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
441	2025-07-05	Lessons learned from RadiologyNET foundation models for transfer learning in medical radiology 2025-Jul-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-05009-w PMID:40593000	研究论文	本文探讨了在医学放射学中使用RadiologyNET基础模型进行迁移学习的经验与教训	提出了基于RadiologyNET数据集预训练的多种流行架构模型，并比较了其与ImageNet预训练模型在不同医学数据集上的性能	研究结果在不同任务间存在差异，强调了预训练数据与下游应用对齐的重要性	评估基础模型在医学影像分析中的迁移学习效果	医学影像数据集	数字病理	NA	深度学习	ResNet18, ResNet34, ResNet50, VGG16, EfficientNetB3, EfficientNetB4, InceptionV3, DenseNet121, MobileNetV3Small, MobileNetV3Large	图像	1,902,414张医学影像
442	2025-07-05	Predictive model of ulcerative colitis syndrome with ensemble learning and interpretability methods 2025-Jul-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-04824-5 PMID:40593010	research paper	提出一种结合集成学习和可解释性方法的溃疡性结肠炎中医证候预测模型	首次在中医证候分型中引入SHAP和LIME可解释性方法，揭示关键证候特征	研究数据仅来自单一医院，可能影响模型泛化能力	提高溃疡性结肠炎中医证候分型的可解释性和临床实用性	溃疡性结肠炎患者的中医电子病历数据	machine learning	ulcerative colitis	ensemble learning, SHAP, LIME	Gradient Boosting (GB)	electronic medical records	8078份来自北京中医药大学东方医院的电子病历（2006-2019年）
443	2025-07-05	Deep learning-based single-shot computational spectrometer using multilayer thin films 2025-Jul-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-06691-6 PMID:40593028	研究论文	本文展示了一种基于深度学习的单次计算光谱仪，能够通过多层薄膜滤光片阵列恢复窄带和宽带光谱	使用多层薄膜滤光片阵列和深度学习架构（密集层和带有残差连接的U-Net骨干）进行光谱重建，实现了紧凑设计、快速测量时间和高重建精度	研究局限于500至850 nm的波长范围，且需要进一步验证其在更广泛光谱范围内的性能	开发一种适用于移动应用的紧凑、快速、高精度的计算光谱仪	多层薄膜滤光片阵列和CMOS图像传感器	计算机视觉	NA	深度学习、晶圆级模板光刻、扫描电子显微镜（SEM）分析	密集层和带有残差连接的U-Net	图像	3,223个光谱（包括宽带和窄带光谱）
444	2025-07-05	Research and optimization of a multilevel fire detection framework based on deep learning and classical pattern recognition techniques 2025-Jul-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-06721-3 PMID:40593038	研究论文	本文提出了一种基于深度学习和经典模式识别技术的多层次火灾检测框架FFDNet，旨在提高火焰检测的准确性和降低误报率	结合了增强的RT-DETR模型和VQGAN技术，引入了创新的InnMPD-IoU损失函数和CLBP纹理特征提取方法	未提及在极端环境条件下的性能表现	开发一个高效、准确的火焰检测工具，以支持火灾预防和响应措施	火焰和火焰类似现象	计算机视觉	NA	RT-DETR, VQGAN, CLBP	RT-DETR, VQGAN	图像	Dataset for Fire and Smoke Detection (DFS)
445	2025-07-05	Cuff-less blood pressure monitoring via PPG signals using a hybrid CNN-BiLSTM deep learning model with attention mechanism 2025-Jul-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-07087-2 PMID:40593051	研究论文	本文提出了一种基于PPG信号的无袖带血压监测深度学习框架，结合CNN-BiLSTM混合架构和注意力机制，以提高血压估计的准确性	采用CNN-BiLSTM混合架构和注意力机制进行时空特征提取，显著提高了血压估计的准确性和模型的泛化能力	虽然模型在MIMIC-II数据库上表现良好，但在其他人群或不同设备采集的PPG信号上的泛化能力仍需进一步验证	开发一种精确、非侵入性的血压监测方法，以支持可穿戴健康技术和实时应用	通过PPG信号进行血压监测	机器学习	心血管疾病	PPG信号处理	CNN-BiLSTM混合模型	PPG信号	来自MIMIC-II数据库的2064名患者
