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
1701	2026-03-14	DIMOND: DIffusion Model OptimizatioN with Deep Learning 2024-06, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany) DOI:10.1002/advs.202307965 PMID:38634608	研究论文	提出了一种名为DIMOND的基于物理信息与自监督深度学习的扩散模型优化框架，用于从扩散磁共振成像数据中高效、准确地估计微观结构模型参数	提出了一种结合物理信息与自监督深度学习的全新框架（DIMOND），无需额外训练数据，通过最小化输入数据与网络输出参数生成的合成数据之间的差异来优化网络，实现了跨受试者和数据集的泛化能力，并将复杂模型（如NODDI）的拟合时间从数小时大幅缩短至数分钟甚至数秒	未在摘要中明确说明	解决扩散磁共振成像中模型参数估计计算成本高且受图像噪声影响的问题，提高微观结构和结构连接性映射的实用性与临床采纳度	人脑活体扩散磁共振成像数据	医学影像分析	NA	扩散磁共振成像	深度学习神经网络	图像	NA	NA	NA	NA	NA
1702	2026-03-14	DeepTrayMeal: Automatic dietary assessment for Chinese tray meals based on deep learning 2024-Feb-15, Food chemistry IF:8.5Q1 DOI:10.1016/j.foodchem.2023.137525 PMID:37742550	研究论文	本研究开发了一个基于深度学习的自动饮食评估框架，用于中国托盘餐，包括菜品识别、体积估计和营养映射	建立了首个中国托盘餐数据集ChinaLunchTray-99，并提出了一个结合检测、体积估计和营养映射的完整自动饮食评估框架	未在摘要中明确提及	开发自动饮食评估方法以促进中国托盘餐的公共健康应用	中国托盘餐图像	计算机视觉	NA	深度学习	CNN	图像	1185张托盘餐图像，覆盖99个菜品类别	未在摘要中明确提及	未在摘要中明确提及	平均精度均值	未在摘要中明确提及
1703	2026-03-14	A neural speech decoding framework leveraging deep learning and speech synthesis 2024, Nature machine intelligence IF:18.8Q1 DOI:10.1038/s42256-024-00824-8 PMID:41799923	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的神经语音解码框架，用于从大脑皮层信号解码人类语音	开发了一种包含ECoG解码器和可微分语音合成器的新型框架，并引入了语音到语音自编码器以辅助训练	NA	开发脑机接口技术以恢复神经功能缺损患者的语音能力	48名参与者的皮层电信号	自然语言处理	神经功能缺损	皮层电图	深度学习	信号	48名参与者	NA	自编码器	相关性	NA
1704	2026-03-14	High-throughput adjustable deformability cytometry utilizing elasto-inertial focusing and virtual fluidic channel 2023-10-10, Lab on a chip IF:6.1Q2 DOI:10.1039/d3lc00591g PMID:37766593	研究论文	本文提出了一种集成三维弹性惯性聚焦和虚拟流体通道的高通量可调变形性细胞术，用于无标记细胞机械表型分析	通过结合弹性惯性聚焦与虚拟流体通道，实现了对多种尺寸细胞的单设备可调谐、高通量机械表征，并开发了mini-BiSeNet网络进行快速细胞识别与特征提取	NA	开发一种通用、高通量的微流控细胞变形性分析系统，用于基于机械特性的细胞状态与疾病进程表征	多种细胞系（A549、MCF-7、MDA-MB-231）及白细胞（WBCs），并探索了在胸腔积液表征中的应用潜力	数字病理学	肺癌	微流控变形性细胞术，深度学习分类	CNN	图像	NA	NA	mini-BiSeNet	准确率	NA
