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 1001 - 1020 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1001 | 2025-03-25 |
A practical generalization metric for deep networks benchmarking
2025-Mar-21, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-93005-5
PMID:40119019
|
research paper | 本文提出了一种实用的泛化度量标准，用于评估不同深度网络的泛化能力，并提出了一个新颖的测试平台来验证理论估计 | 引入了一种新的实用泛化度量标准，能够量化深度学习模型的准确性和数据多样性，并提出了一个测试平台来验证理论估计 | 研究发现大多数现有的泛化理论估计与实用测量结果不相关，暴露了理论估计的不足 | 评估深度网络的泛化能力并验证理论估计 | 深度网络 | machine learning | NA | NA | deep networks | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1002 | 2025-03-25 |
Let's get in sync: current standing and future of AI-based detection of patient-ventilator asynchrony
2025-Mar-21, Intensive care medicine experimental
IF:2.8Q2
DOI:10.1186/s40635-025-00746-8
PMID:40119215
|
综述 | 本文综述了基于人工智能的患者-呼吸机异步（PVA）自动检测技术的现状与未来发展方向 | 总结了近15年来PVA自动检测技术的进展，包括基于规则的算法、机器学习和深度学习等多种AI技术的应用 | 大多数算法仅能离线使用，只能检测一小部分PVA类型（主要关注无效努力和双重触发异步），且84%的研究仍处于开发或验证阶段 | 探讨AI技术在PVA自动检测领域的应用现状及未来发展方向 | 机械通气患者中的患者-呼吸机异步现象 | 医疗人工智能 | 呼吸系统疾病 | 基于规则的算法、机器学习和深度学习 | 多种AI模型 | 呼吸机波形数据 | 19项研究（其中3项已获许可的算法） | NA | NA | NA | NA |
| 1003 | 2025-03-25 |
An interpretable deep geometric learning model to predict the effects of mutations on protein-protein interactions using large-scale protein language model
2025-Mar-21, Journal of cheminformatics
IF:7.1Q1
DOI:10.1186/s13321-025-00979-5
PMID:40119464
|
研究论文 | 开发了一种基于transformer的图神经网络模型，用于预测突变对蛋白质-蛋白质相互作用的影响 | 结合局部和全局特征，并利用预训练蛋白质语言模型，提高了预测准确性 | 未明确提及具体局限性 | 预测突变对蛋白质-蛋白质相互作用结合亲和力的影响 | 蛋白质-蛋白质复合物及其突变体 | 机器学习 | NA | 图神经网络(GNNs), transformer模型 | transformer-based GNN | 蛋白质三维结构数据 | 五个数据集，包括单突变和多突变案例 | NA | NA | NA | NA |
| 1004 | 2025-03-25 |
Experimental wavefront sensing techniques based on deep learning models using a Hartmann-Shack sensor for visual optics applications
2025-Mar-20, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-80615-8
PMID:40113787
|
研究论文 | 本文提出了一种基于改进ResNet卷积神经网络的新方法，用于增强Hartmann-Shack波前传感器的性能，以提高视觉光学中的波前传感能力 | 使用改进的ResNet CNN模型显著提高了波前像差重建速度和动态范围，相比传统方法分别提升了300%至400%和315.6% | 实验数据集是在自定义的单目视觉模拟器上生成的，可能无法完全代表真实世界的复杂情况 | 提高视觉光学系统中波前传感的精度、动态范围和处理速度 | Hartmann-Shack波前传感器(HSS)及其在视觉光学中的应用 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | 改进的ResNet CNN | 图像 | 实验数据集包括无噪声和添加散斑噪声的图像 | NA | NA | NA | NA |
| 1005 | 2025-03-25 |
Music genre classification with parallel convolutional neural networks and capuchin search algorithm
2025-Mar-20, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-90619-7
PMID:40113866
