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
6741	2025-02-14	A Deep-Learning Approach for Vocal Fold Pose Estimation in Videoendoscopy 2025-Feb-12, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-025-01431-8 PMID:39939476	研究论文	本文提出了一种深度学习框架，用于从临床实践中获取的喉镜视频帧中估计声带姿态，以辅助诊断喉部疾病	该框架通过热图回归依赖三个解剖学相关的关键点作为前声门角度（AGA）计算的先验，克服了现有算法在病理图像、噪声和遮挡等挑战性图像中的缺点	NA	开发一种深度学习框架，用于从喉镜视频帧中准确估计声带姿态，以辅助诊断喉部疾病	声带姿态估计	计算机视觉	喉部疾病	深度学习	热图回归	视频帧	124名患者的471张喉镜帧，其中28名患者患有癌症
6742	2025-02-14	Multifactor prediction model for stock market analysis based on deep learning techniques 2025-Feb-11, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-88734-6 PMID:39934296	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的多因素预测模型，用于分析股票市场的稳定性	使用sigmoid深度学习范式构建了一个基于矛盾因素的稳定性预测模型，能够识别不同影响因素对股票市场稳定性的影响	未提及具体的数据集或实验验证结果，可能缺乏实际应用的验证	研究股票市场的稳定性预测，以提高预测精度和识别市场突变	股票市场的稳定性及其影响因素	机器学习	NA	深度学习	sigmoid深度学习模型	股票市场数据	未提及具体样本数量
6743	2025-02-14	Mammalian piRNA target prediction using a hierarchical attention model 2025-Feb-11, BMC bioinformatics IF:2.9Q1 DOI:10.1186/s12859-025-06068-6 PMID:39934678	研究论文	本研究开发了一种深度学习模型，用于预测哺乳动物piRNA的靶标，解决了数据不足和靶向规则不明确的问题	通过选择基于先前实验推断的piRNA靶向模式的深度学习子网络，并结合迁移学习方法，显著提高了piRNA靶标预测的准确性	当前对哺乳动物piRNA靶向规则的理解仍有限，且数据量不足	预测哺乳动物piRNA的靶标，以阐明piRNA的功能	小鼠和人类的piRNA	自然语言处理	NA	深度学习	分层注意力模型	RNA序列数据	piRNA数据库中的所有小鼠和人类piRNA
6744	2025-02-14	A hybrid machine learning framework for functional annotation of mitochondrial glutathione transport and metabolism proteins in cancers 2025-Feb-11, BMC bioinformatics IF:2.9Q1 DOI:10.1186/s12859-025-06051-1 PMID:39934670	研究论文	本文开发了一种混合机器学习框架，用于癌症中线粒体谷胱甘肽（GSH）运输和代谢蛋白的功能注释	该框架利用癌症细胞系的多组学数据和其他生物学知识数据作为特征，揭示了与癌症中mGSH代谢和膜运输相关的潜在基因	现有基于蛋白质序列的机器学习或深度学习模型无法在生物背景下注释功能	研究癌症中线粒体GSH运输和代谢的功能注释	癌症细胞系和原发肿瘤样本	机器学习	癌症	多组学数据分析	混合机器学习框架	多组学数据	多个细胞系和原发肿瘤样本
6745	2025-02-14	A novel method for assessing cycling movement status: an exploratory study integrating deep learning and signal processing technologies 2025-Feb-11, BMC medical informatics and decision making IF:3.3Q2 DOI:10.1186/s12911-024-02828-1 PMID:39934805	研究论文	本研究提出了一种基于深度学习的运动评估方法，结合姿态估计算法（Keypoint RCNN）和信号处理技术，验证了其可靠性和有效性	创新点在于将Keypoint RCNN算法与信号处理技术结合，用于评估骑行运动状态，并验证了该方法在家庭或社区环境中的个体化运动功能评估的潜力	样本量较小（仅20名大学生），且研究仅限于静态自行车骑行，未涉及其他运动类型	研究目的是开发一种可靠且有效的运动评估方法，用于个体化运动功能评估	研究对象为20名大学生的骑行运动数据	计算机视觉	NA	Keypoint RCNN算法、信号处理技术	Keypoint RCNN	视频、传感器数据	20名大学生
