深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 1387 篇文献，本页显示第 241 - 260 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 241 | 2025-06-18 |
scValue: value-based subsampling of large-scale single-cell transcriptomic data for machine and deep learning tasks
2025-May-01, Briefings in bioinformatics
IF:6.8Q1
DOI:10.1093/bib/bbaf279
PMID:40515392
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research paper | 介绍了一种名为scValue的新方法，用于大规模单细胞转录组数据的基于价值的子采样，以优化机器学习和深度学习任务的性能 | 使用随机森林模型的袋外估计对单个细胞进行'数据价值'排名，优先考虑高价值细胞，并更有效地保留关键生物信号 | 未提及具体局限性 | 优化大规模单细胞RNA测序数据在机器学习和深度学习任务中的子采样方法 | 单细胞RNA测序数据 | machine learning | NA | scRNA-seq | random forest | RNA-seq数据 | 16个公共数据集，从数万到数百万个细胞不等 | NA | NA | NA | NA |
| 242 | 2025-06-18 |
ProtPhage: a deep learning framework for phage viral protein identification and functional annotation
2025-May-01, Briefings in bioinformatics
IF:6.8Q1
DOI:10.1093/bib/bbaf285
PMID:40515393
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research paper | 提出了一种名为ProtPhage的深度学习框架，用于识别和功能注释噬菌体病毒蛋白 | 利用ProtT5蛋白质语言模型进行更丰富的序列表示，并采用非对称损失函数缓解类别不平衡问题，显著提高了少数类'minor capsid'的预测性能 | NA | 解决噬菌体病毒蛋白识别和功能注释的挑战 | 噬菌体病毒蛋白(PVPs) | computational biology | NA | deep learning | ProtT5 | protein sequence | NA | NA | NA | NA | NA |
| 243 | 2025-06-18 |
Artificial Intelligence-Driven Telehealth Framework for Detecting Nystagmus
2025-May, Cureus
DOI:10.7759/cureus.84036
PMID:40519455
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研究论文 | 本研究实现了一个基于人工智能的临床决策支持系统，用于实时检测眼球震颤，展示了其在远程医疗平台中的整合潜力 | 开发了一个基于云计算的深度学习框架，能够实时追踪眼球运动并检测468个面部标志点，为远程诊断提供支持 | 作为概念验证性研究，样本量较小（10名受试者），需要更大样本量的进一步研究 | 开发人工智能驱动的远程医疗框架，用于检测眼球震颤 | 眼球震颤患者 | 数字病理 | NA | 深度学习，视频眼震图（VNG） | 深度学习模型 | 视频数据 | 10名受试者 | NA | NA | NA | NA |
| 244 | 2025-06-18 |
Automatic detection of trapping events of postnatal piglets in loose housing pen: comparison of YOLO versions 4, 5, and 8
2025-May, Journal of animal science and technology
IF:2.7Q1
DOI:10.5187/jast.2024.e106
PMID:40519615
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研究论文 | 本研究比较了YOLO不同版本（v4、v5和v8）在检测产后仔猪在散养栏中的被困事件中的性能，旨在为猪业提供最优的AIoT监控方案 | 首次系统比较了YOLOv4-Tiny、YOLOv5s和YOLOv8s在仔猪被困事件检测中的性能，并综合考虑模型大小和精度提出了最优选择 | 研究仅基于编辑过的2-3分钟视频片段，可能无法完全反映实际养殖场景的复杂性 | 比较不同YOLO版本在仔猪被困事件检测中的性能，寻找最适合AIoT系统的算法 | 产后仔猪在散养栏中的被困事件 | 计算机视觉 | NA | 深度学习目标识别算法 | YOLOv4-Tiny, YOLOv5s, YOLOv8s | 视频 | 从分娩栏录像中提取的编辑视频片段（具体数量未说明） | NA | NA | NA | NA |
| 245 | 2025-10-06 |
AttentionAML: An Attention-based Deep Learning Framework for Accurate Molecular Categorization of Acute Myeloid Leukemia
2025-May-22, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2025.05.20.655179
PMID:40475602
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研究论文 | 提出一种基于注意力机制的深度学习框架，用于急性髓系白血病的精确分子分型 | 开发了首个基于注意力机制的深度学习框架，仅使用转录组数据进行AML亚型分类 | NA | 准确分类急性髓系白血病亚型以支持临床管理和个性化治疗 | 急性髓系白血病患者 | 机器学习 | 急性髓系白血病 | 转录组分析 | 注意力机制深度学习 | 转录组数据 | 1,661名AML患者 | Python | 注意力机制 | 准确率,精确率,召回率,F1分数,马修斯相关系数 | NA |
| 246 | 2025-10-06 |
A Full-Spectrum Generative Lead Discovery (FSGLD) Pipeline via DRUG-GAN: A Multiscale Method for Drug-like/Target-specific Compound Library Generation
2025-May-12, Research square
DOI:10.21203/rs.3.rs-6516504/v1
PMID:40470212
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研究论文 | 提出一种基于深度学习的全谱生成性先导化合物发现流程FSGLD，通过多尺度DRUG-GAN模型生成类药/靶向特异性化合物库 | 整合生成模型与分子对接、分子动力学模拟、MM-PBSA、热力学积分等多尺度计算方法，建立计算效率提升80-90%的热力学积分计算方案 | NA | 开发高效药物先导化合物发现方法 | CB2受体靶向化合物 | 机器学习 | NA | 分子对接、分子动力学模拟、配体-残基相互作用谱、MM-PBSA、热力学积分 | GAN | 化学结构数据 | NA | NA | DRUG-GAN | 计算效率、准确性 | NA |
| 247 | 2025-10-06 |
Machine Learning and Deep Learning Models for Automated Protocoling of Emergency Brain MRI Using Text from Clinical Referrals
2025-05, Radiology. Artificial intelligence
DOI:10.1148/ryai.230620
PMID:39969276
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研究论文 | 开发并评估基于临床转诊文本的机器学习和深度学习模型，用于急诊脑部MRI扫描的自动化协议制定 | 首次比较多种机器学习和预训练深度学习模型在急诊脑部MRI协议自动化制定任务中的性能，并证明GPT-3.5模型在此任务中的优越性 | 单机构回顾性研究，样本量相对有限（1953个转诊），需要多中心验证 | 通过自然语言处理技术实现急诊脑部MRI扫描协议的自动化制定 | 急诊脑部MRI临床转诊文本 | 自然语言处理 | 神经系统疾病 | 自然语言处理 | 朴素贝叶斯,支持向量机,XGBoost,BERT,GPT-3.5 | 文本 | 1953个急诊脑部MRI转诊 | NA | BERT,GPT-3.5 | 准确率 | NA |
| 248 | 2025-10-06 |
Deep Learning-based Aligned Strain from Cine Cardiac MRI for Detection of Fibrotic Myocardial Tissue in Patients with Duchenne Muscular Dystrophy
2025-05, Radiology. Artificial intelligence
DOI:10.1148/ryai.240303
PMID:40008976
|
研究论文 | 开发基于深度学习的对齐应变分析方法，通过电影心脏MRI检测杜氏肌营养不良患者心肌纤维化 | 提出深度学习对齐应变技术，相比传统方法识别出5倍差异，能检测传统方法常遗漏的舒张期异常变形模式 | 回顾性单中心研究，样本量有限（139例患者），仅包含男性DMD患者 | 开发深度学习模型从电影心脏MRI推导对齐应变值，评估其预测心肌纤维化的性能 | 139例杜氏肌营养不良男性患者的心脏MRI数据 | 医学影像分析 | 杜氏肌营养不良 | 心脏MRI，深度学习应变分析 | CNN | 心脏MRI图像 | 139例DMD患者（57例用于有效性评估，82例用于可重复性评估） | NA | 卷积神经网络 | 准确率，F1分数，敏感性，特异性 | NA |
| 249 | 2025-10-06 |
Evaluating Performance of a Deep Learning Multilabel Segmentation Model to Quantify Acute and Chronic Brain Lesions at MRI after Stroke and Predict Prognosis
2025-05, Radiology. Artificial intelligence
DOI:10.1148/ryai.240072
PMID:40136026
|
研究论文 | 开发并评估用于急性缺血性卒中后急慢性脑部病变多标签分割的深度学习模型，并预测患者预后 | 首次提出基于SegResNet的多标签深度学习网络，同时量化急性和慢性脑部病变，并探索不同治疗组中影像特征与预后的中介效应 | 回顾性研究设计，样本来源有限 | 开发脑部病变分割模型并预测急性缺血性卒中患者预后 | 急性缺血性卒中患者 | 医学影像分析 | 卒中 | MRI（扩散加权成像和液体衰减反转恢复序列） | CNN, 支持向量机 | 医学影像 | 1008名患者（训练验证集702人，外部测试集306人） | NA | SegResNet | AUC | NA |
| 250 | 2025-10-06 |
Predicting categories of coronary artery calcium scores from chest X-ray images using deep learning
2025 May-Jun, Journal of cardiovascular computed tomography
IF:5.5Q1
DOI:10.1016/j.jcct.2025.03.010
PMID:40199634
|
研究论文 | 本研究开发了一种基于胸部X光影像预测冠状动脉钙化评分类别的深度学习模型 | 首次利用常规胸部X光片通过深度学习预测冠状动脉钙化评分类别，为冠心病风险评估提供更便捷的替代方案 | 研究依赖于特定时间范围内获取的配对数据，模型性能在极端病例中可能需要进一步验证 | 开发并验证从胸部X光片预测冠状动脉钙化评分类别的深度学习模型 | 10,230名具有可用胸部X光片和冠状动脉钙化评分的患者 | 计算机视觉 | 心血管疾病 | 胸部X光成像 | 深度学习 | 图像 | 10,230名患者 | NA | NA | AUC | NA |
| 251 | 2025-10-06 |
Respiratory rate detection of dairy cows based on infrared thermography in head movement scenarios
2025-May, Journal of thermal biology
IF:2.9Q1
DOI:10.1016/j.jtherbio.2025.104154
PMID:40472703
|
研究论文 | 提出一种基于低分辨率红外热成像和曲线融合策略的奶牛呼吸率检测方法 | 结合YOLOv8n-Pose网络定位鼻孔关键点，采用随机森林建立像素温度与RGB颜色空间的映射关系，并设计双鼻孔温度曲线融合策略解决头部运动导致的异常波动问题 | 仅使用246个热成像视频数据集进行验证，样本规模有限 | 开发适用于奶牛头部运动场景的呼吸率自动检测方法 | 奶牛 | 计算机视觉 | NA | 红外热成像技术 | YOLOv8n-Pose, 随机森林 | 热成像视频 | 246个奶牛面部热成像视频 | NA | YOLOv8n-Pose | 相关系数R, 均方根误差RMSE, 准确率 | NA |
| 252 | 2025-06-16 |
Optimizing Attenuation Correction in 68Ga-PSMA PET Imaging Using Deep Learning and Artifact-Free Dataset Refinement
2025-May-31, Diagnostics (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/diagnostics15111400
PMID:40506972
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研究论文 | 本研究提出了一种新型的伪影优化框架，通过过滤损坏的PET-CT图像创建干净数据集，用于训练基于深度学习的图像域衰减校正模型 | 提出了一种伪影优化框架，无需解剖参考扫描即可训练深度学习模型，显著提高了Ga-PSMA PET成像的定量准确性 | 研究仅针对Ga-PSMA PET成像，未验证在其他PET成像中的适用性 | 优化Ga-PSMA PET成像中的衰减校正，提高图像质量和定量准确性 | Ga-PSMA PET-CT扫描图像 | 医学影像处理 | 前列腺癌 | PET-CT成像 | ResNet | 医学影像 | 828例全身Ga-PSMA PET-CT扫描 | NA | NA | NA | NA |
| 253 | 2025-06-16 |
Explainable Artificial Intelligence in Radiological Cardiovascular Imaging-A Systematic Review
2025-May-31, Diagnostics (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/diagnostics15111399
PMID:40506971
|
系统综述 | 本文系统综述了可解释人工智能（XAI）在放射学心血管影像中的应用现状 | 总结了XAI在心血管影像中的最新应用，并指出了未来研究方向 | XAI方法的评估主要停留在定性层面，缺乏标准化 | 提高深度学习模型在心血管影像中的透明度和临床接受度 | 心血管影像数据 | 医学影像分析 | 心血管疾病 | Grad-CAM, SHAP, LIME, 显著性图 | 深度学习模型 | 影像数据（CT, MRI, 超声, X光） | 28项研究 | NA | NA | NA | NA |
| 254 | 2025-06-16 |
An Information-Extreme Algorithm for Universal Nuclear Feature-Driven Automated Classification of Breast Cancer Cells
2025-May-30, Diagnostics (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/diagnostics15111389
PMID:40506962
|
研究论文 | 本研究开发了一种基于信息极限机器学习方法和通用细胞学特征的自动化乳腺癌细胞分类算法，旨在实现客观和通用的组织病理学诊断 | 将信息极限方法应用于细胞学特征分析以进行癌细胞分类，这是该方法的架构创新 | 需要在更大的数据集上验证算法，并探索其在其他癌症类型中的适用性 | 开发一种自动化乳腺癌细胞分类算法，以实现客观和通用的组织病理学诊断 | 乳腺癌细胞 | 数字病理学 | 乳腺癌 | 信息极限机器学习方法 | 信息极限算法 | 图像 | 176张标记的细胞图像 | NA | NA | NA | NA |
| 255 | 2025-06-16 |
A Hybrid Model of Feature Extraction and Dimensionality Reduction Using ViT, PCA, and Random Forest for Multi-Classification of Brain Cancer
2025-May-30, Diagnostics (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/diagnostics15111392
PMID:40506964
|
研究论文 | 提出了一种结合ViT、PCA和随机森林的混合模型ViT-PCA-RF，用于脑癌的多分类 | 首次将Vision Transformer (ViT)、主成分分析(PCA)和随机森林(RF)结合，用于脑肿瘤分类 | 模型仅在BTM数据集上进行了测试，未在其他数据集上验证 | 提高脑肿瘤分类的准确性，实现早期检测 | 脑肿瘤MRI图像 | 计算机视觉 | 脑癌 | MRI图像分析 | ViT, PCA, RF | 图像 | BTM数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 256 | 2025-06-16 |
Explainability of Protein Deep Learning Models
2025-May-29, International journal of molecular sciences
IF:4.9Q2
DOI:10.3390/ijms26115255
PMID:40508065
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research paper | 该研究首次使用XAI方法探索蛋白质深度学习模型的内部工作机制，评估了九种XAI方法在预测蛋白质相互作用位点和生成蛋白质嵌入向量方面的表现 | 首次使用XAI方法研究蛋白质深度学习模型的内部工作机制，并比较不同XAI方法在揭示蛋白质基本性质方面的效果 | 研究仅针对两种蛋白质相关问题进行了测试，可能无法全面反映XAI方法在所有蛋白质深度学习模型中的表现 | 提高蛋白质深度学习模型的可解释性，理解蛋白质相互作用的基本机制 | 蛋白质相互作用位点预测和蛋白质嵌入向量生成 | machine learning | NA | XAI (explainable AI) | Seq-InSite, ProtBERT, ProtT5, Ankh | protein sequence data | 3.3 TB总数据量 | NA | NA | NA | NA |
| 257 | 2025-06-16 |
Dual-Phase Severity Grading of Strawberry Angular Leaf Spot Based on Improved YOLOv11 and OpenCV
2025-May-29, Plants (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/plants14111656
PMID:40508330
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研究论文 | 本研究提出了一种基于改进YOLOv11和OpenCV的双阶段草莓角斑病严重程度分级框架 | 结合了CARAFE模块和SE注意力机制的改进YOLOv11架构，以及基于HSV色彩空间的OpenCV阈值分割算法，实现了草莓角斑病的精确分级 | NA | 开发草莓角斑病严重程度评估的高级方法 | 草莓角斑病 | 计算机视觉 | 草莓角斑病 | 深度学习、计算机视觉 | YOLOv11-CARAFE-SE | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 258 | 2025-06-16 |
Multi-Scale Vision Transformer with Optimized Feature Fusion for Mammographic Breast Cancer Classification
2025-May-28, Diagnostics (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/diagnostics15111361
PMID:40506933
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research paper | 提出一种基于MAX-ViT的多尺度特征提取和门控注意力融合模块的深度学习框架，用于乳腺X线摄影乳腺癌分类 | 结合MAX-ViT进行多尺度特征提取，引入门控注意力融合模块动态整合特征，并利用Harris Hawks优化算法进行特征选择 | 未明确提及具体局限性 | 提高乳腺癌诊断和分类的准确性和效率 | 乳腺X线摄影图像 | computer vision | breast cancer | MAX-ViT, Harris Hawks optimization, XGBoost | MAX-ViT, XGBoost | image | King Abdulaziz University Mammogram Dataset（具体数量未提及） | NA | NA | NA | NA |
| 259 | 2025-06-16 |
A Bibliometric Review of Person-Centered Care Research 2010-2024
2025-May-27, Healthcare (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/healthcare13111267
PMID:40508880
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综述 | 本文通过文献计量学工具对2010年至2024年以人为中心的护理（PCC）研究领域进行了全面回顾，识别了热点、趋势和发展轨迹 | 首次使用文献计量学工具评估PCC领域，揭示了研究热点和发展趋势 | 仅基于Web of Science核心合集数据库的数据，可能未涵盖所有相关研究 | 识别PCC研究领域的热点、趋势和发展轨迹 | 2010年至2024年间发表的PCC相关研究 | 医疗保健研究 | NA | 文献计量学分析 | NA | 文本 | 5837项研究 | NA | NA | NA | NA |
| 260 | 2025-06-16 |
Optimizing CNN-Based Diagnosis of Knee Osteoarthritis: Enhancing Model Accuracy with CleanLab Relabeling
2025-May-26, Diagnostics (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/diagnostics15111332
PMID:40506904
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research paper | 本研究探讨了使用EfficientNetB5深度学习模型结合CleanLab重新标记技术优化膝关节骨关节炎（KOA）严重程度分类的方法 | 采用Cleanlab框架进行系统性标签校正，显著提高了模型在五类KOA严重程度分类上的准确率 | 在处理'可疑'（KL Grade 1）病例时表现不佳，且严重KOA样本量较小 | 提高膝关节骨关节炎严重程度分类的准确性和可靠性 | 膝关节骨关节炎（KOA）的X光影像 | computer vision | geriatric disease | 深度学习 | EfficientNetB5 | image | 9786张膝关节X光影像 | NA | NA | NA | NA |