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
2901	2025-11-23	Automated hypoxia and apnea identification for neonates via enhanced respiratory signal modeling with deep learning 2025-Nov-19, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-24783-1 PMID:41257997	研究论文	通过深度学习增强呼吸信号建模实现新生儿缺氧和呼吸暂停的自动识别	提出合成信号生成框架模拟婴儿呼吸周期，结合CNN-BiLSTM混合模型实现呼吸状态分类	使用合成数据而非真实临床数据，缺乏临床验证	开发基于机器学习的 neonatal 呼吸窘迫评估系统	新生儿呼吸模式	机器学习	新生儿呼吸系统疾病	合成信号生成，特征提取	CNN, BiLSTM, Random Forest	合成呼吸信号	NA	NA	CNN-BiLSTM	准确率	NA
2902	2025-11-23	Multimodal fusion of ultrasound images using HXM net for breast cancer diagnosis 2025-Nov-19, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-23912-0 PMID:41258020	研究论文	提出HXM-Net深度学习模型，通过融合B超和多普勒超声图像提升乳腺癌诊断准确率	结合CNN空间特征提取与Transformer融合机制，实现双模态超声图像的协同分析	NA	提高乳腺癌检测的准确性和早期诊断能力	乳腺病灶的形态学和血管特征	计算机视觉	乳腺癌	超声成像	CNN, Transformer	图像	类别平衡的乳腺超声数据库	NA	HXM-Net	准确率, 敏感度(召回率), 特异性, F1分数, AUC-ROC	NA
2903	2025-11-23	Cross-platform multi-cancer histopathology classification using local-window vision transformers 2025-Nov-19, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-24791-1 PMID:41258087	研究论文	提出CancerDet-Net框架，用于跨平台多癌种组织病理学图像分类	集成可分离卷积层、局部窗口视觉Transformer块和分层多尺度门控注意力机制，通过跨尺度特征融合实现多癌种分类，并提供可解释AI可视化和临床部署	未明确说明模型在不同数据集间的泛化能力具体测试结果	开发能够准确分类多种癌症组织病理学图像的AI系统	九种组织病理学亚型，涵盖四种主要癌症类型	数字病理学	多癌种（肺癌、结肠癌、皮肤癌、乳腺癌）	组织病理学图像分析	Vision Transformer (ViT), CNN	组织病理学图像	NA	NA	Vision Transformer with local-window self-attention, 可分离卷积, 分层多尺度门控注意力机制	准确率	NA
2904	2025-11-23	TS-SatFire: A Multi-Task Satellite Image Time-Series Dataset for Wildfire Detection and Prediction 2025-Nov-19, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-025-06271-3 PMID:41258139	研究论文	提出一个用于野火检测和预测的多任务卫星图像时间序列数据集	首个涵盖野火生命周期完整监测任务的多时相遥感数据集，包含主动火点检测、日尺度燃烧面积制图和火势进展预测三大任务	数据集仅覆盖美国本土2017-2021年的野火事件，时间跨度和地理范围有限	通过多任务深度学习模型提升野火监测和预测能力	美国本土野火事件及其相关环境数据	计算机视觉	NA	多时相遥感成像，多光谱数据分析	深度学习模型	卫星图像，多模态辅助数据（气象、地形、土地覆盖、燃料信息）	3552幅地表反射率图像，总计71GB数据	NA	NA	NA	NA
2905	2025-11-23	Causal deep learning for enhancing explainability in 6G network edge intelligence anomaly detection 2025-Nov-19, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-19700-5 PMID:41258145	研究论文	提出一种结合因果推断与LSTM网络的新框架，用于提升6G网络边缘智能异常检测的可解释性	首次将因果推断与LSTM网络集成，通过随机傅里叶特征变换消除非线性特征相关性，并使用生成对抗网络增强少数类样本	未明确说明模型在更复杂网络环境下的泛化能力	提升6G网络边缘智能异常检测系统的可解释性和可信度	6G网络边缘智能系统中的异常检测	机器学习	NA	随机傅里叶特征变换，生成对抗网络	LSTM, GAN	网络数据	两个大规模数据集	NA	LSTM, GAN	可解释性提升指标，根因定位时间	NA
