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	2025-02-21	A novel bidirectional LSTM deep learning approach for COVID-19 forecasting 2023-10-20, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-023-44924-8 PMID:37863921	研究论文	本文开发了一种基于双向长短期记忆网络（Bi-LSTM）的深度学习模型，用于预测COVID-19疫情早期的每日新增病例数	使用双向LSTM架构进行COVID-19预测，并验证了在减少变量数量情况下仍能保持预测准确性	模型仅在疫情早期阶段进行了验证，未涵盖疫情后期或其他变种病毒的影响	预测COVID-19疫情早期的每日新增病例数	190个国家的COVID-19数据	机器学习	COVID-19	深度学习	Bi-LSTM	时间序列数据	190个国家的数据，时间跨度为2020年1月22日至2021年1月31日	NA	NA	NA	NA
62	2025-02-21	Spatial and temporal prediction of secondary crashes combining stacked sparse auto-encoder and long short-term memory 2023-Oct, Accident; analysis and prevention DOI:10.1016/j.aap.2023.107205 PMID:37413700	研究论文	本研究旨在开发一种预测次生事故时空位置的方法，通过结合堆叠稀疏自编码器（SSAE）和长短期记忆网络（LSTM）提出了一种混合深度学习模型SSAE-LSTM	提出了结合SSAE和LSTM的混合深度学习模型SSAE-LSTM，用于次生事故的时空预测，相比现有模型在时空预测性能上表现更优	研究仅基于加州I-880高速公路2017-2021年的交通和事故数据，可能限制了模型的泛化能力	开发次生事故时空位置的预测方法，以支持预防策略的实施	次生事故的时空位置	机器学习	NA	深度学习	SSAE-LSTM, PCA-LSTM, SSAE-SVM, BPNN	交通和事故数据	加州I-880高速公路2017-2021年的数据	NA	NA	NA	NA
63	2025-02-21	An adaptive embedding procedure for time series forecasting with deep neural networks 2023-Oct, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.neunet.2023.08.051 PMID:37729787	研究论文	本文提出了一种基于自适应嵌入机制的深度学习方案，用于时间序列预测	提出了一种新颖的自适应嵌入机制，用于提取输入时间序列的压缩表示，并用于后续预测	未明确提及具体局限性	解决时间序列预测问题	时间序列数据	机器学习	NA	深度学习	双向长短期记忆网络（LSTM）	时间序列数据	未明确提及具体样本数量	NA	NA	NA	NA
64	2025-10-07	Mapping the topography of spatial gene expression with interpretable deep learning 2023-Oct-13, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2023.10.10.561757 PMID:37873258	研究论文	开发了一种名为GASTON的无监督可解释深度学习算法，用于分析空间转录组数据中的基因表达模式	提出了一种称为等深度的新概念，能够同时学习等深度、空间基因表达梯度以及模拟单个基因表达变化的分段线性函数	NA	解决空间转录组数据稀疏性问题，分析空间基因表达模式如基因表达梯度	空间转录组数据中的基因表达模式	生物信息学	肿瘤	空间转录组技术	深度学习	空间转录组数据	NA	NA	GASTON	NA	NA
65	2025-10-07	Shape-Aware 3D Small Vessel Segmentation with Local Contrast Guided Attention 2023-Oct, Medical image computing and computer-assisted intervention : MICCAI ... International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention DOI:10.1007/978-3-031-43901-8_34 PMID:38500803	研究论文	提出一种新型自监督网络用于3D小血管分割，通过形状感知通量测量和局部对比度引导注意力机制提升小血管检测性能	提出形状感知通量测量方法增强非圆形不规则小血管估计，开发局部对比度引导注意力和增强模块提升低对比度血管区域的血管性响应	未明确说明样本数量和数据来源的具体限制	改进3D成像数据中小血管的自动分割和检测	3D成像数据中的小血管结构	计算机视觉	NA	3D成像技术	自监督深度学习网络	3D图像数据	NA	NA	LCNetVesselSeg	NA	NA
