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
481	2025-09-27	Advanced deep learning and transfer learning approaches for breast cancer classification using advanced multi-line classifiers and datasets with model optimization and interpretability 2025, PeerJ. Computer science DOI:10.7717/peerj-cs.2951 PMID:40989384	研究论文	本研究评估了多种机器学习模型在威斯康星乳腺癌数据集上的分类性能	采用贝叶斯超参数优化的深度神经网络和基于VGG16迁移学习的卷积神经网络，在乳腺癌分类中达到了99.3%的最高准确率	存在潜在的领域不匹配问题需要谨慎对待	开发高精度的乳腺癌自动分类模型	威斯康星乳腺癌数据集中的良性/恶性肿瘤样本	机器学习	乳腺癌	机器学习、深度学习、迁移学习	随机森林、XGBoost、DNN、CNN、VGG16	结构化医疗数据	554个独特实例（80%训练集，20%测试集）
482	2025-09-27	2LE-BO-DeepTrade: an integrated deep learning framework for stock price prediction 2025, PeerJ. Computer science DOI:10.7717/peerj-cs.3107 PMID:40989393	研究论文	提出一种名为2LE-BO-DeepTrade的集成深度学习框架，用于股票收盘价预测和交易策略优化	结合2LE-ICEEMDAN去噪方法、贝叶斯优化调参的深度学习模型和基于分段线性表示的交易策略，形成集成预测框架	仅针对伊斯坦布尔证券交易所的五只股票进行测试，样本范围有限	开发高精度的股票价格预测框架并验证其交易策略有效性	AKBNK、MGROS、KCHOL、THYAO和ULKER五只股票	机器学习	NA	2LE-ICEEMDAN去噪、贝叶斯优化、分段线性表示	LSTM、LSTM-BN、GRU	金融时间序列数据	伊斯坦布尔证券交易所5只不同行业股票
483	2025-09-27	Alpha-DehazeNet: single image dehazing via RGBA haze modeling and adaptive learning 2025, PeerJ. Computer science DOI:10.7717/peerj-cs.3036 PMID:40989390	研究论文	提出一种基于RGBA雾度建模和自适应学习的单图像去雾新方法Alpha-DehazeNet	首次在RGBA色彩空间中定义灰度透明度图作为初始雾层，并引入空间注意力机制和深度一致性损失	在处理非白色雾和云条件时表现存在局限	开发更适应性强、可迁移性好的单图像去雾方法	有雾图像	计算机视觉	NA	深度学习	U-Net生成器、对抗架构、空间注意力机制	图像	合成数据集（ITS和OTS来自RESIDE）和真实世界数据集
484	2025-09-27	A comprehensive review of ball detection techniques in sports 2025, PeerJ. Computer science DOI:10.7717/peerj-cs.3079 PMID:40989394	综述	本文系统回顾了体育运动中球体检测的技术方法与发展现状	首次跨多种体育运动系统比较传统计算机视觉与深度学习方法的球体检测适应性	未提出新的检测算法，主要聚焦于现有方法的归纳分析	整合球体检测领域知识并为下一代体育分析系统奠定基础	各类体育运动中的球体目标	计算机视觉	NA	传统计算机视觉技术、深度学习	目标检测模型	视频	NA
485	2025-09-27	Advanced clustering and transfer learning based approach for rice leaf disease segmentation and classification 2025, PeerJ. Computer science DOI:10.7717/peerj-cs.3018 PMID:40989405	研究论文	提出一种结合改进聚类和迁移学习的水稻叶片病害分割与分类方法	开发重力加权核密度聚类算法进行病斑分割，并引入帐篷混沌粒子雪消融优化器加速模型收敛	NA	实现水稻叶片病害的精准自动识别与分类	水稻叶片病害图像	计算机视觉	植物病害	深度学习、迁移学习	EfficientNetB0	图像	两个基准数据集（具体数量未提及）
486	2025-09-27	Efficient sepsis detection using deep learning and residual convolutional networks 2025, PeerJ. Computer science DOI:10.7717/peerj-cs.2958 PMID:40989398	研究论文	提出一种结合深度学习与非洲秃鹫优化算法的新型脓毒症检测模型	集成增强卷积学习框架、空间通道注意力网络、分层扩张卷积块和残差路径卷积链的四组件架构，并首次引入AVOA算法优化模型性能	NA	实现脓毒症的早期准确检测以改善患者预后	临床医疗数据	医疗人工智能	脓毒症	深度学习、非洲秃鹫优化算法(AVOA)	残差卷积网络、注意力机制	临床数据	NA
487	2025-09-27	An interpretable credit risk assessment model with boundary sample identification 2025, PeerJ. Computer science DOI:10.7717/peerj-cs.2988 PMID:40989404	研究论文	提出一种结合逻辑回归和深度学习的可解释信用风险评估模型IAIBS，通过边界样本识别提升预测精度	提出ARPD算法区分噪声样本与边界样本，并采用双子模型架构兼顾可解释性与预测性能	NA	开发兼具高精度和可解释性的信用风险评估模型	信用风险评估中的边界样本和噪声样本	机器学习	NA	逻辑回归、深度学习、凝聚聚类、ARPD算法	IAIBS（逻辑回归+深度学习混合模型）	结构化信用数据	四个公开数据集（PCL、FICO、CCF、VL）
