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
2121	2025-11-30	Transformer and graph variational autoencoder to identify microenvironments: A deep learning protocol for spatial transcriptomics 2025-Nov-27, STAR protocols IF:1.3Q4 DOI:10.1016/j.xpro.2025.104206 PMID:41313684	研究论文	提出一种结合Transformer和图变分自编码器的深度学习框架TG-ME，用于从空间转录组和形态学图像中识别微环境	首次将Transformer与图变分自编码器结合用于空间微环境分析，能够整合空间转录组数据和形态学特征	未提供具体性能指标和对比实验结果	开发计算框架以识别组织中的空间微环境	健康组织、肿瘤组织和感染组织的空间微环境	数字病理学	肿瘤	空间转录组学	Transformer, 图变分自编码器	空间转录组数据, 形态学图像	NA	NA	Transformer, 图变分自编码器	NA	NA
2122	2025-11-30	Protein model building for intermediate-resolution cryo-EM maps by integrating evolutionary and experimental information 2025-Nov-27, Structure (London, England : 1993) DOI:10.1016/j.str.2025.11.004 PMID:41314215	研究论文	提出CryoEvoBuild方法，通过整合进化和实验信息改进中等分辨率冷冻电镜图谱的蛋白质模型构建	开发了基于AlphaFold2引导的循环框架，实现新颖的域级拟合、精修、组装和重建流程	NA	解决中等分辨率冷冻电镜图谱中蛋白质模型构建的挑战	蛋白质结构模型	结构生物学	NA	冷冻电镜技术	深度学习模型	冷冻电镜图谱	117个分辨率在4.0-10.0 Å的图谱	AlphaFold2	NA	结构准确性	NA
2123	2025-11-30	Automated Bone Age Assessment and Adult Height Prediction from Pediatric Hand Radiographs via a Cascaded Deep Learning Framework 2025-Nov-26, Journal of medical systems IF:3.5Q2 DOI:10.1007/s10916-025-02306-9 PMID:41296212	研究论文	提出一种级联深度学习框架，从儿童手部X光片自动评估骨龄并预测成年身高	首次将实例分割与并行ResNet子网络结合的级联框架，实现端到端的骨龄评估和身高预测	仅使用中国儿童数据，模型泛化能力需进一步验证	提高儿科生长评估中骨龄评估和身高预测的客观性和效率	中国儿童手部X光片	计算机视觉	儿科生长发育	X射线成像	CNN, 实例分割, 回归模型	X光图像	8,242张左手X光片	PyTorch	Yolact, ResNet-18	Pearson相关系数, Bland-Altman分析, 平均绝对误差	NA
2124	2025-11-30	Artificial intelligence tools for the assessment and management of dysphagia: protocol for a scoping review 2025-Nov-26, BMJ open IF:2.4Q1 DOI:10.1136/bmjopen-2025-108726 PMID:41298263	综述	本文是关于人工智能工具在吞咽困难评估与管理中应用的范畴界定综述研究方案	首次系统性地对人工智能在吞咽困难领域的应用进行范畴界定综述，填补现有文献综合的空白	仅关注成人吞咽困难，排除儿科人群研究；不涉及原始患者数据收集	系统梳理和综合现有关于AI工具在吞咽困难评估与管理中应用的文献	专注于人工智能工具（机器学习、深度学习、计算机视觉）在吞咽困难领域的应用研究	医疗人工智能	吞咽困难	视频荧光吞咽研究、柔性内窥镜吞咽评估	机器学习, 深度学习	医学影像, 临床数据	NA	NA	NA	NA	NA
2125	2025-11-30	Towards decoding individual words from non-invasive brain recordings 2025-Nov-26, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-025-65499-0 PMID:41298362	研究论文	开发了一种从非侵入性脑记录（EEG和MEG）解码单个单词的深度学习流程	首次实现从非侵入性脑记录中解码训练集未出现的单词，并在多设备、多语言、多任务场景下持续优于现有方法	非侵入式记录的解码精度仍受设备类型和实验协议限制，EEG和听力任务比MEG和阅读任务更难解码	构建非侵入式脑信号自然语言解码器	人类脑电信号（EEG/MEG）	脑机接口, 自然语言处理	NA	脑电图（EEG）, 脑磁图（MEG）	深度学习	脑信号时间序列	723名参与者，500万个单词，涵盖三种语言	NA	NA	解码准确率	NA
