深度学习在生物医药领域的应用

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当前共找到 1162 篇文献,本页显示第 21 - 40 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
21 2026-03-03
LungHist700: A dataset of histological images for deep learning in pulmonary pathology
2024-10-05, Scientific data IF:5.8Q1
研究论文 本文介绍了一个名为LungHist700的高分辨率肺部组织学图像数据集,用于支持深度学习在肺病理学中的应用 提出了一个包含691张高分辨率肺部组织学图像的数据集,覆盖腺癌、鳞状细胞癌和正常组织,并细分为三个分化等级,为深度学习模型提供了丰富的分类任务 数据集仅包含45名患者的图像,样本规模相对较小,可能限制了模型的泛化能力 旨在通过提供高质量数据集,促进深度学习在肺部恶性肿瘤检测和分类中的应用 肺部组织学图像,包括腺癌、鳞状细胞癌和正常组织 数字病理学 肺癌 组织病理学成像 深度神经网络, 多实例学习 图像 691张高分辨率图像,来自45名患者 NA NA 准确率 NA
22 2026-03-03
A multicenter dataset for lymph node clinical target volume delineation of nasopharyngeal carcinoma
2024-10-04, Scientific data IF:5.8Q1
研究论文 本研究构建了一个用于鼻咽癌淋巴结临床靶区勾画的多中心数据集,以支持深度学习模型的开发与评估 创建了首个用于自动淋巴结临床靶区勾画开发与评估的多中心数据集,整合了来自四个中心的262名患者数据,并基于专家共识提供了手动勾画的真实标签 数据集规模相对有限(262名患者),且依赖于专家手动勾画,可能存在主观差异 开发深度学习模型以准确预测鼻咽癌放疗中的淋巴结临床靶区 鼻咽癌患者的淋巴结临床靶区 数字病理学 鼻咽癌 计算机断层扫描 深度学习分割模型 医学图像 262名患者,包含440张计算机断层扫描图像 NA NA NA NA
23 2026-02-28
Enhanced climate change resilience on wheat anther morphology using optimized deep learning techniques
2024-10-19, Scientific reports IF:3.8Q1
研究论文 本研究利用优化的深度学习技术分析小麦花药形态,以增强小麦对气候变化的抗逆性 首次将多种深度学习算法(CNN、LeNet、Inception-V3)应用于小麦花药形态的图像分类,并比较其性能,其中LeNet表现出最优的分类准确率 未明确说明数据集的样本量大小及具体品种数量,且仅针对春季小麦种质资源进行分析 探索深度学习算法在农业记录分类中的应用,特别是监测和识别春季小麦种质资源的变异 小麦花药形态(长度和宽度) 计算机视觉 NA 高分辨率显微成像 CNN, LeNet, Inception-V3 图像 NA NA CNN, LeNet, Inception-V3 准确率, 精确率, 召回率, F1分数 NA
24 2026-02-27
Substrate recognition principles for the PP2A-B55 protein phosphatase
2024-10-04, Science advances IF:11.7Q1
研究论文 本文通过整合AlphaFold建模与高分辨率突变扫描,揭示了PP2A-B55磷酸酶识别底物的保守机制,并设计出特异性肽抑制剂,阐明了其在NEXT复合物调控中的作用 首次系统揭示了PP2A-B55通过α螺旋结合底物的进化保守机制,并利用深度学习设计出特异性肽抑制剂,为靶向干预提供了新工具 研究主要基于计算模型和体外实验,体内功能验证及临床转化仍需进一步探索 阐明PP2A-B55磷酸酶的底物识别机制及其在细胞信号通路中的调控功能 PP2A-B55磷酸酶及其底物蛋白(包括NEXT复合物中的RBM7蛋白) 计算生物学 NA AlphaFold建模、高分辨率突变扫描、深度学习蛋白质设计 深度学习 蛋白质序列与结构数据 NA AlphaFold, 深度学习框架(未指定具体名称) AlphaFold, 深度学习蛋白质设计模型 NA NA
