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
21	2026-02-07	National-scale open cattle feedlot detection using deep learning and high-resolution aerial images: Spatial distribution and animal welfare analysis 2026-Feb-10, The Science of the total environment DOI:10.1016/j.scitotenv.2026.181451 PMID:41579720	研究论文	本研究提出了一种利用YOLO目标检测模型和高分辨率航空影像，在全美范围内自动检测开放式牛饲养场的框架，并分析了其空间分布及相关的动物福利问题	首次开发了基于深度学习的全国性开放式牛饲养场自动检测框架，并利用大规模高分辨率航空影像（NAIP）生成了首个全面的设施空间分布数据库	检测模型可能受到影像质量、季节变化及背景复杂性的影响，且标注数据仅覆盖了内布拉斯加、堪萨斯和德克萨斯三个高产州的部分县	实现美国本土开放式牛饲养场的自动化、大规模检测与空间分布分析，以支持牛肉生产洞察、动物福利改善及环境影响评估	美国本土（CONUS）的开放式牛饲养场设施	计算机视觉	NA	航空影像分析，目标检测	CNN	图像	标注了11,746个饲养场和13,000个背景图像块，用于模型训练、验证和测试	PyTorch	YOLOv11	精确率，召回率，F1分数，交并比	NA
22	2026-02-07	Improvements to Casanovo, a Deep Learning De Novo Peptide Sequencer 2026-Feb-06, Journal of proteome research IF:3.8Q1 DOI:10.1021/acs.jproteome.5c00706 PMID:41468557	研究论文	本文介绍了对Casanovo深度学习从头肽段测序器的一系列改进，旨在提升其评分可解释性、扩展软件功能、加速运行速度，并提供工作流和可视化工具以促进应用	改进了Casanovo的评分可解释性，扩展了其在数据库搜索中的通用性，优化了训练和预测的运行速度，并引入了新的工作流和可视化工具	NA	提升Casanovo深度学习模型在肽段测序中的准确性、易用性和应用范围	质谱和蛋白质组学数据中的肽段序列	机器学习	NA	质谱分析	深度学习模型	质谱数据	NA	NA	Casanovo	NA	NA
23	2026-02-07	Better Inputs, Better Learning: A Peptide Embedding Tutorial for Proteomic Mass Spectrometry 2026-Feb-06, Journal of proteome research IF:3.8Q1 DOI:10.1021/acs.jproteome.5c00563 PMID:41528974	技术笔记	本文介绍了一系列Google Colab笔记本，用于教授肽嵌入技术，涵盖从简单编码到预训练嵌入的策略	提供了专门针对蛋白质组学中肽嵌入的教育资源，填补了深度学习教程中数据准备步骤的空白	NA	教育蛋白质组学研究人员如何为深度学习准备肽数据，降低现代深度学习在蛋白质组学工作流中的应用门槛	肽字符串及其在质谱蛋白质组学中的嵌入表示	机器学习	NA	质谱蛋白质组学	深度学习	肽字符串数据	NA	Google Colab	NA	NA	Google Colab笔记本
24	2026-02-07	Prediction of CSF Intervention in Fetal Ventriculomegaly via Artificial Intelligence-Powered Normative Modeling 2026-Feb-05, AJNR. American journal of neuroradiology DOI:10.3174/ajnr.A9000 PMID:40957691	研究论文	本文提出了一种基于人工智能的方法，用于胎儿脑MRI中脑室的自动分割、体积量化和分类，以预测产后干预需求	利用nnUNet深度学习模型进行胎儿脑室自动分割，并基于此建立跨孕龄的脑室体积正常参考范围，首次实现了对胎儿脑室扩大及产后干预需求的客观预测	研究为回顾性设计，样本量相对有限（222例患者），且依赖于手动分割数据进行模型训练，可能引入主观偏差	开发一种基于人工智能的客观方法，用于胎儿脑室扩大与脑积水的准确区分，并预测产后脑脊液干预的必要性	胎儿脑MRI图像，包括正常胎儿、脑室扩大胎儿及需产后干预的病例	数字病理学	胎儿脑室扩大	胎儿脑MRI	深度学习	图像	222例单胎妊娠患者，包括20例手动分割的机构数据、80例公开数据集、138例正常胎儿MRI及64例脑室扩大胎儿（其中14例需产后干预）	nnUNet	nnUNet	Dice系数, 灵敏度, 特异性, AUC, 95%置信区间	NA
