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
2381	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
2382	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
2383	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
2384	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
2385	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
2386	2025-11-29	PDualNet: a deep learning framework for joint prediction of Parkinson's disease progression subtype and MDS-UPDRS scores 2025-Nov-25, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-25812-9 PMID:41290857	研究论文	提出PDualNet深度学习框架，联合预测帕金森病进展亚型和MDS-UPDRS评分	开发了新颖的双任务框架，通过无监督模块生成单次访视嵌入和有监督模块学习疾病状态嵌入，实现进展亚型和症状评分的联合预测	研究基于特定队列数据，需要在更广泛人群中验证通用性	预测帕金森病进展亚型和未来MDS-UPDRS评分，提升疾病预后评估和个性化治疗规划	帕金森病患者纵向临床数据	机器学习	帕金森病	纵向临床数据分析	深度学习框架	临床特征数据	579名来自帕金森病进展标志物倡议的参与者，额外490名来自帕金森病生物标志物项目的验证队列	NA	PDualNet（包含单次访视嵌入模块和疾病状态嵌入模块的双解码器架构）	分类任务性能指标，回归任务性能指标	NA
2387	2025-11-29	Enhanced in-situ monitoring of metal deposition behaviour for pulsed wire arc directed energy deposition using integrated noncoaxial imaging and supervised deep learning framework 2025-Nov-25, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-26001-4 PMID:41290889	研究论文	提出一种结合非共轴成像和监督深度学习框架的方法，用于监测脉冲电弧定向能量沉积过程中的金属沉积行为	首次将非共轴成像与监督深度学习框架集成用于脉冲DED-Arc过程的在线监测，并采用Pareto优化分析熔池区域与电弧区域的关系	NA	通过计算机视觉方法预测电弧和熔池区域，提高定向能量沉积过程的在线监测能力	定向能量沉积-电弧过程中的电弧和熔池区域	计算机视觉	NA	非共轴成像，脉冲电弧定向能量沉积	CNN, Inception V3	图像	NA	NA	Inception V3, 卷积神经网络	分割准确率	NA
2388	2025-11-29	Deep learning for automatic segmentation of hepatocellular carcinoma in contrast enhanced CT scans 2025-Nov-25, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-26019-8 PMID:41290887	研究论文	本研究评估深度学习模型在增强CT扫描中自动分割肝细胞癌的性能	引入了新的对比增强CT扫描数据集，并对多种分割架构在不同数据集上进行了比较分析	未明确说明模型的具体性能表现和验证结果	开发自动分割肝细胞癌的工具以支持癌症诊断和治疗规划	肝细胞癌患者的CT扫描图像	计算机视觉	肝癌	CT扫描	深度学习分割模型	医学图像	多个数据集包括LiTS、HCC-TACE-Seg、WAW-TACE和新的CECT数据集	NA	NA	NA	NA
2389	2025-11-29	A comparative evaluation of explainability techniques for image data 2025-Nov-25, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-25839-y PMID:41290895	研究论文	对六种广泛使用的显著性图可解释性技术进行全面的比较评估	首次使用五个定量、功能基础的指标对多种XAI方法进行系统评估，揭示了不同方法在各项指标上的权衡关系	仅评估了六种显著性图技术，未覆盖所有可解释性方法；评估基于三个基准数据集和三种架构，可能无法完全泛化	评估和比较图像数据可解释性技术的性能表现	六种显著性图可解释性技术：LIME、SHAP、GradCAM、GradCAM++、Integrated Gradients和SmoothGrad	计算机视觉	NA	可解释人工智能技术	CNN	图像	三个基准数据集（CIFAR10、Imagenette、SVHN）	NA	三种成熟的深度学习架构	保真度、稳定性、同一性、可分离性、计算时间	NA
2390	2025-11-29	A hybrid bio inspired neural model based on Ropalidia Marginata behavior for multi disease classification 2025-Nov-25, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-26030-z PMID:41290921	研究论文	提出一种基于罗帕利迪亚黄蜂行为启发的混合神经网络模型RMO-NN，用于改进医学数据分类性能	首次将罗帕利迪亚黄蜂的任务分配和优势等级机制引入神经网络优化，提出新型RMO算法	NA	开发基于生物启发优化的神经网络模型以提高疾病分类准确率	乳腺癌、糖尿病、输血相关医疗数据和医学图像数据	机器学习	多疾病分类	机器学习	人工神经网络,混合神经网络	医疗数据,医学图像	三个大规模医疗数据集和三个医学图像数据集	NA	RMO-NN	准确率,均方误差,标准差,收敛速度	NA
