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
381	2025-02-26	Deep learning and radiomics-based vascular calcification characterization in dental cone beam computed tomography as a predictive tool for cardiovascular disease: a proof-of-concept study 2025-Apr, Oral surgery, oral medicine, oral pathology and oral radiology DOI:10.1016/j.oooo.2024.12.010 PMID:39827035	研究论文	本研究评估了一种自动深度学习方法，用于在锥形束计算机断层扫描（CBCT）中检测颅外和颅内颈动脉及椎动脉的钙化，并利用CBCT衍生的放射组学成像生物标志物预测心血管疾病（CVD）如中风和心脏病发作	结合深度学习和放射组学方法，首次在牙科CBCT扫描中自动检测动脉钙化并预测心血管疾病	椎动脉钙化（VAC）的检测性能较低，仅为0.53 ± 0.17	开发自动化的深度学习方法，用于检测动脉钙化并预测心血管疾病	颅外颈动脉钙化（ECC）、颅内颈动脉钙化（ICC）和椎动脉钙化（VAC）	计算机视觉	心血管疾病	CBCT	nn-UNet	图像	148次扫描用于模型训练和验证，135个钙化区域用于放射组学特征提取
382	2025-02-26	Using statistical analysis to explore the influencing factors of data imbalance for machine learning identification methods of human transcriptome m6A modification sites 2025-Apr, Computational biology and chemistry IF:2.6Q2 DOI:10.1016/j.compbiolchem.2025.108351 PMID:39837162	研究论文	本研究通过统计分析方法探讨了影响机器学习识别人类转录组m6A修饰位点数据不平衡的因素	从特征编码表示、深度学习模型和数据重采样策略三个关键角度解决RNA甲基化位点数据不平衡问题，并开发了基于LSTM及其变体mLSTM的分类预测模型，以及使用SeqGAN和SMOTE构建平衡数据集	研究中未提及具体的数据集大小和样本类型，可能影响结果的普适性	探索影响机器学习识别m6A修饰位点数据不平衡的因素，提高识别准确性	人类转录组m6A修饰位点	生物信息学	NA	K-mer one-hot编码策略、LSTM、mLSTM、SeqGAN、SMOTE	LSTM、mLSTM、SeqGAN	RNA序列数据	NA
383	2025-02-26	The prediction of RNA-small-molecule ligand binding affinity based on geometric deep learning 2025-Apr, Computational biology and chemistry IF:2.6Q2 DOI:10.1016/j.compbiolchem.2025.108367 PMID:39904171	研究论文	本文提出了一种基于几何深度学习的RNA-小分子配体结合亲和力预测方法，名为RNA-ligand Surface Interaction Fingerprinting (RLASIF)	RLASIF方法首次从分子表面的几何和化学特征创建RNA-配体相互作用指纹，以表征结合亲和力，填补了现有方法在分子表面信息利用上的空白	尽管RLASIF在多个测试集上表现优异，但其在更广泛的RNA-小分子相互作用预测中的应用仍需进一步验证	研究旨在开发一种高效预测RNA-小分子结合亲和力的计算方法，以推动药物发现和抑制剂设计	RNA和小分子配体	机器学习	NA	几何深度学习	RLASIF	分子表面几何和化学特征数据	来自PDBbind NL2020的十个不同测试集
384	2025-02-26	Artificial intelligence in gastrointestinal cancer research: Image learning advances and applications 2025-Apr-01, Cancer letters IF:9.1Q1 DOI:10.1016/j.canlet.2025.217555 PMID:39952597	综述	本文综述了过去五年中人工智能在胃肠道肿瘤研究中的进展，特别是在早期肿瘤筛查、诊断、分子标志物识别、治疗规划和预后预测方面的应用	强调了人工智能在提高肿瘤筛查敏感性、特异性和准确性方面的潜力，以及其在多组学分析和成像技术整合中的重要作用	未具体提及研究的局限性	探讨人工智能在胃肠道肿瘤研究中的应用及其对提高诊断和治疗效果的潜力	胃肠道肿瘤	数字病理学	胃肠道癌症	深度学习、大语言模型、神经网络	NA	图像	NA
