深度学习在生物医药领域的应用

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	算法框架	模型架构	性能指标	计算资源
41	2025-12-31	Osprey optimization algorithm integrated with graph neural networks for intrusion detection in wireless sensor networks 2025-Dec-29, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-28359-x PMID:41461693	研究论文	提出了一种结合鱼鹰优化算法和图神经网络的入侵检测方法，用于增强无线传感器网络的安全性	首次将鱼鹰优化算法与图神经网络集成，用于优化入侵检测模型的超参数并处理网络数据的图结构关系	使用的WSN-DS数据集本身存在不平衡问题，且研究未涉及模型在动态网络环境中的长期稳定性验证	提高无线传感器网络中入侵检测的准确性和可靠性，降低误报率	无线传感器网络中的网络攻击数据	机器学习	NA	入侵检测技术	GNN	网络数据	NA	NA	图神经网络	准确率, 误报率	NA
42	2025-12-31	ISAAF: an IoT security and attack prevention framework using AI-driven predictive analytics 2025-Dec-29, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-28516-2 PMID:41461726	研究论文	本文提出了一种基于AI预测分析的物联网安全与攻击预防框架，用于实时入侵检测和自动缓解	引入了MQTTEEB-D这一新型真实世界入侵数据集，并基于此构建了一个分层且AI驱动的安全框架，显著提升了模型在真实场景下的泛化能力	未明确说明框架在极端或新型攻击类型下的表现，以及在不同物联网设备或协议上的可扩展性验证	开发一个可扩展、可部署且跨领域的物联网安全解决方案，以应对MQTT协议面临的网络威胁	物联网系统中的网络流量和攻击行为，特别是针对MQTT协议的DoS、暴力破解、畸形数据包、洪泛和Slowite攻击	机器学习	NA	预测分析	决策树, GRU	网络流量数据	基于MQTTEEB-D真实世界入侵数据集，具体样本数量未明确说明	NA	决策树, GRU	准确率	NA
43	2025-12-31	Ultrasound and SWE-based transfer learning for predicting fibrotic NASH 2025-Dec-29, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-28753-5 PMID:41461741	研究论文	本研究开发了一种结合肝脏超声、弹性成像和临床特征的深度学习模型，用于预测和诊断纤维化非酒精性脂肪性肝炎	首次将肝脏超声、剪切波弹性成像图像与临床特征结合，基于ResNet-18架构构建多模态深度学习模型，用于纤维化NASH的预测与诊断	研究基于大鼠模型，尚未在人类临床数据中验证；样本量有限，需进一步扩大验证	开发并评估多模态深度学习模型在纤维化非酒精性脂肪性肝炎预测与诊断中的应用	高脂饮食和皮下CCl₄注射诱导的肝脂肪变性和纤维化大鼠模型	医学影像分析	非酒精性脂肪性肝炎	二维超声，剪切波弹性成像	CNN	图像，临床特征	未明确说明样本数量的大鼠模型	未明确说明	ResNet-18	AUC, ROC曲线, 决策曲线分析, 校准曲线	NA
44	2025-12-31	Terahertz metamaterial liquid detector optimized by deep learning 2025-Dec-29, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-28757-1 PMID:41461749	研究论文	本研究提出了一种基于超材料太赫兹探测器吸收峰位移的无标记乙醇液体检测方法	采用深度神经网络优化超材料液体探测器的结构参数，实现了高吸收率和位移值，并揭示了VO₂在高温下对乙醇检测精度的双重保障机制	NA	开发一种高效、精确的乙醇液体检测新方法	乙醇液体	机器学习	NA	太赫兹检测	DNN	仿真数据	NA	NA	深度神经网络	灵敏度, 品质因数	NA
45	2025-12-31	Automatic classification of uveal melanoma response patterns following ruthenium-106 plaque brachytherapy using ultrasound images and deep convolutional neural network 2025-Dec-29, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-28995-3 PMID:41461779	研究论文	本研究应用深度学习模型（DenseNet121和ResNet34）自动分类葡萄膜黑色素瘤患者在接受钌-106斑块近距离放射治疗后肿瘤厚度变化模式（减少、增加、稳定或其他）	首次利用深度学习模型基于超声图像自动分类葡萄膜黑色素瘤近距离放射治疗后的肿瘤反应模式，DenseNet121模型表现出优越的预测性能	需要进一步验证和探索模型在临床实践中的整合应用	预测葡萄膜黑色素瘤患者接受钌-106近距离放射治疗后的肿瘤反应模式	葡萄膜黑色素瘤患者	计算机视觉	葡萄膜黑色素瘤	超声成像	CNN	图像	192名患者	NA	DenseNet121, ResNet34	AUC, 准确率	NA
