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
9481	2025-01-06	Diffusion network with spatial channel attention infusion and frequency spatial attention for brain tumor segmentation 2025-Jan, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.17482 PMID:39476317	研究论文	本文提出了一种结合空间通道注意力注入（SCAI）模块和频率空间注意力（FSA）机制的条件扩散网络（SF-Diff），用于精确分割脑肿瘤的整个肿瘤（WT）区域	提出了一个条件扩散网络（SF-Diff），结合了空间通道注意力注入（SCAI）模块和频率空间注意力（FSA）机制，以改进脑肿瘤分割的边界轮廓和准确性	目前的方法主要针对整个肿瘤区域的分割，未来需要进一步扩展到脑肿瘤的三类分割任务	提高脑肿瘤分割的准确性，特别是在边界轮廓和非连续病变区域	脑肿瘤的整个肿瘤（WT）区域	计算机视觉	脑肿瘤	扩散模型	条件扩散网络（SF-Diff）	多模态MRI图像	369例患者数据，来自Multimodal BraTS Challenge 2020（BraTS2020）
9482	2025-01-06	Research on floating object classification algorithm based on convolutional neural network 2024-Dec-30, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-83543-9 PMID:39738669	研究论文	本研究基于卷积神经网络（CNN）开发了一种用于水面漂浮物分类的算法，并构建了VGG16-15模型，能够识别15种常见的水面漂浮物	在VGG-16架构基础上进行了定制化改进，包括调整神经网络结构以适应15种漂浮物类别、应用学习率衰减和早停策略进行模型优化，并使用数据增强提升模型泛化能力	未提及模型在复杂环境或极端条件下的表现，以及实际部署中的计算资源需求	提升水面垃圾分类的准确性和效率，为无人船在环境保护中的应用提供技术支持	水面漂浮物	计算机视觉	NA	深度学习	CNN, VGG16-15	图像	5707张图像，分为15个类别
9483	2025-01-06	Automatic identification of the endangered hawksbill sea turtle behavior using deep learning and cross-species transfer learning 2024-Dec-15, The Journal of experimental biology IF:2.8Q2 DOI:10.1242/jeb.249232 PMID:39555892	研究论文	本文探讨了利用深度学习和跨物种迁移学习自动识别濒危玳瑁海龟行为的方法	通过迁移学习，将绿海龟和人类活动数据训练的模型应用于玳瑁海龟行为识别，提高了分类性能	数据稀缺仍然是生态学中的一个挑战	研究目的是利用加速度数据自动识别濒危玳瑁海龟的行为	研究对象是濒危玳瑁海龟（Eretmochelys imbricata）的行为	机器学习	NA	迁移学习	深度学习模型	加速度数据	NA
9484	2025-01-06	Ion channel classification through machine learning and protein language model embeddings 2024-Dec-01, Journal of integrative bioinformatics IF:1.5Q3 DOI:10.1515/jib-2023-0047 PMID:39572876	研究论文	本研究通过机器学习和蛋白质语言模型嵌入技术，对离子通道进行分类，显著提升了分类方法的性能和准确性	结合ProtBERT-BFD和CNN的TooT-BERT-CNN-C模型在离子通道分类中表现优异，显著超越现有基准	研究依赖于计算技术，可能忽略了传统湿实验室实验的某些细节	开发更高效的计算方法以识别离子通道，加速离子通道生物学研究和药物发现	离子通道	机器学习	NA	ProtBERT, ProtBERT-BFD, MembraneBERT, CNN	k-Nearest Neighbors, Random Forest, Support Vector Machines, Feed-Forward Neural Networks, CNN	蛋白质序列数据	原始数据集和新收集的更大数据集DS-Cv2
9485	2025-01-06	A transformer-based deep learning survival prediction model and an explainable XGBoost anti-PD-1/PD-L1 outcome prediction model based on the cGAS-STING-centered pathways in hepatocellular carcinoma 2024-Nov-22, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbae686 PMID:39749665	研究论文	本文开发了基于cGAS-STING通路的深度学习生存预测模型和可解释的XGBoost抗PD-1/PD-L1结果预测模型，用于肝细胞癌（HCC）的研究	创新点在于结合cGAS-STING通路，构建了Transformer生存模型和XGBoost免疫治疗结果预测模型，并提供了模型的开源代码	模型的泛化能力需进一步验证，且样本量可能限制了模型的普适性	开发预测肝细胞癌患者生存风险和抗PD-1/PD-L1治疗结果的模型	肝细胞癌（HCC）患者	机器学习	肝细胞癌	SHAP算法	Transformer, XGBoost	基因表达数据	多个HCC队列（TCGA-LIHC、ICGC-LIRI-JP、GSE144269等）
