深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 19351 篇文献，本页显示第 18981 - 19000 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 18981 | 2025-01-14 |
Study on Long-Term Temperature Variation Characteristics of Concrete Bridge Tower Cracks Based on Deep Learning
2025-Jan-02, Sensors (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/s25010207
PMID:39796998
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研究论文 | 本研究旨在利用LSTM神经网络开发深度学习模型，基于主塔的热变化预测裂缝深度 | 利用LSTM神经网络预测混凝土桥塔裂缝深度，通过多温度输入数据集提高模型预测裂缝宽度的准确性 | NA | 开发深度学习模型以预测混凝土桥塔裂缝深度，并建立精确的温度阈值以早期检测裂缝异常 | 淮安桥的混凝土桥塔裂缝 | 机器学习 | NA | 深度学习 | LSTM | 温度数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 18982 | 2025-01-14 |
Review of Recent Advances in Predictive Maintenance and Cybersecurity for Solar Plants
2025-Jan-02, Sensors (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/s25010206
PMID:39796997
|
review | 本文系统回顾了太阳能发电厂预测性维护和网络安全的最新进展，探讨了预测性维护技术在太阳能发电厂中的应用优势与挑战 | 强调了物联网（IoT）、机器学习（ML）和深度学习（DL）在太阳能板预测性维护中的整合，提高了维护过程的准确性和效率 | 在可再生能源行业中采用预测性维护面临模型复杂性与准确性之间的平衡、系统不可预测性以及适应环境条件变化的挑战 | 探讨太阳能发电厂预测性维护方法和网络安全的最新进展 | 太阳能板系统 | machine learning | NA | IoT, ML, DL | NA | 实时监测数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 18983 | 2025-01-14 |
Cybersecurity Solutions for Industrial Internet of Things-Edge Computing Integration: Challenges, Threats, and Future Directions
2025-Jan-02, Sensors (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/s25010213
PMID:39797003
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研究论文 | 本文详细介绍了工业物联网（IIoT）与边缘计算集成中网络物理系统（CPS）网络安全的当前挑战和解决方案 | 系统性地收集和分析了过去五年的相关文献，开发了IIoT-边缘计算中CPS的主要安全机制的详细分类，并进行了与现有研究的比较分析 | 未提及具体的研究局限性 | 推进IIoT-边缘计算集成中的网络安全研究 | 工业物联网（IIoT）与边缘计算集成中的网络物理系统（CPS） | 网络安全 | NA | 机器学习（ML）、联邦学习（FL）、区块链、区块链-ML、深度学习（DL）、加密、密码学、IT/OT融合、数字孪生 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 18984 | 2025-01-14 |
A Comprehensive Survey of Machine Learning Techniques and Models for Object Detection
2025-Jan-02, Sensors (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/s25010214
PMID:39797004
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综述 | 本文对计算机视觉中的目标检测领域进行了全面调查，重点分析了机器学习和深度学习技术的演变和重大进展 | 深入探讨了从传统方法到最新深度学习模型的广泛方法，并评估了它们的性能、优势和局限性，同时讨论了该领域的挑战和未来研究方向 | 未涉及具体实验数据或样本分析，主要集中于理论和方法论的综述 | 增强目标检测系统在不同应用中的鲁棒性、准确性和效率 | 目标检测技术 | 计算机视觉 | NA | 机器学习（ML）、深度学习（DL） | Transformers | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 18985 | 2025-10-07 |
Using machine learning to improve the hard modeling of NMR time series
2025-Jan, Journal of magnetic resonance (San Diego, Calif. : 1997)
DOI:10.1016/j.jmr.2024.107813
PMID:39700601
