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
12241	2025-04-17	Multimodal sentiment analysis leveraging the strength of deep neural networks enhanced by the XGBoost classifier 2025-May, Computer methods in biomechanics and biomedical engineering IF:1.7Q3 DOI:10.1080/10255842.2024.2313066 PMID:38340022	研究论文	本文提出了一种名为Hybrid LXGB的新型多模态情感分析模型，结合了LSTM和XGBoost分类器的优势	创新性地结合了LSTM和XGBoost分类器，提出了Hybrid LXGB模型，在CMU-MOSEI数据集上达到了97.18%的准确率	NA	解决跨多种数据源（如文本、图像和音频）理解情感的复杂任务	多模态情感分析	自然语言处理, 机器学习	NA	深度学习, 梯度提升	LSTM, XGBoost, Hybrid LXGB	文本, 图像, 音频	CMU-MOSEI数据集
12242	2025-04-17	Optical multilayer thin film structure inverse design: From optimization to deep learning 2025-Apr-18, iScience IF:4.6Q1 DOI:10.1016/j.isci.2025.112222 PMID:40230531	综述	本文回顾了从传统优化方法到深度学习算法在光学多层薄膜结构逆向设计中的最新进展	比较了不同深度学习算法在逆向设计中的差异，并探讨了当前最先进的算法	未提及具体实验验证或实际应用案例	探讨光学多层薄膜结构逆向设计的算法发展	光学多层薄膜结构	光子学	NA	深度学习算法	NA	NA	NA
12243	2025-04-17	Discovery and Characterization of Novel Receptor-Interacting Protein Kinase 1 Inhibitors Using Deep Learning and Virtual Screening 2025-Apr-16, ACS chemical neuroscience IF:4.1Q2 DOI:10.1021/acschemneuro.5c00180 PMID:40181215	研究论文	本研究利用深度学习和虚拟筛选技术发现并表征了新型受体相互作用蛋白激酶1（RIPK1）抑制剂	结合指纹图注意力网络（FP-GAT）和分子对接虚拟筛选，从1300万化合物库中鉴定出两种具有抑制活性的新型RIPK1抑制剂	仅从1300万化合物库中筛选出43种化合物进行测试，样本量相对较小	发现新型RIPK1激酶抑制剂以治疗神经退行性疾病和炎症性疾病	受体相互作用蛋白激酶1（RIPK1）及其潜在抑制剂	机器学习	神经退行性疾病, 炎症性疾病	深度学习, 分子对接虚拟筛选, 分子动力学模拟	FP-GAT	化合物结构数据	从1300万化合物库中筛选出43种化合物进行测试
12244	2025-04-17	A deep learning framework for enhanced mass spectrometry data analysis and biomarker screening 2025-Apr-15, Computer methods in biomechanics and biomedical engineering IF:1.7Q3 DOI:10.1080/10255842.2025.2488501 PMID:40232885	研究论文	本文提出了一种深度学习框架，用于增强质谱数据的分类和生物标志物筛选	该框架整合了预处理、分类和生物标志物选择，解决了高维质谱数据分析中的挑战	NA	提升质谱数据的分类性能和生物标志物筛选效率	高维质谱数据	机器学习	NA	质谱(MS)	深度学习框架	质谱数据	NA
12245	2025-04-17	Multi-View Self-Supervised Learning Enhances Automatic Sleep Staging from EEG Signals 2025-Apr-15, IEEE transactions on bio-medical engineering DOI:10.1109/TBME.2025.3561228 PMID:40232903	research paper	该研究提出了一种多视图自监督学习方法，用于从脑电图信号中自动进行睡眠分期	采用多视图自监督学习方法，结合时间视图和频谱视图特征编码器，通过交叉视图对比损失和动态加权算法提高特征的迁移性和鲁棒性	依赖于公开数据集，未在更多样化的数据集上进行验证	提高自动睡眠分期的效率和准确性	脑电图信号	machine learning	睡眠障碍	自监督学习（SSL）	多视图睡眠分期模型	脑电图信号	三个公开数据集（SleepEDF-20、SleepEDF-78和MASS）
