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 1821 - 1840 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1821 | 2025-10-06 |
Verification and application of deep learning models in daily sports activities of teenagers
2025, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0322166
PMID:40465756
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研究论文 | 本研究基于VGG16模型，结合BiLSTM和CBAM模块，验证并应用于青少年日常体育运动中的羽毛球动作识别 | 将CBAM注意力模块与BiLSTM时序模型以级联方式结合，增强了对动作序列时间关系和重要特征的表达能力 | 研究仅针对羽毛球运动，未验证在其他运动项目中的泛化能力 | 提高青少年日常体育活动中动作识别的准确率 | 青少年羽毛球运动动作 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | CNN, LSTM | 视频图像 | 基于公共数据集Roboflow中的羽毛球训练数据集 | NA | VGG16, BiLSTM, CBAM | 准确率, F1分数 | NA |
| 1822 | 2025-10-06 |
The effects of learning experience on college students' deep english learning: a study of the chain mediation effect of motivation and strategy
2025, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0325491
PMID:40465789
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研究论文 | 探讨学习体验对大学生英语深度学习的影响及动机与策略的链式中介作用 | 首次在英语学习领域验证了'学习体验→学习动机→学习策略→深度学习'的链式中介模型 | 样本范围有限且采用横断面研究设计 | 研究学习体验对大学生英语深度学习的影响机制 | 不同性别、年龄、教育背景和学业成绩水平的大学生 | 教育心理学 | NA | 量表评估、统计分析方法 | 链式中介模型 | 问卷调查数据 | 不同背景的大学生样本 | SPSS, AMOS | 链式中介模型 | 统计显著性、中介效应检验 | 统计分析软件 |
| 1823 | 2025-10-06 |
Progress in developing a bark beetle identification tool
2025, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0310716
PMID:40471899
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研究论文 | 本研究开发了一种基于深度学习的树皮甲虫识别工具，能够从包含多个甲虫的图像中准确分类到属级水平 | 首次构建能够识别树皮甲虫属的模型，并创建了迄今为止同类昆虫群体中最大的图像训练集 | 图像采集条件受控，实际应用可能面临挑战，目前仅能区分12个属，物种级识别需要进一步改进 | 开发实用的树皮甲虫识别工具，用于森林管理和生态研究 | 树皮甲虫 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | MaxViT | 图像 | NA | NA | MaxViT | F1分数 | NA |
| 1824 | 2025-10-06 |
Adaptive network steganography using deep learning and multimedia video analysis for enhanced security and fidelity
2025, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0318795
PMID:40472042
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研究论文 | 提出一种结合深度学习和多媒体视频分析的自适应网络隐写方法，以提升隐写的通用性和安全性 | 采用深度卷积生成对抗网络架构，能够根据视频动态前景、稳定背景和时空复杂性自适应调整隐写参数 | NA | 提升网络隐写技术的安全性和保真度 | 多媒体视频数据 | 计算机视觉 | NA | 多媒体视频分析 | GAN, CNN | 视频 | MPII和UCF101视频库 | NA | 深度卷积生成对抗网络 | 隐写成功率, 峰值信噪比(PSNR) | NA |
| 1825 | 2025-10-06 |
Machine learning techniques for continuous genetic assignment of geographic origin of forest trees
2025, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0324994
PMID:40478860
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研究论文 | 比较五种连续遗传分配方法在森林树木地理起源追踪中的准确性 | 首次系统比较五种连续分配方法在树木地理起源追踪中的表现，突破了传统离散分配方法的限制 | 研究仅基于欧洲两种树种数据，方法在其他树种或地区的适用性有待验证 | 开发准确的连续遗传分配方法用于森林树木地理起源追踪 | 欧洲山毛榉和英国栎树木 | 机器学习 | NA | 全基因组单核苷酸多态性(SNP)分析 | 最近邻方法,高斯过程回归,基因组预测,深度学习 | 遗传数据 | 865株欧洲山毛榉(30,000个SNP)和1,883株英国栎(381个SNP) | NA | NA | 地理距离误差,相对误差 | NA |
| 1826 | 2025-10-06 |
The application of deep learning in economic analysis and marketing strategy formulation in the tourism industry
