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
15721	2025-10-07	A Hybrid Data Preprocessing-Based Hierarchical Attention BiLSTM Network for Remaining Useful Life Prediction of Spacecraft Lithium-Ion Batteries 2024-Dec, IEEE transactions on neural networks and learning systems IF:10.2Q1 DOI:10.1109/TNNLS.2023.3311443 PMID:37725745	研究论文	提出一种基于混合数据预处理的深度学习模型，用于预测航天器锂离子电池的剩余使用寿命	结合Box-Cox变换、CEEMDAN去噪、PCA降维和滑动窗口技术的混合数据预处理方法，以及多尺度分层注意力双向LSTM模型	NA	提高航天器锂离子电池剩余使用寿命预测的准确性和模型可靠性	航天器锂离子电池	机器学习	NA	Box-Cox变换、CEEMDAN、PCA、滑动窗口技术	BiLSTM	时间序列数据	基于两个锂离子电池数据集的多种类型实验	NA	MHA-BiLSTM（多尺度分层注意力双向长短期记忆网络）	特征提取和多维时间序列预测性能	NA
15722	2025-10-07	On the Real-World Adversarial Robustness of Real-Time Semantic Segmentation Models for Autonomous Driving 2024-Dec, IEEE transactions on neural networks and learning systems IF:10.2Q1 DOI:10.1109/TNNLS.2023.3314512 PMID:37782588	研究论文	本文评估了自动驾驶中实时语义分割模型对抗真实世界对抗样本的鲁棒性	提出了新的损失函数增强攻击能力，改进了EOT方法用于场景中补丁放置，并首次将对抗补丁检测方法扩展到语义分割模型并实现实时性能	对抗效应在空间上通常局限于图像中补丁周围的区域	评估自动驾驶视觉感知中语义分割模型对真实世界对抗攻击的鲁棒性	语义分割模型	计算机视觉	NA	对抗攻击	深度学习模型	图像	NA	NA	语义分割模型	像素误分类率	NA
15723	2025-10-07	Pixel-Centric Context Perception Network for Camouflaged Object Detection 2024-Dec, IEEE transactions on neural networks and learning systems IF:10.2Q1 DOI:10.1109/TNNLS.2023.3319323 PMID:37819817	研究论文	提出一种用于伪装目标检测的像素中心上下文感知网络PCPNet	通过像素重要性估计函数和个性化上下文定制，实现更有效的像素级上下文信息利用	NA	解决伪装目标检测中上下文信息利用不充分的问题	视觉上嵌入背景环境的伪装目标	计算机视觉	NA	深度学习	CNN	图像	四个COD基准数据集、五个SOD基准数据集、五个息肉分割基准数据集	NA	PCPNet, VCG模块, PIE函数, LCRM模块	NA	NA
15724	2025-10-07	Physical Adversarial Attacks for Surveillance: A Survey 2024-Dec, IEEE transactions on neural networks and learning systems IF:10.2Q1 DOI:10.1109/TNNLS.2023.3321432 PMID:37824320	综述	本文系统回顾了针对监控系统的物理对抗攻击研究进展	提出了分析物理对抗攻击的统一框架，并首次对四大关键监控任务（检测、识别、跟踪和行为识别）的物理对抗攻击进行全面调研	作为综述性文章，不包含原始实验数据和新方法验证	分析物理对抗攻击对监控系统的威胁并探讨防御策略	监控系统中的深度学习模型	计算机视觉	NA	深度学习	NA	监控视频、图像	NA	NA	NA	NA	NA
15725	2025-10-07	Bayesian Hierarchical Graph Neural Networks With Uncertainty Feedback for Trustworthy Fault Diagnosis of Industrial Processes 2024-Dec, IEEE transactions on neural networks and learning systems IF:10.2Q1 DOI:10.1109/TNNLS.2023.3319468 PMID:37843997	研究论文	提出一种带有不确定性反馈机制的贝叶斯分层图神经网络，用于工业过程的可靠故障诊断	通过不确定性反馈机制将不确定性信息融入训练过程，并利用分层图结构结合领域知识学习故障表示	NA	开发可靠的工业过程故障诊断方法	工业过程数据	机器学习	NA	贝叶斯深度学习	图神经网络	工业过程数据	NA	NA	贝叶斯分层图神经网络	故障诊断性能，可信度验证	NA
