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
8141	2025-10-06	Blockchain enabled deep learning model with modified coati optimization for sustainable healthcare disease detection and classification 2025-Jul-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-06578-6 PMID:40596110	研究论文	提出一种基于区块链和优化深度学习模型的医疗疾病检测与分类方法	结合区块链技术确保数据安全共享，使用改进的Coati优化算法进行超参数选择，并采用注意力双向门控循环单元进行疾病分类	仅在HD数据集上进行实验验证，缺乏多数据集和实际临床环境测试	开发高效准确的疾病诊断系统	医疗传感器收集的异构数据	机器学习	NA	深度学习，区块链技术	ABiGRU	医疗传感器数据	NA	NA	注意力双向门控循环单元(ABiGRU)	准确率	NA
8142	2025-10-06	Evaluation of MRI-based synthetic CT for lumbar degenerative disease: a comparison with CT 2025-Jul-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-05399-x PMID:40596109	研究论文	评估基于MRI的合成CT在腰椎退行性疾病诊断中的效果，并与传统CT进行对比	首次使用深度学习图像合成方法生成合成CT，实现无辐射的腰椎退行性疾病诊断	合成CT无法独立检测骨质疏松症	比较MRI合成CT与传统CT在显示腰椎退行性改变方面的效果	疑似腰椎退行性疾病的成年患者	医学影像分析	腰椎退行性疾病	MRI, CT, 深度学习图像合成	深度学习	医学影像	105名参与者（54名男性，51名女性，年龄19-95岁）	BoneMRI	NA	等效性统计检验，几何测量一致性	NA
8143	2025-10-06	The evolution law of mining stress concentration effect and mining pressure manifestation mechanism under different pushing methods in valley landforms 2025-Jul-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-06907-9 PMID:40596156	研究论文	研究不同推进方式下谷地地貌中采矿应力集中效应演化规律及矿压显现机制	首次结合深度学习技术分析应力-位移图像模式，提出SG→DG开采顺序在降低地压风险方面的显著优势	研究基于特定谷地地貌条件，结果在其他地形条件下的适用性需进一步验证	探究不同开采顺序下覆岩应力位移演化规律，为复杂谷地地形煤矿安全高效开采提供理论指导	谷地地貌条件下的煤矿覆岩层	岩土工程与采矿工程	NA	现场调查监测、物理相似模拟、数值模拟、深度学习	深度学习模型	应力位移图像数据、监测数据	两种开采顺序（SG→DG和DG→SG）的对比研究	NA	NA	高风险应力区比例、风险概率比较	NA
8144	2025-10-06	Innovative deep learning classifiers for breast cancer detection through hybrid feature extraction techniques 2025-Jul-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-06669-4 PMID:40596190	研究论文	本研究提出一种结合手工特征和深度学习的混合分类方法用于乳腺X线影像分析	提出结合Shearlet变换预处理、改进Otsu阈值和Canny边缘检测的分割方法，以及GLCM、GLRLM和一阶统计描述符的特征提取，并设计2D BiLSTM-CNN模型学习空间和序列模式	仅使用MIAS数据集进行验证，未说明在其他数据集上的泛化能力	开发更准确的乳腺癌检测分类方法	乳腺X线影像	计算机视觉	乳腺癌	乳腺X线摄影	BiLSTM, CNN	医学影像	MIAS数据集	NA	2D BiLSTM-CNN	准确率	NA
8145	2025-10-06	A fake news detection model using the integration of multimodal attention mechanism and residual convolutional network 2025-Jul-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-05702-w PMID:40596197	研究论文	提出一种融合多模态注意力机制和残差卷积网络的假新闻检测模型	构建多模态特征融合模块，设计跨模态对齐机制，优化特征融合结构，并采用注意力机制增强关键特征表示	NA	提高假新闻检测的准确性和效率	多模态假新闻数据（文本、图像、视频）	自然语言处理	NA	深度学习	CNN,注意力机制	文本、图像、视频	三个代表性数据集：LIAR政治短文本数据集、FakeNewsNet英文多模态新闻数据集、微博中文社交媒体数据集	NA	残差网络,多头注意力机制	准确率,精确率,召回率,F1分数	响应时间控制在0.02秒内，处理大规模数据集时具有显著计算优势
