深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 3218 篇文献，本页显示第 821 - 840 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 821 | 2025-10-06 |
Integrating multimodal cancer data using deep latent variable path modelling
2025, Nature machine intelligence
IF:18.8Q1
DOI:10.1038/s42256-025-01052-4
PMID:40709098
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研究论文 | 提出了一种名为深度潜变量路径建模的新方法，用于整合多模态癌症数据 | 将深度学习的表征能力与路径建模识别复杂系统中相互作用元素关系的能力相结合 | NA | 整合多模态癌症数据以全面理解疾病病理学 | 乳腺癌数据、单细胞数据、CRISPR-Cas9筛选数据和空间转录组数据 | 机器学习 | 乳腺癌 | 单核苷酸变异分析、甲基化分析、microRNA测序、RNA测序、组织学分析、CRISPR-Cas9筛选、空间转录组学 | 深度学习潜变量模型 | 基因组数据、表观遗传数据、转录组数据、组织学图像数据、单细胞数据、空间转录组数据 | NA | NA | 深度潜变量路径模型 | 数据类型间关联映射性能 | NA |
| 822 | 2025-10-06 |
Bullying and cyberbullying. A high risk, in boys and girls, of superficial learning, poor planning and academic procrastination
2025, Frontiers in psychology
IF:2.6Q2
DOI:10.3389/fpsyg.2025.1567523
PMID:40709227
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研究论文 | 分析霸凌和网络霸凌与学习方式、规划决策及学业拖延之间的关联 | 首次系统揭示霸凌行为对关键学习变量的影响，超越已知的身心社会情感层面 | 样本仅来自西班牙学龄儿童，结果可能受文化背景限制 | 探究霸凌与网络霸凌对学习策略和学业行为的影响 | 1263名10-16岁西班牙学龄儿童（51.39%为女孩） | 教育心理学 | NA | ANCOVA，二元逻辑回归 | NA | 问卷调查数据 | 1263名学龄儿童 | NA | NA | 风险比率，百分比差异 | NA |
| 823 | 2025-10-06 |
Artificial Intelligence in Cancer Diagnosis: A Game-changer in Healthcare
2025, Current pharmaceutical biotechnology
IF:2.2Q3
|
综述 | 本文综述了人工智能在癌症早期检测中的潜在应用、技术方法和实施挑战 | 系统整合了AI在癌症筛查、风险分层和诊断复发的多场景应用，并强调深度学习处理复杂医学数据的优势 | 存在数据质量、算法偏见、资源需求和实施标准化等挑战 | 探讨人工智能在癌症早期诊断中的临床应用价值 | 无症状高危人群、有症状患者和癌症复发监测群体 | 医疗人工智能 | 癌症 | CT、乳腺X线摄影、病理切片分析、外周血分析 | 逻辑回归, 神经网络, 深度学习 | 医学影像、病理数据、血液检测数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 824 | 2025-10-06 |
Prognostic Value Of Deep Learning Based RCA PCAT and Plaque Volume Beyond CT-FFR In Patients With Stent Implantation
2025, Current medical imaging
IF:1.1Q3
|
研究论文 | 本研究探讨基于深度学习的右冠状动脉周脂肪组织衰减和斑块体积对经皮冠状动脉介入治疗患者预后的预测价值 | 首次证明基于深度学习的右冠状动脉周脂肪组织衰减和斑块体积比CT-FFR更能预测主要不良心血管事件 | 回顾性研究设计，样本量相对较小（183例患者） | 评估深度学习提取的影像特征对冠心病患者预后的预测能力 | 接受经皮冠状动脉介入治疗和冠状动脉CTA检查的患者 | 医学影像分析 | 心血管疾病 | 冠状动脉计算机断层扫描血管成像 | 深度学习 | 医学影像 | 183例接受PCI治疗的患者 | NA | NA | 风险比, 95%置信区间, p值 | 人工智能辅助工作站 |
