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
1101	2025-05-15	NucleoSeeker-precision filtering of RNA databases to curate high-quality datasets 2025-Mar, NAR genomics and bioinformatics IF:4.0Q1 DOI:10.1093/nargab/lqaf021 PMID:40104673	research paper	介绍了一种名为NucleoSeeker的工具，用于从PDB数据库中筛选高质量RNA结构数据	提出了一个统一的框架，结合多种工具简化数据筛选过程，提供结构、序列和注释层面的多重过滤	未提及具体的数据筛选准确率或效率指标	提高RNA结构预测的数据质量	RNA结构数据	bioinformatics	NA	computational methods	deep learning	RNA structure data	来自PDB数据库的RNA结构数据
1102	2025-05-15	Research on mood monitoring and intervention for anxiety disorder patients based on deep learning wearable devices 2025-Mar, Technology and health care : official journal of the European Society for Engineering and Medicine IF:1.4Q3 DOI:10.1177/09287329241291376 PMID:40105160	研究论文	本研究基于深度学习可穿戴设备，开发了一个用于焦虑症患者情绪监测和干预的高级系统	使用Bi-LSTM网络处理HRV数据，提高了情绪状态预测的准确率，达到97%	未提及样本的具体数量和多样性，可能影响模型的泛化能力	开发一个能够准确监测和预测焦虑症患者情绪状态的系统	焦虑症患者的生理数据（HRV）和情绪状态	机器学习	焦虑症	HRV监测	Bi-LSTM	生理信号数据	NA
1103	2025-05-15	Diabetic retinopathy detection via deep learning based dual features integrated classification model 2025-Mar, Technology and health care : official journal of the European Society for Engineering and Medicine IF:1.4Q3 DOI:10.1177/09287329241292939 PMID:40105166	研究论文	提出一种基于深度学习的双特征集成分类模型（DD-FIC），用于从彩色视网膜图像中检测糖尿病视网膜病变（DR）	结合全局和局部特征的双阶段特征提取模块，以及使用Wavelet integrated Retinex算法去噪	NA	开发一种高效的计算机视觉智能系统，用于自动检测糖尿病视网膜病变	糖尿病视网膜病变（DR）	计算机视觉	糖尿病视网膜病变	深度学习	DD-FIC（双特征集成分类模型）、Multi-channel CNN、CNN、VGG NiN、Shallow CNN	图像（彩色视网膜图像）	Kaggle数据集
1104	2025-05-15	Parkinson's disease prediction using improved crayfish optimization based hybrid deep learning 2025-Mar, Technology and health care : official journal of the European Society for Engineering and Medicine IF:1.4Q3 DOI:10.1177/09287329241296352 PMID:40105156	research paper	该研究提出了一种基于改进小龙虾优化的混合深度学习模型，用于预测帕金森病的发展过程	结合了改进的小龙虾优化算法（ImCfO）和基于注意力的高效双向网络（ImCfO_Attn_EffBNet），以提高预测准确率和收敛速度	NA	预测帕金森病的发展过程，以促进早期诊断和治疗	帕金森病患者的数据	machine learning	geriatric disease	Empirical Mode Decomposition (EMD), Improved Crayfish Optimization (ImCfO)	ImCfO_Attn_EffBNet (结合了EfficientNet-B7, BiLSTM和Attention模块)	NA	NA
1105	2025-05-15	Detection of motor nervous disease using deep learning based Duple feature extraction network 2025-Mar, Technology and health care : official journal of the European Society for Engineering and Medicine IF:1.4Q3 DOI:10.1177/09287329241291367 PMID:40105172	research paper	提出了一种基于深度学习的Duple特征提取网络，用于早期检测运动神经元疾病（MND）	提出了一种新颖的Duple特征提取网络，结合了颜色和结构特征提取，显著提高了MND早期检测的准确率和F1分数	未提及数据集的多样性和模型在临床环境中的实际应用效果	开发一种自动化方法，用于快速准确地检测运动神经元疾病（MND）	运动神经元疾病（MND）患者	digital pathology	motor nervous disease	DTI imaging, deep learning	Duple feature extraction network (LinkNet, MobileNet), DNN	DTI images	NA
