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
12661	2025-10-07	An enhanced CNN with ResNet50 and LSTM deep learning forecasting model for climate change decision making 2025-Apr-24, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-97401-9 PMID:40274930	研究论文	提出一种结合CNN、ResNet50和LSTM的混合深度学习模型，用于气候变化决策中的温度和风能预测	首次将CNN、ResNet50和LSTM三种深度学习架构集成到单一混合模型中，用于气候变化的多元预测	模型在更长期气候预测和不同地理区域的泛化能力需要进一步验证	开发高精度的气候变化预测模型，支持风能系统的稳定运行和电力系统规划	温度、风能等气候变化因素	机器学习	NA	深度学习预测	CNN, ResNet50, LSTM	时间序列气候数据	三个公开数据集：风力涡轮机Scada数据集、沙特阿拉伯天气历史数据集、四个地点风能发电数据集	NA	CNN-ResNet50-LSTM混合架构	决定系数(R²), 均方误差(MSE), 平均绝对误差(MAE), 中位数绝对误差(MedAE), 均方根误差(RMSE)	NA
12662	2025-10-07	Variational mode directed deep learning framework for breast lesion classification using ultrasound imaging 2025-Apr-24, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-99009-5 PMID:40274985	研究论文	提出一种基于变分模态分解和深度学习的乳腺癌超声图像分类框架	首次将二维变分模态分解与混合池化和注意力机制的卷积神经网络结合，提供可解释性特征且无需病灶分割	未明确说明模型在更大规模数据集上的泛化能力	开发无需分割的乳腺癌超声图像自动分类方法	乳腺超声图像中的良恶性病灶	计算机视觉	乳腺癌	超声成像, 二维变分模态分解	CNN	超声图像	两个公共乳腺超声数据集和一个内部数据集	NA	具有混合池化和注意力机制的卷积神经网络	准确率, 敏感性, 特异性, AUC, 精确率-召回率曲线下面积	NA
12663	2025-10-07	Attack resilient IoT security framework using multi head attention based representation learning with improved white shark optimization algorithm 2025-Apr-24, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-98180-z PMID:40274990	研究论文	提出一种基于多头注意力和改进白鲨优化算法的物联网入侵检测方法	结合多头注意力机制与改进白鲨优化算法进行网络安全检测，采用沙猫群优化进行特征选择	NA	提升物联网网络安全检测和迁移模型的性能	物联网网络中的网络攻击和异常检测	机器学习	NA	机器学习，深度学习	BiGRU, 多头注意力机制	网络数据	Edge-IIoT数据集	NA	双向门控循环单元与多头注意力机制(BiGRU-MHA)	准确率	NA
12664	2025-10-07	Leveraging TME features and multi-omics data with an advanced deep learning framework for improved Cancer survival prediction 2025-Apr-24, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-98565-0 PMID:40275021	研究论文	本研究通过整合单细胞测序和多组学数据，开发了一种基于自归一化网络的深度学习框架，用于改进胶质瘤患者的生存预测	首次结合EcoTyper框架识别55种细胞状态，并构建scRNA-seq增强的自归一化网络模型，通过梯度归因分析提升模型可解释性	研究样本量相对有限（620个样本），需要在更大规模队列中进一步验证	改进胶质瘤预后预测并识别治疗靶点	胶质母细胞瘤（GBM）和低级别胶质瘤（LGG）患者	数字病理学	胶质瘤	单细胞RNA测序（scRNA-seq）, 多组学数据整合	自归一化网络（SNN）	转录组数据, 拷贝数变异（CNV）, 体细胞突变（MUT）, 微生物数据（MIC）, EcoTyper结果数据	620个胶质瘤样本	NA	自归一化网络	C-index, AUC	NA
12665	2025-10-07	TCAINet an RGB T salient object detection model with cross modal fusion and adaptive decoding 2025-Apr-24, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-98423-z PMID:40275036	研究论文	提出一种融合通道注意力机制和自适应解码的RGB-T显著目标检测模型TCAINet	集成通道注意力机制(CA)、增强型跨模态融合模块(CAF)和自适应解码器(AAD)，通过多样化噪声增强提升模型鲁棒性	未明确说明模型在极端噪声环境下的性能表现和计算效率	提升复杂场景下RGB-T显著目标检测的准确性和鲁棒性	RGB和热成像(T)双模态数据中的显著目标	计算机视觉	NA	深度学习	CNN	RGB图像,热成像图像	NA	NA	TCAINet	Sm, Em, Fm, MAE	NA
