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
581	2025-04-19	OmniClust: A versatile clustering toolkit for single-cell and spatial transcriptomics data 2025-Jun, Methods (San Diego, Calif.) DOI:10.1016/j.ymeth.2025.03.007 PMID:40057293	研究论文	本文介绍了一个名为OmniClust的工具包，用于单细胞和空间转录组数据的聚类分析	开发了一个整合单细胞RNA测序和空间转录组数据的算法工具包，采用深度学习和机器学习算法进行特征学习和聚类	未提及具体的技术限制或数据集局限性	开发一个适用于单细胞和空间转录组数据的通用聚类工具包	单细胞RNA测序（scRNA-seq）和空间转录组数据	生物信息学	乳腺癌	RNA测序（scRNA-seq和空间转录组）	深度学习和机器学习算法	转录组数据	12个空间转录组基准数据集和4个scRNA-seq基准数据集
582	2025-04-19	A Pilot Study on Deep Learning With Simplified Intravoxel Incoherent Motion Diffusion-Weighted MRI Parameters for Differentiating Hepatocellular Carcinoma From Other Common Liver Masses 2025-Jun-01, Topics in magnetic resonance imaging : TMRI DOI:10.1097/RMR.0000000000000316 PMID:40249154	研究论文	本研究开发并评估了一种利用仅3个b值图像衍生的简化IVIM参数结合深度学习技术区分肝细胞癌与其他常见肝脏肿块的性能	首次将简化IVIM参数与3D-CNN架构结合用于HCC鉴别，显著提升了诊断准确率	样本量较小（98例），且为回顾性研究	提高肝细胞癌的影像学鉴别诊断准确率	肝细胞癌与其他常见肝脏肿块	数字病理	肝癌	简化IVIM扩散加权MRI	3D-CNN	MRI图像	98例回顾性MRI数据（68男30女，平均年龄59±14岁）
583	2025-04-18	Grey wolf optimization technique with U-shaped and capsule networks-A novel framework for glaucoma diagnosis 2025-Jun, MethodsX IF:1.6Q2 DOI:10.1016/j.mex.2025.103285 PMID:40236793	research paper	提出了一种结合灰狼优化算法、U型网络和胶囊网络的自动化青光眼诊断框架	结合灰狼优化算法与U型网络进行精确视盘分割，并利用CapsNet进行青光眼分类，实现了96.01%的准确率	未提及在多样化临床环境中的泛化能力验证	开发自动化青光眼筛查系统以提高早期诊断准确率	视网膜眼底图像中的视盘区域	digital pathology	glaucoma	Grey Wolf Optimization Algorithm, CapsNet	U-Net++, CapsNet	image	NA
584	2025-04-18	Innovative IoT-enabled mask detection system: A hybrid deep learning approach for public health applications 2025-Jun, MethodsX IF:1.6Q2 DOI:10.1016/j.mex.2025.103291 PMID:40236795	research paper	提出了一种结合ResNet50和MobileNetV2架构的混合深度学习框架，通过AFSO算法优化，用于实时口罩检测	将AFSO算法与混合深度学习架构结合，用于参数优化和提高可扩展性	未提及在极端环境下的表现或对更多样化数据集的测试	开发一个优化且可扩展的实时口罩检测系统，以应对公共卫生需求	口罩检测系统	computer vision	NA	deep learning, AFSO algorithm	ResNet50, MobileNetV2	image, video	三个数据集：Kaggle Face Mask Dataset, Public Places Dataset, Public Videos Dataset
585	2025-04-18	Retinal fundus imaging-based diabetic retinopathy classification using transfer learning and fennec fox optimization 2025-Jun, MethodsX IF:1.6Q2 DOI:10.1016/j.mex.2025.103232 PMID:40236797	research paper	该研究提出了一种基于深度学习和Fennec Fox优化的视网膜眼底图像糖尿病视网膜病变分类模型（FIDRC-DLFFO）	结合了中值滤波降噪、Inception-ResNet-v2特征提取和GRU分类，并使用Fennec Fox优化算法调整GRU超参数以提高分类准确率	未提及具体的数据集规模和模型在真实世界应用中的具体表现	开发一种自动化的糖尿病视网膜病变检测和分类系统，以辅助眼科医生进行诊断	糖尿病视网膜病变患者的视网膜眼底图像	digital pathology	diabetic retinopathy	transfer learning, Fennec Fox Optimization	Inception-ResNet-v2, GRU	image	NA
