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
1541	2025-05-09	A review of machine learning methods for imbalanced data challenges in chemistry 2025-May-07, Chemical science IF:7.6Q1 DOI:10.1039/d5sc00270b PMID:40271022	review	本文综述了化学领域中处理不平衡数据的机器学习方法	全面回顾了当前处理不平衡数据的方法，并探讨了未来研究方向，如数据增强、物理模型、大型语言模型和先进数学方法	未具体说明每种方法在特定化学子领域中的效果差异	解决化学领域中不平衡数据对机器学习和深度学习模型的影响	化学领域中的不平衡数据集	machine learning	NA	resampling techniques, data augmentation techniques, algorithmic approaches, feature engineering strategies	ML, DL, LLMs	chemical data	NA
1542	2025-05-09	A Flexible and Adhesive Strain Sensor Based on Deep Eutectic Solvents for Deep Learning-Assisted Signal Recognition 2025-May-07, ACS applied materials & interfaces IF:8.3Q1 DOI:10.1021/acsami.4c20392 PMID:40274546	研究论文	本文报道了一种基于聚丙烯酸的自粘超拉伸DGel的制备策略，及其在深度学习辅助信号识别中的应用	开发了一种具有超高拉伸性和高信号识别能力的自粘DGel，并通过与深度学习结合实现了高达99.33%的识别准确率	NA	设计新型凝胶用于可穿戴电子设备和传感应用	基于聚丙烯酸的DGel及其作为应变传感器的性能	可穿戴电子设备	NA	深度学习	NA	应变信号	NA
1543	2025-05-09	Multistage Diffusion Model With Phase Error Correction for Fast PET Imaging 2025-May-07, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3567645 PMID:40333105	research paper	提出了一种针对快速PET成像的新型多阶段扩散框架，通过相位误差校正网络减少迭代次数并提高成像质量	设计了一个多阶段结构来近似PET降解过程，并引入相位误差校正网络（PECNet）确保阶段间一致性，同时采用确定性冷扩散机制显著减少重建迭代次数	未提及具体的数据集规模或多样性限制	解决快速PET成像中的运动伪影和患者舒适度问题	PET成像	医学影像处理	NA	扩散模型	PECNet	PET图像	使用[Ga]FAPI和[F]FDG PET数据集进行评估
1544	2025-05-09	Enhancing ECG Classification in Cardiac Diagnostics: A Novel Approach Using Adaptive Focal Cross-Entropy Loss Function 2025-May-07, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3566531 PMID:40333100	研究论文	提出了一种基于深度可分离残差注意力（DRA-ECG）和自适应焦点交叉熵（AFCE）损失函数的新型深度学习算法，用于心电图（ECG）分类	提出DRA-ECG模型和AFCE损失函数，结合连续小波变换（CWT）和边缘特征检测技术，有效解决了类别不平衡问题并提升了模型性能	模型的解释性、计算成本和类别不平衡问题仍需进一步改进	提高心电图分类的准确性和效率，以辅助心脏疾病的诊断	心电图（ECG）信号	机器学习	心血管疾病	连续小波变换（CWT）、边缘特征检测	DRA-ECG（深度可分离残差注意力模型）	1D ECG信号转换为2D scalograms	NA
1545	2025-05-09	A General Framework for Augmenting Lossy Compressors with Topological Guarantees 2025-May-07, IEEE transactions on visualization and computer graphics IF:4.7Q1 DOI:10.1109/TVCG.2025.3567054 PMID:40333107	research paper	提出了一种通用框架，用于增强有损压缩器以在压缩过程中保留数据的拓扑结构	引入了一种通用框架，能够量化调整以保留轮廓树，并采用自定义可变精度编码方案存储这些调整	未明确提及具体限制	在科学数据压缩中保留拓扑描述符	科学数据中的拓扑描述符（如轮廓树）	科学数据可视化与分析	NA	可变精度编码方案	NA	体积数据	NA
1546	2025-05-09	RadField3D: A Data Generator and Data Format for Deep Learning in Radiation-Protection Dosimetry for Medical Applications 2025-May-07, Journal of radiological protection : official journal of the Society for Radiological Protection IF:1.4Q3 DOI:10.1088/1361-6498/add53d PMID:40334671	研究论文	介绍了一个基于Geant4的开源蒙特卡洛模拟应用RadField3D，用于生成三维辐射场数据集，并提出了一个快速、机器可解释的数据格式RadFiled3D	开发了RadField3D模拟应用和RadFiled3D数据格式，支持深度学习在辐射防护剂量学中的研究	未提及具体的数据集规模或实验验证的详细结果	研究使用深度学习的替代辐射模拟方法	三维辐射场数据集	机器学习	NA	蒙特卡洛模拟	NA	三维辐射场数据	NA
1547	2025-05-09	Quantitative dynamics of neural uncertainty in sensory processing and decision-making during discriminative learning 2025-May-07, Experimental & molecular medicine DOI:10.1038/s12276-025-01456-7 PMID:40335633	研究论文	本研究使用深度学习方法量化了在振动频率辨别任务中初级体感皮层前肢区（fS1）神经活动的不确定性	引入了一种transformer模型来解码随时间不一致跟踪的神经数据，揭示了fS1神经表征不仅编码振动刺激的不确定性，还编码决策过程中的不确定性	研究仅关注了fS1区域，未涉及其他可能参与不确定性处理的脑区	探究感觉皮层中不确定性神经表征的定量动态及其在辨别学习中的作用	初级体感皮层前肢区（fS1）的神经活动	神经科学	NA	深度学习	transformer	神经活动数据	NA
