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
101	2025-02-21	EEG-Based Emotion Classification Using Long Short-Term Memory Network with Attention Mechanism 2020-Nov-25, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s20236727 PMID:33255539	研究论文	本文提出了一种基于长短期记忆网络（LSTM）和注意力机制的脑电图（EEG）情感分类方法	结合LSTM网络和注意力机制，考虑情感信号随时间的变化，并基于心理学中的峰终规则对特定时刻的情感状态进行加权	未提及具体局限性	研究基于EEG信号的情感分类	32通道EEG数据	机器学习	NA	深度学习算法	LSTM, CNN	EEG信号	DEAP数据库中的32通道EEG数据	NA	NA	NA	NA
102	2025-02-21	A Deep Machine Learning Method for Concurrent and Interleaved Human Activity Recognition 2020-Oct-12, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s20205770 PMID:33053720	研究论文	本文提出了一种使用双向长短期记忆网络（BiLSTM）和跳链条件随机场（SCCRF）的两阶段混合深度机器学习方法，用于识别并发和交错的人类活动	创新点在于结合了BiLSTM和SCCRF两种技术，分别用于识别并发和交错活动，提高了复杂活动识别的准确性	未提及具体局限性	研究目标是提高复杂人类活动识别的准确性，特别是在并发和交错活动的情况下	研究对象是人类活动，特别是并发和交错的活动	机器学习	NA	双向长短期记忆网络（BiLSTM），跳链条件随机场（SCCRF）	BiLSTM, SCCRF	活动数据	使用了公开可用的智能家居环境数据集	NA	NA	NA	NA
103	2025-02-21	Scheduling Sensor Duty Cycling Based on Event Detection Using Bi-Directional Long Short-Term Memory and Reinforcement Learning 2020-Sep-25, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s20195498 PMID:32992795	研究论文	本文提出了一种基于双向长短期记忆模型和强化学习的传感器任务调度方案，用于智能家居环境中的人类活动检测和传感器能量管理	结合双向长短期记忆模型和Q-Learning算法，预测未来事件并优化传感器任务调度，以提高活动检测精度和传感器能量效率	实验仅在模拟环境中进行，未涉及真实智能家居场景的验证	解决智能家居环境中人类活动检测和传感器能量消耗的挑战	智能家居环境中的传感器和人类活动	机器学习	NA	双向长短期记忆模型、Q-Learning算法、Jaccard相似性指数	Bi-Directional LSTM、Q-Learning	传感器数据	NA	NA	NA	NA	NA
104	2025-02-21	Deep learning with long short-term memory networks for classification of dementia related travel patterns 2020-07, Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. Annual International Conference DOI:10.1109/EMBC44109.2020.9175472 PMID:33019238	研究论文	本文利用移动设备上的方向数据，通过深度学习与长短期记忆网络（LSTM）分类器识别与痴呆症相关的游走模式	首次将深度学习与LSTM网络应用于痴呆症相关游走模式的分类，相比传统机器学习方法表现更优	样本量较小，仅涉及14名受试者，可能影响模型的泛化能力	研究痴呆症相关游走模式的分类，以早期识别认知退化和其他健康状况	痴呆症患者的游走模式	机器学习	老年疾病	深度学习	LSTM	方向数据	14名受试者	NA	NA	NA	NA
105	2025-02-21	EMG-Based Hand Gesture Classification with Long Short-Term Memory Deep Recurrent Neural Networks 2020-07, Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. Annual International Conference DOI:10.1109/EMBC44109.2020.9175279 PMID:33018710	研究论文	本文研究了基于长短期记忆（LSTM）深度循环神经网络在肌电图（EMG）手势分类中的有效性	使用LSTM神经网络处理EMG信号，捕捉肌肉收缩的时间依赖性，而传统方法主要关注空间相关性	研究仅针对九名截肢者，样本量较小，可能影响结果的普适性	探讨循环深度学习网络在EMG分类中的有效性，以改进上肢假肢的控制策略	九名截肢者在三种不同力量水平下生成的六种握持手势的EMG信号	机器学习	NA	EMG信号处理	LSTM	时间序列数据	九名截肢者	NA	NA	NA	NA
