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
141	2025-07-04	Cross-language dissemination of Chinese classical literature using multimodal deep learning and artificial intelligence 2025-Jul-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-05921-1 PMID:40593073	research paper	该研究提出了一种基于多模态深度学习的翻译模型TMNMT，用于促进中国古典文学的跨语言传播与理解	创新性地整合了条件扩散模型生成的视觉特征，并利用知识蒸馏技术实现高效迁移学习，设计了基于门控神经单元的多模态特征融合机制和解码器视觉特征注意力模块	NA	促进中国古典文学的跨语言传播与理解	中国古典文学	natural language processing	NA	multimodal deep learning, knowledge distillation	Transformer-Multimodal Neural Machine Translation (TMNMT)	text, image	Chinese literature dataset, En-Ge Test2017 task
142	2025-07-04	Automated sleep staging model for older adults based on CWT and deep learning 2025-Jul-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-07630-1 PMID:40593120	research paper	本研究提出了一种基于连续小波变换和深度学习的老年人自动睡眠分期模型RICM-SleepNet，旨在提高老年人睡眠分期的准确性和效率	首次针对老年人群体设计自动睡眠分期模型，结合多尺度特征提取和注意力机制，显著提升了分期准确性	模型尚未在临床环境中得到充分验证，需要进一步优化以适应更广泛的应用场景	开发针对老年人的高精度自动睡眠分期模型	老年人睡眠数据	machine learning	geriatric disease	continuous wavelet transform (CWT)	RICM-SleepNet (基于Inception模块和CBAM注意力机制)	time-frequency feature fusion map	Sleep-EDF expanded dataset
143	2025-07-04	Automated ejection fraction and risk stratification in cardiomyopathy patients with diverse LV geometry using 2D echocardiography 2025-Jul-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-06738-8 PMID:40593134	研究论文	开发了一种深度学习模型，用于从超声心动图图像中估计左心室射血分数（LVEF），并评估不同左心室几何（LVG）亚型的预后因素	使用DeepLabV3+算法处理心尖两腔和四腔视图，计算EF，并在不同LVG亚型中验证模型性能	样本量较小（120名患者），且仅针对心肌病患者	开发一种能够准确估计LVEF并进行风险分层的深度学习模型	心肌病患者	数字病理学	心血管疾病	超声心动图	DeepLabV3+	图像	120名患者（分为CH、EH、CR和NG亚型）
144	2025-07-04	Construction of evolutionary stability and signal game model for privacy protection in the internet of things 2025-Jul-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-08836-z PMID:40593151	研究论文	本研究聚焦于物联网环境中的隐私保护，提出了一种基于进化博弈理论和信号博弈机制的模型，用于分析和优化隐私保护策略	结合进化博弈理论和信号博弈机制，构建了用户、设备、网络运营商和攻击者之间的博弈模型，并提出了IoT-PSGDL模型，在隐私保护效果上表现最佳	NA	提供一种高效且动态优化的隐私保护策略，以应对复杂物联网环境中的各种隐私威胁	用户、设备、网络运营商和攻击者	物联网安全	NA	进化博弈理论、信号博弈机制、深度学习	IoT-PSGDL	物联网数据	CIC IoT数据集
145	2025-07-04	Explainable AI in early autism detection: a literature review of interpretable machine learning approaches 2025-Jul-01, Discover mental health DOI:10.1007/s44192-025-00232-3 PMID:40593180	review	本文综述了可解释人工智能（XAI）在早期自闭症检测中的应用，重点讨论了可解释机器学习方法	强调了XAI在提高AI模型透明度和可信度方面的作用，特别是在自闭症早期诊断中的应用	未提及具体研究样本量或实验验证结果	探讨XAI在医疗健康领域，尤其是自闭症早期检测中的应用	自闭症谱系障碍（ASD）患者，特别是儿童	machine learning	geriatric disease	XAI	NA	NA	NA
