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
6781	2025-02-21	BO-LSTM: classifying relations via long short-term memory networks along biomedical ontologies 2019-Jan-07, BMC bioinformatics IF:2.9Q1 DOI:10.1186/s12859-018-2584-5 PMID:30616557	研究论文	本文提出了一种新的模型BO-LSTM，利用领域特定的本体来检测和分类文本中的关系，特别是在生物医学文本挖掘任务中	BO-LSTM模型通过将每个实体表示为其在本体中的祖先序列，利用生物医学本体来提高关系检测和分类的性能	模型依赖于特定领域的本体，可能在其他领域或没有可用本体的任务中表现不佳	提高生物医学文本挖掘任务中关系检测和分类的准确性	药物-药物相互作用、基因与表型之间的关系	自然语言处理	NA	长短期记忆网络（LSTM）	BO-LSTM	文本	792个药物描述和233篇科学摘要，以及228篇注释了基因与表型关系的摘要
6782	2025-02-21	Analysis and prediction of unplanned intensive care unit readmission using recurrent neural networks with long short-term memory 2019, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0218942 PMID:31283759	研究论文	本文利用带有长短期记忆的循环神经网络分析和预测重症监护病房（ICU）非计划再入院情况	采用RNN与LSTM结合的方法，能够捕捉电子健康记录（EHRs）的多变量特征和图表事件特征的突然波动，提高了ICU再入院预测的敏感性和曲线下面积	未提及具体的研究局限性	提高ICU决策的准确性，实现医院精准医疗	重症监护病房（ICU）患者	机器学习	NA	监督机器学习	RNN, LSTM	临床数据	MIMIC-III数据库中的综合纵向临床数据
6783	2025-02-21	A Stacked BiLSTM Neural Network Based on Coattention Mechanism for Question Answering 2019, Computational intelligence and neuroscience DOI:10.1155/2019/9543490 PMID:31531011	研究论文	本文提出了一种基于共注意力机制的堆叠双向长短期记忆（BiLSTM）神经网络，用于问答系统中的语义交互提取	结合余弦相似度和欧几里得距离对问题和答案句子进行评分，以提高问答系统的性能	未提及具体局限性	提高问答系统的语义理解和交互能力	问答系统中的问题和答案	自然语言处理	NA	深度学习	BiLSTM	文本	TREC 8-13数据集和Wiki-QA数据集
6784	2025-02-21	Mixed convolutional and long short-term memory network for the detection of lethal ventricular arrhythmia 2019, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0216756 PMID:31107876	研究论文	本文提出了一种基于1D卷积神经网络（CNN）和长短期记忆（LSTM）网络的深度学习架构，用于检测致死性心室心律失常	结合1D-CNN和LSTM网络，提出了一种新的深度学习架构，用于心室颤动（VF）检测，并在OHCA数据上达到了迄今为止最高的准确率	研究使用了两个数据集，其中一个来自公共存储库，另一个来自OHCA患者，但未提及数据集的多样性和样本量的具体大小	开发一种能够在极短时间内准确诊断心室颤动的算法，以提高院外心脏骤停（OHCA）患者的生存率	心室颤动（VF）的检测	机器学习	心血管疾病	深度学习	1D-CNN和LSTM	ECG信号	两个数据集，一个来自公共存储库的Holter记录，另一个来自OHCA患者，具体样本量未提及
6785	2025-02-21	Hand Gesture Recognition in Automotive Human⁻Machine Interaction Using Depth Cameras 2018-Dec-24, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s19010059 PMID:30586882	综述	本文综述了使用深度摄像头进行手势识别在汽车人机交互中的应用，特别是基于飞行时间传感器的深度数据的机器学习方法	提出了一个新的基准数据集REHAP，包含超过一百万个独特的三维手势样本	NA	探讨在汽车人机交互中使用深度摄像头进行手势识别的机器学习方法	手势识别	计算机视觉	NA	飞行时间传感器	卷积神经网络（CNN）、长短期记忆网络（LSTM）	深度数据	超过一百万个独特的三维手势样本
