深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 19275 篇文献，本页显示第 18461 - 18480 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 18461 | 2025-10-07 |
Deep learning methods for proteome-scale interaction prediction
2025-Feb, Current opinion in structural biology
IF:6.1Q1
DOI:10.1016/j.sbi.2024.102981
PMID:39848140
|
综述 | 本文综述了深度学习在蛋白质组规模相互作用预测中的最新进展与应用 | 系统总结基于结构的深度学习方法在克服当前预测局限性方面的潜力 | 数据质量和验证偏差等挑战仍然存在 | 推动蛋白质相互作用预测以促进生物学研究和药物发现 | 蛋白质-蛋白质和蛋白质-配体相互作用 | 机器学习 | NA | 深度学习 | NA | 蛋白质相互作用数据、结构信息 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 18462 | 2025-10-07 |
Challenges and compromises: Predicting unbound antibody structures with deep learning
2025-Feb, Current opinion in structural biology
IF:6.1Q1
DOI:10.1016/j.sbi.2025.102983
PMID:39862761
|
研究论文 | 本文探讨了利用深度学习预测未结合抗体结构的挑战与折衷方案 | 提出生成模型可能解决未结合抗体结构预测中的构象异质性挑战 | 结构数据偏向抗体-抗原复合物导致类别不平衡，可能限制模型对未结合形式的泛化能力 | 改进未结合抗体结构的预测方法以优化抗体开发流程 | 治疗性抗体及其未结合形式的结构 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 生成模型 | 结构数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 18463 | 2025-10-07 |
Development and evaluation of a deep learning model to reduce exomass-related metal artefacts in cone-beam CT: an ex vivo study using porcine mandibles
2025-Feb-01, Dento maxillo facial radiology
DOI:10.1093/dmfr/twae062
PMID:39589904
|
研究论文 | 开发并评估用于减少锥形束CT中外源性金属伪影的深度学习模型 | 首次使用条件去噪扩散概率模型校正锥形束CT中的外源性金属伪影 | 仅使用猪下颌骨进行体外研究，样本量较小 | 减少锥形束CT中外源性金属植入物引起的伪影 | 猪下颌骨及钛、钛锆、氧化锆牙科种植体 | 医学影像处理 | 口腔疾病 | 锥形束CT扫描 | 条件去噪扩散概率模型 | CT影像 | 5个猪下颌骨，每个含6个放射不透明溶液管，最多植入3个种植体 | 深度学习 | 条件去噪扩散概率模型 | 对比噪声比, 图像质量评分 | NA |
| 18464 | 2025-02-05 |
Predicting carbon dioxide emissions using deep learning and Ninja metaheuristic optimization algorithm
2025-Feb-01, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-86251-0
PMID:39893234
|
研究论文 | 本文提出了一种基于深度学习和Ninja元启发式优化算法的高精度预测二氧化碳排放的新方法 | 使用DPRNNs模型结合NiOA优化算法，能够有效捕捉数据中的短期和长期时间依赖性，并通过PCA和BSS技术进行数据预处理以提高预测精度 | 研究仅针对二氧化碳排放，未涵盖其他温室气体，且未实现实时跟踪 | 开发一种高精度的二氧化碳排放预测方法 | 二氧化碳排放数据 | 机器学习 | NA | PCA, BSS, NiOA | DPRNNs | 时间序列数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 18465 | 2025-02-05 |
Observational study of sudden cardiac arrest risk (OSCAR): Rationale and design of an electronic health records cohort
2025-Feb, International journal of cardiology. Heart & vasculature
DOI:10.1016/j.ijcha.2025.101614
PMID:39897418
|
研究论文 | 本文描述了基于电子健康记录（EHR）的队列研究OSCAR，旨在评估心脏骤停（SCA）的预测因素 | 利用电子健康记录（EHR）和人工智能技术（如自然语言处理和深度学习）来定义患者表型，并结合生物统计学和机器学习方法进行分析 | 研究依赖于电子健康记录的数据质量，可能存在数据缺失或不准确的问题 | 评估心脏骤停（SCA）的预测因素，改进风险预测模型 | 洛杉矶县居民，特别是那些在Cedars-Sinai健康系统（CSHS）接受常规医疗的患者 | 机器学习 | 心血管疾病 | 自然语言处理，深度学习 | NA | 电子健康记录（EHR） | 379,833名洛杉矶县居民 | NA | NA | NA | NA |
