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
14961	2025-03-23	Improvement of BCI performance with bimodal SSMVEPs: enhancing response intensity and reducing fatigue 2025, Frontiers in neuroscience IF:3.2Q2 DOI:10.3389/fnins.2025.1506104 PMID:40115888	研究论文	本文提出了一种创新的稳态运动视觉诱发电位（SSMVEP）范式，结合运动和颜色刺激，旨在增强脑机接口（BCI）性能并减少视觉疲劳	开发了一种结合运动和颜色刺激的SSMVEP范式，显著提高了分类准确率和信号噪声比，同时减少了视觉疲劳	实验在受控的实验室条件下进行，未在真实环境中验证	增强SSMVEP响应强度并减少视觉疲劳	稳态运动视觉诱发电位（SSMVEP）和稳态视觉诱发电位（SSVEP）	脑机接口	NA	EEGNet深度学习算法和快速傅里叶变换（FFT）	EEGNet	脑电图（EEG）数据	NA	NA	NA	NA	NA
14962	2025-03-23	AM-MTEEG: multi-task EEG classification based on impulsive associative memory 2025, Frontiers in neuroscience IF:3.2Q2 DOI:10.3389/fnins.2025.1557287 PMID:40115889	研究论文	本文提出了一种基于冲动联想记忆的多任务EEG分类模型AM-MTEEG，用于跨受试者的EEG分类	AM-MTEEG模型结合了深度学习的卷积网络和冲动网络，利用双向联想记忆进行跨受试者的EEG分类，提高了分类精度并减少了性能差异	NA	提高跨受试者EEG分类的准确性和一致性	脑电图（EEG）数据	脑机接口	NA	深度学习	卷积编码器-解码器、冲动神经元、双向联想记忆	EEG数据	两个BCI竞赛数据集	NA	NA	NA	NA
14963	2025-10-07	Conceptual understanding and cognitive patterns construction for physical education teaching based on deep learning algorithms 2024-12-28, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-83028-9 PMID:39732971	研究论文	本研究提出基于深度学习算法的体育教学概念理解与认知模式构建方法	结合关联图卷积神经网络和超图卷积神经认知诊断模型，挖掘学生长期学习序列数据	NA	提高学生对体育教学概念的理解，帮助教师分析学生认知模式	体育教学中的学生认知状态	机器学习	NA	深度学习算法	CNN, 图卷积神经网络	图像, 学习序列数据	90000个训练样本	NA	关联图卷积神经网络, 超图卷积神经认知诊断模型	准确率	NA
14964	2025-10-07	Explainable artificial intelligence for stroke prediction through comparison of deep learning and machine learning models 2024-12-28, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-82931-5 PMID:39733046	研究论文	本研究通过比较深度学习和机器学习模型在脑卒中预测中的表现，探索可解释人工智能在早期中风检测中的应用	首次系统比较八种主流机器学习和深度学习模型在中风预测中的性能，并结合SHAP方法提供模型可解释性	研究样本量相对有限（663条记录），仅来自伊朗德黑兰单一医疗中心的数据	比较深度学习和机器学习模型在中风预测中的效能，探索早期检测方法	来自伊朗Hazrat Rasool Akram医院的住院患者，包括401名健康个体和262名中风患者	机器学习	脑卒中	NA	SVM, XGB, KNN, RF, DNN, FNN, LSTM, CNN	医疗记录数据	663条患者记录（401健康，262中风）	NA	DNN, FNN, LSTM, CNN	准确率, 特异性, 敏感性, F1分数, ROC曲线	NA
14965	2025-10-07	Deep learning versus manual morphology-based embryo selection in IVF: a randomized, double-blind noninferiority trial 2024-Nov, Nature medicine IF:58.7Q1 DOI:10.1038/s41591-024-03166-5 PMID:39122964	研究论文	通过多中心随机双盲非劣效性试验比较深度学习算法与人工形态学评估在IVF胚胎选择中的效果	首次在大型多中心随机双盲试验中评估深度学习算法(iDAScore)在IVF胚胎选择中的临床应用价值	未能证明深度学习在临床妊娠率方面不劣于标准形态学评估方法	评估深度学习在体外受精胚胎选择中的价值	年龄42岁以下、至少有2个第5天早期囊胚的女性患者	数字病理	生殖系统疾病	胚胎形态学评估	深度学习算法	胚胎图像	1,066名患者(每组533名)	NA	iDAScore	临床妊娠率,风险差异,置信区间	NA
