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
9521	2026-06-02	RFDNet: Robust Frequency-Based Denoising Network for 3D Ultrasound Vascular Imaging Using a Row-Column Addressed Array 2026-Jul, Ultrasonic imaging IF:2.5Q2 DOI:10.1177/01617346251398442 PMID:41466464	研究论文	提出一种鲁棒频率去噪网络（RFDNet），用于行-列寻址阵列的3D超声血管成像，通过深度融合频率过滤模块抑制坡道噪声并改善图像一致性	将深度频率滤波模块集成到标准去噪模型中，自适应编码器中的频率分量，动态平衡频谱内容以减少域偏移和切片间强度不一致的影响，同时保留血管细节	未来工作需探索3D训练和架构优化以提高计算效率，当前方法仍基于2D切片训练	提升3D超声血管成像中行-列寻址阵列的图像质量，解决点扩散函数各向异性导致的坡道噪声问题	多普勒体模、颈动脉和腹部数据集中的3D超声血管图像	计算机视觉	心血管疾病	超声成像	CNN	图像	包含多普勒体模、颈动脉和腹部数据集样本	PyTorch	深度频率滤波模块集成于标准去噪编码器架构（具体基础架构未指定）	PSNR, SSIM, RMSE	NA
9522	2026-06-02	Cloud EEG Privacy Using Red-Billed Blue Magpie Optimized Physics-Penalized Dual-Branch Spectral-Spatial Neural Network for Epileptic Seizure Prediction 2026-07, Developmental neurobiology IF:2.7Q3 DOI:10.1002/dneu.70031 PMID:42063259	研究论文	提出一种红嘴蓝鹊优化的物理惩罚双分支谱空间神经网络，用于基于云脑电图的癫痫发作预测，实现高精度、安全且有效的预测	首次将红嘴蓝鹊优化算法与物理惩罚双分支谱空间神经网络结合，并集成基于物联网的实时脑电监测、形状感知网格归一化滤波、二次相位四元数域傅里叶变换特征提取和无密钥托管属性基加密，同时提升预测精度和数据隐私安全	未提及在更大规模或多样化真实临床数据集上的验证，以及优化算法和加密方法的计算开销评估	实现基于云脑电图的癫痫发作精确、安全且实时预测，以支持及时干预和预防严重神经系统并发症	癫痫患者及其脑电图数据	机器学习	癫痫	脑电图（EEG）监测	神经网络	脑电图信号	使用Bonn脑电图数据集和CHB-MIT数据集	NA	物理惩罚双分支谱空间神经网络（PP-DBSSNN）	准确率、精确率、特异度	NA
9523	2026-06-02	Machine learning accelerated nonadiabatic molecular dynamics of defect-mediated recombination in alkali metal passivated Cu2ZnSnS4 2026-Jun-07, The Journal of chemical physics IF:3.1Q1 DOI:10.1063/5.0336824 PMID:42223102	研究论文	开发机器学习加速框架，模拟碱金属钝化Cu2ZnSnS4中缺陷介导的非辐射电子-空穴复合的非绝热分子动力学	将非绝热耦合演化构建为时间序列预测问题，基准测试37种深度学习架构，并采用扩展长短期记忆模型实现高精度预测，计算成本降低超过五个数量级	NA	提出机器学习加速非绝热分子动力学框架，高效模拟缺陷介导的非辐射复合过程并揭示其机制	含CuZn反位缺陷和CuZn+ZnCu反位对的Cu2ZnSnS4材料，以及碱金属（Li, Na, K）钝化效应	机器学习	NA	第一性原理非绝热分子动力学模拟，时间序列预测	递归神经网络，卷积神经网络，Transformer，混合模型，扩展长短期记忆模型	非绝热耦合时间序列数据	NA	NA	扩展长短期记忆模型，递归神经网络，卷积神经网络，Transformer	R方	NA
