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
2321	2025-11-29	EnCTN: an enhanced AI-enabled deep learning framework for security enhancement in blockchain transactions 2025-Nov-27, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-29160-6 PMID:41310051	研究论文	提出一种增强型AI深度学习框架EnCTN，用于提升区块链交易的安全性	结合区块链与深度学习的混合技术，通过增强卷积时序网络实现改进的数据持久性和异常检测	NA	提升区块链交易的安全性和异常检测能力	区块链交易数据	机器学习	NA	深度学习，区块链技术	CNN, Auto Encoder	时序数据	NSL-KDD数据集	Python	增强卷积时序网络(EnCTN)	异常分类准确率	以太坊环境
2322	2025-11-29	Integration of corpus linguistics and deep learning techniques for enhanced semantic-driven emotion detection on textual data 2025-Nov-27, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-28929-z PMID:41310067	研究论文	提出一种结合语料库语言学和深度学习的文本情感检测方法EDTIWVR-MDNN	融合TF-IDF、BERT和GloVe的词向量表示方法，以及基于注意力机制的时序卷积网络与双向门控循环单元的混合模型	NA	提升自然语言中情感理解的文本情感识别与分析	文本数据中的情感表达	自然语言处理	NA	语料库语言学，深度学习	时序卷积网络，双向门控循环单元，注意力机制	文本	基于Emotion Detection from Text数据集	NA	AM-T-BiG（注意力机制时序卷积网络-双向门控循环单元）	准确率	NA
2323	2025-11-29	Cognitive embodied learning for anomaly active target tracking 2025-Nov-27, Communications engineering DOI:10.1038/s44172-025-00556-6 PMID:41310085	研究论文	提出一种受人类大脑双决策系统启发的认知具身学习方法，用于解决复杂场景中的异常主动目标跟踪问题	提出认知具身学习框架，通过动态切换正常跟踪和异常处理模式，并引入异常认知模块、规则推理模块和异常消除模块等专用模块	未明确说明方法在极端环境条件下的适应性和计算效率的详细评估	提升复杂物理场景中主动目标跟踪的鲁棒性和准确性	无人机异常主动目标跟踪	机器学习和计算机视觉	NA	强化学习、深度学习	端到端框架	模拟和真实世界场景数据	NA	NA	认知具身学习架构	成功率、任务完成效率	NA
2324	2025-11-29	Deep learning-based AI model for predicting academic success and engagement among physical higher education students 2025-Nov-27, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-29000-7 PMID:41310101	研究论文	本研究开发了HybridStackNet集成模型，用于联合预测体育专业高等教育学生的学业成功和参与度	提出结合随机森林和支持向量机作为基础学习器、逻辑回归作为元学习器的堆叠集成模型，并引入可解释性分析框架	仅使用500个样本的公开数据集，样本规模有限且可能缺乏多样性	预测体育专业高等教育学生的学业成功和参与度	体育专业高等教育学生	机器学习	NA	SMOTE过采样技术	集成学习	学术、行为和物理属性数据	500个实例	Scikit-learn	随机森林,支持向量机,逻辑回归	准确率,精确率,召回率,F1分数,AUC,Jaccard系数,Kappa系数,汉明损失	NA
2325	2025-11-29	Improved multiscale attention based deep learning approach for automated sugarcane leaf disease detection using BSRI data 2025-Nov-27, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-28947-x PMID:41310119	研究论文	提出一种基于多尺度注意力的深度学习方法来检测甘蔗叶片病害	提出新颖的多尺度注意力密集残差网络（MADRN）架构，结合密集残差学习和多尺度注意力机制	未明确说明模型在更广泛环境条件下的泛化能力	开发准确的甘蔗叶片病害自动检测方法以提高作物生产力	甘蔗叶片病害	计算机视觉	植物病害	深度学习	CNN	图像	两个数据集：Kaggle数据集和混合数据集（Kaggle+BSRI）	NA	MADRN, CNN, VGG16, MobileNetV2, XceptionNet	准确率, 精确率, 召回率, F1分数	NA
