深度学习在生物医药领域中的应用

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
21	2025-04-06	Schizo-Net: A novel Schizophrenia Diagnosis Framework Using Late Fusion Multimodal Deep Learning on Electroencephalogram-Based Brain Connectivity Indices 2023, 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.2023.3237375 PMID:37022027	研究论文	提出了一种基于多模态深度学习的晚期融合框架Schizo-Net，用于通过脑电图(EEG)的脑连接指数诊断精神分裂症	首次考虑大量脑连接指数用于精神分裂症诊断，并采用晚期融合多模态深度学习框架	NA	开发高准确度和可靠的精神分裂症诊断模型	精神分裂症患者和健康受试者的EEG数据	机器学习	精神分裂症	EEG信号处理和深度学习	多模态深度学习框架(六种不同架构)	EEG信号	NA
22	2025-04-06	Interpretable Multi-Modal Image Registration Network Based on Disentangled Convolutional Sparse Coding 2023, IEEE transactions on image processing : a publication of the IEEE Signal Processing Society IF:10.8Q1 DOI:10.1109/TIP.2023.3240024 PMID:37022244	研究论文	提出了一种基于解缠卷积稀疏编码的可解释多模态图像配准网络（InMIR-Net），用于解决多模态图像配准问题	首次将多模态图像配准问题建模为解缠卷积稀疏编码（DCSC）模型，并设计了一个伴随指导网络（AG-Net）来监督RA特征的提取	未提及具体的数据集规模限制或计算资源需求	提高多模态图像配准的准确性和效率，同时增强模型的可解释性	多模态图像，包括RGB/深度图像、RGB/近红外（NIR）图像、RGB/多光谱图像、T1/T2加权磁共振（MR）图像和CT/MR图像	计算机视觉	NA	解缠卷积稀疏编码（DCSC）	InMIR-Net, AG-Net	多模态图像	NA
23	2025-04-06	Deep Face Video Inpainting via UV Mapping 2023, IEEE transactions on image processing : a publication of the IEEE Signal Processing Society IF:10.8Q1 DOI:10.1109/TIP.2023.3240835 PMID:37022429	research paper	提出了一种基于UV映射的两阶段深度学习方法，用于面部视频修复	利用3DMM作为3D面部先验，在UV空间进行面部修复，减少姿势和表情变化的影响，并引入帧间注意力模块利用相邻帧的对应关系	未明确提及具体局限性	解决面部视频修复问题，特别是在大姿态和表情变化下的修复效果	面部视频	computer vision	NA	deep learning	CNN	video	未明确提及样本数量
24	2025-04-06	Self-Supervised Learning for Label- Efficient Sleep Stage Classification: A Comprehensive Evaluation 2023, 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.2023.3245285 PMID:37022869	研究论文	本文评估了自监督学习在少量标签情况下提升睡眠阶段分类模型性能的效果	利用自监督学习解决睡眠阶段分类中标签稀缺问题，仅需5%的标签数据即可达到与全标签监督训练相当的性能	研究仅基于三个睡眠阶段分类数据集，可能无法覆盖所有实际应用场景	探索自监督学习在脑电信号睡眠阶段分类中的应用效果	脑电信号(EEG)睡眠阶段分类模型	机器学习	睡眠障碍	自监督学习(SSL)	深度学习模型	EEG信号	三个SSC数据集
25	2025-04-06	A Model Combining Multi Branch Spectral-Temporal CNN, Efficient Channel Attention, and LightGBM for MI-BCI Classification 2023, 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.2023.3243992 PMID:37022898	研究论文	提出了一种结合多分支谱时CNN、高效通道注意力和LightGBM的模型，用于解码运动想象脑机接口任务	提出了一种新的端到端深度学习模型MBSTCNN-ECA-LightGBM，结合多分支CNN、高效通道注意力机制和LightGBM，显著提高了MI-BCI任务的解码准确率	未提及模型在不同噪声水平或不同受试者群体中的泛化能力	提高运动想象脑机接口任务的解码准确率	运动想象脑电图信号	脑机接口	NA	EEG信号处理	MBSTCNN-ECA-LightGBM（多分支谱时CNN、高效通道注意力机制、LightGBM）	脑电图信号	未明确提及具体样本数量，但使用了受试者内跨会话训练策略
