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
41	2025-09-30	Optimized extreme learning machines with deep learning for high-performance network traffic classification 2025-Sep-26, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-16980-9 PMID:41006381	研究论文	提出一种基于改进极限学习机(IELM)的网络流量分类框架，通过优化算法和深度学习特征选择提升分类精度	结合粒子群优化算法优化模型参数，并采用基于深度学习的特征选择机制评估输入特征相关性	NA	开发高性能网络流量分类方法以增强网络安全防护	网络流量数据	机器学习	NA	粒子群优化算法、深度学习特征选择	改进极限学习机(IELM)	网络流量数据	CICIDS 2017数据集
42	2025-09-30	Secure federated learning with metaheuristic optimized dimensionality reduction and multi-head attention for DDoS attack mitigation 2025-Sep-26, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-15052-2 PMID:41006431	研究论文	提出一种基于元启发式优化降维和多头注意力的安全联邦学习方法用于DDoS攻击缓解	结合鹦鹉优化算法进行特征选择，使用TCN-MHA-Bi-GRU模型进行分类，并通过麋鹿群优化器进行参数调优	NA	为物联网环境中的DDoS攻击提出有效的检测和缓解策略	物联网设备中的分布式拒绝服务攻击	网络安全	NA	联邦学习、元启发式优化、深度学习	TCN-MHA-Bi-GRU（时序卷积网络-多头注意力-双向门控循环单元）	网络流量数据	NSLKDD和CIC-IDS2017两个数据集
43	2025-09-30	A novel open-source ultrasound dataset with deep learning benchmarks for spinal cord injury localization and anatomical segmentation 2025-Sep-26, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-16275-z PMID:41006445	研究论文	本研究提供了一个包含10,223张猪脊髓超声图像的开源数据集，并评估了深度学习模型在脊髓损伤定位和 anatomical 分割任务中的性能	发布了目前最大的公开脊髓超声注释数据集，首次公开报告了用于脊髓解剖标记物评估的目标检测和分割架构	数据集主要基于猪脊髓图像，对人类数据的零样本泛化能力仍有提升空间	促进医学机器学习在临床环境中的应用，特别是脊髓损伤的定位和 anatomical 分割	猪脊髓（N=25）在挫伤前后的超声图像，以及人类脊髓超声图像的泛化测试	医学影像分析	脊髓损伤	超声成像（B模式）	YOLOv8, DeepLabv3, SAMed	图像	10,223张猪脊髓超声图像（来自25只猪），以及人类脊髓超声图像的零样本测试
44	2025-09-30	Secure and fault tolerant cloud based framework for medical image storage and retrieval in a distributed environment 2025-Sep-26, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-16903-8 PMID:41006454	研究论文	提出了一种安全容错的医疗图像检索框架SFMedIR，用于分布式环境中的医疗图像存储和检索	结合了抗对抗攻击的联邦学习、量子混沌加密和动态阈值影子存储，显著提升了安全性和可用性	仅在脑部MRI和肾脏CT数据集上进行了验证，未涉及其他医疗影像类型	解决集中式云医疗图像检索面临的安全、可用性和对抗性威胁问题	医疗图像（脑部MRI和肾脏CT图像）	计算机视觉	NA	联邦学习、量子混沌加密	ConvNeXt	图像	脑部MRI和肾脏CT数据集
45	2025-09-30	Leveraging hybrid deep learning with starfish optimization algorithm based secure mechanism for intelligent edge computing in smart cities environment 2025-Sep-26, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-11608-4 PMID:41006459	研究论文	提出一种基于混合深度学习和海星优化算法的智能边缘计算安全机制，用于智慧城市环境中的入侵检测	结合卷积神经网络和双向门控循环单元与交叉注意力机制，并采用海星优化算法进行超参数调优	NA	为智慧城市环境提供智能边缘计算安全解决方案	物联网边缘计算环境中的网络安全	机器学习	NA	混合深度学习、优化算法	CNN-BiGRU-CrAM、DOA、SFOA	网络数据	使用Edge-IIoT和ToN-IoT两个数据集进行实验验证
