深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 1297 篇文献，本页显示第 301 - 320 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 301 | 2025-05-12 |
Advancing Chest X-ray Diagnostics via Multi-Modal Neural Networks with Attention
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/EMBC53108.2024.10781551
PMID:40040114
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研究论文 | 该研究通过多模态神经网络与注意力机制提升胸部X光诊断的准确性 | 结合预训练图像分类神经网络与患者及图像元数据整合，显著提高诊断精度，并确定有效决策边界以减少误报 | 未提及具体样本量及模型在更广泛数据集上的泛化能力 | 提升胸部X光图像诊断的准确性，特别是在呼吸系统疾病的多标签诊断和类别不平衡情况下 | 胸部X光图像及患者与图像元数据 | 数字病理学 | 呼吸系统疾病 | 深度学习 | 多模态神经网络（含注意力机制） | 图像与元数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 302 | 2025-05-12 |
Bacteria Detection in Optical Endomicroscopy Images using Synthetic Images
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/EMBC53108.2024.10781794
PMID:40040125
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research paper | 该论文提出了一种在光学内窥镜图像中使用合成图像检测细菌的新方法 | 引入了生成合成细菌图像序列的新方法，以解决标记数据稀缺的问题，并展示了3D U-Net在合成数据训练下的性能提升 | 合成图像与真实图像之间可能存在差异，且需要进一步验证在更多真实场景中的泛化能力 | 提高肺炎细菌在光学内窥镜图像中的检测速度和准确性 | 光学内窥镜图像中的细菌 | digital pathology | lung cancer | 光学内窥镜成像(OEM) | 3D U-Net | image | NA | NA | NA | NA | NA |
| 303 | 2025-05-12 |
Profiling a Raspberry Pi-Based Motor Imagery Classification to Facilitate At-Home BCI for Children with Disabilities
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/EMBC53108.2024.10781873
PMID:40040137
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research paper | 该研究开发了一个基于树莓派4的高效可扩展机器学习框架，用于促进家庭使用的脑机接口（BCI）系统，特别针对残疾儿童 | 首次在树莓派4上评估了包括黎曼几何框架和人工神经网络在内的十种标准分类器，展示了其在低计算资源下的可行性和性能 | 高资源需求的分类器（如人工神经网络）在实现时需要仔细考虑，可能会限制系统的成本和复杂性 | 开发一个高效且可扩展的机器学习框架，以促进家庭使用的脑机接口系统 | 残疾儿童 | machine learning | disabilities | BCI, 机器学习分类器 | ANN, Riemannian Geometry框架 | 脑电信号数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 304 | 2025-05-12 |
EMGCipher: Decoding Electromyography for Upper-limb Gesture Classification with Explainable AI for Resource Optimization
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/EMBC53108.2024.10782747
PMID:40040141
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研究论文 | 介绍了一种名为EMGCipher的可解释深度学习框架，用于通过表面肌电图（sEMG）进行上肢手势分类 | 结合低层次sEMG特征表示与深度学习模型知识，定量评估输入传感器和特征在手势分类中的概率重要性 | 仅在Ninapro DB5数据集上进行了实验，未在其他数据集上验证 | 提高上肢手势分类的透明度和性能 | 上肢手势分类 | 机器学习 | NA | sEMG | 深度学习框架 | 肌电图信号 | Ninapro DB5数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 305 | 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
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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 |
| 306 | 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 |
