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
41	2025-05-04	Development of a Deep Learning System for Intraoperative Identification of Cancer Metastases 2024-Dec-01, Annals of surgery IF:7.5Q1 DOI:10.1097/SLA.0000000000006294 PMID:38577794	研究论文	开发并测试了一种用于术中识别腹膜表面转移癌的深度学习手术引导系统原型	开发了一种深度学习手术引导系统原型，能够在术中识别腹膜表面转移癌，相比肿瘤外科医生提高了识别准确率	需要进一步的多机构临床环境验证和开发	提高术中腹膜表面转移癌的识别准确率	腹膜表面转移癌	数字病理	胃肠道腺癌	深度学习	深度学习系统	图像	132名患者的4287个可见腹膜表面病变图像和365个活检腹膜表面病变的3650个图像块
42	2025-05-03	Psoriasis severity assessment: Optimizing diagnostic models with deep learning 2024-Dec, Narra J DOI:10.52225/narra.v4i3.1512 PMID:39816098	research paper	本研究评估了深度学习模型在银屑病严重程度自动分类中的应用	使用五种改进的深度卷积神经网络（DCNN）进行银屑病严重程度分类，并确定ResNet50为最优模型	需要进一步的临床验证和模型优化	优化银屑病严重程度的诊断模型	银屑病临床图像	computer vision	psoriasis	deep learning	ResNet50, VGGNet19, MobileNetV3, MnasNet, EfficientNetB0	image	1,546张临床图像（1,082张用于训练，463张用于验证和测试）
43	2025-05-02	Performance Improvement with Reduced Number of Channels in Motor Imagery BCI System 2024-Dec-28, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25010120 PMID:39796911	研究论文	本研究探讨了在运动想象脑机接口系统中减少通道数量以提高灵活性、便携性和计算效率的方法	结合EOG通道和少量EEG通道比单独使用大量EEG通道更有效，挑战了EOG仅引入眼相关噪声的传统观点	在7类运动想象任务中准确率相对较低（61%）	提高运动想象脑机接口系统的实用性和性能	运动想象EEG信号分类	脑机接口	NA	深度学习	1D卷积块和深度可分离卷积	EEG和EOG信号	两个数据集：BCI Competition IV Dataset IIa（4类MI）和Weibo数据集（7类MI）
44	2025-05-02	Cross-Shaped Heat Tensor Network for Morphometric Analysis Using Zebrafish Larvae Feature Keypoints 2024-Dec-28, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25010132 PMID:39796924	research paper	提出了一种基于深度学习的特征端点检测方法，用于定量确定斑马鱼幼体的表型和器官特征	引入了交叉形热张量网络（CSHT-Net），通过新颖的关键点训练方法和组合卷积块特征提取器，解决了基于热图方法仅关注关键点局部区域的问题，并增强了模型学习连续带状特征的能力	NA	开发一种非破坏性的斑马鱼幼体形态计量分析方法，用于识别异常和诊断疾病	斑马鱼幼体	computer vision	NA	deep learning	CSHT-Net	image	4389张斑马鱼幼体的明场显微照片
45	2025-05-02	Porter 6: Protein Secondary Structure Prediction by Leveraging Pre-Trained Language Models (PLMs) 2024-Dec-27, International journal of molecular sciences IF:4.9Q2 DOI:10.3390/ijms26010130 PMID:39795988	研究论文	利用预训练语言模型（PLMs）进行蛋白质二级结构预测的研究	提出了Porter 6模型，结合CBRNN和蛋白质语言模型ESM-2，显著提升了预测准确率	未提及具体局限性	提高蛋白质二级结构预测的准确性和计算效率	蛋白质二级结构	自然语言处理	NA	预训练语言模型（PLMs），包括ProtTrans和ESM-2	CBRNN	蛋白质序列数据	大规模独立测试集（2022年和2024年测试集）
