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
1521	2025-04-10	Year 2023 in Biomedical Natural Language Processing: a Tribute to Large Language Models and Generative AI 2024-Aug, Yearbook of medical informatics DOI:10.1055/s-0044-1800751 PMID:40199311	综述	本文回顾了2023年生物医学自然语言处理领域的研究进展，重点介绍了大型语言模型和生成式AI的应用	总结了2023年NLP领域的最佳论文，并分析了当前的研究趋势，特别是大型语言模型在生物医学领域的应用	仅基于两个文献数据库（Medline和ACL选集）的数据，可能未涵盖所有相关研究	回顾2023年生物医学自然语言处理领域的研究进展和趋势	2023年发表的生物医学自然语言处理领域的科学论文	自然语言处理	COVID-19, 癌症, 心理健康	ChatGPT, 大型语言模型	大型语言模型	文本	2148篇论文（其中2篇被评为最佳论文）
1522	2025-04-10	Identifying depression-related topics in smartphone-collected free-response speech recordings using an automatic speech recognition system and a deep learning topic model 2024-06-15, Journal of affective disorders IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.jad.2024.03.106 PMID:38552911	research paper	该研究通过智能手机收集的自由回答语音录音，使用自动语音识别系统和深度学习主题模型，自动识别与抑郁相关的主题	结合自动语音识别（Whisper工具）和深度学习主题模型（BERTopic）自动分析抑郁相关语音主题，并关联抑郁严重程度、行为和语言特征	研究结果来自特定语音任务的抑郁队列，可能限制对非临床人群或其他语音任务的普适性，部分主题样本量较小需进一步验证	自动识别抑郁相关语音主题并分析其与抑郁严重程度的关系	265名有抑郁史的参与者的3919段英语自由回答语音录音	natural language processing	geriatric disease	自动语音识别（Whisper工具），深度学习主题模型（BERTopic）	BERTopic	语音录音	265名参与者的3919段语音录音
1523	2025-04-10	Discovery and development of macrocyclic peptide modulators of the cannabinoid 2 receptor 2024-06, The Journal of biological chemistry IF:4.0Q2 DOI:10.1016/j.jbc.2024.107330 PMID:38679329	研究论文	本文探索了植物源性环状胱氨酸结肽作为大麻素2型受体（CBR）配体的潜力，并基于深度学习网络设计和表征了基于vodo-C1的双环肽	首次发现并开发了基于环肽的大麻素2型受体调节剂，特别是从甜紫罗兰中鉴定出vodo-C1作为CBR的全激动剂，并设计出具有负变构调节或中性拮抗作用的双环肽	研究仅基于九种植物的肽富集提取物库，样本量有限，且设计的双环肽未能激活受体	开发新型大麻素2型受体调节剂，用于治疗慢性炎症和纤维化	大麻素2型受体（CBR）及其配体	药物发现	慢性炎症和纤维化	药理学引导的分馏、肽组学、深度学习网络	深度学习网络	肽序列和结构数据	九种植物的肽富集提取物库
1524	2025-04-10	Cascaded cross-attention transformers and convolutional neural networks for multi-organ segmentation in male pelvic computed tomography 2024-Mar, Journal of medical imaging (Bellingham, Wash.) DOI:10.1117/1.JMI.11.2.024009 PMID:38595327	research paper	提出了一种基于深度学习的自动两步分割流程，用于男性盆腔CT图像中多器官的分割	采用混合卷积-Transformer模型进行初始多器官分割，并通过图像增强模块和器官特定精细分割提高分割精度	仅在30张测试图像上验证，样本量较小	提高男性盆腔CT图像中多器官分割的准确性，以支持放射治疗计划	前列腺、膀胱、直肠、精囊和股骨头	digital pathology	prostate cancer	computed tomography (CT)	axial cross-attention UNet (混合卷积-Transformer模型)	image	30张男性盆腔CT图像
1525	2025-04-10	Deep Learning-Assisted Single-Molecule Detection of Protein Post-translational Modifications with a Biological Nanopore 2024-01-16, ACS nano IF:15.8Q1 DOI:10.1021/acsnano.3c08623 PMID:38112538	research paper	本文介绍了一种利用生物纳米孔和深度学习技术检测蛋白质翻译后修饰（PTMs）的单分子方法	结合生物纳米孔（气溶素）和深度学习模型，实现了对α-突触核蛋白肽及其多种PTM变体的高灵敏度检测和区分	目前仅针对α-突触核蛋白肽及其特定PTM变体进行了验证，尚未扩展到其他蛋白质或PTM类型	开发一种高灵敏度的单分子检测方法，用于蛋白质翻译后修饰的研究和生物标志物发现	α-突触核蛋白肽及其磷酸化、硝化和氧化等PTM变体	单分子检测	神经退行性疾病	纳米孔传感技术（气溶素纳米孔）	深度学习模型	电信号数据	NA
