深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 1205 篇文献，本页显示第 441 - 460 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 441 | 2025-05-10 |
Deep learning-assisted screening and diagnosis of scoliosis: segmentation of bare-back images via an attention-enhanced convolutional neural network
2025-Feb-14, Journal of orthopaedic surgery and research
IF:2.8Q1
DOI:10.1186/s13018-025-05564-y
PMID:39953540
|
研究论文 | 开发了一种基于深度学习的图像分割模型，用于提高脊柱侧弯筛查的效率 | 在原始U-Net架构中加入了注意力机制，构建了Dual AttentionUNet模型用于图像分割 | 研究样本量相对较小，仅包含350名脊柱侧弯患者和108名健康受试者 | 提高脊柱侧弯筛查的效率和准确性 | 脊柱侧弯患者和健康受试者的裸背图像和站立全长前后位脊柱X光片 | 计算机视觉 | 脊柱侧弯 | 深度学习 | Dual AttentionUNet | 图像 | 350名脊柱侧弯患者和108名健康受试者 | NA | NA | NA | NA |
| 442 | 2025-05-10 |
Machine Learning in the Management of Patients Undergoing Catheter Ablation for Atrial Fibrillation: Scoping Review
2025-Feb-10, Journal of medical Internet research
IF:5.8Q1
DOI:10.2196/60888
PMID:39928932
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综述 | 本文通过范围综述评估了机器学习在心房颤动导管消融患者管理中的应用现状 | 系统比较了不同机器学习模型在特定临床任务中的表现，并总结了该领域的优势与局限性 | 大多数模型缺乏外部验证，存在高偏倚风险 | 评估机器学习在心房颤动导管消融患者管理中的应用证据 | 接受心房颤动导管消融治疗的患者 | 机器学习 | 心血管疾病 | 机器学习 | CNN | 人口统计学数据、临床特征、影像学数据、电生理信号 | 23项纳入研究 | NA | NA | NA | NA |
| 443 | 2025-05-10 |
Change analysis of surface water clarity in the Persian Gulf and the Oman Sea by remote sensing data and an interpretable deep learning model
2025-Feb, Environmental science and pollution research international
DOI:10.1007/s11356-025-36018-x
PMID:39966320
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研究论文 | 利用遥感数据和可解释深度学习模型分析波斯湾和阿曼海水体透明度的变化 | 结合MODIS-Aqua影像、统计测试和深度学习模型，首次全面监测波斯湾和阿曼海2002至2018年的水体透明度变化，并应用解释技术确定关键影响因素 | 研究时间跨度有限（2002-2018年），且仅基于MODIS-Aqua影像数据 | 监测波斯湾和阿曼海的水体透明度变化以评估生态系统健康状况和水质 | 波斯湾和阿曼海的水体透明度及相关环境参数 | 遥感与环境监测 | NA | MODIS-Aqua遥感影像、统计测试、深度学习模型 | CNN、LSTM | 遥感影像、环境参数数据 | 2002至2018年波斯湾和阿曼海的遥感监测数据 | NA | NA | NA | NA |
| 444 | 2025-05-10 |
A practical deep learning model for core temperature prediction of specialized workers in high-temperature environments
2025-Feb, Journal of thermal biology
IF:2.9Q1
DOI:10.1016/j.jtherbio.2025.104079
PMID:39970650
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研究论文 | 本文开发了一种结合卡尔曼滤波和长期序列预测深度学习模型的无创核心温度预测模型，用于高温环境下特种作业人员的健康监测 | 结合卡尔曼滤波和长期序列预测深度学习模型，利用皮肤温度和心率作为输入特征，实现个性化实时核心温度预测 | 实验样本量较小（13名参与者），且仅在34至40°C的环境温度范围内进行验证 | 解决高温环境下特种作业人员核心温度的实时监测和预测问题 | 高温环境下特种作业人员的核心温度 | 机器学习 | NA | 卡尔曼滤波和长期序列预测深度学习模型 | LSTM | 皮肤温度和心率数据 | 13名参与者的实验数据 | NA | NA | NA | NA |
| 445 | 2025-05-09 |
