深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 19278 篇文献，本页显示第 2781 - 2800 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 2781 | 2026-02-06 |
RETRACTED ARTICLE: Personalised sports rehabilitation analysis using a fitness enhanced model based on big data and deep learning
2025-Sep-29, Disability and rehabilitation. Assistive technology
DOI:10.1080/17483107.2025.2561926
PMID:41020342
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研究论文 | 本研究通过结合可穿戴设备、传感器和大数据分析，开发了一种基于健身气功的现代健康康复管理模型，用于个性化运动康复分析 | 将嵌入式技术和大数据分析应用于健身气功，创建了一个技术增强的个性化康复模型，相比传统方法在生理指标和依从率上显示出显著提升 | NA | 建立一个现代健康康复管理模型，以改善生理功能并提升整体生活质量 | 健身气功练习者，通过可穿戴设备和环境传感器收集数据 | 机器学习 | NA | 大数据分析，可穿戴设备与传感器技术 | 深度学习模型 | 生理数据（如心率变异性、呼吸率、运动效率、压力水平） | NA | NA | NA | 心率变异性增加百分比，呼吸率降低百分比，运动效率提升百分比，压力水平下降百分比，依从率，相关性系数（r值） | NA |
| 2782 | 2026-02-06 |
RETRACTED ARTICLE: Intelligent sports rehabilitation: integrating deep learning and real-time monitoring to achieve personalized rehabilitation
2025-Sep-19, Disability and rehabilitation. Assistive technology
DOI:10.1080/17483107.2025.2559187
PMID:40970943
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研究论文 | 本研究探讨了将太极拳融入体育运动员强制戒毒康复计划的心理益处 | 将太极拳这一传统文化实践整合到现代体育康复中，以评估其对心理健康的独特影响 | 研究样本仅限于特定运动员群体，可能无法推广到其他人群；干预周期相对较短 | 评估太极拳在体育康复中的心理优势 | 参与强制戒毒康复计划的体育运动员 | NA | NA | 随机对照试验 | NA | 心理评估数据 | 172名参与者，平均分为太极拳干预组和对照组 | NA | NA | 情绪健康、自我调节和心理韧性改善 | NA |
| 2783 | 2026-02-06 |
RETRACTED ARTICLE: Multimodal deep learning methods for speech and language rehabilitation: a cross-sectional observational study
2025-Sep-05, Disability and rehabilitation. Assistive technology
DOI:10.1080/17483107.2025.2551708
PMID:40911624
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研究论文 | 本研究提出了一种改进的多模态深度学习管道，结合音频、视频和文本信息，为言语和语言康复提供个性化治疗 | 采用交叉注意力融合的多模态分层Transformer架构，联合建模语音声学、面部动态、唇部发音和语言上下文，并通过自监督预训练和数据增强适应患者变异性 | 未明确说明样本规模或具体临床验证细节，可能受限于数据可用性和患者异质性 | 开发智能多模态深度学习系统以革新言语和语言康复治疗 | 患有神经障碍、发育迟缓或身体残疾导致沟通障碍的患者 | 自然语言处理 | NA | 深度学习 | Transformer | 音频, 视频, 文本 | NA | NA | 交叉注意力融合多模态分层Transformer | 准确率, 患者参与度, 可测量治疗效果 | NA |
| 2784 | 2026-02-06 |
RETRACTED ARTICLE: Gesture recognition and response system for special education using computer vision and human-computer interaction technology
2025-Jul-08, Disability and rehabilitation. Assistive technology
DOI:10.1080/17483107.2025.2527226
PMID:40625119
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研究论文 | 本研究提出了一种用于特殊教育的综合手势识别与响应系统，利用先进的深度学习架构和机器学习算法，并通过遗传算法进行模型压缩以优化在资源受限设备上的部署 | 结合多种深度学习模型（AlexNet、VGG19、ResNet、MobileNet）与机器学习算法（SVM、随机森林），并引入遗传算法进行模型压缩，显著减小模型尺寸并提升推理速度 | 未明确说明数据集的具体规模和多样性细节，未来需扩展手势库并整合多模态输入 | 开发适用于特殊教育的手势识别与响应系统，作为残疾人士的辅助工具，促进包容性学习体验 | 手势识别系统及其在特殊教育环境中的应用 | 计算机视觉 | NA | 深度学习、机器学习、遗传算法 | CNN | 图像 | 多样化的手势数据集（具体数量未说明） | TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn | AlexNet, VGG19, ResNet, MobileNet | 准确率 | 移动和嵌入式平台（具体资源未说明） |
