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
20001	2025-03-06	Communication-Efficient Nonconvex Federated Learning With Error Feedback for Uplink and Downlink 2025-Jan, IEEE transactions on neural networks and learning systems IF:10.2Q1 DOI:10.1109/TNNLS.2023.3333804 PMID:37995164	研究论文	本文提出了两种通信高效的非凸联邦学习算法，EF21和LAG，用于适应上行和下行通信，以减少通信成本而不牺牲学习质量	提出了新的EF21算法和LAG梯度过滤技术，结合两者设计了EF-LAG算法，并进一步提出了双向EF-LAG算法，显著减少了通信成本	未提及具体限制	研究在大规模在线学习环境中，如何通过通信高效的非凸联邦学习算法减少通信成本	在线招募的工人设备，如手机、笔记本电脑和台式电脑	机器学习	NA	EF21算法、LAG梯度过滤技术	非凸联邦学习模型	合成数据和深度学习基准数据	未提及具体样本数量	NA	NA	NA	NA
20002	2025-03-06	A Novel Sequence-to-Sequence-Based Deep Learning Model for Multistep Load Forecasting 2025-Jan, IEEE transactions on neural networks and learning systems IF:10.2Q1 DOI:10.1109/TNNLS.2023.3329466 PMID:38241098	研究论文	本文提出了一种基于序列到序列（Seq2Seq）的深度学习模型，用于多步负荷预测，以优化能源资源分配和辅助决策过程	提出了一种基于时间序列分解策略的Seq2Seq深度学习模型，该模型由一系列基本块组成，每个基本块包括一个编码器和两个解码器，并通过残差连接	未提及模型的局限性	开发一种新的深度学习模型，用于多步负荷预测，以提高能源管理的效率和决策的准确性	电力系统中的负荷预测	机器学习	NA	时间序列分解策略	Seq2Seq, TCN, LSTM	时间序列数据	多个真实世界数据集中的案例	NA	NA	NA	NA
20003	2025-03-06	Deep Face Leakage: Inverting High-Quality Faces From Gradients Using Residual Optimization 2025, IEEE transactions on image processing : a publication of the IEEE Signal Processing Society IF:10.8Q1 DOI:10.1109/TIP.2025.3533210 PMID:40036427	研究论文	本文提出了一种名为DFLeak的方法，通过残差优化从梯度中反演高质量面部图像，以增强协作学习中的面部数据泄露效果	引入了一种优越的初始化方法来稳定反演过程，并提出了一种无先验面部恢复（PFFR）结果的残差优化方法，以丰富面部细节	未明确提及具体限制	提高从梯度中反演面部图像的质量，以增强协作学习中的隐私保护效果	面部图像	计算机视觉	NA	梯度反演攻击	NA	图像	未明确提及样本数量	NA	NA	NA	NA
20004	2025-03-06	Identification of benign and malignant breast nodules on ultrasound: comparison of multiple deep learning models and model interpretation 2025, Frontiers in oncology IF:3.5Q2 DOI:10.3389/fonc.2025.1517278 PMID:40040727	研究论文	本研究开发了一种弱监督深度学习算法，用于区分超声图像中的良性和恶性乳腺肿瘤，无需图像注释	提出了一种无需图像注释的弱监督深度学习算法，用于乳腺肿瘤的超声诊断	研究中使用的数据集可能有限，且未涉及其他类型的肿瘤或不同成像技术	开发一种弱监督深度学习算法，以提高乳腺肿瘤超声诊断的准确性	乳腺超声图像中的良性和恶性结节	计算机视觉	乳腺癌	深度学习	DenseNet121, ResNet50, EfficientNetb0, Vision Transformer	图像	3049张乳腺超声图像（良性1320张，恶性1729张）	NA	NA	NA	NA
20005	2025-03-06	A bibliometric analysis of studies on artificial intelligence in neuroscience 2025, Frontiers in neurology IF:2.7Q3 DOI:10.3389/fneur.2025.1474484 PMID:40040909	研究论文	本文通过文献计量分析探讨了人工智能在神经科学领域的研究趋势和影响	首次对1983年至2024年间发表的1,208篇相关研究进行系统性分析，揭示了该领域的快速增长和国际合作趋势	未深入探讨AI模型在神经科学中的伦理问题和数据隐私问题	评估人工智能在神经科学中的应用现状和未来方向	神经科学领域的人工智能研究	机器学习	神经系统疾病	文献计量分析	深度学习, 机器学习	文献数据	1,208篇研究论文	NA	NA	NA	NA