2126	2025-11-30	YOMO TF based edge cloud collaborative surveillance framework for tobacco warehouse safety management 2025-Nov-26, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-26011-2 PMID:41298508	研究论文	提出一种基于YOMO-TF的边缘云协同监控框架，用于烟草仓库安全管理	结合YOLO、MobileOne、Transformer和联邦自蒸馏技术，构建自适应深度学习的边缘云协同监控架构	NA	开发实时、隐私保护且可扩展的烟草仓库安全监控解决方案	烟草仓库监控场景中的异常行为检测	计算机视觉	NA	深度学习，联邦学习	YOLO, Transformer, 轻量级CNN	视频，图像	NA	NA	YOLOv8-nano, MobileOne-S, Temporal Shift Transformer (TST)	准确率, 精确率, 召回率, F1分数	边缘设备，云平台
2127	2025-11-30	Dual-modality fusion for mango disease classification using dynamic attention based ensemble of leaf & fruit images 2025-Nov-26, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-26052-7 PMID:41298556	研究论文	提出一种基于动态注意力机制的双模态融合方法，结合芒果叶片和果实图像进行疾病分类	引入模态注意力融合机制动态加权不同模态的预测结果，并采用类别感知的数据增强策略	未明确说明模型在复杂田间环境下的鲁棒性验证	提高芒果疾病分类的准确性和泛化能力	芒果叶片和果实图像	计算机视觉	植物疾病	深度学习	CNN	图像	未明确说明具体样本数量	Django	ResNet-50, MobileNetV2, EfficientNet-B0, ConvNeXt	准确率, F1分数, ROC-AUC	NA
2128	2025-11-30	Transformer-based deep learning for adaptive pedagogy under uncertain student preferences 2025-Nov-26, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-25996-0 PMID:41298579	研究论文	提出一种基于Transformer的深度学习框架SRE-TransformerNet，用于在不确定学生偏好的情况下实现自适应教学	融合Swin Transformer、ResNet和EfficientNet三种架构，并引入三种新型预处理技术（ARS、FFWA、UDT）和三种新评估指标（CSS、TCI、MCIM）	未明确说明数据收集的具体限制和模型在不同教育场景中的泛化能力	开发能够适应多样化学习行为和个人偏好的个性化教育系统	学生学习行为和偏好	机器学习	NA	深度学习	Transformer, CNN	教育行为数据	NA	NA	Swin Transformer, ResNet, EfficientNet	F1-score, AUC, accuracy, recall, CSS, TCI, MCIM	NA
2129	2025-11-30	A Hybrid Cross-Attentive CNN-BiLSTM-Transformer Network for Dysarthria Severity Classification 2025-Nov-26, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-26049-2 PMID:41298571	研究论文	提出一种混合深度学习模型用于构音障碍严重程度分类	集成CNN、BiLSTM和Transformer架构，采用独特的交叉注意力机制融合小波尺度图与声学特征	NA	实现构音障碍的客观自动检测和严重程度分类	构音障碍患者语音数据	自然语言处理	神经系统疾病	声学特征分析，小波变换	CNN, BiLSTM, Transformer	语音信号，图像	TORGO和UA Speech两个公共数据集	NA	混合CNN-BiLSTM-Transformer网络	准确率，配对t检验	NA
2130	2025-11-30	Novel dual-input stream-based hybrid approach for wheat leaf disease classification using edge-aware features 2025-Nov-26, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-26123-9 PMID:41298585	研究论文	提出一种结合Xception和EfficientNetB3架构的双输入流混合深度学习模型EffiXB3，用于小麦叶片病害分类	首次将Xception和EfficientNetB3架构与边缘感知特征相结合，采用双输入流处理结构和纹理特征	NA	提高小麦叶片病害分类的准确性和鲁棒性	小麦叶片图像	计算机视觉	植物病害	Canny边缘检测	CNN,混合深度学习模型	图像	NA	NA	Xception,EfficientNetB3,EffiXB3	准确率	NA
