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
14601	2025-10-07	Deep learning and sentence embeddings for detection of clickbait news from online content 2025-Apr-17, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-97576-1 PMID:40246954	研究论文	本研究使用深度学习和句子嵌入技术检测乌尔都语新闻中的点击诱饵内容	首次专注于乌尔都语新闻点击诱饵检测，并应用最先进的句子嵌入特征	仅针对低资源语言乌尔都语进行研究，未涉及其他语言	开发有效的点击诱饵新闻检测方法	乌尔都语新闻标题	自然语言处理	NA	自然语言处理	Bi-LSTM	文本	从真实在线来源收集并由领域专家标注的数据集	NA	Bi-LSTM	准确率, 精确率, 召回率, F1分数, ROC曲线分析	NA
14602	2025-10-07	Improved security for IoT-based remote healthcare systems using deep learning with jellyfish search optimization algorithm 2025-Apr-17, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-97065-5 PMID:40246970	研究论文	提出一种结合深度学习与水母搜索优化算法的增强安全机制，用于物联网远程医疗系统	首次将水母搜索优化算法与CNN-LSTM-Attention模型结合，用于医疗数据安全传输和疾病早期识别	仅在单一物联网医疗安全数据集上进行验证，缺乏多中心临床数据测试	提升物联网远程医疗系统的安全性和疾病检测效率	慢性病患者和老年人群的远程健康监测数据	机器学习	慢性病	物联网传感器数据采集	CNN,LSTM,Attention机制	医疗时间序列数据（体温、心电图、心率等）	物联网医疗安全数据集（具体数量未说明）	NA	CNN-LSTM-Attention混合架构	准确率	NA
14603	2025-04-19	The Role of Artificial Intelligence in Cardiovascular Disease Risk Prediction: An Updated Review on Current Understanding and Future Research 2025-Apr-17, Current cardiology reviews IF:2.4Q2 DOI:10.2174/011573403X351048250329170744 PMID:40248921	综述	本文综述了人工智能在心血管疾病风险预测中的最新理解和未来研究方向	探讨了人工智能在提高心血管风险预测模型的准确性、效率和可及性方面的变革性作用，并展示了AI在改善CVD死亡率、生活质量指标和降低医疗成本方面的潜力	人工智能在心血管风险评估中的广泛应用仍面临挑战，主要原因是医疗专业人员缺乏教育和接受度	提高心血管疾病风险预测的准确性和成本效益，以改善患者预后和减轻全球CVD负担	心血管疾病（CVD）患者	机器学习	心血管疾病	机器学习算法、深度学习、心电图（ECG）分析	ML、DL	电子健康记录、心电图数据	NA	NA	NA	NA	NA
14604	2025-10-07	Interpretable deep learning for deconvolutional analysis of neural signals 2025-Apr-16, Neuron IF:14.7Q1 DOI:10.1016/j.neuron.2025.02.006 PMID:40081364	研究论文	提出一种可解释深度学习框架DUNL，用于神经信号的解卷积分析	首次将算法展开方法应用于稀疏解卷积神经网络设计，直接解释网络权重与刺激驱动单神经元活动的关系	NA	开发可解释的深度学习方法以理解神经活动机制	多脑区和记录模式下的神经信号	机器学习	NA	神经信号记录	深度学习,神经网络	神经信号数据	NA	NA	稀疏解卷积神经网络	NA	NA
14605	2025-10-07	Artificial intelligence-assisted multimodal imaging for the clinical applications of breast cancer: a bibliometric analysis 2025-Apr-16, Discover oncology IF:2.8Q2 DOI:10.1007/s12672-025-02329-1 PMID:40237900	文献计量分析	通过文献计量学方法分析人工智能辅助多模态成像在乳腺癌临床应用中的研究现状和发展趋势	首次系统梳理AI辅助多模态成像在乳腺癌领域的文献计量特征，识别研究热点和发展趋势	仅纳入Web of Science核心合集数据库文献，可能存在发表偏倚	评估人工智能辅助多模态成像在乳腺癌临床应用的研究现状和发展趋势	2010-2024年间关于AI辅助多模态成像在乳腺癌应用的80篇文献	医学影像分析	乳腺癌	多模态成像	深度学习	文献数据	80篇出版物	VOSviewer, CiteSpace, Bibliometrix R	NA	文献计量指标（发文量、引用量、合作网络）	NA