25 2026-02-22
Data Science Opportunities To Improve Radiotherapy Planning and Clinical Decision Making
2024-10, Seminars in radiation oncology IF:2.6Q2
综述 本文探讨了数据科学在优化放疗计划和临床决策中的应用前景 提出结合深度学习与多源数据(如基因组学、影像组学和剂量组学)来改进预测模型,并引入“数字孪生”概念以指导自适应放疗 NA 提升放疗的个性化治疗水平,通过整合数据科学方法优化肿瘤控制与正常组织保护 放疗患者及其相关数据(如肿瘤基因组、影像数据和剂量分布) 机器学习 肿瘤 基因组学、影像组学、剂量组学 深度学习 基因组数据、影像数据、剂量数据 NA NA NA NA NA
26 2026-02-20
CardioGuard: AI-driven ECG authentication hybrid neural network for predictive health monitoring in telehealth systems
2024-10, SLAS technology IF:2.5Q3
研究论文 本文提出了一种基于深度学习的ECG身份验证系统CardioGuard,用于远程医疗系统中的预测性健康监测 结合卷积神经网络和长短时记忆网络的混合模型,利用ECG信号进行身份验证,并兼具心血管异常早期迹象的预测功能 未明确提及系统在多样化人群或噪声环境下的鲁棒性评估 开发一种安全且具有预测性的ECG身份验证系统,用于远程医疗 心电图(ECG)信号 机器学习 心血管疾病 ECG信号分析 CNN, LSTM ECG信号 NA NA 混合卷积和长短时记忆网络 NA NA
27 2026-02-12
Machine learning for automated classification of lung collagen in a urethane-induced lung injury mouse model
2024-Oct-01, Biomedical optics express IF:2.9Q2
研究论文 本文提出了一种基于机器学习的自动化框架,用于对小鼠肺胶原含量进行评分,以克服传统手动病理评估的主观性和不一致性问题 结合了手动提取的胶原统计特征和预训练VGG16模型提取的隐藏特征,并采用多种无监督技术进行图像分析,实现了对肺胶原的自动分类 研究基于小鼠模型,结果可能无法直接推广到人类;多标签分类中某些组别的ROC AUC值较低(如0.38),表明模型在某些类别上性能有限 开发自动化评分框架以准确评估肺胶原含量,辅助理解肺疾病进展机制 成年雌性小鼠的肺组织切片图像,来自氨基甲酸乙酯诱导的肺损伤模型 数字病理学 肺癌 二次谐波生成(SHG)显微镜 SVM, 深度学习模型 图像 未明确指定样本数量,但使用了成年雌性小鼠的肺切片图像数据集 未明确指定,但提及了预训练VGG16模型及多种机器学习技术 VGG16 准确率, ROC AUC NA
28 2026-02-10
Deep learning of echocardiography distinguishes between presence and absence of late gadolinium enhancement on cardiac magnetic resonance in patients with hypertrophic cardiomyopathy
2024-Oct-14, Echo research and practice IF:3.2Q2
研究论文 本研究利用深度学习分析超声心动图图像,以区分肥厚型心肌病患者心脏磁共振中晚期钆增强的存在与否 首次将深度学习应用于超声心动图图像,以非侵入性方式预测心脏磁共振中的晚期钆增强,提供了一种资源密集度较低的辅助诊断方法 研究为横断面设计,样本量相对较小(323例),且仅使用了超声心动图的五腔心视图,可能未充分利用所有可用信息 区分肥厚型心肌病患者心脏磁共振中晚期钆增强的阳性与阴性状态 肥厚型心肌病患者 医学影像分析 肥厚型心肌病 超声心动图,心脏磁共振,晚期钆增强 深度卷积神经网络 图像 323例患者(训练集273例,测试集50例) 未明确指定 深度卷积神经网络 AUC, 敏感性, 特异性, 阳性预测值, 阴性预测值 NA
