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
16061	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
16062	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
16063	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
16064	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
16065	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
16066	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
16067	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
16068	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
16069	2025-10-07	RAE-Net: a multi-modal neural network based on feature fusion and evidential deep learning algorithm in predicting breast cancer subtypes on DCE-MRI 2025-Feb-25, Biomedical physics & engineering express IF:1.3Q3 DOI:10.1088/2057-1976/adb494 PMID:39933196	研究论文	提出基于多模态特征融合和证据深度学习算法的RAE-Net神经网络模型，用于预测乳腺癌分子亚型	结合多模态特征融合和证据深度学习算法，为乳腺癌亚型预测提供不确定性估计	NA	提高乳腺癌分子亚型在DCE-MRI影像上的预测准确性	344例经组织学确认的乳腺癌患者	计算机视觉	乳腺癌	动态对比增强磁共振成像	CNN	医学影像	344例患者（训练集200例，验证集60例，测试集62例）	NA	ResNet-50, Multi-Head Attention, Multi-Layer Perceptron	准确率, Macro-F1分数, AUC	NA
16070	2025-10-07	Automated hallucination detection for synthetic CT images used in MR-only radiotherapy workflows 2025-Feb-25, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/adb5eb PMID:39946843	研究论文	开发了一种用于检测AI生成盆腔合成CT图像中骨骼幻觉的深度学习工具	首次提出基于深度学习自动分割模型的幻觉筛查器，用于识别AI生成合成CT图像中的虚假骨骼区域	训练数据集规模较小（86个Dixon MR图像集），测试数据集仅包含10个样本	提高MR-only放疗工作流程中合成CT图像的质量和安全性	盆腔AI生成合成CT图像中的骨骼幻觉区域	医学影像分析	盆腔疾病	深度学习自动分割	CNN	3D MR图像，CT图像	训练集：86个Dixon MR图像集，测试集：10个样本	MONAI	3D SegResNet	特异性，灵敏度	NA
16071	2025-02-26	Deep-Learning-Assisted Self-Powered Microfluidic Bionic Electronic Tongues 2025-Feb-24, ACS applied materials & interfaces IF:8.3Q1 DOI:10.1021/acsami.4c22067 PMID:39992874	研究论文	本文介绍了一种结合液体-固体接触带电效应和深度学习算法的自供电微流体仿生电子舌（SMET），用于实现高可靠性和智能化的样品识别和浓度检测	通过结合液体-固体接触带电效应和深度学习算法，开发了一种新型的自供电微流体仿生电子舌，显著提高了样品识别的准确性和灵敏度	NA	开发一种高可靠性和智能化的液体样品识别和浓度检测工具	液体样品，包括五种味觉元素样品和不同浓度的氯化钠溶液	机器学习和微流体技术	NA	液体-固体接触带电效应（LSCE）和深度学习算法	深度学习模型	电信号数据	五种味觉元素样品和五种浓度的氯化钠溶液，以及超过十种不同的味觉样品	NA	NA	NA	NA
16072	2025-02-26	An intelligent prediction method for rock core integrity based on deep learning 2025-Feb-22, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-90924-1 PMID:39987183	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的岩石核心完整性智能预测方法，名为IDA-RCF，用于自动评估岩石核心完整性	提出了一个双分支特征提取网络，结合可变形卷积和基于自注意力的EfficientViT网络，以及多级特征融合网络，有效提取并融合局部细节和全局上下文信息	未提及具体局限性	解决传统人工评估岩石核心完整性效率低下的问题，实现自动评估	岩石核心完整性	计算机视觉	NA	深度学习	双分支特征提取网络（Deformable convolution和EfficientViT）	图像	未提及具体样本数量	NA	NA	NA	NA
16073	2025-02-26	A deep learning digital biomarker to detect hypertension and stratify cardiovascular risk from the electrocardiogram 2025-Feb-22, NPJ digital medicine IF:12.4Q1 DOI:10.1038/s41746-025-01491-8 PMID:39987256	研究论文	本文开发了一种深度学习模型HTN-AI，用于通过12导联心电图波形识别高血压并分层心血管疾病风险	利用深度学习模型从心电图中检测高血压，并作为高血压相关心血管疾病的数字生物标志物	研究依赖于特定医院的数据，可能限制了模型的普适性	开发一种基于心电图的深度学习模型，用于高血压检测和心血管疾病风险分层	103,405名成年人的752,415份心电图数据	数字病理学	心血管疾病	深度学习	深度学习模型	心电图波形	103,405名成年人的752,415份心电图数据	NA	NA	NA	NA
