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
10261	2025-10-07	Fragment-Fusion Transformer: Deep Learning-Based Discretization Method for Continuous Single-Cell Raman Spectral Analysis 2024-08-23, ACS sensors IF:8.2Q1 DOI:10.1021/acssensors.4c00149 PMID:38934798	研究论文	提出一种基于Transformer的片段融合模型，用于连续单细胞拉曼光谱数据的离散化分析	将连续光谱基于内在特征进行离散化分段，结合片段内特征提取和片段间特征融合，通过金字塔结构增强模型感受野	NA	解决连续拉曼光谱数据缺乏离散化而限制深度学习算法应用的问题	单细胞拉曼光谱数据	机器学习	NA	拉曼光谱	Transformer	光谱数据	NA	NA	Fragment-Fusion Transformer, 金字塔结构	准确率, 信息增益, 信息熵	NA
10262	2025-10-07	Strain-Temperature Dual Sensor Based on Deep Learning Strategy for Human-Computer Interaction Systems 2024-08-23, ACS sensors IF:8.2Q1 DOI:10.1021/acssensors.4c01202 PMID:39068608	研究论文	本研究开发了一种基于热电流效应的热电水凝胶双传感器，结合深度学习策略实现人机交互系统的应变-温度双重感知	利用霍夫迈斯特效应和热电电流效应制备具有高韧性（800 kPa拉伸强度）和高塞贝克系数（2.3 mV/K）的三重网络PVA/PAA/羧甲基纤维素水凝胶	NA	开发用于人机交互系统的应变-温度双功能传感器	热电水凝胶传感器及其在机器人手控制中的应用	人机交互	NA	霍夫迈斯特效应、热电电流效应	深度学习	传感器数据	NA	NA	NA	识别准确率（95.30%）	NA
10263	2025-10-07	Deep-Learning-Guided Electrochemical Impedance Spectroscopy for Calibration-Free Pharmaceutical Moisture Content Monitoring 2024-08-23, ACS sensors IF:8.2Q1 DOI:10.1021/acssensors.4c01180 PMID:39096505	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习和电化学阻抗谱的无校准药物水分含量监测方法	首次将深度学习技术与电化学阻抗谱结合，实现无需校准的药物水分含量快速准确检测	NA	开发快速准确的无校准药物水分含量监测技术	药物粉末样品	机器学习	NA	电化学阻抗谱	1DCNN	光谱数据	NA	NA	一维卷积神经网络	平均误差	NA
10264	2025-10-07	Deep Learning Enabled Universal Multiplexed Fluorescence Detection for Point-of-Care Applications 2024-08-23, ACS sensors IF:8.2Q1 DOI:10.1021/acssensors.4c00860 PMID:39010300	研究论文	开发了一种结合机器学习的紧凑型无透镜荧光传感系统，用于可扩展的多重荧光检测	无需光学调整即可实现多重荧光检测，通过更新机器学习模型即可轻松扩展多重检测能力而无需改变硬件	NA	开发便携式、经济高效的多重荧光检测系统用于即时检测应用	三种常见呼吸道病毒	机器学习	呼吸道病毒感染	环介导等温扩增(LAMP)	机器学习模型	荧光数据	NA	NA	预训练机器学习模型	NA	NA
10265	2025-10-07	Rapid Identification of Drug Mechanisms with Deep Learning-Based Multichannel Surface-Enhanced Raman Spectroscopy 2024-08-23, ACS sensors IF:8.2Q1 DOI:10.1021/acssensors.4c01205 PMID:39138903	研究论文	开发基于多通道表面增强拉曼光谱和深度学习的药物作用机制快速识别平台	结合多通道SERS传感器阵列与深度学习算法，实现化疗药物作用机制的快速高精度识别	NA	快速识别化疗药物的作用机制以促进药物开发和有效使用	化疗药物及其在细胞中诱导的分子变化	机器学习	癌症	表面增强拉曼光谱，自组装单分子层	CNN	光谱数据	NA	NA	卷积神经网络	准确率	NA
