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
16041	2025-10-07	DeepComBat: A statistically motivated, hyperparameter-robust, deep learning approach to harmonization of neuroimaging data 2024-Aug-01, Human brain mapping IF:3.5Q1 DOI:10.1002/hbm.26708 PMID:39056477	研究论文	提出一种基于条件变分自编码器和ComBat方法的深度学习神经影像数据协调方法DeepComBat	结合统计方法和深度学习的优势，在考虑特征间多变量关系的同时放宽了先前深度学习协调方法的强假设	NA	开发能够有效去除神经影像数据批次效应的协调方法	认知老化队列的皮层厚度测量数据	神经影像分析	老年疾病	神经影像分析	条件变分自编码器	神经影像数据	NA	NA	条件变分自编码器	定性评估,定量评估	NA
16042	2025-10-07	Patients Perceptions of Artificial Intelligence in a Deep Learning-Assisted Diabetic Retinopathy Screening Event: A Real-World Assessment 2024-May, Journal of diabetes science and technology IF:4.1Q2 DOI:10.1177/19322968241234378 PMID:38404014	研究论文	通过深度学习辅助的糖尿病视网膜病变筛查活动，评估患者对人工智能在医疗中应用的看法	在真实世界场景中评估患者对AI辅助医疗筛查的接受度和认知水平	研究对象主要为初级保健患者且教育水平较低，样本代表性可能受限	了解患者对人工智能在医疗保健中应用的看法和接受度	糖尿病患者群体，主要为初级保健患者	数字病理	糖尿病视网膜病变	深度学习	NA	调查问卷数据	参与筛查活动的糖尿病患者群体	NA	NA	NA	NA
16043	2025-10-07	Among Artificial Intelligence/Machine Learning Methods, Automated Gradient-Boosting Models Accurately Score Intraoral Plaque in Non-Standardized Images 2024, Journal of the California Dental Association DOI:10.1080/19424396.2024.2422146 PMID:39990046	研究论文	开发并测试用于非标准化口腔图像的自动图像选择和牙菌斑评分方法	首次实现无需深度学习模型即可对非标准化牙菌斑图像进行准确自动评分	需要手动图像分割，样本量相对有限	开发自动牙菌斑评分系统用于儿童预防试验	435张照片中的1650颗乳牙（D、E、F、G牙齿）	计算机视觉	口腔疾病	图像处理，机器学习	支持向量机，梯度提升	图像	435张照片中的1650颗牙齿	Python, OpenCV, Scikit-learn, Jupyter Notebooks	支持向量机-高斯，梯度提升分类和回归模型	AUC-ROC, R2, 训练时间	未明确指定
16044	2025-10-07	Federated learning for diagnosis of age-related macular degeneration 2023, Frontiers in medicine IF:3.1Q1 DOI:10.3389/fmed.2023.1259017 PMID:37901412	研究论文	本文提出了一种联邦学习方法，用于训练深度学习模型对年龄相关性黄斑变性进行光学相干断层扫描图像分类	结合四种独特的域适应技术解决多机构数据分布不均导致的域偏移问题，并比较了残差网络和视觉变换器编码器在联邦学习中的表现	仅使用二元分类任务，未探索更深层模型和其他联邦学习策略	开发保护数据隐私的分布式深度学习模型用于AMD诊断	年龄相关性黄斑变性患者的眼科光学相干断层扫描图像	计算机视觉	年龄相关性黄斑变性	光学相干断层扫描	深度学习	图像	NA	NA	ResNet, Vision Transformer	NA	NA
16045	2025-10-07	A primer on deep learning in genomics 2019-01, Nature genetics IF:31.7Q1 DOI:10.1038/s41588-018-0295-5 PMID:30478442	综述	本文提供基因组学中深度学习应用的入门指南和前景展望	整合深度学习在基因组分析中的成功应用案例，并提供交互式在线教程	NA	为基因组分析领域的深度学习应用提供指导性框架	基因组数据	机器学习	NA	基因组分析	深度学习	基因组数据	NA	NA	NA	NA	NA
16046	2025-02-26	A multidimensional adaptive transformer network for fatigue detection 2025-Dec, Cognitive neurodynamics IF:3.1Q2 DOI:10.1007/s11571-025-10224-2 PMID:39991017	研究论文	本文提出了一种多维自适应Transformer网络，用于检测驾驶疲劳状态	引入了一种多维Transformer架构，能够自适应地为不同信息维度分配权重，从而提升特征压缩和结构信息提取的效果	当前研究主要集中在时间维度信息提取，可能忽略了EEG数据的其他维度	提高驾驶疲劳状态检测的准确性和泛化能力	驾驶员的脑电图（EEG）信号	机器学习	NA	EEG信号分析	Transformer	EEG信号	使用了SEED-VIG和SFDE数据集	NA	NA	NA	NA
16047	2025-10-07	Cost-efficient training of hyperspectral deep learning models for the detection of contaminating grains in bulk oats by fluorescent tagging 2025-May-05, Spectrochimica acta. Part A, Molecular and biomolecular spectroscopy DOI:10.1016/j.saa.2025.125856 PMID:39923708	研究论文	本研究开发了一种基于荧光标记和深度学习的高光谱图像分析方法，用于检测燕麦中的异种谷物污染	提出使用荧光标记目标物来高效生成高光谱深度学习模型所需的标注数据，解决了手动标注耗时且易出错的问题	研究主要针对未涂层斯佩尔特小麦粒在燕麦中的检测，对其他谷物污染物的泛化能力需要进一步验证	开发成本效益高的高光谱深度学习模型训练方法，用于检测燕麦中的污染谷物	燕麦中的斯佩尔特小麦污染谷物	计算机视觉	NA	高光谱成像，荧光标记	深度学习分割模型	高光谱图像	被斯佩尔特小麦污染的燕麦混合物	NA	实例分割模型	RMSE	NA
