深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 19345 篇文献，本页显示第 15181 - 15200 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 15181 | 2025-05-03 |
Optimizing pain management in breast cancer care: Utilizing 'All of Us' data and deep learning to identify patients at elevated risk for chronic pain
2025-Jan, Journal of nursing scholarship : an official publication of Sigma Theta Tau International Honor Society of Nursing
IF:2.4Q1
DOI:10.1111/jnu.13009
PMID:39056443
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研究论文 | 本研究利用深度学习方法和'All of Us'数据开发了一个预测模型，用于识别乳腺癌患者中慢性疼痛高风险人群 | 创新点在于结合时间序列和静态数据，使用基于Transformer的时间序列分类器进行预测 | NA | 开发预测模型以识别乳腺癌患者中慢性疼痛高风险人群 | 乳腺癌患者 | 机器学习 | 乳腺癌 | 深度学习 | Transformer-based time-series classifier | 人口统计、诊断和社会调查数据 | 1131名患者 | NA | NA | NA | NA |
| 15182 | 2025-05-03 |
An ensemble deep learning framework for energy demand forecasting using genetic algorithm-based feature selection
2025, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0310465
PMID:39813218
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研究论文 | 提出了一种集成深度学习方法，结合遗传算法进行特征选择，用于能源需求预测 | 集成遗传算法与多种预测模型（LSTM、BiLSTM、GRU）进行特征选择，并使用堆叠集成技术结合预测结果 | 未提及模型在实际应用中的泛化能力或在不同地理区域的适用性 | 提高能源需求预测的准确性和鲁棒性 | 历史能源消耗数据、天气变量和时间特征 | 机器学习 | NA | 遗传算法、深度学习 | LSTM、BiLSTM、GRU、集成学习 | 时间序列数据 | 数据集被分为工作日和周末子集，进行了十次模拟 | NA | NA | NA | NA |
| 15183 | 2025-05-03 |
Dynamics and triggers of misinformation on vaccines
2025, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0316258
PMID:39813203
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research paper | 该研究分析了2016至2021年间意大利社交媒体上关于疫苗的辩论，探讨了虚假信息的动态和触发因素 | 揭示了虚假信息不仅是新闻生态系统的寄生虫，而且是一种能够压倒主流媒体疫苗相关内容生产的自主力量 | 研究仅关注意大利的社交媒体平台，可能无法完全代表其他地区的情况 | 探讨疫苗相关虚假信息的动态和触发因素，以及其对公众参与的影响 | 意大利社交媒体平台（Facebook、Instagram、Twitter、YouTube）上的疫苗辩论内容 | natural language processing | NA | symbolic transfer entropy analysis, deep learning models | deep learning | text | 6年（2016-2021）的意大利社交媒体数据 | NA | NA | NA | NA |
| 15184 | 2025-05-03 |
A framework for assessing reliability of observer annotations of aerial wildlife imagery, with insights for deep learning applications
2025, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0316832
PMID:39813190
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研究论文 | 提出一个评估空中野生动物图像观察者标注可靠性的框架，并探讨其对深度学习应用的影响 | 通过聚类多个观察者的标注并选择模式分类，计算个体观察者与聚合标注集之间的一致性指标，评估标注可靠性 | 样本量有限，可能影响结果的普遍性 | 评估空中野生动物图像观察者标注的可靠性，以提高深度学习模型的训练数据质量 | 新墨西哥州迁徙水禽的无人机图像 | 计算机视觉 | NA | NA | 深度学习 | 图像 | 12张无人机图像 | NA | NA | NA | NA |
| 15185 | 2025-05-03 |
A novel multi-user collaborative cognitive radio spectrum sensing model: Based on a CNN-LSTM model
2025, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0316291
PMID:39813223
