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
901	2025-07-05	Schizophrenia detection from electroencephalogram signals using image encoding and wrapper-based deep feature selection approach 2025-Jul-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-06121-7 PMID:40594257	研究论文	本文提出了一种基于图像编码和包装器深度特征选择的方法，用于从脑电图信号中检测精神分裂症	提出了一种三阶段框架，包括图像编码、预训练深度学习模型和新型特征选择方法，显著提高了检测准确率	研究样本量相对较小，可能影响模型的泛化能力	开发一种高效准确的精神分裂症检测方法	精神分裂症患者的脑电图信号	机器学习	精神分裂症	EEG信号处理	预训练深度学习模型	EEG信号转换的图像数据	112人（84人来自MSU数据集，28人来自RepOD数据集）
902	2025-07-05	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	本研究提出了一种基于深度学习的创新事故预测与预防模型A-LAPPM，用于提升自动驾驶车辆网络中的实时安全性	结合LSTM单元和注意力机制，捕捉关键时间模式和危险信号，实现精确且及时的事故预测	未提及模型在极端天气或复杂城市环境中的表现	提升自动驾驶车辆网络中的实时事故预防能力	自动驾驶车辆网络中的实时交通数据	机器学习	NA	LSTM, 注意力机制	A-LAPPM (基于注意力机制的LSTM自编码器)	传感器数据, V2V通信数据, 环境变量	未明确提及具体样本数量
903	2025-07-05	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	本文提出了一种名为ACWGAN的新方法，通过结合ACGAN和WGAN方法进行数据增强，以辅助诊断中风患者深静脉血栓并发症	结合ACGAN和WGAN方法构建ACWGAN，用于数据增强，提高模型多样性和准确性	研究样本仅来自南京第一医院2017至2021年的患者，可能存在地域和时间局限性	辅助诊断中风患者深静脉血栓并发症	中风早期康复患者	数字病理学	中风	GAN-based方法	ACWGAN, GAN, ACGAN, WGAN	医疗数据	7110名患者
904	2025-07-05	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	research paper	本文探讨了通过引入可训练的量子卷积层和解决深度量子卷积神经网络训练中的挑战来提升量子卷积神经网络性能的方法	提出可训练的量子卷积层和残差量子卷积神经网络（ResQuNNs），通过残差学习增强梯度流动，从而提升深度量子卷积神经网络的训练效果	深度量子卷积神经网络在基于梯度的优化中仍面临梯度流动受限的挑战	提升量子卷积神经网络的性能和可训练性	量子卷积神经网络（QuNNs）	quantum computing	NA	quantum convolutional neural networks	ResQuNNs	NA	NA
905	2025-07-05	Deep learning based classification of tibio-femoral knee osteoarthritis from lateral view knee joint X-ray images 2025-Jul-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-04869-6 PMID:40594325	research paper	提出一种基于深度学习的侧位膝关节X光图像中胫股膝关节骨关节炎的分类方法	首次提出自动化深度学习方法来分类胫股骨关节炎，并在AP视图和侧位视图上均取得良好效果	在侧位视图上的性能表现不如AP视图	设计有效的深度学习方法来定位和分类胫股膝关节间隙宽度（JSW）	胫股膝关节骨关节炎	digital pathology	osteoarthritis	X-ray imaging	DenseNet 201	image	4334张膝关节X光图像
906	2025-07-05	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	research paper	提出一种利用移动电话数据和图像行为表示结合深度学习模型检测重型卡车的新方法	首次将基于图像的分析技术应用于移动电话数据，在货运研究中提供了一种可扩展且经济高效的替代方案	未提及具体的数据集规模或模型泛化能力的详细评估	开发一种检测重型卡车的创新方法，以支持货运运输模式分析	重型卡车和移动电话数据	machine learning	NA	Call Detail Records (CDR) 和图像行为表示	CNN	移动电话轨迹数据	未提及具体样本数量
