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
18561	2025-10-07	ShaderNN: A Lightweight and Efficient Inference Engine for Real-time Applications on Mobile GPUs 2025-Jan-01, Neurocomputing IF:5.5Q1 DOI:10.1016/j.neucom.2024.128628 PMID:39802630	研究论文	提出了一种基于OpenGL的轻量级移动设备神经网络推理框架ShaderNN，专为实时应用设计	首次在神经网络推理算子中利用基于OpenGL后端的片段着色器，提出计算着色器与片段着色器的混合实现，支持图层级着色器选择	主要适用于参数规模较小的神经网络模型部署	开发适用于移动设备的轻量级高效深度学习推理框架	移动设备GPU上的神经网络推理	机器学习	NA	OpenGL图形渲染技术	神经网络	图像、图形数据	NA	OpenGL	NA	推理速度、能效	高通和联发科芯片的移动设备GPU
18562	2025-10-07	Deep learning model to diagnose cardiac amyloidosis from haematoxylin/eosin-stained myocardial tissue 2025-Jan, European heart journal. Imaging methods and practice DOI:10.1093/ehjimp/qyae141 PMID:39811011	研究论文	开发深度学习模型从HE染色心肌组织中诊断心脏淀粉样变性	首次使用HE染色心肌组织切片开发深度学习模型诊断心脏淀粉样变性，无需特殊染色	单中心回顾性研究，需要多中心前瞻性验证	开发辅助诊断心脏淀粉样变性的深度学习模型	心肌活检组织样本	数字病理	心脏淀粉样变性	HE染色，Dylon染色	深度学习模型	病理图像	166例患者（76例心脏淀粉样变性，90例其他诊断）	NA	NA	AUC	NA
18563	2025-10-07	LD-informed deep learning for Alzheimer's gene loci detection using WGS data 2025 Jan-Mar, Alzheimer's & dementia (New York, N. Y.) DOI:10.1002/trc2.70041 PMID:39822590	研究论文	本研究开发了一种结合生物学知识的深度学习框架Deep-Block，用于从全基因组测序数据中识别与阿尔茨海默病相关的遗传位点	提出了一种多阶段深度学习框架，将连锁不平衡模式与稀疏注意力机制相结合，在降维过程中保留SNP相互作用	研究样本仅限于7416名非西班牙裔白人参与者，未包含其他种族群体	开发先进的分析工具来识别阿尔茨海默病相关的遗传区域	阿尔茨海默病相关的遗传位点和变异	机器学习	阿尔茨海默病	全基因组测序	TabNet, Random Forest	基因组测序数据	7416名非西班牙裔白人参与者（3150名认知正常老年人，4266名AD患者）	NA	多阶段深度学习框架	eQTL分析，交叉验证	NA
18564	2025-10-07	A method for blood pressure hydrostatic pressure correction using wearable inertial sensors and deep learning 2025, Npj biosensing DOI:10.1038/s44328-024-00021-y PMID:39897702	研究论文	提出一种使用可穿戴惯性传感器和深度学习进行血压静水压力校正的方法	首次结合可穿戴惯性传感器与深度学习模型，无需传统笨重导管即可实现静水压力校正	研究样本量较小（20名参与者），需要在更广泛人群中验证	开发无袖带血压测量的静水压力校正技术	人体血压测量	机器学习	心血管疾病	光电体积描记法, 心电图	深度学习	运动传感器数据, 生理信号	20名参与者	NA	NA	平均绝对误差	商用智能手机（推理时间约134毫秒）
18565	2025-10-07	Deep Learning-Based Body Shape Clustering Analysis Using 3D Body Scanner: Application of Transformer Algorithm 2025-Jan, Iranian journal of public health IF:1.3Q4 DOI:10.18502/ijph.v54i1.17583 PMID:39902372	研究论文	使用3D人体扫描仪和Transformer算法进行基于深度学习的体型聚类分析	首次将Transformer算法应用于3D人体扫描数据的体型分类，将传统体型分类细化为六个更精细的聚类	样本仅来自单一大学（韩国国立体育大学）的366名成人，可能缺乏代表性	开发基于深度学习的体型分类方法，为健康和疾病预测提供基础信息	366名成年男性和女性的3D人体扫描数据	计算机视觉	NA	3D人体扫描技术	Transformer	3D扫描数据	366名成年男性和女性	NA	Transformer	聚类性能比较	NA
