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
41	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
42	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
43	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）
44	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）
45	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
46	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
47	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
48	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）
49	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
50	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
51	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
52	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
53	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
54	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
55	2025-02-21	[Construction of an epileptic seizure prediction model using a semi-supervised method of generative adversarial and long short term memory network combined with Stockwell transform] 2023-Jan-20, Nan fang yi ke da xue xue bao = Journal of Southern Medical University DOI:10.12122/j.issn.1673-4254.2023.01.03 PMID:36856206	研究论文	本文提出了一种半监督癫痫发作预测模型（ST-WGAN-GP-Bi-LSTM），通过改进脑电图（EEG）信号的时频分析、增强无监督特征学习模型的稳定性以及改进后端分类器的设计，以提高预测性能	结合Stockwell变换、Wasserstein GAN和双向长短期记忆网络（Bi-LSTM），提出了一种新的半监督癫痫发作预测模型，显著提升了预测性能	模型仅在CHB-MIT头皮EEG数据集上进行了验证，未在其他数据集上进行广泛测试	提高癫痫发作预测的准确性和稳定性	癫痫患者的脑电图（EEG）信号	机器学习	癫痫	Stockwell变换、Wasserstein GAN、双向长短期记忆网络（Bi-LSTM）	ST-WGAN-GP-Bi-LSTM	脑电图（EEG）信号	CHB-MIT头皮EEG数据集
56	2025-02-21	Novel Deep Learning Network for Gait Recognition Using Multimodal Inertial Sensors 2023-Jan-11, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s23020849 PMID:36679646	研究论文	本文提出了一种名为SConvLSTM的新型深度学习网络，用于使用多模态惯性传感器进行步态识别	结合1D-CNN和双向LSTM网络，自动从原始加速度和陀螺仪信号中提取特征，无需手动设计特征，且不需要步态周期检测	未提及具体局限性	提高步态识别的准确性和效率	步态识别	机器学习	NA	1D-CNN, 双向LSTM	SConvLSTM	加速度和陀螺仪信号	三个公共基准数据集：UCI-HAR, HuGaDB, 和 WISDM
57	2025-02-21	An Imbalanced Generative Adversarial Network-Based Approach for Network Intrusion Detection in an Imbalanced Dataset 2023-Jan-03, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s23010550 PMID:36617148	研究论文	本文提出了一种基于不平衡生成对抗网络（IGAN）的方法，用于在不平衡数据集中提高网络入侵检测系统（NIDS）对少数类别的检测率	使用IGAN来增强少数类样本，结合Lenet 5和LSTM的集成模型进行分类，显著提高了少数类攻击的检测率	未提及具体的数据集规模或具体攻击类型的多样性，可能影响方法的泛化能力	解决网络入侵检测中由于数据集类别不平衡导致的少数类别检测率低的问题	网络入侵检测系统中的异常活动	机器学习	NA	IGAN, Lenet 5, LSTM	生成对抗网络（GAN）, 卷积神经网络（CNN）, 长短期记忆网络（LSTM）	网络流量数据	NA
58	2025-02-21	LSTM-AE for Domain Shift Quantification in Cross-Day Upper-Limb Motion Estimation Using Surface Electromyography 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.2023.3281455 PMID:37252871	研究论文	本文提出了一种基于重构的方法来量化跨日应用中表面肌电信号（sEMG）对深度学习模型的域转移影响	提出了一种结合自编码器（AE）和长短期记忆网络（LSTM）的LSTM-AE模型，用于重构CNN特征，并通过重构误差量化域转移影响	研究仅限于手部手势分类和手腕运动回归任务，未涉及其他类型的运动或更广泛的应用场景	提高跨日应用中深度学习模型对表面肌电信号的鲁棒性	表面肌电信号（sEMG）	机器学习	NA	深度学习	CNN-LSTM, LSTM-AE	表面肌电信号（sEMG）	多日收集的sEMG数据
59	2025-02-21	Effect of hyper-parameters on the performance of ConvLSTM based deep neural network in crop classification 2023, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0275653 PMID:36758037	研究论文	本文研究了不同超参数设置对基于ConvLSTM的深度神经网络在作物分类中性能的影响	通过实验评估了ConvLSTM模型在不同超参数设置下的性能，并找到了最佳参数组合	研究仅针对特定的不平衡数据集，未涉及其他类型的数据集	评估不同超参数设置对ConvLSTM模型在作物分类中的性能影响	多传感器光谱时间序列数据	计算机视觉	NA	深度学习	ConvLSTM, LSTM	光谱时间序列数据	NA
60	2025-02-21	Influenza surveillance with Baidu index and attention-based long short-term memory model 2023, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0280834 PMID:36689543	研究论文	本文提出了一种基于注意力机制的长短期记忆模型，用于流感监测，通过百度指数数据进行训练和测试，以预测流感疫情趋势	首次将基于注意力机制的长短期记忆模型引入流感监测研究，结合百度指数数据，提供了新的研究方法	未考虑多模态数据的融合，未来研究可以基于此模型开发更多应用场景	实现更快速和准确的流感传播趋势检测和预测	流感疫情趋势	自然语言处理	流感	深度学习	注意力机制的长短期记忆模型（Attention-based LSTM）	时间序列数据	实际调查数据和百度指数数据