46	2025-09-30	A vision transformer with recurrent neural network-based fall activity recognition system for disabled persons in smart IoT environments 2025-Sep-26, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-17497-x PMID:41006477	研究论文	提出一种结合视觉Transformer和循环神经网络的跌倒活动识别系统，用于智能物联网环境中残疾人士的跌倒检测	首次将视觉Transformer与带自注意力机制的双向门控循环单元相结合，并采用增强型袋熊优化算法进行超参数优化	仅在UR_Fall_Dataset_Subset数据集上进行验证，需要更多数据集测试泛化能力	提高智能物联网环境中残疾人士跌倒检测和分类的准确性	残疾人士的跌倒活动	计算机视觉	老年疾病	深度学习	Vision Transformer, BiGRU, EWOA	图像	UR_Fall_Dataset_Subset数据集
47	2025-09-30	Explainable artificial intelligence-based cyber resilience in internet of things networks using hybrid deep learning with improved chimp optimization algorithm 2025-Sep-26, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-15146-x PMID:41006487	研究论文	提出一种结合可解释人工智能与混合深度学习的网络威胁检测方法，用于提升物联网网络的网络韧性	提出XAICR-HDLOA框架，首次将改进的Chimp优化算法与CNN-BiGRU混合模型结合，并采用SHAP增强模型可解释性	仅在Edge-IIoT和BoT-IoT两个数据集上进行验证，需要更多实际物联网环境测试	提高物联网环境中网络威胁检测的准确性和可解释性	物联网网络中的网络攻击和异常行为	机器学习	NA	混合深度学习、优化算法、特征选择	CNN-BiGRU混合模型	网络流量数据	基于Edge-IIoT和BoT-IoT两个公开数据集
48	2025-09-30	Leveraging multi-modal foundation model image encoders to enhance brain MRI-based headache classification 2025-Sep-26, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-18507-8 PMID:41006506	研究论文	本研究利用多模态基础模型BioMedCLIP，通过微调预训练的视觉Transformer图像编码器，开发了基于脑部MRI的头痛自动分类系统	首次在头痛分类和生物标志物检测中应用多模态生物医学基础模型，使用结构MRI数据	样本量相对有限（总样本721人），数据可用性较低可能影响临床适用性	开发基于脑部MRI的头痛自动分类系统，识别与头痛相关的生物标志物	721名参与者，包括健康对照（424人）和头痛患者（297人，含偏头痛、急性创伤后头痛、持续性创伤后头痛）	医学影像分析	头痛疾病	脑部MRI，梯度加权类激活映射分析	Vision Transformer (ViT)，BioMedCLIP多模态基础模型	医学影像（脑部MRI）	721名个体（424名健康对照，297名头痛患者）
49	2025-09-30	Revolutionary hybrid ensembled deep learning model for accurate and robust side-channel attack detection in cloud computing 2025-Sep-26, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-89794-4 PMID:41006528	研究论文	提出一种混合集成深度学习模型用于云计算环境中的侧信道攻击检测	集成CNN、LSTM和AutoEncoders的混合模型，并引入注意力机制以关注关键数据段	仅使用ASCAD数据集进行评估，未在其他数据集上验证泛化能力	开发云计算环境中鲁棒的侧信道攻击检测模型	侧信道攻击检测	机器学习	NA	深度学习	CNN、LSTM、AutoEncoder混合集成模型	功率轨迹数据	ASCAD基准数据集
