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
421	2026-06-06	Digital twin of biomacromolecular thermodynamics in cryo-EM data 2026-Jun-05, Communications chemistry IF:5.9Q1 DOI:10.1038/s42004-026-02077-5 PMID:42243544	研究论文	提出一种深度学习框架，从冷冻电镜数据中重建生物大分子热力学的可证明数字孪生	利用理论上保证的等距自编码器，从冷冻电镜数据中直接构建可证明的自由能景观，实现半自动热力学分析	当前类似方法无法保证自由能景观的精确构建，但本方法克服了这一局限	实现仅使用冷冻电镜数据对生物大分子热力学进行定量分析	50S核糖体和两种SARS-CoV-2刺突蛋白	机器学习	NA	冷冻电镜（cryo-EM）	等距自编码器	冷冻电镜数据	三种生物大分子样本（50S核糖体、两种SARS-CoV-2刺突蛋白）	深度学习框架（未指定具体名称）	等距自编码器	NA	NA
422	2026-06-06	Optimizing acquisition time and injected dose in 18F-FDG PET/CT imaging using deep learning: enhancing image protocol efficiency and safety 2026-Jun-05, BMC medical informatics and decision making IF:3.3Q2 DOI:10.1186/s12911-026-03612-z PMID:42243803	研究论文	利用深度学习算法优化18F-FDG PET/CT成像中的采集时间和注射剂量，提高图像协议效率和安全性	首次系统评估深度学习在PET/CT中从缩短采集时间模拟标准采集时间图像的能力，并量化了对半剂量和短时间采集条件下图像质量及病灶检测率的改善效果	NA	评估深度学习算法在18F-FDG PET/CT成像中通过模拟标准采集时间图像来优化图像质量和放射性药物使用的有效性	接受18F-FDG PET/CT检查的322名患者	深度学习	NA	PET/CT成像, 18F-FDG	残差U-Net	图像	322名患者	NA	残差U-Net	5点Likert量表, Cohen's kappa, PSNR, SSIM, MAE, MSE, RMSE, 病灶检测率	NA
423	2026-06-06	Automated Assessment of PPE Compliance with Fast Lightweight Deep Learning Based Computer Vision 2026-Jun-05, IISE transactions on occupational ergonomics and human factors DOI:10.1080/24725838.2026.2671785 PMID:42246247	研究论文	该研究提出了一种快速、轻量级的计算机视觉框架，可在验证护目镜和N95口罩正确使用方面实现高准确率	该框架运行速度比基准模型快五倍，使用消费级计算硬件即可在工地入口进行自动个人防护装备合规检查	未在摘要中明确说明	开发快速轻量级深度学习计算机视觉框架，自动化个人防护装备合规性评估，提升工作场所安全	护目镜和N95口罩的正确使用情况	计算机视觉	NA	NA	轻量级深度学习模型	图像	未在摘要中明确说明	NA	NA	准确率	消费级计算硬件
424	2026-06-06	Deep Learning-Enhanced Hyperspectral Imaging for Forensic Evidence Analysis: Methodological Frameworks, Applications, and Critical Perspectives 2026-Jun-05, Critical reviews in analytical chemistry IF:4.2Q1 DOI:10.1080/10408347.2026.2675046 PMID:42246430	综述	系统性地探讨了深度学习与高光谱成像在法医证据分析中的融合应用	首次系统总结了三种代表性范式（CNN、注意力机制、GAN）在法医高光谱成像中的应用，并深入分析了多模态融合策略	讨论了模型可解释性与司法可接受性、计算效率与可部署性、以及数据标准化与共享障碍等关键挑战	推动智能且具有法律依据的法医分析发展	法医证据，包括痕量纤维、混合墨水、土壤和可疑文件等	计算机视觉	不适用	高光谱成像	CNN, GAN, 注意力机制	高光谱图像	不适用	不适用	不适用	不适用	不适用