9486	2025-01-06	Towards simplified graph neural networks for identifying cancer driver genes in heterophilic networks 2024-Nov-22, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbae691 PMID:39751645	研究论文	本文提出了一种简化的图神经网络（SGCD），用于在异质性网络中识别癌症驱动基因	SGCD模型结合了表示分离的图卷积神经网络和双模态特征提取器，解决了现有方法未考虑生物网络异质性和特征混淆的问题	NA	提高在异质性网络中识别癌症驱动基因的模型性能	癌症驱动基因	机器学习	癌症	图深度学习	图卷积神经网络（GCN）	多组学数据和生物网络	NA
9487	2025-01-06	Gut Analysis Toolbox - automating quantitative analysis of enteric neurons 2024-Oct-15, Journal of cell science IF:3.3Q3 DOI:10.1242/jcs.261950 PMID:39219476	研究论文	本文介绍了Gut Analysis Toolbox (GAT)，一种用于定量分析肠道神经元的图像分析工具	GAT通过使用基于深度学习的细胞分割模型和神经节分割模型，实现了快速、准确的图像分析，减少了操作者偏差	NA	开发一种自动化工具，用于定量分析肠道神经元的分布和功能	肠道神经系统（ENS）中的神经元和胶质细胞	数字病理学	NA	深度学习（DL）	StarDist, deepImageJ	二维图像	公共数据集
9488	2025-01-06	Data Science Opportunities To Improve Radiotherapy Planning and Clinical Decision Making 2024-Oct, Seminars in radiation oncology IF:2.6Q2 DOI:10.1016/j.semradonc.2024.07.012 PMID:39271273	研究论文	本文探讨了数据科学在改进放射治疗计划和临床决策中的应用	提出了利用深度学习改进正常组织耐受性分类、预测治疗中肿瘤变化、跟踪累积剂量分布以及基于影像量化肿瘤对放疗反应的方法，并引入了患者特异性计算机模拟（'数字双胞胎'）来指导适应性放疗	未具体提及研究的局限性	改进放射治疗计划，提高个性化治疗的效果	肿瘤和正常组织的基因组学、放射组学、剂量组学数据	机器学习	肿瘤	深度学习	NA	影像数据、基因组数据	NA
9489	2025-01-06	Scalable deep learning framework for sentiment analysis prediction for online movie reviews 2024-May-30, Heliyon IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.heliyon.2024.e30756 PMID:38784532	研究论文	本文提出了一种用于在线电影评论情感分析预测的可扩展深度学习框架	提出了PEW-MCAB模型，结合了位置嵌入和预训练的Glove嵌入向量，以及多通道卷积神经网络和基于注意力的双向长短期记忆模型	未提及模型在处理多语言或跨文化情感分析时的表现	研究在线电影评论的情感分析预测	在线电影文本评论	自然语言处理	NA	深度学习	MCNN, AB模型	文本	使用了四个数据集：IMDB, MR (2002), MRC (2004), MR (2005)
9490	2025-01-06	Deep learning for automatic segmentation of vestibular schwannoma: a retrospective study from multi-center routine MRI 2024, Frontiers in computational neuroscience IF:2.1Q3 DOI:10.3389/fncom.2024.1365727 PMID:38784680	研究论文	本研究首次展示了在常规MRI数据集上高精度自动分割前庭神经鞘瘤（VS）的可能性，并发布了一个多中心常规临床（MC-RC）数据集	首次在常规MRI数据集上实现高精度的VS自动分割，并公开了一个包含160名患者的多中心常规临床数据集	数据集主要来自单一类型的肿瘤（单发散发性VS），且未涉及其他类型的肿瘤或更广泛的患者群体	提高前庭神经鞘瘤（VS）在常规临床MRI中的自动分割精度，以改善临床工作流程和患者管理	前庭神经鞘瘤（VS）	数字病理学	前庭神经鞘瘤	深度学习	深度学习框架	MRI图像	160名患者，包含124个对比增强T1加权（ceT1w）图像和363个T2加权（T2w）图像
