深度学习在生物医药领域中的应用
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当前共找到 1628 篇文献，本页显示第 361 - 380 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 361 | 2025-05-31 |
Multi-Threshold Remote Sensing Image Segmentation Based on Improved Black-Winged Kite Algorithm
2025-May-19, Biomimetics (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/biomimetics10050331
PMID:40422161
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研究论文 | 提出了一种名为IBKA-OTSU的自适应多阈值图像分割方法，用于解决现有基于深度学习的图像分割方法对大规模标注数据集和高计算复杂度的依赖问题 | 通过系统改进核心算法组件（包括种群初始化策略、攻击行为模式、迁移机制和基于对立的学习策略），显著提升了复杂遥感场景的处理能力，并将改进的智能优化算法与OTSU阈值方法创新性结合，建立了专门针对遥感图像的多阈值分割模型 | NA | 提出一种自适应多阈值图像分割方法，以解决现有深度学习方法的局限性 | 遥感图像 | 计算机视觉 | NA | IBKA-OTSU多阈值分割方法 | OTSU | 图像 | ISPRS Potsdam基准数据集中的代表性样本 |
| 362 | 2025-05-31 |
Recognizing Epithelial Cells in Prostatic Glands Using Deep Learning
2025-05-18, Cells
IF:5.1Q2
DOI:10.3390/cells14100737
PMID:40422240
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research paper | 该研究开发了一种名为GlandNet的深度学习网络，用于识别前列腺活检组织中的腺上皮细胞 | 首次开发了GlandNet这一集成机器学习网络，结合半监督学习和人类与AI预测，提高了对前列腺腺上皮细胞的识别能力 | 研究仅针对早期前列腺癌患者的活检样本，样本量相对有限 | 开发AI方法用于前列腺癌病理诊断中的腺上皮细胞识别 | 前列腺活检组织中的腺上皮细胞 | digital pathology | prostate cancer | Feulgen-Thionin染色 | GlandNet (深度学习网络) | image | 82名活动监测患者的110针活检样本，共1,264,772个细胞中心核斑块 |
| 363 | 2025-05-31 |
Evaluating Second-Generation Deep Learning Technique for Noise Reduction in Myocardial T1-Mapping Magnetic Resonance Imaging
2025-May-18, Diseases (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/diseases13050157
PMID:40422589
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研究论文 | 评估第二代深度学习技术在心肌T1映射磁共振成像中降噪的效果 | 首次在心肌T1映射中评估超分辨率深度学习重建（SR-DLR）技术对降噪和测量一致性的影响 | 单中心回顾性研究，样本量较小（36例患者） | 评估SR-DLR在心肌T1映射中的降噪效果和测量一致性 | 心肌T1映射磁共振成像 | 数字病理 | 心血管疾病 | 磁共振成像（MRI）、超分辨率深度学习重建（SR-DLR） | 深度学习 | 图像 | 36例患者和7个自制模型 |
| 364 | 2025-05-31 |
A Transfer Learning-Based VGG-16 Model for COD Detection in UV-Vis Spectroscopy
2025-May-17, Journal of imaging
IF:2.7Q3
DOI:10.3390/jimaging11050159
PMID:40423016
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研究论文 | 本文提出了一种基于迁移学习的VGG-16模型，用于紫外-可见光谱中的化学需氧量(COD)检测 | 将一维光谱转换为二维光谱图像，并利用迁移学习的VGG-16模型进行特征提取和建模，显著提高了COD预测的准确性 | 训练深度学习模型需要大量水样数据集，且数据标注任务复杂 | 快速准确地检测水体中的化学需氧量(COD)，以保护环境 | 水体中的化学需氧量(COD) | 计算机视觉 | NA | 紫外-可见光谱(UV-Vis spectroscopy) | VGG-16, CNN | 图像 | NA |
| 365 | 2025-05-31 |
Noise Suppressed Image Reconstruction for Quanta Image Sensors Based on Transformer Neural Networks
2025-May-17, Journal of imaging
IF:2.7Q3
DOI:10.3390/jimaging11050160
PMID:40423017
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research paper | 提出了一种基于Transformer神经网络的量子图像传感器噪声抑制重建方法 | 结合卷积神经网络和Transformer，通过Anscombe变换及串并行模块增强去噪性能和场景适应性 | NA | 解决量子图像传感器在低光成像中的Poisson噪声问题 | 量子图像传感器（QIS） | computer vision | NA | deep learning | CNN, Transformer | image | NA |
| 366 | 2025-05-31 |
Deep Learning-Based Classification of CRISPR Loci Using Repeat Sequences
2025-05-16, ACS synthetic biology
IF:3.7Q1
DOI:10.1021/acssynbio.5c00174
PMID:40261207
