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
3021	2025-10-07	Optimizing multi label student performance prediction with GNN-TINet: A contextual multidimensional deep learning framework 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0314823 PMID:39841673	研究论文	提出GNN-TINet深度学习框架用于多标签学生成绩预测	结合GNN、Transformer和InceptionNet架构，首次在多元教育数据中实现多标签性能预测	仅基于加州学生数据集，未在其他地区验证模型泛化能力	优化多标签学生成绩预测以支持教育干预	加州学生表现数据集中的学生群体	机器学习	NA	教育数据挖掘	GNN,Transformer,CNN	结构化教育数据	97,000条学生记录	NA	GNN-Transformer-InceptionNet	准确率,Predictive Consistency Score	NA
3022	2025-10-07	Evaluating Machine Learning and Deep Learning models for predicting Wind Turbine power output from environmental factors 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0317619 PMID:39847588	研究论文	对机器学习和深度学习模型在基于环境因素预测风力涡轮机功率输出方面进行全面比较分析	直接比较多种机器学习和深度学习算法，同时突出先进计算方法在可再生能源优化中的潜力	NA	预测风力涡轮机功率输出	风力涡轮机	机器学习	NA	NA	Linear Regression, Support Vector Regressor, Random Forest, Extra Trees, Adaptive Boosting, Categorical Boosting, Extreme Gradient Boosting, Light Gradient Boosting Machine, Artificial Neural Network, Long Short-Term Memory, Recurrent Neural Network, Convolutional Neural Network	环境变量数据（温度、湿度、风速、风向）	40,000个观测数据	NA	ANN, LSTM, RNN, CNN	R平方, 平均绝对误差, 均方根误差	NA
3023	2025-10-07	The value of 18F-fluorodeoxyglucose positron emission tomography-based radiomics in non-small cell lung cancer 2025 Jan-Mar, Tzu chi medical journal IF:1.4Q2 DOI:10.4103/tcmj.tcmj_124_24 PMID:39850392	综述	本文综述了基于18F-FDG PET影像组学在非小细胞肺癌精准医疗中的临床应用价值	系统总结了FDG PET影像组学在肺癌转移检测、病理分型、驱动突变表征、疗效评估和预后预测等多方面的创新应用	临床实施中面临可重复性挑战，缺乏阐明影像组学生物学意义的基础研究，当前不足阻碍了立即的临床转化	探讨FDG PET影像组学在非小细胞肺癌精准医疗中的应用价值	非小细胞肺癌患者	数字病理	肺癌	18F-FDG PET影像组学	NA	医学影像	NA	NA	NA	NA	NA
3024	2025-10-07	EquiRank: Improved protein-protein interface quality estimation using protein language-model-informed equivariant graph neural networks 2025, Computational and structural biotechnology journal IF:4.4Q2 DOI:10.1016/j.csbj.2024.12.015 PMID:39850657	研究论文	提出一种结合蛋白质语言模型和等变图神经网络的蛋白质-蛋白质界面质量估计方法	首次将E(3)等变图神经网络与预训练蛋白质语言模型ESM-2嵌入相结合，用于蛋白质-蛋白质界面质量估计	NA	提高蛋白质复合物结构模型中预测相互作用界面质量估计的准确性	蛋白质-蛋白质相互作用界面	生物信息学	NA	蛋白质语言模型，图神经网络	EGNN	蛋白质结构数据，序列嵌入	NA	PyTorch	等变图神经网络(EGNN)	排名性能，多种评估指标	NA
3025	2025-10-07	Artificial Intelligence in Diagnosis and Management of Nail Disorders: A Narrative Review 2025 Jan-Feb, Indian dermatology online journal IF:1.9Q3 DOI:10.4103/idoj.idoj_460_24 PMID:39850679	综述	本文综述了人工智能在甲病诊断与管理中的当前应用与发展前景	首次系统总结AI在甲病学领域的多病种应用，涵盖诊断、严重度评估和疾病管理全流程	面临数据稀缺、图像异质性、可解释性不足、监管合规和工作流整合等挑战	探讨人工智能在甲病诊断与管理中的应用价值与发展方向	甲真菌病、甲下黑色素瘤、甲银屑病、甲褶毛细血管镜及系统性疾病的甲部表现	数字病理	皮肤科疾病	深度学习	CNN	图像	NA	NA	深度卷积神经网络	灵敏度, 特异度, 准确度	NA
