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
1921	2026-07-18	EEG-DBNet: a dual-branch framework for temporal-spectral representation learning of motor imagery electroencephalography 2026-Jul-16, Brain informatics DOI:10.1186/s40708-026-00321-1 PMID:42461518	研究论文	提出一个名为EEG-DBNet的双分支神经网络框架，用于运动想象脑电图信号的时频特征学习	提出局部与全局卷积模块相结合的双分支设计，实现多尺度特征提取，同时建模EEG信号的时间动态和频谱表示	仍需在更大的自采数据集上进行进一步验证	开发稳健的深度学习框架，用于有效解码运动想象脑电图信号	运动想象脑电图信号	机器学习	NA	EEG	CNN	信号	使用了两个公开数据集（BCI Competition IV-2a和IV-2b）以及一个自采的CQUPT数据集	NA	双分支卷积神经网络	平均性能	NA
1922	2026-07-18	A Generative Multi-modal Deep Learning Framework for Non-invasive Prediction of Ki-67 Expression in Papillary Thyroid Microcarcinoma Using Preoperative Ultrasound 2026-Jul-16, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2026.3714034 PMID:42461734	研究论文	提出一种生成式多模态深度学习框架，通过术前B超非侵入性预测甲状腺微小乳头状癌的Ki-67表达	首次提出基于Pix2Pix的BUS2USE网络合成虚拟超声弹性成像图，设计可靠性感知融合机制平衡真实与生成特征，并引入多尺度注意力精炼模块和VEGF预测辅助任务	合成图像可能引入噪声，融合机制的鲁棒性需进一步验证	实现甲状腺微小乳头状癌Ki-67表达的非侵入性预测以辅助风险分层和预后评估	甲状腺微小乳头状癌患者术前B超图像及弹性成像图像	计算机视觉	甲状腺微小乳头状癌	超声成像	生成对抗网络	图像	未明确说明	PyTorch	Pix2Pix	准确率, AUC	NA
1923	2026-07-18	Long-Sequence Lower Limb Action Recognition via Action-Specific Attention and Logic Correction for Daily Rehabilitation 2026-Jul-16, IEEE transactions on neural systems and rehabilitation engineering : a publication of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society IF:4.8Q1 DOI:10.1109/TNSRE.2026.3713524 PMID:42461747	研究论文	提出一种结合动作特定注意力机制和逻辑校正的混合深度学习框架，用于日常康复中的长序列下肢动作识别	通过滑动窗口的动作特定注意力机制增强对稀疏关键过渡动作的敏感性，并利用马尔可夫链逻辑校正模块消除生理上不合理的状态转换	初步评估仅在老年人群中进行，且系统在更复杂场景下的泛化能力有待验证	提升康复场景中人机协作控制的安全性和精确性	下肢连续运动序列，特别关注站立到坐、蹲到站等过渡动作	机器学习	康复医学	表面肌电图（sEMG）和惯性测量单元（IMU）多模态数据融合	BiLSTM（双向长短期记忆网络）	时间序列数据（sEMG信号和IMU数据）	包含老年受试者（OOD评估中n=5）在内的受试者数据	NA	ASAM-BiLSTM-MC（结合动作特定注意力机制和马尔可夫链逻辑校正）	总体准确率、宏F1分数	NA
1924	2026-07-18	Deep Learning Improves Sensitivity to Change in Sinus Computed Tomography: Evidence From Two Randomized Controlled Trials 2026-Jul-16, International forum of allergy & rhinology IF:7.2Q1 DOI:10.1002/alr.70218 PMID:42461843	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
1925	2026-07-18	Dynamics-enhanced molecular property prediction guided by deep learning 2026-Jul-16, PLoS computational biology IF:3.8Q1 DOI:10.1371/journal.pcbi.1014515 PMID:42461947	研究论文	提出动态增强分子表征方法并结合深度学习进行分子性质预测	通过分子动力学模拟构建动态数据集，并提出动态增强分子表征方法，整合动力学信息到分子性质预测任务	未提及具体限制	结合动力学数据和深度学习方法提升分子性质预测性能	不同分子的分子动力学模拟数据及分子性质	机器学习	NA	分子动力学模拟	深度学习	分子动力学模拟帧数据	NA	NA	NA	NA	NA