8146	2025-10-06	A hybrid compound scaling hypergraph neural network for robust cervical cancer subtype classification using whole slide cytology images 2025-Jul-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-05891-4 PMID:40596216	研究论文	提出一种复合缩放超图神经网络CSHG-CervixNet，用于基于全玻片细胞学图像的宫颈癌亚型分类	结合复合缩放卷积神经网络与k维超图神经网络，平衡网络深度/宽度/分辨率并捕获特征间高阶关系	NA	开发自动化宫颈癌亚型分类方法以辅助精准治疗	宫颈癌全玻片细胞学图像	数字病理	宫颈癌	全玻片细胞成像	CNN, HGNN	图像	Sipakmed基准数据集	NA	复合缩放卷积神经网络(CSCNN), k维超图神经网络(kd-HGNN)	准确率, 宏平均精确率, 召回率, F1分数	NA
8147	2025-10-06	Predict the degree of secondary structures of the encoding sequences in DNA storage by deep learning model 2025-Jul-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-05717-3 PMID:40596218	研究论文	提出一种基于深度学习的DNA存储编码序列二级结构程度预测方法	首次将BiLSTM-Transformer模型与k-mer嵌入结合用于DNA序列自由能预测，实现高风险序列的主动筛选	未明确说明模型在更大规模数据集上的泛化能力	解决DNA存储中二级结构对信息可靠恢复的干扰问题	DNA存储编码序列	生物信息学	NA	DNA存储技术	BiLSTM, Transformer	DNA序列数据	NA	NA	BiLSTM-Transformer	预测性能	NA
8148	2025-10-06	Gesture recognition for hearing impaired people using an ensemble of deep learning models with improving beluga whale optimization-based hyperparameter tuning 2025-Jul-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-06680-9 PMID:40596240	研究论文	提出一种基于改进白鲸优化算法的深度学习集成模型，用于听障人士手势识别	结合SE-CapsNet特征提取、BiGRU/VAE/BiLSTM集成分类器和改进白鲸优化算法进行超参数调优	仅在印度手语数据集上进行验证，未测试其他手语系统	开发适用于听障人士的可访问通信系统	听障人士和老年人	计算机视觉	听力障碍	手势识别	深度学习集成模型	图像	印度手语数据集	NA	SE-CapsNet, BiGRU, VAE, BiLSTM	准确率	NA
8149	2025-10-06	Deep learning for occupation recognition and knowledge discovery in rheumatology clinical notes 2025-Jul-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-05294-5 PMID:40596267	研究论文	本研究开发了基于深度学习的职业信息识别系统，用于从风湿病学临床笔记中提取职业数据并分析其与疾病诊断的关联	首次将预训练的西班牙语模型应用于风湿病学电子健康记录中的职业信息识别，并利用ESCO分类进行标准化	仅基于单一医疗中心的西班牙语数据，模型性能仍有提升空间（F1-score 0.73）	评估风湿病学临床记录中职业数据的收集和使用情况，分析职业与疾病诊断的关联	35,586名风湿病患者的电子健康记录	自然语言处理	风湿病	电子健康记录文本挖掘	预训练语言模型	文本	35,586名风湿病患者	NA	预训练西班牙语模型	精确率,召回率,F1分数	NA
8150	2025-10-06	Hybrid model integration with explainable AI for brain tumor diagnosis: a unified approach to MRI analysis and prediction 2025-Jul-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-06455-2 PMID:40596288	研究论文	本研究提出两种脑肿瘤诊断方法，通过集成视觉变换器和传统机器学习算法，以及并行集成预训练深度学习模型，实现MRI图像的精准分析和预测	提出并行模型集成技术，结合ResNet101和Xception预训练模型，并首次在脑肿瘤诊断中应用LIME可解释性方法	当前仅针对二分类问题，模型泛化能力有待进一步提升	开发高效的脑肿瘤早期检测和诊断方法	脑部MRI医学图像	计算机视觉	脑肿瘤	医学影像分析	Vision Transformer, CNN, 随机森林	图像	NA	NA	ResNet101, Xception, ViT	准确率	NA
