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
61	2025-09-25	Enhanced text clustering and sentiment analysis framework for online education: a BIF-DCN approach in computer education 2025, PeerJ. Computer science DOI:10.7717/peerj-cs.3062 PMID:40989355	研究论文	提出一种集成BERT和BTF-IDF的深度聚类网络框架BIF-DCN，用于在线教育平台的学生情感分析	结合BERT语义特征提取、BTF-IDF增强特征表示和改进深度嵌入聚类的三阶段集成框架	NA	通过情感分析优化在线教育资源和教学策略	在线教育平台的学生评论数据	自然语言处理	NA	深度学习、文本聚类、情感分析	BERT、IDEC（改进深度嵌入聚类）	文本	公共数据集和自建数据集（具体数量未说明）
62	2025-09-25	CST-Net: community-guided structural-temporal convolutional networks for popularity prediction 2025, PeerJ. Computer science DOI:10.7717/peerj-cs.2931 PMID:40989358	研究论文	提出一种名为CST-Net的端到端深度学习框架，用于在线内容流行度预测	通过社区引导的结构-时序卷积网络，结合用户嵌入聚类和社区交互矩阵表示信息传播过程	NA	预测在线内容的流行度	微博数据集和学术引用数据集中的用户交互行为	机器学习	NA	深度学习、用户嵌入、聚类分析	CST-Net（卷积神经网络架构）	用户交互数据、信息传播序列	两个大规模数据集（微博和学术引用数据）
63	2025-09-25	Hybrid deep layered network model based on multi-scale feature extraction and deep feature optimization for acute lymphoblastic leukemia anomaly detection 2025, PeerJ. Computer science DOI:10.7717/peerj-cs.3174 PMID:40989361	研究论文	提出一种基于多尺度特征提取和深度特征优化的混合深度学习模型，用于急性淋巴细胞白血病的异常检测	结合基于中心的裁剪策略和Xception架构的深度超参数特征提取，并采用XGBoost分类器进行特征优化	NA	提高急性淋巴细胞白血病的自动检测和分类准确率	急性淋巴细胞白血病患者的血细胞图像	计算机视觉	急性淋巴细胞白血病	深度学习	混合模型（Xception架构 + XGBoost）	医学图像	NA
64	2025-09-25	A novel deep learning based approach with hyperparameter selection using grey wolf optimization for leukemia classification and hematologic malignancy detection 2025, PeerJ. Computer science DOI:10.7717/peerj-cs.3160 PMID:40989368	研究论文	提出一种基于深度学习的新型白血病自动分类框架，通过灰狼优化算法进行超参数选择	设计了基于双曲正弦函数的轻量级对比度增强算法，提出并行倒置双自注意力网络的定制CNN模型，并首次将灰狼优化应用于白血病分类的超参数调优	仅使用公开可用的白血病显微图像数据集进行验证，未涉及多中心临床数据	开发高精度的白血病自动分类和血液恶性肿瘤检测系统	白血病显微图像中的白细胞	计算机视觉	白血病	深度学习	CNN, Vision Transformer (ViT), 灰狼优化算法	图像	公开可用的白血病显微图像数据集
65	2025-09-25	Artificial intelligence-driven insights into Arab media's sustainable development goals coverage 2025, PeerJ. Computer science DOI:10.7717/peerj-cs.3071 PMID:40989365	研究论文	利用人工智能方法分析阿拉伯媒体对联合国可持续发展目标的报道情况	首次将AI方法与阿拉伯语媒体分析相结合，构建了首个大规模阿拉伯语SDG分析框架	仅涵盖10个阿拉伯国家，可能存在地域代表性不足的问题	评估阿拉伯媒体对可持续发展目标的报道与政府优先事项的一致性	阿拉伯语新闻媒体和可持续发展目标	自然语言处理	NA	数据增强、深度学习、Transformer模型、大语言模型(LLMs)	Transformer	文本	超过120万篇阿拉伯语新闻文章（2010-2024年，10个国家）
