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
1461	2026-07-29	A Transformer-Based Variational Autoencoder for Training Data Generation in Spindle Motor Vibration-Based Anomaly Detection 2026-Mar-31, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s26072176 PMID:41977960	研究论文	提出一种基于Transformer的变分自编码器，用于生成主轴电机振动数据以增强异常检测性能	将Transformer与变分自编码器结合，利用位置编码和多头自注意力机制捕捉多变量时间序列的长程依赖关系，并采用KL退火策略提升训练稳定性	未明确讨论生成数据的泛化性边界或模型在极端罕见故障类型上的表现	解决高速主轴电机振动数据稀缺和不平衡问题，提升基于深度学习的异常检测准确性	高速主轴电机的三轴加速度振动序列	机器学习	NA	振动信号采集	Transformer变分自编码器和CNN-LSTM分类器	时间序列数据（三轴加速度）	训练集：3个主轴电机的10,000个真实样本（5,000正常+5,000故障）；测试集：11个不同主轴电机的50,000个序列（25,000正常+25,000故障）	NA	Transformer变分自编码器和CNN-LSTM	正常样本通过检测率、故障样本失败检测率	NA
1462	2026-07-29	A Bilayer Feature Fusion Framework for Pan-Cancer Survival Prediction Based on Multihead Attention and Adaptive Differential Privacy: Model Development and Validation Study 2026-Mar-30, JMIR medical informatics IF:3.1Q2 DOI:10.2196/83743 PMID:41911549	研究论文	提出一种基于多头注意力和自适应差分隐私的双层特征融合框架，用于泛癌生存预测，平衡精确特征提取与敏感数据保护	创新性地将多头注意力机制与自适应差分隐私结合，通过层级相关性分析计算特征与结果关联，并基于结果自适应添加拉普拉斯噪声，实现特征提取与隐私保护的协同优化	未将病理图像和蛋白质组学数据纳入模型，未来工作需进一步整合以扩展在癌症亚型分类和生物标志物发现中的应用	提出一种兼顾预测准确性和数据隐私保护的泛癌生存预测方法	泛癌和单癌生存预测任务	机器学习	泛癌	NA	多头注意力机制	临床数据、信使RNA数据、微小RNA表达数据	20种癌症类型的数据	NA	多层感知机	一致性指数（C-index）	NA
1463	2026-07-29	Spectroscopic Pulse Embeddings by Contrastive Learning from Unlabeled Data for Pile-Up Analysis 2026-Mar-30, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s26072138 PMID:41977923	研究论文	利用对比学习从无标注数据中提取光谱脉冲嵌入，用于核谱学中的堆积效应分析	首次提出结合物理学启发的数据增广和零交叉分割策略，从大规模无标注真实核脉冲信号中学习鲁棒且可迁移的表征，用于堆积识别和计数率估计	未详细说明方法在极端高计数率或不同探测器类型下的泛化能力，也未与现有有监督方法进行系统比较	开发一种无需标注数据的堆叠校正方法，提升核谱学中高计数率条件下的测量准确性	真实核辐射探测系统产生的脉冲信号	信号处理、机器学习	NA	核谱学、脉冲信号处理	一维ResNet编码器	一维脉冲信号	未说明具体样本数量，基于大规模无标注真实核脉冲信号	PyTorch	ResNet	堆积识别准确性、计数率估计误差	NA
1464	2026-07-29	A Novel Weighted Ensemble Framework of Transformer and Deep Q-Network for ATP-Binding Site Prediction Using Protein Language Model Features 2026-Mar-28, International journal of molecular sciences IF:4.9Q2 DOI:10.3390/ijms27073097 PMID:41977286	研究论文	提出一种基于蛋白质语言模型特征、结合Transformer和深度Q网络的加权集成框架，用于ATP结合位点预测	首次将Transformer与深度Q网络两种异构学习范式协同整合，通过ESM-2蛋白质语言模型获取高维上下文特征，结合局部-全局双重注意力机制和加权集成策略，实现高精度ATP结合位点预测，并揭示了蛋白质-ATP相互作用的生物学机制	实验依赖独立测试集，可能未充分评估泛化能力；计算资源需求较高，影响大规模应用；文章未明确提及样本量和计算资源	开发一种基于蛋白质序列信息的ATP结合位点预测方法，以支持药物发现、酶工程和疾病通路研究	蛋白质序列及其ATP结合位点	自然语言处理, 机器学习	不适用	蛋白质语言模型特征	Transformer, 深度Q网络	蛋白质序列数据	不适用	PyTorch, TensorFlow	Transformer, 深度Q网络, ESM-2	准确率, AUC	不适用
