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	2025-07-04	Benchmark dataset and deep learning method for global tropical cyclone forecasting 2025-Jul-01, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-025-61087-4 PMID:40595595	研究论文	提出了一种名为TropiCycloneNet的全球热带气旋预测方法，包含一个开放的多模态数据集和一个AI-气象学集成的预测模型	提出了一个开放的多模态热带气旋数据集TCN和一个AI-气象学集成的预测模型TCN，通过气象学知识整合和数据集的全面时空覆盖实现了预测性能的提升	未提及具体的局限性	提高热带气旋路径和强度的预测准确性	全球热带气旋	机器学习	NA	深度学习	Generator Chooser Network, Environment-Time Net	多模态数据	涵盖六大洋盆70年的多源数据
202	2025-07-04	Mapping global floods with 10 years of satellite radar data 2025-Jul-01, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-025-60973-1 PMID:40595639	研究论文	本研究利用Sentinel-1合成孔径雷达（SAR）卫星影像和深度学习模型，创建了一个全球洪水范围的长期数据集	利用Sentinel-1 SAR卫星影像的穿透云层能力，开发了一种深度学习洪水检测模型，能够在云层覆盖和昼夜条件下进行一致的洪水范围测绘	需要进一步验证全球洪水范围随时间增加的趋势是否与气候变化有关	开发一种有效的全球洪水监测方法，以支持灾害响应和洪水易发区域的识别	全球洪水范围和洪水易发区域	计算机视觉	NA	Sentinel-1 SAR卫星影像	深度学习模型	卫星影像	10年的SAR数据
203	2025-07-04	Prompt-based fine-tuning with multilingual transformers for language-independent sentiment analysis 2025-Jul-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-03559-7 PMID:40595680	研究论文	本研究通过基于提示的微调方法，利用多语言Transformer模型推进语言无关的情感分析领域	采用基于提示的微调策略（前缀提示和填空式提示）为语言无关情感分析建立统一框架，显著提升模型性能	研究仅覆盖8种语言，未验证在更多语言上的泛化能力	开发可扩展的多语言情感分析方法	阿拉伯语、英语、法语、德语、印地语、意大利语、葡萄牙语和西班牙语文本数据	自然语言处理	NA	prompt-based fine-tuning	BERT-base-multilingual, XLM-RoBERTa, LSTM, CNN, SVM, Logistic Regression	文本	8种语言的文本数据（每类仅需32个训练样本）
204	2025-07-04	Machine learning and transformer models for prediction of postoperative pneumonia risk in patients with lower limb fractures 2025-Jul-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-04623-y PMID:40595785	研究论文	本研究利用机器学习和Transformer模型预测下肢骨折患者术后肺炎的风险	首次将XGBoost和Transformer模型应用于下肢骨折患者术后肺炎的预测，并展示了较好的预测性能	研究数据仅来自南通大学医院，可能存在地域性偏差	预测下肢骨折患者术后肺炎的风险，以改善患者预后	2016至2023年南通大学医院的下肢骨折手术患者	机器学习	下肢骨折	机器学习和深度学习算法	XGBoost和Transformer	临床指标数据	未明确说明样本数量，但包括病例组和对照组
205	2025-07-04	A deep convolutional neural network-based novel class balancing for imbalance data segmentation 2025-Jul-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-04952-y PMID:40595795	研究论文	提出了一种基于深度学习和双层类别平衡方案的新型管道BLCB-CNN，用于视网膜眼底图像中的血管分割	采用双层类别平衡方案（Level-I用于血管/非血管平衡，Level-II用于厚/薄血管平衡）和预处理技术（GCN、CLAHE和伽马校正）来提高分割性能	未提及具体的数据集规模限制或计算资源需求	解决视网膜血管分割中数据分布不平衡和血管厚度变化的问题	视网膜眼底图像中的血管	计算机视觉	眼科疾病	深度学习、图像预处理（GCN、CLAHE、伽马校正）	CNN	图像	标准视网膜眼底图像和STARE图像（具体数量未提及）
