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
241	2025-10-05	An efficient deep learning network for brain stroke detection using salp shuffled shepherded optimization 2025-Sep-29, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-17725-4 PMID:41023014	研究论文	提出一种基于Salp Shuffled Shepherded优化算法的高效深度学习网络用于脑卒中检测	提出S3ET-NET新模型，结合Salp Shuffled Shepherded优化算法和EfficientNet架构，在脑卒中检测中实现高可靠性	NA	开发高效的脑卒中自动检测方法	脑部MRI图像中的正常、缺血性卒中和出血性卒中病例	计算机视觉	脑卒中	磁共振成像（MRI），弥散加权成像（DWI）	深度学习，CNN	医学图像（脑部MRI）	NA	NA	EfficientNet, Ghost Net, ResNet50, Link Net, Mobile Net, Google Net	准确率，可靠性	NA
242	2025-10-05	A deep learning model for epidermal growth factor receptor prediction using ensemble residual convolutional neural network 2025-Sep-29, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-18518-5 PMID:41023039	研究论文	提出一种基于集成残差卷积神经网络的深度学习模型ERCNN-EGFR，用于从蛋白质氨基酸序列准确预测表皮生长因子受体	首次将集成残差卷积神经网络与多种蛋白质特征提取方法结合，通过XGBoost特征选择优化模型性能	未明确说明训练数据的具体来源和规模，独立测试集准确率（82.85%）较训练结果有所下降	开发准确识别表皮生长因子受体的计算方法	表皮生长因子受体蛋白质	机器学习	乳腺癌	蛋白质序列分析	BiLSTM, GRU, GAN, ERCNN	蛋白质氨基酸序列	NA	NA	集成残差卷积神经网络	准确率, 灵敏度, 特异性, 马修斯相关系数	NA
243	2025-10-05	A hybrid deep learning and fuzzy logic framework for feature-based evaluation of english Language learners 2025-Sep-29, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-17738-z PMID:41023079	研究论文	提出一种结合深度学习和模糊逻辑的混合框架，用于英语学习者的特征评估	首次将模糊逻辑规则挖掘与DeBERTa、元数据和LSTM架构融合，结合了解释性规则推理与先进AI的预测能力	NA	开发综合框架以准确评估英语学习者语言水平并个性化教育干预	英语学习者	自然语言处理	NA	自然语言处理	DeBERTa, LSTM, 混合模型	文本, 元数据(行为学和人口统计学数据)	NA	PyTorch, TensorFlow	DeBERTa, LSTM, DBML(DeBERTa+Metadata+LSTM)	准确率	NA
244	2025-10-05	A hybrid deep learning model with feature engineering technique to enhance teacher emotional support on students' engagement for sustainable education 2025-Sep-29, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-17600-2 PMID:41023087	研究论文	提出一种结合特征工程的混合深度学习模型，通过学生情绪识别增强教师情感支持以促进可持续教育	提出AdaptSepCX注意力网络系统进行特征提取，并融合CNN和双向门控循环单元(C-BiG)的混合模型架构	NA	开发有效的学生情绪识别系统以提升学生参与度和学习成果	学生在学习过程中表现的情感状态	计算机视觉	NA	面部表情分析	CNN, BiGRU	图像	学生参与度数据集	NA	AdaptSepCX, C-BiG	准确率	NA
245	2025-10-05	AgriFact framework for modelling the impact of farmers' information demand on nationwide wheat productivity in India 2025-Sep-29, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-19133-0 PMID:41023098	研究论文	提出AgriFact框架研究印度农民信息需求与小麦产量的关系	首次使用深度学习模型和数值方法综合分析农民信息需求对作物产量的影响	仅针对小麦作物进行分析，未涵盖其他农作物	探索农民信息需求与作物产量之间的关系，为农业政策制定提供依据	印度农民的信息查询和小麦产量数据	机器学习	NA	深度学习建模、数值方法分析	CNN	文本查询数据、产量数据	180万次农民查询电话，覆盖印度各地区的小麦产量数据	NA	1-D CNN	RMSE, MAE	NA