1465	2026-07-29	Decision-Aware Vision Mamba with Context-Guided Slot Mixing for Chest X-Ray Screening and Culture-Based Hierarchical Tuberculosis Classification 2026-Mar-27, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s26072100 PMID:41977886	research paper	提出一种结合状态空间模型和上下文引导槽混合模块的深度学习框架，用于胸部X光片的肺结核分层分类	首次将Vision Mamba状态空间模型应用于胸部X光片结核病分类，并通过上下文引导的槽混合模块实现细微病理特征的分离	NA（标题和摘要未提及局限性）	利用深度学习区分活动性结核与非活动性结核，解决胸部X光片中影像学征象重叠的临床挑战	胸部X光片中的活动性结核、非活动性结核、肺炎和正常图像	computer vision	结核病	深度学习	Vision Mamba	image	NA（未在标题和摘要中明确提及样本数量）	NA（未在标题和摘要中明确提及框架）	Vision Mamba CGSM (状态空间模型+上下文引导槽混合模块)	accuracy, Youden Index, specificity	NA（未在标题和摘要中明确提及计算资源）
1466	2026-07-29	Freezing of Gait in Parkinson's Disease: A Scoping Review on the Path Towards Real-Time Therapies 2026-Mar-25, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s26072042 PMID:41977827	综述	该综述评估了机器学习和深度学习衍生的生物标志物在改善帕金森病冻结步态个性化管理方面的现状	聚焦于从可穿戴设备数据中通过机器学习算法提取冻结步态发作前的生物标志物，以实现实时闭环治疗干预	仅覆盖60项研究，可能遗漏部分相关文献；未深入讨论具体算法性能比较或实际部署障碍	评估机器学习和深度学习在帕金森病冻结步态管理中的生物标志物应用前景	帕金森病患者的冻结步态发作数据	机器学习	帕金森病	可穿戴传感器、惯性测量单元	CNN, LSTM	传感器数据	60项研究	NA	卷积神经网络, 长短期记忆网络	NA	NA
1467	2026-07-29	Simulation-Guided Interpretable Fault Diagnosis of Hydraulic Directional Control Valves Under Limited Fault Data Conditions 2026-Mar-25, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s26072052 PMID:41977837	研究论文	提出了一种基于仿真引导的特征构建和多压力信号分析的液压方向控制阀延迟切换故障可解释诊断框架	利用物理仿真模型分析故障机制并指导设计阀级诊断特征，而非生成合成训练数据，从而在有限故障样本条件下提升诊断准确性和物理可解释性	依赖物理仿真模型的准确性，且仅针对延迟切换故障类型，未验证对其他故障模式的适用性	在故障数据有限条件下实现液压方向控制阀延迟切换故障的物理可解释诊断	液压方向控制阀的延迟切换故障	机器学习	NA	多压力信号分析	随机森林、支持向量机、K近邻、逻辑回归	传感器压力差数据	有限故障样本（未明确具体数量）	KNN	随机森林、支持向量机、K近邻、逻辑回归	准确率、鲁棒性	NA
1468	2026-07-29	Spectral-Efficient End-to-End Beamforming for 6G XL-MIMO: Synergizing Channel Sensing and Spatial-Frequency Sparsity with Deep Learning 2026-Mar-24, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s26072012 PMID:41977797	研究论文	提出了一种联合信道感知与空间-频率稀疏性的深度学习方法，用于6G XL-MIMO的谱效端到端波束成形	提出两阶段波束成形架构，通过物理感知降维与深度学习的协同，实现端到端映射以直接回归最优预编码矩阵，避免了传统的‘感知-重建-预编码’范式	未提及明确限制，但可能包括对大规模天线配置的泛化性验证不足或实际硬件实现复杂性	解决XL-MIMO中高分辨率感知需求与有限带宽资源之间的冲突，提升频谱效率并降低感知数据开销和推理延迟	XL-MIMO系统中的信道状态信息（CSI）和波束成形矩阵	机器学习	NA	NA	深度学习模型（硬注意力感知机制与直接集成预编码网络）	CSI数据	使用COST 2100和QuaDRiGa混合信道模型进行仿真，512天线配置	NA	空间-频率集中模块（SFCB）和直接集成预编码网络（DIP-I）	波束成形增益、频谱效率、感知数据开销、推理延迟	NA
1469	2026-07-29	A multimodal biomechanics dataset with synchronized kinematics and internal tissue motions during reaching 2026-Mar-18, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-026-07019-3 PMID:41851191	研究论文	提出一个多模态生物力学数据集，同步记录手臂伸展运动中的运动学和内部组织运动	首次提供了同步的内部组织动态和传统生物力学测量的多模态数据集，并利用DUSTrack点跟踪工作流程提供上臂超声图像中点的轨迹	NA	通过捕捉手臂伸展运动中内部组织动态和传统生物力学测量，填补运动功能障碍、力传递和运动技能相关的研究空白	36名不同专业水平的参与者（世界级运动员、地区级运动员和未经训练个体）	计算机视觉	NA	B型超声成像、运动捕捉、肌电图、加速度测量	深度学习模型	超声图像、运动捕捉数据、肌电信号、加速度计数据	36名参与者（世界级运动员、地区级运动员和未经训练个体各若干）	NA	NA	NA	NA