6786	2025-02-21	Deep Neural Network Based Predictions of Protein Interactions Using Primary Sequences 2018-Aug-01, Molecules (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/molecules23081923 PMID:30071670	研究论文	本文介绍了一种基于深度神经网络的蛋白质相互作用预测框架（DNN-PPI），仅使用蛋白质一级序列进行自动特征学习	提出了一种新的深度神经网络框架，能够自动从蛋白质一级序列中学习特征，避免了传统方法中繁琐的特征工程	模型的过拟合和泛化能力在大多数场景中尚未得到充分研究	大规模预测蛋白质-蛋白质相互作用，以深入了解蛋白质功能、疾病发生和治疗设计	蛋白质一级序列	机器学习	NA	深度学习	CNN, LSTM	序列数据	Pan的人类PPI数据集及六个外部数据集
6787	2025-02-21	Automatic detection and classification of marmoset vocalizations using deep and recurrent neural networks 2018-07, The Journal of the Acoustical Society of America IF:2.1Q1 DOI:10.1121/1.5047743 PMID:30075670	研究论文	本文研究了使用大规模狨猴发声数据集和深度学习技术自动检测和分类狨猴发声的方法	本文创新性地将深度神经网络（DNN）和长短期记忆循环神经网络（LSTM-RNN）应用于狨猴发声的检测和分类，并与传统的基于规则的检测方法和支持向量机（SVM）分类算法进行了比较	实验数据仅来自四对狨猴双胞胎，样本量相对较小，可能影响模型的泛化能力	自动检测和分类狨猴发声	狨猴发声	自然语言处理	NA	深度学习	DNN, LSTM-RNN, SVM	音频	1500分钟的音频数据，来自四对狨猴双胞胎
6788	2025-02-21	FPGA implementation of deep-learning recurrent neural networks with sub-millisecond real-time latency for BCI-decoding of large-scale neural sensors (104 nodes) 2018-Jul, Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. Annual International Conference DOI:10.1109/EMBC.2018.8512415 PMID:30440576	研究论文	本文展示了一种基于FPGA的LSTM RNN实现，用于在名为'NeuroCoder'的移动低功耗嵌入式系统平台上解码10,000个神经数据通道	开发了一种能够在移动低功耗嵌入式系统平台上实现亚毫秒级实时延迟的FPGA实现，用于解码大规模神经数据	研究仅提供了在模拟10,000个神经通道上解码20维频谱时间表示的证明，未涉及实际神经数据的验证	开发低延迟实时神经解码系统，用于下一代脑机接口在复杂人类任务中的应用	大规模神经传感器数据（10,000个通道）	机器学习	NA	FPGA实现	LSTM RNN	神经数据	模拟10,000个神经通道
6789	2025-02-21	A deep learning framework for causal shape transformation 2018-Feb, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.neunet.2017.12.003 PMID:29301111	研究论文	本文提出了一种结合卷积神经网络（CNN）和堆叠自编码器（SAE）的混合架构，用于学习一系列因果动作，将输入视觉模式或分布非线性转换为具有相同支持的目标视觉模式或分布	提出了一种新的混合架构，结合CNN和SAE，用于解决高维一对多逆映射问题，特别是在微流体流动塑造中的应用	该方法主要适用于可见域中的状态转换，可能不适用于依赖潜在域的问题	研究如何利用深度学习解决高维物理问题，特别是在材料科学和医学生物学中的多步拓扑变换	微流体流动塑造中的高维一对多逆映射问题	机器学习	NA	深度学习	CNN, SAE	图像	NA
6790	2025-02-21	Deep Recurrent Neural Networks for Human Activity Recognition 2017-Nov-06, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s17112556 PMID:29113103	研究论文	本文提出使用深度循环神经网络（DRNNs）构建能够捕捉可变长度输入序列中长距离依赖关系的识别模型	提出了基于长短期记忆（LSTM）DRNNs的单向、双向和级联架构，能够捕捉输入序列中的长距离依赖关系，优于传统的机器学习方法和其它深度学习技术	未提及具体局限性	研究人类活动识别中的深度学习应用	从身体佩戴传感器获取的原始输入序列	机器学习	NA	深度学习	DRNNs, LSTM	时间序列数据	未提及具体样本数量
6791	2025-02-21	DeepSleepNet: A Model for Automatic Sleep Stage Scoring Based on Raw Single-Channel EEG 2017-11, 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.2017.2721116 PMID:28678710	研究论文	本文提出了一种名为DeepSleepNet的深度学习模型，用于基于原始单通道EEG的自动睡眠阶段评分	该模型利用卷积神经网络提取时间不变特征，并使用双向长短期记忆网络自动学习睡眠阶段之间的转换规则，无需手工设计特征	模型未在不同数据集的模型架构和训练算法上进行调整，可能限制了其泛化能力	开发一种自动睡眠阶段评分模型，以减少对手工设计特征的依赖	单通道EEG数据	机器学习	NA	深度学习	CNN, 双向LSTM	EEG信号	两个公共睡眠数据集（MASS和Sleep-EDF）中的不同单通道EEG数据
6792	2025-02-21	A deep learning framework for financial time series using stacked autoencoders and long-short term memory 2017, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0180944 PMID:28708865	研究论文	本文提出了一种结合小波变换、堆叠自编码器和长短期记忆网络的新型深度学习框架，用于股票价格预测	首次将堆叠自编码器用于股票价格预测中的深度特征提取	NA	提高股票价格预测的准确性和盈利能力	六个市场指数及其对应的指数期货	机器学习	NA	小波变换、堆叠自编码器、长短期记忆网络	SAEs, LSTM	时间序列数据	六个市场指数及其对应的指数期货
6793	2025-02-20	Detection of camellia oil adulteration based on near-infrared spectroscopy and smartphone combined with deep learning and multimodal fusion 2025-Apr-30, Food chemistry IF:8.5Q1 DOI:10.1016/j.foodchem.2025.142930 PMID:39826519	研究论文	本研究开发了一种基于近红外光谱和智能手机结合深度学习与多模态融合的茶油掺假检测系统	结合近红外光谱和智能手机视觉数据，采用多模态融合方法提高检测精度，提出了一种实时检测茶油真实性的新方法	研究仅针对茶油与菜籽油的二元掺假系统，未涉及其他可能的掺假油种	开发一种实时检测茶油掺假的方法，以应对日益严重的食品安全问题	茶油与菜籽油的掺假样品	机器学习	NA	近红外光谱、智能手机图像和视频分析	深度学习模型	光谱数据、图像数据、视频数据	243个掺假油样
6794	2025-02-20	Convolutional neural networks for automatic MR classification of myocardial iron overload in thalassemia major patients 2025-Mar, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-024-11245-x PMID:39658686	研究论文	本文开发了一种深度学习模型，用于从T2*多回波MR图像中自动分类心肌铁过载（MIO）	开发了两种2D卷积神经网络（CNN），分别用于多切片（MS-HippoNet）和单切片（SS-HippoNet）分析，以自动分类心肌铁过载	研究仅基于回顾性数据，且样本主要来自地中海贫血患者，可能限制了模型的泛化能力	开发一种深度学习模型，用于自动分类心肌铁过载（MIO）	496名地中海贫血患者的心脏T2*多回波MR图像	计算机视觉	地中海贫血	T2*多回波MR成像	CNN	图像	823张心脏T2*多回波MR图像，来自496名地中海贫血患者
6795	2025-02-20	A deep learning method for total-body dynamic PET imaging with dual-time-window protocols 2025-Mar, European journal of nuclear medicine and molecular imaging IF:8.6Q1 DOI:10.1007/s00259-024-07012-1 PMID:39688700	研究论文	本文开发了一种深度学习算法，能够从双时间窗协议预测动态图像，从而缩短动态正电子发射断层扫描（PET）的扫描时间	提出了一种双向序列到序列模型（Bi-AT-Seq2Seq），并引入注意力机制，显著优于单向或无注意力机制的模型	研究样本量相对较小，且仅限于肺结节和乳腺结节患者	缩短动态PET扫描时间，提高临床应用的可行性	70名肺结节或乳腺结节患者	医学影像分析	肺结节, 乳腺结节	动态PET/CT扫描	Bi-AT-Seq2Seq	医学影像	70名患者（32名男性，平均年龄53.61±13.53岁）