12246	2025-04-17	VibTac: A High-Resolution High-Bandwidth Tactile Sensing Finger for Multi-Modal Perception in Robotic Manipulation 2025-Apr-15, IEEE transactions on haptics IF:2.4Q2 DOI:10.1109/TOH.2025.3561049 PMID:40232917	研究论文	介绍了一种名为VibTac的新型多模态触觉传感手指，旨在同时提供高分辨率和高带宽的触觉感知	VibTac创新性地结合了基于视觉和基于振动的触觉传感模式，实现了高分辨率和高带宽的触觉感知	NA	提升机器人操作能力，通过提供关键的局部信息反馈	机器人触觉传感手指	机器人技术	NA	基于视觉和基于振动的触觉传感	深度学习模型	触觉数据、视觉数据、声音数据	实验中使用发出不同声音的物体（如以太网连接器）进行测试
12247	2025-04-17	ProtNote: a multimodal method for protein-function annotation 2025-Apr-15, Bioinformatics (Oxford, England) DOI:10.1093/bioinformatics/btaf170 PMID:40233101	研究论文	介绍了一种名为ProtNote的多模态深度学习方法，用于蛋白质功能注释	ProtNote利用自由文本进行监督和零样本蛋白质功能预测，能够推广到未见和新的功能	未明确提及	推进蛋白质生物学和工程，解决蛋白质序列-功能关系的问题	蛋白质序列及其功能	自然语言处理	NA	深度学习	多模态深度学习模型	文本和蛋白质序列数据	未明确提及
12248	2025-04-17	A Novel Ensemble Learning Approach for Grouping the State-of-the-Art YOLOV10 and YOLOV11 Models for Kidney Stone Detection in CT and Ultrasound Images 2025-Apr-15, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-025-01499-2 PMID:40234345	research paper	提出一种新颖的集成学习方法，结合YOLOV10和YOLOV11模型，用于CT和超声图像中的肾结石检测	首次将YOLOV10和YOLOV11模型集成，用于肾结石检测，显著降低假阴性和假阳性错误	未提及具体的数据集规模限制或模型泛化能力的详细测试	提高肾结石在医学图像中的检测准确性和效率	肾结石在CT和超声图像中的检测	computer vision	kidney stone	deep learning, ensemble learning	YOLOV10, YOLOV11	image	NA
12249	2025-04-17	Study on Ultrasound-Assisted Diagnosis of CHB Complicated with NAFLD Hepatic Fibrosis Based on Deep Learning 2025-Apr-15, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-024-01331-3 PMID:40234347	research paper	本研究旨在开发和评估一种基于深度学习的自动分类模型，用于诊断慢性乙型肝炎（CHB）并发非酒精性脂肪性肝病（NAFLD）的肝纤维化	利用深度学习技术对二维肝脏影像进行自动分类，显著提高了肝纤维化诊断的准确性	研究为回顾性分析，可能存在选择偏倚，且样本量虽大但来自单一中心	开发并评估一种基于深度学习的自动分类模型，用于诊断CHB并发NAFLD的肝纤维化	2803名CHB并发NAFLD患者及150名有肝活检结果的同类患者	digital pathology	liver disease	deep learning	CNN	image	2803名患者（20540张二维肝脏影像）用于训练，150名患者（922张影像）用于验证
12250	2025-04-17	Depth-of-interaction encoding techniques for pixelated PET detectors enabled by machine learning methods and fast waveform digitization 2025-Apr-14, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/adc96d PMID:40185124	研究论文	本研究开发了一种利用机器学习和快速波形数字化技术，从像素化PET探测器中提取深度交互(DOI)信息的方法	无需修改探测器设计即可实现多级DOI分类，且保持了探测器的时间性能	研究仅针对20mm长晶体进行了验证，未涉及其他尺寸晶体的性能评估	开发一种从商用像素化探测器中获取DOI信息的技术	像素化PET探测器及其DOI信息	医学影像处理	NA	机器学习方法、快速波形数字化技术(DRS4)	LSTM网络、经典机器学习算法	闪烁波形数据	2×2×20mm长窄晶体
