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
3961	2025-04-17	Optical multilayer thin film structure inverse design: From optimization to deep learning 2025-Apr-18, iScience IF:4.6Q1 DOI:10.1016/j.isci.2025.112222 PMID:40230531	综述	本文回顾了从传统优化方法到深度学习算法在光学多层薄膜结构逆向设计中的最新进展	比较了不同深度学习算法在逆向设计中的差异，并探讨了当前最先进的算法	未提及具体实验验证或实际应用案例	探讨光学多层薄膜结构逆向设计的算法发展	光学多层薄膜结构	光子学	NA	深度学习算法	NA	NA	NA
3962	2025-04-17	Discovery and Characterization of Novel Receptor-Interacting Protein Kinase 1 Inhibitors Using Deep Learning and Virtual Screening 2025-Apr-16, ACS chemical neuroscience IF:4.1Q2 DOI:10.1021/acschemneuro.5c00180 PMID:40181215	研究论文	本研究利用深度学习和虚拟筛选技术发现并表征了新型受体相互作用蛋白激酶1（RIPK1）抑制剂	结合指纹图注意力网络（FP-GAT）和分子对接虚拟筛选，从1300万化合物库中鉴定出两种具有抑制活性的新型RIPK1抑制剂	仅从1300万化合物库中筛选出43种化合物进行测试，样本量相对较小	发现新型RIPK1激酶抑制剂以治疗神经退行性疾病和炎症性疾病	受体相互作用蛋白激酶1（RIPK1）及其潜在抑制剂	机器学习	神经退行性疾病, 炎症性疾病	深度学习, 分子对接虚拟筛选, 分子动力学模拟	FP-GAT	化合物结构数据	从1300万化合物库中筛选出43种化合物进行测试
3963	2025-04-17	Quantitative Ischemic Lesions of Portable Low-Field Strength MRI Using Deep Learning-Based Super-Resolution 2025-Apr-16, Stroke IF:7.8Q1 DOI:10.1161/STROKEAHA.124.050540 PMID:40235448	研究论文	本研究评估了基于深度学习的合成超分辨率磁共振成像（SynthMRI）在便携式低场强磁共振成像（LF-MRI）中定量缺血性病变的性能	利用深度学习框架SCUNet从LF-MRI图像生成SynthMRI图像，显著提高了对缺血性病变的检测和定量性能	研究为回顾性设计，样本量相对有限	评估SynthMRI在LF-MRI中定量缺血性病变的诊断性能	178名中风患者和104名健康对照者	数字病理学	心血管疾病	磁共振成像（MRI）	SCUNet	医学影像	282名参与者（178名患者和104名健康对照）
3964	2025-04-17	Transforming pulmonary health care: the role of artificial intelligence in diagnosis and treatment 2025-Apr-15, Expert review of respiratory medicine IF:2.9Q2 DOI:10.1080/17476348.2025.2491723 PMID:40210489	综述	本文综述了人工智能在呼吸系统疾病诊断和治疗中的应用及其挑战	强调了人工智能在预测模型、影像学深度学习和个性化治疗中的技术进步和临床应用	数据集需要更大且多样化，数据隐私、算法透明度和潜在偏见问题需谨慎处理，监管框架需进一步适应AI在医疗中的独特挑战	探讨人工智能在呼吸系统疾病诊断和治疗中的潜力和应用	呼吸系统疾病如肺炎、哮喘和慢性阻塞性肺病(COPD)	数字病理学	肺病	深度学习	NA	影像	NA
3965	2025-04-17	Multicenter Development and Validation of a Multimodal Deep Learning Model to Predict Moderate to Severe Acute Kidney Injury 2025-Apr-15, Clinical journal of the American Society of Nephrology : CJASN IF:8.5Q1 DOI:10.2215/CJN.0000000695 PMID:40232856	research paper	开发并验证了一种结合结构化和非结构化数据的深度学习模型，用于预测中度至重度急性肾损伤	首次结合结构化数据和非结构化临床笔记信息，采用中间融合的深度学习循环神经网络架构来预测急性肾损伤	研究排除了入院时血清肌酐≥3.0mg/dL、48小时内需要透析等特定患者群体	开发能够早期预测中度至重度急性肾损伤的深度学习模型	成年住院患者（≥18岁）	digital pathology	acute kidney injury	deep learning, natural language processing	recurrent neural network (RNN)	structured clinical data and unstructured clinical notes	424,579例住院患者（推导队列339,998例，验证队列84,581例）