246	2025-10-05	Deep learning decodes species-specific codon usage signatures in Brassica from coding sequences 2025-Sep-29, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-18814-0 PMID:41023189	研究论文	本研究利用深度学习从编码序列中解码芸苔属物种特异性密码子使用特征，实现四种关键芸苔属物种的高精度分类	首次将深度学习应用于植物物种分类，无需手动特征选择即可实现基于全基因组序列数据的高精度鉴别	仅针对四种芸苔属物种进行研究，未验证在其他植物分类群中的适用性	开发基于深度学习的植物物种分类方法	四种芸苔属物种（芥菜型油菜、甘蓝型油菜、甘蓝和白菜）	机器学习	NA	基因组测序	MLP, Leaky ReLU, Dropout Neural Networks, RBF Neural Network	基因组序列数据	NA	NA	多层感知器, Leaky ReLU神经网络, Dropout神经网络, 径向基函数神经网络	准确率, 精确率, 召回率, F1分数, MCC	NA
247	2025-10-05	A lightweight St-CNN architecture based on deep learning for stress level detection from human physical activities 2025-Sep-29, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-18647-x PMID:41023211	研究论文	提出一种基于深度学习的新型轻量级St-CNN架构，用于通过人体活动数据检测压力水平	设计了一种专门针对压力检测优化的轻量级CNN架构，在保持高精度的同时显著降低计算成本	仅使用单一公开数据集进行验证，需要更多样化的数据集和实际场景测试	开发高效的压力水平检测方法	人体压力水平	机器学习	心理健康	深度学习	CNN	物理活动数据	2,001个样本	NA	St-CNN（包含两个全连接层、ReLU和归一化层）	准确率, 置信区间	边缘计算环境
248	2025-10-05	Enhancing SDN security with deep learning and F-balanced cross-entropy for DDoS detection 2025-Sep-29, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-18826-w PMID:41023344	研究论文	提出一种基于深度学习的SDN环境DDoS攻击检测模型AECE，通过注意力机制和F平衡交叉熵损失函数提升检测性能	提出注意力增强交叉熵(AECE)模型，集成注意力机制聚焦关键网络流量特征；创新F平衡交叉熵(FBCE)损失函数，结合交叉熵和F1分数平衡精确率与召回率	未明确说明在真实SDN环境中的部署验证和极端流量条件下的性能表现	提升软件定义网络(SDN)中分布式拒绝服务(DDoS)攻击的检测能力	SDN网络环境中的DDoS攻击流量	机器学习	NA	深度学习	DNN	网络流量数据	NA	NA	注意力机制增强的深度神经网络	准确率, 精确率, 召回率, F1分数	NA
249	2025-10-05	A novel hybrid mathematical deep learning technique for early warning of flashover in composite insulators 2025-Sep-29, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-19151-y PMID:41023343	研究论文	提出一种基于混合数学深度学习模型的复合绝缘子闪络预测方法	结合加权连续小波变换和图注意力网络的混合模型，首次将放电峰值数和功率高斯拟合指标用于闪络预测	模型验证仅针对特定几何规格和污染等级参数，未涵盖所有可能的工况	开发复合绝缘子闪络早期预警系统以防止绝缘故障导致的停电	污染复合绝缘子的干带电弧和闪络阶段	机器学习	NA	加权连续小波变换，泄漏电流数据分析	图注意力网络	时间序列数据（泄漏电流）	NA	NA	图注意力网络（GAT）	放电计数，预测准确率	NA
250	2025-10-05	DOD-Boost: a temporal and distribution-optimized deep boosting framework for solar radiation modeling 2025-Sep-29, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-19157-6 PMID:41023386	研究论文	本研究提出了一种结合深度学习和统计分布拟合的混合太阳能辐射时间建模方法，用于支持清洁能源系统设计	提出了DOD-Boost框架，将概率分布拟合与深度学习时间序列建模相结合，通过分布相似性而非简单点预测来评估模型性能	NA	开发高精度的太阳能辐射时间建模方法以支持光伏能源规划	倾斜表面总太阳辐射数据（MJ/m²）	机器学习	NA	最大似然估计，鲸鱼优化算法，粒子群优化	LSTM, GRU, XGBoost	时间序列数据	NA	NA	LSTM, GRU, XGBoost	Jensen-Shannon散度	NA