2025, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0321992
PMID:40478915
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研究论文 | 提出TourVaRNN深度学习模型，通过预测经济影响和游客行为来优化旅游业营销策略 | 将变分自编码器与循环神经网络结合，首次提出TourVaRNN模型用于旅游业经济分析和游客行为预测 | 研究局限于特定区域的一年数据，未验证模型在其他地区和长期数据的适用性 | 提升旅游业经济影响预测准确性和营销策略效果 | 旅游业游客行为模式和经济影响 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 变分循环神经网络 | 结构化数据 | 特定区域一年内的游客数量、停留天数、消费模式、就业数据和国际旅游样本 | Python | TourVaRNN（变分自编码器+循环神经网络） | 经济影响评估、游客分割效率、推理时间分析、预算分配利用率 | NA |
| 1827 | 2025-06-10 |
[Usefulness of Deep Learning Reconstruction in Low-dose Lung Cancer CT Screening Protocols]
2025, Nihon Hoshasen Gijutsu Gakkai zasshi
DOI:10.6009/jjrt.25-1485
PMID:40484682
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研究论文 | 本研究评估了在低剂量肺癌CT筛查中，图像重建方法、辐射剂量和螺距因子变化对物理特性的影响，并探讨了深度学习重建（DLR）的效用 | 首次在低剂量肺癌CT筛查中综合评估了DLR与不同辐射剂量和螺距因子对图像物理特性的影响，并提出了优化方案 | 研究主要基于体模实验，未涉及真实患者数据 | 确定低剂量肺癌CT筛查中最佳的辐射剂量和螺距因子设置，评估DLR的实用性 | 水模体和胸部体模 | 数字病理 | 肺癌 | CT扫描 | DLR（深度学习重建） | CT图像 | 未明确说明具体样本数量，使用水模体和胸部体模进行实验 | NA | NA | NA | NA |
| 1828 | 2025-06-08 |
Multi-branch GAT-GRU-transformer for explainable EEG-based finger motor imagery classification
2025, Frontiers in human neuroscience
IF:2.4Q2
DOI:10.3389/fnhum.2025.1599960
PMID:40469097
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研究论文 | 提出了一种名为Multi-Branch GAT-GRU-Transformer的新型多分支深度学习框架，用于增强基于EEG的运动想象分类 | 结合了GAT、GRU和Transformer模块，提取空间、时间和频率特征，并通过SHAP和PLV分析提高模型的可解释性 | 模型在Kaya数据集上的五类运动想象分类准确率为55.76%，仍有提升空间 | 提升基于EEG的运动想象分类性能，并增强模型的可解释性 | EEG信号 | 脑机接口 | NA | EEG | Multi-Branch GAT-GRU-Transformer | EEG信号 | Kaya数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 1829 | 2025-06-08 |
Mechanism and Multilayer Perceptron prediction model of the removal of α-terpineol, terpinen-4-ol and carvone from pasteurized citrus juices by β-cyclodextrin encapsulation
2025, Frontiers in nutrition
IF:4.0Q2
DOI:10.3389/fnut.2025.1557934
PMID:40469671
|
研究论文 | 本研究揭示了天然环糊精(-CD)改善巴氏杀菌柑橘汁感官评价的机制，并基于常规理化指标建立了包封预测模型 | 通过分子对接展示了-CD与异味化合物形成1:1包合物的可能构象，并利用深度学习构建了多层感知器预测模型 | NA | 研究巴氏杀菌柑橘汁中异味化合物的去除机制并开发预测模型 | 柑橘汁中的α-松油醇、4-松油醇和香芹酮 | 食品科学 | NA | 气相色谱-质谱联用、扫描电子显微镜、X射线衍射、傅里叶变换红外光谱、热重分析、分子对接 | 多层感知器模型(MLP) | 理化指标数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1830 | 2025-06-08 |
Res-ECA-UNet++: an automatic segmentation model for ovarian tumor ultrasound images based on residual networks and channel attention mechanism
2025, Frontiers in medicine
IF:3.1Q1
DOI:10.3389/fmed.2025.1589356
PMID:40470046
|
research paper | 提出了一种基于残差网络和通道注意力机制的自动分割模型Res-ECA-UNet++，用于卵巢肿瘤超声图像的分割 | 在UNet++基础架构中引入ResNet34作为主干网络，并在跳跃连接中加入残差模块以解决梯度消失问题，同时在下采样阶段引入ECA-Net通道注意力机制以提高肿瘤区域的识别精度和定位精度 | 模型对不同病理类型和成像特征的适应性有待进一步优化 | 提高卵巢肿瘤超声图像分割的准确性，缓解医疗资源紧张的问题 | 卵巢肿瘤超声图像 | digital pathology | ovarian tumor | deep learning | Res-ECA-UNet++ (基于UNet++和ResNet34) | image | 临床超声数据集和公共OTU2D数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 1831 | 2025-06-08 |