14966	2025-10-07	An open-source framework for end-to-end analysis of electronic health record data 2024-Nov, Nature medicine IF:58.7Q1 DOI:10.1038/s41591-024-03214-0 PMID:39266748	研究论文	介绍ehrapy——一个用于电子健康记录数据端到端分析的模块化开源Python框架	首个专门为异质性流行病学和电子健康记录数据设计的可扩展探索性分析框架，整合了从数据提取到低维表示生成的全流程分析步骤	NA	开发一个标准化的电子健康记录数据分析框架，解决数据异质性挑战	电子健康记录数据，流行病学数据	医疗数据分析	肺炎，心血管疾病，SARS-CoV-2感染	电子健康记录分析，深度学习	深度学习模型	电子健康记录，医学影像数据	NA	Python	NA	NA	NA
14967	2025-10-07	ConvNext Mitosis Identification-You Only Look Once (CNMI-YOLO): Domain Adaptive and Robust Mitosis Identification in Digital Pathology 2024-10, Laboratory investigation; a journal of technical methods and pathology DOI:10.1016/j.labinv.2024.102130 PMID:39233013	研究论文	提出一种名为CNMI-YOLO的两阶段深度学习方法，用于数字病理学中的有丝分裂细胞识别	结合YOLOv7架构进行细胞检测和ConvNeXt架构进行细胞分类，解决领域自适应问题	未明确说明模型在更广泛癌症类型中的性能表现	提高不同类型癌症中有丝分裂细胞的识别准确性	组织病理学图像中的有丝分裂细胞	数字病理学	癌症	深度学习	CNN, Transformer	图像	使用有丝分裂领域泛化挑战2022数据集，包含黑色素瘤和肉瘤外部测试集	NA	YOLOv7, ConvNeXt, Faster-RCNN, Swin Transformer	精确率, 召回率, F1分数	NA
14968	2025-10-07	Hessian Regularized L 2 , 1 -Nonnegative Matrix Factorization and Deep Learning for miRNA-Disease Associations Prediction 2024-03, Interdisciplinary sciences, computational life sciences DOI:10.1007/s12539-023-00594-8 PMID:38099958	研究论文	提出一种结合Hessian正则化非负矩阵分解与深度学习的混合算法，用于预测miRNA与疾病之间的关联关系	提出新型迭代融合方法整合所有相似性，有效降低初始miRNA-疾病关联矩阵的稀疏性；设计混合模型框架结合深度学习、矩阵分解和奇异值分解来捕获非线性特征	NA	预测miRNA与疾病之间的潜在关联关系，为医学研究提供初步见解	microRNAs（miRNAs）与人类疾病（特别是肿瘤疾病）	机器学习	肿瘤疾病	矩阵分解，深度学习	非负矩阵分解，深度学习模型	miRNA-疾病关联矩阵，相似性矩阵	NA	NA	Hessian正则化L2,1-非负矩阵分解，奇异值分解	AUC, AUPR	NA
14969	2025-10-07	Analysis and review of techniques and tools based on machine learning and deep learning for prediction of lysine malonylation sites in protein sequences 2024-01-19, Database : the journal of biological databases and curation DOI:10.1093/database/baad094 PMID:38245002	综述	对基于机器学习和深度学习的蛋白质序列赖氨酸丙二酰化位点预测技术及工具进行全面分析与比较	提出混合架构集成多种分类器，并在最新数据集上评估比较现有工具性能	现有方法存在特征提取不当、高维特征和分类器效率低等特定缺陷	开发有效的赖氨酸丙二酰化位点预测方法	蛋白质序列中的赖氨酸丙二酰化位点	机器学习	NA	蛋白质序列分析	机器学习模型,深度学习模型	蛋白质序列数据	基于最新数据库提取的新数据集	NA	混合架构	NA	NA
14970	2025-10-07	Current status of artificial intelligence methods for skin cancer survival analysis: a scoping review 2024, Frontiers in medicine IF:3.1Q1 DOI:10.3389/fmed.2024.1243659 PMID:38711781	综述	分析人工智能方法在皮肤癌生存分析中的应用现状	首次系统综述AI在皮肤癌生存分析中的多模态数据整合能力，指出深度学习在黑色素瘤病理解读中的集中应用及扩展其他皮肤恶性肿瘤研究的创新空间	仅纳入14篇符合标准的文献，覆盖病种范围有限（主要关注黑色素瘤），未充分整合遗传学与临床数据	评估人工智能技术在皮肤癌生存分析领域的应用现状与发展方向	皮肤癌患者的生存数据分析	自然语言处理, 机器学习	皮肤癌	深度学习, 自然语言处理	监督学习, 无监督学习, 深度学习, NLP	遗传数据, 临床病史, 人口统计学数据, 病理数据	14篇符合纳入标准的文献	NA	NA	NA	NA