15726	2025-10-07	Understanding Double Descent Using VC-Theoretical Framework 2024-Dec, IEEE transactions on neural networks and learning systems IF:10.2Q1 DOI:10.1109/TNNLS.2024.3388873 PMID:38669171	研究论文	本文使用VC理论框架分析深度学习网络在分类任务中的泛化性能，特别是解释双下降现象	首次在分类设置下使用VC理论框架解释过参数化网络中的双下降现象	理论分析主要针对分类任务，可能不直接适用于其他类型的学习问题	理解深度学习网络的泛化能力，特别是双下降现象的理论基础	深度学习网络、支持向量机、最小二乘法和多层感知器分类器	机器学习	NA	VC理论分析、经验建模	多层感知器,SVM	NA	NA	NA	多层感知器	VC边界	NA
15727	2025-03-05	Advanced Camera-Based Scoliosis Screening via Deep Learning Detection and Fusion of Trunk, Limb, and Skeleton Features 2024-Nov-05, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3491855 PMID:39499599	研究论文	本研究提出了一种基于单目RGB摄像头的非侵入性脊柱侧弯筛查方法，通过深度学习检测和融合躯干、肢体和骨骼特征，提高了筛查的精确性	创新性地结合了参数化人体三维重建（PH3DR）和多尺度融合注意力（MSFA）模块，以及Swin Transformer增强的CMU-Pose，用于提取人体骨骼特征，从而提高了脊柱侧弯筛查的精度和效率	尽管模型在实验中表现优异，但其在更广泛人群中的适用性和长期效果仍需进一步验证	开发一种非侵入性、易于部署的脊柱侧弯早期筛查和常规监测方法	脊柱侧弯患者	计算机视觉	脊柱侧弯	深度学习	ISANet, Swin Transformer, CMU-Pose	图像	未明确提及样本数量	NA	NA	NA	NA
15728	2025-10-07	Spatiotemporal Deep Learning-Based Cine Loop Quality Filter for Handheld Point-of-Care Echocardiography 2024-Nov, IEEE transactions on ultrasonics, ferroelectrics, and frequency control DOI:10.1109/TUFFC.2024.3396796 PMID:38700961	研究论文	开发并验证基于时空深度学习的超声心动图电影循环质量过滤器，用于评估手持式即时超声设备采集数据的适用性	提出结合空间和时间信息的深度学习模型来评估超声心动图电影循环质量，相比仅使用空间信息的模型性能更优	研究仅基于两个中心的175名患者数据，样本量相对有限	开发自动评估手持式即时超声心动图数据质量的深度学习模型	手持式即时超声设备采集的超声心动图电影循环	计算机视觉	心血管疾病	超声心动图	CNN, LSTM	超声图像序列	175名患者的DICOM电影循环，测试集包含76个电影循环共16914帧	NA	VectorCNN, VectorCNN + LSTM, VectorCNN + LSTM + Average, VectorCNN + LSTM + MinMax, VectorCNN + LSTM + ConvPool	准确率, 灵敏度, 特异性	NA
15729	2025-03-05	Deep learning models for hepatitis E incidence prediction leveraging Baidu index 2024-10-31, BMC public health IF:3.5Q1 DOI:10.1186/s12889-024-20532-7 PMID:39478514	研究论文	本文利用百度指数和深度学习模型预测山东省的戊型肝炎发病率	引入了KAN到LSTM模型中以提高非线性学习能力，并验证了百度指数在预测戊型肝炎发病率中的价值	百度指数与戊型肝炎发病率之间的相关性较弱	预测戊型肝炎发病率，以帮助公共卫生组织预防疾病传播	山东省的戊型肝炎发病率和百度指数数据	自然语言处理	戊型肝炎	LSTM, stacked LSTM, attention-based LSTM, attention-based stacked LSTM, KAN	LSTM	时间序列数据	2009年1月至2022年12月的山东省戊型肝炎发病率和百度指数数据	NA	NA	NA	NA