6746	2025-02-14	Classifying and fact-checking health-related information about COVID-19 on Twitter/X using machine learning and deep learning models 2025-Feb-11, BMC medical informatics and decision making IF:3.3Q2 DOI:10.1186/s12911-025-02895-y PMID:39934858	研究论文	本研究旨在开发更强大的事实核查模型，以检测和分类Twitter/X上关于COVID-19的健康信息中的可靠信息与错误信息	使用7种不同的机器学习/深度学习模型，并通过余弦相似度度量解决可信信息类别的少数样本过采样问题，确保训练和测试时两类样本的平衡	研究仅针对Twitter/X平台上的COVID-19相关信息，可能不适用于其他平台或疾病	开发更强大的事实核查模型，以检测和分类健康信息中的可靠信息与错误信息	Twitter/X上关于COVID-19的健康信息	自然语言处理	COVID-19	机器学习, 深度学习	TextConvoNet, 其他未指定模型	文本	未明确提及具体样本数量，但涉及两类数据集：可信信息和错误信息
6747	2025-02-14	Deep-learning-ready RGB-depth images of seedling development 2025-Feb-11, Plant methods IF:4.7Q1 DOI:10.1186/s13007-025-01334-3 PMID:39934882	研究论文	本文提出了一个独特的幼苗出苗动力学注释数据集，包含近70,000个RGB深度帧和超过700,000个植物注释	提供了一个独特的RGB深度图像数据集，用于训练深度学习模型并进行高通量表型分析，展示了该数据集在多种物种上的泛化能力并超越现有技术	讨论了该数据集在植物表型分析中引发的新问题，但未详细说明具体问题	旨在通过提供高质量的注释数据集，推动机器学习驱动的植物成像研究	幼苗出苗动力学	计算机视觉	NA	NA	深度学习模型	RGB深度图像	近70,000个RGB深度帧和超过700,000个植物注释
6748	2025-02-14	Normalized Protein-Ligand Distance Likelihood Score for End-to-End Blind Docking and Virtual Screening 2025-Feb-10, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.4c01014 PMID:39823352	研究论文	本文介绍了一种基于深度学习的评分函数NMDN，用于蛋白质-配体距离的概率密度分布学习，并提出了一个名为DiffDock-NMDN的端到端盲对接和虚拟筛选协议	提出了NMDN评分函数，解决了现有深度学习评分函数的局限性，并在姿势选择和虚拟筛选任务中表现稳健；提出了DiffDock-NMDN协议，结合DiffDock和NMDN评分函数进行盲对接和虚拟筛选	未明确提及具体局限性	开发一种深度学习评分函数，用于蛋白质-配体结合强度的评估，并应用于盲对接和虚拟筛选任务	蛋白质-配体对	机器学习	NA	深度学习	NMDN, DiffDock	蛋白质-配体距离数据	LIT-PCBA数据集
6749	2025-02-14	Comparative Analysis of Recurrent Neural Networks with Conjoint Fingerprints for Skin Corrosion Prediction 2025-Feb-10, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.4c02062 PMID:39835935	研究论文	本研究旨在开发基于循环神经网络（RNNs）的深度学习模型，用于根据化学语言符号、分子亚结构、物理化学特性以及这三种特性的组合（称为联合指纹）对化学化合物的皮肤腐蚀性进行分类	本研究创新性地将循环神经网络（RNNs）与联合指纹结合，用于皮肤腐蚀性预测，并展示了BiLSTM模型在联合特征下的优越性能	研究中使用的样本集和外部测试集的规模未明确说明，可能影响模型的泛化能力	开发深度学习模型以替代动物实验，用于化学化合物皮肤腐蚀性的预测	化学化合物的皮肤腐蚀性	机器学习	NA	深度学习	RNN, LSTM, BiLSTM, GRU, BiGRU	化学语言符号、分子亚结构、物理化学特性	NA
6750	2025-02-14	Chemically Informed Deep Learning for Interpretable Radical Reaction Prediction 2025-Feb-10, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.4c01901 PMID:39871741	研究论文	本文开发了一个基于分子轨道相互作用的预测框架，用于解释自由基反应的机制	提出了一个化学感知的深度学习模型，能够提供不同层次的解释性预测，并在自由基反应预测中达到了96%的准确率	模型依赖于RMechDB数据库，可能受限于数据库的覆盖范围和准确性	开发一个能够预测和解释自由基反应的深度学习框架	自由基反应的机制和产物	化学信息学	NA	深度学习	深度学习模型	化学反应数据	RMechDB数据库中的自由基反应步骤
