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
401	2025-07-12	Residual capsule network with threshold convolution and attention mechanism for forest fire detection using UAV imagery 2025-Jul-08, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-09298-z PMID:40628850	研究论文	提出了一种名为ResCaps-TC-Attn-Fire的新型深度学习框架，用于基于无人机的森林火灾检测	结合了残差胶囊网络、阈值卷积和注意力机制，提高了火灾检测的准确性和实时性	计算成本较高（推理时间12秒，功耗15W）	开发一种先进的实时野火检测系统以减少火灾带来的生态和经济损失	无人机采集的森林火灾图像	计算机视觉	NA	深度学习	Residual-Capsule Networks, Threshold Convolution, Attention Mechanisms	图像	14,140张无人机采集的图像
402	2025-07-12	A transformer-based architecture for collaborative filtering modeling in personalized recommender systems 2025-Jul-08, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-08931-1 PMID:40628873	研究论文	本文提出了一种基于Transformer的新型架构MetaBERTTransformer4Rec(MBT4R)，用于电影推荐系统中的协同过滤建模，以提高用户满意度	提出了一种新型的基于Transformer的架构MBT4R，利用自注意力机制有效捕捉序列依赖和上下文关系，显著优于现有方法	研究仅基于MovieLens数据集，可能在其他领域或数据集上的泛化能力有限	提高推荐系统的准确性和个性化，以增强用户满意度	电影推荐系统中的用户偏好建模	自然语言处理	NA	自注意力机制	Transformer	评分数据、上下文元数据	基于MovieLens数据集的两个数据集
403	2025-07-12	A novel obfuscation method based on majority logic for preventing unauthorized access to binary deep neural networks 2025-Jul-08, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-09722-4 PMID:40628915	research paper	提出了一种基于多数逻辑的新型混淆方法，用于防止未经授权访问二进制深度神经网络	创新性地提出了一种基于密钥的算法-硬件协同设计方法，显著降低模型在错误密钥下的准确率，防止未经授权的访问	方法主要针对二进制神经网络（BNNs），虽然可以广泛适用于各种神经网络加速器设计，但未在其他类型神经网络上验证	保护深度神经网络模型免受未经授权的访问	二进制神经网络（BNNs）模型	machine learning	NA	算法-硬件协同设计	BNNs	NA	NA
404	2025-07-12	An enhanced deep learning approach for speaker diarization using TitaNet, MarbelNet and time delay network 2025-Jul-08, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-09385-1 PMID:40628926	研究论文	本研究提出了一种基于深度学习的说话人日志化方法，结合TitaNet、MarbelNet和时间延迟网络，以提高复杂声学环境中的性能	提出Neuro-TM Diarizer框架，整合噪声抑制、自适应波束成形和神经日志化，显著降低说话人日志错误率	仅在VoxConverse和VoxCeleb两个标准数据集上进行了验证，未在其他多样化数据集上测试	提高说话人日志化在复杂声学环境中的准确性和鲁棒性	语音信号中的说话人分割和识别	自然语言处理	NA	深度学习	TitaNet, MarbelNet, 时间延迟神经网络	音频	VoxConverse和VoxCeleb两个标准数据集
405	2025-07-12	ResNet-based image processing approach for precise detection of cracks in photovoltaic panels 2025-Jul-08, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-09101-z PMID:40628943	研究论文	本文提出了一种基于深度学习和ResNet的新型机制，用于通过光伏面板的电致发光图像准确检测裂纹	设计了一种高效的裂纹检测系统，并在由2000张电致发光图像组成的大型光伏数据集上进行了训练	数据集存在一些缺陷，且需要在训练、验证和测试子集中保证多种电池状态的存在	提升光伏面板的维护效率，增强太阳能系统的可持续性	光伏面板的电致发光图像	计算机视觉	NA	电致发光成像	ResNet34, ResNet50, ResNet152	图像	2000张电致发光图像，来自多晶和单晶电池