488	2025-09-27	Optimising AI writing assessment using feedback and knowledge graph integration 2025, PeerJ. Computer science DOI:10.7717/peerj-cs.2893 PMID:40989410	研究论文	提出一种结合深度学习、用户反馈和知识图谱的AI写作评估框架	首次将动态关系知识图谱与Transformer模型结合，通过图神经网络增强语义理解能力，并引入基于用户行为变化的迭代反馈机制	仅获得初步数据验证，需要更广泛的用户研究确认效果	优化AI写作评估系统的效果，提供个性化详细反馈	写作评估系统和用户写作行为	自然语言处理	NA	深度学习、知识图谱、图神经网络	BERT、GPT-3、GNN	文本数据	通过用户研究进行评估（具体样本量未明确说明）
489	2025-09-27	HTCNN-Attn: a fine-grained hierarchical multi-label deep learning model for disaster emergency information intelligent extraction from social media 2025, PeerJ. Computer science DOI:10.7717/peerj-cs.2992 PMID:40989418	研究论文	提出一种用于从社交媒体中智能提取灾害应急信息的细粒度分层多标签深度学习模型HTCNN-Attn	整合三级树状标签架构、Transformer全局特征提取、CNN局部模式捕获和分层注意力机制，采用分层损失函数确保标签一致性	NA	从嘈杂的社交媒体数据中提取细粒度灾害应急信息	社交媒体文本数据（推特）	自然语言处理	NA	深度学习	HTCNN-Attn（结合Transformer、CNN和分层注意力机制）	文本	Appen、HumAID和CrisisBench数据集，包含2015年尼泊尔地震等案例
490	2025-09-27	Comparison of EfficientNet CNN models for multi-label chest X-ray disease diagnosis 2025, PeerJ. Computer science DOI:10.7717/peerj-cs.2968 PMID:40989417	研究论文	本研究提出了一种基于EfficientNet和坐标注意力机制的轻量级深度学习架构，用于胸部X光图像的14种疾病多标签分类	提出了结合坐标注意力机制的混合轻量级快速架构，在保持高分类性能的同时降低了计算成本	NA	利用深度学习技术自动检测14种严重影响人类健康的胸部疾病	胸部X光图像	计算机视觉	胸部疾病	深度学习	EfficientNetB0-B7, 坐标注意力机制	图像	112,104张标注的胸部X光图像，涵盖14种疾病类别
491	2025-09-27	Transformer-based tokenization for IoT traffic classification across diverse network environments 2025, PeerJ. Computer science DOI:10.7717/peerj-cs.3126 PMID:40989431	研究论文	提出了一种基于Transformer和CNN混合架构的物联网流量分类框架MIND-IoT，通过自定义分词方法提升跨环境泛化能力	设计了IoT-Tokenize自定义分词管道，将统计特征转换为语义特征对；采用两阶段训练策略结合Transformer和CNN的混合架构	NA	解决物联网流量分类在多样化网络环境中的泛化问题	物联网网络流量数据	自然语言处理	NA	掩码语言建模(MLM)、深度学习	Transformer、CNN	网络流量数据	多个数据集（UNSW IoT Traces、MonIoTr、IoT Sentinel、YourThings、IoT-FCSIT）
492	2025-09-27	Regularized multi-path XSENet ensembler for enhanced student performance prediction in higher education 2025, PeerJ. Computer science DOI:10.7717/peerj-cs.3032 PMID:40989441	研究论文	提出一种新型教育数据挖掘方法XSEJNet，用于预测高等教育中的学生表现水平	集成ResNeXt架构与SE注意力机制，并采用Jaya优化算法调整超参数，提升预测精度和计算效率	NA	通过分析历史和行为趋势预测学生表现水平（低/中/高）	高等教育学生	教育数据挖掘	NA	Jaya优化算法、注意力机制	XSEJNet（基于ResNeXt和SE机制的混合模型）	结构化和非结构化学术数据	NA
493	2025-09-27	A novel deep learning approach for predicting stone-free rates post-ESWL on uncontrasted CT 2025, PeerJ. Computer science DOI:10.7717/peerj-cs.3111 PMID:40989424	研究论文	提出一种基于非对比CT图像的深度学习模型，用于预测体外冲击波碎石术后的无石率	首次结合LBP和HOG特征提取方法，并采用NCA降维技术构建混合人工智能模型预测ESWL疗效	回顾性研究设计，样本仅来自单一机构	评估人工智能模型在预测ESWL治疗成功率方面的有效性	接受ESWL治疗的肾结石患者	医学影像分析	肾结石	非对比CT成像、特征提取（LBP、HOG）、维度缩减（NCA）	卷积神经网络（CNN）、纹理特征模型、混合模型	CT图像	910名患者（2016年1月至2021年6月期间接受ESWL治疗）
