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
11041	2025-10-07	Multiscale footprints reveal the organization of cis-regulatory elements 2025-Feb, Nature IF:50.5Q1 DOI:10.1038/s41586-024-08443-4 PMID:39843737	研究论文	开发了一种从染色质可及性数据中识别DNA-蛋白质相互作用足迹的计算方法PRINT和深度学习框架seq2PRINT	首次实现了从多尺度蛋白质大小的染色质可及性数据中识别DNA-蛋白质相互作用足迹，并利用深度学习精确推断转录因子和核小体结合	方法主要基于染色质可及性数据，可能无法捕捉所有类型的DNA-蛋白质相互作用	研究顺式调控元件的组织结构及其在细胞命运和疾病中的作用	人类骨髓单细胞染色质可及性数据、小鼠造血干细胞	计算生物学	NA	染色质可及性测序、单细胞测序	深度学习	染色质可及性数据、基因组数据	NA	NA	seq2PRINT框架	NA	NA
11042	2025-10-07	Community Graph Convolution Neural Network for Alzheimer's Disease Classification and Pathogenetic Factors Identification 2025-02, IEEE transactions on neural networks and learning systems IF:10.2Q1 DOI:10.1109/TNNLS.2023.3269446 PMID:37204952	研究论文	提出一种基于脑区基因社区网络的社区图卷积神经网络，用于阿尔茨海默病的分类和致病因素识别	首次将脑区与基因的协作关系抽象为脑区基因社区网络，并设计具有社区间和社区内卷积操作的创新图神经网络架构	方法仅在ADNI数据集上进行验证，需要更多数据集验证泛化能力	研究脑区内和社区间信息传递机制，用于阿尔茨海默病的诊断和致病因素提取	阿尔茨海默病患者和正常对照的脑影像与基因数据	机器学习	阿尔茨海默病	神经影像分析，基因数据分析	图卷积神经网络	图数据，神经影像数据，基因数据	ADNI数据集	深度学习框架	社区图卷积神经网络	分类性能，可解释性	NA
11043	2025-10-07	Hypernetwork-Based Physics-Driven Personalized Federated Learning for CT Imaging 2025-02, IEEE transactions on neural networks and learning systems IF:10.2Q1 DOI:10.1109/TNNLS.2023.3338867 PMID:38100342	研究论文	提出一种基于超网络的物理驱动个性化联邦学习方法用于CT成像	将CT成像优化问题分解为局部数据适应和全局成像两个子问题，通过机构特定的物理驱动超网络和全局共享成像网络分别实现	NA	解决CT成像中的领域偏移和隐私问题，提高成像质量并满足不同机构或扫描仪的个性化需求	CT成像	医学影像分析	NA	CT扫描	深度学习	CT图像	NA	NA	超网络	NA	NA
11044	2025-10-07	Automated Radiology Report Generation: A Review of Recent Advances 2025, IEEE reviews in biomedical engineering IF:17.2Q1 DOI:10.1109/RBME.2024.3408456 PMID:38829752	综述	本文对自动放射学报告生成领域的最新进展进行了系统性方法学回顾	通过五维框架全面评估当代ARRG方法：数据集特征分析、深度学习训练方法、先进模型架构、临床知识整合技术和模型评估方法	作为综述论文，不包含原始实验数据和新模型开发	系统回顾自动放射学报告生成技术的研究现状和发展趋势	放射学报告生成相关的数据集、深度学习方法和评估技术	自然语言处理,计算机视觉	NA	深度学习	CNN,Transformer	医学影像,文本报告	NA	NA	CNN变体,Transformer变体	NLP指标,定性临床评估	NA
11045	2025-10-07	Deep Learning in Breast Cancer Imaging: A Decade of Progress and Future Directions 2025, IEEE reviews in biomedical engineering IF:17.2Q1 DOI:10.1109/RBME.2024.3357877 PMID:38265911	综述	本文全面回顾了过去十年基于深度学习的乳腺癌影像研究进展并探讨未来发展方向	系统梳理了深度学习在多种乳腺癌影像模态中的应用，并首次综合提出未来研究面临的挑战与潜在路径	作为综述文章，未涉及原始实验数据和新模型开发	总结深度学习在乳腺癌影像分析中的进展并规划未来研究方向	乳腺癌影像数据（乳腺X线摄影、超声、磁共振成像和数字病理图像）	计算机视觉	乳腺癌	深度学习	NA	医学影像	NA	NA	NA	NA	NA