9524	2026-06-02	[Automatic micro-CT pulp cavity image segmentation based on few-shot transfer learning] 2026-Jun-01, Zhonghua kou qiang yi xue za zhi = Zhonghua kouqiang yixue zazhi = Chinese journal of stomatology DOI:10.3760/cma.j.cn112144-20260226-00134 PMID:42219731	研究论文	开发基于少样本迁移学习的微CT牙髓腔图像分割模型PulpSAM实现高效准确分割	通过跨域适应策略将自然图像分割基础模型SAM迁移至牙髓腔图像分割任务并提出PulpSAM模型	未在临床多中心数据验证，样本仅来自单一医院且为病理原因拔除的牙齿	开发微CT牙髓腔图像自动分割模型以支持三维解剖研究和数字化根管治疗	因病理原因拔除的牙齿微CT扫描图像	计算机视觉	牙科疾病	微CT	SAM（Segment Anything Model）	图像	110颗牙齿，分为训练集（10颗）、测试集（90颗）和独立测试集（10颗）	NA	PulpSAM（基于SAM）	交并比、Dice系数、精确率、准确率、95%豪斯多夫距离、平均对称表面距离	NA
9525	2026-06-02	Deep blueprint: A literature review and guide to automated image classification for ecologists 2026-Jun-01, The Journal of animal ecology IF:3.5Q1 DOI:10.1111/1365-2656.70271 PMID:42220300	综述论文	为生态学家提供基于深度学习的自动化图像分类实用指南与综述，涵盖从数据获取到模型部署的完整流程	整合常用软件工具并构建模块化工作流，同时提供Python和R代码及图形用户界面，以YOLOv8和YOLOv11模型对比分析为案例，揭示复杂模型并非总是最优	仅聚焦于图像分类任务，未涉及目标检测或图像分割等其他自动化图像分析任务；案例数据集可能具有特定性	降低深度学习在生态学研究中的应用门槛，促进计算机视觉技术的广泛采用，支持可重复、标准化和可持续的生态监测	生态学家及其自动化图像分类研究项目	计算机视觉	NA	深度学习、计算机视觉	CNN	图像	挪威海的深海生物群落ROV数据集	Ultralytics ML平台	YOLOv8系列、YOLOv11系列	准确率、宏平均性能指标	NA
9526	2026-06-02	Estimating mechanical impedance from hydrophone measurements 2026-Jun-01, The Journal of the Acoustical Society of America IF:2.1Q1 DOI:10.1121/10.0043957 PMID:42223265	研究论文	提出一种利用稀疏水听器测量估算薄球壳机械阻抗的方法	无需训练阶段即可高效计算机械阻抗，适用于实时和低能耗场景	性能受频率升高引起的指向性限制	开发无需额外训练步骤的低能耗实时阻抗估算方法	薄球壳散射体的机械阻抗	机器学习	NA	水听器测量	NA	水听器测量数据	10个水听器	NA	NA	绝对百分比误差	NA
9527	2026-06-02	Attention-Guided Multi-View Contrastive Learning for Predicting Sparse Drug-Gene Associations 2026-Jun-01, Interdisciplinary sciences, computational life sciences DOI:10.1007/s12539-026-00843-6 PMID:42223887	研究论文	提出了一种注意力引导的多视图对比学习方法（AMCL），用于预测稀疏的药物-基因关联	提出注意力引导的多视图对比学习方法，整合多尺度特征学习和动态超图学习模块来捕获高阶依赖关系，并利用LCA偏置注意力机制提升模型区分能力	NA	提高现有预测模型在稀疏数据下的性能和泛化能力，用于药物发现和再利用	药物-基因相互作用关系	机器学习	NA	对比学习、图卷积网络、超图学习	对比学习模型	表格数据（稀疏的药物-基因关联数据）	三个数据集：DGIdb 5.0, ChEMBL和Guide to Pharmacology	NA	Multi-View Contrastive Learning, Graph Convolutional Network, Dynamic Hypergraph Learning, LCA-biased Attention	NA	NA
9528	2026-06-02	Deep learning-based monitoring and localization in autonomous underwater vehicle networks for aquatic ecosystem analysis 2026-May-31, Journal of environmental science and health. Part A, Toxic/hazardous substances & environmental engineering DOI:10.1080/10934529.2026.2672257 PMID:42218798	研究论文	利用深度学习技术在自主水下航行器网络中实现水质监测与定位，以支持水生生态系统分析	首次提出基于模糊自定义凸规则来适应水下环境变化，并融合DSRCN方法检测污染	未提及模型在不同水域环境的通用性以及实时处理能力限制	开发一种能够自动监测和定位水生生态系统中污染事件的方法	自主水下航行器网络中的传感器数据和水下图像	计算机视觉	不适用	传感器数据融合、图像预处理	DSRCN（深度监督残差卷积网络）	图像、传感器数据	不适用（未明确提及样本数量）	不适用（未提及具体框架）	DSRCN	准确率	不适用（未提及具体计算资源）