1470	2026-07-29	A wild fish image dataset for individual re-identification and phenotyping 2026-Mar-18, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-026-07045-1 PMID:41851156	研究论文	提供了一个名为Melops的野生鱼类图像数据集，包含7年内收集的9861只个体的24578张图像，用于个体再识别和表型分析	首次提供了一个包含数千个体多年重复观测的野生鱼类图像数据集，支持时间感知的个体再识别和表型变化研究	NA	为计算机视觉方法在野生动物监测中的表型分析和个体识别提供数据基础	野生冠状隆头鱼（Symphodus melops）	计算机视觉	NA	NA	NA	图像	9861只个体的24578张图像	NA	NA	NA	NA
1471	2026-07-29	Evaluating Performance of a Deep Learning-based Artificial Intelligence Model for Ovarian Tumor Classification Using a Multicenter CT Dataset 2026-Mar, Radiology. Imaging cancer DOI:10.1148/rycan.250027 PMID:41686074	研究论文	评估基于深度学习的AI模型在CT图像上进行卵巢肿瘤分类的性能，并与超声模型和放射科医师进行比较	首次在多中心CT数据集上使用自监督学习训练深度学习模型进行卵巢肿瘤术前分类，并与当前超声模型和放射科医师进行比较	外部测试集AUC较低（0.61），表明疾病和数据变异性较大，临床实施前需要进一步改进	开发并评估基于CT的深度学习辅助诊断模型用于卵巢肿瘤术前分类	344例患者（226例良性，118例恶性）的387张卵巢肿瘤CT图像	计算机视觉	卵巢肿瘤	CT成像	深度学习模型	CT图像	387张CT图像，来自344例患者	NA	NA	AUC, 敏感性, 特异性, 阳性预测值, 阴性预测值	NA
1472	2026-07-29	Digital Eye: Deep Learning for Detecting Physeal Fractures of the Pediatric Distal Radius 2026-Feb, Journal of the Pediatric Orthopaedic Society of North America DOI:10.1016/j.jposna.2025.100291 PMID:41488804	research paper	提出微调EfficientNet卷积神经网络以检测儿童桡骨远端骨骺骨折，并通过Grad-CAM提供模型解释性	聚焦于儿科特定骨折类型（骨骺骨折）的AI分类，而非通用骨折检测；使用Grad-CAM可视化模型关注的放射图像区域，增强可解释性	单中心回顾性数据，样本量有限且类别不平衡（骨骺骨折仅占20%）；仅纳入前后位和侧位X光片，未测试其他视图或骨折类型	开发自动化工具分类儿童桡骨远端骨折是否累及骨骺，以提高初诊准确性并辅助骨科转诊决策	儿童（4-18岁）桡骨远端骨折X光片的骨骺受累状态	computer vision	pediatric fracture	X-ray imaging	CNN	image	2103张X光片（1082名患者，年龄10±5.7岁，60.5%男性），包括203例骨骺骨折与879例非骨骺骨折	PyTorch	EfficientNet-B2	accuracy, precision, recall, F1-score	NA
1473	2026-07-29	RETRACTED: Hybrid deep learning and feature selection approach for autism detection from rs-fMRI data 2026, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0339921 PMID:41945612	研究论文	提出一种混合深度学习和改进特征选择方法用于从静息态功能磁共振成像数据中检测自闭症谱系障碍	结合深度学习特征提取与改进的指数三角优化算法用于特征选择，该算法融合算术优化算法和引导学习策略以提升诊断性能	文中未明确提及局限性	通过整合深度学习和特征选择技术提高自闭症谱系障碍的诊断准确性	自闭症谱系障碍患者	机器学习和数字病理学	自闭症谱系障碍	静息态功能磁共振成像（rs-fMRI）	深度学习模型（未具体说明架构）	功能磁共振成像数据	使用自闭症脑影像数据交换（ABIDE I）数据集，具体样本数量未提及	NA	NA	准确率、敏感度、AUC	NA
1474	2026-07-29	Domain-aware domain-class adaptation network for motor execution to motor imagery EEG classification 2026, Frontiers in neuroscience IF:3.2Q2 DOI:10.3389/fnins.2026.1851006 PMID:42305781	研究论文	提出一种域感知域类适应网络，用于从运动执行到运动想象的脑电信号分类	首次验证域适应技术用于跨任务迁移学习在运动想象脑电分类中的可行性	依赖于公共数据集，且仅基于特定实验条件进行验证	解决从运动执行到运动想象的跨任务迁移学习问题，提升脑机接口性能	超过100名受试者的运动执行与运动想象脑电信号	机器学习	NA	脑电图	域感知域类适应网络	脑电信号	超过100名受试者的公共数据集	NA	双分类器对抗学习框架	分类准确率	NA
