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
8381	2026-05-31	3D-printed real-time biosensing system integrating deep learning for label-free in vitro T cell culture analysis 2026-Oct-01, Talanta IF:5.6Q1 DOI:10.1016/j.talanta.2026.129892 PMID:42035675	研究论文	利用3D打印模块构建的自动无标记监测平台，结合深度学习实现T细胞培养过程的实时分析	首次将3D打印模块化组件、自动化细胞培养、实时明场成像和深度学习算法集成于一个平台，实现T细胞形态、活力和迁移行为的连续追踪，无需标记	未提及对细胞代谢功能的直接检测，以及在不同T细胞亚型或临床样本中的验证	开发一种用于癌症免疫治疗中T细胞培养的实时、无标记监测技术	体外培养的T细胞	计算机视觉	癌症	NA	深度学习	明场图像	NA	NA	NA	平均精度	NA
8382	2026-05-31	How receptor conformation depends on lipid nanodisc size: Adenosine A2A receptor and implications for class-A GPCR proteins 2026-Jul, Biochimica et biophysica acta. Biomembranes DOI:10.1016/j.bbamem.2026.184535 PMID:42061733	研究论文	通过原子级模拟比较膜蛋白在脂质纳米盘和无应变平面膜中的环境差异，聚焦腺苷A2A受体，探究纳米盘尺寸对受体构象的影响	首次揭示脂质纳米盘尺寸对GPCR受体构象分布的调节作用，发现直径约19nm的纳米盘能更好模拟无应变平面膜环境	仅基于简单脂质组成模拟，未考虑真实细胞膜复杂成分及膜支架蛋白的潜在影响	评估脂质纳米盘环境对膜蛋白构象行为的影响，为优化纳米盘实验设计提供指导	腺苷A2A受体（GPCR蛋白家族）的构象状态与脂质纳米盘环境的关系	机器学习	NA	分子动力学模拟	深度学习	模拟轨迹数据	两种纳米盘尺寸（直径约11nm和19nm）及平面膜系统	NA	NA	NA	原子级分子动力学模拟（具体GPU型号未说明）
8383	2026-05-31	Artificial intelligence for marine oil spill management: Recent advances and future directions 2026-Jul, Marine environmental research IF:3.0Q2 DOI:10.1016/j.marenvres.2026.108108 PMID:42119407	综述	系统综述人工智能在海洋溢油全生命周期管理中的最新进展，涵盖检测、评估和应急响应等环节	首次从溢油管理全生命周期视角整合AI赋能的多种技术方法，包括物理信息驱动建模、深度学习轨迹预测、不确定性量化及自主机器人遥感集成系统	数据可用性不足、模型泛化能力有限、可解释性欠缺以及系统集成困难等关键挑战尚未解决	总结AI在海洋溢油风险管理中的现有进展与实践，识别关键挑战并提出未来研究方向	海洋溢油事件及其管理全过程中的AI技术应用	machine learning, computer vision	NA	机器学习、计算机视觉、智能传感、机器人技术	深度学习	多源遥感数据、溢油轨迹数据、环境监测数据	NA	NA	物理信息神经网络、深度学习轨迹预测架构	轨迹预测精度、不确定性量化指标	NA
8384	2026-05-31	LRF-CNN: An explainable lightweight receptive field-based CNN for colorectal cancer histopathological image classification 2026-Jun-19, iScience IF:4.6Q1 DOI:10.1016/j.isci.2026.115997 PMID:42211130	研究论文	提出了一种轻量级可解释感受野卷积神经网络（LRF-CNN），用于结直肠癌组织病理图像分类	集成了多分支轻量级感受野模块和注意力模块，并通过事后激活量化和多阶段特征图可视化提升模型可解释性	未提及具体局限性	开发一种准确、高效且可解释的深度学习模型，用于结直肠癌组织病理图像分类	结直肠癌组织病理图像	数字病理学	结直肠癌	组织病理学图像分析	卷积神经网络	图像	公共五类结直肠组织病理图像数据集	NA	轻量级感受野卷积神经网络	准确率	NA