586	2025-04-18	Hybrid CNN and random forest model with late fusion for detection of autism spectrum disorder in Toddlers 2025-Jun, MethodsX IF:1.6Q2 DOI:10.1016/j.mex.2025.103278 PMID:40236798	research paper	提出了一种结合VGG16 CNN和随机森林分类器的混合模型，用于幼儿自闭症谱系障碍（ASD）的检测	结合了VGG16 CNN的高层次图像特征提取和随机森林的集成分类能力，提高了ASD诊断的准确率	未来研究需要整合多模态数据（如遗传和社会人口统计数据）并在多样化数据集上进一步测试以提高泛化能力	提高幼儿自闭症谱系障碍（ASD）的早期诊断准确率	幼儿自闭症谱系障碍（ASD）患者	machine learning	自闭症谱系障碍	深度学习与机器学习结合	VGG16 CNN与随机森林（RF）分类器的混合模型	图像和问卷数据	Kaggle上的ACD图像数据集和ACD问卷数据集
587	2025-04-17	Deep reinforced cognitive analytics algorithm (DRCAM): An advanced method to early detection of cognitive skill impairment using deep learning and reinforcement learning 2025-Jun, MethodsX IF:1.6Q2 DOI:10.1016/j.mex.2025.103277 PMID:40230557	研究论文	提出了一种结合深度学习和强化学习的深度强化认知分析算法(DRCAM)，用于早期认知技能障碍的检测	整合了多模态学习和强化干预，结合了Multimodal Transformers (MMT)进行特征融合，并采用CNN-LSTM混合模型和Deep Q-Network (DQN)进行空间和时间依赖映射及认知训练指导	未提及具体局限性	早期认知技能障碍的检测和管理	认知技能障碍患者	机器学习	老年疾病	多模态学习、强化学习	Multimodal Transformers (MMT)、CNN-LSTM、Deep Q-Network (DQN)、Temporal Convolution Network (TCN)	神经影像数据、可穿戴传感器数据、神经心理测试分数、文本评估	未提及具体样本量
588	2025-04-17	FaciaVox: A diverse multimodal biometric dataset of facial images and voice recordings 2025-Jun, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2025.111489 PMID:40231156	research paper	介绍了一个名为FaciaVox的多模态生物识别数据集，包含戴口罩和不戴口罩条件下的面部图像和语音记录	创建了一个包含多样化条件下的面部图像和语音记录的多模态生物识别数据集，支持多种前沿应用研究	数据集收集环境包括专业隔音工作室和普通教室，可能引入环境变量如回声和声音反射	为多模态生物识别、跨域生物特征融合、年龄和性别估计等研究提供基础资源	100名来自20个不同国家的参与者，提供面部图像和语音记录	multimodal biometrics	NA	NA	NA	image, audio	100名参与者，每人提供18张面部图像和60条语音记录
589	2025-04-16	Web server-based deep learning-driven predictive models for respiratory toxicity of environmental chemicals: Mechanistic insights and interpretability 2025-Jun-05, Journal of hazardous materials IF:12.2Q1 DOI:10.1016/j.jhazmat.2025.137575 PMID:39954423	research paper	本研究开发了八种可解释的深度学习模型，用于预测化学物质的呼吸毒性，并整合了八种呼吸毒性终点的数据构建了一个全面的呼吸系统模型	采用频率比法和SHAP博弈论分析增强模型的可解释性，识别关键结构片段和可视化驱动模型预测的关键特征	模型仅针对特定的呼吸疾病，可能无法涵盖所有呼吸毒性情况	预测药物及其环境代谢物的呼吸毒性，为早期检测和风险评估提供工具和信息	化学物质的呼吸毒性	machine learning	respiratory disease	deep learning, SHAP analysis	deep learning models	chemical toxicity data	整合了八种呼吸毒性终点的数据
