深度学习在生物医药领域的应用

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	算法框架	模型架构	性能指标	计算资源
8721	2025-10-06	Forward dynamics computational modelling of a cyclist fall with the inclusion of protective response using deep learning-based human pose estimation 2024-01, Journal of biomechanics IF:2.4Q3 DOI:10.1016/j.jbiomech.2024.111959 PMID:38286096	研究论文	本研究通过视频分析结合深度学习姿态估计和正向动力学计算模型，研究自行车骑行者跌倒的运动学特征和防护响应机制	开发了结合深度学习姿态估计和逆向运动学优化的新型重建流程，用于从真实跌倒视频中提取人体运动数据，并首次在自行车跌倒模型中优化包含支撑性主动响应	研究仅针对单个自行车跌倒案例进行研究，样本量有限	研究自行车骑行者跌倒的运动学和动力学特征，开发计算模型以改进防护装备和安全措施	自行车骑行者的跌倒过程	计算机视觉, 生物力学	创伤性损伤	视频分析, 深度学习姿态估计, 逆向运动学优化, 正向动力学计算模型	深度学习姿态估计模型	视频	单个自行车跌倒案例研究	遗传算法	NA	NA	NA
8722	2025-10-06	GSDA: Generative adversarial network-based semi-supervised data augmentation for ultrasound image classification 2023-Sep, Heliyon IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.heliyon.2023.e19585 PMID:37809802	研究论文	提出一种基于生成对抗网络的半监督数据增强方法GSDA，用于解决超声图像分类中的数据稀缺问题	开发了结合GAN和CNN的半监督数据增强框架，能够合成高质量超声图像并自动生成伪标签，提出平衡分类精度与计算时间的新型评估标准	仅在BUSI数据集上进行评估，需要进一步验证在其他医学影像数据上的泛化能力	解决医学超声图像分析中数据稀缺问题，提升深度学习模型性能	医学超声图像	计算机视觉	NA	超声成像	GAN, CNN	图像	780张超声图像	NA	生成对抗网络，卷积神经网络	准确率，计算时间	NA
8723	2025-10-06	Sentiment analysis in multilingual context: Comparative analysis of machine learning and hybrid deep learning models 2023-Sep, Heliyon IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.heliyon.2023.e20281 PMID:37809397	研究论文	本研究比较了多种机器学习和混合深度学习模型在英语和孟加拉语情感分析中的性能	首次在孟加拉语和英语双语环境下系统比较传统机器学习与深度学习模型的情感分析效果，特别针对孟加拉语NLP研究提供了重要进展	研究仅限于单一电商平台数据，未涉及更多领域和语言对	比较不同模型在多语言情感分析任务中的效能	来自DARAZ电商平台的孟加拉语和英语用户评论	自然语言处理	NA	文本挖掘，情感分析	SVM, LSTM, Bi-LSTM, Conv1D, Conv1D-LSTM	文本	来自DARAZ电商平台的孟加拉语和英语评论数据集	NA	LSTM, Bi-LSTM, Conv1D, 混合Conv1D-LSTM	准确率	NA
8724	2025-10-06	Statin use and longitudinal bone marrow lesion burden: analysis of knees without osteoarthritis from the Osteoarthritis Initiative study 2025-Aug, Skeletal radiology IF:1.9Q3 DOI:10.1007/s00256-025-04878-6 PMID:39890641	研究论文	本研究通过分析骨关节炎倡议研究数据，探讨了他汀类药物使用与无骨关节炎参与者膝关节骨髓病变体积纵向变化之间的关联	首次在无基线膝关节骨关节炎人群中，使用深度学习算法定量测量骨髓病变体积，并评估他汀类药物的长期影响	观察性研究设计无法确立因果关系，可能存在未测量的混杂因素	确定他汀类药物使用与膝关节骨髓病变体积纵向变化之间的关联	无放射学膝关节骨关节炎的参与者膝关节	医学影像分析	骨关节炎	磁共振成像，深度学习	深度学习算法	膝关节MRI图像	1502个膝关节（751个他汀使用者，751个非使用者）	NA	NA	回归系数，95%置信区间，P值	NA
8725	2025-10-06	Deep learning predicts the effect of neoadjuvant chemotherapy for patients with triple negative breast cancer 2025-Aug, Journal of pathology informatics DOI:10.1016/j.jpi.2025.100448 PMID:40524708	研究论文	本研究利用深度学习技术基于术前活检H&E切片预测三阴性乳腺癌患者新辅助化疗效果	首次证明H&E术前活检图像通过深度学习可预测新辅助化疗反应，性能优于基于临床数据的预测方法	样本量相对较小，中度和不良反应病例数量不足需要合并分析	预测三阴性乳腺癌患者新辅助化疗的治疗效果	三阴性乳腺癌患者	数字病理学	乳腺癌	H&E染色	CNN	图像	训练集221个活检样本来自205名患者，测试集52个活检样本来自50名患者	NA	NA	AUC ROC	NA
