深度学习在生物医药领域中的应用

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
61	2025-10-04	An interpretable generative multimodal neuroimaging-genomics framework for decoding Alzheimer's disease 2025-Sep-30, Journal of neural engineering IF:3.7Q2 DOI:10.1088/1741-2552/ae087d PMID:40961977	研究论文	提出一种可解释的多模态神经影像-基因组学生成框架，用于阿尔茨海默病的分类和轻度认知障碍转化预测	在潜在空间引入循环生成对抗网络进行缺失数据填补，并利用可解释AI方法提取特征相关性	未明确说明样本来源和数据收集的具体限制条件	基于多模态MRI数据和单核苷酸多态性解码阿尔茨海默病，实现疾病分类和转化预测	阿尔茨海默病患者、轻度认知障碍患者和健康对照	医学影像分析	阿尔茨海默病	多模态MRI、单核苷酸多态性分析、深度学习方法	CycleGAN、深度学习分类框架	多模态神经影像数据、基因组数据	NA
62	2025-10-04	Artificial Intelligence Model for Imaging-Based Extranodal Extension Detection and Outcome Prediction in Human Papillomavirus-Positive Oropharyngeal Cancer 2025-Sep-30, JAMA otolaryngology-- head & neck surgery DOI:10.1001/jamaoto.2025.3225 PMID:41026592	研究论文	开发基于人工智能的管道，用于HPV阳性口咽癌患者治疗前CT扫描中的淋巴结分割和影像学淋巴结外侵犯检测及预后预测	首次开发AI驱动的自动化管道用于HPV阳性口咽癌的iENE检测，并证明AI预测的iENE与肿瘤预后显著相关	单中心研究，需要外部验证以评估普适性	开发AI模型用于HPV阳性口咽癌的影像学淋巴结外侵犯检测和预后预测	HPV阳性口咽癌患者	医学影像分析	口咽癌	CT扫描，放射组学特征提取，深度学习特征提取	nnU-Net，AI分类模型	CT影像	397名患者（平均年龄62.3岁，80名女性，317名男性）
63	2025-10-04	Efficient and robust temporal processing with neural oscillations modulated spiking neural networks 2025-Sep-30, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-025-63771-x PMID:41027894	研究论文	提出一种受神经振荡机制启发的节律-SNN模型，通过异质振荡信号调制脉冲神经元以提升时序处理能力和鲁棒性	首次将神经振荡机制引入SNN，通过周期性激活模式显著降低神经元放电率并增强抗噪能力	未明确说明模型在更复杂时序任务中的泛化能力	提升脉冲神经网络在时序处理任务中的性能和鲁棒性	脉冲神经网络(SNN)模型	机器学习	NA	神经振荡调制技术	SNN(脉冲神经网络)	时序数据	在Intel神经形态深度噪声抑制挑战赛等广泛任务中进行实验验证
64	2025-10-04	Enhanced EfficientNet-Extended Multimodal Parkinson's disease classification with Hybrid Particle Swarm and Grey Wolf Optimizer 2025-Sep-30, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-07069-4 PMID:41027941	研究论文	提出一种结合混合粒子群与灰狼优化器的增强型EfficientNet多模态帕金森病分类框架	首次将混合粒子群与灰狼优化器(HybPS-GWO)用于帕金森病分类，并开发了增强型EfficientNet多模态模型进行特征融合	未明确说明样本来源的多样性及模型在外部验证集上的表现	开发高精度、高效率的帕金森病自动分类系统	帕金森病患者（早期和晚期）与健康对照者	计算机视觉	帕金森病	多尺度注意力变分自编码器(MSA-VAE)、语义不变多视图聚类(SIMVC)	Enhanced EfficientNet、HybPS-GWO优化器	多模态数据（T1加权MRI、DaTscan图像、步态评分）	来自NTUA和PhysioNet数据库的多模态数据样本
65	2025-10-04	Advanced MRI based Alzheimer's diagnosis through ensemble learning techniques 2025-Sep-30, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-04899-0 PMID:41027951	研究论文	本研究通过集成学习方法利用MRI数据进行阿尔茨海默病的诊断和四阶段分类	采用三种深度学习模型（CNN、ResNet50、InceptionResNetv2）的集成学习方法，相比单一模型显著提高了诊断准确率	仅基于MRI数据进行研究，未涉及其他类型医学数据	开发基于MRI的阿尔茨海默病早期诊断和分期分类系统	阿尔茨海默病患者的大脑MRI数据	医学影像分析	阿尔茨海默病	深度学习	CNN、ResNet50、InceptionResNetv2及集成学习	MRI图像	NA