| 2785 | 2026-02-06 |
Profiling electric signals of electrogenic probiotic bacteria using self-attention analysis
2025-Apr-22, Applied microbiology and biotechnology
IF:3.9Q2
DOI:10.1007/s00253-025-13425-1
PMID:40263148
|
研究论文 | 本研究通过自组装电路检测两种产电益生菌在鸡胚绒毛尿囊膜和小鼠肠道内产生的电信号，并利用自注意力机制分析其电谱特征 | 首次将自注意力深度学习模块应用于益生菌电信号分析，揭示了两种细菌独特的电谱特征 | 研究主要基于体外和小鼠模型，尚未在人体中进行验证 | 开发基于电信号分析的益生菌疗效评估方法 | 产电益生菌（Leuconostoc mesenteroides 和 Lactococcus lactis） | 生物医学工程 | NA | 自组装电路检测、铁嗪测定法 | 深度学习 | 电信号 | 两种益生菌在鸡胚绒毛尿囊膜和小鼠肠道中的实验 | NA | 自注意力机制 | 电压变化、电谱区分度 | NA |
| 2786 | 2026-02-06 |
RETRACTED: Enhanced E-commerce decision-making through sentiment analysis using machine learning-based approaches and IoT
2025, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0326744
PMID:40587469
|
研究论文 | 本研究通过结合物联网（IoT）和机器学习技术，利用情感分析提升电子商务决策能力，旨在优化客户购物体验并改进企业运营策略 | 创新性地将IoT数据收集与多种机器学习算法（包括深度学习模型如GRU和LSTM）结合，用于电子商务决策支持，并发现AdaBoosting在多项性能指标上超越其他方法 | 未详细说明数据的具体来源、规模或隐私处理措施，且未讨论模型在不同电子商务场景中的泛化能力 | 提升电子商务决策水平，通过情感分析改善客户购物体验和企业销售策略 | 电子商务中的客户行为数据、偏好数据及产品需求数据 | 自然语言处理 | NA | 情感分析、机器学习算法 | logistic regression, Naïve Bayes, SVM, Random Forest, AdaBoosting, GRU, LSTM | 文本数据（来自IoT设备收集的客户行为和偏好数据） | NA | NA | GRU, LSTM | F1分数, 准确率, 精确率, 召回率 | NA |
| 2787 | 2026-02-06 |
Can machine learning help accelerate article screening for systematic reviews? Yes, when article separability in embedding space is high
2025-Jan, Research synthesis methods
IF:5.0Q1
DOI:10.1017/rsm.2024.16
PMID:41626902
|
研究论文 | 本文全面测试了机器学习模型在加速教育领域系统综述文献筛选中的应用，并提出了基于嵌入空间聚类可分性的启发式方法来预测模型性能 | 发现嵌入空间中相关与不相关文献聚类的可分性（整体R²=0.81）能强预测机器学习筛选效果，提出了一种通用启发式方法 | 研究仅基于教育领域的系统综述数据集，未验证其他学科领域的普适性 | 评估机器学习模型加速系统综述文献筛选的可行性并探索性能预测指标 | 教育领域系统综述的文献数据集 | 自然语言处理 | NA | 机器学习模型测试、大语言模型提示工程 | 经典机器学习模型、深度学习模型、GPT-3.5、GPT-4 | 文本 | 多个实际系统综述数据集（具体数量未说明） | NA | NA | 召回率、工作量节省百分比 | NA |
| 2788 | 2026-02-05 |
Artifact-robust Deep Learning-based Segmentation of 3D Phase-contrast MR Angiography: A Novel Data Augmentation Approach
2025-Dec-25, Magnetic resonance in medical sciences : MRMS : an official journal of Japan Society of Magnetic Resonance in Medicine
IF:2.5Q2
DOI:10.2463/mrms.tn.2024-0211
PMID:40619248
|
研究论文 | 本研究提出了一种新颖的数据增强方法，用于改善受搏动伪影影响的3D相位对比磁共振血管成像图像的深度学习分割效果 | 通过向k空间幅度添加周期性误差来模拟搏动伪影，从而创建了一种专门针对PC-MRA图像伪影的数据增强技术 | 研究仅在16名志愿者的数据集上进行评估，样本量相对较小 | 提高受搏动伪影影响的3D相位对比磁共振血管成像图像的血管分割准确性 | 3D相位对比磁共振血管成像图像 | 医学图像分析 | 心血管疾病 | 相位对比磁共振血管成像 | 深度学习模型 | 3D医学图像 | 16名志愿者的PC-MRA数据集 | NA | NA | Dice-Sørensen系数, Intersection over Union, 平均对称表面距离 | NA |
| 2789 | 2025-09-10 |
Correction to: Deep Learning in High-Resolution Anoscopy: Assessing the Impact of Staining and Therapeutic Manipulation on Automated Detection of Anal Cancer Precursors