425	2026-06-06	An augmentation-enhanced transformer model for forensic identification using panoramic dental x-rays 2026-Jun-05, International journal of legal medicine IF:2.2Q1 DOI:10.1007/s00414-026-03852-8 PMID:42246972	研究论文	提出了一种增强型Transformer模型DentID-Net，利用全景牙科X光片进行法医身份识别	结合形态学增强、双分支编码器和胶囊身份匹配器，处理小样本数据并保持解剖结构一致性	未知（摘要未提及）	开发一种基于牙科全景X光片的自动法医身份识别系统，应对死后变化和数据不足问题	活体和死者的全景牙科X光片	计算机视觉	NA	全景牙科X光成像	Transformer, 卷积神经网络, 胶囊网络	图像	未知（摘要未提及具体样本数量）	NA	DentID-Net（包含DentAug-Min增强模块、双分支编码器、IDMatch-Caps匹配器）	平均准确率, 特异性, AUC	NA
426	2026-06-06	Resolving variants of uncertain significance in neurofibromatosis: An integrated approach combining deep learning and minigene assays 2026-Jun-05, Functional & integrative genomics IF:3.9Q1 DOI:10.1007/s10142-026-01896-y PMID:42247039	研究论文	结合深度学习与微小基因检测分析神经纤维瘤病中意义不明的变异	首次将深度学习预测工具与微小基因剪接检测相结合，用于解析神经纤维瘤病中意义不明的变异，并验证了全基因组测序在诊断中的优势	样本量较小（97例患者），且未发现基因型与表型的显著关联	解析神经纤维瘤病中意义不明的变异，扩展基因突变谱并评估诊断工具的有效性	神经纤维瘤病患者的临床与基因组数据	机器学习	神经纤维瘤病	目标基因 panel、全外显子测序、全基因组测序、微小基因剪接检测	深度学习预测工具	基因组数据和临床数据	97例神经纤维瘤病患者	NA	NA	预测准确性、实验验证结果	NA
427	2026-06-06	Zero echo time MRI with deep learning reconstruction and chemical shift correction for detecting osteolytic myeloma lesions 2026-Jun-05, European radiology experimental IF:3.7Q1 DOI:10.1186/s41747-026-00734-x PMID:42247107	研究论文	比较三种MRI序列检测骨溶解性多发性骨髓瘤病变的效果，其中深度学习结合化学位移校正的ZTE序列表现出更高的准确性和可靠性	首次将深度学习重建与化学位移校正结合应用于零回波时间MRI，显著提高了骨髓瘤病变检测的准确性和可重复性	样本量较小（10例患者），且仅评估了腰椎、骨盆和近端股骨区域，可能影响结果的泛化性	评估深度学习重建结合化学位移校正的零回波时间MRI在检测骨溶解性多发性骨髓瘤病变中的性能	10例多发性骨髓瘤患者的腰椎、骨盆和近端股骨区域的骨溶解性病变	医学影像	多发性骨髓瘤	零回波时间MRI、化学位移校正、深度学习重建	深度学习	MRI影像数据	10例患者	NA	NA	Gwet一致性系数AC1、AC2、准确率、定量计数差异	3T全身MRI扫描仪
428	2026-06-06	Whole anterior visual pathway segmentation from high-resolution MRI using artificial intelligence 2026-Jun-05, European radiology experimental IF:3.7Q1 DOI:10.1186/s41747-026-00741-y PMID:42247118	研究论文	开发并验证了名为aVP-seg的全自动深度学习框架，用于高分辨率MRI中整个前视通路的多类分割	提出了级联两阶段三维卷积神经网络实现前视通路全自动多类分割，包括视神经、视交叉和视束	视束分割准确率较低（DSC 0.74-0.75），样本量有限（80名受试者）	实现前视通路的高精度、快速、全自动分割，减少手动分割的耗时和观察者间变异	健康志愿者和多发性硬化患者的前视通路MRI影像	计算机视觉	多发性硬化	高分辨率MRI（CISS序列）	三维卷积神经网络	MRI影像	80名受试者（34名健康对照，46名多发性硬化患者）	NA	级联两阶段三维卷积神经网络（主分割网络+精炼网络）	Dice相似系数, 第95百分位Hausdorff距离, 体积相似性	NA