12666	2025-10-07	A novel approach for music genre identification using ZFNet, ELM, and modified electric eel foraging optimizer 2025-Apr-24, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-98766-7 PMID:40275047	研究论文	提出一种结合深度学习和元启发式算法的音乐流派识别新方法	首次将ZFNet、极限学习机(ELM)和改进的电鳗觅食优化算法(MEEFO)相结合用于音乐流派识别	NA	自动将音乐作品分类到预定义的流派中	音频信号	机器学习	NA	音频信号处理	CNN, ELM, 元启发式算法	音频	GTZAN和Ballroom两个基准数据集	NA	ZFNet, ELM, MEEFO	准确率, 精确率, 召回率	NA
12667	2025-10-07	A novel temporal classification prototype network for few-shot bearing fault detection 2025-Apr-24, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-98963-4 PMID:40275051	研究论文	提出一种新型时序分类原型网络用于小样本轴承故障检测	提出结合傅里叶变换、增强时序卷积网络和对比相似度分类器的创新小样本学习方法	仅在小样本场景下验证，未测试在大规模数据下的性能表现	解决工业故障检测中数据稀缺条件下的深度学习模型训练问题	轴承故障信号	机器学习	NA	傅里叶变换	时序卷积网络, 原型网络	时序信号数据	四个标准轴承数据集的小样本实验	NA	Enhanced Temporal Convolutional Network (ETCN), ContractSim Classifier (CSC)	k-shot实验性能	NA
12668	2025-10-07	Prediction of significant congenital heart disease in infants and children using continuous wavelet transform and deep convolutional neural network with 12-lead electrocardiogram 2025-Apr-24, BMC pediatrics IF:2.0Q2 DOI:10.1186/s12887-025-05628-2 PMID:40275174	研究论文	开发基于连续小波变换和深度卷积神经网络的人工智能模型，用于婴幼儿先天性心脏病的早期检测	首次针对5岁以下婴幼儿开发基于真实世界ECG数据的AI模型，采用连续小波变换进行信号预处理，并比较多种预训练深度学习模型在CHD检测中的表现	单中心回顾性研究，样本量有限（1035例），未包含所有CHD亚型，需要多中心验证	开发人工智能辅助的ECG分析方法，用于婴幼儿血流动力学显著先天性心脏病的早期筛查	5岁以下婴幼儿的12导联心电图数据	数字病理	心血管疾病	连续小波变换，心电图分析	CNN	心电图信号	1035名5岁以下患者	TensorFlow, PyTorch, Keras	ResNet-18, InceptionResNet-V2, NasNetMobile	准确率, 灵敏度, 特异性, F1分数, AUC	NA
12669	2025-10-07	Exploring the potential and limitations of deep learning and explainable AI for longitudinal life course analysis 2025-Apr-24, BMC public health IF:3.5Q1 DOI:10.1186/s12889-025-22705-4 PMID:40275204	研究论文	本研究通过模拟实验评估深度学习和可解释AI在纵向生命历程数据分析中的潜力与局限	首次系统比较深度学习与传统方法在稀疏纵向生命历程数据中的表现，并深入分析SHAP值与因果关系的对应问题	基于模拟数据而非真实临床数据，SHAP解释与因果关系存在偏差	评估深度学习和可解释AI在生命历程暴露与疾病风险关系分析中的适用性	模拟的纵向生命历程数据，包含童年不良经历和环境因素等暴露变量	机器学习	NA	深度学习，可解释人工智能	CNN, RNN, XGBoost, 逻辑回归	纵向时序数据	NA	NA	基于注意力的RNN, CNN	SHAP值, 预测性能, 校准性能	NA
12670	2025-10-07	Improved prediction of chlorophyll-a concentrations using advancing graph neural network variants 2025-Apr-24, The Science of the total environment DOI:10.1016/j.scitotenv.2025.179481 PMID:40280091	研究论文	本研究提出一种基于深度学习的框架，通过图神经网络变体改进叶绿素a浓度预测	提出结合不规则水质观测和连续气候数据的双模块深度学习框架，引入门控机制整合多模态数据，并评估多种先进图神经网络架构	研究仅基于韩国汉江上游流域的日度数据集，未在其他地理区域验证模型泛化能力	开发可靠的叶绿素a浓度预测方法以准确估计有害藻华	地表水体中的叶绿素a浓度	机器学习	NA	水质监测，气候数据采集	图神经网络，LSTM，全连接网络	时间序列数据，空间图数据	韩国汉江上游流域的日度数据集	NA	ChebNet, GCN, LSTM	R	NA