46	2025-12-31	Design of a hybrid learning model for establishing consistency in smart grid environment 2025-Dec-29, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-28986-4 PMID:41461786	研究论文	本文提出了一种结合LSTM与神经模糊自适应干扰模型的混合学习模型，用于智能电网环境中的负荷预测，以优化电力供需平衡	提出了一种新颖的混合模型，将长短期记忆网络与神经模糊自适应干扰模型结合，以处理智能电网中的大规模数据并提高负荷预测精度	未明确说明模型在极端或异常数据条件下的表现，且可能未涉及长期预测的验证	开发一种数据驱动的方法来预测智能电网中的电力需求，以维持电力系统的稳定性和效率	智能电网中的消费者数据模式，包括能源需求和电力传输	机器学习	NA	深度学习	LSTM, NFADIM	时间序列数据	NA	NA	LSTM, 神经模糊自适应干扰模型	NA	NA
47	2025-12-31	Secure facial biometric authentication in smart cities using multimodal methodology 2025-Dec-29, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-29048-5 PMID:41461811	研究论文	本文提出了一种结合卷积神经网络、ResNet-50和ElGamal密码学的多模态深度学习模型，用于在智慧城市环境中实现安全的面部生物特征认证	提出了一种融合CNN低层特征保留、ResNet-50高层特征提取和ElGamal加密的多模态方法，显著提升了传统模型的性能	NA	在智慧城市环境中防止未经授权的访问，保护公民数据免受欺骗攻击	面部生物特征数据	计算机视觉	NA	NA	CNN, ResNet	图像	CelebA Faces数据集	NA	CNN, ResNet-50	准确率, 平均损失分数	NA
48	2025-12-31	Differences in different reconstruction algorithms for coronary CTA demonstrating pericoronary adipose tissue attenuation 2025-Dec-29, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-28914-6 PMID:41461810	研究论文	本研究评估了三种不同重建算法（DLIR-H、ASiR-V50%、FBP）在冠状动脉CTA中显示心周脂肪组织衰减的差异	首次比较了深度学习图像重建（DLIR-H）、自适应统计迭代重建（ASiR-V50%）和滤波反投影（FBP）三种算法对脂肪衰减指数（FAI）测量的影响	研究未提及样本量大小，且仅基于斑块存在与否分组，可能未考虑其他临床变量	评估不同重建算法对冠状动脉CTA中心周脂肪组织衰减指数测量的差异	冠状动脉CTA图像中的心周脂肪组织衰减值、图像噪声和脂肪衰减指数	医学影像分析	心血管疾病	冠状动脉计算机断层扫描血管造影（CCTA）	NA	医学影像（CTA图像）	NA	NA	NA	衰减值、图像噪声、脂肪衰减指数（FAI）	NA
49	2025-12-31	An epilepsy prediction and management system based on federated learning combined with hybrid harmony search and mutual information (HAS-MI)-based feature selection approach 2025-Dec-29, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-30919-0 PMID:41461827	研究论文	提出一种基于联邦学习结合混合和谐搜索与互信息的特征选择方法（HAS-MI）的癫痫预测与管理系统，用于实时癫痫发作检测	集成联邦学习（FL）以保护患者隐私并实现协作模型训练，结合混合和谐搜索与互信息（HSA-MI）特征选择技术优化EEG特征，以及融合LSTM和DenseNet-121的EpilepNet-LD架构以同时捕捉时空特征	未明确提及研究在跨病例适用性、误报率或实际部署中的具体限制	开发一个实时、高精度的癫痫发作检测系统，以改善患者监测和管理	癫痫患者的脑电图（EEG）数据	机器学习	癫痫	脑电图（EEG）分析	LSTM, DenseNet	脑电图（EEG）信号	NA	NA	LSTM, DenseNet-121	准确率, 灵敏度	NA
50	2025-12-31	Deep learning-based optimization for accurate multimodal medical image registration 2025-Dec-29, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-30493-5 PMID:41461830	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的多模态医学图像配准优化方法，通过改进的U-Net模型实现高效准确的图像配准	采用多模态U-Net模型，结合刚性、仿射和非刚性变换的多层变换模型，提升了特征提取效率和配准精度	该技术尚处于早期阶段，在保守环境中可能面临挑战，研究结果的普适性需要进一步验证	优化多模态医学图像配准的准确性和效率	ADNI、COPDGene和OAI数据集中的医学图像	计算机视觉	NA	深度学习	CNN	图像	来自ADNI、COPDGene和OAI数据集的医学图像样本	NA	U-Net	效率、准确性	NA
