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
2261	2025-07-05	A deep neural network approach for optimizing charging behavior for electric vehicle ride-hailing fleet 2025-Jul-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-05953-7 PMID:40594713	研究论文	本文提出了一种基于深度神经网络的优化方法，用于优化电动汽车网约车车队的充电行为	研究创新点在于将深度学习算法与大规模真实世界充电数据相结合，提出了一种优化电动汽车网约车充电行为的新方法	NA	分析当前充电行为，评估关键变量对成本和排放的影响，为潜在改进提供数据驱动的见解	电动汽车网约车车队的充电行为	机器学习	NA	Adam算法	NN	充电事件数据	214万次充电事件
2262	2025-07-05	Identifying artificial intelligence-generated content using the DistilBERT transformer and NLP techniques 2025-Jul-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-08208-7 PMID:40594720	研究论文	本研究利用DistilBERT transformer和NLP技术识别人工智能生成的内容	提出了一种基于DistilBERT transformer的轻量级模型，结合自注意力机制动态权衡文本元素，有效捕捉语言模式，准确率达98%	未提及模型在不同语言或多样化文本类型上的泛化能力	确保数字内容的真实性，防止错误信息和抄袭的传播	人工智能生成的文本内容	自然语言处理	NA	NLP, 深度学习	DistilBERT, LSTM	文本	未明确提及样本数量
2263	2025-07-05	An enhanced deep learning model for accurate classification of ovarian cancer from histopathological images 2025-Jul-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-07903-9 PMID:40594738	研究论文	本文提出了一种增强的深度学习模型OvCan-FIND，用于从组织病理学图像中准确分类卵巢癌	提出的OvCan-FIND模型在卵巢癌分类任务中达到了99.74%的准确率，优于多种现有的CNN架构	未提及模型在外部验证集上的表现或临床应用的具体障碍	提高卵巢癌的诊断准确性和分类效率	卵巢癌组织病理学图像	数字病理学	卵巢癌	深度学习	CNN（包括Inception V3、EfficientNet变体、ResNet152V2、MobileNet系列、VGG16/19、Xception等对比模型）	图像	包含Clear Cell、Endometri、Mucinous、Serous和Non-Cancerous类别的卵巢癌图像数据集（具体样本量未说明）
2264	2025-07-05	Kronecker convolutional feature pyramid for fault diagnosis in rolling bearings 2025-Jul-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-08339-x PMID:40594835	研究论文	提出了一种新型的三维Kronecker卷积特征金字塔（KCFP）模型，用于滚动轴承的故障诊断	使用3D Kronecker卷积替代单一膨胀率，结合3D特征选择（3DFSC）进行局部特征学习，有效解决了现有深度学习模型在多尺度特征提取和梯度消失导致的退化问题	模型仅在Paderborn University和MFPT轴承数据集上进行了验证，未在其他轴承数据集上测试其泛化能力	开发一种自主可靠的滚动轴承故障诊断技术	滚动轴承	机器学习	NA	3D Kronecker卷积	KCFP	时间序列数据	Paderborn University和MFPT轴承数据集
2265	2025-07-05	An explainable RoBERTa approach to analyzing panic and anxiety sentiment in oral health education YouTube comments 2025-Jul-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-06560-2 PMID:40594864	研究论文	本研究利用RoBERTa模型分析口腔健康教育YouTube评论中的恐慌和焦虑情绪，旨在改善心理健康结果和教育效果	采用先进的RoBERTa语言模型进行自然语言处理研究，实现社交媒体环境中的实时反馈	模型在恐慌和信息类别的分类准确性有待提高，需要进一步优化	改善在线健康教育讨论并建立自动评论审核系统	口腔健康教育YouTube视频的评论	自然语言处理	NA	RoBERTa	RoBERTa	文本	NA
2266	2025-07-05	Towards precision agriculture: metaheuristic model compression for enhanced pest recognition 2025-Jul-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-08307-5 PMID:40594893	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的框架，用于准确识别和分类农作物病虫害	结合InceptionV3作为主干特征提取器，并采用通道注意力机制进行特征优化，同时引入元启发式优化算法降低模型复杂度	未提及模型在不同农作物或环境条件下的泛化能力	提高农作物病虫害识别的准确性和计算效率	农作物病虫害	计算机视觉	农作物病虫害	深度学习	InceptionV3	图像	CropDP-181数据集
2267	2025-07-05	Uncovering subtype-specific metabolic signatures in breast cancer through multimodal integration, attention-based deep learning, and self-organizing maps 2025-Jul-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-06459-y PMID:40594918	研究论文	通过多模态整合、基于注意力的深度学习和自组织映射，揭示乳腺癌亚型特异性代谢特征	结合多模态代谢组学数据和基于注意力的深度学习模型，有效筛选出99种显著代谢物，优于传统静态方法，并通过自组织映射分析揭示各亚型的独特代谢特征	NA	系统识别区分乳腺癌亚型的生物标志物	乳腺癌亚型	数字病理学	乳腺癌	LC-MS, GC-MS, NMR	基于注意力的深度学习模型, 自组织映射	代谢组学数据	NA
2268	2025-07-05	Enhancing chronic wound assessment through agreement analysis and tissue segmentation 2025-Jul-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-06703-5 PMID:40594951	research paper	该研究提出了一种自动化的慢性伤口组织分割方法，通过深度学习技术提高伤口愈合评估的准确性和效率	结合了卷积神经网络DeepLabV3-R50和基于transformer的SegFormer-B0模型，并探索了从开放伤口分割模型中迁移知识的方法	即使是有经验的医疗专业人员也可能在组织边界划分上存在差异，显示了任务的固有复杂性	开发自动化方法以提高慢性伤口愈合评估的准确性和效率	慢性伤口的组织分割和量化	digital pathology	chronic wound	deep learning	CNN (DeepLabV3-R50), transformer (SegFormer-B0)	image	Wounds数据集
2269	2025-07-05	Deep learning-driven drug response prediction and mechanistic insights in cancer genomics 2025-Jul-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-91571-2 PMID:40595000	研究论文	本研究开发了一个名为DrugS的深度神经网络模型，用于预测癌症细胞对药物的反应，并从基因组角度探索药物反应的分子机制	开发了DrugS模型，结合基因表达和药物测试数据预测药物反应，并揭示了SN-38耐药的潜在分子机制	研究主要基于体外实验和患者来源的异种移植模型，临床应用的普适性有待进一步验证	从基因组角度预测癌症药物反应并探索耐药机制	人类来源的癌症细胞系和患者来源的异种移植模型	癌症基因组学	癌症	深度神经网络	DrugS	基因表达数据和药物测试数据	NA
2270	2025-07-05	Interpretable longitudinal glaucoma visual field estimation deep learning system from fundus images and clinical narratives 2025-Jul-01, NPJ digital medicine IF:12.4Q1 DOI:10.1038/s41746-025-01750-8 PMID:40595009	research paper	提出了一种基于多模态深度学习系统的纵向青光眼视野估计方法，利用眼底图像和临床文本来预测当前和未来的视野	首次结合眼底图像和临床文本进行纵向视野预测，提供了一种新的视觉功能评估工具	样本量相对有限，外部验证集规模较小	开发一种能够预测青光眼患者当前和未来视野的深度学习系统	青光眼患者的眼底图像和临床文本数据	digital pathology	glaucoma	deep learning	MLEDL (multi-modal longitudinal estimation deep learning)	image, text	1598条横断面记录和3278条纵向记录，外加446条外部测试记录
2271	2025-07-05	Deep learning based knowledge tracing in intelligent tutoring systems 2025-Jul-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-07422-7 PMID:40595046	研究论文	本文提出了一种基于稀疏注意力技术和生成解码的质量感知深度学习框架，用于智能辅导系统中的知识追踪	提出了一种质量感知的深度学习框架，解决了知识追踪中的数据稀疏性问题	未提及具体的数据稀疏性问题解决方案在实际应用中的效果	提高智能辅导系统中知识追踪的准确性	学生在智能辅导系统中的交互记录	自然语言处理	NA	深度学习	RNN, 稀疏注意力技术, 生成解码	交互记录	一系列真实数据集
2272	2025-07-05	Cascade drive: a unified deep learning framework for multi-featured detection and control in autonomous electric vehicles on unstructured roadways 2025-Jul-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-06567-9 PMID:40595070	research paper	提出了一种用于非结构化道路上自主电动汽车多特征检测与控制的统一深度学习框架	采用级联架构整合多个深度学习模型，构建了一个能同时处理车道边界和关键对象的统一框架，并在资源受限的硬件上实现了每秒6帧的处理速度	研究主要针对发展中国家如印度的道路条件，可能不适用于所有地区的道路环境	开发一种可持续的自主电动汽车解决方案，以应对发展中国家和智能城市中非结构化道路的独特挑战	自主电动汽车（AEV）在非结构化道路上的操作	machine learning	NA	深度学习	DeepLabv3+, YOLOv5, YOLOv7	image	NA
2273	2025-07-05	An automatic classification of breast cancer using fuzzy scoring based ResNet CNN model 2025-Jul-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-07013-6 PMID:40595083	研究论文	提出了一种基于模糊评分的ResNet CNN模型，用于乳腺癌的自动分类	引入了混合深度学习模型FS-Resnet CNN，结合自适应灰狼优化算法(AGWOA)减少时间消耗并选择关键特征	未提及具体样本量及数据来源限制	提高乳腺癌分类的预测性能并减少计算时间	乳腺癌医学图像	数字病理学	乳腺癌	快速离散小波变换(FDWT), 自适应灰狼优化算法(AGWOA)	FS-Resnet CNN	图像	NA
2274	2025-07-05	Automatic cattle identification system based on color point cloud using hybrid PointNet++ Siamese network 2025-Jul-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-08277-8 PMID:40595167	研究论文	提出了一种基于彩色点云和混合PointNet++ Siamese网络的自动牛只识别系统，用于健康监测和管理	采用彩色点云和混合PointNet++ Siamese网络进行牛只识别，无需重新训练模型即可识别新引入的牛只	数据集主要包含荷斯坦奶牛和少量泽西奶牛，可能对其他品种的适用性有限	开发一种准确且适应性强的牛只识别系统，以支持全面的牛只健康监测	牛只（主要为荷斯坦奶牛和少量泽西奶牛）	计算机视觉	NA	RGB-D相机、点云处理、深度学习	混合PointNet++ Siamese网络	彩色点云、深度图像	主要为荷斯坦奶牛和少量泽西奶牛的数据集，测试期为13天
2275	2025-07-05	Application of wings interferential patterns (WIPs) and deep learning (DL) to classify some Culex. spp (Culicidae) of medical or veterinary importance 2025-Jul-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-08667-y PMID:40595213	研究论文	本文探讨了利用翅膀干涉图案（WIPs）和深度学习（DL）对库蚊属（Culex）蚊子进行分类的可能性，以评估开发一种通用方法用于调查对人类健康重要的双翅目昆虫的潜力	首次将WIPs和DL技术应用于库蚊属蚊子的分类，扩展了这一方法的应用范围，并展示了其在物种水平上的高准确率	对于代表性不足的物种存在挑战，需要更大的数据集和分子条形码等补充技术	开发一种通用的、可扩展的工具，用于调查对人类健康重要的双翅目昆虫	库蚊属（Culex）蚊子	计算机视觉	NA	翅膀干涉图案（WIPs）和深度学习（DL）	CNN	图像	NA
2276	2025-07-05	Advancements in noise reduction for wheel speed sensing using enhanced LSTM models 2025-Jul-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-07924-4 PMID:40595304	研究论文	本文提出了一种增强型LSTM深度学习模型，用于汽车轮速传感器中的鲁棒噪声降低	通过引入注意力机制选择性地强调瞬态高噪声帧，保留了关键的旋转信息	计算成本较高且需要大量标记数据	提高汽车轮速传感器在复杂噪声环境下的性能	汽车轮速传感器信号	机器学习	NA	VMD, HHT	Enhanced LSTM	信号数据	NA
2277	2025-07-05	The analysis of artificial intelligence-based mobile learning in students' open teaching recommendation system based on deep learning 2025-Jul-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-08147-3 PMID:40595317	研究论文	本研究旨在通过基于深度学习的AI推荐系统提升学生在移动学习和开放教学中的时间利用效率和学习效果	提出了一种基于深度学习的AI推荐系统，用于优化移动学习和开放教学模式	研究样本仅针对中学生，未涵盖其他教育阶段的学生	提升移动学习和开放教学模式的效率与效果	中学生	教育技术	NA	深度学习	Decision Tree (DT)	学习行为数据	两组中学生
2278	2025-07-05	DeepECG-Net: a hybrid transformer-based deep learning model for real-time ECG anomaly detection 2025-Jul-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-07781-1 PMID:40595316	研究论文	提出了一种基于Transformer和CNN的混合深度学习模型DeepECG-Net，用于实时ECG异常检测	结合CNN和Transformer架构，利用多头自注意力机制高效学习ECG信号的局部和全局变化，降低计算开销并提升实时检测能力	未明确提及具体局限性	开发高效准确的实时ECG异常检测模型	心电图(ECG)信号	机器学习	心血管疾病	深度学习	CNN+Transformer混合模型	ECG信号数据	NA
2279	2025-07-05	High-accuracy PM2.5 prediction via mutual information filtering and Bayesian-Optimized Spatio-Temporal Convolutional Networks 2025-Jul-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-08896-1 PMID:40595390	研究论文	提出了一种结合互信息过滤和贝叶斯优化的时空卷积网络框架，用于高精度预测PM2.5浓度	1) 提出动态框架结合互信息和自适应信息距离进行特征选择；2) 设计基于多模态高斯分布的贝叶斯优化器；3) 引入信息筛选增强的时空卷积网络	未明确提及具体局限性	提高PM2.5浓度预测的准确性	PM2.5浓度数据	机器学习	NA	互信息(MI)、自适应信息距离(AID)、贝叶斯优化	时空卷积网络(STCN)	时空序列数据	NA
2280	2025-07-05	Deep learning of structural morphology imaged by scanning X-ray diffraction microscopy 2025-Jul-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-97183-0 PMID:40595408	research paper	该研究利用卷积神经网络NanobeamNN分析扫描X射线纳米衍射显微镜数据，以解析纳米尺度结构形态	开发了专门用于分析扫描探针X射线显微镜数据的卷积神经网络NanobeamNN，能够直接从模拟衍射数据中学习晶格应变和旋转角度，并在实验数据上做出合理预测，无需额外微调	未提及在实际应用中的具体限制或潜在问题	提高纳米尺度结构形态成像的数据分析效率和准确性	外延薄膜的纳米束X射线衍射数据	machine learning	NA	扫描X射线纳米衍射显微镜	CNN	衍射图像	NA