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
3181	2025-11-21	CT-based radiomics and deep learning models for predicting thyroid cartilage invasion and patient prognosis in laryngeal carcinoma 2025-Nov-17, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-23809-y PMID:41249227	研究论文	本研究比较了基于CT的影像组学和深度学习模型在预测喉鳞状细胞癌甲状腺软骨侵犯及患者预后方面的性能	首次系统比较二维深度学习模型与影像组学模型在预测甲状腺软骨侵犯方面的性能，并构建了结合深度学习特征和临床风险因素的列线图	在外部验证队列中未发现模型性能存在显著差异，样本量相对有限	预测喉鳞状细胞癌患者的甲状腺软骨侵犯情况并评估预后价值	经病理证实的喉鳞状细胞癌患者	医学影像分析	喉癌	CT成像	深度学习, 影像组学	CT图像	418例来自两个中心的患者（训练队列247例，内部验证110例，外部验证61例）	NA	2D深度学习模型	AUC, 疾病无进展生存期	NA
3182	2025-11-21	Explainable convolutional neural network architectures for high-performance taxonomic classification of gasteroid macrofungi 2025-Nov-17, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-23974-0 PMID:41249260	研究论文	本研究提出了一种基于深度学习的高性能胃菌类大型真菌分类框架	首次将可解释AI技术应用于胃菌类真菌分类，实现了高精度且可解释的深度学习模型	仅针对六种胃菌类真菌物种，样本多样性有限	开发高精度且可解释的真菌分类方法	六种胃菌类大型真菌：Battarrea phalloides, Crucibulum laeve, Cyathus olla, C. striatus, Tulostoma brumale, T. fimbriatum	计算机视觉	NA	图像分析	CNN	图像	1200张高分辨率图像	NA	DenseNet121, ResNeXt, RepVGG, ShuffleNetV2	准确率, F1分数, AUC, 推理时间, 能效	NA
3183	2025-11-21	Enhancing image based classification for crop disease detection using a multiclass SVM approach with kernel comparison 2025-Nov-17, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-23568-w PMID:41249263	研究论文	本文提出了一种基于机器学习的作物叶片病害检测框架，通过多类SVM核函数比较提升图像分类性能	结合双边滤波和GraphCut分割与基于纹理的特征提取，并在多作物数据集上系统比较多类SVM核函数	未与深度学习方法进行直接对比，仅提供了未来比较的基础	开发有效的作物病害检测系统以最小化农业损失	作物叶片病害（包括黄锈病、红锈病和炭疽病）	计算机视觉	植物病害	图像处理，机器学习	SVM	图像	9,111张经过增强平衡的精选图像	NA	多类SVM（线性核、多项式核、RBF核等）	准确率，精确率，召回率，F1分数	NA
3184	2025-11-21	Mitigating distributed denial of service-based cyberattack in federated computing framework using deep reinforcement learning with frilled lizard algorithm 2025-Nov-17, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-23899-8 PMID:41249288	研究论文	提出一种基于深度强化学习和皱褶蜥蜴优化算法的联邦学习框架DDoS攻击缓解技术	结合联邦学习、深度强化学习和皱褶蜥蜴优化算法，提出新型DDoS攻击检测与分类方法	联邦学习在网络安全领域的应用仍处于早期阶段，多个关键方面有待探索	缓解联邦计算框架中的分布式拒绝服务网络攻击	网络攻击流量数据	机器学习	NA	深度强化学习，优化算法	D3QN	网络流量数据	CICIDIS 2017和ToN-IoT数据集	NA	Dueling Double Deep Q-Network	准确率	NA
3185	2025-11-21	Automated meningioma detection using skull X ray images with deep learning and machine learning classifiers 2025-Nov-17, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-23933-9 PMID:41249305	研究论文	本研究开发了一种结合深度学习和传统机器学习分类器的自动化脑膜瘤检测方法，使用颅骨X射线图像	首次将EfficientNetB0与注意力机制和迁移学习结合，并集成随机森林等传统分类器，实现基于颅骨X射线的脑膜瘤自动检测	外部验证准确率相对较低（0.74），样本量有限，仅来自两家韩国医院	探索利用成本效益高且广泛可用的颅骨X射线成像技术实现脑膜瘤自动检测的潜力	脑膜瘤患者和对照受试者的颅骨X射线图像	计算机视觉	脑膜瘤	X射线成像	CNN, Random Forest, XGBoost	图像	359名受试者（158名脑膜瘤患者，201名对照），共1436张颅骨X射线图像（内部验证612张，外部验证824张）	TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn	EfficientNetB0	准确率, 灵敏度, 特异性, F1分数, AUROC	NA
