深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 1226 篇文献，本页显示第 201 - 220 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 201 | 2025-05-12 |
Improving ALS detection and cognitive impairment stratification with attention-enhanced deep learning models
2025-Feb-27, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-90881-9
PMID:40016300
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研究论文 | 本研究开发了一种结合DenseNet121和Squeeze-and-Excitation注意力机制的卷积神经网络Miniset-DenseSENet，用于提高肌萎缩侧索硬化症（ALS）的检测和认知障碍分层 | 结合DenseNet121和Squeeze-and-Excitation注意力机制，显著提高了ALS诊断准确率，解决了涉及TDP-43蛋白病的神经退行性疾病重叠的挑战 | 研究样本量较小，仅使用了190张尸检脑图像 | 提高ALS的早期诊断准确率并改善患者分层 | ALS患者（包括无认知障碍和有认知障碍的患者）及对照组 | 数字病理学 | 肌萎缩侧索硬化症 | 神经影像分析 | CNN（DenseNet121结合Squeeze-and-Excitation注意力机制） | 图像 | 190张尸检脑图像 | NA | NA | NA | NA |
| 202 | 2025-05-12 |
T1-weighted MRI-based brain tumor classification using hybrid deep learning models
2025-Feb-27, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-92020-w
PMID:40016334
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研究论文 | 本研究利用混合深度学习模型对基于T1加权MRI的脑肿瘤进行分类 | 结合U-Net架构和多种CNN模型（如Inception-V3、EfficientNetB4和VGG19），并通过迁移学习技术增强模型性能，实现了高精度的脑肿瘤分类 | 未提及模型在不同类型MRI数据上的泛化能力或计算资源需求 | 提高脑肿瘤早期检测和治疗规划的准确性 | 脑肿瘤（如神经胶质瘤、脑膜瘤和垂体瘤） | 计算机视觉 | 脑肿瘤 | MRI | U-Net, Inception-V3, EfficientNetB4, VGG19 | 图像 | 未明确提及样本数量 | NA | NA | NA | NA |
| 203 | 2025-05-12 |
A hybrid deep learning model approach for automated detection and classification of cassava leaf diseases
2025-Feb-27, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-90646-4
PMID:40016508
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研究论文 | 本文探讨了利用深度学习技术自动检测和分类木薯叶疾病的方法 | 混合模型（DenseNet169 + EfficientNetB0）结合了DenseNet169的特征重用能力和EfficientNetB0的计算效率，提高了准确性和可扩展性 | NA | 开发自动化的木薯叶疾病检测和分类系统 | 木薯叶疾病 | 计算机视觉 | 植物疾病 | 深度学习 | DenseNet169, EfficientNetB0, Xception, MobileNetV2, ResNet, Vgg19, InceptionV3, InceptionResNetV2 | 图像 | 约36,000张标记的木薯叶图像 | NA | NA | NA | NA |
| 204 | 2025-05-12 |
Comparative Assessment of Protein Large Language Models for Enzyme Commission Number Prediction
2025-Feb-27, BMC bioinformatics
IF:2.9Q1
DOI:10.1186/s12859-025-06081-9
PMID:40016653
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研究论文 | 比较评估蛋白质大语言模型在酶委员会编号预测中的性能 | 首次全面比较了不同蛋白质大语言模型（如ESM2、ESM1b和ProtBERT）在预测酶委员会编号（EC编号）任务中的表现，并与传统的序列比对方法（如BLASTp）进行了对比 | 研究表明，大语言模型仍需改进才能超越BLASTp成为主流酶注释工具的金标准 | 评估和比较不同蛋白质大语言模型在预测酶功能（EC编号）方面的性能 | 酶序列及其对应的酶委员会编号（EC编号） | 自然语言处理 | NA | 蛋白质序列比对（BLASTp、DIAMOND） | ESM2、ESM1b、ProtBERT、全连接神经网络 | 蛋白质序列 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 205 | 2025-05-12 |
Auxiliary meta-learning strategy for cancer recognition: leveraging external data and optimized feature mapping
2025-Feb-27, BMC cancer
IF:3.4Q2
DOI:10.1186/s12885-025-13740-w
PMID:40016648
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研究论文 | 提出一种辅助元学习策略用于癌症识别，通过利用外部数据和优化特征映射来提高识别准确率 | 在辅助训练阶段结合外部数据训练特征映射模型，减少误分类概率，并利用深度过参数化卷积层和三分支结构加速训练 | 未提及具体的数据集规模限制或模型计算资源需求 | 提高癌症识别的准确率，特别是在少样本学习场景下 | 癌症识别 | 数字病理学 | 癌症 | 元学习，深度过参数化卷积 | 三分支结构 | 图像 | BreakHis、Pap smear和ISIC 2018数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 206 | 2025-05-12 |