1705	2026-03-14	A systematic review of automated segmentation of 3D computed-tomography scans for volumetric body composition analysis 2023-Oct, Journal of cachexia, sarcopenia and muscle DOI:10.1002/jcsm.13310 PMID:37562946	系统综述	本文系统综述了用于体积身体成分分析的3D CT扫描自动分割技术的可行性、准确性及当前局限性	首次系统评估3D CT扫描自动分割在体积身体成分分析中的应用，对比传统方法与深度学习技术，并明确当前研究空白与临床转化挑战	纳入研究数量有限（7篇），算法训练所用金标准分割存在人为主观差异，CT扫描覆盖范围术语不统一，缺乏全身体积验证数据	评估自动化3D CT分割在身体成分分析中的技术可行性与临床应用价值	CT扫描中的骨骼肌、内脏脂肪和皮下脂肪组织	医学影像分析	身体成分相关疾病	计算机断层扫描（CT）	深度学习算法，传统计算机算法	3D CT影像	7项符合条件的研究（共检索92项）	NA	NA	Dice相似系数	NA
1706	2026-03-14	A Neural Speech Decoding Framework Leveraging Deep Learning and Speech Synthesis 2023-Sep-17, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2023.09.16.558028 PMID:37745380	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的神经语音解码框架，用于从大脑皮层电信号中重建语音	提出了一个包含可微分语音合成器的端到端框架，并开发了音频自编码器来生成参考语音参数以辅助训练，提高了跨被试（48人）的解码可重复性	未明确提及模型在极低信噪比或长期植入场景下的稳定性，也未讨论个体解剖差异对解码性能的具体影响	开发一种能够从神经信号中解码自然语音的脑机接口技术，以帮助神经系统损伤患者恢复言语功能	48名参与者的皮层电图（ECoG）信号及对应的语音数据	脑机接口，语音合成	神经系统损伤导致的言语障碍	皮层电图（ECoG）信号采集	深度学习	神经信号（ECoG），音频，频谱图	48名参与者	未明确提及，但推断可能为PyTorch或TensorFlow	3D ResNet, SWIN Transformer，以及自编码器	皮尔逊相关系数（PCC）	NA
1707	2026-03-14	A deep learning approach reveals unexplored landscape of viral expression in cancer 2023-02-11, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-023-36336-z PMID:36774364	研究论文	本文开发了一种名为viRNAtrap的深度学习管道，用于识别癌症中的病毒表达，并应用于TCGA的14种癌症类型	提出了一种基于深度学习的无对齐方法viRNAtrap，能够识别未知和分化的病毒，并揭示与癌症生存率相关的内源性病毒表达	研究仅基于TCGA的14种癌症类型，可能未涵盖所有癌症或病毒类型，且深度学习模型的泛化能力需进一步验证	研究癌症中病毒表达的特征，特别是未知和分化病毒，以探索病毒与癌症的关联	人类癌症组织中的病毒RNA序列数据	机器学习	癌症	RNA测序	深度学习模型	RNA测序数据	来自TCGA的14种癌症类型的数据集	NA	NA	NA	NA
1708	2026-03-14	Automatic Prediction of Paediatric Cardiac Output From Echocardiograms Using Deep Learning Models 2023-Feb, CJC pediatric and congenital heart disease DOI:10.1016/j.cjcpc.2022.11.001 PMID:37970100	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的模型，用于从儿科超声心动图中自动预测心输出量	修改了EchoNet-Dynamic模型以预测左心室流出道直径，并开发了一种新颖的深度学习方法用于速度时间积分估计，从而实现了心输出量的自动预测	数据集规模较小，尽管通过预训练实现了准确估计，但可能限制了模型的泛化能力	开发一种准确、快速的自动心输出量评估方法，以支持临床决策	儿科超声心动图，包括正常心输出量和扩张型心肌病导致心输出量降低的患者	计算机视觉	心血管疾病	超声心动图	深度学习模型	图像	未明确指定具体样本数量，但提及包括正常心输出量和扩张型心肌病患者的数据集	NA	EchoNet-Dynamic	均方根误差, 平均绝对误差, 平均百分比误差, 决定系数, Bland-Altman分析	NA