| 825 | 2025-10-06 |
Hybrid deep learning optimization for smart agriculture: Dipper throated optimization and polar rose search applied to water quality prediction
2025, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0327230
PMID:40690512
|
研究论文 | 提出一种结合Dipper Throated优化和Polar Rose搜索的混合元启发式框架，用于智能农业中的水质预测 | 首次将DTO生物启发算法与PRS搜索相结合，通过二元特征选择和元启发式优化的统一流程增强深度学习模型性能 | NA | 开发精准的水质预测模型以支持智能农业灌溉决策 | 马铃薯等需高质量灌溉的农作物 | 机器学习 | NA | 水质预测 | RBFN | 水质数据 | NA | NA | 径向基函数网络 | 分类准确率, ANOVA检验, Wilcoxon检验 | NA |
| 826 | 2025-10-06 |
Evolution from the physical process-based approaches to machine learning approaches to predicting urban floods: a literature review
2025, Environmental systems research
DOI:10.1186/s40068-025-00409-3
PMID:40692624
|
文献综述 | 本文综述了过去二十年来从物理过程模型到机器学习方法的城市洪水预测研究演变 | 重点关注AI驱动、实时和社区集成方法在城市洪水预测中的最新进展，并系统比较了不同方法的优劣 | 许多城市缺乏应用这些先进工具所需的数据、传感器或系统，且许多模型独立运行，未与城市规划或社区工作有效整合 | 分析城市洪水预测方法从传统物理过程模型到机器学习方法的发展历程 | 城市洪水预测模型和方法 | 机器学习 | NA | GIS, LiDAR, 卫星影像, 物联网, 深度学习 | 混合模型, 深度学习 | 气象数据, 传感器数据, 社交媒体数据, 卫星图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 827 | 2025-10-06 |
High-throughput end-to-end aphid honeydew excretion behavior recognition method based on rapid adaptive motion-feature fusion
2025, Frontiers in plant science
IF:4.1Q1
DOI:10.3389/fpls.2025.1609222
PMID:40692669
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研究论文 | 提出一种基于快速自适应运动特征融合的端到端蚜虫蜜露排泄行为识别方法 | 开发了首个包含蚜虫细粒度行为的数据集，提出快速自适应运动特征融合算法，并在RT-DETR检测模型中引入样条自适应非线性激活函数和Kolmogorov-Arnold网络 | NA | 开发高效实时的蚜虫蜜露排泄行为自动识别方法 | 蚜虫的爬行运动、腿部弹动和蜜露排泄行为 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | RT-DETR | 视频图像 | NA | PyTorch | RT-DETR, ResNet50, RK50模块 | 平均精度, mAP50 | NA |
| 828 | 2025-10-06 |
Classifying office workers with and without cervicogenic headache or neck and shoulder pain using posture-based deep learning models: a multicenter retrospective study
2025, Frontiers in pain research (Lausanne, Switzerland)
DOI:10.3389/fpain.2025.1614143
PMID:40692757
