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
501	2026-06-16	Convergence of multiplexed immunosensors, nanotechnology, and AI for early pancreatic cancer diagnosis 2026-Jul-15, Clinica chimica acta; international journal of clinical chemistry DOI:10.1016/j.cca.2026.121005 PMID:41985833	综述	探讨多重免疫传感器、纳米技术与人工智能在胰腺癌早期诊断中的融合应用	首次系统性地整合了多重免疫传感器、纳米技术信号放大与AI驱动数据集成三大前沿领域，提出用于胰腺癌早期诊断的变革性框架	未提及	综述多重免疫传感器、纳米技术和人工智能在胰腺癌早期诊断中的新兴融合，并评估其作为下一代诊断策略的潜力	胰腺癌早期诊断的相关生物标志物（如循环蛋白、自身抗体、外泌体、循环肿瘤DNA、非编码RNA、肿瘤血小板）及检测平台	机器学习, 数字病理学	胰腺癌	多重免疫传感器, 纳米技术（纳米颗粒、纳米线、量子点、二维材料）, 微流控, 芯片实验室	机器学习, 深度学习	生物标志物数据, 临床数据, 影像数据, 基因组数据	未提及	NA	NA	NA	NA
502	2026-06-16	Model-guided design of lymphatic drug delivery systems using osmotic pressure, viscosity and lymph node size 2026-Jul-10, Journal of controlled release : official journal of the Controlled Release Society IF:10.5Q1 DOI:10.1016/j.jconrel.2026.115010 PMID:42128061	研究论文	通过整合数学模型与机器及深度学习，建立定量框架以描述和预测淋巴给药系统中药物在淋巴结内的动力学行为	首次将数学模型与机器/深度学习结合，基于渗透压、粘度和淋巴结最大横截面积实现药物动力学的预测，并利用人源化小鼠模型验证模型在人类淋巴结中的适用性	NA	为淋巴给药系统提供基于机制的理性设计策略，实现根据淋巴结大小和治疗目标的定制化药物输送	淋巴给药系统中的药物转运与滞留行为，以及淋巴结大小对药物动力学的影响	机器学习	癌症	NA	多层感知机	NA	NA	NA	多层感知机	NA	NA
503	2026-06-16	STAGE challenge: Structural-Functional Transition in Glaucoma Assessment 2026-Jul, Medical image analysis IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.media.2026.104128 PMID:42143993	研究论文	介绍STAGE挑战赛，旨在利用深度学习从结构OCT图像预测青光眼的功能性视野指标	首次建立从结构OCT图像预测功能性视野指标的标准化基准，包含经过整理的大型数据集和评估框架	仅总结七个决赛队伍的方法，未涵盖全部参赛方案；数据集规模有限，可能影响模型泛化能力	探索从结构OCT图像直接预测功能性视野指标的方法，桥接青光眼评估中的结构-功能鸿沟	青光眼患者的结构性OCT影像和功能性视野检查指标	计算机视觉	青光眼	OCT	CNN	图像	401个OCT体积（每个含256个截面图像）及其对应的视野标签和人口统计信息	NA	双分支架构、任务特定OCT模型	平均偏差、敏感度图谱、模式偏差概率图谱等指标	NA
504	2026-06-16	Deep learning unlocks sequence-divergent synthetic promoters to empower Streptomyces natural product engineering 2026-Jul, Metabolic engineering IF:6.8Q1 DOI:10.1016/j.ymben.2026.05.009 PMID:42208848	研究论文	利用深度学习模型设计序列多样化的合成启动子，显著提升链霉菌天然产物工程效率	首次为链霉菌建立AI生成的启动子库，实现序列与功能的双重创新：启动子动态范围达17,100%，且与基因组序列无同源性	NA	开发深度学习驱动的合成启动子设计方法，推动链霉菌天然产物工程发展	链霉菌合成启动子序列及其在天然产物生产中的应用	机器学习	NA	深度生成模型	深度生成模型	DNA序列	10亿个计算机设计启动子序列，其中100个经实验验证	NA	NA	启动子活性动态范围、相对表达量、产物产量提升倍数	NA
