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
10121	2024-12-29	Hierarchical Graph Convolutional Network Built by Multiscale Atlases for Brain Disorder Diagnosis Using Functional Connectivity 2024-11, IEEE transactions on neural networks and learning systems IF:10.2Q1 DOI:10.1109/TNNLS.2023.3282961 PMID:37339027	研究论文	本文提出了一种基于多尺度图谱的层次图卷积网络（MAHGCN），用于脑部疾病的诊断	首次利用多尺度图谱进行功能性连接网络（FCN）分析，并提出Atlas-guided Pooling（AP）方法，结合图卷积层进行多层次信息提取	研究主要依赖于静息态fMRI数据，未涉及其他类型的脑成像数据	开发一种新的深度学习框架，用于脑部疾病的诊断	阿尔茨海默病（AD）、轻度认知障碍（MCI）和自闭症谱系障碍（ASD）患者	数字病理学	老年疾病	功能性磁共振成像（fMRI）	层次图卷积网络（MAHGCN）	图像	1792名受试者
10122	2024-12-29	The Impact of Multi-Institution Datasets on the Generalizability of Machine Learning Prediction Models in the ICU 2024-Nov-01, Critical care medicine IF:7.7Q1 DOI:10.1097/CCM.0000000000006359 PMID:38958568	研究论文	本文评估了深度学习模型在ICU中早期检测不良事件的跨医院可转移性	通过使用来自多个机构的公共数据集，系统评估了深度学习模型在不同医院间的可转移性，并探讨了多数据集训练对模型性能的影响	尽管使用了多数据集训练，但模型在新医院的表现仍依赖于训练数据中包含的兼容医院，且专门提升泛化性的方法在实验中未显著改善性能	评估深度学习模型在ICU中早期检测不良事件的跨医院可转移性	ICU中的成年患者	机器学习	NA	深度学习	深度学习模型	ICU数据	334,812次ICU住院记录
10123	2024-12-29	Dual Attention Relation Network With Fine-Tuning for Few-Shot EEG Motor Imagery Classification 2024-11, IEEE transactions on neural networks and learning systems IF:10.2Q1 DOI:10.1109/TNNLS.2023.3287181 PMID:37379192	研究论文	本文提出了一种新颖的双向少样本网络，用于改进未见受试者的运动想象（MI）脑电图（EEG）分类	提出了一种包含嵌入模块、时间注意力模块、聚合注意力模块和关系模块的双向少样本网络，能够有效学习未见受试者类别的代表性特征并进行分类	未见受试者数据的标签稀缺性和低信噪比（SNR）仍然是挑战	提高未见受试者的运动想象脑电图分类准确率	运动想象（MI）脑电图（EEG）数据	机器学习	NA	深度学习	双向少样本网络	脑电图（EEG）信号	使用BCI竞赛IV 2a、2b和GIST数据集进行跨受试者和跨数据集分类任务评估
10124	2024-12-29	DiamondNet: A Neural-Network-Based Heterogeneous Sensor Attentive Fusion for Human Activity Recognition 2024-11, IEEE transactions on neural networks and learning systems IF:10.2Q1 DOI:10.1109/TNNLS.2023.3285547 PMID:37402195	研究论文	本文提出了一种基于神经网络的异质传感器注意力融合框架DiamondNet，用于细粒度的人类活动识别	DiamondNet框架通过多传感器模态的创建、去噪、特征提取和融合，引入注意力机制和图卷积网络，显著提升了人类活动识别的性能	NA	提升基于轻量传感器的人类活动识别性能	人类活动识别	机器学习	NA	NA	1-D卷积去噪自编码器（1-D-CDAEs）、注意力机制、图卷积网络	传感器数据	三个公共数据集
10125	2024-12-29	Emotion-Semantic-Aware Dual Contrastive Learning for Epistemic Emotion Identification of Learner-Generated Reviews in MOOCs 2024-11, IEEE transactions on neural networks and learning systems IF:10.2Q1 DOI:10.1109/TNNLS.2023.3294636 PMID:37486839	研究论文	本文提出了一种情感语义感知的双重对比学习方法（ES-DCL），用于识别大规模开放在线课程（MOOCs）中学习者生成评论的认知情感	通过从两个不同视角提取隐式语义特征和人类可解释的情感特征，形成互补的情感语义特征，并设计两种对比损失（标签对比损失和特征对比损失）来训练情感语义特征在样本空间中的判别分布，解决不同类别认知情感之间的各向异性问题	未明确提及具体局限性	提高MOOCs中学习者生成评论的认知情感识别性能	MOOCs中学习者生成的评论	自然语言处理	NA	双重对比学习	ES-DCL	文本	四个不同学科的MOOCs评论数据集