251	2025-10-05	DeepWheat: predicting the effects of genomic variants on gene expression and regulatory activities across tissues and varieties in wheat using deep learning 2025-Sep-29, Genome biology IF:10.1Q1 DOI:10.1186/s13059-025-03809-x PMID:41024142	研究论文	开发了DeepWheat深度学习框架，用于预测小麦中基因组变异对基因表达和调控活性的影响	提出了首个适用于小麦的深度学习框架，整合序列和表观基因组特征进行组织特异性基因表达预测，支持跨品种模型迁移	NA	开发能够准确预测小麦基因组变异对基因表达和调控活性影响的深度学习工具	小麦基因组变异、基因表达、调控活性	机器学习	NA	深度学习	深度学习模型	基因组序列、表观基因组数据	五个小麦品种	NA	DeepEXP, DeepEPI	PCC（皮尔逊相关系数）	NA
252	2025-10-05	Deep learning NTCP model for late dysphagia after radiotherapy for head and neck cancer patients based on 3D dose, CT and segmentations 2025-Sep-29, Radiotherapy and oncology : journal of the European Society for Therapeutic Radiology and Oncology IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.radonc.2025.111169 PMID:41033356	研究论文	本研究开发了基于3D剂量、CT和分割的深度学习NTCP模型，用于预测头颈癌放疗后晚期吞咽困难	首次将3D剂量分布、危及器官分割和CT扫描整合到深度学习模型中，相比传统NTCP模型能更全面捕捉吞咽困难的复杂性	研究样本量相对有限（1484例），且为多中心回顾性研究	提高头颈癌患者放疗后晚期吞咽困难的预测准确性	头颈癌放疗患者	医学影像分析	头颈癌	放射治疗，CT扫描	深度学习	3D剂量分布，器官分割，CT图像	1484例头颈癌患者的多机构队列	NA	Residual Network	AUC，校准曲线	NA
253	2025-10-05	Machine learning to classify the focus score and Sjögren's disease using digitalised salivary gland biopsies: a retrospective cohort study 2025-Sep-29, The Lancet. Rheumatology DOI:10.1016/S2665-9913(25)00181-X PMID:41038216	研究论文	本研究利用深度学习模型对数字化唾液腺活检切片进行自动分类，以识别干燥综合征及其新的组织学亚型	首次开发深度学习模型自动分类焦点评分和干燥综合征，并发现CD8+ T细胞在腺泡周围浸润的新组织学模式	回顾性研究设计，需要进一步研究验证模型	利用机器学习自动分类焦点评分和干燥综合征，识别新的组织学疾病亚型	干燥综合征患者和干燥症状但无干燥综合征的参与者	数字病理学	干燥综合征	苏木精-伊红染色切片数字化扫描	深度学习	图像	545名参与者（490名女性，55名男性），来自欧洲6个专家中心	NA	NA	AUROC	NA
254	2025-10-05	Modified UNet-enhanced ultrasonic superb microvascular imaging feature extraction and grading of carpal tunnel syndrome 2025-Sep-28, Ultrasonics IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.ultras.2025.107834 PMID:41039691	研究论文	本研究结合超微血流成像与改进的UNet分割模型，开发了一种用于腕管综合征分级的微血管特征提取方法	提出分类引导的改进UNet分割模型，结合超微血流成像技术实现腕管综合征微血管特征的客观提取和自动分级	样本量相对有限（105例患者），需要更大规模验证	开发基于超声微血管成像的腕管综合征客观分级方法	腕管综合征患者和健康对照者的正中神经微血管特征	医学影像分析	腕管综合征	超微血流成像	UNet	超声图像	105例患者（21例轻度，71例中度，13例重度）和21例健康对照	NA	改进的UNet	准确率，AUC，Kappa系数	NA
255	2025-10-05	MitraClip device automated localization in 3D transesophageal echocardiography via deep learning 2025-Sep-27, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2025.109083 PMID:41038109	研究论文	提出一种基于深度学习的自动化流程，用于在3D经食管超声心动图中检测MitraClip设备	首次将注意力UNet与DenseNet结合，通过CAD模板配准优化分割结果，实现设备配置状态的自动识别	仅在受控体外模拟环境中验证，未进行临床实时应用测试	开发自动化管道以改善二尖瓣反流治疗中MitraClip设备的可视化检测	MitraClip设备在3D经食管超声心动图中的定位与配置识别	医学影像分析	心血管疾病	3D经食管超声心动图	Attention UNet, DenseNet	3D医学影像	196张3D TEE图像	NA	Attention UNet, DenseNet	平均表面距离, 95% Hausdorff距离, 加权F1分数	NA