106	2025-02-21	Emotion Recognition with Refined Labels for Deep Learning 2020-07, Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. Annual International Conference DOI:10.1109/EMBC44109.2020.9176111 PMID:33017942	研究论文	本文提出了一种改进的情感识别方法，通过开发一种阈值方案，将连续的情感轨迹转换为时间上的三类注释，从而提高分类准确性	提出了一种新的阈值方案，将连续的情感轨迹转换为时间上的三类注释，解决了传统方法中固定注释导致分类准确性下降的问题	研究仅使用了MAHNOB-HCI数据集的一个子集，可能限制了结果的普适性	提高情感识别的分类准确性	情感识别	自然语言处理	NA	LSTM网络	LSTM	EEG信号和面部视频	MAHNOB-HCI数据集的一个子集	NA	NA	NA	NA
107	2025-02-21	Detection of patient-ventilator asynchrony from mechanical ventilation waveforms using a two-layer long short-term memory neural network 2020-05, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2020.103721 PMID:32250853	研究论文	本文提出了一种使用两层长短期记忆（LSTM）神经网络从机械通气波形中检测患者-呼吸机异步（PVA）的方法	首次将深度学习技术应用于PVA检测，特别是使用两层LSTM网络来识别两种最常见的PVA类型	研究仅针对两种PVA类型（DT和IEE）进行了测试，未涵盖所有可能的PVA类型	提高患者-呼吸机异步（PVA）的自动检测效率，以改善患者与呼吸机的交互	机械通气波形数据	机器学习	NA	深度学习	LSTM	波形数据	两个数据集	NA	NA	NA	NA
108	2025-02-21	Spatio-Temporal Abnormal Behavior Prediction in Elderly Persons Using Deep Learning Models 2020-Apr-21, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s20082359 PMID:32326349	研究论文	本文研究了多种深度学习模型用于识别和预测老年人异常行为	结合了时间信息和空间序列，使用多种深度学习模型进行异常行为预测	仅使用了两个公开数据集进行测试，可能缺乏广泛性	开发能够准确预测老年人异常行为的健康监测系统	老年人	机器学习	老年疾病	深度学习	LSTM, CNN, CNN-LSTM, Autoencoder-CNN-LSTM	时间序列数据，空间序列数据	两个公开数据集	NA	NA	NA	NA
109	2025-02-21	A deep learning-based method for drug-target interaction prediction based on long short-term memory neural network 2020-03-18, BMC medical informatics and decision making IF:3.3Q2 DOI:10.1186/s12911-020-1052-0 PMID:32183788	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的药物-靶点相互作用预测方法，利用长短期记忆神经网络进行预测	首次在药物-靶点相互作用预测中测试了具有记忆和图灵完备性的深度学习方法的潜力	未明确提及具体局限性	开发有效的计算方法以验证药物与靶点之间的相互作用	药物-靶点相互作用	机器学习	NA	PSSM, LM, SPCA, DeepLSTM	LSTM	蛋白质进化特征和药物分子亚结构指纹	四类重要的药物-靶点数据集	NA	NA	NA	NA
110	2025-02-21	Monitoring ICU Mortality Risk with A Long Short-Term Memory Recurrent Neural Network 2020, Pacific Symposium on Biocomputing. Pacific Symposium on Biocomputing PMID:31797590	研究论文	本文提出了一种基于长短期记忆循环神经网络（LSTM）的动态监测ICU患者死亡风险的新框架	该框架使用词袋表示法处理相关医疗事件，并利用潜在语义分析（LSA）将患者状态编码为低维嵌入，进而通过LSTM网络进行死亡风险预测，相比现有严重程度评分系统SAPS-II表现更优	未提及具体样本量及数据缺失处理的具体细节	开发一种能够动态监测ICU患者死亡风险的预测模型，以提高医疗干预效果和临床资源分配效率	ICU患者的电子健康记录（EHR）	自然语言处理	NA	潜在语义分析（LSA）	长短期记忆网络（LSTM）	电子健康记录（EHR）	NA	NA	NA	NA	NA
