深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 1262 篇文献，本页显示第 881 - 900 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 881 | 2025-10-06 |
Multimodal Neuroimaging Based Alzheimer's Disease Diagnosis Using Evolutionary RVFL Classifier
2025-Jun, IEEE journal of biomedical and health informatics
IF:6.7Q1
DOI:10.1109/JBHI.2023.3242354
PMID:37022418
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研究论文 | 提出基于小波变换的多模态MRI和PET融合方法，结合进化算法优化RVFL分类器用于阿尔茨海默病早期诊断 | 采用小波变换融合多模态神经影像数据，并使用进化算法优化RVFL网络的权重和偏置参数 | 仅使用公开ADNI数据集，未在其他独立数据集上验证 | 阿尔茨海默病的早期诊断 | 阿尔茨海默病患者和轻度认知障碍患者 | 医学影像分析 | 阿尔茨海默病 | MRI, PET, 小波变换 | RVFL, ResNet | 医学影像 | ADNI公开数据集 | NA | ResNet-50, RVFL | 准确率 | NA |
| 882 | 2025-10-06 |
A GAN Guided Parallel CNN and Transformer Network for EEG Denoising
2025-Jun, IEEE journal of biomedical and health informatics
IF:6.7Q1
DOI:10.1109/JBHI.2023.3277596
PMID:37220036
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研究论文 | 提出一种GAN引导的并行CNN和Transformer网络用于EEG信号去噪 | 首次将并行CNN和Transformer结构结合用于EEG去噪，并引入GAN训练策略保证去噪信号与真实干净信号的全局一致性 | 未明确说明模型计算复杂度及在实际临床环境中的泛化能力 | 开发高效的EEG信号去噪方法以提升后续分析质量 | 脑电图信号及其生理伪迹 | 信号处理 | NA | 脑电图信号采集 | GAN, CNN, Transformer | EEG时序信号 | 半模拟数据和真实数据（具体数量未说明） | NA | 并行CNN块和Transformer块组成的生成器架构 | RRMSE, SNR | NA |
| 883 | 2025-10-06 |
Data Augmentation for Medical Image Classification Based on Gaussian Laplacian Pyramid Blending With a Similarity Measure
2025-Jun, IEEE journal of biomedical and health informatics
IF:6.7Q1
DOI:10.1109/JBHI.2023.3307216
PMID:37603476
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研究论文 | 提出一种基于高斯拉普拉斯金字塔混合与相似性度量的医学图像数据增强方法，用于乳腺癌组织病理学图像分类 | 结合高斯拉普拉斯金字塔和金字塔混合概念，引入基于相似性度量的图像混合方法，保持图像结构特性并捕获同类患者图像间的变异性 | NA | 解决医学数据集中标记数据稀缺和数据不平衡问题，提高乳腺癌诊断准确性 | 乳腺癌组织病理学图像 | 计算机视觉 | 乳腺癌 | 数据增强，生成式人工智能 | 深度学习，迁移学习 | 医学图像 | 三个不同的医学数据集 | NA | 预训练模型拼接架构 | NA | NA |
| 884 | 2025-10-06 |
Multi-Gate Mixture of Multi-View Graph Contrastive Learning on Electronic Health Record
2025-Jun, IEEE journal of biomedical and health informatics
IF:6.7Q1
DOI:10.1109/JBHI.2023.3325221
PMID:37851554
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研究论文 | 提出一种多门混合多视图图对比学习方法，用于电子健康记录的表示学习 | 结合多任务预测和图对比学习，采用分层全连接图结构和层次本体知识预训练 | 需要手动构建图结构，关系标注过程复杂耗时 | 获得更合理的EHR表示并提升下游任务性能 | 电子健康记录中的患者就诊数据 | 机器学习 | 重症监护疾病 | 图神经网络，对比学习 | GNN | 图数据，医疗事件数据 | MIMIC-III和eICU两个大型开源医疗数据集 | NA | 多门混合多视图图对比学习架构 | 患者再入院预测、死亡率预测、住院时长预测的准确率 | NA |
| 885 | 2025-06-07 |
Comparison of Sarcopenia Assessment in Liver Transplant Recipients by Computed Tomography Freehand Region-of-Interest versus an Automated Deep Learning System
2025-Jun, Clinical transplantation
IF:1.9Q3
DOI:10.1111/ctr.70201
PMID:40465826
|
research paper | 本研究比较了在肝移植受者中通过CT手动ROI和自动化深度学习系统评估肌肉减少症的两种方法 | 首次直接比较了手动ROI和深度学习系统在肌肉减少症评估中的表现，并分析了它们与住院时间的关联 | 样本量较小（50人），且为单中心研究 | 比较两种肌肉减少症评估方法在预测肝移植患者临床结局方面的效果 | 肝移植受者 | digital pathology | liver disease | computed tomography (CT) | deep learning | medical image | 50名肝移植受者 | NA | NA | NA | NA |
