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
13521	2025-10-07	Attention LinkNet-152: a novel encoder-decoder based deep learning network for automated spine segmentation 2025-Apr-16, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-95243-z PMID:40240440	研究论文	提出一种名为Attention LinkNet-152的新型编码器-解码器深度学习网络，用于自动脊柱分割	集成改进的EfficientNetB7编码器与注意力模块，使用更深的ResNet152替换原始LinkNet中的ResNet34，并应用基于梯度敏感性的剪枝优化	NA	开发自动化脊柱分割方法以辅助脊柱相关疾病的诊断和治疗	CT图像中的脊柱结构	计算机视觉	脊柱疾病	CT成像	深度学习	CT图像	VerSe 2019和VerSe 2020数据集	NA	LinkNet-152, EfficientNetB7, ResNet152	Dice系数, Jaccard指数	NA
13522	2025-10-07	Prediction of barberry witches' broom rust disease using artificial intelligence models: a case study in South Khorasan, Iran 2025-Apr-16, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-97733-6 PMID:40240439	研究论文	使用基于深度学习的AI技术检测感染锈病的伏牛花叶片	首次将卷积神经网络应用于伏牛花丛枝锈病的自动识别与严重程度分类	研究仅针对伊朗南呼罗珊地区的特定病害，模型普适性有待验证	开发自动检测伏牛花丛枝锈病的人工智能系统	感染锈菌(Puccinia arrhenatheri)的伏牛花(Berberis vulgaris L. var. asperma)叶片	计算机视觉	植物病害	深度学习, 传统实验室方法	CNN	图像	健康与感染锈病的伏牛花叶片图像数据集	TensorFlow, Keras	CNN	准确率	NA
13523	2025-10-07	Assessment of hydrogen vehicle fuel economy using MRAC based on deep learning 2025-Apr-16, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-97082-4 PMID:40240442	研究论文	本研究评估了基于深度学习的模型参考自适应控制在氢燃料汽车电机控制中的应用效果	首次将深度学习技术与模型参考自适应控制相结合应用于氢燃料汽车电机控制，并比较了与传统PI控制和标准MRAC的性能差异	当前深度学习MRAC的燃油经济性优势较小，需要更多训练数据来进一步提升性能	评估不同控制策略在氢燃料汽车电机控制中的性能，特别关注燃油经济性	氢燃料汽车的电机控制系统	机器学习	NA	深度学习	深度学习模型	车辆运行数据	NA	NA	NA	燃油经济性, 电池荷电状态	NA
13524	2025-10-07	An interpretable framework for gastric cancer classification using multi-channel attention mechanisms and transfer learning approach on histopathology images 2025-Apr-16, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-97256-0 PMID:40240457	研究论文	提出一种基于多通道注意力机制和迁移学习的可解释性框架用于胃癌组织病理图像分类	采用多通道注意力机制动态聚焦相关特征，结合迁移学习方法提升模型在医学图像分析中的性能和可解释性	NA	开发高精度胃癌组织病理图像分类框架	胃癌组织病理图像	数字病理	胃癌	组织病理成像	CNN, 注意力机制	图像	公开的胃组织病理亚尺寸图像数据库和HCRF数据集	NA	多通道注意力机制, 卷积神经网络	准确率	NA
13525	2025-10-07	ResM-FusionNet for efficient landslide detection algorithm with a hybrid architecture 2025-Apr-16, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-98230-6 PMID:40240463	研究论文	提出一种基于深度学习的滑坡检测方法ResM-FusionNet，通过混合架构实现高效滑坡识别	提出新型损失函数RLoss，融合掩码机制、语义加权和Top-K像素损失平均策略，提升复杂地形和边界细节检测能力	NA	开发高效准确的滑坡检测算法，用于灾害响应、风险评估和城市规划	滑坡易发区域	计算机视觉	NA	遥感技术	CNN, MLP	遥感图像	NA	NA	ResNet-50, ResM-FusionNet	准确率, F1分数, Kappa系数, IoU, 精确率, 召回率	NA
