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
81	2025-10-05	Federated multi scale vision transformer with adaptive client aggregation for industrial defect detection 2025-Oct-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-12390-z PMID:41034251	研究论文	提出一种用于工业缺陷检测的联邦多尺度视觉变换器与自适应客户端聚合方法	引入自适应客户端聚合机制和对比特征对齐模块，动态分配客户端权重并减少域间差异	NA	开发隐私保护且自适应的工业缺陷检测方法	工业制造中的产品缺陷	计算机视觉	NA	联邦学习	Vision Transformer	图像	NA	NA	多尺度视觉变换器(MSVT)	准确率, 鲁棒性, 可扩展性	NA
82	2025-10-05	PCF-VAE: posterior collapse free variational autoencoder for de novo drug design 2025-Oct-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-14285-5 PMID:41034259	研究论文	提出一种名为PCF-VAE的后验坍塌自由变分自编码器，用于解决从头药物设计中分子生成多样性不足的问题	通过PCF-VAE方法有效缓解变分自编码器中的后验坍塌现象，简化SMILES表示复杂度并增强分子生成多样性	未提及具体计算资源限制或模型可扩展性方面的局限性	研究变分自编码器在从头药物设计中的后验坍塌问题并开发解决方案	分子结构和化学空间	机器学习	NA	变分自编码器	VAE	分子结构数据	NA	NA	PCF-VAE	有效性, 独特性, 新颖性, intDiv, intDiv2	NA
83	2025-10-05	A hybrid deep learning model for detection and mitigation of DDoS attacks in VANETs 2025-Oct-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-15215-1 PMID:41034308	研究论文	提出一种用于车载自组织网络DDoS攻击检测与缓解的混合深度学习框架	首次将优化特征选择、高级深度学习检测、自适应强化学习缓解和基于区块链的安全报告集成到多层防御框架中	仅使用单一数据集进行评估，未在实际车载网络环境中验证	提高车载自组织网络中DDoS攻击的检测效率和缓解能力	车载自组织网络中的DDoS攻击	机器学习	NA	深度学习，强化学习，区块链技术	CNN, LSTM, 注意力机制	网络流量数据，时空数据，行为模式数据	CIC-DDoS2019数据集中的真实车载流量数据	NA	卷积LSTM网络，注意力层，残差连接，密集连接	准确率，精确率，F1分数，灵敏度，特异性，假阳性率，假阴性率	NA
84	2025-10-05	An interpretable hybrid deep learning framework for gastric cancer diagnosis using histopathological imaging 2025-Oct-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-15702-5 PMID:41034364	研究论文	提出一种结合CNN和Transformer的混合深度学习框架用于胃癌组织病理图像诊断	首次将CNN与Transformer架构结合用于胃癌病理图像分类，增强特征表示和空间上下文理解能力	依赖于公开数据集，未在更广泛的临床环境中验证	开发可靠、自动化的胃癌诊断工具	胃癌组织病理图像	数字病理	胃癌	组织病理成像	CNN, Transformer	图像	三个公开数据集：GasHisSDB、TCGA-STAD、NCT-CRC-HE-100K	NA	混合CNN-Transformer架构	准确率, F1分数, AUC, Grad-CAM可解释性	NA
85	2025-10-05	High-resolution conditional MR image synthesis through the PACGAN framework 2025-Oct-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-16257-1 PMID:41034368	研究论文	提出一种结合渐进增长GAN和辅助分类器GAN的PACGAN框架，用于生成高质量、类别特定的脑部磁共振合成图像	将渐进增长GAN和辅助分类器GAN有效结合，实现高分辨率条件医学图像合成	概念验证框架，数据可用性有限	解决医学图像深度学习中的数据限制和类别不平衡问题	阿尔茨海默病患者和健康对照者的脑部磁共振图像	计算机视觉	阿尔茨海默病	磁共振成像	GAN	医学图像	ADNI数据集	NA	Progressive Growing GAN, Auxiliary Classifier GAN	AUC	NA
