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
141	2025-10-06	Deep learning with noisy labels in medical prediction problems: a scoping review 2024-Jun-20, Journal of the American Medical Informatics Association : JAMIA IF:4.7Q1 DOI:10.1093/jamia/ocae108 PMID:38814164	综述	对医学预测问题中带噪声标签的深度学习研究进行范围综述，涵盖噪声标签检测、处理和评估方法	首次系统综述医学预测领域中带噪声标签的深度学习研究，提供噪声标签检测和处理方法的分类框架	仅纳入2016-2023年间60篇文献，可能未覆盖所有相关研究	系统梳理医学预测问题中带噪声标签的深度学习研究现状和方法	医学预测问题中的噪声标签管理方法	机器学习	NA	深度学习	NA	医学数据	60篇文献	NA	NA	NA	NA
142	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
143	2025-10-07	Rapid Detection of SARS-CoV-2 Variants Using an Angiotensin-Converting Enzyme 2-Based Surface-Enhanced Raman Spectroscopy Sensor Enhanced by CoVari Deep Learning Algorithms 2024-06-28, ACS sensors IF:8.2Q1 DOI:10.1021/acssensors.4c00488 PMID:38843447	研究论文	开发了一种结合表面增强拉曼光谱和深度学习算法的集成方法，用于快速检测和定量SARS-CoV-2变异株	基于ACE2功能化的SERS传感器与CoVari深度学习算法相结合，可同时预测病毒变异株种类和浓度	未明确说明样本来源和具体样本数量，未知样本测试在浓度高于781 PFU/mL时分类准确率>90%	开发快速定量检测SARS-CoV-2变异株的方法	SARS-CoV-2病毒及其变异株（SARS-CoV-2 B1和CoV-NL63）	生物传感器与机器学习	COVID-19	表面增强拉曼光谱（SERS）	深度学习	光谱数据	NA	NA	CoVari	准确率, R²值	NA
144	2025-10-07	Two-Dimensional Deep Learning Frameworks for Drug-Induced Cardiotoxicity Detection 2024-06-28, ACS sensors IF:8.2Q1 DOI:10.1021/acssensors.4c00654 PMID:38842187	研究论文	提出两种基于深度学习的框架STFT-CNN和SST-CNN，用于检测药物诱导的心脏毒性	首次将短时傅里叶变换和同步压缩变换与CNN结合，从iPSC-CMs的机械搏动信号中检测心脏毒性	未明确说明样本规模和数据集的详细组成	开发更准确可靠的药物心脏毒性检测方法	诱导多能干细胞衍生的心肌细胞（iPSC-CMs）的机械搏动信号	机器学习	心血管疾病	阻抗测量，短时傅里叶变换（STFT），同步压缩变换（SST）	CNN	时间序列信号，二维图像表示	NA	NA	STFT-CNN, SST-CNN	准确率	NA
145	2025-10-07	An updated compendium and reevaluation of the evidence for nuclear transcription factor occupancy over the mitochondrial genome 2024-Jun-06, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.06.04.597442 PMID:38895386	研究论文	通过分析扩展的ENCODE ChIP-seq数据集和深度学习模型，系统评估核转录因子与线粒体基因组的关联证据	利用十年间大幅扩展的ENCODE数据集（6,153个ChIP实验）结合可解释深度学习模型，首次全面评估核转录因子在线粒体基因组上的占据情况	相同转录因子使用不同抗体和ChIP方案检测时，chrM占据证据的可重复性不一致	建立核转录因子与线粒体基因组关联的综合目录并重新评估相关证据标准	人类和小鼠的核转录因子与线粒体基因组的相互作用	计算生物学	NA	ChIP-seq, 深度学习	深度学习模型	基因组测序数据	6,153个ChIP实验，942种蛋白质（其中763个为序列特异性转录因子）	NA	NA	可重复性评估	NA
