深度学习在生物医药领域中的应用

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当前共找到 2889 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
21 2025-09-25
The British-Israeli Project for Algorithm-Based Management of Age-Related Macular Degeneration: Deep Learning Integration for Real-World Data Management and Analysis
2025, Ophthalmologica. Journal international d'ophtalmologie. International journal of ophthalmology. Zeitschrift fur Augenheilkunde
研究论文 本研究开发了结合临床和OCT影像数据的集成数据集,应用深度学习算法对新生血管性年龄相关性黄斑变性患者进行自动化定量分析 首次在两个大型真实世界nAMD数据集中应用深度学习算法实现OCT扫描的自动化、客观和全面量化 回顾性研究设计,两个中心的治疗标准存在差异 建立整合临床和影像数据的数据集,为nAMD的个性化决策提供基础 4,265名nAMD患者的5,207只眼睛 数字病理学 老年性疾病 光学相干断层扫描(OCT),深度学习算法 深度学习 影像数据,临床数据 来自英国和以色列两个中心的4,265名患者的5,207只眼睛,包含134,340次视力测量、79,457次OCT扫描和73,218次抗VEGF注射
22 2025-09-25
Multi-parameter MRI-based model for the prediction of early recurrence of hepatitis B-associated hepatocellular carcinoma after microwave ablation
2025, Frontiers in cellular and infection microbiology IF:4.6Q1
研究论文 开发并验证基于多参数MRI的深度学习模型,用于预测乙型肝炎相关肝细胞癌微波消融术后早期复发 首次将Transformer网络应用于多序列MRI图像融合,并结合临床特征构建联合预测模型 回顾性研究设计,样本量有限(166例患者) 预测乙型肝炎相关肝细胞癌微波消融术后1年内早期复发 乙型肝炎相关肝细胞癌患者 数字病理 肝癌 磁共振成像(MRI) Transformer-based深度学习网络 医学影像(MRI) 166例患者(训练集116例,验证集50例)
23 2025-09-25
Artificial intelligence applications facilitate decision-making in cataract surgery for highly myopic patients
2025, Frontiers in cell and developmental biology IF:4.6Q1
研究论文 开发基于深度学习的人工智能模型辅助高度近视白内障患者的手术决策 首次将白内障分级和术后视力预测两个深度学习模型整合,构建专门针对高度近视白内障的AI决策系统 外部验证数据集规模较小(55例),且外部数据集的皮质分级准确率相对较低(61.82%) 开发人工智能辅助决策系统以改善高度近视白内障患者的手术治疗方案 高度近视白内障患者 医疗人工智能 白内障 深度学习 深度学习模型(具体架构未说明) 医学影像数据 内部测试集107例(复旦眼耳鼻喉医院),外部测试集55例(武汉爱尔眼科医院)
24 2025-09-25
Precision to plate: AI-driven innovations in fermentation and hyper-personalized diets
2025, Frontiers in nutrition IF:4.0Q2
综述 探讨人工智能在精准发酵和超个性化营养领域的创新应用与伦理挑战 首次系统整合AI驱动的CRISPR微生物优化与强化学习技术,实现生物活性化合物合成效率的突破性提升 存在数据隐私风险(72% GDPR不合规)和算法偏见可能加剧营养不平等问题 通过AI技术应对全球粮食系统面临的气候变化、营养不良等挑战 微生物发酵过程、个性化营养方案、食品感官属性 机器学习 NA CRISPR基因编辑、强化学习、深度学习、自然语言处理 预测模型、深度学习模型 基因组数据、代谢数据、文化偏好数据、传感器数据 涉及儿童贫血干预研究(具体样本数未明确)
