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
7761	2025-10-06	Deep learning based predictive models for real time accident prevention in autonomous vehicle networks 2025-Jul-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-04867-8 PMID:40594266	研究论文	提出一种基于深度学习的自动驾驶车辆网络实时事故预测与预防模型A-LAPPM	结合注意力机制与长短时记忆自编码器，通过多源数据融合实现精准实时事故预测	NA	提升自动驾驶车辆在复杂驾驶场景中的安全性能	自动驾驶车辆网络	机器学习	NA	车辆传感器数据、车联网通信、环境变量监测	LSTM, Autoencoder	时序传感器数据、通信数据、环境数据	NA	NA	Attention-based LSTM Autoencoder (A-LAPPM)	预测准确率、响应时间、事故率降低、决策效率、抗干扰能力	NA
7762	2025-10-06	A modified generative adversarial networks method for assisting the diagnosis of deep venous thrombosis complications in stroke patients 2025-Jul-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-04880-x PMID:40594284	研究论文	提出一种结合ACGAN和WGAN的ACWGAN方法用于数据增强，辅助诊断脑卒中患者深静脉血栓并发症	将ACGAN和WGAN相结合构建ACWGAN新方法，在保证网络稳定性的同时提高数据多样性和模型准确性	NA	辅助诊断脑卒中患者深静脉血栓并发症	2017-2021年南京第一医院收治的脑卒中早期康复患者	医疗影像分析	脑卒中	数据增强	GAN	医疗数据	7110名患者	NA	ACWGAN, ACGAN, WGAN	AUC	NA
7763	2025-10-06	Deep quanvolutional neural networks with enhanced trainability and gradient propagation 2025-Jul-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-06035-4 PMID:40594297	研究论文	本研究通过引入可训练量子卷积层和残差连接，增强了量子卷积神经网络的训练能力和梯度传播	提出可训练量子卷积层和残差量子卷积神经网络，解决了深度量子神经网络梯度流动受限的问题	未提及具体应用场景的性能验证和计算资源需求分析	提升量子卷积神经网络的训练性能和可扩展性	量子卷积神经网络及其训练方法	量子机器学习	NA	量子计算	Quanvolutional Neural Networks, Residual Quanvolutional Neural Networks	NA	NA	NA	ResQuNNs	梯度流改善效果，训练效率	NA
7764	2025-10-06	Detecting heavy trucks from mobile phone trajectories using image-based behavioral representations and deep learning models 2025-Jul-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-06711-5 PMID:40594390	研究论文	提出一种基于移动手机数据和深度学习的重型卡车检测创新方法	首次将图像分析技术应用于移动电话数据在货运研究领域，通过图像启发的架构建模移动设备微观行为模式	NA	开发可扩展且成本效益高的重型卡车检测方法，支持货运模式分析	重型卡车和移动设备行为模式	计算机视觉	NA	呼叫详细记录(CDR)分析	CNN	移动电话轨迹数据	NA	NA	CNN	NA	NA
7765	2025-10-06	Deep learning model for hair artifact removal and Mpox skin lesion analysis and detection 2025-Jul-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-05324-2 PMID:40594433	研究论文	提出一种结合毛发去除和升级U-Net模型的深度学习方法来提高Mpox皮肤病变检测精度	集成毛发去除预处理步骤与优化的U-Net架构，专门针对皮肤病变被毛发遮挡的问题进行改进	NA	通过深度学习技术提高Mpox皮肤病变的检测和分类准确性	Mpox、水痘和麻疹的皮肤病变图像	计算机视觉	Mpox（猴痘）	皮肤镜图像分析	U-Net	图像	NA	NA	U-Net	准确率, 召回率, F1分数	NA
7766	2025-10-06	Deep learning for smartphone-aided detection system of Helicobacter Pylori in gastric biopsy 2025-Jul-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-05527-7 PMID:40594549	研究论文	开发基于深度学习的智能手机辅助幽门螺杆菌实时检测系统	首个用于幽门螺杆菌筛查的实时AI辅助诊断工具，通过5G网络连接智能手机和AI算法	研究样本量有限（270个胃活检标本），未提及模型在其他数据集上的泛化能力	提高幽门螺杆菌检测的准确性和一致性，减轻病理医生工作负担	胃活检标本中的幽门螺杆菌	数字病理	胃部疾病	组织染色	CNN	病理图像	270个胃活检标本	NA	Faster R-CNN, ResNet 50, VGG16	准确率	NA
7767	2025-10-06	Linker-GPT: design of Antibody-drug conjugates linkers with molecular generators and reinforcement learning 2025-Jul-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-05555-3 PMID:40594643	研究论文	本研究开发了基于Transformer和强化学习的Linker-GPT框架，用于设计具有高结构多样性和合成可行性的抗体药物偶联物连接子	首次将Transformer架构与强化学习相结合用于ADC连接子设计，通过迁移学习和迭代优化生成具有理想理化性质的分子	目前结果仅为计算模拟，需要未来实验验证和优化	开发计算工具以扩展抗体药物偶联物连接子的设计空间	抗体药物偶联物(ADCs)的化学连接子	机器学习	NA	深度学习，迁移学习，强化学习	Transformer	分子结构数据	经过筛选的连接子数据集	PyTorch/TensorFlow	Transformer	有效性(0.894)，新颖性(0.997)，独特性(0.814)，QED(>0.6)，LogP(<5)，合成可及性评分(SAS<4)	NA
7768	2025-10-06	A genetic algorithm-based ensemble model for efficiently identifying interleukin 6 inducing peptides 2025-Jul-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-05491-2 PMID:40594650	研究论文	开发了一种基于遗传算法的集成模型PredIL6，用于高效识别白细胞介素6诱导肽	使用遗传算法元分类器结合148个基线机器学习模型，采用前向特征选择方法构建集成模型	NA	开发计算预测方法以替代实验方法识别IL-6诱导肽	白细胞介素6诱导肽	机器学习	NA	计算预测方法	集成学习模型,机器学习模型,深度学习模型	肽序列数据	NA	NA	基于遗传算法的元分类器,语言模型(ESM-2,word2vec)	准确率	NA
7769	2025-10-06	Attention mechanism based CNN-LSTM hybrid deep learning model for atmospheric ozone concentration prediction 2025-Jul-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-05877-2 PMID:40594664	研究论文	提出一种结合注意力机制的CNN-LSTM混合深度学习模型用于大气臭氧浓度预测	将注意力机制与CNN-LSTM网络结合，增强对多元时间序列数据非线性特征的处理能力，提高短期预测精度	NA	开发深度学习方法来预测大气臭氧浓度	大气臭氧浓度时间序列数据	机器学习	NA	主成分分析(PCA)	CNN, LSTM	多元时间序列数据	16,806条记录(2018-2019年)，包含8个气象和环境参数	NA	基于注意力机制的CNN-LSTM混合模型	决定系数(R), 均方根误差(RMSE)	NA
7770	2025-10-06	Automated classification of chondroid tumor using 3D U-Net and radiomics with deep features 2025-Jul-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-07128-w PMID:40594673	研究论文	提出融合深度学习和影像组学的混合方法用于软骨样肿瘤的自动分类	结合3D U-Net分割、影像组学特征和深度学习特征构建分类模型，并集成临床变量	NA	开发自动化软骨样肿瘤分类方法以辅助临床决策	软骨样肿瘤	数字病理	软骨样肿瘤	医学影像分析	U-Net, 集成学习	三维医学影像	NA	nnUNetv2, Scikit-learn	3D U-Net	准确率, 加权Kappa, AUC	NA
7771	2025-10-06	Self-adaptive evolutionary neural networks for high-precision short-term electric load forecasting 2025-Jul-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-05918-w PMID:40594695	研究论文	提出一种结合自适应差分进化的Kolmogorov-Arnold网络框架，用于提高短期电力负荷预测精度	将KAN网络的可学习激活函数与自适应差分进化算法结合，动态优化超参数，在保持计算效率的同时提升预测精度	训练时间略高于传统MLP模型	开发高精度、计算效率高的短期电力负荷预测方法	电力系统负荷数据	机器学习	NA	NA	Kolmogorov-Arnold网络, 多层感知机	时间序列数据	ISO-NE 2019-2023年每小时负荷数据，约100万条观测值	NA	Kolmogorov-Arnold网络	平均绝对百分比误差, 均方根误差	NA
7772	2025-10-06	A deep neural network approach for optimizing charging behavior for electric vehicle ride-hailing fleet 2025-Jul-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-05953-7 PMID:40594713	研究论文	本研究开发了一种基于深度神经网络的优化方法，用于分析网约车电动车队的充电行为并降低充电成本和碳排放	首次将深度学习算法与大规模实际充电数据相结合，提出了优化网约车电动车队充电行为的新方法	NA	优化电动车网约车车队的充电行为，实现降低充电成本和减少碳排放的双重目标	网约车电动车队的充电行为	机器学习	NA	深度学习	神经网络	充电事件数据	214万次充电事件	NA	深度神经网络	成本分析、碳排放评估	NA
7773	2025-10-06	Proteomic risk scores for predicting common diseases using linear and neural network models in the UK biobank 2025-Jul-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-06232-1 PMID:40594723	研究论文	利用英国生物银行数据开发基于血浆蛋白质组学的疾病风险预测模型	首次大规模应用蛋白质组学数据开发27种常见疾病的预测模型，并比较线性模型与神经网络模型的性能差异	研究基于英国生物银行数据，可能受限于特定人群特征，神经网络模型的可解释性较差	开发基于血浆蛋白质组学的疾病风险预测模型，提高疾病预测准确性	英国生物银行53,030名参与者的2,923种血浆蛋白质数据	机器学习	多种常见疾病	血浆蛋白质组学	ElasticNet回归, 神经网络	蛋白质表达数据	53,030名参与者	NA	深度学习神经网络	C-index, ΔC-index	NA
