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
4561	2025-03-13	Automated Field of Interest Determination for Quantitative Ultrasound Analyses of Cervical Tissues: Toward Real-time Clinical Translation in Spontaneous Preterm Birth Risk Assessment 2024-12, Ultrasound in medicine & biology DOI:10.1016/j.ultrasmedbio.2024.08.011 PMID:39271408	研究论文	本研究开发了一种自动确定宫颈感兴趣区域（Auto FOI）的方法，以替代手动绘制感兴趣区域（Manual FOI），用于宫颈定量超声（QUS）分析，以评估自发性早产风险	开发了一种基于深度学习的自动确定宫颈感兴趣区域的方法，减少了手动操作的需求，提高了临床应用的可行性	研究仅基于527名孕妇的宫颈超声数据，样本量相对较小，且未涉及其他潜在影响因素的分析	评估自动确定宫颈感兴趣区域（Auto FOI）与手动绘制感兴趣区域（Manual FOI）在定量超声分析中的一致性，并探讨Auto FOI替代Manual FOI的可行性	527名孕妇的宫颈超声数据	数字病理	早产	定量超声（QUS）	深度学习模型	图像	527名孕妇的宫颈超声数据
4562	2025-03-13	Enhancing Multi-Object Detection in Ultrasound Images Through Semi-Supervised Learning, Focal Loss and Relation of Frame 2024-12, Ultrasound in medicine & biology DOI:10.1016/j.ultrasmedbio.2024.08.012 PMID:39307679	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的自动化注释系统，用于实时识别肌肉骨骼解剖结构，并通过半监督学习和焦点损失方法提高检测精度	引入了半监督学习（SSL）方法显著减少注释时间，采用焦点损失（FL）方法提高困难结构的检测精度，并在推理阶段利用视频帧的时间连续性提高检测效果	未提及具体的数据集规模或模型泛化能力的验证	通过深度学习技术实时识别肌肉骨骼解剖结构，提高检测精度和效率	肌肉骨骼解剖结构	计算机视觉	肌肉骨骼疾病	深度学习	深度学习神经网络	超声图像	仅使用30%的训练数据实现了与监督学习相当的性能
4563	2025-03-13	Robust and Transferable Backdoor Attacks Against Deep Image Compression With Selective Frequency Prior 2024-Nov-28, IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence IF:20.8Q1 DOI:10.1109/TPAMI.2024.3507873 PMID:40030332	研究论文	本文提出了一种针对深度学习图像压缩模型的多触发器后门攻击方法，利用离散余弦变换（DCT）在频域注入触发器，并设计了多种攻击目标以适应不同场景	提出了一种基于频率的触发器注入模型，设计了动态损失函数以优化攻击目标，并增强了跨模型和跨域的可转移性	未提及具体的数据集或样本量，可能限制了方法的普适性验证	研究深度学习图像压缩模型的后门攻击方法及其防御策略	深度学习图像压缩模型	计算机视觉	NA	离散余弦变换（DCT）	深度学习模型	图像	NA
4564	2025-03-13	Tiny Data Is Sufficient: A Generalizable CNN Architecture for Temporal Domain Long Sequence Identification 2024-Nov-28, IEEE transactions on neural networks and learning systems IF:10.2Q1 DOI:10.1109/TNNLS.2024.3494540 PMID:40030343	研究论文	本文介绍了一种新颖的通用卷积神经网络（GeCNN）架构，专为时间域长序列识别设计，通过减少对大量训练数据的依赖并提高特征表示效果，实现了在浅层网络和小数据量情况下的优越性能	提出了一种新的GeCNN架构，结合了通用CNN、选择性CNN和多层池化操作，通过非线性卷积增强特征表示，减少了对大量训练数据的需求，并在浅层网络和小数据量情况下实现了更高的准确性	未明确提及具体局限性，但可能在于模型在不同数据集上的泛化能力尚未全面验证	解决深度学习模型在长序列分析中特征表示能力有限和对大量训练数据依赖的问题	时间域长序列数据	机器学习	NA	卷积神经网络（CNN）	GeCNN（通用卷积神经网络）	时间序列数据	GTZAN和PLAID数据集中的小数据量样本
