深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 3695 篇文献，本页显示第 2561 - 2580 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 2561 | 2025-03-28 |
Cyclic peptide membrane permeability prediction using deep learning model based on molecular attention transformer
2025, Frontiers in bioinformatics
IF:2.8Q2
DOI:10.3389/fbinf.2025.1566174
PMID:40134508
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research paper | 开发了一种基于分子注意力变换器（MAT）的循环肽膜渗透性预测模型CPMP | 首次将分子注意力变换器（MAT）框架应用于循环肽膜渗透性预测，性能优于传统机器学习方法和基于图的神经网络模型 | 实验膜渗透性测试成本高且精确预测工具稀缺 | 提高循环肽药物开发中膜渗透性的预测准确性 | 循环肽的膜渗透性 | machine learning | NA | deep learning | Molecular Attention Transformer (MAT) | molecular data | NA | NA | NA | NA | NA |
| 2562 | 2025-03-28 |
Optimized deep learning model for diagnosing tonsil and adenoid hypertrophy through X-rays
2025, Frontiers in oncology
IF:3.5Q2
DOI:10.3389/fonc.2025.1508525
PMID:40134602
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研究论文 | 探讨基于深度学习模型在诊断儿童扁桃体和腺样体肥大中的应用 | 结合YOLOv8n和ResNet18模型，显著提高了诊断准确性和一致性 | 研究仅基于单中心的回顾性数据，可能影响模型的泛化能力 | 探索深度学习在诊断扁桃体和腺样体肥大中的应用 | 2-12岁儿童患者的侧位鼻咽X光片 | 计算机视觉 | 扁桃体和腺样体肥大 | X光成像 | YOLOv8n, ResNet18 | 图像 | 819张训练和验证图像，484张独立测试图像 | NA | NA | NA | NA |
| 2563 | 2025-03-28 |
AI-driven balance evaluation: a comparative study between blind and non-blind individuals using the mini-BESTest
2025, PeerJ. Computer science
DOI:10.7717/peerj-cs.2695
PMID:40134862
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研究论文 | 本研究首次使用mini-BESTest和惯性测量单元分析盲人平衡能力，并通过机器学习模型预测评分 | 首次使用mini-BESTest和惯性测量单元分析盲人平衡能力，并开发机器学习模型预测评分 | 惯性数据无法区分三个评估水平，且样本量较小（29名参与者） | 分析盲人和非盲人的平衡能力差异，并开发客观评估方法 | 盲人和非盲人的平衡能力 | 数字病理学 | NA | 惯性测量单元，机器学习，深度学习 | 机器学习模型，深度学习模型 | 惯性测量数据 | 29名盲人和非盲人参与者 | NA | NA | NA | NA |
| 2564 | 2025-03-28 |
Facial expression recognition using visible and IR by early fusion of deep learning with attention mechanism
2025, PeerJ. Computer science
DOI:10.7717/peerj-cs.2676
PMID:40134864
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研究论文 | 本文提出了一种结合可见光和红外图像特征的早期融合方法，用于面部表情识别，通过引入注意力机制和深度学习方法提高了识别准确率 | 在ResNet-18架构中引入注意力机制，并提出多模态早期融合方法，结合CNN和迁移学习技术，显著提高了面部表情识别的准确率 | 仅使用了VIRI和NVIE两个公开数据库，可能在其他数据集上的泛化能力有待验证 | 解决面部表情识别中因表情变化和不同表情相似性带来的挑战 | 可见光和红外图像中的面部表情 | 计算机视觉 | NA | 深度学习，迁移学习 | ResNet-18 with attention mechanism, CNN | 可见光和红外图像 | VIRI和NVIE数据库中的面部表情图像 | NA | NA | NA | NA |
| 2565 | 2025-03-28 |
Fake news detection: state-of-the-art review and advances with attention to Arabic language aspects
2025, PeerJ. Computer science
DOI:10.7717/peerj-cs.2693
PMID:40134874
|
review | 本文全面回顾了假新闻的类型、领域、特征、生命周期及检测方法，特别关注了阿拉伯语假新闻检测的最新进展 | 特别关注阿拉伯语假新闻检测的挑战与解决方案，包括复杂的语法、多样的方言及标注数据稀缺问题 | 阿拉伯语假新闻检测领域的研究相对较少，且缺乏足够的标注数据集 | 探讨假新闻检测的最新方法，特别是针对阿拉伯语的检测技术 | 假新闻，尤其是阿拉伯语假新闻 | natural language processing | NA | machine learning, deep learning, transformer-based techniques | NA | text | NA | NA | NA | NA | NA |
| 2566 | 2025-03-28 |
Protein language model-based prediction for plant miRNA encoded peptides
2025, PeerJ. Computer science
DOI:10.7717/peerj-cs.2733
PMID:40134870
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研究论文 | 提出了一种基于蛋白质语言模型的植物miRNA编码肽预测方法pLM4PEP，该方法整合了ESM2肽嵌入与机器学习技术 | 利用蛋白质语言模型ESM2改进植物miPEPs的特征表示，相较于依赖人工编码特征的传统方法具有显著优势 | 训练数据中已知植物miPEPs的数量有限可能影响模型性能 | 开发更准确的植物miRNA编码肽预测方法 | 植物miRNA编码肽(miPEPs)及其他生物活性肽 | 生物信息学 | NA | 蛋白质语言模型(ESM2)、机器学习 | pLM4PEP（集成ESM2与机器学习） | 蛋白质序列数据 | 未明确说明具体样本量，但使用了包含其他生物活性肽的多样化数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 2567 | 2025-03-28 |
DeepSpoofNet: a framework for securing UAVs against GPS spoofing attacks
2025, PeerJ. Computer science
DOI:10.7717/peerj-cs.2714
PMID:40134872
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研究论文 | 提出DeepSpoofNet框架，用于保护无人机免受GPS欺骗攻击 | 结合高级特征选择技术和强大的神经网络架构，提出一种混合NN模型（ANOVA + CNN-BiLSTM），显著提高了GPS欺骗攻击检测的准确性和性能 | 当前最先进研究中存在的挑战包括数据集不平衡、特征选择次优以及在资源受限环境中的攻击检测准确性 | 解决无人机GPS欺骗攻击检测中的挑战 | 无人机（UAVs）及其GPS接收器 | 机器学习 | NA | 深度学习、特征选择 | CNN、BiLSTM、混合NN模型 | GPS信号数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 2568 | 2025-03-28 |
Automatic cassava disease recognition using object segmentation and progressive learning
2025, PeerJ. Computer science
DOI:10.7717/peerj-cs.2721
PMID:40134883
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研究论文 | 本研究开发了一种基于深度学习的框架，用于在现实条件下早期、准确且高效地检测木薯病害 | 提出了一种结合自监督对象分割技术和渐进学习算法（PLA）的方法，利用三元组损失和分类损失学习鲁棒的特征嵌入 | NA | 开发一种适用于大规模农业使用的木薯病害检测方法 | 木薯病害 | 计算机视觉 | 植物病害 | 自监督对象分割技术，渐进学习算法（PLA） | 深度学习 | 图像 | Kaggle竞赛中的Cassava Leaf Disease Classification (CLDC)数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 2569 | 2025-03-28 |
Optimal intrusion detection for imbalanced data using Bagging method with deep neural network optimized by flower pollination algorithm
2025, PeerJ. Computer science
DOI:10.7717/peerj-cs.2745
PMID:40134887
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研究论文 | 本文提出了一种基于元启发式和深度学习技术的新型入侵检测系统（IDS），用于处理物联网网络中的不平衡数据问题 | 结合花授粉算法（FPA）和深度神经网络（DNN）的混合方法，并采用RB Bagging策略处理类别不平衡问题 | 未明确提及具体局限性 | 开发高效的入侵检测系统以管理物联网网络中的风险和漏洞 | 物联网网络中的入侵检测 | 机器学习 | NA | 花授粉算法（FPA），深度神经网络（DNN） | DNN | 网络流量数据 | 四个公共数据集（NSL-KDD, UNSW NB-15, CIC-IDS-2017, BoT-IoT） | NA | NA | NA | NA |
| 2570 | 2025-03-28 |
Development of a cryptocurrency price prediction model: leveraging GRU and LSTM for Bitcoin, Litecoin and Ethereum
2025, PeerJ. Computer science
DOI:10.7717/peerj-cs.2675
PMID:40134889
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research paper | 该研究开发了一种利用GRU和LSTM模型预测比特币、莱特币和以太坊价格的加密货币价格预测模型 | 比较了GRU和LSTM在加密货币价格预测中的表现，发现GRU模型优于LSTM | 未考虑社交媒体趋势和交易量等可能影响加密货币价格的其他变量 | 开发高精度的加密货币价格预测模型 | 比特币(BTC)、莱特币(LTC)和以太坊(ETH)三种主要加密货币 | machine learning | NA | NA | GRU, LSTM | time-series data | 历史价格数据来自CryptoDataDownload，按80:20的比例划分训练集和测试集 | NA | NA | NA | NA |
| 2571 | 2025-03-27 |
Deep learning-based discovery of compounds for blood pressure lowering effects
2025-01-02, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-83924-0
PMID:39747442
|
研究论文 | 本研究利用深度学习建立了一个预测模型，用于发现具有降压效果的化合物 | 利用深度学习预测化合物的生物活性，为识别药物副作用提供潜在解决方案，并发现新的降压化合物 | 仅验证了50个分子的预测结果，样本量相对较小 | 预测和验证具有降压效果的化合物，以帮助避免临床用药中的低血压副作用并辅助降压药物的发现 | 26,000种化合物 | 机器学习 | 心血管疾病 | 深度学习，分子对接 | 深度学习模型 | 化合物数据 | 26,000种化合物，其中50个分子用于验证 | NA | NA | NA | NA |
| 2572 | 2025-03-27 |
The development of an efficient artificial intelligence-based classification approach for colorectal cancer response to radiochemotherapy: deep learning vs. machine learning
2025-01-02, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-84023-w
PMID:39748016
|
研究论文 | 开发了一种基于人工智能的高效分类方法，用于预测结直肠癌对放化疗的反应，比较了深度学习和机器学习的效果 | 比较了七种人工智能模型在预测结直肠癌对放化疗反应中的表现，并采用了三种特征选择策略来优化分类准确性 | 未提及样本的具体数量，且仅比较了有限的几种模型和特征选择方法 | 开发一种高效的人工智能分类方法，用于预测结直肠癌患者对放化疗的反应 | 结直肠癌患者 | 机器学习 | 结直肠癌 | 特征选择方法包括互信息、F-classif和卡方检验 | 决策树、K近邻、Adaboost、随机森林、梯度提升、多层感知机和CNN | 基因数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 2573 | 2025-03-27 |
LaMoD: Latent Motion Diffusion Model For Myocardial Strain Generation
2025, Shape in medical imaging : International Workshop, ShapeMI 2024, held in conjunction with MICCAI 2024, Marrakesh, Morocco, October 6, 2024, Proceedings. ShapeMI (Workshop) (2024 : Marrakech, Morocco)
DOI:10.1007/978-3-031-75291-9_13
PMID:40123747
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research paper | 本文提出了一种名为LaMoD的潜在运动扩散模型，用于从标准心脏磁共振（CMR）视频中预测高精度的DENSE运动 | LaMoD利用预训练的配准网络编码器学习图像序列中的潜在运动特征，并通过概率潜在扩散模型从这些特征中重建准确运动 | 在具有细微外观变化的区域，准确性可能降低，且误差会随时间传播 | 提高标准CMR图像中运动分析的准确性，从而改善心脏患者的心肌应变分析 | 心脏磁共振（CMR）成像视频 | digital pathology | cardiovascular disease | DENSE CMR, 潜在扩散模型 | diffusion model | video | NA | NA | NA | NA | NA |
| 2574 | 2025-03-27 |
Automatic brain quantification in children with unilateral cerebral palsy
2025, Frontiers in neuroscience
IF:3.2Q2
DOI:10.3389/fnins.2025.1540480
PMID:40129724
|
研究论文 | 本研究开发并验证了一种基于深度学习的自动化流程，用于量化单侧脑瘫儿童的无病变脑体积 | 利用深度学习自动量化无病变脑体积，特别是在解剖结构严重改变的脑部中表现出稳健的分割性能 | 样本量相对较小（35名患者用于训练，54名儿童用于验证），且年龄范围较广（1-17岁） | 探索单侧脑瘫儿童脑部结构与功能之间的关系 | 单侧脑瘫儿童 | 数字病理学 | 脑瘫 | T1加权和FLAIR MRI | 深度学习模型 | MRI图像 | 训练集35名患者（5-15岁），验证集54名儿童（7-16岁），独立数据集36名儿童（1-17岁） | NA | NA | NA | NA |
| 2575 | 2025-03-27 |
Laser induced forward transfer imaging using deep learning
2025, Discover applied sciences
DOI:10.1007/s42452-025-06679-x
PMID:40129928
|
研究论文 | 提出了一种通过深度学习技术提高激光诱导正向转移（LIFT）精度和效率的新方法 | 利用深度学习直接从供体图像预测铜滴在受体上的沉积情况，为LIFT参数优化提供了新思路 | 预测结果与实验图像相比仍存在一定误差（平均RMSE为9.63），需要进一步优化以减少误差 | 提高激光诱导正向转移技术的精度和效率 | 铜滴在受体基板上的沉积图像 | 计算机视觉 | NA | 激光诱导正向转移（LIFT） | 神经网络 | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 2576 | 2025-03-27 |
Prediction of adverse drug reactions based on pharmacogenomics combination features: a preliminary study
2025, Frontiers in pharmacology
IF:4.4Q1
DOI:10.3389/fphar.2025.1448106
PMID:40129949
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研究论文 | 该研究基于药物基因组学组合特征预测药物不良反应（ADRs），提出了一种新的深度学习架构DGANet | 提出了一种新的深度学习架构DGANet，结合CNN和交叉特征学习潜在的药物-基因-ADR关联，用于ADRs预测 | 研究为初步研究，可能存在数据量和模型泛化能力的限制 | 预测药物不良反应（ADRs）的发生 | 药物和基因表达变化 | 机器学习 | NA | 药物基因组学数据 | CNN | 基因组学数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 2577 | 2025-03-27 |
Code generation system based on MDA and convolutional neural networks
2025, Frontiers in artificial intelligence
IF:3.0Q2
DOI:10.3389/frai.2025.1491958
PMID:40135112
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研究论文 | 该论文介绍了一个基于MDA和卷积神经网络的代码生成系统，旨在通过计算机视觉和深度学习技术从系统描述图中生成源代码 | 结合计算机视觉、深度学习和MDA技术，实现从系统描述图自动生成源代码 | 神经网络训练过程中存在硬件限制 | 开发一个简化软件开发流程的平台，连接规划、结构化和开发阶段 | 系统描述图和相应案例研究 | 计算机视觉 | NA | 计算机视觉、深度学习 | CNN | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 2578 | 2025-10-07 |
A differentiable Gillespie algorithm for simulating chemical kinetics, parameter estimation, and designing synthetic biological circuits
2025-Jan-21, ArXiv
PMID:39398212
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研究论文 | 本文开发了一种可微分的Gillespie算法，用于模拟化学动力学、参数估计和设计合成生物电路 | 利用深度学习突破开发了完全可微分的Gillespie算法变体，通过平滑函数近似原始算法中的不连续操作 | NA | 开发可微分算法用于化学动力学模拟、参数学习和生物网络设计 | 化学反应网络和基因启动子 | 机器学习 | NA | Gillespie算法，深度学习 | NA | mRNA表达水平测量数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 2579 | 2025-10-07 |
Automated CT image prescription of the gallbladder using deep learning: Development, evaluation, and health promotion
2025 Jan-Dec, Acute medicine & surgery
IF:1.5Q2
DOI:10.1002/ams2.70049
PMID:40018053
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研究论文 | 开发基于深度学习的全自动胆囊CT图像识别系统，用于急性胆囊炎的快速诊断 | 首个针对急性胆囊炎的完全自动化CT图像诊断系统，结合多种深度学习模型和后处理技术 | 需要进一步临床验证，样本量相对有限 | 开发辅助临床医生快速评估需胆囊切除术的急性胆囊炎的自动化系统 | 急性胆囊炎患者和对照组参与者的CT图像 | 计算机视觉 | 急性胆囊炎 | CT成像 | CNN | 医学图像 | 250名急性胆囊炎患者和270名对照参与者 | NA | VGG-16, U-Net | 准确率, 灵敏度, 特异性 | NA |
| 2580 | 2025-03-26 |
Artificial intelligence in obstructive sleep apnea: A bibliometric analysis
2025 Jan-Dec, Digital health
IF:2.9Q2
DOI:10.1177/20552076251324446
PMID:40123882
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研究论文 | 通过文献计量分析探讨人工智能在阻塞性睡眠呼吸暂停(OSA)中的应用现状、趋势及未来方向 | 首次使用VOSviewer和Citespace对OSA领域AI应用进行全面的文献计量分析，揭示了研究热点和发展趋势 | 仅基于Web of Science数据库，可能遗漏其他重要文献来源 | 探索人工智能在阻塞性睡眠呼吸暂停领域的应用现状和发展趋势 | 2011-2024年间发表的867篇关于AI在OSA中应用的文献 | 数字病理学 | 阻塞性睡眠呼吸暂停 | 文献计量分析 | NA | 文献数据 | 867篇文献 | NA | NA | NA | NA |