111	2025-02-21	A Dual-Modal Attention-Enhanced Deep Learning Network for Quantification of Parkinson's Disease Characteristics 2020-01, 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.2019.2946194 PMID:31603824	研究论文	本文提出了一种双模态注意力增强的深度学习网络，用于量化帕金森病（PD）患者的步态特征	该研究不仅实现了PD步态与正常步行的二分类，还量化了PD步态以关联其与PD严重程度，采用了双模态深度学习模型，结合CNN和注意力增强的LSTM网络	需要合适的训练以确保模型的高置信度和准确性	开发一种计算机化工具，客观评估PD患者的步态	帕金森病患者的步态	机器学习	帕金森病	深度学习	CNN, LSTM	1D垂直地面反作用力（VGRF）信号	NA	NA	NA	NA	NA
112	2025-02-21	Human Gait Recognition Based on Frame-by-Frame Gait Energy Images and Convolutional Long Short-Term Memory 2020-Jan, International journal of neural systems IF:6.6Q1 DOI:10.1142/S0129065719500278 PMID:31747820	研究论文	本文提出了一种基于卷积长短期记忆网络（Conv-LSTM）和逐帧步态能量图像（ff-GEI）的新方法，用于提高步态识别的准确率	提出了一种新的步态能量图像变体ff-GEI，并设计了一种基于Conv-LSTM的步态识别模型，有效解决了跨视角步态识别的问题	NA	提高步态识别的准确率，特别是在无干扰视频监控和远距离人类识别中的应用	人类步态	计算机视觉	NA	深度学习	Conv-LSTM	视频	CASIA Dataset B 和 OU-ISIR Large Population Dataset	NA	NA	NA	NA
113	2025-10-07	Deep learning-based real-time volumetric imaging for lung stereotactic body radiation therapy: a proof of concept study 2020-12-18, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/abc303 PMID:33080578	研究论文	本研究提出一种基于生成对抗网络的实时三维成像方法，用于肺部立体定向放射治疗中的运动管理	提出集成感知监督的生成对抗网络TransNet，可从单张二维投影实时生成三维图像，并引入特征空间感知损失以提升肺部边界准确性	概念验证研究，仅基于20例患者数据进行模拟验证，尚未进行临床实时应用	开发实时三维成像技术以提升肺部立体定向放射治疗的精准运动管理	接受肺部立体定向放射治疗的患者	医学影像分析	肺癌	4D-CT模拟	GAN	CT图像	20例患者病例，包含9个呼吸时相的三维CT图像及对应二维投影数据	NA	TransNet（包含编码、转换和解码三个模块）	平均绝对误差, 峰值信噪比, 结构相似性指数, 质心距离	NA
114	2025-10-07	Poly(A)-DG: A deep-learning-based domain generalization method to identify cross-species Poly(A) signal without prior knowledge from target species 2020-11, PLoS computational biology IF:3.8Q1 DOI:10.1371/journal.pcbi.1008297 PMID:33151940	研究论文	提出一种基于深度学习的域泛化方法Poly(A)-DG，用于无需目标物种先验知识的跨物种Poly(A)信号识别	首次将域泛化技术应用于跨物种Poly(A)信号识别，无需目标物种的重新训练即可实现准确预测	仅在四种物种上进行测试，尚未验证在更广泛物种上的泛化能力	开发能够跨物种识别Poly(A)信号的深度学习方法	真核生物mRNA成熟过程中的poly(A)信号	生物信息学	NA	深度学习	CNN, MLP	DNA序列数据	四个物种的数据集，其中两个用于训练，其余用于评估	NA	卷积神经网络-多层感知器(CNN-MLP)网络	准确率	NA
115	2025-01-02	Retrospective imaging studies of gastric cancer: Study protocol clinical trial (SPIRIT Compliant) 2020-Feb, Medicine IF:1.3Q2 DOI:10.1097/MD.0000000000019157 PMID:32080093	研究论文	本研究旨在开发一种深度学习模型，用于胃癌中腹膜转移的术前准确诊断	首次基于CT图像使用深度学习技术诊断胃癌中的腹膜转移	研究为回顾性研究，可能存在选择偏倚	提高CT在胃癌腹膜转移诊断中的性能	胃癌患者	数字病理学	胃癌	CT	深度卷积神经网络（DCNN）	图像	所有胃癌患者，具体数量未明确	NA	NA	NA	NA