429	2026-06-06	Quantitative RNA pseudouridine landscape reveals dynamic modification patterns and evolutionary conservation across bacterial species 2026-Jun-04, eLife IF:6.4Q1 DOI:10.7554/eLife.107545 PMID:42241317	研究论文	该研究首次在五种不同细菌物种中进行转录组范围内单碱基分辨率的假尿苷修饰定量图谱分析，并开发了基于深度学习框架的假尿苷位点预测模型	首次在细菌中实现转录组范围内单碱基分辨率的假尿苷修饰定量图谱，并开发整合LSTM-Transformer-GNN的深度学习预测模型	未在文摘中明确提及研究局限性	揭示细菌RNA假尿苷修饰的分布、动态变化和进化保守性	五种不同细菌物种的RNA假尿苷修饰	机器学习	NA	优化的baBID-seq	LSTM, Transformer, GNN	RNA序列和局部结构特征	五种细菌物种	PyTorch	LSTM-Transformer-GNN基神经网络（pseU_NN）	NA	NA
430	2026-06-06	Fires reverse progress toward ozone air quality standards in the United States 2026-Jun-04, Science (New York, N.Y.) DOI:10.1126/science.aed3197 PMID:42241527	研究论文	利用深度学习生成美国2003-2024年每日1公里分辨率地面臭氧数据集，揭示野火排放导致臭氧污染趋势逆转	首次在高分辨率（1公里）尺度上揭示监测网络未能捕捉到的国家臭氧政策相关趋势逆转现象	NA	评估野火排放对美国地面臭氧污染趋势及空气质量标准达标的影响	美国2003-2024年间的每日地面臭氧浓度数据	机器学习	NA	深度学习	深度学习模型	臭氧浓度数据	2003-2024年每日地面臭氧数据	NA	NA	NA	NA
431	2026-06-06	Histopathological Assessment of Myocardial Ischemia-Reperfusion Injury Using Transformer-Based Artificial Intelligence: Model Comparison Study 2026-Jun-04, JMIR medical informatics IF:3.1Q2 DOI:10.2196/80403 PMID:42241702	研究论文	基于Transformer的人工智能评估心肌缺血再灌注损伤的组织病理学模型比较研究	首次系统比较七类深度学习架构（CNN、RNN、LSTM、AE、GCN、VAE、Transformer）在组织病理学评估MIRI中的性能，并验证Transformer的优越性	仅使用公开数据集，未纳入真实临床样本；模型泛化性有待进一步验证	开发基于Transformer的智能框架，用于评估心肌缺血再灌注损伤的苏木精-伊红染色切片	心肌缺血再灌注损伤的苏木精-伊红染色全切片图像	数字病理学	心肌缺血再灌注损伤	苏木精-伊红染色、全切片成像	Transformer	组织病理学图像	1280张全切片图像（约62,000个Tile），来自抗氧化剂、β受体阻滞剂、钙通道阻滞剂及对照组，分6、24、72小时三个时间点	PyTorch	Transformer, Transformer-UNet, CNN, RNN, LSTM, AE, GCN, VAE, GAN	准确率、AUC、F1分数、Dice系数、相关系数、Bland-Altman一致性分析	NA
432	2026-06-06	Image-based consensus molecular subtypes and colon cancer recurrence: Understanding the impact of lifestyle factors across subtypes of colon cancer 2026-Jun-04, Cancer epidemiology IF:2.4Q2 DOI:10.1016/j.canep.2026.103120 PMID:42242067	研究论文	探究基于图像的共识分子亚型与结肠癌复发的关系，以及饮食和生活方式炎症潜力在不同亚型中对复发的影响	首次利用深度学习模型从HE染色切片中确定基于图像的共识分子亚型，并探讨其与饮食和生活方式炎症评分在结肠癌复发中的交互作用	样本量较小且为嵌套病例对照研究设计，可能限制结果的普适性	研究结肠癌共识分子亚型与复发的关联，以及饮食和生活方式炎症潜力在不同亚型中的作用	结肠癌患者	数字病理学	结肠癌	深度学习	深度学习模型	图像（HE染色切片）	167例复发患者（病例组）和668例匹配对照	NA	NA	发病率比率	NA