2906	2025-11-23	Dataset creation and benchmarking for Kashmiri news snippet classification using fine-tuned transformer and LLM models in a low resource setting 2025-Nov-19, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-24451-4 PMID:41258187	研究论文	本研究创建了克什米尔语新闻片段分类数据集，并在低资源环境下对多种模型进行基准测试	创建了首个手工标注的克什米尔语新闻片段数据集，并探索了在低资源语言环境下最优的文本分类方法组合	数据集通过英语新闻翻译创建，可能存在翻译偏差；样本量相对有限（15,036个片段）	解决克什米尔语在自然语言处理中的资源匮乏问题，建立有效的新闻片段分类方法	克什米尔语新闻片段文本数据	自然语言处理	NA	机器翻译（Microsoft Bing翻译工具），文本分类	Transformer, LLM, 机器学习模型, 深度学习模型	文本	15,036个新闻片段，涵盖10个类别（医疗、政治、体育、旅游、教育、艺术工艺、环境、娱乐、技术、文化）	NA	ParsBERT-Uncased	F1分数	NA
2907	2025-11-23	Detection of violence in football sport based on deep learning and optimization algorithm 2025-Nov-19, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-24469-8 PMID:41258199	研究论文	提出一种基于深度学习和优化算法的实时足球暴力检测系统	结合CNN和LSTM提取时空特征，并采用改进版混洗牧羊人优化算法(MSSO)优化网络超参数	NA	开发高效的实时暴力行为检测系统	足球比赛中的暴力事件	计算机视觉	NA	深度学习	CNN, LSTM	视频	NA	NA	卷积神经网络, 长短期记忆网络	效率	NA
2908	2025-11-23	Comparing deep learning and Fourier series models for equipment failure prediction in predictive industrial maintenance 4.0 2025-Nov-19, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-24497-4 PMID:41258279	研究论文	比较傅里叶级数模型和LSTM深度学习算法在工业设备故障预测中的性能	首次系统比较传统傅里叶级数数学模型与LSTM深度学习在工业预测性维护中的表现	使用合成多变量传感器数据集，需在真实工业数据上进一步验证	开发最准确的设备故障预测方法以最小化生产中断	工业设备行为的多变量传感器数据	机器学习	NA	NA	LSTM	多变量传感器数据	NA	NA	LSTM	MAE, MSE, RMSE	NA
2909	2025-11-23	A deep learning framework for objective aesthetic evaluation of indoor landscapes using CNN-GNN model 2025-Nov-19, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-24548-w PMID:41258263	研究论文	提出基于CNN-GNN混合模型的深度学习框架，用于室内景观美学客观评价	首次将CNN与GNN结合，同时提取全局和局部美学特征，实现比传统方法更高的准确率和美学评分	未提及模型在跨数据集上的泛化能力及对不同室内风格的适应性	开发客观高效的室内景观美学评价方法	室内景观图像	计算机视觉	NA	深度学习	CNN, GNN	图像	基准室内景观数据集（未提具体数量）	NA	CNN-GNN混合架构	准确率, 美学评分, 功能评价指标	NA
2910	2025-11-23	A general lightweight image super-resolution with sharpening enhancement and double attention network 2025-Nov-19, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-24493-8 PMID:41258314	研究论文	提出一种结合锐化增强和双重注意力网络的通用轻量级图像超分辨率方法ESDAN	通过锐化增强模块和双重注意力上采样模块优化模型复杂度与性能的平衡，在保持轻量化的同时提升超分辨率效果	NA	开发轻量级单图像超分辨率网络以平衡计算负载和性能	图像超分辨率重建	计算机视觉	阿尔茨海默病	深度学习	CNN	图像	NA	NA	ESDAN, Sharpening Enhancement Module, Dual Attention Upsampling module	NA	NA
