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
21	2025-12-22	Multimodality model investigating the impact of brain atlases, connectivity measures, and dimensionality reduction techniques on Attention Deficit Hyperactivity Disorder diagnosis using resting state functional connectivity 2024-Nov, Journal of medical imaging (Bellingham, Wash.) DOI:10.1117/1.JMI.11.6.064502 PMID:39713730	研究论文	本文提出了一种多模态模型，用于研究不同脑图谱、连接性测量和降维技术对注意力缺陷多动障碍诊断的影响	首次全面评估多种脑图谱、连接性测量和降维技术对ADHD诊断的影响，并整合表型数据构建高效多模态分类模型	未明确说明模型在外部验证集上的泛化能力，且样本量可能有限	研究不同脑图谱、连接性测量和降维技术对ADHD诊断的影响，并构建高效的多模态分类模型	注意力缺陷多动障碍患者	机器学习	注意力缺陷多动障碍	静息态功能连接分析	传统机器学习分类器	功能连接数据，表型数据	ADHD-200数据集	NA	NA	准确率，AUC，F1分数	NA
22	2025-12-22	Traditional Machine Learning, Deep Learning, and BERT (Large Language Model) Approaches for Predicting Hospitalizations From Nurse Triage Notes: Comparative Evaluation of Resource Management 2024-Aug-27, JMIR AI DOI:10.2196/52190 PMID:39190905	研究论文	本研究比较了传统机器学习、深度学习和基于BERT的大语言模型在预测护士分诊笔记中住院需求方面的性能，以评估资源管理策略	首次系统比较了不同计算资源需求模型（从简单逻辑回归到复杂BERT模型）在护士分诊笔记预测任务中的表现，为资源受限环境提供实用指导	研究仅基于单一医疗系统数据，外部泛化能力需进一步验证；未考虑其他可能影响住院预测的临床因素	评估不同计算复杂度模型在预测急诊患者住院需求方面的性能差异，为医疗系统资源管理提供决策依据	急诊科护士分诊笔记	自然语言处理	NA	自然语言处理	逻辑回归, BERT	文本	1,391,988名患者（来自2017-2022年Mount Sinai医疗系统急诊科）	NA	Bio-Clinical-BERT	受试者工作特征曲线下面积	NA
23	2025-12-20	A practical guide to the implementation of artificial intelligence in orthopaedic research-Part 2: A technical introduction 2024-Jul, Journal of experimental orthopaedics IF:2.0Q2 DOI:10.1002/jeo2.12025 PMID:38715910	综述	本文为骨科研究人员提供了实施人工智能技术所需的技术基础入门指南	系统性地为骨科研究领域定制了人工智能技术分类、任务和架构的实用介绍，并特别关注了生成式AI和大语言模型的最新进展	作为入门指南，未涉及具体研究案例或深度技术细节，主要侧重于概念性介绍	为骨科研究人员提供参与人工智能驱动研究项目所需的基础技术知识	骨科研究人员	机器学习	骨科疾病	NA	神经网络, 深度学习架构	复杂医学数据, 医学文本	NA	NA	NA	NA	NA
24	2025-12-20	Ultrasensitive plasma-based monitoring of tumor burden using machine-learning-guided signal enrichment 2024-Jun, Nature medicine IF:58.7Q1 DOI:10.1038/s41591-024-03040-4 PMID:38877116	研究论文	介绍了一种名为MRD-EDGE的机器学习引导的ctDNA检测平台，用于通过血浆全基因组测序超灵敏监测肿瘤负荷	开发了MRD-EDGE平台，利用深度学习和ctDNA特异性特征空间，将WGS中SNV的信噪比富集提高了约300倍，并将超灵敏CNV检测所需的非整倍性程度从1 Gb降低到200 Mb	未在摘要中明确说明	提高循环肿瘤DNA（ctDNA）检测的灵敏度，以用于微小残留病（MRD）评估和治疗反应监测	循环肿瘤DNA（ctDNA），涉及多种癌症类型（如肺癌、结直肠癌、黑色素瘤）	机器学习	肺癌，结直肠癌，黑色素瘤	血浆全基因组测序（WGS）	深度学习	基因组测序数据	NA	NA	NA	信噪比富集，检测灵敏度	NA
