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
1081	2026-02-08	Combining many-objective radiomics and 3D convolutional neural network through evidential reasoning to predict lymph node metastasis in head and neck cancer 2019-03-29, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/ab083a PMID:30780137	研究论文	本文提出了一种结合多目标放射组学和3D卷积神经网络的混合预测模型，用于预测头颈癌淋巴结转移	提出了一种新的多目标放射组学模型，并与3D-CNN通过证据推理方法融合，充分利用了手工特征和自动学习特征的优势	未明确说明样本来源的多样性或外部验证情况	开发自动预测头颈癌淋巴结转移的模型，以辅助临床诊断	头颈癌患者的PET和CT图像	数字病理	头颈癌	PET, CT	CNN	图像	NA	NA	3D-CNN	准确率	NA
1082	2026-02-08	3D radiotherapy dose prediction on head and neck cancer patients with a hierarchically densely connected U-net deep learning architecture 2019-03-18, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/ab039b PMID:30703760	研究论文	本文提出了一种基于层次密集连接U-net深度学习架构的3D放疗剂量预测模型，用于头颈癌患者的治疗规划	结合U-net和DenseNet两种流行网络架构，设计了一种新的层次密集连接U-net架构，在剂量预测准确性、参数效率和预测速度方面均优于标准U-net和DenseNet	NA	开发深度学习模型以预测头颈癌患者的3D放疗剂量分布，优化治疗规划过程	头颈癌患者	数字病理	头颈癌	NA	CNN	3D图像	NA	NA	U-net, DenseNet, Hierarchically Densely Connected U-net	剂量均匀性, 剂量适形性, 剂量覆盖率, 危及器官最大剂量误差, 危及器官平均剂量误差	NA
1083	2026-02-08	Training improvements for ultrasound beamforming with deep neural networks 2019-02-18, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/aafd50 PMID:30630154	研究论文	本文研究了训练超声深度神经网络波束形成器的实用考虑因素，包括训练策略、超参数设置、噪声鲁棒性、验证损失评估及数据集规模对图像质量的影响	提出使用多点目标响应组合训练DNN波束形成器，并证明模拟图像质量可用于选择DNN波束形成器，同时验证了DNN波束形成对电子噪声的鲁棒性	未具体说明DNN模型架构细节或计算资源需求，且研究主要基于模拟、体模和体内扫描，可能未涵盖所有临床场景	改进超声波束形成技术以提升B模式图像质量	超声图像数据，包括模拟扫描、物理体模扫描和体内扫描	计算机视觉	NA	超声成像	深度神经网络	图像	NA	NA	NA	均方误差验证损失，图像质量评估	NA
1084	2026-02-08	Tumor co-segmentation in PET/CT using multi-modality fully convolutional neural network 2018-12-21, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/aaf44b PMID:30523964	研究论文	提出了一种基于3D全卷积神经网络的多模态肿瘤协同分割方法，用于PET/CT图像中的肿瘤分割	设计了一种多任务训练模块和特征融合模块，能够同时利用PET和CT信息进行肿瘤分割，相比单模态方法和其他协同分割方法取得了显著性能提升	研究仅基于84名肺癌患者的临床PET/CT数据集进行验证，样本规模相对有限	开发一种自动肿瘤分割方法，以辅助癌症诊断和治疗	肺癌患者的PET/CT图像	数字病理学	肺癌	PET/CT扫描	CNN, FCN	图像	84名肺癌患者	NA	3D全卷积神经网络, V-net, W-net	NA	NA
1085	2026-02-07	Automated extraction of fluoropyrimidine treatment and treatment-related toxicities from clinical notes using natural language processing 2026-Apr-01, International journal of medical informatics IF:3.7Q2 DOI:10.1016/j.ijmedinf.2026.106276 PMID:41534241	研究论文	本研究开发并评估了多种自然语言处理方法，用于从临床笔记中自动提取氟嘧啶治疗及其相关毒性信息	首次系统比较了基于规则、机器学习、深度学习及大语言模型（包括零样本和错误分析提示）的NLP方法在提取氟嘧啶治疗和毒性信息上的性能，并发现基于大语言模型的错误分析提示方法效果最优	机器学习和深度学习方法受限于训练数据规模较小，泛化能力有限，尤其是在罕见类别上表现不佳	开发并评估自然语言处理方法，以自动化地从临床笔记中提取氟嘧啶治疗和毒性信息，支持肿瘤学研究和药物警戒	204,165名成年肿瘤患者的236份临床笔记	自然语言处理	结直肠癌, 乳腺癌	自然语言处理	Random Forest, Support Vector Machine, Logistic Regression, BERT, ClinicalBERT, 大语言模型	文本	236份临床笔记（来自204,165名患者）	NA	BERT, ClinicalBERT	精确率, 召回率, F1分数	NA