66	2025-09-25	Classifying reservoir facies using attention-based residual neural networks 2025, PeerJ. Computer science DOI:10.7717/peerj-cs.2977 PMID:40989375	研究论文	提出一种基于注意力机制的残差神经网络架构，用于提高测井数据中储层相分类的准确性	与传统单流或非残差设计相比，该架构能更好地聚焦关键地质特征并保持数据层次表示，有效处理数据异质性和上下文依赖关系	仅基于8口井的数据进行验证，样本规模有限	提升复杂地质构造中储层相分类精度以优化油气资源开采效率	代表不同地质环境的测井数据	机器学习	NA	深度学习	注意力机制残差神经网络	测井数据	8口井的测量数据
67	2025-09-25	A GAN-based approach to solar radiation prediction: data augmentation and model optimization for Saudi Arabia 2025, PeerJ. Computer science DOI:10.7717/peerj-cs.3189 PMID:40989385	研究论文	提出基于GAN的太阳能辐射预测框架，通过数据增强提升模型在沙特阿拉伯不同气候区的预测性能	首次将GAN生成合成数据与CNN-LSTM混合模型结合，解决太阳能辐射数据稀缺问题	计算复杂度高且超参数敏感度需进一步研究	提高太阳能辐射预测精度以优化可再生能源系统	沙特阿拉伯不同气候区的太阳能辐射数据	机器学习	NA	GAN、CNN-LSTM混合模型	GAN、CNN-LSTM	太阳能辐射时间序列数据	基于沙特阿拉伯多气候区的增强数据集（具体样本量未明确说明）
68	2025-09-25	An End-to-End autonomous driving model based on visual perception for temporary roads 2025, PeerJ. Computer science DOI:10.7717/peerj-cs.3152 PMID:40989386	研究论文	提出一种基于视觉感知的端到端自动驾驶模型，专门用于临时道路场景下的移动机器人自主导航	首次将全局上下文视觉Transformer（GCViT）网络与Transformer、GRU网络结合，构建专门针对临时道路的端到端自动驾驶模型	仅针对低速车辆设计，未验证在高速场景下的适用性	解决临时道路环境下自动驾驶的技术挑战，提升无人地面车辆的自主导航能力	移动机器人和无人地面车辆	计算机视觉	NA	深度学习、视觉感知	GCViT、Transformer、GRU、端到端模型	图像	通过仿真测试和实地测试验证，具体样本量未明确说明
69	2025-09-25	Advanced deep learning and transfer learning approaches for breast cancer classification using advanced multi-line classifiers and datasets with model optimization and interpretability 2025, PeerJ. Computer science DOI:10.7717/peerj-cs.2951 PMID:40989384	研究论文	本研究评估了多种机器学习模型在乳腺癌分类任务中的性能，并探讨了模型优化和可解释性	结合深度学习和迁移学习方法，使用贝叶斯超参数调优优化DNN模型，并应用VGG16进行迁移学习获得99.3%的高准确率	存在潜在的领域不匹配问题需要谨慎对待	开发高精度的乳腺癌分类模型并评估其临床适用性	威斯康星乳腺癌数据集中的良性恶性肿瘤样本	机器学习	乳腺癌	机器学习、深度学习、迁移学习	随机森林、XGBoost、DNN、CNN、VGG16	结构化医疗数据	554个独特实例（63%良性，37%恶性）
