深度学习在生物医药领域中的应用

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
361	2025-05-16	Advances to IoT security using a GRU-CNN deep learning model trained on SUCMO algorithm 2025-May-12, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-99574-9 PMID:40355669	研究论文	本文提出了一种结合CNN和GRU的混合深度学习模型，用于分类物联网安全威胁，并通过SUCMO算法优化模型性能	提出了一种结合CNN和GRU的混合深度学习模型，并采用SUCMO算法进行超参数优化，提高了分类准确率	NA	提高物联网安全威胁检测的准确性和效率	物联网安全威胁，如DoS攻击和Botnets	机器学习	NA	深度学习	CNN, GRU	网络数据	两个数据集，UNSW-NB15和BoT-IoT
362	2025-05-16	The analysis of artificial intelligence knowledge graphs for online music learning platform under deep learning 2025-May-12, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-01810-9 PMID:40355699	研究论文	提出了一种基于深度学习的个性化音乐学习平台模型，通过整合音频、视频和用户行为数据提供高效且定制化的学习推荐	构建了一个融合音乐领域关键实体及其关系的知识图谱，并将其与提取的特征向量融合，以提高推荐准确性和个性化	未提及模型在大规模用户数据下的扩展性和实时性表现	开发一个高效且个性化的音乐学习推荐平台	在线音乐学习平台的用户	机器学习	NA	深度学习	CNN, LSTM, 多层感知机	音频、视频、用户行为数据	基于不同数据集的实验分析
363	2025-05-16	Interpretable artificial intelligence model for predicting heart failure severity after acute myocardial infarction 2025-May-12, BMC cardiovascular disorders IF:2.0Q3 DOI:10.1186/s12872-025-04818-1 PMID:40355836	研究论文	开发了一种可解释的人工智能模型，用于预测急性心肌梗死后心力衰竭的严重程度	结合多维临床数据和可解释性AI技术（SHAP方法），开发了预测心力衰竭严重程度的模型，并构建了便于临床应用的网络平台	未提及模型在其他独立数据集上的验证情况	预测急性心肌梗死后心力衰竭的严重程度，以启动预防措施和优化治疗策略	1574名急性心肌梗死患者	机器学习	心血管疾病	SHAP方法	TabNet, Multi-Layer Perceptron, Random Forest, XGboost	临床数据（包括病史、临床特征、生理参数、实验室检测、冠状动脉造影和超声心动图结果）	1574名急性心肌梗死患者
364	2025-05-16	Fully volumetric body composition analysis for prognostic overall survival stratification in melanoma patients 2025-May-12, Journal of translational medicine IF:6.1Q1 DOI:10.1186/s12967-025-06507-1 PMID:40355935	research paper	本研究探讨了基于深度学习的全身成分分析在预测黑色素瘤患者总体生存率中的应用	利用基线CT扫描进行全体积身体成分分析，识别出与预后相关的身体成分特征	研究样本量有限，外部验证集规模较小	预测黑色素瘤患者的总体生存率，为治疗决策提供依据	黑色素瘤患者	digital pathology	melanoma	Computed Tomography (CT)	deep learning network	image	495名患者（训练集），428名患者（外部验证集）
365	2025-05-16	Exploring dental faculty awareness, knowledge, and attitudes toward AI integration in education and practice: a mixed-method study 2025-May-12, BMC medical education IF:2.7Q1 DOI:10.1186/s12909-025-07259-8 PMID:40355937	研究论文	本研究通过混合方法评估了牙科教师对AI在教育和实践中整合的知识、意识和态度，并提出了基于共识的建议	首次在巴基斯坦的牙科教育背景下评估教师对AI的认知和态度，并提出了具体的整合建议	研究样本仅限于巴基斯坦的牙科教师，可能无法推广到其他地区	评估牙科教师对AI的认知和态度，并提出AI在牙科教育和实践中整合的建议	巴基斯坦公立和私立牙科学院的400名教师	医疗教育技术	NA	混合方法研究（GAAIS量表和焦点小组讨论）	NA	问卷调查数据和定性讨论数据	400名牙科教师
