深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 12036 篇文献，本页显示第 1421 - 1440 篇。
| 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1421 | 2025-05-12 |
Detection of Sleep Apnea-Hypopnea Events Using Millimeter-wave Radar and Pulse Oximeter
2024-Jul, Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. Annual International Conference
DOI:10.1109/EMBC53108.2024.10782344
PMID:40040165
|
研究论文 | 提出了一种使用毫米波雷达和脉搏血氧仪检测睡眠呼吸暂停-低通气事件的方法ROSA | 融合毫米波雷达和脉搏血氧仪信息，直接预测SAE的时间定位，提高了检测准确性 | 雷达检测易受身体运动和环境的干扰，脉搏血氧仪单独使用有局限性 | 开发低成本、低负荷的OSAHS诊断方法 | 睡眠呼吸暂停-低通气事件(SAE) | 医疗健康监测 | 阻塞性睡眠呼吸暂停低通气综合征(OSAHS) | 毫米波雷达和脉搏血氧仪 | NA | 雷达信号和血氧数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1422 | 2025-05-12 |
Robust EEG-based Emotion Recognition Using an Inception and Two-sided Perturbation Model
2024-Jul, Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. Annual International Conference
DOI:10.1109/EMBC53108.2024.10782060
PMID:40040181
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研究论文 | 提出了一种基于Inception特征生成器和双面扰动（INC-TSP）的方法，用于增强脑机接口中的情绪识别 | 结合Inception模块进行EEG数据分析，并采用双面扰动（TSP）作为防御机制，增强模型对抗攻击的弹性 | 未提及具体样本量或实验环境的详细限制 | 提高在输入不确定性情况下情绪识别的准确性 | 脑电图（EEG）信号 | 脑机接口 | NA | Inception模块和双面扰动（TSP） | Inception | EEG信号 | 未提及具体样本量 | NA | NA | NA | NA |
| 1423 | 2025-05-12 |
Deep Learning Analysis of Retinal Structures and Risk Factors of Alzheimer's Disease
2024-Jul, Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. Annual International Conference
DOI:10.1109/EMBC53108.2024.10782580
PMID:40040194
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研究论文 | 本研究利用深度神经网络分析视网膜结构与阿尔茨海默病风险因素之间的关系 | 使用深度神经网络从视网膜图像中预测阿尔茨海默病风险因素，并发现视网膜结构与风险因素之间的关系 | 未提及具体样本量和模型性能的详细数据 | 探索视网膜图像作为阿尔茨海默病早期筛查的生物标志物 | 阿尔茨海默病患者的视网膜结构 | 数字病理学 | 阿尔茨海默病 | 深度学习 | 深度神经网络 | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1424 | 2025-05-12 |
Integrating Microfluidics and Deep Learning to Investigate Entomopathogenic Nematode Responses to Host Cues
2024-Jul, Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. Annual International Conference
DOI:10.1109/EMBC53108.2024.10782918
PMID:40040185
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研究论文 | 本研究结合微流控技术和深度学习，探究昆虫病原线虫对宿主线索的动态响应 | 提出了一种结合微流控、深度学习和光流分析的混合方法，用于研究昆虫病原线虫的行为 | NA | 优化昆虫病原线虫的应用，以实现更精确和有针对性的生物防治策略 | 昆虫病原线虫（Steinernema carpocapsae） | 生物工程与深度学习 | NA | 微流控技术、光流分析 | CNN | 视频 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1425 | 2025-05-12 |
Classification of Carotid Plaque with Jellyfish Sign Through Convolutional and Recurrent Neural Networks Utilizing Plaque Surface Edges
2024-Jul, Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. Annual International Conference
DOI:10.1109/EMBC53108.2024.10782813
PMID:40040199
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研究论文 | 本文提出了一种基于超声视频的深度神经网络方法，用于分类颈动脉斑块的Jellyfish征 | 结合卷积神经网络和循环神经网络，利用斑块表面边缘信息高效分类Jellyfish征 | 研究仅基于200名患者的超声视频图像，样本量有限 | 开发一种自动检测颈动脉斑块Jellyfish征的方法，以辅助脑梗死风险评估 | 颈动脉斑块 | 计算机视觉 | 心血管疾病 | 超声视频分析 | CNN和RNN | 视频 | 200名患者的超声视频图像 | NA | NA | NA | NA |
