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
11041	2024-12-18	Learning to Summarize Chinese Radiology Findings With a Pre-Trained Encoder 2023-12, IEEE transactions on bio-medical engineering DOI:10.1109/TBME.2023.3280987 PMID:37314905	研究论文	本文提出了一种基于预训练编码器的中文放射学报告自动摘要方法	本文引入了新的任务导向预训练目标Pseudo Summary Objective，并开发了中文预训练语言模型CMBERT，用于初始化编码器并进行微调	现有方法无法直接应用于中文放射学报告摘要	开发一种自动摘要方法，以减轻医生在计算机辅助诊断中的工作负担	中文胸部放射学报告	自然语言处理	NA	预训练语言模型	BERT	文本	使用了来自湘雅二医院放射科的中文胸部放射学报告作为微调语料
11042	2024-12-18	Optical Microphone-Based Speech Reconstruction System With Deep Learning for Individuals With Hearing Loss 2023-12, IEEE transactions on bio-medical engineering DOI:10.1109/TBME.2023.3285437 PMID:37327105	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的语音增强方法，结合光学麦克风系统，用于改善听力受损患者的语音感知	该方法通过光学麦克风和深度学习技术，能够在非平稳噪声和远距离说话的情况下有效增强语音信号，克服了传统语音增强方法的局限性	NA	克服传统语音增强方法在非平稳噪声和远距离说话情况下的局限性	听力受损患者的语音感知	机器学习	听力障碍	深度学习	NA	语音信号	七种典型的听力损失类型
11043	2024-12-18	CLCLSA: Cross-omics Linked embedding with Contrastive Learning and Self Attention for multi-omics integration with incomplete multi-omics data 2023-Apr-12, ArXiv PMID:37090237	研究论文	本文提出了一种名为CLCLSA的深度学习方法，用于整合不完整的多组学数据，通过跨组学链接嵌入、对比学习和自注意力机制来实现	创新点在于使用跨组学自编码器学习不同类型生物数据的特征表示，并结合多组学对比学习和特征级、组学级的自注意力机制，以动态识别最具信息量的特征	本文未提及具体的局限性	研究目的是通过整合异质性和高维的多组学数据，更全面地理解疾病和表型	研究对象是多组学数据，特别是存在不完整数据的情况	机器学习	NA	对比学习、自注意力机制	自编码器	多组学数据	四个公共多组学数据集
11044	2024-12-18	A Multitask Approach for Automated Detection and Segmentation of Thyroid Nodules in Ultrasound Images 2023-Mar-28, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2023.01.31.23285223 PMID:36778410	研究论文	本文提出了一种多任务方法，用于在超声图像中自动检测和分割甲状腺结节	该方法通过结合异常检测模块与U-Net架构变体，实现了对可疑图像的检测和潜在结节的分割，提高了模型的临床可转化性	NA	开发一种自动化的方法，用于在超声图像中检测和分割甲状腺结节，以改善风险分层并减少医疗成本和患者不适	甲状腺结节和甲状腺癌	计算机视觉	甲状腺癌	深度学习	U-Net	图像	280名患者，共9,888张图像
11045	2024-12-18	Automated evaluation of cardiac contractile dynamics and aging prediction using machine learning in a Drosophila model 2023-Mar-21, Research square DOI:10.21203/rs.3.rs-2635745/v1 PMID:36993511	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的平台，用于果蝇心脏的光学显微镜图像分割，并首次量化了心脏生理参数在衰老过程中的变化	首次使用深度学习和机器学习方法预测果蝇的衰老，并量化心脏生理参数，同时提出了预测心律失常的节律级动态分析方法	本文未详细讨论模型的可解释性和泛化能力	开发一种自动化方法，用于评估果蝇心脏收缩动力学和预测衰老	果蝇心脏的收缩动力学和衰老过程	机器学习	心血管疾病	深度学习	CNN	视频	实验测试数据集用于验证衰老模型
