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
701	2025-10-07	Improved fractional-order gradient descent method based on multilayer perceptron 2025-Mar, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.neunet.2024.106970 PMID:39642645	研究论文	提出一种基于多层感知机的改进分数阶梯度下降方法	将分数阶微分应用于隐藏层，提出分数矩阵微分算法和分数阶Autograd实现	NA	改进分数阶梯度下降方法在人工神经网络中的性能	多层感知机神经网络	机器学习	NA	分数阶微分	MLP	时间序列数据	NA	PyTorch	多层感知机	NA	NA
702	2025-10-07	Data-dependent stability analysis of adversarial training 2025-Mar, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.neunet.2024.106983 PMID:39644596	研究论文	本文提出了包含数据分布信息的对抗训练泛化边界分析	首次在对抗训练的泛化边界分析中引入数据分布信息，填补了先前研究的空白	NA	研究基于随机梯度下降的对抗训练算法的泛化能力	对抗训练算法的稳定性分析	机器学习	NA	对抗训练	NA	NA	NA	NA	NA	泛化边界	NA
703	2025-10-07	A multi-task framework for breast cancer segmentation and classification in ultrasound imaging 2025-Mar, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2024.108540 PMID:39647406	研究论文	提出一种用于超声图像中乳腺癌分割和分类的多任务框架	开发端到端多任务框架，利用乳腺癌病灶分类与分割任务间的内在关联性，并针对公共数据集设计重复图像检测算法	未明确说明模型在外部验证集上的泛化能力及临床部署的具体挑战	探索多任务系统在增强乳腺癌病灶检测中的潜力	乳腺癌超声图像中的良性、恶性和非肿瘤病灶	计算机视觉	乳腺癌	超声成像	深度学习	医学图像	使用公开乳腺癌超声数据集BUSI（具体数量未明确说明）	未明确说明	多任务框架	分割指标、分类准确率	NA
704	2025-10-07	Prediction of Visual Acuity After Cataract Surgery by Deep Learning Methods Using Clinical Information and Color Fundus Photography 2025-Mar, Current eye research IF:1.7Q3 DOI:10.1080/02713683.2024.2430212 PMID:39651583	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的方法，使用术前临床信息和彩色眼底摄影预测白内障手术后的视力	结合彩色眼底摄影特征和临床信息的多模态深度学习模型用于白内障术后视力预测	多模态输入在此任务中的效果需要进一步研究确认	预测白内障手术后的视力结果	接受白内障手术的患者	计算机视觉	白内障	彩色眼底摄影	CNN	图像, 临床数据	446名患者的673张眼底图像	NA	Xception	平均绝对误差	NA
705	2025-10-07	A dual-decoder banded convolutional attention network for bone segmentation in ultrasound images 2025-Mar, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.17545 PMID:39651711	研究论文	提出一种双解码器带状卷积注意力网络用于超声图像中的骨骼分割	结合骨骼超声图像中骨骼表面呈现为毫米级宽度亮带的先验知识，采用多尺度带状卷积核和双解码器架构	NA	解决计算机辅助骨科手术中精确高效骨骼结构提取的需求	超声图像中的骨骼结构	计算机视觉	骨科疾病	超声成像	CNN	图像	1623组超声图像	NA	U-Net, BCA-Net	Dice系数, 距离误差, AUC, 重叠度, 边缘距离	NA
706	2025-10-07	Multi-horizon event detection for in-hospital clinical deterioration using dual-channel graph attention network 2025-Mar, International journal of medical informatics IF:3.7Q2 DOI:10.1016/j.ijmedinf.2024.105745 PMID:39657403	研究论文	提出一种用于院内临床恶化事件多时间跨度检测的双通道图注意力网络架构	开发了双通道图注意力网络，通过多任务学习策略联合学习任务相关性，能显式学习多变量时间序列在特征域和时间域的关联	NA	实现院内临床恶化事件的早期检测	重症监护室收集的临床时间序列数据	机器学习	临床恶化	NA	图注意力网络	多变量时间序列	两个ICU临床时间序列数据集	NA	双通道图注意力网络	AUROC, AUPRC	NA