406	2025-07-12	Structural health monitoring and evaluation method for an immersed tunnel based on deep learning 2025-Jul-08, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-10643-5 PMID:40628967	研究论文	本研究探讨了基于深度学习的海底沉管隧道结构健康监测与评估方法	比较了LSTM和Transformer两种深度学习算法在预测结构状况中的效果，并提出了基于多源信息融合的结构健康评估模型	未提及具体样本量或实验数据规模	提高海底沉管隧道的长期运营安全性和降低维护成本	海底沉管隧道的结构健康监测	机器学习	NA	深度学习	LSTM, Transformer	传感器数据	NA
407	2025-07-12	A novel model for expanding horizons in sign Language recognition 2025-Jul-08, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-09643-2 PMID:40628976	研究论文	本文提出了一种名为Sign Nevestro Densenet Attention (SNDA)的新架构，用于美国手语识别，并在ASL Recognition Dataset上进行了全面评估	引入了SNDA架构，结合了Nadam优化器和融合注意力机制，实现了99.76%的准确率，达到了最先进的性能	未提及具体的数据集多样性或实际应用场景中的测试情况	提高美国手语识别的准确性和鲁棒性，促进聋人和听力障碍社区的包容性	美国手语识别数据集中的64,000多张图像	计算机视觉	NA	深度学习	SNDA (Sign Nevestro Densenet Attention)	图像	64,000多张图像
408	2025-07-12	Efficient pretraining of ECG scalogram images using masked autoencoders for cardiovascular disease diagnosis 2025-Jul-08, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-10773-w PMID:40628987	研究论文	提出了一种利用掩码自编码器（MAE）在心电图（ECG）小波图像上进行预训练的新方法，以提高心血管疾病（CVD）的诊断准确性	首次将MAE应用于ECG小波图像的预训练，显著提高了诊断精度，并在小数据集上表现出色	研究仅针对七种心血管疾病，未涵盖所有CVD类型	开发一种高效、自动化的深度学习方法，以提高心血管疾病的诊断准确性	心电图（ECG）小波图像	数字病理学	心血管疾病	掩码自编码器（MAE）	ViT-S(MAE-scalo)	图像	仅使用ImageNet数据集的1/12大小
409	2025-07-12	Effectiveness of machine learning models in diagnosis of heart disease: a comparative study 2025-Jul-08, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-09423-y PMID:40629019	研究论文	本文比较了多种机器学习和深度学习模型在心脏病诊断中的效果，重点研究了二分类任务	通过广泛的预处理技术和多种ML/DL模型比较，优化心脏病预测性能，并探讨了不同特征缩放方法的影响	研究仅基于表格数据集，未涉及其他类型数据如医学影像	评估不同机器学习模型在心脏病诊断中的预测性能	心脏病患者数据	机器学习	心血管疾病	多种机器学习算法比较	LR, NB, SVM, DT, RF, KNN, AB, GBM, LGBM, CB, LDA, ANN	表格数据	NA
410	2025-07-12	Interpretability-guided RNA N6-methyladenosine modification site prediction with invertible neural networks 2025-Jul-08, Communications biology IF:5.2Q1 DOI:10.1038/s42003-025-08265-8 PMID:40629144	研究论文	本文介绍了一种基于可逆神经网络的RNA N6-甲基腺苷修饰位点预测方法，该方法整合了RNA的一级和二级结构信息，提高了预测准确性	提出了一种新的可逆神经网络模型mA-IIN，能够整合RNA的一级和二级结构信息，并在11个基准数据集上达到了最先进的性能	未明确提及具体限制，但可能涉及模型的泛化能力或对某些特定RNA结构的适应性	准确预测RNA N6-甲基腺苷修饰位点，并理解其生物学机制	RNA N6-甲基腺苷修饰位点	生物信息学	癌症	深度学习	可逆神经网络（IIN）	RNA一级和二级结构数据	11个来自不同物种和组织的基准数据集