| 886 | 2025-06-07 |
Ultrasound measurement of relative tongue size and its correlation with tongue mobility for healthy individuals
2025-Jun-01, JASA express letters
IF:1.2Q3
DOI:10.1121/10.0036838
PMID:40478168
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研究论文 | 本研究介绍了一种基于超声的测量相对舌大小的方法，称为uRTS，作为MRI方法的成本效益替代方案 | 提出了一种新的基于超声的测量方法uRTS，并使用深度学习提取舌轮廓，验证了其与MRI测量结果的高度相关性 | 样本量较小（仅10名说话者），可能影响结果的普遍性 | 评估相对舌大小与舌运动速度之间的关系，开发更经济的测量方法 | 健康个体的舌头 | 医学影像分析 | NA | 超声测量，深度学习 | 深度学习（未指定具体模型） | 超声影像 | 10名说话者 | NA | NA | NA | NA |
| 887 | 2025-06-06 |
Development of a deep learning model for measuring sagittal parameters on cervical spine X-ray
2025-Jun-05, European spine journal : official publication of the European Spine Society, the European Spinal Deformity Society, and the European Section of the Cervical Spine Research Society
IF:2.6Q1
DOI:10.1007/s00586-025-08946-2
PMID:40471336
|
研究论文 | 开发了一种深度学习模型，用于自动测量颈椎X射线图像上的矢状面参数 | 使用CNN模型自动识别颈椎X射线图像上的关键点并测量相关参数，提高了诊断效率 | 研究仅基于700张X射线图像，样本量可能不足 | 开发一种自动测量颈椎矢状面参数的深度学习模型 | 颈椎X射线图像 | 计算机视觉 | 颈椎疾病 | X射线成像 | CNN | 图像 | 700张颈椎X射线图像（500张训练集，100张内部测试集，100张外部测试集） | NA | NA | NA | NA |
| 888 | 2025-06-06 |
Physics-Assisted Machine Learning for the Simulation of the Slurry Drying in the Manufacturing Process of Battery Electrodes: A Hybrid Time-Dependent VGG16-DEM Model
2025-Jun-04, ACS applied materials & interfaces
IF:8.3Q1
DOI:10.1021/acsami.4c23103
PMID:40327815
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研究论文 | 本研究提出了一种结合深度学习与离散元方法的混合物理辅助机器学习模型，用于模拟锂离子电池电极制造过程中的浆料干燥过程 | 提出了一种混合物理辅助机器学习模型，结合了深度学习与离散元方法，显著提高了模拟效率并保持了物理合理性 | 模型训练基于特定配方（96%活性材料和4%碳粘合剂），虽然展示了良好的泛化能力，但未测试更广泛配方范围的适用性 | 提高锂离子电池电极制造过程中浆料干燥模拟的效率和准确性 | 锂离子电池电极制造过程中的浆料干燥过程 | 机器学习 | NA | 深度学习（DL）、离散元方法（DEM） | VGG16-DEM混合模型 | 模拟数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 889 | 2025-06-06 |
Advances in Machine Learning-Driven Flexible Strain Sensors: Challenges, Innovations, and Applications
2025-Jun-04, ACS applied materials & interfaces
IF:8.3Q1
DOI:10.1021/acsami.5c06453
PMID:40418062
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综述 | 本文系统评估了柔性应变传感器的最新进展，重点探讨了机器学习在提升传感器性能中的关键作用 | 强调了机器学习特别是深度学习在提升柔性应变传感器稳定性、灵敏度和适应性方面的创新应用 | 传感器材料优化面临挑战，机器学习算法存在局限性、复杂环境下的噪声容忍度低以及模型可解释性有限 | 探讨机器学习驱动的柔性应变传感器的创新、挑战及应用 | 柔性应变传感器及其在健康监测、人机交互和智能家居中的应用 | 机器学习 | NA | 机器学习和深度学习 | 传统机器学习方法和深度学习 | 传感器数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 890 | 2025-06-06 |
GONet: A Generalizable Deep Learning Model for Glaucoma Detection
2025-Jun-04, IEEE transactions on bio-medical engineering
DOI:10.1109/TBME.2025.3576688
PMID:40465450
