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
41	2025-06-30	Remaining Useful Life Prediction of Bearings via Semi-Supervised Transfer Learning Based on an Anti-Self-Healing Health Indicator 2025-Jun-11, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25123662 PMID:40573548	研究论文	本文提出了一种基于抗自愈健康指标的半监督迁移学习方法，用于预测轴承的剩余使用寿命	提出了一种抗自愈健康指标（ASH-HI）和基于Transformer架构的半监督迁移学习方法，解决了自愈现象和缺乏寿命终止数据的问题	未提及具体的数据集规模限制或模型计算复杂度	提高轴承剩余使用寿命预测的准确性和实用性	滚动轴承	机器学习	NA	迁移学习，半监督学习	Transformer	信号特征	使用PHM 2012、NASA IMS和实验设置三个数据集进行验证
42	2025-06-30	A Novel Bilateral Data Fusion Approach for EMG-Driven Deep Learning in Post-Stroke Paretic Gesture Recognition 2025-Jun-11, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25123664 PMID:40573553	研究论文	介绍了一种用于从亚急性中风患者的肌电信号中识别手势的混合深度学习模型	提出了一种新颖的双侧数据融合方法，结合非麻痹肢体的肌电信号进行训练，显著提升了模型性能	结果可能略低于传统监督学习算法	提高中风后麻痹手势识别的准确性	25名表现出麻痹临床特征的中风患者	机器学习	中风	EMG	CNN-LSTM	肌电信号	25名患者的七种手势运动数据，分两次采集
43	2025-06-30	A Survey of Deep Learning-Driven 3D Object Detection: Sensor Modalities, Technical Architectures, and Applications 2025-Jun-11, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25123668 PMID:40573555	综述	本文全面综述了深度学习驱动的3D物体检测，聚焦于传感器模态与技术架构之间的协同创新	提出双轴'传感器模态-技术架构'分类框架，系统分析基于RGB相机、LiDAR及多模态融合的检测方法	未涉及具体实验验证或性能比较	推动3D感知系统向更高精度和更强泛化能力发展	3D物体检测方法	计算机视觉	NA	深度学习	CNN, BEV方法, 占用网络, 时序融合架构	RGB图像, LiDAR点云, 多模态数据	NA
44	2025-06-30	Evaluation of a Deep Learning and XAI based Facial Phenotyping Tool for Genetic Syndromes: A Clinical User Study 2025-Jun-09, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2025.06.08.25328588 PMID:40568665	研究论文	本研究评估了一种基于深度学习和XAI的面部表型工具在遗传综合征诊断中的临床效果	首次在临床环境中比较AI-only和XAI支持的诊断方法对医生表现和信心的影响	样本量较小(31名医学遗传学家)，且仅使用18张面部图像	评估XAI在遗传综合征面部表型诊断中的临床应用价值	遗传综合征患者的面部表型特征	数字病理	遗传综合征	深度学习	NA	图像	31名医学遗传学家评估18张面部图像
45	2025-06-30	Federated Learning and EEL-Levy Optimization in CPS ShieldNet Fusion: A New Paradigm for Cyber-Physical Security 2025-Jun-09, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25123617 PMID:40573503	研究论文	本文提出了一种名为CPS ShieldNet Fusion的综合安全框架，结合联邦学习和EEL-Levy优化方法，以增强网络物理系统的安全性	结合联邦残差卷积网络(FedRCNet)和EEL-Levy融合优化(ELFO)方法，实现去中心化模型训练并提升复杂安全威胁检测能力	现有方法在可扩展性、数据隐私和应对CPS环境动态性方面仍存在局限	提升网络物理系统(CPS)的网络安全防护能力	网络物理系统(CPS)	机器学习	NA	联邦学习, EEL-Levy优化	Federated Residual Convolutional Network (FedRCNet)	网络安全数据	CICIoT-2023, Edge-IIoTset-2023和UNSW-NB数据集
