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
25121	2025-10-06	A multi stage deep learning approach for real-time vehicle detection, tracking, and speed measurement in intelligent transportation systems 2025-Jul-02, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-07343-5 PMID:40595040	研究论文	提出一种结合深度学习和度量学习的多阶段交通流模型，用于实时车辆检测、跟踪和速度测量	使用语言提示的Segment Anything Model实现自动化车辆分割，结合StrongSORT算法和掩码跟踪提升遮挡情况下的跟踪鲁棒性	NA	开发智能交通系统中实时车辆检测、跟踪和速度测量的高效方法	高速公路环境中的车辆	计算机视觉	NA	深度学习, 度量学习	Segment Anything Model, StrongSORT	视频, 图像	NA	NA	Segment Anything Model, StrongSORT, PP-OCR	平均精度均值, 跟踪准确率	NA
25122	2025-10-06	An optimized domain-specific shrimp detection architecture integrating conditional GAN and weighted ensemble learning 2025-Jul-02, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-06758-4 PMID:40595062	研究论文	提出一种结合条件生成对抗网络和加权集成学习的优化领域特定虾类检测架构	集成条件GAN生成合成数据与加权集成学习方法，提出增强虾类检测(ESDIA)新方法	NA	提高虾类检测的准确率和性能	虾类图像	计算机视觉	NA	图像分割、数据增强	GAN, CNN, FRCNN, YOLOv7	图像	NA	NA	条件GAN, Faster R-CNN, YOLOv7	准确率, 平均精度均值(mAP)	NA
25123	2025-10-06	Deep learning-based sex estimation of 3D hyoid bone models in a Croatian population using adapted PointNet++ network 2025-Jul-02, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-07608-z PMID:40595160	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的性别估计方法，使用克罗地亚人群的3D舌骨模型	首次将改进的PointNet++网络应用于3D舌骨模型的性别估计，结合无监督和监督学习方法	样本量相对较小（仅202个样本）	开发基于3D舌骨模型的性别估计方法	克罗地亚人群的舌骨样本	计算机视觉	NA	计算机断层扫描(CT)	PointNet++, 支持向量机(SVM)	3D点云数据	202个舌骨样本（101男性，101女性）	NA	改进的PointNet++网络	准确率, Matthews相关系数(MCC)	NA
25124	2025-10-06	Sequence to sequence architecture based on hybrid LSTM global and local encoders approach for meteorological factors forecasting 2025-Jul-02, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-08331-5 PMID:40595187	研究论文	提出一种基于混合LSTM全局和局部编码器的序列到序列架构用于气象因子预测	开发了H-LSTM-GLE模型，通过局部编码器的滑动窗口机制、全局编码器的二次编码和状态向量计算模块的协同整合来提升预测精度	NA	提高气象因子预测的准确性	相对湿度和室外温度气象数据	机器学习	NA	深度学习	LSTM, 序列到序列模型	时间序列数据	两个数据集(SML2010-Hum和SML2010-outTem)	NA	混合LSTM全局-局部编码器(H-LSTM-GLE)	NA	NA
25125	2025-10-06	Integration of metaheuristic based feature selection with ensemble representation learning models for privacy aware cyberattack detection in IoT environments 2025-Jul-02, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-05545-5 PMID:40595948	研究论文	提出一种集成元启发式特征选择与集成表示学习模型的隐私感知网络攻击检测技术	结合自适应哈里斯鹰优化算法进行特征选择，并集成BiGRU、WAE和DBN三种模型，通过社会群体优化算法调整超参数	仅在CICIDS-2017和NSLKDD两个数据集上进行验证，需要更多数据集测试泛化能力	开发隐私保护的网络攻击检测系统以提高物联网环境安全性	物联网环境中的网络流量和攻击行为	机器学习	NA	Z-score归一化，特征选择，集成学习	BiGRU, WAE, DBN	网络流量数据	CICIDS-2017和NSLKDD两个数据集	NA	双向门控循环单元，Wasserstein自编码器，深度信念网络	准确率	NA