25 2025-09-25
Better performance of cerebral blood volume images synthesized from arterial spin labeling and standard MRI in separating glioblastoma recurrence from treatment response than arterial spin labeling
2025, Frontiers in oncology IF:3.5Q2
研究论文 本研究利用深度学习从动脉自旋标记和标准MRI序列合成脑血容量图,用于胶质母细胞瘤复发与治疗反应的鉴别诊断 开发了适用于不对称样本量的三维增量编码器-解码器网络,首次实现无需高注射速度的CBV图合成 回顾性单中心研究,样本量有限(364例患者) 验证合成CBV图在胶质母细胞瘤复发与治疗反应鉴别诊断中的价值 胶质母细胞瘤患者 医学影像分析 胶质母细胞瘤 动脉自旋标记(ASL)、磁共振成像(MRI) 3D增量编码器-解码器网络(IEDN) 医学影像 364名患者的744次MRI扫描
26 2025-09-25
Who moved my scan? Early adopter experiences with pre- and post-market healthcare AI regulation challenges
2025, Frontiers in medicine IF:3.1Q1
研究论文 探讨医疗AI在现实临床应用中面临的监管挑战及实施问题 从部署者视角分析生命周期监管与实施的差距,聚焦预警性监管、可解释AI和临床团队协作三个维度 NA 研究医疗AI在临床实践中的监管与实施矛盾 早期采用医疗AI的医疗机构及部署流程 医疗人工智能 NA 深度学习 NA 临床实践数据 NA
27 2025-09-25
Advances in intelligent recognition and diagnosis of skin scar images: concepts, methods, challenges, and future trends
2025, Frontiers in medicine IF:3.1Q1
综述 本文系统综述了皮肤疤痕图像智能识别与诊断的概念、方法、挑战及未来趋势 对比传统机器学习与深度学习架构,系统分析多模态融合、注意力机制等先进算法在疤痕诊断中的应用 面临数据稀缺、领域偏移和隐私法规等关键挑战 为智能疤痕诊断系统的未来研究和临床转化提供路线图 皮肤疤痕图像 计算机视觉 皮肤疾病 机器学习、深度学习 CNN、自监督学习、生成模型 图像 基于公开皮肤病数据集(具体数量未提及)
28 2025-09-25
Innovative opportunities for gene editing technology in crop breeding: from the perspective of literature analysis
2025, Frontiers in plant science IF:4.1Q1
研究论文 基于文献挖掘视角,利用自然语言处理和深度学习技术分析基因编辑技术在作物育种领域的创新机会 首次从文献内容挖掘角度构建基因编辑技术的文献技术图谱,识别技术空白点和技术组合创新机会 研究基于2020-2024年文献数据,时间范围有限;缺乏实验验证 识别基因编辑技术在作物育种领域的未来研究和创新机会 基因编辑技术在作物育种领域的相关学术文献 自然语言处理 NA 自然语言处理、深度学习、生成拓扑映射(GTM) 深度学习 文本 2020-2024年期间的相关文献数据
29 2025-09-25
Tomato seedling stem and leaf segmentation method based on an improved ResNet architecture
2025, Frontiers in plant science IF:4.1Q1