MultiCycPermea: accurate and interpretable prediction of cyclic peptide permeability using a multimodal image-sequence model
2025-Feb-27, BMC biology
IF:4.4Q1
DOI:10.1186/s12915-025-02166-2
PMID:40016695
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research paper | 提出了一种名为MultiCycPermea的新型深度学习模型，用于预测环肽的渗透性 | MultiCycPermea模型首次结合了环肽的图像信息（2D结构信息）和序列信息（1D结构信息），并提出了一个子结构约束的特征对齐模块来对齐这两种特征 | NA | 开发一种能够快速准确预测环肽渗透性的工具，以辅助设计具有良好膜渗透性的环肽药物 | 环肽 | machine learning | NA | 深度学习 | multimodal image-sequence model | image, sequence | CycPeptMPDB数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 207 | 2025-05-12 |
Development of an artificial intelligence-based multimodal diagnostic system for early detection of biliary atresia
2025-Feb-27, BMC medicine
IF:7.0Q1
DOI:10.1186/s12916-025-03962-x
PMID:40016769
|
research paper | 开发了一种基于人工智能的多模态诊断系统，用于早期检测胆道闭锁 | 利用多样化的数据源和格式开发智能诊断系统，并简化模型以减少对血液样本的需求 | 尽管模型在内部和外部测试中表现良好，但样本量仍可能限制其广泛适用性 | 改善胆道闭锁的早期诊断，提高患者预后 | 胆道闭锁患者的多模态数据（超声图像、临床数据和实验室结果） | digital pathology | biliary atresia | deep learning | CNN | multimodal (image, clinical data, laboratory results) | 1579名参与者（回顾性研究），171例（前瞻性研究外部测试集） | NA | NA | NA | NA |
| 208 | 2025-05-12 |
Predicting the efficacy of neoadjuvant chemotherapy in breast cancer patients based on ultrasound longitudinal temporal depth network fusion model
2025-Feb-27, Breast cancer research : BCR
IF:6.1Q1
DOI:10.1186/s13058-025-01971-5
PMID:40016785
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研究论文 | 本研究开发并验证了一种基于纵向超声数据和临床特征的深度学习放射组学模型，用于预测乳腺癌患者新辅助化疗后的病理完全缓解 | 结合了治疗前和治疗后2个周期的超声数据以及临床特征，构建了集成模型，提高了预测性能 | 样本量相对较小，且仅基于单一机构的患者数据 | 预测乳腺癌患者新辅助化疗后的病理完全缓解 | 312名经组织学确认的乳腺癌患者 | 数字病理学 | 乳腺癌 | 深度学习放射组学 | XGBoost | 超声图像和临床数据 | 312名患者（训练队列219名，测试队列93名） | NA | NA | NA | NA |
| 209 | 2025-05-12 |
Deep learning-based cell-specific gene regulatory networks inferred from single-cell multiome data
2025-Feb-27, Nucleic acids research
IF:16.6Q1
DOI:10.1093/nar/gkaf138
PMID:40037709
|
research paper | 该研究开发了一个名为scMultiomeGRN的深度学习框架，用于从单细胞多组学数据中推断细胞特异性基因调控网络 | 通过独特整合单细胞RNA测序和单细胞ATAC测序数据，构建了模态特定的邻居聚合器和跨模态注意力模块，以学习转录因子的潜在表示 | 单细胞测序数据的高丢失率可能导致单组学数据不足，影响基因调控网络的推断 | 开发深度学习框架以推断细胞特异性基因调控网络 | 转录因子调控网络 | machine learning | Alzheimer's disease | single-cell RNA sequencing, single-cell ATAC sequencing | deep learning framework | single-cell multi-omics data | multiple benchmark datasets | NA | NA | NA | NA |
| 210 | 2025-05-12 |
Discrimination of unsound soybeans using hyperspectral imaging: A deep learning method based on dual-channel feature fusion strategy and attention mechanism
2025-Feb, Food research international (Ottawa, Ont.)
DOI:10.1016/j.foodres.2025.115810
PMID:40022337
|
研究论文 | 本研究提出了一种基于双通道特征融合策略和注意力机制的深度学习方法，用于利用高光谱图像中的一维光谱数据和二维图像数据来鉴别不健全的大豆 | 提出了结合注意力机制的双通道特征融合模型（DCFFM），实现了高光谱图像中光谱和图像数据的高层次融合 | 未提及具体的数据集规模或实际应用场景的局限性 | 探索一个能够全面获取高光谱图像中光谱和图像的建模框架，实现高层次数据融合以提高准确性 | 不健全的大豆 | 计算机视觉 | NA | 高光谱成像 | CNN与DCFFM | 高光谱图像（包含一维光谱数据和二维图像数据） | NA | NA | NA | NA | NA |
| 211 | 2025-05-12 |
A robust deep learning model for predicting green tea moisture content during fixation using near-infrared spectroscopy: Integration of multi-scale feature fusion and attention mechanisms
2025-Feb, Food research international (Ottawa, Ont.)
