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
861	2025-05-09	Lag-Net: Lag correction for cone-beam CT via a convolutional neural network 2025-Jun, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2025.108753 PMID:40233441	research paper	提出了一种名为Lag-Net的卷积神经网络方法，用于校正锥束CT中的滞后信号，以减少伪影并提高图像质量	引入深度学习方法来消除滞后信号，利用硬件校正的无滞后结果作为训练目标，避免了传统线性时不变校正的局限性	硬件校正方法操作复杂，对CT仪器要求高，而深度学习方法的校正效果在低曝光条件下仍有提升空间	提高锥束CT图像质量，减少由滞后信号引起的伪影	锥束CT中的滞后信号及其引起的伪影	digital pathology	NA	deep learning, convolutional neural network	CNN	image	模拟和真实数据集
862	2025-05-09	Reconstruction of highly and extremely aberrated wavefront for ocular Shack-Hartmann sensor using multi-task Attention-UNet 2025-Jun, Experimental eye research IF:3.0Q1 DOI:10.1016/j.exer.2025.110394 PMID:40254120	研究论文	本研究提出了一种多任务注意力UNet（HR-HDR-SHUNet）用于高分辨率和宽动态范围的Shack-Hartmann波前重建，以解决高度和极度像差眼睛中的波前记录问题	首次将多任务学习方案应用于高分辨率和宽动态范围的Shack-Hartmann波前重建，同时输出波前图和Zernike系数	未明确提及具体局限性	提高高度和极度像差眼睛中Shack-Hartmann波前重建的准确性和计算效率	具有不同高阶像差水平（正常、高度和极度像差）的眼睛	计算机视觉	眼科疾病（圆锥角膜和角膜激光手术后）	深度学习	改进的注意力UNet（HR-HDR-SHUNet）	波前图像数据	三个大型数据集（包含不同像差水平的样本）
863	2025-05-09	Improved prediction of chlorophyll-a concentrations using advancing graph neural network variants 2025-Jun-01, The Science of the total environment DOI:10.1016/j.scitotenv.2025.179481 PMID:40280091	研究论文	本研究提出了一种基于深度学习的框架，用于长期叶绿素a（Chl-a）浓度模拟，结合了不规则测量的水质观测数据和恒定时间步长的气候数据	引入了先进的图神经网络（GNN）架构（如ChebNet和GCN）来处理连续气候数据，并提出了一个门控机制来整合两个处理模块的输出	研究仅使用了韩国汉江上游流域的每日数据集，可能限制了模型的泛化能力	提高有害藻华预测的准确性，以保护地表水资源	叶绿素a（Chl-a）浓度	机器学习	NA	深度学习，图神经网络	GCN, LSTM	水质观测数据，气候数据	韩国汉江上游流域的每日数据集
864	2025-05-09	Incremental capacity analysis of battery under dynamic load conditions 2025-Jun, MethodsX IF:1.6Q2 DOI:10.1016/j.mex.2025.103331 PMID:40337556	研究论文	本文提出了一种基于增量容量分析（ICA）的方法，用于在动态负载条件下评估电动汽车电池的容量和健康状态（SOH）	该方法不仅提供了标记的SOH值，还提取了可用于数据驱动的容量或SOH预测的健康特征	NA	开发一种在动态负载条件下准确评估电动汽车电池容量和健康状态的方法	电动汽车电池	机器学习	NA	增量容量分析（ICA）	机器学习或深度学习模型	电池数据	NA
865	2025-05-09	Electroencephalography estimates brain age in infants with high precision: Leveraging advanced machine learning in healthcare 2025-May-15, NeuroImage IF:4.7Q1 DOI:10.1016/j.neuroimage.2025.121200 PMID:40216216	研究论文	本研究利用脑电图（EEG）和机器学习技术，开发了一种可靠的方法来量化婴儿的脑龄差距（BAG），作为评估大脑发育速度的指标	结合传统机器学习和新型深度学习网络，高效量化脑龄差距，并在临床风险人群中验证其有效性	研究样本量相对较小，且仅针对特定年龄段的婴儿	开发一种非侵入性的脑成熟度评估工具，用于早期临床干预和护理计划	219名3至14个月大的正常发育婴儿，以及临床风险人群（巨脑症患者）	机器学习	神经发育疾病	EEG	深度学习网络	EEG记录	219名婴儿的EEG数据，深度学习网络输入样本增至2628条记录
