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
1421	2025-10-07	Two algorithms for improving model-based diagnosis using multiple observations and deep learning 2025-May, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.neunet.2025.107185 PMID:39862533	研究论文	本文提出了两种结合多观测数据和深度学习的模型诊断算法，显著提升了诊断准确率和计算效率	首次将多观测数据集成到基于模型的诊断中，并设计了缓存机制消除冗余计算	仅在模拟三罐模型上进行实验验证，未在真实复杂系统中测试	提升基于模型诊断的准确率和计算效率	复杂系统的故障诊断	机器学习	NA	深度学习	NA	多观测数据	NA	NA	NA	诊断准确率, 计算时间	NA
1422	2025-10-07	Endpoint-aware audio-visual speech enhancement utilizing dynamic weight modulation based on SNR estimation 2025-May, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.neunet.2025.107152 PMID:39874821	研究论文	提出一种基于SNR估计的动态权重调制端点感知音视频语音增强系统	通过SNR估计模块动态调整音视频端点信息权重，解决高信噪比环境下冗余信息导致的性能下降问题	未明确说明具体的数据集规模和实验环境限制	提升音视频语音增强系统在不同噪声环境下的性能	音视频语音信号	语音增强	NA	深度学习，注意力机制	端点感知网络(EANet)	音频，视频	基准数据集（未明确具体数量）	NA	端点感知网络(EANet)	语音质量，语音可懂度	NA
1423	2025-10-07	Multi-knowledge informed deep learning model for multi-point prediction of Alzheimer's disease progression 2025-May, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.neunet.2025.107203 PMID:39922154	研究论文	提出一种融合多知识信息的深度学习模型Mul-KMPP，用于阿尔茨海默病多时间点进展预测	提出双路径方法提取全局和局部脑特征，结合AAL解剖知识设计诊断模块，并创建包含诊断损失、预测损失和一致性损失的复合损失函数	NA	准确预测阿尔茨海默病的进展过程	老年人阿尔茨海默病患者	数字病理学	阿尔茨海默病	MRI	深度学习	图像	819个样本	NA	Mul-KMPP	准确率, 敏感度, 特异度, AUC	NA
1424	2025-10-07	Spiking-PhysFormer: Camera-based remote photoplethysmography with parallel spike-driven transformer 2025-May, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.neunet.2025.107128 PMID:39817982	研究论文	提出了一种基于脉冲神经网络的混合神经网络模型Spiking-PhysFormer，用于从面部视频中测量心脏活动和生理信号	首次将脉冲神经网络引入远程光电容积描记技术领域，设计了并行脉冲驱动变压器块和简化的脉冲自注意力机制	NA	开发能效更高的远程生理信号测量方法，降低移动设备部署的计算资源需求	面部视频中的脉搏波、心率和呼吸率等生理信号	计算机视觉	心血管疾病	远程光电容积描记技术	混合神经网络,SNN,Transformer	视频	四个数据集：PURE、UBFC-rPPG、UBFC-Phys和MMPD	NA	Spiking-PhysFormer，包含ANN补丁嵌入块、SNN变压器块和ANN预测头	功耗降低百分比，性能保持度	NA
1425	2025-10-07	GTIGNet: Global Topology Interaction Graphormer Network for 3D hand pose estimation 2025-May, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.neunet.2025.107221 PMID:39922160	研究论文	提出了一种用于3D手部姿态估计的全局拓扑交互图变换器网络GTIGNet	引入上下文感知注意力块(CAAB)增强多尺度特征提取，并提出高阶图变换器显式和隐式建模手部关节拓扑结构	NA	改进单目RGB图像中的3D手部姿态估计	手部关节	计算机视觉	NA	深度学习	图变换器,CNN	RGB图像	四个数据集：RHD、STB、FPHA、FreiHAND	NA	GTIGNet, Context-Aware Attention Block, High-Order Graphormer	MPJPE	NA
