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
221	2025-10-02	Enhanced EfficientNet-Extended Multimodal Parkinson's disease classification with Hybrid Particle Swarm and Grey Wolf Optimizer 2025-Sep-30, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-07069-4 PMID:41027941	研究论文	提出一种基于增强型EfficientNet扩展多模态和混合粒子群灰狼优化器的帕金森病分类框架	结合多模态数据（MRI、DaTscan和步态评分），使用MSA-VAE去噪和SIMVC分割关键区域，并采用HybPS-GWO优化分类权重	NA	开发高精度帕金森病分类系统，特别关注早期诊断	帕金森病患者（早期和晚期）与健康对照者	计算机视觉	帕金森病	深度学习、多模态数据融合、优化算法	Enhanced EfficientNet、Variational Autoencoders、Hybrid Particle Swarm and Grey Wolf Optimizer	医学图像（T1加权MRI、DaTscan）、步态评分数据	来自NTUA和PhysioNet数据库的多模态数据样本
222	2025-10-02	Advanced MRI based Alzheimer's diagnosis through ensemble learning techniques 2025-Sep-30, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-04899-0 PMID:41027951	研究论文	本研究使用集成学习技术分析脑部MRI图像，实现阿尔茨海默病的自动诊断和四阶段分类	通过集成ResNet50、InceptionResNetv2和专门训练的CNN模型，相比单一模型显著提高了诊断准确率	仅基于MRI数据进行研究，未涉及其他类型医学影像或临床数据	开发高精度的阿尔茨海默病自动诊断和分期系统	阿尔茨海默病患者的脑部MRI图像	计算机视觉	阿尔茨海默病	深度学习、集成学习	CNN、ResNet50、InceptionResNetv2	医学影像	NA
223	2025-10-02	Enhanced intrusion detection in cybersecurity through dimensionality reduction and explainable artificial intelligence 2025-Sep-30, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-06761-9 PMID:41027964	研究论文	提出一种结合降维和可解释人工智能的增强型网络安全入侵检测模型	首次将多宇宙优化特征选择、CNN-BiGRU-AM混合分类器与蚁狮优化超参数调优相结合，并引入SHAP可解释性技术	仅在NSLKDD和CICIDS 2017两个数据集上进行了验证，需要更多数据集测试泛化能力	开发具有高准确性和可解释性的网络安全入侵检测系统	网络流量数据和网络攻击行为	机器学习	NA	均值归一化、多宇宙优化、蚁狮优化、SHAP可解释性分析	CNN、BiGRU、注意力机制混合模型	网络流量数据	NSLKDD和CICIDS 2017两个数据集
224	2025-10-02	An advanced skin lesion segmentation and classification framework using deep learning strategies 2025-Sep-30, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-08255-0 PMID:41028027	研究论文	提出一种基于深度学习的皮肤病变分割与分类框架，用于自动诊断皮肤癌	提出AL-VTransUNet分割模型和DD-MHA分类模型，并采用IRP-GSO算法优化参数	NA	开发自动化皮肤病变分割和分类系统以提高皮肤癌诊断准确率	皮肤病变图像	计算机视觉	皮肤癌	深度学习	AL-VTransUNet, DD-MHA, IRP-GSO	图像	NA
225	2025-10-02	Improving internet of health things security through anomaly detection framework using artificial intelligence driven ensemble approaches 2025-Sep-30, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-10016-y PMID:41028043	研究论文	提出一种基于人工智能集成方法的异常检测框架，用于提升医疗物联网安全	开发了SEGOA超参数优化算法，并采用RNN、BiLSTM和KELM三种深度学习模型的集成分类方法	仅使用ECU-IoHT基准数据集进行验证，未在其他数据集上测试泛化能力	通过人工智能技术检测医疗物联网中的网络攻击，提高系统安全性	医疗物联网设备和应用系统	网络安全	NA	机器学习、深度学习	RNN、BiLSTM、KELM集成模型	网络流量数据	ECU-IoHT基准数据集
226	2025-10-02	Fuzzy C-Means clustering and LSTM-based magnitude prediction of earthquakes in the Aegean region of Türkiye 2025-Sep-30, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-07538-w PMID:41028055	研究论文	结合模糊C均值聚类、统计建模和LSTM深度学习技术预测土耳其爱琴海地区地震震级	首次将FCM聚类、统计分布分析和LSTM预测模型集成应用于区域地震震级预测	研究仅针对土耳其爱琴海地区，模型在其他地区的适用性需要进一步验证	开发综合方法准确预测地震震级以支持风险缓解和结构韧性规划	土耳其爱琴海地区的地震事件	机器学习	NA	Fuzzy C-Means聚类、统计分布分析、LSTM深度学习	LSTM	地震震级数据	NA
227	2025-10-02	Artificial intelligence based platform for the automatic and simultaneous explainable detection of apnoea, oxygen desaturation, and artefacts in paediatric polygraphy exams (REST) 2025-Sep-30, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-13630-y PMID:41028075	研究论文	开发了一种基于人工智能的平台REST，用于自动同时检测小儿多导睡眠图中的呼吸暂停、氧饱和度下降和伪影	提出了一种新型1D深度神经网络架构，能够同时检测多种事件并提供决策过程的可解释性	仅基于86名儿科患者的数据进行训练和测试，样本规模有限	开发自动检测睡眠呼吸暂停及相关事件的AI平台	儿科患者的多导睡眠图信号	医疗人工智能	睡眠呼吸暂停	深度学习、梯度加权类激活映射(grad-CAM)	1D深度神经网络	生理信号（气流、脉搏血氧信号）	86名儿科患者
228	2025-10-02	An efficient data driven framework for intrusion detection in wireless sensor networks using deep learning 2025-Sep-30, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-12867-x PMID:41028087	研究论文	提出了一种基于深度学习的无线传感器网络入侵检测框架，结合CNN和RNN并采用对抗感知优化模型	结合卷积神经网络和循环神经网络，采用对抗感知优化模型，同时优化检测精度、对抗脆弱性和模型泛化能力	NA	开发适用于无线传感器网络的高效入侵检测系统	无线传感器网络中的网络安全威胁	机器学习	NA	深度学习、SMOTE过采样技术	CNN、RNN	网络流量数据	使用NSL-KDD、CICIDS2017、UNSW-NB15和CTU-13四个基准数据集进行跨数据集和数据集内实验
229	2025-10-02	An optimized hybrid deep learning model to detect Alzheimer disease 2025-Sep-30, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-14169-8 PMID:41028094	研究论文	提出一种优化的混合深度学习模型用于阿尔茨海默病检测	结合Inception v3和ResNet 50算法，并采用自适应骑手优化算法优化网络参数	NA	提高阿尔茨海默病早期检测的准确性	阿尔茨海默病患者，特别是轻度认知障碍阶段	数字病理学	阿尔茨海默病	深度学习	混合模型（Inception v3 + ResNet 50 + ARO优化）	医学影像数据	基准痴呆数据集（具体数量未说明）
230	2025-10-02	Harnessing operating room signals to estimate mean arterial pressure with AnesthNet 2025-Sep-30, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-12341-8 PMID:41028102	研究论文	本研究开发了名为AnesthNet的深度学习架构，用于通过非侵入式传感器数据估计平均动脉压	提出专门针对平均动脉压估计的深度学习架构，在两大公开数据集上实现最先进性能，并满足临床实时性要求	仅使用非侵入式传感器数据，可能在某些临床场景下精度仍不及侵入式动脉导管	开发能够替代侵入式动脉导管的非侵入式平均动脉压监测方法	手术室患者	医疗人工智能	麻醉监护	深度学习	AnesthNet	光电容积描记、心电图、袖带示波计信号	VitalDB数据集2,833名患者，LaribDB数据集5,060名患者
231	2025-10-02	A personalized federated hypernetworks based aggregation approach for intrusion detection systems 2025-Sep-30, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-11659-7 PMID:41028116	研究论文	提出一种基于个性化联邦超网络的入侵检测系统聚合方法	使用嵌入向量替代传统权重聚合，计算更轻量且支持增强个性化；结合个性化层和超网络聚合实现效率与自适应性的平衡	未明确说明方法在极端异构环境下的性能边界和计算资源需求	解决传统联邦学习在非独立同分布异构数据下的个性化学习难题和通信开销问题	物联网环境下的网络入侵检测系统	机器学习	NA	联邦学习、超网络、深度学习	个性化联邦超网络	网络流量数据	CSE-CICIDS-2018和UNSW-NB-15数据集
232	2025-10-02	An intelligent deep representation learning with enhanced feature selection approach for cyberattack detection in internet of things enabled cloud environment 2025-Sep-30, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-13457-7 PMID:41028127	研究论文	提出一种基于增强特征选择的智能混合深度学习方法，用于物联网云环境中的网络攻击检测	结合递归特征消除与信息增益的特征选择方法，并采用CNN-LSTM混合模型进行攻击分类	NA	加强物联网网络安全，开发有效的攻击检测和缓解策略	物联网云环境中的网络攻击	机器学习	NA	深度学习，特征选择	CNN-LSTM混合模型	网络数据	使用ToN-IoT和Edge-IIoT两个数据集进行实验验证
233	2025-10-02	Attention-enhanced hybrid U-Net for prostate cancer grading and explainability 2025-Sep-30, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-13824-4 PMID:41028129	研究论文	提出一种注意力增强的混合U-Net模型，用于前列腺癌分级和可解释性分析	集成CNN-Transformer混合编码、注意力引导跳跃连接和多阶段引导损失机制，提升分割精度和模型可解释性	NA	开发可解释且高精度的前列腺癌组织病理学分割框架	前列腺癌组织病理图像	数字病理学	前列腺癌	深度学习	混合U-Net（CNN-Transformer）	图像	SICAPv2数据集
234	2025-10-02	Species habitat modeling based on image semantic segmentation 2025-Sep-30, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-09035-6 PMID:41028132	研究论文	提出了一种结合核密度分析和语义分割的物种栖息地建模框架	通过核密度分析将仅存在数据扩展为存在-缺失数据，并采用语义分割方法Segformer改进传统栖息地建模	在燕子科案例研究中显示出方法的局限性	开发更准确的物种栖息地建模方法以支持生物多样性评估和保护规划	鹬科鸟类和燕子科鸟类	计算机视觉	NA	核密度分析、语义分割	Segformer	图像	NA
235	2025-10-02	Optimal attention deep learning based in-vehicle intrusion detection and classification model on CAN messages 2025-Sep-30, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-10637-3 PMID:41028136	研究论文	提出一种基于最优注意力深度学习的车载入侵检测与分类模型，用于保护CAN总线消息安全	采用注意力机制增强的LSTM模型和RMSProp超参数优化算法，在车载入侵检测领域实现性能提升	深度学习模型需要大量数据，但在CAN总线入侵检测系统中可能难以获取足够数据	开发有效的车载网络入侵检测系统以保障汽车网络安全	控制器局域网总线消息和车载网络传输安全	机器学习	NA	深度学习、注意力机制、RMSProp优化算法	注意力增强长短期记忆网络	网络消息数据	使用标准化的汽车黑客数据集进行实验验证
236	2025-10-02	Path-based evaluation of deep learning models for solving inverse kinematics in a revolute-prismatic robot 2025-Sep-30, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-10940-z PMID:41028144	研究论文	本研究评估深度学习模型在2自由度旋转-平移机器人逆运动学问题中的泛化性能	采用k折交叉验证的深度前馈神经网络在单输出配置下表现出最佳性能，能够有效处理关节解的奇异性和模糊性问题	研究仅限于2自由度旋转-平移机器人，未验证更高自由度系统的适用性	评估不同神经网络架构从末端执行器位置预测关节配置的有效性	2自由度旋转-平移机器人机械臂	机器人学	NA	深度学习，k折交叉验证	DFNN, LSTM, GRU	机器人运动轨迹数据	在四个象限和完整工作空间中的方形和圆形路径测试数据
237	2025-10-02	Deep learning model BiFPN-YOLOv8m for tree counting in mango orchards using satellite remote sensing data 2025-Sep-30, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-97562-7 PMID:41028215	研究论文	提出基于BiFPN-YOLOv8m深度学习模型的芒果园树木计数方法，使用卫星遥感数据	提出改进的BiFPN-YOLOv8m模型，在YOLOv8基础上优化特征金字塔网络，在复杂环境下实现更精准的树木计数	仅针对芒果园特定场景，模型在其他作物类型上的泛化能力未验证	开发高效的芒果园树木自动计数方法，替代传统人工盘点	芒果园中的树木	计算机视觉	NA	卫星遥感、深度学习	BiFPN-YOLOv8m、YOLOv8系列、YOLOv9、YOLOv10	高分辨率卫星图像	1700张训练图像和300张测试图像，包含不同树龄的芒果园
238	2025-10-02	Development of a deep learning model for survival prediction in heart failure: competing risk and frailty model 2025-Sep-30, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-14715-4 PMID:41028214	研究论文	开发了一种结合衰弱和竞争风险的深度学习模型用于心力衰竭患者的生存预测	首次将衰弱和竞争风险同时整合到深度学习框架中，提出DNFCR模型	临床相关性需要进一步验证，深度学习优势受数据和未测量混杂因素影响	开发心力衰竭患者生存预测的深度学习模型	心力衰竭患者	机器学习	心血管疾病	深度学习	DNFCR（深度神经网络衰弱竞争风险模型）	临床数据	435名心力衰竭患者，包含57个人口统计学和临床特征
239	2025-10-02	An autoencoder driven deep learning geospatial approach to flood vulnerability analysis in the upper and middle basin of river Damodar 2025-Sep-30, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-96781-2 PMID:41028232	研究论文	本研究提出一种基于CNN自编码器的深度学习方法，用于达莫达尔河中上游流域的洪水脆弱性分析	在缺乏洪水记录数据的地区，首次使用CNN自编码器结合K-means聚类进行洪水脆弱性评估	某些因素如坡向会引入噪声影响模型结果	开发适用于数据稀缺区域的洪水脆弱性评估方法	达莫达尔河中上游流域	机器学习	NA	CNN Autoencoder, K-means聚类	自编码器	地理空间图层	使用11个致灾因子作为地理空间图层数据
240	2025-10-02	SpaCross deciphers spatial structures and corrects batch effects in multi-slice spatially resolved transcriptomics 2025-Sep-30, Communications biology IF:5.2Q1 DOI:10.1038/s42003-025-08810-5 PMID:41028333	研究论文	提出SpaCross深度学习框架，用于增强空间转录组学的空间模式识别和跨切片一致性	采用交叉掩码图自编码器重建基因表达特征，结合自适应空间-语义图结构动态整合局部和全局上下文信息	NA	解决空间转录组学中空间域识别方法的局限性，特别是多切片整合中的挑战	胚胎小鼠组织和心脏组织的空间转录组数据	空间转录组学	NA	空间分辨转录组学(SRT)	交叉掩码图自编码器	基因表达数据和空间坐标数据	NA