866	2025-05-09	A CVAE-based generative model for generalized B1 inhomogeneity corrected chemical exchange saturation transfer MRI at 5 T 2025-May-15, NeuroImage IF:4.7Q1 DOI:10.1016/j.neuroimage.2025.121202 PMID:40268259	research paper	提出一种基于条件变分自编码器（CVAE）的生成模型，用于在5T磁场下生成广义B1不均匀性校正的化学交换饱和转移（CEST）MRI图像	使用CVAE模型从单次CEST采集生成B1不均匀性校正的Z谱，克服了传统方法需要多B1水平采集数据的问题，并提高了对其他B1水平的泛化能力	研究仅在5T磁场下进行数值模拟和健康人脑成像验证，未在其他场强下验证模型的普适性	开发一种能够进行广义B1不均匀性校正的CEST MRI方法	化学交换饱和转移（CEST）磁共振成像	医学影像处理	NA	化学交换饱和转移（CEST）磁共振成像	CVAE（条件变分自编码器）	MRI图像数据	数值模拟和健康人脑成像数据
867	2025-05-09	Unveiling fullerene formation and interconversion through molecular dynamics simulations with deep neural network potentials 2025-May-08, Physical chemistry chemical physics : PCCP IF:2.9Q1 DOI:10.1039/d5cp00837a PMID:40264288	研究论文	通过结合深度神经网络势能的分子动力学模拟，研究揭示了富勒烯形成和相互转化的机制，特别是在退火过程的冷却阶段	采用深度神经网络势能增强分子动力学模拟，有效模拟了碳蒸气中富勒烯的形成过程，并揭示了碳密度在结构形成中的关键作用	研究主要关注铁-碳初级系统，可能不适用于其他金属-碳系统	探究富勒烯形成和相互转化的分子机制	富勒烯分子及其形成过程	计算化学	NA	分子动力学模拟结合深度神经网络势能	深度神经网络	模拟数据	NA
868	2025-05-09	Disentangling Morphology and Conductance in Amorphous Graphene 2025-May-08, The journal of physical chemistry letters IF:4.8Q1 DOI:10.1021/acs.jpclett.5c00458 PMID:40298244	研究论文	本文结合深度学习增强的模拟技术和渗透理论，分析了三种形态不同的非晶石墨烯薄膜的电子传导特性	避免了周期性边界条件在这些非周期性系统中的错误应用，并探索了部分形态描述符在观察传导特性方面的局限性	部分形态描述符在观察传导特性方面存在局限性	研究非晶石墨烯薄膜的电子传导特性与形态的关系	三种形态不同的非晶石墨烯薄膜	材料科学	NA	深度学习增强的模拟技术、渗透理论	NA	模拟数据	三种形态不同的非晶石墨烯薄膜
869	2025-05-09	Deep learning assisted identification of SCUBE2 and SLC16 A5 combination in RNA-sequencing data as a novel specific potential diagnostic biomarker in prostate cancer 2025-May-08, Medical & biological engineering & computing IF:2.6Q3 DOI:10.1007/s11517-025-03365-3 PMID:40335872	研究论文	本研究利用深度学习模型从三个转录组数据集中识别出10个关键基因，其中SCUBE2和SLC16A5的组合被提出作为前列腺癌的新型潜在诊断生物标志物	首次提出SCUBE2作为前列腺癌的潜在诊断生物标志物，并发现其与SLC16A5的组合能显著提高诊断准确性	SCUBE2在前列腺癌中的作用机制尚未完全阐明，需要进一步实验验证	开发更精确的前列腺癌诊断方法	前列腺癌相关基因表达数据	数字病理学	前列腺癌	RNA测序	深度学习模型	基因表达数据	三个转录组数据集（具体样本数未明确说明）
870	2025-05-09	Predicting fixations and gaze location from EEG 2025-May-08, Medical & biological engineering & computing IF:2.6Q3 DOI:10.1007/s11517-025-03362-6 PMID:40338479	research paper	该研究探讨了如何从脑电图（EEG）信号中预测注视点和估计视线位置，使用深度学习模型	提出了基于Transformer和LSTM的两种模型架构，探讨了EEG数据的空间和时间维度、局部与全局数据处理以及整体结构设计的关键标准	Transformer模型对短信号长度和较少EEG通道更为敏感	探索从EEG信号中预测注视点和估计视线位置的可行性	脑电图（EEG）信号	machine learning	NA	EEG	Transformer, LSTM	EEG信号	NA
