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
341	2026-01-16	Multifunctional Human-Computer Interaction System Based on Deep Learning-Assisted Strain Sensing Array 2024-10-09, ACS applied materials & interfaces IF:8.3Q1 DOI:10.1021/acsami.4c12758 PMID:39325961	研究论文	本文开发了一种基于柔性压电传感器和深度学习神经网络的智能步态监测与分析预测系统，用于实时检测和推断人体运动状态	结合高灵敏度（241.29 mV/N）、快速响应（66 ms加载，87 ms恢复）和优异稳定性（= 0.9946）的柔性压电传感器与定制深度学习模型，实现实时步态监测和人机交互	未明确提及系统在极端环境或大规模人群中的适用性限制	开发一种用于健康监测的智能步态分析系统，以克服现有系统体积大、需要特殊空间的问题	人体步态数据，特别是运动员的步态，用于个性化健康管理和疾病早期检测	机器学习	老年疾病	柔性压电传感技术	深度学习神经网络	传感器信号数据	未明确提及具体样本数量，但涉及运动员的步态数据	未明确提及	定制深度学习模型	识别准确率（94.7%）	未明确提及
342	2026-01-16	Hierarchically Nano-Decorated Poly(lactic acid) Nanofibers for Humidity-Resistant Respiratory Healthcare and High-Accuracy Disease Diagnosis 2024-10-02, ACS applied materials & interfaces IF:8.3Q1 DOI:10.1021/acsami.4c11843 PMID:39297301	研究论文	本研究开发了一种基于微波辅助制备的ZnO@PDA纳米电介质修饰的PLA纳米纤维膜，用于高效空气过滤和自供电呼吸监测，并集成了深度学习辅助诊断系统以实现高精度疾病诊断	提出了一种微波辅助的ZnO@PDA纳米电介质修饰PLA纳米纤维的层次化纳米装饰策略，显著提升了材料的电活性和表面活性，并首次结合了自供电呼吸监测与深度学习辅助诊断系统	未明确说明实验样本的具体数量或类型，且可能未在真实临床环境中进行大规模验证	开发具有高效呼吸保健和智能诊断功能的环保型纳米纤维材料	聚乳酸纳米纤维膜及其修饰后的复合材料	材料科学与生物医学工程	呼吸系统疾病	微波辅助合成、静电纺丝-电喷雾法	深度学习模型	呼吸驱动信号模式	NA	NA	NA	准确率	NA
343	2026-01-16	Machine Learning-Assisted Gesture Sensor Made with Graphene/Carbon Nanotubes for Sign Language Recognition 2024-10-02, ACS applied materials & interfaces IF:8.3Q1 DOI:10.1021/acsami.4c10872 PMID:39297553	研究论文	本文提出了一种基于石墨烯/碳纳米管的新型手势传感器，并结合深度学习技术构建了用于手语识别的系统	受蜘蛛丝结构启发设计了具有核壳结构的新型传感器，同时实现了高灵敏度（高达340的应变系数）和宽响应范围（60%），并首次将滑动窗口技术与大语言模型结合用于连续句子识别	未明确说明传感器在复杂环境下的稳定性测试，也未提及系统对多样化手语方言的适应性	开发高性能手势传感器并构建精确的手语识别系统以改善手语使用者的日常交流方式	手势传感器、手语识别系统	机器学习	NA	深度学习、滑动窗口技术、大语言模型	深度学习模型	传感器信号数据	NA	NA	NA	准确率	NA
344	2026-01-16	A Nanoparticle-Based Artificial Ear for Personalized Classification of Emotions in the Human Voice Using Deep Learning 2024-09-25, ACS applied materials & interfaces IF:8.3Q1 DOI:10.1021/acsami.4c13223 PMID:39285705	研究论文	本研究开发了一种基于金纳米颗粒的柔性压阻式人工耳传感器，结合深度学习技术，用于人类语音情感和城市环境噪声的分类与识别	首次将金纳米颗粒柔性压阻传感器与深度学习结合，实现了对七种情感和八种城市环境噪声的高精度分类，并具备远距离（5米）声音感知能力	未明确说明传感器在复杂噪声环境下的鲁棒性测试，也未提及长期使用的稳定性数据	开发一种能够理解人类情感状态和语音的生物启发式传感设备，用于医疗监护和环境噪声监测	人类语音情感（七种）和城市环境噪声（八种）	机器学习	NA	纳米颗粒传感技术	深度学习	声音信号	NA	NA	NA	准确率	NA
