且主要聚焦于腕管综合征，未广泛验证于其他神经卡压综合征	开发一种准确的深度学习分割方法，用于测量正中神经的横截面积，以促进神经卡压综合征（尤其是腕管综合征）的诊断和手术规划	正中神经在超声图像中的分割和横截面积测量	计算机视觉	腕管综合征	超声成像	CNN	图像	100名受试者，共30000帧超声图像	NA	MNSeg-Net, UNet, UNet++, U2Net	Dice相似系数, 横截面积差异, Hausdorff距离	配备GPU的系统, Av.io HD Epiphan帧抓取器
2806	2026-04-05	Anxiety detection using neural and physiological signals and artificial intelligence: A comprehensive review 2026-Mar-31, Neuroscience and biobehavioral reviews IF:7.5Q1 DOI:10.1016/j.neubiorev.2026.106669 PMID:41933676	综述	本文全面综述了利用神经生理信号（如EEG、ECG、PPG、EDA）和人工智能技术进行焦虑检测的研究进展	提供了2015-2025年间该领域的系统性综述，指出了从传统机器学习到端到端深度学习，再到混合模型（如CNN-LSTM）和Transformer架构的演变趋势，并强调了多模态数据整合的优势	现有研究依赖狭窄的、实验室训练的数据集，缺乏标准化的验证程序，复杂模型透明度有限，这些因素共同阻碍了临床转化	评估人工智能（特别是机器学习和深度学习）在利用神经和生理信号客观、连续监测焦虑障碍方面的应用，并推动临床有效的数字心理健康技术发展	焦虑障碍	机器学习	焦虑症	脑电图（EEG）、心电图（ECG）、光电容积脉搏波描记法（PPG）、皮肤电活动（EDA）	CNN, LSTM, Transformer, 混合模型（如CNN-LSTM）	神经信号, 生理信号	NA	NA	CNN-LSTM, Transformer	准确率	NA
2807	2026-04-05	CTRNet: a lightweight and efficient deep learning model for field maize whorl identification 2026-03-30, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-026-45727-3 PMID:41912746	研究论文	本文提出了一种名为CTRNet的轻量高效深度学习模型，用于田间玉米喇叭口期的玉米心叶识别	通过多尺度上下文交互模块、双通道细粒度特征增强模块、门控自适应信息融合模块以及自适应通道边缘注意力机制，增强了小目标在遮挡和复杂背景下的特征表示	NA	解决田间环境下玉米心叶因目标极小、叶片遮挡频繁、背景复杂及光照动态变化而导致的准确检测难题	田间玉米喇叭口期的玉米心叶	计算机视觉	NA	NA	CNN	图像	NA	NA	CTRNet	mAP@0.5	NA
2808	2026-04-01	Deep learning-based detection of bowel sound events in continuous recordings 2026-03-30, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-026-47018-3 PMID:41912873	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
2809	2026-04-01	Deep learning for incidence rate prediction and radiation risk assessment of solid tumors 2026-03-30, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-026-46756-8 PMID:41912895	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
2810	2026-04-05	Training instabilities favor flatter solutions in gradient descent 2026-Mar-23, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.neunet.2026.108874 PMID:41932126	研究论文	本文探讨了梯度下降训练中的不稳定性如何通过隐式偏好驱动参数向损失函数的平坦区域移动，从而提升泛化性能	揭示了训练不稳定性通过特征向量旋转极性机制促进平坦解，并扩展了该理论至随机梯度下降和Adam优化器	理论分析主要基于梯度下降框架，实际深度网络中的复杂动态可能需要进一步验证	研究梯度下降训练不稳定性对深度学习模型泛化能力的影响机制	梯度下降优化过程中的训练动态与损失函数景观	机器学习	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