1106	2025-05-15	Deep learning-driven multi-omics sequential diagnosis with Hybrid-OmniSeq: Unraveling breast cancer complexity 2025-Mar, Technology and health care : official journal of the European Society for Engineering and Medicine IF:1.4Q3 DOI:10.1177/09287329241296438 PMID:40105178	研究论文	本文介绍了一种名为'Hybrid-OmniSeq'的深度学习驱动的多组学序列诊断方法，用于解析乳腺癌的复杂性	结合了DNN、SFFS和TSVD熵的自适应学习技术，以及多种机器学习分类器，显著提高了乳腺癌诊断的准确性	仅使用了METABRIC RNA-seq数据集进行验证，可能需要更多样化的数据集来验证方法的普适性	提高乳腺癌诊断的精确性和有效性	乳腺癌的分子亚型	机器学习	乳腺癌	RNA-seq	DNN, Logistic Regression, Random Forest	基因数据	METABRIC RNA-seq数据集中的乳腺癌内在亚型样本
1107	2025-05-15	Developing a method for predicting DNA nucleosomal sequences using deep learning 2025-Mar, Technology and health care : official journal of the European Society for Engineering and Medicine IF:1.4Q3 DOI:10.1177/09287329241297900 PMID:40105177	研究论文	开发了一种使用深度学习预测DNA核小体序列的方法	展示了简化模型在解决生物问题上的优越性，强调了简单设计的重要性	讨论了使用复杂计算机技术理解和解决简单生物问题所面临的挑战	创建一个深度学习模型来识别核苷酸序列中的核小体	DNA核苷酸序列	机器学习	NA	深度学习	CNN	序列数据	NA
1108	2025-05-15	Mouse-Geneformer: A deep learning model for mouse single-cell transcriptome and its cross-species utility 2025-Mar, PLoS genetics IF:4.0Q1 DOI:10.1371/journal.pgen.1011420 PMID:40106407	研究论文	本研究开发了一个针对小鼠的深度学习模型mouse-Geneformer，用于分析小鼠单细胞转录组数据，并探索其跨物种应用潜力	首次构建了专门针对小鼠的Geneformer模型，并验证了其在跨物种分析中的适用性	在COVID-19人类疾病模型中的分析结果与人类专用Geneformer仅部分一致	开发适用于小鼠单细胞转录组分析的深度学习模型并探索其跨物种应用	小鼠和人类的单细胞转录组数据	机器学习	NA	scRNA-seq	Transformer Encoder	单细胞转录组数据	2100万个小鼠scRNA-seq图谱
1109	2025-05-15	Towards Clinical Diagnoses: Classifying Alzheimer's Disease Using Single fMRI, Small Datasets, and Transfer Learning 2025-Mar, Brain and behavior IF:2.6Q3 DOI:10.1002/brb3.70427 PMID:40108822	研究论文	本研究开发了一种结合深度学习和功能磁共振成像（fMRI）的流程，用于阿尔茨海默病（AD）的临床诊断	采用迁移学习解决数据可用性问题，并使用半自动化和单图像技术（即每个参与者一个fMRI体积）使模型适用于非专业人群	模型在AD分类上的准确率为77%，仍有提升空间，且样本量较小（64名参与者）	开发一种适用于临床的阿尔茨海默病诊断方法	阿尔茨海默病患者和对照组	数字病理学	老年病	fMRI	深度学习模型（未指定具体类型）	图像（fMRI）	初始训练524名参与者（来自ABIDE数据集），迁移学习后使用64名参与者（来自ADNI数据集）
1110	2025-05-15	Critical assessment of missense variant effect predictors on disease-relevant variant data 2025-Mar, Human genetics IF:3.8Q2 DOI:10.1007/s00439-025-02732-2 PMID:40113603	研究论文	评估错义变异效应预测工具在疾病相关变异数据上的表现	比较了CAGI 6 Annotate-All-Missense挑战中提交的预测工具、临床遗传学中常用的预测工具以及最近开发的深度学习方法，揭示了当前方法相对于旧工具的显著进步	预测工具在区分致病性变异与非常罕见的良性变异时性能可能降低，且可能继承基因水平标签不平衡的问题	评估错义变异效应预测工具的临床和研究实用性，并指导未来的改进	错义变异效应预测工具	生物信息学	NA	深度学习	NA	基因变异数据	NA
