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 1581 - 1600 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1581 | 2025-05-09 |
A preoperative predictive model based on multi-modal features to predict pathological complete response after neoadjuvant chemoimmunotherapy in esophageal cancer patients
2025, Frontiers in immunology
IF:5.7Q1
DOI:10.3389/fimmu.2025.1530279
PMID:39958355
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research paper | 本研究旨在开发一个多模态模型，结合治疗前的CT影像组学、病理组学特征及临床变量，预测局部晚期食管癌患者对新辅助化疗免疫治疗的病理完全缓解 | 提出了一个结合影像组学、病理组学及临床特征的多模态预测模型，其预测性能优于单一模态模型 | 样本量相对较小（223例），且研究时间范围较短（2021年8月至2023年12月） | 预测食管癌患者对新辅助化疗免疫治疗的病理完全缓解 | 局部晚期食管癌患者 | digital pathology | esophageal cancer | CT影像组学、病理组学 | SVM | image | 223例食管癌患者 | NA | NA | NA | NA |
| 1582 | 2025-10-07 |
Recent Advances in Nanomaterial-Based Biosignal Sensors
2025-01, Small (Weinheim an der Bergstrasse, Germany)
DOI:10.1002/smll.202405301
PMID:39610205
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综述 | 本文综述了基于纳米材料的生物信号传感器的最新进展，包括其分类、应用及未来发展方向 | 系统地将纳米材料生物信号传感器分为三类进行分析，并重点探讨了深度学习信号处理和人机界面应用对传感器潜能的提升 | NA | 提供对纳米材料生物信号传感器的理解，概述技术现状，讨论需要解决的挑战并提出发展方向 | 基于纳米材料的生物信号传感器 | 生物医学工程 | NA | 纳米材料技术（金属基纳米颗粒/纳米线、碳基/聚合物基纳米材料） | 深度学习 | 生物信号数据（生物物理信号、生物电信号、生化信号） | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1583 | 2025-05-08 |
Enhancing machine learning performance in cardiac surgery ICU: Hyperparameter optimization with metaheuristic algorithm
2025, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0311250
PMID:39928609
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研究论文 | 本研究通过元启发式算法优化机器学习模型的超参数，提升心脏手术ICU中患者呼吸机需求预测的性能 | 结合模拟退火(SA)和遗传算法(GA)优化集成模型的超参数，显著提高了模型灵敏度 | 研究仅针对心脏手术ICU患者，可能不适用于其他类型的ICU患者 | 优化机器学习模型以更准确地预测ICU患者对呼吸机的需求 | 心脏手术ICU患者 | 机器学习 | 心血管疾病 | 模拟退火(SA), 遗传算法(GA) | LDA, CatBoost, ANN, XGBoost, 集成模型 | 临床数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1584 | 2025-05-08 |
Quantitative research on aesthetic value of the world heritage karst based on UGC data: A case study of Huangguoshu Scenic Area
2025, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0317304
PMID:39928674
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研究论文 | 基于用户生成内容(UGC)数据和深度学习模型，对世界遗产喀斯特地貌的美学价值进行定量研究，以黄果树风景区为例 | 首次结合社交媒体的UGC数据、SegFormer深度学习模型、ArcGIS空间分析和自然语言处理技术(NLP)对自然景观美学价值进行定量评估 | 研究仅针对黄果树风景区，结果可能无法直接推广到其他世界遗产地 | 量化世界自然遗产地的美学价值 | 黄果树风景区的景观美学价值 | 数字景观分析 | NA | SegFormer深度学习模型、ArcGIS空间分析、自然语言处理技术(NLP) | SegFormer | 图像、文本 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1585 | 2025-05-08 |
Enhancing PM2.5 prediction by mitigating annual data drift using wrapped loss and neural networks
2025, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0314327
PMID:39932913
