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
3121	2025-11-23	Multi scale deep learning quantifies Ki67 index in breast cancer histopathology images 2025-Nov-21, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-28734-8 PMID:41272033	研究论文	提出一种基于U-Net的多尺度深度学习框架Kpi-Net，用于精确量化乳腺癌病理图像中的Ki67指数	开发了残差扩张多尺度模块和结合注意力机制的特征金字塔网络，同时整合Transformer模块增强全局建模能力	未明确说明模型在外部验证集上的泛化性能及计算效率分析	开发自动化的Ki67指数计算方法以辅助乳腺癌诊断和治疗决策	乳腺癌组织病理学图像	数字病理学	乳腺癌	组织病理学成像	CNN, Transformer	图像	NA	PyTorch, TensorFlow	U-Net, FPN, Transformer	F1分数, 均方根误差	NA
3122	2025-11-23	Smartphone-integrated portable microfluidic platform for liver biomarker quantification using deep learning 2025-Nov-21, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-29431-2 PMID:41272257	研究论文	开发了一种集成智能手机的便携式微流控平台，通过深度学习技术实现肝脏生物标志物的定量检测	结合微流控技术、深度学习和移动健康技术，采用智能手机适应性框架确保跨设备性能，无需重新训练	NA	实现准确且去中心化的肝脏生物标志物检测，用于早期诊断和监测肝功能异常	直接胆红素、总胆红素、丙氨酸氨基转移酶(ALT)、天冬氨酸氨基转移酶(AST)等肝脏生物标志物	数字病理	肝脏疾病	立体光刻3D打印、微流控技术、比色传感	CNN	图像	NA	NA	卷积神经网络	决定系数(R)、检测限、变异系数	智能手机
3123	2025-11-23	Deep learning-based mismatch repair prediction using colorectal cancer macroscopic images: a diagnostic study 2025-Nov-21, Journal of gastroenterology IF:6.9Q1 DOI:10.1007/s00535-025-02326-9 PMID:41272313	研究论文	开发基于深度学习的大肠癌大体图像错配修复状态预测模型	首次使用大体图像结合深度学习进行错配修复状态预测，提供快速免费的筛查工具	单中心研究，样本量相对有限，需要外部验证	为结直肠癌患者提供快速、免费的错配修复状态筛查方法	809名接受手术切除的结直肠癌患者	数字病理	结直肠癌	免疫组织化学染色	深度学习	图像	809名结直肠癌患者的手术标本大体图像	NA	DeepLabV3+, Vision Transformer (ViT)	AUC, NPV	NA
3124	2025-11-23	AttenUNeT X with iterative feedback mechanisms for robust deep learning skin lesion segmentation 2025-Nov-19, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-23830-1 PMID:41257867	研究论文	提出一种名为AttenUNeT X的新型皮肤病变分割模型，通过集成反馈机制和注意力模块提升分割精度	在U-Net架构中引入三项关键改进：解码器块的迭代反馈机制、定制顺序统计层捕获极值病变模式、增强注意力模块聚焦诊断相关区域	NA	开发鲁棒的深度学习模型用于皮肤病变分割以改善皮肤癌早期诊断	皮肤病变图像	计算机视觉	皮肤癌	深度学习图像分割	CNN	图像	ISIC 2018数据集、PH2数据集和ISIC 2017数据集	NA	U-Net, AttenUNeT X	Dice系数, IoU, 像素准确率	NA
3125	2025-11-23	Deep learning twined spatial analysis for detection of mysterious fairy circles 2025-Nov-19, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-03691-4 PMID:41257873	研究论文	本研究结合计算建模和地貌图像数据开发基于CNN的预测模型，用于从卫星图像中检测神秘仙女圈	首次将预训练CNN模型应用于全球范围内仙女圈的自动检测和定位	研究主要基于特定地区（马里、纳米比亚、澳大利亚）的数据，可能对其他地区的适用性有限	开发能够从卫星图像中自动检测仙女圈的人工智能模型	卫星图像中的仙女圈地貌特征	计算机视觉	NA	卫星遥感成像	CNN	卫星图像	NA	NA	预训练CNN	准确率	NA
3126	2025-11-23	CyberDetect MLP a big data enabled optimized deep learning framework for scalable cyberattack detection in IoT environments 2025-Nov-19, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-24459-w PMID:41257897	研究论文	提出一个名为CyberDetect-MLP的可扩展、可解释的大数据驱动深度学习框架，用于物联网环境中的网络攻击检测	结合大数据分析与可解释深度学习，填补了网络安全领域大数据分析与可解释深度学习之间的空白，提供端到端的入侵检测系统方法	NA	开发可扩展、可解释的物联网网络攻击检测框架	物联网环境中的网络攻击检测	机器学习	NA	互信息特征选择，可解释人工智能	MLP	多维数据流，网络数据	完整TON_IoT数据集	Apache Spark, TensorFlow/PyTorch	多层感知机，包含批归一化、dropout和余弦退火调度	准确率，ROC-AUC	分布式计算框架Apache Spark
3127	2025-11-23	Coevolutionary signals in multiple sequence alignments improve virulence factor prediction with an MSA Transformer 2025-Nov-19, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-24298-9 PMID:41257887	研究论文	提出一种基于MSA Transformer的新方法MVP，通过利用多序列比对中的共进化信号来预测细菌毒力因子	首次将共进化信息整合到毒力因子预测中，提出MSA-composition特征表示方法	未明确说明模型在哪些类型的毒力因子预测上表现较差	改进细菌毒力因子的预测准确性	细菌毒力因子相关蛋白序列	生物信息学	细菌感染性疾病	多序列比对，深度学习	Transformer	蛋白质序列数据	NA	PyTorch	MSA Transformer	准确率	NA
3128	2025-11-23	Electrolyzers-HSI: Close-Range Multi-Scene Hyperspectral Imaging Benchmark Dataset 2025-Nov-19, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-025-06279-9 PMID:41257984	研究论文	介绍了一个用于电解器材料分类的多模态高光谱成像基准数据集Electrolyzers-HSI	首个专门针对电解器关键原材料回收的多模态高光谱成像基准数据集，包含共配准的RGB图像和HSI数据立方体	数据集规模相对较小，仅包含55个样本	通过准确的电解器材料分类加速关键原材料回收	粉碎的电解器样本	计算机视觉	NA	高光谱成像(HSI)	Transformer	图像, 高光谱数据	55个共配准的高分辨率RGB图像和HSI数据立方体	NA	Transformer	NA	NA
3129	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
3130	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
3131	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
3132	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
3133	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
3134	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
3135	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
3136	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
3137	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
3138	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
3139	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
3140	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