707	2025-10-07	An extrapolation-driven network architecture for physics-informed deep learning 2025-Mar, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.neunet.2024.106998 PMID:39657525	研究论文	提出一种基于外推驱动的网络架构，用于改进物理信息神经网络的时序学习策略	通过设计具有特殊特性的外推控制函数和校正项，构建网络参数与时间变量耦合的新型神经网络架构	NA	克服传统物理信息神经网络在求解时间相关偏微分方程时的局限性	时间相关的偏微分方程	机器学习	NA	物理信息神经网络	PINN	数值模拟数据	NA	NA	外推驱动网络架构	数值实验验证	NA
708	2025-10-07	M4Net: Multi-level multi-patch multi-receptive multi-dimensional attention network for infrared small target detection 2025-Mar, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.neunet.2024.107026 PMID:39657528	研究论文	提出一种用于红外小目标检测的多层级多块多感受野多维注意力网络M4Net	设计了多层级多块多感受野多维注意力机制，通过多层视觉Transformer融合多尺度特征，解决了深度学习模型中因下采样操作导致目标丢失的问题	NA	提升红外小目标检测的性能	红外图像中的小目标	计算机视觉	NA	NA	Transformer, CNN	红外图像	NA	NA	Vision Transformer, 编码器-解码器框架	NA	NA
709	2025-10-07	Convolutional neural networks for automatic MR classification of myocardial iron overload in thalassemia major patients 2025-Mar, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-024-11245-x PMID:39658686	研究论文	开发用于自动分类地中海贫血患者心肌铁过载的深度学习模型	首次使用卷积神经网络对心肌铁过载进行自动分级，性能与放射科医生间观察一致性相当	回顾性研究，样本主要来自单一中心	开发基于MRI的自动心肌铁过载分类系统	496名地中海贫血重症患者	医学影像分析	地中海贫血	T2*多回波磁共振成像	CNN	MR图像	823张心脏T2*多回波MR图像（来自496名患者）	NA	MS-HippoNet, SS-HippoNet	准确率, 灵敏度, 特异性, Kappa系数	NA
710	2025-10-07	DeepPD: A Deep Learning Method for Predicting Peptide Detectability Based on Multi-feature Representation and Information Bottleneck 2025-Mar, Interdisciplinary sciences, computational life sciences DOI:10.1007/s12539-024-00665-4 PMID:39661307	研究论文	提出一种基于多特征表示和信息瓶颈原理的深度学习框架DeepPD，用于预测肽段可检测性	首次将多特征表示与信息瓶颈原理相结合用于肽段可检测性预测，利用ESM-2提取语义信息并整合序列和进化信息	NA	开发更准确的肽段可检测性预测方法	肽段	生物信息学	NA	进化尺度建模2(ESM-2)	深度学习	蛋白质序列数据	多个数据集	NA	DeepPD	NA	NA
711	2025-10-07	Time-hybrid OSAformer (THO): A hybrid temporal sequence transformer for accurate detection of obstructive sleep apnea via single-lead ECG signals 2025-Mar, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2024.108558 PMID:39662234	研究论文	提出一种基于单导联心电信号的混合时序变换器模型THO，用于准确检测阻塞性睡眠呼吸暂停	结合扩张卷积和LSTM的混合架构，采用多尺度特征融合策略，并在多头注意力模型中嵌入记忆衰减机制	NA	通过单导联心电信号准确检测阻塞性睡眠呼吸暂停	阻塞性睡眠呼吸暂停患者	医疗人工智能	阻塞性睡眠呼吸暂停	单导联心电信号分析	Transformer, CNN, LSTM	心电信号	NA	NA	Time-hybrid OSAformer (THO), 多头注意力模型	准确率, AUC	NA