Stacked CNN-based multichannel attention networks for Alzheimer disease detection
2025-Feb-17, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-85703-x
PMID:39962097
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research paper | 该研究提出了一种基于堆叠CNN和多通道注意力网络的轻量级模型SCCAN，用于MRI图像中的阿尔茨海默病检测 | 提出了一种结合堆叠CNN和通道注意力模块的新型模型SCCAN，通过多层次特征提取和通道维度上的特征选择，有效减少噪声并提升特征权重效果 | 模型在较小数据集上训练，可能在大规模数据集上的泛化能力有待验证 | 开发一种高效的阿尔茨海默病自动识别系统 | 阿尔茨海默病患者的MRI图像 | digital pathology | geriatric disease | MRI | CNN, Channel Attention Network | image | ADNI1 Complete 1Yr 1.5T, Kaggle和OASIS-1数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 446 | 2025-05-09 |
Dense convolution-based attention network for Alzheimer's disease classification
2025-Feb-17, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-85802-9
PMID:39962113
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研究论文 | 提出了一种名为DenseAttentionNetwork (DANet)的轻量级模型，用于在3D MRI图像中检测阿尔茨海默病 | 结合密集连接和线性注意力机制，以较少的参数实现高效预测，并克服标准自注意力的一些限制 | 未提及具体的局限性 | 开发一个高效且参数较少的模型，用于阿尔茨海默病的分类 | 3D MRI图像 | 数字病理学 | 阿尔茨海默病 | 3D MRI成像 | CNN与线性注意力机制结合的DANet | 3D图像 | 多机构数据集，具体数量未提及 | NA | NA | NA | NA |
| 447 | 2025-05-09 |
Research on the development of an intelligent prediction model for blood pressure variability during hemodialysis
2025-Feb-17, BMC nephrology
IF:2.2Q2
DOI:10.1186/s12882-025-03959-x
PMID:39962403
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research paper | 开发一种智能预测模型，用于预测血液透析期间血压变异性 | 利用机器学习和深度学习模型预测血液透析期间的血压波动，并通过SHAP方法识别关键特征，开发临床应用程序 | 研究数据仅来自两家医院，可能缺乏广泛代表性 | 预测血液透析期间的血压波动（IDH和IDHTN），以减少并发症 | 血液透析患者 | machine learning | cardiovascular disease | machine learning, SHAP | XGBoost, CatBoost, RF | clinical data | 67,524次血液透析会话（47,053次用于模型训练和测试，20,471次用于外部验证） | NA | NA | NA | NA |
| 448 | 2025-05-09 |
Predicting visual field global and local parameters from OCT measurements using explainable machine learning
2025-Feb-16, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-89557-1
PMID:39956834
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研究论文 | 该研究开发了五种回归模型，用于从光学相干断层扫描（OCT）数据预测视野（VF）测量，并通过SHAP分析提高模型的可解释性，同时开发了一个名为OCT to VF Predictor的临床软件工具 | 引入了点态归一化和步长概念，在点态敏感性预测中获得了2.51 dB的平均绝对误差，灰度预测模型的平均结构相似性指数达到77%，并通过SHAP分析为青光眼诊断提供了关键特征见解 | 研究样本量相对有限（268只青光眼和226只正常眼），且未提及模型在其他疾病或更大样本中的泛化能力 | 通过机器学习和可解释AI工具预测青光眼患者的视野参数，辅助眼科医生进行诊断 | 青光眼患者和正常人的眼睛（共494只眼，包括早期、中期和晚期青光眼） | 机器学习 | 青光眼 | 光学相干断层扫描（OCT） | 回归模型 | 医学影像数据 | 268只青光眼（86早期、72中期、110晚期）和226只正常眼 | NA | NA | NA | NA |
| 449 | 2025-05-09 |
RNA-protein interaction prediction using network-guided deep learning
