深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 1408 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 | 算法框架 | 模型架构 | 性能指标 | 计算资源 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 361 | 2025-06-03 |
Diagnosis of trigeminal neuralgia based on plain skull radiography using convolutional neural network
2025-May-29, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-03254-7
PMID:40442191
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研究论文 | 本研究旨在探索使用卷积神经网络（CNN）基于普通X射线颅骨图像诊断三叉神经痛的可行性 | 首次将CNN应用于普通X射线颅骨图像进行三叉神经痛诊断，并识别出蝶骨体和斜坡作为关键预测区域 | 外部验证数据集的准确率较低（71.0%），需要进一步优化模型 | 开发基于深度学习的X射线图像分析方法辅助三叉神经痛诊断 | 三叉神经痛患者和未破裂颅内动脉瘤患者的颅骨X射线图像 | 数字病理学 | 三叉神经痛 | CNN | CNN | 图像 | 664张颅骨X射线图像（166例三叉神经痛患者，498例对照组） | NA | NA | NA | NA |
| 362 | 2025-06-03 |
Temporal user interest modeling for online advertising using Bi-LSTM network improved by an updated version of Parrot Optimizer
2025-May-29, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-03208-z
PMID:40442252
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研究论文 | 本文提出了一种基于优化Bi-LSTM和更新版鹦鹉优化器(UPO)的用户兴趣建模方法，用于在线广告中的用户行为预测 | 结合Bi-LSTM处理用户活动的时序特性，并引入更新版鹦鹉优化器(UPO)提升模型性能 | 未提及具体数据集规模或实际部署效果 | 提高在线广告中用户点击率和广告投放精准度 | 在线广告平台的用户行为数据 | 自然语言处理 | NA | 深度学习 | Bi-LSTM | 用户行为序列数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 363 | 2025-06-03 |
Automated classification of midpalatal suture maturation stages from CBCTs using an end-to-end deep learning framework
2025-May-29, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-03778-y
PMID:40442312
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research paper | 提出了一种基于深度学习的端到端框架，用于从CBCT图像中自动分类腭中缝成熟阶段 | 引入了新颖的多滤波器卷积残差注意力网络（MFCRAN）结合DCT层，以及针对数据类别的排序损失和数据增强策略 | 使用的数据集为私有数据集，可能限制了模型的泛化能力 | 提高腭中缝成熟阶段分类的准确性和自动化水平，以辅助正畸诊断和治疗规划 | CBCT图像中的腭中缝成熟阶段 | computer vision | NA | CBCT成像 | CNN, EfficientNet, ResNet18, MFCRAN | image | 618张CBCT图像，分为五个阶段（A、B、C、D和E） | NA | NA | NA | NA |
| 364 | 2025-06-03 |
Associations of greenhouse gases, air pollutants and dynamics of scrub typhus incidence in China: a nationwide time-series study
2025-May-29, BMC public health
IF:3.5Q1
DOI:10.1186/s12889-025-23156-7
PMID:40442614
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research paper | 本研究探讨了温室气体和空气污染物与中国恙虫病发病率之间的相关性，并评估了环境因素对不同年龄段和流行期的影响 | 首次评估了无机化合物如温室气体和空气污染物对恙虫病发病率的影响，并利用深度学习算法预测环境因素对发病率的影响 | 研究采用横断面方法，结果需要通过额外的队列研究来确认 | 评估环境因素与恙虫病发病率之间的关系，并开发恙虫病的综合预警系统 | 中国的恙虫病病例及温室气体和空气污染物数据 | public health | scrub typhus | Moving Epidemic Method (MEM), Treed Distributed Lag Non-Linear Model (TDLNM), Quantile-based G Computation (qgcomp), Bayesian Kernel Machine Regression (BKMR), Weighted Quantile Sum (WQS), Convolutional Neural Networks (CNN) | CNN | time-series data | 全国范围内的恙虫病病例数据（2005-2018年） | NA | NA | NA | NA |
| 365 | 2025-06-03 |
Mobile based deep CNN model for maize leaf disease detection and classification
2025-May-29, Plant methods
IF:4.7Q1
DOI:10.1186/s13007-025-01386-5
