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
3221	2026-02-27	Performance of Radiomics-based machine learning and deep learning-based methods in the prediction of tumor grade in meningioma: a systematic review and meta-analysis 2025-Jan-24, Neurosurgical review IF:2.5Q1 DOI:10.1007/s10143-025-03236-3 PMID:39849257	系统综述与荟萃分析	本文通过系统综述和荟萃分析评估了基于影像数据的机器学习（ML）和深度学习（DL）方法在预测脑膜瘤WHO分级中的性能	首次对ML/DL模型在预测脑膜瘤WHO分级中的性能进行了全面的系统综述和荟萃分析，并探讨了验证类型和研究队列对模型性能的影响	纳入研究存在异质性，且需要更多使用外部验证和大规模数据集来评估DL算法的性能	评估基于影像数据的机器学习和深度学习模型在预测脑膜瘤WHO分级中的诊断性能	脑膜瘤患者	医学影像分析	脑膜瘤	影像学研究（如MRI、CT等）	机器学习, 深度学习	影像数据	32项研究，共15,365名患者	NA	NA	AUROC, 特异性, 敏感性	NA
3222	2026-02-27	Endomicroscopic AI-driven morphochemical imaging and fs-laser ablation for selective tumor identification and selective tissue removal 2024-12-13, Science advances IF:11.7Q1 DOI:10.1126/sciadv.ado9721 PMID:39661684	研究论文	本研究开发了一种结合多模态非线性光学显微镜与深度学习分析的紧凑型内窥镜系统，用于头颈癌的早期无标记检测和选择性组织切除	将CARS/TPEF/SHG多模态内窥镜与深度学习语义分割模型结合，并集成飞秒激光消融技术，实现了术中“寻找与治疗”一体化	研究处于临床前阶段，样本量较小（15例患者），需进一步临床验证	提高头颈癌诊断准确性并开发创新手术方法	头颈癌患者的组织样本	数字病理学	头颈癌	多模态非线性光学显微镜（CARS/TPEF/SHG），飞秒激光消融	深度学习语义分割模型	多模态光学显微图像	15例患者	NA	NA	灵敏度, 特异性	NA
3223	2026-02-27	Bessel beam optical coherence microscopy enables multiscale assessment of cerebrovascular network morphology and function 2024-Nov-11, Light, science & applications DOI:10.1038/s41377-024-01649-1 PMID:39523430	研究论文	本研究介绍了一种基于贝塞尔光束的光学相干显微镜技术，结合深度学习分割，用于多尺度评估小鼠脑血管网络的形态和功能	开发了扩展焦深的贝塞尔光束光学相干显微镜，实现了大视野（1000×1000×360 μm）下的毛细血管级分辨率成像，并利用监督深度学习进行精确3D血管分割，结合基于图的分析方法，从单个毛细血管到整体网络层面全面评估血管连接性	研究仅限于小鼠模型，尚未在人类或其他动物模型中验证；成像视野虽大，但可能无法覆盖整个大脑区域；深度学习分割的准确性依赖于标注数据质量	研究大脑健康与疾病中大规模脑血管网络的形态和功能	小鼠的脑血管网络	数字病理学	脑血管疾病	贝塞尔光束光学相干显微镜，多普勒光学相干断层扫描	监督深度学习	3D血管造影图像	NA	NA	NA	NA	NA
3224	2026-02-27	Artificial intelligence-based morphologic classification and molecular characterization of neuroblastic tumors from digital histopathology 2024-Nov-08, NPJ precision oncology IF:6.8Q1 DOI:10.1038/s41698-024-00745-0 PMID:39511421	研究论文	本研究开发了一种基于注意力机制的多实例学习和自监督学习的深度学习模型，用于从H&E染色的全切片图像中自动进行神经母细胞瘤的病理分类和MYCN扩增状态评估	首次结合注意力机制的多实例学习和自监督学习，利用迄今为止最大规模的神经母细胞瘤数字病理数据集，实现了从H&E图像中同时进行形态学分类和分子特征预测	研究未详细说明模型在更广泛临床环境中的泛化能力，且外部验证数据集的具体规模和多样性信息有限	开发人工智能辅助的神经母细胞瘤自动病理分类和分子特征分析系统	神经母细胞瘤的H&E染色全切片图像	数字病理学	神经母细胞瘤	H&E染色，全切片成像	深度学习，注意力机制的多实例学习，自监督学习	图像	迄今为止最大规模的神经母细胞瘤数字病理队列	NA	注意力机制的多实例学习，自监督学习	NA	NA
