深度学习在生物医药领域的应用

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当前共找到 1223 篇文献,本页显示第 761 - 780 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
761 2025-06-11
A novel dose calculation system implemented in image domain
2025-Jun, Medical physics IF:3.2Q1
研究论文 提出了一种名为DeepBEVdose的新型图像域剂量计算系统,用于从计算机断层扫描图像和辐射场注量图中自动计算剂量分布 引入了新颖的束眼视图计算方案,替代了传统无法去除的射线追踪过程,使用通用的二维卷积神经网络进行精确剂量计算 仅在鼻咽和肺部两种肿瘤部位的数据集上进行了验证 提高放射治疗中剂量计算的准确性和效率 计算机断层扫描图像和辐射场注量图 数字病理 癌症 深度学习 CNN 图像 多机构获取的数据集,包含鼻咽和肺部两种肿瘤部位 NA NA NA NA
762 2025-06-11
Artificial Intelligence for Head and Neck Squamous Cell Carcinoma: From Diagnosis to Treatment
2025-Jun, American Society of Clinical Oncology educational book. American Society of Clinical Oncology. Annual Meeting
综述 本文综述了人工智能在头颈部鳞状细胞癌(HNSCC)从诊断到治疗全过程中的应用进展 整合复杂的放射学、病理学和分子数据,为个性化HNSCC管理提供可操作的信息见解 临床转化仍存在障碍,需进一步发展可解释模型、前瞻性试验并无缝集成到临床工作流程中 改善HNSCC的个性化管理 头颈部鳞状细胞癌(HNSCC)患者 数字病理学 头颈部鳞状细胞癌 深度学习 多模态AI模型 影像学、组织病理学和电子健康记录 NA NA NA NA NA
763 2025-10-06
Entropy-driven deep learning framework for epilepsy detection using electro encephalogram signals
2025-Jun-21, Neuroscience IF:2.9Q2
研究论文 提出一种结合熵特征和深度学习的癫痫检测新方法 将多元熵特征与残差卷积神经网络和双向LSTM相结合,创新性地融合信号复杂度分析与时空特征提取 NA 开发稳健有效的癫痫自动检测方法 脑电图信号 机器学习 癫痫 脑电图 CNN, LSTM 信号数据 NA Python ResNet, Bi-LSTM 准确率, F1分数, 召回率, 特异性, 精确率 NA
764 2025-10-06
YOLOv11-Based quantification and temporal analysis of repetitive behaviors in deer mice
2025-Jun-21, Neuroscience IF:2.9Q2
研究论文 本研究开发了一种基于YOLOv11的集成自动化系统,用于鹿鼠重复行为的量化分析和时间动态研究 首次将YOLOv11深度学习直接应用于行为分类,结合后处理进行行为片段重建,并开发了专门针对鹿鼠的全面时间分析套件 研究主要针对鹿鼠特定行为模式,在其他物种中的适用性需要进一步验证 开发自动化行为分析系统以详细表征鹿鼠行为的时间动态 鹿鼠(Peromyscus maniculatus bairdii)的重复行为 计算机视觉 运动障碍 深度学习行为分析 YOLO 视频 NA YOLOv11 YOLOv11 NA NA
765 2025-10-06
Deep-Learning-Based Integration of Sequence and Structure Information for Efficiently Predicting miRNA-Drug Associations
2025-Jun-09, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1
研究论文 提出一种整合序列和结构信息的深度学习方法DLST-MDA,用于预测miRNA-药物关联 创新性地使用miRNA和药物的属性信息而非传统的相互作用图信息,通过多尺度CNN和图神经网络整合序列与结构特征 未明确说明模型的计算复杂度或可扩展性限制 开发计算方法来预测miRNA与药物之间的关联关系 microRNAs(miRNAs)和药物分子 机器学习 癌症 深度学习方法 CNN, 图神经网络 序列数据, 分子图结构数据 基于最新数据库构建的基准数据集(具体数量未说明) NA 多尺度卷积神经网络 与现有先进方法比较的性能表现 NA
766 2025-10-06