|
research paper | 提出了一种结合并行卷积神经网络和卷尾猴搜索算法的音乐流派分类新方法 | 结合离散小波变换、梅尔频率倒谱系数和短时傅里叶变换特征，利用卷尾猴搜索算法优化CNN超参数，提高了分类准确率 | NA | 开发一个强大的音乐分类器，快速分类未标记音乐，提升用户媒体播放器和音乐文件的体验 | 音乐流派分类 | machine learning | NA | DWT, MFCC, STFT | CNN | audio | GTZAN和Extended-Ballroom数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 1006 | 2025-03-25 |
Detection of hydrophobicity grade of insulators based on AHC-YOLO algorithm
2025-Mar-20, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-92696-0
PMID:40113932
|
研究论文 | 提出一种基于AHC-YOLO算法的复合绝缘子疏水性等级检测方法 | 结合高性能GPU网络HGNetv2、混合局部通道注意力机制MLCA、轻量级卷积CSPPC和Inner-WIoU损失函数，显著降低网络负担并提高识别精度 | 未提及算法在极端环境或不同光照条件下的性能表现 | 提高复合绝缘子疏水性等级检测的效率和准确性 | 复合绝缘子 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | YOLO | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1007 | 2025-03-25 |
A high performance hybrid LSTM CNN secure architecture for IoT environments using deep learning
2025-Mar-20, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-94500-5
PMID:40114016
|
研究论文 | 提出了一种高性能的LSTM-CNN混合安全架构，用于优化物联网环境中的实时入侵检测 | 结合LSTM层学习时间依赖性和CNN层分解空间特征，提高了威胁识别的效率 | 未提及具体在哪些物联网设备或场景中进行了测试 | 优化物联网环境中的实时入侵检测，提高安全性 | 物联网环境中的网络入侵行为 | 机器学习 | NA | 深度学习 | LSTM-CNN混合模型 | 网络流量数据 | BoT-IoT数据集，包含DDoS、僵尸网络、侦察和数据泄露等多种网络攻击类型 | NA | NA | NA | NA |
| 1008 | 2025-03-25 |
A novel self-supervised graph clustering method with reliable semi-supervision
2025-Mar-16, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society
IF:6.0Q1
DOI:10.1016/j.neunet.2025.107418
PMID:40120553
|
research paper | 提出了一种基于可靠半监督的新型自监督图聚类方法（SSGC-RSS），用于解决图数据中的噪声和稀疏性问题 | 模型通过上游的双解码器图自编码器与联合聚类优化，以及下游基于高可靠性样本的半监督图注意力编码网络，创新性地解决了噪声和稀疏性问题 | 未明确提及具体局限性，但可能涉及对特定图数据类型的适应性或计算复杂度 | 提升复杂图数据聚类任务的性能 | 图数据 | machine learning | NA | 自监督学习、半监督学习 | 双解码器图自编码器、图注意力编码网络 | 图数据 | 在Cora、Citeseer和Pubmed等多个图数据集上进行了实验 | NA | NA | NA | NA |
| 1009 | 2025-03-25 |
Deformation-invariant neural network and its applications in distorted image restoration and analysis
2025-Mar-16, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society
IF:6.0Q1
DOI:10.1016/j.neunet.2025.107378
PMID:40121786
|
研究论文 | 提出了一种变形不变神经网络（DINN）框架，用于处理几何失真图像的恢复和分析问题 | 引入了拟共形变换网络（QCTN）作为DINN的核心组件，能够输出拟共形映射以改善几何失真图像 | 未提及具体的数据集规模或在不同类型几何失真上的泛化能力 | 解决几何失真图像的成像任务问题 | 几何失真图像 | 计算机视觉 | NA | 拟共形映射 | DINN（包含QCTN组件） | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1010 | 2025-03-25 |
Contactless Intelligent Anti-interference Lung Nodule Detection Method for Early Disease Detection
2025-Mar-11, IEEE journal of biomedical and health informatics
IF:6.7Q1