| 1426 | 2025-05-12 |
Focused State Recognition Using EEG with Eye Movement-Assisted Annotation
2024-Jul, Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. Annual International Conference
DOI:10.1109/EMBC53108.2024.10781939
PMID:40040215
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研究论文 | 利用EEG和眼动信号通过深度学习模型识别和分析大脑活动，特别是专注状态 | 提出了一种结合眼动信号和EEG特征的专注状态标注方法，并通过Transformer模型实现了高准确率 | 未提及样本多样性或跨文化适用性，可能影响模型的泛化能力 | 通过EEG和眼动信号识别专注状态，提高大脑活动分类的准确性 | EEG和眼动信号 | 机器学习 | NA | EEG和眼动信号分析 | Transformer | EEG信号和眼动信号 | 未明确提及具体样本数量，但进行了主体依赖和跨主体实验 | NA | NA | NA | NA |
| 1427 | 2025-05-12 |
Exploring Schizophrenia Classification in fMRI Data: A Common Spatial Patterns(CSP) Approach for Enhanced Feature Extraction and Classification
2024-Jul, Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. Annual International Conference
DOI:10.1109/EMBC53108.2024.10782387
PMID:40040201
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研究论文 | 本研究探讨了在静息态功能磁共振成像（rs-fMRI）数据中应用共同空间模式（CSP）方法进行精神分裂症分类的新方法 | 首次将主要用于脑电图（EEG）信号处理的CSP方法应用于fMRI数据集，并验证其在rs-fMRI中的有效性 | 仅比较了CSP与PCA等有限方法，未涉及更多先进的深度学习模型 | 探索CSP方法在rs-fMRI数据分析中的应用潜力，提高精神分裂症分类的准确性 | 精神分裂症患者和健康对照组的rs-fMRI数据 | 医学影像分析 | 精神分裂症 | rs-fMRI, CSP, PCA | CSP, PCA | 功能磁共振成像时间序列数据 | 包含患者和对照组两个主要类别的样本（具体数量未提及） | NA | NA | NA | NA |
| 1428 | 2025-05-12 |
MRI-only based material mass density and relative stopping power estimation via deep learning for proton therapy: a preliminary study
2024-05-15, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-61869-8
PMID:38750148
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研究论文 | 本研究开发了一种基于深度学习的MRI-only方法，用于质子治疗中的质量密度和相对阻止本领估计 | 首次提出结合深度学习的MRI-only方法，直接从MRI图像估计质量密度和相对阻止本领，避免了额外成像的需求 | 研究为初步研究，样本量有限，仅使用幻影和动物组织进行验证 | 开发质子治疗计划中直接从MRI图像估计质量密度和相对阻止本领的方法 | 五种组织替代幻影(皮肤、肌肉、脂肪组织、45%羟基磷灰石和海绵骨)和两种动物组织幻影(猪脑和猪肝) | 医学影像分析 | 肿瘤治疗 | 深度学习、MRI成像(包括T1、T2和ZTE扫描) | 深度学习模型 | MRI图像 | 五种组织替代幻影和两种动物组织幻影 | NA | NA | NA | NA |
| 1429 | 2025-05-12 |
An Update on the Use of Artificial Intelligence in Digital Pathology for Oral Epithelial Dysplasia Research
2024-May-10, Head and neck pathology
DOI:10.1007/s12105-024-01643-4
PMID:38727841
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综述 | 本文回顾了人工智能在数字病理学中用于口腔上皮异型增生（OED）诊断的最新进展 | 总结了AI在OED诊断、分级和恶性转化预测中的应用，强调了深度学习卷积神经网络的使用 | 研究局限于常规光学显微镜图像，排除了其他成像方式，且需要更多关于泛化性、可解释决策和预后预测的支持性研究 | 探讨人工智能在数字病理学中用于OED诊断的当前进展 | 口腔上皮异型增生（OED） | 数字病理学 | 口腔鳞状细胞癌（OSCC） | 深度学习（DL）、机器学习（ML） | CNN | 图像 | 24项研究 | NA | NA | NA | NA |
| 1430 | 2025-05-12 |
Rapid and accurate prediction of protein homo-oligomer symmetry with Seq2Symm
2024-Apr-26, Research square
DOI:10.21203/rs.3.rs-4215086/v1
PMID:38746169
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research paper | 该论文提出了一种名为Seq2Symm的模型，用于快速准确地预测蛋白质同源寡聚体的对称性 | Seq2Symm利用ESM2模型，在预测蛋白质同源寡聚体对称性方面优于现有的基于模板和深度学习方法 | 论文未明确提及具体局限性 | 开发能够快速准确预测蛋白质同源寡聚体对称性的机器学习模型 | 蛋白质同源寡聚体的对称性 | machine learning | NA | ESM-MSA, ESM2, RoseTTAFold2 | Seq2Symm (基于ESM2) | protein sequences | 5个完整蛋白质组和约350万个未标记蛋白质序列 | NA | NA | NA | NA |