EMOCPD: Efficient Attention-Based Models for Computational Protein Design Using Amino Acid Microenvironment
2025-Jun-09, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1
研究论文 提出一种基于注意力机制的高效计算蛋白质设计模型EMOCPD,通过分析氨基酸微环境进行蛋白质设计 采用多头注意力机制关注稀疏蛋白质微环境中的重要特征,并使用逆残差结构优化网络架构 模型预测结果受20种氨基酸含量影响,更适用于设计负向氨基酸含量较低的蛋白质 开发高效的计算蛋白质设计方法以提高蛋白质设计的准确性和效率 蛋白质氨基酸序列及其三维原子微环境 计算生物学 NA 蛋白质三维结构分析 注意力机制模型 蛋白质三维结构数据 NA NA 多头注意力机制, 逆残差结构 热稳定性, 蛋白质表达水平 NA
767 2025-10-06
GICL: A Cross-Modal Drug Property Prediction Framework Based on Knowledge Enhancement of Large Language Models
2025-Jun-09, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1
研究论文 提出一种基于大语言模型知识增强的跨模态药物性质预测框架GICL,通过对比学习整合文本和图像表示 首次将大语言模型生成的分子嵌入与分子图像表示通过跨模态对比学习相结合,实现更全面的分子特征理解 未具体说明数据质量问题和结构复杂性的具体解决程度 提升药物性质预测的准确性和可解释性,促进高效药物设计与发现 药物分子 机器学习 NA 跨模态对比学习 大语言模型 SMILES字符串,分子图像 NA NA GICL ADMET任务性能指标 NA
768 2025-10-06
Femtosecond Laser Treatment of Ti Surfaces: Antibacterial Mechanisms and Deep Learning-Based Surface Recognition
2025-Jun-09, ACS biomaterials science & engineering IF:5.4Q2
研究论文 本研究通过飞秒激光处理钛表面并开发深度学习模型,探究其抗菌性能和表面识别能力 结合飞秒激光表面改性和深度学习表面识别技术,开发了ResNet50-TL模型用于钛表面结构分类 使用的小规模扫描电镜图像数据集可能限制模型泛化能力 研究钛表面飞秒激光处理对抗菌性能和成骨细胞粘附的影响,并开发表面识别方法 钛基板表面、细菌粘附、成骨细胞粘附 计算机视觉, 材料科学 植入物感染 飞秒激光加工, 扫描电子显微镜, 转录组分析 CNN 图像 小规模钛表面扫描电镜图像数据集 NA ResNet50 分类准确率, 抗菌效率 NA
769 2025-10-06
ADC-MambaNet: a lightweight U-shaped architecture with mamba and multi-dimensional priority attention for medical image segmentation
2025-Jun-09, Biomedical physics & engineering express IF:1.3Q3
研究论文 提出一种轻量级U形架构ADC-MambaNet,结合Mamba算法和多维优先级注意力机制用于医学图像分割 提出和谐Mamba-卷积块和多维优先级注意力块,结合深度卷积与Mamba算法解决Transformer计算复杂度问题,并引入平衡归一化交叉熵损失函数 NA 开发轻量级且计算效率高的医学图像分割模型 医学图像分割 计算机视觉 NA NA U-Net, Mamba 医学图像 五个公共医学图像数据集:ISIC 2018病变分割、PH2、Data Science Bowl 2018、GlaS和肺部X射线 NA ADC-MambaNet, U形架构, HMC块, MDPA块 评估分数 资源受限或边缘计算环境
770 2025-10-06
Decoding the Structure-Activity Relationship of the Dopamine D3 Receptor-Selective Ligands Using Machine and Deep Learning Approaches
2025-Jun-09, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1
研究论文 本研究利用机器学习和深度学习方法解码多巴胺D3受体选择性配体的构效关系 开发了包含新型超参数优化协议的深度神经网络模型,并首次将多种算法集成到共识指标中以提高预测准确性 数据来源于公开数据库,可能存在数据质量限制;模型主要基于配体结构特征 开发能够预测多巴胺D2和D3受体结合亲和力及D3选择性的定量构效关系模型 多巴胺D2和D3受体选择性配体 机器学习 物质使用障碍 定量构效关系建模 XGBoost,随机森林,深度神经网络 化学结构数据 来自ChEMBL数据库的配体数据 NA 深度神经网络 预测准确性,鲁棒性 NA