6751	2025-02-14	Can Focusing on One Deep Learning Architecture Improve Fault Diagnosis Performance? 2025-Feb-10, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.4c02060 PMID:39883649	研究论文	本研究专注于单一深度学习架构，以评估其在故障诊断中的性能提升	通过专注于单一深度学习架构，而不是广泛评估多种模型，探索了深度学习方法在故障诊断中的潜力	研究仅基于Tennessee Eastman Process数据集，未在其他数据集上验证	评估专注于单一深度学习架构是否能够提升故障诊断的性能	Tennessee Eastman Process数据集	机器学习	NA	深度学习	卷积神经网络（CNN）	过程数据	NA
6752	2025-02-14	Renji endoscopic submucosal dissection video data set for early gastric cancer 2025-Feb-10, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-025-04573-0 PMID:39929844	研究论文	本文介绍了用于早期胃癌治疗的Renji内镜黏膜下剥离术（ESD）视频数据集，包含20个ESD内镜视频和66,656个由三位内镜医师共同标注的阶段识别注释	这是首个公开的用于早期胃癌治疗的ESD数据集，有助于ESD数据集构建的标准化	数据集规模相对较小，仅包含20个视频	推动计算机辅助干预、手术学习和术后手术视频分析技术的发展，提高外科医生的技能水平和整体治疗效果	早期胃癌患者的内镜黏膜下剥离术视频	计算机视觉	胃癌	深度学习	NA	视频	20个ESD内镜视频
6753	2025-02-14	Robust pose estimation for non-cooperative space objects based on multichannel matching method 2025-Feb-10, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-89544-6 PMID:39930024	研究论文	本文提出了一种基于多通道匹配方法的非合作空间物体姿态估计框架，该框架不依赖于3D模型，适用于实例和类别级别的场景	提出了一种不依赖于3D模型的通用姿态估计流程，并设计了一个多通道匹配网络和三重损失函数来获取关键点匹配对，同时引入了动态关键帧池的姿态图优化算法以减少长期漂移误差	NA	提高非合作空间物体姿态估计的准确性和鲁棒性，以支持3D重建、卫星导航、交会对接和碰撞避免等空间任务	非合作空间物体	计算机视觉	NA	深度学习	多通道匹配网络	图像	包含9种不同类型的非合作目标的11,565个样本
6754	2025-02-14	A deep learning-based system for automatic detection of emesis with high accuracy in Suncus murinus 2025-Feb-10, Communications biology IF:5.2Q1 DOI:10.1038/s42003-025-07479-0 PMID:39930110	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的自动呕吐检测系统，用于高精度量化Suncus murinus的呕吐行为	首次结合三维卷积神经网络和自注意力机制开发自动呕吐检测工具，实现了高准确率的呕吐行为量化	NA	开发一种自动化工具以提高Suncus murinus呕吐行为量化的效率和准确性	Suncus murinus的呕吐行为	计算机视觉	NA	深度学习	三维卷积神经网络（3D CNN）和自注意力机制	视频	使用运动诱导呕吐视频作为训练数据集，并评估了多种催吐剂的预测准确性
6755	2025-02-14	Development of a deep learning system for predicting biochemical recurrence in prostate cancer 2025-Feb-10, BMC cancer IF:3.4Q2 DOI:10.1186/s12885-025-13628-9 PMID:39930342	研究论文	开发了一种深度学习系统，用于预测前列腺癌患者在前列腺切除术后生化复发的风险	利用深度学习技术从活检图像中提取特征，结合机器学习算法预测生化复发，超越了传统的Gleason分级系统	研究依赖于有限的患者样本和图像数据，且未在更大规模的外部验证集中测试模型性能	开发一种术前预测前列腺癌患者生化复发的深度学习系统，以制定更有针对性的治疗方案	317名前列腺癌患者的1585张活检图像	数字病理学	前列腺癌	深度学习	Inception_v3神经网络	图像	317名患者的1585张活检图像