146	2025-07-04	Improved model for intrusion detection in the Internet of Things 2025-Jul-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-92852-6 PMID:40593260	研究论文	本文提出了一种改进的深度学习模型，用于物联网环境中的入侵检测，以提高准确性和泛化能力	使用CNN结合数据增强和正则化技术，有效防止过拟合，并在多个基准数据集上表现出优于LSTM和决策树等方法的性能	未提及模型在资源受限的物联网设备上的部署可行性	提升物联网环境下的入侵检测系统性能	物联网网络中的安全威胁	机器学习	NA	深度学习	CNN	网络流量数据	多个基准数据集（未说明具体数量）
147	2025-07-04	FPGA implementation of deep learning architecture for ankylosing spondylitis detection from MRI 2025-Jul-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-08593-z PMID:40593288	研究论文	本研究旨在通过自动化系统对强直性脊柱炎（AS）患者的轴向磁共振成像（MRI）序列进行分类，以实现AS的诊断	研究在FPGA卡上实现了深度学习架构，用于AS诊断，展示了接近CPU分类的成功结果	研究未详细讨论模型在不同数据集上的泛化能力	开发一个自动化系统，用于强直性脊柱炎的早期诊断	强直性脊柱炎患者的轴向磁共振成像（MRI）序列	数字病理学	强直性脊柱炎	深度学习神经网络（DLNNs）	深度学习架构	MRI图像	527名个体的MRI图像
148	2025-07-04	Enhancing the YOLOv8 model for realtime object detection to ensure online platform safety 2025-Jul-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-08413-4 PMID:40593284	研究论文	本研究基于YOLOv8-m架构提出了一种增强目标检测（EOD）模型，用于提升在线平台上有害物体的检测能力	改进了跨阶段部分融合块并在模型头部加入了三个额外的卷积块，提升了特征提取和检测能力	NA	提升在线平台上有害物体的检测能力以确保用户安全	武器、成瘾性物质和暴力内容等有害物体	计算机视觉	NA	深度学习	YOLOv8-m	图像	公共数据集，覆盖六类有害物体
149	2025-07-04	Deep generalizable prediction of RNA secondary structure via base pair motif energy 2025-Jul-01, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-025-60048-1 PMID:40593483	研究论文	本文提出了一种名为BPfold的深度学习方法，用于预测RNA二级结构，通过构建碱基对模体库并整合热力学能量信息，提高了预测的准确性和泛化能力	构建了枚举局部相邻三邻居碱基对完整空间的碱基对模体库，并通过从头建模三级结构记录对应模体的热力学能量，结合深度学习提升RNA二级结构预测的泛化性	未明确提及具体局限性，但暗示对未知RNA家族的泛化能力仍有提升空间	整合物理先验知识与深度学习方法，提升RNA二级结构预测的准确性和泛化性	RNA序列及其二级结构	机器学习	NA	深度学习，热力学能量建模	BPfold（未明确具体架构）	RNA序列数据	未明确样本数量，但包含序列级别和家族级别的数据集
150	2025-07-04	Data-driven protease engineering by DNA-recording and epistasis-aware machine learning 2025-Jul-01, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-025-60622-7 PMID:40593579	研究论文	本文介绍了一种结合DNA记录技术和机器学习的方法，用于工程化具有定制底物特异性的蛋白酶	提出了一种DNA记录器用于深度特异性分析蛋白酶，并开发了一种数据高效的深度学习模型，能够准确预测具有所需活性的蛋白酶序列	该方法目前仅在Escherichia coli中进行了验证，尚未在其他系统中测试	开发一种能够预测和设计具有特定催化功能的蛋白质序列的方法	蛋白酶及其底物特异性	机器学习	NA	DNA记录技术，深度学习	深度学习模型	序列-活性数据	29,716种候选蛋白酶和134种底物，约600,000个蛋白酶-底物对
