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
17381	2025-10-07	Deep learning to decode sites of RNA translation in normal and cancerous tissues 2024-Mar-25, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.03.21.586110 PMID:38585907	研究论文	开发基于Transformer模型的RiboTIE方法，用于绘制正常和癌组织中RNA翻译位点图谱	提出首个基于Transformer的RNA翻译位点解码方法，在核糖体分析数据中提供无与伦比的精确度和灵敏度	仅应用于正常脑组织和髓母细胞瘤样本，尚未在其他组织或癌症类型中验证	解码正常和癌组织中RNA翻译位点的变异	正常脑组织和髓母细胞瘤癌症样本	生物信息学	髓母细胞瘤	核糖体分析	Transformer	核糖体分析数据	正常脑组织和髓母细胞瘤样本（具体数量未明确）	NA	Transformer	精确度, 灵敏度	NA
17382	2025-10-07	Classification of Schizophrenia, Bipolar Disorder and Major Depressive Disorder with Comorbid Traits and Deep Learning Algorithms 2024-Mar-07, Research square DOI:10.21203/rs.3.rs-4001384/v1 PMID:38496574	研究论文	本研究利用42种共病性状的多基因风险评分和深度神经网络对精神分裂症、双相情感障碍和重度抑郁症进行分类与区分	首次证明仅使用共病性状的PRS（不包含目标疾病PRS）即可有效分类精神障碍，为数据驱动的客观诊断提供新思路	样本量相对有限，未在独立队列中验证模型泛化能力	探索共享遗传风险在精神障碍分类与鉴别诊断中的应用价值	精神分裂症、双相情感障碍和重度抑郁症患者及健康对照	机器学习	精神疾病	全基因组关联研究，多基因风险评分	DNN	遗传风险评分数据	SCZ病例6317例对照7240例，BIP病例2634例对照4425例，MDD病例1704例对照3357例	NA	深度神经网络	准确率，AUC	NA
17383	2025-10-07	3D Convolutional Deep Learning for Nonlinear Estimation of Body Composition from Whole-Body Morphology 2024-Feb-13, Research square DOI:10.21203/rs.3.rs-3935042/v1 PMID:38410459	研究论文	本研究使用3D卷积深度学习技术从全身形态学数据中非线性估计身体成分	首次将深度3D卷积图网络应用于人体成分建模，用非线性参数化和回归模型替代传统线性方法	深度形状特征仅改善了男性身体成分的准确性，对两性精度的改善程度不同	提高从全身3D光学扫描中估计身体成分的精度和准确性	人体身体成分估计	计算机视觉	代谢综合征	3D光学扫描，双能X射线吸收测量法(DXA)	图卷积自编码器，高斯过程回归	3D网格数据，图像	4286个拓扑标准化的3D光学扫描，来自四个不同的人体形状数据库	NA	3D自编码器，图卷积网络	均方根误差，精度，决定系数(R)	NA
17384	2025-10-07	Robust single-shot 3D fluorescence imaging in scattering media with a simulator-trained neural network 2024-Feb-12, Optics express IF:3.2Q2 DOI:10.1364/OE.514072 PMID:38439332	研究论文	开发了一种基于模拟器训练的神经网络方法，用于在散射介质中实现鲁棒的单次3D荧光成像	开发了散射模拟器生成合成数据，并仅使用合成数据训练深度神经网络实现单次光场测量的3D重建	深度学习模型对超出分布数据的泛化能力存在限制，需要分析网络设计因素对泛化性的影响	解决散射介质中荧光成像的深度限制问题，实现高效的三维体积重建	散射介质中的荧光发射体	计算成像	NA	荧光显微镜，光场成像	深度神经网络	光场测量数据，合成数据	不同散射条件下的散射模型	NA	NA	信背比(SBR)，成像深度	NA
17385	2025-10-07	Automated HER2 Scoring in Breast Cancer Images Using Deep Learning and Pyramid Sampling 2024, BME frontiers IF:5.0Q1 DOI:10.34133/bmef.0048 PMID:39045139	研究论文	提出一种基于深度学习和金字塔采样的自动化方法，用于乳腺癌组织图像中HER2状态的自动分类	采用金字塔采样策略分析不同空间尺度的形态特征，有效处理HER2表达的组织异质性	研究仅基于523个组织芯片核心图像，样本规模有限	开发自动化HER2评分系统以提高诊断准确性和效率	乳腺癌免疫组织化学染色组织图像	数字病理学	乳腺癌	免疫组织化学染色	深度学习	组织图像	523个组织芯片核心图像	NA	NA	准确率	NA