46	2025-06-30	Robust Estimation of Unsteady Beat-to-Beat Systolic Blood Pressure Trends Using Photoplethysmography Contextual Cycles 2025-Jun-09, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25123625 PMID:40573512	研究论文	提出一种基于光电容积描记术（PPG）和深度学习的新型方法，用于稳健估计逐拍收缩压趋势	引入了两阶段架构和新型输入结构'上下文周期'，将单次收缩压值预测转化为序列预测任务，并利用并行ResU块和Transformer层捕捉周期间交互和时间依赖性	未明确说明模型在长期连续监测中的表现或对不同人群的适用性	开发可靠的逐拍收缩压趋势估计方法，用于日常健康监测	光电容积描记术（PPG）信号和收缩压趋势	机器学习	心血管疾病	深度学习	并行ResU块和Transformer层的混合模型	PPG信号	NA
47	2025-06-30	Unobtrusive Sleep Posture Detection Using a Smart Bed Mattress with Optimally Distributed Triaxial Accelerometer Array and Parallel Convolutional Spatiotemporal Network 2025-Jun-08, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25123609 PMID:40573496	研究论文	开发了一种基于智能床垫的非接触式睡眠姿势检测系统，用于睡眠质量评估和健康监测	使用八个优化分布的三轴加速度计作为前端数据采集单元，并构建了并行卷积时空网络（PCSN）进行睡眠姿势分类	未提及系统在真实环境中的长期稳定性和对不同体型人群的适用性	开发一种低成本、非接触式的睡眠姿势检测系统，用于改善睡眠质量评估和健康监测	睡眠姿势（俯卧、仰卧、左侧卧、左侧胎儿式、右侧卧、右侧胎儿式）	数字健康	睡眠呼吸暂停、压疮	三轴加速度计、并行卷积时空网络	CNN、LSTM、Bi-LSTM	加速度数据	未明确提及样本数量
48	2025-06-30	Synergizing Attribute-Guided Latent Space Exploration (AGLSE) with Classical Molecular Simulations to Design Potent Pep-Magnet Peptide Inhibitors to Abrogate SARS-CoV-2 Host Cell Entry 2025-Jun-07, Viruses DOI:10.3390/v17060828 PMID:40573419	研究论文	该研究结合属性引导的潜在空间探索（AGLSE）与经典分子模拟，设计出强效的Pep-Magnet肽抑制剂以阻断SARS-CoV-2进入宿主细胞	利用变分自编码器（VAE）和Wasserstein自编码器（WAE）生成潜在空间图，从中筛选并设计具有抗病毒活性的新型肽序列	研究仅基于计算机模拟和分子对接，尚未进行体外或体内实验验证	设计新型肽抑制剂以阻断SARS-CoV-2进入宿主细胞，应对COVID-19疫情	SARS-CoV-2病毒及其宿主细胞	机器学习	COVID-19	VAE, WAE, 分子对接, 分子动力学模拟	VAE, WAE	肽序列数据	200个生成的肽序列，其中4个（MSK-1至MSK-4）进行了详细分析
49	2025-06-30	Segment Anything Model (SAM) and Medical SAM (MedSAM) for Lumbar Spine MRI 2025-Jun-07, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25123596 PMID:40573483	研究论文	本研究评估了Segment Anything Model (SAM)和Medical SAM (MedSAM)在腰椎MRI图像中分割椎间盘和椎体的性能，并与nnU-Net模型进行了比较	首次在腰椎MRI分割中应用零样本深度学习模型SAM和MedSAM，并展示了它们在无需训练数据情况下的可行性	性能仍不及最新的nnU-Net模型，分割结果存在一定的不一致性	评估零样本深度学习模型在腰椎MRI分割中的性能	腰椎MRI图像中的椎间盘(IVD)和椎体(VB)	数字病理	腰椎疾病	MRI	SAM, MedSAM, nnU-Net	图像	82具捐赠者脊柱样本
50	2025-06-30	Comprehensive molecular impact mapping of common and rare variants at GWAS loci 2025-Jun-06, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.06.05.658079 PMID:40501721	研究论文	本文介绍了一种名为DNACipher的深度学习模型，用于预测遗传变异在多种生物环境中的分子影响，并开发了DNACipher Deep Variant Impact Mapping (DVIM)方法，用于识别GWAS位点中具有分子效应的变异	DNACipher能够预测未经直接测量的生物环境中的变异效应，且预测范围比Enformer模型大7倍以上，DVIM方法显著提高了GWAS位点变异的精细定位效率	模型的预测能力仍受限于训练数据的覆盖范围和多样性	开发能够广泛预测遗传变异分子效应的深度学习模型，并应用于GWAS位点的变异精细定位	遗传变异及其在多种生物环境中的分子效应	机器学习	1型糖尿病	深度学习、单核ATAC-seq、荧光素酶检测	DNACipher	基因组序列数据	38,582种细胞类型-检测组合
