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
10541	2025-04-25	Advancing Bioactivity Prediction Through Molecular Docking and Self-Attention 2024-Dec, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3448455 PMID:39178096	研究论文	该研究通过分子对接和自注意力机制提升生物活性预测的准确性	首次将药物-靶标相互作用整合到生物活性预测中，设计了DTIGN网络，并利用自注意力机制识别分子对接结果中的结合口袋和姿态	研究中使用的原生结构数据有限，可能影响模型的泛化能力	提升生物活性预测的准确性，以优化药物发现早期阶段的候选分子筛选	蛋白质-配体复合物	机器学习	NA	分子对接，半监督学习	DTIGN（药物-靶标相互作用图神经网络），多头自注意力机制	蛋白质-配体复合物数据，晶体结构数据库数据	建立了独特的基准数据集，与9种领先的基于深度学习的生物活性预测方法进行了比较
10542	2025-04-25	Transfer Contrastive Learning for Raman Spectroscopy Skin Cancer Tissue Classification 2024-Dec, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3451950 PMID:39208055	research paper	本文提出了一种转移对比学习范式（TCLP），用于解决拉曼光谱（RS）信号在皮肤癌组织分类中的稀缺性和噪声问题	结合迁移学习和对比学习，利用来自不同RS设备的相似领域数据预训练模型，并通过对比学习增强RS信号以学习可靠的特征表示	未提及具体样本量及噪声水平对模型性能的具体影响	提高拉曼光谱信号在皮肤癌组织分类中的准确性和可靠性	皮肤癌组织	machine learning	skin cancer	Raman spectroscopy (RS)	deep learning	RS signals	NA
10543	2025-04-25	Geometric Molecular Graph Representation Learning Model for Drug-Drug Interactions Prediction 2024-Dec, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3453956 PMID:39226203	研究论文	提出了一种基于几何分子图表示学习的模型（Mol-DDI），用于预测药物-药物相互作用	仅考虑分子的共价和非共价键信息，利用大规模模型的预训练思想学习药物分子表示，并在微调过程中预测药物相互作用	难以发现新药的相互作用	预测潜在的药物相互作用，为系统有效的治疗提供药物组合策略	药物分子	机器学习	NA	几何分子图表示学习	Mol-DDI	分子图数据	三个数据集
10544	2025-04-25	DS-MS-TCN: Otago Exercises Recognition With a Dual-Scale Multi-Stage Temporal Convolutional Network 2024-Dec, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3455426 PMID:39240747	research paper	该研究提出了一种双尺度多阶段时间卷积网络（DS-MS-TCN），用于识别老年人日常生活中的Otago锻炼项目（OEP），以提高识别准确性和鲁棒性	首次提出通过识别活动的每个重复来增强人类活动识别（HAR）系统的新视角，并设计了一种双尺度多阶段时间卷积网络（DS-MS-TCN）进行两级序列到序列分类	研究样本量较小，实验室环境与家庭环境的数据可能存在差异	提高Otago锻炼项目（OEP）识别的准确性和鲁棒性，以支持老年人的康复训练	社区居住的老年人	human activity recognition	geriatric disease	Inertial Measurement Unit (IMU)	Dual-Scale Multi-Stage Temporal Convolutional Network (DS-MS-TCN)	sensor data	36名老年人在实验室环境中参与，另有7名老年人在家庭环境中进行评估
10545	2025-04-25	MLVICX: Multi-Level Variance-Covariance Exploration for Chest X-Ray Self-Supervised Representation Learning 2024-Dec, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3455337 PMID:39240749	research paper	提出了一种名为MLVICX的自监督学习方法，用于从胸部X光图像中学习丰富的表示	引入了一种新颖的多级方差和协方差探索策略，能够有效检测具有诊断意义的模式并减少冗余	NA	提升胸部X光图像的自监督表示学习性能，以支持精准医疗诊断和全面图像分析	胸部X光图像	digital pathology	lung cancer	self-supervised learning (SSL)	NA	image	NIH-Chest X-ray, Vinbig-CXR, RSNA pneumonia, SIIM-ACR Pneumothorax datasets
