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
7801	2025-10-06	Deep learning-based single-shot computational spectrometer using multilayer thin films 2025-Jul-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-06691-6 PMID:40593028	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的单次曝光计算光谱仪，通过多层薄膜滤光片阵列实现窄带和宽带光谱的重建	采用多层薄膜滤光片阵列与深度学习相结合的单次曝光光谱测量方法，实现了高精度光谱重建	研究仅验证了500-850nm波长范围内的性能，尚未测试更宽光谱范围	开发紧凑型高精度计算光谱仪用于移动应用	光谱强度测量与重建	计算机视觉	NA	晶圆级模板光刻，扫描电子显微镜分析	深度学习	图像	3,223个光谱（包含宽带和窄带光谱）	NA	U-Net, 残差连接, 密集层	均方根误差	NA
7802	2025-10-06	Research and optimization of a multilevel fire detection framework based on deep learning and classical pattern recognition techniques 2025-Jul-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-06721-3 PMID:40593038	研究论文	提出一种融合深度学习和传统模式识别技术的多级火灾检测框架FFDNet	集成改进的RT-DETR模型与VQGAN，引入创新损失函数InnMPD-IoU，结合CLBP纹理特征提取技术	NA	开发高效准确的火焰检测技术以提升火灾预防和响应能力	火焰及类火焰现象	计算机视觉	NA	深度学习，模式识别	RT-DETR, VQGAN	图像	基于DFS数据集（具体数量未提及）	NA	RT-DETR, VQGAN	精确率, 召回率, F1分数, 准确率	NA
7803	2025-10-06	Cuff-less blood pressure monitoring via PPG signals using a hybrid CNN-BiLSTM deep learning model with attention mechanism 2025-Jul-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-07087-2 PMID:40593051	研究论文	提出一种结合CNN、BiLSTM和注意力机制的混合深度学习模型，用于通过PPG信号实现无袖带血压监测	首次将CNN、双向LSTM和注意力机制结合用于PPG信号分析，显著提升了血压估计的时空特征提取能力	研究基于单一数据库(MIMIC-II)，需要进一步外部验证	开发精确、非侵入性的连续血压监测方法	2064名患者的PPG信号数据	机器学习	心血管疾病	光电容积脉搏波(PPG)	CNN, BiLSTM	生理信号	2064名患者	NA	CNN-BiLSTM混合架构	平均绝对误差(MAE)	NA
7804	2025-10-06	Different prefrontal cortex activity patterns in bipolar and unipolar depression during verbal fluency tasks based on functional near infrared spectroscopy study 2025-Jul-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-05896-z PMID:40593067	研究论文	基于功能性近红外光谱技术研究双相和单相抑郁症患者在语言流畅性任务中的前额叶皮层活动模式差异	首次结合fNIRS和一维卷积网络深度学习方法来区分单相抑郁和双相抑郁的前额叶功能差异	样本量相对有限（UD:73人，BD:59人，HC:40人），需要更大样本验证	探究单相抑郁和双相抑郁患者前额叶皮层功能差异及其作为诊断生物标志物的潜力	单相抑郁症患者、双相抑郁症患者和健康对照者	医学影像分析	抑郁症	功能性近红外光谱	一维卷积神经网络	血流动力学响应信号	单相抑郁73例，双相抑郁59例，健康对照40例	NA	一维卷积网络	准确率，ROC曲线，AUC	NA
7805	2025-10-06	Cross-language dissemination of Chinese classical literature using multimodal deep learning and artificial intelligence 2025-Jul-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-05921-1 PMID:40593073	研究论文	提出基于多模态深度学习的翻译模型TMNMT，用于促进中国古典文学的跨语言传播与理解	创新性地整合条件扩散模型生成的视觉特征，利用知识蒸馏技术实现高效迁移学习，并设计基于门控神经单元的多模态特征融合机制和解码器视觉特征注意力模块	NA	促进中国古典文学的跨语言传播与理解	中国古典文学	自然语言处理	NA	多模态深度学习	Transformer,扩散模型	文本,图像	NA	NA	Transformer,TMNMT	BLEU,METEOR	NA
7806	2025-10-06	Automated sleep staging model for older adults based on CWT and deep learning 2025-Jul-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-07630-1 PMID:40593120	研究论文	提出了一种基于连续小波变换和深度学习的老年人自动睡眠分期模型RICM-SleepNet	首次针对老年人群体设计自动睡眠分期模型，采用三维时频特征融合图和多重特征提取机制	需要进一步验证和完善模型在临床环境中的应用	提高老年人睡眠分期的准确性和有效性	老年人睡眠数据	深度学习	睡眠障碍	连续小波变换(CWT)	深度学习	脑电信号，三维时频特征融合图	基于Sleep-EDF扩展数据集	NA	RICM-SleepNet, Inception, CBAM注意力机制	准确率, κ值	NA
7807	2025-10-06	Automated ejection fraction and risk stratification in cardiomyopathy patients with diverse LV geometry using 2D echocardiography 2025-Jul-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-06738-8 PMID:40593134	研究论文	开发深度学习模型从超声心动图自动评估左心室射血分数并进行心肌病患者风险分层	首次使用DeepLabV3+算法处理心尖两腔和四腔切面图像，并针对不同左心室几何亚型进行个性化分析	样本量相对较小（120例患者），仅在心肌病患者中验证	开发自动化工具用于心肌病患者的左心室功能评估和风险分层	心肌病患者，按左心室几何亚型分类	医学影像分析	心肌病	二维超声心动图	深度学习	医学图像	120例心肌病患者	NA	DeepLabV3+	Dice相似系数,IoU,平均绝对误差,Bland-Altman分析,相关系数,AUC	NA
7808	2025-10-06	Construction of evolutionary stability and signal game model for privacy protection in the internet of things 2025-Jul-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-08836-z PMID:40593151	研究论文	提出一种基于演化博弈理论和信号博弈机制的物联网隐私保护模型，通过多阶段信号博弈和深度学习优化隐私保护策略	结合演化博弈理论和信号博弈机制构建物联网隐私保护模型，引入多阶段信号博弈和深度学习实现动态优化	NA	分析和优化物联网环境中的隐私保护策略	用户、设备、网络运营商和攻击者之间的博弈关系	物联网安全	NA	演化博弈理论、信号博弈机制、深度学习	深度学习模型	物联网数据集	CIC物联网数据集	NA	多阶段信号博弈和深度学习模型(IoT-PSGDL)	隐私保护效果、策略更新速度、系统响应时间、隐私保护持久性、通信延迟、数据存储安全性、隐私保护成功率、隐私泄露概率	NA
7809	2025-10-06	Explainable AI in early autism detection: a literature review of interpretable machine learning approaches 2025-Jul-01, Discover mental health DOI:10.1007/s44192-025-00232-3 PMID:40593180	文献综述	本文综述了可解释人工智能在早期自闭症检测中应用的机器学习方法	专注于可解释AI在自闭症早期检测领域的应用，强调解决传统机器学习模型在医疗领域因不透明性导致的信任问题	NA	探讨可解释AI在自闭症研究中的应用价值及其对AI伦理和可靠实施的保障作用	自闭症谱系障碍(ASD)患者，特别是儿童	机器学习	自闭症谱系障碍	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
7810	2025-10-06	Deep learning for network security: an Attention-CNN-LSTM model for accurate intrusion detection 2025-Jul-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-07706-y PMID:40593224	研究论文	提出一种结合注意力机制、CNN和LSTM的混合深度学习模型用于网络入侵检测	首次将自注意力机制与CNN和LSTM结合，突出最具信息量的输入特征	NA	开发高效的网络入侵检测系统以应对不断演变的网络威胁	网络入侵检测	机器学习	NA	深度学习	CNN,LSTM,注意力机制	网络流量数据	NSL-KDD和Bot-IoT数据集	NA	Attention-CNN-LSTM	准确率,马修斯相关系数(MCC),F1分数	NA
7811	2025-10-06	Improved model for intrusion detection in the Internet of Things 2025-Jul-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-92852-6 PMID:40593260	研究论文	提出一种改进的深度学习模型用于物联网环境中的入侵检测	集成数据增强和正则化的CNN模型，在物联网入侵检测中实现了高精度和泛化能力	NA	提高物联网环境中入侵检测的准确性和泛化能力	物联网设备和网络	机器学习	NA	深度学习	CNN	网络数据	多个基准数据集	NA	CNN	精确率, 平均精确率	NA
7812	2025-10-06	FPGA implementation of deep learning architecture for ankylosing spondylitis detection from MRI 2025-Jul-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-08593-z PMID:40593288	研究论文	本研究开发了一种基于FPGA的深度学习架构，用于从MRI图像中自动检测强直性脊柱炎	首次在FPGA上实现深度学习架构用于强直性脊柱炎检测，相比传统CPU实现具有高计算效率和低延迟优势	研究样本量相对有限（527人），且仅比较了FPGA与CPU的性能，未与其他硬件平台对比	开发自动化系统诊断强直性脊柱炎，通过分类轴向MRI序列实现早期检测	强直性脊柱炎患者的轴向磁共振成像序列	计算机视觉	强直性脊柱炎	磁共振成像	深度学习神经网络	医学图像	527名个体的MRI图像	NA	NA	分类准确率	FPGA卡, CPU
7813	2025-10-06	Enhancing the YOLOv8 model for realtime object detection to ensure online platform safety 2025-Jul-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-08413-4 PMID:40593284	研究论文	本研究基于YOLOv8-m架构开发了增强目标检测模型，用于在线平台有害物体的实时检测	改进了跨阶段部分融合模块并在模型头部增加了三个卷积块，提升了特征提取和检测能力	NA	提高在线平台有害物体的检测精度以保障用户安全	武器、成瘾物质和暴力内容等六类有害物体	计算机视觉	NA	NA	CNN	图像	NA	NA	YOLOv8-m	精确率,召回率,mAP50	NA
7814	2025-10-06	Predictive value of subacromial motion metrics for the effectiveness of ultrasound-guided dual-target injection: a longitudinal follow-up cohort trial 2025-Jul-01, Insights into imaging IF:4.1Q1 DOI:10.1186/s13244-025-01989-5 PMID:40593369	研究论文	本研究评估动态肩峰下超声指标对超声引导双靶点注射治疗肩峰下撞击综合征效果的预测价值	首次使用定量动态肩峰下超声指标（最小垂直肩峰肱骨距离）预测双靶点注射治疗的早期成功和疼痛复发	使用历史队列进行比较而非随机对照试验，样本量有限	评估超声引导双靶点注射治疗肩峰下撞击综合征的疗效预测因素和长期效果	肩峰下撞击综合征患者	医学影像分析	肩峰下撞击综合征	超声引导注射，动态超声测量	NA	超声影像，临床评估数据	90例接受双靶点注射的患者，另与90例历史队列患者比较	NA	NA	治疗成功率，疼痛复发时间，最小垂直肩峰肱骨距离变化	NA
7815	2025-10-06	Deep generalizable prediction of RNA secondary structure via base pair motif energy 2025-Jul-01, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-025-60048-1 PMID:40593483	研究论文	开发了一种基于碱基对基序能量的深度学习方法来预测RNA二级结构	构建了完整的局部相邻三邻域碱基对基序库，并通过三级结构从头建模记录相应基序的热力学能量，将物理先验与深度学习方法相结合	NA	提高RNA二级结构预测的准确性和泛化能力	RNA序列及其二级结构	机器学习	NA	从头三级结构建模	深度学习	RNA序列数据	NA	NA	BPfold	准确性, 泛化能力	NA