PMID:40442806
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研究论文 | 开发了一种基于移动端的深度CNN模型，用于实时检测和分类玉米叶部病害 | 首次开发了实时、用户友好的移动应用，用于玉米叶部病害检测和分类，相比现有离线模型更易访问并提供即时反馈 | 未提及模型在不同环境条件下的泛化能力，以及移动设备性能对应用效果的影响 | 提高玉米产量通过早期病害检测 | 玉米叶部病害（枯萎病、普通锈病、灰斑病）及健康叶片 | 计算机视觉 | 植物病害 | 数据增强、加权交叉熵损失 | CNN（VGG16、AlexNet、ResNet50） | 图像 | 4188张图像（包含枯萎病、普通锈病、灰斑病及健康叶片） | NA | NA | NA | NA |
| 366 | 2025-06-03 |
A Deep Neural Network Framework for the Detection of Bacterial Diseases from Chest X-Ray Scans
2025-May-27, Infectious disorders drug targets
|
研究论文 | 开发了一个基于深度神经网络的框架，用于从胸部X光扫描中检测细菌性疾病，包括COVID-19、肺炎和结核病 | 利用多种DNN学习算法分析X光扫描的颜色、曲线和边缘特征，使用Adam优化器降低错误率并提升模型训练效果，VGG19模型在准确率上显著优于其他模型 | 错误率为5.28%，可能存在一定的误诊风险 | 开发一个高效、可靠的深度学习模型，用于快速诊断呼吸系统疾病 | 胸部X光扫描图像 | 计算机视觉 | 呼吸系统疾病 | DNN | VGG19 | 图像 | 1800张胸部X光图像，包括COVID-19、肺炎、结核病和正常病例 | NA | NA | NA | NA |
| 367 | 2025-06-03 |
Deep Learning-Based Chronic Obstructive Pulmonary Disease Exacerbation Prediction Using Flow-Volume and Volume-Time Curve Imaging: Retrospective Cohort Study
2025-May-15, Journal of medical Internet research
IF:5.8Q1
DOI:10.2196/69785
PMID:40373296
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研究论文 | 本研究利用深度学习和呼吸功能测试图像预测慢性阻塞性肺疾病(COPD)急性加重事件 | 结合临床数据和呼吸功能测试图像(流量-容积环和容积-时间曲线)的AI模型，相比仅使用临床变量的模型，能更准确地预测COPD急性加重事件 | 回顾性研究设计可能引入选择偏倚，且仅来自两家教学医院的数据可能限制结果的普遍性 | 开发能更准确预测COPD急性加重的AI模型 | COPD患者 | 数字病理 | 慢性阻塞性肺疾病 | 深度学习 | AI-PFT-Clin模型(结合临床和图像数据的AI模型) | 图像(流量-容积环和容积-时间曲线)和临床数据 | 10,492例COPD病例(开发队列6,870例，外部验证队列3,622例) | NA | NA | NA | NA |
| 368 | 2025-10-06 |
Assessing the Severity of Connective Tissue-Related Interstitial Lung Disease Using Computed Tomography Quantitative Analysis Parameters
2025 May-Jun 01, Journal of computer assisted tomography
IF:1.0Q4
DOI:10.1097/RCT.0000000000001693
PMID:39761506
|
研究论文 | 本研究通过CT定量分析参数预测结缔组织病相关间质性肺病患者的肺功能损伤并评估疾病严重程度 | 结合CT深度学习模型和密度阈值方法，首次系统评估蜂窝状改变在CTD-ILD严重程度分级中的预测价值 | 回顾性研究设计，样本量相对有限（105例患者），缺乏外部验证 | 预测CTD-ILD患者肺功能损伤并评估疾病严重程度 | 结缔组织病相关间质性肺病患者和健康对照者 | 数字病理 | 间质性肺病 | 计算机断层扫描定量分析，深度学习模型，密度阈值分割 | 深度学习模型 | 胸部高分辨率CT图像 | 105例CTD-ILD患者（46男59女，中位年龄64岁）和80例健康对照 | NA | RDNet | AUC, 敏感性, 特异性, 相关系数 | NA |
| 369 | 2025-10-06 |
Deep Learning Reconstruction for Enhanced Resolution and Image Quality in Breath-Hold MRCP: A Preliminary Study
2025 May-Jun 01, Journal of computer assisted tomography
IF:1.0Q4
DOI:10.1097/RCT.0000000000001680
PMID:39761494
|
研究论文 | 本研究评估增强分辨率深度学习重建技术在磁共振胰胆管成像中的图像质量提升效果 | 首次将增强分辨率深度学习重建技术应用于单次屏气MRCP成像，显著提升图像分辨率和质量 | 样本量较小（34例患者），为初步研究，需要更大规模验证 | 评估ER-DLR技术在MRCP图像重建中的性能表现 | 胆道和胰腺疾病患者的MRCP图像 | 医学影像分析 | 胆道胰腺疾病 | 磁共振成像，深度学习重建 | 深度学习 | 医学影像 | 34例胆道胰腺疾病患者 | NA | NA | 信噪比, 对比度, 对比噪声比, 斜率, 图像噪声评分, 对比度评分, 伪影评分, 锐度评分, 整体图像质量评分 | 3T MRI系统 |
| 370 | 2025-06-02 |
DeepCR: predicting cytokine receptor proteins through pretrained language models and deep learning networks
2025-May-31, Journal of biomolecular structure & dynamics
IF:2.7Q2
DOI:10.1080/07391102.2025.2512448
PMID:40448687
