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
161	2025-09-28	Leveraging hybrid deep learning with starfish optimization algorithm based secure mechanism for intelligent edge computing in smart cities environment 2025-Sep-26, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-11608-4 PMID:41006459	研究论文	提出一种基于混合深度学习和海星优化算法的智能边缘计算安全机制，用于智慧城市环境中的入侵检测	结合卷积神经网络和双向门控循环单元与交叉注意力机制（CNN-BiGRU-CrAM），并采用海星优化算法进行超参数调优	NA	为智慧城市环境提供智能边缘计算安全解决方案，开发高效的入侵检测系统	物联网边缘计算环境中的网络安全数据	机器学习	NA	深度学习、优化算法	CNN-BiGRU-CrAM、DOA、SFOA	网络安全数据	使用Edge-IIoT和ToN-IoT两个数据集进行实验验证
162	2025-09-28	A vision transformer with recurrent neural network-based fall activity recognition system for disabled persons in smart IoT environments 2025-Sep-26, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-17497-x PMID:41006477	研究论文	提出一种结合视觉Transformer和循环神经网络的跌倒活动识别系统，用于智能物联网环境下残疾人士的跌倒检测	首次将视觉Transformer与带自注意力机制的双向门控循环单元结合，并采用增强型袋熊优化算法进行超参数调优	仅在UR_Fall_Dataset_Subset数据集上进行验证，需要更多临床场景测试	提高智能物联网环境中残疾人士跌倒检测和分类的准确性	残疾人士的跌倒活动	计算机视觉	老年疾病	深度学习	Vision Transformer, BiGRU-SAM, EWOA	图像	UR_Fall_Dataset_Subset数据集（具体样本数未明确说明）
163	2025-09-28	Explainable artificial intelligence-based cyber resilience in internet of things networks using hybrid deep learning with improved chimp optimization algorithm 2025-Sep-26, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-15146-x PMID:41006487	研究论文	提出一种结合混合深度学习和改进黑猩猩优化算法的可解释人工智能方法，用于提升物联网网络中的网络威胁检测与解释能力	首次将改进黑猩猩优化算法（IChoA）与CNN-BiGRU混合模型结合，并集成SHAP解释框架，实现高精度且可解释的网络攻击检测	仅基于两个特定物联网数据集（Edge-IIoT和BoT-IoT）进行验证，需在更广泛场景测试普适性	提升物联网环境中网络威胁检测的准确性和模型可解释性	物联网网络中的网络攻击数据	机器学习	NA	混合深度学习、超参数优化、特征选择	CNN-BiGRU混合模型	网络流量数据	基于Edge-IIoT和BoT-IoT两个物联网数据集
164	2025-09-28	Leveraging multi-modal foundation model image encoders to enhance brain MRI-based headache classification 2025-Sep-26, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-18507-8 PMID:41006506	研究论文	利用多模态基础模型BioMedCLIP的视觉编码器，基于脑部MRI数据实现头痛疾病的自动分类和生物标志物检测	首次将多模态生物医学基础模型应用于头痛分类和MRI生物标志物检测，通过预训练模型微调解决小样本数据限制	样本量相对有限（总样本721例），需要进一步验证模型的泛化能力	开发基于脑部MRI的头痛自动分类系统，辅助临床诊断	721名参与者（健康对照424例，偏头痛96例，急性创伤后头痛48例，持续性创伤后头痛49例，额外健康对照104例）	医学影像分析	头痛疾病	脑部MRI，梯度加权类激活映射（Grad-CAM）分析	Vision Transformer（ViT），BioMedCLIP多模态基础模型	医学影像（脑部MRI）	721名个体（424名健康对照来自IXI数据集，297名本地参与者包括多种头痛患者）
