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
61	2025-11-19	An intelligent brain tumor detection model using lightweight hybrid twin attentive pyramid convolutional network 2025-Nov-17, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-23813-2 PMID:41249242	研究论文	提出一种基于轻量级混合双注意力金字塔卷积网络的智能脑肿瘤检测模型	提出轻量级混合双注意力金字塔卷积网络(LHTA-PCNet)，结合双层级注意力模块和混合金字塔卷积块，并引入恒星振荡优化器进行超参数调优	NA	开发用于脑肿瘤早期准确检测的智能诊断系统	脑部MRI图像中的脑肿瘤	计算机视觉	脑肿瘤	MRI	CNN	图像	BT Detection 2020数据集	Python	ResNet, LHTA-PCNet, TwinL-A, HPC	准确率	NA
62	2025-11-19	CT-based radiomics and deep learning models for predicting thyroid cartilage invasion and patient prognosis in laryngeal carcinoma 2025-Nov-17, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-23809-y PMID:41249227	研究论文	本研究比较了基于CT的影像组学和深度学习模型在预测喉鳞状细胞癌甲状腺软骨侵犯及患者预后方面的性能	首次系统比较2D深度学习模型与影像组学模型在预测甲状腺软骨侵犯中的表现，并构建了结合深度学习特征和临床因素的列线图	外部验证队列中不同模型的AUC无显著差异，样本量相对有限	预测喉鳞状细胞癌患者的甲状腺软骨侵犯和预后评估	418例经病理证实的喉鳞状细胞癌患者	医学影像分析	喉癌	CT成像	深度学习, 影像组学	CT图像	418例患者（训练队列247例，内部验证110例，外部验证61例）	NA	2D深度学习模型	AUC, 疾病无进展生存期	NA
63	2025-11-19	Explainable convolutional neural network architectures for high-performance taxonomic classification of gasteroid macrofungi 2025-Nov-17, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-23974-0 PMID:41249260	研究论文	提出基于可解释卷积神经网络的高性能腹菌类大型真菌分类框架	首次将可解释AI技术应用于真菌分类任务，通过Grad-CAM和Guided Backpropagation揭示模型决策依据	仅针对6种腹菌类真菌进行研究，样本数量有限（1200张图像）	开发高精度且可解释的真菌自动分类系统	六种腹菌类大型真菌：Battarrea phalloides, Crucibulum laeve, Cyathus olla, C. striatus, Tulostoma brumale, T. fimbriatum	计算机视觉	NA	图像采集与处理	CNN	图像	1200张高分辨率图像	NA	DenseNet121, ResNeXt, RepVGG, ShuffleNetV2	准确率, F1分数, AUC, 推理时间, 能效	NA
64	2025-11-19	Enhancing image based classification for crop disease detection using a multiclass SVM approach with kernel comparison 2025-Nov-17, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-23568-w PMID:41249263	研究论文	本文提出了一种基于机器学习的作物叶片病害检测框架，通过多类SVM核函数比较提升图像分类性能	结合双边滤波和GraphCut分割与基于纹理的特征提取，并在多作物数据集上系统比较多类SVM核函数	未与深度学习方法进行直接比较，仅提供了未来比较的基础	开发有效的作物病害检测系统以最小化农业损失	作物叶片病害图像（包括小麦黄锈病、红锈病和棉花芒果炭疽病）	计算机视觉	植物病害	图像处理，机器学习	SVM	图像	9,111张经过增强平衡的精选图像	NA	多类SVM（线性核、多项式核、RBF核等）	准确率, 精确率, 召回率, F1分数	NA
65	2025-11-19	Mitigating distributed denial of service-based cyberattack in federated computing framework using deep reinforcement learning with frilled lizard algorithm 2025-Nov-17, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-23899-8 PMID:41249288	研究论文	提出一种基于深度强化学习和褶边蜥蜴优化算法的联邦学习框架DDoS攻击缓解技术	首次将褶边蜥蜴优化算法与深度强化学习结合用于联邦学习环境下的DDoS攻击检测	仅使用两个公开数据集进行验证，未在真实网络环境中测试	开发有效的DDoS攻击检测和分类方法以增强网络安全	分布式拒绝服务攻击流量数据	网络安全	NA	联邦学习，深度强化学习，元启发式优化算法	Dueling Double Deep Q-Network (D3QN)	网络流量数据	CICIDIS 2017和ToN-IoT数据集	NA	D3QN	准确率	NA
