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
81	2025-10-04	A deep learning algorithm for automatic 3D segmentation and quantification of hamstrings musculotendon injury from MRI 2025-Sep-29, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-16926-1 PMID:41022866	研究论文	开发用于自动分割和量化MRI中腘绳肌肌腱损伤的深度学习算法	首次实现基于AI的自动3D分割和量化腘绳肌肌腱损伤，能够反映不同损伤严重程度	NA	开发自动AI模型用于腘绳肌损伤的定量评估	大学橄榄球运动员的腘绳肌肌腱损伤	医学影像分析	肌肉损伤	磁共振成像(MRI)	深度学习算法	3D医学影像	大学橄榄球运动员在腘绳肌损伤时和恢复运动时的MR扫描
82	2025-10-04	Mixed prototype correction for causal inference in medical image classification 2025-Sep-29, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-15920-x PMID:41022936	研究论文	提出一种混合原型校正因果推理方法(MPCCI)，用于提升医学图像分类的诊断准确性	结合前门调整的因果推理框架和自适应训练策略，通过多视图特征提取和混合原型校正模块解决医学图像异质性对因果关系的干扰	NA	减轻未见混杂因素对医学图像与疾病标签间因果关系的影响，提高深度学习模型的诊断准确性	医学图像（CT和超声图像）	计算机视觉	NA	因果推理、多视图特征提取、混合原型校正	深度学习模型	医学图像	四个医学图像数据集
83	2025-10-04	Clinical application of deep learning for enhanced multistage caries detection in panoramic radiographs 2025-Sep-29, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-16591-4 PMID:41022932	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的两阶段模型，用于在全景X光片中增强检测多阶段龋齿	采用YOLOv5进行牙齿检测和Attention U-Net进行龋齿分割的两模型方法，在全景X光片上实现多阶段龋齿检测	存在低估釉质龋齿的情况，偶尔在健康牙齿上过度预测龋齿（假阳性）	利用深度学习技术提升全景X光片中多阶段龋齿的检测能力	全景X光片中的牙齿和龋齿病变	计算机视觉	龋齿	深度学习	YOLOv5, Attention U-Net	X光图像	500张全景X光片，包含14,997颗牙齿中的1,792个龋齿病变
84	2025-10-04	Advanced deep feature engineering with crayfish optimization for diabetes detection using tongue images 2025-Sep-29, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-14780-9 PMID:41022952	研究论文	提出一种基于舌象分析的深度特征工程与小龙虾优化算法相结合的糖尿病检测方法	首次将小龙虾优化算法(COA)用于糖尿病舌象诊断模型的超参数调优，结合SE-DenseNet特征提取和TCN分类器	仅使用单一舌象数据集进行验证，未说明样本来源和多样性	开发非侵入性的糖尿病准确诊断方法	糖尿病患者的舌象图像	计算机视觉	糖尿病	舌象分析	SE-DenseNet, TCN, COA	图像	NA
85	2025-10-04	Dual Attention-Based recurrent neural network and Two-Tier optimization algorithm for human activity recognition in individuals with disabilities 2025-Sep-29, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-12283-1 PMID:41022965	研究论文	提出一种基于双注意力机制和双层优化算法的人类活动识别模型，专门用于残疾人士的活动识别	结合双注意力双向门控循环单元和塔斯马尼亚魔鬼优化器进行超参数选择，在人类活动识别任务中实现了98.66%的准确率	NA	改进人类活动识别技术以更好地辅助残疾人士	残疾人士的人类活动数据	机器学习	残疾相关疾病	深度学习、元启发式优化算法	双注意力双向门控循环单元(DABiG)、二元萤火虫算法(BFA)、塔斯马尼亚魔鬼优化器(TDO)	传感器数据	使用HAR数据集进行实验评估