2326	2025-11-29	A clinically validated AI framework for kidney cancer detection and characterization 2025-Nov-27, Communications medicine IF:5.4Q1 DOI:10.1038/s43856-025-01264-0 PMID:41310187	研究论文	开发并临床验证用于肾癌检测和表征的深度学习工具BMVision	首个经过临床验证的商业化肾癌AI检测工具，可显著提升放射科医生的工作效率和诊断一致性	回顾性研究设计，样本量相对有限（200例扫描）	开发AI工具辅助放射科医生提高肾癌诊断效率和准确性	肾脏CT扫描图像和放射科医生诊断流程	数字病理	肾癌	对比增强计算机断层扫描	深度学习	医学影像	200例CT扫描，6名放射科医生参与评估	NA	NA	诊断灵敏度、病变测量、报告效率、医生间一致性	NA
2327	2025-11-29	A deep learning-based multiscale integration of spatial omics with tumor morphology 2025-Nov-27, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-025-66691-y PMID:41310346	研究论文	开发了一种基于深度学习的多尺度整合方法，能够从H&E染色组织切片预测空间转录组数据	首次实现了从常规H&E染色切片到空间转录组数据的深度学习预测，达到近单细胞分辨率	NA	整合空间组学数据与肿瘤形态学特征	肿瘤微环境空间组织	数字病理学	肿瘤	空间转录组学，H&E染色	深度学习	图像，基因表达数据	72个10X Genomics Visium样本 + 348个MOSAIC联盟样本	NA	MISO	基准测试性能比较	NA
2328	2025-11-29	Automatic multi-IMU-based deep learning evaluation of intensity during static standing balance training exercises 2025-Nov-27, Journal of neuroengineering and rehabilitation IF:5.2Q1 DOI:10.1186/s12984-025-01760-3 PMID:41310727	研究论文	开发基于多IMU传感器和深度学习模型的静态站立平衡训练强度自动评估系统	首次使用全身可穿戴传感器数据和CNN模型来估计物理治疗师感知的平衡训练强度	研究样本量有限（47名参与者），仅针对静态站立平衡训练进行评估	开发家庭平衡康复训练中的运动强度监测方法	平衡训练参与者和物理治疗师	机器学习	老年疾病	惯性测量单元(IMU)数据采集	CNN	运动学数据	47名平衡训练参与者和42名物理治疗师	NA	卷积神经网络	均方根误差(RMSE)	NA
2329	2025-11-29	Multi-label classification for multi-temporal, multi-spatial coral reef condition monitoring using vision foundation model with adapter learning 2025-Nov-26, Marine pollution bulletin IF:5.3Q1 DOI:10.1016/j.marpolbul.2025.119054 PMID:41308425	研究论文	本研究提出了一种结合DINOv2视觉基础模型和LoRA微调方法的多标签分类方法，用于多时空珊瑚礁状况监测	首次探索基础模型在多时空设置下对珊瑚礁状况进行多标签分类的高效适配方法	研究仅基于泰国涛岛的15个潜水点数据，需要更多地理位置的验证	开发高效准确的珊瑚礁状况自动分类方法以支持生态系统监测和保护	珊瑚礁生态系统状况	计算机视觉	NA	水下调查图像采集	视觉基础模型,适配器学习	图像	来自泰国涛岛15个潜水点的多时空野外图像	PyTorch	DINOv2, LoRA	匹配率	NA
2330	2025-11-29	Impact of a deep learning reconstruction algorithm on image quality and dose reduction with ultra-high-resolution CT detectors: a phantom study 2025-Nov-26, Zeitschrift fur medizinische Physik IF:2.4Q2 DOI:10.1016/j.zemedi.2025.11.002 PMID:41309417	研究论文	通过模体研究评估深度学习重建算法与超高分辨率CT探测器结合对图像质量和辐射剂量降低的影响	首次将深度学习重建算法与超高分辨率CT探测器结合，采用基于任务的评估框架进行定量分析	研究基于模体实验，尚未进行临床验证	评估深度学习重建算法在超高分辨率CT中的图像质量改善和辐射剂量降低潜力	Catphan 600模体	医学影像	NA	CT扫描	深度学习重建算法	CT图像	5个CTDIvol水平（10, 7.5, 5, 2.5, 1 mGy）的模体扫描数据	NA	ClearInfinity深度学习重建算法	MTF, NPS, TTF, 可探测性指数d'	NA
2331	2025-11-29	Deep learning framework for automated frame selection in kidney ultrasound 2025-Nov-25, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-25755-1 PMID:41290740	研究论文	提出基于深度学习的自动化框架，用于从肾脏超声视频中选择最具诊断价值的帧	首次将YOLO系列分类模型应用于肾脏超声帧选择任务，并证明YOLO11x-cls模型在该任务上的优越性能	数据集规模相对有限（1203帧来自211名患者），需要进一步验证在更广泛人群中的泛化能力	开发自动化框架以提高肾脏超声图像选择的效率和一致性	肾脏超声视频帧	计算机视觉	肾脏疾病	超声成像	CNN	图像	1203帧来自211名患者	PyTorch	InceptionV3, ResNet34, ResNet50, EfficientNet, VGG16, YOLOv8x-cls, YOLO11x-cls	准确率, F1-score	NA
2332	2025-11-27	Accurate prediction of protein-ATP binding sites based on a protein pretrained large language model and a fractional-order convolutional neural network 2025-Nov-25, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-25830-7 PMID:41290782	研究论文	提出一种基于预训练蛋白质大语言模型和分数阶卷积神经网络的蛋白质-ATP结合位点预测方法	首次结合预训练蛋白质大语言模型和分数阶反向传播的深度卷积神经网络，通过修改损失函数解决数据不平衡问题	仅使用序列信息，可能忽略蛋白质三维结构等重要特征	准确预测蛋白质与ATP的结合位点	蛋白质序列及其与ATP的相互作用	生物信息学	NA	蛋白质序列分析	LLM, CNN	蛋白质序列数据	多个蛋白质-ATP结合位点数据集	NA	预训练分数阶深度卷积神经网络(PFDCNN)	准确率, AUC	NA
2333	2025-11-29	Brain benefits of deep learning-based noise management in experienced hearing aid users using functional near infrared spectroscopy 2025-Nov-25, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-25801-y PMID:41290802	研究论文	本研究使用功能性近红外光谱技术评估深度学习降噪助听器对听障用户大脑活动的影响	首次结合深度神经网络降噪算法与fNIRS技术研究助听器对前额叶皮层氧合水平的影响	样本量较小（26名受试者），仅针对有经验的助听器用户	研究深度学习降噪助听器特征对听障用户大脑活动的影响	26名有经验的助听器使用者	数字病理	听力损失	功能性近红外光谱（fNIRS）	深度神经网络（DNN）	脑血流氧合数据，行为表现数据，主观评分	26名有经验的助听器用户	NA	深度神经网络	听力准确率，主观听力努力评分，前额叶氧合水平	NA
2334	2025-11-27	MedNet: a lightweight attention-augmented CNN for medical image classification 2025-Nov-25, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-25857-w PMID:41290816	研究论文	提出一种轻量级注意力增强CNN模型MedNet用于医学图像分类	结合深度可分离卷积与CBAM注意力机制，在保持轻量化的同时提升特征提取能力	仅在特定医学图像数据集上进行验证，未涵盖所有医学影像类型	开发高效的医学图像分类模型以应对低分辨率、类间差异小和类内变异大的挑战	医学图像分类	计算机视觉	皮肤病	深度学习	CNN	图像	DermaMNIST, BloodMNIST, OCTMNIST和Fitzpatrick17k数据集	NA	ResidualDSCBAMBlock, CBAM	准确率	NA
2335	2025-11-29	A multi-model deep learning framework for SEM-based defect detection in [Formula: see text] Perovskite thin films 2025-Nov-25, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-25848-x PMID:41290822	研究论文	提出一种多模型深度学习框架，用于基于SEM的钙钛矿薄膜缺陷自动检测	首次将多模型深度学习框架应用于混合维度钙钛矿薄膜的缺陷检测，结合高精度分类和实时检测模型	数据集规模有限（仅2380张SEM图像），YOLOv9模型准确率较低（45.0%）	开发自动化高精度缺陷检测方法，支持钙钛矿太阳能电池的大规模质量控制	甲脒碘化铅钙钛矿薄膜的结构缺陷	计算机视觉	NA	扫描电子显微镜	CNN	图像	2380张SEM图像	TensorFlow, PyTorch	ResNet50V2, DenseNet169, YOLOv9	准确率, 加权F1分数	NA
2336	2025-11-29	OptiNet-B3: a lightweight explainable deep learning model for multiclass classification of fruit and leaf diseases 2025-Nov-25, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-25888-3 PMID:41290824	研究论文	提出一种轻量级可解释深度学习模型OptiNet-B3，用于苹果、香蕉和橙子的果实和叶片疾病多分类	集成Mish激活函数、卷积块注意力模块、组归一化和知识蒸馏技术，在低计算预算下优化学习	NA	早期准确检测作物疾病以保障作物健康和可持续农业生产力	苹果、香蕉和橙子的果实和叶片疾病	计算机视觉	植物疾病	深度学习	CNN	图像	果实13,602张图像，叶片11,199张图像	NA	OptiNet-B3	准确率	移动和边缘设备
2337	2025-11-29	Ensemble-based feature fusion for accurate plant disease classification using pre-trained models 2025-Nov-25, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-25927-z PMID:41290831	研究论文	本研究通过集成预训练深度学习模型并采用特征级融合方法，实现了植物病害的准确分类	提出基于特征级融合的集成学习方法，结合多种预训练模型的特征表示能力提升植物病害分类性能	NA	开发准确高效的植物病害检测系统，促进可持续农业发展	植物叶片图像中的病害分类	计算机视觉	植物病害	深度学习	CNN	图像	87,867张植物病害图像样本，涵盖38个类别和14种不同作物	NA	VGG16,ResNet50,InceptionV3	准确率	NA
2338	2025-11-29	Identification of novel biomarkers for epithelial ovarian cancer through machine learning and explainable artificial intelligence using in silico and in vitro analysis 2025-Nov-25, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-25901-9 PMID:41290833	研究论文	通过机器学习和可解释人工智能识别上皮性卵巢癌的新型生物标志物	结合机器学习和可解释AI技术筛选生物标志物，并在组织和外周血单核细胞中进行实验验证	样本量有限（组织样本67例，PBMC样本72例），需要更大规模研究验证	识别上皮性卵巢癌的新型生物标志物以改善诊断和预后预测	上皮性卵巢癌患者组织和外周血单核细胞样本	机器学习	卵巢癌	RNA-seq, 实时PCR	机器学习, 深度学习	基因表达数据	组织样本67例（34例EOC，33例良性），PBMC样本72例（39例EOC，33例良性）	NA	NA	p值	NA
2339	2025-11-29	Deep learning-based caching optimization for VR 360° videos in vehicular edge computing 2025-Nov-25, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-25811-w PMID:41290840	研究论文	提出基于深度学习的车载边缘计算中VR 360°视频缓存优化框架DeepEdge360	集成自适应分块分割、视口感知优先级和主动预取技术，结合LSTM和DQN算法动态优化缓存决策	未明确说明实验场景的具体限制条件和测试规模	优化车载边缘计算环境中VR 360°视频的缓存性能	VR 360°视频流媒体在车载网络中的传输	机器学习	NA	深度学习	LSTM, DQN	视频流数据，用户行为数据，车辆移动数据	NA	TensorFlow, PyTorch	LSTM, Deep Q-Network	缓存命中率，端到端延迟，带宽利用率	NA
2340	2025-11-29	Hybrid deep learning and optimization-based land use and land cover classification for advancing sustainable agriculture in Najran city, Saudi Arabia 2025-Nov-25, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-25908-2 PMID:41290846	研究论文	提出混合深度学习与优化方法用于沙特纳季兰市的土地利用分类，以促进可持续农业发展	结合CNN与随机森林的混合模型，并引入蚁群优化算法减少特征冗余	研究区域局限于半干旱地区，方法在其他气候区适用性需验证	开发精准的土地利用分类系统以支持可持续农业决策	沙特纳季兰市的土地利用类型	计算机视觉	NA	遥感影像分析	CNN,随机森林	卫星图像	2023年Landsat-8影像数据	NA	VGG19,GoogleNet,DenseNet121,ResNet152	准确率,精确率,召回率,F1分数	NA