3026	2025-10-07	Optimizing predictions of environmental variables and species distributions on tidal flats by combining Sentinel-2 images and their deep-learning features with OBIA 2025, International journal of remote sensing IF:3.0Q2 DOI:10.1080/01431161.2024.2423909 PMID:39850715	研究论文	本研究结合Sentinel-2卫星影像的深度学习特征与面向对象图像分析（OBIA）方法，优化潮滩环境变量和底栖物种分布的预测	首次将卷积自编码器提取的深度学习特征与OBIA空间分析相结合，显式纳入空间维度信息来预测潮滩环境参数	光谱对比度有限，预测精度仍有提升空间（环境变量预测得分0.31-0.54）	开发潮滩生态系统监测方法，准确预测沉积物特性和底栖生物分布	荷兰瓦登海Pinkegat和Zoutkamperlaag潮盆（2018-2020年）	计算机视觉	NA	遥感技术，深度学习特征提取，面向对象图像分析	卷积自编码器，随机森林	卫星影像，现场采集点数据	两个潮盆三年观测数据	NA	卷积自编码器	预测得分，准确率	NA
3027	2024-12-19	Correction to "Rapid Identification of Drug Mechanisms with Deep Learning-Based Multichannel Surface-Enhanced Raman Spectroscopy" 2025-Jan-24, ACS sensors IF:8.2Q1 DOI:10.1021/acssensors.4c03526 PMID:39693047	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
3028	2025-10-07	Deep learning for the classification of atrial fibrillation using wavelet transform-based visual images 2025-Jan-21, BMC medical informatics and decision making IF:3.3Q2 DOI:10.1186/s12911-025-02872-5 PMID:39838437	研究论文	本研究开发了一种基于莫尔斯连续小波变换和深度学习的心房颤动分类方法	使用莫尔斯连续小波变换将ECG信号转换为图像，并基于此开发深度学习分类器	未明确说明具体的数据集细节和模型泛化能力验证	通过深度学习技术对心房颤动进行自动分类诊断	心电图信号和心房颤动患者	计算机视觉	心血管疾病	莫尔斯连续小波变换	深度学习	图像	NA	NA	NA	准确率, F1分数, AUC ROC	NA
3029	2025-10-07	A systematic review of progress test as longitudinal assessment in Saudi Arabia 2025-Jan-21, BMC medical education IF:2.7Q1 DOI:10.1186/s12909-025-06671-4 PMID:39838466	系统综述	本文系统综述了沙特阿拉伯本科医学教育中进展测试作为纵向评估方法的实践情况	首次系统评估进展测试在沙特阿拉伯本科医学教育中的应用效果和特点	仅针对沙特阿拉伯特定背景，结果可能不具普遍适用性	探索本科医学教育中纵向评估实践，特别关注进展测试的效用	沙特阿拉伯本科医学教育中的进展测试研究	医学教育	NA	系统综述方法	NA	文献数据	NA	NA	NA	NA	NA
3030	2025-10-07	Deep learning-based anterior segment identification and parameter assessment of primary angle closure disease in ultrasound biomicroscopy images 2025-Jan-20, BMJ open ophthalmology IF:2.0Q2 DOI:10.1136/bmjophth-2023-001600 PMID:39837590	研究论文	开发基于深度学习的人工智能算法，用于自动识别超声生物显微镜图像中的眼前段结构并评估原发性房角关闭疾病的参数	首次开发用于原发性房角关闭疾病的多组织分割模型，实现眼前段结构的自动识别和巩膜突定位	研究样本量有限（592名受试者），需要在更多中心进行验证	开发自动识别眼前段结构和评估房角关闭疾病参数的人工智能算法	原发性房角关闭疾病患者的超声生物显微镜图像	计算机视觉	眼科疾病	超声生物显微镜	深度学习	医学图像	2339张UBM图像来自592名受试者（开发集），222张UBM图像来自45名受试者（验证集）	NA	NA	交并比, 平均误差距离	NA