10546	2025-04-25	DPFNet: Fast Reconstruction of Multi-Coil MRI Based on Dual Domain Parallel Fusion Network 2024-Dec, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3446839 PMID:39298305	研究论文	本文提出了一种新的双域并行融合重建网络（DPFNet），用于快速重建多线圈MRI图像，解决了现有方法在重建细节不足和训练内存占用高等方面的问题	提出了一种新的双域并行融合重建网络（DPFNet），包括线圈敏感度图估计模块、双域特征提取模块、双域动态误差校正模块和双域动态融合模块，并引入了新的双域一致性损失函数	未明确提及具体局限性	提高多线圈MRI图像的重建质量和速度	多线圈MRI图像的重建	医学影像处理	脑部疾病	MRI	U-Net	MRI图像和K空间数据	Calgary-Campinas-359脑部MRI数据集
10547	2025-04-25	Rapid and portable quantification of HIV RNA via a smartphone-enabled digital CRISPR device and deep learning 2024-Dec, Sensors and actuators reports IF:6.5Q2 DOI:10.1016/j.snr.2024.100212 PMID:40236689	研究论文	开发了一种基于智能手机的数字CRISPR设备，结合深度学习算法，用于快速便携地定量检测HIV RNA	将CRISPR检测技术与智能手机平台结合，实现了HIV RNA的快速便携定量检测，并应用深度学习算法提高分析准确性	未提及大规模临床验证结果	开发便携式HIV病毒载量监测工具	HIV RNA	生物医学工程	HIV/AIDS	RT-RPA-CRISPR检测技术	深度学习算法	荧光图像	检测灵敏度达到75拷贝HIV RNA
10548	2025-04-25	c-Triadem: A constrained, explainable deep learning model to identify novel biomarkers in Alzheimer's disease 2024-Nov-20, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2024.11.19.24317595 PMID:39606415	研究论文	提出了一种名为c-Triadem的深度学习模型，用于识别阿尔茨海默病的潜在血液生物标志物，并预测轻度认知障碍和阿尔茨海默病	开发了一种新型的深度神经网络模型c-Triadem，结合基因型数据、基因表达数据和临床信息，以高准确率预测疾病状态，并通过SHAP分析识别关键基因和临床特征	研究依赖于ADNI数据库的数据，可能限制了模型的泛化能力	开发一种能够识别阿尔茨海默病血液生物标志物并预测疾病状态的深度学习模型	阿尔茨海默病患者、轻度认知障碍患者和认知正常人群	机器学习	阿尔茨海默病	基因型数据分析、基因表达数据分析、SHAP分析	深度神经网络	基因型数据、基因表达数据、临床数据	来自阿尔茨海默病神经影像学倡议(ADNI)的血液基因型数据、微阵列数据和临床特征
10549	2025-04-25	Neural network analysis as a novel skin outcome in a trial of belumosudil in patients with systemic sclerosis 2024-Oct-15, Research square DOI:10.21203/rs.3.rs-4889334/v1 PMID:39483897	研究论文	本文探讨了在系统性硬化症（SSc）患者中使用神经网络分析作为皮肤结果的新方法，并与传统方法进行比较	首次将深度学习模型应用于SSc患者的皮肤活检，以量化病理特征，超越了传统的皮肤厚度测量	研究样本量较小（仅10名患者），且试验提前终止，可能影响结果的普遍性	评估belumosudil在SSc患者中的效果，并探索AI在量化SSc皮肤病理特征中的应用	患有弥漫性皮肤SSc的成年患者	数字病理学	系统性硬化症	深度学习	深度学习模型	图像（皮肤活检切片）	10名患者（其中5名有配对活检）
10550	2025-04-25	Bi-level Graph Learning Unveils Prognosis-Relevant Tumor Microenvironment Patterns in Breast Multiplexed Digital Pathology 2024-Oct-04, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.04.22.590118 PMID:38712207	研究论文	本研究提出了一种数据驱动且可解释的方法，用于识别与患者预后相关的肿瘤微环境细胞组织模式	引入了双层图模型（细胞图和群体图），通过软Weisfeiler-Lehman子树核捕捉患者间的相似性，从而识别具有独特预后的患者亚群和肿瘤微环境模式	方法虽然在乳腺癌患者中验证，但可能在其他癌症类型中的适用性需要进一步验证	开发一种可解释的深度学习方法，识别与预后相关的肿瘤微环境模式	乳腺癌患者的肿瘤微环境	数字病理学	乳腺癌	深度学习	双层图模型（细胞图和群体图）	数字病理图像	乳腺癌患者队列（具体数量未提及）及两个独立验证队列
