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	2026-06-04	High-precision automated grading of flue-cured tobacco leaves based on hierarchical feature fusion 2026-Apr-09, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-026-45252-3 PMID:41957429	研究论文	提出一种基于层级特征融合的深度学习框架，用于高精度自动化烤烟烟叶分级	创新性地集成多个预训练骨干网络与层级特征融合模块，并引入可学习注意力权重自适应组合低、中、高层特征，提升多尺度互补特征捕获能力	未提及模型训练数据集的规模和多样性，也未讨论在真实生产环境中的部署可行性	解决传统人工分级主观性强、效率低以及现有深度学习方法难以捕获多尺度特征的问题，实现高精度自动化烟叶分级	烤烟烟叶	计算机视觉	不适用	深度学习	卷积神经网络	图像	未提及	PyTorch	多个预训练骨干网络、卷积块注意力模块、层级特征融合模块	准确率	未提及
1082	2026-06-04	Study on mmage defect recognition and classification of power transmission equipment based on lightweight model residual Mamba 2026-Apr-09, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-026-45856-9 PMID:41957442	研究论文	提出一种轻量级分割网络ResMamba，用于电力传输设备图像缺陷识别与分类，解决小样本条件下的检测难题	在视觉状态空间模块中移除冗余线性层缩减38%参数，并引入深度卷积块和可学习缩放参数动态调整残差连接，同时通过多级多尺度信息融合机制增强缺陷检测能力	未在更多样化的真实工业场景或不同成像条件下验证模型泛化性	提升电力传输设备小样本缺陷检测性能，增强电网自愈能力	电力传输设备图像中的缺陷样本	计算机视觉	不适用	轻量级分割网络	ResMamba（基于Mamba架构）	图像	公共数据集（含特定小样本设置）	PyTorch	六层U形编解码器, ResVSS模块	分割准确率	NA
1083	2026-06-04	Climate-aware hybrid Kolmogorov-Arnold networks for interpretable solar radiation forecasting 2026-Apr-07, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-026-45578-y PMID:41946784	研究论文	提出一种气候感知的混合Kolmogorov-Arnold网络框架，用于可解释的太阳辐射预测	首次将极值理论驱动的开关机制与可解释的样条基Kolmogorov-Arnold网络结合，实现气候特异性太阳辐射预测，并保持物理一致性与透明度	NA	提高短期太阳辐射预测的准确性、可解释性和鲁棒性，以适应不同气候区域的光伏系统集成需求	沙特阿拉伯五个气候不同区域（沙漠、沿海、山地、过渡环境）的小时尺度气象和辐射数据	机器学习	NA	NA	Kolmogorov-Arnold网络、前馈神经网络	气象时间序列数据、辐射量数据	五个气候区域的每小时数据	NA	KAN, CNN-BiLSTM	预测精度、物理一致性（非负性、辐射边界）	NA
1084	2026-06-04	Role of a Deep-Learning Based Convolutional Neural Network Model for Real-Time Ventricular Tachycardia Alarm Classification 2026-Apr, Journal of cardiovascular electrophysiology IF:2.3Q2 DOI:10.1111/jce.70271 PMID:41588600	研究论文	开发基于深度学习的一维卷积神经网络模型，用于实时室性心动过速警报分类	首次使用包括两个心电图导联、光电容积描记法和动脉血压信号在内的多种原始波形输入，通过一维卷积神经网络对室性心动过速警报进行实时分类	暂未提及	提高重症监护室室性心动过速警报的准确率，减少假阳性警报，缓解警报疲劳问题	室性心动过速警报的原始波形数据	机器学习	心血管疾病	NA	CNN	波形数据	使用VTaC心律失常基准数据集，含多个10秒波形片段，具体样本数量未说明	NA	一维卷积神经网络 (1D-CNN)	AUC, 准确率 (accuracy), F1-score, 灵敏度 (sensitivity), 特异度 (specificity), 阳性预测值 (positive predictive value)	NA
