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
13901	2026-01-14	Adversarial unpaired disentanglement network (AUDNet): Precise analysis of severely overlapping CS2/SO2 signals in UV-DOAS 2026-Mar-15, Spectrochimica acta. Part A, Molecular and biomolecular spectroscopy DOI:10.1016/j.saa.2025.127268 PMID:41351963	研究论文	本文提出了一种结合紫外差分光学吸收光谱与生成对抗网络的CS₂/SO₂混合气体检测系统，用于精确分析严重重叠的光谱信号	采用基于Wasserstein GAN的对抗性非配对解缠网络，无需混合光谱与单一纯组分光谱的严格配对即可进行训练	未明确提及系统在更广泛浓度范围或不同环境条件下的泛化能力	解决CS₂和SO₂在紫外波段光谱严重重叠导致的传统方法精度限制问题	CS₂和SO₂混合气体	机器学习和光谱分析	NA	紫外差分光学吸收光谱	GAN, WGAN-GP	光谱数据	CS₂测试范围3.81-179.2 ppb，SO₂测试范围44.43-942.73 ppb	NA	对抗性非配对解缠网络	平均绝对百分比误差	NA
13902	2026-01-14	Rapid identification of Rhizoma Coptidis origin using terahertz spectroscopy and deep learning 2026-Mar-15, Spectrochimica acta. Part A, Molecular and biomolecular spectroscopy DOI:10.1016/j.saa.2025.127283 PMID:41365254	研究论文	本研究提出了一种结合太赫兹光谱和深度学习的方法，用于快速识别黄连的产地来源	提出了ICOA-GRU-MSA分类模型，利用改进的乌鸦优化算法优化GRU超参数，并引入多头自注意力机制增强特征识别能力	仅使用了四个不同产地的黄连样本，样本多样性有限	快速识别中药材黄连的产地来源	不同产地的黄连样品	机器学习	NA	太赫兹时域光谱	GRU, 注意力机制	光谱数据	四个不同产地的黄连样品	NA	GRU, 多头自注意力机制	分类性能	NA
13903	2026-01-14	PLSTM-MTGF: A deep learning fusion model enabling real-time multi-target monitoring of penicillin fermentation via near-infrared spectroscopy 2026-Mar-15, Spectrochimica acta. Part A, Molecular and biomolecular spectroscopy DOI:10.1016/j.saa.2025.127358 PMID:41406794	研究论文	本研究提出了一种轻量级双流融合深度学习模型PLSTM-MTGF，用于通过近红外光谱实时监测青霉素发酵过程中的多个关键指标	提出了一种新颖的轻量级双流融合模型架构，结合了偏最小二乘回归进行光谱压缩、长短期记忆-自注意力网络捕获过程动态，并采用多任务门控融合机制来平衡任务特定表征	研究仅在24个工业批次数据上进行评估，样本量相对有限；模型性能可能受特定发酵条件和光谱数据质量影响	开发一种可部署的实时多目标监测系统，以优化工业青霉素发酵过程	青霉素发酵过程中的四个关键指标：残糖、氨基氮、细胞密度和效价	机器学习	NA	近红外光谱	深度学习融合模型	光谱数据	24个工业批次	NA	PLSTM-MTGF（偏最小二乘回归-长短期记忆与多任务门控融合）	相关系数R, RPD	标准CPU
13904	2026-01-14	Classification and quantification of sodium metabisulfite in goji berry powder: Applications of hyperspectral technology and transformer-based hybrid models 2026-Mar-15, Spectrochimica acta. Part A, Molecular and biomolecular spectroscopy DOI:10.1016/j.saa.2025.127379 PMID:41442910	研究论文	本研究利用近红外高光谱成像技术结合基于Transformer的混合深度学习模型，对枸杞粉中的焦亚硫酸钠进行分类和定量检测	提出了一种结合局部注意力和残差路径的ResLocalformer混合模型用于分类，以及结合Transformer全局注意力和密集层的Resformer模型用于回归，在焦亚硫酸钠检测中实现了高精度	研究仅针对枸杞粉中的焦亚硫酸钠，样本量相对有限（360个样本），且未在其他食品基质或添加剂上进行广泛验证	开发一种快速、无损的方法来检测和量化枸杞粉中的焦亚硫酸钠残留	枸杞粉样品中的焦亚硫酸钠	计算机视觉	NA	近红外高光谱成像	Transformer, CNN, LSTM	高光谱图像	360个样本（包含9个浓度水平，每个水平40个重复）	NA	ResLocalformer, Resformer	准确率, R, RMSE	NA