26	2025-04-06	MRCPs-and-ERS/D-Oscillations-Driven Deep Learning Models for Decoding Unimanual and Bimanual Movements 2023, 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.2023.3245617 PMID:37027527	研究论文	提出了一种基于运动相关皮层电位（MRCPs）和事件相关同步/去同步（ERS/D）振荡的深度学习模型，用于解码单侧和双侧手部运动意图	首次将MRCPs和ERS/D振荡融合到深度学习中，以提高多类别单侧和双侧手部运动解码的性能	未提及具体样本量或数据集的局限性	提高脑机接口（BCI）中单侧和双侧手部运动意图的解码性能	脑电图（EEG）信号中的单侧和双侧手部运动意图	脑机接口	神经系统疾病	EEG信号分析	CNN	EEG信号	NA
27	2025-04-06	Toward Adversarial Robustness in Unlabeled Target Domains 2023, IEEE transactions on image processing : a publication of the IEEE Signal Processing Society IF:10.8Q1 DOI:10.1109/TIP.2023.3242141 PMID:37022907	研究论文	本文提出了一种名为无监督跨域对抗训练（UCAT）的新框架，用于解决在未标记目标域中进行对抗训练的问题	UCAT框架通过利用标记源域的知识，结合自动选择的高质量伪标签和源域数据的判别性锚表示，有效防止对抗样本误导训练过程	未明确提及具体限制，但可能包括对源域和目标域之间分布差异的敏感性	提高深度学习模型在未标记目标域中对对抗攻击的鲁棒性	深度学习模型在跨域环境中的对抗训练	机器学习	NA	对抗训练（AT）	深度学习模型	未标记目标域数据和标记源域数据	四个公共基准数据集
28	2025-04-06	Connections Between Deep Equilibrium and Sparse Representation Models With Application to Hyperspectral Image Denoising 2023, IEEE transactions on image processing : a publication of the IEEE Signal Processing Society IF:10.8Q1 DOI:10.1109/TIP.2023.3245323 PMID:37027683	研究论文	本研究探讨了多维视觉数据的稀疏表示问题，提出了一种新的计算高效稀疏编码优化方法，并应用于高光谱图像去噪	结合可学习正则化技术与神经网络作为结构先验，开发了基于深度展开和深度均衡的算法，在稀疏表示理论与深度学习建模之间建立了桥梁	未明确提及具体的数据集规模限制或计算资源需求	解决多维视觉数据（如高光谱图像）的稀疏表示与去噪问题	多维视觉数据（高光谱图像、彩色图像或视频数据）	计算机视觉	NA	稀疏编码优化、深度学习建模	深度展开算法、深度均衡算法	图像（高光谱图像、彩色图像、视频数据）	未明确提及具体样本量
29	2025-04-06	Integrated Multiscale Domain Adaptive YOLO 2023, IEEE transactions on image processing : a publication of the IEEE Signal Processing Society IF:10.8Q1 DOI:10.1109/TIP.2023.3255106 PMID:37028346	研究论文	本文提出了一种新颖的多尺度域自适应YOLO框架（MS-DAYOLO），用于解决深度学习应用中的域偏移问题	引入了三种新颖的深度学习架构用于域适应网络（DAN），包括渐进特征缩减（PFR）、统一分类器（UC）和集成架构	NA	解决深度学习中的域偏移问题，提升目标检测性能	YOLOv4目标检测器	计算机视觉	NA	深度学习	YOLOv4, Faster R-CNN	图像	流行数据集（未具体说明数量）
30	2025-04-06	MDTL: A Novel and Model-Agnostic Transfer Learning Strategy for Cross-Subject Motor Imagery BCI 2023, 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.2023.3259730 PMID:37030758	研究论文	提出了一种新颖且模型无关的迁移学习策略MDTL，用于跨被试运动想象脑机接口	MDTL策略利用多源域数据到目标域以及多源域之间的迁移，具有模型无关性，能快速部署于现有模型	未明确提及具体局限性	提升跨被试运动想象脑机接口的性能并减少准备时间	运动想象脑机接口系统	机器学习	NA	迁移学习	DeepConvNet, ShallowConvNet, EEGNet	EEG信号	两个公开的运动想象数据集（BCIC IV dataset 2a和Lee2019）