1085	2026-03-10	Automated Classification of Store-Operated Calcium Entry Activity and Disease Conditions in Murine Skeletal Muscle Images Using Machine Learning 2026-Apr, Muscle & nerve IF:2.8Q2 DOI:10.1002/mus.70157 PMID:41603483	研究论文	本研究比较了三种机器学习模型在基于小鼠骨骼肌图像中钙库操纵性钙内流（SOCE）活性进行分类的能力，以评估肌肉活动或疾病状态	首次将机器学习模型应用于小鼠骨骼肌图像的SOCE活性自动分类，为肌肉病理的临床分类提供了可扩展的自动化解决方案	研究样本量有限，未来需要更大数据集和更复杂模型（如基于Transformer的模型）来提升在复杂肌肉条件下的性能	开发并比较机器学习模型，以实现从小鼠骨骼肌图像中自动分类SOCE活性和疾病状态，以辅助肌肉营养不良症的诊断和治疗	小鼠骨骼肌纤维的免疫荧光图像，来自钙蛋白酶-3缺失小鼠和野生型小鼠，包括静息和运动后状态	计算机视觉	肌肉营养不良症	免疫荧光成像	CNN, SVM	图像	来自钙蛋白酶-3缺失小鼠和野生型小鼠的骨骼肌纤维图像，具体数量未在摘要中明确说明	NA	CNN, EfficientNet, SVM	准确率, F1分数, 精确率, 受试者工作特征曲线下面积	NA
1086	2026-06-04	IKDP: Implicit Knowledge Enhanced Disease Prediction via heterogeneous admission sequence graphs 2026-Apr, Artificial intelligence in medicine IF:6.1Q1 DOI:10.1016/j.artmed.2026.103365 PMID:41604873	研究论文	提出一种通过异构入院序列图增强隐式知识的疾病预测模型	利用患者入院数据中的隐式知识（如患者间相似性和潜在疾病关联）构建异构序列图，并结合辅助预训练与端到端优化	受外部知识图谱覆盖不完全限制，且忽略单次入院患者信息	提升电子健康记录中疾病关系和入院轨迹的表示准确性与预测能力	电子健康记录中的患者入院数据和疾病关联	机器学习	通用疾病	NA	序列图模型	文本（电子健康记录）	NA	PyTorch	图神经网络	AUC、F1分数	NA
1087	2026-06-04	Multi-Task Deep Learning for Sex and Age Estimation from Panoramic Radiographs in a Brazilian Young Population 2026-Apr, International dental journal IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.identj.2025.109381 PMID:41604952	研究论文	提出并评估基于多任务深度学习的ForensicNet框架，利用巴西5-15岁人群的全景放射影像同时估计年龄和性别	构建基于EfficientNet-B3的多任务学习架构，集成卷积块注意力模块(CBAM)和任务特定分支，首次针对巴西青少年人群实现年龄与性别的同步高精度估计	NA	开发用于法医和临床场景的年龄与性别自动估计方法	巴西5-15岁年轻人群的全景放射影像	计算机视觉	NA	全景放射摄影	多任务深度学习模型	图像	2200张高分辨率全景放射影像，按年龄和性别平衡划分	PyTorch	EfficientNet-B3, CBAM	平均绝对误差, 决定系数, 准确率, AUC	NA
1088	2026-06-04	Early diagnosis of Alzheimer's disease from functional rs-fMRI images based on deep learning networks and transfer learning approach 2026-Apr, Psychiatry research. Neuroimaging DOI:10.1016/j.pscychresns.2026.112151 PMID:41604985	研究论文	基于深度学习网络和迁移学习方法，利用功能rs-fMRI图像早期诊断阿尔茨海默病	提出了两种新型深度网络OVGG-16和OVGG-19，融合迁移学习和密集层概念，优化了传统VGG网络以提升诊断性能	传统深度网络如VGG存在处理时间长和数据分布导致的性能问题	通过改进深度学习分类器，提高阿尔茨海默病早期诊断的准确性和效率	阿尔茨海默病	计算机视觉	阿尔茨海默病	rs-fMRI	CNN	图像	未提及	NA	OVGG-16, OVGG-19	准确率	NA