51	2025-06-30	Enhanced RNA secondary structure prediction through integrative deep learning and structural context analysis 2025-Jun-06, Nucleic acids research IF:16.6Q1 DOI:10.1093/nar/gkaf533 PMID:40530692	research paper	该论文提出了一种整合深度学习和结构上下文分析的RNA二级结构预测方法	采用分阶段学习策略整合RNA序列和结构上下文信息，并利用配对约束训练模型，显著提高了预测的鲁棒性	数据稀缺和过拟合问题仍然存在	提高RNA二级结构预测的准确性和鲁棒性	RNA二级结构	machine learning	NA	deep learning	DSRNAFold	RNA序列和结构数据	多个基准数据集
52	2025-06-30	Method for Estimating Amount of Saliva Secreted Using a Throat Microphone 2025-Jun-06, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25123584 PMID:40573471	研究论文	提出一种使用喉部麦克风声音来估计唾液分泌量的方法	首次提出利用可穿戴喉部麦克风采集的声音，通过深度学习分类吞咽声音来估计唾液分泌量	唾液分泌量估计的相关系数R为0.600，准确度有待提高	开发一种能够持续监测唾液分泌量的方法	人类唾液分泌	机器学习	口腔疾病	深度学习	NA	声音	NA
53	2025-06-30	Enhanced risk stratification for stage II colorectal cancer using deep learning-based CT classifier and pathological markers to optimize adjuvant therapy decision 2025-Jun-04, Annals of oncology : official journal of the European Society for Medical Oncology IF:56.7Q1 DOI:10.1016/j.annonc.2025.05.537 PMID:40480552	研究论文	本研究开发了一种结合深度学习CT分类器和病理标志物的智能风险整合系统（IRIS-CRC），用于更精确地分层II期结直肠癌患者的风险，以优化辅助治疗决策	首次将基于Swin Transformer的深度学习CT分类器（STAR-CRC）与病理标志物整合，创建了四层预后分层的IRIS-CRC系统，相比现有指南显著提高了风险分层的精确性	研究仅基于回顾性数据，需要前瞻性临床试验验证其临床效用	开发更精确的II期结直肠癌风险分层系统以优化辅助化疗决策	II期结直肠癌患者	数字病理	结直肠癌	多平面CT成像分析	Swin Transformer（STAR-CRC）	CT图像+病理标志物数据	2992例II期CRC患者（来自12个中心），其中1587例用于模型开发，1405例用于外部验证
54	2025-06-30	Clinical outcome and deep learning imaging characteristics of patients treated by radio-chemotherapy for a "molecular" glioblastoma 2025-Jun-04, The oncologist DOI:10.1093/oncolo/oyaf127 PMID:40542584	研究论文	本研究评估了分子胶质母细胞瘤（molGB）对标准治疗的反应，并探讨了深度学习和机器学习在MRI上区分无对比增强的molGB与低级别胶质瘤（LGG）的能力	首次利用AI模型基于MRI FLAIR高信号分割特征区分无对比增强的molGB与LGG，并发现无对比增强的molGB患者生存期更长	研究为回顾性设计，样本量相对较小（132例患者），且未探讨不同分子亚型的潜在异质性	评估分子胶质母细胞瘤对标准治疗的反应及开发基于AI的影像学诊断工具	132例接受放疗和替莫唑胺治疗的胶质母细胞瘤患者（包括histGB和molGB亚型）	数字病理学	胶质母细胞瘤	MRI FLAIR成像	深度学习/AI模型	医学影像（MRI）	132例患者（包含histGB和molGB亚型）
55	2025-06-30	Simple controls exceed best deep learning algorithms and reveal foundation model effectiveness for predicting genetic perturbations 2025-Jun-02, Bioinformatics (Oxford, England) DOI:10.1093/bioinformatics/btaf317 PMID:40407144	研究论文	本文提出了一种简单的基线方法，在预测基因扰动后的转录组反应方面优于现有的深度学习算法，并阐明了基础模型在此任务中的实用性	提出了一种简单但性能优越的基线方法，超越了现有最先进的深度学习算法，并提供了基础模型在基因扰动预测任务中的实用性分析	未明确提及具体样本量或数据规模，可能影响方法泛化性的全面评估	评估和改进基因扰动后转录组反应的预测方法	基因扰动后的转录组反应	机器学习	NA	深度学习，基础模型微调	transformer-based foundation model	转录组数据	NA
