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
2661	2025-10-07	Automated detection and de novo structure modeling of nucleic acids from cryo-EM maps 2024-10-30, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-024-53721-4 PMID:39477926	研究论文	提出基于深度学习的EM2NA方法，用于从冷冻电镜图中自动检测和从头建模核酸结构	开发首个基于深度学习的核酸从头结构建模方法，在<5 Å分辨率下实现高精度DNA/RNA结构测定	方法主要适用于2.0-5.0 Å分辨率的冷冻电镜图	解决从冷冻电镜图中准确建模DNA/RNA结构的挑战	蛋白质-DNA/RNA复合物和多链DNA/RNA复合物中的核酸结构	结构生物学, 计算生物学	NA	冷冻电镜(cryo-EM), 深度学习	深度学习模型	冷冻电镜密度图	50个实验图谱(2.0-5.0 Å分辨率)的测试集，263个未建模原始图谱的EMDB数据集	NA	NA	残基覆盖率, C4' RMSD, 序列召回率	NA
2662	2025-10-07	Predictive models and applicability of artificial intelligence-based approaches in drug allergy 2024-Aug-01, Current opinion in allergy and clinical immunology IF:3.0Q3 DOI:10.1097/ACI.0000000000001002 PMID:38814733	综述	本文综述了人工智能方法在药物过敏预测模型中的应用潜力与适用性	系统总结了人工智能（包括机器学习和深度学习）在药物过敏诊断和预测中的新兴应用	现有药物过敏预测模型数量有限，且多采用传统逻辑回归方法	评估预测模型和人工智能方法在药物过敏诊断中的临床应用价值	药物过敏患者	机器学习	药物过敏	NA	机器学习, 深度学习, 人工神经网络	临床数据	NA	NA	NA	NA	NA
2663	2025-05-29	FedAssist: Federated Learning in AI-Powered Prosthetics for Sustainable and Collaborative Learning 2024-Jul, Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. Annual International Conference DOI:10.1109/EMBC53108.2024.10781961 PMID:40039020	研究论文	本文探讨了联邦学习在开发深度学习驱动的表面肌电信号解码方法中的应用，用于AI控制的假肢	提出了FedAssist框架，通过本地和全局预热策略，有效解决了sEMG数据集的非独立同分布问题	未提及具体样本量或实验规模	推进去中心化机器学习方法在sEMG领域的应用，提高假肢精度和康复效果	AI控制的假肢	机器学习	NA	联邦学习	深度学习	表面肌电信号(sEMG)	NA	NA	NA	NA	NA
2664	2025-05-29	Multi-class Prediction of Cognitively Normal / Mild Cognitive Impairment / Alzheimer's Disease Status in Dementia Based on Convolutional Neural Networks with Attention Mechanism 2024-Jul, Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. Annual International Conference DOI:10.1109/EMBC53108.2024.10781557 PMID:40039646	研究论文	开发了一个基于MRI和深度学习的多类别阿尔茨海默病分类预测框架	在传统VGG19架构中嵌入卷积块注意力模块（CBAM）注意力层，构建了名为AD_Net的阿尔茨海默病定向预测3D卷积模型	未明确说明模型在其他独立数据集上的泛化能力	阿尔茨海默病的早期诊断	阿尔茨海默病（AD）、轻度认知障碍（MCI）和认知正常（CN）患者	数字病理学	阿尔茨海默病	MRI成像	CNN（VGG19架构改进）与注意力机制结合	MRI图像	来自ADNI开放数据资源的MRI图像（具体数量未说明）	NA	NA	NA	NA
2665	2025-05-29	Residual Neural Networks for the Prediction of the Regularization Parameters in PET Reconstruction 2024-Jul, Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. Annual International Conference DOI:10.1109/EMBC53108.2024.10782195 PMID:40040188	研究论文	本文提出了一种基于残差神经网络的监督深度学习策略，用于预测PET重建中正则化参数的最优值	利用残差神经网络直接从原始测量数据（正弦图）预测正则化参数的最优值，避免了传统手动调参的繁琐过程	研究仅基于合成数据集进行训练和验证，未在真实临床数据上进行测试	优化PET图像重建过程中的正则化参数设置，提高图像质量	PET重建算法中的正则化参数	医学影像处理	NA	深度学习	残差神经网络(ResNet)	2D正弦图	合成数据集（具体数量未提及）	NA	NA	NA	NA