9491	2025-01-06	Spatial Deep Learning Approach to Older Driver Classification 2024, IEEE access : practical innovations, open solutions IF:3.4Q2 DOI:10.1109/access.2024.3516572 PMID:39748855	研究论文	本文提出了一种基于空间深度学习的方法，用于老年驾驶员分类，通过网格索引数据增强来提高异常驾驶行为的检测	提出了一种新颖的空间深度学习方法，利用基于网格索引的数据增强技术来改进异常驾驶行为的检测	未明确提及具体限制	解决老年驾驶员分类问题，识别正常和异常驾驶员，以提升道路安全、保险风险评估及针对老年驾驶员的干预措施	老年驾驶员	机器学习	老年疾病	深度学习	NA	GPS位置、速度、方向、距离等遥测数据	未明确提及样本数量
9492	2025-01-06	Synthesizing high-resolution magnetic resonance imaging using parallel cycle-consistent generative adversarial networks for fast magnetic resonance imaging 2022-Jan, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.15380 PMID:34821395	研究论文	本文提出了一种使用并行循环一致性生成对抗网络（CycleGANs）从低分辨率磁共振成像（MR）图像生成高分辨率MR图像的新方法	采用自监督策略的并行CycleGANs方法，解决了临床环境中难以收集成对低分辨率和高分辨率MR图像的问题	NA	生成高分辨率MR图像以缩短MR扫描时间	MR图像	计算机视觉	脑肿瘤	并行循环一致性生成对抗网络（CycleGANs）	CycleGAN	图像	BraTS2020数据集和机构收集的MR图像
9493	2025-01-06	Self-supervised learning for accelerated 3D high-resolution ultrasound imaging 2021-Jul, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.14946 PMID:33993508	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的算法，用于从稀疏获取的二维图像重建高分辨率三维超声图像	提出了一种自监督学习框架，使用循环一致性生成对抗网络（cycleGAN）来生成高分辨率三维超声图像，无需外部图谱图像	研究仅在乳腺癌和前列腺癌患者的数据集上进行了评估，可能在其他疾病或更大样本量上的泛化能力有待验证	开发一种深度学习算法，用于从稀疏获取的二维图像重建高分辨率三维超声图像	乳腺癌和前列腺癌患者的超声图像	计算机视觉	乳腺癌, 前列腺癌	cycleGAN	cycleGAN	图像	70名乳腺癌患者和45名前列腺癌患者的超声图像
9494	2025-01-05	Csec-net: a novel deep features fusion and entropy-controlled firefly feature selection framework for leukemia classification 2025-Dec, Health information science and systems IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s13755-024-00327-1 PMID:39736875	研究论文	本文提出了一种名为Csec-net的新方法，用于白血病的计算机辅助诊断，通过深度学习特征融合和熵控制的萤火虫特征选择框架实现	提出了一种新的深度学习特征融合策略和熵控制的萤火虫特征选择技术，用于白血病分类	未提及具体局限性	开发和评估深度学习方法以实现计算机辅助的白血病诊断	白血病患者的血液样本图像	计算机视觉	白血病	深度学习	MobileNetV2, EfficientNetB0, ConvNeXt-V2, EfficientNetV2, DarkNet-19, 多类支持向量机	图像	15562张图像，来自四个数据集：ALLID_B1, ALLID_B2, C_NMC 2019, ASH
9495	2025-01-05	DEELE-Rad: exploiting deep radiomics features in deep learning models using COVID-19 chest X-ray images 2025-Dec, Health information science and systems IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s13755-024-00330-6 PMID:39741501	研究论文	本文提出了一种名为DEELE-Rad的方法，通过深度学习模型提取深度放射组学特征，用于COVID-19胸部X光图像的分类，并提供了可视化的解释以支持决策	结合深度学习和机器学习技术，利用迁移学习从ImageNet中提取深度放射组学特征，并通过自动参数调整和交叉验证策略优化分类器性能	未提及具体的数据集规模或多样性限制，可能影响模型的泛化能力	开发一种基于深度学习的放射组学方法，用于COVID-19胸部X光图像的分类，以辅助医疗决策	COVID-19患者的胸部X光图像	计算机视觉	COVID-19	深度学习、迁移学习	VGG16, ResNet50V2, DenseNet201	图像	未提及具体样本数量