433	2026-06-06	Electrocardiogram-based short-term risk stratification for acute kidney injury using time-frequency deep learning analysis 2026-Jun-04, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2026.111778 PMID:42242104	研究论文	开发并初步验证了一种基于心电图时频深度学习框架（FFT-ECG），用于24小时内任意阶段急性肾损伤的短期风险分层	首次将时频分析与深度卷积网络相结合，利用心电图非侵入性信号实现急性肾损伤的短期预测，并通过离散时间生存模型估计区间特定风险	外部验证性能下降，模型跨采集设备、患者人群和结局定义的可迁移性有限	探索基于心电图的早期急性肾损伤风险非侵入性评估方法	重症监护和围手术期患者的急性肾损伤风险	机器学习	急性肾损伤	心电图信号处理与深度学习分析	卷积神经网络、双向门控循环单元、注意力机制	心电图信号	4236名患者的5673条12导联心电图片段	PyTorch	FFT-ECG（双路径卷积架构）	AUROC、AUPRC、准确率、敏感性、特异性、C指数	NA
434	2026-06-06	Radiation dose-aware sinogram knowledge library transformer with feature modulation for low-dose medical image segmentation 2026-Jun-04, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2026.111787 PMID:42242103	研究论文	提出辐射剂量感知的正弦图知识库变换器，结合特征调制实现低剂量医学图像分割	直接从正弦图域内部线索估计视觉相对剂量，而非依赖外部剂量元数据；引入可学习的正弦图知识库注入采集域周期先验，补偿低剂量下的结构失真	未明确说明当前方法的局限性	实现低剂量CT和PET图像中剂量自适应的联合重建与病灶分割	低剂量CT图像和低剂量PET图像中的病灶分割	计算机视觉	NA	低剂量CT, 低剂量PET	Transformer	图像	使用AutoPET和KiTS数据集（具体样本数未给出）	PyTorch	Transformer	Dice相似系数, Hausdorff距离第95百分位, 峰值信噪比, 相对峰值信噪比	NA
435	2026-06-06	Deep learning of functional perturbations from condensate morphology 2026-Jun-04, Cell IF:45.5Q1 DOI:10.1016/j.cell.2026.05.010 PMID:42242225	研究论文	开发基于神经网络的框架Deep-Phase，通过显微镜图像测量凝聚物形态变化，连接分子相互作用与介观组织	首次利用深度学习直接从显微镜图像量化药物引起的凝聚物形态扰动，并应用于药物筛选和功能发现	NA	建立分子相互作用与凝聚物介观组织之间的联系，量化药理扰动对凝聚物形态的影响	多相核仁的凝聚物形态变化	计算机视觉	NA	显微镜成像	神经网络	图像	涉及多种细胞系、标记技术和凝聚物类型	NA	未知	NA	NA
436	2026-06-06	AI-based oculomics for trajectory-driven risk stratification of pathologic myopia in paediatric high myopia 2026-Jun-04, The British journal of ophthalmology DOI:10.1136/bjo-2026-329611 PMID:42242890	研究论文	基于人工智能的眼组学技术，对儿童高度近视中病理性近视进行轨迹驱动的风险分层	首次利用深度学习自动视网膜血管表型分析，结合纵向眼生物测量和扫频光学相干断层扫描指标，构建AI眼组学模型对儿童高度近视中病理性近视进行早期风险分层，并开发了公开可用的网络预测工具	样本量有限（仅来自单一队列375名儿童），且中位随访期为15年，可能无法完全涵盖所有风险因素；研究为前瞻性纵向设计，但未提及外部验证	识别儿童高度近视中预测病理性近视的早期眼组学生物标志物，并开发基于人工智能的个体化风险分层模型	375名双侧高度近视儿童（等效球镜度≤-6.00 D），来自中山高度近视队列	计算机视觉、机器学习	病理性近视	深度学习、扫频光学相干断层扫描、眼底照相	深度学习模型	眼底图像、眼生物测量数据	375名儿童（双侧高度近视）	NA	NA	接收者操作特征曲线下面积 (AUROC)	NA