2025-Feb-16, Communications biology
IF:5.2Q1
DOI:10.1038/s42003-025-07694-9
PMID:39956833
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research paper | 介绍了一种名为ZHMolGraph的网络引导深度学习方法，用于预测RNA-蛋白质相互作用 | 整合了图神经网络和无监督大型语言模型，显著提高了对未知RNA和蛋白质相互作用的预测准确性 | RNA数量有限且灵活性高，可能限制了深度学习模型的有效性 | 提高RNA-蛋白质相互作用的计算预测准确性 | RNA和蛋白质的相互作用 | machine learning | NA | graph neural network, unsupervised large language models | ZHMolGraph | RNA-protein interaction data | 两个基准数据集，包括未知RNA和蛋白质的数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 450 | 2025-05-09 |
Development and validation of MRI-derived deep learning score for non-invasive prediction of PD-L1 expression and prognostic stratification in head and neck squamous cell carcinoma
2025-Feb-16, Cancer imaging : the official publication of the International Cancer Imaging Society
IF:3.5Q1
DOI:10.1186/s40644-025-00837-5
PMID:39956910
|
研究论文 | 开发并验证了一种基于MRI的深度学习评分（DLS），用于无创预测头颈部鳞状细胞癌（HNSCC）患者的PD-L1表达状态及其对免疫检查点抑制剂（ICI）治疗的预后分层效果 | 利用ResNet-101卷积神经网络和基于transformer的注意力机制模型，融合多序列MRI特征，首次实现了对HNSCC患者PD-L1表达的无创预测和预后分层 | 研究样本来自两个机构，可能存在选择偏倚；模型性能在外部验证队列中有所下降 | 开发非侵入性预测HNSCC患者PD-L1表达的方法，并评估其对免疫治疗预后的预测价值 | 头颈部鳞状细胞癌（HNSCC）患者 | 数字病理 | 头颈部鳞状细胞癌 | MRI（T1WI、T2WI和对比增强T1WI） | ResNet-101 CNN与transformer融合模型 | 医学影像 | 来自两个机构的610名HNSCC患者（四个队列） | NA | NA | NA | NA |
| 451 | 2025-05-09 |
Deep learning for detecting and early predicting chronic obstructive pulmonary disease from spirogram time series
2025-Feb-15, NPJ systems biology and applications
IF:3.5Q1
DOI:10.1038/s41540-025-00489-y
PMID:39955293
|
研究论文 | 提出了一种名为DeepSpiro的深度学习新方法，用于从肺活量时间序列中检测和早期预测慢性阻塞性肺疾病(COPD) | 开发了DeepSpiro，一个包含四个关键组件的深度学习框架，能够基于细微数据模式预测未来COPD风险，预测时间跨度可达1-5年或更长 | NA | 早期预测慢性阻塞性肺疾病(COPD)的未来风险 | 肺活量时间序列数据 | 机器学习 | 慢性阻塞性肺疾病 | 深度学习 | DeepSpiro(包含SpiroSmoother, SpiroEncoder, SpiroExplainer, SpiroPredictor) | 时间序列数据(Volume-Flow曲线) | UK Biobank数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 452 | 2025-05-09 |
Machine learning via DARTS-Optimized MobileViT models for pancreatic Cancer diagnosis with graph-based deep learning
2025-Feb-15, BMC medical informatics and decision making
IF:3.3Q2
DOI:10.1186/s12911-025-02923-x
PMID:39955532
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研究论文 | 本研究提出了一种结合基于图的数据表示和DARTS优化的MobileViT模型的新方法，以提高胰腺癌诊断的准确性和可靠性 | 创新性地将基于图的深度学习与机器学习技术结合，使用DARTS优化的MobileViT模型进行胰腺癌诊断，性能优于传统CNN和Vision Transformer模型 | 未提及具体的研究局限性 | 提高胰腺癌诊断的准确性和可靠性 | 胰腺CT图像 | 计算机视觉 | 胰腺癌 | Harris角点检测算法、DARTS、KNN、SVM、RF、XGBoost | MobileViTv2_150、MobileViTv2_200、CNN、Vision Transformer | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 453 | 2025-05-09 |