| 307 | 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 |
| 308 | 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 |
| 309 | 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 |
| 310 | 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 |
| 311 | 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 |
| 312 | 2025-10-07 |
Automated cooling tower detection through deep learning for Legionnaires' disease outbreak investigations: a model development and validation study
2024-Jul, The Lancet. Digital health
DOI:10.1016/S2589-7500(24)00094-3
PMID:38906615
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研究论文 | 开发并验证了用于自动检测冷却塔的深度学习计算机视觉模型，以辅助军团病疫情调查 | 首次将两阶段深度学习模型（YOLOv5+EfficientNet-b5）应用于冷却塔的自动检测，显著提高了疫情调查效率 | 模型在未见过的城市性能有所下降，且依赖空中可见的冷却塔 | 开发自动检测冷却塔的深度学习模型，加速军团病疫情调查和源头控制 | 空中可见的冷却塔 | 计算机视觉 | 军团病 | 卫星图像分析 | 深度学习 | 卫星图像 | 2051张图像包含7292个冷却塔，测试集548张图像 | PyTorch | YOLOv5, EfficientNet-b5 | 灵敏度, 阳性预测值 | NA |
| 313 | 2025-10-07 |
Molybdenum Disulfide-Assisted Spontaneous Formation of Multistacked Gold Nanoparticles for Deep Learning-Integrated Surface-Enhanced Raman Scattering
2024-07-09, ACS nano
IF:15.8Q1
DOI:10.1021/acsnano.4c00978
PMID:38913718
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研究论文 | 开发了一种结合深度学习和表面增强拉曼散射的生物传感平台，用于通过人类泪液进行COVID-19现场筛查 | 利用二硫化钼辅助自发形成紧密堆积的三维金纳米颗粒结构，无需还原剂即可合成部分金纳米颗粒 | NA | 开发用于极低分析物浓度快速、低损伤、高通量无标记检测的生物传感平台 | 人类泪液中的冠状病毒疾病(COVID-19) | 生物传感 | COVID-19 | 表面增强拉曼散射(SERS) | CNN | 拉曼光谱数据 | NA | NA | 卷积神经网络 | NA | NA |
| 314 | 2025-04-25 |
Digital pathology assessment of kidney glomerular filtration barrier ultrastructure in an animal model of podocytopathy
2024-Jul-15, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2024.06.14.599097
PMID:38948787
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research paper | 开发了一种基于深度学习的数字病理计算方法，用于测量TEM图像中肾小球滤过屏障的超微结构 | 首次使用U-Net模型和图像处理算法自动测量GBM和PFP宽度，减少了人工操作的劳动强度和操作者间的变异性 | 自动和手动PFP宽度测量在ILK cKO标本中存在差异，表明方法在PFP测量上可能不够精确 | 研究肾小球滤过屏障超微结构的自动化测量方法，以促进足细胞病的研究和临床诊断 | Integrin-Linked Kinase (ILK) 足细胞特异性条件敲除小鼠和野生型小鼠的肾脏TEM图像 | digital pathology | podocytopathy | transmission electron microscopy (TEM) | U-Net | image | WT和ILK cKO同窝小鼠的肾脏TEM图像，4周龄 | NA | NA | NA | NA |
| 315 | 2025-04-25 |
Analysis of RNA translation with a deep learning architecture provides new insight into translation control
2024-Jul-02, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2023.07.08.548206
PMID:39005319
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研究论文 | 开发了一种深度神经网络模型，用于从RNA序列直接预测和分析翻译起始和终止位点 | 模型揭示了密码子使用在调控翻译终止中的新作用，并发现了数千个新的开放阅读框 | 模型主要基于人类转录本训练，在其他生物体中的预测准确性可能有限 | 理解基因翻译的调控机制 | RNA序列中的翻译起始和终止位点 | 自然语言处理 | NA | 深度神经网络 | 深度神经网络 | RNA序列 | 人类转录组数据 | NA | NA | NA | NA |