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research paper | 该论文提出两种考虑数据漂移特性的模型，用于PM2.5预测，并通过与多种深度学习模型比较，展示了其优越性 | 提出Front-loaded connection模型(FLC)和Back-loaded connection模型(BLC)来解决数据漂移问题，并引入包裹损失函数以提高预测准确性 | 研究仅基于2014-2018年的数据，可能无法涵盖所有潜在的数据漂移情况 | 提高PM2.5预测的准确性，特别是在存在年度数据漂移的情况下 | 气象空气质量数据和天气数据 | machine learning | NA | 统计技术分析年度数据漂移 | LSTM, CNN, FLC, BLC | 时间序列数据 | 2014-2018年五年的数据 | NA | NA | NA | NA |
| 1586 | 2025-05-08 |
Advancements in Viral Genomics: Gated Recurrent Unit Modeling of SARS-CoV-2, SARS, MERS, and Ebola viruses
2025, Revista da Sociedade Brasileira de Medicina Tropical
IF:1.8Q3
DOI:10.1590/0037-8682-0178-2024
PMID:39936709
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研究论文 | 该研究使用门控循环单元(GRU)深度学习模型对SARS-CoV-2、SARS、MERS和埃博拉病毒的基因组序列进行全面分析和比较 | 采用GRU深度学习模型分析多种病毒的基因组序列，揭示其进化动态、传播模式和致病性 | 未来需要扩展研究更多病毒种类以增强模型的通用性 | 增强对新兴病毒威胁的理解和应对能力，开发有效的诊断和治疗干预措施 | SARS-CoV-2、SARS、MERS和埃博拉病毒的基因组序列 | 机器学习 | 病毒感染 | 基因组测序技术 | GRU | 基因组序列数据 | 四种病毒的基因组序列数据 | NA | NA | NA | NA |
| 1587 | 2025-05-08 |
A novel deep learning-based framework with particle swarm optimisation for intrusion detection in computer networks
2025, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0316253
PMID:39937819
|
research paper | 提出了一种基于深度学习和粒子群优化的新型入侵检测框架 | 结合PSO进行超参数优化，并优化组合三种预训练网络模型 | 未提及具体在实际网络环境中的部署效果 | 提高计算机网络安全中的入侵检测效率和准确性 | 计算机网络的入侵行为 | machine learning | NA | deep learning, particle swarm optimisation (PSO) | DNN | network traffic data | KDDCUP'99, NSL-KDD和UNSW-NB15数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 1588 | 2025-05-08 |
Long duration multi-channel surface electromyographic signals during walking at natural pace: Data acquisition and analysis
2025, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0318560
PMID:39937870
|
research paper | 该研究介绍了一个长时间表面肌电信号（sEMG）数据集，记录了31名健康受试者在自然步速行走时的肌肉活动 | 提供了长时间（几分钟而非几秒）的sEMG信号数据集，支持对肌肉活动变异性的全面分析 | 研究仅涉及健康受试者，未包括病理条件下的数据 | 分析行走过程中表面肌电信号的变异性，并验证数据集的可靠性和可用性 | 31名20至30岁的健康受试者 | 生物医学工程 | NA | 表面肌电信号（sEMG）采集 | NA | sEMG信号、电测角信号和足地接触信号 | 31名健康受试者，每名受试者采集10个下肢肌肉的sEMG信号 | NA | NA | NA | NA |
| 1589 | 2025-05-08 |
Semisupervised adaptive learning models for IDH1 mutation status prediction
2025, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0321404
PMID:40323991
|
research paper | 提出了一种基于放射组学和粗糙集的半监督自适应深度学习模型，用于从MRI数据预测IDH1突变状态 | 使用粗糙集算法去除冗余医学图像特征，通过统计T检验为未标记数据添加伪标签，并采用SCSO算法优化伪标签数据权重，构建UCNet分类模型 | 未明确提及具体局限性 | 提高胶质瘤IDH1突变状态预测的准确性和医学影像数据利用率 | 316名胶质瘤患者的术前MRI数据 | digital pathology | glioma | MRI, radiomics, rough sets | UCNet (U-Net + CRNN), SCSO | MRI图像 | 316名胶质瘤患者 | NA | NA | NA | NA |
| 1590 | 2025-05-08 |
TCN-QV: an attention-based deep learning method for long sequence time-series forecasting of gold prices
2025, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0319776
PMID:40324013
|
