深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 1382 篇文献，本页显示第 941 - 960 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 941 | 2025-05-16 |
The analysis of artificial intelligence knowledge graphs for online music learning platform under deep learning
2025-May-12, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-01810-9
PMID:40355699
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研究论文 | 提出了一种基于深度学习的个性化音乐学习平台模型，通过整合音频、视频和用户行为数据提供高效且定制化的学习推荐 | 构建了一个融合音乐领域关键实体及其关系的知识图谱，并将其与提取的特征向量融合，以提高推荐准确性和个性化 | 未提及模型在大规模用户数据下的扩展性和实时性表现 | 开发一个高效且个性化的音乐学习推荐平台 | 在线音乐学习平台的用户 | 机器学习 | NA | 深度学习 | CNN, LSTM, 多层感知机 | 音频、视频、用户行为数据 | 基于不同数据集的实验分析 | NA | NA | NA | NA |
| 942 | 2025-05-16 |
Exploring dental faculty awareness, knowledge, and attitudes toward AI integration in education and practice: a mixed-method study
2025-May-12, BMC medical education
IF:2.7Q1
DOI:10.1186/s12909-025-07259-8
PMID:40355937
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研究论文 | 本研究通过混合方法评估了牙科教师对AI在教育和实践中整合的知识、意识和态度，并提出了基于共识的建议 | 首次在巴基斯坦的牙科教育背景下评估教师对AI的认知和态度，并提出了具体的整合建议 | 研究样本仅限于巴基斯坦的牙科教师，可能无法推广到其他地区 | 评估牙科教师对AI的认知和态度，并提出AI在牙科教育和实践中整合的建议 | 巴基斯坦公立和私立牙科学院的400名教师 | 医疗教育技术 | NA | 混合方法研究（GAAIS量表和焦点小组讨论） | NA | 问卷调查数据和定性讨论数据 | 400名牙科教师 | NA | NA | NA | NA |
| 943 | 2025-05-16 |
[Research status of automatic localization of acupoint based on deep learning]
2025-May-12, Zhongguo zhen jiu = Chinese acupuncture & moxibustion
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综述 | 本文回顾了近年来深度学习在穴位自动定位中的应用，并从数据集构建、神经网络模型设计和穴位定位精度评估三个关键环节进行了总结 | 总结了深度学习在穴位定位领域的显著进展，并提出了未来研究方向，包括标准化数据集的支持、3D建模和多模态数据融合的整合 | 穴位检测的规模需要扩大，模型的精度、泛化能力和实时性能有待提高 | 探讨深度学习在穴位自动定位中的应用现状及未来发展方向 | 穴位自动定位 | 深度学习 | NA | NA | 神经网络 | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 944 | 2025-05-16 |
Effectiveness and Implementation Outcomes of an mHealth App Aimed at Promoting Physical Activity and Improving Psychological Distress in the Workplace Setting: Cluster-Level Nonrandomized Controlled Trial
2025-May-06, JMIR mHealth and uHealth
IF:5.4Q1
DOI:10.2196/70473
PMID:40327360
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研究论文 | 本研究评估了名为ASHARE的智能手机应用在工作场所促进身体活动和改善心理困扰的效果及实施结果 | 利用深度学习模型通过身体活动监测抑郁和焦虑，并在工作场所环境中进行混合效果-实施试验 | 组间差异无统计学显著性，应用的用户保留率较低（20%），实施结果在员工中评价不佳 | 评估mHealth应用在工作场所促进身体活动和改善心理健康的有效性与实施效果 | 日本工作场所的员工 | 数字健康 | 心理健康 | 深度学习模型 | NA | 移动健康数据 | 84名员工（干预组67人，对照组17人）来自7个工作单位 | NA | NA | NA | NA |
| 945 | 2025-05-16 |
Reducing food waste in the HORECA sector using AI-based waste-tracking devices
2025-May-01, Waste management (New York, N.Y.)