3966	2025-04-17	A deep learning framework for enhanced mass spectrometry data analysis and biomarker screening 2025-Apr-15, Computer methods in biomechanics and biomedical engineering IF:1.7Q3 DOI:10.1080/10255842.2025.2488501 PMID:40232885	研究论文	本文提出了一种深度学习框架，用于增强质谱数据的分类和生物标志物筛选	该框架整合了预处理、分类和生物标志物选择，解决了高维质谱数据分析中的挑战	NA	提升质谱数据的分类性能和生物标志物筛选效率	高维质谱数据	机器学习	NA	质谱(MS)	深度学习框架	质谱数据	NA
3967	2025-04-17	Hadamard product in deep learning: Introduction, Advances and Challenges 2025-Apr-15, IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence IF:20.8Q1 DOI:10.1109/TPAMI.2025.3560423 PMID:40232897	综述	本文综述了深度学习中的Hadamard乘积，探讨了其应用、优势及挑战	首次提出了Hadamard乘积在深度学习中的全面分类，并系统分析了其作为核心架构原语的作用	未进行实验验证，仅为基础理论分析	系统分析Hadamard乘积在深度学习中的应用及其潜力	Hadamard乘积在深度学习架构中的应用	机器学习	NA	NA	NA	多模态数据	NA
3968	2025-04-17	Constraint Boundary Wandering Framework: Enhancing Constrained Optimization with Deep Neural Networks 2025-Apr-15, IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence IF:20.8Q1 DOI:10.1109/TPAMI.2025.3560762 PMID:40232899	研究论文	提出了一种基于深度神经网络的约束优化新方法——约束边界漫游框架（CBWF）	引入了受主动集方法启发的边界漫游策略，增强了等式约束的可行性，并将Lipschitz常数作为可学习参数	NA	解决传统约束优化技术在可扩展性方面的挑战	约束优化问题	机器学习	NA	深度神经网络（DNNs）	DNN	合成数据集和ACOPT数据集	NA
3969	2025-04-17	Multi-View Self-Supervised Learning Enhances Automatic Sleep Staging from EEG Signals 2025-Apr-15, IEEE transactions on bio-medical engineering DOI:10.1109/TBME.2025.3561228 PMID:40232903	research paper	该研究提出了一种多视图自监督学习方法，用于从脑电图信号中自动进行睡眠分期	采用多视图自监督学习方法，结合时间视图和频谱视图特征编码器，通过交叉视图对比损失和动态加权算法提高特征的迁移性和鲁棒性	依赖于公开数据集，未在更多样化的数据集上进行验证	提高自动睡眠分期的效率和准确性	脑电图信号	machine learning	睡眠障碍	自监督学习（SSL）	多视图睡眠分期模型	脑电图信号	三个公开数据集（SleepEDF-20、SleepEDF-78和MASS）
3970	2025-04-17	VibTac: A High-Resolution High-Bandwidth Tactile Sensing Finger for Multi-Modal Perception in Robotic Manipulation 2025-Apr-15, IEEE transactions on haptics IF:2.4Q2 DOI:10.1109/TOH.2025.3561049 PMID:40232917	研究论文	介绍了一种名为VibTac的新型多模态触觉传感手指，旨在同时提供高分辨率和高带宽的触觉感知	VibTac创新性地结合了基于视觉和基于振动的触觉传感模式，实现了高分辨率和高带宽的触觉感知	NA	提升机器人操作能力，通过提供关键的局部信息反馈	机器人触觉传感手指	机器人技术	NA	基于视觉和基于振动的触觉传感	深度学习模型	触觉数据、视觉数据、声音数据	实验中使用发出不同声音的物体（如以太网连接器）进行测试
