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
2181	2025-10-07	CREMP: Conformer-rotamer ensembles of macrocyclic peptides for machine learning 2024-Aug-09, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-024-03698-y PMID:39122750	研究论文	本文介绍了CREMP数据集，这是一个用于机器学习模型开发和评估的环肽构象集合资源	首次创建了包含36,198个独特环肽及其高质量结构集合的大规模数据集，填补了环肽构象建模领域的空白	数据集主要基于计算模拟生成，需要进一步实验验证	开发用于环肽构象建模和优化的机器学习方法	环肽的构象集合和结构特性	机器学习	NA	构象-旋转异构体集合采样工具(CREST)，半经验扩展紧束缚(xTB)DFT计算	NA	结构数据，构象集合，能量注释	36,198个独特环肽，包含近3,130万个独特环肽几何结构，其中3,258个环肽具有被动渗透性数据	NA	NA	NA	NA
2182	2025-10-07	Artificial intelligence for gastric cancer in endoscopy: From diagnostic reasoning to market 2024-Jul, Digestive and liver disease : official journal of the Italian Society of Gastroenterology and the Italian Association for the Study of the Liver IF:4.0Q1 DOI:10.1016/j.dld.2024.04.019 PMID:38763796	综述	本文全面评估人工智能在内窥镜成像中评估胃癌前病变和癌变病变的应用现状及临床推广障碍	系统梳理人工智能在胃镜领域从诊断推理到市场应用的全链条发展，重点关注临床转化面临的挑战	缺乏大规模稳健验证研究，存在监管障碍，临床常规应用尚未普及	评估人工智能在内窥镜胃部病变检测中的当前应用状况和实施障碍	胃部癌前病变和癌变病变的内窥镜图像	计算机视觉	胃癌	内窥镜成像	深度学习	医学图像	NA	NA	NA	NA	NA
2183	2025-10-07	Sentiment analysis of the Hamas-Israel war on YouTube comments using deep learning 2024-06-13, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-63367-3 PMID:38871739	研究论文	本研究使用深度学习方法对YouTube上关于哈马斯-以色列战争的评论进行情感分析	首次将多种深度学习模型应用于哈马斯-以色列战争相关的社交媒体评论情感分析，并比较了不同词嵌入技术的效果	研究仅针对YouTube平台，样本来源有限；人工标注可能存在主观性；未考虑评论的时间动态变化	通过分析社交媒体评论了解公众对哈马斯-以色列战争的情感和意见倾向	YouTube上关于哈马斯-以色列战争的用户评论	自然语言处理	NA	自然语言处理，情感分析	LSTM, Bi-LSTM, GRU, CNN	文本评论	24,360条来自BBC、WION、Aljazeera等YouTube新闻频道的评论	NA	CNN和Bi-LSTM混合模型	准确率	NA
2184	2025-10-07	The Neurobeachin-like 2 protein (NBEAL2) controls the homeostatic level of the ribosomal protein RPS6 in mast cells 2024-05, Immunology IF:4.9Q2 DOI:10.1111/imm.13756 PMID:38272677	研究论文	本研究揭示了NBEAL2蛋白通过调控核糖体蛋白RPS6的稳态水平影响肥大细胞功能的分子机制	首次发现NBEAL2与RPS6形成复合物调控其蛋白稳态，并阐明NBEAL2缺失导致RPS6异常磷酸化进而引发肥大细胞表型异常的机制	研究主要基于小鼠模型和细胞系，人类样本验证不足；具体分子相互作用机制仍需进一步探索	探究NBEAL2在肥大细胞中的详细功能及其分子机制	小鼠肥大细胞、MC/9肥大细胞系	分子生物学	免疫系统疾病	CRISPR/Cas9基因编辑, 免疫共沉淀, 蛋白质印迹, ELISA, 流式细胞术	深度学习	蛋白质结构, 分子相互作用数据	野生型和Nbeal2基因敲除小鼠的肥大细胞, MC/9细胞系	RoseTTAFold, Pymol	深度学习蛋白质结构预测模型	NA	NA
2185	2025-10-07	Deep Learning-Based Glucose Prediction Models: A Guide for Practitioners and a Curated Dataset for Improved Diabetes Management 2024, IEEE open journal of engineering in medicine and biology IF:2.7Q3 DOI:10.1109/OJEMB.2024.3365290 PMID:38899015	研究论文	本研究利用可穿戴传感器采集的生理数据构建基于深度学习的血糖预测模型，并系统比较不同模型架构为从业者提供实践指导	系统比较多种深度学习架构在血糖预测任务中的表现，并引入包含健康人群和糖尿病患者在自由生活条件下记录的精选数据集	NA	开发准确的中短期血糖预测模型以改善糖尿病管理	糖尿病患者及糖尿病高风险人群	机器学习	糖尿病	可穿戴传感器数据采集	深度学习	生理时间序列数据	包含健康个体和糖尿病患者的精选数据集	NA	多种深度学习架构	NA	NA