2025-09-01, Clinical and translational gastroenterology
IF:3.0Q2
DOI:10.14309/ctg.0000000000000894
PMID:40920629
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 2790 | 2026-02-05 |
Role of artificial intelligence in advancing immunology
2025-Apr-24, Immunologic research
IF:3.3Q3
DOI:10.1007/s12026-025-09632-7
PMID:40272607
|
综述 | 本文综述了人工智能在免疫学领域的应用，包括疫苗开发、免疫疗法、过敏治疗及疾病诊断 | 系统总结了AI在免疫学中的最新工具和应用，强调了其在加速科学发现和临床诊断方面的潜力 | 作为综述文章，未提供原创实验数据或具体模型性能验证 | 探讨人工智能如何推动免疫学研究和医疗保健发展 | 免疫学相关研究，包括疫苗、免疫疗法、过敏原及免疫性疾病 | 机器学习 | 自身免疫性疾病, 免疫缺陷 | 基因组测序, 蛋白质结构分析 | 机器学习, 深度学习 | 基因组序列, 蛋白质结构, 患者病史, 实验室结果 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 2791 | 2026-02-05 |
Estimating Uncertainty of Geographic Atrophy Segmentations with Bayesian Deep Learning
2025 Jan-Feb, Ophthalmology science
IF:3.2Q1
DOI:10.1016/j.xops.2024.100587
PMID:39380882
|
研究论文 | 本研究应用贝叶斯深度学习方法量化地理萎缩（GA）分割的不确定性，并与传统深度学习模型进行比较 | 首次将蒙特卡洛dropout和集成两种近似贝叶斯深度学习技术应用于GA分割的不确定性量化，同时提高了模型性能 | 研究为回顾性分析，样本量相对有限（126只眼），且仅基于单一队列（SWAGGER）的SS-OCT图像 | 通过量化GA分割的不确定性，提高模型的可信度并辅助临床决策 | 年龄相关性黄斑变性（AMD）患者的地理萎缩（GA）病变 | 数字病理学 | 年龄相关性黄斑变性 | 扫频源光学相干断层扫描（SS-OCT） | 深度学习分割模型 | 医学图像（OCT图像） | 126只眼（来自87名参与者） | NA | NA | Dice系数 | NA |
| 2792 | 2026-02-05 |
Deep learning CT image restoration using system blur and noise models
2025-Jan, Journal of medical imaging (Bellingham, Wash.)
DOI:10.1117/1.JMI.12.1.014003
PMID:39906485
|
研究论文 | 本文提出了一种结合系统模糊和噪声模型的深度学习CT图像恢复方法 | 通过整合系统模糊和噪声的辅助输入，将建模与深度学习结合，而非仅依赖图像输入进行盲恢复 | 未明确说明模型在极端噪声或模糊条件下的泛化能力，且可能依赖于准确的系统参数估计 | 提高CT图像恢复的质量，通过利用系统模糊和噪声特性来增强深度学习模型性能 | 受模糊和噪声影响的CT图像 | 计算机视觉 | NA | CT成像 | CNN | 图像 | NA | NA | 卷积神经网络 | 平均峰值信噪比, 结构相似性指数 | NA |
| 2793 | 2026-02-03 |
A novel deep learning approach for intrusion detection in maritime radar networks
2025-Dec-31, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-34353-0
PMID:41469470
|
研究论文 | 本文提出了一种名为MARINERNet的深度学习入侵检测系统，专门用于海上雷达网络，通过集成1D卷积层、挤压-激励模块和残差连接，自动从原始雷达网络数据中提取特征，以提高检测准确性 | 引入了一种新颖的深度学习架构，结合1D卷积层、挤压-激励模块和残差连接，自动提取特征，无需手动干预，并在多类和二类分类任务中实现了最先进的性能 | 未明确提及具体限制，如数据集的多样性、实际部署中的计算开销或对抗性攻击的鲁棒性 | 开发一个深度学习入侵检测系统，以实时检测海上雷达网络中的网络攻击，确保关键基础设施的安全 | 海上雷达网络及其相关的网络数据 | 机器学习 | NA | 深度学习 | CNN | 原始雷达网络数据 | NA | NA | 1D卷积层、挤压-激励模块、残差连接 | 准确率 | NA |
| 2794 | 2026-02-03 |
A multi-objective optimization framework integrating ICSL deep learning for forecasting and scheduling emergency medical supply demand in public health emergencies
2025-Dec-31, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-34300-z
PMID:41476145
|
研究论文 | 本文提出了一种集成ICSL深度学习的多目标优化框架，用于预测和调度公共卫生事件中的应急医疗物资需求 | 结合传染病特征和政府隔离措施影响，通过ICSL深度学习架构预测应急医疗物资最大需求，并构建考虑紧迫性、调度时间和成本的多目标调度分配模型 | NA | 解决重大疫情中后期应急医疗物资的预测与分配挑战 | 公共卫生事件中的应急医疗物资需求与调度 | 机器学习 | NA | 深度学习 | LSTM, BP神经网络 | 疫情控制措施数据 | 武汉疫情防控措施数据 | NA | ICSL深度学习架构 | 预测准确率 | NA |
