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
7661	2025-04-07	Improved deep learning-based IVIM parameter estimation via the use of more "realistic" simulated brain data 2025-Apr, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.17583 PMID:39704604	研究论文	提出了一种基于合成数据的监督学习方法（SDD-IVIM），用于提高IVIM参数估计的精度和噪声鲁棒性	引入了一种新的基于模型的合成人类脑IVIM数据生成方法，并结合U-Net进行参数映射	方法依赖于合成数据，未使用真实世界数据进行神经网络训练	提高IVIM参数估计的精度和噪声鲁棒性	脑IVIM成像参数估计	医学影像分析	脑胶质瘤	IVIM双指数模型	U-Net	合成脑多b值扩散加权图像	20名脑胶质瘤患者
7662	2025-04-07	Deep learning-based Monte Carlo dose prediction for heavy-ion online adaptive radiotherapy and fast quality assurance: A feasibility study 2025-Apr, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.17628 PMID:39871016	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的蒙特卡洛剂量预测模型，用于重离子在线自适应放疗和快速质量保证	在CHD U-Net基础上引入通道注意力机制（CAM），提高了蒙特卡洛剂量预测的准确性和效率	研究仅针对头颈癌患者，样本量为120例，可能限制了模型的泛化能力	开发深度学习模型以预测独立蒙特卡洛剂量，促进重离子在线自适应放疗和快速质量保证的实施	头颈癌患者	医学影像分析	头颈癌	深度学习，蒙特卡洛模拟	CAM-CHD U-Net	CT图像，三维能量矩阵，射线掩模	120例头颈癌患者数据
7663	2025-04-07	Prediction of influenza virus infection based on deep learning and peripheral blood proteomics: A diagnostic study 2025-Mar-28, Journal of advanced research IF:11.4Q1 DOI:10.1016/j.jare.2025.03.051 PMID:40158620	研究论文	本研究基于深度学习和外周血蛋白质组学预测流感病毒感染，并验证了该模型在流感、COVID-19和健康人群鉴别诊断中的潜在价值	结合随机森林模型和LASSO回归模型筛选出能准确区分流感患者的临床指标，并通过蛋白质组测序和机器学习发现了26个差异表达蛋白，其中SAA2被证实可作为流感感染的辅助诊断指标	样本量相对有限（850名患者和265名健康个体），且仅针对特定病毒感染（流感、COVID-19及混合感染）进行研究	预测流感病毒感染的关键分子标记	流感、COVID-19及混合感染患者以及健康个体的外周血样本	机器学习	流感	蛋白质组测序、ELISA	随机森林模型、LASSO回归模型	蛋白质组数据、临床特征数据	850名患者（包括流感、COVID-19和混合感染）和265名健康个体
7664	2025-04-07	Utility-based Analysis of Statistical Approaches and Deep Learning Models for Synthetic Data Generation With Focus on Correlation Structures: Algorithm Development and Validation 2025-Mar-20, JMIR AI DOI:10.2196/65729 PMID:40112290	研究论文	本研究评估了多种合成数据生成方法在复制真实医疗数据集中的相关结构方面的有效性，并比较了它们在随机森林等下游任务中的表现	综合比较了统计方法和深度学习方法在生成合成数据时的性能，特别是在保留相关结构方面的表现	深度学习方法在小型数据集或有限训练周期下表现不佳，LLMs在复制数值依赖关系方面存在困难	评估不同合成数据生成方法在医疗数据中的相关结构复制能力和下游任务表现	合成数据生成方法在模拟和真实医疗数据集上的表现	机器学习	乳腺癌, 糖尿病	Generative Adversarial Networks, 大语言模型(LLMs), Random Forests, eXtreme Gradient Boosting, Gated Additive Tree Ensembles	GAN, ctgan, tvae, LLMs	表格数据	模拟数据(10个高斯变量和1个二元目标变量), 体测数据集(13,393样本), 威斯康星乳腺癌数据集(569样本), 糖尿病数据集(768样本)
7665	2025-04-07	Development of a Clinically Applicable Deep Learning System Based on Sparse Training Data to Accurately Detect Acute Intracranial Hemorrhage from Non-enhanced Head Computed Tomography 2025-Mar-15, Neurologia medico-chirurgica IF:2.4Q2 DOI:10.2176/jns-nmc.2024-0163 PMID:39864839	研究论文	开发一种基于稀疏训练数据的深度学习系统DeepCT，用于从非增强头部CT中准确检测急性颅内出血	基于U-Net和ResNet架构的深度学习模型在稀疏训练数据下实现高准确率，并在多中心验证中表现出普遍可靠性	训练数据仅来自单一中心，可能影响模型的泛化能力	开发并评估一种深度学习算法，用于检测非增强头部CT中的急性颅内出血	非增强头部CT图像	数字病理学	颅内出血	深度学习	U-Net和ResNet	CT图像	1,815个CT图像集用于训练，多个中心的数据集用于验证和测试
7666	2025-04-07	Establishing a Deep Learning Model That Integrates Pretreatment and Midtreatment Computed Tomography to Predict Treatment Response in Non-Small Cell Lung Cancer 2025-Mar-13, International journal of radiation oncology, biology, physics DOI:10.1016/j.ijrobp.2025.03.012 PMID:40089073	research paper	本研究旨在开发一个深度学习模型，通过整合治疗前和治疗中的计算机断层扫描（CT）来预测非小细胞肺癌（NSCLC）患者的治疗反应	整合治疗前和治疗中的CT数据，建立变时间间隔长短期记忆网络（LSTM）用于预测治疗反应，并推导出针对预测肿瘤体积消退不理想患者的个性化剂量递增（DE）方案	样本量相对较小（168例患者），且仅来自三家医院，可能影响模型的泛化能力	预测NSCLC患者对放射治疗（RT）的反应，并探索个性化剂量递增的可能性	非小细胞肺癌（NSCLC）患者	digital pathology	lung cancer	CT扫描	LSTM	image	168例NSCLC患者（来自三家医院）