15730	2025-03-05	"Navigating the complexities of low-Grade glioma treatment: insights into SBT I-125 and novel assessment tools" 2024-Oct-12, Neurosurgical review IF:2.5Q1 DOI:10.1007/s10143-024-03028-1 PMID:39394531	研究论文	本文通过系统回顾和荟萃分析评估了SBT I-125近距离放射治疗低级别胶质瘤的疗效和安全性，并探讨了新型自动化肿瘤评估工具在胶质瘤管理中的应用	本文首次对SBT I-125近距离放射治疗低级别胶质瘤的疗效和安全性进行了系统回顾和荟萃分析，并强调了自动化肿瘤评估工具在提高胶质瘤管理精度和效率方面的潜力	数据不足、研究异质性、缺乏随机对照试验、潜在的发表偏倚以及随访时间不一致等问题限制了长期疗效和安全性的评估	评估SBT I-125近距离放射治疗低级别胶质瘤的疗效和安全性，并探讨新型自动化肿瘤评估工具的应用	低级别胶质瘤患者	数字病理学	脑癌	SBT I-125近距离放射治疗	深度学习	医学影像	988名患者，20项研究	NA	NA	NA	NA
15731	2025-03-05	Machine learning for the localization of Subthalamic Nucleus during deep brain stimulation surgery: a systematic review and Meta-analysis 2024-Oct-10, Neurosurgical review IF:2.5Q1 DOI:10.1007/s10143-024-03010-x PMID:39387996	系统综述与Meta分析	本文评估了人工智能，特别是隐马尔可夫模型（HMM）在深部脑刺激（DBS）手术中定位丘脑底核（STN）的应用	首次系统评估了HMM在STN定位中的应用，并与其他机器学习模型（如KNN和SVM）进行了比较	研究结果基于有限数量的研究（14项），且不同研究方法之间存在显著异质性	评估机器学习在DBS手术中STN定位的应用效果	丘脑底核（STN）的定位	机器学习	神经系统疾病	微电极记录（MER）	隐马尔可夫模型（HMM）、K-近邻（KNN）、支持向量机（SVM）	结构化患者健康数据	14项研究	NA	NA	NA	NA
15732	2025-03-05	Joint trajectory inference for single-cell genomics using deep learning with a mixture prior 2024-Sep-10, Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America IF:9.4Q1 DOI:10.1073/pnas.2316256121 PMID:39226366	研究论文	本文介绍了一种名为VITAE的统计方法，用于单细胞基因组学中的轨迹推断，结合了潜在层次混合模型和变分自编码器	VITAE方法整合了潜在层次混合模型和变分自编码器，提高了轨迹推断的准确性和数据整合能力，并提供了细胞投影的不确定性量化	现有工具缺乏一致的统计模型和可靠的不确定性量化，限制了其效用和鲁棒性	提高单细胞测序数据集中细胞发育路径分析的准确性和数据整合能力	单细胞测序数据集中的细胞	机器学习	NA	单细胞RNA测序	变分自编码器（VAE）	单细胞RNA测序数据	三个不同的小鼠新皮质单细胞RNA测序数据集	NA	NA	NA	NA
15733	2025-03-05	Letter to the editor: Prospective analysis of STRATAFIX™ symmetric PDS plus suture for fascial closure in spinal surgery: a pilot study 2024-Sep-04, Neurosurgical review IF:2.5Q1 DOI:10.1007/s10143-024-02803-4 PMID:39230765	研究论文	本研究评估了STRATAFIX™对称倒刺缝合线在脊柱手术中与传统编织可吸收缝合线的效果比较	首次在脊柱手术中比较STRATAFIX™对称倒刺缝合线与传统缝合线的效果，并探讨AI模型在缝合训练中的应用	样本量小（20例患者），随访时间短（6个月），限制了结果的普遍性	评估STRATAFIX™对称倒刺缝合线在脊柱手术中的效果，并探讨AI在缝合训练中的应用	脊柱手术患者	数字病理	脊柱损伤	缝合技术	Xception深度学习模型	临床数据	20例患者	NA	NA	NA	NA
15734	2025-03-05	Network signatures define consciousness state during focal seizures 2024-Sep, Epilepsia IF:6.6Q1 DOI:10.1111/epi.18074 PMID:39056406	研究论文	本研究通过脑电图数据分析了局灶性癫痫发作期间的网络状态，揭示了意识丧失的机制	首次全面评估了局灶性癫痫发作期间的网络状态，并发现FIASs的网络变化与深度睡眠相似	样本量相对较小，且仅使用了SEEG和fMRI数据	研究局灶性癫痫发作期间意识丧失的机制	74名患有局灶性癫痫的患者	神经科学	癫痫	立体脑电图（SEEG）、功能磁共振成像（fMRI）	卷积神经网络（CNN）	脑电图数据	74名患者	NA	NA	NA	NA
15735	2024-08-23	A correspondence of evaluation of deep learning algorithms in detecting Moyamoya disease: a systematic review and single-arm meta-analysis 2024-Aug-21, Neurosurgical review IF:2.5Q1 DOI:10.1007/s10143-024-02701-9 PMID:39167278	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