13526	2025-10-07	Artificial intelligence-driven cybersecurity system for internet of things using self-attention deep learning and metaheuristic algorithms 2025-Apr-16, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-98056-2 PMID:40240545	研究论文	提出一种基于自注意力深度学习和元启发式算法的物联网智能网络安全系统	结合改进的金枪鱼群优化算法进行特征选择，采用带自注意力的双向长短期记忆网络进行网络安全检测，并应用饥饿游戏搜索算法优化模型参数	NA	增强物联网网络中的网络安全防护能力	物联网网络中的网络安全攻击	机器学习	NA	深度学习，元启发式算法	BiLSTM	网络安全数据	ToN-IoT和Edge-IIoT数据集	NA	双向长短期记忆网络，自注意力机制	准确率	NA
13527	2025-10-07	Tuberculosis detection using few shot learning 2025-Apr-16, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-97803-9 PMID:40240548	研究论文	本研究提出了一种基于小样本学习的结核病检测方法TB-FSNet	将小样本学习-原型网络与改进的MobileNet-V2骨干网络结合，并加入自注意力层，在保持高精度的同时大幅减少模型参数和大小	NA	开发适用于嵌入式设备的轻量级结核病检测模型	胸部X光图像	计算机视觉	结核病	胸部X光分析	小样本学习,原型网络	图像	结合Montgomery County和深圳胸部X光数据集	NA	MobileNet-V2,自注意力层	准确率,精确率,特异性,敏感性	嵌入式设备,边缘设备
13528	2025-10-07	Deep learning-based multi-criteria recommender system for technology-enhanced learning 2025-Apr-16, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-97407-3 PMID:40240805	研究论文	提出一种融合深度学习和因子分解技术的混合DeepFM-SVD++模型，用于改进技术增强学习中的多标准推荐系统	结合因子分解机和深度神经网络，同时捕获低阶特征交互和高阶依赖关系，有效解决数据稀疏性和冷启动问题	未明确说明模型在更大规模数据集上的性能表现和计算效率	改进技术增强学习环境中的多标准推荐系统性能	多标准评分数据和推荐系统	机器学习	NA	深度学习，因子分解技术	DeepFM, SVD++	多标准评分数据	两个多标准数据集：ITM-Rec（TEL领域）和Yahoo Movies（非TEL领域）	NA	DeepFM-SVD++（融合因子分解机和深度神经网络）	准确率	NA
13529	2025-10-07	Improved YOLOv8n-based bridge crack detection algorithm under complex background conditions 2025-Apr-16, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-97842-2 PMID:40240806	研究论文	提出一种基于改进YOLOv8n模型的桥梁裂缝检测算法，用于复杂背景条件下的裂缝识别	在Backbone和Neck中引入全局注意力机制增强特征提取能力，通过Gam-Concat优化特征融合模型，在FPN-PAN结构中使用DySample替代原始上采样模块，并在Head中添加MPDIoU优化边界框损失函数	NA	解决桥梁裂缝检测中因光照、污渍和密集裂缝导致的漏检和误检问题	桥梁裂缝图像	计算机视觉	NA	深度学习图像处理	YOLOv8n	图像	NA	NA	YOLOv8n, FPN-PAN	mAP@0.5, mAP@0.5:0.95, precision, recall	NA
13530	2025-10-07	Prediction methodology of air absorbed dose rates for Chinese cities with deep learning models 2025-Apr-16, Journal of environmental radioactivity IF:1.9Q3 DOI:10.1016/j.jenvrad.2025.107685 PMID:40245757	研究论文	本研究提出基于深度学习的中国城市空气吸收剂量率预测框架	首次将CNN-LSTM和Bi-LSTM等深度学习模型应用于中国城市空气吸收剂量率预测，并利用CNN提升数据预处理效率	仅针对沿海和内陆两类城市进行验证，未涵盖所有城市类型；Bi-LSTM模型在内陆城市的MAE指标略逊于LSTM模型	建立城市空气吸收剂量率的准确预测方法以支持环境辐射防护策略制定	中国城市的空气吸收剂量率监测数据	机器学习	NA	环境辐射监测	LSTM, CNN-LSTM, Bi-LSTM	时间序列监测数据	国家核安全管理局发布的大规模复杂数据集	NA	LSTM, CNN-LSTM, Bi-LSTM	决定系数(R), 平均绝对误差(MAE), 均方根误差(RMSE)	NA
