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
7001	2025-10-06	Automatic cattle identification system based on color point cloud using hybrid PointNet++ Siamese network 2025-Jul-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-08277-8 PMID:40595167	研究论文	提出一种基于彩色点云的牛只自动识别系统，采用混合PointNet++孪生网络架构	首次将彩色点云与混合PointNet++孪生网络结合用于牛只识别，无需模型重训练即可识别新引入牛只	数据集主要包含荷斯坦奶牛和少量泽西牛，对其他品种的泛化能力未验证	开发自动牛只识别系统以支持健康监测管理	牛只（主要为荷斯坦奶牛和少量泽西牛）	计算机视觉	NA	RGB-D相机采集，点云处理	PointNet++, Siamese Network	彩色点云，深度图像	13天测试期的牛只数据集	NA	PointNet++, Siamese Network	识别准确率	NA
7002	2025-10-06	The analysis of acquisition system for electronic traffic signal in smart cities based on the internet of things 2025-Jul-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-07423-6 PMID:40595191	研究论文	基于物联网和深度学习设计智能交通电子信息信号采集系统	提出融合多模态特征融合和通道注意力机制的改进型多任务卷积神经网络AM-MMFF-GooGleNet	NA	解决城市交通拥堵问题，提升交通管理效率和智能化水平	交通场景中的车辆电子信号	计算机视觉	NA	深度学习	CNN	视频	NA	NA	AM-MMFF-GooGleNet, MT-GooGleNet	准确率, 检测时间	NA
7003	2025-10-06	Application of wings interferential patterns (WIPs) and deep learning (DL) to classify some Culex. spp (Culicidae) of medical or veterinary importance 2025-Jul-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-08667-y PMID:40595213	研究论文	本研究利用翅膀干涉图案和深度学习技术对具有医学或兽医学重要性的库蚊物种进行分类识别	首次将翅膀干涉图案与卷积神经网络相结合应用于库蚊物种分类，为双翅目昆虫调查提供通用方法	代表性不足物种的分类存在挑战，需要更大数据集和分子条形码等补充技术	开发基于翅膀干涉图案和深度学习的通用方法，用于对人类健康重要的双翅目昆虫调查	具有医学或兽医学重要性的库蚊物种	计算机视觉	虫媒传染病	翅膀干涉图案成像	CNN	图像	NA	NA	卷积神经网络	属级准确率, 种级准确率	NA
7004	2025-10-06	Synergizing advanced algorithm of explainable artificial intelligence with hybrid model for enhanced brain tumor detection in healthcare 2025-Jul-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-07524-2 PMID:40595253	研究论文	提出一种结合可解释人工智能与混合模型的脑肿瘤检测方法	将DenseNet201特征提取与SVM分类器结合，并集成多种XAI技术实现模型可解释性	仅进行二元分类，未处理多类别脑肿瘤分类问题	开发高精度且可解释的脑肿瘤自动检测系统	脑部MRI扫描图像	计算机视觉	脑肿瘤	磁共振成像	深度学习, 机器学习	医学图像	NA	NA	DenseNet201, SVM	准确率, 敏感度, 特异度, 精确率, F1分数, IoU	NA
7005	2025-10-06	Advancements in noise reduction for wheel speed sensing using enhanced LSTM models 2025-Jul-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-07924-4 PMID:40595304	研究论文	提出一种增强型LSTM深度学习模型用于汽车轮速传感器的鲁棒噪声抑制	通过引入注意力机制选择性关注瞬态高噪声帧，在保留关键旋转信息的同时提升噪声抑制能力	计算成本较高且需要大量标注数据	提升汽车轮速传感器在复杂噪声环境下的信号质量	汽车轮速传感器信号	信号处理	NA	变分模态分解(VMD), 希尔伯特-黄变换(HHT)	LSTM	时序信号数据	NA	NA	增强型LSTM（带注意力机制）	多种噪声强度下的性能指标	NA
