深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 3708 篇文献，本页显示第 1861 - 1880 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1861 | 2025-06-12 |
Enhancing corn industry sustainability through deep learning hybrid models for price volatility forecasting
2025, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0323714
PMID:40489457
|
研究论文 | 本研究提出了一种基于多模块小波变换的融合预测模型TLDCF-TSD-BBF，用于准确预测短期玉米价格波动，从而提升玉米产业的可持续性 | 提出了TLDCF-TSD-BBF模型，整合了TLDCF-TSD、BiTCEN、BiLSTM和FECAM等多种技术，显著提高了预测精度和鲁棒性 | 研究仅针对中国五大玉米产区的价格数据，可能无法完全代表全球其他地区的玉米价格波动情况 | 解决玉米价格波动对产业可持续性带来的挑战 | 玉米价格波动 | 机器学习 | NA | 小波变换、双向时间卷积增强网络、双向长短期记忆网络、频率增强通道注意力机制 | TLDCF-TSD-BBF（整合了BiTCEN、BiLSTM等技术） | 时间序列数据 | 中国五大玉米产区的价格数据 | NA | NA | NA | NA |
| 1862 | 2025-06-12 |
Continuous glucose monitoring combined with artificial intelligence: redefining the pathway for prediabetes management
2025, Frontiers in endocrinology
IF:3.9Q2
DOI:10.3389/fendo.2025.1571362
PMID:40491592
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综述 | 本文系统探讨了连续血糖监测(CGM)技术与人工智能(AI)结合在糖尿病前期管理中的潜在应用 | 结合CGM实时动态监测与AI深度学习分析，提出糖尿病前期精准诊断、个性化干预和决策支持的新模式 | 面临数据管理、算法优化和伦理问题等挑战 | 探索CGM与AI结合技术在糖尿病前期管理中的应用潜力 | 糖尿病前期患者 | 医疗人工智能 | 糖尿病 | 连续血糖监测(CGM), 深度学习 | 深度学习模型 | 动态血糖数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1863 | 2025-06-12 |
Constructing segmentation method for wheat powdery mildew using deep learning
2025, Frontiers in plant science
IF:4.1Q1
DOI:10.3389/fpls.2025.1524283
PMID:40491814
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research paper | 本研究提出了一种基于深度学习的RSE-Swin Unet方法，用于小麦白粉病图像的准确分割 | 结合ResNet和SENet改进Swin-Unet架构，有效捕捉图像全局和局部特征，提高分割精度 | 仅在小麦白粉病和条锈病数据集上进行了测试，未涉及其他作物病害 | 开发高精度的小麦病害图像分割方法 | 小麦白粉病和条锈病图像 | computer vision | wheat powdery mildew | deep learning | RSE-Swin Unet (改进的Swin-Unet架构) | image | 自建小麦白粉病数据集和条锈病数据集（具体数量未提及） | NA | NA | NA | NA |
| 1864 | 2025-06-12 |
Rice-SVBDete: a detection algorithm for small vascular bundles in rice stem's cross-sections
2025, Frontiers in plant science
IF:4.1Q1
DOI:10.3389/fpls.2025.1589161
PMID:40491816
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研究论文 | 提出了一种名为Rice-SVBDete的深度学习算法，用于检测水稻茎横截面中的小维管束 | 在YOLOv8架构中引入了动态蛇形卷积（DSConv）、多尺度特征融合（MFF）机制和新的强大交并比（PIoU）损失函数，以提高对小目标的检测精度 | 未提及算法在不同光照条件或不同水稻品种上的泛化能力 | 提高水稻茎横截面中小维管束的检测精度，以支持水稻育种和栽培策略的改进 | 水稻茎横截面中的小维管束 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | YOLOv8 | 图像 | 未明确提及样本数量 | NA | NA | NA | NA |
| 1865 | 2025-06-12 |
CytoLNCpred-a computational method for predicting cytoplasm associated long non-coding RNAs in 15 cell-lines
2025, Frontiers in bioinformatics
IF:2.8Q2
DOI:10.3389/fbinf.2025.1585794
PMID:40491847
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research paper | 开发了一种名为CytoLNCpred的计算方法，用于预测15种人类细胞系中与细胞质相关的长链非编码RNA（lncRNA） | 克服了以往方法使用噪声数据集和排除在细胞质与细胞核之间无明显差异定位的lncRNA的缺点，开发了基于机器学习和深度学习的新模型 | 虽然模型表现良好，但基于相关性的特征与机器学习算法结合的表现优于基于大语言模型（LLM）的方法 | 预测细胞质相关的lncRNA，以更好地理解lncRNA的功能 | 15种人类细胞系中的lncRNA | 生物信息学 | NA | 机器学习、深度学习、DNABERT-2 | 机器学习算法、DNABERT-2 | 序列数据 | 15种人类细胞系 | NA | NA | NA | NA |
| 1866 | 2025-06-12 |
Early detection of retinal and choroidal microvascular impairments in diabetic patients with myopia
2025, Frontiers in cell and developmental biology