13905	2026-01-14	SemiRaman: A self-supervised contrastive representation learning-based framework for semi-supervised Raman spectral identification of pathogenic bacteria 2026-Mar-15, Spectrochimica acta. Part A, Molecular and biomolecular spectroscopy DOI:10.1016/j.saa.2025.127356 PMID:41447771	研究论文	提出了一种基于自监督对比学习的半监督拉曼光谱识别框架，用于在标记数据有限的情况下准确识别病原菌	结合无监督和监督学习模块，通过冗余减少和多层次对比学习从无标签数据中提取判别性特征，并采用多阶段微调策略以极少的标记数据实现高分类精度	NA	开发一种高效、成本效益高的方法，用于食品安全、环境监测和公共卫生领域中有害病原菌的快速准确识别	病原菌	机器学习	NA	拉曼光谱	自监督对比学习	光谱数据	Bacteria-7 和 Bacteria-14 两个数据集	NA	SemiRaman	准确率, MF1-score	NA
13906	2026-01-14	Specific Emitter Identification by Edge Pattern Detection and Incremental Open-World Learning 2026-Feb, IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence IF:20.8Q1 DOI:10.1109/TPAMI.2025.3615797 PMID:41021937	研究论文	本文提出了一种用于特定发射器识别的增量开放世界学习框架，通过边缘模式检测和伪未知数据集生成来提升开放集识别能力	提出结合边缘模式检测与对抗样本生成的伪未知数据集构建方法，并设计了混合类增量学习机制以保持历史识别能力	未明确说明实际部署场景中的计算效率与实时性表现	解决开放世界场景下无线设备特定发射器的增量识别问题	无线设备发射的时域信号	机器学习	NA	边缘模式检测，对抗样本生成	深度学习模型	时域信号	真实采集数据集（未明确具体数量）	NA	NA	NA	NA
13907	2026-01-14	TransFace++: Rethinking the Face Recognition Paradigm With a Focus on Accuracy, Efficiency, and Security 2026-Feb, IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence IF:20.8Q1 DOI:10.1109/TPAMI.2025.3616149 PMID:41026835	研究论文	本文提出TransFace和TransFace++两种新颖的人脸识别框架，分别探索了ViTs和图像字节在人脸识别任务中的可行性，以解决现有CNN框架在全局特征捕捉、推理效率和隐私保护方面的不足	首次将ViTs和图像字节应用于人脸识别任务，提出了针对ViTs的DPAP数据增强和EHSM难样本挖掘策略，以及针对图像字节的TIBC压缩和SICA交叉注意力模块	未明确说明模型在极端光照、遮挡或跨域场景下的性能表现，也未讨论模型在移动设备上的部署可行性	提升人脸识别系统的准确性、效率和安全性	人脸图像数据	计算机视觉	NA	深度学习	Transformer, CNN	图像	未明确说明具体样本数量，但提到在流行的人脸基准数据集上进行实验	NA	Vision Transformer (ViT)	NA	NA
13908	2026-01-14	ID-Guard: A Universal Framework for Combating Facial Manipulation via Breaking Identification 2026-Feb, IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence IF:20.8Q1 DOI:10.1109/TPAMI.2025.3616232 PMID:41032538	研究论文	提出一个名为ID-Guard的通用框架，通过破坏身份识别特征来对抗基于深度学习的面部操纵	引入身份破坏模块（IDM）来抑制被操纵面部中的可识别特征，并采用动态加权策略优化跨模型性能	未明确说明框架在极端光照或遮挡条件下的鲁棒性，也未讨论对非面部图像或视频的适用性	开发一种主动防御方法，防止深度学习面部操纵技术的滥用	面部图像及其在深度学习模型中的操纵过程	计算机视觉	NA	对抗性扰动生成	编码器-解码器网络	图像	NA	NA	编码器-解码器网络	NA	NA