3225	2026-02-27	Substrate recognition principles for the PP2A-B55 protein phosphatase 2024-10-04, Science advances IF:11.7Q1 DOI:10.1126/sciadv.adp5491 PMID:39356758	研究论文	本文通过整合AlphaFold建模与高分辨率突变扫描，揭示了PP2A-B55磷酸酶识别底物的保守机制，并设计出特异性肽抑制剂，阐明了其在NEXT复合物调控中的作用	首次系统揭示了PP2A-B55通过α螺旋结合底物的进化保守机制，并利用深度学习设计出特异性肽抑制剂，为靶向干预提供了新工具	研究主要基于计算模型和体外实验，体内功能验证及临床转化仍需进一步探索	阐明PP2A-B55磷酸酶的底物识别机制及其在细胞信号通路中的调控功能	PP2A-B55磷酸酶及其底物蛋白（包括NEXT复合物中的RBM7蛋白）	计算生物学	NA	AlphaFold建模、高分辨率突变扫描、深度学习蛋白质设计	深度学习	蛋白质序列与结构数据	NA	AlphaFold, 深度学习框架（未指定具体名称）	AlphaFold, 深度学习蛋白质设计模型	NA	NA
3226	2026-02-27	InsectSound1000 An insect sound dataset for deep learning based acoustic insect recognition 2024-05-09, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-024-03301-4 PMID:38724595	研究论文	本文介绍了InsectSound1000数据集，这是一个包含超过169,000个标记声音样本的昆虫声音数据集，用于基于深度学习的声学昆虫识别	创建了一个大规模、高质量的昆虫声音数据集，涵盖12种昆虫，声音范围从人类可听到到听不到，并采用四通道低噪声麦克风阵列在消声箱中录制，为数据密集型深度学习模型提供训练资源	数据集仅包含12种昆虫，可能无法覆盖所有相关物种，且录制环境为受控的消声箱，可能与野外实际声学条件存在差异	开发一个用于声学昆虫识别的深度学习数据集，以支持数字昆虫传感器和自动化害虫监测系统	12种昆虫的声音样本	机器学习	NA	声学录制，四通道低噪声测量麦克风阵列	深度学习模型	音频	超过169,000个标记声音样本，从超过1000小时的录制中提取	NA	NA	NA	NA
3227	2026-02-27	Cryo2StructData: A Large Labeled Cryo-EM Density Map Dataset for AI-based Modeling of Protein Structures 2024-05-06, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-024-03299-9 PMID:38710720	研究论文	本文介绍了Cryo2StructData，一个大型标记的冷冻电镜密度图数据集，用于基于AI的蛋白质结构建模	创建了比现有公开数据集更大的标记冷冻电镜密度图数据集，以解决AI方法训练数据不足的问题	未在摘要中明确提及	训练和测试AI方法从冷冻电镜密度图自动构建原子模型	冷冻电镜密度图及其对应的已知原子结构	结构生物学	NA	单粒子冷冻电子显微镜	深度学习	冷冻电镜密度图	7,600个预处理冷冻电镜密度图	NA	NA	NA	NA
3228	2026-02-27	OCTDL: Optical Coherence Tomography Dataset for Image-Based Deep Learning Methods 2024-04-11, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-024-03182-7 PMID:38605088	研究论文	本文介绍了一个用于基于图像深度学习方法的光学相干断层扫描数据集OCTDL，并应用深度学习分类技术进行分析	提供了一个包含超过2000张标记OCT图像的开源数据集，涵盖多种视网膜疾病，并首次在该数据集上应用深度学习分类方法	数据集仅包含特定扫描协议获取的图像，且疾病类别有限，可能无法代表所有临床场景	为视网膜疾病的早期检测和监测提供开源OCT数据集，并探索深度学习在眼科图像分析中的应用	年龄相关性黄斑变性、糖尿病性黄斑水肿、视网膜前膜、视网膜动脉阻塞、视网膜静脉阻塞和玻璃体黄斑界面疾病患者的OCT图像	计算机视觉	视网膜疾病	光学相干断层扫描	深度学习分类模型	图像	超过2000张OCT图像	NA	NA	NA	NA