11046	2025-10-07	Skeleton-guided 3D convolutional neural network for tubular structure segmentation 2025-Jan, International journal of computer assisted radiology and surgery IF:2.3Q2 DOI:10.1007/s11548-024-03215-x PMID:39264412	研究论文	提出一种融合骨架信息的3D卷积神经网络用于医学图像中管状结构的分割	引入骨架引导模块和专门设计的sigmoid-adaptive Tversky损失函数来增强管状结构分割精度	NA	提高医学图像中管状结构的分割准确性	胸部CT和腹部CT图像中的管状结构（气道和腹部动脉）	计算机视觉	NA	CT成像	3D CNN	3D医学图像	125例CT图像（90例胸部CT，35例腹部CT）	NA	3D卷积神经网络	树长度率, 分支检测率, 精确率, 召回率, F-measure	NA
11047	2025-10-07	Data- and Physics-Driven Deep Learning Based Reconstruction for Fast MRI: Fundamentals and Methodologies 2025, IEEE reviews in biomedical engineering IF:17.2Q1 DOI:10.1109/RBME.2024.3485022 PMID:39437302	综述	本文综述了基于数据和物理驱动的深度学习在快速MRI重建中的基本原理与方法论	系统整合了从算法展开模型、增强方法、即插即用模型到新兴生成模型的全谱系方法，并探索数据模型与物理知识的协同集成	作为综述文章，未提出新的原始方法，主要总结现有技术	加速磁共振成像扫描过程，提高患者舒适度和图像质量	磁共振成像重建方法	医学影像处理	NA	磁共振成像	生成模型, 深度学习	医学影像数据	NA	NA	NA	评估指标	NA
11048	2025-10-07	Solving the Inverse Problem of Electrocardiography for Cardiac Digital Twins: A Survey 2025, IEEE reviews in biomedical engineering IF:17.2Q1 DOI:10.1109/RBME.2024.3486439 PMID:39453795	综述	本文系统综述了心电逆问题求解方法及其在心脏数字孪生中的应用	首次对心脏数字孪生中的心电逆问题求解方法进行全面分类和系统评述，涵盖传统与深度学习方法	存在动态电生理准确捕获、领域知识获取困难、预测不确定性量化等挑战	解决心脏数字孪生中的心电逆问题，实现从体表心电信号重建心脏源并估计患者特异性电生理参数	心脏数字孪生和心电逆问题求解方法	计算医学	心血管疾病	心电信号处理，计算建模	深度学习，概率模型，确定性模型	体表心电数据	NA	NA	NA	NA	NA
11049	2025-10-07	A Survey of Few-Shot Learning for Biomedical Time Series 2025, IEEE reviews in biomedical engineering IF:17.2Q1 DOI:10.1109/RBME.2024.3492381 PMID:39504299	综述	本文系统综述了生物医学时间序列数据的小样本学习方法及其临床应用	首次对生物医学时间序列领域的小样本学习方法进行全面梳理和比较分析	未提出新的算法模型，主要侧重于现有方法的归纳总结	探讨小样本学习在解决生物医学时间序列数据标注稀缺问题中的应用潜力	生物医学时间序列数据	机器学习	NA	小样本学习	NA	时间序列数据	NA	NA	NA	NA	NA
11050	2025-10-07	International multicenter validation of AI-driven ultrasound detection of ovarian cancer 2025-Jan, Nature medicine IF:58.7Q1 DOI:10.1038/s41591-024-03329-4 PMID:39747679	研究论文	开发并验证基于Transformer的神经网络模型用于超声检测卵巢癌	首次在国际多中心研究中验证基于Transformer的AI模型在卵巢癌超声检测中的性能，显著超越专家和非专家检查者	回顾性研究设计，缺乏前瞻性验证	验证AI驱动的超声检测在卵巢癌诊断中的有效性和泛化能力	卵巢病变患者	计算机视觉	卵巢癌	超声成像	Transformer	图像	17,119张超声图像，来自8个国家20个中心的3,652名患者	NA	Transformer	F1分数, 敏感度, 特异度, 准确度, Cohen's kappa, Matthew's相关系数, 诊断比值比, Youden's J统计量	NA
