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
2381	2025-07-08	Blockchain enhanced distributed denial of service detection in IoT using deep learning and evolutionary computation 2025-Jul-02, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-06568-8 PMID:40593035	研究论文	提出一种结合区块链、深度学习和进化计算的物联网DDoS攻击检测方法	提出MOBCF-ADDLM方法，结合区块链技术、Aquila优化器和红熊猫优化器进行特征选择和超参数优化	未提及方法在实时性要求高的场景下的表现	提高物联网环境中DDoS攻击的检测效率	物联网系统中的DDoS攻击	机器学习	NA	区块链技术、深度学习、进化计算	深度信念网络(DBN)	网络流量数据	BoT-IoT Binary和Multiclass数据集
2382	2025-07-08	A secured accreditation and equivalency certification using Merkle mountain range and transformer based deep learning model for the education ecosystem 2025-Jul-02, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-06789-x PMID:40594533	研究论文	本文提出了一种基于区块链和深度学习的认证与等效性证书验证系统，以提高教育生态系统中的资格认证效率和安全性	提出了一种新型的基于Transformer的卷积循环网络（TCRN）用于自动化等效性评估过程，并采用改进的MD5哈希方法和Merkle Mountain Range（MMR）结构确保数据完整性	未提及系统在实际部署中的具体挑战或潜在问题	开发一个安全、高效的认证与等效性证书验证系统，以解决当前验证过程中的高成本、低效率和透明度不足的问题	教育生态系统中的认证与等效性证书	自然语言处理	NA	BERT, Bi-GRU, Depth-wise separable convolutions (DSC)	Transformer-based convolutional recurrent network (TCRN)	教育记录数据	未明确提及具体样本数量
2383	2025-07-08	Classifying and diagnosing Alzheimer's disease with deep learning using 6735 brain MRI images 2025-Jul-02, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-08092-1 PMID:40594827	研究论文	本研究利用深度卷积神经网络（CNNs）对6735张脑部MRI图像进行分析，以提高阿尔茨海默病的诊断准确性和分类效率	使用四种不同的深度卷积神经网络模型（Xception、VGG19、VGG16和InceptionResNetV2）进行阿尔茨海默病的诊断和分类，其中InceptionResnetV2模型表现出最佳性能	研究仅基于预处理后的MRI数据集，可能未涵盖所有临床场景的多样性	提高阿尔茨海默病的诊断准确性和效率	阿尔茨海默病患者	数字病理学	老年疾病	MRI扫描	CNN（包括Xception、VGG19、VGG16和InceptionResNetV2）	图像	6735张脑部结构MRI扫描图像
2384	2025-07-08	Improved bio-inspired with machine learning computing approach for thyroid prediction 2025-Jul-02, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-03299-8 PMID:40595742	研究论文	本研究探讨了使用机器学习和深度学习方法提高甲状腺疾病预测精度的效果	采用粒子蛇群优化(PSSO)方法提升传统机器学习模型的性能，随机森林结合PSSO模型在甲状腺疾病预测中达到了98.7%的准确率	未提及研究样本的具体来源和多样性，可能影响模型的泛化能力	提高甲状腺疾病的预测精度，优化医疗健康结果	甲状腺疾病（包括甲状腺功能减退和甲状腺功能亢进）	机器学习	甲状腺疾病	随机森林(RF)、决策树、SVM、KNN、CNN-LSTM	RF、决策树、SVM、KNN、CNN-LSTM	NA	NA
2385	2025-07-08	A deep learning model for diagnosis of inherited retinal diseases 2025-Jul-02, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-04648-3 PMID:40595896	研究论文	评估多输入深度学习模型在检测两种常见遗传性视网膜疾病（RP和STGD）并将其与健康眼睛区分开来的性能	采用多输入MobileNetV2网络结合CFP和IR图像，提高了诊断准确率至96.3%	样本量相对较小，仅包含391例病例	评估深度学习模型在遗传性视网膜疾病诊断中的性能	遗传性视网膜疾病（RP和STGD）患者及健康个体	计算机视觉	视网膜疾病	深度学习	MobileNetV2	图像	391例（158例RP患者，62例STGD患者，171例健康个体）
