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
1321	2025-10-07	ResGEM: Multi-Scale Graph Embedding Network for Residual Mesh Denoising 2025-Apr, IEEE transactions on visualization and computer graphics IF:4.7Q1 DOI:10.1109/TVCG.2024.3378309 PMID:38498760	研究论文	提出一种用于残差网格去噪的多尺度图嵌入网络ResGEM	提出包含法线感知和顶点感知双分支的新流程，引入多尺度嵌入模块和残差解码结构，并设计了增强平滑和泛化能力的正则化项	NA	解决具有不规则拓扑结构的网格去噪问题，在平滑度和几何细节之间取得平衡	噪声污染的三维网格	计算机视觉	NA	NA	图卷积网络(GCN)	三维网格数据	NA	NA	ResGEM, 边缘条件嵌入模块(EEMs), 残差块	NA	NA
1322	2025-03-04	A comparative analysis of deep learning and chemometric approaches for spectral data modeling 2025-Apr-15, Analytica chimica acta IF:5.7Q1 DOI:10.1016/j.aca.2025.343766 PMID:40024653	研究论文	本研究对五种不同的光谱数据分析建模方法进行了全面比较，包括PLS结合经典化学计量学预处理、iPLS结合经典预处理或小波变换、LASSO结合小波变换以及CNN结合光谱预处理	提供了预处理方法和模型组合的详尽比较，发现在低数据量环境下无法预先确定最优的预处理和模型组合	研究仅限于低维案例研究，可能无法推广到高维数据	比较不同建模方法在光谱数据分析中的性能	啤酒数据集和废润滑油数据集	机器学习	NA	PLS, iPLS, LASSO, CNN, 小波变换	PLS, iPLS, LASSO, CNN	光谱数据	啤酒数据集40个训练样本，废润滑油数据集273个训练样本	NA	NA	NA	NA
1323	2025-03-04	Contrastive learning in brain imaging 2025-Apr, Computerized medical imaging and graphics : the official journal of the Computerized Medical Imaging Society IF:5.4Q1 DOI:10.1016/j.compmedimag.2025.102500 PMID:39889467	研究论文	本文探讨了对比学习在脑成像中的应用及其作为一种无需数据标注的深度学习技术的潜力	对比学习通过将数据映射到潜在空间，并假设同类样本在潜在空间中应彼此接近，不同类样本应彼此远离，从而在无需标注的情况下学习数据的代表性特征	未明确提及具体的研究限制	研究对比学习在医学图像处理和分析中的应用	脑成像数据	医学影像	NA	对比学习	深度学习	图像	NA	NA	NA	NA	NA
1324	2025-03-04	Feature-targeted deep learning framework for pulmonary tumorous Cone-beam CT (CBCT) enhancement with multi-task customized perceptual loss and feature-guided CycleGAN 2025-Apr, Computerized medical imaging and graphics : the official journal of the Computerized Medical Imaging Society IF:5.4Q1 DOI:10.1016/j.compmedimag.2024.102487 PMID:39891955	研究论文	本文提出了一种针对肺部肿瘤的锥形束CT（CBCT）增强的深度学习框架，通过多任务定制感知损失和特征引导的CycleGAN生成高质量的肺部成像	提出了一种新的特征导向深度学习框架，结合多任务学习特征选择网络（MTFS-Net）和特征引导的CycleGAN，有效抑制伪影并保留关键肿瘤信息	未提及具体局限性	提高肺部CBCT图像质量，以支持肺癌治疗的进一步分析	肺癌患者的CBCT图像	计算机视觉	肺癌	深度学习	CycleGAN	图像	多机构数据集	NA	NA	NA	NA
1325	2025-03-03	COS-DeformDeep: Adaptive 2T2D spectral feature extraction method for improving the component identification performance in mixtures based on handheld Raman technology 2025-Apr-08, Analytica chimica acta IF:5.7Q1 DOI:10.1016/j.aca.2025.343773 PMID:40021327	研究论文	提出了一种名为COS-DeformDeep的新方法，用于增强和提取手持拉曼光谱混合物成分识别中的光谱特征	结合同步双迹二维相关光谱（2T2D-COS）和可变形卷积（DCNs），提高了深度学习模型在相关峰区域几何变形适应性，从而增强了2T2D-COS中的光谱特征提取能力	NA	提高手持拉曼光谱技术在混合物成分识别中的性能	乙醇、双丙酮醇和组氨酸三种物质，体积重量比范围为2%到20%	光谱分析	NA	拉曼光谱	可变形卷积（DCNs）	光谱数据	三个混合物数据集	NA	NA	NA	NA