86	2025-10-05	Enhanced deep learning model for predicting hydraulic performance in recycled porous pipe irrigation systems 2025-Oct-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-20354-6 PMID:41034369	研究论文	本研究评估了回收多孔管道灌溉系统的水力性能，并开发了深度学习模型来预测排水速率	结合水力评估与AI建模，使用合成数据增强技术解决实验样本有限问题，开发了增强型MLP模型实现高精度预测	实验样本有限，需要依赖数据增强技术	预测回收多孔管道灌溉系统的水力性能，提高水资源利用效率	两种类型的回收多孔管道（A型：橡胶-聚乙烯混合物，B型：纯橡胶）	机器学习	NA	实验室实验测量，合成数据增强	MLP,LSTM,DNN,ANN,GAN	实验测量数据	实验室实验数据，通过GAN进行数据增强	NA	Enhanced Multilayer Perceptron, Long Short-Term Memory, Deep Neural Network, Artificial Neural Network	相关系数R,均方根误差RMSE,变异系数CV,排放均匀性EU	NA
87	2025-10-05	Advances in IoT networks using privacy-preserving techniques with optimized multi-head self-attention model for intelligent threat detection based on plant rhizome growth optimization 2025-Oct-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-16052-y PMID:41034393	研究论文	提出一种基于植物根茎生长优化的多头自注意力模型，用于物联网环境中的智能威胁检测	结合卷积神经网络、双向门控循环单元和多头自注意力机制的混合模型，并采用植物根茎生长优化算法进行超参数选择	仅在Edge-IIoT和ToN-IoT两个数据集上进行验证，未在其他物联网场景测试	开发自动化的网络攻击检测系统以提升物联网安全	物联网网络中的入侵行为	机器学习	NA	深度学习	CNN, BiGRU, 自注意力机制	网络流量数据	Edge-IIoT和ToN-IoT数据集	NA	CNN-BiGRU-MHSAM混合架构	准确率	NA
88	2025-10-05	Gas concentration prediction based on SSA algorithm with CNN-BiLSTM-attention 2025-Oct-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-15838-4 PMID:41034433	研究论文	提出一种基于SSA算法优化的CNN-BiLSTM-Attention混合深度学习模型，用于煤矿瓦斯浓度预测	结合1D-CNN空间特征提取、BiLSTM双向时间依赖建模和注意力机制动态加权关键特征，并采用SSA算法自动优化超参数	研究仅针对山西某煤矿掘进工作面，未在不同地质条件煤矿中验证泛化能力	提高煤矿瓦斯浓度预测精度和泛化能力，为瓦斯灾害预警提供支持	煤矿掘进工作面的瓦斯浓度及相关环境参数	机器学习	NA	时间序列预测	CNN, BiLSTM, Attention	时间序列数据	NA	NA	1D-CNN, BiLSTM, Attention	RMSE, MAPE	NA
89	2025-10-05	Recognizing Egyptian currency for people with visual impairment using deep learning models 2025-Oct-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-20646-x PMID:41034434	研究论文	本研究提出了一种基于深度学习的新型实时埃及货币识别系统，旨在帮助视障人士独立安全地进行金融交易	首次将YOLOv8、YOLOv9和YOLOv10等先进深度学习模型应用于埃及货币识别，并引入上下文聚合、GELAN和无NMS训练等创新技术	主要针对埃及货币，对其他地区货币的适用性未验证	开发高精度低延迟的货币识别系统以帮助视障人士	埃及纸币	计算机视觉	视力障碍	深度学习	YOLOv8, YOLOv9, YOLOv10	图像	2000张标注图像	NA	YOLOv8, YOLOv9, YOLOv10	精确率, F1分数, mAP@0.5	NA
90	2025-10-05	Inverse design of periodic cavities in anechoic coatings with gradient changes of radii and distances via a conditional generative adversarial network 2025-Oct-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-15946-1 PMID:41034619	研究论文	提出基于条件生成对抗网络的逆向设计方法，用于设计消声涂层中梯度变化空腔结构	首次将条件生成对抗网络应用于消声涂层梯度空腔结构的逆向设计	研究基于86400组数据，未讨论模型在其他频段的泛化能力	实现消声涂层低频宽带吸声性能的优化设计	消声涂层的材料参数和空腔几何结构	机器学习	NA	深度学习	cGAN	数值模拟数据	86400组材料和结构参数及对应吸声系数	NA	条件生成对抗网络	吸声系数	NA