590	2025-04-16	Efficient detection of foodborne pathogens via SERS and deep learning: An ADMIN-optimized NAS-Unet approach 2025-Jun-05, Journal of hazardous materials IF:12.2Q1 DOI:10.1016/j.jhazmat.2025.137581 PMID:39954434	研究论文	本研究创新性地结合表面增强拉曼光谱(SERS)与深度学习技术，开发了一种高效检测食源性病原体的工具	采用自动混合网络设计(ADMIN)策略和神经架构搜索(NAS)技术优化卷积神经网络(CNNs)架构，显著提升SERS数据分析能力，并引入U-Net架构和注意力机制以提高分类准确性和关键光谱特征识别能力	未明确提及具体局限性，但暗示未来需要进一步探索不同网络模块以增强模型泛化能力	开发快速精确的食源性病原体检测方法	22种食源性病原体	深度学习	食源性疾病	表面增强拉曼光谱(SERS)	NAS-Unet(基于神经架构搜索优化的U-Net)	光谱数据	22种食源性病原体的测试样本
591	2025-04-16	DCE-MRI based deep learning analysis of intratumoral subregion for predicting Ki-67 expression level in breast cancer 2025-Jun, Magnetic resonance imaging IF:2.1Q2 DOI:10.1016/j.mri.2025.110370 PMID:40089082	research paper	该研究利用基于动态对比增强MRI（DCE-MRI）的深度学习分析肿瘤内亚区域，预测乳腺癌中Ki-67表达水平	通过k-means聚类算法确认肿瘤亚区域，并基于3D ResNet18预训练模型提取DCE-MRI图像的深度学习特征，构建逻辑回归模型预测Ki-67表达水平	研究为回顾性设计，样本量相对有限（290例患者），且仅来自两家医院	评估基于DCE-MRI的深度学习分析肿瘤内亚区域对预测乳腺癌Ki-67表达水平的价值	乳腺癌患者	digital pathology	breast cancer	DCE-MRI, deep learning	3D ResNet18, logistic regression	image	290例乳腺癌患者
592	2025-04-16	URDD: An open dataset for urban roadway disease detection and classification 2025-Jun, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2025.111499 PMID:40226197	研究论文	本文介绍了一个名为URDD的开放数据集，用于城市道路病害检测和分类	创建了一个专门用于道路病害检测和分类的数据集，并应用深度学习技术提高检测效率和准确性	未提及数据集的规模和多样性，可能影响模型的泛化能力	提高城市道路病害检测的效率和准确性，促进人工智能在道路维护和管理中的应用	城市道路病害	计算机视觉	NA	深度学习	CNN	图像	未提及具体样本数量
593	2025-04-16	GeNIS: A modular dataset for network intrusion detection and classification 2025-Jun, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2025.111487 PMID:40226195	research paper	本文介绍了GeNIS数据集，一个用于网络入侵检测和分类的模块化数据集	提供了针对中小型企业的网络攻击的高质量和代表性数据，支持不同流导出器、特征提取和选择工具的深入分析	数据集可能未覆盖所有类型的网络攻击，且主要针对中小型企业场景	开发人工智能解决方案以检测和分类网络攻击	网络流量数据，包括良性流量和恶意流量	machine learning	NA	网络流量分析，特征提取	machine learning, deep learning	network traffic data	包含超过3700万个数据包的PCAPNG文件和280万个流的CSV文件
594	2025-04-16	Weed-crop dataset in precision agriculture: Resource for AI-based robotic weed control systems 2025-Jun, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2025.111486 PMID:40226192	research paper	本文介绍了一个用于精准农业中基于AI的机器人杂草控制系统的杂草-作物数据集	提供了一个在多种环境条件下收集的真实田间杂草-作物RGB数据集，以增强深度学习模型在实时杂草识别中的准确性	数据集目前仅包含1120张标记图像，覆盖五种杂草和八种作物，可能需要与其他数据集结合以增加多样性和鲁棒性	提高精准农业中深度学习模型对杂草的实时识别能力	杂草和作物	computer vision	NA	RGB图像采集	DL (深度学习)	image	1120张标记图像，包含五种杂草和八种作物
595	2025-04-13	The association between sports social capital and cognitive health: A longitudinal study of middle-aged and elderly adults in China 2025-Jun, SSM - population health DOI:10.1016/j.ssmph.2025.101778 PMID:40212736	研究论文	本研究探讨了中国中老年人体育社会资本与认知健康之间的关联	研究发现教育水平增强了体育社会资本对认知健康的益处，揭示了体育社会资本通过社交参与在维持认知功能中的独特作用，并表明其可作为吸烟等行为认知风险的缓冲	研究依赖于纵向数据，可能存在未测量的混杂因素	探索体育社会资本与认知健康的关系及其潜在干预价值	中国中老年人	公共卫生	老年疾病	深度学习	NA	纵向调查数据	中国健康与养老追踪调查(CHARLS)数据