3971	2025-04-17	Learning to Learn Transferable Generative Attack for Person Re-Identification 2025-Apr-15, IEEE transactions on image processing : a publication of the IEEE Signal Processing Society IF:10.8Q1 DOI:10.1109/TIP.2025.3558434 PMID:40232916	research paper	本文提出了一种名为MTGA的元学习优化方法，用于生成具有高度可转移性的对抗样本，以测试现实世界中行人再识别模型的鲁棒性	MTGA方法通过元学习优化，模拟跨模型、跨数据集和跨测试的黑盒元攻击任务，生成具有高度可转移性的对抗样本，并引入扰动随机擦除模块和归一化混合策略来提升攻击效果	未提及具体的局限性	研究行人再识别模型在对抗攻击下的鲁棒性	行人再识别模型	computer vision	NA	meta-learning	MTGA	image	未提及具体样本数量
3972	2025-04-17	FLINT: Learning-based Flow Estimation and Temporal Interpolation for Scientific Ensemble Visualization 2025-Apr-15, IEEE transactions on visualization and computer graphics IF:4.7Q1 DOI:10.1109/TVCG.2025.3561091 PMID:40232923	研究论文	提出了一种名为FLINT的深度学习新方法，用于估计2D+时间和3D+时间科学集合数据的流场	FLINT是首个从科学集合中执行流估计的方法，即使在原始流信息缺失的情况下也能为每个离散时间步生成对应的流场	NA	开发一种能够灵活处理不同场景下科学集合数据流场估计和时间插值的方法	2D+时间和3D+时间的科学集合数据	科学可视化	NA	深度学习	CNN	科学集合数据	NA
3973	2025-04-17	Heterogeneous Mutual Knowledge Distillation for Wearable Human Activity Recognition 2025-Apr-15, IEEE transactions on neural networks and learning systems IF:10.2Q1 DOI:10.1109/TNNLS.2025.3556317 PMID:40232930	research paper	本文提出了一种异构互知识蒸馏框架（HMKD），用于可穿戴设备上的人类活动识别（HAR），旨在解决异构架构间知识转移效率低下的问题	提出异构互知识蒸馏框架（HMKD），通过加权集成特征方法融合教师和学生模型的中间层特征，增强异构架构间的知识交换	未提及具体局限性	提升可穿戴设备上人类活动识别的模型压缩和知识转移效率	可穿戴设备采集的人类活动数据	machine learning	NA	知识蒸馏（KD）	ResNetLSTMaN（教师模型）, MLP（学生模型）	传感器数据	HAPT、WISDM和UCI_HAR数据集
3974	2025-04-17	ProtNote: a multimodal method for protein-function annotation 2025-Apr-15, Bioinformatics (Oxford, England) DOI:10.1093/bioinformatics/btaf170 PMID:40233101	研究论文	介绍了一种名为ProtNote的多模态深度学习方法，用于蛋白质功能注释	ProtNote利用自由文本进行监督和零样本蛋白质功能预测，能够推广到未见和新的功能	未明确提及	推进蛋白质生物学和工程，解决蛋白质序列-功能关系的问题	蛋白质序列及其功能	自然语言处理	NA	深度学习	多模态深度学习模型	文本和蛋白质序列数据	未明确提及
3975	2025-04-17	Can Super Resolution via Deep Learning Improve Classification Accuracy in Dental 2025-Apr-15, Dento maxillo facial radiology DOI:10.1093/dmfr/twaf029 PMID:40233244	研究论文	本研究探讨了深度学习驱动的超分辨率技术对牙科图像分类准确性的影响	首次研究了通过超分辨率技术提高分辨率的牙科X光片的分类性能	仅使用了开源牙科图像数据集，可能无法代表所有临床场景	评估超分辨率技术对牙科图像分类性能的影响	牙科X光片	计算机视觉	牙科疾病	深度学习超分辨率技术	深度学习模型（未指定具体类型）	图像	开源牙科图像数据集（具体数量未说明）