206	2025-07-04	Deep learning-based automated detection and multiclass classification of soil-transmitted helminths and Schistosoma mansoni eggs in fecal smear images 2025-Jul-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-02755-9 PMID:40595844	research paper	开发了一个基于深度学习的自动化系统，用于检测和分类粪便涂片显微镜图像中的土壤传播蠕虫和曼氏血吸虫卵	利用EfficientDet深度学习模型和Schistoscope低成本自动数字显微镜，实现了对四种蠕虫卵的高效检测与分类	数据集仅包含3000多张视野图像，可能不足以覆盖所有变异情况	开发一种自动化系统，用于在资源有限的环境中检测和分类寄生虫卵，支持被忽视热带病控制项目的监测与评估	粪便涂片显微镜图像中的土壤传播蠕虫和曼氏血吸虫卵	digital pathology	neglected tropical disease	Kato-Katz技术	EfficientDet	image	3000多张视野图像，来自300多份粪便涂片
207	2025-07-04	DSNet enables feature fusion and detail restoration for accurate object detection in foggy conditions 2025-Jul-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-03902-y PMID:40595900	research paper	提出了一种名为DSNet的新型网络，用于在雾天条件下优化特征传输和恢复丢失的图像细节，以提高目标检测的准确性	DSNet通过去雾融合网络（DFN）学习去雾特征，采用差异化处理权重；引入基于重新参数化通道混洗注意力机制的MistClear Attention（MCA）模块优化特征信息传输和融合；设计混合像素激活变换器（HPAT）结合通道注意力和基于窗口的自注意力机制激活额外像素区域	未明确提及具体限制，但可能受限于特定天气条件下的应用场景	提高在雾天等恶劣天气条件下的目标检测准确性和实时性能	雾天条件下的图像和目标检测	computer vision	NA	deep learning	DSNet (DehazeSRNet), DFN, MCA, HPAT	image	Foggy Cityscapes, RTTS, DAWN, 和 rRain 数据集
208	2025-07-04	A novel decision-making approach for the selection of best deep learning techniques under logarithmic fractional fuzzy set information 2025-Jul-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-03389-7 PMID:40595920	研究论文	本文提出了一种在Log-FFS信息下选择最佳深度学习技术的新决策方法	定义了Log-FFS这一特殊的模糊集类别，并基于对数运算原理提出了一系列聚合算子	NA	在Log-FFS信息环境下优化深度学习技术的选择过程	深度学习技术	机器学习	NA	对数运算原理、COPRAS、扩展TOPSIS方法	NA	模糊集信息	NA
209	2025-07-04	Advanced object detection for smart accessibility: a Yolov10 with marine predator algorithm to aid visually challenged people 2025-Jul-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-04959-5 PMID:40595928	research paper	提出了一种基于YOLOv10和海洋捕食者算法的智能辅助对象检测模型，旨在帮助视障人士	结合YOLOv10模型和海洋捕食者算法进行超参数优化，以提高对象检测的准确性	实验仅在室内对象检测数据集上进行，可能不适用于其他场景	提升对象检测技术，以帮助视障人士更好地识别周围物体	视障人士	computer vision	NA	YOLOv10, VGG19, DBN, MPA	YOLOv10, VGG19, DBN	image	NA
210	2025-07-04	A novel deep learning approach to field-road semantic segmentation 2025-Jul-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-05066-1 PMID:40595943	研究论文	本文提出了一种新颖的深度学习框架，用于田间道路的语义分割，以提高智能农业中的操作监测精度	结合transformer和语义技术开发了先进的语义编码器，并采用轻量级上采样机制与语义FPN解码器结合，有效解决了类别不平衡问题	研究仅针对小麦和水稻的GNSS轨迹数据，可能不适用于其他作物或农业场景	开发一种AI驱动的田间道路语义分割方法，以精确监测农业机械的田间操作	小麦和水稻的田间道路轨迹	计算机视觉	NA	深度学习	transformer与语义FPN结合的网络	GNSS轨迹图像	6,380张小麦和水稻的GNSS轨迹图像