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research paper | 介绍了一种名为GONet的深度学习模型，用于从彩色眼底照片中检测青光眼性视神经病变 | GONet采用DINOv2预训练的自监督视觉变换器，并通过多源域策略进行微调，展现出较高的跨分布泛化能力 | 模型在不同种族、疾病群体和检查环境中的泛化能力仍有待进一步验证 | 开发一种能够自动检测青光眼性视神经病变的深度学习模型 | 青光眼性视神经病变患者 | digital pathology | glaucoma | deep learning | vision transformers | image | 超过119,000张彩色眼底照片，以及一个新的包含747张标记CFPs的数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 891 | 2025-06-06 |
Early diagnosis model of mycosis fungoides and five inflammatory skin diseases based on multi-modal data-based convolutional neural network
2025-Jun-04, The British journal of dermatology
DOI:10.1093/bjd/ljaf212
PMID:40465821
|
research paper | 开发了一种基于多模态数据和卷积神经网络的AI模型，用于早期诊断蕈样肉芽肿和五种炎症性皮肤病 | 首次提出基于多模态信息（临床信息、临床图像和皮肤镜图像）的卷积神经网络模型，用于早期诊断蕈样肉芽肿和炎症性皮肤病 | 单中心回顾性研究，样本来源有限 | 构建AI辅助的早期诊断模型，提高蕈样肉芽肿和炎症性皮肤病的诊断准确性 | 蕈样肉芽肿（MF）和五种炎症性皮肤病患者 | digital pathology | cutaneous T-cell lymphoma | deep learning | CNN (RegNetY-400MF) | multimodal data (clinical information, clinical images, dermoscopic images) | 1157例患者（2452张临床图像和6550张皮肤镜图像） | NA | NA | NA | NA |
| 892 | 2025-06-06 |
Development and validation of a deep learning-powered system for multi-version global alignment and proportion score to predict mechanical complications after adult degenerative scoliosis surgery
2025-Jun-04, European spine journal : official publication of the European Spine Society, the European Spinal Deformity Society, and the European Section of the Cervical Spine Research Society
IF:2.6Q1
DOI:10.1007/s00586-025-08995-7
PMID:40468028
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 893 | 2025-06-06 |
Real-time multiple people gait recognition in the edge
2025-Jun-02, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-02351-x
PMID:40456749
|
research paper | 该研究探讨了在边缘设备上部署步态识别模型，以实现实时多目标处理，同时优化延迟和能耗 | 将步态识别模型部署问题视为多目标选择问题，同时优化延迟、能耗和准确性，并利用批处理和并发执行提高吞吐量 | 研究仅在NVIDIA Jetson Orin Nano和Jetson AGX Orin设备上进行实验，可能不适用于其他硬件平台 | 优化边缘设备上的步态识别模型，实现实时多目标处理 | 步态识别模型在边缘设备上的部署与优化 | computer vision | NA | deep learning | CNN | video | 42至188个同时处理的目标 | NA | NA | NA | NA |
| 894 | 2025-06-06 |
Single-molecule direct RNA sequencing reveals the shaping of epitranscriptome across multiple species
2025-Jun-02, Nature communications
IF:14.7Q1
DOI:10.1038/s41467-025-60447-4
PMID:40456740
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研究论文 | 本研究开发了一种名为SingleMod的深度学习模型，用于从直接RNA测序数据中精确检测单个RNA分子上的m6A修饰 | 创新性地采用了多实例回归框架，利用定量NGS方法提供的广泛甲基化率标签，实现了对单个RNA分子m6A修饰的高精度预测 | NA | 全面表征m6A在转录组范围内的分布格局和生物发生机制 | 人类细胞系和八个不同物种的RNA分子 | 生物信息学 | NA | 直接RNA测序(DRS), 下一代测序(NGS) | 深度学习模型(SingleMod), 多实例回归(MIR) | RNA测序数据 | 人类细胞系和八个不同物种的RNA分子 | NA | NA | NA | NA |
| 895 | 2025-06-06 |
A deep learning and IoT-driven framework for real-time adaptive resource allocation and grid optimization in smart energy systems
2025-Jun-02, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-02649-w
PMID:40456783
|
