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	Deep Multitask Learning by Stacked Long Short-Term Memory for Predicting Personalized Blood Glucose Concentration 2023-Mar, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2022.3233486 PMID:37018303	研究论文	本文提出了一种结合多任务学习的深度学习模型，用于个性化血糖预测	采用共享和聚类隐藏层的网络架构，结合堆叠LSTM层学习通用特征，并通过性别特定和个体特定的密集层进行个性化调整	NA	预测个性化血糖浓度以支持人工胰腺控制算法和医疗决策	I型糖尿病患者的血糖数据	机器学习	糖尿病	深度学习	LSTM	临床健康记录	OhioT1DM临床数据集
22	2025-04-06	A Multi-Modal Heterogeneous Graph Forest to Predict Lymph Node Metastasis of Non-Small Cell Lung Cancer 2023-Mar, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2022.3233387 PMID:37018304	研究论文	本文提出了一种多模态异构图森林方法（MHGF），用于从多模态数据中提取淋巴结转移（LNM）的深度表示，以预测非小细胞肺癌的淋巴结转移	提出了一种新的多模态异构图森林方法（MHGF），通过构建子图并利用图神经网络学习子图表示，提高了淋巴结转移预测的准确性和稳定性	实验样本量相对较小（681例患者），可能影响模型的泛化能力	开发一种机器学习方法，用于准确预测非小细胞肺癌的淋巴结转移	非小细胞肺癌患者的淋巴结转移	数字病理学	肺癌	多模态数据融合、图神经网络	ResNet-Trans、图神经网络	CT图像、临床特征	681例患者的多模态数据
23	2025-04-06	Smart Low Level Laser Therapy System for Automatic Facial Dermatological Disorder Diagnosis 2023-Mar, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2023.3237875 PMID:37021858	研究论文	本研究提出了一种结合深度神经网络和医疗物联网(MIoT)的低水平激光治疗(LLLT)系统，用于自动面部皮肤病诊断	1) 提供了自动光疗系统的全面硬件和软件设计 2) 提出了改进的UNet深度学习模型用于面部皮肤病分割 3) 开发了合成数据生成过程以解决数据集有限和不平衡的问题	未明确提及具体限制，但暗示了数据集有限和不平衡的问题	提高面部皮肤病诊断和治疗效率	面部皮肤病患者	数字病理学	皮肤病	低水平激光治疗(LLLT)	改进的U-Net	皮肤镜图像	未明确提及具体样本数量
24	2025-04-06	Glucose Transformer: Forecasting Glucose Level and Events of Hyperglycemia and Hypoglycemia 2023-Mar, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2023.3236822 PMID:37022383	研究论文	提出一个基于深度学习模型的框架，用于预测2型糖尿病住院患者的血糖水平并提前检测高血糖和低血糖事件	首次将Transformer模型应用于血糖水平的时序预测和事件检测，并采用生成对抗网络进行数据增强以解决数据不平衡问题	高血糖和低血糖事件发生率低导致分类不平衡问题	开发一个能够预测血糖水平并提前检测异常血糖事件的深度学习框架	2型糖尿病住院患者的连续血糖监测数据	机器学习	糖尿病	连续血糖监测(CGM)	Transformer, GAN	时间序列数据	一周内收集的2型糖尿病住院患者数据
25	2025-04-06	Self-Aware SGD: Reliable Incremental Adaptation Framework for Clinical AI Models 2023-Mar, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2023.3237592 PMID:37022415	研究论文	本文提出了一种名为自感知随机梯度下降（SGD）的增量深度学习算法，用于临床AI模型的可靠增量适应	引入了一种结合上下文老虎机式检查的自感知SGD算法，以过滤不可靠的梯度更新，确保模型修改的可靠性	实验仅在牛津大学医院的数据集上进行，可能缺乏在其他数据集上的泛化验证	开发一种可靠的增量学习框架，以适应临床AI模型在动态医疗环境中的分布变化	临床AI模型	机器学习	NA	增量学习，随机梯度下降（SGD）	深度学习	临床数据	牛津大学医院数据集