345	2026-01-16	Forecasting daily total pollen concentrations on a global scale 2024-08, Allergy IF:12.6Q1 DOI:10.1111/all.16227 PMID:38995241	研究论文	本研究利用CatBoost和深度学习模型，在全球23个城市预测未来14天的每日总花粉浓度	首次在全球尺度上结合CatBoost和深度学习模型进行花粉浓度预测，并分析了环境变量对预测的重要性	预测准确性在不同城市间存在显著差异，部分城市如首尔和布里斯班的预测效果较弱	开发并改进空气花粉预测模型的准确性	全球23个城市的每日总花粉浓度	机器学习	NA	NA	CatBoost, 深度学习	时间序列数据	23个城市的数据	NA	NA	R2	NA
346	2026-01-16	Utilizing Siamese 4D-AlzNet and Transfer Learning to Identify Stages of Alzheimer's Disease 2024-05-03, Neuroscience IF:2.9Q2 DOI:10.1016/j.neuroscience.2024.03.007 PMID:38492797	研究论文	提出了一种结合Siamese 4D-AlzNet和迁移学习的方法，用于识别阿尔茨海默病的不同阶段	设计了包含四个并行CNN流的Siamese 4D-AlzNet模型，并结合定制化的迁移学习模型（冻结的VGG-19、VGG-16和定制AlexNet），以提升对阿尔茨海默病阶段的分类性能	论文未明确讨论模型在更大或更多样化数据集上的泛化能力，以及计算资源需求的具体细节	通过深度学习技术实现阿尔茨海默病不同阶段的自动识别和分类	阿尔茨海默病患者及不同认知阶段的个体，包括正常对照、轻度认知障碍、晚期轻度认知障碍和阿尔茨海默病患者	计算机视觉	阿尔茨海默病	T1加权MRI成像	CNN, Siamese网络	图像	未明确指定样本数量，但涉及四类受试者（正常对照、轻度认知障碍、晚期轻度认知障碍、阿尔茨海默病）的T1加权MRI图像	未明确指定，但可能基于TensorFlow或PyTorch等深度学习框架	Siamese 4D-AlzNet（包含四个并行CNN流），VGG-19, VGG-16, AlexNet	准确率	NA
347	2026-01-16	Classification Algorithm for fNIRS-based Brain Signals Using Convolutional Neural Network with Spatiotemporal Feature Extraction Mechanism 2024-03-26, Neuroscience IF:2.9Q2 DOI:10.1016/j.neuroscience.2024.02.011 PMID:38369007	研究论文	本文提出了一种基于卷积神经网络和时空特征提取机制的fNIRS脑信号分类算法	提出了一种端到端的混合神经网络，结合时空卷积层和空间注意力机制，自动提取fNIRS信号的有效时空信息，并利用时间卷积网络进一步利用时间信息	NA	解决fNIRS解码中深度学习应用不足以及同时考虑时空维度的研究较少的问题	基于fNIRS的脑机接口中的脑信号	机器学习	NA	功能性近红外光谱技术	CNN, TCN	脑信号数据	29名受试者，包括左手和右手运动想象、心算和基线任务	NA	混合神经网络，包含时空卷积层、空间注意力机制和时间卷积网络	准确率	NA
348	2026-01-16	Strategies to combine 3D vasculature and brain CTA with deep neural networks: Application to LVO 2024-Feb-16, iScience IF:4.6Q1 DOI:10.1016/j.isci.2024.108881 PMID:38318348	研究论文	本文探讨了结合3D血管图像与脑部CTA数据，利用深度神经网络检测急性缺血性卒中患者大血管闭塞的策略	提出了一种注意力启发策略，使卷积神经网络能聚焦于血管结构而不丢弃脑实质的上下文信息，从而改进LVO检测	未明确说明样本量或数据集的详细组成，可能影响结果的泛化能力	开发自动化工具以检测急性缺血性卒中患者的大血管闭塞，减少治疗时间并改善临床结局	急性缺血性卒中患者的脑部CTA图像及从中提取的3D血管图像	计算机视觉	心血管疾病	脑部计算机断层扫描血管造影	CNN	图像	NA	NA	通用网络	NA	NA
