深度学习在生物医药领域中的应用

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
361	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
362	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
363	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
364	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
365	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
366	2025-04-25	Deep Learning in Ultrasound Localization Microscopy: Applications and Perspectives 2024-Dec, IEEE transactions on ultrasonics, ferroelectrics, and frequency control DOI:10.1109/TUFFC.2024.3462299 PMID:39288061	综述	本文全面回顾了深度学习在超声定位显微镜（ULM）中的应用，重点关注稀疏微泡分布假设下的方法	深度学习在ULM中的应用显著提高了图像质量、减少了处理时间，并增强了高微泡浓度下的鲁棒性，从而缩短了采集时间	当前方法在优化问题表述、评估标准和网络架构方面存在差异，仍需解决其局限性和挑战	探讨深度学习在ULM中的应用潜力及其对临床应用的推动作用	超声定位显微镜（ULM）及其在血管成像和血流动力学量化中的应用	医学影像处理	NA	超声定位显微镜（ULM）	深度学习（如CNN等）	超声图像	NA
367	2025-04-25	VoxelMorph-Based Deep Learning Motion Correction for Ultrasound Localization Microscopy of Spinal Cord 2024-Dec, IEEE transactions on ultrasonics, ferroelectrics, and frequency control DOI:10.1109/TUFFC.2024.3463188 PMID:39292568	research paper	提出了一种基于VoxelMorph的深度学习运动校正方法，用于提高脊髓超声定位显微镜（ULM）的性能	利用VoxelMorph深度学习模型进行运动校正，显著提升了脊髓血管成像的分辨率和微血管重建效果	未提及具体样本量或实验条件的限制	提高脊髓血管成像的准确性和分辨率，以支持脊髓损伤的紧急诊断和治疗	脊髓血管的微血管结构	digital pathology	spinal cord injury	ultrasound localization microscopy (ULM)	VoxelMorph	ultrasound image	NA
368	2025-04-25	DPFNet: Fast Reconstruction of Multi-Coil MRI Based on Dual Domain Parallel Fusion Network 2024-Dec, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3446839 PMID:39298305	研究论文	本文提出了一种新的双域并行融合重建网络（DPFNet），用于快速重建多线圈MRI图像，解决了现有方法在重建细节不足和训练内存占用高等方面的问题	提出了一种新的双域并行融合重建网络（DPFNet），包括线圈敏感度图估计模块、双域特征提取模块、双域动态误差校正模块和双域动态融合模块，并引入了新的双域一致性损失函数	未明确提及具体局限性	提高多线圈MRI图像的重建质量和速度	多线圈MRI图像的重建	医学影像处理	脑部疾病	MRI	U-Net	MRI图像和K空间数据	Calgary-Campinas-359脑部MRI数据集
369	2025-04-25	Rapid and portable quantification of HIV RNA via a smartphone-enabled digital CRISPR device and deep learning 2024-Dec, Sensors and actuators reports IF:6.5Q2 DOI:10.1016/j.snr.2024.100212 PMID:40236689	研究论文	开发了一种基于智能手机的数字CRISPR设备，结合深度学习算法，用于快速便携地定量检测HIV RNA	将CRISPR检测技术与智能手机平台结合，实现了HIV RNA的快速便携定量检测，并应用深度学习算法提高分析准确性	未提及大规模临床验证结果	开发便携式HIV病毒载量监测工具	HIV RNA	生物医学工程	HIV/AIDS	RT-RPA-CRISPR检测技术	深度学习算法	荧光图像	检测灵敏度达到75拷贝HIV RNA
370	2025-04-25	c-Triadem: A constrained, explainable deep learning model to identify novel biomarkers in Alzheimer's disease 2024-Nov-20, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2024.11.19.24317595 PMID:39606415	研究论文	提出了一种名为c-Triadem的深度学习模型，用于识别阿尔茨海默病的潜在血液生物标志物，并预测轻度认知障碍和阿尔茨海默病	开发了一种新型的深度神经网络模型c-Triadem，结合基因型数据、基因表达数据和临床信息，以高准确率预测疾病状态，并通过SHAP分析识别关键基因和临床特征	研究依赖于ADNI数据库的数据，可能限制了模型的泛化能力	开发一种能够识别阿尔茨海默病血液生物标志物并预测疾病状态的深度学习模型	阿尔茨海默病患者、轻度认知障碍患者和认知正常人群	机器学习	阿尔茨海默病	基因型数据分析、基因表达数据分析、SHAP分析	深度神经网络	基因型数据、基因表达数据、临床数据	来自阿尔茨海默病神经影像学倡议(ADNI)的血液基因型数据、微阵列数据和临床特征
