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
7461	2026-03-10	Handwritten Text Recognition: A Survey 2026-Apr, IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence IF:20.8Q1 DOI:10.1109/TPAMI.2025.3646002 PMID:41411365	综述	本文对从早期启发式方法到现代深度学习模型的演进进行了全面调查，并提供了统一框架来评估研究方法、基准测试进展、关键数据集及文献结果	提出了一个统一框架来分类手写文本识别研究，并系统梳理了从词级到文档级的技术演进路径	作为综述文章，未提出新的算法模型，主要基于现有文献进行分析归纳	系统梳理手写文本识别领域的技术演进、研究方法和未来方向	手写文本识别模型、数据集和评估方法	模式识别	NA	深度学习	神经网络	手写文本图像	NA	NA	NA	NA	NA
7462	2026-03-10	DSwinIR: Rethinking Window-Based Attention for Image Restoration 2026-Apr, IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence IF:20.8Q1 DOI:10.1109/TPAMI.2025.3646016 PMID:41418006	研究论文	本文提出了一种新的注意力机制——可变形滑动窗口注意力（DSwin Attention），用于图像恢复任务	引入了基于令牌和内容感知的范式，通过可变形滑动窗口注意力机制超越传统的网格和固定窗口划分，增强了跨窗口特征交互和感受野	NA	改进图像恢复中基于窗口的自注意力机制，以提升模型性能	图像恢复任务	计算机视觉	NA	NA	Transformer	图像	NA	NA	DSwinIR, GridFormer	dB（信噪比提升）	NA
7463	2026-03-10	Jo-SNC: Combating Noisy Labels Through Fostering Self- and Neighbor-Consistency 2026-Apr, IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence IF:20.8Q1 DOI:10.1109/TPAMI.2025.3646737 PMID:41428907	研究论文	提出一种名为Jo-SNC的噪声鲁棒方法，通过联合样本选择和基于自一致性及邻域一致性的模型正则化来应对标签噪声问题	提出联合样本选择和模型正则化的噪声鲁棒方法，引入Jensen-Shannon散度衡量样本清洁度，设计自适应阈值方案，并采用三元组一致性正则化提升模型性能	未明确说明方法在极端噪声比例或特定数据分布下的性能边界，实验主要基于基准数据集	解决监督深度学习中的标签噪声问题，提升模型在噪声环境下的鲁棒性	带有噪声标签的监督学习数据	机器学习	NA	NA	深度网络	NA	多个基准数据集（未指定具体数量）	NA	NA	NA	NA
7464	2026-03-10	Deep Learning-Based Detection of Periodontal Infrabony and Furcation Defects on Periapical Radiographs: A Feasibility Study 2026-Apr, International dental journal IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.identj.2025.109380 PMID:41544585	研究论文	本研究探索了基于深度学习的对象检测模型在根尖片上自动检测和分类牙周骨缺损的可行性	首次将YOLOv8对象检测模型应用于根尖片上牙周骨缺损的详细分类，包括一壁缺损、多壁缺损、火山口样缺损和根分叉病变	数据集存在不平衡问题，且二维成像本身存在固有局限，导致模型对较小或影像学上模糊的缺损检测困难	评估人工智能辅助对象检测模型在牙周骨缺损分类中的可行性和性能	根尖片上显示的牙周骨缺损	计算机视觉	牙周病	深度学习	CNN	图像	581张包含至少1处牙周骨缺损的根尖片图像（来自总共7464张图像）	NA	YOLOv8l	平均精度均值, 精确率, 召回率	NA
7465	2026-03-10	A Multimodal Model for Caries Screening Using Intraoral Images and Questionnaires 2026-Apr, International dental journal IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.identj.2026.109420 PMID:41650828	研究论文	本研究开发了一种结合口内图像和问卷数据的多模态深度学习模型，用于儿童龋齿筛查，并与仅使用图像的单一模态模型进行性能比较	通过整合口内图像和问卷数据构建多模态模型，提高了早期龋齿的召回率，同时保持了整体诊断性能，并利用SHAP分析增强了模型决策的可解释性	需要进一步的大规模、多中心验证以确认其普适性和有效性	开发用于儿童龋齿筛查的多模态深度学习模型	儿童的口内图像和口腔健康问卷数据	计算机视觉	龋齿	深度学习	深度学习模型	图像, 文本	7671张图像（3913张咬合面图像和3758张光滑面图像）	NA	NA	准确率, 精确率, 召回率, F1分数, ROC-AUC	NA
