深度学习在生物医药领域中的应用

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
181	2025-05-12	EMGCipher: Decoding Electromyography for Upper-limb Gesture Classification with Explainable AI for Resource Optimization 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/EMBC53108.2024.10782747 PMID:40040141	研究论文	介绍了一种名为EMGCipher的可解释深度学习框架，用于通过表面肌电图（sEMG）进行上肢手势分类	结合低层次sEMG特征表示与深度学习模型知识，定量评估输入传感器和特征在手势分类中的概率重要性	仅在Ninapro DB5数据集上进行了实验，未在其他数据集上验证	提高上肢手势分类的透明度和性能	上肢手势分类	机器学习	NA	sEMG	深度学习框架	肌电图信号	Ninapro DB5数据集
182	2025-05-12	Detection of Sleep Apnea-Hypopnea Events Using Millimeter-wave Radar and Pulse Oximeter 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/EMBC53108.2024.10782344 PMID:40040165	研究论文	提出了一种使用毫米波雷达和脉搏血氧仪检测睡眠呼吸暂停-低通气事件的方法ROSA	融合毫米波雷达和脉搏血氧仪信息，直接预测SAE的时间定位，提高了检测准确性	雷达检测易受身体运动和环境的干扰，脉搏血氧仪单独使用有局限性	开发低成本、低负荷的OSAHS诊断方法	睡眠呼吸暂停-低通气事件(SAE)	医疗健康监测	阻塞性睡眠呼吸暂停低通气综合征(OSAHS)	毫米波雷达和脉搏血氧仪	NA	雷达信号和血氧数据	NA
183	2025-05-12	Robust EEG-based Emotion Recognition Using an Inception and Two-sided Perturbation Model 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/EMBC53108.2024.10782060 PMID:40040181	研究论文	提出了一种基于Inception特征生成器和双面扰动（INC-TSP）的方法，用于增强脑机接口中的情绪识别	结合Inception模块进行EEG数据分析，并采用双面扰动（TSP）作为防御机制，增强模型对抗攻击的弹性	未提及具体样本量或实验环境的详细限制	提高在输入不确定性情况下情绪识别的准确性	脑电图（EEG）信号	脑机接口	NA	Inception模块和双面扰动（TSP）	Inception	EEG信号	未提及具体样本量
184	2025-05-12	Deep Learning Analysis of Retinal Structures and Risk Factors of Alzheimer's Disease 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/EMBC53108.2024.10782580 PMID:40040194	研究论文	本研究利用深度神经网络分析视网膜结构与阿尔茨海默病风险因素之间的关系	使用深度神经网络从视网膜图像中预测阿尔茨海默病风险因素，并发现视网膜结构与风险因素之间的关系	未提及具体样本量和模型性能的详细数据	探索视网膜图像作为阿尔茨海默病早期筛查的生物标志物	阿尔茨海默病患者的视网膜结构	数字病理学	阿尔茨海默病	深度学习	深度神经网络	图像	NA
185	2025-05-12	Integrating Microfluidics and Deep Learning to Investigate Entomopathogenic Nematode Responses to Host Cues 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/EMBC53108.2024.10782918 PMID:40040185	研究论文	本研究结合微流控技术和深度学习，探究昆虫病原线虫对宿主线索的动态响应	提出了一种结合微流控、深度学习和光流分析的混合方法，用于研究昆虫病原线虫的行为	NA	优化昆虫病原线虫的应用，以实现更精确和有针对性的生物防治策略	昆虫病原线虫（Steinernema carpocapsae）	生物工程与深度学习	NA	微流控技术、光流分析	CNN	视频	NA