1926	2026-07-18	Wiz regulates clustered protocadherin genes by restricting CTCF/cohesin loop extrusion in a genomic-distance biased manner 2026-Jul-16, PLoS genetics IF:4.0Q1 DOI:10.1371/journal.pgen.1012242 PMID:42461945	研究论文	提出基于深度学习的筛选工具COP，鉴定Wiz蛋白通过限制CTCF/cohesin环挤出调控簇集原钙黏蛋白基因	首次发现Wiz蛋白以基因组距离偏向方式调控CTCF/cohesin环挤出，从而影响增强子-启动子长距离接触	尚未阐明Wiz调控CTCF/cohesin环挤出的分子机制细节	探究锌指蛋白对簇集原钙黏蛋白基因的调控机制	小鼠簇集原钙黏蛋白基因座及Wiz蛋白	机器学习	NA	ChIP-seq, RNA-seq, 4C-seq	深度学习模型	DNA序列数据与蛋白质特征数据	小鼠神经元细胞及脑组织样本	NA	COP（C2H2-ZFP occupancy predictor）	NA	NA
1927	2026-07-18	A Hybrid CNN-Transformer Model with Crossover Boosted Cheetah Optimization for Prenatal Spina Bifida Identification from Ultrasound Images 2026-Jul-16, Journal of ultrasound in medicine : official journal of the American Institute of Ultrasound in Medicine IF:2.1Q2 DOI:10.1002/jum.70347 PMID:42462242	研究论文	提出一种混合CNN-Transformer模型，结合交叉增强猎豹优化算法，从超声图像中识别胎儿脊柱裂	首次将CNN与Transformer混合用于脊柱裂超声图像识别，并引入交叉增强猎豹优化算法进行超参数调优	未在多种超声设备或不同临床环境下进行验证，未探讨模型在低质量图像或噪声条件下的表现	开发一种自动化、可信赖的深度学习框架，用于从孕中期胎儿超声图像中准确识别脊柱裂	胎儿脊柱结构超声图像	计算机视觉	脊柱裂	超声成像	混合CNN-Transformer模型	图像	NA	NA	CNN-Transformer混合架构	准确率、F1分数、推理时间	NA
1928	2026-07-18	Parental burnout and children's short-form video and online game use: A specification curve and interpretable deep learning analysis 2026-Jul-16, Acta psychologica IF:2.1Q2 DOI:10.1016/j.actpsy.2026.107412 PMID:42462491	研究论文	本研究考察了父母倦怠与子女短视频和网络游戏使用之间的关系，并探索了父母低头族的中介作用	首次运用规范曲线分析和可解释深度学习模型研究父母倦怠与儿童数字媒体使用之间的非线性关系	研究采用横截面设计，无法推断因果关系；且仅在中国北方地区取样，样本代表性有限	探明父母倦怠与儿童短视频和网络游戏使用之间关系的稳健性	来自中国北方34所学校的6020名小学生和5456名中学生及其父母	机器学习	心理健康问题	NA	可解释深度学习模型	文本（问卷调查数据）	6020名小学生（样本1）和5456名中学生（样本2），共计11476名学生及其父母	SHAP	NA	中位数β值（0.030-0.070）、B值（0.014-0.041）	NA
1929	2026-07-18	Automated ventricular and midline segmentation in cranial ultrasound with metrology 2026-Jul-16, Biomedical physics & engineering express IF:1.3Q3 DOI:10.1088/2057-1976/ae8bb7 PMID:42462755	研究论文	提出一种深度学习系统，用于分割成人颅骨超声图像中的脑室和中线结构，并生成基于几何的度量叠加	针对颅骨超声图像中薄解剖结构难以一致勾画的问题，采用类别加权优化结合Dice和中线聚焦的focal-Tversky损失函数，并利用水平翻转测试时间平均处理类别不平衡	基于专有数据集，可能缺乏通用性；仅针对冠状面图像，未覆盖其他切面	实现颅骨超声图像中关键颅内结构的自动分割和标准化度量可视化	成人颅骨超声图像中的同侧和对侧侧脑室以及颅骨中线结构	计算机视觉	神经外科术后监测	颅骨超声成像	编码器-解码器分割架构	图像	457帧专有去标识超声图像	PyTorch	多种编码器-解码器分割架构（具体未指定）	Dice系数	NA
1930	2026-07-18	Deep Learning for Automated Microvascular Flow Quantification in Avian Tumor Models 2026-Jul-16, Journal of ultrasound in medicine : official journal of the American Institute of Ultrasound in Medicine IF:2.1Q2 DOI:10.1002/jum.70385 PMID:42462774	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
1931	2026-07-18	The Advantages of AI for Computational Protein Studies and Looking Ahead at the Next Challenges: Single Structures Are Not Enough 2026-Jul-16, Journal of molecular biology IF:4.7Q1 DOI:10.1016/j.jmb.2026.169949 PMID:42462965	观点文章	探讨人工智能在计算蛋白质研究中的优势及未来挑战，强调单一结构不足以全面理解蛋白质	指出大蛋白质语言模型和深度学习在结构预测中的巨大成功，并强调预测多状态蛋白质集合、构象转变及与实验数据整合的重要性	未明确具体实验验证或模型局限性	阐述人工智能在计算蛋白质研究中的进展及未来方向，推动对蛋白质结构机制与动力学的全面理解	蛋白质结构、配体结合位点、蛋白质相互作用、多状态蛋白质集合、构象转变	机器学习	NA	深度学习、大蛋白质语言模型	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