871	2025-05-09	Quantum-Chemical Simulation of Multiresonance Thermally Activated Delayed Fluorescence Materials Based on B,N-Heteroarenes Using Graph Neural Networks 2025-May-08, The journal of physical chemistry. A DOI:10.1021/acs.jpca.5c01243 PMID:40338523	研究论文	本研究开发了一种基于B,N-杂芳烃的多共振热激活延迟荧光（MR-TADF）材料的简单分子设计方法，并利用图神经网络进行量子化学模拟	提出了一种基于π扩展DABNA核心的MR-TADF材料设计方法，并开发了基于深度学习的加速搜索工具	未提及实验验证结果或实际应用效果	开发高效的MR-TADF发射体用于下一代电致发光器件	基于B,N-杂芳烃的MR-TADF材料	量子化学计算	NA	密度泛函理论（DFT）	图神经网络（GNN）	量子化学计算数据	4种框架类型（咔唑、吖啶、吩恶嗪、吩噻嗪）和18种环状系统修饰的化合物
872	2025-05-09	A review of machine learning methods for imbalanced data challenges in chemistry 2025-May-07, Chemical science IF:7.6Q1 DOI:10.1039/d5sc00270b PMID:40271022	review	本文综述了化学领域中处理不平衡数据的机器学习方法	全面回顾了当前处理不平衡数据的方法，并探讨了未来研究方向，如数据增强、物理模型、大型语言模型和先进数学方法	未具体说明每种方法在特定化学子领域中的效果差异	解决化学领域中不平衡数据对机器学习和深度学习模型的影响	化学领域中的不平衡数据集	machine learning	NA	resampling techniques, data augmentation techniques, algorithmic approaches, feature engineering strategies	ML, DL, LLMs	chemical data	NA
873	2025-05-09	A Flexible and Adhesive Strain Sensor Based on Deep Eutectic Solvents for Deep Learning-Assisted Signal Recognition 2025-May-07, ACS applied materials & interfaces IF:8.3Q1 DOI:10.1021/acsami.4c20392 PMID:40274546	研究论文	本文报道了一种基于聚丙烯酸的自粘超拉伸DGel的制备策略，及其在深度学习辅助信号识别中的应用	开发了一种具有超高拉伸性和高信号识别能力的自粘DGel，并通过与深度学习结合实现了高达99.33%的识别准确率	NA	设计新型凝胶用于可穿戴电子设备和传感应用	基于聚丙烯酸的DGel及其作为应变传感器的性能	可穿戴电子设备	NA	深度学习	NA	应变信号	NA
874	2025-05-09	Multistage Diffusion Model With Phase Error Correction for Fast PET Imaging 2025-May-07, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3567645 PMID:40333105	research paper	提出了一种针对快速PET成像的新型多阶段扩散框架，通过相位误差校正网络减少迭代次数并提高成像质量	设计了一个多阶段结构来近似PET降解过程，并引入相位误差校正网络（PECNet）确保阶段间一致性，同时采用确定性冷扩散机制显著减少重建迭代次数	未提及具体的数据集规模或多样性限制	解决快速PET成像中的运动伪影和患者舒适度问题	PET成像	医学影像处理	NA	扩散模型	PECNet	PET图像	使用[Ga]FAPI和[F]FDG PET数据集进行评估
875	2025-05-09	Enhancing ECG Classification in Cardiac Diagnostics: A Novel Approach Using Adaptive Focal Cross-Entropy Loss Function 2025-May-07, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3566531 PMID:40333100	研究论文	提出了一种基于深度可分离残差注意力（DRA-ECG）和自适应焦点交叉熵（AFCE）损失函数的新型深度学习算法，用于心电图（ECG）分类	提出DRA-ECG模型和AFCE损失函数，结合连续小波变换（CWT）和边缘特征检测技术，有效解决了类别不平衡问题并提升了模型性能	模型的解释性、计算成本和类别不平衡问题仍需进一步改进	提高心电图分类的准确性和效率，以辅助心脏疾病的诊断	心电图（ECG）信号	机器学习	心血管疾病	连续小波变换（CWT）、边缘特征检测	DRA-ECG（深度可分离残差注意力模型）	1D ECG信号转换为2D scalograms	NA