186	2025-05-12	Classification of Carotid Plaque with Jellyfish Sign Through Convolutional and Recurrent Neural Networks Utilizing Plaque Surface Edges 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/EMBC53108.2024.10782813 PMID:40040199	研究论文	本文提出了一种基于超声视频的深度神经网络方法，用于分类颈动脉斑块的Jellyfish征	结合卷积神经网络和循环神经网络，利用斑块表面边缘信息高效分类Jellyfish征	研究仅基于200名患者的超声视频图像，样本量有限	开发一种自动检测颈动脉斑块Jellyfish征的方法，以辅助脑梗死风险评估	颈动脉斑块	计算机视觉	心血管疾病	超声视频分析	CNN和RNN	视频	200名患者的超声视频图像
187	2025-05-12	Focused State Recognition Using EEG with Eye Movement-Assisted Annotation 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/EMBC53108.2024.10781939 PMID:40040215	研究论文	利用EEG和眼动信号通过深度学习模型识别和分析大脑活动，特别是专注状态	提出了一种结合眼动信号和EEG特征的专注状态标注方法，并通过Transformer模型实现了高准确率	未提及样本多样性或跨文化适用性，可能影响模型的泛化能力	通过EEG和眼动信号识别专注状态，提高大脑活动分类的准确性	EEG和眼动信号	机器学习	NA	EEG和眼动信号分析	Transformer	EEG信号和眼动信号	未明确提及具体样本数量，但进行了主体依赖和跨主体实验
188	2025-05-12	Exploring Schizophrenia Classification in fMRI Data: A Common Spatial Patterns(CSP) Approach for Enhanced Feature Extraction and Classification 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/EMBC53108.2024.10782387 PMID:40040201	研究论文	本研究探讨了在静息态功能磁共振成像（rs-fMRI）数据中应用共同空间模式（CSP）方法进行精神分裂症分类的新方法	首次将主要用于脑电图（EEG）信号处理的CSP方法应用于fMRI数据集，并验证其在rs-fMRI中的有效性	仅比较了CSP与PCA等有限方法，未涉及更多先进的深度学习模型	探索CSP方法在rs-fMRI数据分析中的应用潜力，提高精神分裂症分类的准确性	精神分裂症患者和健康对照组的rs-fMRI数据	医学影像分析	精神分裂症	rs-fMRI, CSP, PCA	CSP, PCA	功能磁共振成像时间序列数据	包含患者和对照组两个主要类别的样本（具体数量未提及）
189	2025-05-10	MMDB: Multimodal dual-branch model for multi-functional bioactive peptide prediction 2024-Jul, Analytical biochemistry IF:2.6Q2 DOI:10.1016/j.ab.2024.115491 PMID:38460901	研究论文	提出了一种新型多模态双分支轻量级深度学习模型MMDB，用于多功能生物活性肽的预测	首次使用多尺度扩张卷积在不增加参数的情况下有效提取肽序列特征，并设计双分支结构捕获序列和结构特性的互补信息	NA	提高多功能生物活性肽的预测准确性	多功能生物活性肽	机器学习	NA	深度学习	MMDB（多模态双分支模型），包含多尺度扩张卷积与Bi-LSTM分支以及多层卷积分支	序列数据和结构数据	NA
190	2025-05-10	PhosAF: An integrated deep learning architecture for predicting protein phosphorylation sites with AlphaFold2 predicted structures 2024-Jul, Analytical biochemistry IF:2.6Q2 DOI:10.1016/j.ab.2024.115510 PMID:38513769	研究论文	提出了一种名为PhosAF的集成深度学习架构，用于预测蛋白质磷酸化位点，结合了AlphaFold2预测的结构信息	开发了结合CMA-Net和MFC-Net的新架构PhosAF，首次整合AlphaFold2预测的蛋白质结构信息进行磷酸化位点预测，并提出基于蛋白质二级结构构建可靠负样本的新策略	仅针对人类蛋白质进行研究，未验证在其他物种上的适用性	提高蛋白质磷酸化位点的预测准确性	人类蛋白质的磷酸化位点	生物信息学	NA	深度学习	CMA-Net, MFC-Net	蛋白质序列和结构数据	NA