712	2025-10-07	Automatic plan selection using deep network-A prostate study 2025-Mar, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.17550 PMID:39657031	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的前列腺癌高剂量率近距离放射治疗计划自动选择算法	引入了视觉化标准并结合传统剂量体积直方图指标，首次将深度学习框架应用于放射治疗计划的自动选择	仅在835名患者数据上训练，测试集仅包含20名患者，样本规模有限	开发自动选择最优前列腺癌放射治疗计划的深度学习算法	前列腺癌患者的放射治疗计划	数字病理	前列腺癌	高剂量率近距离放射治疗，多标准优化算法	深度学习网络	3D图像（剂量分布和解剖结构掩模）	835名训练患者，20名测试患者	NA	NA	配对t检验，统计显著性分析	NA
713	2025-10-07	A neural network to create super-resolution MR from multiple 2D brain scans of pediatric patients 2025-Mar, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.17563 PMID:39657055	研究论文	提出一种基于多平面2D低分辨率脑部扫描重建3D高分辨率MR图像的神经网络方法	将单图像超分辨率方法扩展到多平面输入，采用多级密集连接超分辨率卷积神经网络处理两个垂直方向的低分辨率扫描	需要进一步验证在其他结构分析任务中的性能	从常规2D低分辨率MR扫描重建3D高分辨率图像，便于提取结构生物标志物	儿科患者脑部MR图像	医学影像分析	儿童癌症	MR成像	CNN	医学图像	90个ABCD研究的高分辨率T1儿科头扫描用于训练，34个测试图像（10个ABCD，18个CBTN，6个真实世界随访图像）	NA	mDCSRN（多级密集连接超分辨率卷积神经网络）	峰值信噪比, 结构相似性指数, 平均距离一致性, 95% Hausdorff距离	NA
714	2025-04-27	Deep Learning-Assisted Design for High-Q-Value Dielectric Metasurface Structures 2025-Mar-29, Materials (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/ma18071554 PMID:40271794	研究论文	本文提出了一种用于预测介电超表面振幅谱的前向预测网络，以提高超表面设计的效率	提出了一种高精度的前向预测网络，用于快速预测介电超表面的振幅谱，并利用迁移学习将其应用于高Q值共振介电超表面的近红外透射光谱预测	未提及网络在其他类型超表面上的泛化能力测试	提高介电超表面设计的效率和灵敏度	介电超表面结构	机器学习	NA	深度学习、迁移学习	前向预测网络	光谱数据	NA	NA	NA	NA	NA
715	2025-04-27	Advanced Thermal Imaging Processing and Deep Learning Integration for Enhanced Defect Detection in Carbon Fiber-Reinforced Polymer Laminates 2025-Mar-25, Materials (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/ma18071448 PMID:40271635	研究论文	本文研究了热成像预处理对碳纤维增强聚合物(CFRP)层压板缺陷分割的影响，结合深度学习技术提高了缺陷检测的准确性	采用多项式近似和一阶、二阶导数预处理热成像信号，结合U-Net架构显著提升了缺陷检测性能	研究仅针对CFRP材料，未验证在其他复合材料上的适用性	提高碳纤维增强聚合物层压板缺陷检测的准确性和可靠性	碳纤维增强聚合物(CFRP)层压板	计算机视觉	NA	脉冲热成像技术	U-Net	热成像图像	NA	NA	NA	NA	NA
716	2025-10-07	MST-m6A: A Novel Multi-Scale Transformer-based Framework for Accurate Prediction of m6A Modification Sites Across Diverse Cellular Contexts 2025-Mar-15, Journal of molecular biology IF:4.7Q1 DOI:10.1016/j.jmb.2024.168856 PMID:39510345	研究论文	提出一种基于多尺度Transformer的新型框架MST-m6A，用于准确预测不同细胞环境中的m6A修饰位点	采用多尺度Transformer架构和双k-mer标记化策略，首次在m6A预测中同时捕获多粒度RNA序列特征和全局上下文信息	未明确说明模型在特定细胞类型或组织中的性能差异，缺乏对模型解释性的深入探讨	开发高精度、跨细胞类型通用的m6A修饰位点预测方法	真核细胞中的RNA m6A修饰位点	生物信息学	NA	高通量测序技术	Transformer, CNN	RNA序列数据	NA	NA	多尺度Transformer, 卷积神经网络	准确率, 精度, 召回率, F1分数, AUC	NA