211	2025-07-04	BGATT-GR: accurate identification of glucocorticoid receptor antagonists based on data augmentation combined with BiGRU-attention 2025-Jul-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-05839-8 PMID:40595974	研究论文	本研究提出了一种名为BGATT-GR的深度学习混合框架，用于准确识别糖皮质激素受体（GR）拮抗剂	结合数据增强方法、双向门控循环单元（BiGRU）和自注意力机制（ATT）来提高GR拮抗剂的识别准确性	未明确提及研究的具体局限性	开发一种高精度的GR拮抗剂识别方法	糖皮质激素受体（GR）拮抗剂	机器学习	NA	数据增强（RUS和SMOTE）、BiGRU、自注意力机制、PCA	BiGRU-ATT	分子描述符	未明确提及具体样本数量
212	2025-07-04	Enhancing agricultural commodity price forecasting with deep learning 2025-Jul-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-05103-z PMID:40595985	研究论文	本研究评估了传统随机模型、机器学习技术和深度学习方法在预测23种农产品价格上的表现	深度学习模型，特别是LSTM和GRU，在捕捉复杂时间模式方面表现优异，显著优于传统方法	未考虑外部因素如天气数据对价格预测的影响	提高农产品价格预测的准确性，以支持市场规划与政策制定	23种农产品的每日批发价格数据	机器学习	NA	深度学习	LSTM, GRU, ARIMA, SVR, XGBoost, MLP, RNN, ESN	时间序列数据	2010年1月至2024年6月的23种农产品每日批发价格数据
213	2025-07-04	Enhanced wind power forecasting using machine learning, deep learning models and ensemble integration 2025-Jul-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-05250-3 PMID:40596009	研究论文	本研究应用机器学习和深度学习技术，通过系统超参数调优提升风能预测性能	采用多种ML和DL模型进行对比分析，并构建Stacking Ensemble模型以提高预测准确性和鲁棒性	未明确提及模型在其他地理区域的泛化能力	提升风能发电预测准确性以保障电网稳定性	风能发电数据	机器学习	NA	机器学习（RF, XGBoost等）和深度学习（MLP, LSTM）	Random Forest, XGBoost, Stacking Ensemble, MLP, LSTM	时间序列数据	Kaggle风轮机SCADA数据集和印度Aralvaimozhi实时风数据
214	2025-07-04	Multiclass semantic segmentation for prime disease detection with severity level identification in Citrus plant leaves 2025-Jul-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-04758-y PMID:40596020	研究论文	提出一种高效的深度学习模型，用于柑橘植物叶片上多种疾病的检测和严重程度识别	结合了层次特征提取、通过transformer的全局上下文建模和精确特征重建的RSL Linked-TransNet多类分割模型，解决了现有模型的空间不一致性、精细疾病边界丢失和特征表示不足等主要限制	未提及具体的数据集规模或模型在不同环境下的泛化能力	早期检测和分类柑橘植物叶片上的多种疾病，以保护作物健康和生产力	柑橘植物叶片上的疾病（柑橘黄龙病、黑斑病和溃疡病）	计算机视觉	植物疾病	深度学习	RSL Linked-TransNet	图像	NA
215	2025-07-04	Smart deep learning model for enhanced IoT intrusion detection 2025-Jul-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-06363-5 PMID:40596059	研究论文	本文提出了一种智能深度学习模型，用于增强物联网入侵检测	通过大规模预处理步骤和超参数调优，结合XGBoost和顺序神经网络(OSNN)算法，提高了多类入侵检测的准确性	研究仅基于三个数据集进行测试，可能无法涵盖所有类型的网络入侵场景	提高物联网环境下的网络安全入侵检测能力	物联网网络入侵行为	机器学习	NA	Grid Search超参数调优	XGBoost, Sequential Neural Network (OSNN)	网络流量数据	三个数据集(NSL-KDD, UNSW-NB15, CICIDS2017)
216	2025-07-04	Blockchain enabled deep learning model with modified coati optimization for sustainable healthcare disease detection and classification 2025-Jul-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-06578-6 PMID:40596110	研究论文	提出一种基于区块链和深度学习的医疗疾病检测与分类方法，结合改进的Coati优化算法以提高准确性和安全性	结合区块链技术和改进的Coati优化算法（MCOA），提出一种新型的深度学习模型（MCODBC-HDDC）用于医疗疾病检测与分类，确保数据安全并提高诊断准确性	实验仅在HD数据集上进行验证，未在其他数据集上测试其泛化能力	提高医疗疾病检测与分类的准确性和数据安全性	医疗传感器收集的异构数据及患者疾病分类	医疗健康与人工智能	多种疾病（未具体说明）	深度学习（DL）、区块链（BC）、改进的Coati优化算法（MCOA）	ABiGRU（注意力双向门控循环单元）	医疗传感器收集的异构数据	HD数据集（具体样本数量未说明）
217	2025-07-04	Evaluation of MRI-based synthetic CT for lumbar degenerative disease: a comparison with CT 2025-Jul-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-05399-x PMID:40596109	研究论文	本研究评估了基于MRI的合成CT（sCT）在显示腰椎退行性变化方面的效果，并与传统CT进行了比较	使用深度学习图像合成方法（BoneMRI）从MRI生成sCT图像，为无辐射诊断和术前规划提供了新可能	sCT在检测骨质疏松症方面表现较差，不能独立用于骨质疏松诊断	比较MRI-based sCT与传统CT在显示腰椎退行性变化方面的效果	疑似腰椎退行性疾病的成年患者	数字病理	腰椎退行性疾病	深度学习图像合成方法（BoneMRI）	NA	医学影像（MRI和CT图像）	105名参与者（54名男性和51名女性，年龄19-95岁）
218	2025-07-04	The evolution law of mining stress concentration effect and mining pressure manifestation mechanism under different pushing methods in valley landforms 2025-Jul-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-06907-9 PMID:40596156	研究论文	研究不同推进方式下谷地地貌中采矿应力集中效应和矿压显现机制的演化规律	采用深度学习方法识别和分析应力-位移图像模式，为谷地地貌中的采矿应力研究提供了新方法	研究主要基于模拟和模型，实际地质条件的复杂性可能未被完全考虑	分析不同采矿顺序下覆岩层的应力和位移演化，以优化采矿方法和减少地面压力风险	谷地地貌中的覆岩层	地质工程	NA	物理相似模拟、数值模拟、深度学习	深度学习模型	图像、模拟数据	NA
219	2025-07-04	Innovative deep learning classifiers for breast cancer detection through hybrid feature extraction techniques 2025-Jul-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-06669-4 PMID:40596190	研究论文	本研究提出了一种结合手工统计特征和深度学习技术的混合分类方法，用于乳腺X光片分析以提高乳腺癌检测的准确率	结合了Shearlet变换预处理、改进的Otsu阈值和Canny边缘检测分割、GLCM和GLRLM特征提取以及2D BiLSTM-CNN模型，以学习乳腺X光片中的空间和序列模式	仅在MIAS数据集上进行了评估，可能在其他数据集上的泛化能力未经验证	提高乳腺癌的早期和准确检测率	乳腺X光片	计算机视觉	乳腺癌	Shearlet变换、改进的Otsu阈值、Canny边缘检测、GLCM、GLRLM	2D BiLSTM-CNN	图像	MIAS数据集
220	2025-07-04	A fake news detection model using the integration of multimodal attention mechanism and residual convolutional network 2025-Jul-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-05702-w PMID:40596197	研究论文	本研究提出了一种结合残差网络和注意力机制的深度学习模型，用于提高假新闻检测的准确性和效率	构建了多模态特征融合模块，设计了跨模态对齐机制，优化了特征融合结构，并利用注意力机制增强显著特征的表示	NA	提高假新闻检测的准确性和效率	多模态数据（文本、图像和视频）	自然语言处理	NA	深度学习	残差卷积网络与多模态注意力机制集成模型	多模态数据（文本、图像和视频）	三个数据集：LIAR数据集（政治短文本）、FakeNewsNet数据集（英文多模态新闻）和微博数据集（中文社交媒体平台）