437	2026-06-06	Diagnostic performance of machine learning models versus established risk stratification for intracranial aneurysm rupture: a systematic review and bivariate meta-analysis 2026-Jun-04, Journal of neurology, neurosurgery, and psychiatry DOI:10.1136/jnnp-2026-338867 PMID:42242899	研究论文	对机器学习模型与传统风险分层工具在颅内动脉瘤破裂诊断性能方面进行系统综述和双变量荟萃分析	首次通过双变量荟萃分析系统比较机器学习模型与传统PHASES评分在颅内动脉瘤破裂鉴别中的诊断准确性，并纳入血流动力学和影像组学特征的亚组分析	外部验证特异性下降（0.66），存在小样本研究效应和偏倚风险不明确的问题，缺乏前瞻性验证	评估机器学习模型在颅内动脉瘤破裂状态鉴别中的诊断性能，并与传统风险分层工具（PHASES评分）和回归模型进行系统比较	62项回顾性队列研究中的209个机器学习模型，共29709例患者数据	机器学习	颅内动脉瘤	NA	深度学习，集成学习（随机森林、支持向量机）	临床文本数据，影像组学特征，血流动力学参数	62项回顾性队列研究，29709例患者，209个模型	NA	深度学习模型	敏感性，特异性，曲线下面积（AUC）	NA
438	2026-06-06	A Synthetic Data-Augmented Deep Learning Framework for Robust Segmentation and Quantification of the Carotid Artery in Ultrasound Images 2026-Jun-04, Ultrasound in medicine & biology DOI:10.1016/j.ultrasmedbio.2026.05.005 PMID:42242994	研究论文	提出一种基于条件扩散模型的合成数据增强框架，用于提高颈动脉超声图像中动脉分割的鲁棒性	首次将条件扩散模型与ControlNet结合应用于颈动脉超声图像生成，并通过盲测验证了合成图像的高真实性，显著改善了内膜-中膜复合体的分割性能	未明确说明局限性，但可推测对特定超声设备或图像质量的泛化能力可能有限	解决超声图像标注数据稀缺对深度学习分割性能的限制，开发合成数据增强方法	颈动脉超声图像中的动脉分割任务，特别是内膜-中膜复合体	数字病理学	心血管疾病	超声成像	条件扩散模型 (Conditional Diffusion Model)	图像	内部测试集与独立外部测试集，但具体样本数未在摘要中提及	PyTorch	CU-CDGF (ControlNet指导的条件扩散模型)	Fréchet Inception Distance (FID), Dice系数	NA
439	2026-06-06	Non-contact on-device detection of obstructive sleep apnea from infrared video 2026-Jun-04, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-026-73915-2 PMID:42243134	研究论文	展示了一种基于近红外视频的无接触设备SlAction，用于在设备上实时检测阻塞性睡眠呼吸暂停	首次实现了无接触、仅设备端完成OSA检测，无需生理传感器或云端数据传输，利用呼吸觉醒相关身体运动作为呼吸障碍的替代指标，结合轻量级深度学习模型在低成本硬件上进行实时分析	在受控临床环境中进行评估，尚未在真实家庭或非临床场景下验证	开发并验证一种可扩展、无接触且保护隐私的OSA筛查方法	SlAction系统及936份临床录音（超过5000小时）	计算机视觉	阻塞性睡眠呼吸暂停	近红外视频	轻量级深度学习模型	视频	936份临床录音（超过5000小时），来自三家医院	NA	NA	AHI估计误差、严重程度分类性能、体位性OSA分类性能	低成本硬件
440	2026-06-06	MAGC-DTI: modality-shared space and adaptive gated interactive cross-attention for drug-target interaction prediction 2026-Jun-04, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-026-50141-w PMID:42243162	研究论文	提出一种端到端跨模态框架MAGC-DTI，用于药物-靶标相互作用预测，通过多尺度注意力聚合和自适应门控交互交叉注意力机制，在六个基准数据集上取得优异性能	创新性包括多尺度注意力聚合捕获蛋白质层次模式、自适应门控交互交叉注意力实现上下文感知跨模态交互、多路径残差分类器保留模态信息的融合机制	未明确说明局限性	提升药物-靶标相互作用预测的准确性和双向信息交互能力	药物分子和蛋白质序列的相互作用关系	机器学习	NA	深度学习	交叉注意力机制、多尺度注意力聚合、残差分类器	药物分子结构数据、蛋白质序列数据	六个基准数据集	NA	MAGC-DTI（包含MSAA、AGICA、MPRC模块）	准确率、AUC，及其他基准比较指标	NA