3186	2025-11-21	Evaluation of VITA shade-based tooth color categories using deep learning 2025-Nov-17, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-23954-4 PMID:41249330	研究论文	本研究开发并验证了基于深度学习的牙齿颜色评估模型，与经验丰富的牙医进行准确性比较	首次使用六种改进的CNN架构进行牙齿颜色分类，并通过McNemar检验与专业牙医进行统计显著性比较	样本量相对较小（70名成人参与者），仅使用VITA Classic比色板	开发客观可靠的牙齿颜色评估方法以减少传统方法的主观性	成人牙齿颜色	计算机视觉	NA	深度学习，高分辨率口内成像	CNN	图像	70名成人参与者	NA	ResNet	准确率, 精确率, 召回率, F1分数	NA
3187	2025-11-21	Graph attention networks-based prediction of MicroRNA-disease causality in head and neck neoplasms 2025-Nov-17, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-24130-4 PMID:41249334	研究论文	本研究使用图注意力网络预测头颈部肿瘤中microRNA与疾病的因果关系	首次将图注意力网络应用于头颈部肿瘤的miRNA-疾病关联预测，通过注意力机制捕捉网络节点和边的重要性与相互依赖性	数据集规模有限，模型可解释性有待提升，模型评估方法需要改进	预测头颈部肿瘤中microRNA与疾病的因果关系	头颈部肿瘤相关的microRNA和疾病	机器学习	头颈部肿瘤	生物网络分析	GAT	图数据	来自HMDD v4.0数据库的头颈部肿瘤数据集，包含miRNA、疾病、因果关系、类别和PMID信息	NA	图注意力网络	准确率	NA
3188	2025-11-21	Multimodal deep learning for entity relation extraction and spatiotemporal decision knowledge graph construction in earthquake emergency rescue 2025-Nov-17, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-24135-z PMID:41249373	研究论文	提出融合多模态深度学习与时空知识表示的新型框架，用于提升地震应急救援中的信息处理和决策支持能力	提出跨模态注意力融合网络动态对齐文本、视觉和时空模态的语义信息，并开发具有专门推理机制的时空知识图谱表示	NA	提升地震应急救援中的信息处理和决策支持能力	地震应急救援场景中的实体关系提取和时空决策知识图谱构建	自然语言处理,计算机视觉	NA	多模态深度学习	Transformer,注意力机制	文本,视觉,时空数据	NA	NA	Cross-modal Attention Fusion Network,Transformer	F1-score	NA
3189	2025-11-21	HashWave: blockchain-powered perceptual hashing for resilient audio piracy detection against signal-processing attacks in decentralized networks 2025-Nov-17, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-24016-5 PMID:41249384	研究论文	提出一种结合区块链技术的感知哈希框架HashWave，用于在去中心化网络中实现抗信号处理攻击的音频盗版检测	融合多种音频特征（MFCC、色度、CQT等）并通过操作感知加权和约束DTW处理时间尺度编辑，结合区块链实现防篡改验证	未明确说明在极端信号失真情况下的性能表现，且区块链部署可能带来额外成本	开发一个既具有编辑弹性又可验证的去中心化音频盗版检测系统	音频信号及其在信号处理攻击下的鲁棒性识别	数字信号处理, 区块链应用	NA	感知哈希, 区块链技术, 信号处理	NA	音频数据	GTZAN、FMA-A音乐分析数据集和MUSAN (SLR17)数据集，包含超过20种信号处理变换	Ethereum, IPFS	基于MFCC、色度、色度CENS、CQT、频谱对比度和轻量级节奏/能量线索的多特征融合架构	AUC, TPR@1%FPR	CPU计算，区块链部署基于Ethereum和IPFS