DOI:10.1016/j.foodres.2025.115874
PMID:40022390
|
研究论文 | 提出了一种结合多尺度特征融合和注意力机制的深度学习模型DiSENet，用于基于近红外光谱的绿茶杀青过程中水分含量预测 | 整合多尺度特征融合和注意力机制，提出新型深度学习网络DiSENet，有效校正温度变化引起的光谱干扰 | NA | 提高绿茶杀青过程中水分含量预测的准确性 | 绿茶杀青过程中的茶叶样本 | 机器学习 | NA | 近红外光谱(NIRS) | DiSENet | 光谱数据 | 不同杀青阶段和温度下的茶叶样本 | NA | NA | NA | NA |
| 212 | 2025-05-12 |
Automated and explainable machine learning for monitoring lipid and protein oxidative damage in mutton using hyperspectral imaging
2025-Feb, Food research international (Ottawa, Ont.)
DOI:10.1016/j.foodres.2025.115905
PMID:40022412
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研究论文 | 本研究开发了自动化和可解释的机器学习模型，用于通过高光谱成像监测羊肉中脂质和蛋白质的氧化损伤 | 结合AutoML、AutoDL和SHAP方法，实现了无需人工干预的高质量可解释预测模型 | 研究仅针对羊肉样品，未验证在其他肉类中的适用性 | 开发自动化的机器学习模型来监测肉类氧化损伤 | 经过不同冻融循环处理的羊肉样品 | 机器学习 | NA | 高光谱成像(HSI)、AutoML、AutoDL | AutoML、AutoDL | 高光谱图像 | 经过不同冻融循环处理的羊肉样品 | NA | NA | NA | NA |
| 213 | 2025-05-12 |
AI-augmented Biophysical modeling in thermoplasmonics for real-time monitoring and diagnosis of human tissue infections
2025-Feb, Journal of thermal biology
IF:2.9Q1
DOI:10.1016/j.jtherbio.2025.104075
PMID:40023011
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research paper | 该研究提出了一种结合AI与局域表面等离子体共振(LSPR)技术的系统，用于实时监测和诊断人体组织感染 | 采用AI辅助的热等离子体技术，检测时间比传统技术缩短57.7%，并显著降低了假阳性和诊断成本 | NA | 开发一种实时监测和诊断人体组织感染的新方法 | 人体组织感染 | 数字病理 | 组织感染 | Localised Surface Plasmon Resonance (LSPR) | circuitry deep learning | single-cell transcriptomic profiles | 2,333,481个单细胞转录组图谱，来自486人（107名未受影响，379名受影响） | NA | NA | NA | NA |
| 214 | 2025-05-12 |
Artificial intelligence in the detection and treatment of depressive disorders: a narrative review of literature
2025-Feb, International review of psychiatry (Abingdon, England)
DOI:10.1080/09540261.2024.2384727
PMID:40035375
|
review | 本文综述了人工智能在抑郁症检测和治疗中的应用 | 探讨了人工智能如何通过整合多种数据（如临床症状、神经影像、遗传学和生物标志物）来辅助抑郁症的筛查、诊断和预后预测 | 作为叙述性综述，可能未涵盖所有相关研究，且缺乏对方法学质量的系统评估 | 评估人工智能在抑郁症诊断和治疗中的潜在应用 | 抑郁症患者及其相关临床数据 | natural language processing, machine learning, digital pathology | geriatric disease | Natural Language Processing, Machine Learning, Deep Learning | NA | text, neuroimaging data, genetics, biomarkers | NA | NA | NA | NA | NA |
| 215 | 2025-10-07 |
When the lung invades: a review of avian postcranial skeletal pneumaticity
2025-Feb-27, Philosophical transactions of the Royal Society of London. Series B, Biological sciences
DOI:10.1098/rstb.2023.0427
PMID:40010393
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综述 | 本文系统回顾了鸟类颅后骨骼气腔化的功能与进化意义，并利用显微CT扫描和深度学习技术建立了气腔空间模型 | 结合显微CT扫描与深度学习分割技术创建了绿头鸭颈部气腔空间的试点模型，为定量比较分析提供新方法 | 气腔化骨骼相对于身体体积是否更轻的假设尚未经过实证检验，控制气腔化的细胞机制和发育过程基本未知 | 探讨鸟类颅后骨骼气腔化（PSP）的功能和进化意义 | 鸟类颅后骨骼气腔系统 | 数字病理 | NA | 显微计算机断层扫描，深度学习分割 | 深度学习 | CT图像 | 绿头鸭颈部标本（试点研究） | NA | NA | NA | NA |