2186	2025-10-07	Optimizing Machine Learning Models for Accessible Early Cognitive Impairment Prediction: A Novel Cost-effective Model Selection Algorithm 2024, IEEE access : practical innovations, open solutions IF:3.4Q2 DOI:10.1109/access.2024.3505038 PMID:39902153	研究论文	开发了一种用于早期认知障碍预测的成本效益模型选择算法，并验证了支持向量机模型在预测性能与计算效率方面的优势	提出了一种新颖的算法来选择成本效益高的模型，在保证高性能的同时最小化开发和运营成本	未在更多样化的数据集上进行验证，且主要依赖NACC UDS数据	开发成本效益高且易于获取的机器学习模型，用于预测未来五年内的认知障碍风险	认知障碍和痴呆相关疾病的早期预测	机器学习	老年疾病	机器学习，深度学习	SVM, 神经网络	结构化医疗数据	来自NACC统一数据集的数据	NA	支持向量机，神经网络	F2-score	NA
2187	2025-10-07	Classification of tomato leaf disease using Transductive Long Short-Term Memory with an attention mechanism 2024, Frontiers in plant science IF:4.1Q1 DOI:10.3389/fpls.2024.1467811 PMID:39906226	研究论文	提出一种结合注意力机制的转导式长短期记忆网络用于番茄叶部病害分类	首次将转导学习与LSTM结合并引入注意力机制，通过缩放点积注意力评估图像序列中各步骤的权重	未明确说明模型计算复杂度及实际部署可行性	开发高效的番茄叶部病害自动分类方法	番茄叶片图像	计算机视觉	植物病害	图像处理、数据增强	T-LSTM, CNN	图像	PlantVillage数据集（未明确具体数量）	NA	U-Net, VGG-16, T-LSTM with attention mechanism	准确率	NA
2188	2025-10-07	An improved ShuffleNetV2 method based on ensemble self-distillation for tomato leaf diseases recognition 2024, Frontiers in plant science IF:4.1Q1 DOI:10.3389/fpls.2024.1521008 PMID:39906224	研究论文	提出一种基于集成自蒸馏的改进ShuffleNetV2方法，用于番茄叶部病害识别	构建多深度浅层模型建立蒸馏框架，引入深度可分离卷积层提取更有效特征信息，通过集成模型动态传递知识	NA	开发适用于边缘设备部署的轻量级番茄病害识别模型	番茄叶部病害	计算机视觉	植物病害	深度学习	CNN	图像	NA	NA	ShuffleNetV2, VGG16, ResNet18	准确率, 精确率, 召回率, F1分数	边缘设备
2189	2025-10-07	Automated karyogram analysis for early detection of genetic and neurodegenerative disorders: a hybrid machine learning approach 2024, Frontiers in computational neuroscience IF:2.1Q3 DOI:10.3389/fncom.2024.1525895 PMID:39911161	研究论文	提出一种结合无监督和监督学习的混合方法，用于自动化染色体核型分析以早期检测遗传和神经退行性疾病	开发了结合自编码器和卷积神经网络的混合学习方法，解决了染色体异常数据稀缺和标注数据有限的问题	依赖于特定数据集，模型在更广泛染色体异常类型上的泛化能力需要进一步验证	开发自动化染色体核型分析方法，实现遗传和神经退行性疾病的早期检测	染色体图像	医学图像分析	遗传疾病,神经退行性疾病	染色体核型分析	Autoencoder, CNN	图像	234,259张染色体图像（包含训练集、验证集和测试集）	NA	Autoencoder, CNN	准确率, 结构相似性指数, 模板匹配	NA
2190	2025-10-07	Proximity-based solutions for optimizing autism spectrum disorder treatment: integrating clinical and process data for personalized care 2024, Frontiers in psychiatry IF:3.2Q2 DOI:10.3389/fpsyt.2024.1512818 PMID:39911557	研究论文	利用人工智能技术优化自闭症谱系障碍的诊断和治疗，通过集成临床和流程数据提供个性化护理	开发了集成多源数据的中央数据枢纽(MDP)，结合AI算法实现自闭症风险因素识别、个性化治疗计划制定和复发预测，并引入面向患者的聊天机器人	未提及具体样本规模和验证方法，缺乏实际应用效果的具体数据	改善自闭症谱系障碍的诊断和治疗可及性，实现个性化护理	自闭症谱系障碍患者及其临床数据	机器学习	自闭症谱系障碍	人工智能、机器学习和深度学习	NA	临床数据和流程数据	NA	NA	NA	NA	NA