66	2025-10-07	Feasibility of Universal Anomaly Detection without Knowing the Abnormality in Medical Images 2023-Oct, Medical image learning with limited and noisy data : second international workshop, MILLanD 2023, held in conjunction with MICCAI 2023, Vancouver, BC, Canada, October 8, 2023, proceedings. MILLanD (Workshop) : (2nd : 2023 : Vancouver, B... DOI:10.1007/978-3-031-44917-8_8 PMID:38523773	研究论文	本研究探讨医学图像中无需预知异常类型的通用异常检测可行性，比较多种方法并提出决策级集成方案	提出无需异常图像参与验证的模型选择策略，并开发决策级集成方法增强跨数据集检测鲁棒性	评估方法在四个数据集中均未表现出一致最优性能，存在数据集依赖性	开发不依赖预知异常类型的通用医学图像异常检测方法	医学图像中的异常形态检测	计算机视觉	NA	深度学习异常检测	集成学习	医学图像	四个医学数据集	NA	NA	AUC	NA
67	2025-10-07	Gadolinium-Free Cardiac MRI Myocardial Scar Detection by 4D Convolution Factorization 2023-Oct, Medical image computing and computer-assisted intervention : MICCAI ... International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention DOI:10.1007/978-3-031-43895-0_60 PMID:39829676	研究论文	提出一种无需钆对比剂的心脏MRI心肌瘢痕检测方法，通过4D卷积分解技术实现	开发了新型深度时空残差注意力网络(ST-RAN)，包含因子化4D卷积层、时空注意力机制和多尺度特征提取模块	未明确说明模型在特定患者群体或罕见心脏病类型中的性能表现	开发无需钆对比剂的心脏MRI心肌瘢痕检测技术	缺血性和非缺血性心脏病患者的心肌瘢痕组织	医学影像分析	心脏病	心脏磁共振成像(CMR)	深度学习, CNN	4D(3D+时间)心脏MRI图像	3000名接受临床CMR检查的患者	NA	ST-RAN, 4D卷积分解网络, 残差注意力块	NA	NA
68	2025-10-07	Experimental validation of computer-vision methods for the successful detection of endodontic treatment obturation and progression from noisy radiographs 2023-10, Oral radiology IF:1.6Q3 DOI:10.1007/s11282-023-00685-8 PMID:37097541	研究论文	本研究开发并验证了基于计算机视觉的深度学习方法，用于从噪声牙科X光片中检测根管治疗充填质量和进展	首次系统评估了去噪和数据平衡对深度学习检测根管治疗结果的影响，并建立了自定义的渐进分类系统	样本量相对有限（250张原始X光片），使用自定义分类标准可能限制泛化能力	评估去噪和数据平衡对深度学习检测根管治疗结果的影响，开发预测充填质量的模型	牙科X光片中的根管治疗充填	计算机视觉	牙科疾病	放射组学分析	YOLO	X光图像	250张原始牙科X光片，通过数据增强扩展到2226张图像	NA	YOLOv5s, YOLOv5x, YOLOv7	灵敏度, 特异度, 准确率, 精确率, 召回率, 平均精度均值, 置信度	NA
69	2025-10-07	Effect of data size on tooth numbering performance via artificial intelligence using panoramic radiographs 2023-10, Oral radiology IF:1.6Q3 DOI:10.1007/s11282-023-00689-4 PMID:37405624	研究论文	本研究通过人工智能技术探讨数据量对全景X光片牙齿编号识别性能的影响	首次系统研究数据规模对牙齿编号识别模型性能的影响，为牙科AI应用提供数据量选择的实证依据	仅使用单一数据集和YOLOv4算法，未考虑其他模型架构和数据增强技术的影响	探究训练数据量对牙齿编号识别模型性能的影响规律	牙齿全景X光片中的牙齿编号识别	计算机视觉	牙科疾病	X光成像	CNN	图像	3000张匿名牙齿全景X光片，分别使用1000、1500、2000、2500张子集进行训练，500张固定测试集	NA	YOLOv4	F1分数,mAP,敏感度,精确度,召回率	NA