10551	2025-04-25	Computer Vision Identification of Trachomatous Inflammation-Follicular Using Deep Learning 2024-Sep-20, Cornea IF:1.9Q2 DOI:10.1097/ICO.0000000000003701 PMID:39312712	研究论文	本研究开发并评估了一种基于深度学习的计算机视觉模型，用于识别沙眼性炎症-滤泡（TF），以减少人工评分的资源负担和潜在错误	首次使用MobileNetV3大型深度卷积神经网络对沙眼性炎症-滤泡进行自动分类，显著提高了筛查效率和准确性	需要在具有不同TF流行率的多样化人群中进行进一步验证才能大规模实施	开发一种能够准确高效进行大规模沙眼筛查的自动化系统	0至9岁儿童的56,725张眼睑内翻照片	计算机视觉	沙眼	深度学习	MobileNetV3大型深度卷积神经网络	图像	来自埃塞俄比亚一个沙眼流行地区的11,358名儿童，共56,725张照片
10552	2025-04-25	PixelPrint 4D : A 3D printing method of fabricating patient-specific deformable CT phantoms for respiratory motion applications 2024-Aug-03, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2024.08.02.24311385 PMID:39211887	research paper	介绍了一种名为PixelPrint的3D打印方法，用于制造患者特异性可变形CT体模，以模拟呼吸运动	提出了一种能够精确复制患者肺部结构、纹理和衰减特性的3D打印方法，并展示了其在压缩下的非刚性变形、体积变化和衰减变化的准确性	未提及具体限制	开发更真实的呼吸运动体模（RMPs），以支持新型CT技术的测试	患者特异性可变形肺部体模	digital pathology	lung cancer	3D printing	NA	CT imaging	NA
10553	2025-04-25	Digital pathology assessment of kidney glomerular filtration barrier ultrastructure in an animal model of podocytopathy 2024-Jul-15, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.06.14.599097 PMID:38948787	research paper	开发了一种基于深度学习的数字病理计算方法，用于测量TEM图像中肾小球滤过屏障的超微结构	首次使用U-Net模型和图像处理算法自动测量GBM和PFP宽度，减少了人工操作的劳动强度和操作者间的变异性	自动和手动PFP宽度测量在ILK cKO标本中存在差异，表明方法在PFP测量上可能不够精确	研究肾小球滤过屏障超微结构的自动化测量方法，以促进足细胞病的研究和临床诊断	Integrin-Linked Kinase (ILK) 足细胞特异性条件敲除小鼠和野生型小鼠的肾脏TEM图像	digital pathology	podocytopathy	transmission electron microscopy (TEM)	U-Net	image	WT和ILK cKO同窝小鼠的肾脏TEM图像，4周龄
10554	2025-04-25	Analysis of RNA translation with a deep learning architecture provides new insight into translation control 2024-Jul-02, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2023.07.08.548206 PMID:39005319	研究论文	开发了一种深度神经网络模型，用于从RNA序列直接预测和分析翻译起始和终止位点	模型揭示了密码子使用在调控翻译终止中的新作用，并发现了数千个新的开放阅读框	模型主要基于人类转录本训练，在其他生物体中的预测准确性可能有限	理解基因翻译的调控机制	RNA序列中的翻译起始和终止位点	自然语言处理	NA	深度神经网络	深度神经网络	RNA序列	人类转录组数据
10555	2025-04-25	Analyzing heterogeneity in Alzheimer Disease using multimodal normative modeling on imaging-based ATN biomarkers 2024-Jul-01, ArXiv PMID:39010871	research paper	使用多模态规范建模分析阿尔茨海默病的异质性，基于成像ATN生物标志物	采用深度学习多模态规范框架分析个体水平的ATN成像生物标志物变异	研究仅基于横断面数据，未考虑纵向变化	探究阿尔茨海默病的异质性及其与认知功能和疾病进展的关系	阿尔茨海默病患者（淀粉样蛋白阳性和阴性对照）	digital pathology	geriatric disease	T1-weighted MRI, amyloid and tau PET	deep learning-based multimodal normative framework	imaging data	发现队列（n = 665）和复制队列（n = 430）