146	2025-05-16	ASPTF: A computational tool to predict abiotic stress-responsive transcription factors in plants by employing machine learning algorithms 2024-06, Biochimica et biophysica acta. General subjects DOI:10.1016/j.bbagen.2024.130597 PMID:38490467	研究论文	开发了一个名为ASPTF的计算工具，通过机器学习算法预测植物中响应非生物胁迫的转录因子	结合了浅层学习和深度学习算法，并采用特征选择技术提高预测准确性	未提及模型在跨物种应用中的泛化能力	识别与植物非生物胁迫响应相关的转录因子，以培育抗逆作物品种	植物转录因子	机器学习	NA	机器学习算法（包括浅层学习和深度学习）	LGBM（Light-Gradient Boosting Machine）	序列数据	未明确提及具体样本数量	NA	NA	NA	NA
147	2025-05-15	TA-RNN: an attention-based time-aware recurrent neural network architecture for electronic health records 2024-06-28, Bioinformatics (Oxford, England) DOI:10.1093/bioinformatics/btae264 PMID:38940180	研究论文	提出了一种基于注意力机制的时间感知循环神经网络架构TA-RNN，用于电子健康记录分析	提出了两种可解释的深度学习架构TA-RNN和TA-RNN-AE，通过时间嵌入处理临床访问间隔不规则问题，并采用双级注意力机制提高模型可解释性	模型性能仅在特定疾病(阿尔茨海默病)和特定数据集上验证	开发可解释的深度学习模型来预测患者临床结果	电子健康记录(EHR)数据	机器学习	阿尔茨海默病	深度学习	RNN, TA-RNN, TA-RNN-AE	电子健康记录	ADNI和NACC数据集(阿尔茨海默病)，MIMIC-III数据集(死亡率预测)	NA	NA	NA	NA
148	2025-10-07	Deep Learning Segmentation of Ascites on Abdominal CT Scans for Automatic Volume Quantification 2024-Jun-23, ArXiv PMID:39398214	研究论文	开发用于腹水自动分割和体积量化的深度学习模型	首次提出基于深度学习的腹水自动分割和体积量化方法，并在多中心数据上验证其性能	回顾性研究，数据来源于特定患者群体（肝硬化和卵巢癌患者）	评估深度学习模型在检测腹水并量化其体积方面的性能	肝硬化腹水患者和卵巢癌患者	医学影像分析	肝硬化和卵巢癌	CT扫描	深度学习分割模型	腹部盆腔CT图像	训练集：143名女性患者（TCGA卵巢癌数据集）；测试集：NIH-LC（25例）、NIH-OV（166例）、UofW-LC（124例）	NA	NA	Dice系数, 体积估计误差, 决定系数(r²)	NA
149	2025-10-07	Leveraging Large Language Models for Knowledge-free Weak Supervision in Clinical Natural Language Processing 2024-Jun-28, Research square DOI:10.21203/rs.3.rs-4559971/v1 PMID:38978609	研究论文	提出一种利用大语言模型进行无领域知识弱监督的方法，用于临床自然语言处理任务	通过微调LLM生成弱标注数据训练下游BERT模型，在几乎无需领域知识的情况下实现优越性能	LLM推理计算量较大	解决临床自然语言处理中标注数据稀缺的问题	临床文本数据	自然语言处理	NA	弱监督学习, 上下文学习	LLM, BERT	文本	三个n2c2数据集，不超过10-50个黄金标注病历	NA	Llama2-13B, PubMedBERT, BERT	F1分数	NA
150	2025-10-07	Improved stent sharpness evaluation with super-resolution deep learning reconstruction in coronary CT angiography 2024-Jun-18, The British journal of radiology DOI:10.1093/bjr/tqae094 PMID:38733576	研究论文	评估超分辨率深度学习重建在冠状动脉CT血管造影中对图像质量和支架锐度的改善效果	首次将超分辨率深度学习重建技术应用于冠状动脉CT血管造影，显著提升支架锐度评估	回顾性研究，样本量有限（66例患者），单中心数据	比较不同图像重建算法对冠状动脉CT血管造影图像质量和支架锐度的影响	冠状动脉CT血管造影图像和冠状动脉支架	医学影像分析	心血管疾病	冠状动脉CT血管造影	深度学习	医学影像	66例冠状动脉CT血管造影患者	NA	超分辨率深度学习重建	图像噪声, 信噪比, 对比噪声比, 边缘上升斜率, 边缘上升距离, 5分制定性评分	NA