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研究论文 | 提出了一种基于深度学习的CRISPR位点分类方法CRISPRclassify-CNN-Att，仅利用重复序列进行分类 | 首次提出仅基于重复序列的CRISPR位点分类方法，结合CNN和自注意力机制，采用堆叠策略和迁移学习解决样本不平衡问题 | 对于样本量较少的亚型分类准确性仍有提升空间 | 开发不依赖cas基因的CRISPR-Cas系统分类方法 | CRISPR位点的重复序列 | 机器学习 | NA | 深度学习 | CNN, 自注意力机制 | 序列数据 | 多种亚型的CRISPR位点样本（具体数量未提及） |
| 367 | 2025-05-31 |
Unleashing the Potential of Residual and Dual-Stream Transformers for the Remote Sensing Image Analysis
2025-May-15, Journal of imaging
IF:2.7Q3
DOI:10.3390/jimaging11050156
PMID:40423013
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研究论文 | 本文提出了一种结合ResNet50 V2和Vision Transformer (ViT)架构的双流ResV2ViT模型，用于遥感卫星图像的分类 | 通过双流方法结合ResNet50 V2和ViT，同时提取局部空间特征和全局上下文信息，提高了分类性能 | 未提及具体局限性 | 提升遥感卫星图像分类的准确性和效率 | 遥感卫星图像 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | ResV2ViT (结合ResNet50 V2和ViT) | 图像 | RSI-CB256数据集和另一个包含21个类别的数据集 |
| 368 | 2025-05-31 |
Beyond Handcrafted Features: A Deep Learning Framework for Optical Flow and SLAM
2025-May-15, Journal of imaging
IF:2.7Q3
DOI:10.3390/jimaging11050155
PMID:40423012
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研究论文 | 本文提出了一种基于卷积神经网络（CNN）的视觉同步定位与地图构建（SLAM）新方法，用于创建鲁棒的地图 | 利用CNN从预训练模型的中间层提取特征进行光流估计，通过分析数千种层和滤波器组合的偏移误差，找到具有最小偏移误差的特定层和滤波器组合 | NA | 提高视觉SLAM在视角变化、遮挡和光照变化等环境挑战下的鲁棒性和准确性 | 视觉SLAM系统 | 计算机视觉 | NA | CNN | CNN | 图像 | 六个公开可用的数据集 |
| 369 | 2025-05-31 |
LivecellX: A Scalable Deep Learning Framework for Single-Cell Object-Oriented Analysis in Live-Cell Imaging
2025-May-14, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2025.02.23.639532
PMID:40060645
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研究论文 | 介绍了一个名为LivecellX的深度学习框架，用于活细胞成像中的单细胞面向对象分析 | 提出了一个新的任务：分割校正，包括过分割和欠分割错误，并开发了创新的评估指标和机器学习技术来解决这一问题 | 未明确提及具体限制 | 提高活细胞成像中单细胞动态分析的准确性和可扩展性 | 活细胞成像中的单细胞 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | CS-Net | 图像 | 来自两种不同类型显微镜的新型成像数据集 |
| 370 | 2025-05-31 |
Biomimetic Computing for Efficient Spoken Language Identification
2025-May-14, Biomimetics (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/biomimetics10050316
PMID:40422146
|
研究论文 | 本文提出了一种结合仿生优化技术和深度学习的DBODL-MSLIS方法，用于提高口语语言识别的准确性和效率 | 整合了仿生优化技术（如Dung Beetle Optimization）和深度学习（LSTM网络），通过模拟自然界智能行为优化特征选择和分类性能 | 未提及具体的数据集规模限制或跨语言泛化能力的详细评估 | 提升多语言环境下口语语言识别的准确性和效率 | 多语言口语数据集（IIIT Spoken Language数据集） | 自然语言处理 | NA | Dung Beetle Optimization (DBO), 离散小波变换(DWT), 零交叉率(ZCR), 贝叶斯优化(BO) | LSTM | 语音信号 | 基于IIIT Spoken Language数据集（具体数量未说明） |
| 371 | 2025-05-31 |
Deep Supramolecular Language Processing for Co-Crystal Prediction
2025-May-13, Angewandte Chemie (International ed. in English)
DOI:10.1002/anie.202507835
PMID:40358977
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研究论文 | 本文提出了一种名为DeepCocrystal的深度学习新方法，用于预测共晶形成，通过从超分子角度处理“化学语言”来加速药物共晶开发 | DeepCocrystal是一种创新的深度学习模型，能够从超分子角度处理化学语言，预测共晶形成，并在实际应用中表现出优于现有模型的性能 | NA | 加速共晶化和药物开发过程 | 药物共晶对 | 自然语言处理 | NA | 深度学习 | DeepCocrystal | 分子字符串表示 | NA |
| 372 | 2025-05-31 |
Transforming 3D MRI to 2D Feature Maps Using Pre-Trained Models for Diagnosis of Attention Deficit Hyperactivity Disorder
2025-May-13, Tomography (Ann Arbor, Mich.)