25	2025-12-19	Deep learning for segmentation of colorectal carcinomas on endoscopic ultrasound 2024-Dec-13, Techniques in coloproctology IF:2.7Q1 DOI:10.1007/s10151-024-03056-5 PMID:39671056	研究论文	本研究开发了一种基于卷积神经网络的自动化图像分割方法，用于内镜超声图像中结直肠癌的分割，以标准化早期直肠癌的浸润深度评估	首次将深度学习应用于内镜超声图像的结直肠癌自动分割，旨在解决现有方法（如磁共振成像分辨率不足和内镜超声解释依赖操作者）的局限性，提供标准化的肿瘤浸润深度评估	研究基于373个专家手动分割样本，样本量相对有限，且未在更广泛或多样化的临床数据集中进行外部验证，可能影响模型的泛化能力	开发自动化图像分割技术，以标准化内镜超声对早期直肠癌浸润深度的解释，辅助临床决策	早期直肠癌的内镜超声图像，重点关注黏膜下层、肌层和肿瘤的分割	计算机视觉	结直肠癌	内镜超声	CNN	图像	373个专家手动分割的内镜超声图像样本	NA	NA	平均表面距离, 豪斯多夫距离, Dice相似性指数	NA
26	2025-12-19	Strategies to optimise machine learning classification performance when using biomechanical features 2024-03, Journal of biomechanics IF:2.4Q3 DOI:10.1016/j.jbiomech.2024.111998 PMID:38377743	研究论文	本研究探讨了在生物力学特征有限样本量下，利用现代机器学习算法优化分类性能的策略	比较了多种机器学习算法（包括传统回归、XGBoost、深度学习时间序列算法）在生物力学数据分类中的表现，并探索了数据增强和迁移学习对样本量限制问题的缓解效果	研究基于两个特定生物力学数据集（行走和跳跃），样本量差异较大（2295 vs 31），可能影响结果的普适性	优化生物力学特征在有限样本量下的机器学习分类性能	行走数据集中的2295名参与者（健康、跟骨、踝、膝、髋疾病分类）和跳跃数据集中的31名参与者（健康 vs 髌股疼痛综合征）	机器学习	骨科疾病	三维地面反作用力（GRFs）测量	多分类/LASSO回归, XGBoost, 深度学习时间序列算法	时间序列生物力学数据	行走数据集2295名参与者，跳跃数据集31名参与者	NA	InceptionTime	加权多分类AUC	NA
27	2025-12-18	Deep Learning-Based Automated Optical Inspection System for the Additive Manufacturing of Diamond Tools 2024-Dec, 3D printing and additive manufacturing IF:2.3Q3 DOI:10.1089/3dp.2023.0208 PMID:39734731	研究论文	本文提出了一种基于改进YOLOv5s的自动光学检测系统，用于监测增材制造金刚石工具过程中金刚石磨粒的吸附状态	改进了YOLOv5s模型，通过添加检测头、使用深度可分离卷积模块替代标准卷积模块、引入坐标注意力机制，实现了参数和计算量的显著降低，同时提高了检测精度	未明确说明模型在其他工业检测场景中的泛化能力，且未与其他先进检测模型进行广泛对比	开发一种自动光学检测系统，以维持增材制造过程中金刚石磨粒的植砂率	增材制造金刚石工具过程中，针孔上金刚石磨粒的吸附状态	计算机视觉	NA	自动光学检测	CNN	图像	大量空缺和磨损空缺针孔数据	PyTorch	YOLOv5s	检测精度, 检测时间	NA
28	2025-12-18	Deep Learning in Image-Based Plant Phenotyping 2024-07, Annual review of plant biology IF:21.3Q1 DOI:10.1146/annurev-arplant-070523-042828 PMID:38382904	综述	本文综述了深度学习在基于图像的植物表型分析中的应用，包括其基础、评估方法、应用实例、最佳实践和开放挑战	系统性地回顾了深度学习在植物表型分析中的最新进展，并总结了最佳实践和未来挑战	作为综述文章，未提供新的实验数据或模型，主要基于现有文献进行总结	探讨深度学习如何加速和优化基于图像的植物表型分析，以促进作物改良	植物表型分析，特别是通过图像数据进行的表型测量	计算机视觉	NA	图像分析	深度学习	图像	NA	NA	NA	NA	NA
29	2025-12-17	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	本文介绍了一种名为MMETHANE的开源软件包，用于从微生物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文规则集	NA	开发一种计算工具，将微生物组组成和代谢物数据与宿主状态联系起来	宿主状态预测，涉及微生物组成和代谢组学数据	机器学习	炎症性肠病	微生物测序，代谢组学测量	深度学习模型	微生物组成数据，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
30	2025-12-17	Automatic detection and classification of beluga whale calls in the St. Lawrence estuary 2024-12-01, The Journal of the Acoustical Society of America IF:2.1Q1 DOI:10.1121/10.0030472 PMID:39636175	研究论文	本文介绍了一种自动分析被动声学数据的流程，用于检测和分类圣劳伦斯河口濒危白鲸的叫声	开发了一个结合对象检测和深度学习分类器的自动管道，用于连续分析白鲸声学活动，提供标准且准确的声学存在和发声活动估计	研究聚焦于高居住区Baie Sainte-Marguerite，可能不适用于其他区域；未详细讨论算法在更广泛环境中的泛化能力	通过被动声学监测为白鲸的监测和保护提供实时时空栖息地使用信息	圣劳伦斯河口的濒危白鲸（Delphinapterus leucas）	机器学习	NA	被动声学监测	深度学习分类器	声学数据	NA	NA	NA	NA	NA