1548	2025-05-09	Radiological evaluation and clinical implications of deep learning- and MRI-based synthetic CT for the assessment of cervical spine injuries 2025-May-07, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-025-11644-8 PMID:40335658	研究论文	评估基于深度学习和MRI的合成CT（sCT）在颈椎损伤诊断中的有效性	sCT作为一种无辐射成像技术，在颈椎损伤诊断中表现出与传统CT相似的准确性	样本量较小（37名患者），且研究局限于颈椎损伤	评估MRI-based sCT在颈椎损伤诊断中的有效性	颈椎损伤患者	数字病理学	颈椎损伤	MRI-based synthetic CT (sCT)	深度学习	图像	37名患者（44处颈椎骨折）
1549	2025-05-09	Evolution-guided protein design of IscB for persistent epigenome editing in vivo 2025-May-07, Nature biotechnology IF:33.1Q1 DOI:10.1038/s41587-025-02655-3 PMID:40335752	research paper	通过进化引导的蛋白质工程设计IscB，用于体内持久的表观基因组编辑	结合直系同源筛选、结构引导的蛋白质域设计、RNA工程和基于深度学习的结构预测，开发了改进的NovaIscB变体，实现了更高的活性和特异性	未提及具体的应用限制或潜在问题	设计增强型酶用于分子生物学应用	IscB RNA引导的内切酶及其引导RNA（ωRNA）	分子生物学	NA	ortholog screening, structure-guided protein domain design, RNA engineering, deep learning-based structure prediction	NA	NA	NA
1550	2025-05-09	iEnhancer-GDM: A Deep Learning Framework Based on Generative Adversarial Network and Multi-head Attention Mechanism to Identify Enhancers and Their Strength 2025-May-07, Interdisciplinary sciences, computational life sciences DOI:10.1007/s12539-025-00703-9 PMID:40335860	研究论文	开发了一个名为iEnhancer-GDM的两层预测器，用于识别增强子并预测其强度	引入了Wasserstein生成对抗网络（WGAN-GP）来扩充数据集，并整合了多尺度卷积神经网络、双向长短期记忆网络和多头注意力机制进行特征表示和分类	增强子训练数据集的规模有限，可能导致模型过拟合和分类准确率低的问题	识别增强子并预测其强度，以帮助理解增强子的功能及其在基因组学中的关联	增强子DNA片段	机器学习	NA	WGAN-GP, dna2vec嵌入层, 多尺度CNN, 双向LSTM, 多头注意力机制	GAN, CNN, LSTM	DNA序列	NA
1551	2025-05-09	From image to insight deep learning solutions for accurate identification and object detection of Acorus species slices 2025-May-06, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-00038-x PMID:40325052	研究论文	本研究利用深度学习技术实现高精度的石菖蒲和白菖蒲分类与快速目标检测，以提高中药鉴别的准确性和效率	创新性地将通道注意力（SE模块）和空间注意力分别整合到ResNet50和YOLOv8架构中，增强模型对石菖蒲切片区分特征的捕捉能力，为实时混合状态检测提供新方案	NA	提高石菖蒲和白菖蒲的分类与目标检测精度，以解决市场混用问题	石菖蒲和白菖蒲的切片	计算机视觉	NA	深度学习	ResNet50, YOLOv8	图像	1,928张经过严格预处理和标注的石菖蒲和白菖蒲标本图像
1552	2025-05-09	Anti-drift pose tracker (ADPT), a transformer-based network for robust animal pose estimation cross-species 2025-May-06, eLife IF:6.4Q1 DOI:10.7554/eLife.95709 PMID:40326557	research paper	提出了一种基于transformer的抗漂移姿态跟踪器（ADPT），用于跨物种动物姿态估计	ADPT通过transformer架构有效减少跟踪漂移，提高姿态估计的准确性和可靠性	未提及具体的数据集规模限制或计算资源需求	开发一种抗漂移的动物姿态估计工具，用于行为分析	跨物种动物（如小鼠和猴子）的姿态估计	computer vision	NA	transformer-based network	transformer	video	包括专有和公开的小鼠和猴子数据集，具体数量未明确
1553	2025-05-07	Code Error in "Diagnostic Classification and Prognostic Prediction Using Common Genetic Variants in Autism Spectrum Disorder: Genotype-Based Deep Learning" 2025-05-06, JMIR medical informatics IF:3.1Q2 DOI:10.2196/66556 PMID:40327366	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