9529	2026-06-02	Non-invasive assistive framework for sign language recognition using software-defined radio sensing and deep learning 2026-May-31, Disability and rehabilitation. Assistive technology DOI:10.1080/17483107.2026.2676031 PMID:42218915	研究论文	提出一种使用软件定义无线电感知和深度学习进行手语识别的非侵入性辅助框架	将软件定义无线电感知与时间序列深度学习相结合，实现非侵入式、保护隐私的美国手语识别，克服传统摄像头或可穿戴设备的局限性	仅作为概念验证，样本量较小（20个美国手语符号），实际应用可扩展性有待验证	探索基于射频感应的美国手语识别的技术可行性，作为听力障碍人士与健听人群的辅助交流机制	美国手语识别的射频信号数据	深度学习, 自然语言处理	听力障碍	软件定义无线电感知, 射频信道状态信息	时间序列深度学习	射频信号时间序列数据	20个美国手语符号	NA	NA	准确率（98%）	NA
9530	2026-06-02	Undergraduate medical students and artificial intelligence: A global systematic review and meta-analysis using a knowledge-attitude-practice framework 2026-May-31, Medical teacher IF:3.3Q1 DOI:10.1080/0142159X.2026.2663855 PMID:42219530	系统综述与meta分析	使用知识-态度-实践框架对全球本科生医学生人工智能参与度进行系统综述与meta分析	首次采用KAP框架综合评估医学生对人工智能的知识、态度与实践之间的关系	纳入研究在工具和报告方式上存在高度异质性，定量合成仅限于使用MAIRS-MS量表的11项研究	利用KAP框架系统评估本科生医学生参与人工智能的现状	全球本科生医学生对人工智能的认知、态度及实践行为	机器学习, 自然语言处理	NA	NA	NA	文本	43项研究，含37项横断面研究和6项心理测量验证研究	NA	NA	NA	NA
9531	2026-06-02	A Deep Learning-Based 3D Ultrasound Analysis for Standard Sagittal Plane Identification: Technical and Clinical Considerations 2026-May-31, Journal of ultrasound in medicine : official journal of the American Institute of Ultrasound in Medicine IF:2.1Q2 DOI:10.1002/jum.70316 PMID:42219536	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
9532	2026-06-02	Investigating the Optical Properties of Gold Nanorods Using Forward and Inverse Design 2026-May-26, ACS omega IF:3.7Q2 DOI:10.1021/acsomega.5c05623 PMID:42222797	研究论文	利用机器学习和深度学习进行金纳米棒光学特性的正向与逆向设计	提出了基于机器学习和深度学习的正向与逆向设计方法，克服了传统Mie-Gans理论和FDTD模拟的局限性，实现了对金纳米棒光学特性的高效准确预测	NA	探索金纳米棒的光学特性，并开发正向与逆向设计方法	金纳米棒的光学特性（吸收和散射截面）	机器学习	NA	FDTD模拟	XGB回归器（正向设计）、串联模型（逆向设计）	数值模拟数据	NA	Scikit-learn	XGB回归器、串联模型	MSE、MAE、R	NA