1089	2026-06-04	Axial length prediction Model based on screening fundus photography data in school-age children 2026-Apr, Experimental eye research IF:3.0Q1 DOI:10.1016/j.exer.2026.110893 PMID:41611113	研究论文	本研究利用学龄儿童的彩色眼底照片开发深度学习模型来预测眼轴长度，并评估整合年龄、球镜度和性别的影响	首次基于近乎正常的彩色眼底照片通过深度学习预测6-10岁儿童的眼轴长度，并发现性别变量会降低模型效能	样本仅限于中国学龄儿童，眼底照片异常程度轻微，可能限制模型推广性	开发并评估深度学习模型用于预测儿童眼轴长度的准确性	6-10岁学龄儿童的彩色眼底照片及相关临床参数	计算机视觉	近视	彩色眼底摄影	卷积神经网络 (CNN)	图像	3840名儿童的5460张初始图像，最终使用2779名儿童的3840张图像	PyTorch	ResNet101	皮尔逊相关系数 (R)	NA
1090	2026-06-04	Mass spectrometry-based de novo sequencing reveals non-canonical neoantigens with antitumor efficacy in hepatocellular carcinoma 2026-Apr, JHEP reports : innovation in hepatology IF:9.5Q1 DOI:10.1016/j.jhepr.2026.101775 PMID:41861674	研究论文	基于质谱的从头测序揭示肝细胞癌中具有抗肿瘤功效的非经典新抗原	结合质谱从头测序与深度学习预测，首次系统识别并验证肝细胞癌中非经典新抗原的免疫原性和抗肿瘤疗效	研究基于临床前小鼠模型，结果需要人类环境验证，因HLA呈递和肿瘤微环境可能存在差异	识别肝细胞癌中非经典新抗原并验证其免疫原性和抗肿瘤疗效	肝细胞癌中的非经典新抗原	机器学习, 质谱分析	肝细胞癌	质谱从头测序, MHC-I免疫沉淀, 并行反应监测	深度学习预测模型	免疫肽组学数据	C57BL/6小鼠皮下肝细胞癌模型	NA	深度学习模型	ELISpot验证, 并行反应监测	NA
1091	2026-06-04	Implementation of deep learning for measurement of penile curvature on real 2D intraoperative images 2026-Apr, Journal of pediatric urology IF:2.0Q2 DOI:10.1016/j.jpurol.2025.105703 PMID:41610464	研究论文	利用深度学习从真实的2D术中图像中自动测量阴茎弯曲度	首次应用深度学习从术中2D图像自动测量阴茎弯曲度，实现了与人类专家相当甚至更优的准确性和一致性，提高了临床决策的可靠性	未提供明确的局限性信息	开发可靠且自动化的深度学习解决方案，从实时术中2D图像精确评估阴茎弯曲度，以改善患者评估和临床决策	阴茎弯曲度（PC）及其相关图像，共421张术中2D图像	计算机视觉	尿道下裂相关阴茎弯曲	NA	YOLOv8, HRNet	图像	421张术中2D图像	PyTorch	YOLOv8, HRNet	平均精确率（mAP）、交并比（IoU）、戴斯相似系数（Dice）、平均绝对误差（MAE）	NA
1092	2026-06-04	Spatial transcriptional profiling of CHB liver biopsies reveals an undetected population of zonally biased HBV-integrated cells 2026-Apr, JHEP reports : innovation in hepatology IF:9.5Q1 DOI:10.1016/j.jhepr.2026.101744 PMID:41810427	研究论文	通过对慢性乙型肝炎患者肝活检组织进行空间转录组分析，发现了之前未被检测到的区域偏向性HBV整合细胞群	首次利用空间转录组学方法结合深度学习，发现了HBsAg蛋白阴性但产生高水平病毒RNA的HBV整合细胞群体，并揭示了其肝门静脉周围区域富集的空间分布特征	NA	全面评估慢性乙型肝炎患者肝脏中cccDNA和整合DNA的病毒负荷，并揭示未被蛋白质方法检测到的HBV整合细胞群	慢性乙型肝炎患者的肝活检组织样本	数字病理学, 机器学习	慢性乙型肝炎	空间转录组学, 单核RNA测序, 显色原位杂交, 多重免疫荧光	深度学习	空间转录组数据, 单核RNA测序数据, 组织学图像	4例商品化HBV阳性活检组织和6例临床试验GS-US-174-0149中的肝活检组织	NA	NA	NA	NA