11051	2025-10-07	DSTCNet: Deep Spectro-Temporal-Channel Attention Network for Speech Emotion Recognition 2025-01, IEEE transactions on neural networks and learning systems IF:10.2Q1 DOI:10.1109/TNNLS.2023.3304516 PMID:37624721	研究论文	提出一种深度谱时通道注意力网络（DSTCNet）用于语音情感识别	设计了谱时通道注意力模块，能够沿时间、频率和通道维度推断3D注意力图，增强关键特征的表示能力	未明确说明模型的计算复杂度和实时性能限制	提升语音情感识别的特征表示能力	语音情感识别	自然语言处理	NA	语音信号处理	CNN,注意力机制	语音信号，频谱图	柏林情感数据库（EmoDB）和交互情感二元运动捕捉数据库（IEMOCAP）	NA	DSTCNet，集成谱时通道注意力模块的CNN	NA	NA
11052	2025-10-07	Semi-Supervised Detection Model Based on Adaptive Ensemble Learning for Medical Images 2025-01, IEEE transactions on neural networks and learning systems IF:10.2Q1 DOI:10.1109/TNNLS.2023.3282809 PMID:37339032	研究论文	提出一种基于自适应集成学习的半监督检测模型，用于医学图像检测	提出新型集成机制Al-Adaboost，结合两个分层模型的决策，自适应调整标记样本权重和分类器	NA	解决医学图像检测中标记样本不足的问题，提高检测效率和准确性	结肠镜和喉镜医学图像	计算机视觉	NA	深度学习	集成学习,半监督学习	医学图像	来自CVC-ClinicDB和高雄医科大学附属医院的结肠镜和喉镜数据	NA	Al-Adaboost, 局部区域提议模型, 循环注意力模型(RAM)	NA	NA
11053	2025-10-07	Contrastive Registration for Unsupervised Medical Image Segmentation 2025-01, IEEE transactions on neural networks and learning systems IF:10.2Q1 DOI:10.1109/TNNLS.2023.3332003 PMID:37983143	研究论文	提出一种基于对比学习的无监督医学图像分割方法CLMorph，通过图像配准和特征对比学习实现分割	提出结合图像级配准和特征级对比学习的新型卷积神经网络架构，首次将对比学习机制嵌入配准框架用于无监督医学图像分割	未与全监督方法进行直接性能比较，仅在两个医学图像数据集上验证	开发无需人工标注的无监督医学图像分割方法	医学图像	计算机视觉	NA	深度学习	CNN	医学图像	两个主要医学图像数据集	NA	CLMorph	NA	NA
11054	2025-10-07	Toward Transparent Deep Image Aesthetics Assessment With Tag-Based Content Descriptors 2025, IEEE transactions on image processing : a publication of the IEEE Signal Processing Society IF:10.8Q1 DOI:10.1109/TIP.2023.3308852 PMID:37647188	研究论文	提出基于标签内容描述符的透明深度学习框架用于图像美学评估	引入可解释的语义特征和标签内容描述符，使图像美学评估模型更加透明	预定义标签可能不足以描述所有可能的图像内容	开发透明可解释的图像美学评估方法	图像美学质量评估	计算机视觉	NA	深度学习	MLP	图像	5101张带摄影相关标签的图像	NA	MLP	SRCC	NA
11055	2025-10-07	The Role of Artificial Intelligence in Predicting Optic Neuritis Subtypes From Ocular Fundus Photographs 2024-Dec-01, Journal of neuro-ophthalmology : the official journal of the North American Neuro-Ophthalmology Society IF:2.0Q2 DOI:10.1097/WNO.0000000000002229 PMID:39808513	研究论文	本研究开发了一种基于眼底照片的深度学习AI算法，用于预测视神经炎亚型	首次使用深度学习算法从眼底照片中区分多发性硬化相关视神经炎与其他亚型	回顾性研究，样本量有限，需要更大数据集验证	开发AI算法辅助视神经炎亚型的早期诊断和鉴别	视神经炎患者	医学影像分析	视神经炎	眼底摄影	深度学习	图像	321名患者的1,599张眼底照片（MS ON: 262名患者/1,114张照片；非MS ON: 59名患者/485张照片）	NA	NA	AUC, 准确率, 灵敏度, 特异性	NA