13909	2026-01-14	Performance Assessment of a Deep Learning-based Algorithm for Ovarian Cancer Histotyping in an Independent Data Set 2026-Feb-01, The American journal of surgical pathology DOI:10.1097/PAS.0000000000002481 PMID:41251420	研究论文	本研究评估了基于对抗性傅里叶域适应（AIDA）的深度学习算法在独立数据集上对卵巢癌组织亚型分类的性能	开发并验证了AIDA模型以应对跨机构病理切片变异性带来的领域偏移问题，通过多数投票和额外切片重训练策略提升了分类准确性	模型对子宫内膜样癌（EC）的分类准确性较低（62.4%），常见误分类包括黏液性癌误判为EC以及EC误判为高级别浆液性癌或低级别浆液性癌	评估深度学习算法在独立队列中分类五种主要卵巢癌亚型的性能，以提升临床诊断准确性	经手术治疗的卵巢癌患者，包括透明细胞癌、子宫内膜样癌、高级别浆液性癌、低级别浆液性癌和黏液性癌亚型	数字病理学	卵巢癌	深度学习，对抗性傅里叶域适应	深度学习模型	病理切片图像	来自阿姆斯特丹大学医学中心（1985-2022年）的独立患者队列，具体样本数量未在摘要中明确说明	未明确说明，但涉及深度学习框架	AIDA（对抗性傅里叶域适应模型）	平衡准确率	未在摘要中明确说明
13910	2026-01-14	Deep Neural Network Parameter Selection via Dataset Similarity Under Meta-Learning Framework 2026-Feb, IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence IF:20.8Q1 DOI:10.1109/TPAMI.2025.3618991 PMID:41056167	研究论文	本文提出了一种基于元学习的框架，通过数据集相似性联合推荐超参数和初始权重，以优化深度神经网络的性能	引入了一种新颖的元学习框架，首次联合考虑超参数和权重初始化，并利用浅层和深层元特征捕捉数据集多样性，通过数据集相似性进行参数推荐	未明确说明框架在非图像数据集上的泛化能力，且依赖于历史数据集的覆盖范围	优化深度神经网络在图像分类任务中的性能，通过数据集驱动的参数推荐减少调优负担	105个真实世界图像分类数据集，包括75个历史数据集和30个查询数据集	机器学习	NA	元学习，图像特征提取	Vision Transformer, CNN	图像	105个图像数据集	NA	Vision Transformer, 卷积神经网络	NA	NA
13911	2026-01-14	Synergistic integration of multidimensional differential spectroscopy and deep learning for robust phenol monitoring in complex industrial effluents 2026-Feb-01, Analytica chimica acta IF:5.7Q1 DOI:10.1016/j.aca.2025.344989 PMID:41526095	研究论文	本研究提出了一种结合化学选择性、多维光学传感和定制并行关联神经网络（PSNN）的新策略，用于复杂工业废水中苯酚的稳健监测	通过苯酚特异性溴化消除其光谱特征，构建双通道可变光程系统生成三维差分光谱矩阵，并开发了新型并行关联神经网络（PSNN），显著提升了监测精度和鲁棒性	实验室条件与现场测试存在性能差异，现场测试的MAE（172.9 μg/L）高于实验室条件（72.09 μg/L），且方法在复杂环境中的普适性需进一步验证	开发一种高选择性、高灵敏度的智能系统，用于复杂工业废水中苯酚的准确、实时在线监测	工业废水中的苯酚污染物，特别是来自焦化和炼油等过程的废水	机器学习	NA	紫外-可见光谱法，高效液相色谱法（HPLC）作为基准	CNN, PSNN	光谱数据（三维差分光谱矩阵）	NA	NA	并行关联神经网络（PSNN）	平均绝对误差（MAE）	NA