151	2025-07-04	Deep learning assessment of metastatic relapse risk from digitized breast cancer histological slides 2025-Jul-01, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-025-60824-z PMID:40593633	研究论文	本文介绍了一种基于人工智能的工具，用于分析数字化肿瘤切片以预测雌激素受体阳性、HER2阴性早期乳腺癌患者的5年无转移生存期	开发了深度学习模型RlapsRisk BC，能够独立预测无转移生存期，并提供超越传统临床病理变量的显著预后价值	研究仅针对ER+/HER2-早期乳腺癌患者，可能不适用于其他类型的乳腺癌	提高早期乳腺癌患者的风险分层准确性以指导治疗决策	雌激素受体阳性、HER2阴性早期乳腺癌患者	数字病理学	乳腺癌	深度学习	CNN	图像	未明确提及样本数量
152	2025-07-04	RiNALMo: general-purpose RNA language models can generalize well on structure prediction tasks 2025-Jul-01, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-025-60872-5 PMID:40593636	研究论文	本文介绍了RiNALMo，一种通用的RNA语言模型，能够在结构预测任务上表现出色	RiNALMo是目前最大的RNA语言模型，具有650M参数，并在36M非编码RNA序列上进行了预训练，能够提取隐藏知识并捕获RNA序列中隐含的结构信息	NA	提高对RNA结构和功能的理解，以充分利用RNA作为小分子药物靶点的潜力	RNA序列及其结构	自然语言处理	NA	RNA语言模型	RiNALMo	RNA序列数据	36M非编码RNA序列
153	2025-07-04	Human protein interaction networks of ancestral and variant SARS-CoV-2 in organ-specific cells and bodily fluids 2025-Jul-01, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-025-60949-1 PMID:40593736	研究论文	研究SARS-CoV-2及其变种在器官特异性细胞和体液中的蛋白质相互作用网络	揭示了SARS-CoV-2及其变种在不同器官和免疫系统细胞中的蛋白质相互作用差异，并设计了肽抑制剂以阻断病毒复制	研究仅基于体外细胞实验和有限的患者唾液样本，未涉及完整的体内模型	理解SARS-CoV-2与人类蛋白质的相互作用及其对宿主的影响，以开发有效的抗病毒药物	SARS-CoV-2原始病毒及其四个变种的蛋白质与人类蛋白质的相互作用	分子生物学	COVID-19	亲和纯化、质谱分析(MS)、深度学习	深度学习	蛋白质相互作用数据	639次亲和纯化，28个SARS-CoV-2和刺突蛋白，8种代表5个哺乳动物器官和免疫系统的细胞系，COVID-19患者唾液样本
154	2025-07-04	SE(3)-equivariant ternary complex prediction towards target protein degradation 2025-Jul-01, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-025-61272-5 PMID:40593782	研究论文	本文介绍了一种名为DeepTernary的新型深度学习方法，用于准确快速地预测靶向蛋白质降解中的三元复合物结构	提出了一种端到端的深度学习方法，结合SE(3)-等变编码器和基于查询的解码器，用于预测三元复合物结构	未明确提及具体局限性	开发一种工具以促进靶向蛋白质降解剂的设计	靶向蛋白质降解中的三元复合物结构	机器学习	NA	深度学习	SE(3)-等变编码器和基于查询的解码器	蛋白质结构数据	基于精心整理的TernaryDB数据集
155	2025-07-04	ToxACoL: an endpoint-aware and task-focused compound representation learning paradigm for acute toxicity assessment 2025-Jul-01, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-025-60989-7 PMID:40593807	research paper	提出了一种名为ToxACoL的机器学习范式，用于多条件急性毒性评估，通过图拓扑建模端点关联并通过图卷积实现知识迁移	ToxACoL通过伴随相关机制同步编码化合物和端点，生成端点感知和任务聚焦的表示，显著提高了数据稀缺人类端点的预测性能	未明确提及具体局限性	开发一种能够处理多条件急性毒性评估的机器学习方法，解决实验条件多样、数据不平衡和目标数据稀缺的问题	多物种急性毒性数据	machine learning	NA	graph convolution	graph-based model	chemical compound data, toxicity endpoint data	未明确提及具体样本量