151	2025-10-07	Streamlining social media information retrieval for public health research with deep learning 2024-Jun-20, Journal of the American Medical Informatics Association : JAMIA IF:4.7Q1 DOI:10.1093/jamia/ocae118 PMID:38718216	研究论文	开发了一个基于深度学习的系统，用于从社交媒体数据中自动构建症状词典，以改进公共卫生研究	提出了一个系统化的流程来自动构建医学术语与口语表达之间的映射词典，相比传统关键词匹配方法能发现更多症状表达	研究仅基于COVID-19相关推文，词典的通用性需要进一步验证	简化社交媒体信息检索流程，支持公共卫生研究和流行病监测	COVID-19相关推文中的症状表达	自然语言处理	COVID-19	命名实体识别，实体规范化，概念映射	深度学习模型	文本数据（推文）	从2020年2月1日至2022年4月30日的COVID-19相关推文，识别出498,480个独特症状实体表达	NA	NA	准确率	NA
152	2025-10-07	A systematic evaluation of Euclidean alignment with deep learning for EEG decoding 2024-06-11, Journal of neural engineering IF:3.7Q2 DOI:10.1088/1741-2552/ad4f18 PMID:38776898	研究论文	系统评估欧几里得对齐与深度学习结合在脑电图解码中的效果	首次系统评估欧几里得对齐对共享和个体深度学习模型训练性能的影响	未明确说明实验数据规模和具体使用的深度学习模型架构	评估欧几里得对齐作为预处理技术对脑机接口信号解码性能的提升效果	脑电图信号和脑机接口任务	机器学习	NA	脑电图信号处理	深度学习模型	脑电图信号	多受试者数据（具体数量未明确说明）	NA	NA	准确率，收敛时间	NA
153	2025-10-07	Single-cell multi-omics analysis reveals cooperative transcription factors for gene regulation in oligodendrocytes 2024-Jun-21, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.06.19.599799 PMID:38948852	研究论文	通过整合单细胞多组学数据识别少突胶质细胞中协同调控基因表达的转录因子对	首次结合scRNA-seq和scATAC-seq数据系统分析少突胶质细胞中转录因子的协同调控机制，并采用深度学习模型量化TF-TF相互作用	研究主要基于计算预测，部分结果需实验验证	揭示少突胶质细胞中转录因子协同调控基因表达的机制	少突胶质细胞及其基因调控网络	生物信息学	脑部疾病	scRNA-seq, scATAC-seq, ChIP-seq	深度学习模型	单细胞多组学数据	NA	NA	NA	Shapley交互得分, t检验p值	NA
154	2025-10-07	DMAF-Net: deformable multi-scale adaptive fusion network for dental structure detection with panoramic radiographs 2024-06-28, Dento maxillo facial radiology DOI:10.1093/dmfr/twae014 PMID:38518093	研究论文	提出一种可变形多尺度自适应融合网络用于全景X光片中的牙齿结构检测	改进了YOLO网络，提出不同模块增强特征提取能力，采用自适应空间特征融合解决不同特征层尺度不匹配问题	NA	提高全景X光片中牙齿结构问题检测的准确性	牙齿的五种情况：阻生牙、缺失牙、种植体、冠修复和根管治疗牙	计算机视觉	牙齿疾病	全景X光成像	YOLO	图像	1474张全景X光片，按7:2:1比例分为训练集、验证集和测试集	NA	DMAF-Net	精确率, 召回率, mAP0.5, mAP[0.5:0.95]	NA
155	2025-10-07	Sex estimation from maxillofacial radiographs using a deep learning approach 2024-06-01, Dental materials journal IF:1.9Q4 DOI:10.4012/dmj.2023-253 PMID:38599831	研究论文	本研究使用深度学习模型从侧位头颅X光片中估计性别	首次将VGG16和DenseNet-121深度学习模型应用于侧位头颅X光片的性别估计，并通过显著性图分析模型关注区域	仅使用600张侧位头颅X光片，样本量有限；为回顾性研究	构建更高效可靠的性别估计方法	侧位头颅X光片	计算机视觉	NA	X射线成像	CNN	医学影像	600张侧位头颅X光片	NA	VGG16, DenseNet-121	准确率, 敏感度(召回率), 精确率, F1分数, ROC曲线下面积	NA