876	2025-05-09	A General Framework for Augmenting Lossy Compressors with Topological Guarantees 2025-May-07, IEEE transactions on visualization and computer graphics IF:4.7Q1 DOI:10.1109/TVCG.2025.3567054 PMID:40333107	research paper	提出了一种通用框架，用于增强有损压缩器以在压缩过程中保留数据的拓扑结构	引入了一种通用框架，能够量化调整以保留轮廓树，并采用自定义可变精度编码方案存储这些调整	未明确提及具体限制	在科学数据压缩中保留拓扑描述符	科学数据中的拓扑描述符（如轮廓树）	科学数据可视化与分析	NA	可变精度编码方案	NA	体积数据	NA
877	2025-05-09	RadField3D: A Data Generator and Data Format for Deep Learning in Radiation-Protection Dosimetry for Medical Applications 2025-May-07, Journal of radiological protection : official journal of the Society for Radiological Protection IF:1.4Q3 DOI:10.1088/1361-6498/add53d PMID:40334671	研究论文	介绍了一个基于Geant4的开源蒙特卡洛模拟应用RadField3D，用于生成三维辐射场数据集，并提出了一个快速、机器可解释的数据格式RadFiled3D	开发了RadField3D模拟应用和RadFiled3D数据格式，支持深度学习在辐射防护剂量学中的研究	未提及具体的数据集规模或实验验证的详细结果	研究使用深度学习的替代辐射模拟方法	三维辐射场数据集	机器学习	NA	蒙特卡洛模拟	NA	三维辐射场数据	NA
878	2025-05-09	Quantitative dynamics of neural uncertainty in sensory processing and decision-making during discriminative learning 2025-May-07, Experimental & molecular medicine DOI:10.1038/s12276-025-01456-7 PMID:40335633	研究论文	本研究使用深度学习方法量化了在振动频率辨别任务中初级体感皮层前肢区（fS1）神经活动的不确定性	引入了一种transformer模型来解码随时间不一致跟踪的神经数据，揭示了fS1神经表征不仅编码振动刺激的不确定性，还编码决策过程中的不确定性	研究仅关注了fS1区域，未涉及其他可能参与不确定性处理的脑区	探究感觉皮层中不确定性神经表征的定量动态及其在辨别学习中的作用	初级体感皮层前肢区（fS1）的神经活动	神经科学	NA	深度学习	transformer	神经活动数据	NA
879	2025-05-09	Radiological evaluation and clinical implications of deep learning- and MRI-based synthetic CT for the assessment of cervical spine injuries 2025-May-07, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-025-11644-8 PMID:40335658	研究论文	评估基于深度学习和MRI的合成CT（sCT）在颈椎损伤诊断中的有效性	sCT作为一种无辐射成像技术，在颈椎损伤诊断中表现出与传统CT相似的准确性	样本量较小（37名患者），且研究局限于颈椎损伤	评估MRI-based sCT在颈椎损伤诊断中的有效性	颈椎损伤患者	数字病理学	颈椎损伤	MRI-based synthetic CT (sCT)	深度学习	图像	37名患者（44处颈椎骨折）
880	2025-05-09	Evolution-guided protein design of IscB for persistent epigenome editing in vivo 2025-May-07, Nature biotechnology IF:33.1Q1 DOI:10.1038/s41587-025-02655-3 PMID:40335752	research paper	通过进化引导的蛋白质工程设计IscB，用于体内持久的表观基因组编辑	结合直系同源筛选、结构引导的蛋白质域设计、RNA工程和基于深度学习的结构预测，开发了改进的NovaIscB变体，实现了更高的活性和特异性	未提及具体的应用限制或潜在问题	设计增强型酶用于分子生物学应用	IscB RNA引导的内切酶及其引导RNA（ωRNA）	分子生物学	NA	ortholog screening, structure-guided protein domain design, RNA engineering, deep learning-based structure prediction	NA	NA	NA