11046	2024-12-18	A deep hybrid learning pipeline for accurate diagnosis of ovarian cancer based on nuclear morphology 2022, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0261181 PMID:34995293	研究论文	本文提出了一种基于核形态学的深度混合学习管道，用于卵巢癌的准确诊断	本文创新性地结合了核形态学特征和深度学习技术，开发了一种新的深度混合学习模型，显著提高了诊断准确性	本文仅进行了初步研究，样本量较小，需要进一步验证和扩展	研究目的是通过结合核形态学特征和机器学习技术，区分正常组织和卵巢癌组织	研究对象是卵巢癌和正常组织的核形态学特征	数字病理学	卵巢癌	深度学习	CNN	图像	卵巢癌和正常组织的样本
11047	2024-12-17	A protocol for trustworthy EEG decoding with neural networks 2025-Feb, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.neunet.2024.106847 PMID:39549492	研究论文	本文设计了一种全面的脑电图解码协议，通过探索整个流程的超参数并使用多种子初始化来提供稳健的性能估计	提出了一个包含多种子初始化的全面超参数搜索协议，显著提高了脑电图解码的可靠性和性能	实验仅在特定的脑电图数据集和模型上验证，可能需要进一步验证其在其他数据集和模型上的适用性	设计一种可信赖且可靠的脑电图解码协议	脑电图解码任务中的超参数优化和性能稳定性	机器学习	NA	深度学习	神经网络	脑电图数据	204名参与者和26次记录会话
11048	2024-12-17	Towards generalizable face forgery detection via mitigating spurious correlation 2025-Feb, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.neunet.2024.106909 PMID:39579752	研究论文	本文提出了一种通过减少特征间的虚假相关性来提高人脸伪造检测模型泛化能力的方法	提出了Feature Independence Constrainer (FIC)来减少特征间的虚假相关性，并引入了细粒度高频成分和特征对齐模块来增强检测模型的性能	未提及具体的局限性	提高人脸伪造检测模型在跨域场景中的泛化能力	人脸伪造图像和视频的检测	计算机视觉	NA	深度学习	NA	图像	多个人脸伪造基准数据集
11049	2024-12-17	TV-Net: Temporal-Variable feature harmonizing Network for multivariate time series classification and interpretation 2025-Feb, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.neunet.2024.106896 PMID:39581040	研究论文	本文提出了一种时间可变特征协调网络（TV-Net），用于多变量时间序列分类和解释	引入了一种图注意力机制（GAT-g）来增强全局特征的学习，并首次利用博弈交互来量化特征组合的效用，通过Shapley值动态协调不同时间序列特征的表示能力	NA	解决多变量时间序列分类中的依赖关系学习问题，同时提供可解释性	多变量时间序列数据	机器学习	NA	图注意力机制（GAT-g），博弈交互	深度学习框架	时间序列	30个多变量时间序列数据集
11050	2024-12-17	Deep learning techniques for automated Alzheimer's and mild cognitive impairment disease using EEG signals: A comprehensive review of the last decade (2013 - 2024) 2025-Feb, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2024.108506 PMID:39581069	综述	本文综述了过去十年中使用脑电信号进行阿尔茨海默病和轻度认知障碍自动检测的深度学习技术	首次系统性地探讨了使用脑电信号对轻度认知障碍和阿尔茨海默病进行分类的方法，并提出了未来研究的方向	本文指出了当前深度学习在轻度认知障碍和阿尔茨海默病检测中的局限性，并提出了改进建议	探讨深度学习技术在脑电信号检测轻度认知障碍和阿尔茨海默病中的应用，并为未来研究提供参考	轻度认知障碍和阿尔茨海默病	机器学习	老年疾病	深度学习	NA	脑电信号	74篇相关文献