2386	2025-07-08	Intelligent identification of ballastless track subgrade settlement based on vehicle-rail vibration data 2025-Jul-02, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-05202-x PMID:40603977	研究论文	本研究提出了一种基于CNN-LSTM模型的深度学习方法，通过分析车辆-轨道动态响应数据，智能识别无砟轨道路基的不均匀沉降	结合CNN的空间特征提取能力和LSTM的时间依赖性捕捉能力，提出了一种新的CNN-LSTM混合网络模型，用于准确识别路基不均匀沉降	NA	智能监测无砟轨道系统的路基沉降	无砟轨道系统的路基不均匀沉降	机器学习	NA	深度学习	CNN-LSTM	动态响应数据	NA
2387	2025-07-08	A physics-informed deep learning approach to predicting bilateral ground reaction forces and centre of pressure from a single forceplate during gait 2025-Jul-02, Gait & posture IF:2.2Q2 DOI:10.1016/j.gaitpost.2025.07.005 PMID:40618708	研究论文	本研究提出了一种基于物理信息的深度学习方法，用于从单个测力板预测步态中的双边地面反作用力和压力中心	开发了一种新型的物理信息残差循环神经网络（PI-ResRNN），能够仅使用单个测力板的数据预测步态中的双边GRF和COP	研究未提及模型在不同类型测力板或不同环境条件下的泛化能力	开发一种能够从单个测力板准确预测双边GRF和COP的方法，以简化步态分析过程	315名参与者，包括健康人群和六种神经肌肉骨骼疾病患者	生物力学	神经肌肉骨骼疾病	深度学习	物理信息残差循环神经网络（PI-ResRNN）	测力板数据	315名参与者，6765次试验数据
2388	2025-07-08	Multi-skin disease classification using hybrid deep learning model 2025-Jul, Technology and health care : official journal of the European Society for Engineering and Medicine IF:1.4Q3 DOI:10.1177/09287329241312628 PMID:39973858	研究论文	本文提出了一种混合深度学习模型MobileSkinNetV2，用于多皮肤疾病的分类，旨在通过计算机辅助诊断技术帮助放射科医生早期识别和分类皮肤癌	结合了基于区域生长的分割方法和改进的Honey Badger优化器，以及MobileSkinNetV2深度学习模型，提高了皮肤癌分类的准确性和精确度	研究仅基于ISIC数据集，可能无法涵盖所有皮肤病变类型	开发一种高效的计算机辅助诊断技术，以改善皮肤癌的早期识别和分类	皮肤癌病变	数字病理学	皮肤癌	深度学习，区域生长分割，改进的Honey Badger优化器	MobileSkinNetV2	图像	ISIC数据集
2389	2025-07-08	Deep learning-based AI model for sinusitis diagnosis 2025-Jul, Technology and health care : official journal of the European Society for Engineering and Medicine IF:1.4Q3 DOI:10.1177/09287329241309799 PMID:39973859	research paper	本研究开发了一种基于深度学习的AI辅助诊断模型，用于提高鼻窦炎的诊断准确性和可及性	使用深度学习模型替代传统CT方法，显著提高了鼻窦炎的诊断准确性，并展示了优于不同资历医生的性能	研究仅基于回顾性数据，未进行前瞻性验证，且样本来源单一	开发一种AI辅助诊断模型，以提高鼻窦炎的诊断准确性和可及性	慢性鼻窦炎患者和正常患者的CT图像	digital pathology	鼻窦炎	CT	深度学习模型	image	5000张鼻窦CT图像（包括四种鼻窦炎类型各1000张及正常案例1000张）
2390	2025-07-08	MANSHIP: Mobile-based assistive notification service for hearing-impaired people using a hybrid deep learning model 2025-Jul, Technology and health care : official journal of the European Society for Engineering and Medicine IF:1.4Q3 DOI:10.1177/09287329241309702 PMID:39973861	研究论文	本文介绍了一种基于混合深度学习模型的移动辅助通知服务MANSHIP，用于帮助听力受损人群识别环境声音并提醒潜在危险	结合VGG16和ResNet-50的混合深度学习模型，在声音分类上达到97.14%的准确率，并开发了移动应用MANSHIP	未提及模型在复杂环境中的泛化能力或实际部署中的性能表现	通过技术手段降低听力受损人群的事故风险并提高生活质量	全球听力受损人群（成人4.32亿/儿童3400万）	机器学习	听力损伤	深度学习	VGG16+ResNet-50混合模型	音频数据	基于综合城市声音数据集（具体数量未说明）