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研究论文 | 基于习惯性坐姿图像开发深度学习模型，用于分类有无颈源性头痛或颈肩痛的办公室工作人员 | 首次使用深度学习模型从习惯性坐姿图像中自动识别颈源性头痛和颈肩痛，并利用类激活映射可视化模型关注区域 | 静态姿势与肌肉骨骼疼痛之间的复杂关系需要临床实践中采用多模式评估方法 | 开发用于分类办公室工作人员有无颈源性头痛和颈肩痛的深度学习模型 | 531名办公室工作人员（135名颈源性头痛，365名颈肩痛，108名同时患有两种病症，139名对照组） | 计算机视觉 | 肌肉骨骼疾病 | 数字图像分析 | CNN | 图像 | 904张习惯性坐姿图像，来自531名办公室工作人员 | NA | VGG19, ResNet50, EfficientNet B5 | AUC, 准确率, 灵敏度, 特异性, F1分数 | NA |
| 829 | 2025-10-06 |
Deep learning for enhancement of low-resolution and noisy scanning probe microscopy images
2025, Beilstein journal of nanotechnology
IF:2.6Q2
DOI:10.3762/bjnano.16.83
PMID:40692894
|
研究论文 | 本研究使用深度学习方法提升低分辨率和噪声扫描探针显微镜图像的质量与分辨率 | 首次系统比较传统方法与深度学习模型在AFM图像增强中的表现，并证明深度学习能完全消除常见伪影 | 未详细说明具体使用的深度学习模型架构和训练数据规模 | 提升原子力显微镜图像的分辨率和质量，减少测量时间 | 低分辨率AFM图像 | 计算机视觉 | NA | 原子力显微镜 | 深度学习模型 | 图像 | NA | NA | NA | 保真度, 图像质量, 专家评估 | NA |
| 830 | 2025-10-06 |
Multidisciplinary Evaluation of an AI-Based Pneumothorax Detection Model: Clinical Comparison with Physicians in Edge and Cloud Environments
2025, Journal of multidisciplinary healthcare
IF:2.7Q2
DOI:10.2147/JMDH.S535405
PMID:40693169
|
研究论文 | 评估基于Google Cloud Vertex AI开发的气胸检测深度学习模型在云环境和边缘环境中的诊断性能，并与多专科医师进行临床对比 | 首次在云环境和边缘环境中同时评估AI气胸检测模型性能，并与不同经验水平的医师进行多学科比较，特别关注微小气胸病例的检测能力 | 单中心回顾性研究，样本量有限(152例)，缺乏外部验证 | 评估AI模型在气胸检测中的诊断准确性及其临床适用性 | 152例匿名胸部X光片(76例气胸，76例正常)，15名来自4个专科的医师 | 计算机视觉 | 肺疾病 | 胸部X光成像，计算机断层扫描(CT) | 深度学习 | 医学图像 | 152例胸部X光片，患者年龄中位数50岁(范围18-95)，67.1%为男性 | Google Cloud Vertex AI, AutoML Vision | AutoML Vision自动生成的深度学习架构 | 敏感度，特异度，F1分数，诊断准确度 | Google Cloud Vertex AI平台，云环境和边缘环境部署 |
| 831 | 2025-10-06 |
MSPO: A machine learning hyperparameter optimization method for enhanced breast cancer image classification
2025 Jan-Dec, Digital health
IF:2.9Q2
DOI:10.1177/20552076251361603
PMID:40693252
|
研究论文 | 提出一种多策略鹦鹉优化器(MSPO)用于改进乳腺癌图像分类的机器学习超参数优化方法 | 在原始鹦鹉优化器基础上集成Sobol序列初始化、非线性递减惯性权重和混沌参数等策略，增强全局探索能力和收敛稳定性 | NA | 开发高效的超参数优化方法以提升乳腺癌图像分类性能 | 乳腺癌图像分类 | 计算机视觉 | 乳腺癌 | NA | CNN | 图像 | BreaKHis乳腺癌图像数据集 | NA | ResNet18 | 准确率,精确率,召回率,F1分数 | NA |
| 832 | 2025-10-06 |
Identifying pivotal sites affecting thermostability of GH11 xylanase via conventional and deep learning-based energy calculation
2025-Jan-10, FEMS microbiology letters
IF:2.2Q3
DOI:10.1093/femsle/fnaf072
PMID:40643334
|