446	2025-07-05	Different prefrontal cortex activity patterns in bipolar and unipolar depression during verbal fluency tasks based on functional near infrared spectroscopy study 2025-Jul-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-05896-z PMID:40593067	研究论文	本研究利用功能性近红外光谱（fNIRS）在言语流畅性任务（VFT）中探讨了单相抑郁症（UD）和双相抑郁症（BD）患者前额叶皮质的功能差异，并评估了fNIRS作为认知评估诊断工具的可靠性	通过fNIRS技术结合深度学习一维卷积网络，识别UD和BD患者前额叶皮质活动的差异，并探索其作为精神健康障碍辅助诊断工具的潜力	样本量相对较小（UD 73例，BD 59例，健康对照40例），且仅基于VFT任务评估前额叶功能	探究单相与双相抑郁症患者前额叶皮质功能差异，开发基于fNIRS的辅助诊断方法	单相抑郁症患者、双相抑郁症患者及健康对照人群	精神健康	抑郁症	功能性近红外光谱（fNIRS）、深度学习（一维卷积网络）	一维CNN	血流动力学响应数据（氧合血红蛋白浓度）	172人（73 UD患者 + 59 BD患者 + 40健康对照）
447	2025-07-05	Cross-language dissemination of Chinese classical literature using multimodal deep learning and artificial intelligence 2025-Jul-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-05921-1 PMID:40593073	research paper	该研究提出了一种基于多模态深度学习的翻译模型TMNMT，用于促进中国古典文学的跨语言传播与理解	创新性地整合了条件扩散模型生成的视觉特征，并利用知识蒸馏技术实现高效迁移学习，设计了基于门控神经单元的多模态特征融合机制和解码器视觉特征注意力模块	未提及具体的数据集规模限制或模型在特定语言对上的表现局限	推动中国古典文学的多语言传播及探索AI在文化领域的应用前景	中国古典文学的多模态跨语言翻译	natural language processing	NA	多模态深度学习、知识蒸馏、条件扩散模型	Transformer-Multimodal Neural Machine Translation (TMNMT)	多模态数据（文本与视觉信息）	NA（未明确提及具体样本量）
448	2025-07-05	Automated sleep staging model for older adults based on CWT and deep learning 2025-Jul-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-07630-1 PMID:40593120	研究论文	本研究提出了一种基于连续小波变换和深度学习的老年人自动睡眠分期模型RICM-SleepNet，旨在提高老年人睡眠分期的准确性和效率	首次针对老年人群体设计自动睡眠分期模型，结合Inception模块、CBAM注意力机制和多尺度连接结构，显著提升了特征利用能力和分期准确性	模型尚未在临床环境中得到充分验证，需要进一步优化以适应更广泛的老龄人群	开发针对老年人的高精度自动睡眠分期模型	老年人睡眠数据	深度学习	睡眠障碍	连续小波变换(CWT)	RICM-SleepNet(基于Inception模块、CBAM和多尺度连接结构的CNN)	三维时频特征融合图	基于Sleep-EDF扩展数据集
449	2025-07-05	Automated ejection fraction and risk stratification in cardiomyopathy patients with diverse LV geometry using 2D echocardiography 2025-Jul-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-06738-8 PMID:40593134	研究论文	开发了一种深度学习模型，用于从超声心动图图像中估计左心室射血分数（LVEF），并评估不同左心室几何（LVG）亚型的预后因素	使用DeepLabV3+算法处理超声心动图图像，考虑了左心室几何变异性，提供了几何特异性的临床评估工具	样本量较小（120例患者），且仅在心肌病患者中验证	开发一种能够准确估计LVEF并进行风险分层的深度学习模型	心肌病患者	数字病理学	心血管疾病	超声心动图	DeepLabV3+	图像	120例心肌病患者（分为CH、EH、CR和NG亚型）