2391	2025-11-29	Detect pre-cancerous tongue lesions for early oral cancer diagnosis using deep learning algorithm 2025-Nov-25, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-25925-1 PMID:41290938	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的算法，用于检测舌部癌前病变以实现口腔癌的早期诊断	首次针对舌部特异性病变开发深度学习检测模型，填补了该领域的研究空白	使用自定义数据集，缺乏公开数据集验证；仅针对舌部病变，未涵盖其他口腔部位	通过深度学习算法提高口腔癌早期诊断的准确性	舌部癌前病变图像	计算机视觉	口腔癌	深度学习	CNN	图像	自定义数据集（具体数量未提及）	NA	DenseNet121,DenseNet169,DenseNet201,MobileNet,MobileNetV2,VGG16,VGG19,ResNet50,EfficientNetV2B0,EfficientNetV2B1,EfficientNetV2B2,EfficientNetV2B3,Inception,AlexNet	训练精度,验证精度,训练损失,验证损失	NA
2392	2025-11-29	Intelligent prediction of air quality index based on the transformer-BiLSTM model 2025-Nov-25, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-25865-w PMID:41290942	研究论文	提出一种结合Transformer编码器和双向长短期记忆网络的混合深度学习模型用于空气质量指数预测	首次将Transformer编码器与BiLSTM网络结合构建混合模型用于AQI预测，相比传统基线模型提高了准确性和泛化能力	研究仅基于石家庄、北京和天津三个城市的数据，模型在其他地区的适用性需要进一步验证	开发准确可靠的空气质量指数预测方法以支持环境监测和管理	空气质量指数(AQI)	机器学习	NA	深度学习	Transformer, BiLSTM	时间序列数据	2013年11月至2025年2月期间石家庄、北京和天津的每日空气质量数据	NA	Transformer编码器, 双向长短期记忆网络	均方根误差, 平均绝对误差, 平均绝对百分比误差	NA
2393	2025-11-29	Improving emotional connection of human and machine using Deep Maxout Networks optimized through Modified Water Cycle optimizer 2025-Nov-25, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-25874-9 PMID:41290950	研究论文	提出一种结合深度学习和元启发式技术的语音情感识别新方法	使用改进水循环算法优化深度最大输出网络的架构参数	仅在CASIA和Emo-DB两个数据集上验证，未在其他数据集测试泛化能力	提高计算机对人类情感的识别准确率以改善人机交互体验	语音信号中的情感识别	自然语言处理	NA	梅尔频率倒谱系数特征提取	深度最大输出网络	语音信号	CASIA和Emo-DB两个数据集	NA	Deep Maxout Networks	准确率,F1-score	NA
2394	2025-11-29	Automated defect classification and localization in sewer pipelines using hybrid ResNet50-Swin transformer and modified YOLOv8 on CCTV inspection images 2025-Nov-25, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-27765-5 PMID:41291026	研究论文	提出一种两阶段方法，用于下水道管道CCTV检测图像中的缺陷自动分类与定位	融合ResNet50和Swin Transformer的混合分类器与集成CBAM注意力机制的改进YOLOv8检测器相结合	数据集仅来自伊朗200多条下水道管道的6912张图像，可能缺乏地理多样性	开发准确稳健的下水道管道缺陷自动检测系统	下水道管道CCTV检测图像中的缺陷	计算机视觉	NA	CCTV检测成像	CNN, Transformer, YOLO	图像	6912张图像，来自200多条下水道管道	NA	ResNet50, Swin Transformer, YOLOv8	准确率, mAP	NA
2395	2025-11-29	NeuroAgeFusionNet an ensemble deep learning framework integrating CNN, transformers, and GNN for robust brain age estimation using MRI scans 2025-Nov-25, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-26211-w PMID:41291081	研究论文	提出集成CNN、Transformer和GNN的混合深度学习框架NeuroAgeFusionNet，用于基于MRI扫描的脑年龄估计	首次将CNN、Transformer和GNN集成于脑年龄预测框架，结合特征融合机制和不确定性量化模块	仅使用UK Biobank数据集进行验证，需在更多多样化数据集上测试泛化能力	提高脑年龄预测的准确性和鲁棒性，为神经退行性疾病早期诊断提供可靠生物标志物	脑部MRI扫描图像	医学影像分析	神经退行性疾病	MRI	CNN,Transformer,GNN	图像	UK Biobank数据集	NA	NeuroAgeFusionNet	MAE,Pearson correlation,R score	NA
2396	2025-11-29	SU3327: A Multi-Target Compound Targeting Bacterial Menaquinone and DNA 2025-Nov-25, International journal of antimicrobial agents IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.ijantimicag.2025.107679 PMID:41308844	研究论文	本研究阐明了抗菌化合物SU3327通过靶向细菌甲基萘醌和DNA的双重作用机制	首次发现SU3327通过双重机制发挥抗菌作用：破坏细菌能量代谢和诱导DNA氧化损伤	机制研究主要基于大肠杆菌ATCC 25922，在其他菌种中的适用性需进一步验证	阐明SU3327的抗菌作用机制并探索其作为多靶点治疗剂的潜力	细菌能量代谢系统和DNA损伤机制	微生物学与药物发现	细菌感染	微生物学分析、生物化学/生物物理分析、质谱分析、电化学分析、转录组学分析	NA	实验数据、质谱数据、转录组数据	大肠杆菌ATCC 25922菌株	NA	NA	NA	NA
2397	2025-11-29	DSSCC net enhanced skin cancer classification using SMOTE Tomek and optimized convolutional neural network 2025-Nov-24, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-25428-z PMID:41285940	研究论文	提出一种结合SMOTE-Tomek过采样技术和优化卷积神经网络的皮肤癌分类模型DSSCC-Net	首次将SMOTE-Tomek过采样技术与优化CNN架构集成，有效解决皮肤镜数据中的类别不平衡问题	模型仅在特定数据集上验证，需要进一步扩展到更多样化的人群和实时诊断应用	开发一个鲁棒、高效且可解释的皮肤癌早期诊断模型	皮肤镜图像中的皮肤病变分类	计算机视觉	皮肤癌	皮肤镜图像分析	CNN	图像	HAM10000、ISIC 2018和PH2数据集	未明确指定	DSSCC-Net（优化CNN架构）	准确率, 精确率, 召回率, F1分数, AUC	NA
2398	2025-11-29	Improving retinal vessel assessment precision by integrating deep learning with interactive editing and graphical modeling 2025-Nov-24, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-25421-6 PMID:41285945	研究论文	介绍SERVAL软件平台，通过集成深度学习和交互编辑技术提升视网膜血管评估精度	首次将深度学习自动初始化、亚像素血管中心线和边界优化与交互编辑工具集成于统一图形界面平台	NA	开发精确量化眼底图像血管结构的软件平台	视网膜血管结构	数字病理	视网膜疾病	深度学习，图像处理	NA	眼底图像	NA	NA	NA	精度，结构细节，测量一致性，临床实用性	NA
2399	2025-11-29	TinyML with CTGAN based smart industry power load usage prediction with original and synthetic data visualization towards industry 5.0 2025-Nov-24, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-25678-x PMID:41285964	研究论文	提出结合监督机器学习和生成模型的综合框架，用于预测和合成工业能耗数据中的负载类型	将TinyML与CTGAN结合，在资源受限环境中实现轻量级负载分类和合成数据生成，支持'假设分析'	在资源受限环境中运行，可能受限于计算能力和数据规模	开发智能工业电力负载使用预测系统，支持工业5.0环境	工业能源消耗数据，包括轻负载、中等负载和最大负载类型	机器学习	NA	生成对抗网络，监督机器学习	TinyML, CTGAN, GRU, LSTM	表格数据	NA	NA	LSTM with attention, 传统LSTM, GRU, 集成模型	准确率	资源受限环境，无需额外资源
2400	2025-11-29	Neonatal seizure detection from EEG using inception ResNetV2 feature extraction and XGBoost optimized with particle swarm optimization 2025-Nov-24, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-25361-1 PMID:41286007	研究论文	提出一种结合Inception-ResNetV2特征提取和粒子群优化XGBoost的混合深度学习框架，用于新生儿癫痫早期检测	首次将Inception-ResNetV2与PSO优化的XGBoost结合，通过子带分析揭示前颞叶区域theta和delta波段在癫痫检测中的重要性	仅基于79名足月新生儿数据验证，未在更广泛人群或早产儿中测试	开发准确、快速的新生儿癫痫自动检测系统	新生儿脑电图信号	医疗信号处理	新生儿癫痫	离散小波变换, 短时傅里叶变换	CNN, XGBoost	脑电图信号, 时频谱图	79名足月新生儿，包含460次专家标注的癫痫发作	TensorFlow/Keras, XGBoost	Inception-ResNetV2	准确率, 精确率, 灵敏度, 特异性	NA