366	2025-05-16	HBUED: An EEG dataset for emotion recognition 2025-May-12, Journal of affective disorders IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.jad.2025.119397 PMID:40368143	研究论文	介绍了一个用于情感识别的大规模EEG数据集HBUED，并提出了一种深度学习方法来提高基于EEG的情感识别性能	提出了一个大规模EEG数据集HBUED，并设计了一种双输入网络架构和平行特征提取模块，以更全面地提取EEG信号的特征	未提及具体的数据集样本多样性或模型在其他数据集上的泛化能力	提高基于EEG的情感识别性能	EEG信号	机器学习	NA	深度学习	双输入网络架构	EEG信号	大规模EEG数据集HBUED和公开DEAP数据集
367	2025-05-16	YOLOv11-Based quantification and temporal analysis of repetitive behaviors in deer mice 2025-May-12, Neuroscience IF:2.9Q2 DOI:10.1016/j.neuroscience.2025.05.017 PMID:40368233	research paper	本研究提出了一种基于YOLOv11的自动化系统，用于鹿鼠重复行为的量化与时间分析	结合YOLOv11深度学习直接进行行为分类，绕过初始运动学特征工程，并通过后处理重建连续行为片段	NA	开发高效、可靠且易用的方法，以详细描述鹿鼠行为活动并增强时间动态研究	鹿鼠（Peromyscus maniculatus bairdii）	computer vision	NA	YOLOv11深度学习	YOLOv11	video	NA
368	2025-05-16	Accelerating prostate rs-EPI DWI with deep learning: Halving scan time, enhancing image quality, and validating in vivo 2025-May-12, Magnetic resonance imaging IF:2.1Q2 DOI:10.1016/j.mri.2025.110418 PMID:40368253	研究论文	本研究评估了基于深度学习的超分辨率技术在减少前列腺扩散加权成像扫描时间同时保持图像质量方面的可行性和有效性	采用Multi-Scale Self-Similarity Network (MSSNet)深度学习模型，将低分辨率图像重建为高分辨率图像，显著减少扫描时间并提升图像质量	研究未明确提及模型在不同扫描设备或参数下的泛化能力	评估深度学习超分辨率技术在前列腺rs-EPI DWI中减少扫描时间并保持图像质量的效果	前列腺扩散加权成像数据	医学影像分析	前列腺癌	readout-segmented echo-planar imaging (rs-EPI), 深度学习超分辨率技术	Multi-Scale Self-Similarity Network (MSSNet)	医学影像数据	NA
369	2025-05-16	[Research status of automatic localization of acupoint based on deep learning] 2025-May-12, Zhongguo zhen jiu = Chinese acupuncture & moxibustion DOI:10.13703/j.0255-2930.20241002-k0001 PMID:40369913	综述	本文回顾了近年来深度学习在穴位自动定位中的应用，并从数据集构建、神经网络模型设计和穴位定位精度评估三个关键环节进行了总结	总结了深度学习在穴位定位领域的显著进展，并提出了未来研究方向，包括标准化数据集的支持、3D建模和多模态数据融合的整合	穴位检测的规模需要扩大，模型的精度、泛化能力和实时性能有待提高	探讨深度学习在穴位自动定位中的应用现状及未来发展方向	穴位自动定位	深度学习	NA	NA	神经网络	NA	NA
370	2025-05-16	Enhancing YOLOv8n with Mamba-like linear attention for defect detection and coating thickness analysis of irregular film tablet 2025-May-10, International journal of pharmaceutics IF:5.3Q1 DOI:10.1016/j.ijpharm.2025.125704 PMID:40354903	研究论文	本研究提出了一种结合深度学习和机器视觉的实时系统，用于不规则形状薄膜包衣片的缺陷检测和包衣厚度测量	提出了一种增强的YOLOv8n架构，结合了Mamba-Like线性注意力机制(MLLA)，显著提高了模型对不规则形状细微缺陷的检测精度	NA	开发一种实时质量评估系统，用于制药生产中不规则形状片剂的缺陷检测和包衣厚度分析	不规则形状的薄膜包衣片剂	计算机视觉	NA	机器视觉、深度学习、亚像素图像处理	YOLOv8n with MLLA	图像	八种不同类型的包衣片剂