10126	2024-12-29	A comprehensive comparison of deep learning-based compound-target interaction prediction models to unveil guiding design principles 2024-Oct-28, Journal of cheminformatics IF:7.1Q1 DOI:10.1186/s13321-024-00913-1 PMID:39468635	研究论文	本文对12种基于深度学习的化合物-靶点相互作用预测模型进行了全面比较，揭示了设计原则	本文首次在大型、精选的CTI数据集上对多种深度学习模型进行了深入比较，并提出了性能最佳的Phys-DeepConv-DTI模型	本文未提及模型在实际药物发现中的应用效果，可能缺乏实际验证	评估和比较不同深度学习模型在化合物-靶点相互作用预测中的性能	化合物-靶点相互作用	机器学习	NA	深度学习	DeepConv-DTI, Phys-DeepConv-DTI	化合物和靶点的表示数据	超过30万个结合和非结合的CTI数据
10127	2024-12-29	Intraoperative Hypotension Prediction Based on Features Automatically Generated Within an Interpretable Deep Learning Model 2024-10, IEEE transactions on neural networks and learning systems IF:10.2Q1 DOI:10.1109/TNNLS.2023.3273187 PMID:37220057	研究论文	本文开发了一种可解释的深度学习模型，用于预测麻醉患者10分钟内的低血压发生	该模型不仅预测低血压，还能自动生成解释ABP趋势与低血压之间关联的预测因子，提供生理学解释	模型的外部验证性能略低于内部验证，可能在实际应用中存在一定的局限性	开发一种高精度且可解释的深度学习模型，用于预测麻醉患者的低血压发生	麻醉患者的动脉血压（ABP）数据	机器学习	NA	深度学习	深度学习模型	时间序列数据（ABP记录）	NA
10128	2024-12-29	Cross-Channel Specific-Mutual Feature Transfer Learning for Motor Imagery EEG Signals Decoding 2024-10, IEEE transactions on neural networks and learning systems IF:10.2Q1 DOI:10.1109/TNNLS.2023.3269512 PMID:37220058	研究论文	本文提出了一种跨通道特定-互特征迁移学习网络模型，用于解码运动想象脑电图信号	提出了一种新的跨通道特定-互特征迁移学习网络模型，能够提取大脑多区域信号的特定和互特征，并通过有效的训练技巧最大化这两种特征的区别	未提及具体的数据集规模或实验环境的限制	提高运动想象脑电图信号的解码能力，以更准确地理解大脑活动	运动想象脑电图信号	脑机接口	NA	深度学习	跨通道特定-互特征迁移学习网络模型	脑电图信号	使用了BCI Competition IV-2a和HGD数据集
10129	2024-12-29	Backpropagation-Based Learning Techniques for Deep Spiking Neural Networks: A Survey 2024-09, IEEE transactions on neural networks and learning systems IF:10.2Q1 DOI:10.1109/TNNLS.2023.3263008 PMID:37027264	综述	本文综述了基于反向传播的深度脉冲神经网络（SNNs）学习技术	提出了新的脉冲反向传播算法分类法，分为空间、时空和单脉冲三类	SNNs的离散信息表示使得基于反向传播的训练具有挑战性	探讨深度SNNs在低功耗应用中的训练策略	深度脉冲神经网络（SNNs）	机器学习	NA	反向传播	SNN	NA	NA
10130	2024-12-29	SSGCNet: A Sparse Spectra Graph Convolutional Network for Epileptic EEG Signal Classification 2024-09, IEEE transactions on neural networks and learning systems IF:10.2Q1 DOI:10.1109/TNNLS.2023.3252569 PMID:37030729	研究论文	本文提出了一种稀疏光谱图卷积网络（SSGCNet）用于癫痫脑电图（EEG）信号分类	提出了一种加权邻域场图（WNFG）来表示EEG信号，并结合稀疏权重剪枝和交替方向乘子法（ADMM）开发了序列图卷积网络	未提及具体局限性	开发一种轻量级的深度学习模型，同时保持高分类准确率	癫痫脑电图（EEG）信号	机器学习	癫痫	图卷积网络（GCN）	SSGCNet	EEG信号	Bonn公共数据集和SSW临床真实数据集
10131	2024-12-29	Higher Order Polynomial Transformer for Fine-Grained Freezing of Gait Detection 2024-09, IEEE transactions on neural networks and learning systems IF:10.2Q1 DOI:10.1109/TNNLS.2023.3264647 PMID:37043325	研究论文	本文提出了一种基于视觉输入的高阶多项式变换器（HP-Transformer）架构，用于细粒度冻结步态（FoG）检测	提出了高阶自注意力机制，基于高阶多项式构建了线性、双线性和三线性变换器，并通过跨阶融合策略进行FoG检测	NA	开发一种基于机器学习的细粒度冻结步态检测方法	帕金森病患者的冻结步态（FoG）事件	计算机视觉	帕金森病	NA	高阶多项式变换器（HP-Transformer）	图像	大型内部数据集
10132	2024-12-29	DSIL-DDI: A Domain-Invariant Substructure Interaction Learning for Generalizable Drug-Drug Interaction Prediction 2024-08, IEEE transactions on neural networks and learning systems IF:10.2Q1 DOI:10.1109/TNNLS.2023.3242656 PMID:37022856	研究论文	本文提出了一种名为DSIL-DDI的可插拔子结构交互模块，用于学习药物-药物相互作用（DDI）的领域不变表示，以提高DDI预测的泛化性和可解释性	DSIL-DDI模块能够从源领域学习领域不变的DDI表示，并在三种不同场景下进行测试，展示了其在OOD预测中的优势	未明确提及具体局限性	提高药物-药物相互作用（DDI）预测的泛化性和可解释性	药物-药物相互作用（DDI）	机器学习	NA	深度学习	DSIL-DDI	药物数据	未明确提及具体样本数量
10133	2024-12-29	Coupled Multimodal Emotional Feature Analysis Based on Broad-Deep Fusion Networks in Human-Robot Interaction 2024-07, IEEE transactions on neural networks and learning systems IF:10.2Q1 DOI:10.1109/TNNLS.2023.3236320 PMID:37021991	研究论文	提出了一种基于广深融合网络的耦合多模态情感特征分析方法（CMEFA），用于人机交互中的情感识别	使用广深融合网络（BDFN）提取面部和手势情感特征，并通过典型相关分析（CCA）分析双模态情感特征之间的相关性，建立耦合网络进行情感识别	未考虑特征贡献不平衡的问题	提高人机交互中多模态情感识别的准确率	面部表情和身体手势	自然语言处理	NA	典型相关分析（CCA）	广深融合网络（BDFN）	图像	双模态面部和身体手势数据库（FABO）及八名志愿者
10134	2024-12-29	Multiscale unsupervised network for deformable image registration 2024, Journal of X-ray science and technology IF:1.7Q3 DOI:10.3233/XST-240159 PMID:39240617	研究论文	本文提出了一种快速多尺度无监督变形图像配准方法（FMIRNet），用于单模态图像配准	设计了多尺度融合模块，结合并优化三个尺度的变形场，采用空间注意力机制逐像素加权位移场，并在训练阶段增加了结构相似性（ssim）度量以增强变形图像与固定图像之间的结构一致性	NA	提出一种快速多尺度无监督变形图像配准方法，用于单模态图像配准	单模态图像	计算机视觉	NA	NA	FMIRNet, FCN, UNet	图像	EchoNet, CHAOS, SLIVER数据集
10135	2024-12-29	A reconstruction method for ptychography based on residual dense network 2024, Journal of X-ray science and technology IF:1.7Q3 DOI:10.3233/XST-240114 PMID:39704747	研究论文	本文提出了一种基于残差密集网络的ptychography重建方法，旨在实现快速且鲁棒的重建	提出了一种基于ptychography双分支重建架构的密集残差双分支网络（RDenPtycho），并将ptychography的物理过程整合到网络训练中，以提高性能	未明确提及具体局限性	提出一种新的深度学习方法，以实现ptychography的快速且鲁棒的重建	ptychography数据集	计算机视觉	NA	深度学习	残差密集网络（RDenPtycho）	衍射图案	公开的ptychography数据集