20006	2025-03-06	TAL-SRX: an intelligent typing evaluation method for KASP primers based on multi-model fusion 2025, Frontiers in plant science IF:4.1Q1 DOI:10.3389/fpls.2025.1539068 PMID:40041015	研究论文	本文提出了一种基于多模型融合的KASP引物分型效果智能评估方法TAL-SRX，旨在提高分子标记辅助育种中优秀标记的大规模筛选效率	通过结合深度学习和传统机器学习算法，提出了一种新的KASP引物分型效果评估方法，并引入了Transformer算法来捕捉高维特征空间中的全局依赖关系	未明确提及方法的局限性	提高KASP引物分型效果评估的智能化和准确性，以支持分子标记辅助育种	KASP引物的分型效果	机器学习	NA	深度学习，传统机器学习	ANN, LSTM, Transformer	KASP测试结果数据	3399组棉花品种资源材料的KASP测试结果	NA	NA	NA	NA
20007	2025-03-06	Evaluating inter- and intra-rater reliability in assessing upper limb compensatory movements post-stroke: creating a ground truth through video analysis? 2024-Dec-20, Journal of neuroengineering and rehabilitation IF:5.2Q1 DOI:10.1186/s12984-024-01506-7 PMID:39702329	研究论文	本研究通过视频分析评估职业和物理治疗师在评估中风后上肢补偿运动时的评分者间和评分者内可靠性	使用深度学习方法和广义线性混合效应模型评估补偿运动的可靠性，为自动评估补偿运动建立基础	研究结果的可信区间较宽，可能影响结果的可靠性，且仅基于治疗师的评分无法推荐建立自动评估补偿运动的基准	评估职业和物理治疗师在评估中风后上肢补偿运动时的评分者间和评分者内可靠性	七名轻度至中度上肢运动障碍的中风患者	数字病理	中风	视频分析	广义线性混合效应模型	视频	七名中风患者和二十二名治疗师	NA	NA	NA	NA
20008	2025-03-06	Lazy Resampling: Fast and information preserving preprocessing for deep learning 2024-Dec, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2024.108422 PMID:39395305	研究论文	本文介绍了一种名为Lazy Resampling的软件，旨在优化深度学习中的预处理步骤，减少信息损失并简化流程设计	Lazy Resampling通过将空间预处理操作重新表述为图形管道，减少了管道执行时间和信号退化，使裁剪等操作变为非破坏性	尽管Lazy Resampling在减少信息损失和简化流程设计方面表现出色，但其在医学影像等领域的广泛应用仍需进一步验证	优化深度学习中的预处理步骤，减少信息损失并简化流程设计	医学影像数据	计算机视觉	NA	深度学习	UNet	图像	Medical Segmentation Decathlon数据集	NA	NA	NA	NA
20009	2025-03-06	Fully Automated Region-Specific Human-Perceptive-Equivalent Image Quality Assessment: Application to 18 F-FDG PET Scans 2024-Dec-01, Clinical nuclear medicine IF:9.6Q1 DOI:10.1097/RLU.0000000000005526 PMID:39466652	研究论文	本文提出了一种全自动框架，用于对全身18 F-FDG PET扫描进行区域图像质量评估（IQA）	该框架能够在日常临床图像采集过程中即时识别低质量扫描，并在人工智能驱动的18 F-FDG PET分析模型开发中通过拒绝低质量图像和带有伪影的图像来构建干净的数据集	研究样本量相对较小，且未对不同模型之间的性能差异进行深入分析	开发一种全自动且与人类感知等效的模型，用于对18 F-FDG PET图像进行区域图像质量评估	87名患者的174张18 F-FDG PET图像	数字病理学	NA	深度学习（DL）和放射组学机器学习（radiomics-ML）	深度学习模型和机器学习模型	图像	87名患者的174张18 F-FDG PET图像	NA	NA	NA	NA