116	2024-12-15	Multimodality Imaging and Artificial Intelligence for Tumor Characterization: Current Status and Future Perspective 2020-Nov, Seminars in nuclear medicine IF:4.6Q1 DOI:10.1053/j.semnuclmed.2020.07.003 PMID:33059823	研究论文	本文探讨了多模态影像与人工智能在肿瘤特征分析中的应用现状及未来展望	人工智能通过机器学习和深度学习，能够整合大量异质性数据进行分析，提供自动化和可重复的定量影像生物标志物	需要设定质量标准，包括影像采集的标准化、模型开发的透明性、验证和测试的高质量过程以及算法的更好可解释性	研究多模态影像与人工智能在肿瘤特征分析中的应用，以实现精准肿瘤学	肿瘤的特征分析和分子表达的非侵入性监测	计算机视觉	NA	机器学习，深度学习	NA	影像	NA	NA	NA	NA	NA
117	2024-12-12	On the objectivity, reliability, and validity of deep learning enabled bioimage analyses 2020-10-19, eLife IF:6.4Q1 DOI:10.7554/eLife.59780 PMID:33074102	研究论文	本文探讨了深度学习在生物图像分析中的客观性、可靠性和有效性	提出了一种集成数据标注、真实值估计和模型训练的分析流程，以提高深度学习模型在生物图像分析中的客观性、可靠性和有效性	本文主要基于小鼠和斑马鱼的数据进行研究，可能无法完全推广到其他生物或实验条件	评估集成数据标注、真实值估计和模型训练的深度学习分析流程的有效性	小鼠和斑马鱼的荧光标记图像	计算机视觉	NA	深度学习	深度学习模型（未具体说明模型类型）	图像	来自两个模式生物（小鼠、斑马鱼）和五个实验室的数据	NA	NA	NA	NA
118	2024-12-12	Industry-scale application and evaluation of deep learning for drug target prediction 2020-Apr-19, Journal of cheminformatics IF:7.1Q1 DOI:10.1186/s13321-020-00428-5 PMID:33430964	研究论文	本文研究了基于公共数据训练的机器学习模型在制药行业数据上的应用和评估	首次在大规模行业环境中评估机器学习和深度学习在药物靶点预测中的潜力，并研究了公共数据训练的靶点预测模型在工业生物活性预测管道中的可转移性	NA	评估机器学习模型在制药行业数据上的应用效果	基于公共数据训练的机器学习模型在制药行业数据上的应用	机器学习	NA	深度学习	深度学习模型	数据	NA	NA	NA	NA	NA
119	2024-12-09	In silico spectral libraries by deep learning facilitate data-independent acquisition proteomics 2020-01-09, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-019-13866-z PMID:31919359	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的计算光谱库生成方法DeepDIA，用于数据独立采集（DIA）蛋白质组学分析	DeepDIA能够生成与实验光谱库质量相当甚至更好的计算光谱库，并能直接从蛋白质序列数据库中构建光谱库，突破了依赖数据依赖采集（DDA）实验的限制	NA	开发一种新的方法来生成计算光谱库，以促进DIA蛋白质组学分析	人类血清样本中的肽和蛋白质	蛋白质组学	NA	数据独立采集（DIA）	深度学习模型	蛋白质序列数据库	人类血清样本	NA	NA	NA	NA
120	2024-12-06	Use of artificial intelligence in diagnosis of head and neck precancerous and cancerous lesions: A systematic review 2020-11, Oral oncology IF:4.0Q2 DOI:10.1016/j.oraloncology.2020.104885 PMID:32674040	综述	本文系统综述了人工智能在头颈部癌前病变和癌症诊断中的应用及其诊断准确性	本文首次系统综述了人工智能在头颈部癌前病变和癌症诊断中的应用，并评估了其诊断准确性	本文发现大多数研究存在高偏倚风险，可能导致准确率被高估，且缺乏对其他头颈部病理的AI诊断证据	评估人工智能在头颈部癌前病变和癌症诊断中的应用及其诊断准确性	头颈部癌前病变和癌症，包括口腔上皮发育不良、口腔黏膜下纤维化、口腔鳞状细胞癌和口咽鳞状细胞癌	数字病理	头颈部癌	人工智能	监督学习方法	图像	11项研究，涉及40-270张全切片图像	NA	NA	NA	NA