DOI:10.1016/j.wasman.2025.02.044
PMID:40024032
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研究论文 | 本研究评估了一种基于AI的自动废物追踪系统在HORECA行业中减少食物浪费的有效性 | 利用计算机视觉和深度学习算法实时自动称重和光学分离食物浪费 | 未探索废物追踪设备与消费者层面干预措施的结合 | 评估AI技术在减少HORECA行业食物浪费方面的有效性 | HORECA行业中的餐厅、酒店和商业餐饮服务 | 计算机视觉 | NA | 深度学习算法 | NA | 图像 | 德国的度假村餐厅和商业餐饮服务、瑞士的酒店以及希腊的两家酒店 | NA | NA | NA | NA |
| 946 | 2025-05-16 |
Revolutionizing biological digital twins: Integrating internet of bio-nano things, convolutional neural networks, and federated learning
2025-May, Computers in biology and medicine
IF:7.0Q1
DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.109970
PMID:40101583
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研究论文 | 本文提出了一种整合生物纳米物联网、卷积神经网络和联邦学习的新型框架，以解决生物数字孪生在微生物领域的应用挑战 | 结合IoBNT进行微观数据采集与传输，并利用CNN和FL算法实现高效模式识别与带宽节省 | 未明确说明框架在非细菌类生物实体上的适用性 | 解决微生物数字孪生实现过程中的数据提取、传输和计算难题 | 微生物（如细菌）的数字孪生模型 | 数字病理学 | NA | IoBNT（生物纳米物联网）、联邦学习 | CNN（卷积神经网络） | 微观生物数据 | 33种细菌类别 | NA | NA | NA | NA |
| 947 | 2025-05-16 |
Approach and surgical management of epiretinal membrane
2025-May-01, Current opinion in ophthalmology
IF:3.0Q1
DOI:10.1097/ICU.0000000000001135
PMID:40145317
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综述 | 本文综述了近年来视网膜前膜（ERM）手术的最新研究进展，包括手术技术评估和内部限制膜（ILM）剥离的必要性 | 总结了ILM剥离可能减少ERM复发的优势，并探讨了光学相干断层扫描（OCT）在术前、术中和术后的应用，以及深度学习模型预测手术效果的能力 | 仍存在许多关于最佳手术实践的未解决问题，需要进一步评估 | 探讨视网膜前膜（ERM）手术的最新研究进展和手术技术 | 视网膜前膜（ERM）患者 | 数字病理学 | 视网膜疾病 | 光学相干断层扫描（OCT） | 深度学习模型 | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 948 | 2025-05-16 |
scSDNE: A semi-supervised method for inferring cell-cell interactions based on graph embedding
2025-May, PLoS computational biology
IF:3.8Q1
DOI:10.1371/journal.pcbi.1013027
PMID:40333631
|
research paper | 该论文提出了一种名为scSDNE的半监督图嵌入模型，用于推断基于配体-受体（L-R）相互作用的细胞间通讯 | 结合深度学习与手动整理的L-R相互作用数据库，scSDNE能够将相互作用细胞中的基因映射到共享潜在空间，从而更精确地表示细胞间关系 | NA | 全面理解细胞间通讯的复杂机制 | 细胞间通讯中的配体-受体（L-R）相互作用 | 生物信息学 | NA | 单细胞RNA测序（scRNA-seq） | 半监督图嵌入模型（scSDNE） | 基因表达数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 949 | 2025-05-16 |
Early detection of Alzheimer's disease using deep learning methods
2025-May, Alzheimer's & dementia : the journal of the Alzheimer's Association
DOI:10.1002/alz.70175
PMID:40356024
|
研究论文 | 本研究利用深度学习框架分析多模态数据集，以提高阿尔茨海默病的早期检测准确性 | 开发了一种结合LSTM和FNN处理结构化数据，以及ResNet50和MobileNetV2处理MRI数据的混合深度学习框架，显著提高了预测准确率 | 研究依赖于特定数据集（NACC和ADNI），可能限制了模型的泛化能力 | 通过AI技术提高阿尔茨海默病的早期检测准确性 | 阿尔茨海默病患者的多模态数据（临床数据、生物标志物和神经影像数据） | 数字病理学 | 老年病 | 深度学习 | LSTM, FNN, ResNet50, MobileNetV2 | 结构化数据, MRI图像 | 来自NACC和ADNI数据集的数据 | NA | NA | NA | NA |
| 950 | 2025-05-15 |
Artificial intelligence for chronic total occlusion percutaneous coronary interventions
2025-May-13, The Journal of invasive cardiology
IF:1.6Q3
DOI:10.25270/jic/25.00089
PMID:40359582
|
review | 本文回顾了人工智能在慢性完全闭塞（CTO）诊断和经皮冠状动脉介入治疗（PCI）成功率预测中的最新进展 | 探讨了AI在CTO PCI中的创新应用，特别是在诊断和治疗决策支持方面的潜力 | 未提及具体的研究样本量或模型性能的详细比较 | 评估AI在CTO PCI领域的应用效果和前景 | 慢性完全闭塞（CTO）和经皮冠状动脉介入治疗（PCI） | machine learning | cardiovascular disease | NA | neural networks, deep learning | clinical parameters, imaging | NA | NA | NA | NA | NA |