1475	2026-07-29	Feature integration of [18F]FDG PET brain imaging using deep learning for sensitive cognitive decline detection 2026, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0341995 PMID:42479708	研究论文	提出一种数据高效的深度学习框架，整合[¹⁸F]FDG PET图像的体素级和区域级特征，用于灵敏检测认知衰退	通过直接拼接体素级CNN/PCANet特征和区域级DNN特征，实现多尺度PET表示的数据高效整合，显著提升分类性能	未提及具体局限性	提高认知衰退（包括早期阿尔茨海默病）的检测准确性，增强PET在临床中的应用价值	来自阿尔茨海默病神经影像学计划的252名参与者的[¹⁸F]FDG PET脑部扫描	计算机视觉	阿尔茨海默病	PET	CNN, PCANet, DNN	图像	252名参与者（118名认知正常，134名认知衰退）	NA	CNN, PCANet, DNN	准确率, 召回率, F1分数	NA
1476	2026-07-29	Retraction: Hybrid deep learning and feature selection approach for autism detection from rs-fMRI data 2026, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0354652 PMID:42507625	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
1477	2026-07-29	Artificial intelligence for early detection of diabetic retinopathy: A vision transformer-based approach 2026, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0350854 PMID:42507684	研究论文	提出基于视觉Transformer的模型用于糖尿病视网膜病变早期自动检测	采用紧凑卷积Transformer（CCT）结合自注意力机制，解决了CNN在处理医学图像长距离依赖和空间连接时的局限性	NA	开发早期自动检测糖尿病视网膜病变的AI工具，支持筛查流程	糖尿病视网膜病变的眼底图像	计算机视觉	糖尿病视网膜病变	NA	视觉Transformer（ViT）、紧凑卷积Transformer（CCT）	图像	使用EyePACS和APTOS 2019公开数据集	NA	紧凑卷积Transformer（CCT）	准确率、F1分数	NA
1478	2026-07-29	Research on Benggang identification and deformation monitoring based on optical and Radar data 2026, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0354123 PMID:42507690	研究论文	基于光学和雷达数据，结合深度学习和多时序InSAR技术进行崩岗识别与形变监测	提出了一种深度学习和多时序InSAR集成方法，能够同时实现崩岗地表形态的自动识别和毫米级垂直形变监测	未提及具体局限性	实现崩岗的立体监测，为地质灾害预警和生态风险管理提供技术支持	广东省五华县典型崩岗区域	计算机视觉, 深度学习	不适用	光学遥感, 合成孔径雷达干涉测量（InSAR）	U-Net	图像（光学影像和雷达影像）	90景Sentinel-1 SAR影像（2022-2024年），高分二号高分辨率影像	PyTorch	U-Net	平均交并比 (Mean IoU), R², 均方根误差 (RMSE), 平均绝对误差 (MAE)	未提及
1479	2026-07-29	PAP_NER: A large-scale vietnamese administrative named entity recognition corpus and hybrid deep learning architecture 2026, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0353166 PMID:42507686	研究论文	提出了PAP_NER，首个大规模越南行政管理命名实体识别语料库及混合深度学习架构	首次构建了大规模、黄金标准的越南行政管理NER语料库，并采用人类在环注释流程实现了高一致性，同时结合PhoBERT与条件随机场的混合架构显著提升了实体识别性能	未提及模型在跨领域或低资源场景的泛化能力，以及数据集规模对模型表现的潜在限制	解决越南行政文本处理中缺乏领域特定NER数据集的问题，支持电子政务自动化	越南行政管理文件中的命名实体，包括机构、法律文件、对象、日期时间和数量	自然语言处理	NA	NA	条件随机场嵌入、Transformer	文本	162,801个句子，205,807个实体标注	NA	PhoBERT、CRF、BiLSTM、XLM-RoBERTa	Micro F1分数、McNemar检验	NA
1480	2026-07-29	Dual-input deep learning system for microbial identification from blood agar plates 2026, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0353761 PMID:42507697	研究论文	提出一种双输入深度学习系统，用于从血琼脂平板图像中自动识别病原微生物	采用菌落图像和拼图图像双输入集成方法，通过ResNet-50模型融合提升微生物分类性能	仅针对10种临床相关物种进行验证，未覆盖更广泛的微生物种类，且数据源仅限于血琼脂平板	评估从培养微生物菌落图像自动识别病原微生物物种的可行性	10种临床相关病原微生物的菌落图像	机器视觉	NA	NA	CNN	图像	418株菌株，包含10,048张菌落图像和23,003张拼图图像	PyTorch	ResNet-50	敏感度、特异度	NA