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
1301	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
1302	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
1303	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
1304	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
1305	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
1306	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
1307	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
1308	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
1309	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
1310	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
1311	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
1312	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
1313	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
1314	2025-02-21	Severity grading of hypertensive retinopathy using hybrid deep learning architecture 2025-Apr, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2025.108585 PMID:39862474	研究论文	本文提出了一种混合深度学习架构，用于高血压视网膜病变（HR）的严重程度分级	引入了一种结合预训练ResNet-50和修改后的Vision Transformer（ViT）架构的混合模型，通过全局和局部自注意力机制增强模型性能，并提出了基于解耦表示和分类器（DRC）的训练方法以解决类别不平衡问题	缺乏公开可用的HR分级数据集，且存在高类别不平衡问题	开发一种准确的高血压视网膜病变严重程度分级方法	高血压视网膜病变（HR）的严重程度分级	计算机视觉	高血压视网膜病变	深度学习	混合模型（ResNet-50 + 修改后的Vision Transformer）	图像	NA
1315	2025-02-21	Towards practical and privacy-preserving CNN inference service for cloud-based medical imaging analysis: A homomorphic encryption-based approach 2025-Apr, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2025.108599 PMID:39874935	研究论文	本文提出了一种基于同态加密的实用且保护隐私的CNN推理框架PPCNN，用于云端医学影像分析	PPCNN框架结合了低扩展同态加密方案和基于噪声的掩码方法，通过优化计算成本、引入系数感知打包方法和数据掩码技术，显著提高了响应时间和降低了使用成本	现有隐私保护解决方案因卷积层内积操作的计算复杂性和非线性激活函数评估的高通信成本而存在显著的延迟问题，使得当前解决方案在实际应用中不切实际	解决移动云端医学影像分析中的隐私保护问题，确保用户在使用云端CNN模型分类私人放射影像时的数据隐私	私人身体相关的放射影像	数字病理	NA	同态加密	CNN	图像	三个真实世界的放射影像数据集
1316	2025-02-21	A bio-lattice deep learning framework for modeling discrete biological materials 2025-Apr, Journal of the mechanical behavior of biomedical materials IF:3.3Q3 DOI:10.1016/j.jmbbm.2025.106900 PMID:39891961	研究论文	本文提出了一种基于机器学习的多尺度框架，结合深度神经网络（DNNs）、有限元方法（FEM）和受晶格弹簧模型（LSM）启发的微观结构描述，用于研究离散、空间异质材料的行为	提出了一种新颖的机器学习多尺度框架，结合DNNs、FEM和LSM，用于研究离散、空间异质材料的行为，并开发了一个无假设的晶格框架	未明确提及具体局限性	研究离散、空间异质材料的力学行为	生物组织的微观结构和宏观材料行为	机器学习	NA	深度神经网络（DNNs）、有限元方法（FEM）、晶格弹簧模型（LSM）	深度神经网络（DNNs）	微观结构数据	NA
1317	2025-02-21	Antimicrobial resistance recommendations via electronic health records with graph representation and patient population modeling 2025-Apr, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2025.108616 PMID:39913994	研究论文	本研究提出了一种基于电子健康记录（EHR）的深度学习框架，用于生成抗菌素耐药性（AMR）推荐	该框架首次结合了深度图神经网络、患者群体建模和多任务学习策略，以增强AMR推荐的准确性和效率	研究主要针对尿路感染患者，可能不适用于其他类型的感染	开发一种能够利用EHR数据生成AMR推荐的深度学习框架	超过110,000名尿路感染患者的EHR数据	机器学习	尿路感染	深度图神经网络	图神经网络（GNN）	电子健康记录（EHR）	超过110,000名尿路感染患者
1318	2025-02-21	Why does my medical AI look at pictures of birds? Exploring the efficacy of transfer learning across domain boundaries 2025-Apr, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2025.108634 PMID:39913993	研究论文	本文探讨了在医学深度学习中使用领域内预训练模型与跨领域预训练模型的效能差异	研究表明，在CT图像任务中，使用领域内（RadNet）预训练模型相比跨领域（ImageNet）预训练模型具有优势，尤其是在CT图像领域内	研究结果仅适用于CT图像领域，对于其他医学影像模态，ImageNet预训练模型表现更好	比较领域内预训练与跨领域预训练在医学深度学习任务中的效能	CT图像数据集（RadNet-12M、RadNet-1.28M）和自然图像数据集	计算机视觉	NA	自监督对比预训练	深度学习模型	图像	超过12百万/1.28百万CT图像切片，来自90,663次扫描
1319	2025-02-21	DIFLF: A domain-invariant features learning framework for single-source domain generalization in mammogram classification 2025-Apr, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2025.108592 PMID:39813937	研究论文	本研究提出了一种用于单源域泛化的领域不变特征学习框架（DIFLF），旨在提高深度学习模型在乳腺癌筛查中的临床应用	提出了风格增强模块（SAM）和内容-风格解耦模块（CSDM），通过增加源域特征多样性和解耦领域不变特征来减少领域偏移的影响	仅使用一个源数据集进行训练，可能限制了模型在其他数据集上的泛化能力	提高深度学习模型在乳腺癌筛查中的跨机构泛化能力	乳腺X光片	计算机视觉	乳腺癌	深度学习	DIFLF（包含SAM和CSDM）	图像	一个私有数据集（PRI1）用于训练，另一个私有数据集（PRI2）和两个公共数据集（INbreast和MIAS）用于测试
1320	2025-02-21	Neurophysiological data augmentation for EEG-fNIRS multimodal features based on a denoising diffusion probabilistic model 2025-Apr, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2025.108594 PMID:39813939	研究论文	本文提出了一种基于去噪扩散概率模型（DDPM）和高斯噪声添加的EEG-fNIRS数据增强框架（EFDA-CDG），用于提升混合脑机接口（BCI）系统的性能	结合DDPM生成模型和传统的高斯噪声添加方法，为分类器提供更丰富的训练数据，并通过EEG特征注意力和fNIRS地形注意力提高分类准确率	数据增强的效果依赖于手动提取特征和空间映射插值的质量，且实验验证仅限于特定任务和数据库	提升混合脑机接口系统的性能	EEG和fNIRS信号	脑机接口	NA	去噪扩散概率模型（DDPM），高斯噪声添加	DDPM	EEG和fNIRS信号	三个公开数据库和一个自收集数据库