| 216 | 2025-10-07 |
Feature-Based Audiogram Value Estimator (FAVE): Estimating Numerical Thresholds from Scanned Images of Handwritten Audiograms
2025-Feb-27, Journal of medical systems
IF:3.5Q2
DOI:10.1007/s10916-025-02146-7
PMID:40011323
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研究论文 | 开发基于机器学习的特征提取系统，从手写听力图扫描图像中自动估计数值阈值 | 首次提出基于聚合通道特征的滑动窗口单类目标检测器，专门用于手写听力图数值提取 | 符号和坐标轴刻度标签检测存在局限性，数值阈值估计准确率有待提高 | 解决手写听力图数值化问题，使公共卫生研究人员能够访问这些数据 | 手写听力图扫描图像 | 计算机视觉 | 老年性疾病 | 纯音听力测试 | 目标检测 | 图像 | 556份来自年龄相关性听力损失纵向队列研究的手写听力图 | NA | 基于聚合通道特征的滑动窗口单类目标检测器 | 召回率, 精确率, 误差率 | NA |
| 217 | 2025-10-07 |
Enhanced glioma tumor detection and segmentation using modified deep learning with edge fusion and frequency features
2025-Feb-26, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-84661-0
PMID:40011472
|
研究论文 | 提出一种结合边缘融合和频率特征的改进深度学习系统，用于胶质瘤肿瘤检测和分割 | 开发了边缘融合算法增强MRI图像边缘像素对比度，结合Gabor变换进行空间-频率域转换以提高检测精度 | 未明确说明数据集的具体规模和多样性限制 | 提高脑胶质瘤肿瘤检测和分割的准确性和效率 | 脑胶质瘤肿瘤 | 计算机视觉 | 脑胶质瘤 | MRI成像 | 改进深度学习架构 | 医学图像 | PLCO和NU数据集 | Python, Jupyter Notebook | 改进深度学习架构 | 灵敏度, 特异度, 准确率, Dice相似系数 | NA |
| 218 | 2025-10-07 |
Modelling of pome fruit pollen performance using machine learning
2025-Feb-26, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-91286-4
PMID:40011508
|
研究论文 | 本研究开发了一种基于机器学习的模型，用于预测仁果类水果花粉的萌发率 | 首次将人工神经网络和深度学习技术应用于仁果类花粉性能预测，相比传统方法具有更高精度 | 研究仅针对四种仁果类栽培品种，模型在其他水果种类的适用性有待验证 | 开发预测花粉萌发率的机器学习模型，以评估温度波动对果树开花期的影响 | 四种仁果类栽培品种的花粉颗粒 | 机器学习 | NA | 体外花粉萌发测试 | 人工神经网络,深度学习 | 实验数据 | 四种仁果类栽培品种的花粉，在七种温度、三种培养基和四种培养时长条件下的测试 | NA | 具有两个隐藏层的深度学习模型 | R² | NA |
| 219 | 2025-10-07 |
A labeled medical records corpus for the timely detection of rare diseases using machine learning approaches
2025-Feb-26, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-90450-0
PMID:40011510
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研究论文 | 提出一个用于罕见病早期检测的标注医疗记录语料库，并验证多种机器学习方法的性能 | 整合MIMIC-III数据库与多种来源的医疗记录构建标注数据集，首次系统评估多种机器学习方法在罕见病早期检测中的应用 | 数据来源多样可能导致数据质量不一致，罕见病样本数量相对有限 | 通过机器学习方法实现医院环境中罕见病的及时检测 | 罕见病患者医疗记录 | 自然语言处理 | 罕见病 | 医疗记录文本分析 | 逻辑回归,决策树,SVM,LSTM,CNN,BERT | 文本 | 基于MIMIC-III数据库及额外医疗记录的标注语料库 | NA | LSTM,CNN,Transformer(BERT) | F-measure,AUC | NA |
| 220 | 2025-10-07 |
Early attention-deficit/hyperactivity disorder (ADHD) with NeuroDCT-ICA and rhinofish optimization (RFO) algorithm based optimized ADHD-AttentionNet
2025-Feb-26, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-90649-1
PMID:40011599
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研究论文 | 提出一种结合NeuroDCT-ICA预处理和犀鱼优化算法的ADHD-AttentionNet深度学习模型，用于早期注意缺陷多动障碍检测 | 开发了NeuroDCT-ICA数据预处理模块和新型犀鱼优化算法，构建了专门针对ADHD检测的AttentionNet深度学习架构 | NA | 提高ADHD检测的数据处理能力、识别准确率和计算效率 | 注意缺陷多动障碍患者的行为、认知和生理数据 | 机器学习 | 注意缺陷多动障碍 | 脑电图 | 深度学习 | 生理信号数据 | NA | NA | AttentionNet | 准确率,F分数,特异性 | NA |