12251	2025-04-17	Basin-informed flood frequency analysis using deep learning exhibits consistent projected regional patterns over CONUS 2025-Apr-13, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-97610-2 PMID:40222992	研究论文	利用深度学习进行基于流域的洪水频率分析，展示了美国本土未来洪水趋势的一致区域模式	使用LSTM模型结合气候模型数据预测洪水趋势，揭示了美国本土洪水变化的区域一致性模式	研究仅基于CMIP5气候模型数据，可能未涵盖所有气候不确定性	分析气候变化对未来洪水趋势的影响	美国本土638个河流站点的长期流量	机器学习	NA	LSTM模型，CMIP5气候模型数据	LSTM	气象数据，流量数据	美国本土638个河流站点
12252	2025-04-17	The satisfaction of ecological environment in sports public services by artificial intelligence and big data 2025-Apr-13, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-97927-y PMID:40222989	研究论文	本研究结合基于残差模块和注意力机制的CNN方法与SERVQUAL评估模型，探讨人工智能和大数据对体育公共服务中居民健身生态环境满意度的影响	结合CNN与SERVQUAL模型分析AI驱动的体育公共服务对健身生态环境满意度的影响	研究主要依赖问卷调查、文献综述和访谈数据，可能受限于样本的代表性和数据的全面性	探讨AI驱动的体育公共服务与健身生态环境满意度之间的关系	体育公共服务中的健身生态环境和居民满意度	机器学习	NA	问卷调查、文献综述、访谈	CNN	问卷数据、文献数据、访谈数据	未明确说明样本数量
12253	2025-04-17	MODAMS: design of a multimodal object-detection based augmentation model for satellite image sets 2025-Apr-13, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-93766-z PMID:40223115	research paper	提出了一种基于多模态目标检测的卫星图像增强模型，旨在提高分类性能	结合了YOLO目标检测、cdGAN、EHO和FFO等多种技术，实现了动态和图像特定的增强	未提及模型在大规模数据集上的表现或计算资源消耗	提高卫星图像的分类准确性和效率	高光谱卫星图像	computer vision	NA	YOLO, cdGAN, EHO, FFO, Incremental Learning	YOLO, GAN	image	NA
12254	2025-04-17	Deep learning tools predict variants in disordered regions with lower sensitivity 2025-Apr-12, BMC genomics IF:3.5Q2 DOI:10.1186/s12864-025-11534-9 PMID:40221640	research paper	该研究探讨了深度学习工具在预测无序区域变异时的敏感性较低的问题	揭示了AlphaMissense和VARITY等工具在预测无序区域变异时的敏感性不足，并指出需要开发针对无序区域的新特征和范式	研究主要关注无序区域的变异预测，未涉及其他可能影响预测准确性的因素	评估当前最先进的变异效应预测工具在无序区域的效能	人类蛋白质组中的无序区域及其变异	machine learning	NA	AlphaFold2, Variant Effect Predictor (VEP), AlphaMissense, VARITY	深度学习模型	蛋白质序列和结构数据	涉及人类蛋白质组中30%的无序区域
12255	2025-04-17	CMTNet: a hybrid CNN-transformer network for UAV-based hyperspectral crop classification in precision agriculture 2025-Apr-11, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-97052-w PMID:40216979	研究论文	提出了一种结合CNN和Transformer的深度学习框架CMTNet，用于无人机获取的高光谱作物分类	CMTNet结合了光谱-空间特征提取模块、双分支架构和多输出约束模块，能同时捕获局部和全局特征，提高分类精度	未提及模型在更广泛作物类型或更复杂环境中的泛化能力	提高无人机高光谱成像在精准农业中作物分类的精度和可靠性	无人机获取的高光谱作物图像	计算机视觉	NA	高光谱成像	CNN-Transformer混合模型	图像	三个无人机获取的数据集（WHU-Hi-LongKou、WHU-Hi-HanChuan和WHU-Hi-HongHu）