771 2025-06-10
Colloidoscope: detecting dense colloids in 3D with deep learning
2025-Jun-09, Soft matter IF:2.9Q2
研究论文 介绍了一种名为Colloidoscope的深度学习流程,用于通过共聚焦显微镜增强密集胶体悬浮液的3D追踪 采用3D残差U-net架构,利用模拟训练数据集反映多种真实成像条件,特别是在高胶体体积分数和低对比度场景下优于传统检测方法 NA 提升密集胶体悬浮液的3D追踪能力 密集胶体悬浮液 计算机视觉 NA 共聚焦显微镜 3D残差U-net 3D图像 模拟和实验数据集 NA NA NA NA
772 2025-06-10
From Aphrodite to Algorithm: Assessing the Unassessable
2025-Jun-09, The Journal of craniofacial surgery IF:1.0Q3
research paper 本文探讨了从神话理想到现代算法量化美的演变历程 研究了从神话到现代算法对美的量化尝试,并揭示了算法评估的局限性 算法评估可能同质化审美标准,忽视种族多样性,并引发不切实际的期望 探讨美是否可以通过科学方法精确评估 美的量化历史和现代算法评估 machine learning NA deep learning CNN image SCUT-FBP5500数据集 NA NA NA NA
773 2025-10-06
Deep learning-based applicator selection between Syed and T&O in high-dose-rate brachytherapy for locally advanced cervical cancer: a retrospective study
2025-Jun-06, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1
研究论文 开发基于深度学习的施源器选择决策支持工具,用于局部晚期宫颈癌高剂量率近距离放疗中Syed施源器和T&O施源器的选择 首次将深度学习应用于宫颈癌近距离放疗施源器选择,替代传统依赖医生临床经验的方法 回顾性研究,样本量有限,需要更多数据进一步验证 提高局部晚期宫颈癌高剂量率近距离放疗中施源器选择的准确性和一致性 局部晚期宫颈癌患者 医学影像分析 宫颈癌 高剂量率近距离放疗 3D CNN 3D医学影像数据 184名患者,422次施源器置入 NA 3D卷积-池化-ReLU块 准确率, 灵敏度, 特异性 NA
774 2025-06-10
RBPseg: Toward a complete phage tail fiber structure atlas
2025-Jun-06, Science advances IF:11.7Q1
研究论文 本文介绍了一种名为RBPseg的方法,用于研究噬菌体尾部纤维的完整结构 结合单体ESMFold预测和基于结构的域识别方法,将尾部纤维序列分割为可管理的部分,以便用AF2M进行高置信度建模 尾部纤维的完整结构难以通过实验解析,且研究仅覆盖了已知尾部纤维宇宙的24% 研究噬菌体尾部纤维的结构多样性和进化功能 噬菌体尾部纤维 蛋白质结构预测 NA AlphaFold2-multimer (AF2M), ESMFold, 单颗粒冷冻电子显微镜 ESMFold, AF2M 蛋白质序列和结构数据 67种尾部纤维,包括来自3种噬菌体的5种纤维的冷冻电镜验证 NA NA NA NA
775 2025-10-06
Exploring deep learning in third-year undergraduate nursing students: a mixed methods study
2025-Jun-05, BMC nursing IF:3.1Q1
研究论文 本研究通过混合方法探讨基于CoI框架的展开案例学习对护理本科生深度学习的影响 首次将CoI框架与展开案例学习相结合应用于护理教育,并采用混合研究方法评估干预效果 样本量有限(132名学生),研究时间较短(2023年9月至2024年1月),仅针对单一院校学生 开发基于CoI框架的展开案例学习干预方案,并评估其对护理本科生深度学习的影响 三年级护理本科学生 教育技术 NA 混合研究方法(定量与定性相结合) NA 问卷调查数据、学业评估成绩、半结构化访谈记录 132名护理本科生(定量研究)+ 12名访谈学生(定性研究) NA NA 深度学习评分、学业评估成绩、统计显著性(P值) NA
776 2025-10-06