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研究论文 | 本文提出了一种结合预训练语言模型和多窗口卷积神经网络的分类框架，用于快速准确识别细胞因子受体蛋白 | 首次专门针对细胞因子受体蛋白进行分类研究，结合PLMs和mCNN架构，无需手动特征提取 | 未提及模型在更广泛蛋白质数据集上的泛化能力 | 开发高效识别细胞因子受体蛋白的计算方法 | 细胞因子受体蛋白 | 计算生物学 | 自身免疫性疾病 | 预训练语言模型(ProtTrans, ESM), 多窗口CNN | PLMs+mCNN | 蛋白质序列 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 371 | 2025-06-02 |
Attention-driven deep learning framework for EEG analysis in ADHD detection
2025-May-31, Applied neuropsychology. Child
DOI:10.1080/21622965.2025.2512919
PMID:40449519
|
research paper | 提出一种基于注意力机制的深度学习框架，用于分析EEG信号以检测ADHD | 模型整合注意力机制以选择性关注关键EEG特征，提升分类性能 | NA | 提高ADHD检测的准确性 | 被诊断为ADHD的儿童及对照组儿童的EEG记录 | machine learning | ADHD | EEG | 深度学习框架（含注意力机制） | EEG信号 | 来自IEEE DataPort的EEG记录数据集，包含ADHD儿童和对照组 | NA | NA | NA | NA |
| 372 | 2025-06-02 |
Unified estimation of rice canopy leaf area index over multiple periods based on UAV multispectral imagery and deep learning
2025-May-30, Plant methods
IF:4.7Q1
DOI:10.1186/s13007-025-01398-1
PMID:40442795
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研究论文 | 本研究利用无人机多光谱遥感技术和深度学习模型，实现了水稻冠层叶面积指数(LAI)的多时期统一估算 | 结合无人机多光谱遥感和CNN技术，提出了一种高效准确的水稻LAI多时期估算方法，并通过特征筛选提高了模型精度 | 未来可进一步探索更多特征提取和变量筛选方法，通过优化模型结构提高精度和稳定性 | 开发高效准确的水稻生长监测方法 | 水稻冠层叶面积指数(LAI) | 农业遥感 | NA | 无人机多光谱遥感 | MLP, CNN | 多光谱图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 373 | 2025-06-02 |
Evaluation of machine learning and deep learning algorithms for fire prediction in Southeast Asia
2025-May-29, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-00628-9
PMID:40442135
|
研究论文 | 评估机器学习和深度学习算法在东南亚火灾预测中的应用 | 比较了六种不同的ML和DL模型在东南亚火灾预测中的表现，并针对不同地区的时空动态特点推荐了最优模型 | 未提及模型在其他地区或不同时间尺度上的泛化能力 | 提高东南亚地区火灾预测的准确性以支持火灾管理决策 | 东南亚地区的植被火灾 | 机器学习 | NA | VIIRS卫星数据 | MLP, CNN, LSTM, CNN-LSTM, ConvLSTM | 卫星图像数据 | 东南亚多国（文莱、印尼、马来西亚等）的火灾数据 | NA | NA | NA | NA |
| 374 | 2025-06-02 |
An efficient dual-branch framework via implicit self-texture enhancement for arbitrary-scale histopathology image super-resolution
2025-May-29, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-02503-z
PMID:40442141
|
research paper | 提出了一种基于隐式自纹理增强的双分支框架（ISTE），用于任意尺度病理图像超分辨率 | ISTE框架通过特征聚合分支和纹理学习分支，结合两阶段纹理增强策略，有效提升病理图像超分辨率的局部细节和高频纹理细节 | 未明确提及具体局限性 | 解决病理图像任意尺度超分辨率问题，提升图像质量以支持下游病理分析任务 | 病理图像 | digital pathology | lung cancer | deep learning-based single-image super-resolution (SISR), implicit neural representation (INR) | dual-branch framework (ISTE) | image | 公开数据集（TMA、HistoSR和TCGA肺癌数据集） | NA | NA | NA | NA |
| 375 | 2025-06-02 |
A deep learning model for prediction of lysine crotonylation sites by fusing multi-features based on multi-head self-attention mechanism
2025-May-29, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-04058-5
PMID:40442183
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研究论文 | 提出了一种基于多头自注意力机制的深度学习模型DeepMM-Kcr，用于预测赖氨酸巴豆酰化位点 | 融合了自然语言处理特征和手工特征，并采用多头自注意力机制进行特征融合，构建了基于CNN、双向GRU和多层感知机的深度学习框架 | NA | 快速准确地识别赖氨酸巴豆酰化修饰位点，以研究其生物学效应 | 赖氨酸巴豆酰化位点 | 机器学习 | NA | 深度学习 | CNN, 双向GRU, 多层感知机 | 蛋白质序列数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 376 | 2025-06-02 |