研究论文 提出一种基于改进ResNet架构的番茄幼苗茎叶点云分割方法 通过集成瓶颈模块和下采样技术优化传统残差块,结合曲率特征和几何特性设计专用卷积层,提升分割精度 NA 解决传统深度学习模型在点云分割任务中参数过多、复杂度高和易过拟合的问题 番茄幼苗的茎和叶点云数据 计算机视觉 NA 3D点云技术 改进的ResNet架构(X-ResNet) 点云数据 NA
30 2025-09-25
Automatic differentiation of Parkinson's disease motor subtypes based on deep learning and radiomics
2025, Frontiers in neurology IF:2.7Q3
研究论文 基于深度学习和影像组学技术建立帕金森病运动亚型自动分类方法 首次结合深度学习与影像组学技术,从8个深部脑核团提取2264个特征实现帕金森病运动亚型的全自动分类 样本量有限(135例患者),需更大规模数据验证模型泛化能力 建立帕金森病运动亚型的自动分类模型辅助临床诊断 135名帕金森病患者(43例PIGD亚型,92例TD亚型)的MRI影像数据 医学影像分析 帕金森病 影像组学分析、机器学习分类 BDT(Bagging Decision Tree)、AdaBoost、GP、LR、RF MRI影像 135例帕金森病患者(来自PPMI数据库)
31 2025-09-25
Technical and clinical validation of a novel deep learning-based white matter hyperintensity segmentation tool
2025, Cerebral circulation - cognition and behavior
研究论文 开发并验证两种基于深度学习的新型白质高信号分割算法 采用MD-GRU和nnU-Net深度学习算法,在异质性数据集上训练,具备卓越的泛化能力和临床实用性 NA 解决现有白质高信号分割工具的局限性,开发更精准的分割算法 脑小血管疾病患者的白质高信号区域 医学影像分析 脑小血管疾病 深度学习,MRI影像分析 MD-GRU, nnU-Net MRI影像数据 使用MarkVCID联盟、SWISS-AF和DiViNAS研究等多个数据集进行验证
32 2025-09-25
Exploration of chaos game representation and integrative deep learning approaches for whole-genome sequencing-based grapevine genetic testing
2025, Bioinformatics advances IF:2.4Q2
研究论文 本研究探索利用混沌游戏表示和深度学习进行全基因组测序的葡萄遗传鉴定 首次将混沌游戏表示与深度学习结合应用于葡萄全基因组测序数据,实现物种和品种的高精度分类 研究尚处于初步阶段,品种分类准确率(80%)有待提升,且仅针对有限样本量进行验证 开发基于全基因组测序的葡萄遗传鉴定新方法 葡萄的5个物种和41个栽培品种 生物信息学 NA 全基因组测序(WGS)、混沌游戏表示(CGR) 深度学习 基因组序列数据、图像数据(CGR表示) 涉及5个物种和41个栽培品种的基因组数据
33 2025-09-25
Core fucose identification in glycoproteomics: an ML approach addressing fucose migration in mass spectrometry
2025, Bioinformatics advances IF:2.4Q2
研究论文 本研究开发了机器学习模型来解决糖蛋白质组学中核心岩藻糖鉴定的技术难题 首次联合使用半监督模型和自监督模型处理质谱中的岩藻糖迁移现象,并利用10个核心相关特征离子的相对强度作为特征向量 研究主要基于小鼠脑组织数据,在人类样本中的应用仍需进一步验证 开发高可靠性、高准确性的核心岩藻糖鉴定方法 小鼠脑组织糖肽、人类IgG和人类血清样本 生物信息学 NA 质谱分析、糖蛋白质组学 半监督模型、自监督模型 质谱数据 FUT8敲除小鼠脑组织数据、野生型小鼠脑组织、人类IgG和血清样本
34 2025-09-25
Modeling dynamic inflow effects in fMRI to quantify cerebrospinal fluid flow
2025, Imaging neuroscience (Cambridge, Mass.)