| 316 | 2025-04-25 |
Analyzing heterogeneity in Alzheimer Disease using multimodal normative modeling on imaging-based ATN biomarkers
2024-Jul-01, ArXiv
PMID:39010871
|
research paper | 使用多模态规范建模分析阿尔茨海默病的异质性，基于成像ATN生物标志物 | 采用深度学习多模态规范框架分析个体水平的ATN成像生物标志物变异 | 研究仅基于横断面数据，未考虑纵向变化 | 探究阿尔茨海默病的异质性及其与认知功能和疾病进展的关系 | 阿尔茨海默病患者（淀粉样蛋白阳性和阴性对照） | digital pathology | geriatric disease | T1-weighted MRI, amyloid and tau PET | deep learning-based multimodal normative framework | imaging data | 发现队列（n = 665）和复制队列（n = 430） | NA | NA | NA | NA |
| 317 | 2025-04-25 |
Artificial intelligence in colonoscopy: from detection to diagnosis
2024-07, The Korean journal of internal medicine
DOI:10.3904/kjim.2023.332
PMID:38695105
|
综述 | 本文综述了人工智能在结肠镜检查中从检测到诊断的最新进展 | 总结了不同深度学习模型在结肠镜检查不同任务中的适用性及性能表现 | 仅纳入2021年及以后发表的英文文献，可能存在发表偏倚 | 评估人工智能在结肠镜检查中的应用效果 | 27篇PubMed原始研究 | 数字病理学 | 胃肠道疾病 | 深度学习 | Efficientnet, YOLO, Unet | 医学影像 | 27项研究 | NA | NA | NA | NA |
| 318 | 2025-04-25 |
Privacy-proof Live Surgery Streaming: Development and Validation of a Low-cost, Real-time Robotic Surgery Anonymization Algorithm
2024-Jul-01, Annals of surgery
IF:7.5Q1
DOI:10.1097/SLA.0000000000006245
PMID:38390732
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研究论文 | 开发并验证了一种低成本、实时机器人手术匿名化算法，用于隐私保护的实时手术流媒体 | 首创了一种手术匿名化算法，能够可靠且准确地实时移除体外图像，并在多种机器人平台上进行验证 | NA | 开发一种可靠、准确且实时的机器人手术匿名化算法，用于手术视频数据的隐私保护 | 机器人手术视频数据 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | Robotic Anonymization Network | 视频 | 63个手术视频，包含6种手术和4种机器人系统，共496,828张图像 | NA | NA | NA | NA |
| 319 | 2025-10-07 |
Computer-Aided Diagnosis of Duchenne Muscular Dystrophy Based on Texture Pattern Recognition on Ultrasound Images Using Unsupervised Clustering Algorithms and Deep Learning
2024-07, Ultrasound in medicine & biology
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研究论文 | 本研究通过无监督聚类算法和深度学习技术，基于超声图像纹理模式识别开发杜氏肌营养不良症的计算机辅助诊断系统 | 首次将k-means和模糊c-means聚类算法用于DMD超声图像纹理重建，并结合深度学习模型实现疾病分期和行走功能的自动识别 | 未明确说明样本数据的具体规模和来源限制 | 开发基于超声图像的杜氏肌营养不良症计算机辅助诊断系统 | 杜氏肌营养不良症患者的腓肠肌群超声图像 | 计算机视觉 | 杜氏肌营养不良症 | 超声成像 | CNN, 高斯朴素贝叶斯, k近邻, 决策树 | 图像 | NA | NA | VGG-16, VGG-19 | 准确率 | NA |
| 320 | 2025-10-07 |
Binding and sensing diverse small molecules using shape-complementary pseudocycles
2024-07-19, Science (New York, N.Y.)
DOI:10.1126/science.adn3780
PMID:39024436
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研究论文 | 本文提出了一种利用深度学习生成形状互补假环结构来设计高亲和力小分子结合蛋白的方法 | 采用深度学习生成具有不同形状结合口袋的假环结构，能够结合多样化的极性及柔性小分子 | NA | 开发能够高亲和力结合小分子并应用于传感系统的蛋白质设计方法 | 小分子结合蛋白的设计与优化 | 机器学习 | NA | 深度学习，分子对接，实验筛选 | 深度学习模型 | 分子结构数据 | 针对四种不同小分子（包括甲氨蝶呤和甲状腺素）设计结合蛋白 | NA | NA | 结合亲和力 | NA |