51	2025-12-31	Dynamic graph neural network-based framework to increase detection accuracy in SDN under DDOS 2025-Dec-29, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-32102-x PMID:41461853	研究论文	提出了一种基于动态图神经网络的框架GCTNetwork，用于实时检测软件定义网络中的DDoS攻击	提出了一种创新的动态图神经网络框架，结合了门控卷积时序层、边缘感知LSTM和图注意力层，以集成分析节点-边缘特征、建模时序依赖并强调关键通信路径	未明确提及，但可能包括对特定SDN数据集或环境的依赖，以及动态攻击模式适应性的进一步验证需求	提高软件定义网络（SDN）中分布式拒绝服务（DDoS）攻击的检测精度	软件定义网络（SDN）中的DDoS攻击	机器学习	NA	动态图神经网络（DGNN）	GNN, LSTM, GAT	网络流量数据（图结构数据）	使用SDN数据集，具体样本数量未明确说明	未明确指定，但可能基于PyTorch或TensorFlow等深度学习框架	GCTNetwork（包含Gated Convolutional Temporal层、Edge-Aware LSTM、Graph Attention Layer）	准确率, F1分数, 误报指数（FAI）	未明确说明
52	2025-12-31	Deep learning denoising enables rapid SEM imaging under charging conditions for FE SEM, CD SEM, and review SEM 2025-Dec-29, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-33273-3 PMID:41461855	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
53	2025-12-31	A painting art rendering system by deep learning framework and machine translation 2025-Dec-29, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-34058-4 PMID:41461861	研究论文	本研究提出了一种基于深度学习和机器翻译的绘画艺术渲染系统，旨在解决民族大学绘画教学中技术传承、跨语言障碍和个性化不足等问题	提出了一种集成了“技术传承-风格渲染-文化解读-个性化指导”的协作教学框架，引入了改进的生成对抗网络实现八种民族绘画风格的自动渲染，以及视觉上下文Transformer实现跨民族语言的绘画术语语义映射	NA	为民族绘画技术的数字化保存和跨文化交流提供一种实用的方法	民族绘画艺术作品和跨民族语言的绘画术语	计算机视觉, 自然语言处理	NA	深度学习, 机器翻译	生成对抗网络, Transformer	图像, 文本	包含12,000件艺术作品和5,000条术语条目的多模态数据集	NA	生成对抗网络, Transformer	F1分数, 语义匹配率	NA
54	2025-12-31	Explainable fusion of EfficientNetB0 and ResNet50 for liver fibrosis staging in ultrasound imaging 2025-Dec-29, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-33544-z PMID:41461883	研究论文	本文提出了一种结合EfficientNetB0和ResNet50的多流深度学习架构，用于超声成像中的肝纤维化分期	提出了一种特征级融合的多流深度学习架构，结合了EfficientNetB0和ResNet50模型，并采用了先进的归一化/正则化技术	NA	开发一种用于肝纤维化分期的深度学习模型，以辅助临床诊断和治疗决策	超声成像中的肝纤维化分期	计算机视觉	肝纤维化	超声成像	CNN	图像	NA	NA	EfficientNetB0, ResNet50	准确率, 损失值	NA
55	2025-12-31	Enhancing landslide detection in Western Ghats of Kerala, India with deep learning and Explainable AI 2025-Dec-29, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-33065-9 PMID:41461880	研究论文	本研究利用深度学习模型和可解释AI技术，基于高分辨率卫星影像，为印度喀拉拉邦的滑坡检测开发自动化清单系统	首次为印度喀拉拉邦构建自动化滑坡清单，并采用注意力多尺度U-Net模型结合可解释AI技术（IG和Grad-CAM）来提升检测精度和理解模型决策	研究主要基于特定区域（西高止山脉）的数据，模型的通用性有待在其他地理环境验证	开发准确的滑坡检测和风险缓解策略，以应对喀拉拉邦日益严重的滑坡灾害	印度喀拉拉邦西高止山脉地区的滑坡事件	计算机视觉	NA	高分辨率卫星影像分析，时序差异分析	深度学习，语义分割	卫星图像	使用公开的高分辨率滑坡检测数据库（HR-GLDD）和PlanetScope影像（3米分辨率）	PyTorch, TensorFlow（推断，因使用Grad-CAM和IG）	U-Net, 简单多尺度U-Net, 注意力多尺度U-Net	精确度, F1分数	NA