9496	2025-01-05	Throw out an oligopeptide to catch a protein: Deep learning and natural language processing-screened tripeptide PSP promotes Osteolectin-mediated vascularized bone regeneration 2025-Apr, Bioactive materials IF:18.0Q1 DOI:10.1016/j.bioactmat.2024.11.011 PMID:39734571	研究论文	本文利用深度学习和自然语言处理技术筛选出一种三肽PSP，该肽能够促进血管化骨再生，并通过激活Osteolectin介导的血管-骨通讯来增强骨髓干细胞的成骨分化	结合深度学习和自然语言处理技术，开发了一种新的算法来筛选潜在的促血管生成肽，特别是从262个相关蛋白的内在无序区域中筛选出具有生物活性的三肽PSP	研究主要基于小鼠模型，尚未在人体中进行验证	开发一种更安全、更有效的替代传统细胞因子疗法的方法，以促进血管化骨再生	三肽PSP及其在血管化骨再生中的作用	自然语言处理	骨再生	深度学习（DL）、自然语言处理（NLP）	复合模型（DL和NLP结合）	蛋白质序列数据	262个相关蛋白的内在无序区域
9497	2025-01-05	Deep learning-enabled filter-free fluorescence microscope 2025-Jan-03, Science advances IF:11.7Q1 DOI:10.1126/sciadv.adq2494 PMID:39742468	研究论文	本文介绍了一种基于深度学习的无滤光片荧光显微镜成像技术，通过数字光谱滤波实现荧光通道的自动选择和荧光预测	创新点在于利用深度学习技术替代传统光学滤光片，实现荧光显微镜的无滤光片成像，降低了系统的复杂性和成本	未提及具体的技术限制或实验中的不足	研究目标是开发一种无滤光片的荧光显微镜成像技术，以提高多荧光通道高速成像的适用性	研究对象是使用不同荧光标记的细胞和组织	计算机视觉	NA	深度学习	NA	图像	未提及具体样本数量
9498	2025-01-05	D3-ImgNet: A Framework for Molecular Properties Prediction Based on Data-Driven Electron Density Images 2025-Jan-03, The journal of physical chemistry. A DOI:10.1021/acs.jpca.4c05519 PMID:39752232	研究论文	本文提出了一种基于数据驱动电子密度图像的分子性质预测框架D3-ImgNet，结合了群论、密度泛函理论、深度学习技术和多目标优化机制	D3-ImgNet框架不仅实现了高精度的分子性质预测，还结合了物理机制的指导，体现了数据分析与系统优化的方法论融合	未明确提及具体局限性	预测分子性质，加速功能材料的高通量筛选	分子性质，包括原子化能、偶极矩、力和S2化学反应的最小能量路径	量子化学与材料科学	NA	深度学习，密度泛函理论，多目标优化	D3-ImgNet	电子密度图像	QM9数据集和QM9X数据集，以及S2反应数据集
9499	2025-01-05	Combining the Variational and Deep Learning Techniques for Classification of Video Capsule Endoscopic Images 2025-Jan-03, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-024-01352-y PMID:39753827	研究论文	本文提出了一种结合变分模型和深度学习技术的框架，用于视频胶囊内窥镜图像的多类分类	该框架利用分数阶变分模型捕捉图像的动态信息，并结合深度学习模型进行多类分类和感兴趣区域的定位	NA	开发一种自动化计算机辅助病变分类技术，以提高胃肠道异常检测率	视频胶囊内窥镜图像	计算机视觉	胃肠道相关癌症	深度学习（DL）	Faster RCNN, EfficientNet B0	图像	NA
9500	2025-01-05	A joint analysis of single cell transcriptomics and proteomics using transformer 2025-Jan-02, NPJ systems biology and applications IF:3.5Q1 DOI:10.1038/s41540-024-00484-9 PMID:39743530	研究论文	本文提出了一种基于Transformer编码器层的深度学习框架scTEL，用于从单细胞RNA测序数据预测未观察到的蛋白质表达	scTEL模型提供了一个统一的框架，可以整合多个CITE-seq数据集，解决了不同数据集间蛋白质面板部分重叠的挑战	依赖于公开的CITE-seq数据集进行验证，可能限制了模型的广泛适用性	通过计算方式显著降低蛋白质表达测序的实验成本	单细胞RNA和蛋白质表达数据	机器学习	NA	CITE-seq, scRNA-seq	Transformer	单细胞RNA测序数据	公共CITE-seq数据集