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
5581	2025-04-06	Fast and Robust Single-Shot Cine Cardiac MRI Using Deep Learning Super-Resolution Reconstruction 2025-Apr-07, Investigative radiology IF:7.0Q1 DOI:10.1097/RLI.0000000000001186 PMID:40184545	研究论文	本研究比较了深度学习重建的单次平衡稳态自由进动电影图像与标准多次电影图像在心脏MRI中的诊断质量	使用深度学习超分辨率算法重建单次电影图像，显著缩短扫描时间并在心律失常或不可靠呼吸控制患者中表现出更优的图像质量	样本量相对较小（45名参与者），且仅使用1.5特斯拉设备进行扫描	评估深度学习重建技术在心脏MRI中的应用效果	心脏MRI图像	数字病理学	心血管疾病	平衡稳态自由进动（bSSFP）	深度学习超分辨率算法	MRI图像	45名参与者（平均年龄50岁±18，30名男性）
5582	2025-04-06	Relationships Between Familial Factors, Learning Motivation, Learning Approaches, and Cognitive Flexibility Among Vocational Education and Training Students 2025-Apr-04, The Journal of psychology IF:2.2Q2 DOI:10.1080/00223980.2025.2456801 PMID:40184534	研究论文	本研究探讨了家庭因素（父母自主支持和父母支持）与职业教育与培训（VET）学生的学习动机、学习方法和认知灵活性之间的关系	揭示了父母自主支持和父母支持通过影响学习动机和深度学习方法间接促进认知灵活性发展的机制	横断面研究设计无法确定因果关系，样本仅来自泰国曼谷地区的十所职业学校，可能存在地域局限性	探索家庭因素如何影响职业教育学生的学习过程和认知发展	557名职业教育与培训学生（男性56.7%，女性43.3%；平均年龄18.41岁）	教育心理学	NA	问卷调查和结构方程模型分析	结构方程模型	问卷数据	557名来自泰国曼谷地区十所职业学校的学生
5583	2025-04-06	Optical label-free microscopy characterization of dielectric nanoparticles 2025-Apr-03, Nanoscale IF:5.8Q1 DOI:10.1039/d4nr03860f PMID:40079204	教程	本文综述了无标记光学显微镜技术在纳米颗粒表征中的应用，重点介绍了亚微米尺寸介电颗粒的光学散射理论及其与颗粒质量、大小、结构和材料特性的关系	探讨了不同无标记显微镜技术在纳米颗粒表征中的差异与相似性，并介绍了结合深度学习图像分析的Python笔记本等新兴技术	目前尚无适用于所有纳米颗粒表征的通用解决方案，需要根据样品特性选择合适的技术	为纳米颗粒表征提供测量策略选择指导	亚微米尺寸介电颗粒	光学显微镜	NA	无标记光学显微镜技术	深度学习	图像	NA
5584	2025-04-06	Predictive Value of Social Determinants of Health on 90-Day Readmission and Health Utilization Following ACDF: A Comparative Analysis of XGBoost, Random Forest, Elastic-Net, SVR, and Deep Learning 2025-Apr-02, Global spine journal IF:2.6Q1 DOI:10.1177/21925682251332556 PMID:40173192	研究论文	本研究评估了社会健康决定因素（SDH）对前路颈椎间盘切除融合术（ACDF）患者90天再入院和健康利用（HU）的预测影响，并比较了多种机器学习模型的效果	首次应用机器学习评估SDH在ACDF患者中的作用，并识别出影响90天再入院和HU的关键SDH因素	依赖单一医疗系统的数据，且SDH测量采用代理指标而非患者直接报告的数据	评估SDH对ACDF患者术后90天再入院和健康利用的预测价值	3127名ACDF患者（2003-2023年）	机器学习	颈椎疾病	机器学习（包括XGBoost、随机森林、弹性网络、SVR和深度学习）	Balanced Random Forest, Support Vector Regression (SVR)	临床和人口统计学数据	3127名ACDF患者
5585	2025-04-06	A deep learning framework for instrument-to-instrument translation of solar observation data 2025-Apr-02, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-025-58391-4 PMID:40175360	研究论文	本文提出了一种深度学习框架，用于太阳观测数据的仪器间转换，以实现多仪器数据集的同质化	利用生成对抗网络（GAN）进行无配对域转换，无需空间或时间重叠即可关联不同仪器	NA	解决不同仪器观测数据因校准和质量差异而难以联合使用的问题	太阳观测数据	计算机视觉	NA	生成对抗网络（GAN）	GAN	图像	24年的空间观测数据及地面和空间太阳观测的四个不同应用