349	2026-01-15	MMETHANE: interpretable AI for predicting host status from microbial composition and metabolomics data 2024-Dec-14, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.12.13.628441 PMID:39713330	研究论文	本文介绍了一个名为MMETHANE的开源软件包，用于从微生物组组成和代谢组学数据预测宿主状态	MMETHANE结合了先验生物学知识（如系统发育和化学关系），并具有内在可解释性，能输出解释其决策的英语规则集	NA	开发一种计算工具，将微生物组组成和代谢组学数据与宿主状态联系起来	微生物组组成和代谢组学数据，以及宿主状态	机器学习	炎症性肠病	微生物测序，代谢组学	深度学习模型	微生物测序数据，代谢组学数据	六个数据集，包含配对的微生物组成和代谢组学测量	NA	NA	NA	NA
350	2026-01-15	Olfactory Visualization Sensing Array Made with CelluMOFs to Predict Fruit Ripeness Using Deep Learning 2024-10-23, ACS applied materials & interfaces IF:8.3Q1 DOI:10.1021/acsami.4c09402 PMID:39403818	研究论文	本研究开发了一种基于染料/CelluMOFs的柔性传感器阵列，结合DenseNet深度学习模型，用于通过气味指纹识别水果成熟度	通过原位生长γ-CD-MOFs在柔性滤纸上合成CelluMOFs，显著提高了比表面积和染料负载能力，并将深度学习模型集成到传感器阵列中实现高精度模式识别	NA	开发高灵敏度、高准确度的基于比色法的嗅觉可视化传感系统，用于检测水果成熟度	水果成熟度检测	计算机视觉	NA	比色法、气体传感	CNN	图像	NA	NA	DenseNet	分类准确率	NA
351	2026-01-15	AI-powered microscopy image analysis for parasitology: integrating human expertise 2024-07, Trends in parasitology IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.pt.2024.05.005 PMID:38824067	综述	本文全面综述了面向寄生虫学显微图像分析的、集成人类专家知识的知识融合深度学习模型的最新进展	提出将寄生虫学领域大量的人类专家知识整合到深度学习模型中，以增强AI驱动决策的准确性和可解释性，并展望了其在寄生虫学领域的广泛应用前景	NA	回顾和总结知识融合深度学习模型在寄生虫学显微图像分析领域的最新进展，旨在解决传统数据驱动方法缺乏可解释性和指导资源不足的问题	寄生虫学显微图像分析	计算机视觉	寄生虫病	显微图像分析	深度学习	图像	NA	NA	NA	准确性，可解释性	NA
352	2026-01-15	Spatial Deconvolution of Cell Types and Cell States at Scale Utilizing TACIT 2024-Jun-27, Research square DOI:10.21203/rs.3.rs-4536158/v1 PMID:38978567	研究论文	本文介绍了一种名为TACIT的无监督算法，用于大规模空间生物学中的细胞类型和状态去卷积分析	开发了无需训练数据的无监督算法TACIT，通过预定义签名和偏置阈值区分阳性细胞与背景，专注于多组学检测中模糊细胞的识别	NA	解决空间生物学中细胞类型和状态识别耗时且易出错的问题，提升准确性和可扩展性	细胞类型和细胞状态	空间生物学	炎症性腺体疾病	空间转录组学、空间蛋白质组学、多组学检测	无监督算法	空间生物学数据	5个数据集，包含5,000,000个细胞和51种细胞类型	NA	TACIT	准确性、可扩展性	NA