AlphaFold prediction of structural ensembles of disordered proteins
2025-Feb-14, Nature communications
IF:14.7Q1
DOI:10.1038/s41467-025-56572-9
PMID:39952928
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research paper | 本文介绍了AlphaFold-Metainference方法，利用AlphaFold预测的距离作为分子动力学模拟的结构约束，构建有序和无序蛋白质的结构集合 | 将AlphaFold预测的距离用于分子动力学模拟，构建无序蛋白质的结构集合，填补了深度学习在无序蛋白质预测领域的空白 | 方法依赖于AlphaFold的预测准确性，且需要进一步验证在更广泛无序蛋白质上的适用性 | 探索深度学习方法在预测无序蛋白质结构集合中的应用 | 有序和无序蛋白质 | machine learning | NA | AlphaFold, 分子动力学模拟 | AlphaFold | 蛋白质结构数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 454 | 2025-05-09 |
Reducing inference cost of Alzheimer's disease identification using an uncertainty-aware ensemble of uni-modal and multi-modal learners
2025-Feb-14, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-86110-y
PMID:39952976
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research paper | 提出一种基于MRI和FDG PET的多模态深度学习方法，通过结合MRI模型的不确定性估计来减少对FDG PET扫描的依赖，从而降低阿尔茨海默病识别的推理成本 | 结合MRI模型的不确定性估计（使用蒙特卡洛dropout和证据深度学习生成）来决定是否需要FDG PET扫描，仅在必要时输入FDG PET到多模态模型中 | 假设MRI和FDG PET数据在模型训练时可用，但在实际临床中可能并非总是如此 | 优化阿尔茨海默病的识别方法，减少对昂贵且有辐射的FDG PET扫描的依赖 | 阿尔茨海默病患者 | digital pathology | geriatric disease | MRI, FDG PET, Monte Carlo dropout, evidential deep learning | multi-modal deep learning | image | NA | NA | NA | NA | NA |
| 455 | 2025-05-09 |
Detection and classification of glomerular lesions in kidney graft biopsies using 2-stage deep learning approach
2025-Feb-14, Medicine
IF:1.3Q2
DOI:10.1097/MD.0000000000041560
PMID:39960931
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研究论文 | 使用两阶段深度学习方法检测和分类肾移植活检中的肾小球病变 | 采用两阶段分类策略，结合U-Net和MobileNetV2模型，有效检测和分类肾小球病变，提供了一种潜在的活检分诊系统 | 样本量相对较小（137张活检切片，来自80名患者），且未提及模型在其他数据集上的泛化能力 | 评估深度学习在肾移植活检中检测和分类肾小球病变的有效性 | 肾移植患者的肾活检切片 | 数字病理学 | 肾脏疾病 | 深度学习 | U-Net, MobileNetV2, VGG16 | 图像 | 137张肾活检切片，来自80名肾移植患者（中位年龄52岁，65%男性，35%女性） | NA | NA | NA | NA |
| 456 | 2025-10-07 |
An assessment of breast cancer HER2, ER, and PR expressions based on mammography using deep learning with convolutional neural networks
2025-Feb-09, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-83597-9
PMID:39924532
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研究论文 | 本研究开发了一种基于注意力机制的深度学习模型，通过乳腺X线摄影图像预测乳腺癌HER2、ER和PR受体表达 | 首次将卷积块注意力模块(CBAM)与ResNet-18结合应用于乳腺X线摄影图像，无需手动分割肿块即可预测三种受体表达 | 样本量相对有限，仅来自两个医疗中心，需要更大规模的外部验证 | 开发基于深度学习的乳腺癌生物标志物预测模型 | 经病理证实的乳腺癌患者的乳腺X线摄影图像 | 计算机视觉 | 乳腺癌 | 乳腺X线摄影 | CNN | 图像 | 来自两个中心的乳腺癌患者乳腺X线图像 | NA | CBAM ResNet-18, ResNet-18, VGG-19 | AUC, 准确率, F1分数 | NA |