1111	2025-05-15	A Robust and Efficient Representation-based DNA Storage Architecture by Deep Learning 2025-Mar, Small methods IF:10.7Q1 DOI:10.1002/smtd.202400959 PMID:40114483	research paper	提出了一种基于深度学习的DNA存储架构，用于图像的稳健和高效表示与重建	利用深度学习的优秀表示和图像生成能力，结合自动编码器和U-Net网络，实现了在DNA存储中对噪声读取图像的重建与优化	在插入-删除-替换（IDS）错误率低于6%的场景下才能重建中等质量的图像	开发一种稳健且高效的DNA存储解决方案，用于大规模图像应用	图像数据在DNA存储中的表示与重建	machine learning	NA	DNA存储技术	autoencoder, U-Net	image	14 plasmids
1112	2025-05-15	Forecasting the concentration of the components of the particulate matter in Poland using neural networks 2025-Mar, Environmental science and pollution research international DOI:10.1007/s11356-025-36265-y PMID:40117111	研究论文	本文提出了四种基于深度学习的预测方法，用于预测波兰颗粒物(PM)的浓度	使用了四种先进的深度学习模型(xLSTM、KAN、TCN和VAE)进行颗粒物浓度预测，并在波兰八个城市的数据上验证了其高预测准确性	研究仅基于波兰八个城市的数据，可能无法完全代表其他地区的污染情况	提高颗粒物浓度预测的准确性以支持空气质量管理和公共卫生干预	波兰八个城市的颗粒物(PM)浓度数据	机器学习	NA	深度学习	xLSTM, KAN, TCN, VAE	环境监测数据	波兰八个城市的数据
1113	2025-05-15	[Nobel Prize in physics 2024 : John J. Hopfield and Geoffrey E. Hinton. From Hopfield and Hinton to AlphaFold: The 2024 Nobel Prize honors the pioneers of deep learning] 2025-Mar, Medecine sciences : M/S DOI:10.1051/medsci/2025036 PMID:40117553	comments	本文回顾了2024年诺贝尔物理学奖得主John J. Hopfield和Geoffrey E. Hinton的职业生涯，并强调了他们在人工神经网络和深度学习领域的开创性贡献	突出了两位科学家在人工神经网络和深度学习领域的基础性发现，这些发现为现代机器学习技术如AlphaFold奠定了基础	NA	回顾和表彰John J. Hopfield和Geoffrey E. Hinton在人工神经网络和深度学习领域的贡献	John J. Hopfield和Geoffrey E. Hinton的研究工作	machine learning	NA	artificial neural networks	NA	NA	NA
1114	2025-05-15	Multigas Identification by Temperature-Modulated Operation of a Single Anodic Aluminum Oxide Gas Sensor Platform and Deep Learning Algorithm 2025-02-28, ACS sensors IF:8.2Q1 DOI:10.1021/acssensors.4c02715 PMID:39831774	研究论文	本研究通过温度调制操作和深度学习算法，解决了半导体金属氧化物气体传感器在选择性方面的固有局限性	利用阳极氧化铝微加热器平台实现单一半导体金属氧化物气体传感器的温度调制操作，并结合CNN算法提高气体分类和浓度预测的准确性	研究仅针对四种气体（丙酮、氨、乙醇和二氧化氮）进行了测试，未涵盖更广泛的气体种类	解决半导体金属氧化物气体传感器的选择性限制，提高气体识别和浓度测量的准确性	半导体金属氧化物气体传感器及其在气体识别中的应用	机器学习	NA	温度调制操作、CNN	CNN	气体响应数据	四种气体（丙酮、氨、乙醇和二氧化氮）的响应数据
1115	2025-05-15	Neural Network-Assisted Dual-Functional Hydrogel-Based Microfluidic SERS Sensing for Divisional Recognition of Multimolecule Fingerprint 2025-02-28, ACS sensors IF:8.2Q1 DOI:10.1021/acssensors.4c03096 PMID:39964084	research paper	提出了一种基于深度学习的双功能分区微流控集成水凝胶表面增强拉曼散射（SERS）平台，以提高拉曼检测系统的灵敏度、集成度和实用性	结合深度学习和双功能微流控技术，实现多分子指纹的分区识别和同时检测	未提及具体样本量或实验重复次数，可能影响结果的统计显著性	提高拉曼检测系统的灵敏度、集成度和实用性	罗丹明6G（R6G）、福美双、芘、蒽和邻苯二甲酸二丁酯等分子	机器学习和微流控技术	NA	表面增强拉曼散射（SERS）和全连接神经网络技术	全连接神经网络	拉曼光谱数据	NA
