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
5601	2025-04-06	Predicting Task Activation Maps from Resting-State Functional Connectivity using Deep Learning 2025-Mar-19, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.09.10.612309 PMID:39314460	research paper	使用深度学习从静息态功能连接预测任务激活图	复制了最先进的深度学习模型BrainSurfCNN，并探索了两种新的架构改进方法：添加Squeeze-and-Excitation注意力机制（BrainSERF）和使用基于图神经网络的架构（BrainSurfGCN）	未提及具体局限性	推进深度学习在神经影像学中的应用	人脑连接组计划（HCP）中的静息态和任务fMRI数据	神经影像学	NA	深度学习，fMRI	BrainSurfCNN, BrainSERF, BrainSurfGCN	fMRI数据	未提及具体样本量
5602	2025-04-06	Predictions from Deep Learning Propose Substantial Protein-Carbohydrate Interplay 2025-Mar-15, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.03.07.641884 PMID:40161692	research paper	该研究开发了一种名为PiCAP的新型数据集和神经网络架构，用于预测蛋白质是否非共价结合碳水化合物，并开发了CAPSIF2模型预测与碳水化合物相互作用的蛋白质残基	开发了PiCAP和CAPSIF2两个新模型，分别用于预测蛋白质与碳水化合物的结合以及相互作用的残基，性能优于现有模型	研究基于已知碳水化合物结合蛋白的数据集，可能无法涵盖所有潜在的相互作用	预测蛋白质与碳水化合物的非共价结合及其相互作用位点	蛋白质和碳水化合物的相互作用	machine learning	NA	neural network	PiCAP, CAPSIF2	protein sequence data	已知碳水化合物结合蛋白的数据集及三个蛋白质组
5603	2025-04-06	Strategies to include prior knowledge in omics analysis with deep neural networks 2025-Mar-14, Patterns (New York, N.Y.) DOI:10.1016/j.patter.2025.101203 PMID:40182174	综述	本文探讨了在深度学习模型中整合先验知识以提高分子谱数据分析性能的策略	提出了三种利用先验知识指导深度学习模型处理分子谱数据的主要策略，并回顾了相关深度学习架构，包括图神经网络的新思想	未提及具体实施这些策略时的计算资源需求或实际应用中的潜在挑战	提高基于分子谱数据的表型预测性能	分子谱数据	机器学习	NA	高通量分子分析技术	深度学习模型，图神经网络(GNN)	分子谱数据	NA
5604	2025-04-06	GREEN: A lightweight architecture using learnable wavelets and Riemannian geometry for biomarker exploration with EEG signals 2025-Mar-14, Patterns (New York, N.Y.) DOI:10.1016/j.patter.2025.101182 PMID:40182177	研究论文	介绍了一种名为GREEN的轻量级神经网络架构，用于处理原始EEG数据，结合了小波变换和黎曼几何	GREEN结合了小波变换和黎曼几何，提供了一种轻量级且可解释的EEG信号处理方法，优于现有非深度学习和大型深度学习模型	未提及具体局限性	探索EEG信号中的生物标志物，并开发一种轻量级且可解释的神经网络架构	EEG信号	机器学习	NA	小波变换和黎曼几何	GREEN（Gabor Riemann EEGNet）	EEG信号	超过5,000名参与者的四个数据集
5605	2025-04-06	Minimizing Human-Induced Variability in Quantitative Angiography for Robust and Explainable AI-Based Occlusion Prediction 2025-Mar-13, ArXiv PMID:40160450	研究论文	本研究通过消除定量血管造影中的注射偏差，提高了深度神经网络对颅内动脉瘤闭塞预测的准确性和可解释性	提出了一种消除注射偏差的算法，并结合可解释AI（XAI）提高模型预测的可靠性和临床相关性	研究仅基于458名患者的血管造影数据，样本量可能不足以覆盖所有临床情况	提高颅内动脉瘤闭塞预测的准确性和模型的可解释性	接受流动转向器治疗的颅内动脉瘤患者	数字病理学	颅内动脉瘤	定量血管造影（QA）	深度神经网络（DNN）	血管造影图像	458名患者的血管造影数据