| 457 | 2025-05-09 |
Deep Learning Model Compression and Hardware Acceleration for High-Performance Foreign Material Detection on Poultry Meat Using NIR Hyperspectral Imaging
2025-Feb-06, Sensors (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/s25030970
PMID:39943610
|
研究论文 | 本研究通过结合训练后量化和硬件加速技术，优化了基于高光谱成像（HSI）的深度学习模型推理，用于禽肉中异物的实时检测 | 采用训练后量化和硬件加速技术优化深度学习模型推理，显著提高了高光谱数据处理的实时性 | 研究基于模拟的高光谱线扫描相机数据，未在实际工业环境中验证 | 解决高光谱数据高维度和深度学习模型计算复杂度带来的实时检测挑战 | 禽肉加工中的异物检测 | 计算机视觉 | NA | 高光谱成像（HSI） | 深度学习模型 | 高光谱图像 | 模拟数据（140-250只禽类/分钟的产线速度） | NA | NA | NA | NA |
| 458 | 2025-05-09 |
RGANet: A Human Activity Recognition Model for Extracting Temporal and Spatial Features from WiFi Channel State Information
2025-Feb-03, Sensors (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/s25030918
PMID:39943556
|
research paper | 提出了一种名为RGANet的模型，用于从WiFi信道状态信息中提取时空特征以进行人类活动识别 | 通过改进残差网络（ResNet）而非简单CNN，有效提取空间特征并保留时间信息，随后将提取的空间特征输入改进的GRU模型进行时间序列学习 | 未明确提及具体局限性 | 提升基于WiFi的人类活动识别（HAR）的准确率 | 人类活动识别 | machine learning | NA | WiFi Channel State Information (CSI) | ResNet, GRU | 无线信号数据 | UT_HAR数据集和NTU-FI HAR数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 459 | 2025-10-07 |
An Efficient Lightweight Multi Head Attention Gannet Convolutional Neural Network Based Mammograms Classification
2025-Feb, The international journal of medical robotics + computer assisted surgery : MRCAS
DOI:10.1002/rcs.70043
PMID:39921233
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研究论文 | 提出一种基于轻量级多头注意力Gannet卷积神经网络的乳腺X线摄影图像分类方法 | 首次将轻量级多头注意力机制与Gannet卷积神经网络结合，并采用自适应量子平衡优化器与人工蜂群算法进行特征选择 | 仅在两个公开数据集上进行验证，未提及临床实际应用效果 | 开发自动化乳腺癌检测和分类系统以辅助医疗专业人员 | 乳腺X线摄影图像 | 计算机视觉 | 乳腺癌 | 维纳滤波、非锐化掩蔽、自适应直方图均衡化、灰度共生矩阵 | CNN | 图像 | CBIS-DDSM和MIAS两个数据集 | NA | LMGCNN（轻量级多头注意力Gannet卷积神经网络） | 准确率 | NA |
| 460 | 2025-05-08 |
Advancements in Nanobody Epitope Prediction: A Comparative Study of AlphaFold2Multimer vs AlphaFold3
2025-Feb-24, Journal of chemical information and modeling
IF:5.6Q1
DOI:10.1021/acs.jcim.4c01877
PMID:39927847
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research paper | 比较AlphaFold2Multimer和AlphaFold3在纳米抗体表位预测中的性能，并探讨影响预测准确性的因素 | 首次对AlphaFold3和AlphaFold2-Multimer在纳米抗体表位预测中的性能进行系统比较，并发现CDR3特性对预测准确性的重要影响 | 两种工具的整体成功率仍低于50%，且研究结果可能不适用于所有类型的纳米抗体 | 评估和改进纳米抗体表位预测工具的准确性 | 纳米抗体及其表位 | computational biology | NA | AI驱动工具（AlphaFold3和AlphaFold2-Multimer） | AlphaFold3, AlphaFold2-Multimer | protein structure data | NA | NA | NA | NA | NA |