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
7341	2025-10-06	Dual Structure Reinforces Interfacial Polarized MXene/PVDF-TrFE Piezoelectric Nanocomposite for Pressure Monitoring 2025-Jul-04, Nano-micro letters IF:31.6Q1 DOI:10.1007/s40820-025-01839-5 PMID:40613833	研究论文	本研究开发了一种双结构增强的MXene/PVDF-TrFE压电纳米复合材料，通过界面极化和结构设计耦合效应提升压电性能	提出双结构增强策略，结合界面极化和多孔结构设计，使PVDF-TrFE的自发极化从0.56提升至31.41德拜，压电响应提升三倍，低压区域灵敏度提升八倍	未明确说明材料制备的规模化挑战和长期稳定性评估	开发高性能压电复合材料用于压力监测	MXene/PVDF-TrFE压电纳米复合材料	材料科学	NA	分子动力学模拟，密度泛函理论计算，有限元模拟	深度学习算法	压力信号数据	NA	NA	NA	压电响应，灵敏度，循环稳定性（超过20,000次循环）	NA
7342	2025-10-06	RSLpred2: An Integrated Web Server for the Annotation of Rice Proteome Subcellular Localization Using Deep Learning 2025-Jul-04, Rice (New York, N.Y.) DOI:10.1186/s12284-025-00767-7 PMID:40613991	研究论文	开发基于深度学习的RSLpred2网络服务器，用于水稻蛋白质组亚细胞定位注释	在RSLpred-1.0基础上扩展的四级预测系统，能区分单定位和双定位蛋白质，并实现更精细的亚细胞定位分类	未明确说明模型对未知蛋白质的泛化能力及跨物种适用性	开发准确快速的水稻蛋白质亚细胞定位预测工具	水稻蛋白质组	生物信息学	NA	深度学习	深度学习模型	蛋白质序列数据	使用5折交叉验证和独立测试集进行评估	NA	NA	准确率, Matthews相关系数	NA
7343	2025-10-06	DOLPHIN advances single-cell transcriptomics beyond gene level by leveraging exon and junction reads 2025-Jul-04, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-025-61580-w PMID:40615408	研究论文	提出一种名为DOLPHIN的深度学习方法，通过整合外显子和连接点读取数据改进单细胞转录组分析	首次将外显子水平和连接点读取数据整合到单细胞分析中，将基因表示为图结构并通过变分图自编码器处理	未在摘要中明确说明方法的具体限制	提升单细胞转录组分析的精度和分辨率	单细胞转录组数据	生物信息学	NA	单细胞测序	图神经网络, 变分自编码器	外显子数据, 连接点读取数据	NA	NA	变分图自编码器	细胞聚类, 生物标志物发现, 选择性剪接检测	NA
7344	2025-10-06	Multi class aerial image classification in UAV networks employing Snake Optimization Algorithm with Deep Learning 2025-Jul-04, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-04570-8 PMID:40615432	研究论文	提出一种基于蛇优化算法与深度学习的多类别航拍图像分类方法，应用于无人机网络	结合蛇优化算法进行超参数调优，采用高效DenseNet模型和核极限学习机分类器	仅在UCM土地利用数据集上进行验证，未提及其他数据集或实际部署情况	实现无人机网络中多类别航拍图像的精确分类	无人机网络采集的航拍图像	计算机视觉	NA	深度学习，图像分类	CNN, KELM	航拍图像	UCM土地利用数据集	NA	Efficient DenseNet	准确率	NA
7345	2025-10-06	Predictive analysis of pediatric gastroenteritis risk factors and seasonal variations using VGG Dense HybridNetClassifier a novel deep learning approach 2025-Jul-04, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-08718-4 PMID:40615459	研究论文	开发了一种新型深度学习模型VDHNC，用于预测儿童肠胃炎的风险因素和季节性变化	结合VGG16的强大特征学习能力和DenseNet的高效信息共享特性，创建了混合卷积神经网络模型VDHNC	NA	提高儿童肠胃炎的早期预测、准确分类和季节性趋势分析能力	儿科患者的临床、人口统计和环境数据	机器学习	儿童肠胃炎	深度学习	CNN	临床数据、人口统计数据、环境数据	NA	NA	VGG16, DenseNet, VDHNC	准确率, 精确率, 召回率, AUC-ROC	NA