1932	2026-07-18	A Multimodal Deep Learning Model for Preoperative Prediction of Postoperative Complications in Gastric Cancer 2026-Jul-16, Annals of oncology : official journal of the European Society for Medical Oncology IF:56.7Q1 DOI:10.1016/j.annonc.2026.07.004 PMID:42463045	研究论文	开发并验证了一种多模态深度学习模型DeepComp，用于胃癌术后并发症的术前预测和长期生存预测	首次将临床变量与基础模型图像特征（包括病灶区域、瘤周5mm区域和L3身体成分区）通过双任务表格架构整合，实现术后并发症和生存期的联合预测，并在多个中心及前瞻性临床试验数据中验证	该模型在外部验证中AUC范围为0.824至0.869，仍有提升空间；研究未涉及所有可能的临床场景或手术类型	术前预测胃癌根治术后Clavien-Dindo分级≥II并发症及长期生存率，以支持个体化围手术期管理	胃癌腺癌患者	机器学习, 数字病理学	胃癌	NA	深度学习（多模态）	临床变量与图像数据	来自11个中国中心的5237名患者，以及6项注册临床试验的前瞻性数据	PyTorch	双任务表格架构	AUC, 敏感度, C-index, 调整后的风险比	NA
1933	2026-07-18	Limitations of public chest radiography datasets for artificial intelligence: label quality, domain shift, bias and evaluation challenges 2026-Jul-16, Philosophical transactions. Series A, Mathematical, physical, and engineering sciences DOI:10.1098/rsta.2025.0129 PMID:42463228	研究论文	系统分析公开胸部X光数据集在标签质量、领域偏移、偏见和评估实践中的局限性	跨数据集领域偏移评估显示外部性能显著下降，并训练源分类模型以近乎完美的准确率区分数据集，揭示年龄和性别亚组的性能降低，以及专业放射科医生与现有标签的重大分歧	NA	评估公开胸部X光数据集在人工智能应用中的缺陷，并提出改进数据集质量和评估框架的需求	MIMIC-CXR、ChestX-ray14、PadChest和CheXpert等公开胸部X光数据集	计算机视觉	NA	NAS	深度学习模型（多种架构）	图像（胸部X光片）	涉及MIMIC-CXR、ChestX-ray14、PadChest和CheXpert等数据集，每个包含数十万张标注图像	NA	多种模型架构（具体未指定）	AUPRC、F1分数	NA
1934	2026-07-18	YOLO11-guided swin transformer for molar occlusion classification 2026-Jul-16, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-026-62092-3 PMID:42463520	研究论文	提出一种结合YOLO11与Swin Transformer的自动磨牙咬合分类深度学习框架	首次将YOLO11实例分割与Swin Transformer分层注意机制结合，实现解剖定位引导的磨牙咬合自动分类，无需手动定义感兴趣区域	数据集仅包含1101张口内图像且为单一中心数据，未在更大规模多中心数据上验证；未说明模型对严重牙齿错位或图像质量较差情况的鲁棒性	开发自动化的磨牙咬合分类方法以辅助正畸诊断与治疗计划	口内照片中的磨牙区域与咬合关系	计算机视觉	NA	NA	CNN、Transformer	图像	1101张口内图像，涵盖5种咬合类别	NA	YOLO11、Swin Transformer、ResNet50V2、DenseNet201、MobileNetV3-Large、EfficientNetV2-S、Vision Transformer	Dice系数、准确率、召回率	NA
1935	2026-07-18	A Noise-Aware Robustness Evaluation Framework for Breast Cancer Classification in Ultrasound Imaging 2026-Jul-16, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-026-02114-8 PMID:42463622	研究论文	提出一个噪声感知的鲁棒性评估框架，用于超声图像中的乳腺癌分类	首次在超声乳腺癌分类中系统性评估不同噪声类型（高斯、泊松、散斑）对模型性能的影响，并提出噪声匹配训练方法来提高模型鲁棒性	仅使用了公开的BUSI数据集，样本量有限（780张图像），且噪声模拟可能无法完全覆盖真实临床环境中的噪声变化	评估和提升深度学习模型在超声图像噪声条件下的乳腺癌分类鲁棒性	乳腺癌超声图像分类模型	计算机视觉, 数字病理	乳腺癌	超声成像	CNN, Inception V3	图像	780张超声图像，来自600名女性患者	NA	CNN, Inception V3	准确率, 恶性病变召回率	NA
1936	2026-07-18	AlphaGEM enables precise genome-scale metabolic modelling by integrating protein structure alignment with deep-learning-based dark metabolism mining 2026-Jul-16, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-026-75549-w PMID:42463708	研究论文	开发了AlphaGEM工具箱，通过整合蛋白质结构对齐和深度学习驱动的暗代谢挖掘，实现精准的基因组规模代谢模型构建	利用蛋白质结构对齐和深度学习方法挖掘非同源蛋白编码的暗代谢功能，扩展物种特异性代谢网络，并实现跨物种的自动建模	NA	实现非模式生物高质量基因组规模代谢模型的快速精准构建	多种原核生物（肺炎克雷伯菌、枯草芽孢杆菌）、真核生物（圆红冬孢酵母、毕赤酵母）和复杂哺乳动物（小家鼠、中国仓鼠）及332种酵母	机器学习	NA	蛋白质结构对齐、蛋白质语言模型（PLMSearch）、深度学习预测	NA	蛋白质序列和结构数据	涵盖原核、真核和哺乳动物共6种代表性物种及332种酵母	NA	NA	预测结果与手工构建模型可比	NA
1937	2026-07-18	AGFR-Net: anatomy-guided feature refinement for robust multi-label thoracic disease classification from chest X-rays 2026-Jul-16, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-026-59302-3 PMID:42463703	研究论文	提出一种层级式解剖引导特征细化框架AGFR-Net，用于胸部X光片的鲁棒多标签疾病分类	通过渐进式从粗到细的特征优化策略，结合解剖定位与疾病特异性表示学习，并在级联注意力机制中整合通道、空间和元素级细化阶段	模型性能在严重病理案例中依赖于分割质量、数据集特征和输入图像分辨率	实现胸部X光片多标签疾病分类的鲁棒性提升，解决异常视觉模式模糊和标签分布不均问题	胸部X光片中的多标签疾病（特别是代表性不足的病变类别）	计算机视觉	胸部疾病	NA	CNN（分割网络）、注意力机制	图像	NIH ChestX-ray14数据集（数量未明确）、CheXpert数据集（用于跨数据集评估）	NA	AGFR-Net（层级解剖引导特征细化框架）	Dice系数、交并比（IoU）	NA
1938	2026-07-18	Enhancing IoT network security with explainable deep learning-based intrusion detection systems 2026-Jul-16, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-34334-3 PMID:42463718	研究论文	提出一种轻量级可解释的物联网入侵检测系统，结合一维CNN与SHAP方法实现空间特征分析与模型解释	首次将SHAP增强的一维CNN与传统CNN和LSTM模型进行物联网入侵检测的对比分析，并利用SHAP特征约简在保持高F1分数的同时显著降低计算开销	未提及具体局限性	提升物联网网络安全中入侵检测系统的性能、效率和透明性	低功耗物联网设备上的入侵检测系统	机器学习	NA	网络安全入侵检测	一维CNN、LSTM	网络流量数据	两个公开数据集（UNSW-NB15和WUSTL-IIoT-2021）	NA	一维CNN、LSTM	F1分数	边缘硬件（具体类型未提及）
1939	2026-07-18	Multi-component exercise intervention methods for intelligent assisted diagnosis of sarcopenia in the elderly based on deep learning 2026-Jul-16, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-026-62703-z PMID:42463737	研究论文	基于改进CNN-LSTM模型，整合多模态数据实现老年肌少症智能诊断与个性化多组分运动干预	提出诊断-干预闭环框架，融合肌肉超声图像、体成分、肌力及纵向随访数据，实现早期识别与风险分层，并验证了24周个性化运动干预的有效性	未能明确讨论数据集的规模、多中心验证情况及模型在实际临床部署中的泛化性	开发智能肌少症诊断与个性化多组分运动干预的集成框架	老年肌少症患者	机器学习	老年疾病	肌肉超声成像	CNN-LSTM	图像、数值、时序数据	未明确提及具体样本量	NA	CNN-LSTM	准确率（92.3%）、AUC（0.95）、召回率（89.5%）	NA
1940	2026-07-18	Two-stage deep learning for circular landmark detection in hip radiographs 2026-Jul-16, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-026-62234-7 PMID:42463754	研究论文	开发了一种用于髋关节X光片的高分辨率解剖标志检测方法，提升股骨头和髋臼在原生和假体关节中的定位精度	首次将每个标志建模为圆形并直接回归其中心、半径和状态（自然或假体），结合卷积和Transformer架构的两阶段检测框架	数据集规模较小（637张X光片），可能未涵盖所有罕见解剖变异	提高髋关节前后位X光片中解剖标志的检测精度，支持手术规划、假体评估和纵向监测	髋关节前后位X光片中的股骨头和髋臼标志	计算机视觉	骨关节炎	NA	卷积神经网络与Transformer	图像	637张标注的髋关节X光片	PyTorch	U-Net, Detection Transformer	中心定位误差, 半径误差	NA