DOI:10.3390/tomography11050056
PMID:40423258
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研究论文 | 本研究探讨了利用预训练模型将3D MRI转换为2D特征图，结合深度学习技术高精度诊断注意力缺陷多动障碍(ADHD)的潜在效用 | 提出了一种从3D MRI图像中提取2D特征的新方法，并将这些特征与临床特征相结合用于ADHD诊断 | 研究为概念验证性质，样本量有限，且仅使用了ADHD200数据集 | 开发基于深度学习的ADHD高精度诊断工具 | ADHD患者和正常对照的MRI数据及临床特征 | 数字病理学 | 神经发育障碍 | MRI | VGG16, CNN2D, CNN1D, LSTM, GRU | 3D MRI图像和临床数据 | ADHD200数据集(具体数量未明确说明) |
| 373 | 2025-05-31 |
YOLOv11-Based quantification and temporal analysis of repetitive behaviors in deer mice
2025-May-12, Neuroscience
IF:2.9Q2
|
研究论文 | 本研究提出了一种基于YOLOv11的自动化系统，用于鹿鼠重复行为的量化与时间分析 | 结合YOLOv11深度学习直接进行行为分类，绕过初始运动特征工程，提供客观、高通量的行为频率、持续时间及复杂时间组织量化方法 | NA | 详细描述鹿鼠行为的时间动态，为未来研究自然变异和实验操作提供基线数据和分析工具 | 鹿鼠（Peromyscus maniculatus bairdii） | 计算机视觉 | NA | YOLOv11深度学习 | YOLOv11 | 视频 | NA |
| 374 | 2025-05-31 |
Energy-Efficient Fall-Detection System Using LoRa and Hybrid Algorithms
2025-May-12, Biomimetics (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/biomimetics10050313
PMID:40422143
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研究论文 | 介绍了一种结合LoRa技术和混合算法的高效能跌倒检测系统 | 提出了一种混合系统，结合了基于阈值的初步检测和基于CNN-LSTM的深度学习模型，以提高分类准确性，并通过LoRa技术实现长距离、低能耗的通信 | 实验中使用的是模拟跌倒数据，可能无法完全反映真实场景中的复杂性 | 开发一种高效能、高精度的跌倒检测系统，以提升老年人和行动不便人士的安全和生活质量 | 老年人和行动不便人士 | 可穿戴设备 | 老年疾病 | LoRa, CNN, LSTM | CNN-LSTM | 加速度数据 | 实验中使用模拟跌倒数据和日常活动数据，具体样本数量未提及 |
| 375 | 2025-05-31 |
ROICellTrack: a deep learning framework for integrating cellular imaging modalities in subcellular spatial transcriptomic profiling of tumor tissues
2025-May-06, Bioinformatics (Oxford, England)
DOI:10.1093/bioinformatics/btaf152
PMID:40199763
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research paper | 开发了一个名为ROICellTrack的深度学习框架，用于更好地整合细胞成像与空间转录组分析 | 提出了一种新的深度学习框架ROICellTrack，能够更有效地整合细胞成像和空间转录组数据，用于分析肿瘤微环境 | 研究仅基于56个ROI样本，样本量较小，可能影响结果的普适性 | 旨在通过整合成像和转录组数据，提高对肿瘤异质性的理解，以支持个性化和靶向治疗 | 膀胱尿路上皮癌和上尿路尿路上皮癌的肿瘤组织 | digital pathology | urothelial carcinoma | GeoMx Digital Spatial Profiler, 空间转录组技术 | deep learning | image, transcriptomic data | 56个ROI样本 |
| 376 | 2025-05-31 |
MultiSEss: Automatic Sleep Staging Model Based on SE Attention Mechanism and State Space Model
2025-May-03, Biomimetics (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/biomimetics10050288
PMID:40422118