66	2025-10-04	Enhanced intrusion detection in cybersecurity through dimensionality reduction and explainable artificial intelligence 2025-Sep-30, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-06761-9 PMID:41027964	研究论文	提出一种结合降维和可解释人工智能的增强型网络安全入侵检测模型	首次将多宇宙优化特征选择、CNN-BiGRU-AM混合分类器与蚁狮优化超参数调优相结合，并集成SHAP可解释性技术	仅在NSLKDD和CICIDS 2017两个数据集上验证，未在其他网络环境测试	开发具有高准确性和可解释性的网络安全入侵检测系统	网络流量数据和网络攻击行为	机器学习	NA	均值归一化、多宇宙优化、蚁狮优化、SHAP可解释性分析	CNN-BiGRU-AM混合模型	网络流量数据	NSLKDD和CICIDS 2017两个数据集
67	2025-10-04	An advanced skin lesion segmentation and classification framework using deep learning strategies 2025-Sep-30, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-08255-0 PMID:41028027	研究论文	提出一种基于深度学习的皮肤病变分割与分类框架，用于自动诊断皮肤癌	提出AL-VTransUNet分割模型和DD-MHA分类模型，并采用IRP-GSO算法优化参数	NA	开发自动化皮肤病变分割和分类系统以提高皮肤癌诊断准确性	皮肤病变图像	计算机视觉	皮肤癌	深度学习	AL-VTransUNet, DD-MHA, IRP-GSO	图像	NA
68	2025-10-04	Improving internet of health things security through anomaly detection framework using artificial intelligence driven ensemble approaches 2025-Sep-30, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-10016-y PMID:41028043	研究论文	提出一种基于人工智能集成方法的异常检测框架，用于提升医疗物联网安全	开发了SEGOA超参数优化算法，并采用RNN、BiLSTM和KELM三种深度学习模型的集成分类方法	仅使用ECU-IoHT基准数据集进行验证，未在其他数据集上测试泛化能力	通过人工智能技术检测医疗物联网中的网络攻击，提升医疗系统安全性	医疗物联网设备和应用系统	机器学习	NA	TF-IDF特征提取、min-max归一化、深度学习集成方法	RNN、BiLSTM、KELM集成模型	网络流量数据	ECU-IoHT基准数据集
69	2025-10-04	Fuzzy C-Means clustering and LSTM-based magnitude prediction of earthquakes in the Aegean region of Türkiye 2025-Sep-30, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-07538-w PMID:41028055	研究论文	本研究结合模糊C均值聚类、统计建模和LSTM深度学习技术，对土耳其爱琴海地区地震震级进行分析和预测	首次将FCM聚类、统计分布分析和LSTM预测模型集成应用于区域地震震级预测，提供了全面的地震分析框架	研究仅针对土耳其爱琴海地区，模型在其他地区的适用性需要进一步验证	开发准确的地震震级预测方法以支持风险缓解和结构韧性规划	土耳其爱琴海地区的地震事件	机器学习	NA	Fuzzy C-Means聚类、统计分布分析、LSTM深度学习	LSTM	地震震级数据	研究涉及三个聚类区域的地震数据，预测时间跨度为2021年10月至2029年3月
70	2025-10-04	Artificial intelligence based platform for the automatic and simultaneous explainable detection of apnoea, oxygen desaturation, and artefacts in paediatric polygraphy exams (REST) 2025-Sep-30, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-13630-y PMID:41028075	研究论文	开发了一种基于人工智能的平台REST，用于自动同时检测儿童多导睡眠监测中的呼吸暂停、氧饱和度下降和伪迹	提出了一种新颖的一维深度神经网络架构，能够同时检测三种事件并提供决策过程的可解释性	仅在86名儿科患者数据上进行训练和测试，样本规模有限	开发自动检测睡眠呼吸暂停及相关事件的AI平台	儿科患者的多导睡眠监测信号	数字病理	睡眠呼吸暂停	深度学习，梯度加权类激活映射(grad-CAM)	1D深度神经网络	生理信号（气流和脉搏血氧信号）	86名儿科患者
