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
7561	2025-10-06	Enhanced security for medical images using a new 5D hyper chaotic map and deep learning based segmentation 2025-Jul-02, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-04906-4 PMID:40593969	研究论文	提出一种结合新型5D超混沌系统和定制U-Net架构的医学图像加密方法	开发了新型5D超混沌系统，并与深度学习分割网络结合，利用分割区域统计特征作为混沌序列初始条件	仅测试了256×256尺寸图像，加密时间在标准桌面CPU上约为2.93秒/图像	提升医学图像加密的安全性以保护患者隐私和医疗数据机密性	医学图像	计算机视觉	NA	图像加密，混沌系统	U-Net	医学图像	NA	NA	U-Net	PSNR, MSE, NPCR, UACI, 熵, 卡方值, 相关系数, 李雅普诺夫指数	标准桌面CPU
7562	2025-10-06	CLASEG: advanced multiclassification and segmentation for differential diagnosis of oral lesions using deep learning 2025-Jul-02, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-03268-1 PMID:40594006	研究论文	提出一种基于深度学习的多分类分割框架，用于口腔病变的准确鉴别诊断	首次将多分类与分割任务结合，使用梯度加权类激活映射技术可视化模型决策关键区域，在分割精度上显著超越现有方法	分类准确率为74.49%，仍有提升空间	开发口腔病变的早期检测和鉴别诊断工具	14种常见口腔病变（良性、癌前病变和恶性）	计算机视觉	口腔癌	深度学习	CNN	图像	2072张临床图像	NA	EfficientNet-B3, ResNet-101, Mask R-CNN	准确率, 平均精度(AP50)	NA
7563	2025-10-06	CareAssist GPT improves patient user experience with a patient centered approach to computer aided diagnosis 2025-Jul-02, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-01518-w PMID:40594036	研究论文	介绍CareAssist-GPT模型，通过实时、易懂且共情的沟通提升诊断准确性和患者体验	结合高分辨率X射线图像、实时生理体征和临床笔记的统一预测框架，通过透明实时解释增强患者信任	NA	通过以患者为中心的AI辅助诊断模型提升诊断准确性和患者参与度	患者医疗诊断过程	医疗人工智能	NA	深度学习	CNN, GRU, Transformer	X射线图像, 生理体征, 临床文本	NA	NA	卷积神经网络, 门控循环单元, Transformer	准确率, 精确率, 召回率, 特异性, AUC-ROC, 响应时间, 患者满意度	NA
7564	2025-10-06	A dual encoder network with multiscale feature fusion and multiple pooling channel spatial attention for skin scar image segmentation 2025-Jul-02, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-05239-y PMID:40594041	研究论文	提出一种融合CNN和Swin Transformer的双编码器网络，通过多尺度特征融合和多池化通道空间注意力机制实现皮肤疤痕图像分割	集成CNN和Swin Transformer架构，引入多尺度特征融合模块和新型多池化通道空间注意力机制	NA	解决皮肤疤痕图像分割的挑战	皮肤疤痕组织	计算机视觉	皮肤疾病	深度学习	CNN, Swin Transformer	图像	NA	NA	双编码器网络	准确率96.01%, 精确率77.43%, 召回率90.17%, Jaccard指数71.38%, Dice系数83.21%	NA
7565	2025-10-06	A ubiquitous and interoperable deep learning model for automatic detection of pleomorphic gastroesophageal lesions 2025-Jul-02, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-03397-7 PMID:40594126	研究论文	开发一种用于自动检测食管胃多形性病变的普适互操作深度学习模型	首个针对食管胃道的普适互操作深度学习模型，解决了该区域因图像帧稀缺导致的模型开发难题	需要前瞻性真实世界研究验证其与标准上消化道内镜相比的临床适用性	开发能够检测食管胃道多形性病变的人工智能模型	食管胃道多形性病变	计算机视觉	胃食管疾病	胶囊内镜	CNN	图像	774例胶囊内镜检查的59,482帧食管胃道图像，来自5个中心	NA	卷积神经网络	灵敏度, 特异度, 准确率, AUC-ROC	NA