2811	2026-04-05	Identifying microbial protease allergens through protein language model-guided homology 2026-Mar-18, Cell systems IF:9.0Q1 DOI:10.1016/j.cels.2025.101510 PMID:41722567	研究论文	本研究利用深度学习与预训练蛋白质语言模型，从宏基因组数据中识别微生物丝氨酸蛋白酶过敏原	首次将蛋白质语言模型与深度学习框架结合，通过保守催化三联体识别低序列同源性的过敏原同源物，突破了传统方法的局限	方法依赖于预训练蛋白质语言模型的表征能力，且实验验证仅针对部分预测结果	开发计算框架以发现微生物来源的新型蛋白酶过敏原	肠道、皮肤和口腔微生物组中的丝氨酸蛋白酶与半胱氨酸蛋白酶	生物信息学, 机器学习	过敏性疾病	宏基因组学, 深度学习, 蛋白质语言模型	深度学习框架, 蛋白质语言模型	蛋白质序列数据, 宏基因组数据	NA	NA	蛋白质语言模型引导的深度学习框架	实验验证（免疫诱导过敏反应）	NA
2812	2026-04-05	Predicting Adherence to Computer-Based Cognitive Training Programs Among Older Adults Using Source-Free Domain Adaptation: Algorithm Development and Validation 2026-Mar-18, JMIR aging IF:5.0Q1 DOI:10.2196/79123 PMID:41848218	研究论文	本研究开发并验证了一种基于源自由域适应的算法，用于预测老年人对计算机化认知训练项目的依从性	首次应用源自由域适应技术预测老年人对认知训练项目的日常依从性，解决了数据隐私限制下的模型训练问题	研究依赖于三个先前进行的认知训练干预研究数据，样本来源可能有限	提高预测老年人认知训练项目依从模式的准确性，以开发个性化支持系统促进依从性和改善认知结果	参与计算机化认知训练项目的老年人	机器学习	老年疾病	源自由域适应	深度神经网络	训练数据	来自三个先前认知训练干预研究的数据	NA	NA	NA	NA
2813	2026-04-05	A web-based deep learning cascade for automated detection and quantification of marginal bone loss 2026-Mar-07, BMC oral health IF:2.6Q1 DOI:10.1186/s12903-026-07962-y PMID:41792690	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
2814	2026-04-05	DeepTESite: The Prediction of Protein Arginine Methylation Sites Using Amino Acids Sequence Symmetric Position Encodings Based on Transformer Encoder 2026 Mar-Apr, IEEE transactions on computational biology and bioinformatics DOI:10.1109/TCBBIO.2025.3650228 PMID:41477806	研究论文	本文提出了一种基于Transformer编码器的DeepTESite模型，用于预测蛋白质精氨酸甲基化位点，通过引入氨基酸序列对称位置编码和双向多头注意力机制来提高预测准确性和计算效率	首次提出基于甲基化对称假说的氨基酸序列对称位置编码，以减少位置编码计算量，并应用双向多头注意力机制来提取序列和空间信息特征	未明确提及模型在更广泛蛋白质序列或不同甲基化类型上的泛化能力限制	预测蛋白质精氨酸甲基化位点，以揭示甲基化分子机制	蛋白质氨基酸序列	自然语言处理	NA	深度学习	Transformer	序列数据	NA	NA	Transformer编码器	准确率	NA
2815	2026-04-05	Classification of Alzheimer's Disease by Modeling Brain Networks as Signed Networks Under Deep Learning Frameworks 2026 Mar-Apr, IEEE transactions on computational biology and bioinformatics DOI:10.1109/TCBBIO.2026.3655150 PMID:41553900	研究论文	本文提出了一种通过构建带符号的脑网络模型并利用带符号图神经网络技术来预测和分析阿尔茨海默病的新方法	将脑网络建模为包含正负相关性的带符号图，以更有效地捕捉脑区间的细微交互，并利用带符号图神经网络技术显著提升预测准确性	未明确提及研究的局限性	预测和分析阿尔茨海默病，提高其诊断准确性	阿尔茨海默病患者（通过脑网络数据建模）	机器学习	阿尔茨海默病	脑网络建模，带符号图神经网络	图卷积网络（GCN）及其变体	脑网络数据（建模为带符号图）	NA	NA	图卷积网络（GCN）及其变体	诊断精度（提升至少19%）	NA
