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
3341	2026-02-25	Towards robust deep learning-based autosegmentation in MRI-planned gynecological brachytherapy: Importance of scalable development and comprehensive evaluation 2026 Mar-Apr, Brachytherapy IF:1.7Q3 DOI:10.1016/j.brachy.2025.12.007 PMID:41571559	研究论文	本文提出并评估了一种基于深度学习的自动轮廓分割模型，用于MRI计划的宫颈近距离放疗中盆腔风险器官的勾画	开发了可扩展的深度学习模型，结合了定量几何与剂量学指标及定性医生评审的综合评估方法，强调了模型在异质数据集上的泛化能力和临床可接受性	定量评分与定性结果并不总是一致，且模型在小肠等器官上表现变异性较大，需在临床可用性评估中考虑方向性和幅度差异	为MRI计划的妇科近距离放疗开发一种通用且稳健的深度学习自动轮廓分割模型	盆腔风险器官（膀胱、直肠、乙状结肠、小肠）在3D-MRI图像中的轮廓	数字病理学	宫颈癌	MRI成像	CNN	3D-MRI图像	200例3D-MRI图像（85%训练/验证，15%测试）	nnU-Net	nnU-Net	Dice系数, Hausdorff距离95百分位数, 剂量体积直方图, 剂量差异	NA
3342	2026-02-25	From treadmill to outdoor overground walking: Enhancing ground contact timing detection for older adults using transfer learning 2026-Mar, Experimental gerontology IF:3.3Q2 DOI:10.1016/j.exger.2026.113056 PMID:41654277	研究论文	本研究评估了基于年轻成人跑步机数据训练的深度学习模型在老年成人跑步机和户外行走中的泛化能力，并探索了通过迁移学习提升预测性能的方法	首次将迁移学习应用于从跑步机到户外不平坦地形（如斜坡和下降）的步态接触时间检测，并系统评估了不同模型在老年人群中的性能	下降行走的性能较差，表明需要更先进的建模策略；样本量相对有限，且老年人群的户外数据收集可能受环境因素影响	提高老年人在真实世界环境中步态接触时间检测的准确性和适用性	年轻成人和老年成人的步态数据	机器学习	老年疾病	惯性测量单元（IMU）数据采集、压力鞋垫、运动捕捉	CNN, LSTM, 全连接神经网络	IMU传感器数据	20名年轻成人（跑步机）和26名老年成人（跑步机及户外平地、斜坡、下降地形）	NA	全连接神经网络, 卷积神经网络, 双向长短期记忆网络	F1分数, 平均绝对误差（MAE）	NA
3343	2026-02-25	Glymphatic dysfunction in trigeminal neuralgia: A multimodal MRI study 2026-Mar, Neurobiology of disease IF:5.1Q1 DOI:10.1016/j.nbd.2026.107312 PMID:41666986	研究论文	本研究通过多模态MRI评估三叉神经痛患者的类淋巴系统功能，发现其存在功能损伤而无明显血管周围结构异常	首次在三叉神经痛中揭示类淋巴系统功能损伤与结构异常的分离，挑战了传统神经影像学范式	缺乏类淋巴指标与疼痛强度及病程的相关性	探究三叉神经痛是否与类淋巴系统功能障碍有关及其在病理生理学中的作用	71名经典三叉神经痛患者和52名年龄匹配的健康对照	医学影像	三叉神经痛	多模态MRI，包括DTI-ALPS指数测量、自由水分数映射、血管周围空间负荷量化、脉络丛体积分析	深度学习分割模型	MRI图像	123名参与者（71名患者，52名对照）	NA	NA	DTI-ALPS指数、自由水分数、血管周围空间负荷、脉络丛体积、相关性分析（ρ值）	NA
3344	2026-02-25	The emerging role of machine learning-based methods in cancer classification using microRNA 2026-Mar, Biochemistry and biophysics reports IF:2.3Q3 DOI:10.1016/j.bbrep.2026.102506 PMID:41732418	综述	本文综述了基于机器学习的microRNA在癌症分类中的新兴作用	整合机器学习与miRNA数据，通过特征工程和选择技术（如递归集成选择和miRNA-mRNA网络分析）提高模型准确性和可解释性，并应用于多种癌症分类	NA	探讨机器学习方法在利用microRNA进行癌症早期检测和准确分类中的应用潜力	microRNA作为癌症生物标志物，用于乳腺癌、肺癌、结直肠癌和肾癌等分类	机器学习	癌症	microRNA分析	Random Forest, Support Vector Machines, 深度学习, 神经模糊系统	miRNA数据	NA	NA	NA	准确性	NA
3345	2026-02-25	A cascaded CNN-LSTM framework for quantifying respiratory motion from surface electromyographic signals 2026-Feb-24, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/ae42ea PMID:41650479	研究论文	本研究提出了一种级联的CNN-LSTM深度学习框架，用于从表面肌电信号中实时量化呼吸运动，有效抑制心电图干扰并提高准确性	提出了一种结合CNN-LSTM混合模型和多尺度CNN的级联深度学习框架，能够在不依赖后处理的情况下实时抑制心电图干扰并量化呼吸运动，相比传统方法具有更高的相关性和实时处理能力	研究样本量相对较小（49名受试者），且仅使用腹部压力作为参考信号进行验证，可能未涵盖所有临床场景的多样性	开发一种鲁棒的实时呼吸运动量化方法，用于临床环境中的呼吸监测	表面肌电信号和呼吸数据	机器学习	NA	表面肌电信号采集	CNN, LSTM	信号数据	49名受试者（20名用于训练，29名用于验证）	NA	CNN-LSTM混合模型, 多尺度CNN	皮尔逊相关系数	NA
3346	2026-02-25	Redefining Tumor Vascular Permeability through Deep Learning-Guided Microneedle Delivery 2026-Feb-24, ACS nano IF:15.8Q1 DOI:10.1021/acsnano.5c16558 PMID:41660810	研究论文	本文介绍了一种深度学习引导的微针递送平台，用于局部、时空精确地调节肿瘤血管通透性，以增强纳米颗粒的血管外渗	开发了深度学习引导的微针递送平台，结合升级的单血管分析框架，实现了对肿瘤血管重塑和纳米颗粒转运的定量映射，并揭示了通过VE-钙粘蛋白介导的调控选择性扩大内皮连接，从而重编程低通透性肿瘤表型	未明确说明研究的局限性	克服肿瘤血管低通透性对纳米药物递送的障碍，为肿瘤靶向纳米药物的合理设计提供机制性和预测性范式	多种肿瘤类型和不同尺寸的纳米颗粒	数字病理学	肿瘤	微针递送平台，单血管分析框架（nano-ISML 1.1）	深度学习	图像，定量映射数据	NA	NA	NA	NA	NA
3347	2026-02-25	Deep-Learning-Enhanced Living Biophotovoltaics: Predictive Photocurrent Modeling and Sensitive Herbicide Biosensing 2026-Feb-24, Langmuir : the ACS journal of surfaces and colloids IF:3.7Q2 DOI:10.1021/acs.langmuir.5c06224 PMID:41672884	研究论文	本文开发了一种基于蓝藻的活体生物光伏系统，用于同时产生绿色能源和检测除草剂，并利用深度学习模型预测光电流动态	将导电聚合物-金纳米粒子修饰电极与蓝藻集成，构建活体生物光伏系统，并首次应用深度学习架构（如BiLSTM）建模和预测光电流动力学，实现AI辅助的复杂光电化学过程模拟	未明确说明深度学习模型在长期稳定性或不同环境条件下的泛化能力，以及系统在实际大规模应用中的可行性	开发一种结合可持续能源生成和高灵敏度除草剂生物传感的双功能活体生物光伏系统	蓝藻基活体生物光伏系统、苯脲类除草剂（如敌草隆和利谷隆）	机器学习	NA	电聚合、金纳米粒子修饰、计时电流法	LSTM, BiLSTM, GRU	时间序列数据（光电流动态）	未明确说明具体样本数量，但涉及优化参数（如60次电聚合循环、450 mg/mL蓝藻浓度）	未明确指定，但可能基于TensorFlow或PyTorch等深度学习框架	BiLSTM-SGDM（结合双向长短期记忆网络和随机梯度下降动量优化器）	R², RMSE, MAE	未明确说明
3348	2026-02-25	Integration of fairness-awareness into clinical language processing models 2026-Feb-24, Communications medicine IF:5.4Q1 DOI:10.1038/s43856-026-01433-9 PMID:41731014	研究论文	本研究评估了从临床文本预测种族时模型的性能和公平性，并探讨了公平性约束对不同深度学习模型的影响	采用两阶段主动学习框架指导注释，并应用公平感知损失函数来减少跨种族群体的差异	公平性干预高度依赖于模型类型，某些模型在公平性约束下性能下降或崩溃，且存在跨种族、性别和年龄的持续差异	评估临床语言处理模型的性能和公平性，以促进临床人工智能系统的公平部署	临床文本数据，用于预测种族信息	自然语言处理	NA	深度学习	Transformer, CNN	文本	NA	NA	分层卷积神经网络, Transformer	宏F1分数	NA
3349	2026-02-25	Comment on "Automatic rib fracture detection on postmortem CT data using deep learning" 2026-Feb-24, International journal of legal medicine IF:2.2Q1 DOI:10.1007/s00414-026-03755-8 PMID:41731167	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
3350	2026-02-25	A Spectral Clustering-Based Approach for Balancing Data in TF-Target Gene Interaction Prediction Using Heterogeneous Network Embedding 2026-Feb-23, IEEE transactions on computational biology and bioinformatics DOI:10.1109/TCBBIO.2026.3666856 PMID:41729651	研究论文	提出一种结合谱聚类和异构网络嵌入的方法，用于预测转录因子与靶基因的相互作用，并解决数据不平衡问题	提出整合谱聚类进行样本选择以平衡数据集，并采用随机游走采样与skip-gram嵌入的深度学习方法来学习生物网络表示	未明确说明方法在更广泛生物网络或不同物种中的泛化能力，也未讨论计算复杂度	提高转录因子与靶基因相互作用预测的准确性，并解决数据不平衡问题	转录因子与靶基因的相互作用	机器学习	NA	异构网络嵌入	深度学习	网络数据	NA	NA	skip-gram	AUC	NA
3351	2026-02-25	Physics-Informed Deep Learning for Shear Wave Speed Estimation in MR Elastography 2026-Feb-23, IEEE transactions on bio-medical engineering DOI:10.1109/TBME.2026.3666306 PMID:41729656	研究论文	本文提出了一种基于物理信息深度学习的磁共振弹性成像方法，用于从欠采样k空间数据中直接估计剪切波速度	首次提出了端到端可训练的MRE重建方法，结合模型驱动的神经网络正则化重建模块和相位梯度反演模块，直接从k空间数据估计SWS	未明确说明方法在更广泛疾病类型或更大样本量下的泛化能力	开发一种数据驱动的正则化方法，用于从欠采样k空间数据中稳健估计剪切波速度	脑部磁共振弹性成像数据	医学影像分析	NA	磁共振弹性成像	神经网络	k空间数据, 图像	回顾性高度欠采样的脑部MRE数据及体内数据	NA	模型驱动的神经网络正则化重建模块	归一化均方根误差	NA
3352	2026-02-25	Multimodal Machine Learning and Deep Learning Approaches for Parkinson's Disease Diagnosis: A Comprehensive Survey 2026-Feb-23, Clinical EEG and neuroscience IF:1.6Q3 DOI:10.1177/15500594251366800 PMID:41729683	综述	本文全面综述了机器学习和深度学习在帕金森病诊断中的最新进展，重点关注多模态数据融合方法	系统性地比较了针对不同数据源（如EEG、语音、MRI）的ML/DL技术，并探讨了可解释AI和多模态分析等未来方向	现有研究面临数据集规模有限、模型可解释性不足以及跨医疗环境泛化能力弱等挑战	评估ML/DL技术在实现更客观、定量和精准的帕金森病诊断方面的潜力与进展	帕金森病患者的多模态数据（EEG信号、语音记录、MRI扫描）	机器学习, 深度学习	帕金森病	NA	NA	多模态数据（EEG信号、语音记录、MRI扫描）	NA	NA	NA	NA	NA
3353	2026-02-25	Universal framework for efficient estimation of stability in multi-principal element alloys 2026-Feb-23, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-026-69585-9 PMID:41730879	研究论文	本研究提出了一种通用框架，用于高效预测多主元合金（MPEAs）的合成可及性和稳定性	通过物理模型将多主元合金的总能量表达为低维子系统能量的线性组合，实现了在广泛成分和结构空间中的可合成性预测，同时保持了基于团簇展开理论的可解释性	NA	预测多主元合金（MPEAs）在全球化学空间中的合成可及性和稳定性	多主元合金（MPEAs），包括高熵合金	机器学习	NA	密度泛函理论（DFT）	物理模型	计算数据集	135,791个MPEAs，涵盖28种金属，最多达10个组分	NA	NA	平均绝对误差（MAE）	NA
3354	2026-02-25	Normative growth trajectories of fetal brain regions validated by satisfactory maturation of neurodevelopmental domains at 2 years of age 2026-Feb-23, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-026-69657-w PMID:41730874	研究论文	本研究利用深度学习分析胎儿脑部超声扫描数据，建立了与2岁时神经发育评分相关的16个脑结构生长轨迹，并提出了胎儿脑成熟指数	首次通过深度学习量化胎儿脑区生长轨迹，定义了反映脑区异步成熟的体积比指标（rILV/rPLV），并创建了可量化生物年龄与时间年龄偏差的胎儿脑成熟指数	研究仅涵盖18-27孕周的胎儿数据，未包含更早期或晚期的发育阶段；样本来源虽为多国队列但环境条件相对理想，可能限制结论在资源匮乏地区的普适性	建立与2岁时神经发育结果相关的胎儿脑区标准化生长轨迹，量化脑发育的生物学年龄	健康多国队列中的胎儿脑部发育	医学影像分析	NA	3D超声成像	深度学习	3D超声图像	4205次胎儿脑部扫描（孕周18-27周）	NA	NA	方差解释百分比	NA
3355	2026-02-25	Sign4all: a Spanish Sign Language dataset 2026-Feb-23, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-026-06872-6 PMID:41730896	研究论文	本文介绍了Sign4all数据集，这是一个专为西班牙手语孤立词识别设计的高密度、手性平衡数据集	提出首个针对西班牙手语的高密度数据集，提供左右手平衡的样本，并包含视频与骨骼关键点两种数据格式	词汇量仅限24个与餐饮领域相关的日常活动手势，未覆盖更广泛的手语词汇	促进手语识别技术发展，为听障群体提供更包容的人机交互技术	西班牙手语（LSE）的孤立手势	计算机视觉	NA	RGB视频录制、骨骼关键点提取	Transformer, 骨骼模型	视频, 骨骼关键点	7,756个高分辨率RGB视频样本，平均每个手势323个样本	TensorFlow, PyTorch	Transformer	NA	NA
3356	2026-02-25	The AlphaGenome deep learning model predicts effects of non-coding variants 2026-Feb-23, Nature structural & molecular biology IF:12.5Q1 DOI:10.1038/s41594-026-01763-1 PMID:41731158	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
3357	2026-02-25	From Clinic to Community: An Interpretable Artificial Intelligence Framework for Enamel Caries Detection to Support Public Health Dentistry 2026-Feb-20, European journal of dentistry DOI:10.1055/s-0046-1816061 PMID:41720475	研究论文	本研究开发了一个可解释的人工智能框架，用于自动检测牙釉质龋齿，以支持公共卫生牙科	提出了一个结合了注意力引导融合机制的可解释深度学习框架，用于多严重程度牙釉质龋齿的自动分类，并应用Grad-CAM提供视觉可解释性	未来研究需要关注多中心验证和多模态数据集以提高泛化能力	开发一个高效且可解释的深度学习框架，用于自动分类牙釉质龋齿的多个严重程度，确保临床适用性和透明度	牙釉质龋齿	计算机视觉	牙釉质龋齿	深度学习	CNN	图像	2,000张临床牙科图像，通过预处理和增强扩展到12,000张	TensorFlow, PyTorch	Modified EfficientNetB0, Modified MobileNetV2	准确率, 精确率, 灵敏度, 特异度, F1分数, ROC AUC	NA
3358	2026-02-25	A Unified Deep Learning Framework for Visual Diagnosis of Palatal Radicular Grooves in CBCT Scans: A Multicenter Validation Study 2026-Feb-06, Journal of endodontics IF:3.5Q1 DOI:10.1016/j.joen.2026.01.022 PMID:41655629	研究论文	本研究开发了一个名为PRG-Net的深度学习框架，用于自动化三维可视化、诊断和分类腭侧根沟病变	开发了一个统一的深度学习框架PRG-Net，集成了牙齿分割、PRG诊断和病变分类任务，并在多中心数据集上验证了其泛化能力和临床实用性	未明确说明	开发一个深度学习框架，用于自动化三维可视化、诊断和分类腭侧根沟病变	腭侧根沟病变	计算机视觉	口腔疾病	锥形束计算机断层扫描	深度学习	CBCT图像	来自一个内部验证站点和3个外部中心的多中心CBCT数据集	未明确说明	PRG-Net	Dice相似系数, 曲线下面积	未明确说明
3359	2026-02-25	Deep learning enhanced MRI radiomics in predicting pathological response of head and neck squamous carcinoma to neoadjuvant chemoimmunotherapy: a retrospective analysis 2026-Feb-01, International journal of surgery (London, England) DOI:10.1097/JS9.0000000000003710 PMID:41147765	研究论文	本研究利用深度学习增强的MRI影像组学预测头颈部鳞状细胞癌对新辅助化疗免疫治疗的病理反应	将深度学习特征与传统影像组学及临床病理特征结合，提高了预测模型在新辅助化疗免疫治疗反应中的性能	研究为回顾性分析，样本量有限，且仅基于单一中心的MRI数据	预测头颈部鳞状细胞癌患者对新辅助化疗免疫治疗的病理完全反应	经组织学确认的头颈部鳞状细胞癌患者，接受化疗联合PD-1抑制剂新辅助治疗	数字病理学	头颈部鳞状细胞癌	磁共振成像	深度学习, 逻辑回归	图像, 临床数据	训练、测试和外部验证队列的患者，具体数量未明确说明	NA	NA	曲线下面积	NA
3360	2026-02-25	Vision-language foundation model-driven efficient recognition and home-based management of surgical incisions 2026-Feb-01, International journal of surgery (London, England) DOI:10.1097/JS9.0000000000003727 PMID:41186521	研究论文	本研究开发并评估了一种基于视觉-语言基础模型的新型手术切口识别方法，旨在提高切口识别准确性并优化家庭管理	首次将视觉-语言基础模型（GLIP）应用于手术切口识别，实现了对七类切口异常的自动高效识别，显著优于传统深度学习和非专业人员	研究样本主要来自两个中心，外部验证队列样本量相对较小（183张图像），可能影响模型的泛化能力	开发高效的手术切口识别系统，以支持患者家庭护理和康复	手术切口图像，来自术后患者	计算机视觉	手术切口相关并发症	图像处理，视觉-语言基础模型	目标检测模型	图像	总计1443张手术切口图像（来自1194名患者），包括1008张主要队列图像、252张时间验证队列图像和183张外部验证队列图像	NA	Grounded Language-Image Pre-training (GLIP)	平均精度（AP），平均召回率（AR），F1分数，受试者工作特征曲线下面积（AUC）	NA