10266	2025-10-07	Fully Automated MRI-based Analysis of the Locus Coeruleus in Aging and Alzheimer's Disease Dementia using ELSI-Net 2024-Jul-26, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.07.26.605356 PMID:39091766	研究论文	开发了一种基于深度学习的全自动MRI蓝斑分析方法ELSI-Net，用于分析衰老和阿尔茨海默病痴呆中的蓝斑完整性	提出了首个全自动的蓝斑分割和特征提取深度学习方法ELSI-Net	需要在更多样化的临床队列数据集上进行进一步评估以确定其普遍适用性	分析衰老和阿尔茨海默病痴呆中的蓝斑完整性及其与AD病理生物标志物的相关性	健康衰老和阿尔茨海默病痴呆数据集	医学影像分析	阿尔茨海默病	磁共振成像	深度学习	MRI图像	NA	NA	ELSI-Net	与专家评分者的一致性，与已发表图谱的一致性	NA
10267	2025-10-07	Ultralow-Power Single-Sensor-Based E-Nose System Powered by Duty Cycling and Deep Learning for Real-Time Gas Identification 2024-07-26, ACS sensors IF:8.2Q1 DOI:10.1021/acssensors.4c00471 PMID:38857120	研究论文	提出了一种基于单传感器的超低功耗电子鼻系统，通过占空比循环和深度学习实现实时气体识别	采用单MOS传感器结合占空比循环技术，替代传统传感器阵列，显著降低功耗和成本；利用传感器超快热响应特性在单个时域内解耦温度与表面电荷交换效应	仅测试了五种气体类型，识别时间需30秒	开发超低功耗实时气体识别系统	五种气体类型	机器学习	NA	金属氧化物半导体传感器，占空比循环	CNN	传感器信号	NA	NA	卷积神经网络	分类准确率，浓度回归误差	NA
10268	2025-10-07	ConsensuSV-ONT - a modern method for accurate structural variant calling 2024-Jul-26, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.07.26.605267 PMID:39211254	研究论文	提出了一种基于共识策略的自动化结构变异检测工具ConsensuSV-ONT，用于牛津纳米孔长读长测序数据	结合六种先进结构变异检测工具，并采用卷积神经网络进行高质量变异过滤，提供完整的Docker运行环境	NA	开发准确可靠的结构变异检测方法，支持下游分析	牛津纳米孔长读长测序数据中的结构变异	生物信息学	NA	牛津纳米孔长读长测序	CNN	基因组测序数据	NA	Nextflow	卷积神经网络	NA	Docker容器，并行计算
10269	2025-10-07	Marker Data Enhancement For Markerless Motion Capture 2024-Jul-17, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.07.13.603382 PMID:39071421	研究论文	开发了一种能够将稀疏关键点转换为密集解剖标记的深度学习模型，以提升无标记运动捕捉的准确性	创建了更大更多样化的训练数据集，开发了比OpenCap原始增强器更准确且泛化能力更强的标记增强器	论文未明确说明在极端运动或特殊人群中的性能表现	提高无标记运动捕捉中人体姿态估计的准确性和泛化能力	人体运动数据	计算机视觉	NA	运动捕捉技术	深度学习模型	视频,运动捕捉数据	1176名受试者，1433小时的关键点和解剖标记数据	NA	标记增强器	平均误差,最大误差	NA
10270	2025-10-07	An explainable ensemble approach for advanced brain tumor classification applying Dual-GAN mechanism and feature extraction techniques over highly imbalanced data 2024, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0310748 PMID:39331600	研究论文	提出一种可解释的集成方法，通过双GAN机制和特征提取技术解决高度不平衡数据下的脑肿瘤分类问题	提出结合双GAN机制和特征提取技术的可解释集成框架，专门针对高度不平衡数据，通过生成合成少数类样本解决类别不平衡问题	NA	开发高精度且稳定的脑肿瘤分类方法，提高临床诊断的可靠性和可解释性	脑肿瘤医学图像数据	计算机视觉	脑肿瘤	医学影像分析	GAN,集成学习	MRI图像	NA	NA	Dual-GAN, DeepEFE	准确率,精确率,灵敏度,F1分数	NA