5586	2025-04-06	A compact deep learning approach integrating depthwise convolutions and spatial attention for plant disease classification 2025-Apr-02, Plant methods IF:4.7Q1 DOI:10.1186/s13007-025-01325-4 PMID:40176127	研究论文	提出一种轻量级深度学习模型LWDSC-SA，用于植物病害分类，结合深度可分离卷积和空间注意力机制以提高特征提取能力并保持计算效率	整合空间注意力和深度可分离卷积，提升模型在资源受限环境中的部署能力，同时在PlantVillage数据集上达到98.7%的准确率	模型仅在PlantVillage数据集上进行测试，未在其他多样化的真实农业场景中验证	开发高效轻量的植物病害分类模型以支持农业生产力	14种植物物种的叶片病害图像	计算机视觉	植物病害	深度学习	LWDSC-SA（深度可分离卷积与空间注意力结合的轻量模型）	图像	55,000张图像（涵盖38个病害类别）
5587	2025-04-06	Global Clue-Guided Cross-Memory Quaternion Transformer Network for Multisource Remote Sensing Data Classification 2025-Apr, IEEE transactions on neural networks and learning systems IF:10.2Q1 DOI:10.1109/TNNLS.2024.3406735 PMID:38875091	研究论文	提出一种名为GCCQTNet的多模态联合分类框架，用于多源遥感数据分类	设计了独立挤压扩展式融合结构和跨记忆四元数变换器结构，以克服多模态数据的异质性并探索其互补性	未明确提及具体局限性	解决多源遥感数据分类中的异质性问题并探索其互补性	多源遥感数据（高光谱图像HSI、合成孔径雷达SAR和激光雷达LiDAR）	计算机视觉	NA	深度学习	Transformer	遥感图像	三个公开的多源遥感数据集
5588	2025-04-06	Leveraging Unsupervised Data and Domain Adaptation for Deep Regression in Low-Cost Sensor Calibration 2025-Apr, IEEE transactions on neural networks and learning systems IF:10.2Q1 DOI:10.1109/TNNLS.2024.3409364 PMID:38889022	研究论文	本文提出了一种利用无监督数据和领域自适应技术进行深度回归的方法，用于低成本传感器的校准	将传感器校准任务转化为半监督领域自适应问题，并提出了新的解决方案，包括使用直方图损失对抗协变量偏移和样本加权处理标签差距	NA	提高低成本空气质量传感器的校准精度	低成本空气质量传感器	机器学习	NA	深度回归	NA	传感器数据	NA
5589	2025-04-06	Learning Disentangled Priors for Hyperspectral Anomaly Detection: A Coupling Model-Driven and Data-Driven Paradigm 2025-Apr, IEEE transactions on neural networks and learning systems IF:10.2Q1 DOI:10.1109/TNNLS.2024.3401589 PMID:38833391	research paper	提出了一种结合模型驱动和数据驱动的方法，通过学习解耦先验（LDP）来提高高光谱异常检测的准确性	结合模型驱动的低秩表示方法和数据驱动的深度学习技术，通过学习解耦先验来捕获完整的先验知识	未提及具体局限性	提高高光谱图像中异常检测的准确性和泛化能力	高光谱图像中的背景和异常对象	computer vision	NA	低秩表示（LRR）和深度学习	deep unfolding architecture	hyperspectral images	多个广泛认可的数据集
5590	2025-04-06	Spectral Tensor Layers for Communication-Free Distributed Deep Learning 2025-Apr, IEEE transactions on neural networks and learning systems IF:10.2Q1 DOI:10.1109/TNNLS.2024.3394861 PMID:38809740	研究论文	提出了一种用于无通信分布式深度学习的谱张量层	通过张量形式表示数据并替换传统神经网络中的矩阵乘积为张量乘积，实现了无通信成本的分布式学习	NA	解决分布式深度学习中的通信成本问题	深度学习模型在分布式环境下的优化	机器学习	NA	谱张量网络	传统神经网络	图像	MNIST, CIFAR-10, ImageNet-1K, ImageNet-21K数据集
5591	2025-04-06	An Interpretable Adaptive Multiscale Attention Deep Neural Network for Tabular Data 2025-Apr, IEEE transactions on neural networks and learning systems IF:10.2Q1 DOI:10.1109/TNNLS.2024.3392355 PMID:38748522	research paper	提出了一种名为自适应多尺度注意力深度神经网络的新技术，用于处理表格数据，以提高分类和回归任务的性能	通过并行多级特征加权，自适应多尺度注意力能够成功学习特征注意力，从而在七种不同分类任务和四种回归任务中实现高性能	与浅层学习技术相比，深度学习在表格结构化数据上的性能仍存在一定限制	提高表格数据在分类和回归任务中的性能	表格数据	machine learning	NA	adaptive multiscale attention deep neural network	deep neural network	tabular data	小、中、大和非常大的数据集
5592	2025-04-06	Deep Probabilistic Principal Component Analysis for Process Monitoring 2025-Apr, IEEE transactions on neural networks and learning systems IF:10.2Q1 DOI:10.1109/TNNLS.2024.3386890 PMID:38652625	research paper	提出了一种新颖的深度概率主成分分析（DePPCA）模型，结合了概率建模和深度学习的优势，用于工业过程监控和故障检测	结合了概率建模和深度学习的优势，提出了DePPCA模型，具有分层深度结构和端到端微调阶段	未提及具体的数据集限制或模型在更广泛工业场景中的适用性	提高工业过程监控和故障检测的准确性和效率	工业过程监控和故障检测	machine learning	NA	probabilistic modeling, deep learning	DePPCA	process data	Tennessee Eastman (TE) process和multiphase flow (MPF) facility的数据
5593	2025-04-06	Covariate-Balancing-Aware Interpretable Deep Learning Models for Treatment Effect Estimation 2025-Apr, Statistics in biosciences IF:0.8Q4 DOI:10.1007/s12561-023-09394-6 PMID:40170916	research paper	本文提出了一种新的深度学习方法，用于在观察数据中估计处理效应，并提高了模型的可解释性	通过利用加权能量距离的特性，提出了一个更紧的平均处理效应（ATE）估计偏差上界，并设计了一个新的目标函数，不需要正确指定倾向得分模型	NA	提高观察数据中处理效应估计的准确性和可解释性	观察数据中的处理效应	machine learning	NA	深度学习方法	neural additive models	观察数据	使用了两个基准数据集（IHDP和ACIC）以及NHANES中关于吸烟对血镉水平影响的研究数据
5594	2025-04-06	On the Robustness of Bayesian Neural Networks to Adversarial Attacks 2025-Apr, IEEE transactions on neural networks and learning systems IF:10.2Q1 DOI:10.1109/TNNLS.2024.3386642 PMID:38648123	research paper	本文分析了贝叶斯神经网络（BNNs）在过参数化极限下对抗攻击的几何特性，并证明了在该极限下BNNs对基于梯度的对抗攻击具有鲁棒性	揭示了在过参数化极限下，BNNs对基于梯度的对抗攻击的鲁棒性源于数据分布的退化性，并证明了BNN后验分布对这类攻击的鲁棒性	研究依赖于无限宽BNNs收敛到高斯过程的假设，且实验仅在MNIST、Fashion MNIST和一个合成数据集上进行	研究贝叶斯神经网络在对抗攻击下的鲁棒性	贝叶斯神经网络（BNNs）	machine learning	NA	Hamiltonian Monte Carlo, variational inference	Bayesian neural networks (BNNs), Gaussian processes (GPs)	image	MNIST, Fashion MNIST, 和一个合成数据集
5595	2025-04-06	General Hyperspectral Image Super-Resolution via Meta-Transfer Learning 2025-Apr, IEEE transactions on neural networks and learning systems IF:10.2Q1 DOI:10.1109/TNNLS.2024.3387970 PMID:38648133	研究论文	提出了一种基于元迁移学习的通用高光谱图像超分辨率框架，以解决数据稀缺和高维度带来的挑战	通过元迁移学习随机采样不同光谱范围进行超分辨率任务，设计任务调度逐步扩展波段数量，并采用多融合特征的网络架构提升性能	未明确提及具体的数据集规模限制或计算资源需求	提升高光谱图像超分辨率的泛化能力和性能	高光谱图像	计算机视觉	NA	元迁移学习	MTL（元迁移学习框架）	高光谱图像	未明确提及具体样本数量，但使用了多个数据集
