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
81	2025-09-25	A novel deep learning approach for predicting stone-free rates post-ESWL on uncontrasted CT 2025, PeerJ. Computer science DOI:10.7717/peerj-cs.3111 PMID:40989424	研究论文	提出一种基于非对比CT图像的深度学习模型，用于预测体外冲击波碎石术后的无石率	首次结合LBP和HOG特征提取方法，并采用NCA降维技术构建混合人工智能模型预测ESWL疗效	回顾性研究设计，样本仅来自单一机构	评估人工智能模型在预测ESWL治疗成功率方面的有效性	接受ESWL治疗的肾结石患者	医学影像分析	肾结石	非对比CT成像、特征提取（LBP、HOG）、维度缩减（NCA）	卷积神经网络（CNN）、纹理特征模型、混合模型	CT医学影像	910名2016年1月至2021年6月期间接受ESWL治疗的患者
82	2025-09-25	A hybrid deep learning approach with progressive cyclical CNN and firebug swarm optimization for breast cancer detection 2025, PeerJ. Computer science DOI:10.7717/peerj-cs.3119 PMID:40989432	研究论文	提出一种结合渐进循环CNN和萤火虫群优化的混合深度学习方法来提升乳腺癌检测性能	融合图像分块分割、混合深度特征提取、渐进循环CNN训练策略和萤火虫群优化超参数调整的创新集成方法	NA	提高乳腺癌医学影像诊断的准确性和时效性	乳腺X光影像中的恶性病变检测	计算机视觉	乳腺癌	深度学习、图像分割、特征提取、超参数优化	CNN、P-CycCNN、FSO	医学影像（乳腺X光片）	CBIS-DDSM数据集
83	2025-09-25	A progressive attention-based cross-modal fusion network for cardiovascular disease detection using synchronized electrocardiogram and phonocardiogram signals 2025, PeerJ. Computer science DOI:10.7717/peerj-cs.3038 PMID:40989428	研究论文	提出一种基于渐进注意力的跨模态融合网络PACFNet，用于同步心电和心音信号的心血管疾病检测	采用四层渐进融合机制和选择性注意力跨模态融合模块，从低层形态特征到高层语义表征动态整合多模态信息	仅在公开数据集PhysioNet 2016上进行验证，需进一步临床验证	通过深度学习提升心血管疾病的检测准确率	同步采集的心电图（ECG）和心音图（PCG）信号	机器学习	心血管疾病	深度学习、信号处理、注意力机制	渐进注意力跨模态融合网络（PACFNet）	生理信号（ECG和PCG时序数据）	公开数据集PhysioNet 2016（具体样本数未明确说明）
84	2025-09-25	Feature-based enhanced boosting algorithm for depression detection 2025, PeerJ. Computer science DOI:10.7717/peerj-cs.2981 PMID:40989434	研究论文	提出一种基于特征增强的提升算法（F-EBA）用于社交媒体数据的抑郁症检测	开发了结合特征工程和集成分类的双管道模型，通过对抗层防御同义文本和讽刺短语，显著提升检测准确率	NA	改进抑郁症检测的机器学习算法性能	社交媒体文本数据	自然语言处理	抑郁症	特征工程、注意力机制、对抗训练	Boosting算法、BERT、WordVec	文本	超过4600万条记录
85	2025-09-25	Periodontitis bone loss detection in panoramic radiographs using modified YOLOv7 2025, PeerJ. Computer science DOI:10.7717/peerj-cs.3102 PMID:40989442	研究论文	提出改进版YOLOv7模型用于全景X光片中的牙周炎骨流失自动检测	在YOLOv2基础上引入焦点模块和特征融合模块，提升特征提取能力与推理速度	NA	实现牙周炎骨流失的自动化诊断	全景X光片中的牙周炎骨流失特征	计算机视觉	牙周炎	深度学习	YOLOv7-M（改进版YOLO）	医学影像（全景X光片）	NA
86	2025-09-25	Design of tennis auxiliary teaching system based on reinforcement learning and multi-feature fusion 2025, PeerJ. Computer science DOI:10.7717/peerj-cs.3188 PMID:40989459	研究论文	基于强化学习和多特征融合设计网球辅助教学系统，用于动作识别与评估	结合强化学习进行关键帧优化，并采用遗传算法实现多特征融合	NA	准确识别和评估网球动作以辅助教学	网球动作视频序列	计算机视觉	NA	强化学习、遗传算法、动态时间规整	姿态识别算法	视频	NA
87	2025-09-25	Multi-objective optimization for smart cities: a systematic review of algorithms, challenges, and future directions 2025, PeerJ. Computer science DOI:10.7717/peerj-cs.3042 PMID:40989444	综述	本文对2015-2025年间117项智能城市多目标优化研究进行系统性综述，分析算法分类、性能表现及未来研究方向	提出将多目标优化算法分为四大类进行系统评估，并开发了即用型基准测试工具包和部署导向的算法选择矩阵	存在跨领域泛化能力有限、不确定性处理不足以及AI模型可解释性低等持续挑战	评估智能城市背景下多目标优化技术的演进、分类和性能表现	117篇同行评审研究文献	机器学习	NA	系统性文献综述方法	NSGA-II, MOED/D, 深度学习与进化搜索混合框架	文献数据	117项研究