2191	2025-10-07	Accurate LAI estimation of soybean plants in the field using deep learning and clustering algorithms 2024, Frontiers in plant science IF:4.1Q1 DOI:10.3389/fpls.2024.1501612 PMID:39911650	研究论文	提出结合深度学习和聚类算法的处理流程，从无人机LiDAR点云数据中分割田间大豆植株并估算叶面积指数	首次将PointNet++模型与分水岭算法结合用于田间大豆植株分割，显著提升分割精度6.73%	仅针对大豆植物进行研究，未验证在其他作物上的适用性	开发高效准确的田间植物表型参数提取方法	田间种植的大豆植株	计算机视觉	NA	LiDAR点云采集	PointNet++, SVM, RF, XGBoost	3D点云数据	NA	NA	PointNet++	准确率, F1-score, R², RMSE	NA
2192	2025-10-07	YOLOv8s-Longan: a lightweight detection method for the longan fruit-picking UAV 2024, Frontiers in plant science IF:4.1Q1 DOI:10.3389/fpls.2024.1518294 PMID:39911656	研究论文	提出一种名为YOLOv8s-Longan的轻量级深度学习算法，用于无人机采摘龙眼果实的快速准确检测	设计了AMA注意力模块并集成到DenseAMA和C2f-Faster-AMA模块中，提出VOVGSCSPC模块进行多尺度特征融合，采用新型Inner-SIoU损失函数作为目标边界框损失函数	NA	提高无人机采摘场景下果实检测的准确性和速度，同时减少模型参数量	龙眼果实	计算机视觉	NA	深度学习	YOLO	图像	NA	NA	YOLOv8s-Longan, DenseAMA, C2f-Faster-AMA, VOVGSCSPC	mAP@0.5	无人机计算平台
2193	2025-10-07	A prediction approach to COVID-19 time series with LSTM integrated attention mechanism and transfer learning 2024-Dec-31, BMC medical research methodology IF:3.9Q1 DOI:10.1186/s12874-024-02433-w PMID:39736527	研究论文	提出一种结合注意力机制和迁移学习的LSTM模型，用于预测城市级COVID-19时间序列数据	针对小区域COVID-19时间序列预测问题，提出新型注意力机制与频域卷积增强结合的迁移学习方法	研究仅针对中国徐州单一城市数据，模型在其他地区的泛化能力有待验证	开发适用于小区域COVID-19每日确诊病例时间序列的精准预测方法	中国徐州市2022年11月至2023年11月的COVID-19每日确诊病例数据	时间序列预测	COVID-19	时间序列分析，深度学习	RNN, LSTM, GRU, TCN, LSTM-Attention	时间序列数据	徐州城市COVID-19每日确诊病例数据（2022.11.1-2023.11.16）	NA	LSTMATT, TLLA	平均绝对误差, 均方根误差, 决定系数	NA
2194	2025-10-07	RTify: Aligning Deep Neural Networks with Human Behavioral Decisions 2024-Dec-26, ArXiv PMID:39764401	研究论文	提出一种新颖的计算框架，通过将循环神经网络的时间动态与人类反应时间对齐来模拟人类行为决策动态	首次提出通过约束RNN时间步长与人类反应时间对齐的方法来模拟行为决策动态，并展示了在无人类数据情况下优化速度-准确性权衡的能力	方法依赖于近似计算，需要在更多心理物理学实验中进一步验证	开发能够更好对齐人类行为动态的视觉计算模型	人类行为决策动态和反应时间	计算机视觉	NA	心理物理学实验	RNN, CNN	人工和自然图像刺激	NA	NA	Wong-Wang决策模型	反应时间对齐度，速度-准确性权衡	NA
2195	2025-10-07	Predictive Modeling of Gene Expression and Localization of DNA Binding Site Using Deep Convolutional Neural Networks 2024-Dec-20, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.12.17.629042 PMID:39763851	研究论文	开发了一种基于深度卷积神经网络的工具DARSI，用于从原始调控DNA序列预测基因表达水平并系统识别转录因子结合位点	首次利用卷积神经网络分析调控DNA序列中的长距离碱基相关性，实现了单碱基对分辨率的转录因子结合位点预测	方法依赖于MPRA数据的质量和数量，预测的新型结合位点需要后续实验验证	开发能够考虑调控序列中远距离碱基相关性的基因表达预测和DNA结合位点定位方法	调控DNA序列和转录因子结合位点	生物信息学	NA	大规模并行报告基因分析(MPRA)	CNN	DNA序列数据	数千个调控区域的突变变体	NA	卷积神经网络	准确性	NA