8385	2026-05-31	Distinguishing lumpy skin disease from coat patterns using morphological priors in deep learning 2026-Jun, Veterinary journal (London, England : 1997) DOI:10.1016/j.tvjl.2026.106630 PMID:41780580	研究论文	开发基于形态学先验的深度学习模型，用于区分牛结节性皮肤病与皮毛图案	提出形态学驱动的图像分析框架，包含局部纹理细化模块和全局形态一致性模块，模拟兽医视觉判断过程，有效区分结节病变与复杂的皮毛纹理	输出为图像级分类（健康/病变），不能替代临床检查和实验室检测，仅作为辅助筛查工具	开发实用的形态学驱动筛查工具，用于牛群层面的图像监测，及早发现牛结节性皮肤病病变	牛结节性皮肤病（LSD）的图像检测	计算机视觉, 数字病理学	牛结节性皮肤病	形态学驱动的图像分析	CNN	图像	基于典型农场条件的多个数据集	NA	包含局部纹理细化模块和全局形态一致性模块的特定架构	图像级分类准确率	NA
8386	2026-05-31	LLM predicts human behavior: A BERT-based approach for conscientiousness personality trait detection from online content 2026-Jun, Acta psychologica IF:2.1Q2 DOI:10.1016/j.actpsy.2026.106832 PMID:42025613	研究论文	利用BERT模型从社交媒体内容中预测尽责性人格特质	采用BERT大型语言模型从在线文本中自动预测尽责性人格特质，准确率达97%，优于传统机器学习和深度学习结合特征工程的方法	NA	从社交媒体内容中自动识别尽责性人格特质，以分析用户行为	社交媒体用户的尽责性人格特质（判断型或感知型）	自然语言处理	NA	NA	BERT	文本	MBTI数据集	NA	BERT	准确率	NA
8387	2026-05-31	RADIANT: A fully configurable radiotherapy dose prediction framework 2026-May-29, Biomedical physics & engineering express IF:1.3Q3 DOI:10.1088/2057-1976/ae7090 PMID:42161288	研究论文	介绍了一个完全可配置的放射治疗剂量预测开源框架RADIANT，基于医学影像分割工具包，支持多种网络架构、损失函数和训练策略	提出一个完全可配置、开源且可复现的放射治疗剂量预测框架，支持多种网络架构和灵活配置，并在多个癌种上进行了基准测试	未明确指出局限性	开发一个可扩展、可配置的开源框架，用于深度学习驱动的放射治疗剂量预测，并实现可复现的实验	宫颈癌、前列腺癌和头颈癌患者的放射治疗剂量分布	数字病理学	宫颈癌, 前列腺癌, 头颈癌	放射治疗剂量预测	深度学习模型	3D医学影像	使用RPA生成的宫颈癌和前列腺治疗计划，以及AAPM OpenKBP挑战赛的头颈癌数据	Medical Imaging Segmentation Toolkit, RADIANT	nnU-Net, FMG-Net, W-Net, ddU-Net, Swin UNETR	剂量分数，均匀性指数，D95、D98、D99误差百分比，剂量体积直方图分数	NA
8388	2026-05-31	Synchrotron-Based Deep Learning Network of the Inner Ear: Development and Expert Validation 2026-May-29, The Laryngoscope DOI:10.1002/lary.70637 PMID:42212468	研究论文	开发并外部验证了一种基于深度学习的内耳分割网络，能在多种分辨率和协议的临床CT图像中自动分割内耳	首个在性能上超越领域专家手动分割的内耳自动分割算法，建立了新的临床金标准	NA	开发并验证一种内耳自动分割深度学习网络	内耳在术前临床CT扫描中的分割	深度学习、医学图像分割	耳科疾病	同步辐射相衬成像、临床CT扫描	深度学习分割网络	CT图像（锥束CT、螺旋CT）	100具尸体标本，共4784对同步辐射相衬成像和临床三维数据集	NA	NA	Dice相似系数、最大绝对豪斯多夫距离、平均豪斯多夫距离	NA