18566	2025-10-07	The Impact of Artificial Intelligence on Healthcare: A Comprehensive Review of Advancements in Diagnostics, Treatment, and Operational Efficiency 2025-Jan, Health science reports IF:2.1Q3 DOI:10.1002/hsr2.70312 PMID:39763580	综述	本文全面回顾了人工智能在医疗保健领域的影响，涵盖诊断、治疗和运营效率等方面的进展	系统整合了2014-2024年间AI在医疗领域的最新发展，分析了包括Google Health和IBM Watson Health在内的实际案例	存在数据安全和资源限制等实施难题，预算约束可能影响AI的主流应用	分析AI对医疗保健的影响，为利益相关者提供在这一变化环境中的路线图	医疗保健领域的AI技术应用，包括机器人技术、机器学习、深度学习和自然语言处理	自然语言处理	NA	机器学习，深度学习，自然语言处理	NA	文献数据，案例研究	Web of Science数据库2014-2024年间的相关文献（从158篇增长到731篇）	NA	NA	NA	NA
18567	2025-10-07	A tactile perception method with flexible grating structural color 2025-Jan, National science review IF:16.3Q1 DOI:10.1093/nsr/nwae413 PMID:39764508	研究论文	提出一种结合柔性光栅结构色与深度学习的新型触觉感知方法及传感器	首次将光学干涉图案作为触觉信息的视觉表征，结合柔性闪耀光栅的结构色与深度学习技术	NA	开发高性能的触觉感知方法	柔性触觉传感器	计算机视觉	NA	光学干涉图案，柔性闪耀光栅	深度学习	图像	NA	NA	NA	法向力精度6 mN，平面分辨率79 μm，接触深度分辨率25 μm	NA
18568	2025-10-07	A prediction approach to COVID-19 time series with LSTM integrated attention mechanism and transfer learning 2024-Dec-31, BMC medical research methodology IF:3.9Q1 DOI:10.1186/s12874-024-02433-w PMID:39736527	研究论文	提出一种结合注意力机制和迁移学习的LSTM模型，用于预测城市级COVID-19时间序列数据	针对小区域COVID-19时间序列预测问题，提出新型注意力机制与频域卷积增强结合的迁移学习方法	研究仅针对中国徐州单一城市数据，模型在其他地区的泛化能力有待验证	开发适用于小区域COVID-19每日确诊病例时间序列的精准预测方法	中国徐州市2022年11月至2023年11月的COVID-19每日确诊病例数据	时间序列预测	COVID-19	时间序列分析，深度学习	RNN, LSTM, GRU, TCN, LSTM-Attention	时间序列数据	徐州城市COVID-19每日确诊病例数据（2022.11.1-2023.11.16）	NA	LSTMATT, TLLA	平均绝对误差, 均方根误差, 决定系数	NA
18569	2025-10-07	RTify: Aligning Deep Neural Networks with Human Behavioral Decisions 2024-Dec-26, ArXiv PMID:39764401	研究论文	提出一种新颖的计算框架，通过将循环神经网络的时间动态与人类反应时间对齐来模拟人类行为决策动态	首次提出通过约束RNN时间步长与人类反应时间对齐的方法来模拟行为决策动态，并展示了在无人类数据情况下优化速度-准确性权衡的能力	方法依赖于近似计算，需要在更多心理物理学实验中进一步验证	开发能够更好对齐人类行为动态的视觉计算模型	人类行为决策动态和反应时间	计算机视觉	NA	心理物理学实验	RNN, CNN	人工和自然图像刺激	NA	NA	Wong-Wang决策模型	反应时间对齐度，速度-准确性权衡	NA
18570	2025-10-07	Predictive Modeling of Gene Expression and Localization of DNA Binding Site Using Deep Convolutional Neural Networks 2024-Dec-20, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.12.17.629042 PMID:39763851	研究论文	开发了一种基于深度卷积神经网络的工具DARSI，用于从原始调控DNA序列预测基因表达水平并系统识别转录因子结合位点	首次利用卷积神经网络分析调控DNA序列中的长距离碱基相关性，实现了单碱基对分辨率的转录因子结合位点预测	方法依赖于MPRA数据的质量和数量，预测的新型结合位点需要后续实验验证	开发能够考虑调控序列中远距离碱基相关性的基因表达预测和DNA结合位点定位方法	调控DNA序列和转录因子结合位点	生物信息学	NA	大规模并行报告基因分析(MPRA)	CNN	DNA序列数据	数千个调控区域的突变变体	NA	卷积神经网络	准确性	NA
18571	2025-10-07	Pre-trained Convolutional Neural Networks Identify Parkinson's Disease from Spectrogram Images of Voice Samples 2024-Dec-18, Research square DOI:10.21203/rs.3.rs-5348708/v1 PMID:39764112	研究论文	本研究使用预训练卷积神经网络通过语音样本的声谱图图像识别帕金森病	首次在智能手机宽带录音数据集上验证迁移学习方法，并比较线性尺度与梅尔尺度声谱图的性能差异	未提及具体样本量的详细统计信息，未说明计算资源的具体配置	开发基于深度学习的帕金森病自动检测方法	帕金森病患者的语音样本	计算机视觉	帕金森病	语音录音分析	CNN	图像	NA	NA	预训练卷积神经网络	分类性能	NA
18572	2025-10-07	Interpretable deep learning survival predictions in sporadic Creutzfeldt-Jakob disease 2024-Dec-16, Journal of neurology IF:4.8Q1 DOI:10.1007/s00415-024-12815-1 PMID:39680177	研究论文	开发基于人工神经网络的多任务逻辑回归模型预测散发性克雅氏病患者的生存期	首次将人工神经网络应用于sCJD生存预测，并采用模型无关解释方法评估特征贡献	模型性能相较于传统Cox比例风险模型无统计学显著提升	开发可解释的深度学习模型用于sCJD患者生存预测	655例根据2017年国际共识诊断标准确诊的英国sCJD患者	机器学习	神经退行性疾病	CSF RT-QuIC, 14-3-3蛋白检测, MRI, EEG	人工神经网络, 多任务逻辑回归	临床诊断数据	655例sCJD患者（2017-2022年英国监测数据）	NA	人工神经网络	c-index, IBS, AUC	NA
18573	2025-10-07	Machine learning and deep learning algorithms in stroke medicine: a systematic review of hemorrhagic transformation prediction models 2024-Dec-12, Journal of neurology IF:4.8Q1 DOI:10.1007/s00415-024-12810-6 PMID:39666168	系统综述	系统评估和比较机器学习与深度学习算法在预测急性缺血性卒中后出血性转化方面的有效性	首次系统比较多种ML和DL算法在HT预测中的表现，发现梯度提升和卷积神经网络具有最佳预测性能	研究设计存在异质性，无法进行定量荟萃分析，纳入研究数量有限	评估机器学习与深度学习算法在卒中医学中预测出血性转化的效果	急性缺血性卒中患者	机器学习	脑血管疾病	机器学习算法，深度学习算法	Logistic Regression, Support Vector Machine, Random Forest, Gradient Boosting, Neural Networks, CNN	临床数据和影像数据	24项符合纳入标准的研究	NA	神经网络，卷积神经网络	AUC	NA
18574	2025-10-07	PixCUE: Joint Uncertainty Estimation and Image Reconstruction in MRI using Deep Pixel Classification 2024-Dec-04, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-024-01250-3 PMID:39633210	研究论文	提出一种基于像素分类的深度学习框架PixCUE，可在单次前向传播中同时完成MRI图像重建和不确定性估计	首次将像素分类框架应用于MRI重建中的不确定性估计，无需多次推理即可生成不确定性图	NA	开发高效准确的MRI重建不确定性估计方法	磁共振成像(MRI)数据	医学影像处理	NA	磁共振成像(MRI)	深度学习模型	医学图像	NA	NA	PixCUE	NMSE, PSNR, SSIM	NA
18575	2025-10-07	Speech-based personality prediction using deep learning with acoustic and linguistic embeddings 2024-12-03, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-81047-0 PMID:39627367	研究论文	本研究提出了一种通过分析语音样本来预测大五人格特质的新方法	结合声学和语言嵌入，使用预训练CNN和Transformer模型从自由形式语音中提取特征，并采用梯度提升树模型进行人格预测	依赖自报人格问卷作为基准，样本多样性可能存在限制	开发基于语音的计算人格评估方法	2045名完成大五人格问卷并提供自由形式语音样本的参与者	自然语言处理	NA	语音分析	CNN, Transformer	语音	2045名参与者	NA	预训练CNN和Transformer模型	相关系数, 组内相关系数	NA
18576	2025-10-07	Improved deep learning for automatic localisation and segmentation of rectal cancer on T2-weighted MRI 2024-Dec, Journal of medical radiation sciences IF:1.8Q3 DOI:10.1002/jmrs.794 PMID:38654675	研究论文	提出一种基于注意力机制的新型分割模型AttSEResUNet，用于直肠癌在T2加权MRI图像中的自动定位和分割	在ResUNet基础上结合注意力机制，提出AttSEResUNet模型，在直肠癌分割任务中表现优于其他对比模型	样本量相对较小（65例患者），仅使用T2WI序列图像	比较不同深度学习模型在直肠癌MRI图像分割中的准确性	直肠癌患者的T2加权MRI图像	计算机视觉	直肠癌	MRI	深度学习	医学图像	65例直肠癌患者（训练集45例，验证集20例）	NA	AttSEResUNet, U-Net, ResUNet, AttUNet	Dice相似系数, Hausdorff距离, 平均一致距离, Jaccard指数	NA
18577	2025-10-07	Classification-based pathway analysis using GPNet with novel P-value computation 2024-Nov-22, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbaf039 PMID:39879387	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的通路分析方法GPNet，采用新型P值计算策略解决大规模多中心数据集中的通路分析问题	开发了基于混淆矩阵的新型P值计算方法，并将深度学习分类模型Gene PointNet应用于通路分析任务	NA	解决传统通路分析方法在低信噪比和大样本数据集中的性能限制	基因表达数据和生物通路	生物信息学	乳腺癌	RNA-Seq	深度学习分类模型	基因表达数据	癌症基因组图谱乳腺癌数据集	NA	Gene PointNet	Type I错误率, 统计功效	NA
18578	2025-10-07	A Real-Time End-to-End Framework with a Stacked Model Using Ultrasound Video for Cardiac Septal Defect Decision-Making 2024-11-03, Journal of imaging IF:2.7Q3 DOI:10.3390/jimaging10110280 PMID:39590744	研究论文	提出一种基于超声视频的实时端到端框架，用于小儿心脏间隔缺损的决策支持	首次将Yolov8l架构应用于实时小儿心脏超声视频分析，实现高精度的CSD自动诊断	研究样本仅来自单一医疗中心（印尼巨港Mohammad Hoesin总医院），需要更多外部验证	开发实时自动诊断系统以提高心脏间隔缺损的诊断效率	小儿心脏间隔缺损患者的超声视频	计算机视觉	心血管疾病	超声成像	YOLO	视频	222个超声视频（训练）+ 53个实时测试视频	PyTorch	Yolov8l	准确率, 敏感度, 特异性, mAP	NA
18579	2025-10-07	An Artificial Intelligent System for Prostate Cancer Diagnosis in Whole Slide Images 2024-Oct-28, Journal of medical systems IF:3.5Q2 DOI:10.1007/s10916-024-02118-3 PMID:39466503	研究论文	开发并验证用于前列腺癌全切片图像诊断的人工智能系统	提出三阶段分析流程（组织检测、分类和玻片级分析），整合传统机器学习与深度学习算法，同时检测神经周围浸润并量化癌组织比例	仅使用H&E染色玻片，未提及其他染色方法或多中心外部验证结果	开发满足临床报告需求的计算机辅助前列腺癌诊断工具	前列腺组织全切片图像	数字病理学	前列腺癌	全切片成像，H&E染色	深度学习，传统机器学习	图像	2340张H&E染色玻片，由11位专业病理学家在4个医疗中心独立标注	NA	NA	准确率，灵敏度，特异性	NA
18580	2025-10-07	Semantic Segmentation of CT Liver Structures: A Systematic Review of Recent Trends and Bibliometric Analysis : Neural Network-based Methods for Liver Semantic Segmentation 2024-Oct-14, Journal of medical systems IF:3.5Q2 DOI:10.1007/s10916-024-02115-6 PMID:39400739	系统综述	对基于神经网络的CT肝脏结构语义分割方法进行系统回顾和文献计量分析	首次提供该科学领域的文献计量报告，系统概述了深度学习在肝脏结构分割中的研究进展	仅关注CT图像中的肝脏结构分割，未涵盖其他成像模态	系统回顾神经网络在CT肝脏结构语义分割中的最新进展	医学CT图像中的肝脏结构	计算机视觉	肝脏疾病	CT成像	深度学习,生成模型	CT图像	NA	NA	混合2D和3D网络	性能基准	NA