14971	2025-10-07	SHINE: protein language model-based pathogenicity prediction for short inframe insertion and deletion variants 2023-01-19, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbac584 PMID:36575831	研究论文	开发基于蛋白质语言模型的短框内插入缺失变异致病性预测工具SHINE	首次将预训练蛋白质语言模型应用于框内插入缺失变异的致病性预测，通过蛋白质序列和多序列比对构建潜在特征表示	训练数据中已知致病性变异数量有限	提高短框内插入缺失变异致病性预测的准确性	蛋白质序列中的短框内插入缺失变异	自然语言处理	NA	蛋白质语言模型，多序列比对	监督机器学习模型	蛋白质序列数据	来自ClinVar和gnomAD的培训数据，两个不同来源的测试数据集	NA	蛋白质语言模型	预测性能	NA
14972	2025-10-07	With or without human interference for precise age estimation based on machine learning? 2022-May, International journal of legal medicine IF:2.2Q1 DOI:10.1007/s00414-022-02796-z PMID:35157129	研究论文	比较基于人工干预特征提取和自主特征提取的两种卷积神经网络在牙齿年龄估计中的性能	首次在同一图像分析任务中同时应用人工干预和自主特征提取两种方法进行对比研究	仅针对牙齿年龄估计任务，未验证在其他医学影像任务中的普适性	探索机器学习和深度学习在医学影像分析中的最优特征提取方法	牙齿X光影像	计算机视觉	NA	医学影像分析	CNN	图像	NA	NA	自定义CNN架构	MAE, 准确率	NA
14973	2025-10-07	MVP predicts the pathogenicity of missense variants by deep learning 2021-01-21, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-020-20847-0 PMID:33479230	研究论文	提出基于深度残差网络的错义变异致病性预测新方法MVP	首次将深度残差网络应用于错义变异致病性预测，并针对功能缺失不耐受基因和耐受基因分别训练模型	未明确说明模型在特定遗传疾病类型中的泛化能力	开发更准确的错义变异致病性预测方法	错义基因变异	机器学习	先天性心脏病	深度残差网络	深度学习	基因变异数据	包含癌症突变热点和发育障碍新生变异的大规模训练数据集	NA	深度残差网络	致病性变异优先排序性能	NA
14974	2025-10-07	Template-based prediction of protein structure with deep learning 2020-Dec-29, BMC genomics IF:3.5Q2 DOI:10.1186/s12864-020-07249-8 PMID:33372607	研究论文	提出基于深度学习的ThreaderAI方法用于蛋白质三级结构预测	将模板-查询序列比对任务重新定义为计算机视觉中的像素分类问题，并首次应用深度残差神经网络进行预测	NA	提高蛋白质三级结构预测的准确性，特别是针对远缘同源蛋白	蛋白质序列和结构	计算机视觉, 机器学习	NA	深度学习, 蛋白质结构预测	CNN, 深度残差神经网络	序列谱, 预测的结构特征, 残基-残基接触	SCOPe数据集和CASP13的TBM-hard数据	NA	ResNet	TM-score	NA
14975	2025-03-22	Low-speed impact localization of wind turbine blades with a single sensor utilizing multiscale feature fusion convolutional neural networks 2025-Jun, Ultrasonics IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.ultras.2025.107598 PMID:39955861	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的单传感器冲击定位方法，用于风力涡轮机叶片的低速冲击定位	设计了一种多尺度特征融合卷积神经网络，并结合卷积块注意力模块，从单传感器信号中自适应提取特征，实现精确的区域级源定位	NA	开发一种用于评估和定位复合材料结构（如风力涡轮机叶片）冲击的方法	风力涡轮机叶片的低速冲击响应	机器学习	NA	完全集成经验模态分解与自适应噪声	多尺度特征融合卷积神经网络	声发射信号	钢球跌落实验模拟的风力涡轮机叶片翼梁低速冲击响应	NA	NA	NA	NA
