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
61	2025-04-06	The Big Bang of Deep Learning in Ultrasound-Guided Surgery: A Review 2023-09, IEEE transactions on ultrasonics, ferroelectrics, and frequency control DOI:10.1109/TUFFC.2023.3255843 PMID:37028313	review	本文综述了深度学习在超声引导手术中的应用，总结了当前趋势并提出了未来研究方向	全面回顾了深度学习在超声引导手术中的应用，并提出了未来研究方向	未提及具体实验数据或样本量，可能缺乏实证支持	探讨深度学习在超声引导手术中的应用及其潜力	超声引导手术中的图像处理技术	digital pathology	NA	深度学习算法	DL	image	NA	NA	NA	NA	NA
62	2025-10-07	Variational Autoencoders for Biomedical Signal Morphology Clustering and Noise Detection 2023-Sep-28, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2023.3320585 PMID:37768790	研究论文	提出一种基于变分自编码器和高斯混合模型的生物医学信号噪声检测框架，用于波形异常检测和信号质量评估	开发无需标注的波形异常检测方法，结合变分自编码器和高斯混合模型提供信号质量置信度度量	仅适用于具有心脏活动周期性的生物医学信号	开发自动化的生物医学信号噪声检测和信号验证方法	生物阻抗数据中的心脏周期波形	机器学习	心血管疾病	生物阻抗测量	VAE, GMM	时间序列波形数据	97885个心脏周期	NA	变分自编码器, 高斯混合模型	DTW距离标准差, RMSE, Pearson相关系数, 信噪比	NA
63	2025-10-07	Forest fuel type classification: Review of remote sensing techniques, constraints and future trends 2023-09-15, Journal of environmental management IF:8.0Q1 DOI:10.1016/j.jenvman.2023.118315 PMID:37290304	综述	本文系统回顾了用于森林可燃物类型分类的遥感技术方法、存在的限制因素及未来发展趋势	在先前综述基础上聚焦识别不同制图方法的关键挑战和待填补的研究空白，并提出集成遥感数据源与先进深度学习算法的发展方向	作为综述性论文，未提出具体的实验验证或新型算法模型	为火灾管理服务领域的从业者、研究者和决策者提供可燃物类型分类的技术指南	森林可燃物类型及其空间分布特征	遥感技术	NA	遥感数据采集与融合技术	深度学习算法	遥感影像数据	NA	NA	NA	NA	NA
64	2025-10-07	Deep learning on electronic medical records identifies distinct subphenotypes of diabetic kidney disease driven by genetic variations in the Rho pathway 2023-Sep-07, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2023.09.06.23295120 PMID:37732187	研究论文	本研究利用深度学习分析电子病历数据，识别出由Rho通路遗传变异驱动的糖尿病肾病不同亚型	首次发现通过影响细胞骨架调节蛋白稳定性导致疾病的遗传变异，揭示了一类新型可治疗靶点的表达数量性状位点	样本量相对有限（1,372例患者），需要进一步验证	识别糖尿病肾病的遗传特征和疾病亚型，预测疾病进展	1,372名糖尿病肾病患者	医疗人工智能	糖尿病肾病	全外显子组关联分析，细胞功能实验	自编码器，无监督聚类	电子健康记录，基因数据	1,372名糖尿病肾病患者	NA	自编码器	NA	NA
65	2024-08-07	Deep Learning on Electrocardiograms for Prediction of In-hospital Intradialytic Hypotension in Patients with ESKD 2023-09-01, Kidney360 IF:3.2Q1 DOI:10.34067/KID.0000000000000208 PMID:37418626	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