10556	2025-04-25	Artificial intelligence in colonoscopy: from detection to diagnosis 2024-07, The Korean journal of internal medicine DOI:10.3904/kjim.2023.332 PMID:38695105	综述	本文综述了人工智能在结肠镜检查中从检测到诊断的最新进展	总结了不同深度学习模型在结肠镜检查不同任务中的适用性及性能表现	仅纳入2021年及以后发表的英文文献，可能存在发表偏倚	评估人工智能在结肠镜检查中的应用效果	27篇PubMed原始研究	数字病理学	胃肠道疾病	深度学习	Efficientnet, YOLO, Unet	医学影像	27项研究
10557	2025-04-25	Privacy-proof Live Surgery Streaming: Development and Validation of a Low-cost, Real-time Robotic Surgery Anonymization Algorithm 2024-Jul-01, Annals of surgery IF:7.5Q1 DOI:10.1097/SLA.0000000000006245 PMID:38390732	研究论文	开发并验证了一种低成本、实时机器人手术匿名化算法，用于隐私保护的实时手术流媒体	首创了一种手术匿名化算法，能够可靠且准确地实时移除体外图像，并在多种机器人平台上进行验证	NA	开发一种可靠、准确且实时的机器人手术匿名化算法，用于手术视频数据的隐私保护	机器人手术视频数据	计算机视觉	NA	深度学习	Robotic Anonymization Network	视频	63个手术视频，包含6种手术和4种机器人系统，共496,828张图像
10558	2025-04-25	Analyzing heterogeneity in Alzheimer Disease using multimodal normative modeling on imaging-based ATN biomarkers 2024-Jun-30, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2023.08.15.553412 PMID:37662280	research paper	本研究采用基于深度学习的多模态规范框架，分析阿尔茨海默病(AD)患者个体水平的ATN成像生物标志物变异	首次将多模态规范建模应用于ATN成像生物标志物，以分析AD的异质性	研究仅基于横断面数据，缺乏纵向追踪验证	探究阿尔茨海默病的异质性表现	阿尔茨海默病患者(淀粉样蛋白阳性个体)与对照组(淀粉样蛋白阴性个体)	digital pathology	geriatric disease	T1加权MRI、淀粉样蛋白PET、tau蛋白PET	深度学习模型	医学影像数据	发现队列665人，验证队列430人
10559	2025-04-25	Enhanced Cell Tracking Using A GAN-based Super-Resolution Video-to-Video Time-Lapse Microscopy Generative Model 2024-Jun-14, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.06.11.598572 PMID:38915545	research paper	该论文提出了一种基于GAN的超分辨率视频到视频延时显微镜生成模型，用于增强细胞追踪	提出了一种称为tGAN的GAN-based延时显微镜生成器，能够显著提高合成注释延时显微镜数据的质量和多样性，采用双分辨率架构合成低分辨率和高分辨率图像	需要进一步验证模型在更大规模和多样性数据集上的泛化能力	解决细胞追踪中由于缺乏大规模多样化注释数据集而导致的深度学习模型泛化能力不足的问题	细胞动态行为	digital pathology	NA	time-lapse microscopy	GAN	video	NA
10560	2025-04-25	Cellpose as a reliable method for single-cell segmentation of autofluorescence microscopy images 2024-Jun-10, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.06.07.597994 PMID:38915614	研究论文	本研究验证了Cellpose在自发荧光显微镜图像中的单细胞分割可靠性	首次将Cellpose应用于低信噪比的自发荧光显微镜图像分割，并验证其在代谢成像中的准确性	研究仅针对NAD(P)H自发荧光图像进行验证，未涵盖其他类型的自发荧光	开发适用于自发荧光显微镜图像的可靠细胞分割工具	PANC-1细胞和来自9名患者的癌症类器官	数字病理学	癌症	多光子强度成像、荧光寿命成像显微镜(FLIM)	Cellpose深度学习网络	显微图像	PANC-1细胞系和9例患者来源的癌症类器官