1426	2025-10-07	GARNN: An interpretable graph attentive recurrent neural network for predicting blood glucose levels via multivariate time series 2025-May, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.neunet.2025.107229 PMID:39929068	研究论文	提出一种可解释的图注意力循环神经网络GARNN，用于通过多元时间序列预测血糖水平	通过图注意力机制直接解释变量贡献，无需后验分析，提供高质量的时序可解释性	NA	开发可解释的深度学习模型以准确预测血糖水平，改善糖尿病管理	1型或2型糖尿病患者的血糖水平	机器学习	糖尿病	多元时间序列分析	图注意力循环神经网络(GARNN)	多元时间序列数据(传感器数据和自我报告事件数据)	四个数据集，代表不同临床场景	NA	图注意力循环神经网络	预测准确率，时序可解释性	NA
1427	2025-03-05	Deep learning-assisted Raman spectroscopy for automated identification of specific minerals 2025-May-15, Spectrochimica acta. Part A, Molecular and biomolecular spectroscopy DOI:10.1016/j.saa.2025.125843 PMID:39954524	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的卷积注意力网络，用于快速准确识别矿物成分，并引入Grad-Cam++技术以可视化预测的重要区域	相比纯卷积神经网络（CNN），该模型更擅长学习特征峰中的细节，以区分具有相似拉曼光谱的矿物	NA	开发自动化识别矿物成分的深度学习模型，以加速现场地质工作中拉曼光谱数据的处理	矿物成分	机器学习	NA	拉曼光谱	卷积注意力网络	光谱数据	大量已知数据	NA	NA	NA	NA
1428	2025-10-07	Cost-efficient training of hyperspectral deep learning models for the detection of contaminating grains in bulk oats by fluorescent tagging 2025-May-05, Spectrochimica acta. Part A, Molecular and biomolecular spectroscopy DOI:10.1016/j.saa.2025.125856 PMID:39923708	研究论文	本研究开发了一种基于荧光标记和深度学习的高光谱图像分析方法，用于检测燕麦中的异种谷物污染	提出使用荧光标记目标物来高效生成高光谱深度学习模型所需的标注数据，解决了手动标注耗时且易出错的问题	研究主要针对未涂层斯佩尔特小麦粒在燕麦中的检测，对其他谷物污染物的泛化能力需要进一步验证	开发成本效益高的高光谱深度学习模型训练方法，用于检测燕麦中的污染谷物	燕麦中的斯佩尔特小麦污染谷物	计算机视觉	NA	高光谱成像，荧光标记	深度学习分割模型	高光谱图像	被斯佩尔特小麦污染的燕麦混合物	NA	实例分割模型	RMSE	NA
1429	2025-10-07	In situ self-cleaning PAN/Cu2O@Ag/Au@Ag flexible SERS sensor coupled with chemometrics for quantitative detection of thiram residues on apples 2025-May-01, Food chemistry IF:8.5Q1 DOI:10.1016/j.foodchem.2025.143032 PMID:39855070	研究论文	开发了一种具有自清洁功能的柔性SERS传感器，结合化学计量学算法用于苹果表面福美双残留的定量检测	首次将自清洁柔性SERS传感器与深度学习算法结合，实现了福美双的快速原位定量检测和传感器可回收利用	传感器回收次数有限（至少5次），检测回收率存在波动（88.32%-111.80%）	开发用于食品安全监测的快速原位检测技术	苹果表面的福美双农药残留	化学传感与检测	食品安全	表面增强拉曼散射，静电纺丝，光催化降解	CNN, CARS-PLS	拉曼光谱数据	未明确说明	未明确说明	未明确说明	相关系数，检测限，回收率	NA
1430	2024-11-02	Interpreting hourly mass concentrations of PM2.5 chemical components with an optimal deep-learning model 2025-May, Journal of environmental sciences (China) DOI:10.1016/j.jes.2024.03.037 PMID:39481927	研究论文	本文开发了一种优化的深度学习模型，用于获取PM2.5化学成分的小时质量浓度，无需复杂的化学分析	该模型考虑了大气状态指标，并展示了优于典型机器学习模型和全球再分析数据集的性能	NA	开发一种能够准确获取PM2.5化学成分信息的方法，以改进空气污染监测和源识别	PM2.5化学成分的小时质量浓度	机器学习	NA	深度学习	深度学习模型	多变量数据	NA	NA	NA	NA	NA