156	2025-07-04	A deep learning approach to stress recognition through multimodal physiological signal image transformation 2025-Jul-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-01228-3 PMID:40593851	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的多模态生理信号图像转换方法，用于识别心理压力状态	创新点在于使用GASF、GADF和MTF变换将多模态生理信号转换为RGB图像，并应用深度学习模型进行分类	NA	提高压力水平检测的准确性和客观性	心理压力状态（压力、基线、愉悦）	机器学习	心理健康	GASF、GADF、MTF变换	深度学习模型	生理信号图像	NA
157	2025-07-04	Multi-modal and Multi-view Cervical Spondylosis Imaging Dataset 2025-Jul-01, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-025-05403-z PMID:40593874	research paper	本文介绍了一个多模态多视角的颈椎病影像数据集MMCSD，并利用该数据集开发了一个深度学习模型用于预测颈椎病患者的术后颈部疼痛	公开了一个多模态多视角的颈椎病影像数据集MMCSD，并验证了其可用性	数据集仅包含250名患者，样本量相对较小	支持颈椎病深度学习模型的开发和测试，优化临床诊断评估和治疗决策	颈椎病患者	digital pathology	cervical spondylosis	MRI, CT	deep learning model	image	250名患者的MRI和CT图像
158	2025-07-04	Leveraging federated learning and edge computing for pandemic-resilient healthcare 2025-Jul-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-00199-9 PMID:40593962	研究论文	本研究探讨了如何利用联邦学习和边缘计算技术构建适应疫情需求的医疗监测系统	提出结合YOLOv4和SENet注意力层的联邦学习框架，在口罩检测、社交距离监测等方面实现高性能	未提及系统在更大规模或多样化环境中的测试表现	开发符合疫情规范的传染病协议监测和接触者追踪机制	基于物联网连接的各类传感器数据和人类居住场所	机器学习	传染病	联邦学习(FL)、边缘计算、深度学习预训练模型(DPTM)	YOLOv4、SENet、RESNET-50、MobileNetV2、SocialdistancingNet-19	传感器数据、图像数据	NA
159	2025-07-04	Two stage malware detection model in internet of vehicles (IoV) using deep learning-based explainable artificial intelligence with optimization algorithms 2025-Jul-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-00269-y PMID:40594004	研究论文	提出了一种基于深度学习的可解释人工智能与优化算法的两阶段恶意软件检测模型，用于车联网（IoV）环境	结合了双向长短期记忆网络（BiLSTM）与多头自注意力机制（MHSA）的混合模型，并采用鹈鹕优化算法（POA）进行参数调优，以及使用SHAP增强模型的可解释性	实验仅在恶意软件数据集上进行评估，未涉及真实车联网环境中的多样化攻击场景	提升车联网环境中的恶意软件检测与分类性能	车联网（IoV）中的恶意软件	机器学习	NA	深度学习、优化算法（RSA、POA）、可解释人工智能（XAI）	BiLSTM-MHSA混合模型	恶意软件数据集	未明确说明样本数量，仅提及使用恶意软件数据集
160	2025-07-04	Fusing satellite imagery and ground-based observations for PM2.5 air pollution modeling in Iran using a deep learning approach 2025-Jul-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-05332-2 PMID:40594048	研究论文	本研究利用深度学习技术融合卫星影像和地面观测数据，对伊朗的PM2.5空气污染进行建模	采用多种深度学习模型（MLP、CNN、LSTM、ConvLSTM）进行PM2.5浓度建模，并比较其性能，其中ConvLSTM表现最佳	地面监测站数据无法完全覆盖整个国家和城市的空气质量	实现PM2.5空气污染的高精度时空建模，以支持空气质量管理和流行病学研究	伊朗的PM2.5空气污染	机器学习	心血管疾病	深度学习	MLP、CNN、LSTM、ConvLSTM	卫星影像、地面观测数据、气象参数	NA