| 1431 | 2025-10-07 |
Counterfactual MRI Generation with Denoising Diffusion Models for Interpretable Alzheimer's Disease Effect Detection
2024-Feb-08, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2024.02.05.578983
PMID:38370616
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研究论文 | 利用去噪扩散模型生成反事实MRI图像，用于阿尔茨海默病的可解释效应检测 | 首次将条件潜在扩散模型和去噪扩散概率模型应用于神经影像数据，生成个体水平的反事实MRI图像并创建个性化疾病图谱 | 训练数据集规模有限，计算时间和内存资源受限 | 开发可解释的AI方法检测阿尔茨海默病对大脑解剖结构的影响 | 阿尔茨海默病患者和健康受试者的大脑MRI扫描 | 医学影像分析 | 阿尔茨海默病 | 3D T1加权MRI扫描 | LDM, DDPM, CNN | 3D MRI图像 | 500个真实训练扫描 | NA | 潜在扩散模型, 去噪扩散概率模型, 3D CNN | 真实性评估, 多样性评估, 分类准确率 | NA |
| 1432 | 2025-10-07 |
[Identification of kidney stone types by deep learning integrated with radiomics features]
2024-Dec-25, Sheng wu yi xue gong cheng xue za zhi = Journal of biomedical engineering = Shengwu yixue gongchengxue zazhi
DOI:10.7507/1001-5515.202310043
PMID:40000211
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研究论文 | 提出结合影像组学和深度学习的框架，用于术前自动识别肾脏结石类型 | 首次将三维卷积神经网络浅层提取的影像组学特征与深层特征融合，并采用LASSO正则化和LightGBM进行结石分类 | 准确率为84.5%仍有提升空间，未提及模型在其他数据集上的泛化能力 | 实现肾脏结石类型的术前自动高精度分类 | 感染性和非感染性肾脏结石 | 计算机视觉 | 肾脏疾病 | 影像组学分析 | CNN, LightGBM | 三维医学影像 | NA | NA | 三维卷积神经网络 | 准确率 | NA |
| 1433 | 2025-10-07 |
[Cardiac magnetic resonance image segmentation based on lightweight network and knowledge distillation strategy]
2024-Dec-25, Sheng wu yi xue gong cheng xue za zhi = Journal of biomedical engineering = Shengwu yixue gongchengxue zazhi
DOI:10.7507/1001-5515.202312015
PMID:40000210
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研究论文 | 提出一种轻量级扩张并行卷积U-Net和知识蒸馏策略用于心脏磁共振图像分割 | 提出轻量级DPU-Net网络结构和多尺度适应向量知识蒸馏策略，通过独特的卷积通道变化方式减少参数数量 | NA | 解决深度学习网络在心脏MRI图像分割中参数过多和计算量大的问题 | 心脏磁共振图像 | 医学图像分割 | 心血管疾病 | 心脏磁共振成像 | U-Net, CNN | 医学图像 | 自动心脏诊断挑战赛公共数据集 | NA | DPU-Net, U-Net, 残差块, 扩张卷积 | Dice系数 | NA |
| 1434 | 2025-10-07 |
[Research progress on endoscopic image diagnosis of gastric tumors based on deep learning]
2024-Dec-25, Sheng wu yi xue gong cheng xue za zhi = Journal of biomedical engineering = Shengwu yixue gongchengxue zazhi
DOI:10.7507/1001-5515.202404004
PMID:40000222
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综述 | 本文综述了深度学习在胃肿瘤内镜图像分类、目标检测和分割中的应用进展 | 系统总结了胃肿瘤相关的计算机辅助诊断系统和多模态算法，并指出了当前深度学习方法存在的问题 | 未涉及具体实验验证和性能对比分析 | 促进深度学习方法在胃肿瘤内镜诊断中的临床应用 | 胃肿瘤内镜图像 | 计算机视觉 | 胃癌 | 内镜检查 | 深度学习 | 内镜图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1435 | 2025-10-07 |
Multi-label material and human risk factors recognition model for construction site safety management
2024-Dec, Journal of safety research
IF:3.9Q2
DOI:10.1016/j.jsr.2024.10.002
PMID:39998535