9533	2026-06-02	Machine Learning in Non-fullerene Organic Solar Cells: Accelerating Discovery, Design, and Understanding 2026-May-26, ACS omega IF:3.7Q2 DOI:10.1021/acsomega.6c01194 PMID:42222818	综述	系统评估机器学习在非富勒烯有机太阳能电池材料发现、性能预测和分子设计中的应用	首次全面评估从随机森林到图神经网络等各类机器学习方法在有机光伏领域的预测与生成能力，并强调计算预测与实验验证之间的差距	数据集偏差、分布漂移、形貌效应、化学有效性及合成可及性等问题，以及预测性能与实际性能之间的持续差距	加速有机光伏材料发现与设计，缩小计算预测与实验验证间的鸿沟	非富勒烯有机太阳能电池中的给体-受体材料	机器学习	NA	NA	随机森林、梯度提升、图神经网络、Transformer、变分自编码器、生成对抗网络、遗传算法	分子结构与器件性能数据	NA	NA	随机森林、梯度提升、图神经网络、Transformer、变分自编码器、生成对抗网络	功率转换效率、开路电压、短路电流密度、填充因子	NA
9534	2026-06-02	Drug Repurposing Using Machine Learning and Deep Learning: A Systematic Literature Review 2026-May-25, Current computer-aided drug design IF:1.5Q3 DOI:10.2174/0115734099434707260517095301 PMID:42220148	综述文章	系统综述了2015至2025年间基于机器学习和深度学习的药物重定位方法	全面分析了深度学习架构（如图卷积网络、深度神经网络）与机器学习模型（如随机森林、支持向量机）在药物重定位中的应用进展	计算预测与临床实际应用之间存在转化鸿沟，模型可解释性和数据完整性仍是主要挑战	评估机器学习和深度学习在药物重定位领域的应用现状与发展趋势	2015-2025年间发表的24篇相关研究论文	机器学习	肿瘤、神经退行性疾病	NGS, RNA-seq	GCN, DNN, RF, SVM	文本	24篇研究文献	NA	图卷积网络、深度神经网络、随机森林、支持向量机	准确率、AUC、精度、召回率、F1分数	NA
9535	2026-06-02	Review of Machine Learning for Single-Particle Tracking: Methods, Challenges, and Biophysical Insights 2026-May-25, Chemical & biomedical imaging DOI:10.1021/cbmi.5c00146 PMID:42222567	综述	系统评估机器学习/深度学习方法在单粒子追踪中的进展，涵盖检测、链接、运动分类及生物物理推断	全面梳理深度学习（如CNN、循环架构和贝叶斯深度学习）在提升SPT分析准确性、鲁棒性和可解释性方面的创新应用，并讨论训练数据构建等实践考量	未具体说明SPT领域当前ML方法的泛化性局限及计算消耗	为单粒子追踪中机器学习方法提供综合指南，批判性评估现有技术并指导未来发展	单粒子追踪工作流程中的各个步骤（粒子检测、轨迹链接、运动分类、去噪及生物物理推断）	机器学习	NA	单粒子追踪	卷积神经网络, 循环神经网络, 贝叶斯深度学习	单粒子轨迹数据	NA	NA	CNN, 循环架构	准确性, 鲁棒性, 可解释性	NA
9536	2026-06-02	Evaluation of segmentation accuracy and the improvement of time effectiveness using deep learning-based segmentation in 177Lu-DOTATATE dosimetry 2026-May-24, EJNMMI physics IF:3.0Q2 DOI:10.1186/s40658-026-00897-x PMID:42177732	研究论文	评估基于深度学习的自动分割在177Lu-DOTATATE剂量测定中的准确性、剂量可靠性和时间效率	首次系统评估深度学习AI分割在177Lu-DOTATATE剂量测定中的分割准确性、剂量可靠性和时间效率，并标准化了临床参考标准	少数肝肿大病例中AI分割的Hausdorff距离超过30.0毫米，且仅针对肾脏的剂量评估显示显著差异	评估深度学习AI分割在177Lu-DOTATATE剂量测定中的性能，包括轮廓准确性、剂量可靠性和时间效率	23名接受177Lu-DOTATATE治疗的患者	计算机视觉	神经内分泌肿瘤	核医学成像	深度学习分割模型	CT图像	23名患者	NA	NA	Dice相似系数, Hausdorff距离, 平均距离一致性, 最大、平均和最小吸收剂量	SurePlan™ MRT (MIM Software Inc.)