20010	2025-03-06	Lightweight Transformer exhibits comparable performance to LLMs for Seizure Prediction: A case for light-weight models for EEG data 2024-Dec, Proceedings : ... IEEE International Conference on Big Data. IEEE International Conference on Big Data DOI:10.1109/bigdata62323.2024.10825319 PMID:40041397	研究论文	本文提出了一种轻量级Transformer架构，用于实时EEG数据的癫痫发作预测，并与多种深度学习模型进行了性能比较	提出了一种轻量级Transformer架构，具有更小的模型尺寸和更低的计算负载，能够在实时推理中表现优异	EEG传感器数据质量的可变性、不同癫痫和发作特征、缺乏标注数据集和ML-ready基准	开发一种能够在有限硬件计算能力下实时推理的轻量级模型，用于癫痫发作预测	癫痫患者的EEG数据	机器学习	癫痫	深度学习	Transformer, ResNet, ViT, LLM	EEG数据	MLSPred-Bench数据集，包含12个基准测试	NA	NA	NA	NA
20011	2025-03-06	PTransIPs: Identification of Phosphorylation Sites Enhanced by Protein PLM Embeddings 2024-06, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3377362 PMID:38483806	研究论文	本研究开发了一个名为PTransIPs的深度学习框架，用于识别磷酸化位点，该框架在独立测试中表现优于现有最先进方法	PTransIPs首次将蛋白质预训练语言模型（PLM）嵌入应用于此任务，结合了Transformer架构和卷积神经网络，并采用了TIM损失函数进行优化	NA	开发一个深度学习框架以准确识别磷酸化位点，从而揭示细胞内的分子机制和病毒感染过程中的关键点	磷酸化位点	生物信息学	NA	深度学习	Transformer, CNN	蛋白质序列和结构数据	NA	NA	NA	NA	NA
20012	2025-03-06	Preliminary Results: Comparison of Convolutional Neural Network Architectures as an Auxiliary Clinical Tool Applied to Screening Mammography in Mexican Women 2024-Jun, Journal of medical and biological engineering IF:1.6Q4 DOI:10.1007/s40846-024-00868-6 PMID:40027073	研究论文	本研究开发了一种新型卷积神经网络（CNN）用于乳腺X光片的良恶性分类，并与使用迁移学习的预训练CNN模型进行比较	开发了一种新型CNN模型，并在墨西哥女性乳腺X光片数据集上进行了训练和验证，填补了该领域的数据和工具空白	研究样本量相对较小，且仅使用了两个数据库的数据	开发并验证一种新型CNN模型，用于乳腺X光片的良恶性分类	乳腺X光片	计算机视觉	乳腺癌	卷积神经网络（CNN）	CNN, DenseNet121, MobileNetV2, ResNet50, VGG16	图像	1,070张乳腺X光片（来自235名墨西哥患者）和MIAS数据库中的乳腺X光片	NA	NA	NA	NA
20013	2025-03-06	From Basic to Extra Features: Hypergraph Transformer Pretrain-then-Finetuning for Balanced Clinical Predictions on EHR 2024-Jun, Proceedings of machine learning research PMID:40041452	研究论文	本文提出了一种名为HTP-Star的模型，利用超图结构和预训练-微调框架来建模电子健康记录（EHR）数据，并设计了两种技术以增强模型在微调过程中的鲁棒性	HTP-Star模型通过超图结构和预训练-微调框架，实现了对EHR数据的建模，并能够无缝整合额外特征，同时在微调过程中增强了模型的鲁棒性	未明确提及具体限制	研究目的是通过深度学习模型改进对电子健康记录（EHR）数据的处理，以实现更平衡的临床预测	电子健康记录（EHR）数据	机器学习	NA	超图结构、预训练-微调框架	HTP-Star	电子健康记录（EHR）数据	两个真实的EHR数据集	NA	NA	NA	NA
20014	2025-10-07	Automatic segmentation and labelling of wrist bones in four-dimensional computed tomography datasets via deep learning 2024-04, The Journal of hand surgery, European volume DOI:10.1177/17531934231209876 PMID:37882645	研究论文	本研究开发了一种深度学习模型，用于从四维计算机断层扫描数据中实现腕骨的自动分割和标记	首次将深度学习应用于四维CT数据的腕骨自动分割和标记，为腕韧带损伤诊断提供关键技术支持	NA	开发自动分割和标记腕骨的深度学习模型，以支持腕韧带病变的诊断	腕骨	计算机视觉	腕部疾病	四维计算机断层扫描	深度学习	四维CT图像	NA	NA	NA	NA	NA