450	2025-07-05	Construction of evolutionary stability and signal game model for privacy protection in the internet of things 2025-Jul-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-08836-z PMID:40593151	研究论文	该研究聚焦于物联网环境中的隐私保护，提出了一种基于进化博弈理论和信号博弈机制的模型，以分析和优化隐私保护策略	结合进化博弈理论和信号博弈机制，构建了用户、设备、网络运营商和攻击者之间的博弈模型，并提出了IoT-PSGDL模型，在隐私保护效果上表现优异	NA	提供高效且动态优化的隐私保护策略，以应对复杂物联网环境中的各种隐私威胁	物联网环境中的隐私保护	机器学习	NA	进化博弈理论、信号博弈机制、深度学习	IoT-PSGDL	物联网数据	CIC IoT数据集
451	2025-07-05	Explainable AI in early autism detection: a literature review of interpretable machine learning approaches 2025-Jul-01, Discover mental health DOI:10.1007/s44192-025-00232-3 PMID:40593180	review	本文综述了可解释人工智能（XAI）在早期自闭症检测中的应用，重点讨论了可解释机器学习方法	探讨了XAI在自闭症谱系障碍（ASD）早期检测中的应用，强调了其在提高AI决策透明度和可靠性方面的作用	文章为文献综述，未涉及具体实验或数据验证	研究XAI在医疗健康领域，特别是自闭症早期检测中的应用	自闭症谱系障碍（ASD）的早期检测与诊断	machine learning	geriatric disease	NA	XAI	NA	NA
452	2025-07-05	Deep learning for network security: an Attention-CNN-LSTM model for accurate intrusion detection 2025-Jul-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-07706-y PMID:40593224	研究论文	本文提出了一种新颖的混合深度学习模型Attention-CNN-LSTM，用于网络入侵检测，结合了CNN、LSTM和自注意力机制以提高检测准确率	首次将CNN、LSTM与自注意力机制结合用于入侵检测，显著提高了检测精度和实时性能	仅在NSL-KDD和Bot-IoT数据集上进行了验证，需要更多样化的数据集测试泛化能力	开发高性能的网络入侵检测系统以应对不断演变的网络威胁	网络入侵行为(包括恶意软件、拒绝服务攻击和僵尸网络)	机器学习	NA	深度学习	Attention-CNN-LSTM	网络流量数据	NSL-KDD和Bot-IoT数据集
453	2025-07-05	Improved model for intrusion detection in the Internet of Things 2025-Jul-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-92852-6 PMID:40593260	研究论文	提出了一种改进的深度学习模型，用于物联网环境中的入侵检测，以提高准确性和泛化能力	利用卷积神经网络（CNN）的能力，结合数据增强和正则化技术，防止过拟合，并在多个基准数据集上表现出优于LSTM和决策树等方法的性能	未提及具体的数据集样本量及模型在真实物联网环境中的部署效果	提高物联网环境中的入侵检测准确性和泛化能力	物联网（IoT）设备和网络	机器学习	NA	深度学习	CNN	网络数据	多个基准数据集（未提及具体数量）
454	2025-07-05	FPGA implementation of deep learning architecture for ankylosing spondylitis detection from MRI 2025-Jul-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-08593-z PMID:40593288	research paper	该研究旨在通过自动化系统对强直性脊柱炎(AS)患者的轴向磁共振成像(MRI)序列进行分类诊断	在FPGA卡上实现深度学习架构，用于AS诊断，展示了接近CPU分类的成功结果	研究仅使用了527名个体的MRI数据集，样本量可能不足以覆盖所有AS病例的多样性	开发一种自动化系统，用于强直性脊柱炎的早期诊断	强直性脊柱炎患者的轴向磁共振成像(MRI)序列	digital pathology	强直性脊柱炎	MRI	DLNNs	image	527名个体的MRI图像
455	2025-07-05	Enhancing the YOLOv8 model for realtime object detection to ensure online platform safety 2025-Jul-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-08413-4 PMID:40593284	research paper	本研究提出了一种基于YOLOv8-m架构的增强目标检测模型（EOD），用于提升在线平台中有害物体的检测能力	改进了跨阶段部分融合块并在模型头部加入了三个额外的卷积块，从而提升了特征提取和检测能力	NA	提升在线平台中有害物体的检测能力，保障用户安全	武器、成瘾物质和暴力内容等有害物体	computer vision	NA	deep learning	YOLOv8	image	公共数据集，涵盖六类有害物体
