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
1201	2025-10-07	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	研究论文	提出一种基于迁移学习和耳廓狐优化的视网膜眼底图像糖尿病视网膜病变自动分类模型	结合中值滤波、Inception-ResNet-v2特征提取、GRU分类和耳廓狐优化算法进行超参数调优	NA	开发自动化的糖尿病视网膜病变计算机辅助诊断系统	糖尿病视网膜病变患者的视网膜眼底图像	计算机视觉	糖尿病视网膜病变	视网膜眼底成像	CNN, GRU	图像	NA	NA	Inception-ResNet-v2, GRU	准确率	NA
1202	2025-10-07	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	研究论文	提出结合VGG16卷积神经网络和随机森林的混合模型，用于幼儿自闭症谱系障碍的检测	首次将预训练深度CNN与随机森林分类器通过后期融合策略相结合，利用图像特征和问卷数据提升ASD诊断准确率	仅在单一数据集上验证，缺乏多模态数据整合和多样化数据集的广泛测试	开发高精度的自闭症谱系障碍早期诊断模型	幼儿自闭症谱系障碍患者	计算机视觉	自闭症谱系障碍	深度学习，机器学习	CNN, 随机森林	图像, 问卷数据	NA	NA	VGG16, EfficientNetB0, AlexNet	准确率	NA
1203	2025-10-07	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	提出一种结合深度学习和强化学习的深度强化认知分析算法，用于早期检测认知技能损伤	整合多模态学习和强化干预的认知障碍诊断新方法，结合多模态Transformer进行特征融合	仅提及与传统方法相比的改进，未详细说明具体局限性	开发先进的认知障碍早期检测和管理方法	认知技能损伤患者	机器学习	老年疾病	多模态数据融合	CNN,LSTM,DQN,TCN,Transformer	神经影像数据,可穿戴传感器数据,神经心理学测试分数,文本评估	NA	NA	多模态Transformer,CNN-LSTM混合模型,深度Q网络,时序卷积网络	准确率	NA
1204	2025-10-07	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	研究论文	介绍了一个包含戴口罩和不戴口罩条件下的人脸图像和语音记录的多模态生物识别数据集FaciaVox	创建了首个同时包含戴口罩和不戴口罩条件下的人脸图像与语音记录的多模态生物识别数据集，具有多样化的参与者群体和采集环境	NA	为多模态生物识别研究提供基础数据集资源	100名来自20个不同国家的参与者	多模态生物识别	NA	图像采集, 语音录制	NA	图像, 音频	100名参与者，每人提供18张人脸图像和60个音频记录，总计1800张图像和6000个音频文件	NA	NA	NA	NA
1205	2025-10-07	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	研究论文	开发基于网络服务器的可解释深度学习模型预测环境化学物的呼吸毒性	针对八种具体呼吸疾病开发可解释深度学习模型，整合多毒性终点数据，结合KRFP指纹和SHAP分析增强模型可解释性	NA	预测环境化学物的呼吸毒性并提供机制解释	药物及其环境代谢物、具有呼吸毒性潜力的环境污染物	机器学习	呼吸系统疾病	深度学习	深度学习模型	化学结构数据、毒性终点数据	NA	NA	NA	AUC, ACC	网络服务器
1206	2025-10-07	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与深度学习技术，开发了一种用于食源性病原体检测的高效工具	采用自动混合网络设计策略和神经架构搜索技术优化CNN架构，引入U-Net架构和注意力机制提升关键光谱特征识别能力	NA	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	计算机视觉	食源性疾病	表面增强拉曼光谱	CNN	光谱数据	22种食源性病原体测试样本	NA	U-Net	准确率	NA
1207	2025-10-07	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	研究论文	基于DCE-MRI的瘤内亚区深度学习分析预测乳腺癌Ki-67表达水平	首次结合k-means聚类与3D ResNet18深度学习模型分析瘤内异质性亚区，提出亚区联合模型显著提升Ki-67表达预测性能	回顾性研究设计，样本量有限（290例），未说明模型泛化能力到其他医疗中心的情况	评估基于DCE-MRI的瘤内亚区深度学习分析对乳腺癌Ki-67表达水平的预测能力	乳腺癌患者	医学影像分析	乳腺癌	动态对比增强磁共振成像（DCE-MRI）	深度学习, 逻辑回归	医学影像	290例来自两家医院的乳腺癌患者	NA	3D ResNet18	AUC, 决策曲线分析	NA
1208	2025-10-07	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	本文介绍了一个用于城市道路病害检测与分类的开放数据集URDD	创建了专门针对道路病害检测与分类任务的专业数据集，推动人工智能在自主道路病害检测中的应用	NA	提高道路病害检测的效率和准确性，改善城市道路维护管理	城市道路病害	计算机视觉	NA	探地雷达	CNN	图像	NA	NA	NA	NA	NA
1209	2025-10-07	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	研究论文	本文介绍了一个用于网络入侵检测和分类的模块化数据集GeNIS	针对中小型企业网络攻击场景，提供包含多阶段攻击序列和真实正常网络活动的模块化数据集	数据集主要针对中小型企业场景，可能不适用于大型企业或特殊网络环境	为网络入侵检测系统开发提供高质量标注数据集	网络流量数据和网络攻击场景	机器学习	NA	网络流量分析，特征提取	NA	网络流量数据，CSV文件，PCAPNG文件	超过3700万个网络数据包，280万个网络流	NA	NA	NA	空客网络靶场平台
1210	2025-10-07	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	研究论文	本文提出了一个用于精准农业中杂草识别的RGB图像数据集，支持基于AI的机器人杂草控制系统开发	提供了在多样化环境条件下收集的真实田间杂草-作物数据集，包含多种杂草和作物物种	数据集规模相对有限，仅包含1120张标注图像	开发用于精准农业中实时杂草识别的高精度深度学习模型	五种杂草物种和八种作物物种	计算机视觉	NA	RGB图像采集	深度学习模型	图像	1120张标注图像，包含5种杂草和8种作物	NA	NA	目标检测准确率	NA