3976	2025-04-17	Application of Deep Learning for Detection of Nasal Bone Fracture on X-Ray Nasal Bone Lateral View 2025-Apr-15, Dento maxillo facial radiology DOI:10.1093/dmfr/twaf028 PMID:40234238	研究论文	本研究评估了深度学习在X射线鼻骨侧位片上检测鼻骨骨折的效果	应用多种深度学习模型（如VGG16、Swin Transformer等）进行鼻骨骨折检测，并比较了它们的性能	研究仅基于单一放射中心的回顾性数据，可能存在样本偏差	评估深度学习在鼻骨骨折X射线图像检测中的效能	X射线鼻骨侧位片图像	计算机视觉	鼻骨骨折	高斯滤波、Canny边缘检测、GLCM、HOG、LBP	CNN、VGG16、VGG19、MobileNet、Xception、ResNet50V2、InceptionV3、Swin Transformer	X射线图像	2,968张X射线鼻骨侧位片
3977	2025-04-17	A Novel Ensemble Learning Approach for Grouping the State-of-the-Art YOLOV10 and YOLOV11 Models for Kidney Stone Detection in CT and Ultrasound Images 2025-Apr-15, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-025-01499-2 PMID:40234345	research paper	提出一种新颖的集成学习方法，结合YOLOV10和YOLOV11模型，用于CT和超声图像中的肾结石检测	首次将YOLOV10和YOLOV11模型集成，用于肾结石检测，显著降低假阴性和假阳性错误	未提及具体的数据集规模限制或模型泛化能力的详细测试	提高肾结石在医学图像中的检测准确性和效率	肾结石在CT和超声图像中的检测	computer vision	kidney stone	deep learning, ensemble learning	YOLOV10, YOLOV11	image	NA
3978	2025-04-17	Study on Ultrasound-Assisted Diagnosis of CHB Complicated with NAFLD Hepatic Fibrosis Based on Deep Learning 2025-Apr-15, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-024-01331-3 PMID:40234347	research paper	本研究旨在开发和评估一种基于深度学习的自动分类模型，用于诊断慢性乙型肝炎（CHB）并发非酒精性脂肪性肝病（NAFLD）的肝纤维化	利用深度学习技术对二维肝脏影像进行自动分类，显著提高了肝纤维化诊断的准确性	研究为回顾性分析，可能存在选择偏倚，且样本量虽大但来自单一中心	开发并评估一种基于深度学习的自动分类模型，用于诊断CHB并发NAFLD的肝纤维化	2803名CHB并发NAFLD患者及150名有肝活检结果的同类患者	digital pathology	liver disease	deep learning	CNN	image	2803名患者（20540张二维肝脏影像）用于训练，150名患者（922张影像）用于验证
3979	2025-04-17	Correction: Deep learning approach for discrimination of liver lesions using nine time-phase images of contrast-enhanced ultrasound 2025-Apr-15, Journal of medical ultrasonics (2001) DOI:10.1007/s10396-025-01544-1 PMID:40234354	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
3980	2025-04-17	Depth-of-interaction encoding techniques for pixelated PET detectors enabled by machine learning methods and fast waveform digitization 2025-Apr-14, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/adc96d PMID:40185124	研究论文	本研究开发了一种利用机器学习和快速波形数字化技术，从像素化PET探测器中提取深度交互(DOI)信息的方法	无需修改探测器设计即可实现多级DOI分类，且保持了探测器的时间性能	研究仅针对20mm长晶体进行了验证，未涉及其他尺寸晶体的性能评估	开发一种从商用像素化探测器中获取DOI信息的技术	像素化PET探测器及其DOI信息	医学影像处理	NA	机器学习方法、快速波形数字化技术(DRS4)	LSTM网络、经典机器学习算法	闪烁波形数据	2×2×20mm长窄晶体