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research paper | 提出了一种名为MultiSEss的创新深度学习架构，用于解决自动睡眠阶段分类中的关键问题 | 结合了多尺度卷积模块和Squeeze-and-Excitation注意力机制，并采用状态空间序列耦合模块来更准确地捕获和整合多模态数据之间的相关性 | 未提及具体的局限性 | 提高自动睡眠阶段分类的准确性，以改善睡眠障碍的诊断和治疗 | 睡眠阶段分类 | machine learning | sleep disorders | 深度学习 | CNN, SE注意力机制, 状态空间模型 | 多模态数据 | Sleep-EDF-20和Sleep-EDF-78数据集 |
| 377 | 2025-05-31 |
FakeRotLib: expedient non-canonical amino acid parameterization in Rosetta
2025-May-02, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2025.02.27.640629
PMID:40093079
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research paper | 介绍了一种名为FakeRotLib的方法，用于在Rosetta中快速参数化非经典氨基酸 | 提出FakeRotLib方法，通过小分子构象统计拟合创建旋转异构体分布，显著提升参数化效率并扩展可建模的NCAA类型 | 未提及具体的数据集规模或验证范围 | 改进Rosetta中非经典氨基酸的参数化方法 | 非经典氨基酸（NCAAs） | 计算生物学 | NA | 统计拟合、小分子构象分析 | FakeRotLib | 分子构象数据 | NA |
| 378 | 2025-05-31 |
A Bio-Inspired Learning Dendritic Motion Detection Framework with Direction-Selective Horizontal Cells
2025-May-02, Biomimetics (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/biomimetics10050286
PMID:40422116
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research paper | 提出了一种受生物启发的可学习水平细胞树突神经元模型（HCdM），用于高效且鲁棒的运动方向检测 | HCdM模型模仿树突神经元的局部处理机制，通过突触学习修剪不必要部分，在噪声图像中保持高准确度，特别是在椒盐噪声下表现优异 | 未来研究需要将HCdM与在复杂视觉场景中表现优异的SOTA模型结合以增强其适应性 | 开发一种高效且鲁棒的运动方向检测模型 | 运动方向检测 | computer vision | NA | NA | HCdM | image | NA |
| 379 | 2025-05-31 |
High-throughput markerless pose estimation and home-cage activity analysis of tree shrew using deep learning
2025-May, Animal models and experimental medicine
IF:3.8Q2
DOI:10.1002/ame2.12530
PMID:39846430
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research paper | 该研究提出了一种基于深度学习的无标记姿态估计方法，用于量化树鼩的笼内活动并识别多种自发行为 | 开发了一种高效的高通量方法，可同时监测16只树鼩的长期笼内活动，并创新性地建立了研究抓取行为的系统 | 未提及方法的泛化能力或其他潜在限制 | 量化树鼩的自然行为以更好地理解其日常活动并建立疾病模型 | 树鼩的自发行为（如饮水、进食、休息等） | machine learning | NA | deep learning | DL | video | 16只树鼩 |
| 380 | 2025-05-31 |
Single Cell Inference of Cancer Drug Response Using Pathway-Based Transformer Network
2025-05, Small methods
IF:10.7Q1
DOI:10.1002/smtd.202400991
PMID:39962810
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research paper | 该研究开发了一个基于Transformer的深度学习模型scPDS，用于从单细胞RNA测序数据预测癌症药物敏感性 | 通过整合大量细胞系数据集中的批量RNA测序数据，scPDS模型提高了单细胞RNA测序分析的准确性和计算效率，并在时间和内存消耗上优于现有方法 | NA | 预测癌症药物反应以优化个性化治疗方案 | 乳腺癌细胞和患者 | machine learning | breast cancer | scRNA-seq, bulk RNA-seq | Transformer | RNA-seq数据 | NA |