29 2026-01-30
Toward a Semi-Supervised Learning Approach to Phylogenetic Estimation
2024-10-30, Systematic biology IF:6.1Q1
研究论文 本文提出了一种结合随机模拟和深度学习的新方法,用于推断分子进化参数,无需已知系统发育树 开发了一种监督深度学习模型,直接分析多序列比对,估计位点特异性进化速率和分歧度,无需依赖已知系统发育树,并在复杂速率变异模式下超越了传统基于似然的方法 未明确说明模型在极端进化场景或非标准数据格式下的泛化能力,且依赖于模拟数据进行训练 改进系统发育推断,通过更灵活的速率变异模型提高参数估计和树重建的准确性 分子进化参数,包括位点特异性进化速率和序列分歧度 机器学习 NA 随机模拟,深度学习 深度学习模型 多序列比对数据 包含2600万核苷酸的小丑鱼支系数据集 NA NA 准确性,分支长度估计精度 NA
30 2026-01-28
Using Deep Learning Neural Networks to Improve Dementia Detection: Automating Coding of the Clock-Drawing Test
2024-Oct-15, Research square
研究论文 本研究开发并评估了一种基于深度学习神经网络的智能时钟绘图测试评分系统,用于自动编码时钟绘图测试图像,以改进痴呆症检测 引入了结构化排序到编码系统中,超越了传统的名义分类方法,并比较了Vision Transformers与其他先进深度学习模型在自动编码时钟绘图测试图像上的性能 未在摘要中明确提及 改进痴呆症检测,通过自动化编码时钟绘图测试来减少大规模研究中的手动编码偏差 阿尔茨海默病及相关痴呆症 计算机视觉 老年疾病 深度学习神经网络 CNN, Transformer 图像 来自2011-2019年国家健康与老龄化趋势研究的大型公开时钟绘图测试图像库 NA ResNet101, EfficientNet, Vision Transformers NA NA
31 2026-01-28
Identification of Chemical Scaffolds That Inhibit the Mycobacterium tuberculosis Respiratory Complex Succinate Dehydrogenase
2024-10-11, ACS infectious diseases IF:4.0Q1
研究论文 本研究结合生化筛选和深度学习技术,识别出抑制结核分枝杆菌呼吸复合物琥珀酸脱氢酶的多种化学支架,并评估其作为新型抗菌剂的潜力 首次利用深度学习辅助筛选方法,针对结核分枝杆菌的琥珀酸脱氢酶(SDH)这一未充分探索的靶点,识别出多个具有抑制活性的化学支架,并展示了SDH抑制剂在对抗耐药菌株和协同其他生物能量抑制剂方面的潜力 研究主要基于体外实验和计算模型,尚未进行深入的体内药效学和毒性评估,且对SDH抑制剂的长期耐药性发展机制探讨有限 开发针对结核分枝杆菌呼吸能量代谢的新型抗菌剂,特别是以琥珀酸脱氢酶(SDH)为靶点 结核分枝杆菌(包括野生型和耐药菌株)及其琥珀酸脱氢酶(SDH)酶 机器学习 结核病 生化筛选、深度学习 深度学习模型 化学结构数据、生化活性数据 NA NA NA 抗菌活性(抑制效果)、代谢和呼吸失调程度、细胞内琥珀酸分泌水平、耐药性预防效果 NA
32 2026-01-24
Artificial Intelligence Applications in Oral Cancer and Oral Dysplasia
2024-10, Tissue engineering. Part A
综述 本文综述了人工智能在口腔癌及口腔上皮异型增生中的应用进展,重点探讨了基于AI的预测性生物标志物开发 整合了多种AI方法(如机器学习、深度学习)来开发预测OED恶变和OSCC结局的生物标志物,展示了在数字病理学和表观基因组学中的创新应用 目前尚无可靠的临床、病理或分子生物标志物来准确预测个体风险,AI方法仍处于开发阶段,需进一步验证 旨在利用人工智能方法开发预测口腔上皮异型增生恶变为口腔鳞状细胞癌的风险以及预测口腔鳞状细胞癌死亡率和治疗反应的生物标志物 口腔鳞状细胞癌患者及口腔上皮异型增生患者 数字病理学 口腔癌 多重免疫组织化学、表观基因组学分析 深度学习 病理图像、表观遗传数据 NA NA NA NA NA
