深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 1354 篇文献，本页显示第 961 - 980 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 961 | 2025-03-29 |
Enhancing Single-Cell and Bulk Hi-C Data Using a Generative Transformer Model
2025-Mar-12, Biology
DOI:10.3390/biology14030288
PMID:40136544
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研究论文 | 本文提出了一种基于Transformer的深度学习模型HiCENT，用于提升单细胞和批量Hi-C数据的质量 | 开发了HiCENT模型，首次将Transformer架构应用于Hi-C数据的增强，显著提升了单细胞和批量Hi-C数据的质量 | 未明确提及模型在不同细胞类型或物种间的泛化能力 | 解决Hi-C数据（特别是单细胞Hi-C数据）中测序深度不足和噪声高的问题，提升染色质相互作用数据的质量 | 批量Hi-C数据和单细胞Hi-C数据 | 生物信息学 | NA | Hi-C技术 | Transformer | 基因组相互作用数据 | GM12878细胞系和五个人类细胞系的Hi-C数据 | NA | NA | NA | NA |
| 962 | 2025-03-29 |
GM-CBAM-ResNet: A Lightweight Deep Learning Network for Diagnosis of COVID-19
2025-Mar-03, Journal of imaging
IF:2.7Q3
DOI:10.3390/jimaging11030076
PMID:40137188
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研究论文 | 提出了一种名为GM-CBAM-ResNet的轻量级深度学习网络，用于基于心电图（ECG）图像诊断COVID-19 | 通过将卷积模块替换为Ghost模块（GM）并在ResNet的残差模块中添加卷积块注意力模块（CBAM），构建了轻量级网络GM-CBAM-ResNet | 未提及具体的数据集规模或多样性限制 | 开发一种轻量级深度学习网络，用于快速准确诊断COVID-19 | COVID-19患者的心电图图像 | 计算机视觉 | COVID-19 | 深度学习 | GM-CBAM-ResNet, ResNet, GM-ResNet, CBAM-ResNet | 图像 | 使用公开的'ECG Images dataset of Cardiac and COVID-19 Patients'数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 963 | 2025-03-29 |
Leveraging pharmacovigilance data to predict population-scale toxicity profiles of checkpoint inhibitor immunotherapy
2025-Mar, Nature computational science
IF:12.0Q1
DOI:10.1038/s43588-024-00748-8
PMID:39715829
|
research paper | 本文介绍了一种基于动态图卷积网络的深度学习框架DySPred，用于利用大规模真实世界药物警戒数据预测免疫检查点抑制剂（ICI）在人群水平的毒性特征 | DySPred框架能够准确预测不同人口群体和癌症类型的毒性风险，在小样本情况下表现稳健，并能揭示毒性随时间变化的趋势 | 未明确提及具体局限性 | 开发一种方法用于人群水平的ICI诱导毒性特征分析，以促进癌症免疫治疗的进步 | 免疫检查点抑制剂（ICI）疗法及其诱导的毒性特征 | machine learning | cancer | 动态图卷积网络 | DySPred (基于GCN的深度学习框架) | 药物警戒数据 | 大规模真实世界数据（未提供具体数量） | NA | NA | NA | NA |
| 964 | 2025-03-29 |
Integration of longitudinal load-bearing tissue MRI radiomics and neural network to predict knee osteoarthritis incidence
2025-Mar, Journal of orthopaedic translation
IF:5.9Q1
DOI:10.1016/j.jot.2025.01.007
PMID:40144553
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研究论文 | 本研究开发并测试了一种结合负重组织MRI影像组学和临床变量的模型（LBTC-RM），用于预测膝关节骨关节炎（KOA）的发生 | 首次整合纵向负重组织MRI影像组学和神经网络算法预测KOA发生，提供了一种更可解释且临床适用的早期KOA检测方法 | 需要未来在不同人群中进一步验证以增强其临床适用性和普适性 | 开发预测膝关节骨关节炎（KOA）发生的模型 | 700个基线时无放射学KOA的膝关节，包含2164个4年随访期间的膝关节MRI | 数字病理学 | 膝关节骨关节炎 | MRI影像组学 | 神经网络 | MRI图像 | 总开发队列1082例（542例病例 vs 540例对照），总测试队列1082例（534例病例 vs 548例对照） | NA | NA | NA | NA |
