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
781	2026-06-06	Deep Learning-Based Multimodal Fusion of Ultrasound, Cytology, and Clinical Features to Distinguish Follicular Thyroid Carcinoma from Adenoma: A Multicenter Study 2026-Jul, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2026.03.044 PMID:41982038	研究论文	开发并验证一种多模态深度学习模型，整合超声图像、细针穿刺细胞学和临床特征，用于术前区分滤泡状甲状腺癌与滤泡状甲状腺腺瘤	首次将超声（包括瘤内和瘤周区域）、细胞学图像和临床特征通过Transformer模块进行跨模态融合，并多中心验证其优于单模态模型，发现瘤周区域贡献显著增加	NA	术前区分滤泡状甲状腺癌与滤泡状甲状腺腺瘤，为细胞学不确定的滤泡状甲状腺肿瘤患者提供辅助诊断工具	滤泡状甲状腺肿瘤患者（滤泡状甲状腺癌和滤泡状甲状腺腺瘤）	计算机视觉, 数字病理学, 机器学习	甲状腺癌, 甲状腺腺瘤	超声成像, 细针穿刺细胞学	Swin Transformer, 基于注意力的多实例学习, 自注意力多层感知机, Transformer	图像（超声和细胞学）, 表格数据（临床特征）	714名患者，来自三个医学中心，分为训练集304例、内部验证集130例、外部验证集1（201例）和外部验证集2（79例）	NA	Swin Transformer, 注意力多实例学习, 自注意力多层感知机, Transformer融合模块	AUC, 校准曲线, 决策曲线分析	NA
782	2026-06-06	DeepCRI: real-time EEG-based prognostication after cardiac arrest 2026-Jul, Resuscitation IF:6.5Q1 DOI:10.1016/j.resuscitation.2026.111102 PMID:42000027	研究论文	开发了一种名为DeepCRI的深度学习系统，用于实时预测心脏骤停后的神经功能预后	首次提出时间依赖性决策边界和锁定规则，避免瞬时阈值越界影响决策，实现持续更新的预后轨迹	外部验证中锁定分类率较低，残留肌电图伪影导致假阴性预测	实现心脏骤停后昏迷患者神经功能预后的实时、客观预测	心脏骤停后昏迷患者	机器学习	心脏骤停	脑电图	深度学习	脑电图信号	522名昏迷患者（开发），219名内部验证，167名外部验证	NA	NA	灵敏度、特异性	NA
783	2026-06-06	A physically guided and interpretable SWAT-BiLSTM framework with Bayesian optimization for bias correction in daily streamflow forecasting 2026-Jul, Journal of contaminant hydrology IF:3.5Q2 DOI:10.1016/j.jconhyd.2026.104952 PMID:42070306	研究论文	提出一种结合物理模型、优化深度学习和可解释分析工具的混合框架，用于日径流预测中的偏差校正	首次将SWAT过程模型、贝叶斯优化双向长短期记忆网络与SHAP可解释分析集成，同时提升预测精度和模型可解释性，并揭示耦合模型对物理模型缺陷的修正机制	仅适用于日径流预测场景，未探讨对其他时间尺度或不同水文区域的泛化能力	改进极端水文条件下的径流模拟精度和模型鲁棒性，增强预测可解释性	流域日径流序列数据（包含气象数据和SWAT模型输出）	机器学习	NA	SWAT水文模型、随机森林特征选择、相关性分析	BiLSTM（双向长短期记忆网络）	时间序列数据	未明确样本量，涉及流域日径流观测与气象数据时间序列	PyTorch, Scikit-learn	BiLSTM, 随机森林	相关系数(R), 纳什效率系数(NSE), 相对误差	NA
784	2026-06-06	pHLA-Bi-Mamba: A pan-specific deep learning model for peptide-HLA-Ⅰ binding affinity and eluted ligand prediction 2026-06-25, Biochemical and biophysical research communications IF:2.5Q3 DOI:10.1016/j.bbrc.2026.153729 PMID:42013547	研究论文	提出一种基于双向Mamba架构的全新深度学习模型pHLA-Bi-Mamba，用于肽段-HLA-Ⅰ结合亲和力和洗脱配体预测	首次将双向Mamba架构应用于肽段-HLA-Ⅰ结合预测，突破了Transformer模型二次计算复杂度的限制，通过整合前后文信息有效建模全局序列依赖和空间约束	NA	开发一种高效、可解释的泛特异性模型，提升肽段-HLA-Ⅰ结合预测性能，用于免疫靶点发现和个性化免疫治疗	肽段-HLA-Ⅰ对的结合亲和力和洗脱配体	机器学习	NA	蛋白质语言建模	双向Mamba	序列数据	多个标准基准数据集和独立IEDB测试集	PyTorch	双向Mamba	R（相关系数）, AUPRC	NA
785	2026-06-06	MaxEnt with remote sensing for tea plantation suitability under climate change 2026-Jun-19, iScience IF:4.6Q1 DOI:10.1016/j.isci.2026.115887 PMID:42245925	研究论文	集成Gaofen-6遥感影像、U-Net深度学习框架和MaxEnt模型，评估气候变化下中国东南部茶叶适宜性的未来变化	首次将空间去偏差的茶叶发生记录（源于高分六号影像和U-Net框架）与MaxEnt模型结合，用于未来多情景下的茶叶适宜性预测，并利用随机森林交叉验证模型稳健性	未明确提及但可能受限于单一作物和地区，以及CMIP6情景的不确定性	评估气候变化对茶叶种植适宜性的影响	中国福建省南平市的茶叶种植区域	机器学习、遥感图像处理	NA	遥感影像分析（Gaofen-6）、U-Net深度学习、MaxEnt生态位建模	MaxEnt、U-Net、随机森林	遥感图像、气象气候数据	基于高分六号影像和U-Net提取的茶叶发生记录（具体数量未提供）	NA	U-Net、MaxEnt、随机森林	模型稳健性通过随机森林交叉验证评估，具体指标未明确	NA
786	2026-06-06	Forecasting of PM2.5 concentration based on variational mode decomposition and deep learning 2026-Jun-05, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-026-56223-z PMID:42243388	研究论文	提出结合变分模态分解和深度学习的PM2.5浓度预测模型	采用VMD分解原始序列，结合样本熵和K-means聚类进行分量分组，并利用注意力机制自适应融合不同频率分量的预测结果	尚未在更广泛的地理和时间尺度上进行验证	提高PM2.5浓度预测的准确性	PM2.5浓度时间序列数据	机器学习	NA	NA	TCN-BiLSTM	时间序列	NA	NA	TCN, BiLSTM, 注意力机制	RMSE, MAE, R	NA
787	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
788	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
789	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
790	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
791	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
792	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
793	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
794	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
795	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
796	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
797	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
798	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
799	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
800	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