1211	2025-10-07	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	本研究探讨中国中老年人群中体育社会资本与认知健康之间的纵向关联	首次将深度学习应用于体育社会资本与认知健康的纵向研究，发现教育水平对体育社会资本效益的放大效应及其随时间累积的认知保护作用	基于观察性数据，无法确立因果关系；研究结果可能受未测量混杂因素影响	探索体育社会资本对中老年人认知健康的影响机制	中国中老年人群	机器学习	老年疾病	深度学习	深度学习模型	纵向调查数据	中国健康与养老追踪调查(CHARLS)参与者	NA	NA	NA	NA
1212	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	NA	NA	NA	NA
1213	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	NA	NA	NA	NA
1214	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	NA	NA	NA	NA
1215	2025-10-07	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	研究论文	开发了一种基于异质药物-蛋白-疾病网络的可解释深度学习模型ABioSPath，用于预测房颤患者的缺血性卒中风险	首次将药物-蛋白-疾病通路与真实世界临床数据整合，通过异质多层网络识别药物作用机制和共病传播	仅使用香港地区医院数据，缺乏外部验证	预测房颤患者一年内发生缺血性卒中的风险	房颤患者	机器学习	心血管疾病	深度学习，异质网络分析	深度学习	电子健康记录	7859名房颤患者	NA	ABioSPath	AUROC, 阳性预测值, 阴性预测值, 灵敏度, 特异度, 平均精确率, Brier分数	NA
1216	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	NA	NA	NA	NA
1217	2025-03-22	Low-speed impact localization of wind turbine blades with a single sensor utilizing multiscale feature fusion convolutional neural networks 2025-Jun, Ultrasonics IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.ultras.2025.107598 PMID:39955861	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的单传感器冲击定位方法，用于风力涡轮机叶片的低速冲击定位	设计了一种多尺度特征融合卷积神经网络，并结合卷积块注意力模块，从单传感器信号中自适应提取特征，实现精确的区域级源定位	NA	开发一种用于评估和定位复合材料结构（如风力涡轮机叶片）冲击的方法	风力涡轮机叶片的低速冲击响应	机器学习	NA	完全集成经验模态分解与自适应噪声	多尺度特征融合卷积神经网络	声发射信号	钢球跌落实验模拟的风力涡轮机叶片翼梁低速冲击响应	NA	NA	NA	NA
1218	2025-03-19	StopSpamX: A multi modal fusion approach for spam detection in social networking 2025-Jun, MethodsX IF:1.6Q2 DOI:10.1016/j.mex.2025.103227 PMID:40093577	研究论文	本文提出了一种多模态融合方法StopSpamX，用于社交网络中的垃圾信息检测	结合了多种最先进的词嵌入技术和深度学习混合融合分类器技术，包括GRU、LSTM和CNN，以提高垃圾信息检测的性能	未提及具体的数据集大小或实验环境的限制	实现一个无垃圾信息的社交网络环境	社交网络平台（如Twitter、Instagram、Youtube、Facebook、Whatsapp）上的数据	自然语言处理	NA	Word2Vec, GloVe, FastText, GRU, LSTM, CNN	混合融合分类器（基于文本的分类器和组合分类器）	文本	未提及具体样本数量	NA	NA	NA	NA
1219	2025-03-19	Prediction of lymph node metastasis in papillary thyroid carcinoma using non-contrast CT-based radiomics and deep learning with thyroid lobe segmentation: A dual-center study 2025-Jun, European journal of radiology open IF:1.8Q3 DOI:10.1016/j.ejro.2025.100639 PMID:40093877	研究论文	本研究旨在通过深度学习放射组学（DLRad）和临床特征开发预测乳头状甲状腺癌（PTC）患者淋巴结转移（LNM）的模型	结合深度学习放射组学和临床特征，开发了一个新的预测模型，用于预测PTC患者的LNM，并在双中心研究中验证了其性能	研究样本量相对较小，且仅使用了非对比CT数据，可能限制了模型的泛化能力	开发并验证一个预测PTC患者LNM的模型	228名PTC患者的271个甲状腺叶	数字病理学	甲状腺癌	非对比CT	深度学习	图像	271个甲状腺叶（来自228名PTC患者）	NA	NA	NA	NA
1220	2025-03-14	"Optimizing sEMG Gesture Recognition with Stacked Autoencoder Neural Network for Bionic Hand" 2025-Jun, MethodsX IF:1.6Q2 DOI:10.1016/j.mex.2025.103207 PMID:40071216	研究论文	本研究提出了一种使用堆叠自编码器神经网络（SAE）进行表面肌电图（sEMG）手势识别的新方法	利用堆叠自编码器神经网络进行层次表示学习，从原始sEMG信号中提取有意义的特征，提高了手势分类的精度和鲁棒性	NA	优化sEMG手势识别，以增强仿生手的控制技术	表面肌电图（sEMG）信号	机器学习	NA	MODWT分解（最大重叠离散小波变换）	堆叠自编码器神经网络（SAE）	sEMG信号	NA	NA	NA	NA	NA