26	2025-04-02	Deep learning in digital pathology for personalized treatment plans of cancer patients 2023-Mar, Seminars in diagnostic pathology IF:2.9Q2 DOI:10.1053/j.semdp.2023.02.003 PMID:36890029	综述	本文综述了数字病理学中深度学习在癌症患者个性化治疗计划中的应用	利用AI自动量化生物标志物，提高治疗选择的效率和客观性	NA	改善癌症患者的个性化治疗选择	癌症患者	数字病理学	癌症	AI	深度学习	H&E染色病理图像	NA
27	2025-03-30	U-Sleep's resilience to AASM guidelines 2023-Mar-06, NPJ digital medicine IF:12.4Q1 DOI:10.1038/s41746-023-00784-0 PMID:36878957	research paper	研究探讨了U-Sleep睡眠评分算法在不完全遵循AASM指南情况下的表现	展示了深度学习算法在睡眠评分任务中可以不依赖临床知识或严格遵循AASM指南	仅评估了U-Sleep算法，未与其他算法进行广泛比较	评估深度学习睡眠评分算法对AASM指南的适应性	睡眠评分算法和AASM指南	machine learning	NA	deep learning	U-Sleep	polysomnography studies	28528项多导睡眠图研究，来自13项不同的临床研究
28	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-Mar-24, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2023.03.22.533829 PMID:36993233	研究论文	本文通过分子动力学模拟和深度学习技术，揭示了PPM1D磷酸酶中的一个隐秘结合口袋，解释了其变构抑制剂的结合位点和效力	利用AlphaFold预测结构和分子动力学模拟发现PPM1D中的隐秘结合口袋，并通过深度学习预测化合物结合姿态，提高了虚拟筛选的预测能力	研究依赖于预测结构和模拟数据，缺乏实验验证	探索蛋白质动力学在虚拟筛选中的应用，提高药物发现的预测能力	PPM1D/Wip1磷酸酶及其变构抑制剂	计算生物学	癌症	分子动力学模拟, 深度学习, 虚拟筛选	AlphaFold, 马尔可夫状态模型(MSM)	蛋白质结构数据, 分子动力学模拟数据	NA
29	2025-03-19	Deep Learning Initialized Compressed Sensing (Deli-CS) in Volumetric Spatio-Temporal Subspace Reconstruction 2023-Mar-28, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2023.03.28.534431 PMID:37034586	研究论文	本文提出了一种名为Deli-CS的深度学习方法，用于加速时空MRI数据的重建，同时减少深度学习引起的幻觉风险	提出了Deli-CS框架，通过深度学习生成的起点来“启动”迭代重建，从而减少重建时间	需要大量训练数据，且在不强制数据一致性的情况下可能产生与采集数据不匹配的结果	减少时空MRI数据的重建时间，同时限制深度学习引起的幻觉风险	全脑多参数映射的时空MRI数据	医学影像处理	NA	深度学习，压缩感知	深度学习模型	时空MRI数据	NA
30	2025-02-21	Radar Human Activity Recognition with an Attention-Based Deep Learning Network 2023-Mar-16, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s23063185 PMID:36991896	研究论文	本文提出了一种基于注意力机制的深度学习网络，用于雷达人类活动识别（HAR），旨在提高识别精度和计算效率	提出了一种新的网络结构，结合了一维卷积神经网络（1D CNN）和基于注意力机制的长短期记忆网络（LSTM），以解耦雷达预处理信号的时频特征，并通过平均消除方法增强活动特征	尽管在识别精度和计算效率上有所提升，但该方法在实时嵌入式应用中的实际效果仍需进一步验证	提高雷达人类活动识别的精度和计算效率，以适用于实时嵌入式应用	雷达预处理微多普勒信号	计算机视觉	NA	深度学习	1D CNN, LSTM	雷达信号	基于两个人类活动数据集进行实验