1093	2026-06-04	Deep Learning for scaling large-aperture photoacoustic computed tomography : From single fingers to the human hand 2026-Mar-27, Ultrasonics IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.ultras.2026.108081 PMID:41990474	研究论文	开发一种基于深度学习的增强策略，用于解决大规模孔径光声计算机断层扫描（PACT）在复杂人体手部成像中的图像质量问题	提出利用编码器-解码器结构的深度学习模型增强PACT图像质量，仅通过单手指数据集训练即可推广至人手成像，有效解决光学阴影和光路配准问题	未明确讨论深度学习模型在更复杂解剖结构或更大样本中的泛化能力，可能受限于训练数据集的多样性和规模	提升大规模孔径PACT系统在复杂人体靶标成像中的图像质量，支持外周动脉疾病诊断等临床应用	人体手指和手部组织的PACT成像	计算机视觉, 数字病理学	外周动脉疾病	光声计算机断层扫描（PACT）	编码器-解码器结构深度学习模型	图像	单手指数据集（含全检测和低检测配对的PACT图像），人类手部成像数据	NA	编码器-解码器	对比度噪声比（CNR）, 血管结构清晰度	NA
1094	2026-06-04	Deep learning-based plaque characterization in hybrid IVUS-OCT images is superior to single-modality deep learning analysis and human experts: head-to-head comparison against histology 2026-Mar-16, Cardiovascular research IF:10.2Q1 DOI:10.1093/cvr/cvaf281 PMID:41603422	研究论文	提出一种基于组织学训练的深度学习分类器，用于混合IVUS-OCT图像中的斑块成分分类，并与单模态深度学习和专家分析进行对比	首次提出基于组织学训练的混合IVUS-OCT深度学习分类器，能比单模态深度学习和专家更准确地检测斑块成分和表型分类	未提供	评估混合IVUS-OCT深度学习分类器在斑块特征识别中的性能优势	来自10例人类尸体的冠状动脉IVUS-OCT图像及匹配组织学切片	数字病理学	心血管疾病	血管内超声（IVUS）、光学相干断层扫描（OCT）	CNN	图像	992帧用于训练，264帧用于测试，来自10个人类心脏	Keras	ResNet	准确率、Kappa系数	NA
1095	2026-06-04	Correction: Costache et al. Flash-Flood Potential Mapping Using Deep Learning, Alternating Decision Trees and Data Provided by Remote Sensing Sensors. Sensors 2021, 21, 280 2026-Mar-13, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s26061815 PMID:41902180	勘误	对一篇关于使用深度学习、交替决策树和遥感传感器数据进行山洪潜力绘制的论文进行勘误	NA	NA	NA	NA	机器学习	NA	遥感传感器	深度学习、交替决策树	遥感数据	NA	NA	NA	NA	NA
1096	2026-06-04	Sex-Based Differences in Imaging-Derived Body Composition and Their Association with Clinical Malnutrition in Abdominal Surgery Patients 2026-Mar-05, Nutrients IF:4.8Q1 DOI:10.3390/nu18050839 PMID:41830009	研究论文	研究腹部手术患者中影像学身体成分与临床营养不良的性别差异	首次分别探讨男性和女性患者术前影像学身体成分与营养不良的性别特异性关联	单中心横断面研究，样本量有限，未涉及术后营养干预的长期随访	评估腹部手术患者术前影像学身体成分与临床营养不良的性别特异性关联	接受择期腹部手术的成年患者	计算机视觉	营养不良	CT成像	深度学习算法	图像	1143例患者	NA	NA	比值比（OR）和95%置信区间	NA