371	2025-04-25	DMAMP: A Deep-Learning Model for Detecting Antimicrobial Peptides and Their Multi-Activities 2024 Nov-Dec, IEEE/ACM transactions on computational biology and bioinformatics DOI:10.1109/TCBB.2024.3439541 PMID:39106141	研究论文	提出了一种名为DMAMP的深度学习模型，用于同时检测抗菌肽及其多功能活性	采用多任务学习方法，结合卷积神经网络和残差块提取共享特征，并通过全连接层学习各任务的独特信息，同时利用原始进化特征补充遗忘信息	未提及具体的数据集规模限制或模型泛化能力问题	开发计算模型以降低抗菌肽及其活性检测成本	抗菌肽(AMPs)及其多功能活性	机器学习	NA	深度学习	CNN, 残差网络, 多任务学习	肽序列数据	未明确提及具体样本量
372	2025-04-25	Deep Learning in Gene Regulatory Network Inference: A Survey 2024 Nov-Dec, IEEE/ACM transactions on computational biology and bioinformatics DOI:10.1109/TCBB.2024.3442536 PMID:39137088	综述	本文对12种利用深度学习模型推断基因调控网络（GRN）的方法进行了全面分析	提供了基于深度学习模型的GRN推断方法的详细分类和评估，并探讨了未来研究方向	未涉及非深度学习方法的比较，且样本量仅限于12种方法	分析并评估利用深度学习模型推断基因调控网络的方法	基因调控网络（GRN）推断方法	机器学习	NA	深度学习	深度学习模型	基因表达数据	12种GRN推断方法
373	2025-04-25	Parallel Convolutional Contrastive Learning Method for Enzyme Function Prediction 2024 Nov-Dec, IEEE/ACM transactions on computational biology and bioinformatics DOI:10.1109/TCBB.2024.3447037 PMID:39167509	research paper	提出了一种并行卷积对比学习方法（PCCL）用于酶功能预测，以提高预测精度	结合卷积神经网络（CNNs）和对比学习，处理类别不平衡问题，并采用三个并行CNNs充分提取样本特征	未提及具体的数据集规模或多样性限制	提高酶功能预测的精度	酶的功能预测	machine learning	NA	protein language model ESM-2, contrastive learning	CNN	protein sequences	NA
374	2025-04-25	Synthesizing Real-Time Ultrasound Images of Muscle Based on Biomechanical Simulation and Conditional Diffusion Network 2024-Nov, IEEE transactions on ultrasonics, ferroelectrics, and frequency control DOI:10.1109/TUFFC.2024.3445434 PMID:39186423	研究论文	提出了一种基于生物力学模拟和条件扩散网络的肌肉实时超声图像合成方法	结合生物力学模拟和条件扩散网络生成合成超声图像，提供大量可靠的数据集用于模型训练和评估	合成图像的多样性和真实性仍需进一步验证	解决超声图像中斑点噪声带来的标注挑战，提供可靠的合成数据集用于肌肉功能分析	肌肉运动和超声图像	计算机视觉	NA	有限元方法(FEM)、扩散网络	条件扩散网络	图像	3030张超声图像
375	2025-04-25	CTsynther: Contrastive Transformer Model for End-to-End Retrosynthesis Prediction 2024 Nov-Dec, IEEE/ACM transactions on computational biology and bioinformatics DOI:10.1109/TCBB.2024.3455381 PMID:39240741	research paper	提出了一种名为CTsynther的端到端深度学习模型，用于单步逆合成预测	在Transformer架构中引入对比学习概念，并在SMILES句子级别使用对比学习语言表示模型，通过混合全局和局部注意力机制捕捉不同原子间的特征和依赖关系	未提及具体的数据集规模限制或模型计算资源需求	解决有机化学和药物合成中的逆合成预测问题	化学分子（通过SMILES表示）	machine learning	NA	对比学习, Transformer	Transformer	text（SMILES字符串）	NA