25	2026-02-07	Nitrilotriacetic acid functionalized gold nanopillars enable stochastic detection and deep learning analysis of prolines and hydroxyprolines by surface enhanced Raman spectroscopy 2026-Feb-05, Nanoscale IF:5.8Q1 DOI:10.1039/d5nr04125b PMID:41524279	研究论文	本文开发了一种基于金纳米柱功能化的随机表面增强拉曼散射方法，结合深度学习分析，用于快速检测脯氨酸和羟脯氨酸	通过功能化金纳米柱形成NTA-Ni结构，实现脯氨酸和羟脯氨酸的可逆瞬态结合，将检测时间缩短至30分钟内，并首次结合一维卷积神经网络分析SERS时间序列数据	未明确说明方法在复杂生物流体中的实际应用限制或可能存在的干扰因素	开发一种快速、高灵敏度的脯氨酸和羟脯氨酸检测方法，用于疾病监测和生物医学分析	脯氨酸和羟脯氨酸分子	机器学习	胶原代谢相关疾病	表面增强拉曼散射	CNN	光谱时间序列数据	NA	NA	一维卷积神经网络	准确率	NA
26	2026-02-07	Accelerating OLED development with machine learning: advances and prospects 2026-Feb-05, Chemical communications (Cambridge, England) DOI:10.1039/d5cc06175j PMID:41537217	综述	本文全面探讨了机器学习在加速有机发光二极管（OLED）技术发展中的作用，包括材料性能预测、结构-性质关系构建及器件优化	系统性地将机器学习作为数据驱动范式应用于OLED创新，整合了通用ML模型与深度学习在OLED材料与器件研究中的案例评估	未详细讨论实验数据质量对模型性能的影响，且未来研究方向仅提供前瞻性建议而非具体实施方案	加速OLED材料与器件的研发进程，通过机器学习提升研究效率与可扩展性	OLED发光材料、器件结构及相关光电技术	机器学习	NA	机器学习、深度学习	通用ML模型、深度学习模型	材料性质数据、结构数据、器件性能数据	NA	NA	NA	NA	NA
27	2026-02-07	Exploiting correlations across trials and behavioral sessions to improve neural decoding 2026-Feb-04, Neuron IF:14.7Q1 DOI:10.1016/j.neuron.2025.10.026 PMID:41308644	研究论文	本文提出了两种互补的模型，通过利用跨试验和行为会话的神经相关性来改进神经解码性能	引入多会话降秩回归模型和多会话状态空间模型，捕获跨会话和跨试验的神经与行为结构相关性，超越了传统单试验解码方法	未明确提及模型在更复杂任务或更大规模数据集上的泛化能力限制	改进神经解码方法，通过利用跨试验和会话的相关性来更准确地关联神经活动与行为	国际脑实验室（IBL）小鼠Neuropixels数据集中的神经活动与行为数据	机器学习	NA	神经像素记录技术	降秩回归模型, 状态空间模型	神经活动数据, 行为数据	433个会话，覆盖270个脑区	NA	多会话降秩回归模型, 多会话状态空间模型	NA	NA
28	2026-02-07	Fairness Correction in COVID-19 Predictive Models Using Demographic Optimization: Algorithm Development and Validation Study 2026-Feb-03, Online journal of public health informatics DOI:10.2196/78235 PMID:41632023	研究论文	本文提出了一种名为DemOpts的公平性校正方法，用于改进COVID-19预测模型在不同种族和民族群体间的公平性	提出了一种新颖的去偏方法DemOpts，通过人口统计学优化来减少预测误差在不同种族和民族群体间的差异，相比现有方法能更好地实现误差均等	研究主要关注聚合地理层面的预测，可能未考虑个体层面的偏差；且依赖于潜在有偏的数据集，如移动性或社会人口数据	开发并验证一种公平性校正方法，以提高COVID-19预测模型在不同种族和民族群体间的公平性	COVID-19病例预测模型，特别是针对不同种族和民族群体的预测公平性	机器学习	COVID-19	深度学习	深度学习模型	多模态数据（包括移动性数据、社会人口数据）	NA	NA	NA	误差均等性、平均预测误差	NA