191	2025-05-01	Automated cooling tower detection through deep learning for Legionnaires' disease outbreak investigations: a model development and validation study 2024-Jul, The Lancet. Digital health DOI:10.1016/S2589-7500(24)00094-3 PMID:38906615	研究论文	本研究开发并验证了一种基于深度学习的计算机视觉模型，用于自动检测航空图像中的冷却塔，以加速军团病爆发的调查	使用YOLOv5和EfficientNet-b5两阶段模型自动检测冷却塔，显著提高了检测速度和准确性	模型在未训练过的城市（如波士顿和雅典）的表现略有下降，PPV和敏感度有所降低	开发一种自动检测冷却塔的深度学习模型，以加速军团病爆发的调查和源头控制	航空图像中的冷却塔	计算机视觉	军团病	深度学习	YOLOv5, EfficientNet-b5	卫星图像	2051张包含7292个冷却塔的图像，测试数据集包含548张图像
192	2025-04-26	Molybdenum Disulfide-Assisted Spontaneous Formation of Multistacked Gold Nanoparticles for Deep Learning-Integrated Surface-Enhanced Raman Scattering 2024-07-09, ACS nano IF:15.8Q1 DOI:10.1021/acsnano.4c00978 PMID:38913718	研究论文	本文介绍了一种结合深度学习和表面增强拉曼散射（SERS）的生物传感平台，用于COVID-19的无标记检测	利用二硫化钼辅助自发形成多层金纳米颗粒结构，结合深度学习模型，实现了高灵敏度的SERS检测	未明确提及样本量的具体数据或实验的重复性验证	开发一种快速、低损伤、高通量的无标记检测平台，用于极低浓度分析物的检测	人类眼泪中的COVID-19病毒	生物传感	COVID-19	表面增强拉曼散射（SERS）	CNN	拉曼光谱数据	NA
193	2025-04-25	Digital pathology assessment of kidney glomerular filtration barrier ultrastructure in an animal model of podocytopathy 2024-Jul-15, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.06.14.599097 PMID:38948787	research paper	开发了一种基于深度学习的数字病理计算方法，用于测量TEM图像中肾小球滤过屏障的超微结构	首次使用U-Net模型和图像处理算法自动测量GBM和PFP宽度，减少了人工操作的劳动强度和操作者间的变异性	自动和手动PFP宽度测量在ILK cKO标本中存在差异，表明方法在PFP测量上可能不够精确	研究肾小球滤过屏障超微结构的自动化测量方法，以促进足细胞病的研究和临床诊断	Integrin-Linked Kinase (ILK) 足细胞特异性条件敲除小鼠和野生型小鼠的肾脏TEM图像	digital pathology	podocytopathy	transmission electron microscopy (TEM)	U-Net	image	WT和ILK cKO同窝小鼠的肾脏TEM图像，4周龄
194	2025-04-25	Analysis of RNA translation with a deep learning architecture provides new insight into translation control 2024-Jul-02, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2023.07.08.548206 PMID:39005319	研究论文	开发了一种深度神经网络模型，用于从RNA序列直接预测和分析翻译起始和终止位点	模型揭示了密码子使用在调控翻译终止中的新作用，并发现了数千个新的开放阅读框	模型主要基于人类转录本训练，在其他生物体中的预测准确性可能有限	理解基因翻译的调控机制	RNA序列中的翻译起始和终止位点	自然语言处理	NA	深度神经网络	深度神经网络	RNA序列	人类转录组数据
195	2025-04-25	Analyzing heterogeneity in Alzheimer Disease using multimodal normative modeling on imaging-based ATN biomarkers 2024-Jul-01, ArXiv PMID:39010871	research paper	使用多模态规范建模分析阿尔茨海默病的异质性，基于成像ATN生物标志物	采用深度学习多模态规范框架分析个体水平的ATN成像生物标志物变异	研究仅基于横断面数据，未考虑纵向变化	探究阿尔茨海默病的异质性及其与认知功能和疾病进展的关系	阿尔茨海默病患者（淀粉样蛋白阳性和阴性对照）	digital pathology	geriatric disease	T1-weighted MRI, amyloid and tau PET	deep learning-based multimodal normative framework	imaging data	发现队列（n = 665）和复制队列（n = 430）