1554	2025-05-09	InclusiViz: Visual Analytics of Human Mobility Data for Understanding and Mitigating Urban Segregation 2025-May-06, IEEE transactions on visualization and computer graphics IF:4.7Q1 DOI:10.1109/TVCG.2025.3567117 PMID:40327496	research paper	介绍了一个名为InclusiViz的可视化分析系统，用于多层次分析城市隔离，并促进制定有针对性的数据驱动干预措施	开发了一个深度学习模型来预测不同社会群体的移动模式，并结合可解释AI揭示环境特征如何影响隔离	未提及具体样本量或数据来源的局限性	理解和缓解城市隔离，促进更包容的城市规划	人类移动数据和城市隔离模式	visual analytics	NA	deep learning, explainable AI	深度学习模型	human mobility data	NA
1555	2025-05-08	Retraction: "Diagnostic Classification and Prognostic Prediction Using Common Genetic Variants in Autism Spectrum Disorder: Genotype-Based Deep Learning" 2025-05-06, JMIR medical informatics IF:3.1Q2 DOI:10.2196/76833 PMID:40331761	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
1556	2025-05-09	Real-time brain tumour diagnoses using a novel lightweight deep learning model 2025-May-06, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110242 PMID:40334297	研究论文	本文提出了一种名为MK-YOLOv8的新型轻量级深度学习框架，用于从MRI图像中实时检测和分类脑肿瘤	结合Ghost Convolution、C3Ghost模块和SPPELAN模块改进特征提取并降低计算复杂度，新增x-small目标检测层以提高对小肿瘤的检测精度	NA	开发高效准确的脑肿瘤实时诊断工具	脑肿瘤	计算机视觉	脑肿瘤	深度学习	MK-YOLOv8（基于YOLOv8架构）	MRI图像	Figshare Brain Tumour数据集（3,064张MRI图像）和Br35H数据集（801张MRI图像）
1557	2025-05-09	An Integrated Model Combined Conventional Radiomics and Deep Learning Features to Predict Early Recurrence of Hepatocellular Carcinoma Eligible for Curative Ablation: A Multicenter Cohort Study 2025-May-06, Journal of computer assisted tomography IF:1.0Q4 DOI:10.1097/RCT.0000000000001764 PMID:40338065	research paper	开发并验证了一个结合深度学习和传统放射组学特征的模型（DLRR），用于预测肝细胞癌（HCC）根治性消融后的早期复发	整合了深度学习和传统放射组学特征，构建了一个新的预测模型（DLRR），并在多中心队列中验证了其性能	回顾性研究设计可能引入选择偏倚，且样本量相对较小	预测肝细胞癌（HCC）根治性消融后的早期复发，以优化治疗计划和改善预后	肝细胞癌（HCC）患者	digital pathology	liver cancer	contrast-enhanced computed tomography (CECT), 3D ResNet-18, PyRadiomics	DLRR (combined deep learning and radiomics features), ResNet-18, machine learning methods	medical imaging (CECT images)	288 patients from 3 hospitals (222 in primary cohort, 32 and 34 in two external test cohorts)
1558	2025-05-09	Current Technological Advances in Dysphagia Screening: Systematic Scoping Review 2025-May-05, Journal of medical Internet research IF:5.8Q1 DOI:10.2196/65551 PMID:40324167	系统范围综述	本文对人工智能和传感器技术在吞咽困难筛查中的最新进展进行了系统范围综述	首次系统评估了AI和传感器技术在吞咽困难筛查中的应用现状和性能	存在方法学质量风险，特别是患者选择、指标测试和建模方面，且缺乏外部验证	评估AI和传感器技术在吞咽困难筛查中的性能和方法学质量	使用传感器仪器结合AI识别吞咽困难患者或不安全吞咽事件的研究	医疗AI	吞咽困难	AI和传感器技术	支持向量机(SVM)和深度学习	声学和振动信号	24项研究，共2979名参与者(1717名吞咽困难患者和1262名对照组)
1559	2025-05-09	An efficient patient's response predicting system using multi-scale dilated ensemble network framework with optimization strategy 2025-May-05, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-00401-y PMID:40325044	研究论文	开发了一种基于深度学习的患者反应预测系统，用于预测患者对放疗和化疗的反应及预后	提出了一种多尺度扩张集成网络框架（MDEN），结合了LSTM、RNN和1DCNN，并使用REE-COA算法进行特征选择	数据是手动收集的，可能存在数据质量和一致性问题	预测患者对放疗和化疗的反应，优化个体治疗计划	接受放疗和化疗的患者	数字病理学	心血管疾病	深度学习	MDEN（结合LSTM、RNN和1DCNN）	临床数据	NA
1560	2025-05-09	Adaptive learning oriented higher educational classroom teaching strategies 2025-May-05, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-00536-y PMID:40325064	research paper	本研究旨在满足中国对高质量人才的需求，优化当前大学课堂教学模式	从积极心理学和自适应深度学习的角度出发，提出了一种新的教学策略	研究样本仅来自安阳一所大学的60名学生，可能缺乏广泛代表性	优化大学历史课堂教学模式，提高教学质量	大学历史课堂教学	教育技术	NA	自适应深度学习	NA	教育成绩数据	60名大学生（实验班30人，对照班30人）