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
201	2025-04-17	Binding and sensing diverse small molecules using shape-complementary pseudocycles 2024-07-19, Science (New York, N.Y.) DOI:10.1126/science.adn3780 PMID:39024436	research paper	本文提出了一种设计高亲和力小分子结合蛋白的方法，并应用于下游传感	利用深度学习生成的具有不同形状中央结合口袋的假环结构，结合小分子以实现高亲和力结合，并构建化学诱导二聚化系统和低噪声纳米孔传感器	NA	设计高亲和力小分子结合蛋白并用于传感应用	小分子（如甲氨蝶呤和甲状腺素）	machine learning	NA	deep learning, docking	NA	molecular structure	四种不同小分子
202	2025-04-16	Reproducible image-based profiling with Pycytominer 2024-Jul-02, ArXiv PMID:38045474	research paper	介绍了一个名为Pycytominer的用户友好开源Python包，用于处理高通量显微镜图像分析产生的单细胞特征数据	提出了Pycytominer这一工具，实现了图像分析后的生物信息学步骤，即“基于图像的剖析”	未提及具体的技术限制或应用范围的局限性	开发一个工具以处理高通量显微镜图像分析产生的单细胞特征数据，用于下游应用	高通量显微镜图像分析产生的单细胞特征数据	digital pathology	NA	high-throughput microscopy	NA	image	NA
203	2025-04-14	Calculating Protein-Ligand Residence Times through State Predictive Information Bottleneck Based Enhanced Sampling 2024-Jul-23, Journal of chemical theory and computation IF:5.7Q1 DOI:10.1021/acs.jctc.4c00503 PMID:38991145	研究论文	本文提出了一种半自动化协议，用于计算蛋白质-配体停留时间，跨越12个数量级的时间尺度	整合了基于深度学习的state predictive information bottleneck (SPIB)方法学习近似反应坐标，并指导增强采样方法metadynamics	仅应用于六种不同的蛋白质-配体复合物，样本量有限	提高药物疗效和理解生物化学中的目标识别	蛋白质-配体复合物	计算生物学	癌症	分子动力学(MD)模拟, metadynamics, SPIB	深度学习	分子模拟数据	六种不同的蛋白质-配体复合物，包括抗癌药物Imatinib (Gleevec)与野生型Abl激酶及耐药突变体的解离
204	2025-04-12	Hybrid deep learning technique for COX-2 inhibition bioactivity detection against breast cancer disease 2024-Jul, Biomedical engineering letters IF:3.2Q2 DOI:10.1007/s13534-024-00355-6 PMID:39512384	研究论文	本研究开发了一种混合深度学习技术，用于检测乳腺癌中COX-2抑制的生物活性	结合UNet架构进行特征提取，采用改进的鸡群优化算法(MCSO)处理数据维度，并使用改进的Laguerre神经网络(ILNN)进行分类	NA	开发高效技术以精确检测COX-2抑制的生物活性，助力抗癌化合物识别和乳腺癌治疗进展	乳腺癌中的COX-2抑制生物活性	机器学习	乳腺癌	混合深度学习	UNet, MCSO, ILNN	生物活性数据	使用ChEMBL数据库进行验证
205	2025-04-11	Position: Topological Deep Learning is the New Frontier for Relational Learning 2024-Jul, Proceedings of machine learning research PMID:40196046	研究论文	本文提出拓扑深度学习（TDL）是关系学习的新前沿，并讨论了TDL中的开放问题和未来研究方向	提出TDL作为关系学习的新前沿，结合拓扑概念补充图表示学习和几何深度学习	未提及具体实验验证或应用案例	探讨拓扑深度学习在关系学习中的潜力和发展方向	拓扑深度学习模型及其在机器学习中的应用	机器学习	NA	NA	NA	NA	NA
206	2025-04-09	An automated approach for predicting HAMD-17 scores via divergent selective focused multi-heads self-attention network 2024-07, Brain research bulletin IF:3.5Q2 DOI:10.1016/j.brainresbull.2024.110984 PMID:38806119	研究论文	介绍了一种名为DSFMANet的深度学习模型，用于自动预测抑郁症患者的HAMD-17评分	提出了一种多分支结构的自注意力网络，通过人工配置不同分支的注意力焦点因子，实现了对不同子频带的注意力分布	未提及具体的数据集规模或模型在其他疾病上的泛化能力	提高抑郁症诊断的准确性，为临床决策提供支持	抑郁症患者的HAMD-17评分	机器学习	抑郁症	深度学习	DSFMANet（多分支自注意力网络）	EEG信号	NA
207	2025-04-08	Deep learning for intracranial aneurysm segmentation using CT angiography 2024-Jul-26, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/ad6372 PMID:39008990	研究论文	本研究采用两阶段深度学习方法，在计算机断层扫描血管造影图像中准确检测小动脉瘤（4-10毫米大小）	提出了一种轻量级且快速的头部区域选择（HRS）算法和自适应的3D nnU-Net网络，用于分割动脉瘤，并将推理时间减少了50%以上	未提及	准确检测和分割小动脉瘤	计算机断层扫描血管造影图像中的小动脉瘤	计算机视觉	心血管疾病	计算机断层扫描血管造影（CTA）	3D nnU-Net	图像	956名患者来自6家医院和一个公共数据集，使用6台不同制造商的CT扫描仪获取
208	2025-04-06	DM-Fusion: Deep Model-Driven Network for Heterogeneous Image Fusion 2024-Jul, IEEE transactions on neural networks and learning systems IF:10.2Q1 DOI:10.1109/TNNLS.2023.3238511 PMID:37022081	research paper	本文提出了一种深度模型驱动的神经网络DM-Fusion，用于解决异构图像融合问题，结合了基于模型技术的可解释性和深度学习方法的一般化能力	设计了一种深度模型驱动的神经网络，结合了模型技术的可解释性和深度学习方法的泛化能力，提出了任务驱动的损失函数策略以实现特征增强和保留	未提及具体局限性	解决异构图像融合问题，提升融合质量和效率	异构图像	computer vision	NA	deep learning	CNN	image	未提及具体样本数量
209	2025-04-06	Invertible Residual Blocks in Deep Learning Networks 2024-Jul, IEEE transactions on neural networks and learning systems IF:10.2Q1 DOI:10.1109/TNNLS.2023.3238397 PMID:37022256	research paper	本文研究了深度学习中可逆残差块的条件，并提出了相应的逆算法	提出了残差块可逆的充分必要条件，并针对广泛使用的卷积残差块，展示了在弱条件下通过特定零填充方法实现可逆性	研究仅针对包含一层ReLU的残差块，未涉及更复杂的网络结构	探索深度学习中残差块的可逆性条件及其应用	深度学习网络中的残差块	machine learning	NA	NA	CNN	NA	NA
210	2025-04-04	Evaluating Deep Learning Techniques for Detecting Aneurysmal Subarachnoid Hemorrhage: A Comparative Analysis of Convolutional Neural Network and Transfer Learning Models 2024-07, World neurosurgery IF:1.9Q2 DOI:10.1016/j.wneu.2024.04.168 PMID:38710407	研究论文	本研究评估了卷积神经网络（CNN）和基于CNN的迁移学习模型在区分动脉瘤性蛛网膜下腔出血（SAH）和非动脉瘤性SAH中的有效性	采用迁移学习方法缓解了传统技术的时间限制，并展示了优越的性能	NA	评估深度学习技术在SAH检测中的有效性	动脉瘤性SAH和非动脉瘤性SAH患者	数字病理学	心血管疾病	深度学习	CNN, Inception-V3, EfficientNetB4	医学影像	203名患者（123名动脉瘤性SAH和80名非动脉瘤性SAH），共23,393张DICOM图像