7346	2025-10-06	AI assistance enhances histopathologic distinction between sebaceous and squamous cell carcinoma of the eyelid 2025-Jul-04, NPJ digital medicine IF:12.4Q1 DOI:10.1038/s41746-025-01775-z PMID:40615496	研究论文	开发基于深度学习的病理分析框架，用于自动区分眼睑皮脂腺癌和鳞状细胞癌	首次将深度学习技术应用于眼睑皮脂腺癌与鳞状细胞癌的病理鉴别诊断	外部测试集样本量较小（36例WSI），外部验证中SGC诊断准确率较低（22.22%）	提高眼睑皮脂腺癌与鳞状细胞癌的病理鉴别诊断准确性	眼睑皮脂腺癌和鳞状细胞癌的病理切片	数字病理学	皮肤癌	全切片图像分析	深度学习	全切片图像	318例WSI（282例训练验证，36例外部测试）	NA	NA	准确率	NA
7347	2025-10-06	MultiFG: integrating molecular fingerprints and graph embeddings via attention mechanisms for robust drug side effect prediction 2025-Jul-04, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-09431-y PMID:40615494	研究论文	提出MultiFG深度学习框架，通过整合分子指纹和图表征来预测药物副作用频率	首次整合多种分子指纹类型、基于图表的嵌入和药物-副作用对相似性特征，并采用注意力增强卷积网络和Kolmogorov-Arnold Networks作为预测层	未明确说明模型在临床实践中的验证情况	开发更准确的药物副作用预测模型以提升药物安全性评估	已批准药物和研究中药物的副作用关联和频率预测	机器学习	NA	分子指纹分析，图表征学习	CNN, 注意力机制, KAN	分子结构数据，药物-副作用对数据	NA	NA	注意力增强卷积网络，Kolmogorov-Arnold Networks	AUC, precision@15, recall@15, RMSE, MAE	NA
7348	2025-10-06	Rock blasting evaluation - image recognition method based on deep learning 2025-Jul-04, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-09973-1 PMID:40615500	研究论文	基于深度学习开发岩石爆破效果图像分析与识别方法，用于评估预裂爆破质量	提出基于图像识别的爆破块度分析方法和分段函数R-R块度分布修正模型	NA	提高矿山岩石爆破质量评估的效率和准确性	岩石爆破碎片和半孔率的图像分析	计算机视觉	NA	图像识别技术	深度学习	图像	NA	NA	NA	平均误差	NA
7349	2025-10-06	A tailored deep learning approach for early detection of oral cancer using a 19-layer CNN on clinical lip and tongue images 2025-Jul-04, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-07957-9 PMID:40615563	研究论文	本研究开发了一种定制的19层卷积神经网络，用于通过唇舌临床图像自动检测口腔癌	提出了专门设计的19层CNN架构，在口腔癌检测任务上显著优于包括SqueezeNet、AlexNet、Inception、VGG19和ResNet50在内的主流迁移学习模型	仅使用公开可用的OCI数据集进行验证，需要更多临床数据进一步验证模型泛化能力	开发自动化口腔癌早期检测系统以提高患者治疗效果	唇部和舌头的临床图像	计算机视觉	口腔癌	临床图像分析	CNN	图像	公开可用的口腔癌（唇舌）图像数据集，按80%训练和20%测试划分	NA	定制19层CNN	准确率, 灵敏度, 特异性, 精确率, F1分数	NA
7350	2025-10-06	Prediction of suicide using web based voice recordings analyzed by artificial intelligence 2025-Jul-04, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-08639-2 PMID:40615574	研究论文	本研究利用基于网络的真实世界语音数据，通过人工智能分析预测自杀行为	首次成功预测实际自杀行为而非替代标记，证明了语音作为自杀风险非侵入性客观生物标志物的潜力	基于病例对照设计，样本来源为公开可用的网络语音数据	开发基于语音分析的自杀风险预测模型	已完成自杀的个体与匹配对照组的语音数据	机器学习	精神健康疾病	语音分析	多层感知机	语音录音	NA	NA	多层感知机	AUC, 准确率	NA
7351	2025-10-06	Medical slice transformer for improved diagnosis and explainability on 3D medical images with DINOv2 2025-Jul-04, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-09041-8 PMID:40615608	研究论文	本研究提出医学切片Transformer框架，将2D自监督模型DINOv2扩展应用于3D医学图像分析，提升诊断准确性和可解释性	首次将DINOv2自监督模型应用于3D医学图像分析，提出结合Transformer架构与2D特征提取器的创新框架	未提及数据集的详细采集标准和处理流程，样本量相对有限	扩展2D自监督模型至3D医学成像领域，同时评估其可解释性潜力	乳腺MRI、胸部CT和膝关节MRI的三维医学图像数据	计算机视觉	多疾病类别（乳腺癌、肺结节、半月板撕裂）	MRI, CT	Transformer, CNN	3D医学图像	乳腺MRI（651例患者）、胸部CT（722例患者）、膝关节MRI（1199例患者）	NA	Transformer, 3D ResNet, DINOv2	AUC, 显著性图定性比较	NA
7352	2025-10-06	Prior knowledge of anatomical relationships supports automatic delineation of clinical target volume for cervical cancer 2025-Jul-04, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-08586-y PMID:40615617	研究论文	提出一种基于解剖关系先验知识的宫颈癌临床靶区自动勾画方法	首次将器官风险与临床靶区的解剖位置关系及腰大肌与临床靶区的关系作为先验知识集成到深度学习模型中	仅在私有数据集上验证，缺乏更广泛的多中心验证	开发自动化的宫颈癌放疗临床靶区勾画方法	宫颈癌患者的临床靶区	数字病理	宫颈癌	深度学习	CNN	CT图像	私有数据集中的大量样本	NA	特征注意力模块,宽度驱动注意力网络	Dice系数,HD95,ASSD	NA
7353	2025-10-06	Hybrid Big Bang-Big crunch with cuckoo search for feature selection in credit card fraud detection 2025-Jul-04, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-97149-2 PMID:40615673	研究论文	提出一种结合大爆炸-大收缩算法和布谷鸟搜索的混合特征选择方法，用于信用卡欺诈检测	首次将BB-BC算法与CS算法相结合形成HBCS混合方法，利用Levy飞行特性帮助算法逃离局部最优和早熟收敛	仅在ECC数据集上进行验证，缺乏在其他信用卡数据集上的泛化能力测试	解决信用卡欺诈检测中高维度和数据不平衡导致的性能挑战	信用卡交易数据	机器学习	NA	特征选择算法	DCNN, EDCNN	结构化交易数据	欧洲信用卡持卡人数据集	NA	深度卷积神经网络, 增强型深度卷积神经网络	准确率	NA
7354	2025-10-06	Deep learning-based classification of parotid gland tumors: integrating dynamic contrast-enhanced MRI for enhanced diagnostic accuracy 2025-Jul-04, BMC medical imaging IF:2.9Q2 DOI:10.1186/s12880-025-01814-x PMID:40615947	研究论文	本研究评估深度学习模型结合动态对比增强MRI数据在腮腺肿瘤分类中的诊断性能	首次将动态对比增强MRI数据与深度学习模型相结合用于腮腺肿瘤分类，并证明功能成像生物标志物能显著提升诊断准确率	回顾性单中心研究，样本量有限（164例），缺乏外部验证	提高腮腺肿瘤的影像学分类准确率	腮腺肿瘤患者和正常腮腺个体	计算机视觉	腮腺肿瘤	动态对比增强MRI，多参数MRI	CNN	医学影像（MRI）	164例参与者（124例腮腺肿瘤患者，40例正常个体）	TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn	MobileNetV2, EfficientNetB0	准确率, 精确率, 召回率, F1分数	NA
7355	2025-10-06	Blockchain enhanced distributed denial of service detection in IoT using deep learning and evolutionary computation 2025-Jul-02, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-06568-8 PMID:40593035	研究论文	提出一种结合区块链和深度学习的物联网DDoS攻击检测方法MOBCF-ADDLM	集成区块链技术、元启发式优化算法和深度信念网络，构建去中心化的物联网安全检测框架	未明确说明计算资源需求和模型部署的可行性	开发有效的物联网DDoS攻击检测方法	物联网设备和网络中的DDoS攻击	机器学习	NA	深度学习, 进化计算, 区块链技术	深度信念网络(DBN)	网络流量数据	BoT-IoT二分类和多类别数据集	NA	深度信念网络(DBN)	准确率	NA