13531	2025-10-07	Prediction of Tumor Budding Grading in Rectal Cancer Using a Multiparametric MRI Radiomics Combined with a 3D Vision Transformer Deep Learning Approach 2025-Apr-16, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2025.03.046 PMID:40246672	研究论文	本研究结合多参数MRI影像组学和3D视觉Transformer深度学习模型，预测直肠癌患者的肿瘤出芽分级	首次将3D视觉Transformer深度学习模型与多参数MRI影像组学相结合用于直肠癌肿瘤出芽分级预测	回顾性研究设计，样本量相对有限，需要更大规模的前瞻性验证	评估多参数MRI影像组学结合3D ViT深度学习模型在预测直肠癌肿瘤出芽分级中的有效性	349例直肠腺癌患者，来自两家医院	计算机视觉	直肠癌	多参数MRI（T2WI、DWI、T1CE）	3D Vision Transformer (ViT)	医学影像	349例患者（训练集187例，内部测试集80例，外部测试集82例）	NA	3D Vision Transformer	AUC, Delong检验, 校准曲线, 决策曲线分析	NA
13532	2025-10-07	3D Hyperspectral Data Analysis with Spatially Aware Deep Learning for Diagnostic Applications 2025-Apr-15, Analytical chemistry IF:6.7Q1 DOI:10.1021/acs.analchem.4c05549 PMID:40179245	研究论文	本研究开发了空间感知深度学习算法用于分析3D拉曼高光谱数据，在结直肠组织诊断中验证了空间信息的有效性	首次将空间感知深度学习应用于3D拉曼高光谱数据分析，通过3D U-Net和3D CNN利用空间邻域信息	网络训练复杂度增加，需要更多计算资源	探索在拉曼光谱数据分析中保留空间信息的可行性	结直肠组织（正常、增生、腺瘤、癌组织）和胆管癌组织	计算机视觉	结直肠癌	拉曼高光谱扫描	CNN, U-Net	3D高光谱图像	结直肠组织数据集和胆管癌数据集	NA	3D U-Net, 3D CNN	NA	NA
13533	2025-10-07	Multi-objective deep learning for lung cancer detection in CT images: enhancements in tumor classification, localization, and diagnostic efficiency 2025-Apr-15, Discover oncology IF:2.8Q2 DOI:10.1007/s12672-025-02314-8 PMID:40232589	研究论文	开发并评估用于CT图像中肺癌检测、分类和定位的先进深度学习框架	结合基于Transformer的注意力层、自适应无锚机制和改进的特征金字塔网络，实现多任务学习框架	仅使用1608个CT扫描图像，数据集规模相对有限	提高肺癌检测、分类和定位的准确性和效率	CT扫描图像中的肺部肿瘤	计算机视觉	肺癌	CT扫描	深度学习	CT图像	1608个CT扫描图像（623个癌症病例，985个非癌症病例）	NA	Transformer, 特征金字塔网络	平均精度均值(mAP), 交并比(IoU), 准确率, 精确率, 召回率	NA
13534	2025-10-07	A comprehensive framework for multi-modal hate speech detection in social media using deep learning 2025-Apr-15, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-94069-z PMID:40234479	研究论文	提出了一种基于深度学习的多模态仇恨言论检测框架，用于分析社交媒体中的文本、图像、音频和视频内容	开发了结合CNN和RNN的混合多模态框架，采用注意力机制融合不同模态特征，能够检测表情包、讽刺视频等复杂形式的仇恨言论	NA	开发有效的多模态仇恨言论检测系统以应对社交媒体中日益复杂的仇恨内容	社交媒体中的多模态内容（文本、图像、音频、视频）	自然语言处理	NA	光学字符识别(OCR)	CNN, RNN, LSTM	文本、图像、音频、视频	NA	NA	CNN, LSTM, BERT, Word2Vec	准确率, 鲁棒性, 可解释性, 可扩展性, 性能比率	NA
13535	2025-10-07	Deep neural network-enhanced prediction and carbon footprint analysis of early-age high-performance manufactured sand concrete's stress-strain behavior 2025-Apr-15, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-89016-x PMID:40234519	研究论文	本研究通过深度学习模型预测机制砂混凝土早期应力-应变行为并分析其碳足迹	首次结合深度神经网络预测机制砂混凝土早期力学性能，并开展全生命周期碳排放分析	实验样本数量有限，模型泛化能力需进一步验证	研究机制砂混凝土早期力学性能及环境可持续性	机制砂混凝土试件	机器学习	NA	单轴压缩试验	DNN	实验数据	216个试件（2天至28天不同龄期）	PyTorch	四隐藏层神经网络（每层100个神经元）	预测曲线与实验曲线吻合度	NA
