深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 19283 篇文献，本页显示第 12621 - 12640 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 12621 | 2025-10-06 |
AI improves consistency in regional brain volumes measured in ultra-low-field MRI and 3T MRI
2025, Frontiers in neuroimaging
DOI:10.3389/fnimg.2025.1588487
PMID:40534653
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研究论文 | 本研究比较了不同磁场强度MRI及AI增强MRI在脑区体积测量中的一致性问题 | 首次系统评估深度学习模型在超低场MRI与3T MRI脑体积测量一致性改善方面的效果 | 研究仅针对特定脑区体积测量，未涵盖其他影像学特征 | 评估不同磁场强度MRI与AI增强MRI在脑区体积测量中的一致性和偏差 | 不同磁场强度MRI获取的脑区体积数据 | 医学影像分析 | 神经系统疾病 | 磁共振成像 | 深度学习 | 医学影像 | NA | NA | SynthSR, HiLoResGAN | 描述性统计, 配对t检验, 效应量分析, 回归分析 | NA |
| 12622 | 2025-10-06 |
Development of deep learning models for high-resolution exposome mapping and health impact assessment
2025, Frontiers in public health
IF:3.0Q2
DOI:10.3389/fpubh.2025.1565471
PMID:40535428
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研究论文 | 开发用于高分辨率暴露组绘图和健康影响评估的深度学习模型 | 提出自适应多尺度暴露网络(AMSEN)和自适应暴露优化策略(AEOS)，通过跨模态融合机制、时空特征提取和不确定性量化解决多尺度变异性和测量不确定性问题 | NA | 推进环境健康科学，提供暴露组量化和健康影响评估的新工具 | 环境暴露与人类健康结果的复杂相互作用 | 机器学习 | NA | 卫星影像、可穿戴传感器、地理空间分析 | 深度学习 | 多模态数据 | NA | NA | 分层深度学习模型 | 暴露预测精度、计算性能 | NA |
| 12623 | 2025-10-06 |
A hybrid Bi-LSTM model for data-driven maintenance planning
2025, Autonomous intelligent systems
DOI:10.1007/s43684-025-00099-9
PMID:40535477
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研究论文 | 提出一种混合双向长短期记忆网络模型，用于数据驱动的维护规划 | 结合蒙特卡洛dropout生成剩余使用寿命预测，并构建经验系统可靠性函数用于选择性维护问题优化 | NA | 开发可扩展的智能维护方法，优化选择性维护问题 | 面向任务的串联k-out-of-n:G系统 | 机器学习 | NA | 深度学习，蒙特卡洛方法 | Bi-LSTM | 传感器监测数据 | NA | NA | 混合Bi-LSTM | 成本最小化，任务存活率 | NA |
| 12624 | 2025-10-06 |
The multikinetic fusion feature of PPG was combined with MCNN_vision_transformer for diabetes detection
2025, American journal of translational research
IF:1.7Q4
DOI:10.62347/ZRMW1346
PMID:40535639
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研究论文 | 提出一种结合PPG多动力学融合特征与MCNN_Vision Transformer的糖尿病自动检测模型 | 首次将SGR空间编码算法提取的PPG动态融合特征与多尺度卷积和Vision Transformer结合，用于糖尿病检测 | 回顾性病例对照研究，样本来源单一 | 利用深度学习算法实现糖尿病的早期预防和筛查 | 血糖正常人群、糖尿病控制不良人群和糖尿病控制良好人群 | 机器学习 | 糖尿病 | PPG信号分析 | MCNN, Vision Transformer | PPG信号 | 自收集医学数据集（三组人群） | NA | MCNN, Vision Transformer | 准确率, ROC曲线面积 | NA |
| 12625 | 2025-10-06 |
Pretreatment Multi-sequence Contrast-Enhanced MRI to Predict Response to Immunotherapy in Unresectable Hepatocellular Carcinoma Using Transformer: A Multicenter Study
2025, Journal of Cancer
IF:3.3Q2
DOI:10.7150/jca.111026
PMID:40535816