研究论文 | 本研究通过计算方法和深度学习工具识别影响GH11木聚糖酶热稳定性的关键位点 | 结合传统计算工具Rosetta Cartesian_ddG与深度学习工具Pythia进行酶热稳定性关键位点预测 | 组合不同位点的有益突变会导致热稳定性降低，存在负向上位性相互作用 | 提高GH11木聚糖酶XynCDBFV的热稳定性 | 来自Neocallimastix patriciarum的GH11木聚糖酶XynCDBFV | 机器学习 | NA | 位点饱和突变、计算能量分析 | 深度学习 | 蛋白质序列和结构数据 | 18个突变变体（D57位点3个，G201位点5个） | Pythia, Rosetta | NA | 最适温度提升、残余活性百分比 | NA |
| 833 | 2025-10-06 |
Machine learning applications in colorectal cancer: from early detection to personalized treatment
2025-Jan-08, Integrative biology : quantitative biosciences from nano to macro
IF:1.5Q4
DOI:10.1093/intbio/zyaf013
PMID:40694039
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综述 | 本文综述机器学习在结直肠癌从早期检测到个性化治疗全流程中的应用与影响 | 整合多组学、影像组学和临床数据，通过监督学习、神经网络和深度学习生成可操作见解，超越传统诊断和预后方法 | 面临数据质量、验证标准、临床工作流程整合及伦理问题等挑战 | 探讨机器学习在结直肠癌诊疗中的变革性作用及临床实施路径 | 结直肠癌患者的多模态数据（遗传特征、影像数据、临床信息） | 机器学习 | 结直肠癌 | 多组学分析、影像组学分析 | 支持向量机, 随机森林, 神经网络, 深度学习 | 遗传数据, 影像数据, 临床数据 | NA | NA | NA | 诊断准确性, 治疗结果改善 | NA |
| 834 | 2025-10-06 |
Harmonic Wavelet Neural Network for Discovering Neuropathological Propagation Patterns in Alzheimer's Disease
2025-01, IEEE journal of biomedical and health informatics
IF:6.7Q1
DOI:10.1109/JBHI.2024.3434394
PMID:39074003
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研究论文 | 提出谐波小波神经网络用于发现阿尔茨海默病神经病理传播模式 | 首次提出谐波小波神经网络，能够定位疾病相关显著小波以表征神经病理事件在大脑网络中的传播路径 | 缺乏通用大脑网络作为群体比较的无偏参考基础，缺乏识别传播模式的适当机制 | 预测阿尔茨海默病早期阶段并定位疾病相关显著小波 | 阿尔茨海默病患者的大脑网络数据 | 机器学习 | 阿尔茨海默病 | 图数据分析 | 神经网络 | 图数据 | 合成数据集和真实数据集 | NA | 谐波小波神经网络 | 分类准确率, 统计功效 | NA |
| 835 | 2025-10-06 |
FDDSeg: Unleashing the Power of Scribble Annotation for Cardiac MRI Images Through Feature Decomposition Distillation
2025-01, IEEE journal of biomedical and health informatics
IF:6.7Q1
DOI:10.1109/JBHI.2024.3404884
PMID:38787661
|
研究论文 | 提出一种名为FDDSeg的特征分解蒸馏深度学习方法，用于基于涂鸦标注的心脏MRI图像分割 | 采用涂鸦标注重用策略提供准确边界，通过伪标签将中间特征分解为类别区域和无类别区域以改进特征学习，并通过特征分解捕获有效的蒸馏知识 | NA | 开发计算成本更低、仅需涂鸦标注的心脏MRI图像精确分割方法 | 心脏MRI图像 | 计算机视觉 | 心血管疾病 | 磁共振成像 | 深度学习 | 医学图像 | 公共ACDC和MSCMR心脏MRI数据集 | NA | FDDSeg | DSC, JC, HD95 | NA |
| 836 | 2025-10-06 |
Harnessing Deep Learning Methods for Voltage-Gated Ion Channel Drug Discovery
2025-Jan-01, Physiology (Bethesda, Md.)