371	2025-05-16	CirnetamorNet: An ultrasonic temperature measurement network for microwave hyperthermia based on deep learning 2025-May-09, SLAS technology IF:2.5Q3 DOI:10.1016/j.slast.2025.100297 PMID:40350037	研究论文	提出了一种基于深度学习的超声温度测量网络CirnetamorNet，用于微波热疗中的非侵入性温度监测	通过多特征数据融合和多头注意力机制构建的CirnetamorNet模型，在非侵入性温度测量中表现出色，预测精度达到0.3°C	实验数据基于模拟人体组织的材料构建的体模，尚未在真实人体组织上进行验证	提高微波热疗中非侵入性温度监测的准确性和可靠性	微波热疗过程中的温度变化	数字病理	癌症	超声成像	RNN（循环神经网络）与多头注意力机制结合的CirnetamorNet	超声图像数据	使用模拟人体组织的材料构建的体模进行数据采集
372	2025-05-16	Pruning the ensemble of convolutional neural networks using second-order cone programming 2025-May-09, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.neunet.2025.107544 PMID:40367720	研究论文	本文提出了一种使用二阶锥规划修剪卷积神经网络集成的方法，以提高准确性和多样性	提出了一种稀疏的二阶锥优化模型，用于修剪不同深度和层数的CNN集成，同时最大化准确性和多样性	仅在CIFAR-10、CIFAR-100和MNIST数据集上进行了测试，未涉及更复杂或更大规模的数据集	解决深度学习模型中集成修剪的计算复杂性问题	卷积神经网络（CNNs）的集成	机器学习	NA	二阶锥规划	CNN	图像	CIFAR-10、CIFAR-100和MNIST数据集
373	2025-05-16	A novel CNN-LSTM model with attention mechanism for online monitoring of moisture content in fluidized bed granulation process based on near-infrared spectroscopy 2025-May-08, Spectrochimica acta. Part A, Molecular and biomolecular spectroscopy DOI:10.1016/j.saa.2025.126361 PMID:40367754	研究论文	提出了一种结合CNN、LSTM和注意力机制的新型深度学习模型，用于流化床制粒过程中颗粒水分含量的在线监测	整合了CNN的空间特征提取能力、LSTM的序列处理能力和自注意力机制的全局相关性捕捉能力，无需复杂的光谱预处理	未提及模型在其他工业过程或更大规模数据集上的泛化能力	优化流化床制粒过程中颗粒水分含量的监测方法	流化床制粒过程中的颗粒水分含量	机器学习	NA	近红外光谱(NIR)	CNN-LSTM-Attention	光谱序列数据	未明确说明具体样本数量，仅提到校准集和验证集
374	2025-05-16	AutoFE-Pointer: Auto-weighted feature extractor based on pointer network for DNA methylation prediction 2025-May-07, International journal of biological macromolecules IF:7.7Q1 DOI:10.1016/j.ijbiomac.2025.143668 PMID:40339839	研究论文	提出了一种基于指针网络的自动加权特征提取器AutoFE-Pointer，用于DNA甲基化预测	利用改进的软化指针网络动态提取和加权不同DNA序列的特征，能够同时处理17个不同物种的基准数据集，具有卓越的预测准确性和跨物种泛化能力，同时显著降低计算需求	NA	开发一种轻量级框架，用于精确和高效的DNA甲基化预测	DNA甲基化	计算生物学	癌症	DNA甲基化测序	指针网络	DNA序列	17个不同基准数据集
375	2025-05-16	Effectiveness and Implementation Outcomes of an mHealth App Aimed at Promoting Physical Activity and Improving Psychological Distress in the Workplace Setting: Cluster-Level Nonrandomized Controlled Trial 2025-May-06, JMIR mHealth and uHealth IF:5.4Q1 DOI:10.2196/70473 PMID:40327360	研究论文	本研究评估了名为ASHARE的智能手机应用在工作场所促进身体活动和改善心理困扰的效果及实施结果	利用深度学习模型通过身体活动监测抑郁和焦虑，并在工作场所环境中进行混合效果-实施试验	组间差异无统计学显著性，应用的用户保留率较低（20%），实施结果在员工中评价不佳	评估mHealth应用在工作场所促进身体活动和改善心理健康的有效性与实施效果	日本工作场所的员工	数字健康	心理健康	深度学习模型	NA	移动健康数据	84名员工（干预组67人，对照组17人）来自7个工作单位