211	2025-04-03	A Self-Sensing and Self-Powered Wearable System Based on Multi-Source Human Motion Energy Harvesting 2024-07, Small (Weinheim an der Bergstrasse, Germany) DOI:10.1002/smll.202311036 PMID:38342584	研究论文	提出了一种基于多源人体运动能量收集的自感知自供电可穿戴系统	结合三自由度摩擦纳米发电机和负能量收集器，利用深度学习模型识别运动状态，实现自感知和自供电	未提及系统在极端环境下的稳定性和长期穿戴的舒适性	开发自感知自供电的可穿戴系统，提高能量利用效率	人体运动能量（腰部运动能量和膝盖负能量）	可穿戴技术	NA	摩擦纳米发电机（TENG）、深度学习	Gate Recurrent Unit (GRU)	运动信号	实验数据未明确说明具体样本数量，但涉及模型穿戴测试
212	2025-04-01	Automated segmentation of the median nerve in patients with carpal tunnel syndrome 2024-07-20, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-65840-5 PMID:39033223	研究论文	本研究利用U-Net网络训练算法，自动分割腕管综合征患者的正中神经超声图像并测量其横截面积	采用深度学习技术自动分割正中神经并测量其横截面积，为腕管综合征的诊断提供新方法	样本量较小（25例患者和26例健康对照），且自动化测量与手动测量存在10.9%的差异	开发一种自动化技术用于腕管综合征的诊断验证	腕管综合征患者和健康对照的正中神经超声图像	医学影像	腕管综合征	超声成像	U-Net	图像	25例腕管综合征患者和26例健康对照的2355张手动分割图像
213	2025-03-28	Using deep learning to improve the intelligibility of a target speaker in noisy multi-talker environments for people with normal hearing and hearing loss 2024-07-01, The Journal of the Acoustical Society of America IF:2.1Q1 DOI:10.1121/10.0028007 PMID:39082692	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的算法，用于在嘈杂的多说话者环境中提取目标说话者的声音，以提高正常听力和听力损失人群的语音可懂度	提出了一种准因果深度学习算法，能够根据简短的注册话语从多个并发说话者和背景噪声中提取目标说话者的声音，且该算法能泛化到未见过的说话者、不同说话者数量和相对说话者水平以及不同的语音语料库	算法在更复杂或不同的噪声环境中的表现尚未验证	提高嘈杂多说话者环境中的语音可懂度	正常听力和听力损失人群	机器学习	听力损失	深度学习	NA	语音	正常听力和听力损失听众参与的双盲句子识别测试
214	2025-03-26	Mechanical evolution of metastatic cancer cells in three-dimensional microenvironment 2024-Jul-02, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.06.27.601015 PMID:39005477	research paper	该研究利用光学布里渊显微镜在三维微环境中纵向获取癌细胞的机械图像，并通过机器学习算法提高癌细胞分类的准确性	首次在三维生理环境中使用光学布里渊显微镜获取癌细胞的机械图像，并利用深度学习管道仅通过布里渊图像准确区分癌性球体和正常球体	研究仅针对癌性球体和正常球体，未涉及更复杂的肿瘤微环境或不同类型的癌细胞	探究癌细胞在三维微环境中的机械演化及其在癌症分类和检测中的潜在应用	癌细胞和正常细胞的三维球体	生物医学工程	癌症	光学布里渊显微镜	深度学习	图像	八天内生长的癌性球体
215	2025-03-26	Deep learning based detection of osteophytes in radiographs and magnetic resonance imagings of the knee using 2D and 3D morphology 2024-07, Journal of orthopaedic research : official publication of the Orthopaedic Research Society IF:2.1Q2 DOI:10.1002/jor.25800 PMID:38323840	research paper	本研究探讨了基于深度学习的2D和3D形态学方法在X射线和MRI数据中自动检测膝关节骨赘的能力	开发了深度学习模型用于X射线和MRI数据的骨赘检测，并分析了软组织对检测结果的混杂效应	需要进一步开发骨赘评估标准，特别是针对早期骨赘变化	自动检测膝关节骨赘	膝关节X射线和MRI数据	digital pathology	geriatric disease	X-ray, MRI	DL	image	NA