165	2025-09-28	Revolutionary hybrid ensembled deep learning model for accurate and robust side-channel attack detection in cloud computing 2025-Sep-26, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-89794-4 PMID:41006528	研究论文	提出一种混合集成深度学习模型用于云计算环境中的侧信道攻击检测	结合CNN、LSTM和AutoEncoders的混合集成架构，并引入注意力机制以聚焦关键数据段	仅使用ASCAD基准数据集进行验证，未提及在其他数据集上的泛化能力	开发适用于云计算环境的鲁棒性侧信道攻击检测模型	云计算环境中的侧信道攻击	机器学习	NA	深度学习集成方法	CNN、LSTM、AutoEncoder混合集成模型	功率轨迹数据	基于ASCAD基准数据集（具体样本量未明确说明）
166	2025-09-28	Automated detection and classification of cervical and anal squamous cancer precursors using deep learning and multidevice colposcopy 2025-Sep-26, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-14514-x PMID:41006527	研究论文	本研究开发了一种基于卷积神经网络的深度学习模型，用于自动检测和分类宫颈及肛门的鳞状上皮内病变	首次开发能够同时处理宫颈和肛门病变的深度学习模型，并整合了三种不同设备的阴道镜/肛门镜检查数据	回顾性研究设计，样本来源仅限于三个医疗中心	开发自动化系统提高宫颈和肛门鳞状上皮内病变的诊断准确性	宫颈和肛门的鳞状上皮内病变（LSIL和HSIL）	数字病理学	宫颈癌和肛门癌	深度学习	CNN	图像	320例阴道镜和肛门镜检查，包含88,073张图像帧
167	2025-09-28	Integrating pathology genomics and single-cell genomics to identify lactate metabolism-related prognostic features and therapeutic strategies for melanoma 2025-Sep-26, Apoptosis : an international journal on programmed cell death IF:6.1Q1 DOI:10.1007/s10495-025-02190-1 PMID:41006685	研究论文	本研究通过整合病理基因组学和单细胞基因组学，构建了基于乳酸代谢的黑色素瘤预后模型并探索治疗策略	首次将病理图像特征与深度学习特征结合，构建多组学整合的乳酸代谢特征预后模型，并发现RAB32在代谢重编程中的核心作用	模型验证主要基于TCGA队列，需要更多独立队列验证临床适用性	系统表征黑色素瘤乳酸代谢分子特征，构建预后模型并探索治疗策略	皮肤黑色素瘤（SKCM）患者样本和细胞系	数字病理	黑色素瘤	单细胞RNA测序、空间转录组学、基因集变异分析（GSVA）	ResNet50 CNN、10种机器学习算法组合	病理图像、基因组数据、转录组数据	TCGA队列训练集和验证集（具体样本数未明确说明），443个病理影像特征
168	2025-09-28	Fine art image classification and design methods integrating lightweight deep learning 2025-Sep-26, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-18420-0 PMID:41006708	研究论文	提出一种融合轻量级深度学习的精细艺术图像分类与设计方法	设计轻量级混合网络MTH，结合动态通道空间注意力模块和跨风格特征迁移框架，实现局部细节与全局语义的高效融合	NA	解决艺术图像分类任务中效率低和泛化能力差的问题	艺术图像	计算机视觉	NA	深度学习	MobileNet-Transformer混合网络（MTH）	图像	ArtBench-10和WikiArt数据集
169	2025-09-28	An interpretable adaptive edge-weighted graph convolutional networks model for physical fitness assessment of primary school student in high-altitude regions 2025-Sep-26, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-18203-7 PMID:41006705	研究论文	提出一种自适应边权图卷积网络模型，用于高海拔地区小学生体质健康评估	首次将动态图卷积网络与SHAP可解释性方法结合，实现高精度体质评估和关键指标分析	NA	开发高精度可解释的青少年体质健康评估框架	高海拔地区小学生	机器学习	NA	SHAP可解释性分析、SMOTE过采样技术	AWE-GCN（自适应边权图卷积网络）	多变量体质测试数据	25,790名来自青海西宁（平均海拔3137米）的学生记录