研究论文 | 提出了一种结合深度学习和物联网的智能能源系统实时自适应资源分配与电网优化框架 | 开发了ORA-DL框架，整合深度学习、物联网传感和实时自适应控制，显著提升电网能源管理效率 | 未提及框架在极端电网条件下的表现或潜在网络安全风险 | 优化智能电网能源管理，提高资源分配效率和电网稳定性 | 智能电网系统 | 机器学习 | NA | 深度学习、强化学习、多智能体决策 | 深度神经网络、强化学习 | 历史和实时能源数据 | 实验验证数据（具体样本量未明确说明） | NA | NA | NA | NA |
| 896 | 2025-06-06 |
A sequence to formula tree model for solving electrical text problems
2025-Jun-02, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-04392-8
PMID:40456791
|
research paper | 提出了一种序列到公式树模型，用于解决电气文本问题 | 使用深度学习网络将问题文本解析为带有数值和电气定理的公式树，并结合图卷积神经网络提取隐含的电气定理 | NA | 开发一个能够理解复杂多样的电气问题文本并应用相关电气定理的通用电气问题求解器 | 电气文本问题 | natural language processing | NA | deep learning, Graph Convolutional Neural Network | Gate Recurrent Unit, Graph Convolutional Neural Network | text | 3027个电气文本问题 | NA | NA | NA | NA |
| 897 | 2025-06-06 |
Diagnosis and classification of neuromuscular disorders using Bi-LSTM optimized with grey Wolf optimizer for EMG signals
2025-Jun-02, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-03766-2
PMID:40456840
|
研究论文 | 该研究提出了一种使用灰狼优化器（GWO）优化Bi-LSTM超参数的方法，以提高EMG信号分类的准确性 | 首次将灰狼优化器（GWO）应用于Bi-LSTM模型的超参数优化，以提高EMG信号分类的准确性 | 模型的性能可能受限于EMG信号的质量和样本量 | 提高EMG信号分类的准确性，以更准确地诊断和跟踪神经肌肉疾病的康复效果 | EMG信号 | 生物医学工程与计算智能 | 神经肌肉疾病 | EMG信号分析 | Bi-LSTM | EMG信号 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 898 | 2025-06-06 |
Randomized comparison of AI enhanced 3D printing and traditional simulations in hepatobiliary surgery
2025-Jun-02, NPJ digital medicine
IF:12.4Q1
DOI:10.1038/s41746-025-01571-9
PMID:40457016
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research paper | 比较AI增强的3D打印和传统模拟在肝胆手术中的效果 | 结合深度学习和3D打印技术优化肝胆手术规划，提高效率和准确性 | 样本量较小（64例患者），可能影响结果的普遍性 | 评估3D打印肝脏模型在肝胆手术规划中的效果 | 肝胆手术患者 | digital pathology | 肝胆疾病 | 3D打印，深度学习 | deep learning | 医学影像 | 64例患者 | NA | NA | NA | NA |
| 899 | 2025-06-06 |
SC2Spa: a deep learning based approach to map transcriptome to spatial origins at cellular resolution
2025-Jun-02, BMC bioinformatics
IF:2.9Q1
DOI:10.1186/s12859-025-06173-6
PMID:40457183
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研究论文 | SC2Spa是一种基于深度学习的工具，用于将转录组数据映射到细胞分辨率的空间位置 | SC2Spa通过学习空间转录组数据中的复杂空间关系，能够准确地将单细胞RNA测序数据映射到空间位置，并识别空间可变基因 | NA | 开发一种能够准确映射细胞到其空间坐标的工具，以理解组织内的细胞异质性 | 空间转录组数据和单细胞RNA测序数据 | 数字病理学 | NA | 空间转录组学(ST)、单细胞RNA测序(scRNA-seq) | 深度学习 | 转录组数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 900 | 2025-06-06 |
ScreenDx, an artificial intelligence-based algorithm for the incidental detection of pulmonary fibrosis
2025-Jun, The American journal of the medical sciences
DOI:10.1016/j.amjms.2025.02.011
PMID:40020875
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研究论文 | 开发并验证了一种基于深度学习的卷积神经网络算法ScreenDx，用于筛查计算机断层扫描图像并识别偶然发现的肺纤维化病例 | 开发了ScreenDx算法，能够在不同CT制造商和切片厚度条件下高效识别肺纤维化，表现出较高的敏感性和特异性 | 研究未涉及所有可能的CT设备类型和临床环境，算法的普适性仍需进一步验证 | 开发一种机器学习算法以提高肺纤维化的早期诊断率 | 肺纤维化患者的CT影像 | 数字病理 | 肺纤维化 | 深度学习 | CNN | 图像 | 总样本量4,722例（包括3,658例训练集、381例调优集和683例外部验证集） | NA | NA | NA | NA |