216	2025-03-25	An explainable long short-term memory network for surgical site infection identification 2024-07, Surgery IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.surg.2024.03.006 PMID:38616153	研究论文	提出一种可解释的LSTM网络用于从医疗记录中识别手术部位感染	使用带有注意力层的LSTM网络提高模型性能的同时增加可解释性	数据仅来自单一医疗系统，可能影响模型泛化能力	开发自动识别手术部位感染的深度学习模型	手术患者的医疗记录数据	自然语言处理	手术部位感染	深度学习	LSTM	结构化数据和临床文本	9,185例手术事件
217	2025-03-23	Evaluating the relationship between magnetic resonance image quality metrics and deep learning-based segmentation accuracy of brain tumors 2024-Jul, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.17059 PMID:38640464	研究论文	本研究探讨了磁共振图像质量指标（IQMs）与基于深度学习的脑肿瘤分割准确性之间的关系	首次系统性地评估了MR图像质量指标与深度学习模型分割性能之间的相关性，并提出了基于特定IQMs选择训练图像以提升模型准确性和泛化能力的方法	研究仅基于BraTS数据集，未在其他数据集上验证结果的普适性	评估输入训练图像的IQMs与基于深度学习的脑肿瘤分割准确性之间的关系，以开发更具泛化能力的模型	脑肿瘤的MRI图像	计算机视觉	脑肿瘤	深度学习	3D DenseNet	MRI图像	BraTS 2020和2021训练队列的多模态MRI扫描
218	2025-03-21	A Transvaginal Ultrasound-Based Deep Learning Model for the Noninvasive Diagnosis of Myometrial Invasion in Patients with Endometrial Cancer: Comparison with Radiologists 2024-07, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2023.12.035 PMID:38182443	研究论文	本研究探讨了使用深度学习模型基于超声图像非侵入性诊断子宫内膜癌患者肌层浸润程度的可行性，并与放射科医生的诊断效果进行了比较	首次将深度学习模型应用于子宫内膜癌肌层浸润程度的非侵入性诊断，并证明其性能显著优于放射科医生	研究样本主要来自特定医疗中心，可能限制了结果的普遍适用性	评估深度学习模型在诊断子宫内膜癌肌层浸润程度中的应用效果	子宫内膜癌患者的超声图像	计算机视觉	子宫内膜癌	深度学习	EfficientNet-B6	图像	604名患者的1289张超声图像
219	2025-03-21	nnU-Net-Based Pancreas Segmentation and Volume Measurement on CT Imaging in Patients with Pancreatic Cancer 2024-07, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2024.01.004 PMID:38350812	研究论文	本研究开发并验证了一种基于深度学习的CT图像胰腺分割和胰腺体积自动测量方法，用于胰腺癌患者	使用3D nnU-net架构进行全自动胰腺分割，并通过自动和手动分割结果的比较验证了模型的有效性	研究为回顾性研究，样本量相对有限，且仅使用了一种深度学习模型	开发并验证一种基于深度学习的胰腺分割和体积测量方法	胰腺癌患者的CT图像	数字病理学	胰腺癌	CT成像	3D nnU-net	CT图像	851张门静脉期CT图像（499例胰腺癌和352例正常胰腺）
220	2025-03-21	Improving Image Quality and Nodule Characterization in Ultra-low-dose Lung CT with Deep Learning Image Reconstruction 2024-07, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2024.01.010 PMID:38429189	研究论文	本研究探讨了深度学习图像重建（DLIR）在超低剂量肺部CT条件下对图像质量和肺结节定量分析的影响	首次在超低剂量CT中使用高强度的深度学习图像重建（DLIR-H）技术，并与传统的自适应统计迭代重建（ASIR-V40%）进行比较	样本量相对较小，仅包括56名患者	研究DLIR在超低剂量肺部CT中对图像质量和肺结节定量分析的影响	56名疑似肺结节患者	计算机视觉	肺癌	深度学习图像重建（DLIR）	NA	图像	56名患者，共检测到104个肺结节