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研究论文 | 本研究开发了基于Transformer的放射组学模型，用于预测不可切除肝细胞癌患者对靶向联合免疫治疗的客观缓解率 | 首次将Transformer模型与ResNet50结合应用于多序列增强MRI图像，通过多实例学习方法预测免疫治疗疗效 | 回顾性研究设计，样本量相对有限（264例患者），需要进一步前瞻性验证 | 预测不可切除肝细胞癌患者对靶向联合免疫治疗的客观缓解情况 | 264例接受免疫治疗前进行增强MRI检查的不可切除肝细胞癌患者 | 计算机视觉 | 肝细胞癌 | 多序列对比增强MRI | Transformer, CNN | 医学影像 | 264例患者（训练组180例，验证组84例） | NA | Transformer, ResNet50 | AUC, ROC曲线, DCA曲线, HR | NA |
| 12626 | 2025-10-06 |
NLP-based ergonomics MSD risk root cause analysis and risk controls recommendation
2025-Jul, Ergonomics
IF:2.0Q3
DOI:10.1080/00140139.2024.2394510
PMID:39189206
|
研究论文 | 提出一种基于自然语言处理的工效学MSD风险根因分析与控制推荐系统 | 首次将深度学习NLP技术应用于工效学风险评估，实现从风险评分到根因分析和控制建议的完整流程 | 依赖专家知识构建的机器学习系统，可能受限于专家知识的覆盖范围 | 开发自动化的工效学风险评估与改进系统，预防肌肉骨骼疾病 | 工作场所中的物理动作描述和操作对象 | 自然语言处理 | 肌肉骨骼疾病 | 自然语言处理，词性标注，依存句法分析 | 深度学习 | 文本 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 12627 | 2025-10-06 |
Comparison of different dental age estimation methods with deep learning: Willems, Cameriere-European, London Atlas
2025-Jul, International journal of legal medicine
IF:2.2Q1
DOI:10.1007/s00414-025-03452-y
PMID:39969569
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研究论文 | 比较Willems、Cameriere-Europe、London Atlas和深度学习方法在土耳其儿童全景X光片上的牙齿年龄估计效果 | 首次将深度学习方法与传统牙齿年龄估计方法（Willems、Cameriere-Europe、London Atlas）在土耳其儿童人群中进行系统性比较 | 研究仅针对土耳其儿童人群，样本量为1169人，结果可能不适用于其他人群 | 评估不同牙齿年龄估计方法在土耳其儿童中的准确性和适用性 | 土耳其儿童的全景X光片 | 计算机视觉 | NA | 全景X光成像 | CNN | 医学影像 | 1169名土耳其儿童（613名女孩，556名男孩） | TensorFlow | 卷积神经网络 | Akaike信息准则, Bayesian-Schwarz准则, 均方根误差, 决定系数, 组内相关系数 | NA |
| 12628 | 2025-10-06 |
Comparison of CNNs and Transformer Models in Diagnosing Bone Metastases in Bone Scans Using Grad-CAM
2025-Jul-01, Clinical nuclear medicine
IF:9.6Q1
DOI:10.1097/RLU.0000000000005898
PMID:40237349
|
研究论文 | 比较CNN和Transformer模型在骨扫描中诊断骨转移的性能，并使用Grad-CAM进行可视化分析 | 首次探索ConvNeXt和Transformer模型在骨扫描中检测骨转移的应用，并与传统CNN模型进行性能比较 | 回顾性研究，数据来自两个医疗机构，样本量有限 | 评估不同深度学习模型在骨扫描中诊断转移性病灶的性能 | 癌症患者的骨扫描图像 | 计算机视觉 | 骨转移癌 | 骨扫描 | CNN, Transformer | 医学图像 | 训练验证集4626例（医院1），测试集1428例（医院2） | NA | ResNet18, DeiT, ViT Large 16, Swin Base, ConvNeXt Large | 准确率 | NA |
| 12629 | 2025-10-06 |
"Amide - amine + alcohol = carboxylic acid." chemical reactions as linear algebraic analogies in graph neural networks
2025-Jun-18, Chemical science
IF:7.6Q1
DOI:10.1039/d4sc05655h
PMID:40395375
|
研究论文 | 本研究揭示了图神经网络中原子嵌入具有类似自然语言处理的算术特性，能够表示有效的化学反应公式 | 首次证明化学图神经网络中的原子嵌入具有类似词嵌入的算术性质，能够通过向量运算表示化学反应 | NA | 揭示图神经网络在化学建模中的隐藏学习机制，提高模型可解释性 | 化学分子结构和原子属性 | 机器学习 | NA | 计算化学数据 | 图神经网络 | 图数据 | NA | NA | 图神经网络 | NA | NA |
| 12630 | 2025-10-06 |
Data efficient molecular image representation learning using foundation models
2025-Jun-18, Chemical science