DOI:10.1109/JBHI.2025.3550199
PMID:40067715
|
研究论文 | 提出了一种基于人工智能的抗干扰肺结节检测方法Yolov8-AH，用于在干扰条件下提高肺CT图像中肺结节检测的准确性 | 结合了自适应门控稀疏注意力(AGSA)和哈尔小波下采样(HWD)模块的Yolov8模型，显著提高了在干扰条件下的检测准确率 | 未提及模型在临床实际应用中的验证情况 | 提高在干扰条件下肺CT图像中肺结节检测的准确性 | 肺CT图像中的肺结节 | 计算机视觉 | 肺癌 | CT扫描 | Yolov8-AH (基于Yolov8结合AGSA和HWD模块) | 医学图像(CT) | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1011 | 2025-03-25 |
SENSITIVITY BASED MODEL AGNOSTIC SCALABLE EXPLANATIONS OF DEEP LEARNING
2025-Mar-07, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2025.02.21.639516
PMID:40093081
|
research paper | 该论文提出了一种模型无关的可解释AI框架SensX，用于解释深度学习模型的决策机制，并在准确性和计算效率上优于现有技术 | SensX框架在解释性AI领域实现了更高的准确性和计算效率，能够处理超过15万个特征的大规模模型，并揭示了模型中的偏差 | 未明确提及具体局限性，但可能在大规模应用中仍存在计算资源需求 | 开发一种能够解释深度学习模型决策机制的通用框架，以支持科学假设发展和模型验证 | 深度学习模型（特别是视觉变换器ViT）和单细胞RNA-seq数据 | machine learning | NA | single-cell RNA-seq | DNN, ViT | gene expression data, image | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1012 | 2025-03-22 |
Author Correction: A study on hybrid-architecture deep learning model for predicting pressure distribution in 2D airfoils
2025-Mar-20, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-93621-1
PMID:40113839
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1013 | 2025-10-07 |
This Microtubule Does Not Exist: Super-Resolution Microscopy Image Generation by a Diffusion Model
2025-Mar, Small methods
IF:10.7Q1
DOI:10.1002/smtd.202400672
PMID:39400948
|
研究论文 | 本研究探索使用扩散模型生成超分辨率显微镜图像，并验证其在数据增强方面的应用价值 | 首次将扩散模型应用于超分辨率显微镜图像生成，证明其能产生逼真的合成图像且训练记忆程度较低 | 仅使用少量实验图像进行验证，未在大规模数据集上测试 | 开发用于显微镜图像生成的扩散模型，解决显微镜图像采集和标注的限制 | 超分辨率显微镜图像 | 计算机视觉 | NA | 超分辨率显微镜，扩散模型 | 扩散模型 | 显微镜图像 | 少量实验图像 | NA | 扩散模型 | 重建质量，空间分辨率 | NA |
| 1014 | 2025-10-07 |
Robust enzyme discovery and engineering with deep learning using CataPro
2025-Mar-20, Nature communications
IF:14.7Q1
DOI:10.1038/s41467-025-58038-4
PMID:40108140
|
研究论文 | 开发基于深度学习的CataPro模型用于酶动力学参数预测和工程改造 | 构建无偏数据集评估现有方法性能，结合预训练模型和分子指纹开发高精度泛化能力的CataPro模型 | 未明确说明模型在更广泛酶家族中的泛化能力 | 提高酶动力学参数预测准确性以促进酶发现和改造 | 酶动力学参数（kcat, Km, kcat/Km） | 机器学习 | NA | 深度学习 | 深度学习模型 | 分子指纹、序列数据 | NA | NA | 预训练模型结合分子指纹 | 准确率、泛化能力 | NA |
| 1015 | 2025-10-07 |
Self-supervised VICReg pre-training for Brugada ECG detection
2025-Mar-19, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-94130-x
PMID:40102504
|
研究论文 | 提出一种基于自监督VICReg预训练的新型深度学习模型，用于Brugada综合征心电图的检测与分类 | 首次将VICReg自监督预训练架构应用于Brugada综合征心电图检测，解决了罕见心脏病标注数据不足的问题 | 未明确说明模型在外部验证集上的泛化能力及具体样本量信息 | 开发适用于罕见心脏病Brugada综合征的自动心电图分类方法 | Brugada综合征患者的心电图数据 | 医疗人工智能 | Brugada综合征 | 心电图分析 | 深度学习 | 心电图信号 | NA | NA | VICReg | AUC, 精确召回曲线下面积 | NA |