196	2025-04-25	Artificial intelligence in colonoscopy: from detection to diagnosis 2024-07, The Korean journal of internal medicine DOI:10.3904/kjim.2023.332 PMID:38695105	综述	本文综述了人工智能在结肠镜检查中从检测到诊断的最新进展	总结了不同深度学习模型在结肠镜检查不同任务中的适用性及性能表现	仅纳入2021年及以后发表的英文文献，可能存在发表偏倚	评估人工智能在结肠镜检查中的应用效果	27篇PubMed原始研究	数字病理学	胃肠道疾病	深度学习	Efficientnet, YOLO, Unet	医学影像	27项研究
197	2025-04-25	Privacy-proof Live Surgery Streaming: Development and Validation of a Low-cost, Real-time Robotic Surgery Anonymization Algorithm 2024-Jul-01, Annals of surgery IF:7.5Q1 DOI:10.1097/SLA.0000000000006245 PMID:38390732	研究论文	开发并验证了一种低成本、实时机器人手术匿名化算法，用于隐私保护的实时手术流媒体	首创了一种手术匿名化算法，能够可靠且准确地实时移除体外图像，并在多种机器人平台上进行验证	NA	开发一种可靠、准确且实时的机器人手术匿名化算法，用于手术视频数据的隐私保护	机器人手术视频数据	计算机视觉	NA	深度学习	Robotic Anonymization Network	视频	63个手术视频，包含6种手术和4种机器人系统，共496,828张图像
198	2025-04-23	Computer-Aided Diagnosis of Duchenne Muscular Dystrophy Based on Texture Pattern Recognition on Ultrasound Images Using Unsupervised Clustering Algorithms and Deep Learning 2024-07, Ultrasound in medicine & biology DOI:10.1016/j.ultrasmedbio.2024.03.022 PMID:38637169	research paper	本研究探索了利用深度学习和聚类算法在超声图像中识别杜氏肌营养不良症（DMD）患者的行走状态和疾病严重程度的可行性	首次将k-means和模糊c-means聚类算法用于DMD超声图像的纹理重建，并结合深度学习模型自动识别行走功能和疾病严重程度	未提及样本量的具体数字，可能影响结果的泛化性	开发计算机辅助诊断系统以自动识别DMD患者的行走状态和疾病严重程度	杜氏肌营养不良症（DMD）患者的超声图像	digital pathology	muscular dystrophy	超声成像	Gaussian Naïve Bayes, k-nearest neighbors, decision-tree, VGG-16, VGG-19	image	NA
199	2025-04-23	Misplaced Trust and Distrust: How Not to Engage with Medical Artificial Intelligence 2024-Jul, Cambridge quarterly of healthcare ethics : CQ : the international journal of healthcare ethics committees IF:1.5Q3 DOI:10.1017/S0963180122000445 PMID:36263755	research paper	本文探讨了在医疗人工智能（AI）领域中信任与不信任的错误应用，并提出了一个分类系统	通过负面案例研究，提出了关于医疗AI中信任与不信任的错误分类，为临床和监管决策提供了伦理约束	未提供具体的实证数据支持分类系统的有效性	分析医疗AI中信任与不信任的错误应用，并提出伦理约束	医疗人工智能系统及其在临床中的应用	machine learning	NA	NA	Artificial Neural Nets	NA	NA
200	2025-04-18	A deep learning model of tumor cell architecture elucidates response and resistance to CDK4/6 inhibitors 2024-07, Nature cancer IF:23.5Q1 DOI:10.1038/s43018-024-00740-1 PMID:38443662	研究论文	构建了一个可解释的深度学习模型，用于解析肿瘤细胞对CDK4/6抑制剂的反应和耐药机制	模型识别了八个核心蛋白组装体，整合了90个基因中的罕见和常见变异，用于区分对palbociclib敏感和耐药的细胞系	模型的应用范围主要限于乳腺癌，且样本量相对较小	解析CDK4/6抑制剂在乳腺癌治疗中的反应和耐药机制	乳腺癌细胞系、患者和患者来源的异种移植模型	数字病理学	乳腺癌	CRISPR-Cas9基因编辑	深度学习模型	基因和蛋白数据	90个基因的细胞系和患者样本