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
161	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	NA	NA	NA	NA
162	2025-10-07	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	提出一种深度门控堆叠LSTM神经网络用于大数据环境下的交通流量预测	结合多个简单循环LSTM神经网络与时间特征，采用无监督逐层训练方法构建深度门控堆叠神经网络	未明确说明模型的具体局限性	提高交通流量预测的准确性	交通网络的流量数据	机器学习	NA	深度学习	LSTM, GRU, 堆叠自编码器	时间序列数据	NA	NA	深度门控堆叠LSTM, 门控循环单元, 堆叠自编码器	预测效能	大数据环境
163	2025-10-07	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	通过社交媒体在线评论分析客户产品设计需求，并快速转化为产品设计规范	提出指数判别雪球抽样方法构建产品相关子网络，结合图采样聚合和深度学习框架进行用户画像定义和意见挖掘	仅基于百度贴吧单一数据源，未验证在其他社交媒体平台的适用性	通过社交媒体用户评论分析产品设计需求和市场细分	智能手机设计分析，基于百度贴吧的用户评论数据	自然语言处理	NA	自然语言处理，图分析，意见挖掘	BiLSTM, CRF, 图神经网络	文本评论数据	14,018个用户，30,803条评论，11层社交关系	NA	双向长短期记忆网络，条件随机场，GraphSAGE	用户群体聚类合理性	NA
164	2025-10-07	Transcription factor prediction using protein 3D secondary structures 2024-Dec-26, Bioinformatics (Oxford, England) DOI:10.1093/bioinformatics/btae762 PMID:39786868	研究论文	提出首个利用蛋白质3D二级结构信息的深度学习转录因子预测方法StrucTFactor	首次利用蛋白质3D二级结构信息进行转录因子预测，相比传统方法不依赖已知DNA结合结构域	NA	开发更准确的转录因子预测方法	转录因子（DNA结合蛋白）	机器学习	NA	蛋白质3D结构分析	深度学习	蛋白质3D结构数据	约525,000个蛋白质，涵盖12个数据集	NA	NA	Matthews相关系数	NA
165	2025-10-07	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生物序列比对	首个深度学习比对器，采用自然语言处理技术中的transformer架构，通过模拟生成的比对数据进行训练	NA	开发基于人工智能的多序列比对方法，挑战传统比对算法	生物序列数据	自然语言处理	NA	自然语言处理，深度学习	Transformer	生物序列数据	NA	PyTorch（基于HuggingFace）	Transformer	准确率	NA
166	2025-10-07	Forecasting Subway Passenger Flow for Station-Level Service Supply 2024-12, Big data IF:2.6Q2 DOI:10.1089/big.2021.0318 PMID:35749714	研究论文	提出一种名为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	提出结合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	仅在北京地铁数据集上进行实验验证，未在其他城市地铁系统测试	改进地铁站点级服务供应链管理中的客流预测精度	北京地铁系统的乘客流量数据	机器学习	NA	深度学习	LSTM, CNN	时间序列数据	北京地铁系统数据	NA	滑动LSTM神经网络，一维卷积	在10分钟、15分钟和30分钟三个时间粒度上的预测精度	NA
167	2025-04-29	Deep learning-based classification of gallbladder lesions in patients with non-diagnostic (GB-RADS 0) ultrasound 2024-Dec, Clinical and experimental hepatology IF:1.5Q3 DOI:10.5114/ceh.2024.145424 PMID:40290528	研究论文	本研究评估了深度学习模型在非诊断性超声图像中对胆囊病变进行分类的诊断性能	首次在非诊断性胆囊超声图像中应用多种深度学习模型（包括CNN、Transformer及混合模型）进行良恶性分类	模型性能仍需进一步提升以达到临床应用标准，测试样本量较小（26名患者）	提高非诊断性胆囊超声（GB-RADS 0）中病变的良恶性分类准确性	因胆囊因素导致超声检查非诊断性的患者	数字病理	胆囊疾病	超声成像	ResNet50, GBCNet, ViT, RadFormer, MedViT	图像	训练集1004张图像，验证集251张图像，测试集26名患者（304张图像）	NA	NA	NA	NA
168	2025-10-07	Autoencoder-based phenotyping of ophthalmic images highlights genetic loci influencing retinal morphology and provides informative biomarkers 2024-Dec-26, Bioinformatics (Oxford, England) DOI:10.1093/bioinformatics/btae732 PMID:39657956	研究论文	本研究利用自编码器从视网膜光学相干断层扫描图像中提取表型特征，并通过全基因组关联分析识别影响视网膜形态的遗传位点	首次将自编码器深度学习方法应用于视网膜OCT图像的表型分析，发现了传统临床特征未能捕捉的遗传关联	研究样本仅来自UK Biobank数据库，可能存在人群代表性限制	探索深度学习能否检测视网膜图像中更细微的变异模式，并识别相关的遗传因素	31,135名UK Biobank参与者的视网膜OCT图像	计算机视觉	眼科疾病	光学相干断层扫描(OCT)	自编码器	医学图像	31,135名参与者	NA	自编码器	统计显著性	NA
169	2025-10-07	Classification of rib fracture types from postmortem computed tomography images using deep learning 2024-Dec, Forensic science, medicine, and pathology DOI:10.1007/s12024-023-00751-x PMID:37968549	研究论文	本研究开发基于深度学习的模型，用于从死后计算机断层扫描图像中分类肋骨骨折类型	首次将ResNet50架构应用于PMCT图像的肋骨骨折多级分类，并采用分层分类方法	对'ad latus'类型骨折的识别率较低（17-18%），在较低层级分类时性能下降	开发辅助临床医生进行医学图像诊断的深度学习系统	死后计算机断层扫描（PMCT）图像中的肋骨骨折	计算机视觉	骨骼损伤	计算机断层扫描（CT）	CNN	图像	NA	NA	ResNet50	准确率	NA
170	2025-04-27	CT-Based Lung Size Matching in Delayed Chest Closure for Systemic Sclerosis Lung Transplantation 2024-Dec, Clinical transplantation IF:1.9Q3 DOI:10.1111/ctr.70041 PMID:39601250	research paper	本研究探讨了系统性硬化症患者肺移植中延迟胸廓闭合的临床结果、风险因素及基于CT的肺大小匹配参数	首次在系统性硬化症患者中研究延迟胸廓闭合的临床结果，并利用深度学习算法自动计算CT影像中的肺和胸腔体积	研究为回顾性设计，样本量相对较小（92例患者）	评估系统性硬化症患者肺移植中延迟胸廓闭合的临床效果和预测因素	92例接受双侧肺移植的系统性硬化症患者	digital pathology	systemic sclerosis	CT成像和深度学习算法	深度学习算法（未指定具体模型）	CT影像和临床数据	92例系统性硬化症患者（年龄51±10岁，61%为女性）	NA	NA	NA	NA
171	2025-10-07	What makes human cortical pyramidal neurons functionally complex 2024-Dec-19, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.12.17.628883 PMID:39763809	研究论文	提出功能性复杂度指数(FCI)框架，通过比较人类和大鼠皮层锥体神经元的功能复杂度，揭示人类神经元功能复杂性增强的结构-生物物理基础	首次提出基于深度学习的标准化功能性复杂度指数(FCI)来量化神经元输入输出复杂度，并系统比较不同物种神经元的功能差异	研究主要聚焦于皮层锥体神经元，未涵盖其他类型神经元；FCI框架需要进一步验证其普适性	探究人类皮层神经元功能复杂性的结构基础及其与认知能力的关系	人类和大鼠的皮层锥体神经元	计算神经科学	NA	深度学习，电生理记录，形态学分析	深度学习框架	神经元形态数据，电生理数据	人类和大鼠不同皮层层的锥体神经元	深度学习框架	NA	功能性复杂度指数(FCI)	NA
172	2025-04-25	A multi-agent reinforcement learning based approach for automatic filter pruning 2024-Dec-28, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-82562-w PMID:39730902	研究论文	本文提出了一种基于多智能体强化学习的自动滤波器剪枝方法QMIX_FP，用于深度卷积神经网络的高效部署	首次将多智能体强化学习算法QMIX应用于滤波器剪枝，考虑了各卷积层之间的交互作用及其对整体网络的不同敏感性	仅在VGG-16和AlexNet两个基准网络上进行了验证，未涉及更复杂的网络结构	解决资源受限设备上深度卷积神经网络的高效部署问题	深度卷积神经网络(DCNNs)的滤波器剪枝	机器学习	NA	强化学习(RL)、知识蒸馏	QMIX、VGG-16、AlexNet	图像数据	CIFAR-10和CIFAR-100数据集	NA	NA	NA	NA
173	2025-04-25	Deep-DM: Deep-Driven Deformable Model for 3D Image Segmentation Using Limited Data 2024-Dec, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3440171 PMID:39110559	研究论文	提出了一种名为Deep-DM的深度学习驱动变形模型，用于在有限训练数据下进行3D医学图像分割	通过CNN学习能量函数并集成到显式变形模型中，减少了训练数据依赖，提高了小样本下的分割性能	需要进一步验证在其他解剖结构和影像模态上的通用性	开发一种在有限数据条件下仍能准确分割3D医学图像的方法	左心室、胎儿头部（超声）、左心房（MRI）和膀胱（CT）	数字病理	NA	深度学习驱动的变形模型	CNN	3D医学图像	不同数量的训练体积（具体数量未说明）	NA	NA	NA	NA
174	2025-04-25	DualStreamFoveaNet: A Dual Stream Fusion Architecture With Anatomical Awareness for Robust Fovea Localization 2024-Dec, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3445112 PMID:39150813	研究论文	提出一种名为DualStreamFoveaNet的双流融合架构，用于鲁棒的视网膜中央凹定位	引入基于transformer的双流编码器，结合空间注意力机制和自学习解剖信息，显著降低计算成本并提高定位鲁棒性	未明确提及具体局限性	提高视网膜疾病分析中中央凹定位的准确性和鲁棒性	视网膜图像（包括正常和病变图像）	计算机视觉	视网膜疾病	深度学习	transformer架构（DualStreamFoveaNet）	视网膜图像	两个公共数据集和一个大规模私有数据集	NA	NA	NA	NA