71	2025-10-04	An efficient data driven framework for intrusion detection in wireless sensor networks using deep learning 2025-Sep-30, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-12867-x PMID:41028087	研究论文	提出一种基于深度学习的无线传感器网络入侵检测框架，结合CNN和RNN并采用对抗感知优化模型	首次将CNN和RNN结合并引入对抗感知优化，同时优化检测精度、对抗脆弱性和模型泛化能力	未提及具体计算资源需求和实时性能指标	开发适用于无线传感器网络的轻量级弹性入侵检测系统	无线传感器网络中的网络安全威胁	机器学习	NA	深度学习、SMOTE过采样技术	CNN、RNN	网络流量数据	使用NSL-KDD、CICIDS2017、UNSW-NB15和CTU-13四个基准数据集
72	2025-10-04	An optimized hybrid deep learning model to detect Alzheimer disease 2025-Sep-30, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-14169-8 PMID:41028094	研究论文	提出一种优化的混合深度学习模型用于阿尔茨海默病检测	结合Inception v3和ResNet 50算法，并使用自适应骑手优化算法优化网络参数	NA	提高阿尔茨海默病早期检测的准确性	阿尔茨海默病患者，特别是轻度认知障碍阶段	数字病理学	阿尔茨海默病	深度学习	混合深度学习模型（Inception v3 + ResNet 50 + ARO优化）	医学影像数据	基准痴呆数据集（具体数量未提及）
73	2025-10-04	Harnessing operating room signals to estimate mean arterial pressure with AnesthNet 2025-Sep-30, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-12341-8 PMID:41028102	研究论文	本研究开发了名为AnesthNet的深度学习架构，用于通过非侵入式传感器数据估计平均动脉压	提出了专门用于平均动脉压估计的深度学习架构AnesthNet，在两大公开数据集上实现了优于现有方法的性能，并满足临床实时性要求	未明确说明模型在特定患者群体或临床场景下的适用性限制	开发一种准确、实时的非侵入式平均动脉压监测方法，替代有创动脉导管	手术室患者，使用光电容积描记、心电图和袖带示波计等非侵入式传感器数据	医疗人工智能	麻醉监测	深度学习，光电容积描记，心电图，袖带示波计	深度学习架构	生理信号数据	VitalDB数据集2,833名患者，LaribDB数据集5,060名患者
74	2025-10-04	A personalized federated hypernetworks based aggregation approach for intrusion detection systems 2025-Sep-30, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-11659-7 PMID:41028116	研究论文	提出一种基于个性化联邦超网络的入侵检测系统聚合方法	使用嵌入向量替代传统权重聚合，计算更轻量且支持增强的个性化学习	未明确说明方法在更大规模物联网环境中的扩展性	解决传统联邦学习在非独立同分布异构数据下的个性化学习和通信开销问题	物联网环境下的网络入侵检测系统	机器学习	NA	联邦学习、超网络	深度学习模型	网络入侵检测数据	使用CSE-CICIDS-2018和UNSW-NB-15两个数据集
75	2025-10-04	An intelligent deep representation learning with enhanced feature selection approach for cyberattack detection in internet of things enabled cloud environment 2025-Sep-30, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-13457-7 PMID:41028127	研究论文	提出一种基于增强特征选择的智能混合深度学习方法，用于物联网云环境中的网络攻击检测	结合递归特征消除与信息增益的特征选择方法，并采用CNN-LSTM混合模型进行攻击分类	NA	通过识别关键威胁并开发有效的检测和缓解策略来加强物联网网络安全	物联网云环境中的网络攻击	机器学习	NA	递归特征消除与信息增益(RFE-IG)、RMSprop优化器	CNN-LSTM混合模型	网络数据	ToN-IoT和Edge-IIoT数据集