170	2025-09-28	Identification of camouflage military individuals with deep learning approaches DFAN and SINETV2 2025-Sep-26, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-18886-y PMID:41006701	研究论文	本研究开发基于卷积神经网络的深度学习方法DFAN和SINETV2，用于军事场景中伪装人员检测	提出动态特征聚合网络(DFAN)和MSC1K数据集，实现多级特征融合的伪装目标检测	未明确说明模型在复杂环境下的泛化能力及实时性表现	开发高精度军事伪装人员检测方法	军事伪装人员及其周边环境	计算机视觉	NA	深度学习	CNN, DFAN, SINETV2	图像	MSC1K数据集包含1000张带标注的伪装人员图像
171	2025-09-28	Automatic Body Region Classification in CT Scans Using Deep Learning 2025-Sep-26, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-025-01662-9 PMID:41006721	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的CT扫描自动身体区域分类方法	首次使用深度学习算法对不同采集协议和患者群体的全身CT扫描进行高精度身体区域分类	NA	优化医学影像诊断和分析工作流程中的身体区域自动分类	全身CT扫描图像	医学影像分析	NA	深度学习	深度学习模型	CT影像数据	5485个匿名NIFTI格式CT扫描，来自45个医疗中心
172	2025-09-28	A Framework for Guiding DDPM-Based Reconstruction of Damaged CT Projections Using Traditional Methods 2025-Sep-26, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-025-01697-y PMID:41006722	研究论文	提出一种融合传统重建方法与DDPM的混合框架PHIRF，用于提升受损CT投影数据的重建质量	首次将传统CT重建算法与DDPM逆向扩散过程相结合，通过参数化传统方法生成的特征作为条件约束来引导生成过程	未明确说明计算复杂度及临床适用性验证	解决DDPM在CT图像重建中细节保留不足的问题	受损CT投影数据（有限角度/稀疏视图/低剂量投影）	医学影像重建	NA	DDPM、传统CT重建算法（FBP/ART/ML-EM）	DDPM	CT投影数据	三种典型病态投影场景（具体样本量未说明）
173	2025-09-28	MedIENet: medical image enhancement network based on conditional latent diffusion model 2025-Sep-26, BMC medical imaging IF:2.9Q2 DOI:10.1186/s12880-025-01909-5 PMID:41013286	研究论文	提出基于条件潜在扩散模型的医学图像增强网络MedIENet，用于生成高质量医学图像以解决数据稀缺问题	在去噪U-Net编码器中引入多注意力模块，结合旋转位置编码和交叉注意力机制来提升生成图像的保真度和多样性	NA	解决医学图像训练数据稀缺问题，提升下游分类任务性能	胸部CT扫描图像、胸部X光图像（肺炎）和舌像数据集	计算机视觉	肺炎	条件潜在扩散模型	U-Net, ResNet50	医学图像	三个医学图像数据集（具体样本数未提及）
174	2025-09-28	Enhanced CoAtNet based hybrid deep learning architecture for automated tuberculosis detection in human chest X-rays 2025-Sep-26, BMC medical imaging IF:2.9Q2 DOI:10.1186/s12880-025-01901-z PMID:41013295	研究论文	提出一种基于CoAtNet的混合深度学习架构，用于人类胸部X光片的结核病自动检测	结合CNN和ViT优势的CoAtNet框架在结核病检测中的应用，并集成LIME增强模型可解释性	仅在特定数据集(IN-CXR)上评估，未提及外部验证结果	开发自动化的结核病检测系统以辅助医疗诊断	人类胸部X光片图像	计算机视觉	结核病	深度学习	CoAtNet(CNN+ViT混合架构)	医学影像(X光片)	ICMR-NIRT的IN-CXR结核病数据集(包含正常和异常类别的综合CXR图像集合)
175	2025-09-28	Automated deep learning method for whole-breast segmentation in contrast-free quantitative MRI 2025-Sep-26, BMC medical imaging IF:2.9Q2 DOI:10.1186/s12880-025-01928-2 PMID:41013418	研究论文	开发基于nnU-Net架构的深度学习分割方法，用于无对比剂定量MRI图像的全自动全乳分割	首次将nnU-Net架构应用于无对比剂DWI和SyMRI图像的全乳分割，相比传统U-Net性能显著提升	样本量相对有限（98名患者），仅评估了3.0T MR设备的数据	实现无对比剂定量MRI图像中全乳结构的自动准确分割	乳腺癌患者的乳腺MRI图像	医学影像分析	乳腺癌	扩散加权成像（DWI）、合成MRI（SyMRI）、3.0T磁共振成像	nnU-Net、U-Net	医学影像（MRI）	98名患者（196个乳房）的3.0T MR检查数据