46	2025-05-02	Comparative Analysis of Edge Detection Operators Using a Threshold Estimation Approach on Medical Noisy Images with Different Complexities 2024-Dec-27, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25010087 PMID:39796878	研究论文	本文通过提出的阈值估计方法，比较分析了噪声对不同复杂度医学图像边缘检测的影响	提出了一种创新的边缘检测方法，考虑了不同噪声类型和浓度，并在多种复杂度的医学图像上进行了评估	研究仅针对特定类型的医学图像（视网膜图像、脑肿瘤分割和肺部CT扫描），可能不适用于其他类型的医学图像	评估噪声对医学图像边缘检测的影响，并提出一种有效的阈值估计方法	医学图像（视网膜图像、脑肿瘤分割和肺部CT扫描）	计算机视觉	脑肿瘤、肺部疾病	网格搜索（GS）方法和随机搜索（RS9）	Canny算子、Laplace算子、AlexNet、ResNet、VGGNet、MobileNetv2、Inceptionv3	图像	三个不同的数据集（视网膜图像、脑肿瘤分割和肺部CT扫描）
47	2025-05-02	Deep Learning Unravels Differences Between Kinematic and Kinetic Gait Cycle Time Series from Two Control Samples of Healthy Children Assessed in Two Different Gait Laboratories 2024-Dec-27, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25010110 PMID:39796901	research paper	研究利用深度学习比较两个不同步态实验室评估的健康儿童步态周期时间序列的差异	使用基于ResNet的深度学习模型成功识别数据来源实验室，并探索减少实验室间差异的预处理方法	研究仅涉及两个实验室的数据，可能无法完全代表所有实验室的差异	比较不同实验室评估的健康儿童步态周期时间序列差异，并提高机器学习模型在临床环境中的可转移性	两组健康儿童的步态周期时间序列数据	machine learning	NA	步态分析协议	ResNet	时间序列数据	两组健康儿童的步态数据
48	2025-05-02	DDGemb: predicting protein stability change upon single- and multi-point variations with embeddings and deep learning 2024-Dec-26, Bioinformatics (Oxford, England) DOI:10.1093/bioinformatics/btaf019 PMID:39799516	research paper	介绍了一种名为DDGemb的新方法，结合蛋白质语言模型嵌入和transformer架构，预测蛋白质在单点和多点变异时的ΔΔG值	DDGemb是首个结合蛋白质语言模型嵌入和transformer架构来预测蛋白质在单点和多点变异时稳定性变化的方法	NA	开发一种计算方法来预测蛋白质在单点和多点变异时的稳定性变化，以辅助功能性蛋白质设计和疾病变异研究	蛋白质在单点和多点变异时的稳定性变化	生物信息学	NA	蛋白质语言模型嵌入和transformer架构	transformer	蛋白质序列数据	来源于文献的高质量数据集和可用的基准测试数据集
49	2025-05-02	EnrichRBP: an automated and interpretable computational platform for predicting and analysing RNA-binding protein events 2024-Dec-26, Bioinformatics (Oxford, England) DOI:10.1093/bioinformatics/btaf018 PMID:39804669	research paper	介绍了一个名为EnrichRBP的自动化、可解释的计算平台，用于预测和分析RNA结合蛋白事件	EnrichRBP是一个集成了70种深度学习算法的网络服务，支持特征表示、选择、模型训练、比较、优化和评估，并提供了全面的可视化和模型可解释性	NA	预测RNA结合蛋白（RBPs）以理解转录后调控机制	RNA结合蛋白（RBPs）与RNA的相互作用	natural language processing	NA	深度学习、机器学习	多种深度学习算法	RNA序列数据	NA
50	2025-05-02	Prior-FOVNet: A Multimodal Deep Learning Framework for Megavoltage Computed Tomography Truncation Artifact Correction and Field-of-View Extension 2024-Dec-25, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25010039 PMID:39796828	research paper	提出了一种名为Prior-FOVNet的多模态深度学习框架，用于校正兆伏级计算机断层扫描（MVCT）的截断伪影并扩展视野	利用从同一患者的千伏级计算机断层扫描（KVCT）中学到的材料和形状先验，结合对比学习生成对抗网络（TransNet）和基于Swin Transformer的图像修复网络，实现了截断伪影校正和视野扩展	未提及具体局限性	提高MVCT在自适应放射治疗中的可靠性和临床适用性	兆伏级计算机断层扫描（MVCT）图像	digital pathology	NA	GAN, Swin Transformer	TransNet, Swin Transformer-based image inpainting network	image	模拟和真实患者数据