1526	2025-04-10	Deep learning in public health: Comparative predictive models for COVID-19 case forecasting 2024, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0294289 PMID:38483948	研究论文	比较多种深度学习模型在预测阿联酋和马来西亚COVID-19病例中的效果	使用贝叶斯优化技术提升模型性能，并比较不同深度学习模型在特定地区的预测效果	研究仅针对阿联酋和马来西亚，可能不适用于其他地区	确定预测COVID-19病例的最有效深度学习模型	阿联酋和马来西亚的COVID-19病例数据	机器学习	COVID-19	贝叶斯优化	LSTM, bidirectional LSTM, CNN, hybrid CNN-LSTM, Multilayer Perceptron's, RNN	结构化数据（确诊病例数、人口统计数据、社会经济因素）	NA
1527	2025-04-10	Harnessing the power of AI: Advanced deep learning models optimization for accurate SARS-CoV-2 forecasting 2023, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0287755 PMID:37471397	research paper	该研究利用先进的深度学习模型预测SARS-CoV-2病例，评估了多种模型的性能，并确定了最适合马来西亚特定情况的模型架构	研究评估了多种深度学习模型（如LSTM、Bi-directional LSTM、CNN等）在SARS-CoV-2病例预测中的性能，并优化了模型以提高预测准确性	研究可能受限于数据集的覆盖范围和时效性，且模型性能可能因地区差异而有所不同	开发高效且精确的SARS-CoV-2病例预测工具，以指导公共卫生政策和措施	SARS-CoV-2病例数据、人口统计数据及相关社会经济因素	machine learning	COVID-19	深度学习模型优化	LSTM, Bi-directional LSTM, CNN, CNN-LSTM, Multilayer Perceptron, GRU, RNN	结构化数据（确诊病例数据、人口统计数据、社会经济因素）	NA
1528	2025-04-10	Application of machine learning in the prediction of COVID-19 daily new cases: A scoping review 2021-Oct, Heliyon IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.heliyon.2021.e08143 PMID:34660935	综述	本文综述了机器学习和深度学习方法在预测COVID-19每日新增病例中的应用	比较了多种机器学习方法在预测COVID-19传播中的性能，并评估了不同模型的准确性	未提及具体研究的样本量或数据来源限制	评估机器学习和深度学习方法在预测COVID-19传播趋势中的效果	COVID-19新增病例的预测模型	机器学习	COVID-19	机器学习和深度学习方法	ANFIS, LSTM, RNN, MLP, ANN, ARIMA	疫情数据	NA
1529	2025-04-10	Performance for rotor system of hybrid electromagnetic bearing and elastic foil gas bearing with dynamic characteristics analysis under deep learning 2021, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0244403 PMID:33720953	研究论文	本文通过深度学习分析混合电磁轴承和弹性箔气体轴承转子系统的动态特性，探讨卷积神经网络(CNN)在系统故障检测和分类中的最优结构	结合混合电磁轴承和弹性箔气体轴承的动态特性分析，优化CNN结构用于轴承-转子系统故障检测与分类	研究仅针对涡轮膨胀机作为研究对象，未考虑其他类型旋转机械的适用性	分析轴承-转子系统动态特性并优化CNN结构以提高故障检测与分类性能	涡轮膨胀机的轴承-转子系统	机器学习	NA	动态特性分析、CNN参数优化	CNN	动态特性参数(刚度系数、阻尼系数)	NA
1530	2025-04-10	A demonstration of automated visual evaluation of cervical images taken with a smartphone camera 2020-11-01, International journal of cancer IF:5.7Q1 DOI:10.1002/ijc.33029 PMID:32356305	research paper	研究探讨了自动化视觉评估（AVE）这一用于宫颈癌筛查的深度学习计算机应用，是否能够应用于智能手机拍摄的宫颈图像	首次将AVE技术应用于智能手机拍摄的宫颈图像，并通过大量数据和专家标注验证其有效性	金标准为专家印象而非组织病理学，且仅在小部分具有组织病理学诊断的图像上进行了验证	验证AVE技术在智能手机拍摄宫颈图像上的应用效果	7587张来自3221名女性的宫颈图像	computer vision	cervical cancer	deep learning	object detection networks	image	7587张图像来自3221名女性