411	2025-07-12	FeatureForest: the power of foundation models, the usability of random forests 2025-Jul-08, Npj imaging.. DOI:10.1038/s44303-025-00089-9 PMID:40629147	研究论文	提出了一种名为FeatureForest的方法，利用大型基础模型的特征嵌入训练随机森林分类器，以实现复杂图像的快速语义分割	结合大型基础模型的特征嵌入和随机森林分类器，提供了一种仅需少量标注即可实现复杂图像语义分割的快速方法	需要依赖大型基础模型的特征嵌入，可能受限于这些模型的性能	开发一种更便捷的生物图像分割方法	生物图像	计算机视觉	NA	深度学习，随机森林	随机森林，基础模型（如SAM）	图像	多种数据集
412	2025-07-12	Artificial intelligence-driven discovery of YH395A: A novel TGFβR1 inhibitor with potent anti-tumor activity against triple-negative breast cancer 2025-Jul-08, Cell communication and signaling : CCS IF:8.2Q1 DOI:10.1186/s12964-025-02337-2 PMID:40629347	研究论文	本文报道了通过人工智能驱动的虚拟筛选方法发现的新型TGFβR1抑制剂YH395A，及其在三阴性乳腺癌中的抗肿瘤活性	利用生成式深度学习方法从虚拟分子库中筛选出新型四氢-β-咔啉衍生物YH395A，展示出对TGFβ信号通路的强效抑制和三阴性乳腺癌的抗肿瘤活性	需要进一步的临床前验证研究	开发针对三阴性乳腺癌的新型治疗药物	三阴性乳腺癌细胞和小鼠模型	药物发现	三阴性乳腺癌	生成式深度学习方法、虚拟筛选	NA	分子结构数据、体外和体内实验数据	体外实验使用TNBC细胞系，体内实验使用小鼠模型和患者来源异种移植(PDX)模型
413	2025-07-12	Prediction of Water Quality Parameters and Pollution Exceedance Analysis in Typical Rivers of Semi-Arid Regions Based on Interpretable Deep Learning Models 2025-Jul-08, Environmental pollution (Barking, Essex : 1987) DOI:10.1016/j.envpol.2025.126801 PMID:40639737	研究论文	本文提出了一种可解释的深度学习模型AT-GRU，用于半干旱地区典型河流的水质参数预测和污染超标分析	结合水质、气象和水文数据，提出了一种可解释的AT-GRU模型，提高了预测精度和结果透明度，并通过SHAP分析识别了关键驱动因素	模型在半干旱地区的应用可能限制了其在其他气候条件下的泛化能力	提高半干旱地区河流水质预测的精度和结果的可解释性，支持有针对性的污染控制和早期预警	半干旱地区的大黑河流域	机器学习	NA	深度学习、SHAP分析	AT-GRU	水质、气象和水文数据	NA
414	2025-07-12	From Binary to Higher-Order Organic Cocrystals: Design Principles and Performance Optimization 2025-Jul-07, Angewandte Chemie (International ed. in English) DOI:10.1002/anie.202507102 PMID:40471124	research paper	该文章探讨了从二元到高阶有机共晶的设计原则和性能优化	提出了从二元到高阶有机共晶的演变策略，包括同系化、分层分子间相互作用和长程Synthon Aufbau模块，为新型应用如深度学习预测共晶、药物设计、有机太阳能电池和NIR-II光热转换开辟了新途径	分子筛选、比例优化、可扩展合成和长期稳定性等挑战仍是这些材料在实际应用中广泛使用的关键障碍	优化有机共晶的设计和性能，探索其在多个领域的应用潜力	有机共晶，特别是从二元到高阶结构的演变	材料科学	NA	同系化、分层分子间相互作用、长程Synthon Aufbau模块	NA	NA	NA
415	2025-07-12	Rapid forensic differentiation of human and animal bones using handheld near-infrared spectroscopy and deep learning 2025-Jul-07, Spectrochimica acta. Part A, Molecular and biomolecular spectroscopy DOI:10.1016/j.saa.2025.126657 PMID:40639120	研究论文	本研究探讨了手持近红外光谱技术与人工神经网络结合在法医领域快速无损鉴别人类与动物骨骼的实用性	首次将手持近红外光谱设备与深度学习模型结合用于骨骼物种的现场快速鉴定，为法医科学提供了便携高效的替代方案	多分类模型的准确率(77.8%)明显低于二分类模型(96.3%)，显示技术仍需进一步优化	开发一种快速、非破坏性的法医骨骼物种鉴别方法	225例股骨样本(包含人类和动物标本)	法医科学	NA	近红外光谱法	人工神经网络(ANN)	光谱数据	225例股骨样本(人类与动物)