29	2026-02-07	Analysis and prediction of schizophrenia patients based on high-order graph attention generative adversarial networks 2026-Feb-03, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-15602-8 PMID:41629367	研究论文	提出了一种基于高阶图注意力生成对抗网络的模型，用于分析和预测精神分裂症患者	首次将高阶图注意力生成对抗网络应用于EEG数据，以捕捉持续性图像的高阶拓扑特征，用于精神分裂症的早期诊断和预测	未明确说明样本量、计算资源细节以及模型在其他频段的泛化能力	研究高阶脑功能网络对精神分裂症患者的影响，并开发早期诊断和预测模型	精神分裂症患者的EEG数据	机器学习	精神分裂症	EEG	GAN, GAT, LSTM	图像（持续性图像）、EEG信号	NA	NA	高阶图注意力生成对抗网络（结合图注意力网络和长短期记忆网络）	AUC, MAP, 准确率	NA
30	2026-02-07	Multi-AOP: a lightweight multi-view deep learning framework for antioxidant peptide discovery 2026-Feb-02, Bioresources and bioprocessing IF:4.3Q1 DOI:10.1186/s40643-025-01004-1 PMID:41627618	研究论文	本研究提出了一种轻量级多视图深度学习框架Multi-AOP，用于高效发现抗氧化肽	开发了一个参数轻量化的多视图深度学习框架，通过融合序列学习和图学习来增强抗氧化肽的发现能力	未在摘要中明确说明	提高抗氧化肽发现的效率和准确性	抗氧化肽	自然语言处理, 机器学习	NA	深度学习	xLSTM, MPNN	序列数据, 分子图数据	基于AnOxPePred、AnOxPP和AOPP三个基准数据集	未在摘要中明确说明	Extended Long Short-Term Memory, Message Passing Neural Network	准确率	未在摘要中明确说明
31	2026-02-07	An integrative deep learning model based on dual-mode ultrasound for diagnosing gallbladder polyps 2026-Feb-02, Insights into imaging IF:4.1Q1 DOI:10.1186/s13244-026-02213-8 PMID:41627678	研究论文	本研究开发了一种基于双模式超声的融合深度学习模型，用于自动分割胆囊病灶并诊断胆囊息肉的性质	提出了一种基于双模式超声（灰阶超声和彩色多普勒血流成像）的融合深度学习模型，能够同时实现胆囊病灶的自动分割以及息肉性质（非肿瘤性/肿瘤性、良性/恶性）的鉴别诊断	研究为回顾性设计，样本量相对有限（339例患者），且仅来自两家医院，可能存在选择偏倚	开发人工智能模型以自动区分胆囊息肉的性质，辅助临床诊断并减少不必要的胆囊切除术	接受胆囊切除术的胆囊息肉患者	数字病理学	胆囊息肉	常规超声（灰阶超声和彩色多普勒血流成像）	深度学习模型	超声图像	339例患者（平均年龄53.17±15.89岁，女性182例）	NA	U-Net, EfficientNet-B4	Dice系数, IoU, AUC	NA
32	2026-02-07	SaccpaNet: A Separable Atrous Convolution- Based Cascade Pyramid Attention Network to Estimate Body Landmarks Using Cross-Modal Knowledge Transfer for Under-Blanket Sleep Posture Classification 2026-Feb, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3432195 PMID:39042546	研究论文	本文开发了一种基于深度相机的睡眠姿势监测与分类系统，用于家庭或社区环境，并设计了一个深度学习模型以应对毯子干扰	提出了SaccpaNet，一种结合可分离空洞卷积的金字塔注意力网络，通过跨模态知识转移（从RGB图像预训练到深度图像）和创新的数据增强技术（如类内混合和覆盖翻转切割）来提高模型在毯子干扰下的鲁棒性	研究仅在150名参与者的数据集上进行，样本量相对有限，且毯子条件可能未覆盖所有现实场景	开发一个能够抵抗毯子干扰的深度相机睡眠姿势分类系统，用于家庭或社区环境中的睡眠监测	睡眠姿势分类，特别是针对毯子覆盖条件下的身体关键点估计和姿势识别	计算机视觉	NA	深度相机成像	CNN	深度图像	150名参与者，执行七种睡眠姿势，覆盖四种毯子条件	NA	SaccpaNet（基于可分离空洞卷积的级联金字塔注意力网络），可能包含残差网络作为骨干	PCK@0.1, F1-score, 准确率	NA