1709	2026-03-14	Modeling mutational effects on biochemical phenotypes using convolutional neural networks: application to SARS-CoV-2 2022-Jul-15, iScience IF:4.6Q1 DOI:10.1016/j.isci.2022.104500 PMID:35669036	研究论文	本文利用卷积神经网络建模SARS-CoV-2刺突蛋白受体结合域和人类ACE2蛋白的突变对生化表型的影响	首次将卷积神经网络应用于SARS-CoV-2突变体生化表型预测，整合氨基酸理化性质显著提升预测性能，并与分子动力学模拟结果相互验证	模型主要基于深度突变扫描实验数据，可能未覆盖所有潜在突变组合，且计算资源需求较高	预测SARS-CoV-2突变对病毒-宿主相互作用关键生化表型的影响	SARS-CoV-2刺突蛋白受体结合域和人类ACE2蛋白的突变体	机器学习	COVID-19	深度突变扫描	CNN	蛋白质序列突变数据	NA	NA	卷积神经网络	预测准确性	NA
1710	2026-03-13	Detecting cognitive impairment and psychological well-being among older adults 2026-Jun-30, Machine learning. Health DOI:10.1088/3049-477X/ae250c PMID:41573970	研究论文	本研究利用机器学习模型，通过远程视频对话提取面部、声学、语言和心血管特征，以监测老年人的认知衰退和心理社会健康状况	整合多模态特征（面部、声学、语言、心血管）从远程视频对话中量化认知状态和社会心理因素，并进行了特征重要性和偏差分析	样本量较小（39名老年人），模型在年龄、性别、疾病状况和教育水平上存在显著偏差，需要更大规模数据集以提高泛化能力	开发可扩展的方法来监测老年人的认知衰退并识别痴呆风险相关的社会心理因素	39名认知正常或轻度认知障碍的老年人	机器学习	老年疾病	远程视频对话分析	机器学习模型	视频、音频、语言文本、生理信号	39名老年人	NA	NA	AUC	NA
1711	2026-03-13	MDD-thinker: A reasoning-enhanced large language model for diagnosis of major depressive disorder 2026-Jun-15, Journal of affective disorders IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.jad.2026.121405 PMID:41707724	研究论文	提出了一种基于大语言模型的增强推理诊断系统MDD-Thinker，用于重度抑郁症的诊断	结合监督微调和强化学习来增强大语言模型的推理能力和可解释性，并利用结构化推理样本进行训练	研究在评估设置下进行，临床适用性可能受到可解释性、幻觉问题和依赖合成数据等挑战的限制	开发一个可扩展且可解释的智能精神病学评估系统，用于重度抑郁症的诊断	重度抑郁症患者	自然语言处理	重度抑郁症	NA	大语言模型	文本	来自UK Biobank数据集的40,000个结构化推理样本，以及来自公开心理健康数据集的10,000条记录	NA	NA	准确率, F1分数	NA
1712	2026-03-13	Probabilistic vehicle speed prediction and reliability-based design optimization of mountainous freeway renovation using Transformer and active learning surrogates 2026-Jun, Accident; analysis and prevention DOI:10.1016/j.aap.2026.108453 PMID:41702043	研究论文	本研究提出了一种基于可靠性的设计优化框架，结合概率性车辆速度预测和主动学习代理模型，用于山区高速公路改造的安全导向几何设计优化	开发了基于Transformer的架构来映射高速公路线形与车辆速度分布，并采用主动学习Kriging代理模型解决RBDO问题，提高了计算效率和准确性	研究仅针对典型山区高速公路进行数值实验，未涉及更广泛的道路类型或交通条件，且代理模型可能在某些极端情况下存在精度限制	优化山区高速公路改造的几何设计，以平衡驾驶安全可靠性和改造成本	山区高速公路的车辆速度分布和几何设计参数	机器学习	NA	NA	Transformer	NA	NA	NA	Transformer	NA	NA