10136	2024-12-29	Research on the effectiveness of multi-view slice correction strategy based on deep learning in high pitch helical CT reconstruction 2024, Journal of X-ray science and technology IF:1.7Q3 DOI:10.3233/XST-240128 PMID:39704749	研究论文	本研究探讨了基于深度学习的多视角切片校正策略在高螺距螺旋CT重建中的有效性	提出了一种数据驱动的切片校正策略，通过调整切片角度、数量和顺序来优化3D重建效果	未明确提及具体样本量及数据集的详细信息	探索高螺距螺旋扫描3D重建的最佳切片方法，为深度学习方法在临床中的应用提供有价值的见解	高螺距螺旋CT图像	计算机视觉	NA	深度学习	NA	3D图像	NA
10137	2024-12-29	A novel interpretable deep learning model for diagnosis in emergency department dyspnoea patients based on complete data from an entire health care system 2024, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0311081 PMID:39729465	研究论文	本文设计了一种新型可解释的深度学习模型，用于急诊科呼吸困难患者的诊断	开发了一种名为CareNet的临床注意力循环编码网络，能够分析整个区域医疗系统的完整数据，并提供可解释的诊断支持	CareNet的敏感性在某些诊断上略低于CatBoost模型	设计一种诊断决策支持系统，用于急诊科呼吸困难患者的分类诊断	急诊科呼吸困难患者	机器学习	心血管疾病	深度学习	CareNet, CatBoost	临床数据	10,315例急诊科呼吸困难患者
10138	2024-12-29	Discovery of novel TACE inhibitors using graph convolutional network, molecular docking, molecular dynamics simulation, and Biological evaluation 2024, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0315245 PMID:39729480	研究论文	本研究利用图卷积网络、分子对接、分子动力学模拟和生物评估，发现了一种新的TACE抑制剂	结合深度学习模型与传统药物筛选方法，成功识别出FDA批准药物中的新型TACE抑制剂	研究结果需要进一步的生物学实验验证，以确认Vorinostat在治疗炎症性疾病中的实际效果	识别针对TNF-α转化酶（TACE）的新型抑制剂，以用于治疗类风湿性关节炎等炎症性疾病	FDA批准的药物库	机器学习	类风湿性关节炎	图卷积网络、分子对接、分子动力学模拟	GraphConvMol	分子数据	DUD-E数据库中的活性化合物和诱饵化合物
10139	2024-12-28	Low Skeletal Muscle Radiodensity Predicts Response to CDK4/6 Inhibitors Plus Aromatase Inhibitors in Advanced Breast Cancer 2025-Feb, Journal of cachexia, sarcopenia and muscle DOI:10.1002/jcsm.13666 PMID:39686815	研究论文	本研究探讨了CT衍生的身体成分指数与激素受体阳性、HER2阴性晚期乳腺癌患者在接受内分泌治疗加CDK4/6抑制剂治疗时的治疗反应之间的关系	首次发现低骨骼肌放射密度（SMD）与接受CDK4/6抑制剂加芳香化酶抑制剂治疗的晚期乳腺癌患者的不良治疗结果相关	研究为回顾性设计，样本量相对较小，且仅来自单一中心	探讨CT衍生的身体成分指数与晚期乳腺癌患者治疗反应的关系	激素受体阳性、HER2阴性晚期乳腺癌患者	数字病理学	乳腺癌	CT扫描	深度学习软件	图像	247名女性患者
10140	2024-12-28	Deep learning-assisted two-dimensional transperineal ultrasound for analyzing bladder neck motion in women with stress urinary incontinence 2025-Jan, American journal of obstetrics and gynecology IF:8.7Q1 DOI:10.1016/j.ajog.2024.07.021 PMID:39032723	研究论文	本研究利用深度学习辅助的二维经会阴超声技术，分析女性压力性尿失禁患者的膀胱颈运动	首次将深度学习技术应用于二维经会阴超声视频中，以评估膀胱颈运动，并探索其在压力性尿失禁诊断和评估中的应用	研究为回顾性研究，样本量相对较小，且未涉及其他可能的诊断参数	评估膀胱颈运动在压力性尿失禁中的作用，并探索其作为诊断和评估参数的有效性	217名女性（其中173名参与最终分析，包括82名压力性尿失禁患者和91名对照组）	数字病理学	压力性尿失禁	二维经会阴超声	深度学习	视频	173名女性（82名压力性尿失禁患者和91名对照组）