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
21	2025-07-03	Blockchain enhanced distributed denial of service detection in IoT using deep learning and evolutionary computation 2025-Jul-02, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-06568-8 PMID:40593035	研究论文	本文提出了一种结合区块链技术和深度学习的元启发式优化框架（MOBCF-ADDLM），用于检测物联网环境中的DDoS攻击	结合区块链技术和深度学习模型，使用元启发式优化方法（AO和RPO）进行特征选择和超参数优化，提高了DDoS攻击检测的准确率	未提及在真实物联网环境中的部署效果和计算资源消耗情况	开发有效的DDoS攻击检测方法以增强物联网系统安全性	物联网系统中的DDoS攻击	物联网安全	NA	区块链技术、深度学习、元启发式优化	深度信念网络（DBN）	网络流量数据	BoT-IoT Binary和Multiclass数据集
22	2025-07-03	Real-time detection and localization of honeycomb defects in concrete pillars using hybrid deep learning models 2025-Jul-02, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-06971-1 PMID:40593085	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的混合模型，用于混凝土结构中蜂窝缺陷的实时检测和实例分割	结合YOLOv5的快速目标检测和Mask R-CNN的精确实例分割功能，有效解决和定位结构图像中的缺陷区域	NA	开发一种高精度的混凝土结构缺陷检测和定位方法，用于建筑和民用基础设施健康监测	混凝土结构中的蜂窝缺陷	计算机视觉	NA	深度学习	YOLOv5和Mask R-CNN的混合模型	图像	1991张标注图像
23	2025-07-03	Evaluating artificial intelligence models for rupture risk prediction in unruptured intracranial aneurysms: a focus on vessel geometry and hemodynamic insights 2025-Jul-02, Neurosurgical review IF:2.5Q1 DOI:10.1007/s10143-025-03689-6 PMID:40593222	review	本文评估了人工智能模型在未破裂颅内动脉瘤破裂风险预测中的应用，重点关注血管几何和血流动力学因素	结合几何和血流动力学变量，利用AI模型进行更全面和患者特异性的风险评估，超越了传统的基于大小的方法	缺乏大规模高质量数据集，模型预测解释存在挑战	提高未破裂颅内动脉瘤破裂风险预测的准确性	未破裂颅内动脉瘤（UIA）	digital pathology	cardiovascular disease	CFD (Computational Fluid Dynamics), AI	SVM, CNN	image, hemodynamic parameters	NA
24	2025-07-03	Effective deep learning aided vehicle classification approach using Seismic Data 2025-Jul-02, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-01684-x PMID:40593945	研究论文	提出一种基于地震数据的深度学习车辆分类方法，以提高智能交通系统中的车辆分类准确性和环境适应性	利用地震数据检测车辆振动，减少对环境条件和隐私问题的敏感性，并采用自监督对比学习方法进行地震信号分类，无需标注数据	未明确提及实验数据的具体规模和多样性限制	提高智能交通系统中车辆分类的准确性和鲁棒性	车辆生成的地震信号	机器学习	NA	自监督对比学习	encoder网络和projection head	地震信号	未明确提及具体样本数量，但提到在有限训练数据下取得优异性能
25	2025-07-03	Enhanced security for medical images using a new 5D hyper chaotic map and deep learning based segmentation 2025-Jul-02, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-04906-4 PMID:40593969	研究论文	提出了一种结合新型5D超混沌系统和定制U-Net架构的医学图像加密方法，以提高医学数据的安全性和隐私保护	结合5D超混沌系统和U-Net分割技术，利用图像统计信息作为混沌序列初始条件，并采用动态DNA翻转和动态DNA XOR两阶段扩散技术增强加密安全性	仅在256×256图像上测试，加密时间约为2.93秒，未在大规模数据集或更高分辨率图像上验证	提高医学图像加密的安全性和可靠性	医学图像	数字病理	NA	5D超混沌系统、U-Net分割、动态DNA加密	U-Net	医学图像	NA
