深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 1370 篇文献，本页显示第 861 - 880 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 861 | 2025-10-07 |
MARBLE: interpretable representations of neural population dynamics using geometric deep learning
2025-Mar, Nature methods
IF:36.1Q1
DOI:10.1038/s41592-024-02582-2
PMID:39962310
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研究论文 | 提出一种名为MARBLE的表示学习方法，使用几何深度学习分解神经流形上的动力学过程并映射到共同潜在空间 | 首次将几何深度学习应用于神经群体动力学，通过局部流场分解和潜在空间映射获得跨网络和动物一致的可解释表示 | 方法性能依赖于神经数据确实具有低维流形结构的假设 | 开发能够推断可解释且一致潜在表示的神经动力学学习方法 | 非线性动力系统、循环神经网络、灵长类和啮齿类动物的单神经元记录 | 机器学习 | NA | 几何深度学习 | 几何深度学习模型 | 神经记录数据 | 模拟系统和实验动物记录（具体数量未明确说明） | NA | MARBLE | 解码准确度 | NA |
| 862 | 2025-02-19 |
Interpreting and comparing neural activity across systems by geometric deep learning
2025-Mar, Nature methods
IF:36.1Q1
DOI:10.1038/s41592-024-02581-3
PMID:39962313
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 863 | 2025-10-07 |
Toward a rapid, sensitive, user-friendly, field-deployable artificial intelligence tool for enhancing African swine fever diagnosis and reporting
2025-Mar-01, American journal of veterinary research
IF:1.3Q2
DOI:10.2460/ajvr.24.10.0305
PMID:40023145
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研究论文 | 开发一种基于深度学习和智能手机的人工智能工具，用于提高非洲猪瘟侧向流动检测试纸条读取的准确性 | 首次将YOLO模型应用于非洲猪瘟侧向流动检测试纸条的智能识别，并开发了可现场部署的智能手机应用 | 数据集规模有限，模型性能在不同数据划分下存在波动 | 开发快速、灵敏、用户友好且可现场部署的AI工具以增强非洲猪瘟诊断和报告 | 非洲猪瘟侧向流动检测试纸条图像 | 计算机视觉 | 非洲猪瘟 | 侧向流动检测试纸条 | YOLO | 图像 | 未明确说明具体样本数量 | JavaScript, Azure | YOLO | 准确率, 精确率, 召回率, 灵敏度, 特异性, F1分数 | Azure云平台 |
| 864 | 2025-04-01 |
Digital twin-assisted graph matching multi-task object detection method in complex traffic scenarios
2025-Mar-29, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-87914-8
PMID:40155390
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研究论文 | 提出一种基于数字孪生的跨领域目标检测迁移方法，以解决交通数据收集和标注耗时耗力的问题 | 结合数字孪生技术构建虚拟交通场景数据集，并引入基于图匹配的多任务目标检测算法，通过注意力机制和对抗训练提升模型鲁棒性 | 未提及实际部署中的计算资源消耗和实时性表现 | 提升复杂交通场景下的目标检测性能 | 虚拟和真实交通场景中的目标物体 | 计算机视觉 | NA | 数字孪生、对抗训练 | 多任务网络、图匹配模块 | 图像 | 未明确说明具体样本数量，包含虚拟生成和真实交通数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 865 | 2025-04-01 |
Synthesize multiple V/H directional beams for high altitude platform station based on deep-learning algorithm
2025-Mar-29, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-93251-7
PMID:40155442
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研究论文 | 本文研究了将高空平台站（HAPS）与深度学习（DL）模型相结合以增强覆盖能力的方法 | 提出了一种基于60单元同心圆阵列（CCA）和深度神经网络（DNN）与改进的引力搜索算法和粒子群优化（MGSA-PSO）算法的混合方法，以动态生成多方向垂直/水平（V/H）波束 | 未提及具体实验验证或实际部署的挑战 | 增强高空平台站（HAPS）的覆盖能力，特别是在复杂地形下的道路路径覆盖 | 高空平台站（HAPS）及其波束形成系统 | 机器学习 | NA | 深度神经网络（DNN）、改进的引力搜索算法和粒子群优化（MGSA-PSO）算法 | DNN | 仿真数据 | 使用计算机仿真技术-微波工作室套件（CST）与地球探索者（EE）用户界面工具模拟真实道路路径 | NA | NA | NA | NA |
| 866 | 2025-04-01 |
The value of predicting breast cancer with a DBT 2.5D deep learning model
2025-Mar-29, Discover oncology
IF:2.8Q2