1086	2026-02-07	Deep belief Markov models for POMDP inference 2026-Apr, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.neunet.2025.108386 PMID:41386156	研究论文	本文提出了一种名为深度信念马尔可夫模型的新型深度学习架构，用于在部分可观测马尔可夫决策过程中进行高效、模型形式无关的推理	将深度马尔可夫模型扩展到部分可观测决策框架，通过变分推理方法实现完全基于观测数据的高效信念推理，并能推断和模拟系统动力学中的非线性关系	未明确说明模型在极端高维或复杂动态环境中的计算效率边界，也未讨论对特定先验知识的依赖程度	解决部分可观测马尔可夫决策过程中的高效推理问题，特别是在复杂、高维、部分可观测环境中	部分可观测马尔可夫决策过程	机器学习	NA	变分推理	深度信念马尔可夫模型	观测数据	NA	NA	深度信念马尔可夫模型	NA	NA
1087	2026-02-07	Causality-Driven Convolutional Manifold Attention Network for Electroencephalogram Signal Decoding 2026-Mar, IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence IF:20.8Q1 DOI:10.1109/TPAMI.2025.3625631 PMID:41144414	研究论文	本研究提出了一种因果驱动的卷积流形注意力网络（CD-CMAN），用于从脑电图信号中学习不变表征，以增强分布外泛化能力	结合结构因果模型、黎曼几何和深度学习的优势，通过双潜在编码器和流形注意力单元显式分离时空特征为语义和变异潜在因子，并引入HSIC准则确保其统计独立性	未明确说明模型在更复杂或噪声更大的现实场景中的鲁棒性，以及计算复杂度可能较高	提升脑机接口技术在分布外场景下的泛化能力	脑电图信号	机器学习	NA	脑电图信号处理	CNN, 注意力机制	时序信号	基于两个公共数据集，未明确具体样本数量	NA	因果驱动卷积流形注意力网络	NA	NA
1088	2026-02-07	Engineering strategies for microbial synthesis, customized modification, and application of hemoglobin 2026 Mar-Apr, Biotechnology advances IF:12.1Q1 DOI:10.1016/j.biotechadv.2025.108752 PMID:41242508	综述	本文综述了血红蛋白的微生物合成、定制化功能修饰及其在多个领域的应用策略	强调利用人工智能算法定制血红蛋白功能修饰，并整合Pareto最优、迭代生物工程框架、深度学习和合成生物学等先进技术以加速其合成与应用	NA	探讨血红蛋白微生物合成的关键挑战与解决方案，并概述其在医学和生物技术等领域的应用前景	血红蛋白的合成、修饰与应用	合成生物学	NA	微生物合成、人工智能算法、深度学习、合成生物学	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
1089	2026-02-07	Demystifying Higher-Order Graph Neural Networks 2026-Mar, IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence IF:20.8Q1 DOI:10.1109/TPAMI.2025.3637114 PMID:41289127	研究论文	本文设计了一种高阶图神经网络（HOGNNs）的深度分类法和蓝图，以分析和比较现有模型，并提供选择指南和研究挑战	提出了首个针对高阶图神经网络的深度分类法和蓝图，帮助设计高性能模型并系统分析比较现有方法	NA	分析和比较高阶图神经网络模型，提供选择指南和未来研究方向	高阶图神经网络（HOGNNs）及相关拓扑深度学习架构	机器学习	NA	NA	GNN	图数据	NA	NA	NA	NA	NA
1090	2026-02-07	Semantic Correspondence: Unified Benchmarking and a Strong Baseline 2026-Mar, IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence IF:20.8Q1 DOI:10.1109/TPAMI.2025.3640429 PMID:41343305	综述	本文首次对语义对应任务进行了全面的综述与分析，提出了分类法、统一了基准比较，并提出了一个简单有效的强基线方法	提出了首个语义对应方法的广泛综述，建立了统一的分类法和基准比较表，并通过控制实验深入分析了不同方法组件的有效性，同时提出了一个在多个基准上达到最先进性能的简单强基线	NA	对计算机视觉中的语义对应任务进行全面回顾、分析和基准统一，并为未来研究提供参考和基线	语义对应方法	计算机视觉	NA	深度学习	NA	图像	NA	NA	NA	NA	NA