7466	2026-03-10	An attention-driven framework for drug repurposing against human metapneumovirus: Integrating predictive modeling with docking validation 2026-Apr, Antiviral research IF:4.5Q1 DOI:10.1016/j.antiviral.2026.106366 PMID:41763407	研究论文	本研究提出了一种基于注意力机制的框架，用于预测针对人类偏肺病毒（HMPV）的药物再利用候选物，并通过对接验证进行强化	引入了基于注意力机制的机器学习与深度学习方法，结合对接研究，以预测现有药物对HMPV的再利用潜力	当样本数量较少时，注意力方法的性能可能受限；预测结果需进一步实验室验证	通过计算药物再利用策略，发现针对人类偏肺病毒（HMPV）的潜在治疗药物	人类偏肺病毒（HMPV）及其潜在药物候选物，如tilorone和oseltamivir	机器学习	呼吸道病毒感染	计算药物再利用，对接研究	注意力机制模型	药物数据集	NA	NA	注意力架构	NA	NA
7467	2026-03-10	Developing Evolving Adaptability in Biological Intelligence: A Novel Biologically-Inspired Continual Learning Model for Video Saliency Prediction 2026-Apr, IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence IF:20.8Q1 DOI:10.1109/TPAMI.2025.3643517 PMID:41385441	研究论文	本文提出了一种受生物启发的持续学习模型，用于视频显著性预测，旨在平衡记忆稳定性与学习可塑性	受海马体和果蝇γMB系统启发，设计了视觉显著性记忆库模块和主动遗忘策略，以显式存储旧任务特征并增强对新任务的适应能力	未明确说明模型在极端动态场景或大规模任务增量设置下的性能边界	解决视频显著性预测任务中的灾难性遗忘问题，并实现记忆稳定性与学习可塑性的更好平衡	动态场景中的人类注意力预测	计算机视觉	NA	持续学习	生物启发持续学习模型	视频	多个基准数据集（未指定具体数量）	NA	BICL（生物启发持续学习模型）	NA	NA
7468	2026-03-10	IALA-LNN: Deep Learning for Peptide Retention Time Prediction Based on Improved Artificial Lemming Algorithm-Optimized Liquid Neural Networks 2026-Mar-09, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.5c02548 PMID:41701342	研究论文	本文提出了一种基于改进人工旅鼠算法优化的液态神经网络框架IALA-LNN，用于准确预测肽段在液相色谱中的保留时间	首次将受常微分方程状态演化控制的液态神经网络应用于肽段保留时间预测，并结合了改进的人工旅鼠算法进行超参数优化，有效捕获了肽序列的复杂顺序依赖性	未明确提及模型在不同实验室或色谱系统间的泛化能力，也未讨论对非标准或修饰肽段的预测性能	提高液相色谱-串联质谱蛋白质组学中肽段保留时间预测的准确性，以增强肽段鉴定的可靠性	肽段序列及其在反相色谱、强阳离子交换色谱和亲水相互作用色谱中的保留时间	机器学习	NA	液相色谱-串联质谱	液态神经网络	序列数据	NA	NA	ESM-2, ProtT5, 液态神经网络	R², 平均绝对误差	NA
7469	2026-03-10	Polypharmacology Browser PPB3: A Web-Based Deep Learning Tool for Target Prediction Using ChEMBL Data 2026-Mar-09, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.6c00299 PMID:41721463	研究论文	本文介绍了一个基于深度学习的网络工具PPB3，用于预测药物分子的多药理学靶点	使用了比先前模型更大的数据集，包含多种靶点类型，并基于ChEMBL 34数据训练深度神经网络	NA	开发一个基于网络的工具，用于预测药物分子的多药理学靶点	药物分子及其与生物靶点的相互作用	机器学习	NA	深度神经网络	深度神经网络	二进制子结构指纹	1,187,089个分子与7,546个靶点之间的2,496,555次相互作用	NA	NA	召回率, 精确度	NA
7470	2026-03-10	PeptideNet: An Integrative Deep Learning Framework for Predicting Diverse Bioactive Peptides Using Protein Language Model Embeddings 2026-Mar-09, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.5c02885 PMID:41731742	研究论文	本研究提出了一种名为PeptideNet的集成深度学习框架，用于预测多种生物活性肽	整合了大型蛋白质语言模型嵌入（如ESM1、ESM2和ProtBert）与物理化学描述符，并开发了结合CNN和BiGRU的混合深度学习模型，以捕获局部序列基序和长程依赖关系	NA	加速肽类治疗药物的发现和设计	生物活性肽，包括抗病毒、抗菌、抗氧化、抗细胞穿透和抗溶血肽	自然语言处理	NA	蛋白质语言模型嵌入（ESM1、ESM2、ProtBert）、物理化学描述符	CNN, BiGRU	序列数据	NA	NA	PeptideNet（集成CNN和BiGRU的混合架构）	准确度	NA
7471	2026-03-10	Machine Learning-Assisted Local-to-Global Optimization Strategy for Accelerated Molecular Cluster Structure Prediction 2026-Mar-09, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.5c02782 PMID:41733999	研究论文	本文提出了一种机器学习辅助的局部到全局优化策略（LOGOS），用于加速分子簇结构的预测	利用深度学习识别局部模式，在分子静电势地形特征空间中预测新的结合位点，实现分层优化	仅针对原型（CO）且规模小于30的簇进行了基准测试，未涉及更大或更复杂的分子系统	加速分子簇在势能面上的稳定结构预测	分子簇结构，特别是原型（CO）的基态簇	机器学习	NA	分子静电势（MESP）地形分析	深度学习	分子结构数据	原型（CO）簇，规模小于30	NA	NA	与文献报道的最小能量结构进行对比验证	NA
7472	2026-03-10	Upconversion optical entropy encoding for infrared complex-amplitude imaging 2026-Mar-09, Light, science & applications DOI:10.1038/s41377-026-02215-7 PMID:41796141	研究论文	本文提出了一种基于上转换光学熵编码的红外复振幅成像系统，实现了视频速率的高保真成像	结合相干与非相干方法的优势，利用无序光子结构中的光散射与镧系元素上转换光致发光的协同作用，通过深度学习网络实现单次可见光快照捕获并重构红外光场信息	NA	开发一种实时、高灵敏度的红外复振幅成像系统，以捕获红外场景的完整相位和振幅信息	红外光场信息，包括自然场景图像和自动驾驶中的限速标志图像	计算机视觉	NA	上转换光学熵编码，深度学习网络	深度学习网络	图像	NA	NA	NA	视频速率（25 fps），高保真8位灰度调制，功率检测限（0.2 nW μm）	NA
7473	2026-03-10	ESR Innovation in Focus: Deep learning in MR image reconstruction 2026-Mar-09, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-026-12427-5 PMID:41796228	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
7474	2026-03-10	Clinical evaluation of a motion correction software based on partial angle reconstruction in coronary CT angiography 2026-Mar-09, The international journal of cardiovascular imaging DOI:10.1007/s10554-026-03678-w PMID:41796268	研究论文	本研究评估了一种基于部分角度重建的深度学习运动校正软件在冠状动脉CT血管造影中减少运动伪影的效果	提出了一种基于部分角度重建的深度学习运动校正软件，专门针对心率增快的冠状动脉CT血管造影患者进行运动伪影校正	本研究为单中心回顾性研究，样本量较小（62例患者），且仅针对心率>70 bpm的患者，可能无法推广到所有人群	评估深度学习运动校正软件在冠状动脉CT血管造影中减少运动伪影、提高图像质量的临床效果	心率>70 bpm的冠状动脉CT血管造影患者	医学影像分析	心血管疾病	冠状动脉CT血管造影	深度学习	医学影像	62例患者（35例女性），平均心率81.9±13.1 bpm	NA	NA	5点Likert量表评分，卡方检验，Gwet一致性系数	NA
7475	2026-03-10	Development and Evaluation of Artificial Intelligence-Based Two-Step Model for Automated Serum Quality Assessment in Clinical Laboratories 2026-Mar-09, Annals of laboratory medicine IF:4.0Q1 DOI:10.3343/alm.2025.0509 PMID:41797408	研究论文	本文开发并评估了一种基于人工智能的两步模型，用于临床实验室中血清质量的自动化评估	提出了一种新颖的自研人工智能方法，采用两步深度学习YOLOv5-ResNet-50架构模型，并在真实实验室条件下探索其性能	NA	增强临床实验室的分析前质量控制，为受溶血、黄疸或脂血影响的样本提供风险警报，确保患者检测结果的准确性	血清样本	计算机视觉	NA	血清指数测试与手动评估结合	深度学习	图像	主要数据集包含21,000个血清样本（训练集80%，验证集20%），独立测试数据集包含21,000个样本	NA	YOLOv5, ResNet-50	准确率	集成到罗氏Cobas c 701模块中进行预处理
7476	2026-03-10	Benchmarking a deep learning model against healthcare practitioners for hip fracture detection in the emergency department 2026-Mar-09, Singapore medical journal IF:1.7Q2 DOI:10.4103/singaporemedj.SMJ-2025-138 PMID:41801181	研究论文	本研究旨在验证一个用于急诊科骨盆X光片中髋部骨折自动检测的深度学习模型，并将其性能与急诊科初级医生和放射技师进行基准比较	首次将深度学习模型在髋部骨折检测中的性能与急诊科医疗从业者（包括放射技师和初级医生）进行直接对比，并评估了模型输出对医生诊断决策的辅助效果	深度学习模型在原始高分辨率图像上的性能低于放射技师，且未整合多模态临床数据，限制了其临床应用的直接部署	验证深度学习模型在急诊科髋部骨折自动检测中的有效性，并评估其相对于医疗从业者的诊断性能	骨盆X光片中的髋部骨折	计算机视觉	髋部骨折	X光成像	CNN	图像	600张正面骨盆X光片	NA	DenseNet-121	AUROC, AUPRC, 灵敏度, 特异性, 阳性预测值, 阴性预测值	NA
7477	2026-03-10	Biodistribution of AAV-TT and AAV9 in the Nonhuman Primate Brain 2026-Mar-08, Human gene therapy IF:3.9Q2 DOI:10.1177/10430342261427733 PMID:41797378	研究论文	本研究比较了AAV-TT和AAV9在非人灵长类动物大脑中的生物分布和神经元转导效率	首次在成年非人灵长类动物大脑中直接比较AAV-TT和AAV9的分布和转导效率，展示了AAV-TT在神经退行性疾病建模和治疗中的潜力	研究仅涉及四只非人灵长类动物，样本量较小，且仅观察了注射后四周的短期效果	评估AAV-TT在非人灵长类动物大脑中的临床潜力，并与AAV9进行比较	非人灵长类动物（具体为年轻成年个体）的大脑	数字病理学	神经退行性疾病	腺相关病毒（AAV）载体递送、绿色荧光蛋白（GFP）表达、深度学习图像分析	深度学习	图像	四只非人灵长类动物（两只接受AAV-TT-GFP，两只接受AAV9-GFP）	Aiforia	NA	GFP+神经元数量量化	NA
7478	2026-03-10	Frequency-Aware Feature Fusion Driven Multimodal Cell Microscopic Image Segmentation Framework 2026-Mar-08, Microscopy research and technique IF:2.0Q3 DOI:10.1002/jemt.70137 PMID:41797365	研究论文	本文提出了一种新颖的深度学习框架，用于实现多模态细胞显微图像的准确高效分割，无需手动参数调整或算法切换	通过加权双向特征金字塔网络（BiFPN）、频率感知特征融合（FreqFusion）和混合局部通道注意力（MLCA）机制，解决了多模态细胞显微图像分割中的漏检、图像退化和特征利用不足等问题	NA	提高多模态细胞显微图像的分割精度，以支持高内涵成像与分析（HCIA）技术的精确结果	多模态细胞显微图像	计算机视觉	NA	显微成像	深度学习框架	图像	NA	NA	加权双向特征金字塔网络（BiFPN），频率感知特征融合（FreqFusion），混合局部通道注意力（MLCA）	平均精度，细胞检测率，分割速度（FPS）	NA
7479	2026-03-10	Calibration-sample free distortion correction of electron diffraction patterns using deep learning 2026-Mar-07, Ultramicroscopy IF:2.1Q2 DOI:10.1016/j.ultramic.2026.114347 PMID:41797115	研究论文	本研究开发了一个名为EMicroML的Python库，利用深度学习框架校正电子衍射图案中的光学畸变，无需单独的校准样品	提出了一种无需校准样品或先验倒易晶格知识的深度学习畸变校正方法，克服了传统技术需要样品交换或已知晶格信息的限制	对于具有非常小衍射盘的图案，其性能仍略逊于传统的径向梯度最大化（RGM）技术	开发一种无需校准样品的电子衍射图案畸变校正方法，提高电子衍射分析的便利性和准确性	会聚束电子衍射（CBED）图案和选区电子衍射（SAED）图案	机器学习	NA	会聚束电子衍射（CBED）、选区电子衍射（SAED）、多层切片模拟	深度学习模型	图像（电子衍射图案）	使用多层切片模拟生成的人工畸变MoS/非晶C的CBED图案数据集	Python, 深度学习框架	NA	与径向梯度最大化（RGM）技术进行基准比较	NA
7480	2026-03-10	Integrated photonic 3D tensor processing engine 2026-Mar-06, Light, science & applications DOI:10.1038/s41377-026-02183-y PMID:41792110	研究论文	本文提出了一种基于时间、波长和空间交织调制的集成光子三维张量处理引擎，用于加速三维卷积神经网络计算	首次提出完全在光域内实现数据缓存、通道同步和计算的集成光子三维张量处理引擎，无需在电域进行张量重塑，减少了内存和时间开销	验证实验的时钟频率范围有限（10-30 GHz），概念验证任务相对单一	开发用于加速三维卷积神经网络的光子硬件加速器	三维张量处理引擎的光子实现	机器学习	NA	光学计算，交织调制（时间、波长、空间）	CNN	三维点云图像	NA	NA	三维卷积神经网络	识别准确率	光学可调延迟线芯片（支持高达200 GHz时钟频率），基于双耦合微环谐振器的交叉开关芯片（3-dB通带宽度50 GHz）