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研究论文 | 提出了一种基于CNN-LSTM模型的多用户协作认知无线电频谱感知模型，以提高频谱感知的准确性和效率 | 结合CNN的局部特征提取能力和LSTM处理序列数据的优势，并引入多头自注意力机制，优化了动态复杂环境下的模型适应性和鲁棒性 | NA | 提升多用户协作认知无线电系统中的频谱感知性能 | 认知无线电系统中的多用户协作频谱感知 | 机器学习 | NA | NA | CNN-LSTM | 序列数据 | 不同数量的次级用户（16、24、32、40、48） | NA | NA | NA | NA |
| 15186 | 2025-05-03 |
Deep learning methods for improving the accuracy and efficiency of pathological image analysis
2025 Jan-Mar, Science progress
IF:2.6Q2
DOI:10.1177/00368504241306830
PMID:39814425
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研究论文 | 本研究提出了一种结合U-Net和EfficientNetV2的深度学习模型，用于提高病理图像分析的准确性和效率 | 开发了一种新的热图生成算法，结合了精细的图像预处理、数据增强策略、集成学习、注意力机制和深度特征融合技术 | NA | 提高病理图像分析的准确性和效率 | 病理图像 | 数字病理 | NA | 深度学习 | U-Net, EfficientNetV2 | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 15187 | 2025-05-03 |
Machine Learning Approaches for Neuroblastoma Risk Prediction and Stratification
2025, Critical reviews in oncogenesis
DOI:10.1615/CritRevOncog.2024056447
PMID:39819432
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研究论文 | 本文探讨了机器学习在神经母细胞瘤风险预测和分层中的应用及其潜力 | 利用大规模生物和临床数据，机器学习模型能够检测传统方法常忽视的复杂模式，从而实现更个性化的治疗和更好的患者预后 | 数据规模有限、模型可解释性、数据变异性以及临床整合困难等问题阻碍了更广泛的应用 | 通过机器学习改进神经母细胞瘤的早期诊断、风险评估和治疗决策 | 神经母细胞瘤患者 | 机器学习 | 神经母细胞瘤 | 支持向量机、随机森林、深度学习 | SVM、随机森林、深度学习模型 | 生物和临床数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 15188 | 2025-05-03 |
Multispectral imaging-based detection of apple bruises using segmentation network and classification model
2025-Jan, Journal of food science
IF:3.2Q2
DOI:10.1111/1750-3841.70003
PMID:39832229
|
研究论文 | 提出了一种结合多光谱成像系统和深度学习的方法，用于准确检测苹果的损伤程度和损伤时间 | 改进了DeepLabV3+网络，采用深度可分离卷积和高效通道注意力机制，并替换损失函数为焦点损失，提高了损伤区域分割的准确性；改进DenseNet121，使用余弦退火算法调整学习率，引入压缩-激励注意力机制和高斯误差线性单元激活函数，提高了损伤程度和时间的识别准确率 | NA | 准确检测苹果的损伤程度和损伤时间 | 苹果 | 计算机视觉 | NA | 多光谱成像 | DeepLabV3+, EfficientNetV2, DenseNet121, ShuffleNetV2 | 图像 | 测试集中两种类型的苹果 | NA | NA | NA | NA |
| 15189 | 2025-05-03 |
Deep learning in neurosurgery: a systematic literature review with a structured analysis of applications across subspecialties
2025, Frontiers in neurology
IF:2.7Q3
DOI:10.3389/fneur.2025.1532398
PMID:40308224
|
系统文献综述 | 本研究系统综述了深度学习在神经外科实践中的应用，全面了解深度学习在神经外科中的角色 | 提供了深度学习技术在神经外科各亚专科中的具体应用、局限性和未来方向的系统综述 | 深度学习模型在神经外科实践中的整合面临挑战和限制 | 系统评估深度学习在神经外科实践中的应用及其潜力 | 神经外科各亚专科的深度学习应用研究 | 数字病理 | 神经外科相关疾病 | 深度学习 | DL算法 | 视频、图像、CT、MRI和超声数据 | 181篇符合条件的研究文章 | NA | NA | NA | NA |
| 15190 | 2025-05-03 |
An android-smartphone application for rice panicle detection and rice growth stage recognition using a lightweight YOLO network
2025, Frontiers in plant science
IF:4.1Q1
DOI:10.3389/fpls.2025.1561632
PMID:40308302
|
