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
17581	2025-10-07	CelloType: A Unified Model for Segmentation and Classification of Tissue Images 2024-Sep-19, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.09.15.613139 PMID:39345491	研究论文	提出CelloType统一模型，用于生物医学显微镜图像中的细胞分割与分类	采用多任务学习方法，将分割与分类任务相连接，替代传统的两阶段方法，同时提升两个任务的性能	NA	开发用于空间组学数据分析的细胞分割与分类统一模型	生物医学显微镜图像中的细胞和非细胞元素	数字病理学	NA	显微镜成像	Transformer	图像	NA	NA	Transformer	准确率	NA
17582	2025-10-07	Dynamic Projection of Medication Nonpersistence and Nonadherence Among Patients With Early Breast Cancer 2024-05-01, JAMA network open IF:10.5Q1 DOI:10.1001/jamanetworkopen.2024.11909 PMID:38758553	研究论文	本研究使用深度学习模型预测早期乳腺癌患者口服抗癌药物的不持续使用和不依从行为	首次使用基于门控循环单元的深度学习模型预测乳腺癌患者用药不持续和不依从事件，并分析不同特征对预测结果的贡献	研究基于法国医保报销数据，可能受数据来源限制，且模型预测性能有待进一步提升	预测乳腺癌患者口服抗癌治疗的持续性和依从性，识别相关风险因素	229,695名法国女性早期乳腺癌患者	医疗健康数据分析	乳腺癌	深度学习，特征重要性分析	GRU	医疗报销数据	229,695名女性患者	NA	门控循环单元	AUC	NA
17583	2025-02-12	Enhancing plant disease detection through deep learning: a Depthwise CNN with squeeze and excitation integration and residual skip connections 2024, Frontiers in plant science IF:4.1Q1 DOI:10.3389/fpls.2024.1505857 PMID:39925367	研究论文	本研究提出了一种改进的深度卷积神经网络（CNN）结合压缩激励（SE）模块和改进的残差跳跃连接，用于植物病害检测	提出了一种结合SE模块和改进残差跳跃连接的深度CNN模型，增强了特征提取和分类性能，同时保持计算效率	未提及具体的数据集规模或模型在不同环境下的泛化能力	开发高效准确的自动化系统，用于植物病害检测，以增强作物保护和产量优化	多种植物物种和病害类别	计算机视觉	植物病害	深度卷积神经网络（CNN）	深度CNN结合SE模块和残差跳跃连接	图像	未提及具体样本数量	NA	NA	NA	NA
17584	2025-02-12	Diagnosis and detection of bone fracture in radiographic images using deep learning approaches 2024, Frontiers in medicine IF:3.1Q1 DOI:10.3389/fmed.2024.1506686 PMID:39927268	研究论文	本文探讨了使用深度学习算法在X光图像中自动检测和诊断骨折的方法	提出了结合DenseNet201和VGG16的深度学习模型，用于骨折检测，并在验证阶段达到了97%的准确率	现有骨折检测和诊断方法的局限性，需要进一步改进深度学习模型	开发一种自动化的骨折检测方法，以提高骨折诊断的准确性	X光图像中的骨折	计算机视觉	骨折	深度学习	VGG16, ResNet152V2, DenseNet201	图像	10,580张X光图像	NA	NA	NA	NA
17585	2025-02-12	NavBLIP: a visual-language model for enhancing unmanned aerial vehicles navigation and object detection 2024, Frontiers in neurorobotics IF:2.6Q3 DOI:10.3389/fnbot.2024.1513354 PMID:39927288	研究论文	本文介绍了一种名为NavBLIP的视觉-语言模型，旨在通过利用多模态数据增强无人机的导航和物体检测能力	NavBLIP模型引入了Nuisance-Invariant Multimodal Feature Extraction (NIMFE)模块和多模态控制策略，以在动态环境中提高适应性和计算效率	NA	提高无人机在复杂和多样化场景中的导航和物体检测能力	无人机	计算机视觉	NA	多模态数据融合	视觉-语言模型	图像和文本	在RefCOCO、CC12M和Openlmages等基准数据集上进行了广泛实验	NA	NA	NA	NA