25126	2025-10-06	Detection of fasting blood sugar using a microwave sensor and convolutional neural network 2025-Jul-02, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-06502-y PMID:40596086	研究论文	本研究开发了一种结合微波传感器和卷积神经网络的非接触式空腹血糖检测方法	首次将宽带微波传感与深度学习技术相结合用于非接触式血糖检测，开发了微型微带微波传感器	样本量相对有限（78人），仅在受控实验室条件下验证，未在真实穿戴环境中测试	开发一种可靠的非接触式空腹血糖监测技术	78名个体的血液样本	机器学习	糖尿病	微波传感技术	CNN	传感器响应数据（S21传输响应）	78人血液样本，每个样本测量5次，共390个数据点	NA	卷积神经网络	平均相对误差（MRE）	NA
25127	2025-10-06	Design concept and phase transformation study of advanced bainitic-austenitic medium-Mn steel 2025-Jul-02, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-05854-9 PMID:40596134	研究论文	研究新型中锰钢的等温热处理工艺及其相变行为，通过深度学习方法定量分析微观组织	采用深度学习评估方法基于衍射图样质量差异定量分析微观组织组成，并整合热力学和动力学参数预测贝氏体铁素体片层厚度	研究局限于特定化学成分的钢种，未涉及其他合金体系	开发具有均匀细小板条状贝氏体铁素体和残余奥氏体微观结构的先进中锰钢	0.17C-3.1Mn-1Si-0.55Al-0.22Mo-0.034Ti-0.073V 中锰钢	材料科学	NA	高分辨率膨胀测量法，扫描电子显微镜(SEM)，电子背散射衍射(EBSD)，透射电子显微镜(TEM)，X射线衍射(XRD)	深度学习	显微图像，衍射数据	特定化学成分的钢样品	NA	NA	实验观测与预测的一致性	NA
25128	2025-10-06	A novel neuroimaging based early detection framework for alzheimer disease using deep learning 2025-Jul-02, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-05529-5 PMID:40596195	研究论文	提出一种基于神经影像和深度学习的阿尔茨海默病早期检测框架	采用混合ResNet-50和AlexNet架构，结合CUDA并行处理优化，利用深度可分离卷积提升计算效率	NA	开发阿尔茨海默病的早期检测方法	阿尔茨海默病患者	计算机视觉	阿尔茨海默病	神经影像技术	深度学习	MRI和PET神经影像数据	NA	CUDA	ResNet-50, AlexNet	准确率, 灵敏度, 特异性, F1分数	CUDA并行处理
25129	2025-10-06	Deep learning strategies for semantic segmentation of pediatric brain tumors in multiparametric MRI 2025-Jul-02, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-07257-2 PMID:40596219	研究论文	本研究提出两种深度学习策略用于儿童脑肿瘤的多参数MRI语义分割	设计了两种新型多编码器注意力架构，并采用集成范式和后处理技术提升增强肿瘤区域的分割性能	研究主要基于BraTS-PEDs 2024数据集，尚未在其他儿科数据集上验证泛化能力	开发自动分割儿童脑肿瘤的深度学习算法	儿童胶质瘤的增强肿瘤、肿瘤核心和全肿瘤区域	计算机视觉	儿童脑肿瘤	多参数MRI	CNN	医学影像	BraTS-PEDs 2024数据集中的儿童脑肿瘤病例	NA	SegResNet, 多编码器注意力架构	Dice Score, 召回率, 精确率	NA
25130	2025-10-06	Real-world defocus deblurring via score-based diffusion models 2025-Jul-02, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-07326-6 PMID:40596248	研究论文	提出一种基于分数扩散模型的高分辨率迭代去模糊方法，用于解决真实场景中的离焦模糊问题	无需配对的清晰-模糊图像对即可训练模型，采用预测-校正框架增强反向时间SDE的鲁棒性	未明确说明计算资源需求和模型训练时间	实现真实场景下的高分辨率离焦图像去模糊	离焦模糊图像	计算机视觉	NA	分数扩散模型	扩散模型	图像	真实世界数据集（包括自采集数据集、RealBlur和DED数据集）	NA	分数扩散模型	PSNR, SSIM	NA