86	2025-10-04	Adaptive temporal attention mechanism and hybrid deep CNN model for wearable sensor-based human activity recognition 2025-Sep-29, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-18444-6 PMID:41022984	研究论文	提出一种名为CNNd-TAm的混合深度学习模型，用于基于可穿戴传感器的人类活动识别	结合扩张卷积网络和改进的时间注意力机制，增强空间特征提取和长期时间依赖性建模	NA	开发高效的人类活动识别系统，识别基本和复杂活动	人类日常活动（包括交谈、喝咖啡等13种活动）	机器学习	NA	深度学习	CNN与时间注意力机制的混合模型	传感器数据（加速度计和陀螺仪）	10人参与的13种活动数据
87	2025-10-04	An efficient deep learning network for brain stroke detection using salp shuffled shepherded optimization 2025-Sep-29, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-17725-4 PMID:41023014	研究论文	提出一种基于深度学习的脑卒中检测模型S3ET-NET，通过优化算法提升脑部MRI图像中脑卒中的检测准确率	提出Salp Shuffled Shepherded EfficientNet (S3ET-NET)新模型，结合Salp Shuffled Shepherded Optimization (S3O)算法进行特征选择，在脑卒中检测中达到99.41%的可靠性	NA	开发高效的脑卒中自动检测方法	脑部MRI图像中的脑卒中病变	计算机视觉	脑卒中	MRI扩散加权成像(DWI)	EfficientNet, Ghost Net, S3ET-NET	医学图像	NA
88	2025-10-04	Deep learning model for diagnosing lupus erythematosus in cardiac patients using ECG and audio spectrograms 2025-Sep-29, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-14128-3 PMID:41023010	研究论文	提出一种结合ECG和音频谱图的深度学习模型，用于诊断心脏病患者的红斑狼疮	首创将ECG图像转换为音频并生成梅尔谱图的分析方法，结合ResNet-LSTM和音频谱图转换器的混合架构	模型在特定患者群体（同时患有红斑狼疮和心脏病的患者）中验证，普适性有待进一步研究	开发准确诊断心脏病患者中红斑狼疮的深度学习模型	同时患有红斑狼疮和心脏病的患者	数字病理学	红斑狼疮	ECG分析、音频谱图转换、深度学习	ResNet、LSTM、Audio Spectrogram Transformer混合模型	ECG信号、音频谱图	NA
89	2025-10-04	A deep learning model for epidermal growth factor receptor prediction using ensemble residual convolutional neural network 2025-Sep-29, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-18518-5 PMID:41023039	研究论文	提出一种基于集成残差卷积神经网络的深度学习模型ERCNN-EGFR，用于从氨基酸序列准确预测表皮生长因子受体	首次将集成残差卷积神经网络应用于EGFR预测，结合多种蛋白质特征提取方法和XGBoost特征选择，在性能上显著优于传统方法	未明确说明训练数据和独立测试集的具体规模和来源	开发准确、可扩展且成本效益高的EGFR蛋白质识别计算方法	表皮生长因子受体(EGFR)蛋白质	生物信息学	乳腺癌	CDT、AmpPseAAC、KSCTD、ProtBERT-BFD、XGBoost-FFS	ERCNN、BiLSTM、GRU、GAN	蛋白质氨基酸序列	NA
90	2025-10-04	A hybrid deep learning and fuzzy logic framework for feature-based evaluation of english Language learners 2025-Sep-29, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-17738-z PMID:41023079	研究论文	提出一种结合深度学习和模糊逻辑的混合框架，用于英语学习者的特征评估	首次将模糊逻辑规则挖掘与DeBERTa+元数据+LSTM的先进融合模型相结合，实现了规则推理可解释性与AI预测能力的统一	NA	开发综合评估英语学习者语言能力的智能框架	英语学习者(ELLs)	自然语言处理	NA	深度学习、模糊逻辑、规则挖掘、SHAP可解释性分析	DeBERTa+LSTM混合模型(DBML)	文本响应数据、行为数据、人口统计数据	NA