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研究论文 | 提出基于深度学习的多标签风险因素识别框架，用于自动识别建筑工地的材料和人为风险因素 | 开发了能够同时识别多种材料和人为风险因素的多标签识别框架，并分析了模型决策过程 | 模型在视觉模糊情况下识别困难，且存在对透视场景中邻近物体的过度关注倾向 | 开发自动识别建筑工地多种安全风险因素的深度学习模型，用于预防性安全管理 | 建筑工地的材料和人为安全风险因素 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | CNN | 图像 | 14,605个八类材料和人为风险因素实例 | NA | NA | F1分数, 汉明损失 | NA |
| 1436 | 2025-10-07 |
ANALYSIS OF CHALLENGES AND POSSIBILITIES OF USING ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN MEDICAL DIAGNOSTICS
2024-Dec, Georgian medical news
PMID:40007388
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综述 | 本文通过系统综述分析了人工智能在医学诊断中的应用挑战与可能性 | 系统分析了不同类型AI在医学诊断中的地理分布、实施挑战和发展趋势 | 仅纳入2019-2024年的24项研究，样本量有限 | 分析AI在医学诊断中的地理分布、实施挑战和潜在机会 | 医学诊断中的人工智能应用 | 机器学习 | NA | 系统综述 | 深度学习, 机器学习 | 多模态数据 | 24项研究 | NA | NA | 诊断准确性, 临床可预测性, 处理效率 | NA |
| 1437 | 2025-10-07 |
Noninvasive fetal genotyping using deep neural networks
2024-Nov-22, Briefings in bioinformatics
IF:6.8Q1
DOI:10.1093/bib/bbaf067
PMID:39992001
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研究论文 | 本研究开发了首个基于深度学习的循环游离DNA胎儿基因分型框架，用于无创产前单基因病检测 | 首次将深度学习应用于cfDNA胎儿基因分型，整合了DNA核苷酸、片段、突变区域、样本和家族特征等多层次信息 | NA | 开发基于深度学习的无创产前单基因病检测方法 | 孕妇血浆中的循环游离DNA | 数字病理 | 单基因遗传病 | 超深度全基因组测序 | 深度学习 | 基因组测序数据 | NA | NA | 深度神经网络 | 突变检测准确性 | NA |
| 1438 | 2025-10-07 |
[Deep Learning Reconstruction Algorithm Combined With Smart Metal Artifact Reduction Technique Improves Image Quality of Upper Abdominal CT in Critically Ill Patients]
2024-Nov-20, Sichuan da xue xue bao. Yi xue ban = Journal of Sichuan University. Medical science edition
DOI:10.12182/20241160102
PMID:39990832
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研究论文 | 评估深度学习重建算法结合智能金属伪影减少技术对危重患者上腹部CT图像质量的改善效果 | 首次将深度学习重建算法与智能金属伪影减少技术结合应用于无法抬臂且需心电图监测的危重患者腹部CT成像 | 回顾性研究设计，样本量相对有限（102例患者），未评估对诊断准确性的影响 | 改善危重患者上腹部CT图像质量，特别是减少金属伪影和图像噪声 | 102例无法抬臂且需心电图监测的危重患者 | 医学影像处理 | 危重疾病 | CT成像，智能金属伪影减少技术 | 深度学习重建算法 | CT图像 | 102例危重患者 | NA | NA | CT值，噪声，信噪比，对比噪声比，5分制定性评分 | NA |
| 1439 | 2025-10-07 |
Effective genome editing with an enhanced ISDra2 TnpB system and deep learning-predicted ωRNAs
2024-Nov, Nature methods
IF:36.1Q1
DOI:10.1038/s41592-024-02418-z
PMID:39313558
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研究论文 | 本研究通过优化ISDra2 TnpB系统并开发深度学习预测模型，实现了高效的基因组编辑 | 开发了增强型TnpBmax系统使编辑效率提高4.4倍，创建了K76突变变体扩展靶向范围，并建立了深度学习模型TEEP预测ωRNA活性 | NA | 开发更紧凑高效的基因组编辑工具用于研究和治疗 | 哺乳动物细胞、小鼠肝脏和大脑 | 机器学习 | NA | 基因组编辑、深度学习 | 深度学习模型 | 基因组编辑效率数据 | 10,211个靶位点的编辑效率数据集 | NA | TEEP（TnpB编辑效率预测器） | 相关系数r>0.8，编辑效率（小鼠肝脏75.3%，大脑65.9%） | NA |
| 1440 | 2025-10-07 |
An efficient enhanced stacked auto encoder assisted optimized deep neural network for forecasting Dry Eye Disease
2024-10-22, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-75518-7
PMID:39438634
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研究论文 | 提出一种基于增强堆叠自编码器和优化深度神经网络的干眼病预测方法 | 将混沌映射融入特征选择，使用SLSTM-STSA提升分类精度，并采用增强量子细菌觅食优化算法的自适应量子旋转进行优化 | NA | 开发高效的干眼病早期诊断方法 | 干眼病患者数据 | 机器学习 | 干眼病 | 深度学习 | 堆叠自编码器,深度神经网络 | 医学特征数据 | NA | NA | 增强堆叠自编码器,优化深度神经网络 | 准确率 | NA |