13912	2026-01-14	A deep learning model for inferring the reverse intersystem crossing rate of TADF organic light-emitting diodes, overcoming the uncertainty of recombination dynamics 2026-Jan-13, Materials horizons IF:12.2Q1 DOI:10.1039/d5mh01156f PMID:40990544	研究论文	本研究开发了一种串联深度神经网络模型，用于从TADF OLED的瞬态电致发光行为中预测反向系间窜越速率，以克服极化子重组动力学的不确定性	通过串联深度神经网络模型，结合重组和激子动力学的逐步分析，实现了对RISC速率的高精度预测，克服了传统方法中极化子重组动力学的不确定性	NA	预测TADF OLED中的反向系间窜越速率，以优化器件性能	热激活延迟荧光有机发光二极管	机器学习	NA	瞬态电致发光分析	深度神经网络	电致发光行为数据	NA	NA	串联深度神经网络	决定系数	NA
13913	2026-01-14	Computational design of protein complexes: influence of binding affinity 2026-Jan-13, Chemical communications (Cambridge, England) DOI:10.1039/d5cc04821d PMID:41311232	综述	本文综述了蛋白质复合物结合亲和力的计算预测与设计策略	整合了AI驱动的结构预测与机器学习方法，用于跨蛋白质-蛋白质、蛋白质-DNA/RNA及蛋白质-碳水化合物复合物的亲和力预测与理性设计	NA	探讨蛋白质复合物结合亲和力的计算预测与设计方法	蛋白质复合物（包括蛋白质-蛋白质、蛋白质-DNA/RNA、蛋白质-碳水化合物复合物）	机器学习	NA	AI驱动的结构预测、机器学习、深度学习	NA	结构数据、序列数据	NA	NA	NA	NA	NA
13914	2026-01-14	Interpretable deep learning for enhanced multi-class classification of gastrointestinal endoscopic images 2026-Jan-13, Biomedical physics & engineering express IF:1.3Q3 DOI:10.1088/2057-1976/ae2b72 PMID:41380180	研究论文	本研究提出了一种基于EfficientNetB3的增强方法，用于提高胃肠道内窥镜图像的多类分类准确性，并利用LIME提升模型可解释性	在无需数据增强的情况下，通过EfficientNetB3架构实现了高分类准确率，并集成了LIME显著性图以增强模型的可解释性	研究仅基于Kvasir数据集的8,000张图像，可能未涵盖所有临床场景或疾病变体	提高胃肠道内窥镜图像的多类分类准确性，并增强深度学习模型在医学影像应用中的可解释性和可用性	胃肠道内窥镜图像	计算机视觉	胃肠道疾病	内窥镜成像	CNN	图像	8,000张标记的内窥镜图像，分为八个类别	未明确指定，但提及了Gradio用于界面开发	EfficientNetB3	准确率, 精确率, 召回率	NA
13915	2026-01-14	FocFormer-UNet: UNet With Focal Modulation and Transformers for Ultrasound Needle Tracking Using Photoacoustic Ground Truth 2026-Jan-12, IEEE transactions on bio-medical engineering DOI:10.1109/TBME.2026.3652428 PMID:41525612	研究论文	本文提出了一种结合焦点调制和Transformer的FocFormer-UNet深度学习网络，利用光声图像作为真实标签来训练超声图像中的针头跟踪模型	首次将光声成像提供的高对比度针头图像作为真实标签用于训练深度学习模型，避免了传统方法对人工标注或模拟数据的依赖，并引入了焦点调制和Transformer机制来增强模型性能	模型性能可能受光声成像质量和超声系统差异的影响，且目前仅在特定临床数据集上验证	提高超声引导针头插入过程中针头定位的准确性和可靠性	超声图像中的针头	医学影像分析	NA	光声成像，超声成像	深度学习，CNN，Transformer	图像	人类临床数据集	PyTorch	UNet，FocFormer	修正豪斯多夫距离，目标误差	NA
13916	2026-01-14	SW-VEI-Net: A Physics-Informed Deep Neural Network for Shear Wave Viscoelasticity Imaging 2026-Jan-12, IEEE transactions on bio-medical engineering DOI:10.1109/TBME.2026.3652121 PMID:41525619	研究论文	本文提出了一种名为SW-VEI-Net的物理信息深度神经网络，用于通过剪切波弹性成像同时重建剪切弹性模量和粘性模量	SW-VEI-Net通过将粘弹性波动方程集成到双网络架构中，实现了剪切弹性模量和粘性模量的同时重建，并采用双损失函数平衡数据保真度和基于物理的正则化，减少了对经验数据的依赖并提高了可解释性	未明确提及具体限制	解决剪切波弹性成像中定量粘弹性成像的挑战，提高重建精度和鲁棒性	组织模拟体模、大鼠肝纤维化模型和临床病例	医学影像分析	肝纤维化	剪切波弹性成像	物理信息神经网络	剪切波成像数据	包括组织模拟体模、大鼠肝纤维化模型、临床病例和健康志愿者	NA	双网络架构	AUC	NA