| 965 | 2025-03-28 |
Machine Learning Potential for Copper Hydride Clusters: A Neutron Diffraction-Independent Approach for Locating Hydrogen Positions
2025-Mar-26, Journal of the American Chemical Society
IF:14.4Q1
DOI:10.1021/jacs.5c02046
PMID:40088162
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研究论文 | 本文提出了一种名为SSW-NN的创新策略，用于准确预测金属氢化物团簇中氢的位置，无需依赖中子衍射数据 | 提出了一种不依赖中子衍射数据的机器学习方法SSW-NN，能够准确预测氢的位置，适用于仅有X射线衍射数据或DFT预测的情况 | 虽然方法在铜氢化物团簇上验证有效，但对于其他金属氢化物系统的普适性仍需进一步验证 | 开发一种不依赖中子衍射的机器学习方法，用于确定金属氢化物团簇中氢的位置 | 铜氢化物团簇及其他金属氢化物系统（如银和合金氢化物） | 机器学习 | NA | SSW-NN（随机表面行走与神经网络结合的方法） | 神经网络 | X射线衍射数据、DFT预测数据 | 铜氢化物团簇及其他金属氢化物系统（具体数量未提及） | NA | NA | NA | NA |
| 966 | 2025-03-28 |
Sparse-View CT Joint Reconstruction Strategy with Sparse Sampling Encoding Layer
2025-Mar-25, Current medical imaging
IF:1.1Q3
|
research paper | 提出了一种基于稀疏采样编码层的稀疏视角CT联合重建策略，旨在自动搜索有效的稀疏采样方案并提高重建质量 | 开发了一种端到端的稀疏角度CT重建方法，通过采样编码层自动搜索稀疏采样方案，并结合了基于Radon域和图像域绘制的联合重建策略 | 方法仅针对特定的剂量约束进行稀疏采样方案的搜索，可能不适用于所有剂量约束条件 | 开发一种能够自动搜索高效稀疏采样方案并提高CT图像重建质量的端到端方法 | 稀疏角度CT图像重建 | machine learning | NA | deep learning | neural network | CT图像 | 基于公共CT数据集进行的实验 | NA | NA | NA | NA |
| 967 | 2025-03-28 |
Image segmentation and coverage estimation of deep-sea polymetallic nodules based on lightweight deep learning model
2025-Mar-24, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-89952-8
PMID:40128230
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研究论文 | 本文提出了一种名为YOLOv7-PMN的轻量级深度学习模型，用于深海多金属结核的图像分割和覆盖率估计 | 模型采用MobileNetV3-Small轻量级特征提取框架，并集成多级Squeeze-and-Excitation注意力机制，提高了检测精度和推理速度，同时减少了模型大小 | 未明确提及具体局限性 | 实时、准确、高效地计算深海多金属结核的覆盖率参数 | 深海多金属结核 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | YOLOv7-PMN（基于YOLOv7改进的轻量级模型） | 海底视频数据 | 未明确提及具体样本数量 | NA | NA | NA | NA |
| 968 | 2025-03-28 |
A deep learning-based hybrid method for PM2.5 prediction in central and western China
2025-Mar-24, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-95460-6
PMID:40128263
|
research paper | 该研究提出了一种基于深度学习的混合方法，用于预测中国中部和西部地区的PM2.5浓度 | 结合Transformer和LSTM架构，并通过粒子群优化（PSO）算法进行参数优化，利用LSTM的门控机制、Transformer的位置编码和自注意力机制以及PSO的优化能力，提升了PM预测的性能 | 未提及模型在其他地区或不同污染条件下的适用性 | 提高PM2.5预测的准确性和可靠性 | 中国中部和西部地区的PM2.5浓度数据 | machine learning | NA | deep learning, PSO | Transformer, LSTM | 时间序列数据 | 未明确提及样本数量，但涉及多个城市和不同时期的数据 | NA | NA | NA | NA |
| 969 | 2025-03-28 |