505	2026-06-16	Advancing radiotherapy with deep Learning: A review of dose prediction models 2026-Jul, Physica medica : PM : an international journal devoted to the applications of physics to medicine and biology : official journal of the Italian Association of Biomedical Physics (AIFB) DOI:10.1016/j.ejmp.2026.105827 PMID:42229186	综述	该文章综述了深度学习在放射治疗剂量预测模型中的应用，涵盖架构、数据集和方法	系统总结了深度学习在放射治疗剂量预测中的最新进展，并指出了未来研究方向，如通用化模型、多机构验证和可解释性	未对具体模型进行实证比较，且缺少对现有方法的定量评估	综述深度学习在放射治疗剂量预测中的现状与挑战	放射治疗剂量预测的深度学习模型	深度学习	NA	深度学习	NA	NA	NA	NA	NA	准确性、效率、鲁棒性	NA
506	2026-06-16	An Effective LRSF-DLNN-Based Autism Spectrum Disorder Prediction Using EEG and fMRI 2026-Jul, Developmental neurobiology IF:2.7Q3 DOI:10.1002/dneu.70047 PMID:42281195	研究论文	提出一种基于LRSF-DLNN的自闭症谱系障碍预测方法，结合EEG和fMRI数据	首次将逻辑回归缩放函数与深度神经网络结合（LRSF-DLNN），并引入余弦巴特沃斯滤波、加权惩罚因子变分模态分解和距离函数绿蟒优化算法进行特征选择	未提及多中心验证、计算资源消耗及模型泛化能力评估	提高自闭症谱系障碍（ASD）预测的准确性，克服现有方法中噪声干扰和误分类问题	EEG信号和fMRI图像（眼部区域）	机器学习	自闭症谱系障碍	EEG、fMRI	深度学习神经网络（DLNN）	信号、图像	未明确说明样本数量	未明确指定具体框架	LRSF-DLNN（逻辑回归缩放函数-深度神经网络）	准确率（98.8%）	未明确说明
507	2026-06-16	A hierarchical prompt and prototype learning framework for brain disorder classification 2026-Jul, Medical image analysis IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.media.2026.104063 PMID:42013614	研究论文	提出一种分层提示与原型学习框架，用于脑部疾病分类，模拟放射科医生的多级诊断过程	首次将分层提示与原型学习相结合，明确捕获23种脑部疾病之间的层次关系，并在三个诊断级别（粗类、中间类、细粒度类）进行逐步分类	数据部分暂未完全公开，可能影响结果复现；长尾疾病诊断性能虽提升但仍有改进空间	提高脑部疾病分类的准确性，减少误诊风险，特别是针对长尾或难诊断疾病	脑部疾病（23种）及多中心医学影像数据集	数字病理	脑部疾病	医学影像分析	Transformer	图像	54,360名受试者来自六个多中心数据集	PyTorch	Vision Transformer (ViT)	平衡准确率	NA
508	2026-06-16	X2Shape: CT-free 3D multi-organ reconstruction with biplanar X-rays 2026-Jul, Medical image analysis IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.media.2026.104085 PMID:42025030	研究论文	提出X2Shape，一种从双向正交X光片直接进行3D多器官重建的深度学习框架，无需CT先验信息	结合基于几何感知的体积反投影与基于状态空间建模的跨视图融合模块，实现精确的2D到3D映射；设计混合变形增强策略生成解剖多样化的样本以解决配对训练数据稀缺问题	未提及	建立低成本、低辐射的3D成像范式，无需依赖CT即可实现高保真3D解剖重建	胸部和多器官的3D重建	计算机视觉	NA	NA	深度学习	X光图像	TotalSegmentator-Subset和LCTSC两个胸部数据集	PyTorch	几何感知体积反投影网络、状态空间模型	Dice系数	NA