31	2025-02-21	Secondary and Topological Structural Merge Prediction of Alpha-Helical Transmembrane Proteins Using a Hybrid Model Based on Hidden Markov and Long Short-Term Memory Neural Networks 2023-Mar-16, International journal of molecular sciences IF:4.9Q2 DOI:10.3390/ijms24065720 PMID:36982795	研究论文	本研究提出了一种结合深度学习和隐马尔可夫模型的混合模型HDNNtopss，用于预测α-螺旋跨膜蛋白的二级和拓扑结构	结合了深度学习的特征提取能力和隐马尔可夫模型的状态路径概率，实现了灵活且生物学意义更强的序列预测	NA	预测α-螺旋跨膜蛋白的二级和拓扑结构，以进一步理解其结构和功能	α-螺旋跨膜蛋白	机器学习	NA	深度学习神经网络（DNNs）和类隐马尔可夫模型（CHMM）	BiLSTM, CNN, CHMM	蛋白质序列	NA
32	2025-02-20	Accurate Prediction of Transcriptional Activity of Single Missense Variants in HIV Tat with Deep Learning 2023-Mar-24, International journal of molecular sciences IF:4.9Q2 DOI:10.3390/ijms24076138 PMID:37047108	研究论文	本文提出了一种结合GigaAssay和深度学习的方法，用于预测HIV Tat基因中单错义变体的转录活性	首次将深度学习应用于预测HIV Tat基因单错义变体的转录活性，并取得了高精度的预测结果	目前仅适用于单错义变体，尚未扩展到更复杂的Tat等位基因	更好地理解HIV基因组转录的遗传控制，以帮助理解AIDS的病理和治疗	HIV Tat基因的单错义变体	机器学习	AIDS	GigaAssay, 深度学习	深度学习	实验数据	NA
33	2025-02-14	Detecting Glaucoma from Fundus Photographs Using Deep Learning without Convolutions: Transformer for Improved Generalization 2023-Mar, Ophthalmology science IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.xops.2022.100233 PMID:36545260	研究论文	本研究比较了Vision Transformer深度学习技术（DeiT）和ResNet-50在眼底照片上检测原发性开角型青光眼（POAG）的诊断准确性和可解释性	使用Vision Transformer（DeiT）替代传统的卷积神经网络（如ResNet-50），以提高模型的泛化能力和可解释性	研究主要基于特定数据集（OHTS）和外部数据集，可能在其他数据集上的表现尚未验证	比较Vision Transformer和ResNet-50在检测POAG中的诊断性能，并分析模型决策的可解释性	眼底照片	计算机视觉	青光眼	深度学习	Vision Transformer (DeiT), ResNet-50	图像	66,715张眼底照片（来自1,636名OHTS参与者）和16,137张外部数据集照片
34	2025-02-14	Usability and Clinician Acceptance of a Deep Learning-Based Clinical Decision Support Tool for Predicting Glaucomatous Visual Field Progression 2023-03-01, Journal of glaucoma IF:2.0Q2 DOI:10.1097/IJG.0000000000002163 PMID:36877820	研究论文	本研究评估了临床医生对集成人工智能模型预测的视野指标的临床决策支持工具的接受度和使用情况	更新并评估了一种集成人工智能预测视野指标的临床决策支持工具，并首次系统性地评估了临床医生对该工具的信任度和实用性	样本量较小，仅涉及10名眼科医生和验光师，且系统可用性评分仅为43百分位数	评估临床医生对集成人工智能预测视野指标的临床决策支持工具的接受度和使用情况	眼科医生和验光师	数字病理学	青光眼	人工智能模型	NA	视野指标	10名眼科医生和验光师，6名患者的11只眼睛
35	2025-02-13	A Deep Learning Approach to Improve Retinal Structural Predictions and Aid Glaucoma Neuroprotective Clinical Trial Design 2023 Mar-Apr, Ophthalmology. Glaucoma DOI:10.1016/j.ogla.2022.08.014 PMID:36038107	研究论文	本文研究了一种深度学习回归方法，用于预测黄斑神经节细胞内丛状层（GCIPL）和视神经头（ONH）视网膜神经纤维层（RNFL）厚度，以辅助青光眼神经保护临床试验设计	使用深度学习模型预测GCIPL和RNFL厚度，并利用个体化半视网膜预测来减少临床试验样本量需求	模型在预测更严重疾病时的性能略有下降	提高视网膜结构预测的准确性，辅助青光眼神经保护临床试验设计	青光眼患者	计算机视觉	青光眼	深度学习	回归模型	图像	1096只眼睛（550名患者）的3327对GCIPL/RNFL扫描数据