88	2025-09-25	A robust detect and describe framework for object recognition in early childhood education 2025, PeerJ. Computer science DOI:10.7717/peerj-cs.3080 PMID:40989446	研究论文	提出一个结合目标检测与语义描述的认知增强框架，用于学前教育中的嵌套物体识别	集成YOLOv8目标检测与LSTM语义描述模型，首次针对学前教育场景开发嵌套物体识别框架	仅使用自定义数据集PreEduDS进行验证，未在更广泛数据集测试	开发基于深度学习的认知增强框架以提升学前教育效果	学前教育中的嵌套物体（基本形状、颜色、字母等）	计算机视觉	NA	深度学习、增强现实(AR)	YOLOv8、VGG16、LSTM	图像	自定义数据集PreEduDS（具体样本量未提及）
89	2025-09-25	Systematic review: progress in EEG-based speech imagery brain-computer interface decoding and encoding research 2025, PeerJ. Computer science DOI:10.7717/peerj-cs.2938 PMID:40989443	综述	系统回顾基于脑电图的语音想象脑机接口在神经解码与编码方面的研究进展	深入探讨语音想象脑机接口的脑连接机制及其在神经编码解码中的关键作用，分析不同语言单位（元音-辅音组合、汉字、词汇等）的范式创新	NA	总结语音想象脑机接口技术的研究现状并展望未来发展方向	基于脑电信号的语音想象脑机接口系统	脑机接口	NA	脑电图（EEG）	机器学习、深度学习	脑电信号	NA
90	2025-09-25	A hybrid deep learning framework for skin disease localization and classification using wearable sensors 2025, PeerJ. Computer science DOI:10.7717/peerj-cs.3002 PMID:40989455	研究论文	提出一种基于可穿戴传感器和临床数据的混合深度学习框架，用于皮肤病的定位和分类	结合全卷积残差神经网络生成可解释的疾病概率图，并采用多模态融合方法整合图像特征与临床数据	NA	开发可解释的皮肤病检测框架以提高诊断准确性和临床可用性	皮肤病患者的高分辨率图像和临床数据	计算机视觉	皮肤病	深度学习	FCRN（全卷积残差神经网络）和CNN	图像和临床文本数据	NA
91	2025-09-25	Quantification of left ventricular mass in multiple views of echocardiograms using model-agnostic meta learning in a few-shot setting 2025, PeerJ. Computer science DOI:10.7717/peerj-cs.3161 PMID:40989454	研究论文	提出基于热图的点估计分割模型，通过模型无关元学习实现少量样本下的多视角超声心动图左心室质量量化	首次将模型无关元学习应用于多视角超声心动图分析，通过共享表示和视角特定头部实现快速适应新视角	仅在有限样本场景（1-shot、5-shot、10-shot）下验证，未测试更广泛临床场景的泛化能力	开发少量样本条件下多视角超声心动图的左心室质量自动量化方法	超声心动图中的左心室	医学影像分析	心血管疾病	模型无关元学习（MAML）、热图点估计分割	MAML	超声心动图图像	使用EchoNet-LVH（PLAX视角）、TMED-2（PSAX视角）和CAMUS（A2C、A4C视角）数据集，在1/5/10样本设置下验证
92	2025-09-25	Deep learning in time series forecasting with transformer models and RNNs 2025, PeerJ. Computer science DOI:10.7717/peerj-cs.3001 PMID:40989451	研究论文	本研究比较了14种神经网络模型在时间序列天气预报中的性能表现	系统评估了Transformer和RNN模型在天气预报中的优劣，发现Informer在长期预测中表现最佳	仅评估了14种模型，可能未覆盖所有先进的时间序列预测方法	探索神经网络模型在时间序列天气预报中的适用性和准确性	天气变量的时间序列数据	机器学习	NA	时间序列预测	Transformer, RNN, TCN, BiTCN, Informer, iTransformer, PatchTST	时间序列数据	未明确说明具体样本数量
93	2025-09-25	Predicting danceability and song ratings using deep learning and auditory features 2025, PeerJ. Computer science DOI:10.7717/peerj-cs.3009 PMID:40989462	研究论文	提出一种融合BiLSTM和ResNet的深度学习框架，通过跨注意力机制联合预测歌曲的舞蹈性和流行度	首次将双向长短期记忆网络与残差网络结合，并采用跨注意力机制融合分类输入和听觉特征的多模态数据	NA	通过深度学习技术提升音乐舞蹈性和流行度预测的准确性	音乐歌曲的听觉特征和分类数据	机器学习	NA	深度学习、跨注意力机制	BiLSTM、ResNet	数值型听觉特征、分类数据	NA