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研究论文 | 提出一种混合方法，结合机器学习和非线性优化来改进NMR时间序列建模 | 将神经网络与非线性优化相结合，用神经网络预测优化算法的初始参数，只需后续微调 | 未明确说明方法在高度重叠峰情况下的性能表现 | 改进NMR时间序列建模方法，提高计算效率和准确性 | NMR光谱时间序列数据 | 机器学习 | NA | NMR光谱分析 | 神经网络 | 时间序列光谱数据 | 构建数据集和实验数据集 | NA | NA | 运行时间, 准确度 | NA |
| 18986 | 2025-10-07 |
Evaluation of accuracy of deep learning and conventional neural network algorithms in detection of dental implant type using intraoral radiographic images: A systematic review and meta-analysis
2025-Jan, The Journal of prosthetic dentistry
IF:4.3Q1
DOI:10.1016/j.prosdent.2023.11.030
PMID:38176985
|
系统评价与荟萃分析 | 评估深度学习与传统神经网络算法在利用口内X线影像检测牙科种植体品牌方面的准确性 | 首次通过系统评价和荟萃分析全面评估深度学习算法在牙科种植体品牌检测中的性能表现 | 纳入研究的数量有限（仅13篇系统评价，3篇用于荟萃分析） | 评估深度学习算法在牙科种植体品牌检测中的准确性、敏感性和特异性 | 牙科种植体品牌 | 计算机视觉 | 牙科疾病 | 口内X线摄影（根尖片或全景片） | CNN | 二维影像 | NA | NA | ResNet152, Neuro-T | 准确率, 敏感性, 特异性 | NA |
| 18987 | 2025-10-07 |
An Evolutionary Federated Learning Approach to Diagnose Alzheimer's Disease Under Uncertainty
2025-Jan-01, Diagnostics (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/diagnostics15010080
PMID:39795608
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研究论文 | 提出一种结合进化联邦学习和信念规则库的多模态方法，用于阿尔茨海默病的早期诊断 | 将联邦学习与信念规则库相结合处理医疗数据不确定性，并采用多模态数据融合方法 | 未明确说明样本来源和具体数据规模 | 开发可扩展、保护隐私的阿尔茨海默病早期诊断系统 | 阿尔茨海默病患者的多模态医疗数据 | 医疗人工智能 | 阿尔茨海默病 | 医学影像处理，联邦学习 | CNN, BRB | MRI图像，人口统计数据 | NA | 联邦学习框架 | 卷积神经网络，信念规则库 | 准确率 | NA |
| 18988 | 2025-10-07 |
A Deep Learning-Based Watershed Feature Fusion Approach for Tunnel Crack Segmentation in Complex Backgrounds
2025-Jan-01, Materials (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/ma18010142
PMID:39795787
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研究论文 | 提出一种基于深度学习的 watershed 特征融合方法，用于复杂背景下隧道裂缝的自动分割 | 结合裂缝特征与 watershed 算法实现自动标注，通过轴提取和 watershed 填充算法优化分割结果 | 训练数据集标注需要大量人工且效率有限，复杂背景和干扰因素影响识别效果 | 开发智能裂缝分割算法以替代传统人工检测方法 | 高速公路隧道结构裂缝 | 计算机视觉 | NA | watershed 算法，轴提取算法 | 深度学习 | 图像 | NA | NA | 残差结构 | 准确率，交并比(IoU) | NA |
| 18989 | 2025-01-14 |
A Survey of Deep Anomaly Detection in Multivariate Time Series: Taxonomy, Applications, and Directions
2025-Jan-01, Sensors (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/s25010190
PMID:39796981
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综述 | 本文对多变量时间序列异常检测（MTSAD）中的深度学习技术进行了结构化且全面的概述 | 提出了从学习范式和深度学习模型角度对异常检测策略进行分类的体系，并系统性地回顾了这些策略的优缺点 | 未涉及具体实验验证，仅进行了理论和方法上的综述 | 综述多变量时间序列异常检测领域的最新深度学习技术 | 多变量时间序列数据 | 机器学习 | NA | 深度学习 | NA | 时间序列数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 18990 | 2025-01-14 |
Table Extraction with Table Data Using VGG-19 Deep Learning Model
2025-Jan-01, Sensors (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/s25010203
PMID:39796994