| 18466 | 2025-02-05 |
Enhancing cybersecurity via attribute reduction with deep learning model for false data injection attack recognition
2025-Jan-31, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-82566-6
PMID:39890851
|
研究论文 | 本文提出了一种基于深度学习的属性减少技术，用于识别虚假数据注入攻击，以提高电网系统的安全性 | 引入了改进的深度信念网络（IDBN）模型和基于鲸鱼优化算法（COA）的超参数调优过程，以提高虚假数据注入攻击的检测性能 | 未提及具体的数据集大小或实验环境的具体细节 | 提高电网系统对虚假数据注入攻击的检测能力，增强电网的安全性和韧性 | 电网系统中的虚假数据注入攻击 | 机器学习 | NA | Z-score归一化，改进的Lemrus优化算法（MLOA），改进的深度信念网络（IDBN），鲸鱼优化算法（COA） | 改进的深度信念网络（IDBN） | 电网测量数据 | 未提及具体样本数量 | NA | NA | NA | NA |
| 18467 | 2025-02-03 |
Correction: Application of deep learning and feature selection technique on external root resorption identification on CBCT images
2025-Jan-31, BMC oral health
IF:2.6Q1
DOI:10.1186/s12903-024-05030-x
PMID:39891069
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 18468 | 2025-02-05 |
Predicting survival in malignant glioma using artificial intelligence
2025-Jan-31, European journal of medical research
IF:2.8Q2
DOI:10.1186/s40001-025-02339-3
PMID:39891313
|
研究论文 | 本文探讨了使用人工智能技术预测恶性胶质瘤患者生存期的有效性 | 利用机器学习和深度学习技术整合多模态数据，显著提高了胶质瘤患者生存预测的准确性 | 数据异质性、可解释性挑战和计算需求，特别是在资源有限的环境中 | 评估不同AI模型在预测恶性胶质瘤患者生存期方面的比较效果 | 恶性胶质瘤患者 | 机器学习 | 脑癌 | 机器学习（ML）、深度学习（DL） | NA | 影像、临床参数、分子生物标志物 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 18469 | 2025-10-07 |
A robust auto-contouring and data augmentation pipeline for adaptive MRI-guided radiotherapy of pancreatic cancer with a limited dataset
2025-Jan-30, Physics in medicine and biology
IF:3.3Q1
DOI:10.1088/1361-6560/adabac
PMID:39823751
|
研究论文 | 开发并评估用于胰腺癌MRI引导放疗中危及器官的快速鲁棒深度学习自动分割方法 | 提出两种新颖的数据增强方法：结构引导的形变增强和基于循环GAN的增强，用于解决小数据集问题 | 研究样本量有限（仅10名患者的43张图像） | 克服在线自适应放疗流程中手动轮廓勾画耗时的问题 | 胰腺癌患者的危及器官 | 医学影像分析 | 胰腺癌 | MRI成像 | 深度学习分割模型 | 3D MRI图像 | 10名患者的43张3DVane图像 | nnU-Net | ResU-Net, SegResNet, nnU-Net | Dice分数, 平均表面距离, D2%, D50% | NA |
| 18470 | 2025-10-07 |
A review of state-of-the-art resolution improvement techniques in SPECT imaging
2025-Jan-30, EJNMMI physics
IF:3.0Q2
DOI:10.1186/s40658-025-00724-9
PMID:39883257
|
综述 | 本文系统综述了SPECT成像中提升空间分辨率的最新技术进展 | 全面总结了硬件和软件两方面的最新分辨率提升技术，特别关注了深度学习的新兴应用 | 作为综述文章，不包含原始实验数据或方法验证 | 识别SPECT分辨率增强技术的最新发展趋势 | 临床和临床前SPECT系统 | 医学影像 | 肿瘤 | SPECT成像 | NA | 医学影像数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 18471 | 2025-10-07 |
MMFW-UAV dataset: multi-sensor and multi-view fixed-wing UAV dataset for air-to-air vision tasks
2025-Jan-30, Scientific data
IF:5.8Q1
DOI:10.1038/s41597-025-04482-2
PMID:39885165
|
研究论文 | 本文提出了首个针对固定翼无人机的多传感器多视角航空对空视觉数据集MMFW-UAV | 首个一对多模态固定翼无人机图像数据集，包含全视角覆盖的多传感器图像和高品质标注 | NA | 为固定翼无人机的识别、检测与监控任务提供数据支持 | 固定翼无人机 | 计算机视觉 | NA | 多传感器成像（变焦、广角、热成像） | 基于深度学习的物体检测架构 | 多模态图像 | 147,417张固定翼无人机图像 | NA | 主流物体检测架构 | NA | NA |
| 18472 | 2025-10-07 |
An optimized lightweight real-time detection network model for IoT embedded devices
2025-Jan-30, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-88439-w
PMID:39885208
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研究论文 | 提出并部署了一种适用于物联网嵌入式设备的优化轻量级实时检测网络模型FRYOLO | 针对物联网设备计算资源有限的问题优化了YOLOv8模型，实现了低训练成本和高检测性能的平衡 | 仅针对水果检测场景进行了验证，在其他物联网应用场景的泛化能力需要进一步测试 | 开发适用于物联网嵌入式设备的轻量级实时目标检测模型 | 生产线上的新鲜和缺陷水果 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | CNN | 图像 | NA | NA | YOLOv8, FRYOLO | 召回率, mAP, 精确率, FPS | 物联网嵌入式设备 |
| 18473 | 2025-10-07 |
Optimized deep learning model with integrated spectrum focus transformer for pavement distress recognition and classification
2025-Jan-30, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-88251-6
PMID:39885250
|
研究论文 | 提出一种集成频谱聚焦Transformer的优化深度学习模型，用于路面病害识别与分类 | 提出频谱聚焦Transformer层，通过分析图像频域特性对频率分量进行精细化处理，增强对路面病害区域的捕捉能力 | NA | 解决复杂路面环境下病害特征提取困难的问题，提升路面病害识别与分类性能 | 路面病害图像 | 计算机视觉 | NA | 频域分析 | Transformer, 深度学习 | 图像 | NA | NA | 频谱聚焦Transformer | 准确率 | NA |
| 18474 | 2025-10-07 |
Biomedical named entity recognition using improved green anaconda-assisted Bi-GRU-based hierarchical ResNet model
2025-Jan-30, BMC bioinformatics
IF:2.9Q1
DOI:10.1186/s12859-024-06008-w
PMID:39885428
|
研究论文 | 提出一种改进的绿蟒蛇优化算法辅助双向GRU层次ResNet模型用于生物医学命名实体识别 | 结合改进绿蟒蛇优化算法与双向GRU层次ResNet架构，优化模型参数选择 | 需要大量标注数据集，可能难以识别文本中的长距离关系 | 解决生物医学文本挖掘中的命名实体识别挑战 | 生物医学科学文献中的命名实体 | 自然语言处理 | NA | 文本挖掘 | Bi-GRU, ResNet | 文本 | MACCROBAT数据集（来自Kaggle） | NA | Hierarchical ResNet, Bi-GRU, BERT-Whole Word Masking | 准确率 | NA |
| 18475 | 2025-10-07 |
A deep learning approach for classifying and predicting children's nutritional status in Ethiopia using LSTM-FC neural networks
2025-Jan-30, BioData mining
IF:4.0Q1
DOI:10.1186/s13040-025-00425-0
PMID:39885567
|
研究论文 | 本研究使用LSTM-FC神经网络对埃塞俄比亚儿童营养状况进行分类和预测 | 首次将LSTM-FC神经网络应用于儿童营养状况的纵向预测，并采用SHAP进行特征选择 | 仅基于埃塞俄比亚单一国家的数据，可能缺乏跨区域泛化能力 | 解决儿童营养不良这一关键公共卫生问题，预测营养状况随时间的变化 | 埃塞俄比亚儿童营养状况 | 机器学习 | 营养不良 | 纵向队列研究 | LSTM, 全连接神经网络 | 纵向调查数据 | 1997名埃塞俄比亚儿童，2002-2016年五轮调查数据 | TensorFlow, Keras | LSTM-FC | 准确率, 召回率, F1分数 | GPU加速系统 |
| 18476 | 2025-02-05 |
Automating airborne pollen classification: Identifying and interpreting hard samples for classifiers
2025-Jan-30, Heliyon
IF:3.4Q1
DOI:10.1016/j.heliyon.2025.e41656
PMID:39897809
|
研究论文 | 本文探讨了基于深度学习的空气花粉分类中的挑战，特别是识别和解释对分类器构成困难的样本 | 通过样本级难度分析，揭示了深度学习算法在花粉分类中面临的主要挑战，包括图像中多个花粉颗粒的共现、2D显微镜图像中特定标记的遮挡以及某些花粉类群缺乏显著独特特征 | 研究仅基于自动生成的花粉颗粒显微镜图像数据集，可能未涵盖所有实际应用场景 | 研究目的是识别和解释对深度学习分类器构成困难的空气花粉样本 | 空气花粉样本 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | NA | 图像 | 最大的自动生成的花粉颗粒显微镜图像数据集之一 | NA | NA | NA | NA |
| 18477 | 2025-02-05 |
Deep learning-based prediction of mortality using brain midline shift and clinical information
2025-Jan-30, Heliyon
IF:3.4Q1
DOI:10.1016/j.heliyon.2024.e41271
PMID:39897887
|
研究论文 | 本研究提出了一种基于深度学习的计算机辅助方法，用于检测脑中线移位（MLS），并结合临床信息预测患者的死亡率 | 提出了一种关键点检测方法，用于在每张CT切片上检测脑中线，获取每张切片的MLS距离和面积，并结合临床信息使用多层感知器（MLP）模型预测患者死亡率 | CT切片是二维的，限制了脑中线移位的检测 | 预测患者的死亡率 | 脑中线移位（MLS）和临床信息 | 计算机视觉 | 脑损伤、中风、脑肿瘤或血肿 | 深度学习 | 多层感知器（MLP） | CT图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 18478 | 2025-10-07 |
Mining versatile feruloyl esterases: phylogenetic classification, structural features, and deep learning model
2025-Jan-29, Bioresources and bioprocessing
IF:4.3Q1
DOI:10.1186/s40643-024-00835-8
PMID:39878830
|
研究论文 | 本研究通过系统发育分类、结构特征分析和深度学习模型挖掘多功能阿魏酸酯酶 | 首次整合酶相似性网络分析、分子动力学模拟和深度学习模型来预测多功能阿魏酸酯酶 | 仅从BRENDA数据库获取2085条序列，可能未覆盖所有已知阿魏酸酯酶 | 挖掘具有广泛底物催化能力的多功能阿魏酸酯酶 | 阿魏酸酯酶（FEs）氨基酸序列 | 生物信息学 | NA | 酶相似性网络分析，系统发育分析，分子动力学模拟，深度学习 | 深度学习模型 | 蛋白质序列数据 | 2085条阿魏酸酯酶序列 | NA | NA | 概率评分（90%阈值） | NA |
| 18479 | 2025-10-07 |
Fluo-Cast-Bright: a deep learning pipeline for the non-invasive prediction of chromatin structure and developmental potential in live oocytes
2025-Jan-29, Communications biology
IF:5.2Q1
DOI:10.1038/s42003-025-07568-0
PMID:39880880
|
研究论文 | 开发了一种基于深度学习的非侵入性方法，用于预测活体小鼠卵母细胞的染色质结构和发育潜力 | 首次实现通过明场图像非侵入性预测活体卵母细胞染色质状态和发育潜能，避免了传统荧光标记的损伤性 | 研究仅在小鼠卵母细胞中进行验证，尚未扩展到其他物种 | 建立非侵入性卵母细胞质量评估方法 | 小鼠卵母细胞 | 数字病理 | 生殖医学 | 深度学习，转录组分析 | 深度学习管道 | 明场图像，荧光图像 | 未明确说明具体样本数量 | NA | NA | 准确率 | NA |
| 18480 | 2025-10-07 |
A hybrid deep learning air pollution prediction approach based on neighborhood selection and spatio-temporal attention
2025-Jan-29, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-88086-1
PMID:39880913
|
研究论文 | 提出一种结合邻域选择和时空注意力机制的混合深度学习空气污染预测方法 | 集成KNN算法、时空注意力机制、残差块和ConvLSTM神经网络，自适应选择高相关邻域并提取时空特征 | 仅在北京及周边城市群进行验证，未在其他地理区域测试 | 准确预测空气污染物浓度以支持有效的污染防控 | 北京及周边城市群的PM浓度数据 | 机器学习 | NA | 深度学习，空气质量监测 | ConvLSTM | 空气污染物浓度数据，气象数据 | 北京及周边城市群的PM浓度数据集 | NA | KSC-ConvLSTM（集成KNN、时空注意力机制、残差块和ConvLSTM） | 均方根误差（RMSE） | NA |