33 2026-01-24
Code-Free Machine Learning Solutions for Microscopy Image Processing: Deep Learning
2024-10, Tissue engineering. Part A
综述 本文综述了无需编程的深度学习算法在显微镜图像处理中的应用,特别关注生物学领域 聚焦于无需编程的深度学习解决方案,为无编程背景的生物学家提供可访问的算法资源 主要关注生物医学应用,可能未全面覆盖其他科学领域的具体需求 探索和介绍适用于显微镜图像处理的深度学习算法,降低使用门槛 显微镜图像,特别是生物学领域的图像 计算机视觉 NA 深度学习 人工神经网络 图像 NA NA NA NA NA
34 2026-01-16
Multifunctional Human-Computer Interaction System Based on Deep Learning-Assisted Strain Sensing Array
2024-10-09, ACS applied materials & interfaces IF:8.3Q1
研究论文 本文开发了一种基于柔性压电传感器和深度学习神经网络的智能步态监测与分析预测系统,用于实时检测和推断人体运动状态 结合高灵敏度(241.29 mV/N)、快速响应(66 ms加载,87 ms恢复)和优异稳定性(= 0.9946)的柔性压电传感器与定制深度学习模型,实现实时步态监测和人机交互 未明确提及系统在极端环境或大规模人群中的适用性限制 开发一种用于健康监测的智能步态分析系统,以克服现有系统体积大、需要特殊空间的问题 人体步态数据,特别是运动员的步态,用于个性化健康管理和疾病早期检测 机器学习 老年疾病 柔性压电传感技术 深度学习神经网络 传感器信号数据 未明确提及具体样本数量,但涉及运动员的步态数据 未明确提及 定制深度学习模型 识别准确率(94.7%) 未明确提及
35 2026-01-16
Hierarchically Nano-Decorated Poly(lactic acid) Nanofibers for Humidity-Resistant Respiratory Healthcare and High-Accuracy Disease Diagnosis
2024-10-02, ACS applied materials & interfaces IF:8.3Q1
研究论文 本研究开发了一种基于微波辅助制备的ZnO@PDA纳米电介质修饰的PLA纳米纤维膜,用于高效空气过滤和自供电呼吸监测,并集成了深度学习辅助诊断系统以实现高精度疾病诊断 提出了一种微波辅助的ZnO@PDA纳米电介质修饰PLA纳米纤维的层次化纳米装饰策略,显著提升了材料的电活性和表面活性,并首次结合了自供电呼吸监测与深度学习辅助诊断系统 未明确说明实验样本的具体数量或类型,且可能未在真实临床环境中进行大规模验证 开发具有高效呼吸保健和智能诊断功能的环保型纳米纤维材料 聚乳酸纳米纤维膜及其修饰后的复合材料 材料科学与生物医学工程 呼吸系统疾病 微波辅助合成、静电纺丝-电喷雾法 深度学习模型 呼吸驱动信号模式 NA NA NA 准确率 NA
36 2026-01-16
Machine Learning-Assisted Gesture Sensor Made with Graphene/Carbon Nanotubes for Sign Language Recognition
2024-10-02, ACS applied materials & interfaces IF:8.3Q1
研究论文 本文提出了一种基于石墨烯/碳纳米管的新型手势传感器,并结合深度学习技术构建了用于手语识别的系统 受蜘蛛丝结构启发设计了具有核壳结构的新型传感器,同时实现了高灵敏度(高达340的应变系数)和宽响应范围(60%),并首次将滑动窗口技术与大语言模型结合用于连续句子识别 未明确说明传感器在复杂环境下的稳定性测试,也未提及系统对多样化手语方言的适应性 开发高性能手势传感器并构建精确的手语识别系统以改善手语使用者的日常交流方式 手势传感器、手语识别系统 机器学习 NA 深度学习、滑动窗口技术、大语言模型 深度学习模型 传感器信号数据 NA NA NA 准确率 NA