13917	2026-01-14	Fusing Tabular Features and Deep Learning for Fetal Heart Rate Analysis: A Clinically Interpretable Model for Fetal Compromise Detection 2026-Jan-12, IEEE transactions on bio-medical engineering DOI:10.1109/TBME.2026.3652309 PMID:41525620	研究论文	本研究开发了一种可解释的深度学习模型，融合胎儿心率时间序列和表格临床特征，以改进胎儿窘迫的预测	提出了一种新颖的Fusion ResNet架构，结合残差卷积网络处理FHR信号和并行神经网络处理表格特征，并利用SHAP和Grad-CAM提供临床可解释性	模型在私有数据集上训练和内部验证，外部验证仅使用了公开的CTU-UHB数据集，样本量相对有限	开发一种可解释的深度学习模型，通过融合多模态数据提高胎儿窘迫的预测准确性	胎儿心率记录和相关的临床特征数据	机器学习	胎儿窘迫	胎儿心率监测	CNN	时间序列数据, 表格数据	私有数据集包含9,887个FHR记录，外部验证数据集包含552个记录	NA	ResNet	AUC	NA
13918	2026-01-14	Home monitoring for the detection of atrial fibrillation in hypertensive patients. BP/AF MODE study 2026-Jan-12, Archivos de cardiologia de Mexico IF:0.7Q4 DOI:10.24875/ACM.25000149 PMID:41525689	研究论文	本研究旨在通过深度学习构建预测风险评分，评估家庭血压和心律监测策略在检测高血压患者亚临床心房颤动中的有效性	结合家庭血压监测和单导联心电图记录，利用深度学习优化心律失常风险评分的预测能力	研究仅针对拉丁美洲六个国家的中高风险人群，样本可能缺乏广泛代表性	开发一种简单易用的家庭监测系统，用于早期检测亚临床心房颤动	具有中高心房颤动风险的高血压患者	机器学习	心血管疾病	单导联心电图记录，家庭血压监测	深度学习	心电图信号，血压数据	涉及来自六个拉丁美洲国家的25名研究人员，具体患者数量未明确说明	NA	NA	NA	NA
13919	2026-01-14	Semi-supervised learning for dose prediction in targeted radionuclide therapy: a synthetic data study 2026-Jan-12, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/ae36df PMID:41525718	研究论文	本研究提出了一种用于靶向放射性核素治疗剂量预测的半监督学习框架，利用合成数据进行验证	将传统基于分类的半监督学习方法适应并扩展至回归任务，专门用于剂量预测，并开发了合成数据集进行测试	研究基于合成数据，临床实际数据可用性不足时性能可能受限	探索半监督学习在靶向放射性核素治疗中剂量预测的应用，以减少对大规模标记数据的依赖	靶向放射性核素治疗中的辐射剂量预测	机器学习	NA	蒙特卡洛模拟	深度学习	图像	NA	NA	NA	平均绝对百分比误差	NA
13920	2026-01-14	Echocardiographic Evaluation in Children with Post-Acute Sequelae of SARS-CoV-2 Infection Using Deep Learning 2026-Jan-12, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-025-01739-5 PMID:41526555	研究论文	本研究应用基于ResNet-50的深度学习模型分析儿童SARS-CoV-2感染后急性后遗症（PASC）的超声心动图数据，以增强心脏异常的检测	首次将深度学习模型（ResNet-50）应用于儿童PASC的超声心动图分析，以识别标准参数未揭示的细微心脏变化	基于图像的细微差异的临床意义尚不确定，需要大规模长期随访研究进一步评估	增强儿童SARS-CoV-2感染后急性后遗症（PASC）相关心脏异常的检测和理解	儿童（18岁以下）SARS-CoV-2感染后急性后遗症（PASC）患者及年龄匹配的对照组儿童	数字病理学	心血管疾病	超声心动图	CNN	图像	270名PASC儿童和400名年龄匹配的对照组儿童	NA	ResNet-50	准确率, 灵敏度, 特异性, 平衡准确率	NA