1326	2025-10-07	A three-dimensional marine plastic litter real-time detection embedded system based on deep learning 2025-Apr, Marine pollution bulletin IF:5.3Q1 DOI:10.1016/j.marpolbul.2025.117603 PMID:39889545	研究论文	提出基于深度学习的嵌入式三维海洋塑料垃圾实时检测系统	结合图像质量评估与增强技术提升水下图像质量，并通过模型压缩量化实现嵌入式部署	未明确说明系统在复杂海洋环境中的长期稳定性测试结果	开发用于海洋塑料垃圾实时清理的智能检测系统	海洋环境中的塑料垃圾	计算机视觉	NA	深度学习，图像质量增强	YOLOv5	水下图像	NA	NA	YOLOv5	精确率，召回率，F1分数，平均精度均值	嵌入式设备
1327	2025-02-28	Identification of an ANCA-associated vasculitis cohort using deep learning and electronic health records 2025-Apr, International journal of medical informatics IF:3.7Q2 DOI:10.1016/j.ijmedinf.2025.105797 PMID:39864108	研究论文	本研究利用深度学习和电子健康记录（EHR）识别ANCA相关性血管炎（AAV）病例，提出了一种比传统方法更准确的病例识别模型	首次使用深度学习模型分析EHR数据来识别AAV病例，相比传统基于规则的方法，能够发现更多遗漏的病例	模型在测试队列中的阳性预测值（PPV）较低（0.262），可能影响其在实际应用中的可靠性	开发一种基于深度学习的模型，用于从电子健康记录中准确识别ANCA相关性血管炎（AAV）病例	电子健康记录（EHR）中的临床文档	自然语言处理	血管炎	深度学习	分层注意力网络（HAN）	文本	三个数据集分别包含6000、3008和7500个注释部分，测试队列包含2000个样本	NA	NA	NA	NA
1328	2025-02-28	Hip prosthesis failure prediction through radiological deep sequence learning 2025-Apr, International journal of medical informatics IF:3.7Q2 DOI:10.1016/j.ijmedinf.2025.105802 PMID:39884035	研究论文	本研究开发了基于多张连续X光片的人工智能模型，用于预测髋关节假体失败	首次结合时间序列和空间信息，利用多张连续X光片进行髋关节假体失败预测	外部验证集的样本量较小（14例患者），可能影响模型的泛化能力	开发基于多张连续X光片的人工智能模型，用于预测髋关节假体失败	224名患者的髋关节X光片序列	计算机视觉	骨科疾病	深度学习	CNN（卷积神经网络）与GRU（门控循环单元）或LSTM（长短期记忆网络）结合	X光片图像	224名患者的X光片序列，其中14名用于外部验证	NA	NA	NA	NA
1329	2025-02-28	Deep learning based prediction of depression and anxiety in patients with type 2 diabetes mellitus using regional electronic health records 2025-Apr, International journal of medical informatics IF:3.7Q2 DOI:10.1016/j.ijmedinf.2025.105801 PMID:39889672	研究论文	本研究开发并验证了一个深度学习模型REDAPM，利用区域电子健康记录（EHR）数据预测2型糖尿病患者中的抑郁和焦虑	REDAPM模型首次整合了区域异构EHR数据，包括结构化和非结构化数据，捕捉临床事件的时间依赖性，显著提升了预测性能	研究依赖于特定区域（南京）的EHR数据，可能限制了模型的普适性	开发并验证一个深度学习模型，用于预测2型糖尿病患者中的抑郁和焦虑	2型糖尿病患者	机器学习	糖尿病	深度学习	REDAPM	电子健康记录（EHR）数据	内部验证数据集包含24,724名患者，外部验证数据集包含34,340名患者	NA	NA	NA	NA
1330	2025-02-03	A deep learning model for QRS delineation in organized rhythms during in-hospital cardiac arrest 2025-Apr, International journal of medical informatics IF:3.7Q2 DOI:10.1016/j.ijmedinf.2025.105803 PMID:39891984	研究论文	本文介绍了一种新的深度学习模型，用于在院内心脏骤停期间准确描绘有组织心律中的QRS复合波	提出了一种基于U-Net模型的深度学习方法，首次在心脏骤停心律中测试并准确描绘QRS复合波	未提及具体局限性	提高在院内心脏骤停期间QRS复合波的准确描绘，以支持临床诊断和治疗策略优化	院内心脏骤停患者和血流动力学稳定的患者	数字病理学	心血管疾病	深度学习	U-Net	ECG信号	332次院内心脏骤停事件（151815个QRS复合波）和105名血流动力学稳定的患者（112497个QRS复合波）	NA	NA	NA	NA
1331	2025-10-07	Improving binding affinity prediction by emphasizing local features of drug and protein 2025-Apr, Computational biology and chemistry IF:2.6Q2 DOI:10.1016/j.compbiolchem.2024.108310 PMID:39674048	研究论文	提出一种强调药物和蛋白质局部特征的深度学习模型以改进结合亲和力预测	首次同时从药物分子子图和蛋白质序列子序列中全面提取局部特征，通过多流CNN和GCN架构保留微观结构特征	仅使用Davis和KIBA两个数据集进行验证，未在其他数据集上测试泛化能力	提高药物-蛋白质结合亲和力预测的准确性	药物分子和靶蛋白	机器学习	NA	深度学习	CNN, GCN	蛋白质序列，药物分子图结构	Davis和KIBA数据集	NA	Multi-Stream CNN, Multi-Stream GCN	NA	NA
1332	2025-10-07	Hybrid optimization enabled DenseNet for autism spectrum disorders using MRI image 2025-Apr, Computational biology and chemistry IF:2.6Q2 DOI:10.1016/j.compbiolchem.2024.108335 PMID:39793514	研究论文	提出一种基于混合优化算法的DenseNet模型，用于通过MRI图像检测自闭症谱系障碍	结合Jaya算法和缝纫训练优化算法提出新型JSTO优化方法，并应用于DenseNet模型训练	仅使用Abide 1数据集进行验证，未在其他数据集测试泛化能力	开发高效准确的ASD早期检测方法	自闭症谱系障碍患者的脑部MRI图像	计算机视觉	自闭症谱系障碍	MRI	DenseNet	图像	基于Abide 1数据集的样本（具体数量未明确说明）	NA	DenseNet	准确率, 真阳性率, 真阴性率, 未加权平均召回率, 假阴性率, 假阳性率	NA
1333	2025-10-07	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索数据不平衡对机器学习识别人类转录组m6A修饰位点的影响因素	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系统解决RNA甲基化位点数据不平衡问题，并提出mLSTM集成模型的最佳组合方案	研究主要关注m6A修饰位点，可能不适用于其他类型的RNA修饰	解决生物信息学中RNA甲基化位点识别面临的数据不平衡问题	人类转录组m6A修饰位点	生物信息学	NA	RNA序列分析	LSTM, mLSTM, SeqGAN	RNA序列数据	NA	NA	LSTM, Multiplicative LSTM, 集成模型	Wilcoxon检验, 多元线性回归分析	NA
1334	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	NA	NA	NA	NA
1335	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	NA	NA	NA	NA
1336	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	NA	NA	NA	NA
1337	2025-10-07	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	提出一种结合GAN和数据增强的深度学习方法ARGai 1.0，用于识别大肠杆菌中的耐药基因和菌株	首次将生成对抗网络与视觉变换器结合，通过生成合成数据解决数据稀缺问题，并采用特征选择方法提升耐药基因识别性能	NA	开发计算基因组学方法以识别大肠杆菌中的耐药基因和菌株	大肠杆菌的耐药基因和菌株	计算基因组学	细菌感染	全基因组测序, 下一代测序	GAN, Vision Transformer	基因组测序数据	NA	NA	DCGAN, Vision Transformer	准确率, 灵敏度, 特异性	NA
1338	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	NA	NA	NA	NA
1339	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	NA	NA	NA	NA
1340	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	NA	NA	NA	NA