7006	2025-10-06	The analysis of artificial intelligence-based mobile learning in students' open teaching recommendation system based on deep learning 2025-Jul-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-08147-3 PMID:40595317	研究论文	基于深度学习的AI移动学习推荐系统在开放教学模式中的应用研究	将深度学习推荐系统应用于移动学习环境，提升开放教学模式下的学习效率	研究样本仅针对中学生群体，未涵盖其他教育阶段	提高学生移动学习时间利用效率和开放教学学习效果	中学生群体	机器学习	NA	深度学习	深度学习推荐系统, 决策树	学习行为数据	两组中学生群体	NA	NA	推荐次数, 接受次数, 满意度	NA
7007	2025-10-06	DeepECG-Net: a hybrid transformer-based deep learning model for real-time ECG anomaly detection 2025-Jul-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-07781-1 PMID:40595316	研究论文	提出一种基于混合Transformer的深度学习模型DeepECG-Net，用于实时心电图异常检测	结合CNN和Transformer架构，通过多头自注意力机制有效学习心电信号的局部和全局变化，并采用分层嵌入策略和联邦学习框架	NA	开发能够实时检测心电图异常的高性能深度学习模型	心电图信号	机器学习	心血管疾病	心电图分析	CNN, Transformer	信号数据	NA	NA	CNN, Transformer	准确率, 信噪比, 均方误差, 精确率, 召回率, F1分数	树莓派4B（4GB内存）
7008	2025-10-06	High-accuracy PM2.5 prediction via mutual information filtering and Bayesian-Optimized Spatio-Temporal Convolutional Networks 2025-Jul-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-08896-1 PMID:40595390	研究论文	本文提出了一种结合互信息过滤和贝叶斯优化的时空卷积网络，用于高精度PM2.5浓度预测	提出了动态互信息与自适应信息距离的特征选择框架、基于多模态高斯分布的贝叶斯优化器、以及嵌入信息筛选层的增强型时空卷积网络	未明确说明模型在不同地理区域和季节变化中的泛化能力限制	提高PM2.5浓度预测精度，为公共卫生干预和政策制定提供数据支持	空气污染物数据，特别是细颗粒物(PM)浓度数据	机器学习	NA	时空数据分析	CNN, LSTM, GRU	时空序列数据	NA	NA	时空卷积网络(STCN), MIBO-STCN	预测精度, 收敛速度, 泛化能力	NA
7009	2025-10-06	Deep learning of structural morphology imaged by scanning X-ray diffraction microscopy 2025-Jul-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-97183-0 PMID:40595408	研究论文	本研究开发了专门用于扫描X射线显微镜数据分析的卷积神经网络NanobeamNN，用于从纳米衍射数据中解析结构形貌	开发了专门针对扫描探针X射线显微镜数据的卷积神经网络，能够直接从实验数据做出合理预测而无需额外微调	基于模拟衍射数据进行训练，可能对真实实验数据的适应性存在局限	解决扫描X射线纳米衍射显微镜数据分析中的计算挑战	外延薄膜的纳米衍射数据	计算机视觉	NA	扫描X射线纳米衍射显微镜	CNN	衍射图像	NA	NA	卷积神经网络	计算速度，准确度	NA
7010	2025-10-06	Deep learning quantifies pathologists' visual patterns for whole slide image diagnosis 2025-Jul-01, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-025-60307-1 PMID:40595468	研究论文	本研究通过眼动追踪设备收集病理医生的视觉模式，开发了病理专业知识获取网络(PEAN)，用于全切片图像的精确诊断	首次利用眼动追踪技术量化病理医生的视觉诊断模式，将标注时间减少至手动标注的4%，填补了现有模型无法学习病理医生诊断过程的空白	研究仅针对5类皮肤病变进行评估，未涉及更广泛的疾病类型	通过最小化病理医生工作量的方式获取专业知识，实现全切片图像的精确诊断	皮肤病变的全切片图像	数字病理	皮肤病变	眼动追踪技术	深度学习	全切片图像	5881张全切片图像	NA	病理专业知识获取网络(PEAN)	AUC, 准确率	NA