| 951 | 2025-05-15 |
Compressed chromatographic fingerprint of Artemisiae argyi Folium empowered by 1D-CNN: Reduce mobile phase consumption using chemometric algorithm
2025-May-10, Journal of chromatography. A
DOI:10.1016/j.chroma.2025.465874
PMID:40101658
|
研究论文 | 本研究提出了一种结合一维卷积神经网络（1D-CNN）与高效液相色谱（HPLC）的压缩指纹图谱分析技术，旨在提高复杂系统中多种化合物的分析效率并减少有机溶剂的使用 | 结合1D-CNN与HPLC，开发压缩指纹图谱技术，显著减少分析时间和有机溶剂消耗 | 在分析的十种化合物中，仅九种取得了良好结果，表明模型对某些化合物的解释力有待提高 | 提高复杂系统中化合物分析的效率并减少有机溶剂消耗 | 艾叶（Artemisiae argyi Folium, AAF） | 化学计量学 | NA | 高效液相色谱（HPLC），一维卷积神经网络（1D-CNN） | 1D-CNN | 色谱数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 952 | 2025-05-15 |
A novel framework for esophageal cancer grading: combining CT imaging, radiomics, reproducibility, and deep learning insights
2025-May-10, BMC gastroenterology
IF:2.5Q2
DOI:10.1186/s12876-025-03952-6
PMID:40348987
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research paper | 该研究提出了一种结合CT成像、放射组学、可重复性和深度学习的新框架，用于食管癌分级 | 结合放射组学和深度学习特征，通过注意力机制增强模型准确性，并采用多种机器学习模型进行癌症分级 | 研究为回顾性研究，可能受到数据质量和手动分割肿瘤区域的主观性影响 | 创建可靠的食管癌分级框架，提高诊断准确性和可解释性 | 2560名食管癌患者的CT扫描图像和临床信息 | digital pathology | esophageal cancer | CT imaging, radiomics, deep learning | DenseNet121, EfficientNet-B0, Random Forest, XGBoost, CatBoost | image, clinical information | 2560名食管癌患者 | NA | NA | NA | NA |
| 953 | 2025-05-15 |
Automated detection of arrhythmias using a novel interpretable feature set extracted from 12-lead electrocardiogram
2025-May, Computers in biology and medicine
IF:7.0Q1
DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.109957
PMID:40090185
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研究论文 | 本研究提出了一种基于特征的方法，用于从12导联心电图中自动检测心律失常，该方法在保持与深度学习相当性能的同时提供了更高的临床可解释性 | 提出了一种新颖的可解释特征集，结合数学技术如傅里叶变换、小波变换和互相关来评估心电图特征，并通过SHAP值分析优化特征集 | 在外部测试数据集上的性能有所下降（F1分数从81%降至68%） | 开发一种兼具高准确性和临床可解释性的心律失常自动诊断系统 | 12导联心电图数据 | 机器学习 | 心血管疾病 | 傅里叶变换、小波变换、互相关 | eXtreme Gradient Boosting (XGBoost) | 心电图信号 | 未明确提及具体样本数量，但使用了大规模心电图数据库 | NA | NA | NA | NA |
| 954 | 2025-05-15 |
Extraction of fetal heartbeat locations in abdominal phonocardiograms using deep attention transformer
2025-May, Computers in biology and medicine
IF:7.0Q1
DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110002
PMID:40096767
|
research paper | 提出了一种名为FHSU-NETR的深度学习模型，用于从原始PCG信号中直接提取胎儿和母亲的心率 | 利用transformer的自注意力机制，增强模型模拟远程交互和捕获全局上下文的能力 | 研究仅验证了20名正常受试者的数据，样本量较小 | 提高胎儿健康监测的可及性和可靠性 | 胎儿和母亲的心率 | machine learning | 心血管疾病 | Phonocardiography (PCG) | U-NetR, transformer | PCG信号 | 20名正常受试者，包括一例胎儿心动过速心律失常病例 | NA | NA | NA | NA |
| 955 | 2025-10-07 |
NCPepFold: Accurate Prediction of Noncanonical Cyclic Peptide Structures via Cyclization Optimization with Multigranular Representation
2025-May-13, Journal of chemical theory and computation
IF:5.7Q1
DOI:10.1021/acs.jctc.5c00139
PMID:40255206
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研究论文 | 开发了一种专门用于预测含非经典氨基酸环肽结构的深度学习模型NCPepFold | 首次提出结合残基和原子级多粒度信息，通过环化优化直接预测含非经典氨基酸环肽结构的方法 | 仅针对环肽结构预测，未涉及线性肽或其他生物分子结构预测 | 提高含非经典氨基酸环肽结构预测的准确性 | 含非经典氨基酸的环肽 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 深度学习模型 | 肽结构数据 | NA | NA | NCPepFold | 均方根偏差(RMSD) | NA |
| 956 | 2025-10-07 |
SpecRecFormer: Deep Learning-Driven Adaptive Component Identification of PAH Mixtures Based on Single-Component Raman Spectra
2025-May-13, Analytical chemistry
IF:6.7Q1
DOI:10.1021/acs.analchem.5c00461
PMID:40298131
|
研究论文 | 提出一种基于深度学习的SpecRecFormer模型，用于快速识别多环芳烃混合物中的单个组分 | 集成双通道CNN和Transformer模块进行局部和全局特征提取，并引入自适应阈值策略动态调整决策阈值 | 训练数据仅来自四个单组分参考光谱，可能限制模型在更广泛化合物上的泛化能力 | 解决混合光谱中组分识别的挑战，特别是光谱峰重叠和分子相互作用导致的特征峰位移问题 | 多环芳烃混合物的拉曼光谱 | 光谱分析 | NA | 拉曼光谱 | CNN, Transformer | 光谱数据 | 四个单组分参考光谱，扩展到三个真实世界PAH数据集 | NA | 双通道CNN, Transformer | 准确率 | NA |
| 957 | 2025-10-07 |
Effect of Cell-Cell Interaction on Single-Cell Behavior Revealed by a Deep Learning-Aided High-Throughput Addressable Single-Cell Coculture System
2025-May-13, Analytical chemistry
IF:6.7Q1
DOI:10.1021/acs.analchem.5c00306
PMID:40298933
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研究论文 | 开发了一种深度学习辅助的高通量可寻址单细胞共培养系统，用于研究单细胞水平的细胞间相互作用 | 结合高通量单细胞共培养和自动化数据处理，实现了快速配对异质性细胞并定量分析单细胞相互作用 | NA | 研究细胞间相互作用对单细胞行为的影响 | 单个乳腺癌细胞和单个内皮细胞 | 数字病理 | 乳腺癌 | 单细胞共培养系统 | 深度学习 | 单细胞数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 958 | 2025-10-07 |
Lightweight and universal deep learning model for fast proton spot dose calculation at arbitrary energies
2025-May-13, Physics in medicine and biology
IF:3.3Q1
DOI:10.1088/1361-6560/add3b9
PMID:40315885
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研究论文 | 提出一种轻量级通用深度学习模型用于快速计算任意能量下的质子点剂量 | 首次将LSTM网络应用于质子点剂量计算，实现了适用于任意能量的轻量级通用模型 | 在鼻咽癌和肺癌病例中，由于组织结构差异，部分点剂量样本出现明显偏差 | 开发适用于快速自适应规划和质量保证的质子点剂量计算方法 | 前列腺癌、鼻咽癌和肺癌病例 | 医学物理 | 前列腺癌,鼻咽癌,肺癌 | 质子治疗 | LSTM | 剂量数据 | 前列腺、鼻咽和肺癌病例数据集 | NA | MED-LSTM | 伽马通过率 | NA |
| 959 | 2025-10-07 |
Discovery and Prediction on a Family of Hard Superconductors with Kagome Lattice: XY3 Compounds
2025-May-13, ACS nano
IF:15.8Q1
DOI:10.1021/acsnano.4c15032
PMID:40317254
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研究论文 | 通过结构预测发现具有Kagome晶格的XY3化合物家族，并研究其超导和硬质特性 | 首次在NaSi_6/相中发现Kagome晶格，并通过深度学习分子动力学模拟构建相图 | 研究主要基于理论计算和模拟，需要实验验证 | 探索具有Kagome晶格和硬质特性的超导体材料 | XY3化合物（X=Li, Na, Cs; Y=B, Si, Ge） | 材料科学 | NA | 结构预测，深度学习分子动力学模拟 | 深度学习 | 晶体结构数据，分子动力学模拟数据 | 多种XY3化合物组合（X=Li, Na, Cs; Y=B, Si, Ge） | NA | NA | 超导临界温度，熔点温度 | NA |
| 960 | 2025-10-07 |
Validation of a fingertip home sleep apnea testing system using deep learning AI and a temporal event localization analysis
2025-May-12, Sleep
IF:5.3Q1
DOI:10.1093/sleep/zsae317
PMID:39821673
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研究论文 | 验证基于深度学习AI和时序事件定位分析的指尖家庭睡眠呼吸暂停检测系统TipTraQ | 开发了结合多通道光电容积描记和加速度计传感器的紧凑型家用设备，并采用深度学习AI系统进行睡眠呼吸暂停评估 | 研究样本主要来自特定医疗中心，需要更广泛的外部验证 | 验证家庭睡眠呼吸暂停测试系统的准确性和可靠性 | 疑似阻塞性睡眠呼吸暂停的成年患者 | 医疗AI | 阻塞性睡眠呼吸暂停 | 光电容积描记术，加速度计传感 | 深度学习AI | 生理信号数据 | 352名参与者（240名内部验证，112名外部验证） | NA | NA | Spearman相关系数，均方根误差，真阳性率，假阳性率，假阴性率，Cohen's kappa | 基于云端的AI系统 |