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研究论文 | 本文介绍了一种基于VGG-19深度学习模型的表格数据提取方法，旨在从包含表格的文档图像中精确识别和提取行和列 | 提出了一种结合表格检测、结构识别和语义规则的综合深度学习方法，并利用VGG-19进行迁移学习以增强模型性能 | 依赖于公开的Marmot数据集，可能限制了模型的泛化能力 | 开发一种能够准确提取表格结构的深度学习方法 | 文档图像中的表格数据 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | VGG-19 | 图像 | 公开的Marmot数据表数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 18991 | 2025-01-14 |
Integrating Model-Informed Drug Development With AI: A Synergistic Approach to Accelerating Pharmaceutical Innovation
2025-Jan, Clinical and translational science
DOI:10.1111/cts.70124
PMID:39797502
|
研究论文 | 本文探讨了将模型驱动的药物开发（MIDD）与人工智能（AI）相结合，以加速药物创新 | 结合MIDD与AI，通过虚拟试验优化药物候选选择、剂量方案和治疗策略，降低药物候选风险 | 相关、标注、高质量数据集的可用性、数据隐私问题、模型可解释性和算法偏差等挑战需要仔细管理 | 提高药物开发过程的效率，降低成本，增强患者的治疗效果 | 药物开发过程中的药物吸收、分布、代谢、排泄、药代动力学和药效学 | 机器学习 | NA | 机器学习、深度学习、生成式AI | NA | 大数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 18992 | 2025-10-07 |
An optimized LSTM-based deep learning model for anomaly network intrusion detection
2025-Jan-10, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-85248-z
PMID:39789143
|
研究论文 | 提出一种基于LSTM的优化深度学习模型用于网络异常入侵检测 | 使用三种优化算法（PSO、JAYA、SSA）优化LSTM超参数，显著降低误报率 | NA | 开发高效的网络入侵检测系统以应对网络安全威胁 | 网络流量数据中的异常行为 | 机器学习 | NA | NA | LSTM | 网络流量数据 | NSL KDD、CICIDS和BoT-IoT三个数据集 | NA | LSTM | 准确率、精确率、召回率、F分数、真阳性率、假阳性率、ROC曲线 | NA |
| 18993 | 2025-10-07 |
Estimation of TP53 mutations for endometrial cancer based on diffusion-weighted imaging deep learning and radiomics features
2025-Jan-09, BMC cancer
IF:3.4Q2
DOI:10.1186/s12885-025-13424-5
PMID:39789538
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研究论文 | 基于扩散加权成像的深度学习和影像组学特征构建子宫内膜癌TP53突变预测模型 | 首次结合深度学习特征、影像组学特征和临床变量构建高斯过程算法预测模型，在TP53突变评估中表现出最优诊断效能 | 样本量相对有限（155例患者），需要更大规模数据验证 | 评估子宫内膜癌中TP53突变状态 | 子宫内膜癌患者 | 医学影像分析 | 子宫内膜癌 | 扩散加权成像 | CNN | 医学影像 | 155例子宫内膜癌患者（训练集80例，测试集35例，外部验证集40例） | NA | 卷积神经网络 | AUC, NRI, 校准曲线, 决策曲线分析 | NA |
| 18994 | 2025-10-07 |
Prediction of urinary tract infection using machine learning methods: a study for finding the most-informative variables
2025-Jan-09, BMC medical informatics and decision making
IF:3.3Q2
DOI:10.1186/s12911-024-02819-2
PMID:39789596
|
研究论文 | 本研究使用机器学习方法预测尿路感染并确定最具信息量的预测变量 | 结合经典机器学习和深度学习模型，通过集成学习方法识别尿路感染预测的关键变量 | NA | 开发可靠的尿路感染预测模型并识别最重要的预测因素 | 尿路感染患者 | 机器学习 | 尿路感染 | 机器学习 | XGBoost,决策树,轻量梯度提升机 | 尿液检测数据、血液检测数据、人口统计数据 | NA | NA | 集成学习架构 | AUC,准确率 | NA |
| 18995 | 2025-10-07 |
Apnet: Lightweight network for apricot tree disease and pest detection in real-world complex backgrounds
2025-Jan-09, Plant methods
IF:4.7Q1
DOI:10.1186/s13007-025-01324-5
PMID:39789617
|
研究论文 | 提出用于杏树病虫害检测的轻量级网络APNet和自适应阈值算法ATA，并创建了真实场景下的杏树病虫害数据集ATZD01 | 开发了专门针对杏树病虫害检测的新型目标检测框架APNet和自适应阈值算法ATA，并首次构建了包含11类杏树病虫害的公开真实场景数据集 | 未提及模型在其他作物病虫害检测上的泛化能力，数据集规模可能有限 | 开发高效的杏树病虫害自动检测方法以替代传统人工检测 | 杏树的病虫害 | 计算机视觉 | 植物病虫害 | 深度学习 | CNN | 图像 | ATZD01数据集包含11类杏树病虫害样本 | 未明确提及 | APNet | 准确率 | NA |
| 18996 | 2025-10-07 |
Graph neural networks in histopathology: Emerging trends and future directions
2025-Jan-07, Medical image analysis
IF:10.7Q1
DOI:10.1016/j.media.2024.103444
PMID:39793218
|
综述 | 本文全面综述了图神经网络在病理学全切片图像分析中的应用、新兴趋势和未来发展方向 | 首次系统性地识别并深入探讨了图神经网络在病理学中的四大新兴趋势：分层GNN、自适应图结构学习、多模态GNN和高阶GNN | 作为综述性文章，未提出新的算法模型或实验验证 | 探索图神经网络在病理学图像分析中的应用前景和发展方向 | 病理学全切片图像（WSIs）中的组织拓扑结构和细胞空间关系 | 数字病理学 | NA | 全切片图像分析 | GNN | 图像 | NA | NA | 分层GNN, 自适应图结构学习, 多模态GNN, 高阶GNN | NA | NA |
| 18997 | 2025-10-07 |
Recurrent and Metastatic Head and Neck Cancer: Mechanisms of Treatment Failure, Treatment Paradigms, and New Horizons
2025-Jan-05, Cancers
IF:4.5Q1
DOI:10.3390/cancers17010144
PMID:39796771
|
综述 | 本文综述了复发性和转移性头颈癌的治疗失败机制、当前治疗模式及精准肿瘤学新方向 | 整合免疫治疗机制与人工智能技术，提出精准肿瘤学新范式 | 叙述性综述方法可能存在文献选择偏倚 | 探讨头颈癌治疗失败机制并总结临床治疗进展 | 复发性和转移性头颈癌患者 | 医学肿瘤学 | 头颈癌 | 免疫治疗，人工智能，深度学习 | NA | 临床试验数据，肿瘤生物学数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 18998 | 2025-10-07 |
Unlocking the diagnostic potential of electrocardiograms through information transfer from cardiac magnetic resonance imaging
2025-Jan-04, Medical image analysis
IF:10.7Q1
DOI:10.1016/j.media.2024.103451
PMID:39793216
|
研究论文 | 提出一种通过从心脏磁共振成像转移信息来增强心电图诊断能力的深度学习策略 | 结合多模态对比学习和掩码数据建模，将CMR的领域特定信息转移到ECG表示中 | NA | 开发仅使用心电图进行经济高效且全面的心脏筛查方法 | 心血管疾病诊断和心脏表型预测 | 医学影像分析 | 心血管疾病 | 深度学习，多模态学习 | 深度学习模型 | 心电图，心脏磁共振图像 | 40,044名UK Biobank受试者 | NA | 多模态对比学习，掩码数据建模 | 风险预测性能提升，表型预测性能提升 | NA |
| 18999 | 2025-10-07 |
The role of artificial intelligence in pandemic responses: from epidemiological modeling to vaccine development
2025-01-03, Molecular biomedicine
IF:6.3Q1
DOI:10.1186/s43556-024-00238-3
PMID:39747786
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综述 | 本文综述人工智能在流行病应对中的多维作用，从流行病学建模到疫苗开发 | 系统整合AI在流行病应对各环节的应用，强调AI驱动决策与多技术协同的创新价值 | 未涉及具体实施案例的定量分析，缺乏对AI模型在实际应用中效能的实证评估 | 评估人工智能技术在全球公共卫生危机应对中的整体作用与战略价值 | 流行病应对全流程（预测建模、疫苗研发、临床实验、监测网络） | 机器学习 | 传染病 | 机器学习、深度学习、预测分析 | SIR模型,SIS模型 | 流行病学数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 19000 | 2025-10-07 |
Deep Convolutional Framelets for Dose Reconstruction in Boron Neutron Capture Therapy with Compton Camera Detector
2025-Jan-03, Cancers
IF:4.5Q1
DOI:10.3390/cancers17010130
PMID:39796757
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研究论文 | 开发基于深度神经网络的硼中子俘获治疗剂量重建方法，使用康普顿相机探测器数据 | 首次将深度卷积框架应用于BNCT剂量重建，显著缩短重建时间约6倍 | 基于模拟数据集，需要进一步优化输入图像的重建技术 | 开发快速剂量重建方法以支持BNCT治疗期间的实时监测 | 硼中子俘获治疗中的剂量分布 | 医学影像分析 | 癌症 | 康普顿成像 | 深度学习 | 医学影像 | 模拟BNCT康普顿相机图像数据集 | NA | U-Net, 深度卷积框架变体 | 重建精度, 处理时间 | NA |