1097	2026-06-04	Deep learning-based generation of synthetic multiphasic MRI in hepatocellular carcinoma and cirrhosis 2026-Mar-04, JHEP reports : innovation in hepatology IF:9.5Q1 DOI:10.1016/j.jhepr.2026.101813 PMID:41887530	研究论文	本研究评估了基于深度学习从平扫序列生成肝细胞癌和肝硬化患者合成3D对比增强多期磁共振成像的可行性	首次提出利用深度学习从平扫序列合成高质量的3D对比增强多期肝脏MRI，并在视觉图灵测试等关键定性指标上与真实图像无显著差异	基于单中心中等规模数据集的概念验证，需更大规模的多中心研究和外部验证	评估深度学习生成模拟真实对比增强MRI的合成图像在肝细胞癌和肝硬化中的可行性	肝细胞癌和肝硬化患者的肝脏MRI数据	数字病理学	肝细胞癌，肝硬化	MRI	生成对抗网络	图像	来自185名HCC患者和182名肝硬化患者的533次MRI检查，共3198个MRI相位	NA	3D cycle-consistent GAN	结构相似性指数，重叠率，对称平均绝对百分比误差，准确率，精确率，Fleiss's Kappa	NA
1098	2026-06-04	Deep learning outperformed radiomics based on MRI in the differentiation of sinonasal small round cell and non-small round cell malignant tumors 2026-Mar, European journal of radiology IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.ejrad.2026.112700 PMID:41604786	研究论文	比较深度学习与影像组学基于MRI在区分鼻腔小圆细胞与非小圆细胞恶性肿瘤中的诊断性能	首次系统比较深度学习与影像组学在MRI基础上区分鼻腔小圆细胞与非小圆细胞恶性肿瘤的性能	深度学习模型与影像组学模型在独立测试队列中的AUC差异未达到统计学显著性	比较深度学习与影像组学模型在术前MRI分类中的诊断性能	鼻腔小圆细胞与非小圆细胞恶性肿瘤的MRI图像	计算机视觉	鼻腔肿瘤	MRI	卷积神经网络	图像	325例患者（163例SRCMTs，162例非SRCMTs）	PyTorch	ResNet-18, ResNet-34, ResNet-50, VGG13, VGG16	AUC, 准确率, 灵敏度, 特异度, 阳性预测值, 阴性预测值	NA
1099	2026-06-04	Hit identification in ultra large virtual screening: an integrative review and future challenges 2026-Mar, Drug discovery today IF:6.5Q1 DOI:10.1016/j.drudis.2026.104616 PMID:41611169	综述	本文综述了超大规模虚拟筛选在命中化合物发现中的策略、平台及未来挑战	系统梳理了基于结构、配体、药效团、片段及混合工作流的ULVS策略，并强调机器学习与深度学习的整合应用	评分准确性、资源效率和泛化能力仍存在挑战	总结ULVS现状并指出未来发展方向	超大规模虚拟筛选策略与平台	机器学习	NA	虚拟筛选	NA	化合物数据	NA	NA	NA	NA	VirtualFlow, RosettaVS, Deep Docking, V-SYNTHES
1100	2026-03-07	Assessing the reversibility of bronchiectasis with deep learning - Authors' reply 2026-Mar, The Lancet. Respiratory medicine DOI:10.1016/S2213-2600(25)00461-8 PMID:41786370	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA