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
3461	2026-07-29	Monitoring birds interacting with power lines: a systematic review of detection technologies and the persistent gap in transmission line applications 2026-Jul-25, Environmental monitoring and assessment IF:2.9Q3 DOI:10.1007/s10661-026-15647-w PMID:42501132	综述	系统综述了用于监测鸟类与输电线相互作用的检测技术，并指出在输电线路应用中存在持续性的技术缺口	揭示了输电线路鸟类碰撞技术严重滞后于航空和风能领域的现象，强调了人工智能模型在输电线路场景下的领域转移局限性	文献和专利主要来自航空和风能领域，直接针对输电线路的研究占比小，人工智能模型面临领域偏移限制	评估现有鸟类检测与碰撞缓解技术在输电线路基础设施中的应用现状和差距	输电线路基础设施中的鸟类检测与碰撞缓解技术	机器学习	无特定疾病分类	深度学习方法（主要为卷积神经网络）	CNN，YOLO变体	图像	58篇同行评审文章和86项专利	NA	YOLO变体	NA	NA
3462	2026-07-29	Advancing Cerebro-cerebellar Network Imaging with Ultra-high Field (7T) MRI: Progress and Future Challenges 2026-Jul-25, Cerebellum (London, England) DOI:10.1007/s12311-026-02054-7 PMID:42501259	综述	综述超高场7T MRI在脑-小脑网络成像中的进展与未来挑战	系统梳理了UHF-MRI在小脑功能分区、齿状核可视化和全脑网络整合中的独特优势，并重点分析了小脑特有的技术挑战和方法学空白	未能提供系统性验证框架，仅基于现有文献进行定性总结，缺乏定量比较	评估UHF-MRI在脑-小脑网络成像中的应用进展与局限性	脑-小脑网络的结构与功能成像	自然语言处理	NA	超高场核磁共振成像	NA	成像数据	NA	NA	NA	NA	NA
3463	2026-07-29	House price prediction using a hybrid GRU-MLP based on binary whale optimization algorithm and ant colony optimization for hyperparameter tuning 2026-07-25, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-026-62854-z PMID:42502102	研究论文	提出一种结合双向鲸鱼优化算法和蚁群算法进行超参数调优的混合GRU-MLP模型用于房价预测	首次将双向鲸鱼优化算法用于特征选择、蚁群算法用于超参数调优，并与GRU-MLP混合模型相结合	使用了公开数据集且样本量较小（500条记录），可能影响模型泛化性	提高房价预测的准确性和模型稳定性	房屋销售价格	机器学习	NA	NA	GRU, MLP, CNN, LSTM, BiLSTM	结构化数据（房价记录）	500条房屋销售记录	NA	GRU-MLP混合模型	MSE, MAE, RMSE, MAPE, MedAE, R	NA
3464	2026-07-29	Prediction of single cell expression from low-plex immunofluorescence images for guiding precision oncology 2026-Jul-25, NPJ precision oncology IF:6.8Q1 DOI:10.1038/s41698-026-01601-z PMID:42502133	研究论文	提出一个名为Image2Count的深度学习模型，从低重免疫荧光图像中解码分子表达，以指导精准肿瘤学	利用对比学习从细胞图中学习视觉表征，结合图神经网络预测高重单细胞表达，仅需四个标记图像即可实现	未明确提及，但可能受限于数据集的多样性和临床适用性的验证不足	从低重免疫荧光图像预测单细胞表达，实现临床可实施的肿瘤免疫微环境分层	肿瘤、免疫和基质细胞的单细胞表达模式	数字病理学	卵巢癌、结直肠癌、非小细胞肺癌	免疫荧光成像、GeoMx、t-CyCIF、CosMx RNA检测	图神经网络（GNN）	图像	三个数据集：卵巢癌GeoMx（区域兴趣点72重蛋白计数）、结直肠癌t-CyCIF（25重单细胞数据）、非小细胞肺癌CosMx（960重RNA单细胞数据），具体样本数量未给出	PyTorch	对比学习、图神经网络	准确性、通路富集一致性	NA