2131	2025-11-30	Dynamic edge-caching through content popularity and crowd prediction for short video services 2025-Nov-26, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-26079-w PMID:41298598	研究论文	提出一种通过内容流行度和人群预测的动态边缘缓存框架DECC，用于优化短视频服务的缓存决策	首次联合建模内容流行度和用户访问行为，采用混合深度学习架构捕获视频请求和用户活动的时序动态特征	未明确说明模型在不同网络环境下的泛化能力，实验数据可能受特定场景限制	优化移动网络中短视频服务的边缘缓存效率，降低访问延迟	短视频内容缓存决策和用户访问行为	机器学习	NA	深度学习	CNN, LSTM, GRU	时序数据，用户行为数据	真实世界数据集（具体数量未说明）	未明确说明	Conv1D, LSTM, GRU混合架构	缓存命中率，访问延迟降低，资源利用效率	NA
2132	2025-11-28	Research on personalized distance education recommendation system based on deep learning 2025-Nov-26, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-26020-1 PMID:41298620	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
2133	2025-11-28	CT-based intratumoral heterogeneity quantification fusing deep learning radiomics for predicting lymph node metastasis in early-stage lung adenocarcinoma: a multicenter study 2025-Nov-26, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-26331-3 PMID:41298638	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
2134	2025-11-30	A deep learning model for contact angle prediction in carbonate reservoirs under smart water assisted foam injection (SWAF) 2025-Nov-26, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-26336-y PMID:41298639	研究论文	本研究开发了机器学习模型来预测智能水辅助泡沫注入条件下碳酸盐岩储层的接触角	首次将深度学习模型应用于SWAF注入条件下的接触角预测，并采用数据增强技术扩展数据集	未考虑原油特性和油田尺度数据	开发准确的接触角预测模型以优化智能水辅助泡沫注入过程	碳酸盐岩储层在智能水辅助泡沫注入条件下的接触角	机器学习	NA	数据增强技术包括高斯噪声、缩放变换和物理约束生成对抗网络	CNN, XGBoost, SVR, Random Forest, MLP	表格数据	初始1,615个样本，通过数据增强扩展到13,032个样本	NA	卷积神经网络, XGBoost, 支持向量回归, 随机森林, 多层感知器	RMSE, R²	NA
2135	2025-11-30	An autoencoder and vision transformer based interpretability analysis on the performance differences in automated staging of second and third molars 2025-Nov-26, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-26121-x PMID:41298637	研究论文	提出结合自编码器和视觉变换器的框架，用于提升牙齿年龄分期分类性能并提供模型可解释性分析	首次将自编码器与视觉变换器结合用于牙齿分期任务，通过多角度可解释性分析揭示数据层面的性能限制因素	研究主要关注下颌第二和第三磨牙，结论可能不适用于其他牙齿类型；性能差距的根本数据问题需要进一步数据收集来解决	提升法医牙科年龄估计中深度学习模型的性能和可解释性	下颌第二磨牙（37号牙）和第三磨牙（38号牙）的X光图像	计算机视觉	法医牙科	牙齿X光成像	自编码器, Vision Transformer	医学图像	未明确说明具体样本数量	未明确说明	自编码器, Vision Transformer	准确率	NA