25131	2025-10-06	A novel double machine learning approach for detecting early breast cancer using advanced feature selection and dimensionality reduction techniques 2025-Jul-02, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-06426-7 PMID:40596255	研究论文	提出三种双机器学习模型，通过特征融合和元分类器提升乳腺癌检测准确率	结合传统机器学习与深度学习的双机器学习框架，通过特征融合充分利用结构化特征和非线性模式	未提及模型在外部验证集上的泛化能力及临床部署的可行性	提高乳腺癌早期检测的准确率	乳腺癌检测数据集	机器学习	乳腺癌	特征选择，降维技术	RF, FNN, XGBoost, ANN, LightGBM	结构化数据，序列数据	NA	NA	随机森林，前馈神经网络，人工神经网络	准确率	NA
25132	2025-10-06	Enhancing sarcasm detection in sentiment analysis for cyberspace safety using advanced deep learning techniques 2025-Jul-02, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-08131-x PMID:40596266	研究论文	提出一种基于深度学习的讽刺检测方法，用于社交媒体中的情感分析和网络空间安全	结合CNN特征提取与注意力机制的双向LSTM-GRU混合模型，并采用增强型正弦红鹿优化器进行参数优化	未提及模型在跨平台或跨语言场景下的泛化能力	提升社交媒体中讽刺内容的检测准确率以促进网络空间安全	社交媒体文本数据（来自Kaggle和新闻标题）	自然语言处理	NA	自然语言处理	CNN, LSTM, GRU	文本	来自Kaggle和新闻标题的讽刺检测数据集	NA	CNN, AM-BLSTM-GRU	准确率, 精确率, 召回率, F1分数, AUC	NA
25133	2025-10-06	A deep learning-based computed tomography reading system for the diagnosis of lung cancer associated with cystic airspaces 2025-Jul-02, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-05986-y PMID:40596379	研究论文	提出基于深度学习的CT影像阅读系统LungSSFNet，用于辅助诊断囊性气腔相关肺癌	开发了基于nnUnet的新型深度学习模型LungSSFNet，在囊性气腔相关肺癌的识别和分割任务中表现优于现有多个模型	回顾性研究，样本量有限（342个CT序列），需要进一步前瞻性验证	探索深度学习模型在囊性气腔相关肺癌辅助诊断中的性能	囊性气腔相关肺癌和肺大泡患者的CT影像	计算机视觉	肺癌	计算机断层扫描（CT）	深度学习	医学影像	342个CT序列（272个LCCA，70个肺大泡）	nnUnet	LungSSFNet, UNet, M2Snet, TANet, MADGNet, nnUnet	交并比, Dice相似系数, 准确率, 精确率, 灵敏度	NA
25134	2025-10-06	Clinical validation of AI assisted animal ultrasound models for diagnosis of early liver trauma 2025-Jul-02, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-91900-5 PMID:40596647	研究论文	开发并验证用于早期肝创伤识别的AI辅助超声模型	结合巴马小型猪动物数据和北京患者临床数据开发深度学习模型，在内部测试中表现优于初级和高级超声医师	外部测试中模型性能略低于高级超声医师	开发AI辅助超声模型用于早期肝创伤识别	巴马小型猪和北京患者	医学影像分析	肝创伤	超声成像	深度学习	超声图像	巴马小型猪和北京患者数据	NA	NA	Dice相似系数,真阳性率,阳性预测值,Hausdorff距离	NA
25135	2025-10-06	High Sensitivity Photoacoustic Imaging by Learning From Noisy Data 2025-Jul, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2025.3552692 PMID:40106247	研究论文	提出一种自监督深度学习方法，仅使用噪声数据提高光声图像的信噪比	无需昂贵真实标签数据，仅使用噪声数据进行自监督训练，可泛化应用于不同光声成像系统	未明确说明方法在极端噪声条件下的性能表现	提高光声成像的信噪比和成像深度	光声图像中的血管细节和深部肿瘤	医学影像处理	肿瘤	光声成像	深度学习	图像	NA	NA	NA	信噪比，成像深度	NA