14606	2025-10-07	TRAPT: a multi-stage fused deep learning framework for predicting transcriptional regulators based on large-scale epigenomic data 2025-Apr-16, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-025-58921-0 PMID:40240358	研究论文	提出一个多模态深度学习框架TRAPT，用于基于大规模表观基因组数据预测转录调控因子	开发了多阶段融合深度学习框架，通过整合靶基因顺式调控元件和全基因组结合位点的调控潜力来推断调控因子活性	NA	预测转录调控因子及其在疾病发生发展中的作用	转录调控因子	机器学习	NA	表观基因组学数据	深度学习	多组学表观基因组数据	570个TR相关数据集	NA	多模态融合框架	NA	NA
14607	2025-10-07	DeepGuard: real-time threat recognition using Golden Jackal optimization with deep learning model 2025-Apr-16, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-82478-5 PMID:40240369	研究论文	提出一种基于金豺优化和深度学习的DeepGuard模型，用于监控视频中的实时暴力威胁识别	结合改进的ShuffleNetv2特征提取、金豺优化算法超参数调优和LSTM神经网络，实现高效的实时暴力检测	NA	开发实时威胁识别系统以提升公共安全	监控视频中的暴力与非暴力事件	计算机视觉	NA	深度学习	LSTM, CNN	视频	基准数据集（具体数量未说明）	NA	ShuffleNetv2, LSTM	准确率	NA
14608	2025-10-07	An application of deep learning model InceptionTime to predict nausea, vomiting, diarrhoea, and constipation using the gastro-intestinal pacemaker activity drug database (GIPADD) 2025-Apr-16, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-95961-4 PMID:40240387	研究论文	本研究应用深度学习模型InceptionTime预测药物引起的恶心、呕吐、腹泻和便秘等不良反应	首次将InceptionTime深度学习模型应用于胃肠起搏器活动药物数据库(GIPADD)的原始电生理记录数据，用于预测药物不良反应	研究依赖于GIPADD数据库的数据质量和规模，外部验证仅使用时间偏移记录预测	探索使用原始电生理记录数据预测药物不良反应的可行性	172种药物的11,943个电生理数据集	机器学习	胃肠道疾病	电生理记录技术	深度学习	时间序列电生理数据	11,943个数据集，涵盖172种药物	NA	InceptionTime	准确率,精确率,AUROC	NA
14609	2025-10-07	Deep learning-based automatic segmentation of cerebral infarcts on diffusion MRI 2025-Apr-16, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-91032-w PMID:40240396	研究论文	本研究探讨了不同训练数据规模、跨中心域适应方法对基于深度学习的脑梗死MRI分割算法性能的影响	系统评估了多中心数据规模对分割性能的影响，并证明小样本域适应可使算法性能媲美大样本训练	脑干梗死和超急性期(<3小时)梗死的分割性能相对较差	提升脑梗死MRI自动分割算法的性能和泛化能力	脑梗死患者的扩散加权磁共振图像	计算机视觉	脑血管疾病	磁共振成像(MRI)，扩散加权成像(DWI)	CNN	医学图像	10,820张标注DWI图像来自10家大学医院，内部测试集2,159张，外部验证集3,077张	NA	3D U-net	Dice相似系数(DSC), 平均豪斯多夫距离(AHD)	NA
14610	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
14611	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
14612	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
14613	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
14614	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
14615	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
14616	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
14617	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
14618	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
14619	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
14620	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