2911	2025-11-23	YOLO11m-cls applied to sex and age classification based on the radiographic analysis of the nasal aperture 2025-Nov-19, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-24593-5 PMID:41258326	研究论文	本研究评估基于YOLO11m-cls卷积神经网络的放射影像分析在鼻孔径形态特征上进行性别和年龄分类的诊断准确性	首次将YOLO系列目标分类模型（YOLO11m-cls）应用于法医学中基于鼻孔径放射影像的性别和年龄分类	鼻孔径在性别估计中的适用性有限，年轻个体分类准确率较低，每四次预测就会出现一次错误分类	评估卷积神经网络在放射影像中基于鼻孔径形态特征进行性别和年龄分类的诊断准确性	鼻孔径区域的放射影像	计算机视觉	法医学	放射影像分析	CNN	图像	9,349张标注鼻孔径区域的放射影像	NA	YOLO11m-cls	准确率, ROC曲线下面积	NA
2912	2025-11-23	Robust missing data reconstruction in schizophrenia using tracking-removed autoencoder with fuzzy confidence integration 2025-Nov-19, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-24669-2 PMID:41258357	研究论文	提出一种结合追踪移除自编码器和模糊置信度集成的深度学习框架，用于精神分裂症临床数据中缺失值的鲁棒重建	首次将多视图渐进训练与模糊置信度测量相结合应用于精神分裂症数据集，将缺失数据作为可学习信息而非简单标记缺失	尚未在其他医学领域验证该方法的通用性，且仅针对精神分裂症数据集进行开发	解决精神分裂症研究中临床数据不完整的问题，提高缺失数据重建的准确性和可靠性	精神分裂症患者的临床数据	机器学习	精神分裂症	深度学习	自编码器	临床数据	NA	NA	Tracking-Removed Autoencoder (TRAE)	置信度测量，重建质量评估	NA
2913	2025-11-23	An intelligent taekwondo coaching system based on augmented reality technology with real-time feedback mechanisms 2025-Nov-19, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-24608-1 PMID:41258370	研究论文	开发基于增强现实技术的智能跆拳道教练系统，通过实时反馈机制提升训练效果	集成增强现实技术与先进运动分析算法，为跆拳道训练提供客观实时反馈，突破传统依赖主观指导的局限	NA	开发智能跆拳道教练系统，提升训练效率和动作标准化	跆拳道训练者和技术动作	计算机视觉,增强现实	NA	运动分析,增强现实技术	CNN	多模态传感器数据,运动数据	47名不同技能水平的跆拳道练习者（新手、中级、高级）	NA	卷积神经网络	识别准确率,处理延迟,用户满意度评分	NA
2914	2025-11-23	Artificial intelligence-derived photoplethysmography age as a digital biomarker for cardiovascular health 2025-Nov-19, Communications medicine IF:5.4Q1 DOI:10.1038/s43856-025-01188-9 PMID:41258400	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的光电容积脉搏波年龄估计方法，并评估其作为心血管健康数字生物标志物的潜力	首次提出基于原始PPG信号的人工智能衍生年龄估计方法，并验证其与心血管疾病风险的关联	研究主要基于UK Biobank队列，外部验证仅使用MIMIC-III数据集，需要更多样化人群验证	开发心血管健康评估的数字生物标志物	人类心血管健康状态	机器学习	心血管疾病	光电容积脉搏波	深度学习	PPG信号	UK Biobank队列212,231人，MIMIC-III队列2,343人	NA	深度学习模型（具体架构未明确说明）	风险比，比值比，p值	NA
2915	2025-11-23	Fusion of classical and deep learning features with incremental learning for improved classification of lung and colon cancer 2025-Nov-19, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-24734-w PMID:41258424	研究论文	提出融合传统手工特征与深度特征的混合深度学习网络，通过增量学习方法改进肺和结肠癌组织病理图像分类	结合LBP、GLCM、小波、颜色和形态学描述符等传统手工特征与扩展EfficientNetB0的深度特征，采用基于Transformer的注意力融合策略和自适应增量学习方法	NA	提高肺和结肠癌组织病理图像分类的准确性和鲁棒性	肺和结肠癌组织病理图像	数字病理学	肺癌,结肠癌	组织病理图像分析	混合深度学习网络	图像	LC25000数据集训练，NCT-CRC-HE-100K和HMU-GC-HE-30K两个独立公共数据集测试	NA	EfficientNetB0,Transformer	准确率	NA