50	2025-09-30	Automated detection and classification of cervical and anal squamous cancer precursors using deep learning and multidevice colposcopy 2025-Sep-26, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-14514-x PMID:41006527	研究论文	开发基于深度学习模型的自动化系统，用于检测和分类宫颈及肛门的鳞状上皮癌前病变	首创使用卷积神经网络同时处理宫颈和肛门病变分类，并整合了来自三种不同设备的检查数据	回顾性研究设计，样本来源仅限于特定医疗中心	提高宫颈和肛门鳞状上皮内病变的自动检测和分类准确性	人类乳头瘤病毒(HPV)感染相关的宫颈和肛门鳞状上皮内病变	数字病理学	宫颈癌和肛门癌	阴道镜检查和肛门镜检查	CNN	图像	320次检查，包含88,073帧图像，来自多种设备类型
51	2025-09-30	Fine art image classification and design methods integrating lightweight deep learning 2025-Sep-26, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-18420-0 PMID:41006708	研究论文	提出一种集成轻量级深度学习的精细艺术图像分类方法，通过混合网络和注意力机制提升分类效率与泛化能力	设计MobileNet-Transformer混合网络，结合动态通道-空间注意力模块和跨风格特征迁移框架，实现局部细节与全局语义的高效融合	NA	解决艺术图像分类任务中效率低和泛化能力差的问题	艺术图像	计算机视觉	NA	深度学习、对比学习	MobileNet-Transformer混合网络（MTH）、CNN、Transformer	图像	ArtBench-10和WikiArt数据集
52	2025-09-30	An interpretable adaptive edge-weighted graph convolutional networks model for physical fitness assessment of primary school student in high-altitude regions 2025-Sep-26, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-18203-7 PMID:41006705	研究论文	提出一种自适应边权图卷积网络模型，用于高海拔地区小学生体质健康评估	首次将动态图卷积神经网络与SHAP可解释性方法结合，实现高海拔地区小学生综合体质的高精度评估和关键指标分析	研究数据仅来自青海西宁地区，样本代表性可能存在局限	开发高精度且可解释的体质健康评估方法	高海拔地区小学生	机器学习	NA	深度学习，SHAP可解释性分析，SMOTE数据平衡	图卷积神经网络(GCN)	多变量体质测试数据	25,790条学生记录（来自青海西宁，平均海拔3,137米）
53	2025-09-30	Identification of camouflage military individuals with deep learning approaches DFAN and SINETV2 2025-Sep-26, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-18886-y PMID:41006701	研究论文	本研究开发了基于卷积神经网络的军事伪装人员检测方法，并构建了MSC1K数据集	提出了动态特征聚合网络(DFAN)和MSC1K数据集，实现了对伪装军事人员的高精度检测	未明确说明模型在极端环境条件下的泛化能力	开发军事环境中伪装目标的检测方法	军事伪装人员、材料和作战环境	计算机视觉	NA	深度学习	CNN、DFAN、SINet-V2、ZoomNet	图像	MSC1K数据集包含1000张伪装人员图像
54	2025-09-30	MedIENet: medical image enhancement network based on conditional latent diffusion model 2025-Sep-26, BMC medical imaging IF:2.9Q2 DOI:10.1186/s12880-025-01909-5 PMID:41013286	研究论文	提出基于条件潜在扩散模型的医学图像增强网络MedIENet，用于生成高质量医学图像以解决数据稀缺问题	在去噪U-Net编码器中引入多注意力模块，结合旋转位置嵌入和交叉注意力机制，提升医学图像生成的保真度和多样性	NA	解决医学图像数据稀缺问题，提升下游分类任务性能	胸部CT扫描图像、胸部X光图像（肺炎）和舌象数据集	计算机视觉	肺炎	条件潜在扩散模型	U-Net、注意力机制、ResNet50	医学图像	三个医学图像数据集（具体数量未提及）
55	2025-09-30	Enhanced CoAtNet based hybrid deep learning architecture for automated tuberculosis detection in human chest X-rays 2025-Sep-26, BMC medical imaging IF:2.9Q2 DOI:10.1186/s12880-025-01901-z PMID:41013295	研究论文	提出一种基于CoAtNet的混合深度学习架构，用于自动检测胸部X光片中的肺结核	结合CNN和ViT优势的CoAtNet框架在肺结核检测中的应用，并集成LIME增强模型可解释性	仅在单一数据集(IN-CXR)上进行评估，未提及外部验证结果	开发自动化的肺结核检测系统以支持医疗专业人员诊断	人类胸部X光片	计算机视觉	肺结核	深度学习	CoAtNet(CNN与Vision Transformer混合架构)	图像	ICMR-NIRT的IN-CXR肺结核数据集，包含正常和异常类别的胸部X光片