36	2025-01-12	Clinical and genetic associations of deep learning-derived cardiac magnetic resonance-based left ventricular mass 2023-03-21, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-023-37173-w PMID:36944631	研究论文	本研究利用深度学习技术对43,230名UK Biobank参与者的心脏磁共振成像数据进行全基因组关联研究，以探索左心室质量与心血管事件风险的关系	首次使用深度学习技术进行心脏磁共振成像数据的全基因组关联研究，并识别出11个新的与左心室质量相关的基因变异	研究主要基于UK Biobank数据，可能无法完全代表其他人群	探索左心室质量与心血管事件风险的遗传关联	43,230名UK Biobank参与者	机器学习	心血管疾病	深度学习	NA	心脏磁共振成像数据	43,230名UK Biobank参与者
37	2024-12-18	A Multitask Approach for Automated Detection and Segmentation of Thyroid Nodules in Ultrasound Images 2023-Mar-28, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2023.01.31.23285223 PMID:36778410	研究论文	本文提出了一种多任务方法，用于在超声图像中自动检测和分割甲状腺结节	该方法通过结合异常检测模块与U-Net架构变体，实现了对可疑图像的检测和潜在结节的分割，提高了模型的临床可转化性	NA	开发一种自动化的方法，用于在超声图像中检测和分割甲状腺结节，以改善风险分层并减少医疗成本和患者不适	甲状腺结节和甲状腺癌	计算机视觉	甲状腺癌	深度学习	U-Net	图像	280名患者，共9,888张图像
38	2024-12-18	Automated evaluation of cardiac contractile dynamics and aging prediction using machine learning in a Drosophila model 2023-Mar-21, Research square DOI:10.21203/rs.3.rs-2635745/v1 PMID:36993511	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的平台，用于果蝇心脏的光学显微镜图像分割，并首次量化了心脏生理参数在衰老过程中的变化	首次使用深度学习和机器学习方法预测果蝇的衰老，并量化心脏生理参数，同时提出了预测心律失常的节律级动态分析方法	本文未详细讨论模型的可解释性和泛化能力	开发一种自动化方法，用于评估果蝇心脏收缩动力学和预测衰老	果蝇心脏的收缩动力学和衰老过程	机器学习	心血管疾病	深度学习	CNN	视频	实验测试数据集用于验证衰老模型
39	2024-12-08	Diffractive interconnects: all-optical permutation operation using diffractive networks 2023-Mar, Nanophotonics (Berlin, Germany) DOI:10.1515/nanoph-2022-0358 PMID:39634345	研究论文	本文介绍了通过深度学习设计的衍射光学网络，能够在全光条件下执行排列操作，并扩展到数十万条输入输出连接	首次实验展示了在太赫兹频段运行的衍射排列网络，并设计了抗对准误差的衍射设计	更深的衍射网络设计在物理对准和输出衍射效率方面存在实际挑战	开发基于衍射光学网络的全光排列操作平台	衍射光学网络的排列操作性能	光学	NA	衍射光学	NA	NA	NA
40	2024-12-08	Multi-task topology optimization of photonic devices in low-dimensional Fourier domain via deep learning 2023-Mar, Nanophotonics (Berlin, Germany) DOI:10.1515/nanoph-2022-0361 PMID:39634354	研究论文	本文提出了一种基于深度神经网络（DNN）的低维傅里叶域多任务拓扑优化方法，用于光子器件的设计	通过在低维傅里叶域中使用DNN进行拓扑优化，减少了设计自由度，加速了训练过程，并实现了多任务优化	NA	开发一种高效的多任务光子器件优化方法	光子器件，包括波长滤波器和波导耦合单光子源	计算机视觉	NA	深度学习	深度神经网络（DNN）	光学响应	NA