4565	2025-03-13	DreaMR: Diffusion-driven Counterfactual Explanation for Functional MRI 2024-Nov-27, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2024.3507008 PMID:40030294	研究论文	本文介绍了一种名为DreaMR的扩散驱动反事实解释方法，用于功能磁共振成像（fMRI）的高保真解释	DreaMR是首个基于扩散的反事实方法，利用新颖的分数多相蒸馏扩散先验提高推理效率，同时采用transformer架构处理fMRI扫描中的长程时空上下文	NA	提高fMRI数据的解释能力，特别是深度学习模型在检测认知相关变量时的可解释性	功能磁共振成像（fMRI）数据	神经影像分析	NA	扩散驱动反事实生成	transformer	fMRI数据	NA
4566	2025-03-13	Convolutional-and Deep Learning-Based Techniques for Time Series Ordinal Classification 2024-Nov-27, IEEE transactions on cybernetics IF:9.4Q1 DOI:10.1109/TCYB.2024.3498100 PMID:40030321	研究论文	本文介绍了时间序列有序分类（TSOC）的首个基准测试，利用目标标签的顺序关系提升当前时间序列分类（TSC）技术的性能	首次对时间序列有序分类（TSOC）方法进行基准测试，展示了考虑标签顺序关系的重要性	NA	提升时间序列分类（TSC）技术在有序标签情况下的性能	时间序列数据	机器学习	NA	卷积神经网络和深度学习	CNN, 深度学习模型	时间序列数据	NA
4567	2025-03-13	Advancing Metaverse-Based Healthcare With Multimodal Neuroimaging Fusion Via Multi-Task Adversarial Variational Autoencoder for Brain Age Estimation 2024-Nov-25, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3505421 PMID:40030298	研究论文	本文提出了一种多任务对抗变分自编码器（M-AVAE），用于通过多模态MRI数据整合来增强脑龄预测，以支持基于元宇宙的医疗应用	M-AVAE通过将潜在变量分离为通用代码和独特代码，有效隔离了共享和模态特定特征，并结合多任务学习以考虑性别特异性衰老差异	尽管M-AVAE在脑龄预测上表现出色，但其在功能MRI（fMRI）数据处理上仍面临复杂数据结构和噪声测量的挑战	旨在通过多模态MRI数据整合提高脑龄预测的准确性，以支持基于元宇宙的医疗应用	脑龄预测，特别是与阿尔茨海默病等年龄相关神经病理学相关的脑龄评估	数字病理学	阿尔茨海默病	多模态MRI数据整合	多任务对抗变分自编码器（M-AVAE）	MRI图像	OpenBHB数据集，一个多站点脑MRI数据集合
4568	2025-03-13	TransScore: a graph model for pose scoring and affinity prediction based on transformer convolution network 2024-Nov-22, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3504851 PMID:40030271	研究论文	本文提出了一种基于transformer卷积网络的深度学习图模型TransScore，用于蛋白质-化合物对的姿态评分和亲和力预测	TransScore通过自注意力机制捕捉蛋白质-化合物姿态的内在特征，在冷启动和热启动场景下均表现出色，且在非平衡数据集上展示了其鲁棒性	模型在冷启动场景下的性能仍有待进一步提升	提高蛋白质-化合物相互作用预测的准确性和鲁棒性，以支持药物发现	蛋白质-化合物对的姿态评分和亲和力预测	机器学习	NA	transformer卷积网络	图模型	蛋白质-化合物对的结构数据	未明确提及具体样本数量
4569	2025-03-13	Utilizing Neurons to Interrogate Cancer: Integrative Analysis of Cancer Omics Data with Deep Learning Models 2024-Nov-21, IEEE reviews in biomedical engineering IF:17.2Q1 DOI:10.1109/RBME.2024.3503761 PMID:40030404	综述	本文探讨了深度学习模型在基础癌症组学研究中的应用进展，包括批量癌症组学数据的分析方法及跨平台数据整合的重要性	深入比较了当前在癌症基因组学领域使用的模型，强调了该领域合作和跨学科研究的必要性	指出了现有模型的局限性及改进潜力，并探讨了研究空白和未来方向	探索深度学习模型在癌症组学研究中的应用	癌症组学数据	机器学习	癌症	深度学习	深度学习模型	组学数据	NA
4570	2025-03-13	a Novel Dual-Model Adaptive Continuous Learning Strategy for Wrist-sEMG Real-Time Gesture Recognition 2024-Nov-20, IEEE transactions on neural systems and rehabilitation engineering : a publication of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society IF:4.8Q1 DOI:10.1109/TNSRE.2024.3502624 PMID:40030229	研究论文	本文介绍了一种新颖的双模型自适应连续学习（DM-ACL）策略，用于基于手腕的表面肌电图（sEMG）实时手势识别	提出了一种半监督在线学习算法，使用kNN模型为实时sEMG信号提供辅助标签，增强了深度学习模型的鲁棒性和适应性	未明确提及具体局限性	提高基于sEMG的手势识别系统的实用性和实时应用性能	手腕sEMG信号	机器学习	NA	sEMG	CNN-LSTM, CNN, kNN	sEMG信号	每个手势平均33.6秒至48秒的sEMG数据