56	2025-06-30	Residue conservation and solvent accessibility are (almost) all you need for predicting mutational effects in proteins 2025-Jun-02, Bioinformatics (Oxford, England) DOI:10.1093/bioinformatics/btaf322 PMID:40434923	研究论文	该研究提出了一种基于进化评分和残基相对溶剂可及性的简单方法，用于预测突变对蛋白质生物物理性质的影响	该方法仅使用残基保守性和溶剂可及性两个简单特征，性能却与更复杂的深度学习模型相当甚至略优	未明确讨论该方法在特定类型突变或蛋白质上的局限性	开发更简单有效的蛋白质突变效应预测方法	蛋白质突变及其对生物物理性质的影响	计算生物学	NA	进化分析	基于进化评分的简单模型	蛋白质序列和结构数据	ProteinGym深度突变扫描数据集中的突变数据
57	2025-06-30	Knowledge-enhanced protein subcellular localization prediction from 3D fluorescence microscope images 2025-Jun-02, Bioinformatics (Oxford, England) DOI:10.1093/bioinformatics/btaf331 PMID:40459878	研究论文	开发了一种知识增强的蛋白质亚细胞定位模型KE3DLoc，用于从3D荧光显微镜图像中识别蛋白质分布模式	结合3D和2D投影细胞信息设计图像特征提取模块，并利用GO数据库的生物知识优化蛋白质表示	3D图像处理研究较少，缺乏数据和模型复杂性是主要限制	提高蛋白质亚细胞定位预测的准确性，促进蛋白质功能和相关疾病研究	3D荧光显微镜图像中的蛋白质分布	数字病理学	NA	深度学习	KE3DLoc	3D图像	三个公共数据集
58	2025-06-30	Integrating Social Determinants of Health and Established Risk Factors to Predict Cardiovascular Disease Risk Among Healthy Older Adults 2025-Jun, Journal of the American Geriatrics Society IF:4.3Q1 DOI:10.1111/jgs.19440 PMID:40099367	研究论文	本研究整合社会健康决定因素(SDoH)与传统风险因素，利用机器学习和深度学习模型预测健康老年人的心血管疾病(CVD)风险	首次在CVD风险预测中整合SDoH与传统风险因素，并发现SDoH对女性预测效果更显著	研究对象仅限于70岁及以上初始无CVD的老年人，可能限制结果的普适性	提高心血管疾病风险预测的准确性	12,896名70岁及以上初始无CVD的老年人(5,884名男性和7,012名女性)	机器学习	心血管疾病	机器学习(ML)和深度学习(DL)	Random Survival Forest (RSF), Deepsurv, Neural Multi-Task Logistic Regression (NMTLR)	纵向研究数据	12,896人(5,884名男性和7,012名女性)
59	2025-06-30	The role of learned song in the evolution and speciation of Eastern and Spotted towhees 2025-Jun, PLoS computational biology IF:3.8Q1 DOI:10.1371/journal.pcbi.1013135 PMID:40526780	研究论文	本研究探讨了东方斑唧鹀和斑点唧鹀学习歌曲在物种进化和分化中的作用	利用机器学习模型分析歌曲特征，揭示小变异在多特征中如何促进姐妹物种识别其物种特异性歌曲	公开可用的遗传数据有限，且物种分类在重叠区域的准确性较低	研究学习歌曲在物种进化和分化中的作用	东方斑唧鹀和斑点唧鹀	机器学习	NA	机器学习	随机森林、深度学习、梯度提升机、卷积神经网络（CNN）	音频	广泛的社区科学录音，包括重叠区域和潜在杂交个体的歌曲
60	2025-06-30	SubgroupTE: Advancing Treatment Effect Estimation with Subgroup Identification 2025-Jun, ACM transactions on intelligent systems and technology IF:7.2Q1 DOI:10.1145/3718097 PMID:40575765	research paper	提出了一种名为SubgroupTE的新模型，用于在治疗效应估计中结合亚组识别，以提高估计的精确性和提供针对性治疗建议	SubgroupTE模型通过考虑亚组特异性治疗效应，在估计过程中识别具有不同反应的异质性亚组，并引入基于EM的训练过程迭代优化估计和亚组划分网络	模型在合成和半合成数据集上表现优异，但在真实世界数据中的应用仍需进一步验证	提高治疗效应估计的精确性，并提供针对性治疗建议	患者群体，特别是阿片类药物使用障碍（OUD）患者	machine learning	opioid use disorder (OUD)	expectation-maximization (EM)	SubgroupTE	synthetic and semi-synthetic datasets, real-world data	NA