3190	2025-11-21	Transformer-aided skin cancer classification using VGG19-based feature encoding 2025-Nov-17, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-24081-w PMID:41249393	研究论文	提出一种结合VGG19特征编码和视觉Transformer的混合模型用于皮肤癌分类	首次系统地将特征图级旋转/平移增强与CNN-Transformer混合模型结合用于皮肤镜图像分类	NA	开发具有更强泛化能力的皮肤病变自动分类模型	皮肤镜图像中的皮肤病变	计算机视觉	皮肤癌	皮肤镜成像	CNN, Transformer	图像	MSK10000数据集(10,000张图像), HAM10000数据集(10,000张训练图像), PH2数据集	NA	VGG19, Vision Transformer (ViT)	准确率, 宏平均精确率, 宏平均召回率, 特异性, F1分数	NA
3191	2025-11-21	Sustainable cyber-physical VANETs with AI-driven anomaly detection and energy-efficient multi-criteria routing using machine learning algorithms 2025-Nov-17, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-28212-1 PMID:41249400	研究论文	提出一种基于机器学习的异常检测框架AD-MLA，用于车联网中的安全防护和能效路由优化	集成随机森林异常检测与多标准能效路由策略，同时解决安全性和能源效率问题	未明确说明具体数据集规模和实验环境细节	开发智能、快速、高效的实时车联网安全系统	车联网(VANETs)中的车辆和道路系统通信	机器学习	NA	机器学习算法	随机森林	网络通信数据	NA	NA	随机森林	准确率,召回率,计算效率,资源利用效率	NA
3192	2025-11-21	Development of a deep learning-based prediction model for postoperative delirium using intraoperative electroencephalogram in adults 2025-Nov-17, NPJ digital medicine IF:12.4Q1 DOI:10.1038/s41746-025-02033-y PMID:41249487	研究论文	开发基于深度学习的术中脑电图预测术后谵妄模型DELPHI-EEG	首次利用术中脑电图波形结合深度学习技术预测术后谵妄风险	需要在不同临床环境中进行外部验证	预测术后谵妄发生风险	接受手术的成年患者	机器学习	术后谵妄	脑电图监测	深度学习	脑电图波形	34,550例手术病例（其中267例事件病例）	NA	DELPHI-EEG	AUROC, AUPRC	NA
3193	2025-11-21	Enhancing urban traffic congestion prediction through efficientnet and optimized ensemble learning models 2025-Nov-17, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-24012-9 PMID:41249809	研究论文	提出一种结合EfficientNet特征提取和优化集成学习模型的新型混合深度学习方法，用于城市交通流预测和拥堵等级分类	首次将EfficientNet用于交通特征提取，并采用欧洲椿象优化算法和锦标赛选择萤火虫群优化算法进行超参数调优和集成模型优化	仅在四个城市交叉口的数据集上进行验证，需要更多样化的城市环境验证	提高城市交通拥堵预测精度，支持主动交通管理	城市交通流数据	机器学习	NA	深度学习，模糊逻辑	LSTM, BiLSTM, BiGRU, 集成学习	交通流数据	来自四个城市交叉口的交通数据	NA	EfficientNet, LSTM, BiLSTM, BiGRU	预测准确率，处理时间	NA
3194	2025-11-21	Optimized CNN framework for malaria detection using Otsu thresholding-based image segmentation 2025-Nov-17, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-23961-5 PMID:41249779	研究论文	提出一种基于Otsu阈值图像分割优化的CNN框架，用于改进疟疾感染细胞的检测	将Otsu阈值分割与EfficientNet-B7混合并行特征融合模型结合，在保持计算可行性的同时显著提升分类性能	仅使用100张手动标注图像验证分割效果，样本量有限	开发准确、可扩展且成本效益高的疟疾诊断工具	疟疾感染细胞	计算机视觉	疟疾	图像分割	CNN	图像	43,400张血液涂片图像	NA	12层CNN, EfficientNet-B7	准确率, Dice系数, Jaccard指数(IoU)	NA
3195	2025-11-21	Deepfake video deception detection using visual attention-based method 2025-Nov-17, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-23920-0 PMID:41249822	研究论文	提出一种基于视觉注意力的深度学习方法用于检测Deepfake伪造视频	结合预训练CNN与视觉注意力机制，专门针对Deepfake视频篡改特有的伪影特征进行检测	未提及模型在更广泛数据集上的泛化能力及计算效率分析	开发有效的Deepfake视频欺骗检测方法以保障数字内容的真实性	人脸视频数据，包括真实视频和经过Deepfake技术篡改的视频	计算机视觉	NA	深度学习，计算机视觉	CNN	视频帧图像	使用Face Forensic++ C23数据集训练，Celeb-DFv2和DFDC数据集测试	NA	ResNeXt-50	跨数据集测试性能	NA