509	2026-06-16	From structural complexity to causal representation: A dynamic fractal-attention framework for fine-grained ovarian tumor classification in ultrasound 2026-Jul, Medical image analysis IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.media.2026.104101 PMID:42035560	研究论文	提出一种集成动态可学习分形建模、边缘引导结构细化和因果推断模块的深度学习框架，用于超声图像中卵巢肿瘤的细粒度分类	首次将动态分形建模与因果正则化结合，显式建模病灶内在结构复杂性并抑制获取导致的伪相关，实现可解释的亚型识别	未提及在低资源场景下的泛化能力及对罕见亚型的进一步验证	实现超声图像中卵巢肿瘤的准确细粒度分类，提升诊断一致性和可解释性	卵巢肿瘤超声图像	计算机视觉	卵巢肿瘤	超声成像	CNN、Transformer	图像	大型私有卵巢超声队列和公共MMOTU基准数据集	PyTorch	动态分形网络、边缘引导细化模块、因果推断模块	准确率、宏F1分数、召回率、置信区间、结构显著性评估	NA
510	2026-06-16	Automated Delineation of Couinaud Segments at CT for Future Liver Remnant Volumetry 2026-Jul, Radiology. Artificial intelligence DOI:10.1148/ryai.250808 PMID:42089796	研究论文	开发一种深度学习模型，用于在CT图像上自动描绘肝脏Couinaud八个分段和脾脏，以进行未来肝残余体积测量	首次实现了对肝脏Couinaud全部分段和脾脏的自动勾画，并在多种肝脏疾病（纤维化、肝硬化、转移瘤）患者中验证了其通用性	未提及	开发用于CT图像上肝脏Couinaud分段和脾脏自动分割的深度学习模型，以辅助未来肝残余体积测量	肝脏Couinaud分段和脾脏	计算机视觉, 数字病理学	结直肠癌肝转移, 肝纤维化, 肝硬化	CT	三维nnU-Net	CT图像	训练集498例（公共数据集442例+机构A 56例），测试集包括机构A 64例、CRLM数据集197例、机构B 50例	PyTorch	nnU-Net	Dice系数, Hausdorff距离	NA
511	2026-06-16	Simultaneous multi-slice Cardiac Diffusion Tensor Imaging with variable CAIPIRINHA shifts and artefact-aware AI 2026-Jul, Medical image analysis IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.media.2026.104115 PMID:42155271	研究论文	提出ORCAS框架，通过结合可变CAIPIRINHA采集与伪影感知AI重建，实现心脏扩散张量成像的18倍以上加速，将全心脏扫描从两小时缩短至7分钟以下	首次将可变CAIPIRINHA偏移与双域深度学习重建协同整合，同时解决SMS伪影和低信噪比问题，并利用患者特异性单带辅助数据保持解剖保真度	验证仅基于离体心脏，未在活体上进行测试；临床转化需进一步验证在体运动伪影和心脏搏动的影响	加速心脏扩散张量成像（cDTI），突破其临床转化的采集时间瓶颈	离体心脏（包括正常和异常样本）的扩散张量成像数据	机器学习	心脏病	扩散张量成像（DTI），CAIPIRINHA并行采集	双域深度学习模型	图像	离体心脏样本（包括正常和异常心脏）	NA	双域深度神经网络	分数各向异性（FA）误差、伪影抑制率	NA
512	2026-06-16	Ethnicity-Stratified Normative Retinal Vascular Features from the UK Biobank Using Deep Learning 2026-Jul, Ophthalmology science IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.xops.2026.101221 PMID:42293342	研究论文	利用深度学习从UK Biobank中提取按种族分层的视网膜血管特征正常值数据集	首次使用深度学习方法建立了按种族分层的视网膜血管特征正常值数据集，为多族群眼组学生物标志物提供了参考框架	NA	建立UK Biobank健康参与者中按种族分层的视网膜血管形态特征正常范围，并评估与年龄、性别和种族的关联	6843名UK Biobank参与者（无疾病或医疗状况）的视网膜图像	数字病理学	系统性血管健康	深度学习视网膜图像分析	AutoMorph深度学习管道	视网膜图像	6843名UK Biobank参与者（平均年龄53.5±7.9岁，50.1%男性，91.1%白人）	AutoMorph	NA	NA	NA
513	2026-06-16	Deep learning-based early prediction of gestational diabetes mellitus through first-trimester placental texture analysis 2026-Jun-24, Placenta IF:3.0Q2 DOI:10.1016/j.placenta.2026.04.016 PMID:42048939	research paper	开发多参数融合模型，通过孕早期胎盘纹理分析实现妊娠期糖尿病的早期预测	首次将胎盘超声影像的放射组学特征与深度学习特征进行特征级融合，构建多模态预测模型，并在外部多中心数据中验证其优于单模态模型	样本量相对较小（628例），且研究仅限于孕11+0-13+6周的孕妇，模型对更早或更晚孕周的适用性未知	早期预测妊娠期糖尿病风险，实现及时干预和个性化决策	来自两个医疗中心的628名孕妇的胎盘超声图像	machine learning	gestational diabetes mellitus	Ultrasound imaging	Multi-parameter fusion model	Ultrasound images	628名孕妇（训练集356例，测试集153例）	NA	NA	AUC, DCA, calibration curve	NA
514	2026-06-16	High-frequency EEG synchronization modes as a stable biometric signature in humans 2026-Jun-19, iScience IF:4.6Q1 DOI:10.1016/j.isci.2026.116166 PMID:42291239	研究论文	提出一种基于多频段同步模式的无参数框架，用于脑电图生物特征识别，实现高稳定性和可解释性	首次证明高频（β和γ波段）同步模式可作为稳定的个体特异性脑电指纹，无需参数调整即可达到100%识别率	低频波段收敛慢且区分度较低；数据集规模有限（109名受试者）	开发兼具高准确率、可解释性和鲁棒性的脑电图生物特征识别方法	人类脑电图信号中的同步模式	机器学习	NA	脑电图（EEG）	无参数框架（同步模式分析）	生理信号（脑电图时间序列）	109名受试者的公开数据集	NA	NA	正确识别率、等错误率	NA
515	2026-06-16	Fine-scale structural information substantially improves mRNA therapeutic stability prediction 2026-Jun-16, Molecular therapy. Nucleic acids DOI:10.1016/j.omtn.2026.102960 PMID:42293245	研究论文	提出一种结合局部和全局特征的回归模型STRAND，用于预测mRNA溶液稳定性，相比现有方法预测误差降低两倍以上	首次证明碱基配对对数几率（LO）作为微观结构特征能够补充全局指标并提供正交信息，联合全局与局部特征构建简洁可解释的四特征回归模型，显著优于现有机器学习和深度学习方法	NA	提升mRNA溶液稳定性的预测精度，为治疗性mRNA设计提供可靠框架	mRNA序列的溶液稳定性	机器学习	NA	NA	回归模型（线性回归）	序列数据（mRNA核苷酸序列）	NA	NA	STRAND（四特征回归模型）	预测误差（相对误差降低倍数）	NA
516	2026-06-16	AI-Enhanced Nanophotonic Heterochain Sensor Enables Multiplexed Biomarker Detection across Serum, Urine, and Saliva for Stroke Differentiation 2026-Jun-15, ACS applied bio materials IF:4.6Q2 DOI:10.1021/acsabm.6c00103 PMID:42166366	研究论文	开发了一种结合深度学习的纳米光子异质链生物传感平台，用于血清、尿液和唾液中多种生物标志物的多重检测，以实现中风的快速分型诊断	首次将纳米光子异质链生物传感器与深度学习辅助图像分析相结合，实现血清、尿液和唾液中S100B、GFAP和UCH-L1三种标志物的超早期多重定量检测，并集成便携式智能手机成像和云端分析	需要进一步评估平台在大型多中心临床队列中的表现及长期稳定性	开发便携式、AI集成的高灵敏度生物传感系统，用于中风的超早期分型诊断	急性缺血性中风、脑出血患者及健康对照者的血清、尿液和唾液样本	数字病理学	心血管疾病	纳米光子传感	深度学习模型	图像	包括缺血性中风、脑出血患者及健康对照的临床样本	TensorFlow, PyTorch	逻辑回归	灵敏度, 线性度(R²=0.9583), 回收率(104.7%), 变异系数(CV=24.4%)	云端分析平台, 便携式智能手机