37 2026-01-15
Olfactory Visualization Sensing Array Made with CelluMOFs to Predict Fruit Ripeness Using Deep Learning
2024-10-23, ACS applied materials & interfaces IF:8.3Q1
研究论文 本研究开发了一种基于染料/CelluMOFs的柔性传感器阵列,结合DenseNet深度学习模型,用于通过气味指纹识别水果成熟度 通过原位生长γ-CD-MOFs在柔性滤纸上合成CelluMOFs,显著提高了比表面积和染料负载能力,并将深度学习模型集成到传感器阵列中实现高精度模式识别 NA 开发高灵敏度、高准确度的基于比色法的嗅觉可视化传感系统,用于检测水果成熟度 水果成熟度检测 计算机视觉 NA 比色法、气体传感 CNN 图像 NA NA DenseNet 分类准确率 NA
38 2026-01-10
Deep Learning Augmented Osteoarthritis Grading Standardization
2024-10, Tissue engineering. Part A
研究论文 本研究探讨了使用深度学习模型自动分类软骨组织学图像以标准化骨关节炎分级的可行性 首次将深度学习应用于软骨组织学图像进行骨关节炎分级,而非传统的放射影像,这是一种更基础的评估方法 未明确提及样本量限制或模型泛化能力的具体挑战 开发自动化图像分类技术以标准化骨关节炎的分级评估 膝关节软骨的组织学图像 数字病理学 骨关节炎 组织学染色(Safranin-O染色) CNN 图像 NA NA DenseNet121 准确率, Cohen's kappa分数, ROC-AUC NA
39 2026-01-08
Enhancing data security and privacy in energy applications: Integrating IoT and blockchain technologies
2024-Oct-15, Heliyon IF:3.4Q1
研究论文 本研究提出了一种结合区块链与物联网的安全数据管理框架,以提升核能应用中的数据安全、隐私和完整性 开发了一个集成了加密、完整性验证、通信网络和数据流架构的安全框架,并首次系统性地探讨了区块链与物联网在核能领域的整合方案 需要实际验证、资源受限的物联网环境存在挑战、网络威胁日益增加、实时数据可用性有限 提升核能应用中数据的安全性与隐私保护 核能领域的物联网与区块链技术整合 物联网安全 NA 区块链技术、物联网技术、加密技术 NA 交易数据、传感器数据 NA NA NA NA NA
40 2026-01-03
HAMIL-QA: Hierarchical Approach to Multiple Instance Learning for Atrial LGE MRI Quality Assessment
2024-Oct, Medical image computing and computer-assisted intervention : MICCAI ... International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention
研究论文 本研究提出了一种名为HAMIL-QA的分层多示例学习框架,用于自动化评估心房纤维化LGE MRI图像的质量 提出了一种分层袋与子袋结构的多示例学习方法,能够在子袋内进行针对性分析并在体积层面聚合信息,从而减少对大量标注的依赖、降低计算负担,并专注于诊断关键特征 未在摘要中明确说明 开发一种自动化、可扩展的解决方案,用于评估左心房纤维化3D LGE MRI图像的质量,以提高诊断准确性、标准化评估并改善患者预后 左心房纤维化的3D晚期钆增强(LGE)MRI图像 数字病理学 心血管疾病 晚期钆增强(LGE)MRI 多示例学习(MIL) 图像 NA NA 分层多示例学习框架(HAMIL-QA) 准确率, AUROC, F1分数 NA
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