26	2025-07-03	CLASEG: advanced multiclassification and segmentation for differential diagnosis of oral lesions using deep learning 2025-Jul-02, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-03268-1 PMID:40594006	研究论文	本研究提出了一种新颖的深度学习框架，用于基于多类分类的分割，以实现对14种常见口腔病变的准确鉴别诊断	集成了EfficientNet-B3进行分类和基于ResNet-101的Mask R-CNN进行分割，显著提高了分割精度（AP50达到72.18），并利用梯度加权类激活映射技术可视化模型预测的关键区域	分类准确率为74.49%，仍有提升空间	通过深度学习技术提高口腔病变的早期检测和鉴别诊断能力	14种常见口腔病变（良性、癌前和恶性）	数字病理学	口腔癌	深度学习	EfficientNet-B3, ResNet-101-based Mask R-CNN	图像	2072张临床图像
27	2025-07-03	CareAssist GPT improves patient user experience with a patient centered approach to computer aided diagnosis 2025-Jul-02, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-01518-w PMID:40594036	研究论文	介绍了一种名为CareAssist-GPT的新型AI辅助诊断模型，旨在通过实时、易懂且富有同理心的沟通提升诊断准确性和患者体验	结合高分辨率X光图像、实时生理体征和临床记录于统一的预测框架中，并利用深度学习方法实现了更高的诊断准确性和患者满意度	未提及具体的研究局限性	提升AI驱动临床工具的诊断准确性和患者满意度	患者和AI辅助诊断工具	数字病理学	NA	深度学习方法，包括CNN、GRU和基于transformer的NLP模块	CNN, GRU, transformer	高分辨率X光图像、实时生理体征、临床记录	未提及具体样本量
28	2025-07-03	A dual encoder network with multiscale feature fusion and multiple pooling channel spatial attention for skin scar image segmentation 2025-Jul-02, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-05239-y PMID:40594041	研究论文	提出了一种结合CNN和Swin Transformer架构的深度学习框架，用于皮肤疤痕图像分割	引入了多尺度特征融合模块和新型多池化通道空间注意力机制	未提及具体的数据集规模或临床验证的广泛性	提高皮肤疤痕图像分割的精确度以辅助临床治疗	皮肤疤痕图像	计算机视觉	皮肤疾病	深度学习	CNN, Swin Transformer	图像	NA
29	2025-07-03	A ubiquitous and interoperable deep learning model for automatic detection of pleomorphic gastroesophageal lesions 2025-Jul-02, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-03397-7 PMID:40594126	研究论文	开发一种用于自动检测食管胃多形性病变的普遍且可互操作的深度学习模型	提出了一种普遍且可互操作的CNN模型，专门用于食管胃（E-G）道的多形性病变检测，填补了该领域AI模型的空白	需要前瞻性真实世界研究来验证其临床适用性，并与标准上消化道内窥镜检查进行比较	提高胶囊内窥镜（CE）在食管胃病变检测中的效率和准确性	食管胃道的多形性病变	数字病理学	胃癌	胶囊内窥镜（CE）	CNN	图像	来自5个中心的774次CE检查中的59,482帧E-G图像
30	2025-07-03	STVMamba: precipitation nowcasting with spatiotemporal prediction model 2025-Jul-02, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-05902-4 PMID:40594182	研究论文	提出了一种名为STVMamba的新型时空预测模型，专门用于降水临近预报	STVMamba模型通过Spatial-Temporal Selective Scan (STSS)模块和Spatial-Temporal Depthwise Separable Convolution (STDSConv)模块，分别捕获全局和局部时空关系，克服了现有深度学习模型在并行计算效率、长距离依赖建模和时间复杂度方面的不足	未明确提及具体限制，但可能包括模型在不同地理气候条件下的泛化能力或计算资源需求	开发一种轻量级且高效的降水临近预报模型	降水数据	计算机视觉	NA	深度学习	STVMamba (基于Spatial-Temporal Vision Mamba架构)	雷达回波数据和卫星数据	三个基准数据集：四川雷达回波数据集、HKO-7雷达回波数据集和基于卫星的IMERG数据集