3229	2026-02-27	A dataset for fine-grained seed recognition 2024-04-06, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-024-03176-5 PMID:38582756	研究论文	本文建立了一个名为LZUPSD的细粒度种子识别数据集，包含88种不同种子的4496张图像，旨在支持农业和林业研究及计算机视觉应用	通过结合手机和微距镜头建立图像采集设备，创建了一个专门针对农业领域的细粒度种子识别数据集，填补了该领域数据集的空白	数据集仅包含88种种子，样本多样性可能有限，且未提及图像采集环境或光照条件的标准化控制	旨在为农业和林业研究提供计算机视觉基础数据，促进人工智能技术在种子识别领域的应用	植物种子，具体包括88种不同种类的种子	计算机视觉	NA	基于手机和微距镜头的图像采集技术	深度学习模型（未指定具体类型）	图像	4496张图像，涵盖88种不同种子	NA	NA	NA	NA
3230	2026-02-27	Substrate recognition principles for the PP2A-B55 protein phosphatase 2024-Feb-13, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.02.10.579793 PMID:38370611	研究论文	本研究揭示了PP2A-B55磷酸酶识别底物的分子机制，并设计了一种特异性肽抑制剂	整合AlphaFold建模与高通量突变扫描，揭示了底物α螺旋通过保守机制结合B55的通用原理，并利用深度学习设计出特异性肽抑制剂	未明确说明实验验证的底物范围是否覆盖所有生理情况，抑制剂在体内的长期效果需进一步研究	阐明PP2A-B55磷酸酶的底物识别机制	PP2A-B55磷酸酶及其底物相互作用	计算生物学	NA	AlphaFold建模、高通量突变扫描、深度学习蛋白质设计	深度学习	蛋白质序列与结构数据	NA	AlphaFold, 深度学习设计框架	AlphaFold架构	NA	NA
3231	2026-02-27	Cryo2StructData: A Large Labeled Cryo-EM Density Map Dataset for AI-based Modeling of Protein Structures 2024-Jan-02, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2023.06.14.545024 PMID:37398020	研究论文	本文介绍了Cryo2StructData，一个大规模标记的冷冻电镜密度图数据集，用于基于AI的蛋白质结构建模	创建了比现有公开数据集更大、质量更高的标记冷冻电镜密度图数据集，以支持AI方法的大规模开发	NA	通过AI方法从冷冻电镜密度图自动、准确地构建原子模型	冷冻电镜密度图及其对应的已知原子结构	机器学习	NA	单颗粒冷冻电镜	深度学习	冷冻电镜密度图	7,600个预处理冷冻电镜密度图	NA	NA	NA	NA
3232	2026-02-27	A Scalable Framework for Closed-Loop Neuromodulation with Deep Learning 2023-Jan-20, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2023.01.18.524615 PMID:36712027	研究论文	本文提出并验证了一种基于深度学习的新型框架，用于设计和部署灵活、数据驱动的自动化闭环神经调控，该框架可扩展、与刺激技术无关，且无需个性化真实性能数据	框架基于识别响应期（检测到的状态，在应用刺激时与无刺激相比性能发生变化），支持多模态刺激（如tACS、tDCS、tFUS、TMS），并利用深度学习（CNN）实现自动化决策，避免了传统方法中的偏倚生物标志物检测	未明确说明框架在更广泛数据集或不同临床场景中的泛化能力，且可能依赖于特定数据质量（如GX数据集）	开发一个可扩展的深度学习框架，用于自动化闭环神经调控，以优化临床和非临床行为、认知、健康、注意力或任务表现增强	神经或生理活动数据（如EEG、ECG、EOG），以及与之配对的持续警觉/注意力疲劳跟踪和高清经颅电刺激（HD-tES）数据	机器学习	NA	深度学习，卷积神经网络（CNN），多模态神经刺激技术（tACS、tDCS、tFUS、TMS）	CNN	生理信号（ECG、EOG）、神经元信号（EEG）、行为跟踪数据	基于开源的GX数据集，具体样本数量未明确说明	未明确指定，但提及深度学习框架	卷积神经网络（CNN）	正确应用试验的百分比（88.26%），预测错误刺激时间的百分比（11.25%）	NA