Evaluating statistical consistency for the ocean component of earth system models using physics informed convolutional autoencoder
2025-May-29, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-03092-7
PMID:40442217
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研究论文 | 本文提出了一种基于物理信息卷积自编码器（PIConvAE）的深度学习方法O-ESM-DCT，用于评估地球系统模型（ESMs）海洋组分的统计一致性 | O-ESM-DCT采用物理信息卷积自编码器模型，在少量模拟数据下实现快速收敛，并通过数据保真度和物理驱动损失作为一致性评估指标 | 传统深度学习方法在小数据环境下缺乏鲁棒性且难以保证收敛 | 开发一种高效评估地球系统模型海洋组分统计一致性的方法 | 地球系统模型（ESMs）的海洋组分 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 卷积自编码器（PIConvAE） | 模型模拟数据 | 少量模拟数据 | NA | NA | NA | NA |
| 377 | 2025-06-02 |
Hierarchical Information-guided robotic grasp detection
2025-May-29, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-03313-z
PMID:40442259
|
研究论文 | 提出了一种名为GraspFormer的新型机器人抓取检测方法，通过独特的编码器-解码器框架和Grasp Transformer Block来解决复杂环境中抓取检测的挑战 | 引入了层次信息引导的自注意力机制(HIGSA)和自适应深度通道调制器(DCM)，以增强特征交互和竞争，同时建模长距离依赖关系 | 未提及具体的实验环境限制或数据集的局限性 | 提高机器人在复杂动态环境中的抓取准确性和效率 | 机器人抓取检测 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | Transformer, CNN | 图像 | 未提及具体样本数量 | NA | NA | NA | NA |
| 378 | 2025-06-02 |
Gaussian random fields as an abstract representation of patient metadata for multimodal medical image segmentation
2025-May-29, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-03393-x
PMID:40442267
|
research paper | 提出了一种新颖的多模态分割方法，将患者元数据以高斯随机场的形式引入训练流程，用于慢性伤口的检测和监测 | 首次将患者数据整合到慢性伤口分割工作流中，通过高斯随机场表达患者元数据，并使用特定元数据类别训练个体模型后通过距离变换平均合并预测掩码 | 未提及方法在其他类型伤口或医学图像分割任务中的泛化能力 | 开发创新的深度学习方法以减少慢性伤口对患者和临床医生的影响 | 糖尿病患者的慢性伤口 | digital pathology | diabetes | deep learning | multimodal segmentation model | multimodal medical image | Diabetic Foot Ulcer Challenge 2022测试集 | NA | NA | NA | NA |
| 379 | 2025-06-02 |
Recent advances in antibody optimization based on deep learning methods
2025-May-28, Journal of Zhejiang University. Science. B
DOI:10.1631/jzus.B2400387
PMID:40436639
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review | 本文综述了基于深度学习的抗体优化方法的最新进展 | 探讨了人工智能算法，特别是深度学习方法在抗体优化中的应用及其潜在解决方案 | 讨论了当前通用深度学习算法在抗体优化中面临的挑战 | 优化抗体的性质以加速抗体药物的开发 | 抗体 | machine learning | NA | deep learning | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 380 | 2025-06-02 |
A hybrid explainable federated-based vision transformer framework for breast cancer prediction via risk factors
2025-May-27, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-96527-0
PMID:40419634
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research paper | 提出了一种可解释的联邦学习框架，结合Vision Transformer和CNN，用于乳腺癌预测 | 结合了联邦学习、Vision Transformer和CNN的混合模型，并引入可解释AI技术提高模型透明度 | 未提及具体的数据集规模和多样性限制 | 开发一个隐私保护且准确的乳腺癌预测框架 | 乳腺癌预测 | digital pathology | breast cancer | federated learning, XAI | Vision Transformer (ViT), CNN | image, risk factors data | NA | NA | NA | NA | NA |