1531	2025-04-10	Malocclusion Classification on 3D Cone-Beam CT Craniofacial Images Using Multi-Channel Deep Learning Models 2020-07, Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. Annual International Conference DOI:10.1109/EMBC44109.2020.9176672 PMID:33018225	研究论文	本研究提出两种多通道深度学习模型架构，用于从3D CBCT颅面图像中自动识别和分类骨骼性错颌畸形	提出了'Ensemble'和'Synchronized multi-channel'两种多通道深度学习模型架构，并结合'Class-selective Relevance Mapping'可视化方法解释模型学习行为	NA	辅助正畸医生确定患者的最佳治疗路径，包括正畸治疗、手术治疗或两者结合	3D CBCT颅面图像	计算机视觉	错颌畸形	深度学习	多通道深度学习模型（Ensemble和Synchronized multi-channel）	3D CBCT图像	NA
1532	2025-04-10	Risk factor analysis combined with deep learning in the risk assessment of overseas investment of enterprises 2020, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0239635 PMID:33006998	research paper	该研究结合深度学习方法评估企业海外投资风险，并分析了15个国家集群作为样本	引入深度神经网络（DNN）构建企业海外投资风险评估模型，并利用Fraser风险评估学习标签中的投资吸引力指数作为模型评估结果	研究仅基于15个国家集群的样本，可能无法全面覆盖所有海外投资风险因素	评估企业海外投资风险并扩展深度学习方法在风险评估中的应用	15个国家集群的企业海外投资风险指标	machine learning	NA	Deep Neural Network (DNN)	DNN	结构化数据（风险指标）	15个国家集群
1533	2025-04-10	The use of deep learning algorithm and digital media art in all-media intelligent electronic music system 2020, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0240492 PMID:33075083	研究论文	探讨深度学习算法在智能电子音乐系统中的初步应用，并促进深度学习与数字媒体技术的融合	提出了基于多任务学习的DDPG算法（M-DDPG）和基于分层学习的DDPG算法（H-DDPG），用于解决智能系统中的多任务问题和图像分层分析问题	未提及具体的数据集大小或实验环境的详细配置	推动全媒体智能系统的发展，探索深度学习在智能电子音乐系统中的应用	智能电子音乐系统中的多任务处理和图像分类	数字媒体艺术与机器学习	NA	DDPG, M-DDPG, H-DDPG	DDPG	图像	基于八项任务的测试
1534	2025-04-10	Single image super-resolution via Image Quality Assessment-Guided Deep Learning Network 2020, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0241313 PMID:33119656	research paper	提出了一种基于图像质量评估（IQA）引导的深度学习网络，用于单图像超分辨率（SISR），以在感知质量和失真度量之间取得良好平衡	引入IQA网络从SR结果中提取感知特征，计算与原始绝对像素损失融合的相应损失，并指导SR网络参数的调整，解决了IQA和SR网络使用异构数据集的问题	未提及具体局限性	在单图像超分辨率（SISR）中实现感知质量和失真度量之间的良好平衡	单图像超分辨率（SISR）	computer vision	NA	深度学习（DL）	cascaded network	image	未提及具体样本数量
1535	2025-04-10	The use of machine translation algorithm based on residual and LSTM neural network in translation teaching 2020, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0240663 PMID:33211704	研究论文	本文探讨了基于残差和LSTM神经网络的机器翻译算法在翻译教学中的应用	提出了SCN-LSTM（Skip Convolutional Network and Long Short Term Memory）翻译模型，该模型在翻译教学中的性能、翻译质量和适应性方面优于传统N元组翻译模型和单一模型	未提及具体的数据集规模限制或模型在其他语言对上的泛化能力	促进翻译专业培养模式和内容的转型以及翻译服务业在各领域的应用	英语专业的翻译教学	自然语言处理	NA	深度学习神经网络	SCN-LSTM（Skip Convolutional Network and LSTM）	文本	真实数据集和公开的PTB（Penn Treebank Dataset）