4571	2025-03-13	Adaptive Graph Convolutional Network for Unsupervised Generalizable Tabular Representation Learning 2024-Nov-20, IEEE transactions on neural networks and learning systems IF:10.2Q1 DOI:10.1109/TNNLS.2024.3488087 PMID:40030226	研究论文	本文提出了一种新的自适应图卷积网络（AdaGCN），用于无监督可泛化的表格数据表示学习	AdaGCN通过自适应图学习模块去除传统GCN模型中的预定义规则，能够探索任意表格数据的局部模式，并直接最小化原始表格数据与学习嵌入之间的分布差异，无需标签信息	未提及具体限制	提高表格数据表示学习的效率和实用性	表格数据	机器学习	NA	自适应图卷积网络（AdaGCN）	GCN	表格数据	多个真实世界的表格数据集
4572	2025-03-13	DARNet: Deep Attention Module and Residual Block-Based Lung and Colon Cancer Diagnosis Network 2024-Nov-20, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3502636 PMID:40030219	研究论文	本文提出了一种基于深度注意力模块和残差块的肺癌和结肠癌诊断网络（DARNet），旨在提高分类的准确性和效率	DARNet结合了残差块、注意力模块和全连接层，通过贝叶斯优化调整超参数，显著提高了模型的泛化性能和分类准确率	未提及模型在更大规模数据集上的表现或实际临床应用中的验证	提高肺癌和结肠癌分类的准确性和效率，以支持早期检测和治疗规划	肺癌和结肠癌的分类	计算机视觉	肺癌, 结肠癌	深度学习	DARNet（基于残差块和注意力模块的神经网络）	图像	基准肺癌和结肠癌数据集
4573	2025-03-13	Deep Learning-based Integrated System for Intraoperative Blood Loss Quantification in Surgical Sponges 2024-Nov-15, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3499852 PMID:40030353	研究论文	本文介绍了一种名为MDCare的深度学习集成系统，旨在通过手术海绵显著提高术中失血量的精确量化	MDCare系统结合了先进的硬件组件（如质量传感器和网络摄像头）与复杂的算法（如ResNet-18和YOLOv4），在合成和真实血液场景中实现了高达96.2%的分类准确率和超过91%的海绵检测准确率	未来工作将集中在扩展数据集和优化算法上，以确保MDCare系统在各种手术环境中的鲁棒性和适应性	提高术中失血量的精确量化，以增强患者安全和手术成功率	手术海绵	计算机视觉	NA	深度学习	ResNet-18, YOLOv4	图像	NA
4574	2025-03-13	A Comprehensive Survey of Forgetting in Deep Learning Beyond Continual Learning 2024-Nov-14, IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence IF:20.8Q1 DOI:10.1109/TPAMI.2024.3498346 PMID:40030369	综述	本文全面调查了深度学习中的遗忘现象，超越了持续学习的范畴，探讨了遗忘在生成模型和联邦学习等领域中的表现及其挑战	本文创新性地提出遗忘是一把双刃剑，在某些情况下可能是有益的，如隐私保护场景，并通过对遗忘现象的广泛探讨，提供了更细致的理解	本文主要是一篇综述，未涉及具体实验或数据验证，可能缺乏实证支持	探讨深度学习中的遗忘现象，超越持续学习的范畴，提出新的理解和解决方案	深度学习中的遗忘现象	机器学习	NA	NA	NA	NA	NA
4575	2025-03-13	Randomized Explainable Machine Learning Models for Efficient Medical Diagnosis 2024-Nov-13, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3491593 PMID:40030196	研究论文	本研究探讨了随机机器学习模型在医学诊断中的应用，特别是极限学习机（ELMs）和随机向量功能链接（RVFL）网络，以提高效率和透明度	引入随机性到训练过程中，减少计算复杂性和训练时间，同时保持准确性，并集成可解释AI技术（LIME和SHAP）来解释ELMs和RVFL的决策过程	研究主要关注特定类型的癌症和心血管疾病，可能不适用于所有医疗诊断场景	提高医学诊断的效率和透明度，加速更好的治疗结果，并倡导更易访问和可解释的AI解决方案	泌尿生殖系统癌症和冠状动脉疾病数据集	机器学习	泌尿生殖系统癌症, 冠状动脉疾病	极限学习机（ELMs）, 随机向量功能链接（RVFL）网络, LIME, SHAP	ELMs, RVFL	医学诊断数据	NA