| 2795 | 2026-01-01 |
Prioritizing missense mutations via a deep learning phosphorylation prediction model
2025-Dec-30, Human genomics
IF:3.8Q2
DOI:10.1186/s40246-025-00898-4
PMID:41469746
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 2796 | 2026-01-01 |
Artificial intelligence technology for the ethical issues research from a Marxist perspective under deep learning
2025-Dec-30, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-34208-8
PMID:41469803
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 2797 | 2025-12-30 |
Evaluation of a YOLOv5x-based deep learning model for interproximal caries segmentation on bitewing radiographs across primary and permanent teeth
2025-Dec-29, BMC oral health
IF:2.6Q1
DOI:10.1186/s12903-025-07570-2
PMID:41457204
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 2798 | 2026-02-03 |
Improving sign Language recognition system for assisting deaf and dumb people using pathfinder algorithm with representation learning model
2025-Dec-29, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-34283-x
PMID:41461898
|
研究论文 | 本研究提出了一种基于路径寻找算法和特征提取模型的美国手语识别系统，旨在通过优化策略提升识别准确性和鲁棒性 | 整合路径寻找算法与SE-DenseNet特征提取模型及Elman神经网络分类器，通过参数调优提升手语识别性能 | 仅在美国手语数据集上进行测试，未涉及其他手语变体或真实复杂场景验证 | 提高手语识别系统的准确性和实用性，以辅助聋哑人士沟通 | 美国手语手势图像数据 | 计算机视觉 | NA | 高斯滤波去噪，深度学习特征提取与分类 | Elman神经网络 | 图像 | 未明确指定样本数量，使用美国手语数据集 | 未明确指定，可能涉及自定义实现 | SE-DenseNet, Elman神经网络 | 准确率 | NA |
| 2799 | 2026-02-03 |
An open bone marrow megakaryocyte dataset for automated morphologic studies
2025-Dec-16, Scientific data
IF:5.8Q1
DOI:10.1038/s41597-025-06450-2
PMID:41402328
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研究论文 | 本文介绍了首个公开的骨髓巨核细胞亚型分类数据集MK-11，用于自动形态学评估的开发与评估 | 首次提供了高质量、开放许可的骨髓巨核细胞图像数据集，解决了该领域数据稀缺问题，并建立了基于深度学习的分类基准 | 数据集规模相对有限（7,204张图像），可能影响模型泛化能力；且仅基于Wright-Giemsa染色图像，未涵盖其他染色技术 | 开发用于骨髓巨核细胞亚型自动分类的深度学习模型，以辅助血液疾病的诊断与研究 | 骨髓中的巨核细胞亚型，涉及11种临床相关亚型 | 数字病理学 | 骨髓增生异常综合征（MDS）及其他血小板相关疾病 | Wright-Giemsa染色 | CNN, Transformer | 图像 | 7,204张单细胞图像 | NA | 卷积神经网络, Transformer | NA | NA |
| 2800 | 2026-02-03 |
A practical guide to the implementation of artificial intelligence in orthopaedic research-Part 3: How orthopaedic research benefits from the implementation of artificial intelligence
2025-Oct, Journal of experimental orthopaedics
IF:2.0Q2
DOI:10.1002/jeo2.70481
PMID:41180563
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综述 | 本文概述了人工智能在骨科研究中的益处，并讨论了在快速发展领域中开展高质量AI研究的挑战 | 提供了骨科领域AI实施的实用指南，强调了AI在图像评估、手术规划、结果预测等方面的成功应用 | 未具体说明研究中的样本大小或数据细节，主要关注概述性内容 | 概述人工智能在骨科领域的益处，并解决高质量AI研究面临的挑战 | 骨科研究中的AI应用，包括图像评估、手术规划、结果预测等 | 机器学习 | 骨科疾病 | NA | NA | 图像、文本（电子病历） | NA | NA | NA | NA | NA |