3031	2025-01-25	Investigation of 3D iris morphology early alteration after implantable collamer lens implantation by using SS-OCT 2025-Jan-15, Heliyon IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.heliyon.2024.e41542 PMID:39844973	研究论文	本研究使用全自动多任务深度学习方法，通过SS-OCT技术研究了植入式晶状体（ICL）手术前后虹膜形态的三维变化	首次使用全自动多任务深度学习方法同时进行SS-OCT图像分割和三维虹膜形态的定量测量	样本量较小，仅包括46只眼睛的27名患者	研究ICL手术前后虹膜形态的三维变化	接受ICL手术的患者	数字病理学	NA	SS-OCT	多任务深度学习网络	图像	46只眼睛的27名患者	NA	NA	NA	NA
3032	2025-10-07	Deep learning-based assessment of missense variants in the COG4 gene presented with bilateral congenital cataract 2025-Jan-14, BMJ open ophthalmology IF:2.0Q2 DOI:10.1136/bmjophth-2024-001906 PMID:39809522	研究论文	首次使用AlphaFold2、Alpha Missense和ThermoMPNN评估COG4基因错义变异的蛋白质结构和致病性	首次将AlphaFold2、Alpha Missense和ThermoMPNN三种深度学习算法联合应用于COG4基因变异分析	无法完全排除变异致病性，需要进一步研究验证	评估COG4基因错义变异的蛋白质结构影响和致病性	COG4基因的临床相关错义变异（包括新发现的p.Y714F和三个已知变异）	生物信息学	先天性白内障	蛋白质结构预测，致病性评估	深度学习	蛋白质序列，变异数据	14,915个可能的Cog4错义变异	AlphaFold2, Alpha Missense, ThermoMPNN	NA	蛋白质结构相似性，致病性指标	NA
3033	2025-10-07	Utilizing InVEST ecosystem services model combined with deep learning and fallback bargaining for effective sediment retention in Northern Iran 2025-Jan, Environmental science and pollution research international DOI:10.1007/s11356-024-35712-6 PMID:39673030	研究论文	本研究结合博弈论和深度学习算法与InVEST生态系统服务模型，用于伊朗Kasilian流域的泥沙滞留建模	首次将博弈论中的Fallback讨价还价算法与深度学习模型（CNN、LSTM、RNN）集成到InVEST生态系统服务模型中用于泥沙滞留建模	研究仅针对Kasilian流域的19个子流域，结果可能不具有普遍适用性	开发有效的泥沙滞留建模方法，优化流域管理策略	伊朗Kasilian流域的19个子流域	环境科学, 机器学习	NA	InVEST生态系统服务模型, 深度学习算法	CNN, LSTM, RNN	地理环境数据, 空间数据	19个子流域	NA	CNN, LSTM, RNN	MAE, MSE, R, RMSE, AUC, 相似度百分比	NA
3034	2025-01-25	ELW-CNN: An extremely lightweight convolutional neural network for enhancing interoperability in colon and lung cancer identification using explainable AI 2025 Jan-Dec, Healthcare technology letters IF:2.8Q3 DOI:10.1049/htl2.12122 PMID:39845172	研究论文	本文提出了一种极轻量级的卷积神经网络（ELW-CNN），用于增强结肠癌和肺癌识别的互操作性，并利用可解释AI提高模型的透明度	提出了一种极轻量级的卷积神经网络模型，仅使用7万个参数，在大型肺和结肠数据集上达到了98.16%的准确率，并在肺癌和结肠癌的单独测试中分别达到了99.02%和99.40%的准确率	数据集规模较小、数据质量较差、肺鳞状细胞癌和腺癌之间的类间变化、移动设备部署困难以及缺乏图像和个体级别的准确性测试	开发一种自动化且准确的结肠癌和肺癌检测方法	结肠癌和肺癌	计算机视觉	肺癌, 结肠癌	卷积神经网络（CNN）	CNN	图像	大型肺和结肠数据集	NA	NA	NA	NA
3035	2025-01-25	Artificial Intelligence in Pediatric Epilepsy Detection: Balancing Effectiveness With Ethical Considerations for Welfare 2025-Jan, Health science reports IF:2.1Q3 DOI:10.1002/hsr2.70372 PMID:39846037	综述	本文评估了人工智能在儿童癫痫检测中的有效性，并探讨了其实施过程中的伦理问题	结合人工智能在儿童癫痫诊断和管理中的应用，同时深入探讨了相关的伦理问题	伦理问题如隐私、数据安全和模型偏差仍需解决	评估人工智能在儿童癫痫检测中的有效性，并探讨其实施中的伦理问题	儿童癫痫患者	机器学习	癫痫	EEG, rs-fMRI, DTI	CNN-LSTM	EEG数据, 神经影像数据, 视频数据	NA	NA	NA	NA	NA