Construction of a deep learning-based predictive model to evaluate the influence of mechanical stretching stimuli on MMP-2 gene expression levels in fibroblasts
2025-Jun-05, Biomedical engineering online IF:2.9Q3
研究论文 构建基于深度学习的预测模型,评估机械拉伸刺激对成纤维细胞MMP-2基因表达水平的影响 首次开发基于反向传播神经网络的人工智能预测框架,解析机械拉伸对MMP-2基因表达的调控机制 模型基于有限数据集开发,需要进一步实验验证其临床适用性 研究机械拉伸刺激对MMP-2基因表达的调控机制,为慢性难愈性伤口治疗提供新策略 成纤维细胞 机器学习 慢性难愈性伤口 RT-PCR,机械拉伸刺激 反向传播神经网络 基因表达数据 336个MMP-2基因表达数据点 NA 反向传播神经网络 R2, RMSE, MAE NA
777 2025-10-06
A hybrid steganography framework using DCT and GAN for secure data communication in the big data era
2025-Jun-04, Scientific reports IF:3.8Q1
研究论文 提出一种结合离散余弦变换和生成对抗网络的混合隐写框架,用于大数据时代的安全数据通信 将传统DCT变换与深度学习GAN算法相结合,在空间域和频域同时利用深度学习技术,提供更灵活有效的隐写解决方案 NA 开发安全数据通信的隐写技术,确保数据传输的安全性 数字图像和敏感信息的安全隐藏与传输 计算机视觉 NA 离散余弦变换,生成对抗网络 GAN 图像 NA NA Xu Net, SR Net 均方误差,峰值信噪比,结构相似性指数,均方根误差,重建准确率 NA
778 2025-10-06
Advancing prenatal healthcare by explainable AI enhanced fetal ultrasound image segmentation using U-Net++ with attention mechanisms
2025-Jun-04, Scientific reports IF:3.8Q1
研究论文 开发了一种结合注意力机制的U-Net++胎儿超声图像分割框架,并通过可解释AI增强临床实用性 将U-Net++与ResNet骨干网络及注意力机制相结合,在低对比度噪声超声数据中实现最先进的分割精度,并集成Grad-CAM++提供模型决策解释 NA 开发准确自动化的胎儿超声图像分割技术以推动产前医疗发展 胎儿超声图像 计算机视觉 产前医疗 超声成像 CNN 图像 大量胎儿超声图像集合 NA U-Net++, ResNet-34 Dice系数, IoU, Hausdorff距离 NA
779 2025-10-06
Deep learning model applied to real-time delineation of colorectal polyps
2025-Jun-04, BMC medical informatics and decision making IF:3.3Q2
研究论文 本研究开发了一种基于YOLACT的实时结直肠息肉分割模型,并在前瞻性记录的结肠镜视频中评估其性能 首次将YOLACT模型应用于医学领域的实时实例分割,开发了专门用于结直肠息肉实时描绘的RTPoDeMo模型 研究仅在有限的数据集上进行验证,需要更大规模的临床验证 评估深度学习模型在结肠镜检查中实时分割结直肠息肉的性能 结直肠息肉 计算机视觉 结直肠癌 结肠镜检查 实例分割模型 结肠镜图像和视频 2,188张结肠镜图像,36个专家检测的息肉 NA YOLACT, YOLACT++, Mask-RCNN, ResNet50, ResNet101, DarkNet53 mAP, FPS, 准确率, 灵敏度, 特异性, F1分数, Cohen's Kappa系数 NA
780 2025-10-06
Machine learning in dentistry and oral surgery: charting the course with bibliometric insights
2025-Jun-04, Head & face medicine IF:2.4Q2
综述 通过文献计量学方法全面分析机器学习在牙科和口腔外科领域的应用现状与发展趋势 首次系统性地运用文献计量学分析机器学习在牙科和口腔外科领域的研究热点与演进路径 数据来源仅限于WoSCC数据库,可能存在收录偏差;未对原始研究的方法学质量进行深入评估 探索机器学习在牙科和口腔外科领域的研究趋势、热点主题和未来方向 2010-2024年间发表的2234篇相关学术文献 机器学习 口腔疾病 文献计量分析 传统机器学习算法,深度学习算法 文献元数据 2234篇出版物 VOSviewer, CiteSpace 基础模型 NA NA
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