56	2025-12-31	Improving sign Language recognition system for assisting deaf and dumb people using pathfinder algorithm with representation learning model 2025-Dec-29, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-34283-x PMID:41461898	研究论文	本文提出了一种基于Pathfinder算法和表示学习模型的新型手语识别系统，旨在提高系统的鲁棒性、准确性和实际应用效果	整合了Pathfinder算法优化策略与SE-DenseNet特征提取模型，结合Elman神经网络进行分类，并通过PFA进行参数调优，提升了手语识别的性能	NA	提高手语识别系统的准确性和鲁棒性，以辅助聋哑人士进行有效沟通	美国手语数据集中的手语图像	计算机视觉	NA	高斯滤波, SE-DenseNet特征提取, Elman神经网络分类, Pathfinder算法优化	ENN, DenseNet	图像	NA	NA	SE-DenseNet, Elman神经网络	准确率	NA
57	2025-12-31	An enhanced deep learning framework for intrusion classification enterprise network using multi-branch CNN-attention architecture 2025-Dec-29, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-34166-1 PMID:41461889	研究论文	本文提出了一种面向企业网络部署的入侵检测框架，该框架结合了多分支CNN-注意力架构与微调的决策树分类器	提出了一种结合多分支卷积神经网络与通道注意力机制，并集成微调决策树分类器的部署导向型入侵检测框架，在提升分类性能的同时提供了可解释的规则且推理开销低	NA	开发一个高精度、可解释且适用于实际部署的企业网络入侵检测系统	企业网络流量数据	机器学习	NA	NA	CNN, 决策树	网络流量数据	CIC-IDS2017数据集包含超过200万个带标签的网络流，NSL-KDD数据集包含125,000条连接记录	NA	多分支CNN-注意力架构	准确率, ROC-AUC, 宏F1分数	NA
58	2025-12-31	An optimized YOLOv8n based model for real time defect detection in taro strip production 2025-Dec-29, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-28216-x PMID:41462034	研究论文	本研究提出了一种基于YOLOv8n优化的模型，用于芋头条生产中的实时缺陷检测	集成了多项架构创新，包括双向特征金字塔网络（BiFPN）以改进多尺度特征融合、使用VoV-GSCSP模块替换传统C2f块以降低计算复杂度、采用共享参数检测头进一步轻量化模型，并引入了Wise IoU损失函数以加速收敛并提高预测精度	未明确说明模型在其他作物或工业场景中的泛化能力，也未讨论在更复杂或动态生产环境中的性能	开发一种高精度、低计算成本的实时缺陷检测系统，以提高芋头条生产线的自动化水平和产品质量	芋头条生产过程中的缺陷检测	计算机视觉	NA	深度学习，计算机视觉	CNN	图像	未明确说明具体样本数量，但使用了包含噪声、运动、光照和背景变化的数据增强策略	PyTorch	YOLOv8n, BiFPN, VoV-GSCSP	mAP50, 精确率, 召回率, FLOPs	Raspberry Pi 5
59	2025-12-31	Transfer learning models for wheat ear detection on multi-source dataset 2025-Dec-29, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-28351-5 PMID:41462035	研究论文	本研究通过引入一个新的高质量RGB智能手机图像数据集BioS-Wheat，并评估六种深度学习模型，旨在开发一种经济可靠的自动化小麦穗检测方法	引入了一个包含5,696张标注图像的新数据集BioS-Wheat，该数据集具有高播种密度和最小行间距，增加了对象遮挡和密集空间排列，强调了农艺多样性对模型性能的影响	未明确说明模型在极端环境条件下的泛化能力，且部分高性能模型（如RT-DETR）计算复杂度较高	开发一种经济可靠的自动化小麦穗检测方法，以支持小麦生长监测和产量预测	小麦穗	计算机视觉	NA	RGB智能手机图像采集	深度学习模型	图像	5,696张标注图像，涵盖四个小麦品种	NA	RetinaNet, YOLOv8, RT-DETR, F-RCNN	平均精度均值(mAP@50)	NA
60	2025-12-31	Assessing deep learning accuracy in the measurement of radiographic parameters in pediatric hip X-rays 2025-Dec-29, BMC medical imaging IF:2.9Q2 DOI:10.1186/s12880-025-02058-5 PMID:41462147	研究论文	本研究开发并验证了一种基于深度学习的系统，用于测量儿童骨盆X光片中的放射学参数，并评估其年龄特异性可靠性	该研究首次提供了针对儿童年龄相关骨盆骨发育的深度学习系统可靠性分析，并实现了对多个关键参数（如髋臼指数、申顿线等）的综合测量解决方案	研究仅基于韩国正常儿童的回顾性数据，可能限制了模型在其他人群或异常情况下的泛化能力	评估深度学习在儿童髋关节X光片放射学参数测量中的准确性	儿童骨盆X光片	计算机视觉	NA	X光成像	深度学习	图像	训练集1495张和评估集1300张韩国儿童前后位骨盆X光片	NA	NA	组内相关系数, 皮尔逊相关系数, 平均绝对误差, 均方根误差, 豪斯多夫距离, 弗雷歇距离	NA