66	2025-11-19	Automated meningioma detection using skull X ray images with deep learning and machine learning classifiers 2025-Nov-17, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-23933-9 PMID:41249305	研究论文	本研究开发了一种结合深度学习和传统机器学习分类器的自动化脑膜瘤检测方法，使用颅骨X射线图像	首次将EfficientNetB0与注意力机制和传统机器学习分类器结合，探索低成本颅骨X射线在脑膜瘤检测中的应用潜力	外部验证准确率相对较低(0.74)，样本量有限，仅来自两家韩国医院	开发基于颅骨X射线的自动化脑膜瘤检测工具	脑膜瘤患者和健康对照者的颅骨X射线图像	计算机视觉	脑膜瘤	X射线成像	CNN, Random Forest, XGBoost	图像	359名受试者(158名患者，201名对照)，共1436张颅骨X射线图像(内部612张，外部824张)	NA	EfficientNetB0	准确率, 敏感度, 特异度, F1分数, AUROC	NA
67	2025-11-19	Evaluation of VITA shade-based tooth color categories using deep learning 2025-Nov-17, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-23954-4 PMID:41249330	研究论文	本研究开发并验证了一种基于深度学习的牙齿色度评估模型，与经验丰富的牙医进行准确性比较	首次将六种改进的CNN架构应用于牙齿色度分类，并证明深度学习模型在准确性上优于经验丰富的临床医生	研究样本量相对有限（70名成人参与者），仅使用VITA Classic比色板进行评估	开发客观可靠的牙齿色度评估方法以减少传统主观评估的局限性	成人牙齿色度	计算机视觉	NA	深度学习，高分辨率口内图像分析	CNN	图像	70名成人参与者	NA	ResNet	准确率, 精确率, 召回率, F1分数	NA
68	2025-11-19	Graph attention networks-based prediction of MicroRNA-disease causality in head and neck neoplasms 2025-Nov-17, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-24130-4 PMID:41249334	研究论文	本研究使用图注意力网络预测头颈部肿瘤中miRNA与疾病的因果关系	首次将图注意力网络应用于头颈部肿瘤miRNA-疾病关联预测，通过注意力机制捕捉网络节点和边的重要性与相互依赖关系	数据集规模有限，模型可解释性有待提高，模型评估方法需要改进	预测头颈部肿瘤中miRNA与疾病的因果关系	头颈部肿瘤相关的miRNA和疾病	机器学习	头颈部肿瘤	图注意力网络	GAT	图数据	来自HMDD v4.0数据库的头颈部肿瘤数据集，包含miRNA、疾病、因果关系、类别和PMID信息	NA	图注意力网络	准确率	NA
69	2025-11-19	Multimodal deep learning for entity relation extraction and spatiotemporal decision knowledge graph construction in earthquake emergency rescue 2025-Nov-17, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-24135-z PMID:41249373	研究论文	提出融合多模态深度学习与时空知识表示的新型框架，用于提升地震应急救援中的信息处理和决策支持能力	开发跨模态注意力融合网络实现文本、视觉和时空模态的语义对齐，构建具有专门推理机制的时空知识图谱表示	NA	提升地震应急救援中的信息处理和决策支持能力	地震应急救援场景中的实体关系提取和时空决策知识图谱	自然语言处理,计算机视觉	NA	多模态深度学习	Transformer,注意力机制	文本,视觉,时空数据	NA	NA	Cross-modal Attention Fusion Network,Transformer	F1-score	NA