5606	2025-04-06	Diagnostic Accuracy of a Deep Learning Algorithm for Detecting Unruptured Intracranial Aneurysms in Magnetic Resonance Angiography: A Multicenter Pivotal Trial 2025-Mar-12, World neurosurgery IF:1.9Q2 DOI:10.1016/j.wneu.2025.123882 PMID:40086726	research paper	评估深度学习算法在磁共振血管造影中检测未破裂颅内动脉瘤的准确性	使用3D U-Net模型在TOF MRA数据上实现高灵敏度和低假阳性率的未破裂颅内动脉瘤检测	对于小于3毫米的动脉瘤检测灵敏度较低，专家审查仍然必要	评估深度学习算法在未破裂颅内动脉瘤检测中的效果，以减轻放射科医生的工作负担	675名参与者（189名动脉瘤阳性，486名阴性）的TOF MRA数据	digital pathology	cardiovascular disease	time-of-flight (TOF) magnetic resonance angiography (MRA)	3D U-Net	image	675名参与者（221个未破裂颅内动脉瘤）
5607	2025-04-06	MMFmiRLocEL: A multi-model fusion and ensemble learning approach for identifying miRNA subcellular localization using RNA structure language model 2025-Mar-07, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3548940 PMID:40053625	研究论文	本文提出了一种名为MMFmiRLocEL的多模型融合与集成学习方法，用于识别miRNA的亚细胞定位	首次结合序列、结构和功能三种信息进行miRNA亚细胞定位预测，并采用多模型融合与集成学习策略	未提及具体样本量或验证数据集规模	提高miRNA亚细胞定位预测的准确性和鲁棒性	miRNA亚细胞定位(MSL)	生物信息学	NA	RNA 3D结构预测模型、卷积神经网络、深度残差神经网络	CNN、ResNet、多模型融合与集成学习	RNA序列数据、3D结构数据、miRNA-疾病关联网络数据	NA
5608	2025-04-06	Weakly Aligned Feature Fusion for Multimodal Object Detection 2025-Mar, IEEE transactions on neural networks and learning systems IF:10.2Q1 DOI:10.1109/TNNLS.2021.3105143 PMID:34437075	研究论文	提出一种名为AR-CNN的多模态检测器，解决多模态数据中的位置偏移问题，并通过特征融合提升物体检测的准确性和鲁棒性	设计了区域特征对齐模块和RoI抖动策略，提出新型多模态特征融合方法，并提供了新的多模态标注数据集KAIST-Paired	未明确提及方法在极端未对齐情况下的性能表现	解决多模态物体检测中的位置偏移问题，提升检测准确性和鲁棒性	多模态图像数据（如彩色、热成像和深度图像）中的物体	计算机视觉	NA	多模态特征融合	CNN, AR-CNN	多模态图像（RGB-T, RGB-D）	在多种2D和3D物体检测数据集上进行了广泛实验
5609	2025-04-06	Bilateral Cross-Modality Graph Matching Attention for Feature Fusion in Visual Question Answering 2025-Mar, IEEE transactions on neural networks and learning systems IF:10.2Q1 DOI:10.1109/TNNLS.2021.3135655 PMID:35130171	research paper	该论文提出了一种图匹配注意力网络（GMA），用于解决视觉问答（VQA）任务中图像和问题特征的跨模态融合问题	创新点包括为图像和问题构建图结构，探索模态内关系，并提出双边跨模态GMA来推断图像与问题之间的关系	未明确提及具体限制	研究目的是改进视觉问答任务中跨模态信息的对齐和利用	研究对象是视觉问答任务中的图像和问题	computer vision	NA	graph matching attention (GMA)	GMA network	image, text	GQA dataset和VQA 2.0 dataset（具体样本量未提及）
5610	2025-04-06	Quality-Driven Regularization for Deep Learning Networks and Its Application to Industrial Soft Sensors 2025-Mar, IEEE transactions on neural networks and learning systems IF:10.2Q1 DOI:10.1109/TNNLS.2022.3144162 PMID:35180085	研究论文	本文提出了一种新的质量驱动正则化（QR）方法，用于深度网络从工业过程数据中学习质量相关特征	提出QR-SAE模型，通过改变损失函数控制不同输入变量的权重，以提取质量相关信息	NA	开发数据驱动的软传感器，提高工业过程质量预测的准确性	工业过程数据	机器学习	NA	深度网络	QR-SAE（基于质量驱动正则化的堆叠自编码器）	工业过程数据	NA