1713	2026-03-13	Letter to the editor: Re-examining the role of deep learning in cyber forensics: Practical gaps beyond conceptual frameworks 2026-Jun, Forensic science international. Synergy DOI:10.1016/j.fsisyn.2026.100669 PMID:41815526	评论	本文探讨了深度学习在数字取证中的实际应用限制，强调其作为专家判断辅助工具的角色	重新审视深度学习在数字取证中的作用，指出超越概念框架的实际差距，并呼吁从事件后审查推广到取证准备和实时监控	存在数据质量和偏见问题、缺乏取证级方法验证、模型输出可解释性低以及自动化比较可能损害证据完整性	研究深度学习在数字取证领域的适用性，探讨其实际限制	深度学习技术在数字取证中的应用	机器学习	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
1714	2026-03-13	Precise, fast, and automated gel quantification powered by YOLO11 instance segmentation 2026-May-15, Analytica chimica acta IF:5.7Q1 DOI:10.1016/j.aca.2026.345293 PMID:41813342	研究论文	本研究提出了一种基于YOLO11实例分割的端到端、全自动凝胶条带分割框架，用于精确、快速的凝胶图像定量分析	采用轻量级YOLO11n架构，无需预处理即可处理高分辨率图像，并利用像素级掩码而非边界框进行定量，有效排除背景噪声，解决了分析速度与定量精度之间的长期权衡	模型训练数据量相对有限（总计200张图像），且主要针对特定染色方法（考马斯亮蓝、银染、荧光染色）进行了验证	开发一种自动化、高精度的凝胶电泳图像分析工具，以替代传统依赖人工和主观判断的密度测定法	凝胶电泳图像	计算机视觉	NA	凝胶电泳，荧光成像	实例分割	图像	200张凝胶图像（150张用于训练，50张用于微调）	YOLO	YOLO11n, YOLO11-Seg	mAP50, 线性度(R²), 变异系数(CV), 处理延迟时间	NA
1715	2026-03-13	Intelligent microfluidics: A deep learning-integrated platform for high-accuracy oocyte membrane permeability characterization in cryobiology 2026-May-15, Analytica chimica acta IF:5.7Q1 DOI:10.1016/j.aca.2026.345301 PMID:41813348	研究论文	本研究介绍了一个名为CryoSIM的集成微流控-AI平台，用于自动、并行量化卵母细胞膜渗透性，以提高冷冻保存效率	结合微流控芯片、深度学习模型（MLSNet）和传输建模，实现了自动化、高通量的卵母细胞膜渗透性表征，相比手动方法提高了90%以上的分析通量	未明确提及平台在更广泛细胞类型或极端条件下的适用性限制	开发一个可扩展的分析框架，以稳健、系统的方式表征细胞膜传输现象，优化冷冻保存协议	卵母细胞	机器学习	NA	微流控技术，深度学习	深度学习模型	图像	NA	Python	MLSNet	像素级准确度	NA
1716	2026-03-13	A semi-supervised domain adaptation framework with attention-enhanced ResNet50 for LIBS-based soil classification under spectral distribution shift 2026-May-08, Analytica chimica acta IF:5.7Q1 DOI:10.1016/j.aca.2026.345292 PMID:41813363	研究论文	本研究提出了一种基于注意力增强ResNet50的半监督域自适应框架，用于处理LIBS光谱分布偏移下的土壤分类问题	结合了Gramian Angular Field技术将一维光谱编码为二维图像以增强特征表示，并设计了基于SE-ResNet50的注意力机制网络，同时整合了基于模型的迁移学习和伪标签学习来逐步提升模型对目标域的适应性	NA	解决激光诱导击穿光谱在土壤分类中因光谱分布偏移导致的模型性能下降问题	土壤样本的LIBS光谱数据	计算机视觉	NA	激光诱导击穿光谱	CNN	图像	NA	NA	SE-ResNet50	准确率	NA