56	2025-09-30	Automated deep learning method for whole-breast segmentation in contrast-free quantitative MRI 2025-Sep-26, BMC medical imaging IF:2.9Q2 DOI:10.1186/s12880-025-01928-2 PMID:41013418	研究论文	开发基于nnU-Net架构的深度学习分割方法，用于在无对比剂定量MRI中实现全乳腺自动分割	首次将nnU-Net应用于基于DWI和SyMRI的无对比剂定量MRI全乳腺分割，相比传统U-Net性能显著提升	样本量相对有限（98名患者），仅评估了两种MRI技术	开发全自动乳腺分割方法以支持大规模临床数据处理和计算机辅助定量分析	乳腺组织	计算机视觉	乳腺疾病	扩散加权成像(DWI)、合成MRI(SyMRI)、3.0T磁共振成像	nnU-Net、U-Net	医学影像	98名患者（196个乳腺）
57	2025-09-30	Machine learning combined with omics-based approaches reveals T-lymphocyte cellular fate imbalance in abdominal aortic aneurysm 2025-Sep-26, BMC biology IF:4.4Q1 DOI:10.1186/s12915-025-02400-x PMID:41013440	研究论文	本研究通过机器学习结合多组学方法揭示了腹主动脉瘤中T淋巴细胞命运失衡的核心机制	首次建立了包含T细胞浸润调控特征、关键转录因子和失调免疫信号通路的全面调控图谱，并利用深度学习算法鉴定出FOSB和JUNB作为关键生物标志物	NA	阐明腹主动脉瘤中T淋巴细胞命运失衡的具体分子机制	腹主动脉瘤组织中的T细胞群体	机器学习	腹主动脉瘤	单细胞测序、批量测序、多组学分析	机器学习算法、深度学习算法	单细胞数据、批量测序数据、临床样本数据	多个独立数据集和临床样本
58	2025-09-30	Artificial Intelligence-driven image analysis for standardised programmed death-ligand 1 expression evaluation in non-small cell lung cancer 2025-Sep-26, Diagnostic pathology IF:2.4Q2 DOI:10.1186/s13000-025-01707-1 PMID:41013460	研究论文	开发基于人工智能的深度学习模型，用于自动评估非小细胞肺癌中PD-L1免疫组化表达	采用多粒度多示例学习方法，结合粗粒度和细粒度实例嵌入提取斑块级形态特征，实现PD-L1表达的自动分层	研究基于三个特定队列的数据集，模型在更广泛人群中的适用性需进一步验证	开发标准化PD-L1表达评估的人工智能解决方案	非小细胞肺癌患者的免疫组化全切片图像	数字病理学	肺癌	免疫组化22C3检测、苏木精-伊红染色	深度学习、多示例学习	图像	706名患者，1212张全切片图像
59	2025-09-30	Street view images help to reveal the impact of noisy environments on the survival duration of stroke patients 2025-Sep-26, International journal of health geographics IF:3.0Q2 DOI:10.1186/s12942-025-00416-8 PMID:41013534	研究论文	本研究利用街景图像分析居住环境噪音水平，探讨其对脑卒中患者生存期的影响	首次采用多模态深度学习模型分析街景图像来评估居住环境噪音，并揭示不同年龄组和医疗保险状况下的特异性风险	研究仅限于中国阜新市的住院脑卒中患者，结果可能不适用于其他地区	探索道路交通噪音对不同年龄组脑卒中患者死亡风险的影响及社会经济差异	36,240名中国阜新市住院脑卒中患者	环境流行病学	脑卒中	多模态深度学习模型、街景图像分析、Cox比例风险模型	深度学习模型	街景图像、医疗记录、环境监测数据	36,240名住院脑卒中患者（2011-2019年）
60	2025-09-28	CADxPolydetect: a clinically explainable hybrid deep learning system for multi-class colorectal lesion detection using augmented colonoscopy images 2025-Sep-26, BMC medical informatics and decision making IF:3.3Q2 DOI:10.1186/s12911-025-03176-4 PMID:41013565	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA