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
11721	2025-04-25	Multiband Convolutional Riemannian Network With Band-Wise Riemannian Triplet Loss for Motor Imagery Classification 2024-Dec, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3438167 PMID:39102329	研究论文	提出了一种新颖的运动想象分类算法，通过多频带卷积黎曼网络和频带黎曼三元组损失提高分类性能	开发了一种最先进的多频带黎曼网络，通过减少子带数量、插入卷积层和使用黎曼三元组损失来降低过拟合风险	NA	提高运动想象分类的性能	运动想象分类	机器学习	NA	多频带卷积黎曼网络	CNN	脑电信号	公开数据集 BCI Competition IV dataset 2a 和 OpenBMI dataset
11722	2025-04-25	Predicting miRNA-Disease Associations Based on Spectral Graph Transformer With Dynamic Attention and Regularization 2024-Dec, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3438439 PMID:39102330	research paper	提出了一种名为DARSFormer的深度学习模型，用于预测miRNA与疾病之间的关联	整合了动态注意力机制与谱图Transformer，提高了预测miRNA-疾病关联的整体效果和对节点位置的鲁棒性	NA	预测miRNA与疾病之间的关联	miRNA和疾病	machine learning	prostate cancer	graph neural networks, Transformer	DARSFormer	graph data	HMDD v2.0和v3.2数据库，结直肠癌、食管癌和前列腺肿瘤案例研究
11723	2025-04-25	An Eye Movement Classification Method Based on Cascade Forest 2024-Dec, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3439568 PMID:39106144	研究论文	提出了一种基于级联森林的眼动分类方法（EMCCF），用于提高眼动数据分类的准确性和效率	创新性地采用分层集成架构，结合级联森林结构和集成学习原理，专门用于眼动分类	未提及具体局限性	解决眼动分类中的类别不平衡和数据稀缺问题，提高分类方法的适应性和准确性	原始眼动数据	计算机视觉	NA	多尺度时间窗口方法	级联森林（Cascade Forest）	眼动数据	未提及具体样本数量
11724	2025-04-25	Deep-DM: Deep-Driven Deformable Model for 3D Image Segmentation Using Limited Data 2024-Dec, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3440171 PMID:39110559	研究论文	提出了一种名为Deep-DM的深度学习驱动变形模型，用于在有限训练数据下进行3D医学图像分割	通过CNN学习能量函数并集成到显式变形模型中，减少了训练数据依赖，提高了小样本下的分割性能	需要进一步验证在其他解剖结构和影像模态上的通用性	开发一种在有限数据条件下仍能准确分割3D医学图像的方法	左心室、胎儿头部（超声）、左心房（MRI）和膀胱（CT）	数字病理	NA	深度学习驱动的变形模型	CNN	3D医学图像	不同数量的训练体积（具体数量未说明）
11725	2025-04-25	DualStreamFoveaNet: A Dual Stream Fusion Architecture With Anatomical Awareness for Robust Fovea Localization 2024-Dec, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3445112 PMID:39150813	研究论文	提出一种名为DualStreamFoveaNet的双流融合架构，用于鲁棒的视网膜中央凹定位	引入基于transformer的双流编码器，结合空间注意力机制和自学习解剖信息，显著降低计算成本并提高定位鲁棒性	未明确提及具体局限性	提高视网膜疾病分析中中央凹定位的准确性和鲁棒性	视网膜图像（包括正常和病变图像）	计算机视觉	视网膜疾病	深度学习	transformer架构（DualStreamFoveaNet）	视网膜图像	两个公共数据集和一个大规模私有数据集
11726	2025-04-25	Deep Quasi-Recurrent Self-Attention With Dual Encoder-Decoder in Biomedical CT Image Segmentation 2024-Dec, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3447689 PMID:39172619	research paper	本文提出了一种用于生物医学CT图像分割的深度准循环自注意力与双编码器-解码器结构的新模型	首创深度准循环自注意力结构，结合双编码器-解码器，通过参数重用实现学习一致性和快速收敛，并有效处理长距离依赖关系	未提及模型在极端噪声或异常解剖结构下的表现，也未讨论计算资源需求	提高生物医学CT图像分割的准确性和效率	生物医学CT图像	digital pathology	NA	deep learning	deep quasi-recurrent self-attention with dual encoder-decoder	CT images	多个公开可用的CT扫描数据集（未提具体数量）
11727	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
11728	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
11729	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
11730	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
11731	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
11732	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
11733	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
11734	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
11735	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）
11736	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
11737	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
11738	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
11739	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
11740	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）