31	2025-12-17	Comparing neural networks against click train detectors to reveal temporal trends in passive acoustic sperm whale detections 2024-12-01, The Journal of the Acoustical Society of America IF:2.1Q1 DOI:10.1121/10.0034602 PMID:39692862	研究论文	本研究比较了人类分析师注释、多假设跟踪点击序列分类器和基于深度学习的声学分类器，用于分类抹香鲸点击序列的存在与否，并研究了地中海抹香鲸亚群在巴利阿里群岛周围的时空分布	通过比较人类专家、传统多假设跟踪分类器和深度学习分类器在被动声学监测数据中的表现，揭示了自动分类器在提取生物信息方面的优势和局限性，特别是在处理新站点数据时的性能下降问题	两种自动分类器在部署到新站点时性能均有所下降，且深度学习模型的“黑箱”特性使其潜在偏差难以量化	比较不同分类方法在被动声学监测中检测抹香鲸点击序列的效果，并分析抹香鲸的时空分布模式	抹香鲸（Physeter macrocephalus）的点击序列声学信号	自然语言处理	NA	被动声学监测（PAM）	深度学习分类器	声学录音	NA	NA	NA	与人类标签的一致性百分比	NA
32	2025-12-17	Leveraging laryngograph data for robust voicing detection in speech 2024-11-01, The Journal of the Acoustical Society of America IF:2.1Q1 DOI:10.1121/10.0034445 PMID:39565144	研究论文	本研究提出了一种利用喉部描记数据的有监督发声检测模型，旨在提高语音信号中发声区间检测的鲁棒性和泛化能力	采用喉部描记数据作为参考标准，并引入CrossNet架构进行模型适应，同时探索预训练策略以增强模型泛化能力	模型性能可能依赖于喉部描记数据的质量和可用性，且未明确说明对非标准语音或噪声环境的适应性	开发一种鲁棒且泛化能力强的发声检测方法，以改进语音信号处理中的基频追踪任务	语音信号中的发声区间	自然语言处理	NA	喉部描记术	深度学习模型	语音信号, 喉部描记数据	NA	NA	CrossNet	NA	NA
33	2025-12-17	Enhancing the analysis of murine neonatal ultrasonic vocalizations: Development, evaluation, and application of different mathematical models 2024-10-01, The Journal of the Acoustical Society of America IF:2.1Q1 DOI:10.1121/10.0030473 PMID:39400270	研究论文	本文首次系统评估了多种神经网络架构在小鼠新生儿超声发声分类任务中的性能，并开发了一个全自动分析流程	首次对不同类型神经网络在超声发声分类任务中进行系统比较，并开发了结合熵基检测算法的高可靠性全自动分析流程	研究主要针对小鼠新生儿超声发声，尚未在其他物种或年龄组中验证	开发并评估适用于啮齿动物超声发声自动分析的深度学习模型	小鼠新生儿超声发声	机器学习	NA	超声发声记录与分析	CNN, Transformer, 前馈网络	音频信号（超声发声）	NA	NA	自定义全连接网络, 自定义卷积神经网络, 残差神经网络, EfficientNet, Vision Transformer	准确率, 召回率, 精确率	NA
34	2025-12-17	Toward Explainable Artificial Intelligence for Precision Pathology 2024-01-24, Annual review of pathology DOI:10.1146/annurev-pathmechdis-051222-113147 PMID:37871132	综述	本文综述了人工智能在精准病理学中的应用，特别关注可解释性AI以提升诊断透明度	强调将可解释性AI引入病理学，以解决传统AI黑盒问题，促进生物医学与AI领域的相互理解	作为综述文章，未涉及具体实验数据或模型性能验证，主要基于现有文献分析	推动可解释性人工智能在精准病理学中的应用，以标准化、定量化方式整合临床、组织学和分子数据	组织学图像和分子谱数据，用于疾病分类、组织生物标志物量化和临床结果预测	数字病理学	NA	深度学习	NA	图像, 分子数据	NA	NA	NA	NA	NA
35	2025-12-16	CareSleepNet: A Hybrid Deep Learning Network for Automatic Sleep Staging 2024-12, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3426939 PMID:38990749	研究论文	本文提出了一种名为CareSleepNet的混合深度学习网络，用于从多导睡眠图（PSG）记录中自动进行睡眠分期	设计了一个多尺度卷积-Transformer时期编码器来编码每个睡眠时期的局部显著波形特征和全局特征，并基于协同注意力机制开发了一个跨模态上下文编码器来建模不同模态（如EEG和EOG）之间的跨模态上下文关系	NA	开发一个自动睡眠分期系统，以辅助睡眠评估和疾病诊断	多导睡眠图（PSG）记录，特别是脑电图（EEG）和眼电图（EOG）信号	机器学习	NA	多导睡眠图（PSG）	CNN, Transformer	生理信号（时间序列数据）	使用了三个数据集：一个私有睡眠数据集SSND，以及两个公共数据集Sleep-EDF-153和ISRUC	NA	CareSleepNet（包含多尺度卷积-Transformer时期编码器、基于协同注意力的跨模态上下文编码器、基于Transformer的序列编码器）	NA	NA