8726	2025-10-06	Multi-site, multi-vendor development and validation of a deep learning model for liver stiffness prediction using abdominal biparametric MRI 2025-Jul, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-024-11312-3 PMID:39779515	研究论文	开发并验证基于深度学习的模型，使用腹部双参数MRI预测肝脏硬度	首个在多中心、多厂商环境下开发和验证的深度学习模型，能够使用常规临床双参数MRI数据替代MRE评估肝脏硬度	模型性能在不同验证场景中存在差异，外部验证性能相对较低	开发深度学习模型用于预测MRI弹性成像衍生的肝脏硬度	成人和儿童慢性肝病患者	医学影像分析	慢性肝病	MRI, MRE	深度学习	医学影像(T1加权和T2加权MRI)	4295名患者的4695次MRI检查	NA	DeepLiverNet2.0	AUROC	NA
8727	2025-10-06	ReorderBench: A Benchmark for Matrix Reordering 2025-Jul, IEEE transactions on visualization and computer graphics IF:4.7Q1 DOI:10.1109/TVCG.2025.3560345 PMID:40227900	研究论文	本文构建了一个用于评估和改进矩阵重排技术的基准测试ReorderBench	提出了基于卷积和熵的评分方法，并创建了包含数百万生成矩阵和真实世界矩阵的综合性基准	NA	评估和改进矩阵重排技术	矩阵重排算法和视觉模式识别	机器学习	NA	矩阵重排技术	深度学习模型	矩阵数据	2,835,000个二值矩阵，5,670,000个连续矩阵，450个真实世界矩阵	NA	NA	基于卷积和熵的评分方法	NA
8728	2025-10-06	Agreement between Routine-Dose and Lower-Dose CT with and without Deep Learning-based Denoising for Active Surveillance of Solid Small Renal Masses: A Multiobserver Study 2025-Jul, Radiology. Imaging cancer DOI:10.1148/rycan.240250 PMID:40512032	研究论文	评估常规剂量与低剂量CT扫描在肾小肿块主动监测中的一致性，并研究深度学习去噪技术的作用	首次系统评估深度学习去噪技术在低剂量CT肾小肿块监测中的应用价值	回顾性研究，样本量相对有限（70例患者）	评估低剂量CT扫描在肾小肿块主动监测中的可行性和准确性	接受肾小肿块主动监测的患者	医学影像	肾脏肿瘤	CT扫描，深度学习去噪	深度学习	医学影像	70例患者（48男，22女），350次CT扫描	NA	NA	LOAM，Gwet AC2系数，图像质量评分，噪声水平，对比噪声比	NA
8729	2025-10-06	ConsAMPHemo: A computational framework for predicting hemolysis of antimicrobial peptides based on machine learning approaches 2025-Jul, Protein science : a publication of the Protein Society IF:4.5Q1 DOI:10.1002/pro.70087 PMID:40519190	研究论文	提出基于深度学习的计算框架ConsAMPHemo，用于预测抗菌肽的溶血活性	开发两阶段深度学习框架，同时实现抗菌肽溶血活性的二元分类和溶血浓度回归预测	NA	通过机器学习方法预测抗菌肽的溶血活性，降低药物安全性评估成本	抗菌肽(AMPs)	机器学习	NA	深度学习	深度学习模型	序列数据	三个独立数据集	NA	NA	准确率, Pearson相关系数	NA
8730	2025-10-06	PCKRF: Point Cloud Completion and Keypoint Refinement With Fusion Data for 6D Pose Estimation 2025-Jul, IEEE transactions on visualization and computer graphics IF:4.7Q1 DOI:10.1109/TVCG.2024.3390122 PMID:38630565	研究论文	提出一种用于6D姿态估计的点云补全与关键点优化新流程PCKRF	提出融合姿态敏感的点云补全网络和色彩支持的迭代关键点配准方法，在姿态优化中引入颜色信息并增强稳定性	NA	提升6D姿态估计的精度和稳定性	点云数据，纹理缺失和对称物体	计算机视觉	NA	点云处理，深度学习	神经网络	点云数据，颜色信息	NA	NA	姿态敏感点云补全网络	姿态估计精度，稳定性	NA