3233	2026-02-27	Heteroscedastic Temporal Variational Autoencoder for Irregular Time Series 2022-Apr, ... International Conference on Learning Representations PMID:41737199	研究论文	本文提出了一种名为异方差时间变分自编码器（HeTVAE）的深度学习框架，用于概率性地插值不规则采样时间序列	HeTVAE引入了新颖的输入层以编码输入观测稀疏性信息，采用时间VAE架构传播由输入稀疏性引起的不确定性，并使用异方差输出层实现输出插值中的可变不确定性	NA	开发一个深度学习框架，用于处理不规则采样时间序列的概率插值问题	不规则采样时间序列	机器学习	NA	NA	VAE	时间序列数据	NA	NA	HeTVAE	NA	NA
3234	2026-02-27	Multi-Time Attention Networks for Irregularly Sampled Time Series 2021-May, ... International Conference on Learning Representations PMID:41737905	研究论文	本文提出了一种名为多时间注意力网络的新深度学习框架，用于处理不规则采样的时间序列数据，特别是在电子健康记录中的生理时间序列分析	提出了一种新的深度学习框架，通过连续时间值嵌入和注意力机制处理不规则采样时间序列，相比现有方法训练速度显著更快	未明确说明模型在处理极端稀疏数据或特定噪声模式下的性能限制	开发一种能够有效处理不规则采样时间序列的深度学习模型，用于插值和分类任务	电子健康记录中的生理时间序列数据，这些数据具有稀疏性、不规则采样和多变量特性	机器学习	NA	NA	注意力机制, 深度学习	时间序列数据	NA	NA	多时间注意力网络	NA	NA
3235	2026-02-26	Vascular Age: A narrative review of assessment methods, clinical applications, and future directions 2026-Jun, International journal of cardiology. Cardiovascular risk and prevention DOI:10.1016/j.ijcrp.2026.200601 PMID:41738064	综述	本文综述了血管年龄的评估方法、临床应用及未来方向	整合了基于动脉僵硬度、血管结构、血管功能及多因素风险评分模型的评估技术，并讨论了利用人工智能（如深度学习）从光电容积描记或视网膜图像估计血管年龄的新兴技术	需要标准化的评估方法、建立参考值以及成本效益评估	总结血管年龄的评估方法及临床进展，以改善心血管疾病风险分层、患者沟通与依从性，并指导个性化治疗	心血管疾病风险个体，包括特定人群（如糖尿病患者和类风湿关节炎患者）	NA	心血管疾病	动脉僵硬度评估（如脉搏波速度）、血管结构评估（如颈动脉内膜中层厚度、冠状动脉钙化评分）、血管功能评估、多因素风险评分模型、人工智能（深度学习）	深度学习	光电容积描记数据、视网膜图像	NA	NA	NA	NA	NA
3236	2026-02-26	PadelTracker100: A dataset for intelligent player and ball tracking in padel sports 2026-Apr, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2026.112546 PMID:41737792	研究论文	本文介绍了PadelTracker100数据集，一个用于壁球运动智能球员和球跟踪的大规模全标注数据集	首次为壁球运动提供了大规模、全标注的专业数据集，包含球轨迹跟踪、球员位置、姿态估计和击球事件识别，填补了该领域数据集的空白	数据集仅基于两场2022年世界壁球巡回赛决赛，使用单一标准摄像机角度，可能限制了视角多样性和泛化能力	推动壁球运动的计算机视觉分析，支持自动化技术开发和大规模比赛分析	壁球运动中的球员和球，包括轨迹、位置、姿态及击球事件	计算机视觉	NA	视频采集与标注	YOLO, ViTPose-L	视频帧	近100,000帧，来自两场2022年世界壁球巡回赛决赛	NA	YOLO, ViTPose-L	NA	NA