research paper | 提出了一种结合Temporal Convolutional Networks（TCN）与注意力机制的深度学习模型TCN-QV，用于提高黄金价格预测的准确性 | 结合TCN与Query和Keys注意力机制，自适应分配权重以提升预测精度 | 未明确提及具体局限性，但可能涉及模型在更广泛金融数据上的泛化能力 | 提高黄金价格时间序列预测的准确性 | 上海黄金价格时间序列数据 | machine learning | NA | 深度学习，注意力机制 | TCN, CNN, RNN | 时间序列数据 | 四个实验数据集，具体样本量未明确 | NA | NA | NA | NA |
| 1591 | 2025-10-07 |
Artificial intelligence-based cardiovascular/stroke risk stratification in women affected by autoimmune disorders: a narrative survey
2025-01-02, Rheumatology international
IF:3.2Q2
DOI:10.1007/s00296-024-05756-5
PMID:39745536
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综述 | 探讨人工智能在自身免疫性疾病女性患者心血管/中风风险分层中的应用 | 首次将人工智能模型与自身免疫生物标志物和颈动脉超声影像特征结合用于女性心血管风险预测 | 仅针对女性患者进行研究，未包含男性对照群体 | 开发基于人工智能的心血管/中风风险分层系统 | 患有自身免疫性疾病的女性患者 | 机器学习 | 心血管疾病 | 颈动脉超声，生物标志物检测 | 机器学习，深度学习 | 医学影像，临床参数，生物标志物数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1592 | 2025-10-07 |
Current status, challenges, and prospects of artificial intelligence applications in wound repair theranostics
2025, Theranostics
IF:12.4Q1
DOI:10.7150/thno.105109
PMID:39897550
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综述 | 本文全面总结了人工智能在伤口修复诊疗中的应用现状、挑战与前景 | 系统性地提出了AI在伤口管理中实现闭环护理系统的概念框架，涵盖诊断、监测和治疗全流程 | 尚未实现AI在伤口管理中的全面闭环应用系统 | 为AI驱动的伤口修复诊疗提供科学依据和技术支持 | 皮肤损伤及其修复过程 | 数字病理 | 皮肤损伤 | NA | 机器学习,深度学习,神经网络 | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1593 | 2025-10-07 |
Unsupervised monocular depth estimation with omnidirectional camera for 3D reconstruction of grape berries in the wild
2025, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0317359
PMID:39899513
|
研究论文 | 提出一种基于无监督单目深度估计的方法，使用全景相机在野外环境中重建葡萄果粒的3D位置 | 将基于深度学习的无监督单目深度估计方法扩展到全景相机应用，解决了传统3D重建方法在纹理缺失、高度对称和密集排列的葡萄果粒上的局限性 | 在纹理缺失表面、高度对称形状和密集排列的果粒环境下进行3D重建存在挑战 | 构建一个系统来识别葡萄修剪过程中需要移除的果粒 | 日本鲜食葡萄果粒 | 计算机视觉 | NA | 无监督单目深度估计 | 深度学习 | 视频 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1594 | 2025-10-07 |
Adaptive wavelet base selection for deep learning-based ECG diagnosis: A reinforcement learning approach
2025, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0318070
PMID:39899639
|
研究论文 | 提出一种基于强化学习的心电图信号自适应小波基选择框架，用于改善深度学习心电图诊断性能 | 首次将强化学习应用于心电图信号的小波基自适应选择，能够根据个体信号特征动态优化小波基选择策略 | 仅在PTB-XL数据集上进行验证，需要更多临床数据集验证泛化能力 | 提升基于深度学习的心电图诊断准确率 | 心电图信号 | 机器学习 | 心血管疾病 | 小波变换，强化学习 | 强化学习，深度学习 | 心电图信号 | PTB-XL临床数据集 | NA | 强化学习代理 | 分类准确率 | NA |
| 1595 | 2025-10-07 |
BCL6 (B-cell lymphoma 6) expression in adenomyosis, leiomyomas and normal myometrium
2025, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0317136
PMID:39903727
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研究论文 | 本研究通过免疫组化和深度学习神经网络分析BCL6蛋白在子宫腺肌症、子宫肌瘤和正常子宫肌层中的表达差异 | 首次结合自动化免疫组化和深度学习神经网络技术量化BCL6蛋白在子宫良性病变中的表达并进行样本分类 | 未研究BCL6在子宫内膜异位症中的表达，样本时间跨度较长（2009-2017年） | 探究BCL6蛋白在子宫良性病变发病机制中的作用 | 子宫腺肌症、子宫肌瘤和正常子宫肌层组织样本 | 数字病理学 | 子宫良性疾病 | 免疫组织化学，深度学习神经网络 | 深度学习神经网络 | 组织切片图像 | 2009-2017年间全子宫切除术的石蜡包埋组织块 | NA | 监督式深度学习神经网络 | 精确度 | NA |