70	2024-12-20	Extensive T1-weighted MRI Preprocessing Improves Generalizability of Deep Brain Age Prediction Models 2023-Oct-30, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2023.05.10.540134 PMID:37214863	研究论文	本文研究了T1加权磁共振图像（T1w MRI）预处理对深度学习脑龄预测模型性能的影响	本文发现广泛的T1w预处理可以提高模型的平均绝对误差（MAE），尤其是在应用于新数据集时	本文仅评估了四种预处理管道，未涵盖所有可能的预处理方法	研究T1w图像预处理对深度学习脑龄预测模型性能的影响	T1加权磁共振图像（T1w MRI）和深度学习脑龄预测模型	计算机视觉	NA	深度学习	深度学习模型	图像	NA	NA	NA	NA	NA
71	2024-12-19	EEG-Based Machine Learning Models to Evaluate Haptic Delay: Should We Label Data Based on Self-Reporting or Physical Stimulation? 2023 Oct-Dec, IEEE transactions on haptics IF:2.4Q2 DOI:10.1109/TOH.2023.3270666 PMID:37126610	研究论文	本文探讨了基于EEG数据的机器学习模型在评估触觉延迟时，使用自我报告标签与物理刺激标签的比较	首次系统研究了在评估触觉体验时，使用自我报告标签与物理刺激标签对机器学习模型性能的影响	研究结果仅适用于触觉延迟这一特定触觉体验，不能推广到其他触觉体验	探讨在评估触觉体验时，使用自我报告标签与物理刺激标签哪种方法更有效	触觉延迟的评估	机器学习	NA	EEG	机器学习模型和深度学习模型	EEG数据	NA	NA	NA	NA	NA
72	2024-12-14	Flexible Gel-Free Multi-Modal Wireless Sensors With Edge Deep Learning for Detecting and Alerting Freezing of Gait Symptom 2023-10, IEEE transactions on biomedical circuits and systems IF:3.8Q2 DOI:10.1109/TBCAS.2023.3281596 PMID:37256796	研究论文	开发了一种灵活的无凝胶多模态无线传感器，结合边缘深度学习技术用于检测和预警帕金森病患者的步态冻结症状	提出了一个新颖的轻量级深度学习模型，并在低功耗微控制器上进行推理，实现了高检测灵敏度和特异性	需要进一步的临床实验来验证其在实际应用中的效果	开发一种能够检测和预警步态冻结症状的可穿戴传感器，以帮助帕金森病患者预防跌倒	帕金森病患者的步态冻结症状	机器学习	神经退行性疾病	深度学习	深度学习模型	多模态数据	NA	NA	NA	NA	NA
73	2024-12-14	Novel Wearable HD-EMG Sensor With Shift-Robust Gesture Recognition Using Deep Learning 2023-10, IEEE transactions on biomedical circuits and systems IF:3.8Q2 DOI:10.1109/TBCAS.2023.3314053 PMID:37695958	研究论文	本文介绍了一种硬件-软件解决方案，通过使用深度学习提高肌电控制中手势识别的鲁棒性	提出了新型可穿戴64通道高密度肌电图（HD-EMG）传感器EMaGer，并结合卷积神经网络（CNN）和抗混叠CNN（AA-CNN）提出了阵列桶移数据增强（ABSDA）方法，以提高分类鲁棒性	NA	提高肌电控制中手势识别的鲁棒性	非截肢参与者的手势识别	机器学习	NA	高密度肌电图（HD-EMG）	卷积神经网络（CNN）	信号	12名非截肢参与者	NA	NA	NA	NA
74	2024-12-12	Patterns of subregional cerebellar atrophy across epilepsy syndromes: An ENIGMA-Epilepsy study 2023-Oct-23, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2023.10.21.562994 PMID:37961570	研究论文	研究量化了癫痫患者和健康对照组中不同小脑亚区域体积的差异	首次系统性地研究了不同癫痫综合征中小脑亚区域的萎缩模式，并提供了深部小脑和后叶灰质体积损失的证据	研究仅基于横断面数据，未考虑纵向变化	探讨不同癫痫综合征中小脑亚区域的萎缩模式及其与疾病特征的关系	癫痫患者和健康对照组的小脑亚区域体积	神经科学	癫痫	结构MRI	深度学习	图像	1602名癫痫患者和1022名健康对照组	NA	NA	NA	NA
75	2024-12-10	Mesh2SSM: From Surface Meshes to Statistical Shape Models of Anatomy 2023-Oct, Medical image computing and computer-assisted intervention : MICCAI ... International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention DOI:10.1007/978-3-031-43907-0_59 PMID:38659613	研究论文	提出了一种新的方法Mesh2SSM，利用无监督、排列不变的表示学习来估计如何将模板点云变形为特定于对象的网格，形成基于对应关系的形状模型	Mesh2SSM能够学习特定于群体的模板，减少由于模板选择带来的偏差，并且直接在网格上操作，计算效率高	现有深度学习模型仍然存在局限性，需要已建立/优化的形状模型进行训练	开发一种新的统计形状建模方法，以更好地捕捉人体解剖结构中的非线性变异性	医学图像（如MRI和CT扫描）中分割的解剖结构	计算机视觉	NA	深度学习	NA	网格	NA	NA	NA	NA	NA
76	2024-12-08	RECOVER identifies synergistic drug combinations in vitro through sequential model optimization 2023-10-23, Cell reports methods IF:4.3Q2 DOI:10.1016/j.crmeth.2023.100599 PMID:37797618	研究论文	本文通过深度学习模型优化，识别体外协同药物组合	采用顺序模型优化方法，通过深度学习模型选择富集协同作用的药物组合，并发现药物嵌入开始反映生物机制	药物组合数据库偏向于协同药物，结果在分布外不具有普遍性	识别体外协同药物组合	小分子药物组合	机器学习	癌症	深度学习	深度学习模型	药物组合数据	涉及5轮实验，评估了约5%的总搜索空间	NA	NA	NA	NA
77	2024-12-08	Human emotion recognition with a microcomb-enabled integrated optical neural network 2023-Oct, Nanophotonics (Berlin, Germany) DOI:10.1515/nanoph-2023-0298 PMID:39635194	研究论文	本文提出了一种基于微梳的集成光学神经网络（MIONN），用于以光速和低功耗进行人类情感识别	创新点在于利用微梳生成的频率通道对大规模张量数据进行独立编码，并通过并行计算实现高速低功耗的情感识别	NA	开发一种高速且节能的神经形态计算硬件，用于具有情感交互能力的深度学习模型	人类情感识别	机器学习	NA	微梳技术	光学神经网络	张量数据	在盲测集上实现了78.5%的准确率，成功识别了六种基本人类情感	NA	NA	NA	NA
78	2024-12-08	Diffusion probabilistic model based accurate and high-degree-of-freedom metasurface inverse design 2023-Oct, Nanophotonics (Berlin, Germany) DOI:10.1515/nanoph-2023-0292 PMID:39635197	研究论文	提出了一种基于扩散概率理论的元表面逆设计方法	通过学习将原始结构转化为高斯分布的马尔可夫过程，逐步去除噪声并生成符合S参数条件的高自由度元原子，避免了GAN对抗训练过程中的模型不稳定性	未提及	改进元表面逆设计方法，提高生成效率和质量	元表面及其逆设计	计算机视觉	NA	扩散概率模型	扩散概率模型	S参数	未提及	NA	NA	NA	NA
79	2024-11-15	Delineating yeast cleavage and polyadenylation signals using deep learning 2023-Oct-13, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2023.10.10.561764 PMID:37873420	研究论文	本文利用深度学习模型解析酵母中3'-端切割和多聚腺苷酸化信号的形成机制	开发了深度学习模型来解析酵母中多聚腺苷酸化信号的形成机制，并量化其在介导多聚腺苷酸化位点形成、切割异质性和强度中的位置重要性	NA	探讨酵母中多聚腺苷酸化信号的形成机制	酵母中的多聚腺苷酸化信号	机器学习	NA	深度学习	深度学习模型	序列数据	NA	NA	NA	NA	NA
80	2024-11-09	Fully Bayesian VIB-DeepSSM 2023-Oct, Medical image computing and computer-assisted intervention : MICCAI ... International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention DOI:10.1007/978-3-031-43898-1_34 PMID:39503046	研究论文	本文提出了一种全贝叶斯变分信息瓶颈深度形状模型（Fully Bayesian VIB-DeepSSM），用于从3D图像中预测解剖结构的形状，并进行不确定性量化	本文的创新点在于提出了全贝叶斯变分信息瓶颈框架，结合了具体丢弃和批量集成两种可扩展实现方法，并通过多模态边缘化进一步增强了不确定性校准	NA	本文的研究目的是改进从3D图像中预测解剖结构形状的不确定性量化方法	本文的研究对象是解剖结构的形状预测和不确定性量化	计算机视觉	NA	变分信息瓶颈	全贝叶斯神经网络	3D图像	合成形状和左心房数据	NA	NA	NA	NA