DOI:10.1152/physiol.00029.2024
PMID:39189871
|
综述 | 探讨深度学习在电压门控离子通道药物发现中的最新应用进展 | 将扩散模型等深度学习方法应用于电压门控离子通道蛋白质结合剂的计算设计 | NA | 为开发新型电压门控离子通道靶向治疗策略提供计算框架 | 电压门控离子通道及其蛋白质结合剂 | 机器学习 | 心律失常, 神经病理性疼痛 | 深度学习, 扩散模型 | 扩散模型 | 蛋白质结构数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 837 | 2025-10-06 |
Melanoma Breslow Thickness Classification Using Ensemble-Based Knowledge Distillation With Semi-Supervised Convolutional Neural Networks
2025-01, IEEE journal of biomedical and health informatics
IF:6.7Q1
DOI:10.1109/JBHI.2024.3465929
PMID:39302772
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研究论文 | 本研究开发了一种基于集成知识蒸馏的半监督卷积神经网络，用于黑色素瘤Breslow厚度分类 | 采用多教师集成知识蒸馏的半监督学习方法，在黑色素瘤分类任务中超越了传统监督学习性能 | 研究中使用的数据集来自不同来源，可能存在数据异质性问题 | 开发支持医学专家的自动深度学习诊断系统，作为第二意见或分诊工具 | 皮肤镜图像中的原位黑色素瘤和侵袭性黑色素瘤 | 医学图像分析 | 黑色素瘤 | 皮肤镜检查 | CNN | 图像 | 四个不同来源的数据集 | NA | 卷积神经网络 | AUC | NA |
| 838 | 2025-10-06 |
MFRC-Net: Multi-Scale Feature Residual Convolutional Neural Network for Motor Imagery Decoding
2025-01, IEEE journal of biomedical and health informatics
IF:6.7Q1
DOI:10.1109/JBHI.2024.3467090
PMID:39316474
|
研究论文 | 提出一种轻量级多尺度特征残差卷积神经网络用于运动想象解码 | 结合时间多尺度残差卷积块和跨域双流空间卷积块的轻量化网络架构，参数规模仅13K | NA | 开发轻量高效的脑电信号运动想象解码方法 | 脑电信号中的运动想象模式 | 机器学习 | NA | 脑电图 | CNN | 脑电信号 | BCI Competition IV 2a数据集和SHU数据集 | NA | MFRC-Net, 多尺度特征残差卷积神经网络 | 准确率 | NA |
| 839 | 2025-10-06 |
Spherical Harmonics-Based Deep Learning Achieves Generalized and Accurate Diffusion Tensor Imaging
2025-01, IEEE journal of biomedical and health informatics
IF:6.7Q1
DOI:10.1109/JBHI.2024.3471769
PMID:39352828
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研究论文 | 提出基于球谐函数的深度学习方法来提高扩散张量成像的泛化性和准确性 | 首次将球谐系数图作为网络输入来预测扩散张量场，显著提升了模型对不同采集方案的泛化能力 | NA | 开发通用、准确且高效的基于深度学习的扩散张量成像方法 | 扩散加权图像和扩散张量场 | 医学影像分析 | NA | 扩散张量成像，磁共振成像 | 深度学习 | 医学影像 | 模拟和体内数据集 | NA | NA | 定量分析，定性分析 | NA |
| 840 | 2025-10-06 |
Multiscale Spatial-Temporal Feature Fusion Neural Network for Motor Imagery Brain-Computer Interfaces
2025-01, IEEE journal of biomedical and health informatics
IF:6.7Q1
DOI:10.1109/JBHI.2024.3472097
PMID:39352826
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研究论文 | 提出一种基于多尺度时空特征融合的卷积神经网络MSTFNet，用于运动想象脑机接口的EEG信号分类 | 提出多尺度时空特征融合架构，克服传统单尺度串行卷积对运动想象信号信息提取不足的问题 | NA | 提高运动想象脑机接口中EEG信号的解码精度 | 运动想象相关的EEG信号 | 脑机接口 | NA | EEG信号处理 | CNN | EEG信号 | 使用两个公共数据集(BCI Competition IV 2a和2b)和一个实验室数据集 | NA | MSTFNet, 包含特征增强模块、多尺度时间特征提取模块、空间特征提取模块和特征融合模块 | 分类准确率 | NA |