深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 1366 篇文献，本页显示第 1201 - 1220 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1201 | 2025-04-06 |
Optical label-free microscopy characterization of dielectric nanoparticles
2025-Apr-03, Nanoscale
IF:5.8Q1
DOI:10.1039/d4nr03860f
PMID:40079204
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教程 | 本文综述了无标记光学显微镜技术在纳米颗粒表征中的应用，重点介绍了亚微米尺寸介电颗粒的光学散射理论及其与颗粒质量、大小、结构和材料特性的关系 | 探讨了不同无标记显微镜技术在纳米颗粒表征中的差异与相似性，并介绍了结合深度学习图像分析的Python笔记本等新兴技术 | 目前尚无适用于所有纳米颗粒表征的通用解决方案，需要根据样品特性选择合适的技术 | 为纳米颗粒表征提供测量策略选择指导 | 亚微米尺寸介电颗粒 | 光学显微镜 | NA | 无标记光学显微镜技术 | 深度学习 | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1202 | 2025-04-06 |
A deep learning framework for instrument-to-instrument translation of solar observation data
2025-Apr-02, Nature communications
IF:14.7Q1
DOI:10.1038/s41467-025-58391-4
PMID:40175360
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研究论文 | 本文提出了一种深度学习框架，用于太阳观测数据的仪器间转换，以实现多仪器数据集的同质化 | 利用生成对抗网络（GAN）进行无配对域转换，无需空间或时间重叠即可关联不同仪器 | NA | 解决不同仪器观测数据因校准和质量差异而难以联合使用的问题 | 太阳观测数据 | 计算机视觉 | NA | 生成对抗网络（GAN） | GAN | 图像 | 24年的空间观测数据及地面和空间太阳观测的四个不同应用 | NA | NA | NA | NA |
| 1203 | 2025-04-06 |
A compact deep learning approach integrating depthwise convolutions and spatial attention for plant disease classification
2025-Apr-02, Plant methods
IF:4.7Q1
DOI:10.1186/s13007-025-01325-4
PMID:40176127
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研究论文 | 提出一种轻量级深度学习模型LWDSC-SA，用于植物病害分类，结合深度可分离卷积和空间注意力机制以提高特征提取能力并保持计算效率 | 整合空间注意力和深度可分离卷积，提升模型在资源受限环境中的部署能力，同时在PlantVillage数据集上达到98.7%的准确率 | 模型仅在PlantVillage数据集上进行测试，未在其他多样化的真实农业场景中验证 | 开发高效轻量的植物病害分类模型以支持农业生产力 | 14种植物物种的叶片病害图像 | 计算机视觉 | 植物病害 | 深度学习 | LWDSC-SA（深度可分离卷积与空间注意力结合的轻量模型） | 图像 | 55,000张图像（涵盖38个病害类别） | NA | NA | NA | NA |
| 1204 | 2025-04-06 |
Covariate-Balancing-Aware Interpretable Deep Learning Models for Treatment Effect Estimation
2025-Apr, Statistics in biosciences
IF:0.8Q4
DOI:10.1007/s12561-023-09394-6
PMID:40170916
|
research paper | 本文提出了一种新的深度学习方法，用于在观察数据中估计处理效应，并提高了模型的可解释性 | 通过利用加权能量距离的特性，提出了一个更紧的平均处理效应（ATE）估计偏差上界，并设计了一个新的目标函数，不需要正确指定倾向得分模型 | NA | 提高观察数据中处理效应估计的准确性和可解释性 | 观察数据中的处理效应 | machine learning | NA | 深度学习方法 | neural additive models | 观察数据 | 使用了两个基准数据集（IHDP和ACIC）以及NHANES中关于吸烟对血镉水平影响的研究数据 | NA | NA | NA | NA |
| 1205 | 2025-04-05 |
Reconstructing historical climate fields with deep learning
2025-Apr-04, Science advances
IF:11.7Q1
DOI:10.1126/sciadv.adp0558
PMID:40173235
|
research paper | 使用基于傅里叶卷积的深度学习方法重建历史气候场 | 提出了一种基于傅里叶卷积的深度学习方法，能够在大面积和不规则缺失数据的情况下，仅凭极少信息就能真实重建历史气候场，并重现已知历史事件 | NA | 填补历史气候记录的缺失数据，重建历史气候场 | 历史气候场数据 | machine learning | NA | deep learning, Fourier convolutions | CNN | climate model output | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1206 | 2025-04-05 |
Interpretable multimodal deep learning model for predicting post-surgical international society of urological pathology grade in primary prostate cancer
2025-Apr-04, European journal of nuclear medicine and molecular imaging
IF:8.6Q1
DOI:10.1007/s00259-025-07248-5
PMID:40183953
|
研究论文 | 开发了一种可解释的多模态深度学习模型，用于预测前列腺癌术后国际泌尿病理学会分级 | 整合了18F-PSMA-PET/CT成像特征与临床变量，构建了可解释的多模态融合模型，显著优于术前活检Gleason评分 | 研究为回顾性设计，样本量相对有限（222例患者） | 提高前列腺癌病理分级的准确性，优化手术规划和个性化治疗策略 | 前列腺癌患者 | 数字病理 | 前列腺癌 | 18F-PSMA-PET/CT成像，深度迁移学习 | 多模态融合模型 | 医学影像（PET/CT），临床参数 | 222例前列腺癌患者（2020-2024年） | NA | NA | NA | NA |
| 1207 | 2025-10-07 |
Global Clue-Guided Cross-Memory Quaternion Transformer Network for Multisource Remote Sensing Data Classification
2025-Apr, IEEE transactions on neural networks and learning systems
IF:10.2Q1
DOI:10.1109/TNNLS.2024.3406735
PMID:38875091
|
研究论文 | 提出一种用于多源遥感数据分类的全局线索引导跨记忆四元数Transformer网络 | 设计了独立挤压扩展融合结构、跨记忆四元数Transformer结构和跨模态对比学习结构，有效处理多模态数据的异构性并挖掘互补性 | NA | 解决多源遥感数据分类中模态异构性问题并探索模态互补性 | 多源遥感数据[高光谱图像(HSI)和合成孔径雷达(SAR)/激光雷达(LiDAR)] | 计算机视觉 | NA | 遥感成像技术 | Transformer | 多源遥感图像数据 | 三个公共多源遥感数据集 | NA | 三分支结构,独立挤压扩展融合结构,跨记忆四元数Transformer,跨模态对比学习 | NA | NA |
| 1208 | 2025-10-07 |
Brain-Inspired Learning, Perception, and Cognition: A Comprehensive Review
2025-Apr, IEEE transactions on neural networks and learning systems
IF:10.2Q1
DOI:10.1109/TNNLS.2024.3401711
PMID:38809737
|
综述 | 本文从微观、介观、宏观和超宏观视角全面回顾了受脑启发的深度学习算法在感知、认知和理解决策方面的研究进展 | 首次从四个空间尺度（微观/介观/宏观/超宏观）系统梳理脑启发算法，并总结了该领域面临的十大开放性问题 | 作为综述文章未提出新的算法模型，主要聚焦于现有研究的系统性归纳 | 推动下一代人工智能技术发展，通过脑科学机制提升现有模型的智能水平 | 脑启发的人工智能算法与模型 | 机器学习 | NA | NA | 深度学习 | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1209 | 2025-10-07 |
Spectral Tensor Layers for Communication-Free Distributed Deep Learning
2025-Apr, IEEE transactions on neural networks and learning systems
IF:10.2Q1
DOI:10.1109/TNNLS.2024.3394861
PMID:38809740
|
研究论文 | 提出一种用于无通信分布式深度学习的光谱张量层 | 将数据表示为张量形式并用张量积替代传统神经网络中的矩阵积，通过线性变换将数据集分割为多个光谱子数据集实现零通信成本的并行训练 | NA | 实现无通信成本的分布式深度学习 | 分布式深度学习系统 | 机器学习 | NA | 张量分解，线性变换 | 光谱张量网络 | 图像 | MNIST, CIFAR-10, ImageNet-1K, ImageNet-21K数据集 | NA | 并行分支神经网络 | NA | NA |
| 1210 | 2025-10-07 |
Deep Geometric Learning With Monotonicity Constraints for Alzheimer's Disease Progression
2025-Apr, IEEE transactions on neural networks and learning systems
IF:10.2Q1
DOI:10.1109/TNNLS.2024.3394598
PMID:38771688
|
研究论文 | 提出一种结合单调性约束的深度几何学习方法用于预测阿尔茨海默病进展 | 开发了结合拓扑空间变换、ODE-RGRU和轨迹估计三个模块的新型几何学习框架，并引入单调性约束来反映测量转换的不可逆性 | NA | 预测阿尔茨海默病的临床进展轨迹 | 阿尔茨海默病患者 | 医学影像分析 | 阿尔茨海默病 | 结构磁共振成像 | RNN, ODE | MRI影像, 认知评分 | NA | NA | ODE-RGRU | 临床标签预测准确率, 认知评分预测准确率 | NA |
| 1211 | 2025-04-05 |
Soft sensor modeling using deep learning with maximum relevance and minimum redundancy for quality prediction of industrial processes
2025-Apr, ISA transactions
IF:6.3Q1
DOI:10.1016/j.isatra.2025.02.010
PMID:39961741
|
研究论文 | 提出了一种基于最大相关和最小冗余的表示学习方法（MRMRRL），用于工业过程的质量预测 | 结合了质量相关特征提取、隐藏特征冗余减少和信息补偿三个通道的优点，显著提升了性能 | 未提及具体的工业过程类型或应用范围的局限性 | 提高工业过程质量预测的准确性和效率 | 工业过程的质量预测 | 机器学习 | NA | 自动编码器（AE）、堆叠自动编码器（SAE）、核主成分分析（KPCA） | MRMRRL、SAE | 工业过程数据 | 未提及具体样本数量 | NA | NA | NA | NA |
| 1212 | 2025-04-05 |
The current landscape of artificial intelligence in computational histopathology for cancer diagnosis
2025-Apr-01, Discover oncology
IF:2.8Q2
DOI:10.1007/s12672-025-02212-z
PMID:40167870
|
综述 | 本文综述了2013年至2024年间人工智能在计算组织病理学中用于癌症诊断的关键方法和应用 | 涵盖了监督学习、无监督学习、弱监督学习和迁移学习等多种深度学习方法在组织病理学图像识别中的应用，并探讨了AI在识别基因突变和标准病理生物标志物方面的潜力 | 仅基于41项主要研究，可能未涵盖该领域所有最新进展 | 评估人工智能在计算组织病理学中用于癌症诊断和预后的应用现状 | 组织病理学图像 | 数字病理学 | 癌症 | 深度学习 | NA | 图像 | 41项主要研究 | NA | NA | NA | NA |
| 1213 | 2025-04-05 |
The potential of combined robust model predictive control and deep learning in enhancing control performance and adaptability in energy systems
2025-Apr-01, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-95636-0
PMID:40169731
|
研究论文 | 本研究探讨了将鲁棒模型预测控制（RMPC）与深度学习相结合，以提升能源系统的性能和适应性 | 结合RMPC的鲁棒性与深度学习的学习和适应能力，提出了一种新型控制框架，显著提高了控制精度和运行效率 | 研究仅通过模拟验证，缺乏实际系统应用的验证 | 提升能源系统的控制性能和适应性 | 热电联产（CHP）、电力制氢和电力制甲烷等能源系统 | 机器学习 | NA | 鲁棒模型预测控制（RMPC）和深度学习 | RMPC与深度学习模型 | 模拟数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1214 | 2025-04-05 |
Robust ensemble classifier for advanced synthetic aperture radar target classification in diverse operational conditions
2025-Apr-01, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-93536-x
PMID:40169814
|
research paper | 本文提出了一种增强的集成分类框架，用于合成孔径雷达（SAR）自动目标识别（ATR）在多样化操作条件下的应用 | 该方法整合了ResNet、SVM和模板匹配的优势，通过多数投票结合它们的互补能力，提高了分类准确性和鲁棒性 | 未提及具体的计算资源需求或处理时间，可能在实际应用中存在效率问题 | 提高SAR自动目标识别在多样化操作条件下的分类准确性和鲁棒性 | 合成孔径雷达（SAR）图像中的目标 | computer vision | NA | ResNet, SVM, 模板匹配 | ResNet, SVM | SAR图像 | 使用MSTAR数据集进行实验验证 | NA | NA | NA | NA |
| 1215 | 2025-04-05 |
An adaptive search mechanism with convolutional learning networks for online social media text summarization and classification model
2025-Apr-01, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-95381-4
PMID:40169845
|
研究论文 | 提出了一种基于自适应搜索机制和卷积学习网络的社交媒体文本摘要与分类模型（ASMHLN-SMDSCM） | 结合BERT模型进行特征提取，采用蛾搜索算法（MSA）优化超参数，并使用TabNet+CNN模型进行分类 | 未提及模型在大规模数据集上的泛化能力或计算效率 | 开发高效的社交媒体文本摘要与分类方法 | 社交媒体短文本数据 | 自然语言处理 | NA | BERT, MSA, TabNet, CNN | TabNet+CNN | 文本 | FIFA和FARMER数据集（具体数量未提及） | NA | NA | NA | NA |
| 1216 | 2025-04-05 |
Graph convolution network for fraud detection in bitcoin transactions
2025-Apr-01, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-95672-w
PMID:40169862
|
研究论文 | 本文提出了一种基于图卷积网络（GCN）的比特币交易欺诈检测方法 | 使用GCN模型检测比特币交易中的欺诈行为，相比现有模型如Logistic Regression、LSTM、SVM和Random Forest，表现出更高的准确性和性能 | 数据集中部分交易未标注，可能影响模型的训练效果 | 检测比特币交易中的非法活动，特别是反洗钱（AML） | 比特币交易数据 | 机器学习 | NA | 图卷积网络（GCN） | GCN | 图数据 | Elliptic比特币数据集，包含标记为合法和非法的交易 | NA | NA | NA | NA |
| 1217 | 2025-04-05 |
Building occupancy estimation using single channel CW radar and deep learning
2025-Apr-01, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-95752-x
PMID:40169921
|
研究论文 | 本研究提出了一种基于24GHz连续波雷达和深度学习的新型室内人数估计方法，用于智能建筑的优化、能效提升和安全保障 | 采用连续波雷达系统结合时频映射技术（CWT和功率谱分析），提供了一种不依赖WiFi或PIR传感器的隐私保护替代方案 | 实验主要针对静态场景（久坐人员），动态场景（行走环境）的准确率相对较低（86.5%） | 开发非侵入式、保护隐私的智能建筑人数估计方法 | 室内人员数量 | 机器学习 | NA | 24GHz连续波雷达、连续小波变换(CWT)、功率谱分析 | DarkNet19、MobileNetV2、ResNet18 | 雷达回波生成的时频标度图 | 1680张图像样本（静态场景4小时40分钟数据）+ 1小时连续行走环境数据 | NA | NA | NA | NA |
| 1218 | 2025-10-07 |
On the Robustness of Bayesian Neural Networks to Adversarial Attacks
2025-Apr, IEEE transactions on neural networks and learning systems
IF:10.2Q1
DOI:10.1109/TNNLS.2024.3386642
PMID:38648123
|
研究论文 | 分析贝叶斯神经网络在对抗攻击下的鲁棒性几何特性 | 在过参数化极限下证明贝叶斯神经网络对基于梯度的对抗攻击具有鲁棒性 | 需要相对温和的假设条件，实验主要在MNIST、Fashion MNIST和合成数据集上进行验证 | 研究贝叶斯神经网络对抗攻击的鲁棒性 | 贝叶斯神经网络 | 机器学习 | NA | 贝叶斯推理 | 贝叶斯神经网络 | 图像数据 | MNIST、Fashion MNIST和合成数据集 | NA | 贝叶斯神经网络 | 准确率，鲁棒性 | NA |
| 1219 | 2025-04-04 |
Advanced Anticounterfeiting: Angle-Dependent Structural Color-Based CuO/ZnO Nanopatterns with Deep Neural Network Supervised Learning
2025-Apr-02, ACS applied materials & interfaces
IF:8.3Q1
DOI:10.1021/acsami.4c17414
PMID:40072024
|
研究论文 | 本研究提出了一种基于结构颜色的低成本、可大规模生产的防伪图案及简单鉴别算法 | 利用电纺丝技术制造纳米图案，结合CuO和ZnO的溶液生长过程，创造出具有角度依赖性颜色的不可克隆图案，并通过深度学习算法实现高效鉴别 | 需要标准高分辨率相机获取训练图像，可能在某些应用场景中受限 | 开发新一代高效、可扩展的防伪解决方案 | 防伪图案及其鉴别算法 | 计算机视觉 | NA | 电纺丝技术、溶液生长过程、深度学习 | 深度学习算法 | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1220 | 2025-04-04 |
Deep Learning-Based Framework for Efficient Design of Multicomponent High Hardness High Entropy Alloys
2025-Apr-02, ACS applied materials & interfaces
IF:8.3Q1
DOI:10.1021/acsami.4c23010
PMID:40114633
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研究论文 | 提出了一种基于深度学习的框架，用于高效设计多组分高硬度高熵合金 | 结合材料领域知识与数据驱动技术，开发了材料串联嵌入模块与BiLSTM-CRF网络，自动化分析文献并提取数据，采用两阶段设计策略（GA与PSO结合）优化合金系统与成分比例 | 未明确提及实验验证的广泛性或实际应用中的性能稳定性 | 优化多组分高硬度高熵合金的设计过程 | 高熵合金（HEAs） | 机器学习 | NA | 深度学习、遗传算法（GA）、粒子群优化（PSO） | BiLSTM-CRF | 文本、数值数据 | 2698篇论文中提取的8067个数据点，构建的硬度数据集包含13种元素 | NA | NA | NA | NA |