10271	2025-10-07	Active learning of enhancer and silencer regulatory grammar in photoreceptors 2023-Aug-22, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2023.08.21.554146 PMID:37662358	研究论文	本研究使用主动机器学习方法在哺乳动物视网膜中训练深度学习模型，以预测光感受器中增强子和沉默子的调控语法	采用主动机器学习策略，通过多轮合成DNA序列分析迭代训练模型，相比现有方法减少了一个数量级的训练数据需求	研究主要聚焦于光感受器转录因子CRX的结合基序，可能不直接适用于其他类型的调控元件	建立能够从DNA序列准确预测调控元件活性的深度学习模型	包含光感受器转录因子Cone-rod homeobox (CRX)结合基序的DNA序列	机器学习	NA	合成DNA序列分析，活体哺乳动物视网膜检测	深度学习	DNA序列数据	多轮合成的DNA序列，具体数量未明确说明	NA	NA	模型内部置信度估计，序列活性预测准确性	NA
10272	2025-10-07	FADE: Forecasting for anomaly detection on ECG 2025-Jul, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2025.108780 PMID:40300434	研究论文	提出一种名为FADE的深度学习系统，用于正常心电图预测和异常检测	采用自监督学习方式训练正常心电图预测模型，使用新型形态学启发的损失函数，无需大量标注异常数据	仅在两个公开数据集上进行验证，需要进一步测试在不同传感器和患者群体中的适应性	开发心电图异常检测系统以减少对标注数据和人工解读的依赖	心电图信号	机器学习	心血管疾病	心电图分析	深度学习	心电图信号	MIT-BIH NSR和MIT-BIH Arrythmia两个公开数据集	NA	NA	准确率	NA
10273	2025-10-07	A multi-task neural network for full waveform ultrasonic bone imaging 2025-Jul, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2025.108807 PMID:40311439	研究论文	提出一种名为CEDD-Unet的多任务神经网络，用于实现高分辨率超声骨成像	采用双解码器架构分别重建声速模型和检测骨组织边界，集成ConvLSTM模块捕捉多尺度时空特征，并引入EMA模块增强特征表示	未明确说明数据集的样本数量限制和模型泛化能力验证	开发基于深度学习的全波形反演方法实现高分辨率超声骨成像	人类骨骼和小鼠骨骼的声速模型数据集	医学影像处理	骨骼疾病	超声射频信号采集，全波形反演	CNN, LSTM	超声射频信号	NA	NA	CEDD-Unet, Unet, Unet++, Att-Unet, InversionNet, DD-Net, UPFWI, DEFE-Unet	MAE, SSIM, PSNR	NA
10274	2025-10-07	TransAnno-Net: A Deep Learning Framework for Accurate Cell Type Annotation of Mouse Lung Tissue Using Self-supervised Pretraining 2025-Jul, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2025.108809 PMID:40315689	研究论文	提出一种基于自监督预训练和Transformer架构的深度学习框架TransAnno-Net，用于小鼠肺组织单细胞RNA测序数据的细胞类型注释	采用自监督预训练策略利用未标记数据学习基因-基因相似性，通过迁移学习在小规模标注数据上微调，显著降低标注成本并提升模型效率与可迁移性	方法主要针对小鼠肺组织数据，在其他器官或物种的泛化能力需进一步验证	开发高效准确的小鼠肺组织单细胞RNA测序数据细胞类型注释方法	小鼠肺器官单细胞RNA测序数据	生物信息学	肺部疾病	单细胞RNA测序(scRNA-seq)	Transformer	基因表达数据	约100,000个细胞	NA	Transformer	AUC	NA
10275	2025-10-07	Deep learning modelling to forecast emergency department visits using calendar, meteorological, internet search data and stock market price 2025-Jul, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2025.108808 PMID:40315688	研究论文	本研究使用深度学习模型结合日历、气象、互联网搜索数据和股票市场价格预测急诊科就诊量	首次将股票市场价格与互联网搜索数据结合日历和气象数据用于急诊科就诊量预测，并比较了多种混合深度学习架构的性能	研究仅基于2010-2012年新加坡综合医院的数据，可能缺乏泛化性	提高急诊科患者就诊量的预测准确性以优化医疗资源分配	新加坡综合医院急诊科每日就诊患者	机器学习	NA	深度学习时间序列预测	LSTM, 1D CNN, CNN-LSTM混合模型	时间序列数据	2010-2012年新加坡综合医院急诊科每日就诊数据	NA	LSTM, 1D CNN, stacked 1D CNN-LSTM, CNN-LSTM混合模块	平均绝对百分比误差(MAPE)	NA