376	2025-04-25	Investigating the Use of Traveltime and Reflection Tomography for Deep Learning-Based Sound-Speed Estimation in Ultrasound Computed Tomography 2024-Nov, IEEE transactions on ultrasonics, ferroelectrics, and frequency control DOI:10.1109/TUFFC.2024.3459391 PMID:39264782	研究论文	本研究探讨了在超声计算机断层扫描（USCT）中，基于深度学习的声速估计方法中不同输入模态（走时层析成像和反射层析成像）的影响	通过结合走时层析成像（TT）和反射层析成像（RT）的双通道输入，利用卷积神经网络（CNN）进行高分辨率声速图重建，提供了一种计算效率高的替代方案	研究主要基于虚拟USCT成像系统和数值乳腺模型，临床数据的验证样本量有限	提高超声计算机断层扫描中声速估计的准确性和计算效率	数值乳腺模型和临床人类乳腺数据	医学影像处理	乳腺癌	超声计算机断层扫描（USCT）、走时层析成像（TT）、反射层析成像（RT）	CNN	图像	数值乳腺模型和临床人类乳腺数据（具体数量未明确说明）
377	2025-04-25	GenoM7GNet: An Efficient N7-Methylguanosine Site Prediction Approach Based on a Nucleotide Language Model 2024 Nov-Dec, IEEE/ACM transactions on computational biology and bioinformatics DOI:10.1109/TCBB.2024.3459870 PMID:39302806	research paper	提出了一种基于核苷酸语言模型的高效N7-甲基鸟苷位点预测方法GenoM7GNet	结合BERT预训练和1D CNN，显著提高了m7G位点预测的准确性和计算性能	未提及模型在跨物种或不同RNA类型上的泛化能力	开发高效的m7G位点预测方法以替代传统耗时耗力的实验技术	RNA序列中的N7-甲基鸟苷修饰位点	natural language processing	NA	RNA修饰分析	BERT + 1D CNN	RNA序列数据	未明确说明样本数量
378	2025-04-25	Improving Antifreeze Proteins Prediction With Protein Language Models and Hybrid Feature Extraction Networks 2024 Nov-Dec, IEEE/ACM transactions on computational biology and bioinformatics DOI:10.1109/TCBB.2024.3467261 PMID:39316498	研究论文	提出一种名为AFP-Deep的深度学习方法，通过整合预训练蛋白质语言模型和混合特征提取网络来预测抗冻蛋白	利用预训练蛋白质语言模型提取蛋白质序列中的全局上下文特征，并设计混合深度神经网络增强嵌入与抗冻模式之间的相关性	未提及具体的数据集规模或多样性限制	提高抗冻蛋白的预测准确性，以促进仿生合成抗冰材料和低温器官保存材料的开发	抗冻蛋白（AFPs）	机器学习	NA	蛋白质语言模型，混合特征提取网络	深度学习	蛋白质序列	未明确提及样本数量
379	2025-04-25	A Protein-Context Enhanced Master Slave Framework for Zero-Shot Drug Target Interaction Prediction 2024 Nov-Dec, IEEE/ACM transactions on computational biology and bioinformatics DOI:10.1109/TCBB.2024.3468434 PMID:39331551	研究论文	本文提出了一种蛋白质上下文增强的主从框架（PCMS），用于零样本药物靶点相互作用预测	提出了一种新颖的PCMS框架，能够在新发现的靶蛋白缺乏已知相互作用数据的情况下进行预测	未提及具体的样本量限制或数据集多样性问题	解决零样本条件下药物靶点相互作用预测的挑战	药物与靶蛋白的相互作用	机器学习	NA	深度学习	主从学习框架（Master/Slave Framework）	药物和靶蛋白的特征数据	两个公共数据集
380	2025-04-25	MMD-DTA: A Multi-Modal Deep Learning Framework for Drug-Target Binding Affinity and Binding Region Prediction 2024 Nov-Dec, IEEE/ACM transactions on computational biology and bioinformatics DOI:10.1109/TCBB.2024.3451985 PMID:39208057	research paper	提出一个多模态深度学习框架MMD-DTA，用于预测药物-靶标结合亲和力及结合区域	通过无监督学习同时预测药物-靶标结合亲和力和结合区域，整合了药物和靶标的序列与结构信息	未提及具体的数据集规模限制或模型在特定条件下的性能下降情况	提高药物-靶标结合亲和力及结合区域预测的准确性和泛化能力	药物分子与靶标蛋白的相互作用	machine learning	NA	graph neural networks, target structural feature extraction network	MMD-DTA (multi-modal deep learning framework)	sequence and structural data of drugs and targets	NA