12671	2025-10-07	Deep learning approach in undergraduate nursing students and their relationship with learning outcomes: A latent profile analysis 2025-Apr-23, Nurse education in practice IF:3.3Q1 DOI:10.1016/j.nepr.2025.104379 PMID:40279950	研究论文	本研究通过潜在剖面分析识别护理本科生深度学习方式的潜在类型，并分析其影响因素与学习成果的关系	首次在护理教育领域应用潜在剖面分析方法识别学生深度学习方式的异质性群体	横断面研究设计无法确定因果关系，样本仅来自两所医科大学	探索护理本科生深度学习方式的潜在类型及其与学习成果的关联	891名来自中国两所医科大学的护理本科学生	教育研究	NA	问卷调查，潜在剖面分析	潜在剖面模型，方差分析，多项逻辑回归	量表数据	891名护理本科生	NA	NA	p值	NA
12672	2025-04-29	Challenging Reaction Prediction Models to Generalize to Novel Chemistry 2025-Apr-23, ACS central science IF:12.7Q1 DOI:10.1021/acscentsci.5c00055 PMID:40290152	research paper	本文探讨了深度学习模型在有机反应产物预测中的泛化能力，特别是在面对新化学领域时的表现	提出了一系列更具挑战性的评估方法，包括对新专利、新作者以及时间分割数据的测试，以揭示当前反应预测模型的能力和局限	当前模型在分布外领域的表现仍有不足，特别是在面对新反应类型的发现时	评估和改进深度学习模型在有机反应预测中的泛化能力	有机反应预测模型	machine learning	NA	deep learning	SMILES-based deep learning model	chemical reaction data	NA	NA	NA	NA	NA
12673	2025-04-29	Optimal Control of Specification in LPG Blend: A Deep Learning and PSO-Driven Framework for Minimizing Off-Spec Production 2025-Apr-22, ACS omega IF:3.7Q2 DOI:10.1021/acsomega.4c10068 PMID:40290953	研究论文	本文提出了一种结合深度学习和粒子群优化的两阶段方法，用于预测和优化液化石油气（LPG）混合过程中的产品规格，以减少不合格产品的生产	结合LSTM深度学习模型和粒子群优化（PSO）技术，首次在LPG混合过程中实现预测与优化的协同作用，并考虑了不同烃类组分对输入变量的差异影响	研究仅针对特定炼油厂的LPG生产过程，未考虑原油类型对LPG规格的影响	优化LPG混合过程中的产品规格控制，减少不合格产品的生产	液化石油气（LPG）的混合生产过程	机器学习	NA	LSTM, PSO	LSTM	历史测量数据	年度数据集（具体数量未提及）	NA	NA	NA	NA
12674	2025-10-07	Low-Light Image and Video Enhancement for More Robust Computer Vision Tasks: A Review 2025-Apr-21, Journal of imaging IF:2.7Q3 DOI:10.3390/jimaging11040125 PMID:40278041	综述	本文综述了低光照图像和视频增强技术及其对计算机视觉任务鲁棒性的提升作用	聚焦于视频增强领域，对传统和深度学习方法进行全面比较分析，并探讨光照增强与计算机视觉任务结合的效果	缺乏真实世界数据，监督学习方法对新数据的鲁棒性不足	提升计算机视觉任务在低光照条件下的性能和鲁棒性	低光照图像和视频增强方法	计算机视觉	NA	NA	深度学习, 监督学习, 零样本学习	图像, 视频	NA	NA	NA	NA	NA
12675	2025-10-07	Causal recurrent intervention for cross-modal cardiac image segmentation 2025-Apr-21, Computerized medical imaging and graphics : the official journal of the Computerized Medical Imaging Society IF:5.4Q1 DOI:10.1016/j.compmedimag.2025.102549 PMID:40279865	研究论文	提出因果循环干预方法用于跨模态心脏图像分割	建立结构因果模型，通过干预保持个体域的因果一致性，将高维变化整合为单一因果关系	未明确说明方法在其他器官或模态上的泛化能力	解决跨模态心脏图像分割中的跨域混淆问题	心脏医学图像	计算机视觉	心血管疾病	医学影像分析	因果推理模型	医学图像切片序列	1697例跨模态心脏图像样本	NA	结构因果模型	分割性能指标	NA