70	2025-11-19	HashWave: blockchain-powered perceptual hashing for resilient audio piracy detection against signal-processing attacks in decentralized networks 2025-Nov-17, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-24016-5 PMID:41249384	研究论文	提出一种基于区块链的感知哈希框架HashWave，用于在去中心化网络中抵抗信号处理攻击的音频盗版检测	结合鲁棒音频指纹与防篡改验证，融合多种音频特征并采用操作感知加权和约束DTW，集成区块链确保去中心化存储和可验证性	未明确说明对极端信号失真或新型攻击类型的鲁棒性	开发能够在去中心化网络中抵抗信号处理攻击的音频盗版检测系统	音频内容及其在信号处理攻击下的鲁棒性检测	音频处理, 区块链应用	NA	感知哈希, 信号处理, 区块链技术	NA	音频数据	GTZAN, FMA-A音乐分析数据集和MUSAN (SLR17)数据集	NA	NA	AUC, TPR@1%FPR	CPU计算, 基于以太坊和IPFS的区块链平台
71	2025-11-19	Transformer-aided skin cancer classification using VGG19-based feature encoding 2025-Nov-17, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-24081-w PMID:41249393	研究论文	提出一种结合VGG19特征编码和视觉Transformer的混合模型用于皮肤癌分类	首次系统地将特征图级旋转/平移增强与CNN-Transformer混合模型结合用于皮肤镜图像分类	NA	开发自动皮肤病变分类系统以提高皮肤癌早期诊断准确率	皮肤镜图像中的皮肤病变	计算机视觉	皮肤癌	皮肤镜成像	CNN, Transformer	图像	MSK10000数据集(10,000张图像), HAM10000数据集(10,000张训练图像), PH2数据集	NA	VGG19, Vision Transformer (ViT)	准确率, 精确率, 召回率, 特异性, F1分数	NA
72	2025-11-19	Sustainable cyber-physical VANETs with AI-driven anomaly detection and energy-efficient multi-criteria routing using machine learning algorithms 2025-Nov-17, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-28212-1 PMID:41249400	研究论文	提出一种结合机器学习异常检测和能量高效路由的智能车载自组织网络安全框架	集成随机森林异常检测与多标准能量感知路由策略，同步解决安全性和能效问题	未明确说明实验数据集规模和具体测试环境配置	提升车载自组织网络的实时安全防护能力和能源效率	车载自组织网络中的异常活动和路由优化	机器学习	NA	机器学习算法	随机森林	网络活动数据	NA	NA	随机森林	准确率, 召回率, 计算效率, 资源使用效率	NA
73	2025-11-19	Development of a deep learning-based prediction model for postoperative delirium using intraoperative electroencephalogram in adults 2025-Nov-17, NPJ digital medicine IF:12.4Q1 DOI:10.1038/s41746-025-02033-y PMID:41249487	研究论文	开发基于深度学习的术中脑电图预测术后谵妄模型DELPHI-EEG	首次利用术中脑电图波形结合深度学习技术预测术后谵妄风险	需要在多样化临床环境中进行外部验证	开发术后谵妄预测模型以指导针对性预防干预	接受手术的成年患者	机器学习	术后谵妄	脑电图监测	深度学习	脑电图波形	34,550例手术病例（含267例事件病例）	NA	NA	AUROC, AUPRC	NA
74	2025-11-19	Efficacy of MRI-based deep learning algorithm for detecting acute ischemic stroke: evaluation among diverse readers 2025-Nov-17, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-025-12137-4 PMID:41249548	研究论文	评估基于MRI的深度学习算法在不同医学背景读者中检测急性缺血性卒中的效果	首次在不同医学背景读者中评估深度学习算法对急性缺血性卒中检测的辅助效果，特别关注算法性能的用户依赖性	单中心回顾性研究，样本量有限，未包含神经放射学专家读者	评估基于MRI的深度学习算法在不同医学背景读者中检测急性缺血性卒中的效果	407例患者的MRI扫描，包括95例急性缺血性卒中患者	医学影像分析	急性缺血性卒中	MRI成像	深度学习算法	MRI图像	407例患者MRI扫描（95例急性缺血性卒中，23%）	NA	NA	AUC, 准确率, 敏感度, 特异度, 诊断置信度, 读者间一致性	NA