36	2025-12-16	BP-Net: Monitoring "Changes" in Blood Pressure Using PPG With Self-Contrastive Masking 2024-12, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3422023 PMID:38954566	研究论文	本文提出了一种名为BP-Net的新方法，通过自对比掩码模型从光电容积脉搏波中监测血压变化，而非直接估计血压值	将血压监测问题重新定义为追踪血压在时间间隔内的“变化”，而非直接估计其数值，并引入了自对比掩码模型进行成对时间比较	模型在未见过的受试者上的准确率为75.97%/73.19%，仍有提升空间，且泛化能力需进一步验证	开发一种基于光电容积脉搏波的深度学习模型，用于检测收缩压的阈值变化，以改善临床血压监测	光电容积脉搏波信号及其对应的收缩压变化	机器学习	心血管疾病	光电容积脉搏波	深度学习模型	生理信号	使用PulseDB数据集，具体样本数量未在摘要中明确说明	NA	BP-Net, 自对比掩码模型	准确率	NA
37	2025-12-16	Multiband Convolutional Riemannian Network With Band-Wise Riemannian Triplet Loss for Motor Imagery Classification 2024-12, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3438167 PMID:39102329	研究论文	提出了一种用于运动想象分类的新型算法，结合多尺度多频带卷积黎曼网络和频带级黎曼三元组损失以提高性能	开发了最先进的多频带黎曼网络，通过减少子带数量、引入卷积层和黎曼三元组损失正则化，解决了黎曼网络因协方差矩阵大特征维度导致的过拟合问题	NA	提高运动想象脑电信号的分类性能	运动想象脑电信号	机器学习	NA	脑电信号处理	卷积神经网络	脑电信号	公开数据集：BCI Competition IV dataset 2a 和 OpenBMI dataset	NA	多尺度多频带卷积黎曼网络	分类准确率	NA
38	2025-12-16	Predicting miRNA-Disease Associations Based on Spectral Graph Transformer With Dynamic Attention and Regularization 2024-12, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3438439 PMID:39102330	研究论文	本文提出了一种名为DARSFormer的深度学习模型，用于预测miRNA与疾病之间的关联	提出了一种结合动态注意力机制与谱图Transformer的先进模型，有效解决了现有方法在整体效果和对节点位置敏感方面的挑战	未在摘要中明确说明	预测miRNA与疾病之间的关联	miRNA与疾病	机器学习	结直肠癌、食管癌、前列腺癌	NA	Transformer, 图神经网络	图数据	基于HMDD v2.0和v3.2数据库	NA	DARSFormer, 正交图神经网络, 图Transformer	AUC	NA
39	2025-12-16	An Eye Movement Classification Method Based on Cascade Forest 2024-12, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3439568 PMID:39106144	研究论文	提出一种基于级联森林的眼动分类方法，用于将原始眼动数据分类为眼动事件	创新性地采用分层集成架构，将级联森林结构与集成学习原理结合，专门用于眼动分类	NA	解决眼动分类中参与者适应性差异、类别不平衡和数据稀缺问题	原始眼动数据	机器学习	NA	眼动追踪技术	级联森林	眼动数据	NA	NA	级联森林	准确率, 效率	NA
40	2025-12-15	Concurrent optogenetic motor mapping of multiple limbs in awake mice reveals cortical organization of coordinated movements 2024 Nov-Dec, Brain stimulation IF:7.6Q1 DOI:10.1016/j.brs.2024.10.010 PMID:39476952	研究论文	本研究开发了一种多肢体光遗传运动映射（MOMM）方法，结合光遗传刺激、深度学习姿态估计和三维三角测量，在清醒小鼠中同时映射多个肢体的运动表征	首次实现了在清醒动物中同时跟踪多个肢体的三维运动，并揭示了皮层按运动程序进行地形组织的原则	研究仅在小鼠中进行，未涉及其他物种；方法依赖于光遗传刺激，可能不适用于所有运动映射场景	开发多肢体光遗传运动映射技术，并探究协调运动在皮层的地形组织	清醒小鼠的多个肢体运动	机器学习和神经科学	NA	光遗传刺激、深度学习姿态估计、三维三角测量	深度学习	视频、运动数据	多个小鼠	DeepLabCut	NA	NA	NA