12676	2025-10-07	Deep Learning-Based Estimation of Myocardial Material Parameters from Cardiac MRI 2025-Apr-21, Bioengineering (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/bioengineering12040433 PMID:40281793	研究论文	本研究提出了一种基于深度学习的框架，直接从心脏磁共振成像数据快速准确估计左心室心肌材料参数	首次使用深度学习直接从常规心脏MRI数据估计心肌材料参数，替代了传统计算昂贵且耗时的逆向有限元优化方法	在病理样本（如ARV和HCM病例）上的预测误差较高，表明对病变心肌组织的建模存在挑战	开发计算高效的心肌材料参数估计方法，推进计算建模和临床应用	左心室心肌材料参数	医学影像分析	心血管疾病	心脏磁共振成像	CNN	医学影像	1288名健康受试者，外加少量病理亚组（包括ARV和HCM病例）	NA	ResNet18	平均绝对误差, 平均相对误差	NA
12677	2025-04-29	Histology-Specific Treatment Strategies and Survival Prediction in Lung Cancer Patients with Spinal Metastases: A Nationwide Analysis 2025-Apr-21, Cancers IF:4.5Q1 DOI:10.3390/cancers17081374 PMID:40282550	research paper	本研究评估了肺癌脊柱转移患者的治疗模式、生存结果和预后因素，并整合了深度学习生存预测模型	整合了深度学习生存预测模型来评估肺癌脊柱转移患者的预后，并提出了组织学特异性治疗策略	研究为回顾性队列研究，可能存在选择偏倚，且未考虑所有潜在混杂因素	评估肺癌脊柱转移患者的治疗模式、生存结果和预后因素，以优化治疗策略	非小细胞肺癌（NSCLC）和小细胞肺癌（SCLC）脊柱转移患者	digital pathology	lung cancer	深度学习生存预测模型	SurvTrace	临床数据	428,919名肺癌患者，其中5.1%发展为脊柱转移	NA	NA	NA	NA
12678	2025-04-29	Mutual Information Neural-Estimation-Driven Constellation Shaping Design and Performance Analysis 2025-Apr-21, Entropy (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/e27040451 PMID:40282686	研究论文	本文提出了基于互信息神经估计（MINE）的几何、概率及联合星座成形方案，以最大化互信息（MI）	首次引入MINE模块，通过反向传播有效估计和最大化互信息，无需明确了解信道状态信息	仅优化发射端，未考虑接收端的复杂性	提高高速相干通信系统中的星座成形性能，以满足日益增长的容量需求	无线和光通信中的星座成形设计	通信技术	NA	深度学习（DL）	MINE-GCS, MINE-PCS, MINE-JCS	信号数据	通过仿真验证，具体样本数量未提及	NA	NA	NA	NA
12679	2025-04-29	MAF-MixNet: Few-Shot Tea Disease Detection Based on Mixed Attention and Multi-Path Feature Fusion 2025-Apr-21, Plants (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/plants14081259 PMID:40284147	research paper	提出了一种名为MAF-MixNet的新型少样本端到端检测网络，用于复杂田间条件下的茶叶病害检测	设计了混合注意力分支(MA-Branch)和多路径特征融合模块(MAFM)，有效解决了有限样本下特征提取不足的瓶颈	未提及具体局限性	开发一种能够在少量标注数据下实现稳健检测的茶叶病害检测方法	茶叶病害（炭疽病和褐斑病）	computer vision	plant disease	few-shot learning	MAF-MixNet (基于混合注意力和多路径特征融合的CNN变体)	image	5-shot和10-shot场景下的测试	NA	NA	NA	NA
12680	2025-04-29	A Vision-Based Method for Detecting the Position of Stacked Goods in Automated Storage and Retrieval Systems 2025-Apr-21, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25082623 PMID:40285312	research paper	提出了一种基于机器视觉的检测算法，用于自动化存储和检索系统中货物堆叠位置的检测	集成了托盘表面物体检测网络（STEGNet）与箱体边缘检测算法，引入了高效门控金字塔特征网络（EG-FPN）和轻量级注意力机制	未提及具体局限性	为现代物流系统中的自动化货物堆叠监控提供可靠解决方案	自动化存储和检索系统中的货物堆叠	computer vision	NA	机器视觉、深度学习	STEGNet、EG-FPN	image	GY-WSBW-4D数据集和WSGID-B数据集	NA	NA	NA	NA