2391	2025-07-08	DABiG: Breath pattern classification using the hybrid deep learning with optimal feature selection 2025-Jul, Technology and health care : official journal of the European Society for Engineering and Medicine IF:1.4Q3 DOI:10.1177/09287329241303368 PMID:39973879	研究论文	本文提出了一种利用混合深度学习和最优特征选择进行呼吸模式分类的综合方法	引入了自适应黑猩猩优化算法(AdCO)进行特征选择，并开发了结合双向门控循环单元(BiGRU)和时空注意力机制的混合深度学习模型DABiG	NA	开发一种有效的呼吸模式分类方法以反映个体的情绪和身体状况	通过陀螺仪和加速度计获取的六种不同呼吸模式数据	机器学习	NA	Min-Max归一化，自适应黑猩猩优化算法(AdCO)，双向门控循环单元(BiGRU)	DABiG(混合深度学习模型，结合BiGRU和时空注意力机制)	传感器数据(陀螺仪和加速度计读数)	NA
2392	2025-07-08	FHD deep learning prognosis approach: Early detection of fetal heart disease (FHD) using ultrasonography image-based IROI combined multiresolution DCNN 2025-Jul, Technology and health care : official journal of the European Society for Engineering and Medicine IF:1.4Q3 DOI:10.1177/09287329241310981 PMID:40007382	研究论文	提出了一种基于超声图像的深度学习预后方法，用于早期检测胎儿心脏病（FHD）	结合增强自适应中值滤波（EAMF）、强化感兴趣区域（IROI）分割和多分辨率深度卷积神经网络（MDCNN）分类的创新方法	未提及具体样本量或数据集的多样性限制	开发自动化分层网络驱动的FHD检测方法，辅助心脏病专家进行预后	胎儿心脏病的超声图像	数字病理学	胎儿心脏病	超声2D成像	MDCNN（多分辨率深度卷积神经网络）	图像	NA
2393	2025-07-08	Development and validation of ultrasound-based radiomics deep learning model to identify bone erosion in rheumatoid arthritis 2025-Jul, Clinical rheumatology IF:2.9Q2 DOI:10.1007/s10067-025-07481-1 PMID:40389785	研究论文	开发并验证基于超声图像的深度学习放射组学融合模型（DLR），用于识别类风湿关节炎患者的骨侵蚀	结合放射组学和深度学习特征，构建DLR融合模型，显著提高了骨侵蚀识别的准确率	研究样本来自两个中心，可能存在数据偏差	开发一种高效识别类风湿关节炎患者骨侵蚀的辅助工具	类风湿关节炎患者	数字病理	类风湿关节炎	超声成像	深度学习放射组学融合模型（DLR）	图像	432名患者（312名来自中心1，124名来自中心2）
2394	2025-07-08	Spatiotemporal distributions and regional disparities of rheumatoid arthritis in 953 global to local locations, 1980-2040, with deep learning-empowered forecasts and evaluation of interventional policies' benefits 2025-Jul, Annals of the rheumatic diseases IF:20.3Q1 DOI:10.1016/j.ard.2025.04.009 PMID:40527715	研究论文	该研究调查了全球到地方社会经济驱动的类风湿性关节炎（RA）负担分布和不平等，并预测了长期负担	开发了一个深度学习流程来预测长期负担并进行情景模拟，同时评估干预政策的效益	研究依赖于历史数据和模型预测，可能无法完全捕捉未来社会经济和健康基础设施的变化	调查RA的全球到地方社会经济驱动的分布和不平等，并预测长期负担	全球953个地点的RA患病率、发病率、死亡率、DALYs、YLLs和YLDs	数字病理学	类风湿性关节炎	深度学习	深度学习管道	流行病学数据	全球953个地点
2395	2025-07-08	Equitable Deep Learning for Diabetic Retinopathy Detection Using Multidimensional Retinal Imaging With Fair Adaptive Scaling 2025-Jul-01, Translational vision science & technology IF:2.6Q2 DOI:10.1167/tvst.14.7.1 PMID:40590781	研究论文	研究探讨了现有深度学习模型在糖尿病视网膜病变检测中的公平性，并提出了一种公平自适应缩放模块以减少不同群体间的性能差异	提出公平自适应缩放（FAS）模块，显著提高了模型在不同种族和性别群体中的公平性和准确性	研究仅针对特定种族和性别群体进行了评估，可能未涵盖所有潜在的不公平因素	提高糖尿病视网膜病变检测模型的公平性和准确性	糖尿病视网膜病变患者的多维视网膜图像（眼底彩照和OCT B扫描）	计算机视觉	糖尿病视网膜病变	深度学习	EfficientNet, DenseNet121	图像（眼底彩照和OCT B扫描）	未明确提及具体样本数量，但涉及不同种族（亚洲人、白人、黑人）和性别群体