416	2025-07-12	Deep learning-based in-ambulance speech recognition and generation of prehospital emergency diagnostic summaries using LLMs 2025-Jul-07, International journal of medical informatics IF:3.7Q2 DOI:10.1016/j.ijmedinf.2025.106029 PMID:40639122	研究论文	本研究提出了一种结合抗噪声语音识别技术和大型语言模型（LLMs）的方法，用于生成院前急救诊断摘要，以提高医疗救援效率	整合抗噪声语音识别技术与LLMs，优化急救诊断摘要的生成，减少院前电子病历的完成时间	未提及模型在不同语言或方言环境下的适用性，以及数据隐私保护的具体措施	提高院前电子病历的提交效率和准确性，优化急救响应流程	急救医疗人员和院前急救场景	自然语言处理	NA	噪声鲁棒语音识别、LLMs	CTC、注意力机制、Qwen2.5-7B-Instruct	语音数据、环境噪声数据	实际救护车噪声数据、环境噪声数据和开源语音数据集
417	2025-07-12	Impact of super-resolution deep learning-based reconstruction for hippocampal MRI: A volunteer and phantom study 2025-Jul-05, European journal of radiology IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.ejrad.2025.112289 PMID:40639021	研究论文	评估基于超分辨率深度学习重建（SR-DLR）对海马体MRI图像质量的影响	首次在人类志愿者和体模中评估SR-DLR对海马体MRI图像质量的提升效果	样本量较小（13名健康志愿者），未涉及患者数据	评估SR-DLR在提高海马体MRI图像质量方面的效果	健康志愿者和ACR体模	医学影像处理	NA	超分辨率深度学习重建（SR-DLR）	深度学习模型（未指定具体类型）	MRI图像	13名健康志愿者和1个ACR体模
418	2025-07-12	Deep learning-derived optimal annotation strategies to power the systematic mapping of peptide space 2025-Jul-05, Food chemistry IF:8.5Q1 DOI:10.1016/j.foodchem.2025.145437 PMID:40639248	研究论文	本文探讨了深度学习在肽段识别技术中的应用，以提高蛋白质组学中的肽段序列表征效率和准确性	结合深度学习模型（如Prosit、pDeep、CNN等）和图论，提出了一种新的肽段识别方法，提高了识别效率和准确性	未提及具体实验数据或样本量，可能缺乏实际应用的验证	提高肽段识别的效率和准确性，推动蛋白质组学的发展	肽段序列和MS/MS光谱数据	机器学习	NA	质谱分析（DDA和DIA）	CNN、深度神经网络、图论	MS/MS光谱数据	NA
419	2025-07-12	MPNN-CWExplainer: An enhanced deep learning framework for HIV drug bioactivity prediction with class-weighted loss and explainability 2025-Jul-04, Life sciences IF:5.2Q1 DOI:10.1016/j.lfs.2025.123835 PMID:40617525	研究论文	提出了一种基于图神经网络的深度学习框架MPNN-CWExplainer，用于预测HIV药物的生物活性，并增强模型的可解释性	结合了Message Passing Neural Network (MPNN)和类别加权损失函数，解决了HIV数据集中的类别不平衡问题，并引入了GNNExplainer提供模型预测的原子和键级子结构解释	NA	改进HIV生物活性预测并提供对影响生物活性的分子决定因素的可解释性见解	HIV药物的生物活性	机器学习	HIV/AIDS	深度学习	MPNN, GNNExplainer	分子图数据	NA
420	2025-07-12	Comparison of image quality of 40 keV virtual monoenergetic images of vertebral arteries using DLIR and ASIR-V algorithms under a dual-low scanning protocol 2025-Jul-03, European journal of radiology IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.ejrad.2025.112276 PMID:40639023	研究论文	比较在双低扫描协议下使用DLIR和ASIR-V算法重建的40 keV虚拟单能图像（VMI）的椎动脉图像质量	首次在双低扫描协议下比较DLIR和ASIR-V算法对椎动脉40 keV VMI图像质量的影响，并证明DLIR-H在降低辐射剂量和改善图像质量方面的优势	样本量较小（88例患者），且仅针对椎动脉图像质量进行评估	评估不同图像重建算法在双低扫描协议下对椎动脉40 keV VMI图像质量的影响	椎动脉的40 keV虚拟单能图像	医学影像	后循环缺血性卒中	双能量CT血管造影（DE-CTA）	DLIR, ASIR-V	医学影像	88例患者（实验组44例，对照组44例）