16048	2025-10-07	In situ self-cleaning PAN/Cu2O@Ag/Au@Ag flexible SERS sensor coupled with chemometrics for quantitative detection of thiram residues on apples 2025-May-01, Food chemistry IF:8.5Q1 DOI:10.1016/j.foodchem.2025.143032 PMID:39855070	研究论文	开发了一种具有自清洁功能的柔性SERS传感器，结合化学计量学算法用于苹果表面福美双残留的定量检测	首次将自清洁柔性SERS传感器与深度学习算法结合，实现了福美双的快速原位定量检测和传感器可回收利用	传感器回收次数有限（至少5次），检测回收率存在波动（88.32%-111.80%）	开发用于食品安全监测的快速原位检测技术	苹果表面的福美双农药残留	化学传感与检测	食品安全	表面增强拉曼散射，静电纺丝，光催化降解	CNN, CARS-PLS	拉曼光谱数据	未明确说明	未明确说明	未明确说明	相关系数，检测限，回收率	NA
16049	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
16050	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
16051	2025-10-07	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	本研究开发了一种基于深度学习和影像组学的自动化方法，用于在牙科锥形束CT扫描中检测血管钙化并预测心血管疾病	首次将深度学习和影像组学结合应用于牙科CBCT扫描，实现血管钙化的自动检测和心血管疾病预测	样本量较小(148例扫描)，椎动脉钙化检测性能较低(0.53)	开发自动化工具用于血管钙化检测和心血管疾病风险预测	颅外颈动脉钙化、颅内颈动脉钙化和椎动脉钙化	医学影像分析	心血管疾病	锥形束计算机断层扫描	深度学习	医学影像	148例CBCT扫描，135个钙化区域	nnU-Net	nnU-Net	边界框准确度,AUC-ROC	NA
16052	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
16053	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
16054	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
16055	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
16056	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
16057	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
16058	2025-10-07	LiteMamba-Bound: A lightweight Mamba-based model with boundary-aware and normalized active contour loss for skin lesion segmentation 2025-Mar, Methods (San Diego, Calif.) DOI:10.1016/j.ymeth.2025.01.008 PMID:39864606	研究论文	提出一种轻量级的Mamba基础模型LiteMamba-Bound，用于皮肤病变分割任务	首次将2D选择性扫描(SS2D)模块应用于皮肤图像分割，提出通道注意力双Mamba块、反向注意力边界模块和归一化主动轮廓损失函数	仅在两个皮肤图像数据集(ISIC2018和PH2)上进行了验证，需要更多数据集测试泛化能力	开发高效的皮肤病变分割模型以提高皮肤病诊断精度	皮肤医学图像中的病变区域分割	计算机视觉	皮肤癌	深度学习	Mamba-based模型	医学图像	ISIC2018和PH2两个皮肤图像数据集	NA	LiteMamba-Bound, CAD-Mamba块, Mix Convolution with Simple Attention瓶颈块, Reverse Attention Boundary模块	NA	NA
16059	2025-10-07	HybProm: An attention-assisted hybrid CNN-BiLSTM model for the interpretable prediction of DNA promoter 2025-Mar, Methods (San Diego, Calif.) DOI:10.1016/j.ymeth.2025.02.001 PMID:39929298	研究论文	提出一种名为HybProm的混合深度学习模型，用于跨物种DNA启动子的可解释预测	结合CNN-BiLSTM-Attention架构，通过DNA2Vec将DNA序列转换为低维向量，实现高精度且可解释的启动子预测	NA	提高DNA启动子预测的准确性和可解释性	大肠杆菌、人类、小鼠和植物等多种物种的DNA启动子序列	生物信息学	NA	DNA2Vec序列嵌入	CNN, BiLSTM, Attention机制	DNA序列数据	NA	NA	CNN-BiLSTM-Attention混合架构	准确率	NA
16060	2025-10-07	Deep Learning-Assisted Fluorescence Single-Particle Detection of Fumonisin B1 Powered by Entropy-Driven Catalysis and Argonaute 2025-Feb-25, Analytical chemistry IF:6.7Q1 DOI:10.1021/acs.analchem.4c05913 PMID:39868471	研究论文	开发了一种结合深度学习和熵驱动催化的荧光单颗粒检测平台，用于超灵敏检测伏马菌素B1	首次将熵驱动催化、Argonaute酶和深度学习YOLOv9模型集成到荧光单颗粒检测平台中	NA	实现食品中痕量霉菌毒素的超灵敏检测	伏马菌素B1（FB1）	生物传感	食品安全相关疾病	荧光单颗粒检测、熵驱动催化、Argonaute酶切割	YOLOv9	共聚焦荧光图像	NA	NA	YOLOv9	检测限0.89 pg/mL，线性范围1 pg/mL-100 ng/mL，回收率87.2-113.5%	NA