IF:4.6Q1
DOI:10.3389/fcell.2025.1609928
PMID:40491952
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研究论文 | 评估和量化糖尿病患者视网膜和脉络膜血流变化，探索其与糖尿病风险因素的关联 | 结合SS-OCTA和人工智能增强的分割与血管分析，提供了一种精细的早期检测视网膜和脉络膜微血管损伤的方法 | 样本量较小（n=133），且仅针对特定类型的糖尿病患者 | 早期检测糖尿病患者视网膜和脉络膜微血管损伤 | 糖尿病患者（包括无糖尿病视网膜病变、非增殖性糖尿病视网膜病变及高度近视患者） | 数字病理 | 糖尿病视网膜病变 | SS-OCTA（扫频源光学相干断层扫描血管成像） | U-Net, ResNet-50 | 图像 | 133名糖尿病患者（43名无糖尿病视网膜病变，48名非增殖性糖尿病视网膜病变，42名无糖尿病视网膜病变但高度近视） | NA | NA | NA | NA |
| 1867 | 2025-10-06 |
Robustly detecting mpox and non-mpox using a deep learning framework based on image inpainting
2025-01-10, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-85771-z
PMID:39794381
|
研究论文 | 提出了一种基于图像修复的深度学习框架MIM，用于鲁棒检测猴痘和非猴痘皮肤病 | 首次将图像修复技术应用于猴痘检测，提出“Mask, Inpainting, and Measure”策略，能够有效处理未知类别和异常输入 | 未明确说明模型在更广泛皮肤病类别上的泛化能力 | 开发鲁棒的猴痘检测方法以解决实际部署中的噪声干扰和异常输入问题 | 猴痘和非猴痘皮肤病图像 | 计算机视觉 | 猴痘 | 图像修复 | GAN | 图像 | MSLD猴痘数据集和包含18类非猴痘皮肤病的数据集 | NA | GAN | AUROC | NA |
| 1868 | 2025-10-06 |
Towards sustainable solutions: Effective waste classification framework via enhanced deep convolutional neural networks
2025, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0324294
PMID:40465648
|
研究论文 | 提出一种结合改进DenseNet201架构和注意力机制的创新废物分类模型 | 集成SE注意力机制与并行CNN分支融合，增强对废物数据深层特征的提取能力 | NA | 开发高效的废物分类框架以支持可持续废物管理 | 废物图像数据 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | CNN | 图像 | 使用四个公开数据集和三个额外数据集以增强多样性 | NA | DenseNet201, Squeeze and Excitation, 并行CNN分支 | NA | NA |
| 1869 | 2025-10-06 |
Application of ConvNeXt with transfer learning and data augmentation for malaria parasite detection in resource-limited settings using microscopic images
2025, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0313734
PMID:40465684
|
研究论文 | 本研究应用ConvNeXt模型结合迁移学习和数据增强技术，通过显微图像检测疟疾寄生虫 | 将ConvNeXt V2 Tiny模型与数据增强、迁移学习和可解释性框架结合，在资源有限环境下实现高精度疟疾诊断 | 研究依赖于增强后的数据集，原始数据量有限，且主要针对资源有限环境 | 开发适用于资源有限环境的高精度疟疾寄生虫自动检测方法 | 薄血涂片显微图像中的疟疾寄生虫 | 计算机视觉 | 疟疾 | 显微成像 | CNN | 图像 | 初始27558张图像，经数据增强后共606276张薄血涂片图像 | NA | ConvNeXt Tiny, ConvNeXt V2 Tiny, Swin Tiny, ResNet18, ResNet50 | 准确率 | NA |
| 1870 | 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
|
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 |
| 1871 | 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
|
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 |
| 1872 | 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
|
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 |
| 1873 | 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 |
| 1874 | 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
|
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 |
| 1875 | 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 |
| 1876 | 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 |
| 1877 | 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
|
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 |
| 1878 | 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 |
| 1879 | 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 |
| 1880 | 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
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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 |