75	2025-11-19	Deep Learning Models for Radiomics-Based Segmentation of Vestibular Schwannoma on Magnetic Resonance Imaging: A Systematic Review and Meta-analysis 2025-Nov-17, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-025-01757-3 PMID:41249667	系统综述与荟萃分析	通过系统综述和荟萃分析评估基于深度学习的放射组学模型在前庭神经鞘瘤MRI分割中的性能表现	首次对基于深度学习的放射组学模型在前庭神经鞘瘤分割中的性能进行系统评价和定量荟萃分析	仅纳入报告Dice相似系数的研究，可能存在选择偏倚	评估深度学习模型在前庭神经鞘瘤分割中的性能	前庭神经鞘瘤病例	医学影像分析	前庭神经鞘瘤	磁共振成像驱动的放射组学	深度学习模型	磁共振图像	41项研究涉及8028例前庭神经鞘瘤病例	NA	NA	Dice相似系数	NA
76	2025-11-19	Enhancing urban traffic congestion prediction through efficientnet and optimized ensemble learning models 2025-Nov-17, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-24012-9 PMID:41249809	研究论文	提出一种结合EfficientNet特征提取和优化集成学习模型的城市交通拥堵预测新方法	使用Eurygasters优化算法进行超参数调优，并采用锦标赛选择萤火虫群优化增强集成模型性能，结合模糊逻辑进行交通流严重程度分类	仅在四个城市交叉口的数据集上进行验证，需要更广泛的实际应用测试	提高城市交通流预测精度，支持主动交通管理	城市交通流量数据	机器学习	NA	深度学习集成方法	LSTM, BiLSTM, BiGRU	交通流量数据	来自四个城市交叉口的交通数据	NA	EfficientNet, LSTM, BiLSTM, BiGRU	准确率, 处理时间	NA
77	2025-11-19	Optimized CNN framework for malaria detection using Otsu thresholding-based image segmentation 2025-Nov-17, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-23961-5 PMID:41249779	研究论文	提出一种结合Otsu阈值图像分割的优化CNN框架用于疟疾检测	将Otsu阈值分割与EfficientNet-B7混合并行特征融合模型结合，相比基线CNN提升约3%准确率	仅使用100张手动标注图像验证分割效果，样本量有限	开发准确、可扩展且成本效益高的疟疾诊断工具	外周血涂片图像中的疟疾感染细胞	计算机视觉	疟疾	图像分割	CNN	图像	43,400张血涂片图像	NA	EfficientNet-B7, 混合并行特征融合模型	准确率, Dice系数, Jaccard Index (IoU)	NA
78	2025-11-19	Deepfake video deception detection using visual attention-based method 2025-Nov-17, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-23920-0 PMID:41249822	研究论文	提出一种基于视觉注意力的深度学习方法用于检测Deepfake伪造视频	首次将视觉注意力机制与ResNeXt-50结合，专门针对Deepfake视频篡改特有的伪影特征进行检测	未说明模型在更广泛数据集上的泛化能力及计算效率	开发能够准确区分真实与Deepfake伪造视频的检测系统	人脸视频数据（包含真实视频和Deepfake伪造视频）	计算机视觉	NA	深度学习，计算机视觉	CNN	视频帧图像	使用Face Forensic++ C23数据集训练，Celeb-DFv2/DFDC数据集测试	NA	ResNeXt-50	NA	NA
79	2025-11-19	Comparison of deep learning models for real-time neural tissue segmentation in spinal endoscopy 2025-Nov-17, BMC medical imaging IF:2.9Q2 DOI:10.1186/s12880-025-01918-4 PMID:41249940	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
80	2025-11-19	Automated quantification of Ki-67 expression in breast cancer from H&E-stained slides using a transformer-based regression model 2025-Nov-17, Breast cancer research : BCR IF:6.1Q1 DOI:10.1186/s13058-025-02149-9 PMID:41250202	研究论文	开发基于Transformer的回归模型，直接从H&E染色全切片图像自动量化乳腺癌Ki-67表达	首次使用基于Transformer的回归模型直接从H&E染色切片估计Ki-67表达，无需额外免疫组化染色	模型性能可能受到组织样本质量和实验室间差异的影响	开发自动化工具从常规H&E染色切片准确量化Ki-67增殖指数	乳腺癌组织切片	数字病理学	乳腺癌	H&E染色，免疫组化染色	Transformer，回归模型，分类模型	全切片图像	1153张H&E染色WSI和843张IHC染色WSI	NA	Transformer	R2，AUROC	NA