3196	2025-11-19	Comparison of deep learning models for real-time neural tissue segmentation in spinal endoscopy 2025-Nov-17, BMC medical imaging IF:2.9Q2 DOI:10.1186/s12880-025-01918-4 PMID:41249940	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
3197	2025-11-21	Automated quantification of Ki-67 expression in breast cancer from H&E-stained slides using a transformer-based regression model 2025-Nov-17, Breast cancer research : BCR IF:6.1Q1 DOI:10.1186/s13058-025-02149-9 PMID:41250202	研究论文	开发了一种基于Transformer的回归模型，直接从H&E染色全切片图像中自动量化乳腺癌Ki-67表达	首次使用Transformer架构直接从H&E染色图像估计Ki-67表达，无需额外免疫组化染色，通过跨模态学习实现形态特征到分子表达的映射	模型性能依赖于补丁质量筛选，在实验室间差异和密集细胞核情况下可能存在挑战	开发自动化工具从常规H&E染色切片准确量化Ki-67增殖指数，替代额外免疫组化染色	乳腺癌组织切片	数字病理学	乳腺癌	H&E染色，免疫组化染色，全切片成像	Transformer，回归模型，分类模型	全切片图像	1153张H&E染色WSI和843张IHC染色WSI	NA	Transformer	R2，AUROC	NA
3198	2025-11-21	Modeling protein-small molecule conformational ensembles with PLACER 2025-Nov-11, Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America IF:9.4Q1 DOI:10.1073/pnas.2427161122 PMID:41187076	研究论文	开发了一种名为PLACER的图神经网络，用于生成蛋白质-小分子系统的构象集合	首次提出完全原子级别的图神经网络方法，能够快速生成蛋白质-小分子相互作用的构象集合，相比传统方法在速度和通用性上具有优势	NA	解决蛋白质-小分子相互作用构象异质性建模的挑战	蛋白质-小分子复合物系统	机器学习	NA	图神经网络	GNN	分子结构数据	来自剑桥结构数据库和蛋白质数据库的结构数据	NA	PLACER	结构生成准确性，酶活性(/值)	NA
3199	2025-11-21	Artificial intelligence in chronic obstructive pulmonary disease: recent advances in imaging and physiological monitoring 2025-Nov-10, Current opinion in pulmonary medicine IF:2.8Q2 DOI:10.1097/MCP.0000000000001228 PMID:41208246	综述	总结人工智能在慢性阻塞性肺疾病影像学和生理监测领域的最新应用进展	深度学习模型在胸部X光和CT影像中实现COPD高精度检测、疾病特征量化和临床结局预测，机器学习算法改进肺功能测试解读并利用咳嗽声和可穿戴设备数据进行无创诊断	大多数应用仍处于早期开发阶段，面临临床验证不足、算法偏见和标准化评估指标缺失等关键挑战	推进慢性阻塞性肺疾病的诊断和管理	慢性阻塞性肺疾病患者	医学人工智能	慢性阻塞性肺疾病	胸部X光、计算机断层扫描、肺功能测试、咳嗽声分析、可穿戴智能设备监测	深度学习, 机器学习	医学影像, 生理信号, 音频数据	NA	NA	NA	准确度	NA
3200	2025-11-21	A deep learning system for detecting silent brain infarction and predicting stroke risk 2025-Nov, Nature biomedical engineering IF:26.8Q1 DOI:10.1038/s41551-025-01413-9 PMID:40481238	研究论文	开发基于视网膜图像的深度学习系统DeepRETStroke，用于检测无症状性脑梗死并预测卒中风险	首次利用视网膜图像构建领域特定的基础模型来表征眼脑连接，无需脑部影像即可检测无症状性脑梗死	需要大规模视网膜图像数据进行预训练，模型性能在不同人群中的普适性需进一步验证	开发非侵入性的卒中风险预测系统	来自中国、新加坡、马来西亚、美国、英国和丹麦的视网膜图像数据	数字病理	心血管疾病	视网膜成像	深度学习	图像	预训练：895,640张视网膜照片；验证：213,762张视网膜照片；前瞻性研究：218名卒中参与者	NA	DeepRETStroke	AUC	NA