2396	2025-07-08	Research on dimension measurement algorithm for parcel boxes in high-speed sorting system 2025-Jul-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-07730-y PMID:40593050	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的矩形包装盒三维定位算法，并设计了一个轻量级包裹盒检测模型EODNet	使用线性注意力机制实现高效特征选择，设计了高-低层特征融合结构和C2f-GhostCondConv以实现选择性特征融合	NA	解决物流行业中包裹盒检测在识别效率、准确性和部署成本之间的平衡问题	包裹盒	计算机视觉	NA	深度学习	Efficient Object detection Network (EODNet)	图像	包装盒数据集和公共数据集
2397	2025-07-08	An adaptive deep learning approach based on InBNFus and CNNDen-GRU networks for breast cancer and maternal fetal classification using ultrasound images 2025-Jul-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-03402-z PMID:40593964	research paper	提出了一种基于InBNFus和CNNDen-GRU网络的自适应深度学习方法，用于超声图像中的乳腺癌和母胎分类	提出了两种新颖的网络架构InBnFUS和CNNDen-GRU，能够同时处理乳腺癌和母胎超声数据集的分类问题	现有方法大多针对单一特定问题设计，适应性有限	开发一种计算机化技术，用于自动分类乳腺癌和母胎超声图像中的异常	乳腺癌和母胎超声数据集	computer vision	breast cancer	data augmentation, deep learning	InBnFUS, CNNDen-GRU, CNN, GRU	image	NA
2398	2025-07-08	Trees vs neural networks for enhancing tau lepton real-time selection in proton-proton collisions 2025-Jul-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-04767-x PMID:40594382	研究论文	本文介绍了在质子-质子对撞机中用于实时选择（触发）强子衰变tau轻子的监督学习技术	通过实施传统机器学习决策树和先进的深度学习模型（如多层感知器或残差神经网络），观察到与标准基于规则的tau触发器相比性能的显著提升	NA	提高质子-质子对撞中低能tau轻子分类的新现象搜索的灵敏度	强子衰变的tau轻子	机器学习	NA	监督学习技术	决策树、多层感知器（MLP）、残差神经网络	质子-质子对撞数据	NA
2399	2025-07-08	Deep learning framework for hourly air pollutants forecasting using encoding cyclical features across multiple monitoring sites in Beijing 2025-Jul-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-05472-5 PMID:40594555	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的北京多监测站点每小时空气污染物预测框架	开发了结合未编码和编码特征的DNN和CNN模型，用于多元时间序列预测，特别是在预测空气污染浓度方面	研究仅基于北京10个监测站点的数据，可能无法完全代表其他地区的空气污染情况	构建一个可靠的中国空气污染预测和评估系统	六种空气污染物（CO、NO、O、SO、PM2.5、PM10）	机器学习	NA	深度神经网络（DNN）和卷积神经网络（CNN）	DNN, CNN	时间序列数据	10个国家级空气质量监测站点2013年3月1日至2017年2月28日的每小时数据
2400	2025-07-08	EmoTrans attention based emotion recognition using EEG signals and facial analysis with expert validation 2025-Jul-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-98404-2 PMID:40594901	研究论文	本文提出了一种基于EEG信号和面部分析的EmoTrans模型，用于情绪识别，并通过专家验证提高了模型的有效性	EmoTrans模型整合了EEG信号和面部视频数据，采用注意力机制优先处理最相关特征，显著提高了情绪分类的准确性	研究依赖于DEAP数据集，样本量相对有限（32名参与者的EEG数据和22名参与者的面部视频数据）	通过多模态数据分析提高情绪识别的准确性和生态效度	人类情绪状态（如快乐、兴奋、平静、痛苦等）	情感计算	NA	EEG信号分析、面部视频分析	注意力机制模型	生理信号（EEG）、视频	32名参与者的EEG数据（40段1分钟电影片段）和22名参与者的面部视频数据