5596	2025-04-06	Dual-Channel Adaptive Scale Hypergraph Encoders With Cross-View Contrastive Learning for Knowledge Tracing 2025-Apr, IEEE transactions on neural networks and learning systems IF:10.2Q1 DOI:10.1109/TNNLS.2024.3386810 PMID:38652621	research paper	提出了一种名为HyperKT的新型知识追踪模型，通过双通道自适应尺度超图编码器和跨视图对比学习来捕捉学习者知识状态的多粒度特征	设计了自适应尺度超边蒸馏组件生成知识感知和模式感知超边，引入双通道超图编码器捕捉全局和局部知识状态，并采用跨视图对比学习机制增强监督信号	未提及具体限制	改进知识追踪任务，更准确地预测学习者未来表现	学习者的历史响应数据	natural language processing	NA	graph neural networks, contrastive learning	dual-channel hypergraph encoders (simplified hypergraph convolution network and collaborative hypergraph convolution network)	response data	三个真实世界数据集（未提供具体样本数量）
5597	2025-04-06	Applications of AI in Predicting Drug Responses for Type 2 Diabetes 2025-Mar-27, JMIR diabetes DOI:10.2196/66831 PMID:40146874	research paper	本文探讨了人工智能在预测2型糖尿病药物反应中的应用	利用AI技术（包括机器学习和深度学习）分析大规模数据集，以提高药物反应预测的准确性，并倾向于使用集成方法作为首选模型	未提及具体的数据集规模或模型性能的局限性	预测2型糖尿病患者对降糖药物的反应，以优化治疗方案和实现个性化医疗	2型糖尿病患者	machine learning	diabetes	machine learning, deep learning	ensemble methods	electronic health records, clinical trials, observational studies	NA
5598	2025-04-06	DeepTWA-TM: Deep Learning T-Wave Alternans Detection in Ambulatory ECG via Time Analysis 2025-Mar-26, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3553789 PMID:40138221	研究论文	本研究提出了一种名为DeepTWA-TM的深度学习方法，用于在动态心电图中通过时间分析检测T波交替（TWA）	该方法利用迁移学习和稳健的架构（如VGG、ResNet和Inception）直接从心电信号中检测TWA，无需先前的信号处理步骤（如R峰识别、T波分割或特征工程）	NA	开发一种非侵入性标记物，用于评估心源性猝死的风险	动态心电图中的T波交替（TWA）	机器学习	心血管疾病	深度学习	VGG, ResNet, Inception	心电信号	来自真实患者的自定义长期数据集，包含从不可见的微交替到20至100μV的高振幅TWA的TWA发作
5599	2025-04-06	A Survey of Deep Learning in Sports Applications: Perception, Comprehension, and Decision 2025-Mar-26, IEEE transactions on visualization and computer graphics IF:4.7Q1 DOI:10.1109/TVCG.2025.3554801 PMID:40138241	综述	本文全面综述了深度学习在体育应用中的算法、数据集、虚拟环境及挑战	系统梳理了深度学习在体育表现中的感知、理解和决策三个层次的应用，并总结了当前挑战与未来趋势	未涉及具体实验验证或新型算法开发	探讨深度学习在体育领域的应用现状与发展方向	体育表现中的感知、理解和决策	机器学习	NA	深度学习	NA	视频、传感器数据等	NA
5600	2025-04-06	Integrating Single-Molecule Sequencing and Deep Learning to Predict Haplotype-Specific 3D Chromatin Organization in a Mendelian Condition 2025-Mar-20, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.02.26.640261 PMID:40166185	research paper	该研究提出了一种结合单分子测序和深度学习的模型FiberFold，用于预测单倍型特异性的3D染色质组织	结合卷积神经网络和Transformer架构，利用长读长测序数据预测细胞类型和单倍型特异性的3D基因组组织	NA	研究3D基因组结构在基因调控和人类疾病中的作用	人类单倍型特异性3D染色质组织	machine learning	Mendelian disease	Fiber-seq, long-read sequencing	CNN, Transformer	multi-omic data	NA