Application of artificial intelligence in palliative care: a bibliometric analysis of research hotspots and trends
2025, Frontiers in medicine
IF:3.1Q1
DOI:10.3389/fmed.2025.1597195
PMID:40470051
|
研究论文 | 本文通过文献计量学方法分析了人工智能在姑息治疗中的研究趋势，识别了研究热点和未来发展方向 | 首次系统评估人工智能在姑息治疗领域的发展轨迹，通过文献计量和可视化研究揭示技术应用趋势和跨学科合作路径 | 研究仍处于早期发展阶段，发展中国家参与度不足，技术应用尚未完全成熟 | 分析人工智能驱动的姑息治疗研究趋势，绘制知识结构并识别研究热点 | 姑息治疗领域的人工智能应用研究 | 自然语言处理 | 老年病 | 文献计量分析、共现分析、关键词趋势分析 | 机器学习、深度学习、自然语言处理 | 文献数据 | 246篇出版物，来自45个国家、615个机构和1,456位作者 | NA | NA | NA | NA |
| 1832 | 2025-06-08 |
Application of artificial intelligence in modern healthcare for diagnosis of autism spectrum disorder
2025, Frontiers in medicine
IF:3.1Q1
DOI:10.3389/fmed.2025.1569464
PMID:40470058
|
research paper | 本研究探讨了深度学习算法在通过儿童面部特征识别自闭症谱系障碍（ASD）中的应用 | 提出使用Inception-V3模型进行ASD诊断，准确率达到98%，优于现有迁移学习算法 | 研究仅基于面部图像数据，未考虑其他行为或生理指标 | 提高自闭症谱系障碍的早期诊断准确性和效率 | 自闭症谱系障碍儿童的面部特征 | digital pathology | geriatric disease | deep learning | Inception-V3, ResNet50, VGG-19 | image | 2,940张儿童面部图像 | NA | NA | NA | NA |
| 1833 | 2025-06-08 |
Design of Chinese traditional Jiaoyi (Folding chair) based on Kansei Engineering and CNN-GRU-attention
2025, Frontiers in neuroscience
IF:3.2Q2
DOI:10.3389/fnins.2025.1591410
PMID:40470295
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research paper | 本研究通过跨学科方法创新性地提升中国传统折叠椅（交椅）设计中的个性化情感响应和用户体验质量 | 结合Kansei工程和CNN-GRU-attention混合深度学习模型，提出了一种量化智能设计范式，用于文化遗产的现代化 | 未提及具体样本量或数据收集的局限性 | 系统提取用户情感特征，提升传统家具设计的个性化和用户体验 | 中国传统折叠椅（交椅） | computational design | NA | web-behavior data mining, KJ method, semantic crawlers, fuzzy comprehensive assessment, random forest, K-prototype clustering | CNN-GRU-Attention hybrid deep learning model | multi-source social data | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1834 | 2025-06-08 |
Deep learning-guided structural analysis of a novel bacteriophage KPP105 against multidrug-resistant Klebsiella pneumoniae
2025, Computational and structural biotechnology journal
IF:4.4Q2
DOI:10.1016/j.csbj.2025.04.032
PMID:40470315
|
研究论文 | 本研究通过深度学习方法对新型噬菌体KPP105进行了生理、基因组和结构分析，揭示了其对抗多重耐药肺炎克雷伯菌的潜力 | 首次对新型噬菌体KPP105进行了全面的生理、基因组和结构分析，特别是利用深度学习技术分析了其宿主相互作用蛋白的结构 | 未提及实验样本量及具体实验验证数据 | 研究新型噬菌体KPP105的特性及其对抗多重耐药细菌的潜力 | 新型噬菌体KPP105及其宿主相互作用蛋白 | 生物信息学 | 多重耐药细菌感染 | 深度学习、基因组分析、结构分析 | 深度学习模型 | 基因组数据、蛋白质结构数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1835 | 2025-06-08 |
High throughput assessment of blueberry fruit internal bruising using deep learning models
2025, Frontiers in plant science
IF:4.1Q1
DOI:10.3389/fpls.2025.1575038
PMID:40470370
|
研究论文 | 该研究利用深度学习模型快速量化蓝莓果实内部淤伤，为机器收获蓝莓提供高效评估方法 | 首次将YOLO检测和分割模型应用于蓝莓内部淤伤评估，开发了用户友好界面并公开模型 | 淤伤比率与真实值的相关性为0.69，平均绝对百分比误差为15.87%，存在一定误差 | 开发高效评估蓝莓内部淤伤的方法，以促进适合机器收获的蓝莓品种培育 | 61个软硬程度不同的蓝莓品种 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | YOLO检测模型和分割模型 | 图像 | 2021-2023年期间61个蓝莓品种的果实 | NA | NA | NA | NA |