15736	2025-03-05	CANDI: A Web Server for Predicting Molecular Targets and Pathways of Cannabis-Based Therapeutics 2024-Aug-09, Research square DOI:10.21203/rs.3.rs-4744915/v1 PMID:39149470	研究论文	本文介绍了一个名为CANDI的Web服务器，用于预测大麻基治疗药物的分子靶点和通路	开发了CANDI服务器，结合深度学习模型DRIFT，预测大麻化合物的分子靶点和相关通路，为大麻基治疗药物的开发提供新工具	未提及具体实验验证结果，预测结果的准确性有待进一步验证	研究大麻化合物的分子靶点和相关通路，以开发靶向有效的大麻基治疗药物	大麻化合物及其分子靶点和通路	机器学习	疼痛、炎症、癌症、骨关节炎	深度学习	基于注意力机制的神经网络	化合物-靶点相互作用数据	NA	NA	NA	NA	NA
15737	2025-03-05	Revolutionizing Aneurysm detection: The role of artificial intelligence in reducing rupture rates 2024-Aug-01, Neurosurgical review IF:2.5Q1 DOI:10.1007/s10143-024-02636-1 PMID:39088154	研究论文	本文探讨了人工智能在降低未破裂脑动脉瘤破裂率中的作用	利用AI和ML技术提高脑动脉瘤的早期检测和破裂风险预测准确性	未提及具体的研究局限性	研究人工智能在脑动脉瘤检测和破裂风险预测中的应用	脑动脉瘤患者	数字病理学	脑动脉瘤	CT血管造影（CTA）	PointNet++	图像	未提及具体样本数量	NA	NA	NA	NA
15738	2025-03-05	Advancements in prognostic markers and predictive models for intracerebral hemorrhage: from serum biomarkers to artificial intelligence models 2024-Jul-31, Neurosurgical review IF:2.5Q1 DOI:10.1007/s10143-024-02635-2 PMID:39083096	研究论文	本文探讨了脑出血（ICH）的预后标志物和预测模型的最新进展，包括血清生物标志物和人工智能模型	本文创新性地结合了血清sestrin2作为预后标志物和深度学习AI模型，用于预测脑出血的早期血肿扩大和长期结果	未明确提及研究的局限性	提高脑出血的预测和管理水平，以改善患者护理和生存率	脑出血患者	机器学习	脑出血	深度学习，机器学习	深度学习模型，随机森林算法	血清数据，CT影像数据	NA	NA	NA	NA	NA
15739	2025-10-07	A single-joint multi-task motor imagery EEG signal recognition method based on Empirical Wavelet and Multi-Kernel Extreme Learning Machine 2024-07, Journal of neuroscience methods IF:2.7Q3 DOI:10.1016/j.jneumeth.2024.110136 PMID:38642806	研究论文	提出一种基于经验小波分解和多核极限学习机的单关节多任务运动想象脑电信号识别方法	结合经验小波分解和多核极限学习机增强同类脑电信号的时频特征差异，实现单关节多任务运动想象的高精度识别	仅涉及6名参与者的手腕运动想象任务，样本规模较小	开发更精细的脑机接口命令识别方法	手腕伸展、手腕屈曲和手腕外展三种运动想象任务的脑电信号	脑机接口	NA	脑电信号采集	多核极限学习机	脑电信号	6名参与者	NA	经验小波分解, 多核极限学习机	识别准确率	NA
15740	2025-10-07	Deep learning models for atypical serotonergic cells recognition 2024-07, Journal of neuroscience methods IF:2.7Q3 DOI:10.1016/j.jneumeth.2024.110158 PMID:38703797	研究论文	开发基于深度学习的模型，用于识别典型和非典型血清素能神经元	首次使用深度学习模型识别具有非典型特征的血清素能神经元，突破了传统方法只能识别典型神经元的限制	模型仅适用于特定记录参数下的实验，需要调整才能适应不同的采集参数	开发能够准确区分典型和非典型血清素能神经元与非血清素能细胞的分类模型	血清素能神经元和非血清素能细胞的电生理记录数据	机器学习	NA	体外电生理记录	CNN	动作电位电生理信号	27,108个原始动作电位样本和1200万个合成动作电位样本	NA	卷积神经网络	准确率	NA