7774	2025-10-06	Identifying artificial intelligence-generated content using the DistilBERT transformer and NLP techniques 2025-Jul-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-08208-7 PMID:40594720	研究论文	本研究使用DistilBERT转换器和NLP技术识别人工智能生成内容	提出基于轻量级DistilBERT转换器的AIGC识别方法，通过自注意力机制动态加权文本元素，有效捕捉语言模式	NA	识别人工智能生成内容以确保数字内容的真实性和可信度	文本内容	自然语言处理	NA	自然语言处理	Transformer, LSTM	文本	NA	NA	DistilBERT, BERT, LSTM	准确率	NA
7775	2025-10-06	An enhanced deep learning model for accurate classification of ovarian cancer from histopathological images 2025-Jul-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-07903-9 PMID:40594738	研究论文	提出了一种增强的深度学习模型OvCan-FIND，用于从组织病理学图像中准确分类卵巢癌	提出的OvCan-FIND模型在卵巢癌分类任务中达到了99.74%的准确率，优于多种现有的CNN架构	NA	开发快速准确的卵巢癌检测和分类技术以提高诊断准确性	卵巢癌组织病理学图像	数字病理学	卵巢癌	组织病理学成像	CNN	图像	包含透明细胞型、子宫内膜样型、黏液型、浆液型和非癌性样本的卵巢癌图像数据集	NA	OvCan-FIND, Inception V3, EfficientNet variants, ResNet152V2, MobileNet, MobileNetV2, VGG16, VGG19, Xception	准确率	NA
7776	2025-10-06	Kronecker convolutional feature pyramid for fault diagnosis in rolling bearings 2025-Jul-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-08339-x PMID:40594835	研究论文	提出一种基于三维克罗内克卷积特征金字塔的滚动轴承故障诊断方法	使用三维克罗内克卷积替代单一膨胀率，无需时频域转换即可处理原始数据，并采用三维特征选择机制进行局部特征学习	未明确说明模型计算复杂度及实时性表现	开发自主可靠的滚动轴承故障诊断技术	旋转机械中的滚动轴承	机器学习	NA	三维克罗内克卷积	CNN	传感器时序数据	Paderborn University和MFPT轴承数据集	NA	Kronecker卷积特征金字塔	分类准确率	NA
7777	2025-10-06	An explainable RoBERTa approach to analyzing panic and anxiety sentiment in oral health education YouTube comments 2025-Jul-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-06560-2 PMID:40594864	研究论文	本研究使用RoBERTa模型分析口腔健康教育YouTube评论中的恐慌和焦虑情绪	首次将RoBERTa模型应用于口腔健康教育评论的情绪分析，实现实时反馈和自动化评论审核	模型在恐慌和信息类评论的分类准确率仍需提升，需要进一步优化	改善在线健康教育讨论质量，建立自动化评论审核系统	口腔健康教育YouTube视频的评论	自然语言处理	口腔健康	自然语言处理	RoBERTa	文本	NA	PyTorch	Transformer	准确率, 精确率, 召回率	NA
7778	2025-10-06	Towards precision agriculture: metaheuristic model compression for enhanced pest recognition 2025-Jul-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-08307-5 PMID:40594893	研究论文	提出一种集成InceptionV3和通道注意力机制的高效深度学习框架，用于农作物病虫害识别与分类	结合元启发式优化算法进行模型压缩，在保持性能的同时显著降低计算开销	仅在CropDP-181数据集上验证，未在其他数据集测试泛化能力	开发适用于精准农业的高效病虫害识别系统	农作物病虫害	计算机视觉	农作物病虫害	深度学习	CNN	图像	CropDP-181数据集	NA	InceptionV3	准确率,精确率,召回率,F1分数,MCC	NA
7779	2025-10-06	Uncovering subtype-specific metabolic signatures in breast cancer through multimodal integration, attention-based deep learning, and self-organizing maps 2025-Jul-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-06459-y PMID:40594918	研究论文	通过多模态代谢组学数据整合、注意力机制深度学习与自组织映射分析，揭示乳腺癌亚型特异性代谢特征	结合三种代谢组学平台数据，采用前馈注意力深度学习模型进行特征选择，并利用自组织映射揭示各亚型独特代谢模式	NA	系统识别区分乳腺癌亚型的生物标志物	乳腺癌亚型代谢组学数据	机器学习	乳腺癌	LC-MS, GC-MS, NMR	深度学习	代谢组学数据	NA	NA	前馈注意力网络	分类性能, 生物标志物一致性	NA
7780	2025-10-06	Enhancing chronic wound assessment through agreement analysis and tissue segmentation 2025-Jul-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-06703-5 PMID:40594951	研究论文	提出一种结合深度学习技术的慢性伤口组织自动分割与量化方法	通过多专家标注一致性分析验证任务复杂性，并探索跨数据集知识迁移和框架集成策略	组织边界标注存在专家间差异，任务本身具有固有复杂性	开发自动化慢性伤口评估方法以提升伤口愈合监测效率	慢性伤口组织（肉芽组织、腐肉、焦痂）	计算机视觉	慢性伤口	深度学习	CNN, Transformer	伤口图像	Wounds数据集	NA	DeepLabV3-R50, SegFormer-B0	交并比, Dice系数, 平均绝对误差	NA