17386	2025-10-07	Attention-enhanced corn disease diagnosis using few-shot learning and VGG16 2025-Jun, MethodsX IF:1.6Q2 DOI:10.1016/j.mex.2025.103172 PMID:39911906	研究论文	提出一种基于注意力增强和少样本学习的玉米病害诊断方法	结合预训练VGG16网络、注意力机制和原型少样本学习，实现高精度玉米病害分类	NA	早期检测和分类玉米病害以减少农业损失	玉米病害	计算机视觉	植物病害	深度学习	CNN, Few-Shot Learning	图像	NA	NA	VGG16	准确率	NA
17387	2025-10-07	FedPD: Defending federated prototype learning against backdoor attacks 2025-Apr, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.neunet.2024.107016 PMID:39708704	研究论文	提出FedPD框架，通过交换原型而非模型参数来防御联邦学习中的后门攻击	首次在联邦学习中采用原型交换机制，从源头阻断后门攻击通道，同时显著降低通信开销	未明确说明在极端非独立同分布数据场景下的性能表现	开发高效的联邦学习后门攻击防御方法	联邦学习系统及其安全防护	机器学习	NA	联邦学习	深度学习模型	分布式训练数据	NA	联邦学习框架	NA	攻击成功率，主要任务准确率	NA
17388	2025-10-07	Enhancing consistency and mitigating bias: A data replay approach for incremental learning 2025-Apr, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.neunet.2024.107053 PMID:39732067	研究论文	提出一种增强一致性和减轻偏见的增量学习方法CwD，通过数据回放和分类器去偏技术解决灾难性遗忘问题	提出定量测量数据一致性的方法，并设计新型损失函数减少倒置数据与真实数据间的不一致性；提出正则化项平衡类别权重	基于绑定的多元高斯分布假设，可能无法完全反映真实数据分布；实验仅限于图像分类任务	解决深度学习系统在连续学习中的灾难性遗忘问题	增量学习系统中的数据一致性和分类器偏见	机器学习	NA	数据回放方法	深度学习	图像	CIFAR-100、Tiny-ImageNet和ImageNet100数据集	NA	NA	准确率	NA
17389	2025-10-07	DFCL: Dual-pathway fusion contrastive learning for blind single-image visible watermark removal 2025-Apr, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.neunet.2024.107077 PMID:39793490	研究论文	提出一种双路径融合对比学习方法用于盲单图像可见水印去除	通过双路径训练图像和梯度图，结合特征融合增强高频特征获取和水印空间定位精度，并利用对比学习确保结果接近原始无水印图像	未提及具体计算资源需求和模型规模限制	解决盲可见水印去除中的水印检测精度和去除后视觉质量问题	带有可见水印的数字图像	计算机视觉	NA	深度学习	对比学习	图像	三个具有挑战性的基准数据集	NA	双路径融合架构	水印检测精度，视觉质量	NA
17390	2025-10-07	ICH-PRNet: a cross-modal intracerebral haemorrhage prognostic prediction method using joint-attention interaction mechanism 2025-Apr, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.neunet.2024.107096 PMID:39798349	研究论文	提出一种基于联合注意力交互机制的跨模态脑出血预后预测方法ICH-PRNet	设计了联合注意力交互编码器，在统一表征空间中整合CT图像和临床文本，并采用自适应动态优先级算法平衡多损失函数训练	NA	提高脑出血预后预测的准确性	脑出血患者	计算机视觉,自然语言处理	脑出血	深度学习	跨模态神经网络	CT图像,临床文本	内部数据集和公开数据集	NA	ICH-PRNet	NA	NA
17391	2025-10-07	A Fine-grained Hemispheric Asymmetry Network for accurate and interpretable EEG-based emotion classification 2025-Apr, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.neunet.2025.107127 PMID:39809039	研究论文	提出一种基于脑电图信号的细粒度半球不对称网络，用于准确且可解释的情绪分类	首次在2Hz窄频带内利用半球不对称特征进行情绪分类，并设计三阶段训练流程增强模型性能	仅在两个公开数据集上进行验证，需要更多样化的数据验证泛化能力	开发基于脑电图的准确可解释情绪分类方法	人类情绪状态	机器学习	NA	脑电图(EEG)	深度学习	脑电图信号	SEED和SEED-IV两个公开数据集	NA	FG-HANet	准确率	NA
17392	2025-10-07	Using deep learning for ultrasound images to diagnose chronic lateral ankle instability with high accuracy 2025-Apr, Asia-Pacific journal of sports medicine, arthroscopy, rehabilitation and technology DOI:10.1016/j.asmart.2025.01.001 PMID:39911312	研究论文	本研究使用深度学习分析踝关节超声图像，实现慢性外侧踝关节不稳的高精度诊断	首次将深度学习应用于超声图像诊断慢性外侧踝关节不稳，并采用遮挡敏感性方法可视化模型关注的关键区域	样本量较小（仅60个踝关节），需更大规模研究验证	评估深度学习在超声图像上诊断慢性外侧踝关节不稳的准确性	慢性外侧踝关节不稳患者的距腓前韧带	计算机视觉	运动系统疾病	超声成像	深度学习	图像	60个踝关节（30个对照组，30个损伤组），共4000张图像	NA	三种预训练深度学习模型	准确率, 精确率, 召回率, 特异性, F1分数, AUC	NA
17393	2025-10-07	Deep Learning-Based Artificial Intelligence Can Differentiate Treatment-Resistant and Responsive Depression Cases with High Accuracy 2025-Mar, Clinical EEG and neuroscience IF:1.6Q3 DOI:10.1177/15500594241273181 PMID:39251228	研究论文	本研究使用基于GoogleNet卷积神经网络的深度学习方法和EEG信号数据，实现了对治疗抵抗性抑郁症与治疗敏感性抑郁症的高精度分类	首次将深度学习方法和EEG信号结合用于治疗抵抗性抑郁症的检测，并采用类激活映射技术识别分类的关键脑区特征	临床样本量有限且研究为回顾性设计	开发能够区分治疗抵抗性抑郁症和治疗敏感性抑郁症的人工智能系统	77名治疗抵抗性抑郁症患者、43名非治疗抵抗性抑郁症患者和40名健康对照者	机器学习	抑郁症	EEG信号分析	CNN	EEG信号	160名参与者（77名TRD患者、43名非TRD患者、40名健康对照）	NA	GoogleNet	准确率	NA
17394	2025-10-07	Artificial intelligence for left ventricular hypertrophy detection and differentiation on echocardiography, cardiac magnetic resonance and cardiac computed tomography: A systematic review 2025-Mar-01, International journal of cardiology IF:3.2Q2 DOI:10.1016/j.ijcard.2025.132979 PMID:39798885	系统性综述	本文系统综述了人工智能在心脏影像中检测和鉴别左心室肥厚的诊断性能	首次系统评估AI在三种心脏影像技术（超声心动图、心脏磁共振、心脏CT）中检测和鉴别左心室肥厚的应用现状	纳入研究数量有限（30项），缺乏真实世界验证和成本效益分析	评估AI模型在诊断左心室肥厚及其常见病因方面的诊断性能	心脏影像数据（超声心动图、心脏磁共振、心脏CT）	医学影像分析	心血管疾病	心脏影像技术（超声心动图、心脏磁共振、心脏CT）	深度学习,传统机器学习,CNN	医学影像	NA	NA	卷积神经网络	准确率	NA
17395	2025-10-07	Evaluation of GPT-4 concordance with north American spine society guidelines for lumbar fusion surgery 2025-Mar, North American Spine Society journal DOI:10.1016/j.xnsj.2024.100580 PMID:39911377	研究论文	评估GPT-4与北美脊柱协会腰椎融合手术指南的一致性	首次系统评估GPT-4在脊柱外科临床决策中与循证医学指南的符合程度	仅使用17个临床案例，样本量有限；仅针对腰椎融合手术单一术式	评估人工智能模型在脊柱外科临床决策中遵循循证医学指南的能力	GPT-4模型对腰椎融合手术适应证的判断	自然语言处理	脊柱疾病	深度学习	GPT-4	文本临床案例	17个经过验证的临床案例	NA	Transformer	卡方检验, Fleiss' Kappa统计量	NA
17396	2025-10-07	Flexible Tail of Antimicrobial Peptide PGLa Facilitates Water Pore Formation in Membranes 2025-Feb-06, The journal of physical chemistry. B DOI:10.1021/acs.jpcb.4c06190 PMID:39847609	研究论文	通过全原子模拟研究抗菌肽PGLa诱导膜水孔形成的分子机制	首次阐明PGLa C端尾部结构柔性在肽插入和寡聚化过程中的关键作用	研究基于特定脂质组成的模型膜体系，与实际生物膜存在差异	揭示抗菌肽PGLa诱导膜水孔形成的分子机制	抗菌肽PGLa与阴离子细胞膜的相互作用	计算生物学	细菌感染	全原子分子动力学模拟	深度学习	分子模拟轨迹数据	NA	NA	NA	NA	NA