Detection of cyber attacks in electric vehicle charging systems using a remaining useful life generative adversarial network
2025-Mar-24, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-92895-9
PMID:40128270
|
research paper | 本研究提出了一种基于生成对抗网络（GAN）的剩余使用寿命（RUL）方法，用于检测电动汽车充电系统中的网络攻击 | 利用GAN结合RUL方法预测网络攻击的剩余时间，为网络安全策略带来革命性变化 | 研究仅针对电动汽车充电设备（EVSE）在空闲和充电状态下的网络和主机攻击场景进行了测试 | 提高电动汽车充电系统的网络安全，减少网络攻击带来的经济和声誉损失 | 电动汽车充电设备（EVSE）及其网络攻击 | machine learning | NA | GAN, GRU, LSTM, RNN, CNN, MLP | GAN-GRU, GAN-LSTM, GAN-RNN, GAN-CNN, GAN-MLP, GAN-Dense Layer | 网络攻击数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 970 | 2025-03-28 |
High-speed threat detection in 5G SDN with particle swarm optimizer integrated GRU-driven generative adversarial network
2025-Mar-23, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-95011-z
PMID:40122918
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研究论文 | 本文提出了一种结合粒子群优化器和GRU驱动的生成对抗网络的高效深度学习模型，用于5G软件定义网络中的威胁检测 | 创新点在于将粒子群优化器(PSO)与GRU驱动的生成对抗网络(GAN)相结合，优化网络权重并生成合成攻击数据，从而提高检测性能 | NA | 开发高效的深度学习模型以提高5G SDN环境中的攻击检测性能和响应能力 | 5G软件定义网络(SDN)中的网络流量数据 | 机器学习 | NA | 深度学习 | PSO-GRUGAN-IDS（结合PSO、GRU和GAN的入侵检测系统分类器） | 网络流量数据 | 使用InSDN数据集进行评估 | NA | NA | NA | NA |
| 971 | 2025-03-28 |
Impact of Artificial Intelligence on Periodontology: A Review
2025-Mar, Cureus
DOI:10.7759/cureus.81162
PMID:40134460
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review | 本文综述了人工智能在牙周病学中的应用及其影响 | 探讨了AI在牙周病诊断、治疗规划和患者管理中的创新应用 | 存在数据隐私、算法可靠性和临床验证需求等挑战 | 评估AI在牙周病学中的当前应用、优势、限制和未来可能性 | 牙周病学中的AI技术应用 | digital pathology | periodontal disease | machine learning, deep learning, computer vision | NA | radiographic images, clinical data | NA | NA | NA | NA | NA |
| 972 | 2025-03-27 |
High-dimensional imaging using combinatorial channel multiplexing and deep learning
2025-Mar-25, Nature biotechnology
IF:33.1Q1
DOI:10.1038/s41587-025-02585-0
PMID:40133518
|
research paper | 介绍了一种名为CombPlex的组合染色平台和算法框架，通过深度学习技术显著增加可测量的蛋白质数量 | 提出组合多路复用技术(CombPlex)，通过组合染色和深度学习算法，将22种蛋白质的染色压缩至5个成像通道，实现准确重建 | 未提及具体的技术实施难度或在实际应用中的潜在问题 | 开发一种能够量化多种蛋白质在单细胞分辨率下的表达并保留空间信息的成像技术 | 多种组织和癌症类型中的蛋白质表达 | digital pathology | cancer | 组合染色平台(CombPlex)和深度学习算法 | 深度学习 | 图像 | 涉及多种组织和癌症类型，但未提及具体样本数量 | NA | NA | NA | NA |
| 973 | 2025-03-27 |
A statistical method for high-throughput emergence rate calculation for soybean breeding plots based on field phenotypic characteristics
2025-Mar-24, Plant methods
IF:4.7Q1
DOI:10.1186/s13007-025-01356-x