6796	2025-02-20	Deep learning-based intratumoral and peritumoral features for differentiating ocular adnexal lymphoma and idiopathic orbital inflammation 2025-Mar, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-024-11275-5 PMID:39702637	研究论文	本文评估了基于深度学习的肿瘤内和肿瘤周围特征在区分眼附属器淋巴瘤（OAL）和特发性眼眶炎症（IOI）中的价值	使用基于注意力的融合模型融合了肿瘤内和肿瘤周围区域以及多个MR序列提取的特征，显著提高了诊断性能	研究中未发现肿瘤周围特征与肿瘤内特征在性能上有显著差异	评估深度学习在区分OAL和IOI中的应用价值	97名经病理学确认的OAL和IOI患者	数字病理学	眼附属器淋巴瘤, 特发性眼眶炎症	深度学习	基于注意力的融合模型	MR图像	97名患者（43名OAL，54名IOI）
6797	2025-02-20	Identifying influential nodes in brain networks via self-supervised graph-transformer 2025-Mar, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2024.109629 PMID:39731922	研究论文	本文提出了一种基于图变换器的自监督图重建框架（SSGR-GT），用于识别脑网络中的关键节点	采用自监督深度学习模型，无需手动特征提取，直接从数据中学习有意义的表示，结合图变换器提取脑图的局部和全局特征，并通过图融合技术结合功能和结构信息进行多模态分析	依赖于自监督学习的效果，可能受限于数据质量和模型训练过程	识别脑网络中的关键节点（I-nodes），以增强对脑工作机制的理解	脑网络中的关键节点	脑成像	NA	自监督深度学习，图变换器	Graph-Transformer	脑图数据	56个关键节点
6798	2025-02-20	ResViT FusionNet Model: An explainable AI-driven approach for automated grading of diabetic retinopathy in retinal images 2025-Mar, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.109656 PMID:39823821	研究论文	本文提出了一种名为ResViT FusionNet的混合模型，用于自动分级糖尿病视网膜病变（DR）的视网膜图像	结合了卷积神经网络（CNN）和视觉变换器（ViT）的优势，并采用可解释的人工智能（XAI）技术提高模型的透明度和可解释性	未提及具体的数据集规模或模型在更广泛数据集上的泛化能力	提高糖尿病视网膜病变（DR）的自动检测和分类准确性	糖尿病视网膜病变（DR）的视网膜图像	计算机视觉	糖尿病视网膜病变	数据增强（包括像素值重缩放、水平翻转、旋转和缩放）	ResViT FusionNet（结合ResNet50和ViT）	图像	未提及具体样本数量
6799	2025-02-20	Synthesized colonoscopy dataset from high-fidelity virtual colon with abnormal simulation 2025-Mar, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.109672 PMID:39826299	研究论文	本文提出了一种从高保真虚拟结肠生成合成结肠镜图像的方法，用于训练深度学习模型	通过高保真3D结肠模型和异常模拟生成多样化的结肠镜图像，解决了真实结肠镜图像数据不足的问题	合成数据的真实性可能仍与真实数据存在差距，且未提及数据集的公开性	解决深度学习模型在结肠镜图像数据不足情况下的泛化能力问题	高保真3D结肠模型及其生成的合成结肠镜图像	计算机视觉	结肠疾病	CT图像建模、表面网格变形、纹理映射、血液扩散模拟	深度学习模型	图像	NA
6800	2025-02-20	Cross-modality PET image synthesis for Parkinson's Disease diagnosis: a leap from [18F]FDG to [11C]CFT 2025-Mar, European journal of nuclear medicine and molecular imaging IF:8.6Q1 DOI:10.1007/s00259-025-07096-3 PMID:39828866	研究论文	本文开发了一种深度学习框架，用于从真实的[18F]FDG PET图像合成[11C]CFT PET图像，并利用它们的跨模态相关性来区分帕金森病（PD）和正常对照（NC）	通过深度学习框架合成[11C]CFT PET图像，解决了[11C]CFT PET成像在大多数医院不可用的问题，从而扩大了先进诊断工具的应用范围	研究中未提及合成图像在不同医院或设备上的通用性和稳定性	开发一种深度学习框架，用于合成[11C]CFT PET图像，以增强帕金森病的诊断	帕金森病患者和正常对照者	数字病理学	帕金森病	深度学习	深度学习框架	PET图像	604名参与者（274名帕金森病患者和330名正常对照者）