8731	2025-10-06	Chemical Properties-Based Deep Learning Models for Recommending Rational Daily Diet Combinations to Diabetics Through Large-Scale Virtual Screening of α-Glucosidase Dietary-Derived Inhibitors and Verified In Vitro 2025-Jun-18, Journal of agricultural and food chemistry IF:5.7Q1 DOI:10.1021/acs.jafc.5c03646 PMID:40472393	研究论文	基于化学性质开发深度学习模型，通过大规模虚拟筛选α-葡萄糖苷酶膳食来源抑制剂并体外验证，为糖尿病患者推荐合理的日常饮食组合	首次结合三种基于化学性质的深度学习模型（α-葡萄糖苷酶抑制剂、安全性和药物相互作用）进行大规模膳食化合物筛选，发现59个新型抑制剂并验证协同效应	研究主要基于虚拟筛选和体外验证，尚未进行临床实验验证	开发基于深度学习的饮食推荐系统，帮助糖尿病患者选择合理的日常饮食组合	膳食来源化合物，特别是α-葡萄糖苷酶抑制剂	机器学习	糖尿病	虚拟筛选，体外验证实验	深度学习模型	化学性质数据	FooDB数据库中约70,000种食物来源化合物，筛选出75种潜在AGIs	NA	NA	体外验证的抑制效果	NA
8732	2025-10-06	Deep Learning-Based Adrenal Gland Volumetry for the Prediction of Diabetes 2025-Jun-18, Endocrinology and metabolism (Seoul, Korea) DOI:10.3803/EnM.2025.2336 PMID:40528328	研究论文	本研究通过深度学习算法测量肾上腺体积，探索其与2型糖尿病现状及发病风险的关联	首次使用三维nnU-Net深度学习算法进行肾上腺体积自动测量，并建立其与2型糖尿病发病风险的长期关联	观察性研究设计无法确定因果关系，研究对象仅限于无肾上腺结节的人群	探究肾上腺体积与2型糖尿病现状及发病风险的关联	接受腹部盆腔CT检查的成年人	医学影像分析	2型糖尿病	计算机断层扫描(CT)	深度学习	CT图像	模型开发500例CT扫描，临床队列9708名成年人	nnU-Net	三维nnU-Net	Dice系数, 体积差异	NA
8733	2025-10-06	Explainable AI predicting Alzheimer's disease with latent multimodal deep neural networks 2025-Jun-18, Journal of biopharmaceutical statistics IF:1.2Q2 DOI:10.1080/10543406.2025.2511194 PMID:40528446	研究论文	提出一种新颖的潜在多模态深度学习框架，利用临床、神经影像和遗传数据预测阿尔茨海默病认知状态	引入潜在多模态深度学习框架，结合注意力机制和交叉注意力层提升预测性能，并计算模态重要性分数增强模型可解释性	样本量相对有限（322名患者），数据来源单一（仅ADNI数据库）	预测阿尔茨海默病认知状态	阿尔茨海默病患者	机器学习	阿尔茨海默病	验证性因子分析(CFA)	深度神经网络	临床数据, 神经影像数据, 遗传数据	322名55-92岁患者	NA	多模态深度神经网络	平均绝对误差(MAE), 均方误差(MSE)	NA
8734	2025-10-06	Identifying and predicting EEG microstates with sequence-to-sequence deep learning models for online applications 2025-Jun-17, Journal of neural engineering IF:3.7Q2 DOI:10.1088/1741-2552/ade1f8 PMID:40480246	研究论文	提出基于序列到序列深度学习框架的EEG微状态在线识别与预测方法	首次将序列到序列深度学习模型应用于EEG微状态分析，实现从离线聚类到在线模型-数据混合计算范式的转变	在两个公共数据集上验证，样本规模和多样性可能有限	开发适用于跨被试、跨数据集和多任务场景的EEG微状态在线分析方法	脑电图微状态	机器学习	NA	脑电图	序列到序列深度学习模型	EEG信号序列数据	两个公共数据集	NA	序列到序列架构	准确率	NA
8735	2025-10-06	NLP-like deep learning aided in identification and validation of thiosulfinate tolerance clusters in diverse bacteria 2025-Jun-17, mSphere IF:3.7Q2 DOI:10.1128/msphere.00023-25 PMID:40525872	研究论文	本研究应用类似自然语言处理的深度学习技术识别和验证了多种细菌中的硫代亚磺酸盐耐受基因簇	首次将NLP-like技术应用于细菌基因簇识别，解决了传统方法因序列多样性而难以识别的问题	研究主要聚焦于植物病原菌，在其他细菌类型中的应用仍需验证	开发新方法识别细菌中难以发现的硫代亚磺酸盐耐受基因簇	多种植物病原菌及其基因簇	自然语言处理, 生物信息学	植物细菌性疾病	自然语言处理技术, 基因序列分析, 蛋白质结构预测	深度学习	基因序列数据, 蛋白质序列数据	RefSeq细菌数据库中的多个菌株，包括97-1R、pv. FDAARGOS 389和pv. tomato DC3000	DeepBGC	NA	实验验证	NA