907	2025-07-05	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	该研究提出了一种基于深度学习的方法，通过结合毛发移除过程和升级的U-Net模型来提高Mpox检测的准确性	引入了毛发移除预处理步骤，并优化了U-Net架构，以提高Mpox病变的检测和分类准确性	未提及具体的数据集规模限制或模型在其他疾病上的泛化能力	提高Mpox的早期诊断准确性	Mpox、水痘和麻疹的皮肤病变图像	数字病理学	Mpox	深度学习	U-Net	图像	NA
908	2025-07-05	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	本文提出了一种基于深度学习的智能手机辅助检测系统，用于实时检测胃活检中的幽门螺杆菌	首次提出实时AI辅助诊断工具，结合智能手机和5G网络，提高病理学家诊断的一致性和准确性	样本量为270个胃活检标本，可能需要更大规模的数据验证	开发一种实时AI辅助诊断工具，用于幽门螺杆菌的筛查	胃活检标本中的幽门螺杆菌	数字病理学	胃癌	深度学习	Faster-R-CNN with ResNet 50或VGG16	图像	270个胃活检标本
909	2025-07-05	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	介绍了一种基于Transformer和强化学习的深度学习框架Linker-GPT，用于设计抗体药物偶联物（ADC）的新型连接子	结合了Transformer的自注意力机制和强化学习，生成具有高结构多样性和合成可行性的ADC连接子	目前仅为计算结果，尚需未来实验验证和优化	加速新型ADC连接子的发现和优化	抗体药物偶联物（ADC）的连接子	机器学习	NA	Transformer, 强化学习（RL）	Transformer	分子数据	NA
910	2025-07-05	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	本研究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	PredIL6通过结合148个基线机器学习和深度学习模型的概率分数，使用基于遗传算法的元分类器，显著提高了识别IL-6诱导肽的准确性	未提及模型在更大规模或多样化数据集上的泛化能力	开发一种计算预测方法，以替代实验方法识别IL-6诱导肽	白细胞介素6（IL-6）诱导肽	机器学习	NA	遗传算法	集成学习模型（包含AAINDEX、BLOSUM62、ESM-2和word2vec等20个基线模型）	蛋白质序列数据	未明确提及具体样本数量
911	2025-07-05	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	提出了一种基于注意力机制的CNN-LSTM混合深度学习模型，用于预测大气臭氧浓度	结合注意力机制与CNN和LSTM网络，提高了对多元时间序列数据的非线性处理能力和短期预测精度	未提及模型在其他环境参数或更长预测时间跨度下的表现	开发一种高精度的大气臭氧浓度预测方法	大气臭氧浓度	机器学习	NA	PCA, 深度学习	CNN-LSTM混合模型	时间序列数据	16,806条记录（2018-2019年）
912	2025-07-05	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	本研究提出了一种结合深度学习和放射组学的混合方法，用于软骨样肿瘤的自动分类	整合了3D U-Net辅助分割、放射组学特征和深度学习特征，提高了软骨样肿瘤的分类准确性	未提及样本量是否足够大或是否具有多样性	改善软骨样肿瘤的自动分类方法以辅助临床决策	软骨样肿瘤	数字病理学	软骨样肿瘤	放射组学特征提取、深度学习特征提取	3D U-Net, Random Forest, XGBoost, Gradient Boosting, LightGBM, CatBoost	医学影像数据	NA
913	2025-07-05	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	research paper	提出了一种自适应的进化神经网络（SADE-KAN）用于高精度短期电力负荷预测	结合Kolmogorov-Arnold网络（KAN）与自适应差分进化（SADE），通过可学习的样条基函数替代固定激活函数，提高了预测精度和计算效率	训练时间稍长	提高短期电力负荷预测的准确性和计算效率	电力负荷数据	machine learning	NA	self-adaptive differential evolution (SADE)	Kolmogorov-Arnold network (KAN)	time series data	ISO-NE每小时负荷数据（2019-2023年，约100万条观测数据）