4576	2025-03-13	EasyPISA: Automatic Integrated PISA Measurements of Mitral Regurgitation From 2-D Color-Doppler Using Deep Learning 2024-11, Ultrasound in medicine & biology DOI:10.1016/j.ultrasmedbio.2024.06.008 PMID:39122609	研究论文	本文介绍了EasyPISA，一个基于深度学习的框架，用于从2D彩色多普勒序列中自动进行二尖瓣反流（MR）的PISA测量	提出了一个全自动的PISA测量框架，解决了传统方法中观察者间变异性和非半球形血流汇聚及非全收缩期MR的准确性问题	样本量较小（54名患者），且仅在回顾性研究中进行了验证	开发一个自动化工具以减少MR评估中的工作量和观察者间变异性	二尖瓣反流（MR）患者	计算机视觉	心血管疾病	深度学习	UNet/Attention UNet	2D彩色多普勒图像	54名患者的196次记录，共1171张图像
4577	2025-03-13	KGRACDA: A Model Based on Knowledge Graph from Recursion and Attention Aggregation for CircRNA-Disease Association Prediction 2024 Nov-Dec, IEEE/ACM transactions on computational biology and bioinformatics DOI:10.1109/TCBB.2024.3447110 PMID:39167510	研究论文	本文提出了一种基于知识图谱的递归和注意力聚合模型（KGRACDA），用于预测circRNA与疾病的关联	KGRACDA模型结合了显式结构特征和图的隐式嵌入信息，通过递归方法构建多跳子图，并通过门控机制优化图注意力机制，挖掘局部深度信息，同时使用多头注意力机制平衡图的全局和局部深度特征	NA	预测circRNA与疾病的关联	circRNA与疾病的关联	机器学习	NA	知识图谱，递归方法，注意力机制	KGRACDA	多源异构数据	NA
4578	2025-03-13	Deep Learning With Ultrasound Images Enhance the Diagnosis of Nonalcoholic Fatty Liver 2024-11, Ultrasound in medicine & biology DOI:10.1016/j.ultrasmedbio.2024.07.014 PMID:39179453	研究论文	本研究旨在通过深度学习与超声图像结合，提高非酒精性脂肪肝（NAFLD）的诊断准确性，并减少诊断者专业能力和个人偏见的影响	提出了两种新的特征：超声回声衰减系数（θ）和多普勒效应比率（ROD），并基于VGG16模型建立了一个多输入深度学习网络框架，显著提高了诊断准确性	研究中使用的样本量相对较小（710张超声图像），可能限制了模型的泛化能力	提高非酒精性脂肪肝（NAFLD）的诊断准确性	非酒精性脂肪肝（NAFLD）的超声图像	计算机视觉	非酒精性脂肪肝	深度学习	CNN（VGG16, ResNet50, Inception-v3）	图像	710张超声图像
4579	2025-03-13	TAG-SPARK: Empowering High-Speed Volumetric Imaging With Deep Learning and Spatial Redundancy 2024-Nov, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany) DOI:10.1002/advs.202405293 PMID:39283040	研究论文	本文介绍了一种结合可调声梯度（TAG）镜头的高速显微镜和TAG-SPARK去噪算法的对比增强视频速率体积系统，用于神经科学中的高速荧光钙成像	利用z切片的空间冗余进行自监督模型训练，实现了>700%的信噪比（SNR）提升，并保留了神经元活动的快速尖峰功能特征	NA	提高神经科学中高速荧光钙成像的信噪比和图像质量	神经元活动	计算机视觉	NA	双光子高速荧光钙成像	自监督模型	4D（xyzt）数据集	NA
4580	2025-03-13	Deep learning model using planar whole-body bone scintigraphy for diagnosis of skull base invasion in patients with nasopharyngeal carcinoma 2024-Oct-09, Journal of cancer research and clinical oncology IF:2.7Q3 DOI:10.1007/s00432-024-05969-y PMID:39379746	研究论文	本研究评估了基于平面全身骨显像的深度学习模型在诊断鼻咽癌患者颅底侵犯中的可靠性	首次使用深度学习模型结合平面全身骨显像数据来诊断鼻咽癌患者的颅底侵犯，并展示了其优于核医学专家的诊断能力	研究结果主要基于特定数据集，需要进一步的外部验证以确保模型的广泛适用性	评估深度学习模型在诊断鼻咽癌患者颅底侵犯中的应用效果	新诊断的鼻咽癌患者	数字病理	鼻咽癌	平面全身骨显像	CNN	图像	多中心研究，具体样本数量未明确