1116	2025-05-15	GPC-YOLO: An Improved Lightweight YOLOv8n Network for the Detection of Tomato Maturity in Unstructured Natural Environments 2025-Feb-28, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25051502 PMID:40096330	研究论文	提出了一种基于YOLOv8n的轻量级模型GPC-YOLO，用于在非结构化自然环境中检测番茄成熟度	引入了C2f-PC模块、GSConv轻量卷积、CCFF跨尺度特征融合模块，以及SimAM注意力机制和EIoU损失函数，显著降低了计算负担并提高了检测精度	研究仅针对番茄成熟度检测，未验证在其他水果或作物上的适用性	开发一种轻量化的目标检测模型，用于农业场景中的番茄成熟度识别	番茄果实	计算机视觉	NA	深度学习目标检测	GPC-YOLO（基于YOLOv8n改进）	图像	1249张手机拍摄的番茄图像
1117	2025-05-15	A Comparative Study of Plantar Pressure and Inertial Sensors for Cross-Country Ski Classification Using Deep Learning 2025-Feb-28, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25051500 PMID:40096333	研究论文	本研究比较了足底压力和惯性传感器在越野滑雪技术分类中的应用，并开发了一种基于CNN和LSTM的深度学习模型	首次比较了低成本、低侵入性的足底压力传感器和惯性传感器在越野滑雪技术分类中的性能，并展示了在最小传感器设置下实现高分类准确率的潜力	研究仅针对越野滑雪技术分类，未验证在其他运动项目中的适用性	比较不同传感器在越野滑雪技术分类中的性能，并开发高效的分类方法	越野滑雪运动员	机器学习	NA	深度学习	CNN和LSTM	足底压力数据和惯性测量数据	未明确说明样本数量，但涉及多名滑雪运动员的数据
1118	2025-05-15	Artificial Vision Systems for Fruit Inspection and Classification: Systematic Literature Review 2025-Feb-28, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25051524 PMID:40096367	系统文献综述	本文通过系统文献综述，探讨了计算机视觉在水果分选和质量检测中的应用领域、硬件配置及技术算法	首次采用PRISMA方法对2015至2024年间56篇相关文献进行系统分析，总结了不同应用场景下的技术需求与解决方案	仅分析了2015至2024年的文献，可能遗漏早期重要研究	识别水果分选和质量检测中计算机视觉技术的应用领域、硬件配置及算法	水果产业中的分选和质量检测系统	计算机视觉	NA	RGB相机、LED照明系统、多光谱相机、Otsu算法、Sobel算法、深度学习模型（如ResNet、VGG）	ResNet, VGG	图像	56篇文献
1119	2025-05-15	Gesture Recognition Achieved by Utilizing LoRa Signals and Deep Learning 2025-Feb-27, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25051446 PMID:40096281	研究论文	本研究提出了一种基于LoRa技术的新型手势识别系统，结合了先进的信号预处理、自适应分割算法和改进的SS-ResNet50深度学习模型	通过结合残差学习和动态卷积技术，SS-ResNet50模型显著增强了多尺度手势特征的提取能力，提高了分类准确率	NA	开发一种低功耗、长距离的非接触式手势识别系统	手势识别	计算机视觉	NA	LoRa技术	SS-ResNet50	信号数据	六种手势的平均识别准确率超过95%
1120	2025-05-15	Application of Multiple Deep Learning Architectures for Emotion Classification Based on Facial Expressions 2025-Feb-27, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25051478 PMID:40096310	research paper	该研究评估了十种先进的深度学习模型在面部表情识别任务上的性能，使用FER2013数据集	对多种深度学习架构在面部表情识别任务上的综合评估，揭示了计算效率与预测准确性之间的关键权衡	轻量级模型如MobileNet V1和ShuffleNet V2在准确性上存在限制，特别是在识别'恐惧'和'厌恶'等挑战性情绪类别时	评估深度学习模型在面部表情识别任务上的性能，以选择适合特定应用需求的架构	面部表情识别	computer vision	NA	深度学习	VGG16, VGG19, ResNet50, ResNet101, DenseNet, GoogLeNet V1, MobileNet V1, EfficientNet V2, ShuffleNet V2, RepVGG	image	FER2013数据集