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
12561	2025-04-18	A multi-modal deep learning approach for stress detection using physiological signals: integrating time and frequency domain features 2025, Frontiers in physiology IF:3.2Q2 DOI:10.3389/fphys.2025.1584299 PMID:40236827	research paper	本研究提出了一种多模态深度学习方法（MMFD-SD），通过整合时域和频域特征，利用可穿戴设备收集的生理信号进行压力检测	提出了一种结合时域和频域特征的多模态深度学习框架，并采用数据增强技术和SMOTE方法处理类别不平衡问题	未来研究可以探索更多模态的融合、实时压力检测以及模型泛化能力的提升	开发一种准确且鲁棒的压力检测方法，适用于高压力职业环境	护士群体（作为高压力职业的代表）	machine learning	NA	Fast Fourier Transform (FFT), SMOTE	CNN	生理信号（加速度计数据、皮肤电活动、心率、皮肤温度）	NA
12562	2025-04-18	A dynamic approach for MR T2-weighted pelvic imaging 2024-Oct-15, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/ad8335 PMID:39362274	research paper	本文提出了一种新颖的动态方法用于T2加权盆腔成像，以解决蠕动引起的运动问题，无需患者准备	采用动态数据采集策略和基于深度均衡模型的展开方法，有效冻结盆腔运动，将成像问题从传统的运动预防或消除转变为运动重建	NA	解决盆腔MR成像中由蠕动引起的运动伪影和模糊问题	盆腔MR成像	医学影像	NA	T2加权2D快速自旋回波序列	深度均衡模型	MR图像	回顾性和前瞻性数据
12563	2025-04-18	Exploring the trade-off between deep-learning and explainable models for brain-machine interfaces 2024, Advances in neural information processing systems PMID:40231170	研究论文	本研究探讨了在脑机接口（BMI）中深度学习模型与可解释性模型之间的权衡，并提出了一种基于KalmanNet的解码器	提出了一种结合传统卡尔曼滤波和循环神经网络的KalmanNet解码器，在保持可解释性的同时达到与深度学习模型相当的性能	KalmanNet与现有深度学习解码器一样具有有限的泛化能力，且在遇到未见过的噪声分布时性能受限	开发高性能且可解释的脑机接口解码器	猴子的手指运动预测	脑机接口	瘫痪	KalmanNet, 卡尔曼滤波, RNN	KalmanNet, KF, tcFNN, LSTM	脑活动数据	两只猴子的离线（预录数据）和在线（实时预测）数据
12564	2025-04-17	Deep reinforced cognitive analytics algorithm (DRCAM): An advanced method to early detection of cognitive skill impairment using deep learning and reinforcement learning 2025-Jun, MethodsX IF:1.6Q2 DOI:10.1016/j.mex.2025.103277 PMID:40230557	研究论文	提出了一种结合深度学习和强化学习的深度强化认知分析算法(DRCAM)，用于早期认知技能障碍的检测	整合了多模态学习和强化干预，结合了Multimodal Transformers (MMT)进行特征融合，并采用CNN-LSTM混合模型和Deep Q-Network (DQN)进行空间和时间依赖映射及认知训练指导	未提及具体局限性	早期认知技能障碍的检测和管理	认知技能障碍患者	机器学习	老年疾病	多模态学习、强化学习	Multimodal Transformers (MMT)、CNN-LSTM、Deep Q-Network (DQN)、Temporal Convolution Network (TCN)	神经影像数据、可穿戴传感器数据、神经心理测试分数、文本评估	未提及具体样本量
12565	2025-04-17	FaciaVox: A diverse multimodal biometric dataset of facial images and voice recordings 2025-Jun, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2025.111489 PMID:40231156	research paper	介绍了一个名为FaciaVox的多模态生物识别数据集，包含戴口罩和不戴口罩条件下的面部图像和语音记录	创建了一个包含多样化条件下的面部图像和语音记录的多模态生物识别数据集，支持多种前沿应用研究	数据集收集环境包括专业隔音工作室和普通教室，可能引入环境变量如回声和声音反射	为多模态生物识别、跨域生物特征融合、年龄和性别估计等研究提供基础资源	100名来自20个不同国家的参与者，提供面部图像和语音记录	multimodal biometrics	NA	NA	NA	image, audio	100名参与者，每人提供18张面部图像和60条语音记录
12566	2025-04-17	HCBiLSTM-WOA: hybrid convolutional bidirectional long short-term memory with water optimization algorithm for autism spectrum disorder 2025-May, Computer methods in biomechanics and biomedical engineering IF:1.7Q3 DOI:10.1080/10255842.2024.2399016 PMID:39290085	研究论文	提出了一种基于混合卷积双向长短期记忆和水优化算法的自闭症谱系障碍检测机制	结合了HCBiLSTM和WOA算法，提高了自闭症谱系障碍的预测准确率	数据隐私和自闭症风险因素的不可预测性带来了伦理考量	提高自闭症谱系障碍的早期检测准确率	自闭症谱系障碍患者（包括幼儿、儿童、青少年和成人）	机器学习	自闭症谱系障碍	混合卷积双向长短期记忆（HCBiLSTM）和水优化算法（WOA）	HCBiLSTM-WOA	实时自闭症谱系障碍数据集	包含自闭症和非自闭症数据的幼儿、儿童、青少年和成人样本
12567	2025-04-17	Deep Learning-Based Heterogeneity Correction of the Homogeneous Dose Distribution for Single Brain Tumors in Gamma Knife Radiosurgery 2025-May, Advances in radiation oncology IF:2.2Q2 DOI:10.1016/j.adro.2025.101757 PMID:40231287	research paper	本研究开发了一种基于深度学习的异质性校正方法，用于伽玛刀放射外科治疗中单发脑肿瘤的均匀剂量分布	使用条件生成对抗网络（cGAN）将TMR10剂量转换为合成卷积剂量，无需额外CT扫描即可实现异质性校正	需要进一步优化和验证以增强其在临床环境中的适用性和影响力	开发一种在伽玛刀放射外科治疗中生成包含异质性效应的合成剂量计划的方法	122名伽玛刀放射外科患者（100名回顾性收集，22名前瞻性收集）	digital pathology	brain tumor	MRI, CT, TMR10-based, convolution-based dose calculations	conditional Generative Adversarial Network (cGAN)	image	122名患者（100名回顾性，22名前瞻性）
12568	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
12569	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
12570	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
12571	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
12572	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）
12573	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
12574	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
12575	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
12576	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
12577	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
12578	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
12579	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
12580	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