1091	2026-02-07	From traditional to AI-driven: The evolution of intelligent enzyme engineering for biocatalysis 2026 Mar-Apr, Biotechnology advances IF:12.1Q1 DOI:10.1016/j.biotechadv.2025.108788 PMID:41443357	综述	本文综述了酶工程从传统方法到AI驱动方法的演变，重点介绍了机器学习与深度学习在酶工程策略中的应用	总结了机器学习与深度学习在酶工程中的最新应用，并展望了未来多模态基础模型与标准化数据库的发展方向	存在力场精度限制、突变采样约束、实验通量限制以及上位效应等挑战	探讨酶工程的发展历程及其在生物催化中的应用，并分析AI技术如何提升酶工程效率	酶工程策略，包括定向进化、理性/半理性设计、残基共进化及从头设计	机器学习	NA	机器学习，深度学习	NA	序列数据，结构数据	NA	NA	NA	NA	NA
1092	2026-02-07	Geometric deep learning assists protein engineering. Opportunities and Challenges 2026 Mar-Apr, Biotechnology advances IF:12.1Q1 DOI:10.1016/j.biotechadv.2025.108790 PMID:41456696	综述	本文全面评述了几何深度学习在蛋白质工程中的应用、机遇与挑战	整合几何深度学习于蛋白质计算设计工作流，克服传统方法在序列空间探索和实验验证成本上的限制，强调其在可解释性和泛化性方面的增强	NA	为计算方法和实验蛋白质工程师提供指导，促进算法概念与实用设计考虑的结合	蛋白质工程	机器学习	NA	几何深度学习	NA	非欧几里得域数据（空间、拓扑、物理化学特征）	NA	NA	NA	NA	NA
1093	2026-02-07	Decoding polyphenol-protein interactions with deep learning: From molecular mechanisms to food applications 2026 Mar-Apr, Biotechnology advances IF:12.1Q1 DOI:10.1016/j.biotechadv.2026.108803 PMID:41544721	综述	本文探讨了深度学习如何重塑多酚-蛋白质相互作用的研究，从分子机制到食品应用	利用深度学习高效预测结合位点、相互作用亲和力和分子动力学，克服传统实验和计算方法的可扩展性、通量和可重复性限制	深度学习的有效性受限于数据可用性、质量和代表性，特别是在天然产物领域	研究深度学习在多酚-蛋白质相互作用分析中的应用，以加速营养科学和治疗开发	多酚和蛋白质及其相互作用	机器学习	NA	深度学习	NA	高维生物信息学和化学信息学数据	NA	NA	NA	NA	NA
1094	2026-02-07	Controlling gene expression using AI designed Cis-regulatory elements 2026 Mar-Apr, Biotechnology advances IF:12.1Q1 DOI:10.1016/j.biotechadv.2026.108802 PMID:41554183	综述	本文回顾了人工智能技术在顺式调控元件预测与设计中的应用，探讨了当前挑战与未来方向	探讨了AI在顺式调控元件设计中的新兴应用，包括多模态建模、强化学习和系统级调控网络设计等前沿方向	数据可用性有限、计算预测与实验结果存在差距、模型可解释性不足，且生成能力受数据质量和序列特征依赖的约束	研究如何利用AI技术更系统、有针对性地设计合成顺式调控元件	顺式调控元件（CREs），包括启动子、增强子和更复杂的调控结构	机器学习	NA	深度学习, DNA基础模型	NA	基因组序列数据	NA	NA	NA	NA	NA
1095	2026-02-07	Computational methods for spatial multi-omics integration 2026 Mar-Apr, Biotechnology advances IF:12.1Q1 DOI:10.1016/j.biotechadv.2026.108807 PMID:41564956	综述	本文首次系统总结了现有的空间多组学整合方法，从两个角度进行分类和比较	首次系统性地对空间多组学整合方法进行总结和分类，并比较了不同方法的优缺点	NA	总结和比较空间多组学整合的计算方法，以推动其在揭示组织微环境和疾病过程多层调控机制中的应用	空间多组学整合算法及其支持的下游分析任务	机器学习	NA	空间多组学技术（转录组学、蛋白质组学、表观基因组学）	深度学习	空间多组学数据（转录组、蛋白质组、表观基因组）	NA	NA	NA	NA	NA