研究论文 开发动态模型和物理驱动的深度学习框架来量化fMRI中的脑脊液流动信号 首次建立基于时变流速的fMRI流入信号动态模型,并开发物理驱动的深度学习反演框架实现流速直接估计 模型验证仅使用人体和幻影数据,需要进一步临床验证 量化fMRI脑脊液流动信号并实现物理可解释的流速估计 人脑脑脊液流动系统 医学影像分析 神经系统疾病 fMRI、深度学习 动态模型、物理驱动深度学习框架 fMRI影像数据 人体数据和幻影数据(具体样本量未明确说明)
35 2025-09-25
Multimodal data driven deep learning based seismic impedance inversion optimization
2025, PloS one IF:2.9Q1
研究论文 本研究采用深度学习模型优化地震波阻抗反演技术,提高地下属性预测精度 首次将LeNet、AlexNet等CNN架构应用于地震数据反演,通过CWT特征提取实现多模态数据融合 未提及模型在复杂地质条件下的泛化能力及实际钻井验证结果 提升地震波阻抗反演的分辨率和合成地震记录生成质量 地震数据和测井数据 地球物理 NA 连续小波变换(CWT)、深度学习 LeNet、AlexNet、CNN 地震数据、测井数据 NA
36 2025-09-25
Generation of synthetic TSPO PET maps from structural MRI images
2025, Frontiers in neuroinformatics IF:2.5Q3
研究论文 开发深度学习模型从结构MRI图像生成TSPO PET图像 首次使用3D U-Net模型从常规T1加权MRI合成神经炎症特异性TSPO PET图像 样本量有限(204次扫描),仅包含特定疾病人群(膝骨关节炎和背痛患者) 实现低成本、无创的神经炎症成像方法 人类受试者(包括膝骨关节炎患者、背痛患者和健康对照) 医学影像分析 神经炎症相关疾病 深度学习、3T MRI、[11C]PBR28 TSPO PET 3D U-Net 医学影像(MRI和PET图像) 204次扫描(来自膝骨关节炎患者30人次、背痛患者43人次、健康对照28人次)
37 2025-09-25
Predicting antibiotic resistance genes and bacterial phenotypes based on protein language models
2025, Frontiers in microbiology IF:4.0Q2
研究论文 基于蛋白质语言模型开发深度学习模型预测抗生素耐药基因和细菌表型 整合ProtBert-BFD和ESM-1b两种蛋白质语言模型,结合数据增强技术和LSTM网络提升特征提取和分类性能 NA 精确预测细菌抗生素耐药基因和表型以指导临床用药 细菌蛋白质序列和抗生素耐药基因 自然语言处理 细菌感染性疾病 蛋白质语言模型、深度学习 LSTM 蛋白质序列数据 NA
38 2025-09-25
Dynamic graph neural networks for UAV-based group activity recognition in structured team sports
2025, Frontiers in neurorobotics IF:2.6Q3
研究论文 提出一种基于动态图神经网络和无人机视频的团队体育活动群体行为识别系统 融合多模态特征(外观、骨骼和运动特征)并采用动态图神经网络建模时空动态交互 NA 解决动态交互、遮挡和多视角下的群体活动识别挑战 团队体育比赛中的运动员群体行为 计算机视觉 NA YOLOv11目标检测、SORT跟踪、遗传算法优化 动态图神经网络(DGNN)、Bi-LSTM 无人机视频数据 三个数据集:排球数据集、SoccerTrack无人机足球数据集、NBA篮球数据集
39 2025-09-25
Quantitative prediction of intracellular dynamics and synaptic currents in a small neural circuit
2025, Frontiers in computational neuroscience IF:2.1Q3
研究论文 利用循环机制模型预测小型神经回路中的细胞内动态和突触电流 将深度学习工具应用于数据驱动建模,首次实现未参与训练的突触电流预测,并提出统一训练框架 模型验证仅限于半中枢振荡器这一特定神经回路类型 开发能定量学习实验数据中细胞内动态的数据驱动模型 半中枢振荡器(HCO)神经回路和口胃神经节神经元 计算神经科学 NA 动态钳实验协议、循环机制模型 RNN(循环神经网络) 细胞内电生理数据 由两个神经元互连构成的半中枢振荡器回路
40 2025-09-25
Arabic hate speech detection using deep learning: a state-of-the-art survey of advances, challenges, and future directions (2020-2024)
2025, PeerJ. Computer science
综述 本文综述了2020-2024年间深度学习在阿拉伯语仇恨言论检测领域的最新进展、挑战与未来方向 系统梳理了阿拉伯语仇恨言论检测的深度学习技术演进,并针对方言多样性、标注数据稀缺等独特挑战提出未来研究方向 作为综述性论文,未进行原始实验验证,主要基于现有文献分析 评估深度学习技术在阿拉伯语仇恨言论检测中的应用现状与发展趋势 阿拉伯语社交媒体内容中的仇恨言论 自然语言处理 NA 深度学习 CNN, RNN, BERT, AraBERT, 混合架构 文本 NA
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