DOI:10.1007/s12672-025-02170-6
PMID:40155449
|
research paper | 评估基于数字乳腺断层合成（DBT）的2.5维深度学习模型在预测乳腺癌中的准确性和有效性 | 结合2.5维特征集和临床数据构建综合预测模型，展示深度学习与放射组学结合在乳腺癌早期诊断中的潜力 | 研究基于回顾性数据，样本量相对较小（361例），可能影响模型的泛化能力 | 提高乳腺癌术前预测的准确性 | 乳腺癌肿瘤病变患者 | digital pathology | breast cancer | digital breast tomosynthesis (DBT) | DCNN, logistic regression, LightGBM, multilayer perceptron | image | 361例乳腺癌患者（2018-2020年山东第一医科大学附属山东省立医院数据） | NA | NA | NA | NA |
| 867 | 2025-04-01 |
Deep Learning Electrocardiogram Model for Risk Stratification of Coronary Revascularization Need in the Emergency Department
2025-Mar-29, European heart journal
IF:37.6Q1
DOI:10.1093/eurheartj/ehaf254
PMID:40156923
|
research paper | 开发了一种深度学习模型，用于通过心电图（ECG）识别需要冠状动脉血运重建的急性冠状动脉综合征患者 | 使用卷积神经网络（CNN）模型从心电图中检测与血运重建可能性相关的模式，以指导进一步评估并减少诊断不确定性 | 模型的特异性较高但敏感性较低，相比高敏肌钙蛋白T（hs-TnT） | 识别需要冠状动脉血运重建的急性冠状动脉综合征患者，以减少诊断不确定性 | 急诊科就诊患者的心电图数据 | machine learning | cardiovascular disease | electrocardiogram (ECG) | CNN | ECG data | 训练集：144,691次急诊就诊；测试集：35,995次；外部验证集：18,673次急诊就诊 | NA | NA | NA | NA |
| 868 | 2025-04-01 |
A DEM super resolution reconstruction method based on normalizing flow
2025-Mar-28, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-94274-w
PMID:40148492
|
research paper | 提出一种基于归一化流的DEM超分辨率重建方法，通过可逆网络模型学习高分辨率DEM的条件分布 | 首次将归一化流引入DEM超分辨率重建，通过可逆网络模型显式建模高分辨率DEM的条件分布 | 未讨论模型在极端地形条件下的表现 | 解决DEM超分辨率重建中的模糊和伪影问题 | 数字高程模型(DEM)图像 | computer vision | NA | 归一化流(normalizing flow) | 可逆网络模型 | DEM图像 | 未明确说明样本数量 | NA | NA | NA | NA |
| 869 | 2025-04-01 |
Effects of a deep learning-based image quality enhancement method on a digital-BGO PET/CT system for 18F-FDG whole-body examination
2025-Mar-28, EJNMMI physics
IF:3.0Q2
DOI:10.1186/s40658-025-00742-7
PMID:40148660
|
research paper | 本研究评估了数字BGO PET/CT系统中基于深度学习的图像质量增强方法（PDL）对18F-FDG全身检查的影响 | 结合BSREM图像重建和深度学习的TOF-like图像质量增强过程（PDL），显著提高了图像质量和病变的SUVmax | 研究仅基于Omni Legend 32 PET/CT系统，结果可能不适用于其他系统 | 评估PDL在数字BGO PET/CT系统中的基本特性和对图像质量的影响 | NEMA IEC体模和30例临床全身18F-FDG PET/CT检查 | digital pathology | NA | PET/CT成像，深度学习图像增强 | 深度学习（PDL） | 图像 | 30例临床全身18F-FDG PET/CT检查 | NA | NA | NA | NA |
| 870 | 2025-04-01 |
UrbanEV: An Open Benchmark Dataset for Urban Electric Vehicle Charging Demand Prediction
2025-Mar-28, Scientific data
IF:5.8Q1
DOI:10.1038/s41597-025-04874-4
PMID:40155635
|
research paper | 介绍了一个名为UrbanEV的开放数据集，用于预测城市电动汽车充电需求 | 提供了首个涵盖充电站占用率、时长、用电量和价格等多维度数据的开放数据集，并包含天气和空间邻近性等影响因素 | 数据仅来自深圳一个城市，可能无法完全代表其他地区的充电需求模式 | 推动电动汽车充电需求预测和管理的研究 | 电动汽车充电站 | machine learning | NA | NA | 统计模型、深度学习和基于transformer的方法 | 时间序列数据 | 超过20,000个充电站，时间跨度为六个月 | NA | NA | NA | NA |
| 871 | 2025-04-01 |
An optimized deep learning based hybrid model for prediction of daily average global solar irradiance using CNN SLSTM architecture
2025-Mar-28, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-95118-3
PMID:40155655