33	2026-02-07	Neuro-BERT: Rethinking Masked Autoencoding for Self-Supervised Neurological Pretraining 2026-Feb, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3415959 PMID:38889028	研究论文	本文提出了一种基于傅里叶域掩码自编码的自监督预训练框架Neuro-BERT，用于神经信号处理	引入了傅里叶反演预测（FIP）预训练任务，利用傅里叶域中的频率和相位分布来揭示复杂的神经活动，无需依赖精心设计的数据增强或孪生结构	未明确说明预训练数据的具体规模或多样性限制，以及模型在更广泛神经信号任务中的泛化能力	解决神经信号处理中标注数据稀缺的问题，通过自监督预训练提升下游任务的性能	神经信号（如脑电图等生理信号）	机器学习	NA	傅里叶变换、掩码自编码	Transformer	神经信号（时序数据）	NA	NA	Transformer编码器	NA	NA
34	2026-02-07	MRGCDDI: Multi-Relation Graph Contrastive Learning Without Data Augmentation for Drug-Drug Interaction Events Prediction 2026-Feb, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3483812 PMID:39437275	研究论文	本文提出了一种名为MRGCDDI的新方法，用于药物-药物相互作用事件预测，该方法结合了多关系图对比学习，无需数据增强	引入了一种无需数据增强的多关系图对比学习方法，避免了额外噪声，并通过简单的对比学习策略在编码器扰动中保持图数据语义，无需手动试错或昂贵领域知识来选择增强	NA	预测药物-药物相互作用事件，以减少潜在不良反应并提高治疗安全性	药物分子图和多关系药物-药物相互作用网络	机器学习	NA	图神经网络，对比学习	GNN	图数据（药物分子图和DDI网络）	NA	NA	NA	准确率, Macro-F1, Macro-Recall, Macro-Precision	NA
35	2026-02-07	A Semantic Conditional Diffusion Model for Enhanced Personal Privacy Preservation in Medical Images 2026-Feb, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3511583 PMID:40030430	研究论文	本文提出了一种基于语义条件扩散模型的医学图像生成框架，旨在通过合成与原始数据分布一致的图像来增强个人隐私保护	提出了医学语义扩散模型（MSDM），通过自适应批量归一化（AdaBN）将语义信息编码到高维潜在空间，并直接嵌入去噪神经网络中，从而在提升图像质量和语义准确性的同时确保合成图像与原始图像同分布；此外，引入了Spread算法来自动生成语义掩码，减少了对人工标注的依赖	未明确说明模型在处理极端或罕见病例图像时的泛化能力，以及合成图像在临床诊断中的实际可用性验证可能不足	开发一种能够合成医学图像以保护患者隐私的深度学习框架，同时保持图像质量和语义准确性	医学图像，特别是包含个人可识别信息（如面部特征、独特解剖结构、罕见病变或特定纹理模式）的图像	计算机视觉	NA	扩散模型	扩散模型	图像	使用了BraTS 2021、MSD Lung、DSB18和FIVES数据集，具体样本数量未明确说明	NA	医学语义扩散模型（MSDM），包含自适应批量归一化（AdaBN）和Spread算法	Dice分数	NA
36	2026-02-07	AMPCliff: Quantitative definition and benchmarking of activity cliffs in antimicrobial peptides 2026-Feb, Journal of advanced research IF:11.4Q1 DOI:10.1016/j.jare.2025.04.046 PMID:40318764	研究论文	本研究提出了一个用于定量定义和评估由标准氨基酸组成的抗菌肽中活性悬崖现象的框架AMPCliff	首次为抗菌肽中的活性悬崖现象提供了定量定义，并建立了一个全面的基准数据集和评估框架，系统比较了多种机器学习、深度学习和语言模型在该任务上的性能	当前基于深度学习的表征模型在预测抗菌肽活性悬崖方面的性能仍有待提升，最佳模型在回归任务上的Spearman相关系数仅为0.4669	定量定义和评估抗菌肽中的活性悬崖现象，并系统比较不同预测模型的性能	由标准氨基酸组成的抗菌肽	机器学习	NA	NA	机器学习算法, 深度学习算法, 掩码语言模型, 生成语言模型	序列数据	从公开AMP数据集GRAMPA中提取的金黄色葡萄球菌配对抗菌肽基准数据集	NA	ESM2	Spearman相关系数	NA
37	2026-02-07	BSN With Explicit Noise-Aware Constraint for Self-Supervised Low-Dose CT Denoising 2026-Feb, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3587639 PMID:40638344	研究论文	本文提出了一种名为噪声感知盲点网络的新型自监督学习方法，用于高质量低剂量CT图像去噪	通过引入显式的噪声感知约束机制，在自监督学习过程中无需参考干净数据，并突破了现有方法对相邻噪声独立性假设的依赖	未明确说明方法在极端低剂量或特定病理条件下的性能表现	开发一种不依赖配对训练数据的自监督深度学习方法来处理低剂量CT图像中的空间相关噪声	低剂量CT图像	计算机视觉	NA	低剂量CT成像	CNN	图像	多种临床数据集（未指定具体数量）	NA	盲点网络	NA	NA
38	2026-02-07	ChemFixer: Correcting Invalid Molecules to Unlock Previously Unseen Chemical Space 2026-Feb, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3593825 PMID:40748798	研究论文	本文提出了一种名为ChemFixer的框架，旨在将深度学习分子生成模型产生的无效分子修正为有效分子，以扩展可用的化学空间	开发了基于Transformer架构的ChemFixer框架，通过预训练和微调大规模有效/无效分子对数据集，能够修正无效分子并保持其化学与生物学分布特性	未明确提及框架在极端复杂无效分子上的修正能力限制或计算效率的具体分析	解决深度学习分子生成模型产生无效分子的问题，扩展可用的化学空间并提升药物发现效率	深度学习生成的无效化学分子	机器学习	NA	深度学习分子生成	Transformer	分子结构数据	大规模有效/无效分子对数据集（具体数量未提供）	未明确提及	Transformer	分子有效性、化学与生物学分布特性保持度、药物-靶点相互作用预测性能	未明确提及
39	2026-02-07	Leveraging Large Language Models for Personalized Parkinson's Disease Treatment 2026-Feb, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3594014 PMID:40748804	研究论文	本研究提出了一种利用大语言模型（LLMs）设计个性化帕金森病治疗策略的新框架，整合患者自然语言信息和外部文本知识源	首次将大语言模型（LLMs）与蒙特卡洛树搜索（MCTS）、检索增强生成（RAG）和思维链（CoT）推理结合，用于帕金森病的个性化治疗策略设计，提高了可解释性和动态调整能力	方法依赖于自然语言形式的患者信息和外部文本知识源，可能受数据质量和完整性的限制；实验基于特定数据集（PPMI），泛化能力需进一步验证	开发一个个性化帕金森病治疗策略设计框架，以克服症状异质性和传统方法的局限性	帕金森病患者	自然语言处理	帕金森病	大语言模型（LLMs），蒙特卡洛树搜索（MCTS），检索增强生成（RAG），思维链（CoT）推理	大语言模型（LLMs）	文本（自然语言形式的患者信息和外部文本知识源）	使用帕金森病进展标记倡议（PPMI）数据集，具体样本数量未明确说明	NA	NA	修订统一帕金森病评定量表第三部分（MDS-UPDRS-III）分数降低值	NA
40	2026-02-07	CINeMA: Conditional Implicit Neural Multi-Modal Atlas for a Spatio-Temporal Representation of the Perinatal Brain 2026-Feb, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2025.3605194 PMID:40902057	研究论文	提出了一种名为CINeMA的新型框架，用于创建高分辨率、时空多模态的围产期大脑图谱，适用于数据稀缺的场景	在潜在空间中操作，避免了计算密集的图像配准，将图谱构建时间从数天缩短至数分钟，并支持基于解剖特征的灵活条件生成	未明确提及具体的数据稀缺程度或模型在极端数据不足情况下的性能边界	开发适用于低数据环境的围产期大脑高分辨率时空多模态图谱构建方法	胎儿和新生儿大脑的磁共振成像数据	医学图像分析	围产期脑发育异常（如胼胝体发育不全、脑室扩大）	磁共振成像	条件隐式神经表示模型	多模态医学图像	NA	PyTorch（基于代码仓库推断）	条件隐式神经表示网络	准确性、效率、多功能性（文中提及超越现有方法，但未列具体指标）	NA