| 1016 | 2025-10-07 |
Annotation-efficient, patch-based, explainable deep learning using curriculum method for breast cancer detection in screening mammography
2025-Mar-19, Insights into imaging
IF:4.1Q1
DOI:10.1186/s13244-025-01922-w
PMID:40106066
|
研究论文 | 开发了一种基于课程学习和分块方法的可解释深度学习模型，用于乳腺X线摄影中的乳腺癌检测 | 结合课程学习方法和分块策略，在有限强标注数据下实现高性能和可解释性，通过渐进增加分块尺寸训练模型 | 仅使用1976张乳腺X线摄影图像进行训练，强标注数据比例有限 | 开发高效的深度学习模型用于乳腺X线摄影中的乳腺癌检测 | 乳腺X线摄影图像 | 计算机视觉 | 乳腺癌 | 乳腺X线摄影 | 深度学习模型 | 医学图像 | 1976张乳腺X线摄影图像（来自三个中心，包含癌变阳性和阴性样本），外部测试集4276张图像 | NA | 分块深度学习模型 | F1分数，真实重叠比 | NA |
| 1017 | 2025-10-07 |
A large-scale multicenter breast cancer DCE-MRI benchmark dataset with expert segmentations
2025-Mar-19, Scientific data
IF:5.8Q1
DOI:10.1038/s41597-025-04707-4
PMID:40108146
|
研究论文 | 本文介绍了一个大规模多中心乳腺癌DCE-MRI基准数据集，包含专家分割标注 | 整合了四个TCIA数据集的1506例MRI病例，通过深度学习辅助和专家验证创建了完整的专家标注数据集 | 数据集主要来源于已有的TCIA数据集，可能受限于原始数据的采集参数和质控标准 | 解决乳腺癌MRI AI研究中专家标注数据不足的问题，推动深度学习模型发展 | 乳腺癌患者的动态对比增强MRI影像 | 数字病理 | 乳腺癌 | 动态对比增强MRI (DCE-MRI) | 深度学习模型 | 医学影像 | 1506例治疗前T1加权DCE-MRI病例 | NA | nnU-Net | NA | NA |
| 1018 | 2025-10-07 |
SHDB-AF: a Japanese Holter ECG database of atrial fibrillation
2025-Mar-19, Scientific data
IF:5.8Q1
DOI:10.1038/s41597-025-04777-4
PMID:40108206
|
研究论文 | 本文介绍了日本首个心房颤动动态心电图数据库SHDB-AF，包含122名患者的128份24小时双通道心电图数据 | 首个包含日本人群样本的开放获取心房颤动动态心电图数据库 | 样本量相对较小，仅包含日本人群数据 | 为机器学习和深度学习模型开发提供日本人群的心房颤动心电图数据资源 | 日本心房颤动患者的心电图数据 | 数字病理 | 心血管疾病 | 动态心电图监测 | NA | 心电图信号 | 122名患者，128份心电图记录 | NA | NA | NA | NA |
| 1019 | 2025-10-07 |
EEG detection and recognition model for epilepsy based on dual attention mechanism
2025-Mar-19, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-90315-6
PMID:40108237
|
研究论文 | 提出一种基于双注意力机制的癫痫脑电信号检测与识别模型STFFDA | 引入双注意力机制的多通道框架，可直接从原始EEG信号识别癫痫状态，无需大量数据预处理和特征提取 | 在Bonn University数据集上的准确率相对较低（77.65%单次验证，67.24%交叉验证） | 开发自动癫痫发作检测方法以加速癫痫诊断 | 癫痫患者的脑电信号 | 医疗人工智能 | 癫痫 | 脑电图 | CNN,LSTM,注意力机制 | EEG信号 | CHB-MIT和Bonn University两个数据集 | NA | 双注意力机制时空特征融合模型 | 准确率 | NA |
| 1020 | 2025-10-07 |
Design of thin, wideband electromagnetic absorbers with polarization and angle insensitivity using deep learning
2025-Mar-19, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-94116-9
PMID:40108286
|
研究论文 | 利用深度学习设计具有偏振和角度不敏感性的薄型宽带电磁波吸收器 | 首次结合生成对抗网络和多层感知机来设计宽带超材料吸收器，实现了对8-12GHz全频段的高吸收率 | 研究主要针对8-12GHz频段，未验证其他频段性能；角度不敏感性仅验证至45度 | 开发适用于大规模生产的薄型宽带超材料电磁波吸收器 | 超材料电磁波吸收器的结构设计与性能优化 | 机器学习 | NA | 数值全波电磁仿真，印刷电路板制造技术 | GAN, MLP | 电磁仿真数据 | NA | NA | 生成对抗网络，多层感知机 | 吸收率 | NA |