13536	2025-10-07	Multi scale convolutional neural network combining BiLSTM and attention mechanism for bearing fault diagnosis under multiple working conditions 2025-Apr-15, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-96137-w PMID:40234523	研究论文	提出一种结合多尺度CNN、BiLSTM和注意力机制的深度学习网络用于多工况下轴承故障诊断	首次将多尺度时空特征提取、双向时间相关性分析和注意力机制相结合，并提出参数迁移策略解决多工况下训练数据不足的问题	仅针对轴承故障诊断进行验证，未在其他旋转机械故障诊断任务中测试	开发适用于多工况下轴承故障诊断的深度学习方法	旋转机电设备的轴承振动信号	机器学习	NA	振动信号分析	CNN, BiLSTM, Attention Mechanism	时间序列振动信号	NA	NA	MSCNN-BiLSTM-AM（多尺度CNN-双向LSTM-注意力机制）	NA	NA
13537	2025-10-07	An efficient electricity theft detection based on deep learning 2025-Apr-15, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-93140-z PMID:40234553	研究论文	提出一种基于深度学习的电力窃电检测方法，通过CNN和LSTM提取用电数据特征并提高检测精度	结合卷积神经网络和长短期记忆网络提取用电数据抽象特征，并采用LoRAS数据增强技术解决数据不完整和类别不平衡问题	NA	提高电力窃电检测的准确率	电力用户的用电数据	机器学习	NA	智能电网数据采集	CNN, LSTM	用电量数据	来自中国国家电网公司的真实用电数据	NA	CNN, LSTM	准确率, 召回率, F1分数	NA
13538	2025-10-07	Gated recurrent deep learning approaches to revolutionizing English language learning for personalized instruction and effective instruction 2025-Apr-15, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-96351-6 PMID:40234561	研究论文	本研究探索使用门控循环神经网络改进英语语言学习的个性化教学方法	提出GRNN-ELL模型，通过序列建模和语言处理算法动态适应学习者进度，在流畅度、词汇多样性、上下文相关性和参与度方面超越传统方法	NA	利用深度学习技术改进英语语言学习的个性化教学效果	英语语言学习者	自然语言处理	NA	序列建模，语言处理算法	GRNN（门控循环神经网络）	语言学习数据	NA	NA	GRNN-ELL	流畅度，词汇多样性，上下文相关性，参与度水平	NA
13539	2025-10-07	Maize yield estimation in Northeast China's black soil region using a deep learning model with attention mechanism and remote sensing 2025-Apr-15, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-97563-6 PMID:40234562	研究论文	提出一种结合注意力机制的深度学习框架CNNAtBiGRU，用于中国东北黑土区玉米产量估算	创新性地将人为因素（如耕种机械化程度）纳入产量预测模型，并利用早期季节数据实现提前1-2个月的产量预测	未明确说明模型在其他作物或地理区域的泛化能力	开发高精度的玉米产量预测方法以支持作物管理决策	中国东北黑土区的玉米产量	遥感与农业信息学	NA	遥感技术	CNN, BiGRU, 注意力机制	遥感植被指数、物候数据、气象数据、土壤特性、人为因素数据	NA	NA	1D-CNN, BiGRU, 注意力机制	R², RMSE	NA
13540	2025-10-07	Advanced lightweight deep learning vision framework for efficient pavement damage identification 2025-Apr-15, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-97132-x PMID:40234635	研究论文	提出一种基于YOLOv5s的轻量化路面损伤检测模型LPDD-YOLO，用于高效实时的路面损坏识别	采用轻量化特征提取网络FasterNet，结合注意力下采样模块和神经网络认知模块增强特征提取能力，使用K-Means聚类和可变形卷积模块处理路面损伤的形态多样性	基于自建数据集进行实验，未在其他公开数据集上验证模型泛化能力	开发高效的实时路面损伤检测系统	路面裂缝和损坏	计算机视觉	NA	深度学习	YOLO, CNN	图像	自建数据集	PyTorch	YOLOv5s, FasterNet	mAP, F1-score, FPS, GFLOPs, 参数量	NA