2666	2025-10-07	Deep Learning Based Prediction of Myopia Control Effect in Children Treated With Overnight Orthokeratology 2024-Jan-01, Eye & contact lens DOI:10.1097/ICL.0000000000001054 PMID:37934166	研究论文	开发并验证基于深度学习的模型，用于预测接受角膜塑形镜治疗的儿童12个月眼轴长度增长	首次结合基线因素和早期角膜地形图变化，使用深度学习方法预测角膜塑形镜治疗后的眼轴长度增长	样本量较小（115例患者），仅验证了12个月的预测效果	预测儿童接受角膜塑形镜治疗后眼轴长度的增长情况	接受角膜塑形镜治疗的近视儿童患者	医学影像分析	近视	角膜地形图检查	深度神经网络	医学记录数据，角膜地形图数据	115例患者（83例用于算法开发，32例用于评估）	NA	深度神经网络，多元线性回归	皮尔逊相关系数，P值	NA
2667	2025-10-07	Learning a Hand Model From Dynamic Movements Using High-Density EMG and Convolutional Neural Networks 2024-12, IEEE transactions on bio-medical engineering DOI:10.1109/TBME.2024.3432800 PMID:39042539	研究论文	提出一种基于高密度表面肌电信号和卷积神经网络的深度学习方法来解码前臂肌肉电生理活动为手部运动	首次使用全带宽EMG信号和卷积神经网络构建手部运动模型，在潜在空间中发现编码手部解剖结构的神经嵌入	研究仅包含13名健康参与者，运动速度仅限于慢速和舒适速度	开发能够从肌电信号解码手部运动的深度学习模型	人类手部运动和前臂肌肉电生理活动	机器学习	NA	高密度表面肌电信号采集	CNN	EMG信号，运动学和动力学数据	13名健康参与者，覆盖22个手部自由度的抓握和单个手指运动	NA	卷积神经网络	运动学和动力学连续估计精度	NA
2668	2025-10-07	Directional Characteristic Enhancement of an Omnidirectional Detection Sensor Enabled by Strain Partitioning Effects in a Periodic Composite Hole Substrate 2024-11-22, ACS sensors IF:8.2Q1 DOI:10.1021/acssensors.4c01097 PMID:39431947	研究论文	本研究通过应变分配调制策略开发了一种具有方向特性增强的全向可拉伸应变传感器	提出基于应变分配调制的灵敏度各向异性放大策略，通过定制化周期性孔阵列结构参数调制敏感导电网络的应力分布	NA	开发具有高方向识别能力的全向应变传感器，用于运动检测和人机交互	可拉伸应变传感器及其传感阵列	传感器技术	NA	应变分配调制，周期性孔阵列结构设计	深度学习网络	应变传感器数据	NA	NA	轻量级深度学习网络	识别率，灵敏度	NA
2669	2025-10-07	Smartphone-Assisted Nanozyme Colorimetric Sensor Array Combined "Image Segmentation-Feature Extraction" Deep Learning for Detecting Unsaturated Fatty Acids 2024-10-25, ACS sensors IF:8.2Q1 DOI:10.1021/acssensors.4c01142 PMID:39298721	研究论文	开发了一种结合智能手机辅助纳米酶比色传感器阵列和深度学习图像分割特征提取技术的智能平台，用于不饱和脂肪酸的检测	首次将MnO纳米酶比色传感器阵列与图像分割-特征提取深度学习技术相结合，模拟哺乳动物嗅觉系统进行不饱和脂肪酸检测	α-亚麻酸(ALA)的测定系数相对较低(0.7393)，模型性能有待进一步提升	开发一种简便低成本的不饱和脂肪酸智能检测方法	油酸(OA)、亚油酸(LA)、α-亚麻酸(ALA)及其混合物，各种食用植物油、不同茶油和掺假茶油	计算机视觉	NA	比色传感器阵列、密度泛函理论预测、掺杂实验	深度学习	图像	38,868张三种不饱和脂肪酸图像	TensorFlow, PyTorch	MobileNetV3 small	决定系数(R²)	智能手机嵌入式计算
2670	2025-10-07	Olfactory Diagnosis Model for Lung Health Evaluation Based on Pyramid Pooling and SHAP-Based Dual Encoders 2024-09-27, ACS sensors IF:8.2Q1 DOI:10.1021/acssensors.4c01584 PMID:39248698	研究论文	提出一种基于金字塔池化和SHAP双编码器的深度学习框架，用于通过呼出气体评估肺部健康	结合金字塔池化结构和SHAP特征重要性的双编码器网络，通过多尺度特征聚合和特征重要性评估优化模型性能	未明确说明样本来源和数据集规模	开发肺部健康评估模型，区分吸烟者、COPD患者和健康对照	吸烟者、慢性阻塞性肺疾病患者、健康对照个体	机器学习	肺癌	呼出气体分析	深度学习,双编码器	传感器数据	NA	NA	金字塔池化,双编码器,Transformer卷积层	准确率	NA