1536	2025-04-10	Applying Internet information technology combined with deep learning to tourism collaborative recommendation system 2020, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0240656 PMID:33271589	研究论文	本文提出了一种结合深度学习的旅游协同推荐系统，旨在提供更个性化、便捷的旅游服务	结合词嵌入、CNN处理用户评论、DNN处理用户及服务项目信息，并利用因子分解机技术学习特征交互，提高了推荐精度	未提及模型在大规模实时推荐场景中的性能表现及计算成本	解决传统旅游推荐系统服务单一性问题，构建个性化旅游推荐模型	互联网旅游信息及用户行为数据	机器学习	NA	词嵌入、因子分解机	CNN+DNN	文本评论及用户画像数据	未明确说明样本量（仅提及模型参数配置：40个隐藏因子、100次卷积、100+50组合隐藏层）
1537	2025-04-09	Detection of cognitive load during computer-aided education using infrared sensors 2025-Dec, Cognitive neurodynamics IF:3.1Q2 DOI:10.1007/s11571-025-10242-0 PMID:40191173	研究论文	本研究利用功能近红外光谱（fNIRS）和机器学习方法检测计算机辅助教育中的认知负荷	提出了一种基于小波散射变换（WST）的自动特征提取方法和一维卷积神经网络（1D CNN），用于认知负荷检测，并在分类性能上优于现有方法	1D CNN的计算成本（CPU时间和内存利用率）显著高于其他方法	检测计算机辅助教育中的认知负荷，以提高学生注意力	14名健康受试者的fNIRS脑信号数据	机器学习	NA	功能近红外光谱（fNIRS）	1D CNN, LDA, NB, KNN, SVM	脑信号数据	14名健康受试者
1538	2025-04-09	Nondestructive detection of cadmium content in oilseed rape leaves under different silicon environments using deep transfer learning and Vis-NIR hyperspectral imaging 2025-Jul-01, Food chemistry IF:8.5Q1 DOI:10.1016/j.foodchem.2025.143799 PMID:40081073	研究论文	提出了一种基于深度迁移学习和可见-近红外高光谱成像技术的油菜叶片镉含量无损检测方法	开发了迁移堆叠去噪自编码器(T-SDAE)算法，实现了不同硅环境下油菜叶片镉含量预测模型的迁移	NA	实现不同硅环境下油菜叶片镉含量的准确无损检测	油菜叶片	计算机视觉	NA	可见-近红外高光谱成像技术	T-SDAE, SVR	高光谱图像	NA
1539	2025-04-09	An efficient method for chili pepper variety classification and origin tracing based on an electronic nose and deep learning 2025-Jul-01, Food chemistry IF:8.5Q1 DOI:10.1016/j.foodchem.2025.143850 PMID:40101378	研究论文	本文提出了一种结合电子鼻和深度学习的方法，用于辣椒品种分类和产地溯源	提出了一种传感器感知卷积网络（SACNet），集成了电子鼻技术，通过传感器注意力模块自适应关注各传感器的重要性，并引入局部感知和广域感知结构以捕获气体信息特征	方法依赖于电子鼻系统的气体样本采集，可能在实际应用中受到环境因素的影响	解决辣椒品种和产地快速准确识别的问题	辣椒	机器学习	NA	电子鼻（e-nose）	CNN（SACNet）	气体数据	三个数据集（Dataset A、B、C），具体样本数量未提及
1540	2025-04-09	Predicting the risk of ischemic stroke in patients with atrial fibrillation using heterogeneous drug-protein-disease network-based deep learning 2025-Jun, APL bioengineering IF:6.6Q1 DOI:10.1063/5.0242570 PMID:40191603	research paper	开发了一种可解释的深度学习模型ABioSPath，用于预测心房颤动患者一年内缺血性中风的风险	通过整合药物-蛋白质-疾病通路与真实世界临床数据，ABioSPath模型能够识别药物作用机制和共病传播，提供个体化的中风风险评估	模型仅基于香港43家医院的数据，可能在其他地区或人群中的适用性有限	预测心房颤动患者一年内缺血性中风的风险	心房颤动患者	machine learning	cardiovascular disease	deep learning	ABioSPath	electronic health record data	7859名心房颤动患者