31	2025-04-06	Tolerating Annotation Displacement in Dense Object Counting via Point Annotation Probability Map 2023, IEEE transactions on image processing : a publication of the IEEE Signal Processing Society IF:10.8Q1 DOI:10.1109/TIP.2023.3331908 PMID:37971907	研究论文	本文提出了一种通过点标注概率图（PAPM）来容忍密集物体计数中标注位移的方法	利用广义高斯分布（GGD）函数构建学习目标点标注概率图（PAPM），以提高对标注位移的鲁棒性	手设计的PAPM方法可能对特定网络和数据集不是最优的	提高密集物体计数中对标注位移的鲁棒性	拥挤场景中的物体计数	计算机视觉	NA	广义高斯分布（GGD）	P2PNet	图像	NA
32	2025-04-02	Neurodegeneration: 2023 update 2023-Jan, Free neuropathology DOI:10.17879/freeneuropathology-2023-4899 PMID:37694160	综述	本文回顾了作者从前一年的神经退行性神经病理学文献中精选的十项具有高度影响力的研究	强调了人类组织基础的实验，涵盖了多种疾病类别、方法和方法论，展示了研究领域的广度	仅选择了十项研究，可能未能涵盖所有重要进展	突出与神经病理学家最相关的人类组织基础研究	神经退行性疾病相关的人类组织研究	神经病理学	阿尔茨海默病、进行性核上性麻痹、Gerstmann-Sträussler-Scheinker病、慢性创伤性脑病等	冷冻电子显微镜（cryo-EM）、功能基因组学、深度学习	弱监督多实例学习范式	蛋白质组学、转录组学、基因表达数据、图像数据	NA
33	2025-03-28	A Minority Class Balanced Approach Using the DCNN-LSTM Method to Detect Human Wrist Fracture 2023-Jan-03, Life (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/life13010133 PMID:36676082	research paper	提出一种结合DCNN和LSTM的深度学习模型，用于从X射线图像中检测腕部骨折，以减少漏诊	融合DCNN和LSTM模型，并采用数据增强技术解决类别不平衡问题	样本量较小（192张X射线图像），可能影响模型的泛化能力	开发自动化诊断工具辅助医生检测腕部骨折	腕部X射线图像	digital pathology	geriatric disease	X-ray imaging	DCNN-LSTM	image	192张腕部X射线图像
34	2025-03-26	Artificial intelligence-based locoregional markers of brain peritumoral microenvironment 2023-01-18, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-022-26448-9 PMID:36653382	研究论文	该研究开发了一种基于人工智能的标记物，用于定量评估恶性原发性脑肿瘤周围区域的浸润异质性	利用DTI自由水体积分数图提取基于深度学习的肿瘤周围微环境指数（PMI），并从中提取AI标记物以捕捉浸润异质性的不同方面	研究样本仅限于275例成人型弥漫性胶质瘤（CNS WHO 4级），可能不适用于其他类型肿瘤	开发定量评估肿瘤周围浸润异质性的标记物，以辅助临床决策	恶性原发性脑肿瘤的周围区域	数字病理学	脑肿瘤	Diffusion Tensor Imaging (DTI)	深度学习	医学影像	275例成人型弥漫性胶质瘤（CNS WHO 4级）
35	2025-03-26	Discovery of a cryptic pocket in the AI-predicted structure of PPM1D phosphatase explains the binding site and potency of its allosteric inhibitors 2023, Frontiers in molecular biosciences IF:3.9Q2 DOI:10.3389/fmolb.2023.1171143 PMID:37143823	研究论文	本文探讨了通过考虑蛋白质动力学来提高虚拟筛选预测能力的方法，并以癌症药物靶点PPM1D磷酸酶为例，发现了一个隐秘的结合口袋	利用AlphaFold预测的结构和分子动力学模拟构建的马尔可夫状态模型(MSM)揭示了PPM1D中的一个隐秘结合口袋，这为靶向该蛋白的药物发现提供了新策略	研究仅针对PPM1D磷酸酶，该方法在其他蛋白系统中的应用效果尚需验证	提高虚拟筛选在结构数据有限情况下的预测能力，并探索PPM1D抑制剂的结合机制	PPM1D/Wip1磷酸酶及其变构抑制剂	计算生物学	癌症	虚拟筛选、AlphaFold结构预测、分子动力学模拟、马尔可夫状态模型(MSM)、深度学习	AlphaFold、MSM	蛋白质结构数据	NA