12256	2025-04-17	Bearing fault diagnosis based on efficient cross space multiscale CNN transformer parallelism 2025-Apr-10, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-95895-x PMID:40210923	研究论文	提出了一种基于高效跨空间多尺度CNN Transformer并行性的风力涡轮机轴承故障诊断模型	采用并行分支结构同时提取时空特征，结合多尺度特征提取模块和高效多尺度注意力机制，提升了局部和全局特征提取能力	未提及模型在极端噪声环境下的表现	提高风力涡轮机轴承故障诊断的准确性和噪声鲁棒性	风力涡轮机轴承	机器学习	NA	Continuous Wavelet Transform (CWT)	CNN, Transformer, BiGRU	一维振动信号转换的二维时频图像	两个公开的轴承数据集
12257	2025-04-17	Accelerated Discovery of Cell Migration Regulators Using Label-Free Deep Learning-Based Automated Tracking 2025-Apr-05, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.04.01.646705 PMID:40236190	研究论文	本文介绍了一种名为DeepBIT的无标记深度学习自动化追踪方法，用于加速发现细胞迁移调控因子	开发了DeepBIT方法，无需细胞标记即可自动检测和追踪单个细胞的迁移，显著提高了通量和效率	方法主要针对癌细胞迁移进行研究，可能不适用于其他类型细胞的迁移研究	开发高通量方法研究细胞迁移调控机制	癌细胞迁移行为	计算机视觉	癌症	深度学习、机器视觉	DeepBIT	视频	约130万个追踪细胞，840种不同条件
12258	2025-04-17	Modeling dynamic inflow effects in fMRI to quantify cerebrospinal fluid flow 2025-Apr-05, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.04.03.647027 PMID:40236215	研究论文	本文开发了一个动态模型来模拟和推断fMRI数据中的时变流速，并验证了该模型在人类和模拟数据中的有效性	开发了一个物理基础的深度学习框架来反转模型，从而能够直接使用fMRI流入数据估计流速	测量信号不是定量的，需要进一步验证和改进	定量建立脑脊液流动系统的特性	脑脊液流动	神经影像学	NA	fMRI	深度学习框架	fMRI数据	人类和模拟数据
12259	2025-04-17	Role of artificial intelligence in magnetic resonance imaging-based detection of temporomandibular joint disorder: a systematic review 2025-Apr, The British journal of oral & maxillofacial surgery DOI:10.1016/j.bjoms.2024.12.004 PMID:40087072	系统综述	本文系统评估了人工智能在基于磁共振成像的颞下颌关节紊乱检测中的应用	首次系统性地总结了AI在颞下颌关节盘位置识别中的应用及其性能指标	研究设计标准化不足和报告一致性有待提高	评估AI在MRI中识别颞下颌关节盘位置的应用效果	颞下颌关节紊乱患者和正常个体的MRI影像	数字病理	颞下颌关节紊乱	MRI	深度学习（MobileNetV2, ResNet）和机器学习	医学影像	7项研究（未明确总样本量）
12260	2025-04-17	Evaluating the Effectiveness of Neural Radiance Field for Noninvasive Volumetric Assessment 2025-Apr, Plastic and reconstructive surgery. Global open DOI:10.1097/GOX.0000000000006708 PMID:40230474	research paper	评估神经辐射场（NeRF）在非侵入性体积评估中的有效性，特别是在下肢淋巴水肿的治疗中	利用iPhone应用程序Luma 3D和NeRF技术进行3D场景重建，克服了传统2D成像和CT扫描的限制	研究仅基于一名88岁慢性淋巴水肿患者的12个月数据，样本量较小	评估NeRF技术在门诊环境中进行淋巴水肿体积评估的有效性	一名88岁慢性淋巴水肿女性患者	digital pathology	lymphedema	NeRF, CT扫描	NeRF	3D图像	1名患者，12个月的数据