8151	2025-10-06	Development and evaluation of an automated classification and counting system for rice planthoppers captured on survey boards 2025-Jul-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-05908-y PMID:40596402	研究论文	开发并评估了一种基于深度学习的自动分类与计数系统，用于识别和统计调查板上捕获的稻飞虱	通过重新定义稻飞虱分类类别和增加监督训练，将目标检测系统的平均精度从79%提升至91%	NA	开发高效自动化系统以替代传统人工方式监测稻飞虱种群动态	调查板上捕获的稻飞虱个体	计算机视觉	NA	深度学习目标检测	CNN	图像	NA	NA	NA	mAP	NA
8152	2025-10-06	An explainable multi-task deep learning framework for crash severity prediction using multi-source data 2025-Jul-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-09226-1 PMID:40596431	研究论文	提出一种可解释的多任务深度学习框架，用于基于多源数据的交通事故严重程度预测	将增强的深度神经网络与事后解释方法协同整合，同时处理多个预测目标并提供基于SHAP的特征重要性分析	NA	开发可解释的交通事故严重程度预测方法，弥合预测性能与模型可解释性之间的关键差距	交通事故数据，包括伤亡情况和财产损失	机器学习	NA	多任务深度学习	深度神经网络	多源交通数据	2018-2021年四年的中国多源交通数据	NA	增强的深度神经网络	预测准确率	NA
8153	2025-10-06	EFCNet for small object detection in remote sensing images 2025-Jul-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-09066-z PMID:40596453	研究论文	提出基于YOLOv5改进的EFCNet模型，用于提升遥感图像中小目标检测性能	提出ODCSP-Darknet53骨干网络增强特征提取效率，设计STEBIFPN结构优化小目标信息缩放，采用四头检测网络和ASFF技术提升小目标识别能力	NA	改进遥感图像中小目标检测的准确性和效率	遥感图像中的小目标物体（如桥梁、船舶等）	计算机视觉	NA	深度学习	CNN, YOLO	遥感图像	DOTA和DIOR数据集	PyTorch	YOLOv5, ODCSP-Darknet53, STEBIFPN, ASFF	平均精度均值	模型参数量13.4M，计算量30.2 GFLOPs
8154	2025-10-06	A hybrid XAI-driven deep learning framework for robust GI tract disease diagnosis 2025-Jul-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-07690-3 PMID:40596500	研究论文	提出一种混合可解释人工智能驱动的深度学习框架，用于胃肠道疾病的精准诊断	集成Swin Transformer与DCNN（EfficientNet-B3、ResNet-50），结合堆叠机器学习分类器与XAI技术（Grad-CAM），显著降低假阴性率	NA	提高胃肠道疾病诊断准确率并增强模型可解释性	胃肠道疾病（包括胃炎、溃疡和癌症）的内窥镜图像	计算机视觉	胃肠道疾病	内窥镜成像	Swin Transformer, CNN	医学图像	NA	NA	Swin Transformer, EfficientNet-B3, ResNet-50	准确率, 精确率, 召回率, F1分数, 假阴性率	NA
8155	2025-10-06	Physical education teaching design under the STEAM concept using the convolutional neural network 2025-Jul-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-07660-9 PMID:40596563	研究论文	基于STEAM教育理念设计了一个用于体育教学的卷积神经网络模型CNN-STEAM，并通过实验验证其性能优势	首次将STEAM教育理念与卷积神经网络结合应用于体育教学领域，提出CNN-STEAM模型	未详细说明实验数据的具体来源和规模，缺乏与其他先进模型的对比	设计高效的深度学习模型以改进传统体育教学方法	体育教学过程中的数据处理与分析	计算机视觉	NA	深度学习	CNN	NA	NA	NA	CNN, ResNet	准确率, 召回率, F1分数, 响应时间	NA