10276	2025-10-07	Integrating prior knowledge with deep learning for optimized quality control in corneal images: A multicenter study 2025-Jul, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2025.108814 PMID:40319841	研究论文	开发并评估了一种基于混合人工智能的角膜图像质量控制系统，用于分类裂隙灯图像	提出了一种新颖的混合先验网络（HP-Net），将基于ResNet的分类分支与利用霍夫圆变换和频域模糊检测的先验知识分支相结合	NA	开发用于裂隙灯图像分类的混合AI图像质量控制系统，提高诊断准确性和效率	角膜裂隙灯图像	计算机视觉	眼科疾病	霍夫圆变换，频域模糊检测	深度学习，CNN	图像	内部数据集2982张图像，外部数据集23507张图像（AGEH 13554张，新疆阿克苏地区第一人民医院9853张）	NA	ResNet，HP-Net	准确率，精确率，召回率，特异性，F1分数	NA
10277	2025-10-07	ConnectomeAE: Multimodal brain connectome-based dual-branch autoencoder and its application in the diagnosis of brain diseases 2025-Jul, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2025.108801 PMID:40294455	研究论文	提出基于多模态脑连接组的双分支自编码器ConnectomeAE，用于脑部疾病诊断	首次将多模态脑连接组信息与区域影像组学特征相结合，通过双分支自编码器分别学习节点特征和连接特征	NA	开发深度学习方法来整合多模态脑连接组信息和区域影像组学特征以增强脑部疾病诊断	脑部疾病患者的多模态脑网络数据	医学影像分析	脑部疾病	结构磁共振成像, 功能磁共振成像	自编码器	医学影像, 脑网络数据	两个公开数据集	NA	双分支自编码器	准确率	NA
10278	2025-10-07	A method for evaluating the degree of Adipogenic differentiation of porcine cells cultured in suspension based on deep learning 2025-Jul, Food research international (Ottawa, Ont.) DOI:10.1016/j.foodres.2025.116324 PMID:40382025	研究论文	提出基于深度学习评估悬浮培养猪细胞脂肪生成分化程度的方法	首次将高通量技术与深度学习结合用于悬浮脂肪细胞分化评估，替代传统荧光染色和分子生物学方法	仅针对猪细胞验证，未提及其他物种的适用性	开发快速准确的脂肪细胞分化评估技术	悬浮培养的猪脂肪细胞	计算机视觉	NA	高通量明场成像	深度学习	图像	96孔板中的12个孔	NA	NA	RMSE, R	NA
10279	2025-10-07	A review of multimodal fusion-based deep learning for Alzheimer's disease 2025-Jun-07, Neuroscience IF:2.9Q2 DOI:10.1016/j.neuroscience.2025.04.035 PMID:40286904	综述	系统回顾基于深度学习的MRI和PET多模态融合在阿尔茨海默病研究中的最新进展	重点关注近五年（2021-2025）发表的研究，系统总结多模态融合技术及其在AD研究中的应用	面临数据稀缺与不平衡、机构间数据异质性等关键挑战	推动阿尔茨海默病早期诊断和干预策略的发展	阿尔茨海默病相关的多模态影像数据	医学影像分析	阿尔茨海默病	磁共振成像(MRI), 正电子发射断层扫描(PET)	深度学习模型及其变体	多模态医学影像	NA	NA	NA	NA	NA
10280	2025-10-07	Prognostic models for predicting oncological outcomes after surgical resection of a nonmetastatic renal cancer: A critical review of current literature 2025-Jun, Urologic oncology DOI:10.1016/j.urolonc.2024.08.014 PMID:39304391	综述	本文对非转移性肾细胞癌手术切除后预后预测模型的研究现状进行全面评述和批判性分析	系统评估了过去20年nmRCC预后模型的发展历程，特别关注了人工智能算法在生存预测中的新兴应用	现有模型大多基于回顾性数据开发，前瞻性数据模型较少，且在实际患者群体中表现不佳，缺乏外部验证和成本效益分析	评估非转移性肾癌术后预后预测模型的临床应用价值和发展现状	非转移性肾细胞癌(nmRCC)患者术后预后预测模型	医学预后研究	肾癌	机器学习，深度学习	预后预测模型	临床数据，病理数据，基因组数据，分子数据	NA	NA	NA	NA	NA