3465	2026-07-29	EEG-based automated evaluation of automotive sound quality using ensemble deep learning 2026-07-24, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-026-58127-4 PMID:42498714	研究论文	提出一种基于脑电图信号和集成深度学习的汽车声音质量自动评估方法	提出LSTMS-B模型，通过在LSTM中引入Swish激活函数缓解梯度消失，并通过优化多数投票增强Bagging机制；创新性地开发基于ResNet的回归模型实现声音-脑电图特征映射，利用大脑听觉表征进行声音质量分类	未明确说明限制	开发汽车声音质量的自动评估方法，克服主观评估不一致和客观指标与听觉感知相关性弱的问题	30名受试者在16种运动型汽车声音刺激下的脑电图信号	机器学习	NA	脑电图（EEG）采集	LSTM、ResNet	脑电图信号	30名受试者，16种汽车声音	NA	LSTMS-B、ResNet	准确率、F1得分	NA
3466	2026-07-29	Recognition of everyday activities using experiment data from wearable sensors: a deep learning-based framework 2026-07-24, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-026-63774-8 PMID:42498801	研究论文	提出一种基于深度学习的方法，利用可穿戴传感器识别老年人日常活动，并优化传感器配置	比较不同传感器数量和放置位置对活动识别的影响，提出使用骨盆和右手两个传感器的优化方案，实现高精度活动分类	小规模家庭实验室实验，14种活动类别中仅12种达到较高准确率，单传感器方案性能较差	开发一种利用可穿戴传感器和深度学习模型识别老年人日常活动的方法	老年人日常活动（14种）	机器学习	老年病	可穿戴传感器	深度学习模型	传感器信号	小规模家庭实验室实验	NA	NA	准确率	NA
3467	2026-07-29	DDSurfer: A Weakly-Supervised Dual-Stream Deep Learning Framework for Cortical Surface Reconstruction From Diffusion MRI 2026-Jul-23, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany) DOI:10.1002/advs.76596 PMID:42489305	研究论文	提出DDSurfer，一种从扩散MRI数据直接重建高保真皮层表面的端到端弱监督双流深度学习框架	利用双流架构融合扩散MRI的互补微结构特征，学习微分同胚变换进行个体化表面重建，并采用弱监督训练策略避免了对T1加权图像的依赖	未在文中明确提及局限性	开发一种无需T1加权图像、直接从扩散MRI数据重建皮层表面的计算方法，以克服模态配准误差和空间分辨率低的问题	从扩散MRI数据重建的大脑白质和软脑膜皮层表面	深度学习, 医学影像分析	NA	扩散磁共振成像（dMRI）	双流深度学习框架	扩散MRI图像	多个数据集（具体数量未在摘要中说明）	PyTorch	双流架构（包含融合微结构特征的微分同胚变换网络）	几何精度, 形态一致性, 泛化能力	NA
3468	2026-07-29	Automated seaweed species classification using deep learning and large language models 2026-07-23, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-026-63136-4 PMID:42493539	研究论文	本研究评估了一种结合卷积神经网络和视觉-语言模型的双重框架，用于自动化海藻物种分类	首次将视觉-语言模型（Claude 3.5 Sonnet）与人类反馈循环系统相结合用于海藻分类，提供了可解释的语义推理方案	视觉-语言模型仅在所选子集上达到92%的有效准确率，且需依赖人工验证环节	开发可扩展的自动化海洋生物多样性监测工具	43种海藻物种的现场图像	计算机视觉, 自然语言处理	NA	转移学习, 视觉-语言模型	卷积神经网络, 视觉-语言模型	图像	800张原始现场图像（增强后3,440张），涵盖43个物种	PyTorch	EfficientNet-B0, Claude 3.5 Sonnet	准确率	NA
3469	2026-07-29	Integrating AI in Cardiovascular Systems: Innovations in Diagnosis, Risk Prediction, and Management 2026-Jul-23, Cardiovascular & hematological disorders drug targets DOI:10.2174/011871529X414660251209135356 PMID:42515875	研究论文	综述人工智能在心血管疾病诊断、风险预测和管理中的创新应用	系统整合了AI在心血管多模态数据（传感器、电子健康记录、医学影像）中的分析能力，强调从早期诊断到远程监测的全流程革新	数据质量、模型透明度及伦理问题仍是当前挑战	探讨AI技术如何提升心血管疾病诊疗的精准性、主动性和个性化水平	心血管疾病（心力衰竭、心律失常、冠状动脉疾病）相关的诊断及管理流程	机器学习	心血管疾病	NA	机器学习、深度学习	传感器数据、电子健康记录、医学影像	NA	NA	NA	诊断准确性、风险评估表现	NA
3470	2026-07-29	DR.DEGMON: self-explainable deep neural network for drug-induced cell viability prediction incorporating differentially expressed genes and gene ontology 2026-Jul-21, BMC medical genomics IF:2.1Q3 DOI:10.1186/s12920-026-02434-2 PMID:42482086	研究论文	提出一种自解释深度神经网络，通过整合差异表达基因和基因本体预测药物诱导的细胞活力	将基因本体（GO）层次结构集成到多层感知机中，并利用逐层相关性传播（LRP）提供可解释性，揭示药物反应相关的生物学通路	NA	准确预测癌症药物反应并提供生物学机制的可解释性	泛癌细胞系和药物治疗	机器学习	癌症	NA	多层感知机	基因表达数据和药物响应数据	NA	NA	多层感知机（MLP）	皮尔逊相关系数	NA
3471	2026-07-29	Physics-informed neural networks with relaxed alternating learning for image inpainting 2026-Jul-19, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.neunet.2026.109415 PMID:42508378	研究论文	提出一种结合物理信息神经网络与松弛交替学习的图像修复方法	将松弛KMF交替迭代与PINN结合，分解不适定柯西问题为适定边值问题序列，并引入贝叶斯超参数优化层自动选择松弛因子、损失权重和网络容量，无需网格生成或矩阵组装	未明确提及局限性	解决图像修复中边界区域受损导致的不适定椭圆柯西问题	图像修复任务	计算机视觉	NA	NA	物理信息神经网络	图像	NA	NA	PINN	PSNR	NA
3472	2026-07-29	Causal responsibility based explainable AI for vibrational spectroscopy applied to oral FTIR and oesophageal Raman diagnostics 2026-Jul-18, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-026-62343-3 PMID:42471431	研究论文	提出一种基于因果责任的振动光谱可解释AI方法Spec-ReX，并与SHAP、Grad-CAM进行比较	首次将因果责任概念引入振动光谱的可解释AI，提供稀疏且特定的模型因果责任图谱，并与传统方法进行全面比较	解释针对训练模型行为而非生物学因果，临床实用性需要通过以用户为中心的研究验证	开发并评估振动光谱可解释AI方法，提高深度模型决策透明度	合成光谱、生化混合物、口腔FTIR组织光谱和食管拉曼组织光谱	机器学习	口腔疾病、食管疾病	FTIR光谱、拉曼光谱	深度学习分类器	光谱数据	NA	NA	NA	交并比、归因浓度、正命中率、稳健性	NA
3473	2026-07-29	Integrating single-cell sQTL mapping with deep-learning splicing prediction identifies causal variants under influenza infection 2026-Jul-18, Genome biology IF:10.1Q1 DOI:10.1186/s13059-026-04205-9 PMID:42471654	研究论文	整合单细胞sQTL定位与深度学习剪接预测，识别流感感染下的因果遗传变异	首次将单细胞sQTL分析、深度学习剪接预测和统计精细定位相结合，系统识别影响剪接的因果遗传变异，并通过实验验证了rs2297616对PARP2剪接和流感感染的影响	未在更多细胞类型或疾病模型中验证sQTL的普适性，深度学习预测可能遗漏罕见变异或非编码区效应	识别因果遗传变异并阐明其对人类表型的功能影响	流感病毒感染下淋巴母细胞系中的遗传变异、剪接事件和相关基因	机器学习	自身免疫疾病	单细胞eQTL分析、sQTL分析、统计精细定位、CRISPR编辑	深度学习模型	单细胞RNA序列数据、基因分型数据、剪接注释数据	96个淋巴母细胞系（流感病毒感染和未感染状态）	NA	深度神经网络	NA	NA
3474	2026-07-29	Natural Language Processing Applied to Psychiatric Clinical Notes: Scoping Review 2026-Jul-10, JMIR medical informatics IF:3.1Q2 DOI:10.2196/91249 PMID:42430721	综述	系统总结了应用于精神病学临床笔记的自然语言处理方法	比较了传统机器学习、深度学习和大型语言模型在精神病学临床笔记中的主要建模范式和应用领域，并强调了大型语言模型的新兴趋势	仅纳入了2021年1月至2025年12月期间发表的文章，可能存在时间偏差；基于规则和混合方法仍为主导，但可解释性需在处理主观临床笔记时进一步考量	系统总结精神病学临床笔记的自然语言处理方法，比较主要建模范式和应用领域，并突出大型语言模型趋势、关键挑战和未来方向	精神病学临床笔记	自然语言处理	精神病学疾病	自然语言处理	规则基础方法、传统机器学习、混合方法、深度学习、大规模语言模型	文本	101篇研究	NA	预训练语言模型	NA	NA
3475	2026-07-29	A Whole-Body PSMA-PET/CT dataset with manually annotated tumor lesions 2026-Jul-10, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-026-07821-z PMID:42432027	研究论文	描述了一个公开的大型标注数据集，包含597项全身PSMA-PET/CT研究，来自378名疑似或确诊前列腺癌男性患者	首次提供大规模、公开的PSMA-PET/CT肿瘤病灶手动标注数据集，支持多示踪剂机器学习模型开发	未明确提及局限性	为全身PET/CT的深度学习自动化分析提供数据资源，推动多示踪剂病变分割模型的发展	前列腺癌患者的全身PSMA-PET/CT影像及肿瘤病灶	机器学习	前列腺癌	PET/CT成像，PSMA靶向示踪剂	深度学习模型	医学影像	597项全身PET/CT研究，来自378名男性患者	NA	NA	NA	NA
3476	2026-07-29	Attention-Guided Transfer Learning Framework for Four-Class Brain Tumor Classification Using MRI 2026-Jul-10, Journal of visualized experiments : JoVE DOI:10.3791/69087 PMID:42507605	研究论文	提出一种基于注意力引导的迁移学习框架，用于脑肿瘤的磁共振成像四分类	将注意力机制与迁移学习结合，模拟人类视觉系统聚焦临床相关区域，在轻量级模型中实现高精度肿瘤定位，同时抑制无关背景信息	仅在单一公开数据集上验证，未在真实临床环境下评估	开发轻量且精确的深度学习框架，用于脑肿瘤的磁共振图像四分类	神经胶质瘤、脑膜瘤、垂体肿瘤和健康脑组织	计算机视觉	脑肿瘤	磁共振成像	卷积神经网络	图像	包含数千张标注图像的大型公开磁共振成像数据集	未明确说明	MobileNetV2, EfficientNetV1, Inception-ResNet-V2	准确率	未明确说明
3477	2026-07-29	Microbial named entity recognition and normalisation for AI-assisted literature review and meta-analysis 2026-Jul-02, Bioinformatics (Oxford, England) DOI:10.1093/bioinformatics/btag418 PMID:42324596	研究论文	创建微生物组特异性文本语料库，训练深度学习模型用于命名实体识别和实体链接，并应用于微生物组文献的元分析	首次创建微生物组特异性文本语料库，并基于此微调BioBERT模型，在命名实体识别和实体链接任务上超越传统规则和字典方法	未在全文摘要中明确提及限制，可能包括模型对特定领域依赖性强、需进一步在更多样化的微生物组文献中验证	利用AI辅助文献综述和元分析，通过深度学习方法实现微生物命名实体的识别和规范化	微生物组文献中的微生物命名实体及其实体链接	自然语言处理	NA	NA	预训练语言模型	文本	训练和验证集1410份，包含90150个标注；测试集288份；全部文献6927份	PyTorch	BioBERT	F1分数, 准确率	NA
3478	2026-07-29	Mechanosensitive TRPV4 immunohistochemistry improves deep learning-based classification of ductal carcinoma in situ beyond H&E morphology 2026-Jul, The journal of pathology. Clinical research DOI:10.1002/2056-4538.70106 PMID:42417209	研究论文	探究机械敏感离子通道TRPV4免疫组化染色与深度学习结合的导管原位癌分类方法	首次将TRPV4免疫组化与深度学习融合，用于改善导管原位癌（DCIS）进展谱系的分类，特别是在ADH/低级别DCIS和IDC的区分上表现显著优于常规H&E染色	多机构队列样本量有限（108例患者），属于初步实验验证，需更大规模研究确认	评估基于TRPV4免疫组化的深度学习模型能否超越H&E染色模型，提升DCIS进展谱系的分类准确度	导管原位癌（DCIS）及其相关病变，包括正常/良性、ADH/低级别DCIS、高级别DCIS和浸润性导管癌（IDC）	数字病理学	乳腺癌	免疫组化（IHC）	卷积神经网络（CNN）	全切片图像（WSI）	108例患者（内部训练队列69例，外部测试队列39例），共24,248个标注图块	PyTorch	Xception, EfficientNet-B0	宏F1得分, 宏AUC值, 每类AUC值	NA
3479	2026-07-29	Understanding language model scaling for protein fitness prediction 2026-Jul, Nature computational science IF:12.0Q1 DOI:10.1038/s43588-026-01010-z PMID:42443524	研究论文	研究蛋白质语言模型规模对适应性预测的影响，发现模型过大反而降低性能	揭示了蛋白质语言模型在适应性预测中存在的倒U型缩放行为，即模型超过一定规模后性能下降，并解释了其原因是高预测似然导致突变预测均质化	未探讨不同训练数据组成或结构信息整合对缩放行为的影响，且仅聚焦于序列似然预测，未涵盖所有适应性预测方法	阐明蛋白质语言模型规模对适应性预测的影响机制，并提供实际应用指南	蛋白质语言模型及其在突变效应预测中的适应性景观重建	自然语言处理	NA	蛋白质语言模型	语言模型（如Transformer）	蛋白质序列	NA	NA	Transformer	NA	NA
3480	2026-07-29	Deep learning-based MRI analysis reveals Lewy body co-pathology accelerates brain aging in Alzheimer's disease 2026-Jul, Alzheimer's & dementia : the journal of the Alzheimer's Association DOI:10.1002/alz.71593 PMID:42454584	研究论文	通过深度学习分析MRI数据，揭示路易体共病理加速阿尔茨海默病患者的脑老化进程	首次利用基于3D-DenseNet的脑龄估计方法，结合CSF生物标志物和α-突触核蛋白种子扩增测定，量化路易体共病理对AD患者脑老化的额外加速作用，并揭示其介导认知衰退的机制	未提及具体限制，但可能涉及样本量有限、模型泛化性及纵向数据时间跨度不足等问题	探究路易体共病理在阿尔茨海默病中对神经退行性变化的影响及其临床意义	认知障碍的ADNI参与者，根据CSF p-tau181/Aβ42和α-突触核蛋白种子扩增测定结果分层为AD+LB+、AD+LB-、AD-LB+和AD-LB-四组	计算机视觉	阿尔茨海默病	MRI (T1加权)	3D-DenseNet	MRI图像	多队列T1加权MRI数据，包含认知正常的个体（训练集）和认知障碍的ADNI参与者，具体样本量未明确	NA	3D-DenseNet	未明确列出，但隐含使用脑龄差距（BAG）、显著性图、萎缩率和认知评分等指标	NA