66	2025-10-07	MRI-Based Deep Learning Method for Classification of IDH Mutation Status 2023-Sep-05, Bioengineering (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/bioengineering10091045 PMID:37760146	研究论文	开发基于MRI的深度学习网络用于非侵入性IDH突变状态分类	同时开发了仅使用T2加权图像和多种对比度图像的深度学习网络，并在超过1100例数据上验证性能，是迄今为止基于图像的IDH分类最大规模研究	NA	开发非侵入性IDH突变状态分类方法	胶质瘤患者	医学影像分析	胶质瘤	MRI	深度学习	医学图像	训练数据：TCIA数据库227例，TCIA+EGD数据库683例；测试数据：超过1100例来自多个医学中心	NA	2D网络	准确率，AUC	NA
67	2025-10-07	A deep learning-based electrocardiogram risk score for long term cardiovascular death and disease 2023-Sep-12, NPJ digital medicine IF:12.4Q1 DOI:10.1038/s41746-023-00916-6 PMID:37700032	研究论文	开发基于深度学习的静息心电图风险评分模型SEER，用于预测长期心血管死亡和疾病风险	首次证明仅使用静息心电图即可通过深度学习准确预测长期心血管死亡率，且仅需单导联心电图即可实现高性能预测	模型在预测动脉粥样硬化疾病方面的性能相对较低（AUC 0.67），且仅在美国三家医疗中心进行验证	开发基于心电图的心血管风险预测工具以改善风险分层和医疗决策	心电图数据和心血管疾病患者	医疗人工智能	心血管疾病	心电图检测	CNN	心电图信号	斯坦福大学医学中心收集的大规模静息12导联心电图数据集	NA	深度卷积神经网络	AUC	NA
68	2025-02-21	A Stacked Long Short-Term Memory Approach for Predictive Blood Glucose Monitoring in Women with Gestational Diabetes Mellitus 2023-Sep-20, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s23187990 PMID:37766044	研究论文	本研究旨在通过使用长短期记忆（LSTM）递归神经网络模型，基于GDm-Health平台收集的时间序列数据，开发基准血糖预测模型，并建议优化的临床复查计划以减少血糖稳定的孕妇的总体血液检测次数	这是首个基于机器学习的研究，提出了优化的血糖监测频率（7天监测以预测未来14天的血糖），并且所提出的模型基于指尖血糖测试的准确性与使用连续血糖监测（CGM）读数的一小时预测模型的基准性能相当	研究仅基于GDm-Health平台的数据，可能无法完全代表所有妊娠糖尿病患者的血糖模式	开发基准血糖预测模型，并建议优化的临床复查计划以减少血糖稳定的孕妇的总体血液检测次数	妊娠糖尿病（GDM）患者	机器学习	妊娠糖尿病	LSTM递归神经网络	LSTM	时间序列数据	1110名患者的190,396次血糖读数	NA	NA	NA	NA
69	2025-02-21	Improving DNA 6mA Site Prediction via Integrating Bidirectional Long Short-Term Memory, Convolutional Neural Network, and Self-Attention Mechanism 2023-09-11, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.3c00698 PMID:37603823	研究论文	本文提出了一种新的元方法Co6mA，通过整合双向长短期记忆网络（BiLSTM）、卷积神经网络（CNN）和自注意力机制（SAM）来提高DNA N6-甲基腺嘌呤（6mA）位点预测的性能	提出了一种新的元方法Co6mA，整合了BiLSTM、CNN和SAM，通过组合两种不同的深度学习模型来提高6mA位点预测的性能	NA	提高DNA 6mA位点预测的准确性	DNA N6-甲基腺嘌呤（6mA）位点	生物信息学	NA	深度学习	BiLSTM, CNN, SAM	DNA序列数据	两个独立测试集的不同模式生物样本	NA	NA	NA	NA
70	2025-02-21	Automated recognition of epilepsy from EEG signals using a combining space-time algorithm of CNN-LSTM 2023-09-08, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-023-41537-z PMID:37684278	研究论文	本文提出了一种结合CNN和LSTM的深度学习算法，用于从EEG信号中自动识别癫痫，并在多分类任务中实现了最先进的性能	提出了一种结合CNN和LSTM的混合网络，用于多分类任务（包括二元和三元分类），并实现了无需额外预处理或手动干预的自动知识获取	研究仅使用了公开的基准数据库，可能未涵盖所有临床场景	开发一种智能识别方法，用于从EEG信号中分类癫痫状态	癫痫患者的EEG信号	机器学习	癫痫	EEG信号分析	CNN-LSTM	EEG信号	公开的基准数据库中的EEG样本	NA	NA	NA	NA