91	2025-10-05	Classify the fNIRS signals of first-episode drug-naive MDD patients with or without suicidal ideation using machine learning 2025-Oct-01, BMC psychiatry IF:3.4Q2 DOI:10.1186/s12888-025-07394-y PMID:41034887	研究论文	使用机器学习和fNIRS技术对首发未用药重度抑郁症患者有无自杀意念进行分类研究	首次将一维卷积神经网络应用于fNIRS数据分析，探索首发未用药MDD患者自杀意念的客观生物标志物	样本量相对较小(91例患者)，仅关注前额叶皮层功能	评估fNIRS作为自杀意念诊断工具的潜力，探索MDD患者前额叶功能	首发未用药重度抑郁症患者(91例)和健康对照(39例)	机器学习	重度抑郁症	功能性近红外光谱(fNIRS), 言语流畅性任务(VFT)	CNN	脑血流动力学信号	130例(91例MDD患者+39例健康对照)	NA	一维卷积神经网络	准确率, ROC曲线, AUC	NA
92	2025-10-05	Joint prediction of glioma molecular marker status based on GDI-PMNet 2025-Oct-01, Journal of translational medicine IF:6.1Q1 DOI:10.1186/s12967-025-07021-0 PMID:41034915	研究论文	提出基于GDI-PMNet的深度学习模型，用于同时预测胶质瘤分子标志物状态	提出梯度感知空间分区增强算法(GASPE)、深度卷积双注意力模块(DADC)、金字塔多尺度特征提取模块(PMSFEM)和基于Mamba的投影卷积模块(MPCM)相结合的混合模型PMNet，以及迭代真值校准算法(ITC)	NA	实现胶质瘤分子标志物状态的非侵入性术前预测	胶质瘤分子标志物(IDH1, Ki67, MGMT, P53)	医学影像分析	胶质瘤	磁共振成像(MRI)	深度学习, CNN	医学影像	NA	NA	PMNet, GDI-PMNet	准确率	NA
93	2025-10-05	A time-efficient continuous ramp protocol for data-driven walking energy expenditure estimation across multiple speeds 2025-Oct-01, Journal of neuroengineering and rehabilitation IF:5.2Q1 DOI:10.1186/s12984-025-01707-8 PMID:41034972	研究论文	本研究提出一种时间高效的连续斜坡协议，用于通过可穿戴设备估计多速度行走的能量消耗	将数据驱动方法与连续协议相结合，通过单次试验中逐渐增加行走速度的方式提高数据收集效率	在速度超过1.5 m/s时观察到运动学差异，样本量相对有限	比较连续斜坡协议与传统离散步进协议在能量消耗估计中的有效性	人类行走运动	机器学习	NA	间接热量测定法，惯性测量单元(IMU)	深度学习模型	运动传感器数据，能量消耗测量数据	14名初始受试者+13名额外受试者	NA	NA	平均误差	NA
94	2025-10-05	Chemical classification program synthesis using generative artificial intelligence 2025-Oct-01, Journal of cheminformatics IF:7.1Q1 DOI:10.1186/s13321-025-01092-3 PMID:41035053	研究论文	本研究提出了一种使用生成式人工智能自动编写化学分类器程序的方法	利用生成式AI自动编写可解释的化学分类程序，创建了可计算的化学类别本体模型C3PO	C3PO的性能尚未达到最先进的深度学习方法水平	开发自动化的化学结构分类方法	化学结构分类，特别是ChEBI数据库中的化学类别	自然语言处理	NA	生成式人工智能	生成式AI	SMILES结构，自然语言	ChEBI数据库中的化学类别	NA	NA	分类性能	NA
95	2025-10-05	Meta-learning provides a robust framework to discern taxonomic carnivore agency from the analysis of tooth marks on bone: reassessing the role of felids as predators of Homo habilis 2025-Oct, Royal Society open science IF:2.9Q1 DOI:10.1098/rsos.250548 PMID:41035507	研究论文	本研究开发了一种基于元学习的双方法框架，用于从骨骼咬痕中识别食肉动物分类群，并重新评估了猫科动物作为能人捕食者的作用	首次将少样本监督学习和模型无关元学习相结合应用于古生物学分类问题，显著提升了食肉动物咬痕分类的准确性和一致性	样本量不平衡问题可能仍未完全解决，模型在特定分类群上的性能仍有提升空间	开发更可靠的食肉动物机构识别方法，以理解遗址形成过程和食肉动物-古人类相互作用	非洲古人类遗址中的食肉动物咬痕，特别是来自奥杜威峡谷的OH7和OH65标本	机器学习	NA	少样本监督学习，模型无关元学习	深度学习	骨骼咬痕图像数据	四个主要食肉动物分类群（鳄鱼、鬣狗、豹、狮子）的咬痕样本	TensorFlow, PyTorch	Xception	准确率，宏平均F1分数，分类群特异性F1分数	NA