25136	2025-10-06	Generative T2-weighted images as a substitute for true T2-weighted images on brain MRI in patients with acute stroke 2025 Jul-Aug, Diagnostic and interventional imaging IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.diii.2025.03.004 PMID:40113490	研究论文	验证深度学习算法从弥散加权图像生成T2加权图像，并比较其与真实T2加权图像在急性卒中患者脑出血检测中的性能	首次使用生成对抗网络从弥散加权图像生成T2加权图像，并证明其在脑出血检测中可与真实T2加权图像相媲美	单中心回顾性研究，样本量有限（939例患者），需多中心前瞻性研究进一步验证	验证生成T2*加权图像在急性卒中患者脑出血检测中的诊断价值	急性卒中患者的脑部MRI图像	医学影像分析	急性卒中	MRI成像	GAN	医学图像	939例患者（487名女性，452名男性），共1491组MRI数据	NA	生成对抗网络	敏感性, 特异性, 准确率, Kappa系数	NA
25137	2025-10-06	Towards Better Cephalometric Landmark Detection With Diffusion Data Generation 2025-Jul, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2025.3557430 PMID:40178956	研究论文	提出一种基于扩散模型的头影测量X射线图像生成方法，用于提升头影测量标志点检测性能	开发了无需人工干预的多样化头影测量X射线图像及标注生成方法，并引入提示头影测量X射线图像数据集实现精确的样本属性控制	NA	解决头影测量标志点检测中数据稀缺和标注困难的问题	头影测量X射线图像	计算机视觉	口腔正畸	扩散模型	扩散模型, 大规模视觉检测模型	X射线图像, 文本提示	NA	NA	扩散模型	成功检测率	NA
25138	2025-10-06	Multiparametric Ultrasound Breast Tumors Diagnosis Within BI-RADS Category 4 via Feature Disentanglement and Cross-Fusion 2025-Jul, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2025.3558786 PMID:40198287	研究论文	提出一种集成多参数超声信息的新型框架，用于辅助诊断BI-RADS 4类乳腺肿瘤	基于双分支Transformer-CNN编码器实现多参数特征解耦，并提出特征解耦损失函数确保特征互补性和一致性	未明确说明研究的具体局限性	解决BI-RADS 4类乳腺肿瘤良恶性诊断的不确定性问题	BI-RADS 4类乳腺肿瘤	计算机视觉	乳腺癌	多参数超声成像（B型图像、Nakagami参数图像）	Transformer, CNN	图像, 语义属性	多中心多参数数据集（具体样本数量未说明）	NA	Transformer-CNN双分支编码器	NA	NA
25139	2025-10-06	DistAL: A Domain-Shift Active Learning Framework With Transferable Feature Learning for Lesion Detection 2025-Jul, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2025.3558861 PMID:40227902	研究论文	提出一种结合主动学习与域不变特征学习的框架，用于解决医学图像病灶检测中的域偏移问题	提出DistAL框架，结合对比一致性训练学习域不变特征，并设计RUDY样本选择策略同时考虑代表性、不确定性和多样性	NA	解决医学图像病灶检测中的域偏移问题，降低标注成本	来自不同医院的医学图像病灶检测	计算机视觉	多器官病灶	医学影像分析	深度学习	医学图像	8个来自不同医院的数据集，仅需标注目标域1.7%的样本	NA	NA	病灶检测性能比较	NA
25140	2025-10-06	Construction of prognostic scoring model for ovarian cancer based on deep learning algorithm 2025-Jul-01, Discover oncology IF:2.8Q2 DOI:10.1007/s12672-025-03011-2 PMID:40591194	研究论文	基于深度学习算法构建卵巢癌预后评分模型	首次将CLAM框架应用于卵巢癌病理图像的预后预测，并结合临床特征和转录组数据进行综合分析	样本量相对有限（内部158例，外部105例），外部验证集性能有待提升	开发基于病理图像的卵巢癌预后预测模型	卵巢癌患者病理切片图像	数字病理	卵巢癌	病理图像分析，转录组数据分析	深度学习	病理图像，临床数据，转录组数据	内部158例，外部TCGA-OV 105例病理切片	CLAM	CLAM框架	AUC，时间依赖性ROC，生存分析	NA