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研究论文 | 本研究开发了一种结合CNN和SLSTM的混合深度学习模型，用于预测每日平均全球太阳辐照度 | 提出了一种结合CNN和SLSTM的混合模型，并使用黏菌优化算法优化超参数，提高了预测精度 | 未提及模型在其他地理区域的泛化能力 | 开发高精度的太阳辐照度预测模型以优化光伏系统并网 | 每日平均全球太阳辐照度 | 机器学习 | NA | 递归特征消除技术、十倍交叉验证技术 | CNN-SLSTM | 气象参数和太阳辐照度数据 | 未明确说明样本数量 | NA | NA | NA | NA |
| 872 | 2025-04-01 |
A novel deep learning radiopathomics model for predicting carcinogenesis promotor cyclooxygenase-2 expression in common bile duct in children with pancreaticobiliary maljunction: a multicenter study
2025-Mar-27, Insights into imaging
IF:4.1Q1
DOI:10.1186/s13244-025-01951-5
PMID:40146354
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研究论文 | 开发并验证了一种整合放射学和病理学影像数据的深度学习放射病理学模型（DLRPM），用于预测儿童胰胆管合流异常（PBM）患者胆道环氧合酶-2（COX-2）的表达 | 首次提出了一种整合CT和组织病理学图像的深度学习放射病理学模型（DLRPM），用于预测PBM患者胆道COX-2表达 | 需要前瞻性多中心研究进一步验证其泛化性 | 预测儿童胰胆管合流异常患者胆道COX-2的表达 | 219例PBM患者 | 数字病理 | 胰胆管合流异常 | 免疫组织化学、深度学习 | DLRPM | CT图像、H&E染色组织病理学切片 | 219例（训练集104例，内部测试集71例，外部测试集44例） | NA | NA | NA | NA |
| 873 | 2025-04-01 |
Physics-informed neural networks with hybrid Kolmogorov-Arnold network and augmented Lagrangian function for solving partial differential equations
2025-Mar-27, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-92900-1
PMID:40148388
|
研究论文 | 本文提出了一种结合Kolmogorov-Arnold网络和增强拉格朗日函数的物理信息神经网络（AL-PKAN），用于解决偏微分方程 | 引入了混合编码器-解码器模型AL-PKAN，利用GRU模块和KAN模块解决传统多层感知器在PINNs中的解释性和谱偏差问题，并通过增强拉格朗日函数动态调节约束平衡 | 未提及具体的数据集或实际应用场景的验证 | 解决偏微分方程（PDEs）的数值计算问题 | 偏微分方程的数值解 | 机器学习 | NA | 物理信息神经网络（PINNs），Kolmogorov-Arnold网络（KAN），增强拉格朗日函数 | AL-PKAN（混合GRU和KAN模块的编码器-解码器模型） | 数值数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 874 | 2025-04-01 |
Application of multi-attribute decision-making combined with BERT-CNN model in the image construction of ice and snow tourism destination
2025-Mar-27, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-95221-5
PMID:40148433
|
研究论文 | 本研究提出了一种结合深度学习和多属性决策方法的创新评估框架，用于提升冰雪旅游目的地形象评估的科学性和准确性 | 创新性地设计了基于BERT-CNN的文本特征提取模型，并引入多属性决策方法进行属性权重分配和决策优化 | NA | 提升冰雪旅游目的地形象评估的科学性和准确性 | 冰雪旅游目的地的形象评估 | 自然语言处理 | NA | BERT, CNN | BERT-CNN | 文本 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 875 | 2025-04-01 |
MRI transformer deep learning and radiomics for predicting IDH wild type TERT promoter mutant gliomas
2025-Mar-27, NPJ precision oncology
IF:6.8Q1
DOI:10.1038/s41698-025-00884-y
PMID:40148588
|
研究论文 | 本研究通过多参数MRI序列和新型融合模型预测IDH野生型TERT启动子突变胶质瘤，同时匹配模型分类指标与患者风险分层，以制定个性化诊断和预后评估 | 提出了一种基于CrossFormer神经网络的多通道2.5D深度学习模型，并与2D深度学习模型和放射组学模型通过集成学习结合成堆叠模型，实现了较高的预测性能 | NA | 预测IDH野生型TERT启动子突变胶质瘤并实现患者风险分层 | 1185名胶质瘤患者的术前T1CE和T2FLAIR序列 | 数字病理学 | 胶质瘤 | 多参数MRI | CrossFormer神经网络、集成学习堆叠模型 | MRI图像 | 1185名胶质瘤患者 | NA | NA | NA | NA |
| 876 | 2025-04-01 |
AI and Smart Devices in Cardio-Oncology: Advancements in Cardiotoxicity Prediction and Cardiovascular Monitoring
2025-Mar-20, Diagnostics (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/diagnostics15060787
PMID:40150129