2816	2026-04-05	TransSE: A Transfer Learning-Based Predictive Model for Distinguishing Super Enhancers and Typical Enhancers 2026 Mar-Apr, IEEE transactions on computational biology and bioinformatics DOI:10.1109/TCBBIO.2026.3657361 PMID:41576119	研究论文	本研究提出了一种基于迁移学习的深度学习框架TransSE，用于从基因组序列中区分超级增强子和典型增强子	结合卷积和循环神经网络，并采用跨物种迁移学习策略，提升了预测准确性和跨物种泛化能力	未明确提及模型在更多物种或更复杂基因组区域上的性能限制	开发一种高精度、可跨物种泛化的计算模型来识别超级增强子	人类和小鼠的基因组序列中的超级增强子与典型增强子	生物信息学	NA	基因组序列分析	CNN, RNN	基因组序列数据	人类和小鼠数据集（具体数量未明确）	NA	结合卷积和循环神经网络的定制架构	AUC	NA
2817	2026-04-05	Real-world diagnostic performance of knee MRI protocols accelerated using simultaneous multi-slice acquisition and deep learning reconstruction 2026-Mar, Skeletal radiology IF:1.9Q3 DOI:10.1007/s00256-025-05058-2 PMID:41109866	研究论文	评估使用同步多层采集和深度学习重建的加速膝关节MRI协议在检测内部紊乱损伤方面是否不劣于传统并行成像协议	结合同步多层采集和深度学习重建技术加速MRI扫描，并在真实世界临床环境中验证其诊断性能	部分指标未达到严格的非劣效性边界，研究为回顾性队列设计	评估加速膝关节MRI协议的诊断性能	接受膝关节MRI并随后进行关节镜检查的患者	医学影像分析	膝关节损伤	同步多层采集, 深度学习重建, 3T MRI, 二维涡轮自旋回波序列	深度学习重建模型	MRI图像	1055名患者	NA	NA	灵敏度, 特异性, 95%置信区间	NA
2818	2026-04-05	AGEP_TWAS: A Deep Learning-Based Framework for Predicting Gene Expression Levels in Tissues 2026 Mar-Apr, IEEE transactions on computational biology and bioinformatics DOI:10.1109/TCBBIO.2026.3663364 PMID:41666075	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的基因表达预测框架AGEP_TWAS，用于跨组织预测基因表达水平	利用密集连接网络、自适应激活函数和参数剪枝策略，通过核心基因预测其他基因的表达水平，解决了传统方法效率低且忽略缺失SNPs的问题	未明确提及模型在更广泛物种或复杂疾病中的泛化能力限制	开发一种高效准确的基因表达预测方法，以支持转录组范围关联研究	人类和牛的基因表达数据	机器学习	NA	基因表达预测	深度学习	基因表达数据	人类GEO表达数据集和CattleGTEx数据集	NA	密集连接网络	均方误差, 皮尔逊相关系数	NA
2819	2026-04-05	Deep Temporal Sequence Classification and Mathematical Modeling for Cell Tracking in Dense 3D Microscopy Videos of Bacterial Biofilms 2026 Mar-Apr, IEEE transactions on computational biology and bioinformatics DOI:10.1109/TCBBIO.2026.3663936 PMID:41671139	研究论文	本文提出了一种名为DenseTrack的新型细胞追踪算法，结合深度学习与基于数学模型的策略，用于在密集3D显微镜视频中准确追踪细菌生物膜中的细胞	将细胞追踪问题重新定义为基于深度学习的时间序列分类任务，并引入基于特征值分解的细胞分裂检测策略，利用细胞几何知识提高追踪准确性	NA	开发一种能够在密集环境中准确追踪细胞并识别亲代-子代关系的方法	细菌生物膜中的密集包装细胞	计算机视觉	NA	3D延时显微成像，荧光成像	深度学习	3D时间序列图像，荧光图像序列	模拟和实验荧光图像序列	NA	NA	定性和定量评估指标	NA
2820	2026-04-05	SCImputation: Mitigating Feature Confounding From a Structural Causal Perspective for Data Imputation 2026 Mar-Apr, IEEE transactions on computational biology and bioinformatics DOI:10.1109/TCBBIO.2026.3665199 PMID:41697814	研究论文	本文提出了一种基于结构因果视角的数据插补方法SCImputation，旨在通过优化邻居选择和利用后门调整公式来减轻目标特征带来的混淆效应	从结构因果视角分析数据插补问题，揭示了目标特征作为混淆因子的作用，并提出了一种结合实例级和特征级信息的邻居选择策略以及后门调整公式来减轻混淆	NA	解决数据缺失问题，提高数据插补的准确性和可靠性	缺失数据	机器学习	NA	数据插补	KNNimpute, LLSimpute	结构化数据（如微阵列数据、评估数据）	五个数据集（NACC、三个NCBI微阵列、Turkiye Student Evaluation）	NA	NA	准确率, RMSE	NA