7816	2025-10-06	Data-driven protease engineering by DNA-recording and epistasis-aware machine learning 2025-Jul-01, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-025-60622-7 PMID:40593579	研究论文	本文提出了一种结合DNA记录技术和机器学习方法的蛋白酶工程新策略	开发了用于深度特异性分析的DNA记录系统，并提出了表型相互作用感知的训练集设计策略	方法目前仅在大肠杆菌中进行了验证，在其他系统中的适用性有待进一步研究	开发能够预测和设计具有特定底物特异性的蛋白酶序列的计算方法	蛋白酶及其底物特异性	机器学习	NA	DNA记录技术，深度特异性分析	深度学习	序列活性数据	29,716个候选蛋白酶，约600,000个蛋白酶-底物对	NA	NA	准确性	NA
7817	2025-10-06	RiNALMo: general-purpose RNA language models can generalize well on structure prediction tasks 2025-Jul-01, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-025-60872-5 PMID:40593636	研究论文	本文介绍了RiNALMo，一个通用RNA语言模型，在RNA结构预测任务中表现出良好的泛化能力	开发了迄今为止最大的RNA语言模型（6.5亿参数），首次证明通用RNA语言模型在二级结构预测等任务上能够泛化到未见过的RNA家族	NA	通过预训练RNA语言模型来揭示RNA序列中隐藏的结构和功能信息	非编码RNA序列	自然语言处理	NA	RNA测序技术	语言模型	RNA序列数据	来自多个数据库的3600万条非编码RNA序列	NA	RiNALMo	NA	NA
7818	2025-10-06	Human protein interaction networks of ancestral and variant SARS-CoV-2 in organ-specific cells and bodily fluids 2025-Jul-01, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-025-60949-1 PMID:40593736	研究论文	通过分析SARS-CoV-2祖先病毒和变异株在器官特异性细胞及体液中的人类蛋白质相互作用网络	首次系统比较不同SARS-CoV-2毒株在多种器官细胞系中的蛋白质相互作用差异，并发现NSP3木瓜样蛋白酶的双重功能	研究仅涉及8种细胞系和有限的患者唾液样本	揭示SARS-CoV-2与宿主蛋白质相互作用机制，为抗病毒药物开发提供靶点	SARS-CoV-2祖先病毒和四种变异株的28种蛋白质，八种代表不同器官和免疫系统的细胞系	生物信息学	COVID-19	亲和纯化, 质谱分析, 共分级质谱分析, 深度学习	深度学习模型	蛋白质组学数据	639次亲和纯化实验，涵盖8种细胞系和COVID-19患者唾液样本	NA	NA	NA	NA
7819	2025-10-06	Deep learning model for grading carcinoma with Gini-based feature selection and linear production-inspired feature fusion 2025-Jul-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-00217-w PMID:40593755	研究论文	提出一种结合基尼特征选择和线性生产函数特征融合的深度学习模型，用于肾细胞癌和肝细胞癌的病理分级	引入受经济学理论启发的特征选择与融合框架，将注意力机制集成到三种CNN架构中，并采用基尼系数特征选择和线性生产函数融合技术	NA	提高肾细胞癌和肝细胞癌病理分级的准确性	肾细胞癌(RCC)和肝细胞癌(HCC)的病理图像	数字病理	肾癌,肝癌	组织病理学图像分析	CNN	图像	NA	NA	MobileNetV2,DenseNet121,InceptionV3	准确率	NA
7820	2025-10-06	ToxACoL: an endpoint-aware and task-focused compound representation learning paradigm for acute toxicity assessment 2025-Jul-01, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-025-60989-7 PMID:40593807	研究论文	提出一种用于多条件急性毒性评估的端点感知和任务聚焦的化合物表示学习范式ToxACoL	通过图拓扑建模端点关联，利用图卷积实现知识迁移，采用伴随相关机制同步编码化合物和端点	NA	解决多物种急性毒性评估中实验条件多样、数据不平衡和目标数据稀缺的挑战	化学化合物的急性毒性评估	机器学习	毒性评估	图卷积神经网络	图神经网络	化学化合物数据，毒性端点数据	NA	NA	图卷积网络	改进率，数据减少比例	NA