914	2025-07-05	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	本文提出了一种基于深度神经网络的优化方法，用于优化电动汽车网约车车队的充电行为	研究创新点在于将深度学习算法与大规模真实世界充电数据相结合，提出了一种优化电动汽车网约车充电行为的新方法	NA	分析当前充电行为，评估关键变量对成本和排放的影响，为潜在改进提供数据驱动的见解	电动汽车网约车车队的充电行为	机器学习	NA	Adam算法	NN	充电事件数据	214万次充电事件
915	2025-07-05	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	本研究利用DistilBERT transformer和NLP技术识别人工智能生成的内容	提出了一种基于DistilBERT transformer的轻量级模型，结合自注意力机制动态权衡文本元素，有效捕捉语言模式，准确率达98%	未提及模型在不同语言或多样化文本类型上的泛化能力	确保数字内容的真实性，防止错误信息和抄袭的传播	人工智能生成的文本内容	自然语言处理	NA	NLP, 深度学习	DistilBERT, LSTM	文本	未明确提及样本数量
916	2025-07-05	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	本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	未提及模型在外部验证集上的表现或临床应用的具体障碍	提高卵巢癌的诊断准确性和分类效率	卵巢癌组织病理学图像	数字病理学	卵巢癌	深度学习	CNN（包括Inception V3、EfficientNet变体、ResNet152V2、MobileNet系列、VGG16/19、Xception等对比模型）	图像	包含Clear Cell、Endometri、Mucinous、Serous和Non-Cancerous类别的卵巢癌图像数据集（具体样本量未说明）
917	2025-07-05	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	提出了一种新型的三维Kronecker卷积特征金字塔（KCFP）模型，用于滚动轴承的故障诊断	使用3D Kronecker卷积替代单一膨胀率，结合3D特征选择（3DFSC）进行局部特征学习，有效解决了现有深度学习模型在多尺度特征提取和梯度消失导致的退化问题	模型仅在Paderborn University和MFPT轴承数据集上进行了验证，未在其他轴承数据集上测试其泛化能力	开发一种自主可靠的滚动轴承故障诊断技术	滚动轴承	机器学习	NA	3D Kronecker卷积	KCFP	时间序列数据	Paderborn University和MFPT轴承数据集
918	2025-07-05	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	本研究利用RoBERTa模型分析口腔健康教育YouTube评论中的恐慌和焦虑情绪，旨在改善心理健康结果和教育效果	采用先进的RoBERTa语言模型进行自然语言处理研究，实现社交媒体环境中的实时反馈	模型在恐慌和信息类别的分类准确性有待提高，需要进一步优化	改善在线健康教育讨论并建立自动评论审核系统	口腔健康教育YouTube视频的评论	自然语言处理	NA	RoBERTa	RoBERTa	文本	NA
919	2025-07-05	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	本文提出了一种基于深度学习的框架，用于准确识别和分类农作物病虫害	结合InceptionV3作为主干特征提取器，并采用通道注意力机制进行特征优化，同时引入元启发式优化算法降低模型复杂度	未提及模型在不同农作物或环境条件下的泛化能力	提高农作物病虫害识别的准确性和计算效率	农作物病虫害	计算机视觉	农作物病虫害	深度学习	InceptionV3	图像	CropDP-181数据集
920	2025-07-05	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	通过多模态整合、基于注意力的深度学习和自组织映射，揭示乳腺癌亚型特异性代谢特征	结合多模态代谢组学数据和基于注意力的深度学习模型，有效筛选出99种显著代谢物，优于传统静态方法，并通过自组织映射分析揭示各亚型的独特代谢特征	NA	系统识别区分乳腺癌亚型的生物标志物	乳腺癌亚型	数字病理学	乳腺癌	LC-MS, GC-MS, NMR	基于注意力的深度学习模型, 自组织映射	代谢组学数据	NA