376	2025-05-16	Establishment of an intelligent analysis system for clinical image features of melanonychia based on deep learning image segmentation 2025-May-06, Computerized medical imaging and graphics : the official journal of the Computerized Medical Imaging Society IF:5.4Q1 DOI:10.1016/j.compmedimag.2025.102543 PMID:40367737	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的智能分析系统，用于非侵入性诊断和监测黑甲症	利用智能手机图像和深度学习技术，开发了一个两阶段模型（YOLOv8和UNet），显著提高了黑甲症病变的检测和分割准确性	研究未提及模型在不同肤色或指甲条件下的泛化能力	开发一种非侵入性、用户友好的黑甲症智能诊断和监测系统	黑甲症患者的指甲图像	数字病理学	黑甲症	深度学习图像分割	YOLOv8和UNet	图像	未明确提及样本数量，但建立了一个全面的指甲图像数据集
377	2025-05-16	Development of deep learning quantization framework for remote sensing edge device to estimate inland water quality in South Korea 2025-May-02, Water research IF:11.4Q1 DOI:10.1016/j.watres.2025.123760 PMID:40367723	研究论文	开发了一种用于遥感边缘设备的深度学习量化框架，以估算韩国内陆水质	通过神经架构搜索（NAS）和帕累托优化识别轻量级CNN模型，并结合后训练量化（PTQ）和量化感知训练（QAT）进一步压缩模型大小，同时保持高精度	尽管在深度学习方面取得了进展，但当代技术在水质监测中的应用尚未完全探索	开发一种适用于边缘设备的实时AI框架，用于水质监测	韩国内陆水质，特别是总悬浮固体（TSS）浓度	计算机视觉	NA	多光谱成像，神经架构搜索（NAS），后训练量化（PTQ），量化感知训练（QAT）	CNN	图像	NA
378	2025-05-16	Reducing food waste in the HORECA sector using AI-based waste-tracking devices 2025-May-01, Waste management (New York, N.Y.) DOI:10.1016/j.wasman.2025.02.044 PMID:40024032	研究论文	本研究评估了一种基于AI的自动废物追踪系统在HORECA行业中减少食物浪费的有效性	利用计算机视觉和深度学习算法实时自动称重和光学分离食物浪费	未探索废物追踪设备与消费者层面干预措施的结合	评估AI技术在减少HORECA行业食物浪费方面的有效性	HORECA行业中的餐厅、酒店和商业餐饮服务	计算机视觉	NA	深度学习算法	NA	图像	德国的度假村餐厅和商业餐饮服务、瑞士的酒店以及希腊的两家酒店
379	2025-05-16	Revolutionizing biological digital twins: Integrating internet of bio-nano things, convolutional neural networks, and federated learning 2025-May, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.109970 PMID:40101583	研究论文	本文提出了一种整合生物纳米物联网、卷积神经网络和联邦学习的新型框架，以解决生物数字孪生在微生物领域的应用挑战	结合IoBNT进行微观数据采集与传输，并利用CNN和FL算法实现高效模式识别与带宽节省	未明确说明框架在非细菌类生物实体上的适用性	解决微生物数字孪生实现过程中的数据提取、传输和计算难题	微生物（如细菌）的数字孪生模型	数字病理学	NA	IoBNT（生物纳米物联网）、联邦学习	CNN（卷积神经网络）	微观生物数据	33种细菌类别
380	2025-05-16	Approach and surgical management of epiretinal membrane 2025-May-01, Current opinion in ophthalmology IF:3.0Q1 DOI:10.1097/ICU.0000000000001135 PMID:40145317	综述	本文综述了近年来视网膜前膜（ERM）手术的最新研究进展，包括手术技术评估和内部限制膜（ILM）剥离的必要性	总结了ILM剥离可能减少ERM复发的优势，并探讨了光学相干断层扫描（OCT）在术前、术中和术后的应用，以及深度学习模型预测手术效果的能力	仍存在许多关于最佳手术实践的未解决问题，需要进一步评估	探讨视网膜前膜（ERM）手术的最新研究进展和手术技术	视网膜前膜（ERM）患者	数字病理学	视网膜疾病	光学相干断层扫描（OCT）	深度学习模型	图像	NA