8156	2025-10-06	Profiling short-term longitudinal severity progression and associated genes in COVID-19 patients using EHR and single-cell analysis 2025-Jul-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-07793-x PMID:40596577	研究论文	提出CovSF深度学习模型，利用纵向临床记录追踪和预测COVID-19患者短期严重程度进展	结合电子健康记录和单细胞分析，首次实现COVID-19患者短期严重程度纵向进展的追踪与预测	研究仅针对COVID-19患者，模型在更广泛人群中的适用性需要进一步验证	开发能够预测COVID-19患者短期严重程度进展的模型，以优化医疗资源分配	COVID-19住院患者	医疗人工智能	COVID-19	单细胞转录组分析，电子健康记录分析	深度学习模型	临床特征数据，单细胞转录组数据	训练队列4,509例，外部验证队列443例	NA	CovSF	AUROC，敏感性，特异性	NA
8157	2025-10-06	Comparative analysis of sandstone microtomographic image segmentation using advanced convolutional neural networks with pixelwise and physical accuracy evaluation 2025-Jul-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-07211-2 PMID:40596588	研究论文	本研究比较了先进卷积神经网络在砂岩微CT图像分割中的应用，并通过像素级精度和物理精度评估其性能	首次系统比较多种先进CNN架构在岩石图像分割中的表现，并同时评估像素级精度和物理模拟精度	研究仅针对10种砂岩类型的5000张2D切片，样本多样性可能有限	提高储层表征效率，通过深度学习技术精确评估孔隙度和流体流动特性	十种不同类型砂岩的微CT图像	计算机视觉	NA	微CT成像	CNN	图像	5000张2D切片，来自10种不同砂岩类型	NA	Fully Convolutional Networks, Encoder-Decoder Models, Multi-Scale Networks, Dilated Convolution Models, Attention-Based Models, EfficientNetB0-Unet, VGG16-Unet, Enet	F1-score, binary-IOU, Recall, Precision	NA
8158	2025-10-06	ICKAN: A deep musical instrument classification model incorporating Kolmogorov-Arnold network 2025-Jul-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-09493-y PMID:40596651	研究论文	提出一种结合Kolmogorov-Arnold网络的深度乐器分类模型ICKAN，用于音乐信息检索中的乐器分类任务	引入可学习的非线性激活函数和完整的音乐片段，显著提升乐器分类的准确性和实用性	未明确说明模型在更复杂音乐场景（如多乐器同时演奏）下的性能表现	提高音乐信息检索中乐器分类的准确性和实用性	音乐乐器声音	自然语言处理	NA	音频分析	深度学习	音频	30,824个完整音乐短语	NA	Kolmogorov-Arnold Network (KAN)	准确率	NA
8159	2025-10-06	Differential dementia detection from multimodal brain images in a real-world dataset 2025-Jul, Alzheimer's & dementia : the journal of the Alzheimer's Association DOI:10.1002/alz.70362 PMID:40596742	研究论文	开发用于真实世界多模态脑影像的深度学习模型，实现不同类型痴呆症的鉴别诊断	首次在真实世界医院数据而非精选基准数据库上训练AI模型进行痴呆症鉴别检测，能够处理异构临床影像并整合多种数据类型	未专门处理混杂因素，模型决策主要基于皮质下脑结构可能忽略其他重要特征	开发能够在真实世界医疗环境中检测神经退行性疾病的AI模型	来自马萨诸塞州总医院的11,015名患者和外部测试集的6,662名患者	数字病理学	老年疾病	多模态脑成像	深度学习	图像,文本	训练集: 183,018张图像来自11,015名患者; 测试集: 125,493张图像来自6,662名患者	NA	NA	AUC	NA
8160	2025-10-06	Eff-ReLU-Net: a deep learning framework for multiclass wound classification 2025-Jul-01, BMC medical imaging IF:2.9Q2 DOI:10.1186/s12880-025-01785-z PMID:40596936	研究论文	提出了一种基于改进EfficientNet-B0的深度学习模型Eff-ReLU-Net，用于多类别伤口分类	在Eff-ReLU-Net中使用ReLU激活函数替代Swish，并在模型末端添加三个全连接密集层以捕获更多区分性特征	NA	开发有效的伤口分类器，实现快速可靠的伤口分类	慢性伤口	计算机视觉	慢性伤口	深度学习	CNN	图像	使用公开的AZH和Medetec伤口数据集	NA	EfficientNet-B0	准确率, 精确率, 召回率, F1分数	NA