36	2025-03-23	SHINE: protein language model-based pathogenicity prediction for short inframe insertion and deletion variants 2023-01-19, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbac584 PMID:36575831	研究论文	本文介绍了一种基于蛋白质语言模型的短框内插入和缺失变异（indel）致病性预测工具SHINE	SHINE利用预训练的蛋白质语言模型从蛋白质序列和多序列比对中构建indel及其蛋白质背景的潜在表示，并通过监督机器学习模型进行致病性预测，相比现有方法在预测性能上有显著提升	由于已知致病性变异数量有限，训练数据可能存在不足	提高短框内插入和缺失变异的致病性预测准确性	短框内插入和缺失变异	自然语言处理	NA	蛋白质语言模型	监督机器学习模型	蛋白质序列	来自ClinVar和gnomAD的训练数据，以及两个不同来源的测试数据集
37	2025-03-18	An improved beluga whale optimizer-Derived Adaptive multi-channel DeepLabv3+ for semantic segmentation of aerial images 2023, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0290624 PMID:37903154	研究论文	本文提出了一种改进的白鲸鲸优化算法驱动的自适应多通道DeepLabv3+模型，用于航空图像的语义分割	采用改进的白鲸鲸优化算法（IBWO）优化多通道DeepLabv3+的超参数，显著提高了分割精度和计算效率	未提及具体的数据集规模或多样性限制	提高航空图像语义分割的准确性和效率	航空图像	计算机视觉	NA	深度学习	AMC-Deeplabv3+, IBWO	图像	未提及具体样本数量
38	2025-02-27	Skin Lesion Analysis and Cancer Detection Based on Machine/Deep Learning Techniques: A Comprehensive Survey 2023-Jan-04, Life (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/life13010146 PMID:36676093	综述	本文对基于机器学习和深度学习技术的皮肤病变分析和癌症检测方法进行了全面调查	提供了迄今为止应用于皮肤病变检查的方法、技术和方法的广泛文献综述，包括预处理、分割、特征提取、选择和分类方法	由于复杂和罕见的特征，皮肤病变分析仍存在一些挑战	调查现有技术用于皮肤癌发现，找出障碍以帮助研究人员贡献于未来研究	皮肤病变和皮肤癌	计算机视觉	皮肤癌	深度学习和机器学习	NA	图像	NA
39	2025-02-27	Federated learning for diagnosis of age-related macular degeneration 2023, Frontiers in medicine IF:3.1Q1 DOI:10.3389/fmed.2023.1259017 PMID:37901412	研究论文	本文提出了一种联邦学习方法，用于训练深度学习模型以分类年龄相关性黄斑变性（AMD），使用光学相干断层扫描图像数据	采用残差网络和视觉变换器编码器进行正常与AMD的二元分类，并整合了四种独特的域适应技术以解决由不同机构间数据分布不均引起的域转移问题	研究未探讨更深层次的模型和其他联邦学习策略的性能，未来需要进一步探索	研究目的是通过联邦学习方法提高年龄相关性黄斑变性的诊断准确性	年龄相关性黄斑变性（AMD）的光学相干断层扫描图像数据	计算机视觉	老年疾病	光学相干断层扫描	残差网络, 视觉变换器	图像	NA
40	2025-02-26	The Effect of Dataset Imbalance on the Performance of SCADA Intrusion Detection Systems 2023-Jan-09, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s23020758 PMID:36679553	研究论文	本研究探讨了数据集不平衡对SCADA入侵检测系统性能的影响	研究了数据不平衡对SCADA入侵检测系统的影响，并比较了多种数据平衡技术的效果	仅使用了两个不平衡数据集进行研究，可能无法涵盖所有情况	理解数据不平衡对深度学习SCADA入侵检测系统的影响	SCADA系统的入侵检测系统	机器学习	NA	深度学习算法	CNN-LSTM	SCADA系统数据	两个数据集：Morris电力数据集和CICIDS2017数据集