8389	2026-05-31	Beyond Correlation: Causal Intervention for Multi-Label Medical Image Diagnosis 2026-May-29, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2026.3698052 PMID:42213561	研究论文	提出一种结合因果干预的多标签医学影像诊断框架，解决共病检测中虚假关联问题	首次在医学影像多标签诊断中引入因果干预，通过后门调整分离疾病共现导致的虚假关联与真实因果信号	依赖潜在混杂变量的隐式建模，可能无法完全覆盖所有临床混杂因素；实验仅涵盖四种影像模态，泛化性需进一步验证	提升多标签医学影像诊断的准确性和可解释性，消除共病条件下的相关偏误	多标签医学影像诊断中的共病关系建模与因果解耦	计算机视觉, 数字病理学	多种共病（眼病、结肠病变、胸肺疾病）	N/A	因果干预模型	医学影像（彩色眼底照相、眼底荧光血管造影、结肠镜、X光）	ODIR, LID-FFA, Endo, Chestpert四个数据集（具体样本数未说明）	PyTorch	N/A	准确率、AUC、可解释性指标	NA
8390	2026-05-31	PRAD++: Towards Robust Periapical Radiograph Analysis through Dataset and Model Advancements 2026-May-29, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2026.3698273 PMID:42213562	研究论文	提出PRAD++大规模根尖周X光片数据集及PRNet++分析网络，提升深度学习在牙科图像分析中的鲁棒性与可解释性	引入多尺度小波卷积网络和通道融合注意力机制，并设计专家先验注入损失函数，将牙科领域知识融入学习过程	未提及模型在外部数据集或真实临床环境中的验证，且对异常投影和伪影的处理能力有待进一步探索	解决根尖周X光片高质量标注数据稀缺问题，开发鲁棒的深度学习分析模型	根尖周X光片图像及对应的像素级分割和图像级分类任务	计算机视觉, 数字病理学	牙科疾病	NA	CNN	图像	10,000张根尖周X光片图像	PyTorch	多尺度小波卷积网络, 通道融合注意力机制	DSC, PR-AUC	NA
8391	2026-05-31	MuSL: Multimodal deep learning for generalizable prediction of synthetic lethality from sequence, transcriptomic, and network data 2026-May-29, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2026.3698476 PMID:42213569	研究论文	提出一种名为MuSL的多模态深度学习框架，整合转录组直方图、统计表达特征和蛋白质互作网络信息，用于预测合成致死性	首次将粗粒度表达谱转化为二维直方图并利用卷积神经网络直接学习共表达缺失和互斥性等分布模式，通过对比学习对齐多模态特征并结合交叉注意力和自适应门控机制进行集成	未明确提及	实现可泛化到未知基因的合成致死性预测，克服传统方法依赖手工表达摘要或单一数据模态的局限性	基因对之间的合成致死性关系	机器学习	癌症	RNA-seq, 蛋白质互作网络分析	CNN, 对比学习, 交叉注意力, 自适应门控	转录组直方图, 统计表达特征, 蛋白质互作网络, ESM2蛋白质嵌入	未明确提及	PyTorch	CNN, 图神经网络, 注意力机制	随机、转导和归纳评估设置下的基线性能比较	NA
8392	2026-05-31	Compliance with the CONSORT AI Extension in Orthopaedic Randomized Controlled Trials 2026-May-29, The Journal of bone and joint surgery. American volume DOI:10.2106/JBJS.25.01439 PMID:42213819	研究论文	评估骨科随机对照试验中对CONSORT AI扩展指南的遵守情况	首次系统评估骨科领域涉及AI的随机对照试验对CONSORT AI扩展指南的遵守程度	仅纳入11篇文献，样本量有限；可能遗漏未发表或非英文文献	评估骨科随机对照试验中对CONSORT AI扩展指南的遵守情况	骨科领域涉及AI的随机对照试验	机器学习	骨科疾病	NA	NA	文本	11篇文献	NA	NA	遵守率	NA