2916	2025-11-23	Hybrid ST-ResNet and LSTM approach for precise crime hotspot prediction 2025-Nov-19, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-24559-7 PMID:41258434	研究论文	提出结合ST-ResNet和LSTM的混合深度学习模型，用于精确预测犯罪热点区域	引入犯罪点到最近公园的每日欧几里得距离作为ST-ResNet的辅助输入通道，并结合天气条件和时间变量	仅针对芝加哥地区的盗窃犯罪热点进行验证，未在其他城市或犯罪类型上测试	提高犯罪热点预测的准确性和空间分辨率	芝加哥犯罪数据	机器学习	NA	深度学习	CNN, LSTM	时空数据，犯罪记录，天气数据	芝加哥犯罪数据集	NA	ST-ResNet, LSTM	平均命中率	NA
2917	2025-11-23	Deep learning model for assessing survival benefits in hepatocellular carcinoma patients undergoing intra-arterial therapies based on proliferative subtype 2025-Nov-19, NPJ digital medicine IF:12.4Q1 DOI:10.1038/s41746-025-02100-4 PMID:41258471	研究论文	开发基于深度学习的多任务系统，用于检测增殖性肝细胞癌并预测肝动脉内治疗后的生存获益	创建了新型Prototype Mamba Net (PMN)架构，结合影像组学和临床变量构建预后列线图，首次实现非侵入性识别增殖性HCC亚型并指导个性化治疗选择	回顾性多中心研究，样本量有限，需要进一步前瞻性验证	开发非侵入性方法识别增殖性肝细胞癌亚型并预测肝动脉内治疗后的生存获益	肝细胞癌患者	数字病理	肝细胞癌	对比增强CT扫描	深度学习	医学影像	两个队列共2147例患者（手术切除组398例，不可切除HCC组1749例）	nnUNet	nnUNet, Prototype Mamba Net (PMN)	AUC, 时间依赖性AUC, 综合Brier评分	NA
2918	2025-11-23	Neuromorphic computing paradigms enhance robustness through spiking neural networks 2025-Nov-19, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-025-65197-x PMID:41261120	研究论文	本研究探索了利用脉冲神经网络(SNN)的神经形态计算范式如何通过时间处理能力和专门训练算法提升对抗攻击的鲁棒性	提出优先处理任务关键信息的编码序列、早期退出解码机制、专门训练算法和融合编码策略，显著增强SNN的鲁棒性	仅在CIFAR-10数据集上验证，未在其他更复杂数据集上测试	解决深度学习模型对抗攻击脆弱性问题，开发更鲁棒的智能系统	脉冲神经网络(SNN)与传统人工神经网络(ANN)的鲁棒性对比	机器学习	NA	神经形态计算	SNN, ANN	图像	CIFAR-10数据集	NA	脉冲神经网络	鲁棒性	NA
2919	2025-11-23	Identification of novel vertebral development factors through UK Biobank candidate gene search and body imaging analysis 2025-Nov-19, Communications biology IF:5.2Q1 DOI:10.1038/s42003-025-09021-8 PMID:41261143	研究论文	通过整合UK Biobank基因数据与深度学习多模态身体成像分析，识别影响人类椎体发育的关键基因	首次在人类中发现VRTN基因影响椎体发育，并建立基因变异与慢性疼痛的关联	研究依赖UK Biobank数据库，样本特征可能存在局限性	探究与胸腰椎解剖结构相关的遗传因素	人类椎体发育和肋骨变异	数字病理学	骨骼发育异常	基因分析，多模态身体成像	深度学习	基因数据，医学影像	UK Biobank数据库样本	NA	NA	NA	NA
2920	2025-11-23	High-accuracy protein complex structure modeling based on sequence-derived structure complementarity 2025-Nov-19, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-025-65090-7 PMID:41261173	研究论文	提出DeepSCFold流程，通过序列衍生的结构互补性提高蛋白质复合物结构建模精度	利用基于序列的深度学习模型预测蛋白质间结构相似性和相互作用概率，构建深度配对多序列比对，有效捕获蛋白质相互作用的内在保守模式	NA	提高蛋白质复合物结构预测的准确性	蛋白质复合物结构	生物信息学	NA	深度学习，多序列比对	深度学习模型	蛋白质序列数据，结构数据	CASP15的多聚体靶标和SAbDab数据库的抗体-抗原复合物	NA	NA	TM-score，预测成功率	NA