70	2025-09-25	2LE-BO-DeepTrade: an integrated deep learning framework for stock price prediction 2025, PeerJ. Computer science DOI:10.7717/peerj-cs.3107 PMID:40989393	研究论文	提出一种名为2LE-BO-DeepTrade的集成深度学习框架，用于股票收盘价预测和交易策略优化	结合2LE-ICEEMDAN去噪方法、贝叶斯优化调参的深度学习模型和基于分段线性表示的交易策略，形成集成预测框架	仅针对伊斯坦布尔证券交易所的五只股票进行测试，样本范围有限	提高股票价格预测准确性和交易策略收益	AKBNK、MGROS、KCHOL、THYAO和ULKER五只股票	机器学习	NA	2LE-ICEEMDAN去噪、贝叶斯优化、分段线性表示	LSTM、LSTM-BN、GRU	股票价格时间序列数据	伊斯坦布尔证券交易所5只不同行业的股票
71	2025-09-25	Alpha-DehazeNet: single image dehazing via RGBA haze modeling and adaptive learning 2025, PeerJ. Computer science DOI:10.7717/peerj-cs.3036 PMID:40989390	研究论文	提出一种基于RGBA雾度建模和自适应学习的单图像去雾新方法Alpha-DehazeNet	首次将RGBA色彩空间的灰度透明度图定义为初始雾层，并引入空间注意力机制和深度一致性损失	在处理非白色雾和云条件时表现存在局限	开发更适应性强、可迁移性好的单图像去雾方法	有雾图像	计算机视觉	NA	深度学习	U-Net生成器+对抗架构	图像	合成数据集（ITS和OTS来自RESIDE）和真实世界数据集
72	2025-09-25	A comprehensive review of ball detection techniques in sports 2025, PeerJ. Computer science DOI:10.7717/peerj-cs.3079 PMID:40989394	综述	本文全面回顾了体育运动中球体检测的技术方法与发展现状	首次系统梳理跨体育项目的球体检测技术，强调传统方法与深度学习的适应性对比	未提出新的检测算法，主要聚焦现有方法的归纳分析	整合球体检测领域知识，比较先进模型并规划未来研究方向	各类体育运动中的球体目标	计算机视觉	NA	传统计算机视觉技术与深度学习目标检测方法	CNN等深度学习模型	视频	NA
73	2025-09-25	Advanced clustering and transfer learning based approach for rice leaf disease segmentation and classification 2025, PeerJ. Computer science DOI:10.7717/peerj-cs.3018 PMID:40989405	研究论文	提出一种结合改进聚类算法和迁移学习的稻叶病害分割与分类方法	开发重力加权核密度聚类算法进行病斑分割，并引入帐篷混沌粒子雪消融优化器加速模型收敛	NA	实现稻叶病害的精确自动识别与分类	水稻叶片病害图像	计算机视觉	植物病害	深度学习、迁移学习	EfficientNetB0	图像	两个基准数据集（具体数量未提及）
74	2025-09-25	Efficient sepsis detection using deep learning and residual convolutional networks 2025, PeerJ. Computer science DOI:10.7717/peerj-cs.2958 PMID:40989398	研究论文	提出一种结合深度学习和非洲秃鹫优化算法的新型脓毒症检测模型	首次将非洲秃鹫优化算法(AVOA)与多组件深度学习架构（ECLF、SCAN、HDCB、RPCC）相结合用于脓毒症检测	NA	实现脓毒症的早期准确检测以改善患者预后	临床医疗数据	机器学习	脓毒症	深度学习	残差卷积网络、注意力机制、优化算法	临床数据	NA
75	2025-09-25	An interpretable credit risk assessment model with boundary sample identification 2025, PeerJ. Computer science DOI:10.7717/peerj-cs.2988 PMID:40989404	研究论文	提出一种结合逻辑回归和深度学习的可解释信用风险评估模型IAIBS，通过边界样本识别提升预测精度	提出ARPD算法区分噪声样本与边界样本，并采用双子模型架构兼顾可解释性与预测性能	NA	开发兼具高精度和可解释性的信用风险评估模型	信用风险数据样本	机器学习	NA	逻辑回归、深度学习、凝聚聚类	IAIBS（包含逻辑回归子模型和深度学习子模型）	结构化信用数据	四个公开数据集（PCL、FICO、CCF、VL）