353	2026-01-15	Spatial Deconvolution of Cell Types and Cell States at Scale Utilizing TACIT 2024-Jun-03, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.05.31.596861 PMID:38895230	研究论文	本文介绍了TACIT，一种用于细胞注释的无监督算法，无需训练数据，利用预定义签名和空间多组学数据识别细胞类型和状态	开发了TACIT算法，通过无偏阈值化和预定义签名，在无需训练数据的情况下实现细胞注释，提高了准确性和可扩展性，并整合了新型Shiny应用以揭示新表型	未明确说明算法在更广泛组织类型或疾病模型中的泛化能力，且依赖预定义签名可能限制对新细胞类型的发现	解决空间生物学中细胞类型和状态识别的挑战，开发无监督算法以提高注释准确性和可扩展性	来自大脑、肠道和腺体三个生态位的细胞，涉及5个数据集共5,000,000个细胞和51种细胞类型	空间生物学	炎症性腺体疾病	空间转录组学、空间蛋白质组学、多组学检测	无监督算法	空间多组学数据	5个数据集，总计5,000,000个细胞，涵盖51种细胞类型	NA	TACIT	准确性、可扩展性	NA
354	2026-01-15	In Vivo Intelligent Fluorescence Endo-Microscopy by Varifocal Meta-Device and Deep Learning 2024-05, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany) DOI:10.1002/advs.202307837 PMID:38488694	研究论文	本文开发了一种基于变焦超透镜和深度学习的智能荧光内窥显微镜，用于小鼠大脑的活体三维成像	结合变焦超透镜和深度学习技术，实现了无轴向移动的快速、高分辨率活体三维成像，显著提高了成像速度和系统简化度	NA	开发一种智能荧光内窥显微镜，用于实时三维可视化内部组织和亚细胞结构	小鼠大脑的详细血管和周围血管周围空间	计算机视觉	NA	荧光内窥显微镜，变焦超透镜	深度学习网络	图像	NA	NA	NA	横向分辨率3 µm，成像时间0.1秒（约快50倍）	NA
355	2026-01-15	Deep Learning-Driven Exploration of Pyrroloquinoline Quinone Neuroprotective Activity in Alzheimer's Disease 2024-05, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany) DOI:10.1002/advs.202308970 PMID:38454653	研究论文	本研究利用深度学习和药理学方法探索吡咯喹啉醌在阿尔茨海默病中的神经保护潜力	结合深度学习预测血脑屏障通透性并评估化合物特性，验证了吡咯喹啉醌通过调节SIRT1和CREB通路发挥神经保护作用的新机制	研究主要基于小鼠模型，尚未在人体中进行验证，且深度学习模型的泛化能力需进一步测试	探索吡咯喹啉醌作为阿尔茨海默病神经保护剂的潜力，并整合深度学习与药理学研究	吡咯喹啉醌化合物及Aβ₁₋₄₂诱导的阿尔茨海默病小鼠模型	机器学习	阿尔茨海默病	深度学习，药理学实验，体内测试	深度学习模型	分子数据集，实验数据	Aβ₁₋₄₂诱导的阿尔茨海默病小鼠模型	NA	NA	血脑屏障通透性预测，毒性评估，认知缺陷减少效果	NA
356	2026-01-14	Highly Elastic, Fatigue-Resistant, and Antifreezing MXene Functionalized Organohydrogels as Flexible Pressure Sensors for Human Motion Monitoring 2024-11-20, ACS applied materials & interfaces IF:8.3Q1 DOI:10.1021/acsami.4c12852 PMID:39506450	研究论文	本研究设计了一种基于MXene功能化有机水凝胶的柔性压力传感器，用于人体运动监测	设计了一种具有双网络结构和可逆交联相互作用的弹性、抗疲劳、抗冻PVA/LA有机水凝胶，并引入MXene作为导电填料以增强传感器性能	NA	开发用于人体运动监测和健康监测的柔性压力传感器	基于MXene功能化有机水凝胶的柔性压力传感器	机器学习	NA	NA	CNN, LSTM	传感器信号数据	NA	NA	一维卷积神经网络, 长短期记忆网络	准确率	NA