1096	2026-02-07	A Comprehensive Survey on Evidential Deep Learning and its Applications 2026-Mar, IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence IF:20.8Q1 DOI:10.1109/TPAMI.2025.3625258 PMID:41134959	综述	本文全面综述了证据深度学习（EDL）的理论基础、最新进展及其在机器学习和下游任务中的广泛应用	提出了证据深度学习（EDL）这一新范式，能够在单次前向传播中以最小计算开销提供高质量的不确定性估计	NA	为读者提供对证据深度学习（EDL）领域的广泛介绍，无需先验知识	证据深度学习（EDL）的理论、方法及应用	机器学习	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
1097	2026-02-07	IntNet: Lightweight yet high-performance deep learning system for intuitive radar patterns analysis and human fall detection 2026-Feb-15, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2026.111485 PMID:41547050	研究论文	本文提出了一种基于雷达的轻量级深度学习系统IntNet，用于直观雷达模式分析和人体跌倒检测，在复杂现实场景中实现了高性能和边缘计算能力	提出了一种轻量级深度学习系统IntNet，在保持边缘计算能力的同时实现了前所未有的性能（召回率98.99%，精确率99.32%），并引入了新的性能比较方法学	未明确说明系统在极端环境条件下的鲁棒性或跨不同人群的泛化能力	开发一种高性能、隐私保护且适用于边缘计算的雷达基跌倒检测系统	老年人及独居年轻人的跌倒检测	机器学习和计算机视觉	老年疾病	雷达传感器技术	深度学习系统	雷达模式数据	未明确说明，但使用了文献中最具现实代表性的数据集	未明确指定	IntNet	召回率, 精确率	边缘计算设备，模型参数量211.8k，FLOPs约8.84M
1098	2026-02-07	Multi-task non-contact ballistocardiogram-based vital signs monitoring in acupuncture 2026-Feb-15, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2026.111461 PMID:41548353	研究论文	本研究提出了一种结合多通道心冲击图信号和多任务学习的创新方法，用于针灸过程中的高效生命体征监测	利用聚偏氟乙烯薄膜传感器和深度神经网络，通过非接触式床垫下心冲击图信号进行心率、呼吸率估计和卧姿检测	NA	开发一种基于心冲击图信号的非接触式生命体征监测系统，用于针灸等医疗场景	25名参与者的心冲击图信号	机器学习	NA	心冲击图	GRU, MHSA	信号	25名参与者	NA	GRU, 多头自注意力	准确率, 平均绝对误差	NA
1099	2026-02-07	HybridDeepSynergy: A hybrid deep learning model integrating CNN, LSTM, and attention mechanisms for cancer drug synergy prediction 2026-Feb-15, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2026.111471 PMID:41570613	研究论文	本文提出了一种名为HybridDeepSynergy的混合深度学习模型，通过整合CNN、LSTM和注意力机制来预测癌症药物协同作用	首次结合CNN、LSTM和Transformer注意力机制，构建混合深度学习模型用于药物协同预测，并引入多种协同评分模型进行综合评估	模型尚未在临床环境中验证，未来需要纳入更多癌症数据集以增强预测能力	优化癌症治疗策略，通过预测药物组合的协同作用来支持精准医疗	多种药物组合和癌细胞系	机器学习	癌症	NA	CNN, LSTM, Transformer	基因组数据集	包含大量药物组合的综合数据集	NA	CNN, LSTM, Transformer	RMSE, MAE, 决定系数, Pearson相关系数, Spearman相关系数	NA
1100	2026-02-07	Automated Lymph Node and Extranodal Extension Assessment Improves Risk Stratification in Oropharyngeal Carcinoma 2026-Feb-10, Journal of clinical oncology : official journal of the American Society of Clinical Oncology IF:42.1Q1 DOI:10.1200/JCO-24-02679 PMID:41435207	研究论文	本研究开发了一个自动化人工智能影像平台，用于评估口咽癌患者的淋巴结和结外侵犯情况，以改进风险分层	首次将自动淋巴结分割与结外侵犯预测整合到AI平台中，并证明AI预测的结外侵犯淋巴结数量可作为新的风险因素	研究为回顾性多中心设计，可能存在选择偏倚，且仅基于CT影像，未整合其他影像模态	评估自动化AI预测的结外侵犯淋巴结数量在口咽癌风险分层中的预后价值	口咽癌患者	数字病理学	口咽癌	计算机断层扫描	深度学习	医学影像	1,733名口咽癌患者	NA	NA	C指数, 风险比	NA