| 1596 | 2025-10-07 |
Image recognition technology for bituminous concrete reservoir panel cracks based on deep learning
2025, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0318550
PMID:39903732
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研究论文 | 本研究提出了一种基于改进Xception网络的深度学习模型，用于沥青混凝土板裂缝检测 | 改进了Xception网络，引入了自适应激活函数、动态注意力机制和多级残差连接，优化了特征提取和特征加权 | NA | 开发有效的沥青混凝土板裂缝检测方法 | 沥青混凝土板裂缝 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | CNN | 图像 | 大型面板图像数据集 | NA | 改进的Xception网络 | 准确率, Matthews相关系数 | NA |
| 1597 | 2025-10-07 |
Surface defect detection on industrial drum rollers: Using enhanced YOLOv8n and structured light for accurate inspection
2025, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0316569
PMID:39908278
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研究论文 | 本文设计了一种基于线结构光的图像采集系统，并提出改进的YOLOv8n深度学习网络模型，用于实现工业滚筒表面缺陷的高效检测 | 使用线结构光作为系统光源弥补传统光源缺陷特征反映不足的问题；采用可变形卷积增强主干网络特征提取能力；提出新的特征融合模块；使用Wise-IoU替换CIoU损失函数 | 标准矩形边界框可能限制对细长缺陷的检测精度，未来可探索旋转边界框和更广泛的数据集多样性 | 提高工业滚筒表面缺陷检测的效率和准确性 | 工业滚筒表面缺陷 | 计算机视觉 | NA | 线结构光成像 | YOLOv8n | 图像 | NA | NA | YOLOv8n | mAP, 检测时间 | NA |
| 1598 | 2025-10-07 |
An intelligent spam detection framework using fusion of spammer behavior and linguistic
2025, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0313628
PMID:39913432
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研究论文 | 提出一种融合垃圾邮件发送者行为和语言特征的智能垃圾邮件检测框架 | 首次将垃圾邮件发送者行为特征与语言特征相融合，通过特征交互自动学习复杂关系 | 未提及具体的数据集规模和跨领域泛化能力 | 开发高效的垃圾邮件检测模型，解决特征选择和特征依赖关系捕获的挑战 | 垃圾邮件评论 | 自然语言处理 | NA | 深度学习 | CLSTM | 文本 | NA | NA | CLSTM | 准确率 | NA |
| 1599 | 2025-10-07 |
A hybrid approach for intrusion detection in vehicular networks using feature selection and dimensionality reduction with optimized deep learning
2025, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0312752
PMID:39913503
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研究论文 | 提出一种结合特征选择和降维的混合方法，用于车辆网络中的入侵检测 | 采用基于相关性的特征选择和主成分分析进行特征工程，结合训练后模型权重量化来优化模型大小 | 仅使用CICIDS2017数据集进行验证，未在其他数据集上测试泛化能力 | 开发轻量级高效的车辆网络入侵检测系统 | 车辆自组织网络(VANET)中的恶意流量 | 机器学习 | NA | 特征选择, 降维分析 | 深度学习 | 网络流量数据 | CICIDS2017数据集 | NA | 全连接层 | F1分数, 模型大小 | NA |
| 1600 | 2025-10-07 |
Unsupervised Range-Nullspace Learning Prior for Multispectral Images Reconstruction
2025, IEEE transactions on image processing : a publication of the IEEE Signal Processing Society
IF:10.8Q1
DOI:10.1109/TIP.2025.3560430
PMID:40249693
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研究论文 | 提出一种用于多光谱图像重建的无监督范围-零空间学习先验方法 | 首次提出无监督范围-零空间学习先验，通过子空间分解显式建模数据，提供更好的可解释性和泛化能力 | 未明确说明计算效率和训练数据需求的具体表现 | 解决快照光谱成像中光谱图像重建的逆问题 | 多光谱图像 | 计算机视觉 | NA | 快照光谱成像 | 无监督学习 | 多光谱图像 | NA | NA | 范围-零空间分解 | NA | NA |