7011	2025-10-06	Benchmark dataset and deep learning method for global tropical cyclone forecasting 2025-Jul-01, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-025-61087-4 PMID:40595595	研究论文	提出包含多模态数据集和AI-气象集成预测模型的热带气旋预报方法	创建首个开放多模态热带气旋数据集，提出气象知识驱动的深度学习架构	NA	提高热带气旋轨迹和强度预测的准确性	全球六大洋盆地的热带气旋	机器学习	NA	多源气象数据集成	深度学习	多模态气象数据	70年跨度的多源数据	NA	Generator Chooser Network, Environment-Time Net	轨迹预测准确率, 强度预测准确率	NA
7012	2025-10-06	Mapping global floods with 10 years of satellite radar data 2025-Jul-01, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-025-60973-1 PMID:40595639	研究论文	本研究开发了一种深度学习洪水检测模型，利用10年卫星雷达数据创建了全球洪水范围数据集	利用Sentinel-1 SAR卫星影像的云层穿透能力，实现了不受云层影响的持续洪水范围制图，提供了首个长达十年的全球洪水范围数据集	全球洪水范围随时间增长的潜在趋势需要进一步验证以探索与气候变化的联系	开发能够穿透云层的洪水检测方法，创建长期全球洪水数据集，支持洪水监测和灾害响应	全球洪水事件，特别关注埃塞俄比亚历史洪水易发区和2024年5月肯尼亚实时洪水	计算机视觉	NA	合成孔径雷达(SAR)卫星影像	深度学习	卫星雷达图像	10年Sentinel-1 SAR数据	NA	NA	NA	NA
7013	2025-10-06	Prompt-based fine-tuning with multilingual transformers for language-independent sentiment analysis 2025-Jul-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-03559-7 PMID:40595680	研究论文	本研究通过基于提示的微调方法，利用多语言Transformer模型实现语言无关的情感分析	首次将基于提示的微调策略应用于语言无关的情感分析任务，建立了使用单一语言模板评估多语言性能的统一框架	仅评估了八种语言，未涵盖更多语言类型；提示模板设计可能对性能产生影响	开发可扩展的多语言情感分析方法，减少对大量标注数据的依赖	阿拉伯语、英语、法语、德语、印地语、意大利语、葡萄牙语和西班牙语的文本数据	自然语言处理	NA	提示微调技术	Transformer, LSTM, CNN, SVM	文本	八种语言的数据集，每个类别仅需32个训练样本	TensorFlow, PyTorch	BERT-base-multilingual, XLM-RoBERTa, LSTM-CNN混合架构	准确率, 精确率, 召回率, F1分数	NA
7014	2025-10-06	Keypoint-based modeling reveals fine-grained body pose tuning in superior temporal sulcus neurons 2025-Jul-01, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-025-60945-5 PMID:40595710	研究论文	本研究利用基于关键点的深度学习模型探索了猴子上颞沟神经元对身体姿态和视角的精细调谐特性	首次将基于关键点的深度学习算法应用于猴脑神经元研究，通过模型反演识别有效身体部位和视角，揭示了上颞沟神经元对身体姿态的精细编码机制	研究仅针对fMRI定义的上颞沟身体斑块区域，未涵盖其他可能参与身体姿态处理的脑区；模型在视角无关条件下预测性能较差	探索灵长类视觉系统如何编码社交相关的身体姿态线索	猴子上颞沟中部和前部身体斑块的神经元	计算机视觉,神经科学	NA	深度学习,功能磁共振成像,关键点提取	主成分回归	视频,神经信号	fMRI定义的上颞沟身体斑块神经元	NA	关键点主成分回归	交叉验证预测性能	NA
7015	2025-10-06	DeepLASD countermeasure for logical access audio spoofing 2025-Jul-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-04808-5 PMID:40595766	研究论文	提出一种名为DeepLASD的端到端深度学习方法来检测逻辑访问音频欺骗攻击	结合SincConv层进行可解释频谱处理，在残差卷积块中引入GeLU激活和注意力机制，并使用门控循环单元建模时序动态	在ASVspoof 2021数据集上的结果显示了应对新一代合成语音的挑战	提高语音认证系统对逻辑访问欺骗攻击的检测能力	语音转换和文本转语音生成的欺骗音频	语音处理	NA	深度学习	CNN, GRU	原始音频波形	ASVspoof 2019和2021大规模数据集	NA	SincConv, 残差卷积块	等错误率, 串联检测代价函数	NA