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review | 本文综述了人工智能和智能心脏设备在心脏肿瘤学中的应用，特别是在心脏毒性预测和心血管监测方面的进展 | 整合AI和智能心脏设备，提升心血管风险评估、早期检测和实时监测心脏毒性的能力 | 面临数据标准化、监管审批和公平获取等挑战 | 探讨AI和智能设备在心脏肿瘤学中的应用，以改善患者预后 | 癌症患者的心血管并发症 | machine learning | cardiovascular disease | machine learning (ML), deep learning (DL) | NA | biosensor data, ECG data | NA | NA | NA | NA | NA |
| 877 | 2025-04-01 |
A Novel Diagnostic Framework with an Optimized Ensemble of Vision Transformers and Convolutional Neural Networks for Enhanced Alzheimer's Disease Detection in Medical Imaging
2025-Mar-20, Diagnostics (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/diagnostics15060789
PMID:40150131
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research paper | 提出了一种新颖的诊断框架，结合优化的视觉变换器和卷积神经网络集合，用于增强阿尔茨海默病在医学影像中的检测 | 提出了一种结合ViT-B16和三种CNN模型（VGG19、ResNet152V2和EfficientNetV2B3）的加权平均集成技术，并使用Grasshopper优化算法确保高性能 | 未提及具体的数据集局限性或模型泛化能力的测试范围 | 开发一个高效、准确的阿尔茨海默病早期检测框架 | 阿尔茨海默病患者的大脑磁共振影像（MRI） | digital pathology | geriatric disease | 深度学习与医学影像分析 | ViT-B16, VGG19, ResNet152V2, EfficientNetV2B3 | image | 使用'OASIS'基准数据集中的大量脑部MRI影像 | NA | NA | NA | NA |
| 878 | 2025-04-01 |
A Comparative Study of Machine Learning and Deep Learning Models for Automatic Parkinson's Disease Detection from Electroencephalogram Signals
2025-Mar-19, Diagnostics (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/diagnostics15060773
PMID:40150115
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research paper | 本研究比较了机器学习和深度学习模型在利用脑电图信号自动检测帕金森病方面的性能 | 结合先进的频谱特征工程与机器学习和深度学习模型，提出了一种创新的基于EEG的PD检测方法 | 需要增强特征集、增加受试者数量以及提高模型在不同环境中的泛化能力 | 开发一种更可靠和高效的帕金森病早期检测技术 | 帕金森病患者和健康受试者的脑电图信号 | machine learning | Parkinson's disease | EEG信号分析 | SVM, CNN | EEG信号 | UC San Diego Resting State EEG数据集和IOWA数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 879 | 2025-04-01 |
Deep Learning Models to Detect Anterior Cruciate Ligament Injury on MRI: A Comprehensive Review
2025-Mar-19, Diagnostics (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/diagnostics15060776
PMID:40150118
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综述 | 本文综述了深度学习模型在MRI上检测前交叉韧带（ACL）损伤的当前应用 | 提供了关于深度学习在ACL撕裂检测中应用的全面和批判性综述，并识别了该领域的新兴趋势和挑战 | 仍需要技术发展以在日常实践中实施 | 回顾深度学习模型在MRI上检测ACL损伤的应用 | 前交叉韧带（ACL）损伤 | 数字病理学 | 运动损伤 | MRI | 深度学习模型 | 图像 | 23篇相关文章 | NA | NA | NA | NA |
| 880 | 2025-04-01 |
Melanoma Skin Cancer Recognition with a Convolutional Neural Network and Feature Dimensions Reduction with Aquila Optimizer
2025-Mar-18, Diagnostics (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/diagnostics15060761
PMID:40150103
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research paper | 该研究开发了一种结合CNN特征提取和Aquila优化器降维的黑色素瘤皮肤癌识别系统 | 首次将CNN与Aquila优化器结合用于黑色素瘤检测，显著提升了分类准确率和计算效率 | 研究仅使用了公开数据集，未在临床环境中进行验证 | 开发高效准确的黑色素瘤自动检测系统 | 皮肤镜图像中的黑色素瘤病变 | digital pathology | melanoma | CNN特征提取结合Aquila优化器降维 | CNN | image | 三个公开数据集(ISIC 2019/ISBI 2016/ISBI 2017) | NA | NA | NA | NA |