94	2025-09-25	Enhancing fruit freshness classification with adaptive knowledge distillation and global response normalization in convolutional networks 2025, PeerJ. Computer science DOI:10.7717/peerj-cs.3198 PMID:40989448	研究论文	提出一种结合自适应知识蒸馏和全局响应归一化的卷积网络架构，用于水果新鲜度分类	采用自适应知识蒸馏技术将教师模型的注意力图传递给学生模型，并结合全局响应归一化增强模型性能	NA	通过早期腐烂检测减少食物浪费并提升农业质量控制	水果新鲜度（新鲜/腐烂）	计算机视觉	NA	自适应知识蒸馏（AKD）、全局响应归一化（GRN）	CNN	图像	NA
95	2025-09-25	Deep vision-based real-time hand gesture recognition: a review 2025, PeerJ. Computer science DOI:10.7717/peerj-cs.2921 PMID:40989457	综述	本文综述了基于深度学习的实时手势识别方法，重点分析CNN、LSTM和注意力机制等模型在解决边缘模糊、旋转误差和延迟问题中的应用	系统比较不同深度学习模型在手势识别各阶段的贡献，并提出从评估指标、数据集和消融研究角度进行性能分析的框架	未涉及具体实验验证，主要基于现有文献的理论分析	探讨深度学习技术在实时手势识别领域的应用现状与发展趋势	手势识别算法模型及其性能评估	计算机视觉	NA	深度学习	CNN, LSTM, 注意力机制	视频/图像序列	包含自建和公共数据集的分析（未提供具体数量）
96	2025-09-25	Local-global multi-scale attention network for medical image segmentation 2025, PeerJ. Computer science DOI:10.7717/peerj-cs.3033 PMID:40989458	研究论文	提出一种结合局部-全局多尺度注意力机制的医学图像分割网络LGMANet	创新性地设计了局部-全局信息处理块(LGIPB)和高效多尺度重建注意力(EMRA)模块，有效提升局部与全局信息挖掘能力	NA	解决医学图像分割中局部与全局信息提取不足以及核心特征选择不准确的问题	医学图像分割任务	计算机视觉	NA	深度学习	LGMANet（基于CNN的注意力网络）	医学图像	在ISIC2018、CVC-ClinicDB、BUSI和GLaS四个公开数据集上进行验证
97	2025-09-25	Predicting sport event outcomes using deep learning 2025, PeerJ. Computer science DOI:10.7717/peerj-cs.3011 PMID:40989473	研究论文	提出结合一维卷积神经网络和Transformer架构的深度学习框架用于体育赛事结果预测	首次将1D CNN的局部空间模式捕捉能力与Transformer的长距离依赖建模能力相结合用于体育预测	NA	提高体育赛事结果预测的准确性和鲁棒性	体育赛事比赛数据	机器学习	NA	深度学习	1D CNN + Transformer	结构化比赛数据	基准体育数据集（未指定具体样本量）
98	2025-09-25	An evolutionary Bi-LSTM-DQN framework for enhanced recognition and classification in rural information management 2025, PeerJ. Computer science DOI:10.7717/peerj-cs.2967 PMID:40989483	研究论文	提出一种融合进化算法、强化学习和双向长短期记忆网络的创新框架，用于提升农村信息管理的识别与分类精度	首次将进化算法与Bi-LSTM-DQN结合，通过动态权重优化和进化选择实现农村信息的精准识别	NA	提高农村信息管理系统中信息识别与分类的准确性和效率	农民相关的农村信息数据	自然语言处理	NA	进化算法、强化学习、深度学习	Bi-LSTM、DQN	文本数据	公共数据集和实际应用数据
99	2025-09-25	A review of deep learning methods in aquatic animal husbandry 2025, PeerJ. Computer science DOI:10.7717/peerj-cs.3105 PMID:40989481	综述	本文对水产养殖中深度学习方法的分类、定位和分割三大应用领域进行了系统性综述	重点揭示了U-Net模型在生物分割任务中达到94.44%的高精度表现，并首次系统归纳深度学习在水产养殖自动化的三大技术路径	未涉及具体实验验证，主要基于文献分析；对传感器数据质量和多模态数据融合等实际挑战的解决方案探讨有限	评估深度学习技术在水产养殖自动化中的应用潜力与发展方向	水产养殖中的生物分类、定位与分割任务	计算机视觉	NA	深度学习	U-Net	图像、视频	NA
100	2025-09-25	Predicting academic performance for students' university: case study from Saint Cloud State University 2025, PeerJ. Computer science DOI:10.7717/peerj-cs.3087 PMID:40989480	研究论文	本研究使用LSTM模型预测圣克劳德州立大学学生的学业表现	采用LSTM模型结合丰富的学术和人口统计特征，在学院和系部两个层级进行预测，性能优于传统机器学习和深度学习模型	数据仅限于单一大学（SCSU）的29,455名学生，可能影响模型的普适性	预测学生的平均绩点（GPA）以监控学业表现并识别有风险的学生	圣克劳德州立大学的29,455名学生	教育数据挖掘	NA	长短期记忆网络（LSTM）	LSTM	结构化数据（学术和人口统计特征）	29,455名学生，时间跨度为8年（2016-2024）