20015	2025-10-07	Analysis of the pattern recognition algorithm of broadband satellite modulation signal under deformable convolutional neural networks 2020, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0234068 PMID:32658924	研究论文	本研究基于可变形卷积神经网络构建宽带卫星调制信号模式识别模型，分析不同参数估计对低信噪比条件下信号识别性能的影响	首次将可变形卷积神经网络应用于宽带卫星调制信号识别，在低信噪比和非理想信道条件下实现高精度识别	研究基于Matlab软件仿真的卫星信号，未提及实际环境验证	分析深度学习在低信噪比条件下对卫星调制信号的识别性能	宽带卫星调制信号（BPSK、QPSK、8PSK、16QAM、64QAM、32APSK）	信号处理	NA	星座图特征提取，信号仿真	DCNN	卫星调制信号数据	数据长度4000	Matlab	可变形卷积神经网络	识别准确率，训练时间	NA
20016	2025-10-07	Risk management system and intelligent decision-making for prefabricated building project under deep learning modified teaching-learning-based optimization 2020, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0235980 PMID:32678855	研究论文	本研究基于改进教学优化算法和深度学习神经网络建立了装配式建筑项目风险管理系统的智能决策模型	提出结合信息熵改进教学优化算法(MTLBO)与BP神经网络的混合预测模型，增强了全局搜索能力且不易陷入局部最优	未明确说明具体测试函数和实际工程验证的样本规模	提高大型装配式建筑项目施工期间风险管理的智能化水平	装配式建筑项目的风险管理与智能决策	机器学习	NA	深度学习神经网络	BP神经网络	工程风险数据	NA	MATLAB	多层前馈神经网络	收敛速度, 预测精度, 可靠性预测, 成本预测	NA
20017	2025-10-07	The data dimensionality reduction and bad data detection in the process of smart grid reconstruction through machine learning 2020, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0237994 PMID:33027298	研究论文	本研究通过机器学习方法检测智能电网重构过程中的虚假数据注入攻击，解决电力系统中数据维度高和异常数据处理的问题	结合孤立森林异常评分算法与局部线性嵌入降维方法构建数据特征提取算法，并首次将CNN-GRU混合网络用于虚假数据注入攻击检测	研究基于标准IEEE节点系统的仿真数据，未在真实电网环境中验证	实现智能电网安全稳定运行，检测虚假数据注入攻击	电力系统数据，特别是虚假数据注入攻击数据	机器学习	NA	MatPower工具仿真分析	CNN, GRU	电网仿真数据	IEEE14总线和IEEE118总线节点系统	NA	CNN-GRU混合网络	准确率	NA
20018	2025-03-05	IM- LTS: An Integrated Model for Lung Tumor Segmentation using Neural Networks and IoMT 2025-Jun, MethodsX IF:1.6Q2 DOI:10.1016/j.mex.2025.103201 PMID:40026592	研究论文	本文提出了一种集成模型IM-LTS，用于使用神经网络和医疗物联网进行肺肿瘤分割	结合了MobileNetV2和U-NET两种架构，并采用迁移学习技术，使用预训练的神经网络作为U-NET模型的编码器进行分割	未提及具体的数据集大小和样本类型，可能影响模型的泛化能力	开发一种高精度的肺肿瘤分割和分类模型，以支持早期疾病诊断	肺肿瘤	数字病理学	肺癌	深度学习，迁移学习	MobileNetV2, U-NET, 支持向量机	CT图像	NA	NA	NA	NA	NA
20019	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
20020	2025-03-05	AutoFOX: An automated cross-modal 3D fusion framework of coronary X-ray angiography and OCT 2025-Apr, Medical image analysis IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.media.2024.103432 PMID:39700845	研究论文	本文提出了一种自动化的跨模态3D融合框架AutoFOX，用于冠状动脉X射线血管造影（XA）和光学相干断层扫描（OCT）的融合，以改善冠状动脉疾病的诊断和预后	AutoFOX框架首次采用了先进的侧支管腔重建算法，增强了分叉病变的评估，并通过深度学习模型TransCAN实现了3D血管对齐，显著提高了对齐精度	尽管AutoFOX在3D对齐和分叉病变评估方面表现出色，但其在临床应用中的广泛推广仍需进一步的多中心验证和优化	开发一种自动化的3D融合框架，以提高冠状动脉疾病的诊断和预后评估	冠状动脉X射线血管造影（XA）和光学相干断层扫描（OCT）数据	数字病理学	心血管疾病	深度学习	TransCAN	3D图像	多中心数据集	NA	NA	NA	NA