PMID:40122826
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research paper | 本研究提出了一种基于无人机和地面测量数据的高通量大豆出苗率统计方法，旨在提高密集种植环境下育种筛选的效率和准确性 | 结合背景分割、深度学习目标检测和生长归一化思想，提出了一种新的高通量大豆出苗率统计方法，解决了现有方法在密集环境下的低通量、低效率和精度不足问题 | 方法在极端密集或高度重叠的种植环境下可能仍存在计数误差 | 开发一种高效、精确的大豆出苗率统计方法，以加速育种筛选过程 | 密集种植环境下的大豆幼苗 | digital agriculture | NA | 无人机遥感成像、深度学习目标检测 | Yolov8n | 遥感图像 | 未明确说明具体样本数量，但涉及密集种植环境下的大豆幼苗图像数据 | NA | NA | NA | NA |
| 974 | 2025-03-27 |
Construction and validation of a risk stratification model based on Lung-RADS® v2022 and CT features for predicting the invasive pure ground-glass pulmonary nodules in China
2025-Mar-23, Insights into imaging
IF:4.1Q1
DOI:10.1186/s13244-025-01937-3
PMID:40121609
|
研究论文 | 基于Lung-RADS® v2022和CT特征构建并验证了一种用于预测中国纯磨玻璃肺结节侵袭性的风险分层模型 | 结合Lung-RADS® v2022框架和GGN-血管关系类型（GVR），建立了补充性cLung-RADS® v2022模型，显著提高了对纯磨玻璃结节侵袭性的预测性能 | 研究样本量相对有限（526例患者，572个肺结节），且仅在中国人群中进行验证 | 开发并验证一种改进的风险分层模型，用于预测纯磨玻璃肺结节的侵袭性 | 纯磨玻璃肺结节（pGGNs） | 数字病理学 | 肺癌 | CT成像 | cLung-RADS® v2022 | 医学影像 | 526名患者（共572个肺结节），分为训练集（169例）和验证集（403例） | NA | NA | NA | NA |
| 975 | 2025-03-27 |
Prolonged water body types dataset of urban agglomeration in central China from 1990 to 2021
2025-Mar-22, Scientific data
IF:5.8Q1
DOI:10.1038/s41597-025-04794-3
PMID:40121204
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research paper | 该研究利用Landsat卫星数据和弱监督深度学习技术，生成了1990-2021年间长江中游城市群多种内陆水体的年度地图 | 采用弱监督深度学习技术进行长期水体类型制图，并提供了高精度、长时间跨度的水体分类系统 | NA | 为水资源管理和湿地保护提供数据支持 | 长江中游城市群的内陆水体 | machine learning | NA | 弱监督深度学习 | NA | 卫星图像 | 14000个验证点 | NA | NA | NA | NA |
| 976 | 2025-03-27 |
Predicting response to neoadjuvant chemotherapy in muscle-invasive bladder cancer via interpretable multimodal deep learning
2025-Mar-22, NPJ digital medicine
IF:12.4Q1
DOI:10.1038/s41746-025-01560-y
PMID:40121304
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研究论文 | 开发了一种可解释的基于图的多模态晚期融合深度学习框架（GMLF），用于预测肌肉浸润性膀胱癌（MIBC）对新辅助化疗的反应 | 结合组织病理学、细胞类型数据和基因表达谱，发现了新的组织病理学、细胞和分子决定因素，包括TP63、CCL5和DCN等关键基因特征 | 研究基于特定临床试验（SWOG S1314-COXEN）的数据，可能限制了结果的普遍性 | 提高肌肉浸润性膀胱癌患者对新辅助化疗反应的预测准确性，优化治疗策略 | 肌肉浸润性膀胱癌（MIBC）患者 | 数字病理学 | 膀胱癌 | RNA测序 | GMLF（基于图的多模态晚期融合深度学习框架） | 图像、基因表达数据 | 来自SWOG S1314-COXEN临床试验的数据（具体样本数量未提及） | NA | NA | NA | NA |
| 977 | 2025-03-27 |
Characterizing multivariate regional hubs for schizophrenia classification, sex differences, and brain age estimation using explainable AI
2025-Mar-04, medRxiv : the preprint server for health sciences