2196	2025-10-07	Pre-trained Convolutional Neural Networks Identify Parkinson's Disease from Spectrogram Images of Voice Samples 2024-Dec-18, Research square DOI:10.21203/rs.3.rs-5348708/v1 PMID:39764112	研究论文	本研究使用预训练卷积神经网络通过语音样本的声谱图图像识别帕金森病	首次在智能手机宽带录音数据集上验证迁移学习方法，并比较线性尺度与梅尔尺度声谱图的性能差异	未提及具体样本量的详细统计信息，未说明计算资源的具体配置	开发基于深度学习的帕金森病自动检测方法	帕金森病患者的语音样本	计算机视觉	帕金森病	语音录音分析	CNN	图像	NA	NA	预训练卷积神经网络	分类性能	NA
2197	2025-10-07	Interpretable deep learning survival predictions in sporadic Creutzfeldt-Jakob disease 2024-Dec-16, Journal of neurology IF:4.8Q1 DOI:10.1007/s00415-024-12815-1 PMID:39680177	研究论文	开发基于人工神经网络的多任务逻辑回归模型预测散发性克雅氏病患者的生存期	首次将人工神经网络应用于sCJD生存预测，并采用模型无关解释方法评估特征贡献	模型性能相较于传统Cox比例风险模型无统计学显著提升	开发可解释的深度学习模型用于sCJD患者生存预测	655例根据2017年国际共识诊断标准确诊的英国sCJD患者	机器学习	神经退行性疾病	CSF RT-QuIC, 14-3-3蛋白检测, MRI, EEG	人工神经网络, 多任务逻辑回归	临床诊断数据	655例sCJD患者（2017-2022年英国监测数据）	NA	人工神经网络	c-index, IBS, AUC	NA
2198	2025-10-07	Machine learning and deep learning algorithms in stroke medicine: a systematic review of hemorrhagic transformation prediction models 2024-Dec-12, Journal of neurology IF:4.8Q1 DOI:10.1007/s00415-024-12810-6 PMID:39666168	系统综述	系统评估和比较机器学习与深度学习算法在预测急性缺血性卒中后出血性转化方面的有效性	首次系统比较多种ML和DL算法在HT预测中的表现，发现梯度提升和卷积神经网络具有最佳预测性能	研究设计存在异质性，无法进行定量荟萃分析，纳入研究数量有限	评估机器学习与深度学习算法在卒中医学中预测出血性转化的效果	急性缺血性卒中患者	机器学习	脑血管疾病	机器学习算法，深度学习算法	Logistic Regression, Support Vector Machine, Random Forest, Gradient Boosting, Neural Networks, CNN	临床数据和影像数据	24项符合纳入标准的研究	NA	神经网络，卷积神经网络	AUC	NA
2199	2025-10-07	PixCUE: Joint Uncertainty Estimation and Image Reconstruction in MRI using Deep Pixel Classification 2024-Dec-04, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-024-01250-3 PMID:39633210	研究论文	提出一种基于像素分类的深度学习框架PixCUE，可在单次前向传播中同时完成MRI图像重建和不确定性估计	首次将像素分类框架应用于MRI重建中的不确定性估计，无需多次推理即可生成不确定性图	NA	开发高效准确的MRI重建不确定性估计方法	磁共振成像(MRI)数据	医学影像处理	NA	磁共振成像(MRI)	深度学习模型	医学图像	NA	NA	PixCUE	NMSE, PSNR, SSIM	NA
2200	2025-10-07	Speech-based personality prediction using deep learning with acoustic and linguistic embeddings 2024-12-03, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-81047-0 PMID:39627367	研究论文	本研究提出了一种通过分析语音样本来预测大五人格特质的新方法	结合声学和语言嵌入，使用预训练CNN和Transformer模型从自由形式语音中提取特征，并采用梯度提升树模型进行人格预测	依赖自报人格问卷作为基准，样本多样性可能存在限制	开发基于语音的计算人格评估方法	2045名完成大五人格问卷并提供自由形式语音样本的参与者	自然语言处理	NA	语音分析	CNN, Transformer	语音	2045名参与者	NA	预训练CNN和Transformer模型	相关系数, 组内相关系数	NA