7016	2025-10-06	Machine learning and transformer models for prediction of postoperative pneumonia risk in patients with lower limb fractures 2025-Jul-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-04623-y PMID:40595785	研究论文	本研究使用机器学习和Transformer模型预测下肢骨折患者术后肺炎风险	首次将Transformer模型应用于下肢骨折患者术后肺炎风险预测，并与XGBoost模型进行性能比较	数据来源于单一医院（南通大学医院），样本代表性可能存在局限	开发术后肺炎风险预测模型以改善患者预后	下肢骨折手术患者	机器学习	骨科疾病	临床数据分析	XGBoost, Transformer	临床指标数据	2016-2023年南通大学医院下肢骨折患者数据	NA	Transformer	AUC, F1-score	NA
7017	2025-10-06	Deep learning-based automated detection and multiclass classification of soil-transmitted helminths and Schistosoma mansoni eggs in fecal smear images 2025-Jul-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-02755-9 PMID:40595844	研究论文	开发基于深度学习的自动化系统，用于粪便涂片图像中土壤传播蠕虫和曼氏血吸虫虫卵的检测与分类	首次结合低成本数字显微镜Schistoscope与EfficientDet深度学习模型，实现粪便样本中多种寄生虫虫卵的自动检测与多分类	数据集仅包含3000多张视野图像，样本来源相对有限	开发适用于资源有限地区的寄生虫感染自动检测系统	土壤传播蠕虫（STH）和曼氏血吸虫虫卵	计算机视觉	寄生虫感染	Kato-Katz粪便涂片技术，数字显微镜成像	深度学习	图像	3000多张视野图像，来自300多个粪便涂片样本	TensorFlow	EfficientDet	精确度，灵敏度，特异度，F分数	NA
7018	2025-10-06	DSNet enables feature fusion and detail restoration for accurate object detection in foggy conditions 2025-Jul-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-03902-y PMID:40595900	研究论文	提出一种新型网络DSNet，通过特征融合和细节恢复技术提升雾天条件下的目标检测精度	设计去雾融合网络(DFN)实现差异化雾区处理，提出重参数化通道混洗注意力机制(MCA)优化特征传输，开发混合像素激活变换器(HPAT)恢复图像细节	NA	提升恶劣天气条件下基于深度学习的目标检测模型性能	雾天条件下的目标检测	计算机视觉	NA	深度学习	CNN, Transformer	图像	Foggy Cityscapes、RTTS、DAWN和rRain数据集	NA	DehazeSRNet(DSNet), DFN, MCA, HPAT	准确率, FPS	NA
7019	2025-10-06	A novel decision-making approach for the selection of best deep learning techniques under logarithmic fractional fuzzy set information 2025-Jul-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-03389-7 PMID:40595920	研究论文	提出一种基于对数分数模糊集信息的深度学习方法选择决策框架	定义了新型对数分数模糊集(Log-FFS)并构建了相应的聚合算子，扩展了传统模糊集理论	NA	开发基于模糊集理论的决策方法以优化深度学习技术选择	深度学习技术选择决策问题	机器学习	NA	模糊集理论，多准则决策方法	NA	模糊信息	NA	NA	NA	NA	NA
7020	2025-10-06	Advanced object detection for smart accessibility: a Yolov10 with marine predator algorithm to aid visually challenged people 2025-Jul-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-04959-5 PMID:40595928	研究论文	提出一种基于YOLOv10和海洋捕食者算法的智能辅助物体检测模型，用于帮助视障人士	结合YOLOv10物体检测、VGG19特征提取、深度信念网络分类和海洋捕食者算法进行超参数优化	仅在室内物体检测数据集上进行验证，未说明室外环境适用性	通过先进的物体检测技术提升视障人士的独立生活能力	视障人士日常环境中的物体（如椅子、自行车、桌子、门等）	计算机视觉	视力障碍	深度学习，计算机视觉	YOLOv10, VGG19, DBN	图像	室内物体检测数据集（具体数量未说明）	NA	YOLOv10, VGG19, 深度信念网络	准确率	NA