5611	2025-04-06	Learning Selective Sensor Fusion for State Estimation 2025-Mar, IEEE transactions on neural networks and learning systems IF:10.2Q1 DOI:10.1109/TNNLS.2022.3176677 PMID:35657847	研究论文	提出了一种名为SelectFusion的端到端选择性传感器融合模块，用于处理自动驾驶和移动机器人系统中的多传感器数据融合问题	提出了两种新的融合模块——确定性软融合和随机硬融合，并提供了一个统一的框架，不限于特定的模态或任务	当前深度测距模型缺乏可解释性	解决多传感器数据融合中的鲁棒性问题，以处理现实世界中的噪声或不完整传感器观测	自动驾驶车辆和移动机器人系统	机器学习和传感器融合	NA	深度学习（DL）	SelectFusion模块	单目图像、惯性测量、深度图像和LIDAR点云	公共数据集和逐步退化的数据集
5612	2025-04-06	Dynamic Neural Network Structure: A Review for its Theories and Applications 2025-Mar, IEEE transactions on neural networks and learning systems IF:10.2Q1 DOI:10.1109/TNNLS.2024.3377194 PMID:40038922	综述	本文全面回顾了动态神经网络（DNN）的理论及其应用，重点探讨了其在深度学习和广泛学习领域的发展	详细分析了DNN的动态结构和参数灵活性带来的优势，并探讨了其在多个领域的应用潜力	虽然综述了DNN的理论和应用，但未涉及具体实验验证或性能比较	旨在为研究人员提供对DNN的全面理解，并指导未来的研究方向	动态神经网络（DNN）的理论基础、结构优化及其应用	机器学习	NA	NA	DNN, BLS	NA	NA
5613	2025-04-06	Age-sex-specific burden of urological cancers attributable to risk factors in China and its provinces, 1990-2021, and forecasts with scenarios simulation: a systematic analysis for the Global Burden of Disease Study 2021 2025-Mar, The Lancet regional health. Western Pacific DOI:10.1016/j.lanwpc.2025.101517 PMID:40177596	research paper	该研究分析了1990-2021年中国及其各省份泌尿系统癌症的年龄性别特异性负担，并预测了未来情景模拟下的疾病负担	首次采用多注意力深度学习管道(iTransformer)建模泌尿系统癌症的时空模式，并提供年龄-性别-地区特异性长期预测	研究依赖于GBD数据库的准确性，且预测模型可能无法完全捕捉未来社会经济变化的影响	监测中国泌尿系统癌症的分布和决定因素，模拟健康干预措施的效果	中国34个省份的泌尿系统癌症患者	digital pathology	prostate cancer, bladder cancer, kidney cancer, testicular cancer	iTransformer深度学习模型	iTransformer	流行病学数据	全国范围1990-2021年数据，2021年新发病例266,887例，现患病例159,506,067例
5614	2025-04-06	Conv-MTD: A CNN Based Multi-Label Medical Tubes Detection and Classification Model to Facilitate Resource-constrained Point-of-care Devices 2025-Feb-18, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3543245 PMID:40036431	research paper	提出了一种基于CNN的多标签医疗管检测与分类模型Conv-MTD，用于辅助资源受限的即时医疗设备	利用EfficientNet-B7架构作为主干，并在中间层增强辅助头以缓解梯度消失问题，同时采用16位浮点量化优化模型	未提及模型在多样化数据集上的泛化能力或实际临床环境中的测试结果	开发一种自动化检测和分类医疗管放置位置的模型，以辅助放射科医生	医疗管的放置位置检测与分类	digital pathology	NA	CXR imaging	CNN, EfficientNet-B7	image	NA
5615	2025-04-06	Fast Virtual Stenting for Thoracic Endovascular Aortic Repair of Aortic Dissection Using Graph Deep Learning 2025-Feb-14, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3540712 PMID:40036417	research paper	提出一种基于图深度学习的快速虚拟支架置入方法，用于主动脉夹层的胸主动脉腔内修复术术前规划	首次将深度学习应用于快速虚拟支架置入任务，实现了时间依赖性的主动脉真腔重塑预测，并通过外壁信息提升内壁变形预测精度	尚未进行临床应用验证，仅基于269例真实随访数据进行测试	开发能准确预测支架置入后主动脉真腔随时间变化的模型，以评估再手术风险并优化手术方案	主动脉夹层患者的主动脉几何形态	digital pathology	cardiovascular disease	graph deep learning	graph deep network	3D point cloud	108名患者（269次真实随访）