96	2025-10-05	Fully ablative CO2 laser therapy for rhinophyma: long-term efficacy, safety and insights from an artificial intelligence-assisted predictive model in a large cohort 2025-Oct, Skin health and disease DOI:10.1093/skinhd/vzaf042 PMID:41035836	研究论文	评估完全消融性CO2激光治疗酒渣鼻的长期疗效和安全性，并利用人工智能模型预测治疗成功因素	首次在大型队列研究中结合深度学习模型识别酒渣鼻治疗结果的关键预测因子	回顾性研究设计，样本量相对有限（152例患者）	评估CO2激光治疗酒渣鼻的长期疗效、安全性及患者满意度	152例I-III级酒渣鼻患者	医疗人工智能	酒渣鼻	CO2激光治疗	深度学习模型	临床数据，患者评估量表	152例患者	NA	NA	GAIS评分，患者满意度评分，复发率，副作用发生率	NA
97	2025-10-05	A dataset of lung ultrasound images for automated AI-based lung disease classification 2025-Oct, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2025.112034 PMID:41036250	研究论文	本文介绍了一个用于肺部疾病自动分类的标注肺部超声图像数据集	提供了首个在乌干达收集的标注肺部超声图像基准数据集，支持基于AI的肺部疾病自动诊断工具开发	数据集规模相对有限（1062张图像），仅来自两家转诊医院	开发基于人工智能的肺部疾病自动分类诊断工具	肺部超声图像	计算机视觉	肺部疾病	肺部超声成像	CNN	图像	1062张标注肺部超声图像	NA	NA	NA	NA
98	2025-10-05	Sex classification from hand X-ray images in pediatric patients: How zero-shot Segment Anything Model (SAM) can improve medical image analysis 2025-Oct, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.111060 PMID:40946680	研究论文	本研究探讨了使用零样本SAM模型改进手部X射线图像性别分类的方法	首次系统评估零样本SAM在X射线图像分割中的应用，提出基于几何标准的新型手部掩模检测算法，避免了昂贵的重新训练和提示工程	研究仅使用儿科患者数据，模型在成人或其他人群中的适用性需要进一步验证	开发基于手部X射线图像的性别分类方法，并探索其在法医和人类学中的应用	儿科患者的手部X射线图像和史前手印	计算机视觉	NA	X射线成像	深度学习模型,集成学习	手部X射线图像	RSNA儿科骨龄数据集中的手部X射线图像	NA	Segment Anything Model (SAM)	分类准确率	NA
99	2025-10-05	A hybrid quorum sensing model for neurodynamic feature optimization in EEG-based Parkinson's disease detection 2025-Oct, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.111012 PMID:40946679	研究论文	提出一种基于混合群体感应优化的特征选择方法，用于EEG帕金森病检测中的神经动力学特征优化	开发了新型多阶段混合群体感应优化算法，结合元启发式探索与统计精炼及相关性剪枝	未明确说明算法在不同EEG数据集上的泛化能力及计算复杂度分析	优化EEG特征选择以提升帕金森病检测性能	帕金森病患者的EEG信号	机器学习	帕金森病	脑电图	MLP	EEG信号	San Diego数据集和University of New Mexico数据集	NA	多层感知器	准确率	NA
100	2025-10-05	Magnetization transfer MRI (MT-MRI) detects white matter damage beyond the primary site of compression in degenerative cervical myelopathy using a novel semi-automated analysis 2025-Oct, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.111083 PMID:40953562	研究论文	本研究开发了一种基于脊髓工具箱的半自动化分析流程，用于检测退行性颈椎病中超出主要压迫部位的白质损伤	开发了结合深度学习CNN分割、椎体标记和模板配准的半自动化磁化转移比提取流程，能够在未受压区域检测到微观结构损伤	样本量相对较小（30名患者和15名健康对照），需要进一步验证	改进退行性颈椎病的磁化转移MRI分析，建立微观结构损伤与临床结局的关联	退行性颈椎病患者和年龄匹配的健康对照者	医学影像分析	退行性颈椎病	磁化转移MRI，T2加权MRI	CNN	MRI图像	30名退行性颈椎病患者和15名健康对照	Spinal Cord Toolbox (SCT)	卷积神经网络	AUC, ROC分析	3T MRI扫描仪