IF:7.6Q1
DOI:10.1039/d5sc00907c
PMID:40417293
|
研究论文 | 提出基于基础模型的分子图像表示学习框架MoleCLIP，显著降低分子预训练数据需求 | 首次将OpenAI的视觉基础模型CLIP应用于分子表示学习，实现数据高效的特征提取 | 未详细讨论模型在更广泛化学任务中的泛化能力 | 开发数据高效的分子表示学习方法 | 分子图像 | 机器学习 | NA | 分子表示学习 | 基础模型 | 分子图像 | NA | NA | CLIP | 基准测试性能，分布偏移鲁棒性 | NA |
| 12631 | 2025-10-06 |
Multi-Scale Temporal Analysis with a Dual-Branch Attention Network for Interpretable Gait-Based Classification of Neurodegenerative Diseases
2025-Jun-18, IEEE journal of biomedical and health informatics
IF:6.7Q1
DOI:10.1109/JBHI.2025.3580944
PMID:40531650
|
研究论文 | 提出一种双分支注意力增强残差网络(DAERN)，用于基于步态的神经退行性疾病分类 | 整合扩张因果卷积进行局部步态模式提取和多头自注意力进行长程依赖建模，通过交叉注意力融合模块增强特征整合 | NA | 开发可解释的神经退行性疾病自动分类方法 | 神经退行性疾病患者（ALS、HD、PD）的步态数据 | 计算机视觉 | 神经退行性疾病 | 步态分析 | CNN, Attention机制 | 时序步态数据 | GaitNDD数据集 | PyTorch, TensorFlow | 残差网络, 注意力机制, 扩张因果卷积 | 准确率, F1分数, AUC | NA |
| 12632 | 2025-10-06 |
Smartphone eye-tracking with deep learning: Data quality and field testing
2025-Jun-18, Behavior research methods
IF:4.6Q1
DOI:10.3758/s13428-025-02718-y
PMID:40533681
|
研究论文 | 本文开发了一种基于深度学习的实时智能手机眼动追踪系统，并与专业眼动仪进行性能对比 | 首次在智能手机上实现基于深度神经网络的实时眼动追踪，并进行了大规模样本验证 | 追踪精度(0.177°)低于专业眼动仪(0.028°)，样本规模相对有限 | 开发适用于智能手机的高质量眼动追踪系统，探索其在科学和临床应用中的潜力 | 人类注意力测量和抑郁症状预测 | 计算机视觉 | 抑郁症 | 深度学习，眼动追踪 | 深度神经网络 | 面部图像 | 740万张面部图像训练数据，32人性能测试，98人现场测试 | NA | 深度神经网络 | 追踪精度，追踪准确度，预测准确率 | 智能手机移动计算平台 |
| 12633 | 2025-10-06 |
MRI super-resolution reconstruction using efficient diffusion probabilistic model with residual shifting
2025-Jun-16, Physics in medicine and biology
IF:3.3Q1
DOI:10.1088/1361-6560/ade049
PMID:40460850
|
研究论文 | 提出一种结合残差偏移机制的高效扩散概率模型用于MRI超分辨率重建 | 引入残差偏移机制显著减少采样步骤，在保持解剖细节的同时加速MRI重建 | NA | 开发高效的MRI超分辨率重建方法以减少采集时间和运动伪影 | 超高场脑T1 MP2RAGE图像和T2加权前列腺图像 | 医学影像处理 | 脑部疾病,前列腺疾病 | 磁共振成像 | 扩散概率模型 | 医学图像 | NA | NA | Res-SRDiff | PSNR,SSIM,GMSD,学习感知图像块相似度,Likert评分 | NA |
| 12634 | 2025-10-06 |
Predicting mucosal healing in Crohn's disease: development of a deep-learning model based on intestinal ultrasound images
2025-Jun-16, Insights into imaging
IF:4.1Q1
DOI:10.1186/s13244-025-02014-5
PMID:40522531
|
研究论文 | 开发基于肠道超声图像和临床信息的深度学习模型，用于预测克罗恩病患者黏膜愈合情况 | 首次利用深度学习模型结合基线肠道超声图像预测克罗恩病黏膜愈合 | 需要更多多中心真实世界数据进一步验证和改进模型 | 预测克罗恩病治疗反应，优化治疗方案 | 克罗恩病患者 | 数字病理 | 克罗恩病 | 肠道超声 | CNN | 图像 | 190名患者，1548张肠道超声图像 | NA | 卷积神经网络 | AUC, 敏感度, 特异度, 阳性预测值, 阴性预测值 | NA |
| 12635 | 2025-10-06 |
RadField3D: a data generator and data format for deep learning in radiation-protection dosimetry for medical applications
2025-05-16, Journal of radiological protection : official journal of the Society for Radiological Protection
IF:1.4Q3
DOI:10.1088/1361-6498/add53d
PMID:40334671