7566	2025-10-06	STVMamba: precipitation nowcasting with spatiotemporal prediction model 2025-Jul-02, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-05902-4 PMID:40594182	研究论文	提出一种名为STVMamba的新型时空预测模型，专门用于降水临近预报	结合空间-时间选择性扫描模块和空间-时间深度可分离卷积模块，在保持线性时间复杂度的同时有效建模长程依赖关系	NA	开发轻量级降水临近预报模型以满足气象业务需求	降水预测	计算机视觉	NA	深度学习	STVMamba	雷达回波数据、卫星数据	三个基准数据集：四川雷达回波数据集、HKO-7雷达回波数据集、IMERG卫星数据集	NA	STVMamba（包含STSS模块和STDSConv模块）	MSE, SSIM, CSI-10, CSI-20, CSI-0.5	NA
7567	2025-10-06	A multi-modal graph-based framework for Alzheimer's disease detection 2025-Jul-02, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-05966-2 PMID:40594200	研究论文	提出一种基于图结构的机器学习框架，用于阿尔茨海默病的多模态检测	将数据集表示为节点、深度学习模型表示为有向边，构建可组合的计算图框架，支持端到端训练和复杂图像处理流程	NA	开发阿尔茨海默病检测的机器学习框架	阿尔茨海默病患者的多模态数据	机器学习	阿尔茨海默病	多模态数据融合	深度学习	多模态数据（包括不同模态和对比度的扫描图像、遗传数据、认知测试）	NA	NA	图神经网络	NA	NA
7568	2025-10-06	Optimizing the early diagnosis of neurological disorders through the application of machine learning for predictive analytics in medical imaging 2025-Jul-02, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-05888-z PMID:40594215	研究论文	提出一种融合CNN、STGCN和ViT的混合模型STGCN-ViT，用于通过医学影像早期诊断神经系统疾病	首次将空间特征提取、时间动态建模和注意力机制相结合，解决了传统方法忽略时序动态的问题	未提及模型在更广泛数据集上的泛化能力及临床部署的实际挑战	优化神经系统疾病的早期诊断	阿尔茨海默病和脑肿瘤患者	医学影像分析	神经系统疾病	磁共振成像	CNN, STGCN, ViT	医学影像	OASIS和哈佛医学院基准数据集	NA	EfficientNet-B0, STGCN, Vision Transformer	准确率, 精确率, AUC-ROC	NA
7569	2025-10-06	A deep dive into artificial intelligence with enhanced optimization-based security breach detection in internet of health things enabled smart city environment 2025-Jul-02, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-05850-z PMID:40594312	研究论文	提出一种基于深度信念网络和元启发式优化算法的安全攻击检测模型，用于智能城市环境中的健康物联网安全防护	结合深度信念网络与改进的元启发式优化算法，通过黏菌优化算法进行特征选择，使用改进的哈里斯鹰优化算法优化超参数	仅在单一物联网医疗安全数据集上进行验证，缺乏更广泛的数据集测试	开发强健的网络攻击检测方法以减轻健康物联网环境中的安全威胁	智能城市环境中的健康物联网网络和设备	机器学习	NA	网络流量分析	深度信念网络	网络流量数据	物联网医疗安全数据集	NA	深度信念网络	准确率	NA
7570	2025-10-06	A refined lion optimizer for deep learning 2025-Jul-02, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-07112-4 PMID:40594611	研究论文	本文提出一种改进的Lion优化器(RLion)，通过引入非线性连续有界函数来提升深度学习模型的训练效果	使用非线性连续有界函数替代原Lion优化器中的符号函数，使参数能根据动量和缩放因子自适应调整	未明确说明计算资源需求和具体参数规模	改进深度学习优化算法，解决传统Lion优化器的非收敛问题	深度学习模型优化器	机器学习	NA	深度学习优化算法	CNN, Transformer	图像数据	多个公开数据集包括ImageNet1k、VOC2012、Caltech 101、BDD100K、CARLA自动驾驶数据集	NA	FasterNet, EfficientNetV2, YOLOV8, YOLOV11, Vision Transformers, DeepLabV3+, TwinLiteNet, UNet	准确率, 损失值, 收敛性能	NA
7571	2025-10-06	Predicting boiling heat flux, heat transfer coefficient, and regimes Non-intrusively using external acoustics and deep learning 2025-Jul-02, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-08183-z PMID:40594708	研究论文	提出一种结合外部声学信号与深度学习的非侵入式沸腾传热诊断框架	首次将外部声发射信号与Transformer模型结合，实现沸腾热通量、传热系数和沸腾状态的同时预测	在极端工业环境中的长期稳定性尚未验证	开发非侵入式沸腾传热监测方法	沸腾过程中的声学信号和热力学参数	机器学习	NA	声发射信号采集	Transformer	声学信号	从自然对流到临界热通量的池沸腾实验数据	NA	Transformer	预测误差, 准确率	NA
7572	2025-10-06	Channel attention pyramid network for remote physiological measurement 2025-Jul-02, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-06107-5 PMID:40594792	研究论文	提出一种基于通道注意力金字塔网络的远程生理测量方法CAP-rPPG，通过视频分析实现非接触式生理参数检测	采用多尺度深度学习架构结合高斯金字塔捕捉面部特征，引入通道注意力模块强化rPPG特征通道，设计混合损失函数平衡信号短期/长期特征与心率预测相关性	未明确说明模型在极端光照或剧烈运动场景下的性能边界	开发鲁棒的远程光电容积描记技术，用于非接触式健康监测	面部视频中的生理信号（特别是心率）	计算机视觉	NA	远程光电容积描记技术	深度学习	视频	UBFC-rPPG和PURE数据集	NA	通道注意力金字塔网络	心率预测准确率	NA
7573	2025-10-06	A big data driven multilevel deep learning framework for predicting terrorist attacks 2025-Jul-02, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-08201-0 PMID:40594818	研究论文	提出了一种基于大数据的多层次深度学习框架，用于预测恐怖袭击事件	将恐怖活动序列建模为序列预测问题，并提出了支持大数据处理的分层LSTM网络模型	仅基于全球恐怖主义数据集进行实验验证，未提及模型在其他数据集上的泛化能力	开发能够预测恐怖袭击概率的智能预测系统	全球恐怖主义活动数据	机器学习	NA	大数据分析，深度学习	LSTM	序列数据，恐怖活动记录	全球恐怖主义数据集中的样本	NA	分层LSTM网络	准确率，精确率，召回率，F1分数	NA
7574	2025-10-06	Multi channel fusion diffusion models for brain tumor MRI data augmentation 2025-Jul-02, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-06529-1 PMID:40594886	研究论文	提出一种基于扩散模型的多通道融合数据增强方法，用于解决脑肿瘤MRI数据不平衡问题	首次将多通道融合方法引入扩散模型，能够将健康脑部MRI图像转换为包含肿瘤的图像	尚未在其他类型医学图像上验证，模型泛化能力有待进一步优化	解决脑肿瘤医学图像数据稀缺和不平衡问题，提升深度学习模型性能	脑肿瘤MRI图像	医学影像分析	脑肿瘤	MRI	扩散模型	医学图像	公开脑肿瘤数据集（具体数量未明确说明）	NA	DDIM, MCFDiffusion	准确率, Dice系数	NA
7575	2025-10-06	Hybrid deep learning architecture for scalable and high-quality image compression 2025-Jul-02, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-06481-0 PMID:40594927	研究论文	提出一种结合多种技术的混合深度学习图像压缩框架，用于医疗影像的高质量压缩	集成SWT、SDAE、GLCM和K-means聚类的混合架构，实现多分辨率分解、纹理感知特征提取和自适应区域压缩	NA	解决医疗影像数据存储和传输的效率问题，保持图像保真度	医疗影像数据	计算机视觉	NA	Stationary Wavelet Transform, Stacked Denoising Autoencoder, Gray-Level Co-occurrence Matrix, K-means聚类	深度学习	图像	多个基准医疗影像数据集	NA	混合架构（SWT+SDAE+GLCM+K-means）	PSNR, MS-SSIM, 编码解码时间	NA
7576	2025-10-06	RareNet: a deep learning model for rare cancer diagnosis 2025-Jul-02, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-08829-y PMID:40594942	研究论文	开发了一个名为RareNet的深度学习模型，用于罕见癌症的诊断分类	利用迁移学习技术将已建立的CancerNet模型应用于罕见癌症分类，通过DNA甲基化数据学习罕见癌症的表观遗传特征	NA	开发能够准确诊断罕见癌症的深度学习模型	罕见癌症包括Wilms肿瘤、肾透明细胞肉瘤、神经母细胞瘤、骨肉瘤和急性髓系白血病	机器学习	罕见癌症	DNA甲基化测序	深度学习,迁移学习	DNA甲基化数据	NA	NA	CancerNet	准确率,F1分数	NA
7577	2025-10-06	Monitoring and predicting cotton leaf diseases using deep learning approaches and mathematical models 2025-Jul-02, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-06985-9 PMID:40594974	研究论文	本研究提出结合数学建模和深度学习的方法来监测和预测棉花叶部病害	首次将时序动作逻辑(TLA+)形式化建模与卷积神经网络相结合，用于棉花病害症状验证和疾病预测	仅针对六种特定棉花病害进行研究，未涵盖所有可能的棉花疾病类型	提高棉花作物病害的监测和检测能力，确保农业生产的可持续性	棉花叶部病害（蚜虫、黏虫、细菌性疫病、白粉病、靶斑病和健康叶片）	计算机视觉	植物病害	深度学习，形式化建模	CNN	图像	NA	NA	卷积神经网络	准确率，F1分数	NA
7578	2025-10-06	A multi stage deep learning approach for real-time vehicle detection, tracking, and speed measurement in intelligent transportation systems 2025-Jul-02, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-07343-5 PMID:40595040	研究论文	提出一种结合深度学习和度量学习的多阶段交通流模型，用于实时车辆检测、跟踪和速度测量	使用语言提示的Segment Anything Model实现自动化车辆分割，结合StrongSORT算法和掩码跟踪提升遮挡情况下的跟踪鲁棒性	NA	开发智能交通系统中实时车辆检测、跟踪和速度测量的高效方法	高速公路环境中的车辆	计算机视觉	NA	深度学习, 度量学习	Segment Anything Model, StrongSORT	视频, 图像	NA	NA	Segment Anything Model, StrongSORT, PP-OCR	平均精度均值, 跟踪准确率	NA
7579	2025-10-06	An optimized domain-specific shrimp detection architecture integrating conditional GAN and weighted ensemble learning 2025-Jul-02, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-06758-4 PMID:40595062	研究论文	提出一种结合条件生成对抗网络和加权集成学习的优化领域特定虾类检测架构	集成条件GAN生成合成数据与加权集成学习方法，提出增强虾类检测(ESDIA)新方法	NA	提高虾类检测的准确率和性能	虾类图像	计算机视觉	NA	图像分割、数据增强	GAN, CNN, FRCNN, YOLOv7	图像	NA	NA	条件GAN, Faster R-CNN, YOLOv7	准确率, 平均精度均值(mAP)	NA
7580	2025-10-06	Deep learning-based sex estimation of 3D hyoid bone models in a Croatian population using adapted PointNet++ network 2025-Jul-02, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-07608-z PMID:40595160	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的性别估计方法，使用克罗地亚人群的3D舌骨模型	首次将改进的PointNet++网络应用于3D舌骨模型的性别估计，结合无监督和监督学习方法	样本量相对较小（仅202个样本）	开发基于3D舌骨模型的性别估计方法	克罗地亚人群的舌骨样本	计算机视觉	NA	计算机断层扫描(CT)	PointNet++, 支持向量机(SVM)	3D点云数据	202个舌骨样本（101男性，101女性）	NA	改进的PointNet++网络	准确率, Matthews相关系数(MCC)	NA