2671	2025-10-07	Imputing Single-Cell Protein Abundance in Multiplex Tissue Imaging 2024-Jul-27, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2023.12.05.570058 PMID:38106203	研究论文	本研究利用机器学习方法对多重组织成像数据中的单细胞蛋白质丰度进行插补	首次系统比较多种机器学习方法在单细胞蛋白质丰度插补中的表现，并创新性地整合细胞空间信息提升插补性能	研究基于乳腺癌队列数据，方法在其他癌症类型中的适用性需要进一步验证	解决多重组织成像技术中蛋白质检测限制问题，提升单细胞蛋白质丰度数据的完整性	乳腺癌患者组织样本中的单细胞蛋白质表达数据	机器学习	乳腺癌	多重组织成像	正则化线性回归,梯度提升回归树,深度学习自编码器	蛋白质表达数据,空间位置数据	乳腺癌队列的多重组织成像数据集	NA	自编码器	平均绝对误差	NA
2672	2025-10-07	Magnetic Resonance Imaging Images Based Brain Tumor Extraction, Segmentation and Detection Using Convolutional Neural Network and VGC 16 Model 2024-07-01, American journal of clinical oncology DOI:10.1097/COC.0000000000001097 PMID:38632686	研究论文	使用卷积神经网络和VGC 16模型从磁共振成像图像中提取、分割和检测脑肿瘤	提出结合两种CNN模型的混合方法，并采用预测平均交并比来识别失败案例	NA	开发自动诊断和检测脑肿瘤的系统	脑肿瘤患者的磁共振成像图像	计算机视觉	脑肿瘤	磁共振成像	CNN	医学图像	NA	MATLAB	VGC 16	准确率, 验证准确率, 验证损失, 平均交并比	NA
2673	2025-10-07	Artificial intelligence and machine learning in axial spondyloarthritis 2024-07-01, Current opinion in rheumatology IF:5.2Q1 DOI:10.1097/BOR.0000000000001015 PMID:38533807	综述	评估人工智能和机器学习在中轴型脊柱关节炎诊断与管理中的当前应用与前景	深入探讨深度学习在axSpA影像分析中的突破性应用，部分模型在检测骶髂关节炎等标志物方面达到或超越放射科医生水平	研究设计差异大、样本量有限且以回顾性单中心研究为主，限制结果普适性	探索AI/ML在axSpA医疗影像、预测建模和患者监测中的应用潜力	中轴型脊柱关节炎（axSpA）患者	机器学习	中轴型脊柱关节炎	X射线、计算机断层扫描（CT）、磁共振成像（MRI）	深度学习	医学影像	NA	NA	NA	NA	NA
2674	2025-10-07	Deep learning-based prediction of coronary artery calcium scoring in hemodialysis patients using radial artery calcification 2024 May-Jun, Seminars in dialysis IF:1.4Q3 DOI:10.1111/sdi.13191 PMID:38178376	研究论文	本研究开发基于桡动脉钙化的随机森林模型预测血液透析患者冠状动脉钙化评分	首次将桡动脉钙化指数与临床变量结合，使用随机森林模型预测冠状动脉钙化评分	样本量较小（118例患者），仅使用单一中心的患者数据	探索桡动脉钙化在预测血液透析患者冠状动脉钙化中的可行性	血液透析患者	机器学习	心血管疾病	超声检查、冠状动脉计算机断层扫描	随机森林, 逻辑回归	临床变量、影像数据	118例血液透析患者	NA	随机森林, 逻辑回归	敏感度, 特异度, 受试者工作特征曲线下面积	NA
2675	2025-10-07	Deep Learning Models for Predicting Hearing Thresholds Based on Swept-Tone Stimulus-Frequency Otoacoustic Emissions 2024 Mar-Apr 01, Ear and hearing IF:2.6Q1 DOI:10.1097/AUD.0000000000001443 PMID:37990395	研究论文	本研究开发了基于扫频刺激频率耳声发射的深度学习模型，用于定量预测听力阈值	首次将深度学习技术应用于扫频SFOAE数据来预测听力阈值，并设计了混合CNN与传统机器学习回归器的组合模型	样本量相对有限（562只耳朵），仅针对感音神经性听力损失进行研究	开发能够基于耳声发射定量预测听力阈值的深度学习模型	174只正常听力耳朵和388只感音神经性听力损失耳朵	机器学习	听力损失	扫频刺激频率耳声发射	CNN, 混合模型	生物医学信号	562只耳朵（174正常听力，388听力损失）	NA	CNN, CNN-KNN, CNN-SVM, CNN-RF	平均绝对误差, 标准误差	NA