176	2025-09-28	Machine learning combined with omics-based approaches reveals T-lymphocyte cellular fate imbalance in abdominal aortic aneurysm 2025-Sep-26, BMC biology IF:4.4Q1 DOI:10.1186/s12915-025-02400-x PMID:41013440	研究论文	本研究通过机器学习与组学方法揭示腹主动脉瘤中T淋巴细胞命运失衡的核心机制	首次建立包含T细胞浸润特征、关键转录因子和免疫信号通路的综合调控图谱，并利用深度学习算法鉴定FOSB和JUNB作为AAA关键生物标志物	NA	阐明腹主动脉瘤中T淋巴细胞命运失衡的分子机制并寻找诊断生物标志物	腹主动脉瘤组织中的T淋巴细胞群体	机器学习	心血管疾病	单细胞测序、批量测序	机器学习算法、深度学习算法	基因组学数据、临床样本数据	多个独立数据集和临床样本验证
177	2025-09-28	Artificial Intelligence-driven image analysis for standardised programmed death-ligand 1 expression evaluation in non-small cell lung cancer 2025-Sep-26, Diagnostic pathology IF:2.4Q2 DOI:10.1186/s13000-025-01707-1 PMID:41013460	研究论文	开发基于人工智能的深度学习模型，用于自动评估非小细胞肺癌中PD-L1免疫组化表达	采用多粒度多示例学习方法，结合粗粒度和细粒度实例嵌入提取形态学特征	研究基于三个特定队列的数据，外部验证需进一步确认	标准化PD-L1表达评估，改善免疫治疗患者分层	非小细胞肺癌患者的免疫组化全切片图像	数字病理学	肺癌	免疫组化22C3检测、深度学习	多粒度表达解释器模型	全切片图像	706名患者，1212张全切片图像来自三个独立队列
178	2025-09-28	Street view images help to reveal the impact of noisy environments on the survival duration of stroke patients 2025-Sep-26, International journal of health geographics IF:3.0Q2 DOI:10.1186/s12942-025-00416-8 PMID:41013534	研究论文	本研究利用街景图像分析居住区噪音水平，探讨道路交通噪音对不同年龄组卒中患者生存期的影响及社会经济差异	首次结合多模态深度学习模型分析街景图像来评估居住环境噪音对卒中死亡风险的年龄特异性影响	研究局限于中国阜新市的单中心数据，未考虑个体行为因素等潜在混杂变量	揭示道路交通噪音与卒中死亡率之间的关联及其在社会经济层面的差异	36,240名住院卒中患者（2011-2019年）	环境流行病学	心血管疾病	多模态深度学习模型、Cox比例风险模型	深度学习模型	街景图像、医疗记录、环境监测数据	36,240名卒中住院患者
179	2025-09-28	CADxPolydetect: a clinically explainable hybrid deep learning system for multi-class colorectal lesion detection using augmented colonoscopy images 2025-Sep-26, BMC medical informatics and decision making IF:3.3Q2 DOI:10.1186/s12911-025-03176-4 PMID:41013565	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
180	2025-09-28	Deep learning-based cardiac computed tomography angiography left atrial segmentation and quantification in atrial fibrillation patients: a multi-model comparative study 2025-Sep-26, Biomedical engineering online IF:2.9Q3 DOI:10.1186/s12938-025-01442-0 PMID:41013604	研究论文	本研究比较五种深度学习模型在房颤患者心脏CTA左心房分割中的性能，并实现左心房容积的自动量化评估	首次在182例多中心房颤患者CTA数据上系统比较DAResUNet、nnFormer等五种前沿医学图像分割模型，发现DAResUNet在分割精度指标上表现最优	样本量相对有限（182例），仅针对房颤患者群体，未验证模型在其他心脏疾病中的泛化能力	寻找基于心脏CTA的最佳左心房自动分割模型，实现左心房容积的精准量化测量	房颤患者的心脏计算机断层扫描血管造影图像	医学图像分析	心血管疾病	心脏计算机断层扫描血管造影	DAResUNet, nnFormer, xLSTM-UNet, UNETR, VNet	医学影像	182例房颤患者的多中心心脏CTA数据