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
201	2025-09-27	Cword2vec: a novel morphological rule-based word embedding approach for Urdu text sentiment analysis 2025, PeerJ. Computer science DOI:10.7717/peerj-cs.2937 PMID:40989343	研究论文	提出一种基于形态学规则的乌尔都语复合词嵌入方法Cword2vec用于情感分析	首次将形态学规则应用于乌尔都语复合词识别，并提出自训练的复合词嵌入模型	仅针对乌尔都语文本，未与其他语言进行对比验证	提升乌尔都语文本情感分析的准确性	乌尔都语文本中的复合词	自然语言处理	NA	词嵌入技术	word2vec, LSTM, BiLSTM, CNN, C-LSTM	文本	未明确说明具体样本数量
202	2025-09-27	Classification of psychiatry clinical notes by diagnosis: a deep learning and machine learning approach 2025, PeerJ. Computer science DOI:10.7717/peerj-cs.3045 PMID:40989331	研究论文	比较传统机器学习和深度学习模型在精神病学临床笔记诊断分类中的性能	首次系统比较多种AI模型（包括传统ML和深度学习）在精神病学临床笔记分类中的表现，并评估三种过采样策略的影响	仅针对焦虑症和适应障碍两种诊断进行分类，未涵盖更广泛的精神疾病类型	开发AI辅助诊断工具，提高精神病学临床笔记的分类准确性	精神病学临床笔记文本数据	自然语言处理	精神疾病	过采样技术（随机过采样、SMOTE）、超参数优化	随机森林、支持向量机、K近邻、决策树、XGBoost、DistilBERT、SciBERT	文本	NA
203	2025-09-27	Hybrid ARIMA-LSTM for COVID-19 forecasting: a comparative AI modeling study 2025, PeerJ. Computer science DOI:10.7717/peerj-cs.3195 PMID:40989342	研究论文	本研究比较ARIMA、LSTM和混合ARIMA-LSTM模型在COVID-19疫情预测中的性能	提出结合传统统计方法与深度学习优势的混合ARIMA-LSTM模型，显著提升疫情预测精度	研究仅基于马来西亚特定时间段数据，未验证模型对其他传染病和实时外部变量的适应性	开发高精度的疫情预测模型以支持有效的干预措施和资源分配	COVID-19疫情数据	机器学习	COVID-19	时间序列预测	ARIMA, LSTM, 混合ARIMA-LSTM	时间序列数据	马来西亚卫生部2021年1月4日至9月18日的COVID-19数据
204	2025-09-27	A hybrid extraction model for semantic knowledge discovery of water conservancy big data 2025, PeerJ. Computer science DOI:10.7717/peerj-cs.2960 PMID:40989349	研究论文	提出一种基于深度学习的可迁移网络信息提取模型（WIEM-DL），用于水利大数据中的语义知识发现	融合知识图谱、机器学习和本体方法，构建可适应不同网站结构的跨网站信息提取模型	NA	提升水利领域网络舆情分析的效率和可扩展性	水利相关的网络舆情内容	自然语言处理	NA	大数据分析、自然语言处理、深度学习	WIEM-DL（基于深度学习的混合提取模型）	文本	NA
205	2025-09-27	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	提出一种结合BERT、BTF-IDF和改进深度嵌入聚类的深度学习框架BIF-DCN，用于在线教育平台的学生情感分析	首次将BERT语义特征提取与BTF-IDF增强特征表示相结合，并采用改进的深度嵌入聚类模型进行情感主题识别	NA	通过情感分析优化在线教学策略和教学资源	在线教育平台的学生评论数据	自然语言处理	NA	深度学习、情感分析、文本聚类	BERT、IDEC（改进深度嵌入聚类）	文本数据（学生评论）	公开数据集和自建数据集
206	2025-09-27	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，将用户聚类为社区并构建社区交互矩阵来表征信息级联	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、社区检测、卷积架构	CST-Net（基于卷积神经网络）	用户交互数据、信息级联数据	两个大规模数据集（微博数据集和学术引用数据集）
207	2025-09-27	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	提出基于多尺度特征提取和深度特征优化的混合深度学习网络模型，用于急性淋巴细胞白血病异常检测	结合中心裁剪策略和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细胞检测和分类的准确率	血细胞图像	数字病理	急性淋巴细胞白血病	深度学习	Xception, XGBoost, 混合深度学习模型	图像	NA
208	2025-09-27	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白血病自动分类新方法，通过灰狼优化算法选择超参数	设计了基于双曲正弦函数的轻量级对比度增强算法，并构建了并行倒置双自注意力网络与微型ViT的混合模型	仅使用公开数据集进行验证，未提及临床实际应用效果	开发高精度的白血病自动诊断系统	白血病显微镜图像	计算机视觉	白血病	深度学习	CNN, Vision Transformer, 灰狼优化算法	图像	公开白血病显微镜图像数据集
209	2025-09-27	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	首次结合人工智能方法对阿拉伯语媒体进行大规模SDG分析，填补了阿拉伯语SDG话语研究空白	研究仅涵盖10个阿拉伯国家的媒体数据，可能存在地域覆盖不全的局限	评估阿拉伯媒体对可持续发展目标的报道情况及其与政府优先事项的一致性	阿拉伯语新闻媒体对可持续发展目标的报道内容	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，涵盖10个国家）
210	2025-09-27	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框架，用于提高储层相分类的准确性	采用注意力机制与残差网络相结合的创新架构，能聚焦关键地质特征并保持数据层次化表征	仅基于8口井的测井数据进行验证，样本规模有限	提升复杂地质条件下储层相分类的精度和效率	储层相和岩性变化	机器学习	NA	深度学习	Attention-based Residual Neural Networks	测井数据	8口代表不同地质背景的井
211	2025-09-27	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，通过数据增强提升沙特阿拉伯地区可再生能源系统的预测精度	首次将GAN生成对抗网络应用于太阳能辐射数据增强，结合CNN-LSTM混合模型实现跨气候区的预测优化	计算复杂度较高且超参数敏感性需要进一步研究	解决太阳能辐射预测中的数据稀缺和变异性问题，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	时间序列数据	未明确具体样本数量，涵盖沙特阿拉伯多气候区域数据
212	2025-09-27	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威斯康星乳腺癌数据集上的分类性能	采用贝叶斯超参数优化的深度神经网络和基于VGG16迁移学习的卷积神经网络，在乳腺癌分类中达到了99.3%的最高准确率	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自动分类模型	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（80%训练集，20%测试集）
213	2025-09-27	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	开发高精度的股票价格预测框架并验证其交易策略有效性	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	金融时间序列数据	伊斯坦布尔证券交易所5只不同行业股票
214	2025-09-27	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	首次在RGBA色彩空间中定义灰度透明度图作为初始雾层，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、空间注意力机制	图像	合成数据集（ITS和OTS来自RESIDE）和真实世界数据集
215	2025-09-27	A comprehensive review of ball detection techniques in sports 2025, PeerJ. Computer science DOI:10.7717/peerj-cs.3079 PMID:40989394	综述	本文系统回顾了体育运动中球体检测的技术方法与发展现状	首次跨多种体育运动系统比较传统计算机视觉与深度学习方法的球体检测适应性	未提出新的检测算法，主要聚焦于现有方法的归纳分析	整合球体检测领域知识并为下一代体育分析系统奠定基础	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、深度学习	目标检测模型	视频	NA
216	2025-09-27	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和迁移学习的水稻叶片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	实现水稻叶片病害的精准自动识别与分类	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）
217	2025-09-27	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与非洲秃鹫优化算法的新型脓毒症检测模型	集成增强卷积学习框架、空间通道注意力网络、分层扩张卷积块和残差路径卷积链的四组件架构，并首次引入AVOA算法优化模型性能	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	医疗人工智能	脓毒症	深度学习、非洲秃鹫优化算法(AVOA)	残差卷积网络、注意力机制	临床数据	NA
218	2025-09-27	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	信用风险评估中的边界样本和噪声样本	机器学习	NA	逻辑回归、深度学习、凝聚聚类、ARPD算法	IAIBS（逻辑回归+深度学习混合模型）	结构化信用数据	四个公开数据集（PCL、FICO、CCF、VL）
219	2025-09-27	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	提出一种结合深度学习、用户反馈和知识图谱的AI写作评估框架	首次将动态关系知识图谱与Transformer模型结合，通过图神经网络增强语义理解能力，并引入基于用户行为变化的迭代反馈机制	仅获得初步数据验证，需要更广泛的用户研究确认效果	优化AI写作评估系统的效果，提供个性化详细反馈	写作评估系统和用户写作行为	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）
220	2025-09-27	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、Transformer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	从嘈杂的社交媒体数据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