76	2025-10-04	Attention-enhanced hybrid U-Net for prostate cancer grading and explainability 2025-Sep-30, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-13824-4 PMID:41028129	研究论文	提出一种结合Transformer注意力的混合U-Net模型，用于前列腺癌分级分割并增强模型可解释性	集成CNN-Transformer混合编码器、注意力引导跳跃连接和多阶段引导损失机制，首次在分割框架中系统整合可解释性AI技术	仅在SICAPv2数据集上进行验证，需要更多临床数据验证泛化能力	开发高精度且可解释的前列腺癌组织病理分割模型	前列腺癌组织病理图像	数字病理	前列腺癌	深度学习	混合U-Net（CNN-Transformer）	医学图像	SICAPv2数据集
77	2025-10-04	Species habitat modeling based on image semantic segmentation 2025-Sep-30, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-09035-6 PMID:41028132	研究论文	提出一种结合核密度分析和语义分割的物种栖息地建模框架，用于改进传统栖息地模型的局限性	将周围环境条件纳入栖息地建模，使用核密度分析将仅存在数据扩展为存在-缺失数据，并采用深度学习方法Segformer进行语义分割	在燕子科的案例研究中显示出方法的局限性	开发更全面的物种栖息地建模方法，改进传统生态位模型的不足	鹬科鸟类和燕子科鸟类	计算机视觉	NA	核密度分析，语义分割	Segformer	图像	台湾地区的鹬科和燕子科鸟类栖息地数据
78	2025-10-04	Optimal attention deep learning based in-vehicle intrusion detection and classification model on CAN messages 2025-Sep-30, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-10637-3 PMID:41028136	研究论文	提出一种基于最优注意力深度学习的车载入侵检测与分类模型，用于保护CAN总线消息安全	采用注意力机制增强的LSTM模型，并结合RMSProp算法优化超参数，在车载入侵检测中实现更优性能	深度学习模型需要大量数据才能获得优越结果，这在基于CAN的入侵检测系统中可能难以满足	开发高效的车载网络入侵检测系统以保障汽车网络安全	控制器局域网(CAN)总线消息和车载电子控制单元(ECU)	机器学习	NA	深度学习、注意力机制、RMSProp优化算法	注意力增强长短期记忆网络(A-LSTM)	CAN总线消息数据	使用标准化的汽车黑客数据集进行性能评估
79	2025-10-04	Path-based evaluation of deep learning models for solving inverse kinematics in a revolute-prismatic robot 2025-Sep-30, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-10940-z PMID:41028144	研究论文	本研究评估深度学习模型在2自由度旋转-平移机器人逆运动学求解中的泛化性能	采用k折交叉验证的深度前馈神经网络单输出架构，在应对关节解奇异性和模糊性方面表现优异	仅针对2自由度旋转-平移机器人进行研究，未验证更高自由度系统的适用性	评估不同神经网络架构从末端执行器位置预测关节配置的有效性	2自由度旋转-平移机器人机械臂	机器学习	NA	深度学习，k折交叉验证	DFNN, LSTM, GRU	机器人运动轨迹数据	在四个象限和完整工作空间内的方形和圆形路径测试数据
80	2025-10-04	Deep learning model BiFPN-YOLOv8m for tree counting in mango orchards using satellite remote sensing data 2025-Sep-30, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-97562-7 PMID:41028215	研究论文	提出基于BiFPN-YOLOv8m深度学习模型的芒果园树木计数方法	将双向特征金字塔网络(BiFPN)与YOLOv8m结合，在复杂环境下实现更精准的芒果树检测与计数	仅使用2000张图像数据集进行验证，模型在其他作物或地区的泛化能力未充分测试	开发高效的芒果园树木自动计数系统以替代传统人工调查方法	芒果园中的树木	计算机视觉	NA	卫星遥感	BiFPN-YOLOv8m (基于YOLO系列的改进目标检测模型)	卫星图像	1700张训练图像和300张测试图像，包含不同树龄的芒果园