11051	2024-12-17	Separable integral neural networks 2025-Feb, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.neunet.2024.106838 PMID:39615156	研究论文	本文提出了一种可分离积分层，用于在连续方式下表示离散的深度可分离卷积操作，并构建了一组轻量级的可分离积分神经网络（SINNs），部署在资源受限的移动设备上	创新点在于提出了可分离积分层，结合了积分神经网络和可分离卷积操作的优点，能够在保持竞争性能的同时降低计算成本	NA	研究目的是解决传统积分神经网络在移动设备上应用时无法表示可分离卷积操作的问题	研究对象是可分离积分层和基于此构建的轻量级神经网络	机器学习	NA	积分神经网络	CNN	图像	ImageNet数据集
11052	2024-12-17	Three-Dimensional Deep Learning Normal Tissue Complication Probability Model to Predict Late Xerostomia in Patients With Head and Neck Cancer 2025-Jan-01, International journal of radiation oncology, biology, physics DOI:10.1016/j.ijrobp.2024.07.2334 PMID:39147208	研究论文	本研究利用三维深度学习模型预测头颈部癌症患者放疗后晚期口干症的发生	本研究首次将三维辐射剂量分布、CT影像、危险器官分割和临床变量结合，通过深度学习模型提高晚期口干症的预测准确性	深度学习模型在外部验证集上的表现不如参考模型，需要多中心数据进行训练以提高泛化能力	改进头颈部癌症患者放疗后晚期口干症的预测模型	头颈部癌症患者放疗后晚期口干症的预测	机器学习	头颈部癌症	深度学习	深度卷积神经网络（EfficientNet-v2 和 ResNet）	三维剂量分布、CT影像、危险器官分割、临床变量	1208名头颈部癌症患者
11053	2024-12-17	Deep learning can detect elbow disease in dogs screened for elbow dysplasia 2025-Jan, Veterinary radiology & ultrasound : the official journal of the American College of Veterinary Radiology and the International Veterinary Radiology Association IF:1.3Q2 DOI:10.1111/vru.13465 PMID:39679734	研究论文	本研究开发并评估了一种卷积神经网络（CNN，EfficientNet）用于评估筛查肘关节发育不良的犬只的肘关节X光片	本研究开发了一种基于深度学习模型的自动裁剪工具RetinaNet进行X光片预处理，并使用可解释的人工智能分析来可视化CNN模型预测的重要区域	本研究为回顾性诊断准确性研究，未提及前瞻性验证	开发并评估一种卷积神经网络用于检测筛查肘关节发育不良的犬只的肘关节异常	筛查肘关节发育不良的犬只的肘关节X光片	计算机视觉	肘关节疾病	卷积神经网络（CNN）	EfficientNet	图像	7229张X光片，包括训练集4000张，验证集1000张，测试集2229张
11054	2024-12-17	ProteoNet: A CNN-based framework for analyzing proteomics MS-RGB images 2024-Dec-20, iScience IF:4.6Q1 DOI:10.1016/j.isci.2024.111362 PMID:39679296	研究论文	本文提出了一种基于CNN的框架ProteoNet，用于分析蛋白质组学MS-RGB图像，以提高分析效率和准确性	ProteoNet通过引入语义分割、自适应平均池化和加权因子，改进了MS-RGB数据的分析，并展示了其在多种CNN架构中的兼容性和可扩展性	NA	提高蛋白质组学数据在临床研究中的应用效率和准确性	尿液、血液和组织样本中的蛋白质组学数据，涉及肝脏、肾脏和甲状腺疾病	计算机视觉	NA	深度学习	CNN	图像	涉及尿液、血液和组织样本
11055	2024-12-17	Primary angle-closed diseases recognition through artificial intelligence-based anterior segment-optical coherence tomography imaging 2024-Dec-16, Graefe's archive for clinical and experimental ophthalmology = Albrecht von Graefes Archiv fur klinische und experimentelle Ophthalmologie DOI:10.1007/s00417-024-06709-1 PMID:39680113	研究论文	本研究利用人工智能对前段光学相干断层扫描图像进行深度学习分类，自动分析和分类前房角结构	本研究开发了一种基于深度学习的AS-OCT图像自动前房角分析软件，并应用迁移学习在ResNet-50架构上开发了最佳分类器	NA	提高AS-OCT图像分析的效率	前段光学相干断层扫描图像中的前房角结构	计算机视觉	眼科疾病	深度学习	ResNet-50	图像	94895张AS-OCT图像，来自687名参与者
