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
1461	2025-05-31	Deep learning pipeline reveals key moments in human embryonic development predictive of live birth after in vitro fertilization 2024, Biology methods & protocols IF:2.5Q3 DOI:10.1093/biomethods/bpae052 PMID:39114746	research paper	该研究应用卷积神经网络（CNN）识别人类胚胎植入前发育中的关键窗口，以预测体外受精（IVF）后的活产概率	利用CNN模型识别胚胎发育中的关键时间点，提高胚胎存活率评估的准确性，并展示了在有限数据集上的迁移学习能力	研究可能受限于数据集的大小和异质性，且模型性能可能因诊所间的数据差异而有所不同	提高体外受精（IVF）治疗中胚胎选择的有效性，以增加活产率	人类胚胎在体外受精（IVF）过程中的发育情况	digital pathology	NA	CNN	CNN	image	NA	NA	NA	NA	NA
1462	2025-05-31	A Functional Connectivity-Based Model With a Lightweight Attention Mechanism for Depression Recognition Using EEG Signals 2024, IEEE transactions on neural systems and rehabilitation engineering : a publication of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society IF:4.8Q1 DOI:10.1109/TNSRE.2024.3509776 PMID:40030510	research paper	本研究设计了一种基于轻量级注意力机制的深度学习模型FCAN，用于通过EEG信号及其相干矩阵实现有效的抑郁症识别	设计了一种轻量级注意力机制，减少了模型参数和计算成本，并构建了FCAN模型，其在抑郁症识别上的分类性能优于基线模型	模型性能的稳定性可能受到参数初始化过程随机性的影响	开发一种高效的抑郁症识别方法	抑郁症患者的EEG信号	machine learning	depression	EEG信号分析	FCAN (Functional Connectivity Attention Network)	EEG信号及其相干矩阵	使用公共EEG数据集进行评估	NA	NA	NA	NA
1463	2025-05-31	Anatomical Location-Guided Deep Learning-Based Genetic Cluster Identification of Pheochromocytomas and Paragangliomas From CT Images 2024, Applications of Medical Artificial Intelligence : Second International Workshop, AMAI 2023, Held in Conjunction with MICCAI 2023, Vancouver, BC, Canada, October 8, 2023, Proceedings DOI:10.1007/978-3-031-47076-9_7 PMID:40342794	研究论文	本研究提出了一种基于解剖位置引导的深度学习方法来从CT图像中识别嗜铬细胞瘤和副神经节瘤的遗传簇	使用双分支视觉变换器（ViT）模型，结合解剖位置信息和遗传类型信息，通过监督对比学习策略优化分类性能	样本量相对较小（289名患者的1010个PPGLs），且模型性能仍有提升空间（准确率0.63±0.08）	开发一种替代昂贵且耗时的基因检测的方法，通过CT图像识别PPGLs的遗传簇	嗜铬细胞瘤和副神经节瘤（PPGLs）	数字病理	神经内分泌肿瘤	对比增强CT（CE-CT）扫描	双分支视觉变换器（ViT）	医学影像	289名患者的1010个PPGLs	NA	NA	NA	NA
1464	2025-05-31	Opportunities and Challenges in Applying AI to Evolutionary Morphology 2024, Integrative organismal biology (Oxford, England) DOI:10.1093/iob/obae036 PMID:40433986	综述	本文综述了人工智能在进化形态学研究中的应用现状与未来潜力	系统梳理了AI技术在进化形态学中的三阶段发展历程，并指出尚未开发的AI应用领域	未具体说明当前AI方法在进化形态学中的实际应用限制	探讨AI技术在进化形态学研究中的应用前景	进化形态学中的表型数据分析	机器学习	NA	机器学习、深度学习、多模态学习	NA	图像数据、表型数据	NA	NA	NA	NA	NA
1465	2025-10-07	The Role of Artificial Intelligence in Predicting Optic Neuritis Subtypes From Ocular Fundus Photographs 2024-Dec-01, Journal of neuro-ophthalmology : the official journal of the North American Neuro-Ophthalmology Society IF:2.0Q2 DOI:10.1097/WNO.0000000000002229 PMID:39808513	研究论文	本研究开发了一种基于眼底照片的深度学习AI算法，用于预测视神经炎亚型	首次使用深度学习算法从眼底照片中区分多发性硬化相关视神经炎与其他亚型	回顾性研究，样本量有限，需要更大数据集验证	开发AI算法辅助视神经炎亚型的早期诊断和鉴别	视神经炎患者	医学影像分析	视神经炎	眼底摄影	深度学习	图像	321名患者的1,599张眼底照片（MS ON: 262名患者/1,114张照片；非MS ON: 59名患者/485张照片）	NA	NA	AUC, 准确率, 灵敏度, 特异性	NA
1466	2025-10-07	Mining and rational design of psychrophilic catalases using metagenomics and deep learning models 2024-Dec, Applied microbiology and biotechnology IF:3.9Q2 DOI:10.1007/s00253-023-12926-1 PMID:38175233	研究论文	本研究通过宏基因组学和深度学习模型挖掘并理性设计嗜冷过氧化氢酶	结合宏基因组测序与深度学习模型Preoptem预测酶的最适温度，并通过定点突变扩展酶的最适温度范围	未明确说明样本采集的具体地理来源和土壤类型，突变体数量有限	挖掘新型嗜冷过氧化氢酶并优化其温度适应性	土壤样本中的过氧化氢酶基因及其编码蛋白	生物信息学	NA	宏基因组测序，定点突变，分子进化分析	深度学习	基因组序列，蛋白质序列	从土壤样本中挖掘到多个推定的过氧化氢酶基因	NA	Preoptem	序列相似性，最适温度范围，比活性	NA
1467	2025-10-07	Self-Powered, Flexible, Wireless and Intelligent Human Health Management System Based on Natural Recyclable Materials 2024-11-22, ACS sensors IF:8.2Q1 DOI:10.1021/acssensors.4c02186 PMID:39436357	研究论文	基于天然可回收材料开发自供电柔性无线智能健康管理系统，用于人体运动识别和睡眠呼吸异常预警	采用丝瓜络导电石墨四摩擦层增强型摩擦纳米发电机，信号强度提升390%，结合深度学习模型实现高精度运动分析	NA	开发基于天然材料的自供电健康管理系统，用于肥胖相关慢性疾病的监测和干预	人体运动状态和睡眠呼吸模式	可穿戴设备与健康监测	肥胖相关慢性疾病（阻塞性睡眠呼吸暂停、II型糖尿病、心血管疾病、阿尔茨海默病）	摩擦纳米发电技术、蓝牙无线传输、深度学习	深度学习模型	运动信号、呼吸信号	个体七类位移速度识别（1人）、三人七类位移速度识别（3人）	NA	NA	准确率（98.1%个体识别，96.46%三人识别）	NA
1468	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
1469	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
1470	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
1471	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
1472	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
1473	2025-10-07	Early Detection of Optic Nerve Changes on Optical Coherence Tomography Using Deep Learning for Risk-Stratification of Papilledema and Glaucoma 2024-Mar-01, Journal of neuro-ophthalmology : the official journal of the North American Neuro-Ophthalmology Society IF:2.0Q2 DOI:10.1097/WNO.0000000000001945 PMID:37494177	研究论文	本研究利用深度学习分析光学相干断层扫描图像，早期预测视乳头水肿和青光眼的进展风险	利用AI检测人类难以识别的光学相干断层扫描微特征，实现疾病进展的早期预测	概念验证研究，需要进一步研究建立更完善的AI模型	开发基于深度学习的眼科疾病早期风险分层方法	视乳头水肿和青光眼患者	计算机视觉	眼科疾病	光学相干断层扫描	CNN	医学图像	视乳头水肿组93例患者166只眼，青光眼组187例患者327只眼，匹配对照组共695例患者1118只眼	NA	VGG-19	精确率,召回率,精确率-召回曲线下面积	NA
1474	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
1475	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
1476	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
1477	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
1478	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
1479	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
1480	2025-10-07	Deep learning guided design of dynamic proteins 2024-Jul-19, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.07.17.603962 PMID:39071443	研究论文	开发了一种基于深度学习的动态蛋白质构象变化设计方法	首次实现了对蛋白质构象动态变化的精确设计，模拟自然界开关蛋白的信号传导机制	NA	设计具有可控构象动态变化的蛋白质	蛋白质构象变化和动态行为	机器学习	NA	深度学习，物理模拟	深度学习模型	蛋白质结构数据	4个验证结构	NA	NA	结构验证，微秒级转变观测	NA