456	2025-07-05	Predictive value of subacromial motion metrics for the effectiveness of ultrasound-guided dual-target injection: a longitudinal follow-up cohort trial 2025-Jul-01, Insights into imaging IF:4.1Q1 DOI:10.1186/s13244-025-01989-5 PMID:40593369	research paper	本研究评估了动态超声指标对超声引导双靶点注射治疗肩峰下撞击综合征（SIS）效果的预测价值，并比较了双靶点注射与标准注射的长期疗效	首次使用动态超声指标（如最小垂直肩峰肱骨距离mVAHD）预测双靶点注射的早期成功和疼痛复发，并证明双靶点注射比标准注射具有更长的有效持续时间	研究样本量相对较小（90例），且未使用深度学习算法进一步验证mVAHD的预测价值	评估动态超声指标对SIS治疗效果的预测价值并比较不同注射方法的疗效	肩峰下撞击综合征（SIS）患者	digital pathology	geriatric disease	超声引导注射治疗	NA	超声影像数据	90例接受双靶点注射的患者+90例历史对照（标准注射）
457	2025-07-05	Deep generalizable prediction of RNA secondary structure via base pair motif energy 2025-Jul-01, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-025-60048-1 PMID:40593483	研究论文	本文提出了一种名为BPfold的深度学习方法，用于预测RNA二级结构，通过构建碱基对基序库并学习RNA序列与碱基对基序能量图之间的关系	构建了一个碱基对基序库，枚举了局部相邻三邻居碱基对的完整空间，并通过从头建模三级结构记录相应基序的热力学能量，从而提高了预测的准确性和泛化能力	未提及具体的局限性	提高RNA二级结构预测的准确性和泛化能力	RNA序列及其二级结构	机器学习	NA	深度学习	BPfold	RNA序列数据	未提及具体样本量
458	2025-07-05	Data-driven protease engineering by DNA-recording and epistasis-aware machine learning 2025-Jul-01, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-025-60622-7 PMID:40593579	研究论文	本文介绍了一种结合DNA记录技术和机器学习的方法，用于工程化设计具有特定底物特异性的蛋白酶	开发了一种DNA记录器用于深度特异性分析蛋白酶，并提出了基于数据的高效深度学习模型，以及一种可推广的表观遗传学感知训练集设计策略	研究主要集中在大肠杆菌中的蛋白酶，可能不直接适用于其他生物系统	通过机器学习和DNA记录技术设计具有特定催化功能的蛋白酶序列	蛋白酶及其底物特异性	机器学习	NA	DNA记录技术，深度学习	深度学习模型	序列-活性数据	29,716种候选蛋白酶和134种底物，约600,000个蛋白酶-底物对
459	2025-07-05	Human protein interaction networks of ancestral and variant SARS-CoV-2 in organ-specific cells and bodily fluids 2025-Jul-01, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-025-60949-1 PMID:40593736	研究论文	研究SARS-CoV-2及其变种在器官特异性细胞和体液中的人类蛋白质相互作用网络	通过亲和纯化和质谱分析，鉴定了SARS-CoV-2及其变种在多种细胞系和体液中的蛋白质相互作用，揭示了NSP3蛋白酶的新功能，并设计了抑制病毒复制的肽抑制剂	研究仅涉及8种细胞系和COVID-19患者的唾液样本，可能无法涵盖所有器官和体液类型	揭示SARS-CoV-2及其变种在感染过程中如何重塑病毒-宿主蛋白质组装，以开发有效的抗病毒药物	SARS-CoV-2及其变种的蛋白质与人类蛋白质的相互作用	分子生物学	COVID-19	亲和纯化、质谱分析(MS)、深度学习	深度学习	蛋白质相互作用数据	639次亲和纯化，28种SARS-CoV-2和刺突蛋白，8种细胞系，COVID-19患者的唾液样本
460	2025-07-05	Deep learning model for grading carcinoma with Gini-based feature selection and linear production-inspired feature fusion 2025-Jul-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-00217-w PMID:40593755	研究论文	提出了一种基于Gini特征选择和线性生产函数特征融合的深度学习模型，用于肾细胞癌和肝细胞癌的分级	结合经济学理论的特征选择和融合框架，引入注意力机制到三种CNN架构中，并采用Gini特征选择方法	未提及具体的数据集规模限制或模型泛化能力的验证	提高肾细胞癌和肝细胞癌分级的准确性	肾细胞癌(RCC)和肝细胞癌(HCC)	数字病理学	肾癌和肝癌	深度学习	CNN (MobileNetV2, DenseNet121, InceptionV3)	图像	NA