| 1836 | 2025-06-08 |
DualCMNet: a lightweight dual-branch network for maize variety identification based on multi-modal feature fusion
2025, Frontiers in plant science
IF:4.1Q1
DOI:10.3389/fpls.2025.1588901
PMID:40470359
|
研究论文 | 提出了一种基于多模态特征融合的轻量级双分支网络DualCMNet，用于玉米品种识别 | 引入HShuffleBlock特征转换模块、CBAM注意力机制和轻量级门控融合模块，动态调整特征权重，实现高精度和低计算开销的平衡 | 仅针对11种玉米品种进行测试，未验证在其他作物上的泛化能力 | 开发一种轻量级多模态融合网络，用于玉米品种的高效准确识别 | 11种玉米品种的多模态数据（高光谱数据和图像数据） | 计算机视觉 | NA | 高光谱数据处理和空间特征提取 | 1D-CNN和MobileNetV3 | 高光谱数据和图像数据 | 11种玉米品种的多模态数据 | NA | NA | NA | NA |
| 1837 | 2025-06-08 |
Global trends in the use of artificial intelligence for urological tumor histopathology: A 20-year bibliometric analysis
2025 Jan-Dec, Digital health
IF:2.9Q2
DOI:10.1177/20552076251348834
PMID:40475298
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研究论文 | 本文通过20年的文献计量分析，探讨了人工智能在泌尿系统肿瘤病理学中的全球研究趋势和创新 | 首次对人工智能在泌尿系统肿瘤病理学中的应用进行了长达20年的全球文献计量分析，揭示了研究趋势、主要贡献者和未来发展方向 | 研究仅基于Web of Science数据库的文献，可能存在遗漏；临床转化面临数据偏差、模型可解释性和伦理监管等挑战 | 分析人工智能在泌尿系统肿瘤病理学中的全球研究趋势和创新 | 199篇关于AI在泌尿系统肿瘤病理学中应用的论文 | 数字病理学 | 前列腺癌 | 文献计量分析（CiteSpace, VOSviewer） | 机器学习, 深度学习 | 文献数据 | 199篇论文 | NA | NA | NA | NA |
| 1838 | 2025-06-08 |
YOLO-ODD: an improved YOLOv8s model for onion foliar disease detection
2025, Frontiers in plant science
IF:4.1Q1
DOI:10.3389/fpls.2025.1551794
PMID:40475906
|
research paper | 本文提出了一种改进的YOLOv8s模型YOLO-ODD，用于检测洋葱叶部病害 | 通过集成CABM和DTAH注意力机制，改进了YOLOv8模型，提高了对洋葱叶部病害的检测准确率 | NA | 开发一种能够早期检测洋葱叶部病害的深度学习模型 | 洋葱叶部病害（炭疽病、茎枯病、紫斑病和扭曲病） | computer vision | plant disease | deep learning | YOLOv8 | image | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1839 | 2025-06-07 |
Autofluorescence Virtual Staining System for H&E Histology and Multiplex Immunofluorescence Applied to Immuno-Oncology Biomarkers in Lung Cancer
2025-01-01, Cancer research communications
IF:2.0Q3
DOI:10.1158/2767-9764.CRC-24-0327
PMID:39636222
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research paper | 本研究展示了通过结合高通量高光谱荧光显微镜和机器学习，从未染色的非小细胞肺癌组织的自发荧光图像生成虚拟H&E染色和多重免疫荧光染色的可行性 | 将虚拟染色技术从AF扩展到不同疾病（肺癌）和染色模式（mIF），并开发了新的虚拟H&E和多重免疫荧光染色 | 虚拟染色在各种评估指标上表现中等至良好，但未提及是否在所有情况下都优于传统染色方法 | 探索虚拟染色在数字病理学中的潜力，以促进空间生物学研究，提高临床工作流程的效率和可靠性 | 非小细胞肺癌组织 | digital pathology | lung cancer | hyperspectral fluorescence microscopy, machine learning | deep learning | image | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1840 | 2025-06-07 |
Investigating the Key Trends in Applying Artificial Intelligence to Health Technologies: A Scoping Review
2025, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0322197
PMID:40372995
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综述 | 本文探讨了人工智能在医疗技术中的关键趋势，重点关注其在诊断和治疗中的变革潜力以及面临的挑战 | 系统总结了2020年至2024年间68项关于医疗AI的研究，揭示了AI在医疗流程中的准确性和时效性提升 | 存在数据整合、处理错误、决策制定和患者安全方面的挑战，且需要更深入的伦理和隐私考量 | 研究人工智能在医疗健康领域的整合及其未来发展的潜力 | 医疗健康领域的人工智能应用 | 人工智能 | NA | 深度学习方法和机器学习 | NA | 学术研究数据 | 68项学术研究 | NA | NA | NA | NA |