7356	2025-10-06	A secured accreditation and equivalency certification using Merkle mountain range and transformer based deep learning model for the education ecosystem 2025-Jul-02, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-06789-x PMID:40594533	研究论文	提出一种基于区块链和Transformer深度学习模型的安全认证与等效性证书系统，用于教育生态系统	结合Transformer卷积循环网络(TCRN)与Merkle Mountain Range区块链结构，实现高效的学术等效性评估和证书验证	论文未提及具体数据集规模和实际部署中可能遇到的可扩展性挑战	开发安全、高效的学术认证和等效性证书验证系统	教育记录、学位证书、成绩单和等效性证书	自然语言处理, 区块链技术	NA	区块链技术, 深度学习	Transformer, CNN, Bi-GRU, BERT	教育记录数据, 证书数据	NA	NA	Transformer-based Convolutional Recurrent Network (TCRN), BERT, Bi-GRU, Depth-wise Separable Convolutions	准确率	NA
7357	2025-10-06	Classifying and diagnosing Alzheimer's disease with deep learning using 6735 brain MRI images 2025-Jul-02, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-08092-1 PMID:40594827	研究论文	本研究使用深度学习模型对阿尔茨海默病进行分类和诊断，通过6735张脑部MRI图像训练卷积神经网络	比较了四种深度学习模型在阿尔茨海默病诊断中的性能，发现InceptionResnetV2模型表现最优，在轻度及中度痴呆类别上达到100%的精确度、召回率和F分数	NA	利用深度学习提高阿尔茨海默病的诊断精度和效率	阿尔茨海默病患者	计算机视觉	阿尔茨海默病	脑部结构MRI扫描	CNN	图像	6735张脑部MRI图像	NA	Xception,VGG19,VGG16,InceptionResNetV2	准确率,F分数,召回率,精确度	NA
7358	2025-10-06	Improved bio-inspired with machine learning computing approach for thyroid prediction 2025-Jul-02, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-03299-8 PMID:40595742	研究论文	本研究提出一种结合生物启发优化与机器学习的甲状腺疾病预测方法	引入粒子蛇群优化算法(PSSO)增强传统机器学习模型性能，在甲状腺疾病预测任务中显著提升准确率	未明确说明数据集来源和样本特征，缺乏外部验证结果	提高甲状腺疾病预测的准确性	甲状腺疾病患者数据	机器学习	甲状腺疾病	机器学习，深度学习	随机森林，决策树，SVM，KNN，CNN，LSTM	医疗数据	NA	NA	CNN-LSTM	准确率，召回率，精确率，F1分数，特异性	NA
7359	2025-10-06	A deep learning model for diagnosis of inherited retinal diseases 2025-Jul-02, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-04648-3 PMID:40595896	研究论文	开发用于诊断遗传性视网膜疾病的多输入深度学习模型	首次将多输入MobileNetV2架构同时应用于彩色眼底照相和红外图像进行遗传性视网膜疾病诊断	样本量相对有限（共391例），仅针对两种特定遗传性视网膜疾病	评估多输入深度学习模型在检测遗传性视网膜疾病方面的性能	视网膜色素变性（RP）和斯特格病（STGD）患者及健康人群	计算机视觉	遗传性视网膜疾病	彩色眼底照相，红外成像	CNN	图像	391例（158例RP，62例STGD，171例健康）	NA	MobileNetV2	准确率	NA
7360	2025-10-06	Intelligent identification of ballastless track subgrade settlement based on vehicle-rail vibration data 2025-Jul-02, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-05202-x PMID:40603977	研究论文	提出基于CNN-LSTM混合深度学习模型的无砟轨道路基不均匀沉降智能识别方法	首次将CNN-LSTM混合模型应用于车辆-轨道振动数据分析，通过结合空间特征提取和时间依赖关系建模，实现了对路基沉降的高精度识别	研究基于仿真数据，需要在实际工程场景中进一步验证	开发无砟轨道路基不均匀沉降的智能监测方法	无砟轨道系统的路基沉降问题	机器学习	NA	车辆-轨道-路基耦合模型仿真	CNN,LSTM,CNN-LSTM混合模型	车辆-轨道动态响应数据（振动数据）	NA	NA	CNN-LSTM混合架构	准确率	NA