8393	2026-05-31	The impact of competition mechanisms on primary school students' digital game-based mathematics learning 2026-May-29, Acta psychologica IF:2.1Q2 DOI:10.1016/j.actpsy.2026.107175 PMID:42214168	研究论文	研究竞争机制对小学生数字化游戏数学学习的影响	采用增值设计，随机分配135名小学生至基线组、个人竞争组和组间竞争组，揭示竞争能促进深层认知策略和真实知识掌握，而非短期表现提升	未说明明确局限性	探讨数字化游戏学习中的竞争机制对小学生分数概念学习结果、过程和情感态度的影响	小学生，具体为135名参与分数概念学习的学生	机器学习	NA	NA	NA	NA	135名小学生	NA	NA	准确率、自我效能感	NA
8394	2026-05-31	Enhancing brain tumor classification with a simplified CNN through hyperparameter optimization 2026-May-29, Biomedical physics & engineering express IF:1.3Q3 DOI:10.1088/2057-1976/ae74d5 PMID:42214387	研究论文	该研究通过超参数优化策略（遗传算法、贝叶斯优化和HyperBand）提升一种轻量级卷积神经网络在脑肿瘤MRI图像分类中的性能，并在公开数据集上验证其有效性	首次系统比较三种超参数优化方法对轻量级CNN在脑肿瘤分类中的影响，采用十次独立重复实验保证统计可靠性，并注重计算效率与模型性能的平衡	未提及	探索不同超参数优化策略对简化CNN模型在脑肿瘤MRI分类任务中的性能影响，同时保持计算效率	脑肿瘤MRI图像（包含胶质瘤、脑膜瘤、垂体瘤及健康受试者）	计算机视觉	脑肿瘤	MRI	CNN	图像	公开脑MRI数据集（具体数量未提及）	NA	轻量级CNN	准确率、标准差	未提及
8395	2026-05-31	Interlayer-aware postoperative facial appearance prediction in orthognathic surgery with bio-geometric guidance 2026-May-29, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/ae752e PMID:42214412	research paper	提出一种生物几何引导的下颌骨手术后面部外观预测网络，通过层间混合专家机制模拟骨与软组织的非线性耦合变形	首次引入层间混合专家机制将骨骼-表面变形传播解耦为三个生物力学启发的代理表示，并通过门控路由网络自适应加权各层贡献，同时设计生物几何卷积模块捕捉区域骨骼影响	NA	实现正颌手术后面部外观的高精度预测以辅助手术规划	88名正颌手术患者的三维面部与骨骼数据	computer vision	oral and maxillofacial diseases	deep learning	混合专家网络与生物几何卷积模块	三维面部与骨骼图像	88名正颌手术患者	PyTorch	Interlayer Mixture-of-Experts, Bio-Geometric Convolution	mean whole-face error, clinician acceptance rate	NA
8396	2026-05-31	MethyNano: supervised contrastive pretraining enables robust and generalizable methylation detection from nanopore sequencing 2026-May-28, Bioinformatics (Oxford, England) DOI:10.1093/bioinformatics/btag348 PMID:42209437	研究论文	本文提出MethyNano，一种利用对比学习策略从纳米孔测序数据中检测5-甲基胞嘧啶的深度学习框架，并验证了其在跨物种和跨序列背景下的鲁棒泛化能力	首次在甲基化检测中采用监督对比预训练策略，增强对稀有序列背景的敏感性和预测稳定性，实现跨物种、跨序列背景的鲁棒泛化	NA	开发一种鲁棒且可泛化的纳米孔测序甲基化检测方法，解决现有方法在跨物种和跨序列背景下泛化性差、序列与电流信号整合不优的问题	拟南芥、水稻和人的纳米孔测序数据中的5mC甲基化位点	机器学习	NA	纳米孔测序	对比学习深度学习模型	序列信号	来自拟南芥、水稻和人三种物种的纳米孔测序数据集	PyTorch	MethyNano框架	准确率、精确率、召回率、F1分数、AUC	NA