51	2025-05-02	Real-Time PPG-Based Biometric Identification: Advancing Security with 2D Gram Matrices and Deep Learning Models 2024-Dec-25, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25010040 PMID:39796830	research paper	本研究探讨了基于光电容积描记（PPG）信号的生物识别技术，通过二维Gram矩阵转换和深度学习模型提高安全性	采用PPG信号结合Gram矩阵转换和EfficientNetV2 B0与LSTM网络，实现了99%的准确率，并在实时识别场景中验证了其有效性	样本量较小，仅包含40名受试者	提升生物识别系统的安全性和抗欺骗能力	PPG信号	machine learning	NA	PPG信号采集	EfficientNetV2 B0与LSTM网络	PPG信号	40名受试者
52	2025-05-02	Challenges and Prospects of Sensing Technology for the Promotion of Tele-Physiotherapy: A Narrative Review 2024-Dec-24, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25010016 PMID:39796804	综述	本文综述了传感技术在远程物理治疗中的应用挑战与前景	探讨了传感技术如何通过大数据提升AI深度学习的准确性，并可能揭示运动障碍或病理状态的运动特征	存在使用性和分析性问题，限制了其应用范围	促进远程物理治疗中传感技术的发展和应用	远程物理治疗中的传感技术和数据分析技术	远程医疗	运动障碍	传感技术	深度学习	生物信号和患者运动数据	NA
53	2025-05-02	Deep Learning-Based Computer-Aided Diagnosis of Osteochondritis Dissecans of the Humeral Capitellum Using Ultrasound Images 2024-Dec-04, The Journal of bone and joint surgery. American volume DOI:10.2106/JBJS.23.01164 PMID:38743813	research paper	开发了一种基于深度学习的计算机辅助诊断系统，用于通过超声图像检测肱骨小头剥脱性骨软骨炎	首次将深度学习应用于肱骨小头剥脱性骨软骨炎的超声图像诊断，并实现了高准确率	研究样本量相对较小，且仅针对棒球运动员群体	开发并评估基于深度学习的计算机辅助诊断系统，用于肱骨小头剥脱性骨软骨炎的检测	196名棒球运动员的肘部超声图像（其中92名患有剥脱性骨软骨炎）	digital pathology	osteochondritis dissecans	ultrasound imaging	object-detection algorithm and image classification network	image	196名棒球运动员的肘部超声图像（训练和验证集），外加20名运动员的外部数据集（测试集）
54	2025-05-02	HiCervix: An Extensive Hierarchical Dataset and Benchmark for Cervical Cytology Classification 2024-Dec, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2024.3419697 PMID:38923481	research paper	介绍了一个名为HiCervix的广泛多层次宫颈细胞学数据集和基准测试方法HierSwin，用于宫颈细胞学分类	提出了目前最广泛的多中心宫颈细胞学数据集HiCervix，以及基于层次视觉变换器的分类网络HierSwin，利用层次树中的语义相关性进行详细特征学习	NA	提高宫颈细胞学分类的准确性和详细性，以更好地反映真实世界的细胞病理学条件	宫颈细胞	digital pathology	cervical cancer	deep learning	HierSwin (hierarchical vision transformer)	image	40,229 cervical cells from 4,496 whole slide images
55	2025-05-02	DGSLSTM: Deep Gated Stacked Long Short-Term Memory Neural Network for Traffic Flow Forecasting of Transportation Networks on Big Data Environment 2024-12, Big data IF:2.6Q2 DOI:10.1089/big.2021.0013 PMID:35143339	研究论文	提出了一种深度门控堆叠LSTM神经网络（DGSLSTM），用于大数据环境下的交通流量预测	结合多个简单的循环LSTM神经网络与时间特征，采用深度门控堆叠神经网络进行交通流量预测，并通过无监督逐层训练方法加深模型	未提及模型在极端天气或突发事件等异常情况下的预测表现	提高交通流量预测的准确性	交通网络中的流量数据	机器学习	NA	深度学习	DGSLSTM（深度门控堆叠LSTM神经网络）	时间序列数据	NA