11056	2024-12-17	Enhancing diabetic retinopathy and macular edema detection through multi scale feature fusion using deep learning model 2024-Dec-16, Graefe's archive for clinical and experimental ophthalmology = Albrecht von Graefes Archiv fur klinische und experimentelle Ophthalmologie DOI:10.1007/s00417-024-06687-4 PMID:39680112	研究论文	本文提出了一种基于多尺度特征融合的深度学习模型，用于增强糖尿病视网膜病变和黄斑水肿的检测	利用多尺度特征融合技术，结合高层次语义输入和低层次纹理特征，提高了自动化诊断的准确性	NA	提高糖尿病视网膜病变和黄斑水肿的早期识别准确性	糖尿病视网膜病变和黄斑水肿	计算机视觉	糖尿病性眼病	卷积神经网络 (CNN)	CNN	图像	使用MESSIDOR数据集，包含带有病理注释的视网膜图像
11057	2024-12-17	SpatialCVGAE: Consensus Clustering Improves Spatial Domain Identification of Spatial Transcriptomics Using VGAE 2024-Dec-16, Interdisciplinary sciences, computational life sciences DOI:10.1007/s12539-024-00676-1 PMID:39680300	研究论文	本文提出了一种名为SpatialCVGAE的共识聚类框架，用于空间转录组数据分析，通过结合变分图自编码器和共识聚类方法，提高空间域识别的稳定性和准确性	SpatialCVGAE通过结合多个空间图和共识聚类方法，解决了空间转录组数据稀疏性和高噪声导致的聚类不稳定问题，显著提高了模型的稳定性和鲁棒性	NA	提高空间转录组数据分析中空间域识别的稳定性和准确性	空间转录组数据	空间转录组学	NA	变分图自编码器（VGAE）	变分图自编码器（VGAE）	空间转录组数据	NA
11058	2024-12-17	A deep learning approach for the screening of referable age-related macular degeneration - Model development and external validation 2024-Dec-14, Journal of the Formosan Medical Association = Taiwan yi zhi DOI:10.1016/j.jfma.2024.12.008 PMID:39675993	研究论文	开发并验证了一种用于诊断可转诊年龄相关性黄斑变性（AMD）的深度学习图像评估软件VeriSee™ AMD	首次开发并验证了一种基于深度学习的图像评估软件，用于辅助临床筛查中度和重度AMD	研究仅限于特定年龄段的患者和特定类型的眼底图像	开发并验证一种深度学习模型，用于诊断可转诊的年龄相关性黄斑变性	50岁及以上患者的45度彩色眼底图像	计算机视觉	年龄相关性黄斑变性	深度学习	深度学习模型	图像	6801张用于模型开发，937张用于外部验证
11059	2024-12-15	Author Correction: AutoTransOP: translating omics signatures without orthologue requirements using deep learning 2024-Dec-13, NPJ systems biology and applications IF:3.5Q1 DOI:10.1038/s41540-024-00456-z PMID:39672816	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
11060	2024-12-17	Advance drought prediction through rainfall forecasting with hybrid deep learning model 2024-Dec-13, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-80099-6 PMID:39672936	研究论文	本文提出了一种混合深度学习模型，用于通过降雨预测来提高干旱预测的准确性	本文的创新点在于使用双向LSTM和LSTM的堆叠模型来捕捉复杂的时间依赖性，从而提高降雨预测的准确性	NA	本文的研究目的是通过提高降雨预测的准确性来改进干旱预测和管理	本文的研究对象是干旱预测和降雨预测	机器学习	NA	深度学习	双向LSTM和LSTM	时间序列数据	NA