31	2025-07-03	A multi-modal graph-based framework for Alzheimer's disease detection 2025-Jul-02, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-05966-2 PMID:40594200	研究论文	提出了一种基于图的多模态机器学习框架，用于阿尔茨海默病的检测	采用模块化组件构建复杂的机器学习预测器，通过有向计算图整合多模态数据，支持前向传播和反向传播	未提及具体的数据集规模或模型性能对比	开发一个模块化和自适应的框架，用于阿尔茨海默病的早期诊断	阿尔茨海默病患者的多模态数据（包括不同模态和对比度的扫描、遗传数据和认知测试）	机器学习	阿尔茨海默病	深度学习	基于图的机器学习框架	多模态数据（图像、遗传数据、认知测试）	NA
32	2025-07-03	Optimizing the early diagnosis of neurological disorders through the application of machine learning for predictive analytics in medical imaging 2025-Jul-02, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-05888-z PMID:40594215	研究论文	该研究提出了一种混合模型STGCN-ViT，用于通过医学影像优化神经系统疾病的早期诊断	结合CNN、STGCN和ViT组件，解决了现有方法在时间动态特征提取上的不足	模型可能对特定类型神经系统疾病的适用性有待进一步验证	优化神经系统疾病的早期诊断	阿尔茨海默病和脑肿瘤患者	数字病理学	神经系统疾病	MRI	STGCN-ViT（CNN+STGCN+ViT）	医学影像	OASIS和HMS基准数据集
33	2025-07-03	A deep dive into artificial intelligence with enhanced optimization-based security breach detection in internet of health things enabled smart city environment 2025-Jul-02, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-05850-z PMID:40594312	研究论文	本文提出了一种基于深度信念网络和高级元启发式优化算法的安全攻击检测模型（SADDBN-AMOA），用于智能城市环境中的健康物联网（IoHT）网络安全	结合深度信念网络（DBN）和高级元启发式优化算法（AMOA）进行攻击检测，提高了检测准确性和网络安全性	实验验证仅基于IoT医疗安全数据集，未在其他领域或更大规模的数据集上进行测试	开发一种强健的网络安全攻击检测方法，以减轻健康物联网（IoHT）环境中的安全威胁	智能城市环境中的健康物联网（IoHT）网络	机器学习	NA	深度信念网络（DBN）、高级元启发式优化算法（AMOA）、Z-score标准化、粘菌优化（SMO）模型、改进的Harris Hawk优化（IHHO）	深度信念网络（DBN）	网络流量数据	IoT医疗安全数据集
34	2025-07-03	A secured accreditation and equivalency certification using Merkle mountain range and transformer based deep learning model for the education ecosystem 2025-Jul-02, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-06789-x PMID:40594533	研究论文	提出了一种基于区块链和深度学习的教育生态系统认证与等效证书验证系统	结合了基于Transformer的卷积循环网络（TCRN）和Merkle Mountain Range（MMR）结构，提高了认证过程的效率和安全性	未提及具体实施中可能遇到的实际障碍或系统扩展性的限制	解决教育认证中的信任和效率问题，确保学术证书的全球可比性和易转移性	教育生态系统中的认证和等效证书	自然语言处理	NA	BERT, Bi-GRU, 深度可分离卷积（DSC）	TCRN（Transformer-based Convolutional Recurrent Network）	教育记录数据	未明确提及具体样本量
35	2025-07-03	A refined lion optimizer for deep learning 2025-Jul-02, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-07112-4 PMID:40594611	研究论文	本文提出了一种改进的Lion优化器（RLion），通过引入非线性连续有界函数来动态调整优化参数，以提高神经网络的训练速度和稳定性	RLion优化器利用非线性连续有界函数动态调整参数，解决了原Lion优化器因离散符号函数导致的参数更新不适应问题	未明确提及具体限制，但可能涉及在不同模型或数据集上的泛化能力验证	改进神经网络优化算法，提升训练效率和模型性能	神经网络优化器	机器学习	NA	优化算法	FasterNet, EfficientNetV2, YOLOV8, YOLOV11, Vision Transformers, DeepLabV3+, TwinLiteNet, UNet	图像数据	ImageNet1k, VOC2012, Caltech 101, BDD100K, CARLA自动驾驶数据集部分数据