56	2025-05-02	Social Listening for Product Design Requirement Analysis and Segmentation: A Graph Analysis Approach with User Comments Mining 2024-12, Big data IF:2.6Q2 DOI:10.1089/big.2022.0021 PMID:37668599	研究论文	本研究通过社交媒体上的在线评论分析客户对产品设计的需求，并快速将这些需求转化为产品设计规范	提出了指数判别雪球抽样方法生成产品相关子网络，结合NLP和图采样聚合方法定义用户画像，并引入深度学习框架进行意见挖掘	案例研究仅针对智能手机设计分析，可能无法完全推广到其他产品领域	通过社交媒体数据分析客户产品设计需求并进行市场细分	社交媒体用户评论数据	自然语言处理	NA	自然语言处理(NLP), 图采样聚合方法(Graph SAmple and aggreGatE)	双向长短期记忆网络(BiLSTM)与条件随机场(CRF)结合框架	文本	14,018名用户和30,803条评论
57	2025-05-01	Diagnostic Performance of Deep Learning Applications in Hepatocellular Carcinoma Detection Using Computed Tomography Imaging 2024-Dec-30, The Turkish journal of gastroenterology : the official journal of Turkish Society of Gastroenterology DOI:10.5152/tjg.2024.24538 PMID:39760649	research paper	本研究利用深度学习技术中的YOLO架构，通过计算机断层扫描（CT）图像提高肝细胞癌（HCC）的检测能力，旨在改善早期诊断和患者预后	采用YOLO架构的深度学习模型在HCC检测中表现出卓越的诊断准确性，显著超越传统诊断方法	研究样本量相对较小，仅包含122名患者的1290张CT图像	提高肝细胞癌的早期检测能力，改善患者预后	肝细胞癌（HCC）患者的CT图像	computer vision	liver cancer	CT imaging	YOLO	image	1290张CT图像来自122名患者
58	2025-05-01	Transcription factor prediction using protein 3D secondary structures 2024-Dec-26, Bioinformatics (Oxford, England) DOI:10.1093/bioinformatics/btae762 PMID:39786868	research paper	提出了一种基于深度学习的转录因子预测方法StrucTFactor，首次利用蛋白质的3D二级结构信息进行预测	首次利用蛋白质的3D二级结构信息进行转录因子预测，显著提高了预测准确性	可能受到数据偏差（如序列冗余）的影响	提高转录因子的预测准确性	蛋白质	machine learning	NA	deep learning	StrucTFactor	protein 3D secondary structures	约525,000个蛋白质，涵盖12个数据集
59	2025-05-01	BetaAlign: a deep learning approach for multiple sequence alignment 2024-Dec-26, Bioinformatics (Oxford, England) DOI:10.1093/bioinformatics/btaf009 PMID:39775454	研究论文	提出了一种基于深度学习的多序列比对方法BetaAlign，利用自然语言处理技术进行序列比对	首次将深度学习应用于多序列比对，利用NLP技术和transformer模型，显著区别于传统比对算法	训练数据规模、不同transformer架构以及子空间学习等因素可能影响准确性	改进多序列比对的计算方法，挑战传统生物信息学和系统基因组学中的经典算法	生物序列的多序列比对	生物信息学	NA	自然语言处理(NLP)	transformer	生物序列数据	NA
60	2025-05-01	Forecasting Subway Passenger Flow for Station-Level Service Supply 2024-12, Big data IF:2.6Q2 DOI:10.1089/big.2021.0318 PMID:35749714	research paper	提出了一种名为DeepSPF的深度学习架构，用于预测考虑不同功能类型车站的地铁客流	结合LSTM和一维卷积的滑动长短期记忆神经网络，能够识别不同类型车站的未来客流差异	实验仅在北京地铁进行，未在其他城市地铁系统验证	提高地铁站点级服务供应的客流预测准确性	地铁车站的乘客流量	machine learning	NA	deep learning	LSTM, CNN	time series data	北京地铁数据