8397	2026-05-31	Multimodal deep learning model for AI-based functional prognostic risk stratification in patients undergoing radical nephrectomy 2026-May-28, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-026-73813-7 PMID:42209536	研究论文	开发多模态深度学习模型，用于术前预测肾癌患者根治性肾切除术后肾功能快速下降的风险，辅助临床治疗决策	首次构建多模态深度学习模型整合增强CT影像与临床数据，实现术前预测根治性肾切除术后肾小球滤过率快速下降风险，为复杂肾癌患者选择保留肾单位手术提供决策支持	回顾性研究设计可能存在选择偏倚，模型性能在外部测试集上AUC为0.788-0.873，仍有改进空间	开发能够术前预测根治性肾切除术后肾功能快速下降风险的多模态深度学习模型，辅助复杂肾癌患者的治疗决策	接受根治性肾切除术的复杂肾细胞癌患者	计算机视觉, 机器学习	肾细胞癌	增强CT成像	多模态深度学习模型	图像, 临床数据	1621例患者（多中心回顾性研究）	NA	多模态深度学习架构	AUC（曲线下面积）	NA
8398	2026-05-31	Research on road traffic condition prediction of smart city based on spatio-temporal multi-source information fusion 2026-May-28, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-18300-7 PMID:42209540	研究论文	提出一种基于时空多源信息融合的深度学习模型，用于智能城市道路交通流量预测，并应对异常事件的影响	结合动态图网络和多头注意力机制，以及多任务学习，提出适用于正常和异常交通状态的城市道路预测方法	未明确讨论模型的泛化能力或对其他城市数据集的适用性	探索适用于公共交通系统交通流预测的方法，并应对异常交通事件对预测的挑战	城市道路交通流量和异常交通事件	机器学习	NA	NA	深度学习模型（动态图网络、多头注意力机制）	交通流数据（PEMS04, PEMS08, Highways England）	三个真实交通数据集	NA	动态图网络、多头注意力机制、多任务学习	MAE, RMSE	NA
8399	2026-05-31	Quantum-inspired optimization of transformer-capsule networks for accurate brain tumor segmentation and classification 2026-May-28, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-026-53840-6 PMID:42209605	研究论文	提出量子启发优化的Transformer-胶囊网络框架，用于脑肿瘤分割和分类	首次将量子启发哈里斯鹰优化算法与Swin Transformer U-Net及图注意力胶囊网络结合，同时解决长程空间依赖建模、特征冗余和结构关系缺失问题	未提及在真实临床环境中的部署验证和计算成本分析	开发高精度且可靠的脑肿瘤自动诊断框架	脑肿瘤MRI图像	计算机视觉	脑肿瘤	MRI	Transformer, 胶囊网络, CNN	图像	BraTS 2019和BraTS 2020基准数据集，以及Figshare脑肿瘤数据集	PyTorch（推断）	Swin Transformer U-Net, EfficientNetV2, 图注意力胶囊网络	准确率, F1分数, Dice-WT分数, AUC	NA
8400	2026-05-31	Deep learning based cricket batting shot classification and performance analysis using computer vision 2026-May-28, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-026-52617-1 PMID:42209604	研究论文	利用计算机视觉和深度学习技术对板球击球镜头进行分类，并进行球员表现分析	结合光流计算和姿态估计进行预处理，使用3D卷积神经网络对击球镜头进行分类，并与专业球员的击球进行对比分析以提供改进建议	可能缺乏对高等级生物力学评估、实时反馈系统和AI教练支持等功能的整合	分类不同类型的击球镜头并分析球员表现，通过与专业球员的对比提供改进洞察	板球球员的击球视频	计算机视觉	NA	光流计算、姿态估计	3D卷积神经网络	视频	NA	NA	3D卷积神经网络	评估指标（未指定具体名称）	NA