517	2026-06-16	Intelligent soft robotic gripper for non-destructive grasping and attribute recognition via multi-modal waveguide tactile sensors 2026-Jun-15, Microsystems & nanoengineering IF:7.3Q1 DOI:10.1038/s41378-026-01364-4 PMID:42289405	研究论文	提出一种集成弹性光波导传感器的软体机器人夹爪，实现非破坏性抓取和多模态触觉感知的对象属性识别	首次将细长弹性光波导传感器与PID自适应控制和LSTM深度学习算法结合，实现高精度（>97%）的形状、大小和硬度多属性识别，同时避免刚性抓取导致的破损和滑落问题	现有波导触觉系统受毫米级波导光束发散限制，变形灵敏度有限且异质集成复杂，自适应抓取控制和上下文物体识别仍存在关键空白	开发集成多模态触觉传感器的软体机器人夹爪，实现智能抓取和对象属性识别，应用于精准农业、智能物流和医疗机器人	软体机器人夹爪及其弹性光波导传感器，水果等不规则对象	机器人与人工智能	不适用	光学波导触觉传感	LSTM	触觉传感器数据	未明确说明	PyTorch（隐含推理）	LSTM	准确率	未明确说明
518	2026-06-16	Vision-based tactile sensing enhanced by microstructures and lightweight convolutional neural network 2026-Jun-15, Microsystems & nanoengineering IF:7.3Q1 DOI:10.1038/s41378-026-01355-5 PMID:42289404	研究论文	提出了一种结合微结构传感器设计与轻量级卷积神经网络的视觉触觉传感方法，以降低计算负荷的同时提升性能	通过精心设计的微结构（如微沟槽）增强光传输并放大触觉视觉响应，使用极轻量级卷积神经网络（仅单层）实现高精度接触位置、位移和力的推断，无需传统跟踪标记	论文未明确提及局限性，但可能涉及微结构制造精度要求高、应用场景有限（仅演示了单点接触）等潜在限制	开发一种高灵敏度、高空间分辨率且计算效率高的视觉触觉传感器，以支持软体机器人和复杂人机交互环境	视觉触觉传感器系统及其微结构设计与图像处理算法	计算机视觉	NA	微结构加工（微沟槽）、商用网络摄像头	卷积神经网络（CNN）	图像	未明确样本数量，使用了商用网络摄像头进行实验	PyTorch	单层卷积网络	平均绝对误差（MAE）	商用网络摄像头、未指定GPU
519	2026-06-16	Precise estimation of rice leaf macro and micro nutrients from multi-spectral images using neural architecture search with polynomial approximation functions 2026-Jun-15, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-026-55598-3 PMID:42289467	研究论文	基于无人机多光谱图像和神经网络架构搜索，精确估算水稻叶片宏量和微量营养素含量	提出一种结合多项式函数逼近器和自适应激活机制的微分神经网络搜索技术，即使在小样本数据下也能提升预测性能，并实现了营养素状态的不确定性估计	未有提及具体限制，但可能涉及多光谱图像对某些营养素的敏感度或模型在不同品种水稻间的泛化性	实现水稻叶片营养素状态的高效、精确估算，以支持精准农业中的营养管理	水稻叶片中的宏量和微量营养素（如氮、磷、钾等11种）	计算机视觉	无特定疾病	多光谱成像	神经网络架构搜索（NAS）	图像	未明确样本数量，但提及在旁遮普农业大学的不同处理和生长阶段进行实验	NA	多项式函数逼近器与自适应激活机制结合的NAS架构	平均绝对误差（MAE）, [Formula: see text]	NA
520	2026-06-16	Deep learning methods for automated orthopaedic measurements in computed tomography scans 2026-Jun-15, Knee surgery, sports traumatology, arthroscopy : official journal of the ESSKA DOI:10.1002/ksa.70495 PMID:42290538	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA