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 1221 - 1240 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1221 | 2025-03-06 |
Scalable Moment Propagation and Analysis of Variational Distributions for Practical Bayesian Deep Learning
2025-Mar, IEEE transactions on neural networks and learning systems
IF:10.2Q1
DOI:10.1109/TNNLS.2024.3367363
PMID:38412086
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研究论文 | 本文提出了一种基于矩传播（MP）的快速可靠的贝叶斯深度学习方法，通过引入扩展的批量归一化层来训练深度学习模型，并探讨了不同变分分布的处理方法 | 提出了一种基于矩传播的贝叶斯深度学习方法，通过扩展的批量归一化层来训练深度学习模型，并研究了不同变分分布的处理方法 | MP方法在深度模型中的适用性尚未充分探索，且设计良好校准的MP模型仍然具有挑战性 | 实现快速且可靠的贝叶斯深度学习方法，以处理预测不确定性 | 深度学习模型及其预测不确定性 | 机器学习 | NA | 矩传播（MP），变分推断（VI），蒙特卡罗采样（MC） | 贝叶斯深度学习模型 | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1222 | 2025-03-06 |
Learning Rates of Deep Nets for Geometrically Strongly Mixing Sequence
2025-Mar, IEEE transactions on neural networks and learning systems
IF:10.2Q1
DOI:10.1109/TNNLS.2024.3371025
PMID:38466602
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研究论文 | 本文为深度神经网络在几何强混合序列下的快速学习率建立了理论基础 | 首次提出了基于混合序列的深度神经网络方法的收敛性结果，这是对独立样本情况的自然推广 | 现有研究假设样本独立，这一假设在许多现实场景中过于强烈 | 建立深度神经网络在依赖样本情况下的快速学习率理论基础 | 深度神经网络回归中的经验风险最小化 | 机器学习 | NA | NA | 深度神经网络 (DNN) | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1223 | 2025-03-06 |
On Model of Recurrent Neural Network on a Time Scale: Exponential Convergence and Stability Research
2025-Mar, IEEE transactions on neural networks and learning systems
IF:10.2Q1
DOI:10.1109/TNNLS.2024.3377446
PMID:38530720
|
研究论文 | 本文研究了在时间尺度上使用延迟微分方程建模的递归神经网络（RNN）的架构设计，重点探讨了系统的定性行为和稳定性 | 本文创新性地在时间尺度上结合多个离散和分布式延迟，探索了RNN模型的指数稳定性，并比较了Hilger和常规指数函数两种构建指数估计的方法 | 研究主要集中于理论分析和数值模拟，缺乏实际应用场景的验证 | 研究目的是在时间尺度上建模和探讨延迟RNN的架构设计及其稳定性 | 递归神经网络（RNN）及其在时间尺度上的动态行为 | 机器学习 | NA | 延迟微分方程 | RNN | 数值数据 | 两个模型：一个两神经元网络（含四个离散和分布式延迟）和一个七神经元环格延迟网络 | NA | NA | NA | NA |
| 1224 | 2025-03-06 |
Generalizable and Discriminative Representations for Adversarially Robust Few-Shot Learning
2025-Mar, IEEE transactions on neural networks and learning systems
IF:10.2Q1
DOI:10.1109/TNNLS.2024.3379172
PMID:38536695
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研究论文 | 本文提出了一种新的对抗性鲁棒少样本图像分类方法，通过引入对抗感知机制和对抗重加权训练策略，以及循环特征净化器，提高了模型在对抗性样本下的鲁棒性和泛化能力 | 提出了一种无需繁琐元任务采样的对抗性鲁棒少样本学习方法，引入了对抗感知机制、对抗重加权训练策略和循环特征净化器，显著提升了模型在对抗性样本下的鲁棒性和泛化能力 | 未提及具体的局限性 | 提高少样本图像分类任务在对抗性样本下的鲁棒性和泛化能力 | 少样本图像分类任务 | 计算机视觉 | NA | 对抗性训练 | NA | 图像 | 在三个标准基准数据集上进行了广泛实验 | NA | NA | NA | NA |
| 1225 | 2025-03-06 |
Statistical Machine Learning for Power Flow Analysis Considering the Influence of Weather Factors on Photovoltaic Power Generation
2025-Mar, IEEE transactions on neural networks and learning systems
IF:10.2Q1
DOI:10.1109/TNNLS.2024.3382763
PMID:38587954
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研究论文 | 本文提出了一种基于统计机器学习的随机天气生成器（SWG），用于分析考虑天气因素影响的光伏发电的电力潮流 | 结合生成对抗网络（GANs）、概率论和信息论，提出了一种新的深度学习模型，用于生成和评估全年每小时的模拟天气数据 | 未提及具体局限性 | 分析天气因素对光伏发电和天气敏感负荷的影响，以提高电力潮流分析的准确性 | 光伏发电和天气敏感负荷 | 机器学习 | NA | 统计机器学习（SML） | 生成对抗网络（GANs） | 天气数据 | 中国广东的一个实际配电网络，使用全年模拟数据进行电力潮流分析 | NA | NA | NA | NA |
| 1226 | 2025-03-06 |
Toward Efficient Convolutional Neural Networks With Structured Ternary Patterns
2025-Mar, IEEE transactions on neural networks and learning systems
IF:10.2Q1
DOI:10.1109/TNNLS.2024.3380827
PMID:38652622
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研究论文 | 本文提出了一种利用结构化三元模式（STePs）设计高效卷积神经网络（ConvNet）架构的方法，以减少训练和推理过程中的资源需求 | 通过使用从局部二值模式（LBPs）和Haar特征生成的非学习权重参数，减少了卷积神经网络的总权重更新，从而提高了效率 | 该方法需要进一步研究非学习权重的良好先验，以在不改变网络结构的情况下提高深度学习架构的效率 | 设计高效的卷积神经网络架构，以减少资源需求并提高在移动和嵌入式平台上的应用 | 卷积神经网络（ConvNets） | 计算机视觉 | NA | 局部二值模式（LBPs）和Haar特征 | 卷积神经网络（ConvNets） | 图像 | 四个图像分类数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 1227 | 2025-03-06 |
IoT-Based Elderly Health Monitoring System Using Firebase Cloud Computing
2025-Mar, Health science reports
IF:2.1Q3
DOI:10.1002/hsr2.70498
PMID:40041774
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研究论文 | 本研究开发并验证了一种基于物联网的老年人健康监测系统，旨在提高老年人的生活质量 | 系统集成了Firebase云平台和Android用户界面，实现了实时数据收集和分析，并采用监督机器学习技术进行健康状况预测 | 样本量较小，仅涉及六名参与者，未来可扩展样本量以验证系统的普适性 | 开发一种基于物联网的老年人健康监测系统，以应对日益增长的老年人口对医疗系统的挑战 | 老年人 | 物联网 | 老年疾病 | 监督机器学习 | XGBoost | 实时生理数据（心率、血氧饱和度、体温） | 六名参与者 | NA | NA | NA | NA |
| 1228 | 2025-03-05 |
A spatiotemporal CNN-LSTM deep learning model for predicting soil temperature in diverse large-scale regional climates
2025-Mar-10, The Science of the total environment
DOI:10.1016/j.scitotenv.2025.178901
PMID:39987832
|
研究论文 | 本研究开发了一种结合CNN和LSTM的深度学习模型，用于预测不同气候区域下的土壤温度 | 结合CNN和LSTM模型，首次用于预测大范围区域内的土壤温度，并在多种气候条件下验证了其准确性 | 研究仅针对加拿大和美国的五个气候区域，未涵盖全球其他气候类型 | 开发一种可靠的土壤温度预测模型，以支持农业、水文和气候适应等领域的决策 | 土壤温度 | 机器学习 | NA | 深度学习 | CNN-LSTM | 时间序列数据 | 加拿大和美国的五个气候区域的年度小时时间序列土壤温度数据 | NA | NA | NA | NA |
| 1229 | 2025-03-05 |
Hybrid ladybug Hawk optimization-enabled deep learning for multimodal Parkinson's disease classification using voice signals and hand-drawn images
2025-Mar-04, Network (Bristol, England)
DOI:10.1080/0954898X.2025.2457955
PMID:40035544
|
研究论文 | 本研究开发了一种优化的深度学习模型，用于通过语音信号和手绘螺旋图像进行帕金森病分类 | 结合了ZFNet和DRN模型，并利用LHO算法进行训练，通过多数投票选择最佳输出 | 未提及模型在不同数据集上的泛化能力 | 开发一种用于帕金森病早期诊断的深度学习模型 | 帕金森病患者 | 深度学习 | 帕金森病 | 深度学习 | ZFNet, DRN | 语音信号, 手绘图像 | 未提及具体样本数量 | NA | NA | NA | NA |
| 1230 | 2025-03-05 |
Application of TransUnet Deep Learning Model for Automatic Segmentation of Cervical Cancer in Small-Field T2WI Images
2025-Mar-04, Journal of imaging informatics in medicine
DOI:10.1007/s10278-025-01464-z
PMID:40035972
|
研究论文 | 本研究开发了一种创新的深度学习模型，用于增强宫颈癌病变的自动分割 | 结合CNN和TransUnet模型，利用多方向MRI技术开发了三种不同的分割模型，显著提高了宫颈癌组织的分割精度 | 研究仅基于小视野T2WI图像，可能限制了模型的泛化能力 | 提高宫颈癌在MR图像中的自动分割精度，以辅助自动检测、分期和治疗规划 | 222名经病理确诊的宫颈癌患者的4063张T2WI小视野图像 | 计算机视觉 | 宫颈癌 | MRI | CNN, TransUnet | 图像 | 222名患者的4063张T2WI图像 | NA | NA | NA | NA |
| 1231 | 2025-03-05 |
Recommendations for Artificial Intelligence Application in Continued Process Verification: A Journey Toward the Challenges and Benefits of AI in the Biopharmaceutical Industry
2025-Mar-03, PDA journal of pharmaceutical science and technology
DOI:10.5731/pdajpst.2024.012950
PMID:39730202
|
review | 本文探讨了人工智能（AI）在生物制药行业持续过程验证（CPV）中的变革性影响，并提供了实施AI的综合建议 | 提出了将AI与监管标准对齐的建议，并强调透明度、可解释性和风险管理，为AI在制药制造中的实施建立最佳实践 | 未涉及CPV of the Future项目中使用的具体算法，因为需要独立于算法进行通用化 | 研究AI在生物制药行业持续过程验证中的应用挑战与机遇 | 生物制药行业中的持续过程验证（CPV） | machine learning | NA | AI, Machine Learning, Deep Learning | NA | real-time data | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1232 | 2025-03-05 |
RESNET-50 with ontological visual features based medicinal plants classification
2025-Mar-03, Network (Bristol, England)
DOI:10.1080/0954898X.2024.2447878
PMID:40028706
|
研究论文 | 本文提出了一种基于本体视觉特征和RESNET-50的药用植物分类方法 | 结合了本体关系、群体智能技术（粒子群和布谷鸟搜索算法）以及深度学习模型RESNET-50，提出了一个混合模型来提高分类准确性 | 未提及样本多样性和模型泛化能力的验证 | 提高药用植物叶片分类的准确性和效率 | 15种药用植物的叶片 | 计算机视觉 | NA | 粒子群算法、布谷鸟搜索算法、回归神经网络（GRNN）、RESNET-50 | RESNET-50、GRNN | 图像 | 15种药用植物的叶片数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 1233 | 2025-03-05 |
Deep Learning-Based Diagnostic Model for Parkinson's Disease Using Handwritten Spiral and Wave Images
2025-Mar-03, Current medical science
IF:2.0Q3
DOI:10.1007/s11596-025-00017-3
PMID:40029495
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研究论文 | 本文开发并验证了一种基于深度神经网络的模型，用于通过手绘螺旋和波浪图像诊断帕金森病，并与多种机器学习和深度学习模型进行了性能比较 | 使用深度神经网络模型处理手绘螺旋和波浪图像，显著提高了帕金森病的诊断准确性，超越了多种传统机器学习和深度学习模型 | 数据集规模较小，仅包含204张图像，可能影响模型的泛化能力 | 开发一种基于深度神经网络的帕金森病诊断模型，并验证其性能 | 帕金森病患者和健康受试者的手绘螺旋和波浪图像 | 计算机视觉 | 帕金森病 | 深度神经网络 | DNN | 图像 | 204张图像（102张螺旋图像和102张波浪图像） | NA | NA | NA | NA |
| 1234 | 2025-03-05 |
Automated Tumor Segmentation in Breast-Conserving Surgery Using Deep Learning on Breast Tomosynthesis
2025-Mar-03, Journal of imaging informatics in medicine
DOI:10.1007/s10278-025-01457-y
PMID:40032761
|
研究论文 | 本研究旨在通过深度学习模型改进乳腺癌保乳手术中的肿瘤分割，利用数字乳腺断层合成技术提高术中肿瘤边缘的精确度 | 采用改进的U-Net架构，结合卷积块注意力模块（CBAM），以提高肿瘤边缘分割的精度 | 研究样本量较小，仅包含51例患者，可能影响结果的普遍性 | 提高乳腺癌保乳手术中的肿瘤分割精度，改善术中边缘评估和手术效果 | 乳腺癌患者 | 计算机视觉 | 乳腺癌 | 数字乳腺断层合成技术（DBT） | 改进的U-Net架构，结合卷积块注意力模块（CBAM） | 图像 | 51例患者 | NA | NA | NA | NA |
| 1235 | 2025-03-05 |
Diagnosing Ankylosing Spondylitis via Architecture-Modified ResNet and Combined Conventional Magnetic Resonance Imagery
2025-Mar-03, Journal of imaging informatics in medicine
DOI:10.1007/s10278-025-01427-4
PMID:40032762
|
研究论文 | 本文探讨了使用改进的ResNet架构和组合的常规磁共振成像（MRI）来诊断强直性脊柱炎（AS） | 通过架构修改的ResNet50模型和组合的常规MRI序列进行AS分类，显著提高了诊断的准确性和特异性 | 研究样本量较小，仅涉及56名患者，可能影响模型的泛化能力 | 研究目的是确定是否可以使用MRI训练/优化卷积神经网络（CNNs）进行AS分类，并确定哪种类型的常规MRI可能占主导地位 | 强直性脊柱炎（AS）患者和对照组的骶髂关节（SIJs） | 计算机视觉 | 强直性脊柱炎 | 常规磁共振成像（MRI） | ResNet50, InceptionV3, VGG16, YOLOv5 | 图像 | 56名患者的534个AS和606个对照SIJs | NA | NA | NA | NA |
| 1236 | 2025-03-05 |
Smartphone-Based Oral Lesion Image Segmentation Using Deep Learning
2025-Mar-03, Journal of imaging informatics in medicine
DOI:10.1007/s10278-025-01455-0
PMID:40032764
|
研究论文 | 本研究开发了一种基于深度学习的智能手机口腔病变图像分割解决方案，旨在提高口腔疾病的早期检测和诊断准确性 | 提出了一种新的UNet-based模型OralSegNet，结合了EfficientNetV2L编码器、ASPP和残差块，以提高分割精度 | 模型参数较多（104.46百万），尽管在计算效率上表现良好，但在资源受限的设备上可能面临挑战 | 开发一种基于深度学习的智能手机口腔病变图像分割解决方案，以提高口腔疾病的早期检测和诊断准确性 | 智能手机拍摄的口腔病变图像 | 计算机视觉 | 口腔疾病 | 深度学习 | UNet-based模型OralSegNet | 图像 | 538张原始图像，平均分辨率为1394×1524像素 | NA | NA | NA | NA |
| 1237 | 2025-03-05 |
SSW-YOLO: Enhanced Blood Cell Detection with Improved Feature Extraction and Multi-scale Attention
2025-Mar-03, Journal of imaging informatics in medicine
DOI:10.1007/s10278-025-01460-3
PMID:40032763
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研究论文 | 本文介绍了一种名为SSW-YOLO的新算法，旨在提高血液细胞检测的准确性和效率 | SSW-YOLO的主要创新点包括使用空间到深度卷积（SPD-Conv）层增强特征提取，采用Swin Transformer进行多尺度注意力机制，简化c2f模块以减少模型复杂性，以及利用Wasserstein距离损失（WDLoss）函数提高定位精度 | NA | 提高血液细胞检测的准确性和效率，加速血液疾病的诊断并提高临床诊断的精确性 | 血液细胞 | 计算机视觉 | 血液疾病 | 深度学习 | YOLO, Swin Transformer | 图像 | BCCD血液细胞数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 1238 | 2025-03-05 |
SeasFire cube - a multivariate dataset for global wildfire modeling
2025-Mar-03, Scientific data
IF:5.8Q1
DOI:10.1038/s41597-025-04546-3
PMID:40032880
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研究论文 | 本文介绍了SeasFire数据立方体，一个为全球季节性至亚季节性野火建模量身定制的时空数据集 | 引入了包含59个变量的SeasFire数据立方体，涵盖气候、植被、海洋指数和人类因素，具有8天时间分辨率和0.25°空间分辨率，覆盖2001年至2021年 | NA | 通过地球观测数据，量化并归因野火的前置条件，以改进对野火的理解和预测 | 全球野火 | 地球系统科学 | NA | 深度学习模型 | Deep Learning | 时空数据 | 2001年至2021年的全球数据 | NA | NA | NA | NA |
| 1239 | 2025-03-05 |
Artificial Intelligence-Assisted MRI Diagnosis in Lumbar Degenerative Disc Disease: A Systematic Review
2025-Mar, Global spine journal
IF:2.6Q1
DOI:10.1177/21925682241274372
PMID:39147730
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系统综述 | 本文综述了人工智能辅助MRI在腰椎退行性椎间盘疾病诊断中的应用 | 系统评估了AI在腰椎退行性椎间盘疾病诊断中的表现，展示了AI相比传统方法在准确性、敏感性和特异性上的优势 | 需要进一步的研究和验证以优化AI算法在腰椎退行性椎间盘疾病诊断中的实际应用 | 探讨AI辅助MRI在腰椎退行性椎间盘疾病诊断中的应用及其临床使用的研究现状 | 腰椎退行性椎间盘疾病 | 医学影像分析 | 腰椎退行性椎间盘疾病 | MRI | 机器学习和深度学习 | 图像 | 20项研究 | NA | NA | NA | NA |
| 1240 | 2025-03-05 |
Fast Window-Based Event Denoising With Spatiotemporal Correlation Enhancement
2025-Mar, IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence
IF:20.8Q1
DOI:10.1109/TPAMI.2024.3467709
PMID:39388326
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研究论文 | 本文提出了一种基于窗口的事件去噪方法，通过时空相关性增强来提高去噪效果 | 提出了一种新的窗口化事件去噪方法，结合时空相关性分析，构建了多尺度窗口化事件去噪网络WedNet，实现了高去噪精度和快速运行速度 | 未提及具体局限性 | 提高事件去噪的准确性和实时性 | 事件数据 | 计算机视觉 | NA | 卷积稀疏编码 | WedNet | 事件数据 | 未提及具体样本数量 | NA | NA | NA | NA |