DOI:10.1101/2025.02.28.25323105
PMID:40093221
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research paper | 该研究利用结构MRI、人口统计学和可解释人工智能（AI）技术，探索精神分裂症分类、性别差异和脑年龄的多变量区域模式 | 结合深度学习模型与SHAP方法，识别与精神分裂症分类、性别差异及脑年龄预测相关的个性化多变量脑区模式 | 未提及样本量是否足够大以覆盖不同亚组人群，以及模型在其他独立数据集上的验证情况 | 研究精神分裂症分类、性别差异和脑年龄预测的神经生物学机制 | 精神分裂症患者和健康对照者的脑结构MRI数据 | digital pathology | schizophrenia | structural MRI, explainable AI | SVC, KNN, DL, LR, RR, SVR | image, demographics | NA | NA | NA | NA | NA |
| 978 | 2025-03-27 |
An integrative nomogram based on MRI radiomics and clinical characteristics for prognosis prediction in cervical spinal cord Injury
2025-Mar, European spine journal : official publication of the European Spine Society, the European Spinal Deformity Society, and the European Section of the Cervical Spine Research Society
IF:2.6Q1
DOI:10.1007/s00586-024-08609-8
PMID:39672993
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研究论文 | 基于MRI影像组学和临床特征构建预测颈脊髓损伤患者预后的列线图模型 | 结合手动定义的影像组学特征和通过深度学习迁移学习方法提取的特征，构建了一个综合预测模型 | 样本量相对较小（168例患者），且仅使用了T1WI和T2WI两种MRI序列 | 预测颈脊髓损伤患者的预后 | 168名颈脊髓损伤患者 | 数字病理学 | 颈脊髓损伤 | MRI影像组学分析，深度学习迁移学习 | Lasso回归，深度学习模型 | MRI图像（T1WI和T2WI），临床数据 | 168名颈脊髓损伤患者 | NA | NA | NA | NA |
| 979 | 2025-03-27 |
Deep learning model for automated detection of fresh and old vertebral fractures on thoracolumbar CT
2025-Mar, European spine journal : official publication of the European Spine Society, the European Spinal Deformity Society, and the European Section of the Cervical Spine Research Society
IF:2.6Q1
DOI:10.1007/s00586-024-08623-w
PMID:39708132
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研究论文 | 开发了一种深度学习系统，用于在胸腰椎CT上自动分割压缩性骨折椎体并区分新鲜和陈旧性骨折 | 使用3D V-Net进行图像分割，结合ResNet和DenseNet模型进行分类，能够自动且准确地识别和分类椎体骨折 | 样本量相对较小，外部验证和前瞻性验证的样本数量有限 | 开发一种自动化系统，辅助临床医生识别和分类胸腰椎压缩性骨折 | 胸腰椎骨折患者 | 计算机视觉 | 骨科疾病 | CT成像 | 3D V-Net, ResNet, DenseNet | 医学影像 | 训练数据集238个椎体，内部验证59个，外部验证34个，前瞻性验证48个 | NA | NA | NA | NA |
| 980 | 2025-03-27 |
Ensemble approach to deep learning seabed classification using multichannel ship noisea)
2025-Mar-01, The Journal of the Acoustical Society of America
IF:2.1Q1
DOI:10.1121/10.0036221
PMID:40135961
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研究论文 | 本研究利用合成数据训练神经网络，通过多通道水听器声谱图预测海底类型，并应用于实际测量数据 | 采用集成建模和多通道数据处理技术提高预测性能，并量化多通道数据对神经网络训练的影响 | 实验中水声速仅轻微向上折射，预期在更复杂声速剖面下多通道的优势会更明显 | 开发一种基于深度学习的海底分类方法 | 海底类型 | 机器学习 | NA | 多通道水听器声谱图分析 | ResNet-18 | 声谱图 | SBCEX 2017实验测量数据 | NA | NA | NA | NA |