9537	2026-06-02	Emotion Recognition Based on Fusion of Topological Features and Trajectory Images Derived from EEG Phase Space Reconstruction 2026-May-14, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s26103102 PMID:42197911	研究论文	提出一种基于相空间重构的EEG信号情绪识别方法，融合拓扑特征和轨迹图像的深度特征，并利用动态注意力机制实现宏观与微观信息的协同增强	首次将相空间重构的宏观拓扑特征与轨迹图像的微观多尺度动态特征相结合，设计GN-MVXXS深度学习框架，包含粒度自适应模块和噪声滤波模块，并引入动态注意力机制实现双表示维度的自适应融合	未提及对情感类别不平衡的处理，且深度学习模型解释性有待进一步验证	提高脑电信号情绪识别的准确率，解决手工特征设计局限和宏观微观信息互补问题	正常听力和听力受损个体的EEG信号	机器学习	NA	EEG相空间重构	深度学习模型（含粒度自适应模块和噪声滤波模块）	EEG信号和轨迹图像	SEED数据集（三分类）、HIED数据集（四分类）以及正常听力和听力受损个体数据集	NA	GN-MVXXS	准确率	NA
9538	2026-06-02	Prediction of Center-of-Mass Kinematics of Sensopro Exercises with Neural Network Models 2026-May-12, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s26103051 PMID:42197860	研究论文	使用神经网络模型预测Sensopro运动中质心运动学	利用深度学习从不稳定基底（Sensopro Luna）的运动中预测质心运动学，无需穿戴传感器，实现无穿戴式姿势监控，并为康复和健身领域的自主协调训练提供自动化、成本有效的反馈与跟踪	垂直方向预测可靠性较低，受不稳定基底物理约束影响；预测精度在极端位移时下降	探索使用深度学习从Sensopro Luna平台的运动中预测质心运动学的可行性	64名参与者执行三种协调运动（单腿站立、踏步和波浪运动）	机器学习	NA	IMU和运动捕捉	混合编码器-LSTM-解码器架构	运动数据和惯性传感器数据	64名参与者	NA	编码器、LSTM、解码器	平均绝对误差（MAE）	NA
9539	2026-06-02	A deep learning-based pachychoroid index based on choroidal image patterns of central serous chorioretinopathy using enhanced-depth-imaging optical coherence tomography 2026-May, Japanese journal of ophthalmology IF:2.1Q2 DOI:10.1007/s10384-025-01312-1 PMID:41452567	研究论文	开发一种基于深度学习的厚脉络膜指数（HUPI），利用增强深度成像光学相干断层扫描的脉络膜图像模式评估中心性浆液性脉络膜视网膜病变	首次提出基于深度学习的HUPI指数，从脉络膜图像模式中定量评估厚脉络膜特征，避免了传统指标的局限性	单中心回顾性研究，样本量较小，需在更大队列中验证	开发和评估基于深度学习的HUPI指数，作为厚脉络膜谱系疾病的代表性指标	中心性浆液性脉络膜视网膜病变（CSC）患者的脉络膜图像	计算机视觉	中心性浆液性脉络膜视网膜病变	增强深度成像光学相干断层扫描	卷积神经网络	图像	37个代表性CSC眼和40个正常眼用于训练验证，69个急性CSC眼和100个正常眼用于评估	NA	LeNet	AUC, 灵敏度, 特异度	NA
9540	2026-06-02	An algorithm for automated femoral leg length and offset calculations on pelvis radiographs 2026-May, Hip international : the journal of clinical and experimental research on hip pathology and therapy IF:1.3Q3 DOI:10.1177/11207000261421918 PMID:41786668	研究论文	开发了一种深度学习算法，用于在全髋关节置换术患者骨盆X光片上自动计算股骨腿长和偏移量	提出一种自动化算法，能够在大型队列中从前后位骨盆X光片高效计算腿长和偏移，支持人群级研究，减少手动测量繁琐性	未明确说明限制，但可能包括依赖X光片质量、算法泛化性有限、需要进一步验证等潜在问题	开发并验证一种自动化算法，用于测量全髋关节置换术患者前后位骨盆X光片上的腿长和偏移量	全髋关节置换术患者的术前和术后前后位骨盆X光片	计算机视觉	髋关节疾病	X光成像	深度学习模型	图像	1100张前后位骨盆X光片用于训练；100对术前术后图像用于评估与人工测量比较；15951对图像用于应用分析	NA	NA	组内相关系数	NA