36	2025-07-03	Predicting boiling heat flux, heat transfer coefficient, and regimes Non-intrusively using external acoustics and deep learning 2025-Jul-02, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-08183-z PMID:40594708	research paper	提出了一种结合外部声学测量和深度学习的非侵入式诊断框架，用于预测沸腾传热的关键参数	首次将外部声学信号与深度学习结合，非侵入式预测沸腾传热参数，包括热通量、传热系数和沸腾状态	研究主要针对池沸腾和过冷流动沸腾，未涵盖所有可能的沸腾工况	开发一种非侵入式方法，用于监测和预测沸腾传热过程的关键参数	沸腾传热过程中的声学信号和传热参数	machine learning	NA	声学发射信号测量和深度学习	transformer-based model	声学信号	在多种沸腾条件下进行的池沸腾实验数据
37	2025-07-03	Channel attention pyramid network for remote physiological measurement 2025-Jul-02, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-06107-5 PMID:40594792	研究论文	本文介绍了一种名为CAP-rPPG的创新方法，用于通过视频分析进行远程生理测量	CAP-rPPG采用多尺度深度学习架构结合高斯金字塔捕捉面部特征，并引入通道注意力模块强化rPPG丰富的通道，通过混合损失函数平衡信号的短期和长期特性，提高了生理信号提取的准确性	NA	开发一种更稳健的远程光电容积描记(rPPG)方法，用于远程健康监测	面部视频数据中的生理信号	计算机视觉	NA	远程光电容积描记(rPPG)	多尺度深度学习架构	视频	UBFC-rPPG和PURE数据集
38	2025-07-03	A big data driven multilevel deep learning framework for predicting terrorist attacks 2025-Jul-02, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-08201-0 PMID:40594818	research paper	提出一个基于大数据的多层次深度学习框架，用于预测恐怖袭击	提出了一种集成的大数据深度学习预测模型，能够处理大规模数据并预测恐怖袭击的概率和可能地点	现有模型在准确性、大数据支持方面存在不足，且需要大量修改	预测恐怖袭击的概率和可能地点，以帮助执法机构采取预防措施	恐怖袭击事件	machine learning	NA	deep learning	LSTM	big data	全球恐怖主义数据集中的样本
39	2025-07-03	Classifying and diagnosing Alzheimer's disease with deep learning using 6735 brain MRI images 2025-Jul-02, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-08092-1 PMID:40594827	研究论文	本研究利用深度卷积神经网络（CNN）对6735张脑部MRI图像进行分析，以提高阿尔茨海默病的诊断准确性和分类效率	采用四种深度学习模型（Xception、VGG19、VGG16和InceptionResNetV2）进行阿尔茨海默病的诊断和分类，其中InceptionResnetV2模型表现出最佳性能	研究依赖于预处理后的MRI数据集，可能无法涵盖所有临床场景的多样性	提高阿尔茨海默病的诊断准确性和效率	阿尔茨海默病患者	数字病理学	老年病	MRI	CNN（包括Xception、VGG19、VGG16和InceptionResNetV2）	图像	6735张脑部MRI扫描图像
40	2025-07-03	Multi channel fusion diffusion models for brain tumor MRI data augmentation 2025-Jul-02, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-06529-1 PMID:40594886	研究论文	提出一种基于扩散模型的多通道融合数据增强技术，用于解决脑肿瘤MRI数据不平衡问题	引入多通道方法并融合缺陷区域与健康图像，增强了扩散模型在医学影像中的适用性	未来需要探索该模型在其他类型医学影像中的应用并进一步优化模型的泛化能力	解决脑肿瘤数据集不平衡问题，提升深度学习模型性能	脑肿瘤MRI图像	数字病理	脑肿瘤	扩散模型	MCFDiffusion (基于DDIMs改进)	MRI图像	公开可用的脑肿瘤数据集（具体数量未说明）