717	2025-04-27	DEKP: a deep learning model for enzyme kinetic parameter prediction based on pretrained models and graph neural networks 2025-Mar-04, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbaf187 PMID:40273427	研究论文	介绍了一种名为DEKP的深度学习模型，用于基于预训练模型和图神经网络预测酶动力学参数	结合预训练模型和增强的图神经网络，全面表示蛋白质结构特征，有效缓解序列相似性变化导致的性能下降	NA	提高酶动力学参数预测的准确性，加速酶筛选和定向进化研究	酶动力学参数	机器学习	NA	深度学习	图神经网络	蛋白质序列和结构数据	NA	NA	NA	NA	NA
718	2025-04-27	PathSynergy: a deep learning model for predicting drug synergy in liver cancer 2025-Mar-04, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbaf192 PMID:40273429	research paper	开发了一个名为PathSynergy的深度学习模型，用于预测肝癌中的药物协同作用	PathSynergy结合了图神经网络和通路图谱映射的优势，首次预测并验证了六种FDA批准的药物与索拉非尼或乐伐替尼在肝癌中的协同作用	NA	提高癌症治疗的疗效并克服耐药性	肝癌	machine learning	liver cancer	graph neural networks, pathway map mapping	GNN	drug feature data, cell line data, drug-target interactions, signaling pathways	NA	NA	NA	NA	NA
719	2025-10-07	Image quality in three-dimensional (3D) contrast-enhanced dynamic magnetic resonance imaging of the abdomen using deep learning denoising technique: intraindividual comparison between T1-weighted sequences with compressed sensing and with a modified Fast 3D mode wheel 2025-Mar, Japanese journal of radiology IF:2.9Q2 DOI:10.1007/s11604-024-01687-0 PMID:39503820	研究论文	通过个体内比较评估改进的快速三维模式轮结合深度学习去噪技术在腹部三维动态磁共振成像中的图像质量	首次将改进的快速三维模式轮与深度学习去噪技术结合应用于腹部动态磁共振成像，并与压缩感知技术进行直接比较	回顾性研究设计，样本量有限（42例患者）	评估深度学习去噪技术结合不同采集序列在腹部动态磁共振成像中的图像质量	腹部器官和肝内结构的磁共振图像	医学影像分析	腹部疾病	三维对比增强动态磁共振成像，深度学习去噪技术	深度学习	磁共振图像	42例患者	NA	Advanced Intelligent Clear-IQ Engine (AiCE)	信噪比, 信号强度比, 对比度比, 对比增强比, 图像清晰度, 伪影评估, 整体图像质量	NA
720	2025-10-07	Deep learning-based human gunshot wounds classification 2025-Mar, International journal of legal medicine IF:2.2Q1 DOI:10.1007/s00414-024-03355-4 PMID:39503869	研究论文	本研究基于深度学习技术对枪伤创口进行分类，重点区分射入口与射出口伤口并确定法医学射击距离	首次在法医学领域系统应用深度学习技术（59种架构）对枪伤创口进行自动化分类，填补了该领域的技术空白	图像采集条件不一致导致标准化困难，样本不平衡影响了性能指标评估	开发基于深度学习的枪伤创口分类系统以辅助法医病理学实践	枪伤创口的数字图像	计算机视觉	创伤性损伤	数字图像采集	CNN	图像	2,551张图像（1,883个射入口，668个射出口）	NA	ResNet152	准确率, AUC	NA