156	2025-04-25	Analyzing heterogeneity in Alzheimer Disease using multimodal normative modeling on imaging-based ATN biomarkers 2024-Jun-30, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2023.08.15.553412 PMID:37662280	research paper	本研究采用基于深度学习的多模态规范框架，分析阿尔茨海默病(AD)患者个体水平的ATN成像生物标志物变异	首次将多模态规范建模应用于ATN成像生物标志物，以分析AD的异质性	研究仅基于横断面数据，缺乏纵向追踪验证	探究阿尔茨海默病的异质性表现	阿尔茨海默病患者(淀粉样蛋白阳性个体)与对照组(淀粉样蛋白阴性个体)	digital pathology	geriatric disease	T1加权MRI、淀粉样蛋白PET、tau蛋白PET	深度学习模型	医学影像数据	发现队列665人，验证队列430人	NA	NA	NA	NA
157	2025-04-25	Enhanced Cell Tracking Using A GAN-based Super-Resolution Video-to-Video Time-Lapse Microscopy Generative Model 2024-Jun-14, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.06.11.598572 PMID:38915545	research paper	该论文提出了一种基于GAN的超分辨率视频到视频延时显微镜生成模型，用于增强细胞追踪	提出了一种称为tGAN的GAN-based延时显微镜生成器，能够显著提高合成注释延时显微镜数据的质量和多样性，采用双分辨率架构合成低分辨率和高分辨率图像	需要进一步验证模型在更大规模和多样性数据集上的泛化能力	解决细胞追踪中由于缺乏大规模多样化注释数据集而导致的深度学习模型泛化能力不足的问题	细胞动态行为	digital pathology	NA	time-lapse microscopy	GAN	video	NA	NA	NA	NA	NA
158	2025-04-24	Integrated Fibrous Iontronic Pressure Sensors with High Sensitivity and Reliability for Human Plantar Pressure and Gait Analysis 2024-06-04, ACS nano IF:15.8Q1 DOI:10.1021/acsnano.4c02919 PMID:38760182	research paper	开发了一种高灵敏度和可靠性的集成纤维离子压力传感器，用于人体足底压力和步态分析	采用高模量多孔层压离子纤维结构和统一聚酰亚胺材料系统，具有高灵敏度（156.6 kPa）、广泛感应范围（高达4000 kPa）和增强的界面韧性和耐久性（超过150,000次循环）	当前柔性传感器的有效性受到结构可变形性限制、多功能层之间的机械不兼容性以及复杂应力条件下的不稳定性等挑战的阻碍	开发一种用于足底压力和步态分析的柔性压力传感器，确保长期稳定性和准确性	人体足底压力和步态	柔性电子	足部疾病	离子压力传感技术	深度学习	压力分布数据	NA	NA	NA	NA	NA
159	2025-10-07	Prognostication of Hepatocellular Carcinoma Using Artificial Intelligence 2024-06, Korean journal of radiology IF:4.4Q1 DOI:10.3348/kjr.2024.0070 PMID:38807336	综述	本文综述了人工智能在肝细胞癌预后预测中的应用价值与前景	提出基于放射组学或深度学习的人工智能方法可对肝细胞癌表型进行客观、详细和全面的分析	传统放射学方法存在主观性和观察者间差异性的局限	探讨人工智能在肝细胞癌预后预测中的潜在价值	肝细胞癌（HCC）患者	数字病理	肝细胞癌	放射组学，深度学习	NA	影像数据	NA	NA	NA	NA	NA
160	2025-10-07	Localization and Risk Stratification of Thyroid Nodules in Ultrasound Images Through Deep Learning 2024-06, Ultrasound in medicine & biology DOI:10.1016/j.ultrasmedbio.2024.02.013 PMID:38494413	研究论文	开发结合深度学习和TI-RADS标准的集成系统，用于甲状腺结节超声图像的分割和风险分层	提出将Mask R-CNN深度学习模型与临床标准TI-RADS系统相结合的集成方法，实现甲状腺结节的同步分割和风险分层	研究仅针对TI-RADS 4级甲状腺结节，样本量相对有限（304张图像）	开发能够同时进行甲状腺结节分割和风险分层的集成诊断系统	甲状腺结节超声图像	计算机视觉	甲状腺疾病	超声成像	CNN	图像	304张来自两个独立机构的甲状腺结节超声图像	NA	Mask R-CNN	准确率, 精确率-召回率曲线, 平均精度, Dice相似系数	NA