14976	2025-03-22	Automated Bone Cancer Detection Using Deep Learning on X-Ray Images 2025-Apr, Surgical innovation IF:1.2Q3 DOI:10.1177/15533506241299886 PMID:39679470	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的自动化骨癌检测方法，使用X射线图像进行骨癌分类	提出了一种结合Golden Search优化算法和深度学习的计算机辅助诊断方法（GSODL-CADBCC），用于骨癌分类	未提及具体的数据集规模或多样性限制，也未讨论模型在其他类型医学图像上的泛化能力	开发一种自动化系统，用于从X射线图像中准确区分健康骨骼和癌变骨骼	X射线图像中的骨骼	计算机视觉	骨癌	深度学习，Golden Search优化算法，双边滤波	SqueezeNet，LSTM	X射线图像	未明确提及具体样本数量	NA	NA	NA	NA
14977	2025-03-22	Deep Learning Neural Network Based on PSO for Leukemia Cell Disease Diagnosis from Microscope Images 2025-Mar-20, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-025-01474-x PMID:40113730	研究论文	本文提出了一种基于粒子群优化（PSO）的深度学习神经网络方法，用于从显微镜图像中诊断白血病细胞疾病	结合深度学习和PSO方法进行特征提取和优化，使用多种机器学习算法进行分析，提高了白血病细胞诊断的准确性	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	提高白血病细胞疾病的诊断准确性	显微镜图像中的白血病细胞	计算机视觉	白血病	深度学习，粒子群优化（PSO）	GoogLeNet, ResNet-50, 决策树（DT）, 支持向量机（SVM）, K近邻（K-NN）	图像	NA	NA	NA	NA	NA
14978	2025-03-22	An improved Artificial Protozoa Optimizer for CNN architecture optimization 2025-Mar-13, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.neunet.2025.107368 PMID:40112636	研究论文	本文提出了一种名为MAPOCNN的新型神经架构搜索方法，利用改进的人工原生动物优化器（APO）来优化卷积神经网络（CNN）的架构	引入了改进的人工原生动物优化器（MAPO），结合原生动物的趋光行为，以缓解早熟收敛的风险，从而探索更广泛的CNN架构并找到更优的解决方案	NA	优化卷积神经网络（CNN）的架构	卷积神经网络（CNN）	机器学习	NA	神经架构搜索（NAS）	CNN	图像	基准数据集（包括Rectangle和Mnist-random）	NA	NA	NA	NA
14979	2025-03-22	Multi-scale structural similarity embedding search across entire proteomes 2025-Mar-06, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.02.28.640875 PMID:40093062	研究论文	本文提出了一种可扩展的结构相似性搜索策略，用于处理大量实验确定的结构和通过AI/DL方法预测的计算结构模型	利用蛋白质语言模型和深度神经网络架构将3D结构转换为固定长度的向量，实现高效的大规模比较	模型虽然能够预测单域结构之间的TM分数，但在处理多域结构时可能存在局限性	开发一种可扩展且高效的结构相似性搜索方法，以应对3D生物分子结构信息的快速增长	实验确定的结构和通过AI/DL方法预测的计算结构模型	生物信息学	NA	AI/DL方法	深度神经网络	3D结构数据	NA	NA	NA	NA	NA
14980	2025-03-22	Deep Huber quantile regression networks 2025-Mar-05, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.neunet.2025.107364 PMID:40112635	研究论文	本文介绍了深度Huber分位数回归网络（DHQRN），该网络能够预测Huber分位数，并作为分位数回归神经网络（QRNN）和期望分位数回归神经网络（ERNN）的扩展	提出了深度Huber分位数回归网络（DHQRN），能够预测更一般的Huber分位数，并嵌套了QRNN和ERNN作为极限情况	未明确提及具体局限性	研究目的是通过深度学习算法预测概率分布的更多功能（如分位数和期望分位数），以量化预测的不确定性	房屋价格预测，具体案例为澳大利亚墨尔本和美国波士顿的房价	机器学习	NA	深度学习	深度Huber分位数回归网络（DHQRN）	房价数据	未明确提及具体样本数量	NA	NA	NA	NA