357	2026-01-14	Cloud-Integrated Smart Nanomembrane Wearables for Remote Wireless Continuous Health Monitoring of Postpartum Women 2024-04, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany) DOI:10.1002/advs.202307609 PMID:38279514	研究论文	本文介绍了一种用于产后女性远程无线连续健康监测的云集成智能纳米膜可穿戴系统	开发了基于柔性胸骨设备和共形纳米膜传感器的云集成可穿戴系统，用于产后女性的心血管监测，并通过深度学习实现医疗设备级血压预测	研究样本仅限于20名产后黑人女性，且未提及长期使用的耐久性或成本效益分析	解决非传染性疾病患者，特别是产后女性，对长期、连续健康监测的未满足需求	产后女性，特别是美国黑人产后女性	数字病理学	心血管疾病	纳米膜传感器技术	深度学习	波形数据	20名产后黑人女性	NA	NA	NA	云架构
358	2026-01-14	Distribution-Agnostic Deep Learning Enables Accurate Single-Cell Data Recovery and Transcriptional Regulation Interpretation 2024-04, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany) DOI:10.1002/advs.202307280 PMID:38380499	研究论文	本文提出了一种名为Bis的分布无关深度学习模型，用于准确恢复单细胞RNA测序数据中的缺失基因表达值	Bis模型基于最优传输的自编码器架构，无需严格的数据分布假设，并利用批量RNA测序数据进行监督指导，以解决单细胞数据稀疏性问题	未明确说明模型在超大规模数据集上的计算效率或对不同单细胞平台的泛化能力限制	开发一种分布无关的深度学习方法，以准确恢复单细胞RNA测序数据中的缺失表达值并解释转录调控	单细胞RNA测序数据，包括模拟和真实数据集，以及头颈鳞状细胞癌微环境中的细胞亚群	机器学习	头颈鳞状细胞癌	单细胞RNA测序，批量RNA测序	自编码器	基因表达数据	NA	NA	基于最优传输的自编码器	NA	NA
359	2026-01-14	CIRI-Deep Enables Single-Cell and Spatial Transcriptomic Analysis of Circular RNAs with Deep Learning 2024-04, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany) DOI:10.1002/advs.202308115 PMID:38308181	研究论文	本文介绍了CIRI-deep，一种基于深度学习的模型，用于从单细胞和空间转录组数据中全面预测环状RNA的调控	开发了首个能够处理单细胞和空间转录组数据的深度学习模型，专门用于环状RNA的全面分析和预测	未在摘要中明确说明	解决现有单细胞和空间转录组技术在有效分析环状RNA方面的局限性	环状RNA	自然语言处理	NA	RNA-seq	深度学习模型	RNA-seq数据	基于2500万个高置信度环状RNA调控事件的数据集	NA	NA	在测试集和留出数据上均表现出高性能	NA
360	2026-01-14	A Novel Approach Utilizing Domain Adversarial Neural Networks for the Detection and Classification of Selective Sweeps 2024-04, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany) DOI:10.1002/advs.202304842 PMID:38308186	研究论文	本文提出了一种基于域对抗神经网络的域适应扫描检测与分类方法，用于改进选择性扫描的识别与分类	通过域对抗神经网络及其对抗学习模块，平衡两个域的分布对齐与分类性能，有效解决了深度学习模型中训练数据与真实基因组数据不匹配的问题	NA	提高选择性扫描的检测与分类性能，以增强对生物进化的理解，并为精准医学和遗传改良提供支持	选择性扫描	机器学习	NA	基因组数据分析	域对抗神经网络	基因组数据	NA	NA	域对抗神经网络	泛化能力、预测鲁棒性、准确性	NA