16074	2025-02-26	Building rooftop extraction from high resolution aerial images using multiscale global perceptron with spatial context refinement 2025-Feb-22, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-91206-6 PMID:39987354	研究论文	本文提出了一种基于Transformer和CNN的多尺度全局感知网络，用于从高分辨率航空图像中提取建筑物屋顶	提出了一种改进的多头注意力编码器，通过构建多尺度标记来增强全局语义关联，并开发了上下文细化解码器，协同使用高层语义表示和浅层特征来恢复空间细节	尽管模型在WHU和Massub数据集上表现优异，但未提及在其他数据集上的泛化能力	提高从高分辨率航空图像中提取建筑物屋顶的精度和效率	建筑物屋顶	计算机视觉	NA	深度学习	Transformer, CNN	图像	WHU数据集和Massub数据集	NA	NA	NA	NA
16075	2025-02-26	Achieving a New Artificial Intelligence System for Serum Protein Electrophoresis to Recognize M-Spikes 2025-Feb-18, ACS omega IF:3.7Q2 DOI:10.1021/acsomega.4c09327 PMID:39989836	研究论文	本文探索了一种新的人工智能系统AIRSPE，用于准确识别血清蛋白电泳（SPE）模式中的低浓度M峰	开发了基于深度学习的AIRSPE系统，显著优于人工解释，特别是在检测低浓度M峰方面	研究主要依赖于内部和外部测试集，可能需要在更广泛的数据集上进一步验证	准确识别血清蛋白电泳中的低浓度M峰	血清蛋白电泳（SPE）数据	机器学习	NA	免疫固定电泳（IFE）	MobileNetv2	电泳数据	166,003个SPE数据集，分为4个训练集和1个优化集，10,014个内部测试集和1,861个外部测试集	NA	NA	NA	NA
16076	2025-02-26	Enhanced classification of medicinal plants using deep learning and optimized CNN architectures 2025-Feb-15, Heliyon IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.heliyon.2025.e42385 PMID:39991214	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的框架，利用卷积神经网络（CNNs）对药用植物图像进行分类，以提高分类准确性	采用带有残差和倒置残差块配置的CNN架构，并结合二元黑猩猩优化和序列特征融合技术，以提高分类的准确性和速度	研究中未提及具体的数据集规模或多样性，可能影响模型的泛化能力	提高药用植物物种的准确分类，以促进其有效保护和合理使用	药用植物图像	计算机视觉	NA	深度学习，卷积神经网络（CNNs）	CNN	图像	未提及具体样本数量	NA	NA	NA	NA
16077	2025-02-26	Improvement of reading platforms assisted by the spring framework: A recommendation technique integrating the KGMRA algorithm and BERT model 2025-Feb-15, Heliyon IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.heliyon.2025.e42191 PMID:39991253	研究论文	本研究提出了一种结合KGMRA算法和BERT模型的新型推荐系统，旨在提高阅读平台的推荐准确性、个性化和内容多样性	结合KGMRA算法和BERT模型，利用知识图谱和多关系网络捕捉文章间的语义关系，并通过深度学习生成文章内容的语义表示，显著提升了推荐系统的性能	未提及具体的技术实现细节和在不同平台上的适用性	提高阅读平台的推荐系统性能，包括推荐准确性、个性化和内容多样性	阅读平台的用户和文章内容	自然语言处理	NA	KGMRA算法, BERT模型	BERT	文本	未提及具体样本数量	NA	NA	NA	NA
16078	2025-02-26	Enhancing Pediatric Bone Age Assessment Using Artificial Intelligence: Implications for Orthopedic Surgery 2025-Feb, Cureus DOI:10.7759/cureus.79507 PMID:39989489	研究论文	本研究评估了人工智能在儿科骨龄预测中的应用，使用RSNA 2017儿科骨龄挑战数据集，开发并训练了一个基于ResNet-50架构的深度学习模型	利用深度学习模型（ResNet-50）进行儿科骨龄预测，相比传统方法减少了操作者间的变异性并提高了可靠性	需要进一步验证研究以确保在不同患者群体中的临床适用性	提高儿科骨龄评估的准确性、效率和标准化，优化治疗时机并扩大高质量骨龄评估的普及	儿科骨龄评估	计算机视觉	骨科疾病	深度学习	ResNet-50	图像	12,611张手和手腕的X光片用于训练，1,425张用于验证，200张用于测试	NA	NA	NA	NA
16079	2025-02-26	Lentil plant disease and quality assessment: A detailed dataset of high-resolution images for deep learning research 2025-Feb, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2024.111224 PMID:39989639	研究论文	本文介绍了一个包含高分辨率扁豆植物图像的详细数据集，旨在支持机器学习模型在扁豆种植中的疾病检测和质量评估	提供了一个全面的高分辨率扁豆植物图像数据集，专门用于农业研究中的计算机视觉和深度学习应用	数据集仅涵盖孟加拉国地区的扁豆植物，可能不适用于其他地区的扁豆种植	开发机器学习模型以精确检测扁豆疾病并评估其质量，从而提高扁豆生产效率	扁豆植物	计算机视觉	扁豆疾病（如褐斑病、锈病和白粉病）	深度学习	NA	图像	四个月内在孟加拉国多个地点收集的高分辨率扁豆植物图像	NA	NA	NA	NA
16080	2025-02-26	Explainability of a Deep Learning-Based Classification Model for Antineutrophil Cytoplasmic Autoantibody-Associated Glomerulonephritis 2025-Feb, Kidney international reports IF:5.7Q1 DOI:10.1016/j.ekir.2024.11.005 PMID:39990883	研究论文	本文介绍了一种基于深度学习的模型，用于分类抗中性粒细胞胞浆抗体相关性肾小球肾炎（ANCA-GN）的肾活检样本，并探讨了模型的可解释性	首次开发了基于深度学习的计算流程，用于按照Berden分类法对ANCA-GN肾活检进行分类，并利用可解释的人工智能技术使模型决策对肾病理学家透明	研究样本量较小，仅包括80名患者的肾活检样本，且数据来自三个欧洲中心，可能限制了模型的泛化能力	开发并验证一种深度学习模型，用于分类ANCA-GN肾活检样本，并提高模型决策的透明度和可解释性	80名ANCA-GN患者的肾活检样本	数字病理学	肾小球肾炎	深度学习	深度学习模型	图像	80名患者的肾活检样本	NA	NA	NA	NA