6756	2025-02-14	Detection of dental caries under fixed dental prostheses by analyzing digital panoramic radiographs with artificial intelligence algorithms based on deep learning methods 2025-Feb-10, BMC oral health IF:2.6Q1 DOI:10.1186/s12903-025-05577-3 PMID:39930440	研究论文	本研究评估了利用基于卷积神经网络（CNN）的YOLO模型分析全景X光片检测固定牙桥（FDPs）下龋齿的效果	首次将YOLOv7及改进的YOLOv7+CBAM模型应用于全景X光片中固定牙桥下龋齿的检测	样本量相对较小，且仅使用了全景X光片，未考虑其他类型的影像数据	评估深度学习模型在检测固定牙桥下龋齿中的应用效果	1004名患者的全景X光片	计算机视觉	龋齿	深度学习	YOLOv7, YOLOv7+CBAM	图像	1004名患者的全景X光片，其中904张用于训练，100张用于测试；2467张裁剪图像，其中2248张用于训练，219张用于测试
6757	2025-02-14	AI-assisted computational screening and docking simulation prioritize marine natural products for small-molecule PCSK9 inhibition 2025-Feb-04, Current research in translational medicine IF:3.2Q2 DOI:10.1016/j.retram.2025.103498 PMID:39938184	研究论文	本文开发了一种基于AI的虚拟筛选管道，用于识别新型人类PCSK9抑制剂，以应对与Covid-19相关的心血管和中枢神经系统并发症	结合卷积神经网络深度学习模型、分子对接和分子动力学模拟，提出了一种多步骤的计算机筛选方法，用于发现新型PCSK9抑制剂	研究主要依赖于计算机模拟，缺乏实验验证	识别新型人类PCSK9抑制剂，以应对与Covid-19相关的心血管和中枢神经系统并发症	海洋天然产物	机器学习	心血管疾病	卷积神经网络、分子对接、分子动力学模拟	CNN	化学数据库	CMNPD数据库中的已知中枢神经系统、心血管和抗炎药物
6758	2024-08-07	Correction to: Deep Learning Glioma Grading with the Tumor Microenvironment Analysis Protocol for Comprehensive Learning, Discovering, and Quantifying Microenvironmental Features 2025-Feb, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-024-01160-4 PMID:38864948	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
6759	2025-02-14	STCNet: Spatio-Temporal Cross Network with subject-aware contrastive learning for hand gesture recognition in surface EMG 2025-Feb, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2024.109525 PMID:39674068	研究论文	本文介绍了一种名为STCNet的新型深度学习架构，专门用于跨多个受试者的表面肌电图（sEMG）中的手势识别，解决了受试者间变异性和环境因素（如电极移位和肌肉疲劳）带来的挑战	STCNet结合了卷积-循环架构和时空块，增强了空间和时间分析，并引入了滚动卷积技术以更有效地捕捉sEMG测量设备的固有空间关系，同时提出了基于受试者和手势标签信息的对比学习框架	未明确提及具体限制	提高跨多个受试者的表面肌电图手势识别的鲁棒性	表面肌电图（sEMG）数据	机器学习	NA	深度学习	卷积-循环架构（CNN-RNN）	表面肌电图（sEMG）信号	未明确提及具体样本数量
6760	2025-02-14	Deep learning in surgical process modeling: A systematic review of workflow recognition 2025-Feb, Journal of biomedical informatics IF:4.0Q2 DOI:10.1016/j.jbi.2025.104779 PMID:39832608	系统综述	本文系统综述了深度学习在手术流程建模中的应用，特别是其在识别手术工作流程和从微创手术数据集中提取可靠模式方面的作用	本文首次系统性地总结了深度学习在手术流程建模中的应用，并指出了当前研究中存在的挑战和未来的研究方向	手术注释过程缺乏详细描述，且不同手术程序的注释过程存在显著差异，公开数据集通常缺乏临床知识	研究深度学习在识别手术工作流程和提取可靠模式中的作用，以推动内窥镜手术中情境感知智能系统的发展	微创手术中的手术视频数据	计算机视觉	NA	深度学习	RNN, TCN, transformer	视频	59篇全文综述的文章