7667	2025-04-07	Identifying nucleotide-binding leucine-rich repeat receptor and pathogen effector pairing using transfer-learning and bilinear attention network 2024-Oct-01, Bioinformatics (Oxford, England) DOI:10.1093/bioinformatics/btae581 PMID:39331576	研究论文	提出了一种名为ProNEP的深度学习算法，用于高通量识别NLR-效应子对	将CNE预测任务概念化为蛋白质-蛋白质相互作用预测任务，并结合迁移学习和双线性注意力网络进行预测	CNE数据非常稀缺，已知的CNE数量远少于已确认的NLR数量	识别NLR与效应子之间的对应关系，以促进生物学、免疫学和育种研究	核苷酸结合富含亮氨酸重复序列受体（NLR）和病原体效应子	生物信息学	NA	深度学习	双线性注意力网络	蛋白质序列数据	91,291个NLR和387个已知CNE
7668	2025-04-07	Interpretable Cognitive Ability Prediction: A Comprehensive Gated Graph Transformer Framework for Analyzing Functional Brain Networks 2024-04, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2023.3343365 PMID:38109241	研究论文	本文提出了一种基于门控图变换器（GGT）的新框架，用于根据fMRI的功能连接（FC）预测个体的认知能力	结合先验空间知识，采用随机游走扩散策略捕捉大脑区域间的复杂结构功能关系，利用可学习的结构和位置编码（LSPE）及门控机制有效分离位置编码（PE）和图嵌入的学习	NA	预测个体的认知能力并增强功能脑网络生物标志物的可解释性	功能脑网络	神经科学研究	NA	fMRI	GGT（门控图变换器）	功能连接（FC）数据	两个大规模脑成像数据集：费城神经发育队列（PNC）和人类连接组计划（HCP）
7669	2025-04-07	Developing and comparing deep learning and machine learning algorithms for osteoporosis risk prediction 2024, Frontiers in artificial intelligence IF:3.0Q2 DOI:10.3389/frai.2024.1355287 PMID:38919268	研究论文	本研究开发并比较了深度学习和机器学习算法在骨质疏松风险预测中的性能	提出了一种新的深度神经网络（DNN）框架，用于骨质疏松风险预测，并证明其在性能上优于传统的机器学习模型和回归模型	研究样本仅限于路易斯安那骨质疏松研究（LOS）中的8,134名40岁以上受试者，可能不具有普遍代表性	评估深度神经网络（DNN）在骨质疏松风险预测中的性能，并与传统机器学习模型进行比较	8,134名40岁以上受试者的髋部骨密度（BMD）及广泛的 demographic 和常规临床数据	机器学习	骨质疏松	深度学习（DL）和机器学习（ML）	DNN, RF, ANN, KNN, SVM, OST	临床数据和 demographic 数据	8,134名40岁以上受试者
7670	2025-04-07	De novo design of luciferases using deep learning 2023-02, Nature IF:50.5Q1 DOI:10.1038/s41586-023-05696-3 PMID:36813896	研究论文	本文介绍了一种基于深度学习的'家族级幻觉'方法，用于设计具有选择性催化氧化化学发光的人工荧光素酶	使用深度学习生成大量理想化的蛋白质结构，包含多样化的口袋形状和设计序列，从而创造出高活性和特异性的生物催化剂	方法依赖于生成的蛋白质结构和设计序列的准确性，可能受限于当前深度学习模型的预测能力	从头设计具有高活性和特异性的荧光素酶	人工荧光素酶及其催化底物二苯基特拉嗪和2-脱氧腔肠素	机器学习	NA	深度学习	NA	蛋白质结构数据	NA
7671	2025-04-06	Code-Free Deep Learning Glaucoma Detection on Color Fundus Images 2025 Jul-Aug, Ophthalmology science IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.xops.2025.100721 PMID:40182983	研究论文	本研究评估了无代码深度学习(CFDL)在眼底图像中检测青光眼的性能，并与专家设计的模型进行了比较	使用无代码深度学习(CFDL)方法，使无编程经验的临床医生能够构建自己的AI模型，用于青光眼筛查	未提及具体局限性	评估无代码深度学习在青光眼检测中的性能	眼底图像	计算机视觉	青光眼	深度学习	CFDL模型	图像	101442张标记的眼底图像
7672	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）
7673	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
7674	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
7675	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
7676	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
7677	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）
7678	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
7679	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
7680	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