17586	2025-10-07	Mapping the topography of spatial gene expression with interpretable deep learning 2023-Oct-13, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2023.10.10.561757 PMID:37873258	研究论文	开发了一种名为GASTON的无监督可解释深度学习算法，用于分析空间转录组数据中的基因表达模式	提出了一种称为等深度的新概念，能够同时学习等深度、空间基因表达梯度以及模拟单个基因表达变化的分段线性函数	NA	解决空间转录组数据稀疏性问题，分析空间基因表达模式如基因表达梯度	空间转录组数据中的基因表达模式	生物信息学	肿瘤	空间转录组技术	深度学习	空间转录组数据	NA	NA	GASTON	NA	NA
17587	2025-10-07	Capturing continuous, long timescale behavioral changes in Drosophila melanogaster postural data 2023-Sep-07, ArXiv PMID:37731659	研究论文	本研究通过连续长期记录果蝇姿势数据，探索其跨时间尺度的行为变化模式	首次实现连续7天100帧/秒的果蝇长期行为记录，创建包含近20亿个姿势实例的数据集，揭示行为在昼夜节律和衰老过程中的变化规律	实验在无特征环境中进行，可能无法完全反映自然状态下的行为模式；样本量相对有限（47个个体）	探索果蝇在长时间尺度下的行为变化规律，特别是昼夜节律和衰老过程中的行为模式演变	黑腹果蝇（Drosophila melanogaster）	计算机视觉	NA	深度学习姿态估计	深度学习	视频图像	47只果蝇个体	SLEAP	NA	NA	NA
17588	2025-10-07	Kenichi Harumi Plenary Address at Annual Meeting of the International Society of Computers in Electrocardiology: "What Should ECG Deep Learning Focus on? The diagnosis of acute coronary occlusion!" 2023 Jan-Feb, Journal of electrocardiology IF:1.3Q3 DOI:10.1016/j.jelectrocard.2022.10.010 PMID:36436473	综述	本文探讨心电图深度学习应从STEMI范式转向OMI范式以识别急性冠状动脉闭塞	提出深度学习应聚焦于识别闭塞性心肌梗死而非传统STEMI标准，可能彻底改变患者护理	基于单一专家演讲观点，缺乏具体实验验证	推动心电图深度学习关注急性冠状动脉闭塞诊断	心电图数据和急性冠状动脉闭塞患者	医疗人工智能	心血管疾病	心电图分析	深度学习	心电图信号	NA	NA	神经网络	NA	NA
17589	2025-10-07	DL 101: Basic introduction to deep learning with its application in biomedical related fields 2022-11-20, Statistics in medicine IF:1.8Q1 DOI:10.1002/sim.9564 PMID:36041380	教程文章	本文提供深度学习的基础介绍及其在生物医学领域的应用	为生物医学领域研究者提供直观的前馈神经网络解释和超参数选择指导	仅提供基础入门内容，未涉及深度学习的完整能力探索	推广深度学习在生物医学领域的应用	深度学习基础理论和应用方法	机器学习	NA	深度学习	前馈神经网络(FNN)	NA	NA	NA	前馈神经网络	NA	NA
17590	2025-10-07	Enhanced clinical photoacoustic vascular imaging through a skin localization network and adaptive weighting 2025-Apr, Photoacoustics IF:7.1Q1 DOI:10.1016/j.pacs.2025.100690 PMID:39916976	研究论文	提出结合深度学习皮肤定位网络和自适应加权算法的框架，用于增强光声成像中深层血管的显示效果	首次将皮肤层分割网络与自适应衰减补偿算法相结合，显著提升了不同身体部位和肤色下深层血管的成像质量	NA	解决光声成像中皮肤信号干扰和组织衰减导致的深层血管可视化困难问题	人体深层血管结构	医学影像处理	血管疾病	光声断层扫描(PAT)	深度学习网络	光声图像	NA	NA	NA	血管占据度量, 信噪比(SNR)	NA
17591	2025-10-07	Deep Learning Assisted Classification of T1ρ-MR Based Intervertebral Disc Degeneration Phases 2025-Mar, Journal of magnetic resonance imaging : JMRI IF:3.3Q1 DOI:10.1002/jmri.29499 PMID:39010746	研究论文	本研究开发了一种深度学习模型，能够从常规T1-MR图像中分类基于T1ρ-MR的椎间盘退变阶段	首次使用深度学习模型从常规T1-MR图像预测T1ρ-MR的椎间盘退变分期，克服了T1ρ-MR扫描时间长、费用高的限制	样本量较小（仅60名患者），研究为回顾性设计，证据等级为4级	开发深度学习模型实现基于常规T1-MR图像的椎间盘退变分期分类	60名腰痛或下肢神经根病患者，随机分为训练集（50人）和测试集（10人）	医学影像分析	椎间盘退变疾病	T1-MR, T2-MR, T1ρ-MR序列（自旋回波）	深度学习模型	MR图像	60名患者（男性35人，女性25人），随机分为训练集50人和测试集10人	NA	NA	AUC, F1-score, 准确率, 精确率, 召回率	NA
17592	2025-10-07	Research on Intelligent Monitoring and Concentration Prediction for Penicillin Fermentation Process 2025-Mar, Biotechnology and bioengineering IF:3.5Q2 DOI:10.1002/bit.28903 PMID:39710987	研究论文	本研究利用PenSim仿真数据集，应用机器学习和深度学习技术预测青霉素发酵浓度	通过网格搜索系统优化多种预测模型的超参数，发现岭回归模型在青霉素浓度预测中表现最优	基于仿真数据集进行研究，未使用真实工业发酵数据	提高青霉素发酵过程的智能监控和浓度预测精度	青霉素发酵过程	机器学习	NA	机器学习，深度学习	岭回归	仿真数据	PenSim仿真数据集	NA	NA	均方误差，平均绝对误差	NA
17593	2025-10-07	MMPD-DTA: Integrating Multi-Modal Deep Learning with Pocket-Drug Graphs for Drug-Target Binding Affinity Prediction 2025-Feb-10, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.4c01528 PMID:39833138	研究论文	提出一种名为MMPD-DTA的多模态深度学习模型，通过整合靶点、口袋和药物的图结构与序列信息来预测药物-靶点结合亲和力	引入新型口袋-药物图(PD图)同时建模靶点内部、药物内部及靶点-药物间的原子相互作用，并整合多模态表示学习	未明确说明模型的计算复杂度或在大规模数据集上的可扩展性限制	改进药物-靶点结合亲和力预测的准确性和理解深度	药物分子、蛋白质靶点及其结合口袋	机器学习	NA	多模态深度学习	GraphSAGE, Transformer, 图同构网络, 多层感知机	图数据, 序列数据	三个真实世界测试集	NA	GraphSAGE, Transformer, 图同构网络, 多层感知机	NA	NA
17594	2025-10-07	Deciphering Protein Secondary Structures and Nucleic Acids in Cryo-EM Maps Using Deep Learning 2025-Feb-10, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.4c01971 PMID:39838545	研究论文	开发了一种基于深度学习的冷冻电镜密度图中蛋白质二级结构和核酸位置检测方法	提出首个能够同时检测蛋白质二级结构和核酸位置的深度学习模型EMInfo	主要针对中等分辨率图谱，在高分辨率图谱中性能表现未详细说明	解决冷冻电镜中等分辨率图谱中结构建模的困难	蛋白质二级结构和核酸在冷冻电镜密度图中的定位	计算机视觉	NA	冷冻电镜(cryo-EM)	深度学习	冷冻电镜密度图	两个蛋白质-核酸复合物测试集，包含中等分辨率和高分辨率实验图谱	NA	NA	NA	NA
17595	2025-10-07	Deep Learning of CYP450 Binding of Small Molecules by Quantum Information 2025-Feb-10, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.4c01735 PMID:39869197	研究论文	本研究通过量子信息驱动的深度学习方法预测小分子与CYP450酶的结合特性	采用分子表面流形嵌入方法保留分子量子力学特性，结合DeepSets架构将电子属性嵌入深度学习模型	未明确说明模型在其他CYP450亚型上的泛化能力	改进药物-药物相互作用预测模型	小分子与细胞色素P450酶的结合特性	机器学习	NA	分子表面流形嵌入	DeepSets	量子化学数据	NA	NA	DeepSets	F1分数	NA
17596	2025-10-07	Transformer Decoder Learns from a Pretrained Protein Language Model to Generate Ligands with High Affinity 2025-Feb-10, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.4c02019 PMID:39871540	研究论文	提出了一种名为Prot2Drug的新型深度学习生成模型，能够利用预训练蛋白质语言模型生成与特定靶点高亲和力结合的小分子配体	结合预训练蛋白质语言模型和Transformer解码器，能够为配体信息有限或3D结构未知的蛋白质靶点设计有前景的配体	NA	加速药物发现过程，生成具有类药特征且能与特定蛋白质高亲和力结合的候选分子	蛋白质-配体相互作用	自然语言处理, 机器学习	NA	深度学习生成模型	Transformer	蛋白质序列, 分子结构	数千个蛋白质-配体相互作用	NA	Transformer解码器	理化性质预测, 亲和力预测	NA
17597	2025-10-07	DO-GMA: An End-to-End Drug-Target Interaction Identification Framework with a Depthwise Overparameterized Convolutional Network and the Gated Multihead Attention Mechanism 2025-Feb-10, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.4c02088 PMID:39874533	研究论文	提出一种名为DO-GMA的端到端药物-靶点相互作用识别框架，结合深度过参数化卷积网络和门控多头注意力机制	首次将深度过参数化卷积网络与共享学习查询和双线性模型连接的门控多头注意力机制相结合，从多角度学习药物特征表示	NA	识别潜在的药物-靶点相互作用，用于药物发现和再利用	药物-靶点对	生物信息学	NA	深度学习	CNN, GCN, 注意力机制, MLP	SMILES字符串, 氨基酸序列, 2D分子图	四个DTI数据集（DrugBank, BioSNAP, C.elegans, BindingDB）	NA	深度过参数化卷积神经网络, 图卷积网络, 门控多头注意力机制, 多层感知机	AUC, AUPR, 准确率, F1分数, MCC	NA
17598	2025-10-07	MutualDTA: An Interpretable Drug-Target Affinity Prediction Model Leveraging Pretrained Models and Mutual Attention 2025-Feb-10, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.4c01893 PMID:39878060	研究论文	提出一种名为MutualDTA的可解释深度学习模型，用于预测药物-靶点亲和力	利用预训练模型获取药物和靶点的准确表示，并通过互注意力模块实现模型可解释性	NA	提高药物-靶点亲和力预测的准确性和可解释性	药物分子和蛋白质靶点	机器学习	阿尔茨海默病	深度学习	深度学习模型	分子结构和蛋白质序列数据	在两个基准数据集上进行测试	NA	MutualDTA, Mutual-Attention	与12个最先进模型比较的性能指标	NA
17599	2025-10-07	pLM4CPPs: Protein Language Model-Based Predictor for Cell Penetrating Peptides 2025-Feb-10, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.4c01338 PMID:39878455	研究论文	开发基于蛋白质语言模型的细胞穿透肽预测器pLM4CPPs	提出结合多种预训练蛋白质语言模型嵌入的新型深度学习架构，通过卷积神经网络实现细胞穿透肽的二元分类	NA	评估蛋白质语言模型在细胞穿透肽表征中的有效性，并开发可靠的CPP分类模型	细胞穿透肽(CPPs)	自然语言处理, 机器学习	NA	蛋白质语言模型	CNN	蛋白质序列	NA	NA	卷积神经网络	准确率, 马修斯相关系数, 灵敏度, 特异性	NA
17600	2025-10-07	Voice analysis and deep learning for detecting mental disorders in pregnant women: a cross-sectional study 2025-Feb-08, Discover mental health DOI:10.1007/s44192-025-00138-0 PMID:39920468	研究论文	本研究开发了一种基于语音分析和深度学习的模型，用于筛查孕妇心理健康障碍	首次将语音分析与深度学习结合应用于孕妇心理健康障碍筛查，提供了一种比传统量表更客观的筛查方法	样本量相对较小，特别是心理健康障碍组仅23人，可能影响模型泛化能力	开发基于语音分析的深度学习模型来筛查孕妇心理健康障碍	204名孕妇，其中172名参与最终分析	机器学习	心理健康障碍	语音分析	深度学习	音频	172名孕妇（149名无心理健康障碍，23名有心理健康障碍）	PyTorch	EfficientFormer V2-L	敏感度, 特异性, 精确率, 召回率, AUC	NA