256	2025-10-05	Fine-tuning sequence to function deep learning models on large-scale proteomic data improves the accuracy of variant effect prediction 2025-Sep-27, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.09.26.678908 PMID:41040220	研究论文	本研究通过在大规模蛋白质组数据上微调Borzoi序列到功能深度学习模型，显著提升了遗传变异效应预测的准确性	首次在54,219个个体和2,923种血浆蛋白质的大规模数据集上微调Borzoi模型，证明增加样本量和纳入罕见变异可显著提升变异效应预测性能	模型在未见基因和未见个体上的泛化能力仍存在挑战，且性能提升高度依赖罕见变异的可用性	提高序列到功能模型在遗传变异效应预测中的准确性和泛化能力	UK Biobank血浆蛋白质组计划中的54,219个个体和2,923种循环血浆蛋白质	机器学习	NA	蛋白质组测序	深度学习,序列到功能模型	蛋白质序列数据,遗传变异数据	54,219个个体,2,923种血浆蛋白质	NA	Borzoi	变异效应预测准确性	NA
257	2025-10-05	Versatile Image-Assisted Cell Sorting by Selective Trapping with Spatiotemporal Multiparameter Targeting 2025-Sep-26, ACS sensors IF:8.2Q1 DOI:10.1021/acssensors.5c01433 PMID:40960346	研究论文	本文介绍了一种基于图像引导多参数可调靶向的二维细胞分选技术(2D-SIGMAT)，通过动态原位光激活细胞捕获实现精确高效的细胞分离	开发了具有时空多参数靶向能力的图像辅助细胞分选技术，能够记录无运动模糊的高分辨率图像，像素数量比其他图像辅助分选器多十倍以上	NA	开发一种多功能、高性能的细胞分选方法以克服现有细胞分选技术的局限性	从单细胞到类器官的各种尺寸生物样本	生物医学工程	NA	荧光成像、明场成像、深度学习目标检测	深度学习目标检测模型	图像数据、时间序列数据	NA	NA	YOLOv5	回收效率、吞吐量	NA
258	2025-10-05	RimeSleepNet: A hybrid deep learning network for s-EEG sleep stage classification 2025-Sep-26, Sleep medicine IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.sleep.2025.106835 PMID:41038061	研究论文	提出一种混合深度学习网络RimeSleepNet用于睡眠脑电信号的睡眠分期分类	使用霜优化算法自适应调整变分模态分解来减少频率混叠，并结合CNN、多头自注意力机制和LSTM构建混合模型	NA	开发自动化睡眠分期分析工具用于睡眠障碍诊断和个性化监测	睡眠脑电信号	机器学习	睡眠障碍	睡眠脑电图	CNN, LSTM	脑电信号	成都人民医院和Sleep-EDF数据集	NA	混合架构（CNN+多头自注意力+LSTM）	F1分数, AUC, Cohen's κ, 验证损失	NA
259	2025-10-05	Analysis of moldy peanuts by Raman hyperspectral imaging 2025-Sep-26, Spectrochimica acta. Part A, Molecular and biomolecular spectroscopy DOI:10.1016/j.saa.2025.126971 PMID:41038081	研究论文	利用拉曼高光谱成像技术分析混合品种霉变花生	结合一维光谱数据和二维空间信息，采用s-GoogLeNet模型实现混合品种霉变花生的高精度检测	仅针对五种特定花生品种进行研究，未涵盖所有可能品种	开发霉变花生的快速检测方法以提高粮食安全	五种花生品种（白沙、伯克、红沙、花红和花衣红火）的霉变样本	计算机视觉	NA	拉曼高光谱成像	深度学习	光谱图像数据	五种花生品种的混合样本	NA	s-GoogLeNet	准确率,F1分数	NA
260	2025-10-05	Small Molecule Approach to RNA Targeting Binder Discovery (SMARTBind) Using Deep Learning Without Structural Input 2025-Sep-26, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.09.24.678312 PMID:41040176	研究论文	介绍了一种无需结构信息的RNA靶向小分子结合剂发现深度学习方法SMARTBind	结合RNA大语言模型与对比学习，采用配体特异性诱饵增强策略，仅需RNA一级序列即可准确识别小分子结合剂及其结合位点	未明确说明模型对特定RNA结构类型的适用性限制	开发准确识别RNA小分子结合剂的计算方法	RNA靶向小分子结合剂	自然语言处理, 机器学习	癌症	RNA测序, 体外实验, 细胞实验	大语言模型, 对比学习	RNA序列数据	数百万RNA序列预训练	NA	RNA大语言模型	准确性, 计算成本	NA