91	2025-10-04	A hybrid deep learning model with feature engineering technique to enhance teacher emotional support on students' engagement for sustainable education 2025-Sep-29, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-17600-2 PMID:41023087	研究论文	提出一种结合特征工程的混合深度学习模型，用于通过面部表情识别学生情绪以增强教师情感支持	提出AdaptSepCX注意力网络进行特征提取，并采用CNN与双向门控循环单元的混合模型进行情绪分类	NA	开发有效的学生情绪识别系统以增强学生参与度和学习成果，实现可持续教育	学生在学习过程中的情绪状态	计算机视觉	NA	深度学习、特征工程、面部表情分析	CNN、BiGRU、混合深度学习模型	图像	学生参与度数据集
92	2025-10-04	AgriFact framework for modelling the impact of farmers' information demand on nationwide wheat productivity in India 2025-Sep-29, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-19133-0 PMID:41023098	研究论文	提出AgriFact框架，通过深度学习模型分析印度农民信息需求与小麦产量的关系	首次使用深度学习模型和数值方法综合分析农民信息需求对作物产量的影响	仅针对小麦作物进行研究，未涵盖其他农作物	探索农民信息需求与作物产量之间的关系，为农业政策制定提供依据	印度农民的信息查询和小麦产量数据	机器学习	NA	深度学习建模、数值方法、ceteris paribus分析、偏导数分析	1-D CNN及其他五种DL模型	文本查询数据、产量数据	180万次农民咨询电话和印度各地区小麦产量数据
93	2025-10-04	Deep learning decodes species-specific codon usage signatures in Brassica from coding sequences 2025-Sep-29, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-18814-0 PMID:41023189	研究论文	本研究利用深度学习从编码序列中解码芸苔属物种特异的密码子使用特征，实现四种关键芸苔属物种的高精度分类	首次将深度学习应用于植物物种分类，无需手动特征选择即可实现基于全基因组序列数据的高精度物种鉴别	仅针对四种芸苔属物种进行研究，未验证在其他植物分类群中的适用性	开发基于深度学习的植物物种分类方法，解决密切相关的芸苔属物种鉴别难题	四种芸苔属物种：芥菜型油菜(B. juncea)、甘蓝型油菜(B. napus)、甘蓝(B. oleracea)和白菜(B. rapa)	机器学习	NA	基因组测序	多层感知机(MLP)、Leaky ReLU神经网络、Dropout神经网络、径向基函数神经网络(RBFNN)等七种神经网络架构	基因组序列数据	NA
94	2025-10-04	A lightweight St-CNN architecture based on deep learning for stress level detection from human physical activities 2025-Sep-29, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-18647-x PMID:41023211	研究论文	提出一种基于深度学习的轻量级St-CNN架构，用于通过人体活动数据检测压力水平	设计了一种轻量级的St-CNN架构，在保持高精度的同时显著降低计算成本，适用于边缘计算环境	仅使用单一数据集（Stress-Lysis）进行验证，样本量相对有限	开发高效的压力水平检测方法	人体压力水平	机器学习	NA	深度学习	CNN	物理活动数据（体温、湿度、步数等）	2,001个样本
95	2025-10-04	Enhancing SDN security with deep learning and F-balanced cross-entropy for DDoS detection 2025-Sep-29, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-18826-w PMID:41023344	研究论文	提出一种基于深度学习的SDN环境DDoS攻击检测模型AECE，通过注意力机制和F平衡交叉熵损失函数提升检测性能	提出注意力增强交叉熵(AECE)模型，集成注意力机制和新型F平衡交叉熵损失函数，有效平衡精确率与召回率	未明确说明在真实SDN环境中的实时适应性和可扩展性验证	提升软件定义网络(SDN)中DDoS攻击检测的准确性和实时性	SDN网络中的DDoS攻击流量	机器学习	NA	深度学习	深度神经网络(DNN)	网络流量数据	NA