494	2025-09-27	A hybrid deep learning approach with progressive cyclical CNN and firebug swarm optimization for breast cancer detection 2025, PeerJ. Computer science DOI:10.7717/peerj-cs.3119 PMID:40989432	研究论文	提出一种结合渐进循环CNN和萤火虫群优化的混合深度学习方法来提升乳腺癌检测性能	融合图像分块分割、混合深度特征提取、渐进循环CNN训练策略和萤火虫群优化超参数调整的创新集成方法	NA	提高乳腺癌医学影像检测的准确性和时效性	乳腺X光影像中的恶性病变检测	计算机视觉	乳腺癌	深度学习、图像分割、特征提取、超参数优化	CNN、P-CycCNN、混合特征模型	医学影像（乳腺X光片）	CBIS-DDSM数据集（具体数量未提及）
495	2025-09-27	A progressive attention-based cross-modal fusion network for cardiovascular disease detection using synchronized electrocardiogram and phonocardiogram signals 2025, PeerJ. Computer science DOI:10.7717/peerj-cs.3038 PMID:40989428	研究论文	提出一种基于渐进注意力的跨模态融合网络PACFNet，用于同步心电图和心音图信号的心血管疾病检测	采用四层渐进式融合机制和选择性注意力跨模态融合模块，通过级联空间和通道注意力动态强调跨模态的显著特征贡献	NA	提高心血管疾病检测的准确性	同步心电图和心音图信号	机器学习	心血管疾病	深度学习	渐进注意力跨模态融合网络	生理信号	公共PhysioNet 2016数据集
496	2025-09-27	Feature-based enhanced boosting algorithm for depression detection 2025, PeerJ. Computer science DOI:10.7717/peerj-cs.2981 PMID:40989434	研究论文	提出一种基于特征的增强提升算法（F-EBA）用于社交媒体数据的抑郁症检测	开发了集成特征工程和分类双管道的F-EBA模型，通过权重最大化策略增强弱学习器性能，并引入对抗层防御同义文本和讽刺短语	NA	提升抑郁症检测的准确率和可解释性	社交媒体文本数据	自然语言处理	抑郁症	特征工程、注意力机制、对抗训练	Boosting算法、BERT、WordVec	文本	超过4600万条记录
497	2025-09-27	Periodontitis bone loss detection in panoramic radiographs using modified YOLOv7 2025, PeerJ. Computer science DOI:10.7717/peerj-cs.3102 PMID:40989442	研究论文	提出改进版YOLOv7模型用于全景X光片中的牙周炎骨流失自动检测	在YOLOv7基础上引入焦点模块和特征融合模块，提升特征提取能力与推理速度	NA	实现牙周炎骨流失的自动化诊断	全景X光片中的牙周骨流失区域	计算机视觉	牙周炎	深度学习	YOLOv7-M（改进版YOLO）	医学影像（全景X光片）	NA
498	2025-09-27	Design of tennis auxiliary teaching system based on reinforcement learning and multi-feature fusion 2025, PeerJ. Computer science DOI:10.7717/peerj-cs.3188 PMID:40989459	研究论文	基于强化学习和多特征融合设计了一个网球辅助教学系统，用于准确识别和评估网球动作	结合强化学习进行关键帧提取优化，并使用遗传算法融合多特征，相比传统图卷积网络方法具有更好的泛化能力	NA	开发网球动作识别与评估系统以辅助教学	网球运动动作	计算机视觉	NA	强化学习、遗传算法、动态时间规整	深度学习	视频序列	涉及4类网球子动作的识别评估
499	2025-09-27	Multi-objective optimization for smart cities: a systematic review of algorithms, challenges, and future directions 2025, PeerJ. Computer science DOI:10.7717/peerj-cs.3042 PMID:40989444	综述	本文对智能城市多目标优化算法的研究进展进行系统性综述	提出将多目标优化算法分为四大类进行系统评估，并开发了实用的基准工具包和算法选择矩阵	现有方法存在跨领域泛化能力有限、不确定性处理不足以及AI模型可解释性低等问题	评估智能城市背景下多目标优化技术的发展现状与未来方向	117篇2015-2025年间发表的同行评审研究	机器学习	NA	系统文献综述方法	NSGA-II, MOED/D, 深度学习与进化搜索混合框架	文献数据	117项研究
500	2025-09-27	A robust detect and describe framework for object recognition in early childhood education 2025, PeerJ. Computer science DOI:10.7717/peerj-cs.3080 PMID:40989446	研究论文	提出一个基于深度学习的认知增强框架，用于幼儿教育中的嵌套物体识别和语义描述	结合YOLOv8物体检测和LSTM语义描述模型，首次针对幼儿教育场景开发嵌套物体识别框架	使用自定义数据集PreEduDS，未在更大规模标准数据集上验证	开发适用于幼儿教育的物体识别和语义描述系统	学前教育中的嵌套物体识别和语义描述	计算机视觉	NA	深度学习	YOLOv8, VGG16, LSTM	图像	自定义数据集PreEduDS