385	2025-02-26	IDBGL: A unique image dataset of black gram (Vigna mungo) leaves for disease detection and classification 2025-Apr, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2025.111347 PMID:39990119	研究论文	本文介绍了一个独特的黑豆（Vigna mungo）叶片图像数据集，用于疾病检测和分类	创建了一个包含4038张图像的黑豆叶片疾病数据集，涵盖五种不同类别，为全球研究人员提供了一个用于早期检测和分类黑豆叶片疾病的深度学习自动化系统的基础	收集健康样本存在困难，且数据集仅来自孟加拉国的两个地区	开发一个深度学习自动化系统，用于早期检测和分类黑豆叶片疾病，以帮助农民和提高农业利益相关者的意识	黑豆（Vigna mungo）叶片	计算机视觉	植物疾病	深度学习	NA	图像	4038张图像，来自孟加拉国的Sirajganj和Solonga地区
386	2025-02-26	A dataset of annotated African plum images from Cameroon for AI-based quality assessment 2025-Apr, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2025.111351 PMID:39990129	研究论文	本文介绍了一个包含4507张非洲李子注释图像的数据集，专为AI驱动的李子质量评估设计	这是首个专门用于非洲李子质量评估的AI数据集，涵盖了六个质量等级，并在自然光下使用智能手机拍摄	数据集仅涵盖非洲李子，可能不适用于其他水果的质量评估	开发用于农业中计算机视觉和深度学习系统的数据集，以实现李子质量的自动化评估	非洲李子	计算机视觉	NA	NA	深度学习	图像	4507张非洲李子图像
387	2025-02-26	ElectroCom61: A multiclass dataset for detection of electronic components 2025-Apr, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2025.111331 PMID:39990128	研究论文	本文介绍了ElectroCom61，一个包含61种常用电子元件的多类目标检测数据集，旨在提高自动化和效率	提出了一个包含61种电子元件的多类目标检测数据集，涵盖了真实世界中的多种条件，如不同的光照、背景、距离和相机角度	数据集仅来源于一个大学的电子元件收藏，可能无法涵盖所有类型的电子元件	开发一个用于电子元件检测的先进系统，应用于教育和工业领域	61种常用电子元件	计算机视觉	NA	深度学习	NA	图像	2121张经过精心标注的图像
388	2025-02-26	ARGai 1.0: A GAN augmented in silico approach for identifying resistant genes and strains in E. coli using vision transformer 2025-Apr, Computational biology and chemistry IF:2.6Q2 DOI:10.1016/j.compbiolchem.2025.108342 PMID:39813877	研究论文	本文提出了一种名为ARGai 1.0的深度学习架构，结合生成对抗网络（GANs）和视觉变换器（Vision Transformer），用于识别大肠杆菌中的耐药基因和菌株	ARGai 1.0通过GAN生成合成数据，解决了实验数据集稀缺的问题，并利用特征提取技术从真实和GAN生成的数据中识别有价值的特征，从而提高了耐药基因的识别精度	NA	开发一种计算技术，用于识别大肠杆菌中的耐药基因和菌株，以应对抗生素耐药性问题	大肠杆菌（E. coli）	计算基因组学	NA	全基因组测序（WGS）、下一代测序（NGS）	GAN、Vision Transformer、深度卷积生成对抗网络（DCGAN）	基因组数据	NA
389	2025-02-26	UAlpha40: A comprehensive dataset of Urdu alphabet for Pakistan sign language 2025-Apr, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2025.111342 PMID:39996049	研究论文	本文介绍了一个名为UAlpha40的综合数据集，用于巴基斯坦手语中的乌尔都语字母	该数据集不仅包含36个静态手势，还包括4个动态手势，填补了之前研究的空白	数据集主要基于巴基斯坦的乌尔都语手语，可能不适用于其他地区的手语	开发一个全面的数据集以支持乌尔都语手语的深度学习模型训练	乌尔都语手语的40个字母，包括36个静态手势和4个动态手势	计算机视觉	NA	图像和视频数据采集与增强	深度学习模型	图像和视频	22,280张图像（其中2,897张为原始图像，19,383张通过噪声或增强生成）和393个视频
390	2025-02-25	Artificial intelligence-based molecular property prediction of photosensitising effects of drugs 2025-Apr, Journal of drug targeting IF:4.3Q1 DOI:10.1080/1061186X.2024.2434911 PMID:39618307	研究论文	本研究探讨了利用先进的人工智能工作流程预测药物和化合物光敏效应的可行性	使用三种不同的模型（逻辑回归、XGBoost和深度学习模型Chemprop）预测药物的光敏效应，并在外部验证集上进行了评估	尽管模型在预测光敏效应方面表现出色，但复杂模型在预测分数分布上表现出更高的置信度，这可能限制了简单模型的应用	预测药物和化合物的光敏效应，以减少药物诱导的光敏性不良反应	2200种药物和化合物	机器学习	NA	人工智能工作流程	逻辑回归、XGBoost、Chemprop	药物和化合物的分子属性数据	2200种药物
391	2025-02-25	Spatial-frequency aware zero-centric residual unfolding network for MRI reconstruction 2025-Apr, Magnetic resonance imaging IF:2.1Q2 DOI:10.1016/j.mri.2025.110334 PMID:39863026	研究论文	本文提出了一种空间频率感知的零中心残差展开网络，用于MRI重建，旨在通过深度学习技术减少k空间欠采样引起的图像域伪影，并提高图像质量	提出了一种可学习的空间频率差异感知模块，补充了可学习的数据一致性层，将k空间域差异映射到空间图像域进行感知补偿，并引入了小波分解的显式先验，通过将图像分解为均值和残差分量，对残差施加精细的零均值约束，同时保持计算效率	未明确提及具体局限性	提高MRI重建的图像质量，减少k空间欠采样引起的伪影	MRI图像	医学影像处理	NA	深度学习	零中心残差展开网络	MRI图像数据	FastMRI和Calgary-Campinas数据集
392	2025-02-25	Nonlinear ageing gero-marker dynamics of transcriptomic profile during calcific aortic valve mouse modeling 2025-Apr, Archives of gerontology and geriatrics IF:3.5Q2 DOI:10.1016/j.archger.2025.105777 PMID:39922128	研究论文	本研究通过构建不同年龄点的钙化主动脉瓣小鼠模型，探讨了转录组谱在衰老过程中的非线性动态变化	首次在钙化主动脉瓣小鼠模型中揭示了线性和非线性衰老标志物的动态变化，并识别出特定时期的显著加速衰老阶段	研究仅限于小鼠模型，未涉及人类样本，且样本量相对较小	探讨衰老标志物在钙化主动脉瓣疾病中的动态变化，以改善退行性心脏病的预防和管理	C57BL/6 N小鼠模型	数字病理	心血管疾病	RNA测序	深度学习模型	测序数据	不同年龄点的小鼠样本
393	2025-02-25	Deep learning-based design and screening of benzimidazole-pyrazine derivatives as adenosine A2B receptor antagonists 2025-Apr, Journal of biomolecular structure & dynamics IF:2.7Q2 DOI:10.1080/07391102.2023.2295974 PMID:38133953	研究论文	本文开发了一种基于深度生成模型和多层虚拟筛选的协议，用于设计苯并咪唑-吡嗪衍生物作为潜在的腺苷A2B受体选择性拮抗剂	结合深度生成模型和多层虚拟筛选技术，设计出具有高选择性的腺苷A2B受体拮抗剂	研究主要基于计算模型和虚拟筛选，需要进一步的实验验证	开发选择性腺苷A2B受体拮抗剂，用于癌症免疫治疗	苯并咪唑-吡嗪衍生物	机器学习	癌症	深度生成模型，虚拟筛选	深度生成模型	化学结构数据	NA
394	2025-02-25	An energy-aware heart disease prediction system using ESMO and optimal deep learning model for healthcare monitoring in IoT 2025-Apr, Journal of biomolecular structure & dynamics IF:2.7Q2 DOI:10.1080/07391102.2023.2298736 PMID:38165748	研究论文	本文提出了一种基于增强蜘蛛猴优化算法（ESMO）和权重优化神经网络的能量感知心脏病预测系统，用于物联网（IoT）环境下的医疗监测	结合ESMO算法和优化的深度神经网络（EAWO-DNN）进行心脏病预测，同时优化能量消耗和数据传输效率	未提及具体的数据集规模或实际应用中的潜在挑战	开发一种能量高效的物联网医疗监测系统，用于心脏病的预测	心脏病患者数据	机器学习	心血管疾病	增强蜘蛛猴优化算法（ESMO）、改进的线性判别分析、深度神经网络（DNN）	EAWO-DNN	患者数据	未提及具体样本数量
395	2025-02-25	Intelligent recognition of subsurface utilities and voids: A ground penetrating radar dataset for deep learning applications 2025-Apr, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2025.111338 PMID:39990121	研究论文	本文介绍了一个专门为深度学习应用设计的GPR数据集，用于自动检测地下设施和空洞	创建了一个包含2,239张JPEG格式的Radargram图像的数据集，填补了GPR数据集的空白，并具有通用性	GPR调查成本高且处理耗时	开发自动化系统，有效检测地下异常，减少人工错误	地下设施（如管道、电缆）和地下空洞	计算机视觉	NA	GPR	深度学习模型	图像	2,239张Radargram图像
396	2025-02-24	MCTASmRNA: A deep learning framework for alternative splicing events classification 2025-Apr, International journal of biological macromolecules IF:7.7Q1 DOI:10.1016/j.ijbiomac.2025.139941 PMID:39842565	研究论文	本文提出了一种名为MCTASmRNA的深度学习框架，用于mRNA序列中的选择性剪接事件分类	开发了一种结合多尺度卷积和Transformer的模型，并引入了高效的通道注意力机制和新的联合损失函数，以优化模型训练	未来工作将集中在模型的优化和扩展上，以进一步探索选择性剪接的复杂机制	提高选择性剪接事件分类的准确性和跨物种泛化能力	mRNA序列中的选择性剪接事件	自然语言处理	NA	深度学习	多尺度卷积和Transformer	RNA序列	NA
397	2025-02-24	Polysaccharide degradation in an Antarctic bacterium: Discovery of glycoside hydrolases from remote regions of the sequence space 2025-Apr, International journal of biological macromolecules IF:7.7Q1 DOI:10.1016/j.ijbiomac.2025.140113 PMID:39842586	研究论文	本研究通过计算和生化方法鉴定了来自南极细菌Pseudomonas sp. ef1的两种新型糖苷水解酶（GHs），并预测了它们的底物特异性	发现了位于序列空间偏远区域的两个新型GHs亚家族，并开发了一种结合深度学习和分子动力学模拟的计算流程来预测底物特异性	研究仅基于计算模拟和有限的生化验证，未进行大规模实验验证	探索南极细菌中新型糖苷水解酶的结构和功能特性	南极细菌Pseudomonas sp. ef1中的两种糖苷水解酶Ps_GH5和Ps_GH50	生物信息学	NA	深度学习、分子动力学模拟、AlphaFold 3D模型	深度学习模型	蛋白质序列、3D结构	两种糖苷水解酶Ps_GH5和Ps_GH50
398	2025-02-23	Combination of deep learning reconstruction and quantification for dynamic contrast-enhanced (DCE) MRI 2025-Apr, Magnetic resonance imaging IF:2.1Q2 DOI:10.1016/j.mri.2024.110310 PMID:39710009	研究论文	本研究提出了一种结合深度学习重建和量化的动态对比增强（DCE）MRI技术，旨在提高DCE-MRI的临床应用	提出了一种名为DCE-Movienet的新型深度重建网络，与之前开发的DCE-Qnet深度量化网络结合，实现了快速且定量的DCE-MRI	研究仅在健康志愿者和一名宫颈癌患者中进行了验证，样本量较小	提高DCE-MRI在临床中的速度和量化鲁棒性	健康志愿者和宫颈癌患者	医学影像	宫颈癌	动态对比增强（DCE）MRI	DCE-Movienet, DCE-Qnet	4D MRI数据	健康志愿者和一名宫颈癌患者
399	2025-02-21	Multi-region nomogram for predicting central lymph node metastasis in papillary thyroid carcinoma using multimodal imaging: A multicenter study 2025-Apr, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2025.108608 PMID:39827707	研究论文	本研究旨在整合基于超声图像的甲状腺乳头状癌深度学习特征、基于CT图像的脂肪放射组学特征和临床特征，构建多模态多区域列线图（MMRN）以预测甲状腺乳头状癌的中央淋巴结转移	首次整合了超声图像深度学习特征、CT图像脂肪放射组学特征和临床特征，构建了多模态多区域列线图（MMRN）用于预测甲状腺乳头状癌的中央淋巴结转移	研究样本来自两个独立中心，可能存在样本选择偏差	预测甲状腺乳头状癌的中央淋巴结转移	甲状腺乳头状癌患者	数字病理学	甲状腺癌	深度学习、放射组学特征提取	Resnet50	超声图像、CT图像	661名甲状腺乳头状癌患者
400	2025-02-21	Multiscale feature enhanced gating network for atrial fibrillation detection 2025-Apr, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2025.108606 PMID:39847993	研究论文	本文提出了一种新颖的多尺度特征增强门控网络（MFEG Net），用于心房颤动（AF）的诊断	该网络集成了多尺度卷积、自适应特征增强和动态时间处理，能够有效捕捉全局和局部信息，消除冗余特征并强调有效特征，增强了对噪声和无关信息的鲁棒性和准确性	NA	提高心房颤动（AF）的自动诊断准确性和鲁棒性	心电图（ECG）信号	机器学习	心血管疾病	深度学习	多尺度特征增强门控网络（MFEG Net）	心电图信号	PhysioNet Challenge 2017数据集、CinC2017数据库、CPSC2018数据库和AFDB数据库