5616	2025-04-06	CT-SDM: A Sampling Diffusion Model for Sparse-View CT Reconstruction across Various Sampling Rates 2025-Feb-13, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2025.3541491 PMID:40031824	研究论文	提出一种自适应重建方法CT-SDM，用于在不同采样率下实现高性能稀疏视图CT重建	设计了新颖的成像退化算子，在提出的采样扩散模型中模拟正弦图域的投影过程，从而能够通过一个训练模型从不同采样率恢复全视图正弦图	未提及具体采样率和数据集的限制	解决稀疏视图CT重建在不同采样率下的通用性问题	稀疏视图CT扫描数据	计算机视觉	NA	深度学习	扩散模型	CT图像	多个数据集（未具体说明样本数量）
5617	2025-04-06	Ultra-sparse-view Cone-beam CT Reconstruction Based Strictly-structure-preserved Deep Neural Network in Image-guided Radiation Therapy 2025-Feb-13, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2025.3541242 PMID:40031817	research paper	该研究开发了一种基于生成对抗网络（GAN）的超稀疏视图锥束CT重建模型（PSSP-NET），用于在图像引导放射治疗中快速重建高质量CBCT图像	利用计划CT作为先验信息，开发了严格结构保留的CBCT模拟方法，并提出了PSSP-NET模型，实现了在极低采样率下的高质量CBCT图像快速重建	研究仅在头颈癌患者中进行了临床性能评估，未涉及其他癌症类型	减少放射治疗中CBCT扫描带来的额外辐射剂量，同时保持图像质量	头颈癌患者的CBCT图像	digital pathology	head-and-neck cancer	CBCT, GAN	GAN	image	头颈癌患者的临床CBCT投影数据
5618	2025-04-06	TransMatch: Employing Bridging Strategy to Overcome Large Deformation for Feature Matching in Gastroscopy Scenario 2025-Feb-13, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2025.3541433 PMID:40031823	research paper	提出了一种名为TransMatch的特征匹配框架，用于解决胃镜场景中严重变形和大位移的特征匹配问题	通过Transformer结构利用全局信息匹配特征以解决大位移问题，并采用双向二次插值网络的桥接策略处理严重变形特征	未明确提及具体限制，可能需要在更多样化的数据集上验证	解决胃镜场景中严重变形和大位移的特征匹配问题	胃镜图像中的特征匹配	computer vision	NA	Transformer结构，双向二次插值网络	Transformer	image	构建了一个大规模胃镜数据集
5619	2025-04-06	Optimal Electroencephalogram and Electrooculogram Signal Combination for Deep Learning-based Sleep Staging 2025-Feb-13, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3541453 PMID:40031834	research paper	本研究探讨了基于深度学习的自动睡眠分期中EEG和EOG信号的最佳组合	首次系统地比较了不同EEG和EOG信号组合在自动睡眠分期中的性能表现	研究仅针对阻塞性睡眠呼吸暂停疑似患者，结果可能不适用于其他人群	寻找用于自动睡眠分期的简化EEG和EOG信号测量方案	876名疑似阻塞性睡眠呼吸暂停患者的EEG和EOG信号	machine learning	阻塞性睡眠呼吸暂停	深度学习	深度学习模型	EEG和EOG信号	876名疑似阻塞性睡眠呼吸暂停患者
5620	2025-04-06	AV-FOS: A Transformer-Based Audio-Visual Multi-modal Interaction Style Recognition for Children with Autism Based on the Family Observation Schedule (FOS-II) 2025-Feb-13, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3542066 PMID:40031833	research paper	提出了一种基于Transformer的音频-视觉多模态交互风格识别模型AV-FOS，用于自闭症儿童的行为分析	利用Transformer结构和自监督学习，结合FOS-R-III临床编码的音频-视觉多模态数据，自动生成具有临床可接受准确度的FOS-R-III测量结果	未明确提及具体样本量或数据集的多样性限制	开发一种能够自动分析自闭症儿童行为并生成临床有意义量表的AI模型	自闭症儿童的行为交互风格	digital pathology	autism	self-supervised learning, prompt engineering	Transformer, GPT4V	audio-visual multimodal data, video recordings	NA