3237	2026-02-26	Neural network-assisted RNA velocity imputation for empowering transcript dynamics-based analyses 2026-Mar-20, iScience IF:4.6Q1 DOI:10.1016/j.isci.2026.114909 PMID:41736867	研究论文	提出了一种名为NARVI的深度学习框架，用于通过神经网络辅助RNA速度插补，以解决现有工具无法计算大量基因速度的问题	首次利用深度学习模型学习可计算基因的表达模式与速度之间的关系，以准确估计原本无法计算的基因速度	未在摘要中明确提及	解决RNA速度估计工具因技术限制或模型假设而无法计算大量基因速度的问题，以扩展基于速度的下游分析范围	单细胞转录组数据集中的基因速度估计	机器学习	NA	单细胞转录组测序	深度学习	单细胞转录组数据	多个单细胞转录组数据集	NA	NA	NA	NA
3238	2026-02-26	Knowledge-graph-enhanced multi-scale modeling for drug-drug interaction prediction 2026-Mar-12, Molecular therapy. Nucleic acids DOI:10.1016/j.omtn.2026.102855 PMID:41736888	研究论文	本文提出了一种名为ALG-DDI的多尺度特征融合模型，用于预测药物-药物相互作用，并扩展至DDI事件预测	整合了属性、局部关联和全局语义信息，通过Transformer编码器融合多尺度表示，克服了传统方法依赖手工特征和无法捕捉全局多尺度关系的局限	未明确提及模型的具体计算复杂度或对特定药物类别的泛化能力限制	预测药物-药物相互作用，以理解联合用药效果并预防不良反应	药物及其相互作用	机器学习	NA	知识图谱增强的多尺度建模	Transformer, RGCN, GraphSAGE, ComplEx	药物属性、蛋白质与疾病关联、知识图谱数据	三个数据集	NA	Transformer编码器，全连接网络	NA	NA
3239	2026-02-26	Detection and classification of medical images using deep learning for chronic kidney disease 2026-Mar, International urology and nephrology IF:1.8Q3 DOI:10.1007/s11255-025-04786-7 PMID:40991191	研究论文	本研究提出了一种基于卷积神经网络和乌鸦搜索算法的深度学习方法，用于从医学图像中检测和分类慢性肾脏病	结合了卷积神经网络和乌鸦搜索算法进行特征优化，提高了分类准确性和模型可解释性	仅使用了公开的肾脏CT扫描数据集，未在其他类型医学图像或更大规模数据上进行验证	开发一种自动化、精确且高效的慢性肾脏病早期检测和分类方法	慢性肾脏病患者的医学图像	计算机视觉	慢性肾脏病	CT扫描	CNN	图像	公开的肾脏CT扫描数据集	NA	CNN	准确率, AUC-ROC, PR-AUC, 精确率, 召回率, F1分数	NA
3240	2026-02-26	Resolution and quality enhancement of SPECT cerebral blood flow images using Pix2pix deep learning 2026-Mar, Annals of nuclear medicine IF:2.5Q2 DOI:10.1007/s12149-025-02129-1 PMID:41231365	研究论文	本研究利用Pix2pix深度学习框架提升SPECT脑血流图像的分辨率和质量	首次应用Pix2pix机器学习框架将SPECT-CBF图像转换为与PET-CBF图像质量相近的图像，同时保留SPECT的定量特性	样本量相对较小（73例患者），且仅针对疑似脑缺血患者，可能限制了模型的泛化能力	提升SPECT脑血流图像的分辨率和图像质量，使其更接近PET图像	73例疑似脑缺血患者的SPECT和PET脑血流图像	医学影像分析	脑缺血	SPECT成像（使用123I-IMP）、PET成像（使用O-15标记气体）、图像配准（SPM12）	GAN	医学图像（SPECT和PET图像）	73例患者（43例用于训练，15例用于测试，15例用于验证）	Pix2pix	Pix2pix	视觉评估（5分制）、结构相似性指数（SSIM）、基于感兴趣区域（ROI）的定量分析（相关系数r）	NA