2676	2025-10-07	Detection and position evaluation of chest percutaneous drainage catheter on chest radiographs using deep learning 2024, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0305859 PMID:39133733	研究论文	开发基于深度学习的算法，用于在胸部X光片上自动检测经皮胸腔引流导管并评估导管位置	首次将深度学习应用于胸腔引流导管的自动检测和位置评估	回顾性研究，样本量相对有限（1217张X光片）	开发自动检测和评估胸腔引流导管位置的AI算法	胸腔引流导管及其位置	计算机视觉	胸腔疾病	胸部X光摄影	深度学习	医学影像	1217张胸部X光片（960名患者），其中937张位置正确，280张位置错误	NA	NA	准确率, 敏感性, 特异性, mAP50, 精确率, 召回率	NA
2677	2025-05-28	A Novel Sentence Transformer-based Natural Language Processing Approach for Schema Mapping of Electronic Health Records to the OMOP Common Data Model 2024, AMIA ... Annual Symposium proceedings. AMIA Symposium PMID:40417570	research paper	该研究开发了一种基于Sentence Transformer的自然语言处理方法，用于将电子健康记录（EHR）中的药物相关概念映射到OMOP通用数据模型（CDM）中的标准概念	提出了一种基于transformer的NLP模型，在EHR到OMOP CDM的标准化映射任务中表现优于现有方法，包括最先进的大型语言模型和广泛使用的模式映射软件	仅针对药物相关概念进行了验证，未涉及其他类型的EHR数据	开发自动化方法以实现电子健康记录到通用数据模型的标准化映射	电子健康记录中的药物相关概念	natural language processing	NA	transformer-based NLP	Sentence Transformer	text	2个大型公开数据集，包括200种最常见药物和200种随机药物的映射验证	NA	NA	NA	NA
2678	2025-10-07	Physician Assistant Educators' Production Blueprint for Video Pedagogy 2024-Jun-01, The journal of physician assistant education : the official journal of the Physician Assistant Education Association DOI:10.1097/JPA.0000000000000592 PMID:38684095	研究论文	本文提出了基于验证教学实践的医师助理教育视频制作蓝图	结合认知负荷理论为医师助理教育开发专门的视频制作蓝图	基于文献综述和作者经验，缺乏实证研究验证	改进医师助理教育中的视频制作实践以提升学习效果	医师助理教育者和学生	教育技术	NA	视频教学法	NA	教学视频	NA	NA	NA	NA	NA
2679	2025-10-07	Towards Interpretable End-Stage Renal Disease (ESRD) Prediction: Utilizing Administrative Claims Data with Explainable AI Techniques 2024, AMIA ... Annual Symposium proceedings. AMIA Symposium PMID:40417492	研究论文	本研究利用行政索赔数据结合可解释AI技术预测慢性肾脏病向终末期肾病的进展	首次将LSTM模型与SHAP可解释性分析结合应用于行政索赔数据的ESRD预测，并在24个月观察窗口表现出最优性能	数据来源于单一健康保险机构，可能影响模型泛化能力	预测慢性肾脏病向终末期肾病的疾病进展	慢性肾脏病患者	机器学习	肾脏疾病	行政索赔数据分析	LSTM, Random Forest, XGBoost	结构化医疗索赔数据	10年期的综合数据集	NA	LSTM	NA	NA
2680	2025-10-07	Enhancing Wearable Sensor Data Classification Through Novel Modified- Recurrent Plot-Based Image Representation and Mixup Augmentation 2024, AMIA ... Annual Symposium proceedings. AMIA Symposium PMID:40417521	研究论文	提出一种基于改进递归图的图像表示方法和Mixup数据增强技术，用于提升可穿戴传感器数据的分类性能	开发了结合时域和频域信息的改进递归图图像表示方法，并采用傅里叶变换的频域角度差估计方案	NA	提升可穿戴传感器数据的分类性能和领域适应能力	加速度计活动识别和实时血糖水平预测	机器学习	NA	傅里叶变换，递归图，Mixup数据增强	深度学习	传感器数据，图像表示	NA	NA	NA	准确率	NA