17397	2025-10-07	Comparison of data augmentation and classification algorithms based on plastic spectroscopy 2025-Feb-06, Analytical methods : advancing methods and applications IF:2.7Q1 DOI:10.1039/d4ay01759e PMID:39817628	研究论文	本文提出基于条件生成对抗网络的塑料光谱生成模型，并通过数据增强系统比较了多种分类算法在塑料光谱识别中的性能	提出基于C-GAN的塑料光谱生成模型解决样本不足问题，并首次系统比较传统机器学习与深度学习算法在不同数据条件下的分类性能	研究仅基于公开数据集，未涉及实际现场采集数据的验证	解决塑料光谱数据样本不足问题并比较不同分类算法的性能	塑料光谱数据	机器学习	NA	傅里叶变换红外光谱(FTIR), 拉曼光谱(RAMAN), 激光诱导击穿光谱(LIBS)	C-GAN, SVM, BP神经网络, KNN, 随机森林, 决策树, GoogleNet, ResNet	光谱数据	NA	NA	GoogleNet, ResNet, 1D-ResNet	准确率, MMD, t-SNE, PCA可视化, Grad-CAM可视化	NA
17398	2025-10-07	Advancing Optical Coherence Tomography Diagnostic Capabilities: Machine Learning Approaches to Detect Autoimmune Inflammatory Diseases 2025-Feb-06, Journal of neuro-ophthalmology : the official journal of the North American Neuro-Ophthalmology Society IF:2.0Q2 DOI:10.1097/WNO.0000000000002322 PMID:39910704	研究论文	本研究利用机器学习方法分析光学相干断层扫描图像，以区分不同自身免疫性炎症疾病患者、其他眼部疾病患者和健康对照	首次将支持向量机模型应用于OCT测量的视网膜层参数，用于区分多种自身免疫性炎症疾病	样本量相对有限，特别是其他眼部疾病组样本较少；MS与NMOSD区分准确率较低	探索机器学习分析OCT测量参数在区分自身免疫性炎症疾病中的可行性	多发性硬化症、视神经脊髓炎谱系疾病、MOG抗体相关疾病患者、其他眼部疾病患者和健康对照	机器学习	自身免疫性炎症疾病	光学相干断层扫描	SVM	图像测量参数	283名患者（MS 99人，NMOSD 40人，MOGAD 74人，其他眼部疾病16人，健康对照54人）	Scikit-learn	支持向量机	准确率，AUC	NA
17399	2025-10-07	Automating Prostate Cancer Grading: A Novel Deep Learning Framework for Automatic Prostate Cancer Grade Assessment using Classification and Segmentation 2025-Feb-06, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-025-01429-2 PMID:39913023	研究论文	提出一种基于深度学习的三阶段框架，用于自动评估前列腺癌分级	采用基于Self-ONN的DeepLabV3架构增强分割性能，结合分类和分割结果通过机器学习分类器预测最终ISUP分级	需要进一步评估框架在不同临床场景中的适应性和有效性	开发自动化前列腺癌分级系统以提高诊断精度	前列腺癌组织样本	数字病理学	前列腺癌	全切片图像分析	DNN, CNN	病理图像	2699个可用病例（从初始5160个病例经过数据清理后）	TensorFlow, PyTorch	EfficientNet_b0, DeepLabV3, Self-ONN	F1-score, Dice Similarity Coefficient, quadratic weighted kappa	NA
17400	2025-10-07	Automatic Identification of Fetal Abdominal Planes from Ultrasound Images Based on Deep Learning 2025-Feb-05, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-025-01409-6 PMID:39909994	研究论文	本研究基于深度学习技术开发自动识别胎儿腹部超声标准扫描平面的方法	首次将Xception和MobileNetV3Large等六种深度学习网络应用于胎儿腹部超声平面自动识别，并采用OCR技术预处理图像	数据集分布非正态，需要依赖中心极限定理进行统计分析，且需要进一步与传统方法比较验证	探索人工智能在自动识别胎儿腹部标准扫描平面和结构方面的潜力	胎儿腹部超声图像	计算机视觉	妇产科疾病	超声成像,光学字符识别	CNN	图像	包含9个类别的超声图像数据集	Keras-OCR,CV2	Xception,MobileNetV3Large,EfficientV2S	准确率	NA