|
研究论文 | 介绍用于辐射防护剂量学深度学习研究的开源三维辐射场数据生成工具和数据格式 | 开发了基于Geant4的开源蒙特卡洛模拟应用和快速机器可解释数据格式，支持神经网络研究 | NA | 研究使用深度学习的替代辐射模拟方法 | 三维辐射场数据集 | 机器学习和医学物理 | NA | 蒙特卡洛模拟 | 神经网络 | 三维辐射场数据 | NA | Python | NA | NA | NA |
| 12636 | 2025-10-06 |
Solving physics-based initial value problems with unsupervised machine learning
2025-May, Physical review. E
DOI:10.1103/PhysRevE.111.055302
PMID:40533973
|
研究论文 | 提出一种使用无监督机器学习解决基于物理的初值问题的方法 | 引入概率激活函数和耦合神经网络来严格学习初值问题的解，能够处理非线性、耦合和混沌动力系统 | NA | 开发深度学习框架解决物理系统中的初值问题 | 自由粒子、重力场中的粒子、经典摆和Hénon-Heiles系统等机械系统 | 机器学习 | NA | 无监督机器学习 | 深度神经网络 | 物理系统动态数据 | NA | NA | 耦合神经网络 | 能量守恒、作用量守恒 | NA |
| 12637 | 2025-10-06 |
Retraction notice to "The analysis of teaching quality evaluation for the college sports dance by convolutional neural network model and deep learning" [Heliyon 10 (2024) e36067]
2025-Apr, Heliyon
IF:3.4Q1
DOI:10.1016/j.heliyon.2025.e43315
PMID:40535237
|
撤稿通知 | 这是一篇关于大学体育舞蹈教学质量评估分析的撤稿声明 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 12638 | 2025-10-06 |
Corrigendum to "Sentiment analysis in multilingual context: Comparative analysis of machine learning and hybrid deep learning models" [Heliyon Volume 9, Issue 9, September 2023, Article e20281]
2025-Apr, Heliyon
IF:3.4Q1
DOI:10.1016/j.heliyon.2025.e43243
PMID:40535278
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correction | 这是对先前发表的多语言情感分析比较研究文章的更正说明 | NA | NA | NA | NA | natural language processing | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 12639 | 2025-10-06 |
Artificial intelligence accelerates the identification of nature-derived potent LOXL2 inhibitors
2025-Mar-27, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-95530-9
PMID:40148559
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研究论文 | 本研究结合深度学习和传统计算机辅助药物设计方法筛选出天然来源的高效LOXL2抑制剂连翘酯苷A | 首次采用深度学习与传统CADD相结合的方法筛选天然来源的LOXL2选择性抑制剂 | 仅针对CT26癌细胞进行实验验证，尚未开展体内实验或临床研究 | 开发针对LOXL2的天然来源选择性抑制剂用于癌症治疗 | LOXL2酶、天然化合物库、CT26癌细胞 | 机器学习 | 癌症 | 分子对接、虚拟筛选、深度学习 | 深度学习模型 | 分子结构数据、生物活性数据 | NA | NA | NA | 生物活性、亲和力、增殖抑制率、迁移抑制率、凋亡促进率、蛋白表达水平 | NA |
| 12640 | 2025-10-06 |
Deep learning and digital pathology powers prediction of HCC development in steatotic liver disease
2025-Mar-01, Hepatology (Baltimore, Md.)
DOI:10.1097/HEP.0000000000000904
PMID:38768142
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研究论文 | 开发基于深度学习和数字病理的模型，利用肝活检全切片图像预测脂肪性肝病患者发生肝细胞癌的风险 | 首次使用深度学习模型从H&E染色全切片图像中直接预测HCC发生风险，能够识别超出纤维化阶段的早期肝癌发生特征 | 样本量相对有限，特别是HCC病例组仅46例，需要更大规模验证 | 预测脂肪性肝病患者发展为肝细胞癌的风险 | 685例经活检证实的脂肪性肝病患者（639例未发生HCC，46例发生HCC） | 数字病理 | 肝细胞癌 | 苏木精-伊红染色，全切片成像 | CNN | 图像 | 685例患者，28,000个图像块 | NA | 深度卷积神经网络 | 准确率，AUC | NA |