175	2025-04-25	Deep Quasi-Recurrent Self-Attention With Dual Encoder-Decoder in Biomedical CT Image Segmentation 2024-Dec, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3447689 PMID:39172619	research paper	本文提出了一种用于生物医学CT图像分割的深度准循环自注意力与双编码器-解码器结构的新模型	首创深度准循环自注意力结构，结合双编码器-解码器，通过参数重用实现学习一致性和快速收敛，并有效处理长距离依赖关系	未提及模型在极端噪声或异常解剖结构下的表现，也未讨论计算资源需求	提高生物医学CT图像分割的准确性和效率	生物医学CT图像	digital pathology	NA	deep learning	deep quasi-recurrent self-attention with dual encoder-decoder	CT images	多个公开可用的CT扫描数据集（未提具体数量）	NA	NA	NA	NA
176	2025-04-25	Advancing Bioactivity Prediction Through Molecular Docking and Self-Attention 2024-Dec, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3448455 PMID:39178096	研究论文	该研究通过分子对接和自注意力机制提升生物活性预测的准确性	首次将药物-靶标相互作用整合到生物活性预测中，设计了DTIGN网络，并利用自注意力机制识别分子对接结果中的结合口袋和姿态	研究中使用的原生结构数据有限，可能影响模型的泛化能力	提升生物活性预测的准确性，以优化药物发现早期阶段的候选分子筛选	蛋白质-配体复合物	机器学习	NA	分子对接，半监督学习	DTIGN（药物-靶标相互作用图神经网络），多头自注意力机制	蛋白质-配体复合物数据，晶体结构数据库数据	建立了独特的基准数据集，与9种领先的基于深度学习的生物活性预测方法进行了比较	NA	NA	NA	NA
177	2025-04-25	Transfer Contrastive Learning for Raman Spectroscopy Skin Cancer Tissue Classification 2024-Dec, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3451950 PMID:39208055	research paper	本文提出了一种转移对比学习范式（TCLP），用于解决拉曼光谱（RS）信号在皮肤癌组织分类中的稀缺性和噪声问题	结合迁移学习和对比学习，利用来自不同RS设备的相似领域数据预训练模型，并通过对比学习增强RS信号以学习可靠的特征表示	未提及具体样本量及噪声水平对模型性能的具体影响	提高拉曼光谱信号在皮肤癌组织分类中的准确性和可靠性	皮肤癌组织	machine learning	skin cancer	Raman spectroscopy (RS)	deep learning	RS signals	NA	NA	NA	NA	NA
178	2025-04-25	Geometric Molecular Graph Representation Learning Model for Drug-Drug Interactions Prediction 2024-Dec, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3453956 PMID:39226203	研究论文	提出了一种基于几何分子图表示学习的模型（Mol-DDI），用于预测药物-药物相互作用	仅考虑分子的共价和非共价键信息，利用大规模模型的预训练思想学习药物分子表示，并在微调过程中预测药物相互作用	难以发现新药的相互作用	预测潜在的药物相互作用，为系统有效的治疗提供药物组合策略	药物分子	机器学习	NA	几何分子图表示学习	Mol-DDI	分子图数据	三个数据集	NA	NA	NA	NA
179	2025-04-25	DS-MS-TCN: Otago Exercises Recognition With a Dual-Scale Multi-Stage Temporal Convolutional Network 2024-Dec, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3455426 PMID:39240747	research paper	该研究提出了一种双尺度多阶段时间卷积网络（DS-MS-TCN），用于识别老年人日常生活中的Otago锻炼项目（OEP），以提高识别准确性和鲁棒性	首次提出通过识别活动的每个重复来增强人类活动识别（HAR）系统的新视角，并设计了一种双尺度多阶段时间卷积网络（DS-MS-TCN）进行两级序列到序列分类	研究样本量较小，实验室环境与家庭环境的数据可能存在差异	提高Otago锻炼项目（OEP）识别的准确性和鲁棒性，以支持老年人的康复训练	社区居住的老年人	human activity recognition	geriatric disease	Inertial Measurement Unit (IMU)	Dual-Scale Multi-Stage Temporal Convolutional Network (DS-MS-TCN)	sensor data	36名老年人在实验室环境中参与，另有7名老年人在家庭环境中进行评估	NA	NA	NA	NA
180	2025-04-25	MLVICX: Multi-Level Variance-Covariance Exploration for Chest X-Ray Self-Supervised Representation Learning 2024-Dec, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3455337 PMID:39240749	research paper	提出了一种名为MLVICX的自监督学习方法，用于从胸部X光图像中学习丰富的表示	引入了一种新颖的多级方差和协方差探索策略，能够有效检测具有诊断意义的模式并减少冗余	NA	提升胸部X光图像的自监督表示学习性能，以支持精准医疗诊断和全面图像分析	胸部X光图像	digital pathology	lung cancer	self-supervised learning (SSL)	NA	image	NIH-Chest X-ray, Vinbig-CXR, RSNA pneumonia, SIIM-ACR Pneumothorax datasets	NA	NA	NA	NA