1717	2026-03-13	Deep learning as a generator of sodium channel state hypotheses 2026-May-04, The Journal of general physiology IF:3.3Q1 DOI:10.1085/jgp.202513938 PMID:41805948	研究论文	本文利用AlphaFold 2生成钠通道的结构集合，并探讨β亚基和钙调蛋白对这些集合的重塑作用	首次应用AlphaFold 2生成钠通道的结构集合，并验证β亚基和钙调蛋白对其结构多样性的影响	生成的结构集合仅为可测试的结构假设，而非实际的热力学群体，可能存在模型偏差	探索AlphaFold 2在生成离子通道结构假设方面的应用，以理解钠通道的构象变化	钠通道（NaV通道）、β亚基、钙调蛋白	结构生物学	NA	AlphaFold 2	深度学习模型	蛋白质结构数据	NA	AlphaFold	AlphaFold 2	NA	NA
1718	2026-03-13	Autoencoder-driven stride length estimation for individuals with Parkinson's disease using inertial measurement unit-embedded footwear 2026-May, Gait & posture IF:2.2Q2 DOI:10.1016/j.gaitpost.2026.110126 PMID:41687573	研究论文	本研究开发了一种基于自编码器的深度学习模型，用于预测帕金森病患者的步长，使用鞋内嵌入的惯性测量单元数据	该模型无需显式步态分割即可估计步长，提高了对步态受损人群的适用性，并展示了在时间偏移下的鲁棒性	研究样本量较小（仅10名帕金森病患者），可能限制模型的泛化能力	开发一种无需显式步态分割的步长估计方法，以支持帕金森病患者的步态监测和疾病进展评估	帕金森病患者的步态数据	机器学习	帕金森病	惯性测量单元（IMU）数据采集	自编码器, 全连接回归网络	时间序列数据（三轴加速度和角速度）	10名帕金森病患者	NA	自编码器, 全连接回归网络	R², 一致性界限	NA
1719	2026-03-13	MRI-based deep learning and radiomics for preoperative prediction of P53abn endometrial cancer: A multicenter study 2026-May, European journal of radiology IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.ejrad.2026.112745 PMID:41740271	研究论文	本研究开发并验证了一种基于MRI的深度学习和影像组学方法，用于术前区分p53异常子宫内膜癌，以促进个性化治疗规划中的精细化风险分层	提出了一种结合两阶段深度学习架构（V-Net和VB-Net）进行自动肿瘤分割，并利用提取的影像组学特征构建机器学习分类器，用于术前无创预测P53abn子宫内膜癌的多中心研究方法	研究为回顾性设计，可能存在选择偏倚；模型性能虽高，但需在前瞻性队列中进一步验证	开发并验证一种非侵入性的MRI-based深度学习和影像组学方法，用于术前区分p53异常子宫内膜癌，以支持个性化治疗规划	经组织学确诊的子宫内膜癌患者	数字病理	子宫内膜癌	磁共振成像	深度学习, 机器学习	图像	920名患者	NA	V-Net, VB-Net	Dice相似系数, AUC	NA
1720	2026-03-13	Financial impact of deep learning reconstruction in magnetic resonance imaging: experiences after widespread deployment 2026-May, European journal of radiology IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.ejrad.2026.112743 PMID:41759450	研究论文	评估深度学习重建（DLR）在三级学术医院MRI生产力中的影响，并验证先前发布的基于蒙特卡洛模拟的DLR生产力提升潜力预测	通过实际部署数据验证了基于蒙特卡洛模拟的DLR生产力预测模型，展示了DLR在部分实施阶段即可显著提升MRI扫描效率	DLR在神经影像学中表现不稳定，T2加权序列存在伪影，对比增强研究质量下降，限制了其适用性，需严格质量保证	评估DLR对MRI生产力的实际影响并验证模拟预测的准确性	三级学术医院的MRI扫描仪日志数据及图像质量	医学影像分析	NA	深度学习重建（DLR），磁共振成像（MRI）	深度学习模型	MRI扫描日志数据，图像质量评估数据	两个时期的数据：DLR前（2023年1-10月，6台扫描仪）和DLR后（2025年1-10月，5台扫描仪）	NA	NA	序列持续时间减少百分比，总检查时间减少百分比，每小时吞吐量变化，图像质量评估	NA