8736	2025-10-06	Effects of patient and imaging factors on small bowel motility scores derived from deep learning-based segmentation of cine MRI 2025-Jun-17, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-025-11737-4 PMID:40526355	研究论文	本研究评估患者和影像因素对基于深度学习分割的MRI电影小肠运动评分的影响	首次系统评估MRI切片相关因素对小肠运动评分的显著影响，并开发深度学习算法进行小肠分割	样本量相对较小（54例患者），仅包含慢性便秘或疑似结肠假性梗阻患者	探究患者因素和影像因素对小肠运动评分的影响	54名慢性便秘或疑似结肠假性梗阻患者的小肠MRI影像	医学影像分析	消化系统疾病	电影MRI, 光学流算法	深度学习分割算法	MRI影像	54名患者（平均年龄53.6±16.4岁，34名女性）	NA	NA	Dice相似系数	NA
8737	2025-10-06	Innovative deep learning and signal decomposition approaches for enhanced spatial and temporal suspended sediment concentration prediction 2025-Jun-17, Environmental science and pollution research international DOI:10.1007/s11356-025-36581-3 PMID:40526349	研究论文	本研究提出新型混合深度学习方法来提高悬浮泥沙浓度的时空预测精度	结合多种深度学习模型与信号分解技术，首次将CEEMDAN和SVMD与DDNN结合用于SSC预测	研究仅限于美国科罗拉多河下游的四个连续监测站数据	开发精确可靠的悬浮泥沙浓度预测方法以改善河流管理	美国科罗拉多河下游的悬浮泥沙浓度	机器学习	NA	小波变换相干性分析，信号分解技术	LSTM, BiLSTM, GRU, DDNN	时间序列数据	2008年至2022年美国科罗拉多河下游四个连续监测站的数据集	NA	密集深度神经网络	均方误差，均方根误差，纳什-萨克利夫效率，相关系数R	NA
8738	2025-10-06	Risk factors and prognostic indicators for progressive fibrosing interstitial lung disease: a deep learning-based CT quantification approach 2025-Jun-17, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-025-11714-x PMID:40526353	研究论文	本研究采用基于深度学习的CT定量方法预测进行性纤维化性间质性肺疾病及其预后	首次将基于深度学习的CT定量分析应用于PF-ILD的预测和预后评估，证明了QCT指标对疾病进展和死亡风险的预测价值	单中心回顾性研究，样本量有限（465例患者），可能存在选择偏倚	评估基于深度学习的定量CT在预测进行性纤维化性间质性肺疾病和评估预后方面的价值	间质性肺疾病患者	医学影像分析	间质性肺疾病	CT扫描，深度学习定量分析	深度学习模型	CT影像	465名ILD患者（中位年龄65岁，238名男性）	NA	NA	C-index, OR值, HR值	NA
8739	2025-10-06	Replacing Attention with Modality-wise Convolution for Energy-Efficient PPG-based Heart Rate Estimation using Knowledge Distillation 2025-Jun-17, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3580474 PMID:40526537	研究论文	提出一种基于光电容积脉搏波的心率估计轻量级深度学习架构PULSE，通过知识蒸馏技术实现高效传感器融合	使用多头部交叉注意力层改进传感器融合，并提出基于关系的知识蒸馏机制，用模态卷积替代注意力模块	NA	开发适用于可穿戴设备的节能高效心率估计算法	光电容积脉搏波信号和加速度计数据	机器学习	心血管疾病	光电容积脉搏波	深度学习	时序信号	两个数据集：PPG-DaLiA（最大可用数据集）和WESAD	NA	多头部交叉注意力，模态卷积	平均绝对误差，内存占用，能耗	商用现成微控制器
8740	2025-10-06	M3D: Manifold-based Domain Adaptation with Dynamic Distribution for Non-Deep Transfer Learning in Cross-subject and Cross-session EEG-based Emotion Recognition 2025-Jun-17, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3580612 PMID:40526534	研究论文	提出一种基于流形的轻量级非深度迁移学习框架M3D，用于跨被试和跨会话的EEG情绪识别	结合流形特征变换和动态分布对齐，在Grassmann流形空间实现源域和目标域的自适应对齐	未明确说明模型对特定EEG采集设备的依赖性	解决EEG信号的非平稳性和个体差异性，降低对大规模标注数据和计算资源的需求	脑电图信号和情绪识别	机器学习	情绪障碍，重度抑郁症	脑电图	非深度学习，迁移学习	EEG信号	三个基准EEG情绪识别数据集和一个临床MDD EEG数据集	NA	流形特征变换，动态分布对齐，集成学习	准确率	显著低于深度学习的计算需求