11056	2025-10-07	Mining and rational design of psychrophilic catalases using metagenomics and deep learning models 2024-Dec, Applied microbiology and biotechnology IF:3.9Q2 DOI:10.1007/s00253-023-12926-1 PMID:38175233	研究论文	本研究通过宏基因组学和深度学习模型挖掘并理性设计嗜冷过氧化氢酶	结合宏基因组测序与深度学习模型Preoptem预测酶的最适温度，并通过定点突变扩展酶的最适温度范围	未明确说明样本采集的具体地理来源和土壤类型，突变体数量有限	挖掘新型嗜冷过氧化氢酶并优化其温度适应性	土壤样本中的过氧化氢酶基因及其编码蛋白	生物信息学	NA	宏基因组测序，定点突变，分子进化分析	深度学习	基因组序列，蛋白质序列	从土壤样本中挖掘到多个推定的过氧化氢酶基因	NA	Preoptem	序列相似性，最适温度范围，比活性	NA
11057	2025-10-07	Self-Powered, Flexible, Wireless and Intelligent Human Health Management System Based on Natural Recyclable Materials 2024-11-22, ACS sensors IF:8.2Q1 DOI:10.1021/acssensors.4c02186 PMID:39436357	研究论文	基于天然可回收材料开发自供电柔性无线智能健康管理系统，用于人体运动识别和睡眠呼吸异常预警	采用丝瓜络导电石墨四摩擦层增强型摩擦纳米发电机，信号强度提升390%，结合深度学习模型实现高精度运动分析	NA	开发基于天然材料的自供电健康管理系统，用于肥胖相关慢性疾病的监测和干预	人体运动状态和睡眠呼吸模式	可穿戴设备与健康监测	肥胖相关慢性疾病（阻塞性睡眠呼吸暂停、II型糖尿病、心血管疾病、阿尔茨海默病）	摩擦纳米发电技术、蓝牙无线传输、深度学习	深度学习模型	运动信号、呼吸信号	个体七类位移速度识别（1人）、三人七类位移速度识别（3人）	NA	NA	准确率（98.1%个体识别，96.46%三人识别）	NA
11058	2025-10-07	ChromaFold predicts the 3D contact map from single-cell chromatin accessibility 2024-11-01, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-024-53628-0 PMID:39487131	研究论文	提出ChromaFold深度学习模型，仅使用单细胞ATAC测序数据预测3D染色质接触图谱	首个仅依赖scATAC-seq数据预测3D接触图谱的模型，无需Hi-C或CTCF ChIP-seq数据	需要配对scATAC-seq和Hi-C数据进行训练	从单细胞染色质可及性数据预测3D染色质相互作用	人类和小鼠细胞类型	计算生物学	NA	scATAC-seq, Hi-C	深度学习	基因组测序数据	多个人类和小鼠测试细胞类型	NA	轻量级架构	准确率	标准GPU
11059	2025-10-07	Automated detection and de novo structure modeling of nucleic acids from cryo-EM maps 2024-10-30, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-024-53721-4 PMID:39477926	研究论文	提出基于深度学习的EM2NA方法，用于从冷冻电镜图中自动检测和从头建模核酸结构	开发首个基于深度学习的核酸从头结构建模方法，在<5 Å分辨率下实现高精度DNA/RNA结构测定	方法主要适用于2.0-5.0 Å分辨率的冷冻电镜图	解决从冷冻电镜图中准确建模DNA/RNA结构的挑战	蛋白质-DNA/RNA复合物和多链DNA/RNA复合物中的核酸结构	结构生物学, 计算生物学	NA	冷冻电镜(cryo-EM), 深度学习	深度学习模型	冷冻电镜密度图	50个实验图谱(2.0-5.0 Å分辨率)的测试集，263个未建模原始图谱的EMDB数据集	NA	NA	残基覆盖率, C4' RMSD, 序列召回率	NA
11060	2025-10-07	Predictive models and applicability of artificial intelligence-based approaches in drug allergy 2024-Aug-01, Current opinion in allergy and clinical immunology IF:3.0Q3 DOI:10.1097/ACI.0000000000001002 PMID:38814733	综述	本文综述了人工智能方法在药物过敏预测模型中的应用潜力与适用性	系统总结了人工智能（包括机器学习和深度学习）在药物过敏诊断和预测中的新兴应用	现有药物过敏预测模型数量有限，且多采用传统逻辑回归方法	评估预测模型和人工智能方法在药物过敏诊断中的临床应用价值	药物过敏患者	机器学习	药物过敏	NA	机器学习, 深度学习, 人工神经网络	临床数据	NA	NA	NA	NA	NA