2136	2025-11-30	A transformer based approach to STEAM integrated english course design in high schools under deep learning 2025-Nov-26, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-26024-x PMID:41298657	研究论文	本研究探索将STEAM教育理念与深度学习技术相结合，开发基于Transformer架构的高中英语课程资源自动生成系统	提出融合STEAM语义特征的Transformer框架，实现英语教学内容的智能生成和个性化推送	在资源有限环境中的实施存在挑战，需要进一步改进	通过深度学习技术提升高中英语课程资源的智能化和相关性	高中英语课程资源开发	自然语言处理	NA	深度学习	Transformer	文本	300名高中生，其中150名学生的数据构成核心训练语料	NA	Transformer编码器-解码器架构	BLEU分数, 创新指数, 内容多样性	NA
2137	2025-11-30	Human visual attention-inspired knowledge distillation underlying interpretable computational pathology 2025-Nov-26, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-26004-1 PMID:41298683	研究论文	提出受人类视觉注意力启发的知识蒸馏方法，用于计算病理学中的可解释医学图像分析	首次将人类视觉注意力机制融入知识蒸馏框架，通过捕捉局部和全局图像块关系构建差异化特征	未明确说明方法在更广泛病理学任务和数据集上的泛化能力	解决计算病理学中模型轻量化、可解释性与性能之间的平衡问题	医学病理图像	计算病理学	NA	深度学习	知识蒸馏	医学图像	NA	NA	NA	分割任务性能，注意力图与专家标注一致性	NA
2138	2025-11-30	ThoR: A Motion-Dependent Physics-Informed Deep Learning Framework with Constraint-Centric Theory of Functional Connections for Rainfall Nowcasting 2025-Nov-26, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-26126-6 PMID:41298704	研究论文	提出一种融合物理约束的运动依赖深度学习框架ThoR，用于降雨临近预报	将平流扩散方程作为物理约束嵌入优化目标，构建面向降水临近预报的功能连接理论框架	未明确说明模型在极端天气条件下的泛化能力限制	提升降雨临近预报的准确性和物理一致性	雷达数据中的降水运动模式	机器学习	NA	雷达数据采集	深度学习	雷达数据	真实世界雷达数据集	NA	级联分支架构，注意力驱动生成器	确定性指标	NA
2139	2025-11-30	Deep learning-based multi-parameter coupling compensation algorithm for clamp-on gas metering systems 2025-Nov-26, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-26116-8 PMID:41298712	研究论文	提出一种基于深度学习的多参数耦合补偿算法，用于提高夹装式气体计量系统在动态工况下的测量精度	采用混合LSTM-CNN神经网络架构同时建模多参数空间中的时间依赖性和空间关系，并集成实时自适应校正机制	未明确说明算法在极端工况或不同气体介质中的泛化能力	解决温度、压力和密度变化之间的复杂相互依赖关系对气体流量测量精度的影响	夹装式气体计量系统	机器学习	NA	深度学习	LSTM, CNN	时间序列数据，多参数传感器数据	720小时连续运行测试数据	NA	LSTM-CNN混合架构	平均测量误差，实时处理能力	NA
2140	2025-11-30	High-performance parallel multi-scale attention network with explainable AI for intelligent diagnosis of leaf diseases in agricultural systems 2025-Nov-26, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-26144-4 PMID:41298723	研究论文	提出一种用于木薯和花生叶片病害智能诊断的高性能并行多尺度注意力网络框架	开发了ROI-MDAN网络识别病害关键区域，提出MSFNet-CAM模型融合并行多尺度特征并集成坐标注意力机制，结合Grad-CAM提供模型可解释性	仅针对木薯和花生两种作物的叶片病害进行研究，未扩展到其他农作物	开发高精度叶片病害智能诊断系统以保障作物健康和提高农业生产力	木薯和花生的叶片图像	计算机视觉	植物叶片病害	GAN数据增强, Grad-CAM可解释性分析	GAN, 注意力网络	图像	从多种农业环境中采集的实时叶片图像	NA	ROI-MDAN, MSFNet-CAM	分类准确率	NA