596	2025-04-13	Nature's best vs. bruised: A veggie edibility evaluation database 2025-Jun, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2025.111483 PMID:40213046	research paper	本文介绍了一个用于评估蔬菜新鲜度的自动化方法数据库	开发了一个专门用于蔬菜新鲜度评估的数据库，填补了现有数据集的不足	数据库的适用性依赖于训练和验证数据的质量，目前缺乏合适的数据集	评估蔬菜新鲜度以支持食品行业的自动化分类	蔬菜的外部形态、质地和颜色	computer vision	NA	deep learning	NA	image	NA
597	2025-03-04	Corrigendum to "A case for the use of deep learning algorithms for individual and population level assessments of mental health disorders: Predicting depression among China's elderly" [J. Affect. Disord. Volume 369, 15 January 2025, Pages 329-337] 2025-Jun-15, Journal of affective disorders IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.jad.2025.02.070 PMID:40024843	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
598	2025-04-10	Individualized Analysis of Nipple-Sparing Mastectomy Versus Modified Radical Mastectomy Using Deep Learning 2025-Jun, Cancer innovation DOI:10.1002/cai2.70002 PMID:40151333	研究论文	本研究旨在通过深度学习评估乳头保留乳房切除术（NSM）与改良根治性乳房切除术（MRM）对个体生存结果的影响，并评估新辅助系统治疗（NST）在减少手术干预需求方面的潜力	提出了一种名为BIME的生存回归模型，该模型在治疗推荐中显示出最强的保护效果，并通过高级统计方法（如PSM和IPTW）减少了治疗分配中的偏差	需要进一步研究结合全面的预后评估以优化手术选择过程并完善其临床实用性	评估NSM和MRM对乳腺癌患者生存结果的影响，并探索NST在减少手术干预中的作用	乳腺癌患者	机器学习	乳腺癌	深度学习，PSM，IPTW	BIME	临床数据	NA
599	2025-04-09	Predicting the risk of ischemic stroke in patients with atrial fibrillation using heterogeneous drug-protein-disease network-based deep learning 2025-Jun, APL bioengineering IF:6.6Q1 DOI:10.1063/5.0242570 PMID:40191603	research paper	开发了一种可解释的深度学习模型ABioSPath，用于预测心房颤动患者一年内缺血性中风的风险	通过整合药物-蛋白质-疾病通路与真实世界临床数据，ABioSPath模型能够识别药物作用机制和共病传播，提供个体化的中风风险评估	模型仅基于香港43家医院的数据，可能在其他地区或人群中的适用性有限	预测心房颤动患者一年内缺血性中风的风险	心房颤动患者	machine learning	cardiovascular disease	deep learning	ABioSPath	electronic health record data	7859名心房颤动患者
600	2025-04-05	Radioisotope compositional analysis using Monte Carlo γ-ray simulations and regression neural network 2025-Jun, Applied radiation and isotopes : including data, instrumentation and methods for use in agriculture, industry and medicine IF:1.6Q3 DOI:10.1016/j.apradiso.2025.111746 PMID:40020474	research paper	本文开发了一种基于回归的卷积神经网络（CNN），用于预测模拟混合源光谱中的源及其比例，并与传统的库最小二乘算法进行了比较	采用回归CNN预测混合放射性同位素的光谱组成，相比传统线性方法具有更高的准确性和效率	研究基于模拟数据，实际环境中的噪声和干扰可能影响模型性能	开发高效自动化的γ光谱分析工具，用于放射性同位素的识别和定量分析	6种不同的放射性同位素及其混合光谱	machine learning	NA	Monte Carlo γ-ray simulations, GEANT4软件包	CNN	γ-ray光谱数据	6种同位素的综合模拟数据集