研究论文 | 本研究开发了一个基于改进YOLOv8模型的安卓智能手机应用，用于水稻穗检测和生长阶段识别 | 提出了YOLO_ECO模型，通过C2f-Faster-EMA模块、Slim Neck结构和LSCD头部等改进，显著提升了检测效率和精度 | NA | 提高精准田间管理水平以最大化粮食产量 | 水稻穗及其生长阶段（孕穗期、抽穗期和灌浆期） | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | YOLO_ECO（改进的YOLOv8） | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 15191 | 2025-05-03 |
Approach for enhancing the accuracy of semantic segmentation of chest X-ray images by edge detection and deep learning integration
2025, Frontiers in artificial intelligence
IF:3.0Q2
DOI:10.3389/frai.2025.1522730
PMID:40309721
|
研究论文 | 提出了一种结合边缘检测和深度学习的方法来提高胸部X光图像语义分割的准确性 | 整合了Sobel和Scharr边缘检测滤波器与U-net深度学习架构，显著提升了分割精度 | 未提及对不同设备或不同质量X光图像的泛化能力 | 提高胸部X光图像中解剖结构的分割准确性，以改善心胸疾病的诊断 | 胸部X光图像中的肺、心脏和锁骨 | 计算机视觉 | 心胸疾病 | 边缘检测（Sobel和Scharr滤波器） | U-net | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 15192 | 2025-05-03 |
EfficientNetB0-Based End-to-End Diagnostic System for Diabetic Retinopathy Grading and Macular Edema Detection
2025, Diabetes, metabolic syndrome and obesity : targets and therapy
DOI:10.2147/DMSO.S506494
PMID:40309724
|
研究论文 | 开发并验证了一种基于深度学习的自动化诊断系统，用于快速准确诊断糖尿病视网膜病变（DR）及其并发症 | 采用EfficientNetB0模型构建端到端诊断系统，实现DR分级和糖尿病黄斑水肿（DME）检测，并通过Grad-CAM增强模型可解释性 | 未提及模型在不同人群或设备采集图像上的泛化能力 | 提高糖尿病视网膜病变诊断的效率和准确性 | 2753名患者的19,031张荧光素血管造影（FFA）图像 | 数字病理学 | 糖尿病视网膜病变 | 荧光素血管造影（FFA） | EfficientNetB0 | 图像 | 19,031张FFA图像（来自2,753名患者） | NA | NA | NA | NA |
| 15193 | 2025-05-03 |
Corrigendum: Bioinformatic analysis reveals the association between bacterial morphology and antibiotic resistance using light microscopy with deep learning
2025, Frontiers in microbiology
IF:4.0Q2
DOI:10.3389/fmicb.2025.1607769
PMID:40313407
|
correction | 本文是对先前发表的文章的更正 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 15194 | 2025-05-02 |
Impact of synthetic data on training a deep learning model for lesion detection and classification in contrast-enhanced mammography
2025-Nov, Journal of medical imaging (Bellingham, Wash.)
DOI:10.1117/1.JMI.12.S2.S22006
PMID:40302983
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研究论文 | 探讨合成数据在训练深度学习模型用于对比增强乳腺摄影中病变检测和分类的影响 | 研究合成数据（特别是模拟微钙化簇）对提升深度学习模型性能的潜力，尤其是在真实数据稀缺的情况下 | 合成数据加入较小真实训练集时虽提高恶性病变检测灵敏度但降低了精确度，且集成模型性能不如独立DL模型 | 优化对比增强乳腺摄影中病变检测和分类的深度学习模型性能 | 乳腺摄影图像中的增强肿块和微钙化簇 | 数字病理学 | 乳腺癌 | 深度学习与放射组学分类器集成 | DL（深度学习模型）与放射组学分类器 | 图像（低能量与重组对比增强乳腺摄影图像） | 训练集：782例无病变乳房（合成数据）+850例真实患者；验证集：内部212例+外部279例真实患者 | NA | NA | NA | NA |
| 15195 | 2025-05-02 |
Artificial Intelligence Measurement of Preoperative Radiographs in Adolescent Idiopathic Scoliosis Based on Multiple-View Semantic Segmentation
2025-May, Global spine journal
IF:2.6Q1
DOI:10.1177/21925682241270036
PMID:39109794
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研究论文 | 本研究探讨了基于深度学习的青少年特发性脊柱侧凸（AIS）自动分类方法，并验证了机器分类与人工分类的一致性 | 利用U-Net语义分割神经网络技术和深度学习方法，实现了脊柱多视图的自动分割和对齐关系建立，以及Cobb角等脊柱特征的自动提取 | 研究样本量相对较小，且性别比例不均（男性81例，女性425例） | 开发并验证一种自动化的AIS影像分类方法，以提高分类的一致性和准确性 | 青少年特发性脊柱侧凸（AIS）患者 | 数字病理 | 脊柱侧凸 | 深度学习，U-Net语义分割神经网络 | U-Net | 图像 | 506例（训练集），107例（测试集） | NA | NA | NA | NA |