3036	2025-01-25	Machine learning based prediction models for cardiovascular disease risk using electronic health records data: systematic review and meta-analysis 2025-Jan, European heart journal. Digital health DOI:10.1093/ehjdh/ztae080 PMID:39846062	系统综述与元分析	本文通过系统综述和元分析评估了基于机器学习的模型在利用电子健康记录数据预测心血管疾病风险方面的效能，并与传统风险评分模型进行了比较	首次系统评估和比较了机器学习模型与传统心血管疾病风险预测算法在中长期（5-10年）风险预测中的表现，并发现机器学习模型（特别是随机森林和深度学习）在性能上显著优于传统模型	研究存在显著的异质性（I² > 99%）和潜在的发表偏倚，且方法学上的问题限制了这些模型在临床中的当前应用	评估和比较机器学习模型与传统心血管疾病风险预测算法在中长期风险预测中的效能	心血管疾病风险预测模型	机器学习	心血管疾病	机器学习	随机森林, 深度学习	电子健康记录数据	20项研究中的32个机器学习模型和26个传统统计模型	NA	NA	NA	NA
3037	2025-01-25	CardiacField: computational echocardiography for automated heart function estimation using two-dimensional echocardiography probes 2025-Jan, European heart journal. Digital health DOI:10.1093/ehjdh/ztae072 PMID:39846074	研究论文	本文介绍了一种名为CardiacField的计算心脏超声系统，使用二维超声探头自动估计左心室和右心室的射血分数，旨在为非心血管专业的医疗从业者提供易于使用的心脏功能评估工具	CardiacField系统通过隐式神经表示网络从二维超声图像重建三维心脏体积，并自动分割左心室和右心室区域以计算射血分数，显著提高了心脏功能评估的准确性和易用性	研究样本量相对较小（127名患者），且未涵盖所有类型的超声设备，可能影响结果的普适性	开发一种自动、精确的心脏功能评估系统，以改善心血管疾病的检测和监测	左心室和右心室的射血分数	数字病理学	心血管疾病	二维超声成像	隐式神经表示网络	图像	127名患者	NA	NA	NA	NA
3038	2025-01-25	Dissecting AlphaFold2's capabilities with limited sequence information 2025, Bioinformatics advances IF:2.4Q2 DOI:10.1093/bioadv/vbae187 PMID:39846081	研究论文	本研究探讨了AlphaFold2在主要依赖高质量模板结构而非多序列比对（MSAs）提供额外信息时的蛋白质结构预测能力	通过设计实验探究AlphaFold2对局部和全局结构的理解，揭示了其对特定特征的依赖及其处理缺失信息的能力	AlphaFold2学习到的生物物理能量函数在局部相互作用中最为有效，但在全局结构预测上可能存在局限	研究AlphaFold2在有限序列信息下的蛋白质结构预测能力	蛋白质的三维结构	机器学习	NA	深度学习	AlphaFold2	蛋白质序列和结构数据	NA	NA	NA	NA	NA
3039	2025-10-07	A hyperparameter optimization-assisted deep learning method towards thermal error modeling of spindles 2025-Jan, ISA transactions IF:6.3Q1 DOI:10.1016/j.isatra.2024.11.001 PMID:39516098	研究论文	提出一种结合贝叶斯优化和扩张卷积神经网络的深度学习方法来建立主轴热误差模型	将贝叶斯优化与扩张卷积神经网络相结合，通过扩张率扩大感受野而不增加参数数量，并使用高斯过程优化9个关键超参数	NA	提高主轴热误差建模的精度和泛化能力	机床主轴的热误差	机器学习	NA	深度学习	CNN, DCNN	热误差数据	NA	NA	扩张卷积神经网络	准确率	NA
3040	2025-10-07	Fault detection and classification of motor bearings under multiple operating conditions 2025-Jan, ISA transactions IF:6.3Q1 DOI:10.1016/j.isatra.2024.11.008 PMID:39592313	研究论文	提出一种用于多工况下电机轴承故障检测与分类的多任务方法	开发了适用于多工况和多故障类型的轴承故障诊断框架，在HUST轴承数据集上展现出鲁棒性能	NA	提高机械设备的安全性和可靠性，实现多工况下轴承故障的准确诊断	电机轴承	机器学习	NA	深度学习	NA	传感器数据	HUST电机轴承数据集	NA	NA	NA	NA