96	2025-10-04	A novel hybrid mathematical deep learning technique for early warning of flashover in composite insulators 2025-Sep-29, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-19151-y PMID:41023343	研究论文	提出一种基于混合数学深度学习模型的复合绝缘子闪络预测方法	结合加权连续小波变换和图注意力网络的混合模型，优于传统小波分析方法	NA	开发复合绝缘子闪络早期预警系统以防止停电事故	污染复合绝缘子的干带电弧和闪络阶段	机器学习	NA	加权连续小波变换(WCWT)、图注意力网络(GAT)、高斯函数拟合	图注意力网络(GAT)	泄漏电流数据	考虑样本几何规格和污染水平等多个参数进行验证
97	2025-10-04	DOD-Boost: a temporal and distribution-optimized deep boosting framework for solar radiation modeling 2025-Sep-29, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-19157-6 PMID:41023386	研究论文	本研究提出了一种结合深度学习和统计分布拟合的混合太阳能辐射时间建模方法DOD-Boost框架	将概率分布拟合与深度学习模型相结合，通过分布优化方法处理太阳能辐射数据的随机性，并使用JSD指标进行更全面的性能评估	NA	开发高精度的太阳能辐射时间建模方法以支持清洁能源系统设计	倾斜表面总太阳辐射数据([Formula: see text])	机器学习	NA	最大似然估计(MLE)、鲸鱼优化算法(WOA)、粒子群优化(PSO)、长短期记忆网络(LSTM)、门控循环单元(GRU)、极端梯度提升(XGBoost)	LSTM、GRU、XGBoost	时间序列数据	NA
98	2025-10-04	DeepWheat: predicting the effects of genomic variants on gene expression and regulatory activities across tissues and varieties in wheat using deep learning 2025-Sep-29, Genome biology IF:10.1Q1 DOI:10.1186/s13059-025-03809-x PMID:41024142	研究论文	开发了DeepWheat深度学习框架，用于预测小麦中基因组变异对基因表达和调控活性的影响	提出了整合序列和表观基因组特征的深度学习框架，能够实现跨组织和品种的准确预测，并识别具有强表达效应的调控变异	NA	开发能够预测基因组变异对基因表达和调控活性影响的深度学习工具	小麦基因组变异及其对基因表达和表观基因组的影响	机器学习	NA	深度学习	深度学习框架（包含DeepEXP和DeepEPI）	基因组序列、表观基因组数据、基因表达数据	五个小麦品种的验证数据
99	2025-10-04	Deep learning NTCP model for late dysphagia after radiotherapy for head and neck cancer patients based on 3D dose, CT and segmentations 2025-Sep-29, Radiotherapy and oncology : journal of the European Society for Therapeutic Radiology and Oncology IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.radonc.2025.111169 PMID:41033356	研究论文	本研究开发了基于深度学习的NTCP模型，利用3D剂量分布、CT扫描和器官分割数据预测头颈癌放疗后晚期吞咽困难	首次将3D剂量分布、器官分割和CT扫描数据整合到深度学习模型中，相比传统NTCP模型能更全面捕捉吞咽困难的复杂性	研究样本来自多机构队列，可能存在数据异质性；模型性能仍需在更大样本中验证	改进头颈癌患者放疗后晚期吞咽困难的预测准确性	1484名头颈癌放疗患者	数字病理	头颈癌	放射治疗、CT扫描	Residual Network (ResNet)	3D剂量分布、CT图像、器官分割数据	1484名患者的多机构队列
100	2025-10-04	Machine learning to classify the focus score and Sjögren's disease using digitalised salivary gland biopsies: a retrospective cohort study 2025-Sep-29, The Lancet. Rheumatology DOI:10.1016/S2665-9913(25)00181-X PMID:41038216	研究论文	本研究利用深度学习模型对数字化唾液腺活检图像进行自动分类，以识别干燥综合征及其新的组织学亚型	首次使用深度学习自动分类焦点评分和干燥综合征，并发现CD8+ T细胞在腺泡周围浸润的新组织学模式	需要进一步研究验证模型，且为回顾性研究	开发机器学习方法来自动分类唾液腺活检的焦点评分和干燥综合征诊断	干燥综合征患者和干燥症状但无干燥综合征的参与者	数字病理学	干燥综合征	深度学习	深度学习模型	图像	545名参与者（490名女性，55名男性），来自欧洲6个专家中心的唾液腺活检切片