71	2025-02-21	Protein intrinsically disordered region prediction by combining neural architecture search and multi-objective genetic algorithm 2023-09-07, BMC biology IF:4.4Q1 DOI:10.1186/s12915-023-01672-5 PMID:37674132	研究论文	本文提出了一种结合神经架构搜索和多目标遗传算法的蛋白质内在无序区域预测方法	使用神经架构搜索算法自动构建网络结构，结合长度依赖模型和通用模型，提出新的预测器IDP-Fusion，以稳定预测长短无序区域	未提及具体的数据集规模或实验细节，可能影响结果的普适性	提高蛋白质内在无序区域（IDRs）的预测准确性，特别是长短无序区域的稳定预测	蛋白质序列中的内在无序区域（IDRs）	生物信息学	NA	神经架构搜索（NAS），多目标遗传算法	CNN, LSTM, IDP-Fusion	蛋白质序列数据	NA	NA	NA	NA	NA
72	2025-02-21	An ECG Signal Acquisition and Analysis System Based on Machine Learning with Model Fusion 2023-Sep-03, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s23177643 PMID:37688099	研究论文	本研究提出了一种基于机器学习的ECG采集与分析系统，旨在解决现有ECG信号采集仪器不便携和手动分析的问题	结合传统机器学习模型和深度学习模型进行模型融合，提高了ECG信号分类的准确性	未来工作将集中在模型优化和开发更便携的仪器上，目前系统的便携性尚未实现	开发一种便携且自动化的ECG信号采集与分析系统，以提高心血管疾病的诊断效率	ECG信号	机器学习	心血管疾病	机器学习模型融合	逻辑回归、支持向量机、XGBoost、卷积神经网络(CNN)、长短期记忆网络(LSTM)	ECG信号	NA	NA	NA	NA	NA
73	2025-02-21	Attention-based bidirectional-long short-term memory for abnormal human activity detection 2023-09-02, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-023-41231-0 PMID:37660111	研究论文	本文提出了一种基于注意力机制的双向长短期记忆网络（Bi-LSTM）和卷积神经网络（CNN）的深度学习框架，用于检测异常人类活动	结合CNN、Bi-LSTM和注意力机制，专注于原始视频流的独特时空特征，以检测异常人类活动	未提及具体局限性	检测异常人类活动，以预防社会损害，如人身伤害或网络仇恨犯罪的传播	视频流中的异常人类活动	计算机视觉	NA	深度学习	CNN, Bi-LSTM, 注意力机制	视频	UCF11, UCF50, subUCF犯罪数据集	NA	NA	NA	NA
74	2025-10-07	Capturing continuous, long timescale behavioral changes in Drosophila melanogaster postural data 2023-Sep-07, ArXiv PMID:37731659	研究论文	本研究通过连续长期记录果蝇姿势数据，探索其跨时间尺度的行为变化模式	首次实现连续7天100帧/秒的果蝇长期行为记录，创建包含近20亿个姿势实例的数据集，揭示行为在昼夜节律和衰老过程中的变化规律	实验在无特征环境中进行，可能无法完全反映自然状态下的行为模式；样本量相对有限（47个个体）	探索果蝇在长时间尺度下的行为变化规律，特别是昼夜节律和衰老过程中的行为模式演变	黑腹果蝇（Drosophila melanogaster）	计算机视觉	NA	深度学习姿态估计	深度学习	视频图像	47只果蝇个体	SLEAP	NA	NA	NA
75	2025-10-07	Deep-learning-based image segmentation for image-based computational hemodynamic analysis of abdominal aortic aneurysms: a comparison study 2023-09-12, Biomedical physics & engineering express IF:1.3Q3 DOI:10.1088/2057-1976/acf3ed PMID:37625388	研究论文	本研究比较两种深度学习图像分割方法在腹主动脉瘤计算血流动力学分析中的应用效果	首次系统比较ARU-Net和CACU-Net两种最新深度学习分割方法在腹主动脉瘤模型创建中的性能	样本量较小（仅30例CTA扫描），需要更大规模验证	评估基于深度学习的图像分割方法在腹主动脉瘤计算血流动力学分析中的可行性	腹主动脉瘤患者的计算机断层扫描血管造影图像	计算机视觉	腹主动脉瘤	计算机断层扫描血管造影	CNN	医学图像	30例CTA扫描	NA	ARU-Net, CACU-Net	DICE分数, 相关系数, Bland-Altman分析	NA
76	2025-10-07	Functional Imaging Derived ADHD Biotypes Based on Deep Clustering May Guide Personalized Medication Therapy 2023-Sep-14, Research square DOI:10.21203/rs.3.rs-3272441/v1 PMID:37790426	研究论文	基于功能网络连接性使用图卷积网络和深度聚类识别ADHD生物型，为个性化药物治疗提供指导	首次将图卷积网络与深度聚类相结合用于ADHD生物型识别，并验证了不同生物型对特定药物的差异化治疗反应	样本主要来自青少年群体，需要进一步验证在更广泛年龄段的适用性	开发基于神经影像的ADHD生物型分类方法以指导个性化药物治疗	注意力缺陷多动障碍(ADHD)患者	医学影像分析	神经发育障碍	功能网络连接性(FNC)	图卷积网络,深度聚类	功能磁共振成像数据	1069名ADHD患者(ABCD研究) + 130名独立验证样本	NA	图卷积网络	统计显著性(p值), FDR校正	NA
77	2024-12-12	Systematic review of deep learning image analyses for the diagnosis and monitoring of skin disease 2023-Sep-27, NPJ digital medicine IF:12.4Q1 DOI:10.1038/s41746-023-00914-8 PMID:37758829	综述	本文系统回顾了使用深度学习图像分析技术进行皮肤病诊断和监测的研究	本文首次系统性地评估了深度学习算法在多种常见皮肤病诊断和严重程度评估中的应用	当前研究存在高偏倚风险和适用性问题，且大多数研究未报告参与者的种族/皮肤类型，缺乏真实世界的外部验证	评估深度学习图像分析技术在皮肤病诊断和监测中的潜力	常见皮肤病，如痤疮、银屑病、湿疹、酒渣鼻、白癜风、荨麻疹	计算机视觉	皮肤病	深度学习	神经网络	图像	64项研究，涉及多种皮肤病	NA	NA	NA	NA
78	2024-12-08	Deep representation learning identifies associations between physical activity and sleep patterns during pregnancy and prematurity 2023-Sep-28, NPJ digital medicine IF:12.4Q1 DOI:10.1038/s41746-023-00911-x PMID:37770643	研究论文	研究利用深度学习时间序列分类架构，分析孕妇的体力活动和睡眠模式与早产之间的关系	开发了一种新的深度学习时间序列分类架构，并结合无监督聚类、模型误差分析、特征归因和自动活动分析等解释性算法，提高了模型对妊娠进展的预测能力	研究主要基于穿戴设备收集的数据，可能存在数据收集和处理的局限性	研究体力活动和睡眠模式与早产之间的关系，并开发预测模型以支持临床决策	孕妇的体力活动和睡眠模式	机器学习	妊娠相关疾病	深度学习	时间序列分类架构	时间序列数据	1083名患者，共收集了181,944小时的数据	NA	NA	NA	NA
79	2024-12-07	Deep learning empowering design for selective solar absorber 2023-Sep, Nanophotonics (Berlin, Germany) DOI:10.1515/nanoph-2023-0291 PMID:39635349	研究论文	本文开发了一种结合深度学习和多目标双重退火算法的高性能设计范式，用于优化多层纳米结构以最大化太阳能光谱吸收和最小化红外辐射	本文首次将深度学习与多目标双重退火算法结合，用于设计高性能的选择性太阳能吸收器	实验测量的红外辐射平均发射率略高于计算值，表明实际性能与理论设计之间存在一定差距	开发一种高效的设计方法，用于优化太阳能吸收器的性能	多层纳米结构的选择性太阳能吸收器	NA	NA	深度学习	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
80	2024-12-06	Hyperspectral signature-band extraction and learning: an example of sugar content prediction of Syzygium samarangense 2023-09-12, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-023-41603-6 PMID:37699940	研究论文	本研究提出了一种从高光谱数据转换的多光谱数据中提取特征波段的方法，并使用深度学习模型预测山竹果的糖含量	本研究创新性地使用集成梯度方法从卷积神经网络和前馈神经网络模型中提取特征波段，并展示了这些波段在预测山竹果糖含量方面的潜力	本研究仅限于使用特定的光谱数据和模型，未来研究可以扩展到其他类型的光谱数据和模型	研究如何从高光谱数据中提取特征波段，并利用这些波段预测山竹果的糖含量	山竹果的糖含量	机器学习	NA	高光谱数据转换、集成梯度方法	卷积神经网络 (CNN)、前馈神经网络 (FNN)	光谱数据	30组，每组包含6个特征波段	NA	NA	NA	NA