76	2025-09-25	Optimising AI writing assessment using feedback and knowledge graph integration 2025, PeerJ. Computer science DOI:10.7717/peerj-cs.2893 PMID:40989410	研究论文	提出了一种集成深度学习、用户反馈和知识图谱的AI写作评估优化框架	结合动态关系知识图谱和用户反馈机制，实现个性化、上下文感知的写作评估与建议	仅通过初步数据分析展示效果，需要更广泛的用户验证	提升AI写作评估系统的有效性和个性化反馈能力	写作评估系统和学习者写作能力	自然语言处理	NA	深度学习、知识图谱、图神经网络	BERT、GPT-3、GNN	文本数据	通过用户研究进行评估（具体样本量未明确说明）
77	2025-09-25	HTCNN-Attn: a fine-grained hierarchical multi-label deep learning model for disaster emergency information intelligent extraction from social media 2025, PeerJ. Computer science DOI:10.7717/peerj-cs.2992 PMID:40989418	研究论文	提出一种用于从社交媒体中智能提取灾害应急信息的细粒度分层多标签深度学习模型HTCNN-Attn	整合三级树状标签架构、基于Transformer的全局特征提取、CNN局部模式捕获和分层注意力机制，采用分层损失函数确保标签一致性	NA	从嘈杂的社交媒体中提取细粒度灾害应急信息	社交媒体文本数据（推特）	自然语言处理	NA	深度学习	HTCNN-Attn（结合Transformer、CNN和分层注意力机制）	文本	Appen、HumAID和CrisisBench数据集（包含2015年尼泊尔地震等案例）
78	2025-09-25	Comparison of EfficientNet CNN models for multi-label chest X-ray disease diagnosis 2025, PeerJ. Computer science DOI:10.7717/peerj-cs.2968 PMID:40989417	研究论文	本研究提出一种基于EfficientNet和坐标注意力机制的轻量级深度学习架构，用于胸部X光图像的14种疾病多标签分类	首次将坐标注意力机制与EfficientNet结合，构建了轻量快速且具有高分类性能的混合架构	NA	开发自主诊断系统，通过深度学习技术自动检测14种严重影响人类健康的胸部疾病	胸部X光图像	计算机视觉	胸部疾病	深度学习	EfficientNetB0-B7, 坐标注意力机制	图像	112,104张标注的胸部X光图像，涵盖14种疾病类别
79	2025-09-25	Transformer-based tokenization for IoT traffic classification across diverse network environments 2025, PeerJ. Computer science DOI:10.7717/peerj-cs.3126 PMID:40989431	研究论文	提出名为MIND-IoT的新型可扩展框架，用于通用物联网流量分类	设计了IoT-Tokenize自定义标记化流程，将统计流量特征转换为语义特征值对；采用Transformer与CNN混合架构；支持预训练和微调两阶段学习	NA	解决物联网流量分类在多样化网络环境中的泛化能力不足问题	物联网网络流量数据	自然语言处理	NA	掩码语言建模(MLM)	Transformer, CNN	网络流量数据	多个数据集（UNSW IoT Traces、MonIoTr、IoT Sentinel、YourThings、IoT-FCSIT）
80	2025-09-25	Regularized multi-path XSENet ensembler for enhanced student performance prediction in higher education 2025, PeerJ. Computer science DOI:10.7717/peerj-cs.3032 PMID:40989441	研究论文	提出一种结合ResNeXt架构与SE注意力机制的新型混合模型XSEJNet，用于高等教育中学生成绩预测	首次将Jaya优化算法与ResNeXt-SE混合架构结合，通过超参数优化实现高精度预测和计算效率提升	NA	通过教育数据挖掘预测学生成绩水平（低/中/高），支持学术规划和学生干预	高等教育学生	教育数据挖掘	NA	Jaya优化算法、注意力机制	XSEJNet（基于ResNeXt与SE机制的混合模型）	结构化和非结构化学术数据	NA