| 15196 | 2025-05-02 |
A New Method for Scoliosis Screening Incorporating Deep Learning With Back Images
2025-May, Global spine journal
IF:2.6Q1
DOI:10.1177/21925682241282581
PMID:39264983
|
研究论文 | 提出了一种结合深度学习与背部图像的新方法用于脊柱侧弯筛查 | 利用深度学习算法自动进行脊柱侧弯筛查，减少不必要的辐射风险和筛查成本 | 研究样本量较小（247例），且为回顾性研究 | 开发一种自动化、准确、简洁且方便的脊柱侧弯筛查方法 | 脊柱侧弯患者 | 计算机视觉 | 脊柱侧弯 | 深度学习 | NA | 图像（正面、侧面、背部直立图像及X射线图像） | 247例脊柱侧弯患者（2008-2021年数据） | NA | NA | NA | NA |
| 15197 | 2025-05-02 |
Lumbar Spinal Stenosis Grading in Multiple Level Magnetic Resonance Imaging Using Deep Convolutional Neural Networks
2025-May, Global spine journal
IF:2.6Q1
DOI:10.1177/21925682241299332
PMID:39487037
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研究论文 | 该研究通过比较专家和深度卷积神经网络（CNN）对腰椎多水平磁共振成像（MRI）的狭窄分级，探讨深度学习在临床诊断中的应用 | 使用CNN进行腰椎狭窄分级和神经根分类，展示了深度学习在医学影像诊断中的潜力 | 解剖结构的突然变化可能导致仅基于图像的诊断困难 | 评估深度学习模型在腰椎狭窄分级和神经根分类中的性能 | 腰椎多水平磁共振成像 | 数字病理学 | 脊柱疾病 | MRI | CNN | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 15198 | 2025-10-07 |
Prediction of Hypoglycemia From Continuous Glucose Monitoring in Insulin-Treated Patients With Type 2 Diabetes Using Transfer Learning on Type 1 Diabetes Data: A Deep Transfer Learning Approach
2025-May, Journal of diabetes science and technology
IF:4.1Q2
DOI:10.1177/19322968231215324
PMID:38014538
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研究论文 | 本研究开发了一种基于迁移学习的深度学习模型，利用1型糖尿病数据预测2型糖尿病患者的低血糖事件 | 首次将1型糖尿病连续血糖监测数据通过迁移学习应用于2型糖尿病患者的低血糖预测 | 模型在外部验证集上的阳性预测值为40.49%，仍有提升空间 | 开发能够准确预测胰岛素治疗的2型糖尿病患者低血糖事件的深度学习模型 | 226名1型糖尿病患者和180名2型糖尿病患者的连续血糖监测数据 | 机器学习 | 糖尿病 | 连续血糖监测(CGM) | CNN | 时间序列数据 | 406名患者（226名T1D，180名T2D），外部验证使用334,711个一小时CGM样本 | NA | 卷积神经网络 | AUC, 阳性预测值, 特异性, 敏感性 | NA |
| 15199 | 2025-05-02 |
DDUM: Deformable Dilated U-structure Module for coronary stenosis detection
2025-May, Medical engineering & physics
IF:1.7Q3
DOI:10.1016/j.medengphy.2025.104337
PMID:40306887
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research paper | 提出了一种可变形可扩展的U结构模块（DDUM），用于提高冠状动脉狭窄检测的准确性和泛化能力 | DDUM模块能够针对冠状动脉狭窄检测任务优化通用网络，显著提升模型性能和泛化能力 | 未提及具体的数据集规模和多样性限制 | 提高冠状动脉狭窄检测的准确性和模型泛化能力 | 冠状动脉狭窄检测 | computer vision | cardiovascular disease | deep learning | ResNet50 + faster R-CNN | medical imaging (coronary angiography) | NA | NA | NA | NA | NA |
| 15200 | 2025-05-01 |
Correction: Accurate, automated classification of radiographic knee osteoarthritis severity using a novel method of deep learning: Plug‑in modules
2025-Apr-29, Knee surgery & related research
IF:4.1Q1
DOI:10.1186/s43019-025-00268-3
PMID:40302005
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |