深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 1238 篇文献，本页显示第 1101 - 1120 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1101 | 2025-10-07 |
Rapid detection of the viability of naturally aged maize seeds using multimodal data fusion and explainable deep learning techniques
2025-Jun-30, Food chemistry
IF:8.5Q1
DOI:10.1016/j.foodchem.2025.143692
PMID:40068265
|
研究论文 | 本研究提出了一种基于多模态数据融合和可解释深度学习技术的玉米种子活力快速检测方法 | 首次将多传感器信息融合与可解释深度学习相结合用于自然老化玉米种子活力检测，提出了MSCNSVN模型 | NA | 提高玉米种子活力检测的准确性和可解释性 | 自然老化的玉米种子 | 计算机视觉 | NA | 多传感器数据采集（MV, RS, TS, FS, SS） | 深度学习 | 多模态传感器数据 | NA | NA | MSCNSVN | 准确率 | NA |
| 1102 | 2025-10-07 |
Online assessment of soluble solids content in strawberries using a developed Vis/NIR spectroscopy system with a hanging grasper
2025-Jun-30, Food chemistry
IF:8.5Q1
DOI:10.1016/j.foodchem.2025.143671
PMID:40073605
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研究论文 | 开发了一种基于可见/近红外光谱的悬挂式草莓可溶性固形物含量在线检测系统 | 采用悬挂式传输方式结合深度学习方法的在线检测系统，解决了草莓易损伤和检测效率问题 | 研究主要针对草莓，对其他小型易损水果的适用性需要进一步验证 | 实现在线检测草莓内部品质（可溶性固形物含量） | 草莓 | 光谱分析 | NA | 可见/近红外光谱技术 | PLSR, 1D-CNN, LSTM | 光谱数据 | NA | NA | 1D-CNN-LSTM | RPD, R, RMSEP | NA |
| 1103 | 2025-10-07 |
Artificial intelligence driven plaque characterization and functional assessment from CCTA using OCT-based automation: A prospective study
2025-Jun-01, International journal of cardiology
IF:3.2Q2
DOI:10.1016/j.ijcard.2025.133140
PMID:40064207
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研究论文 | 开发并验证一种基于CCTA和OCT图像的AI模型，用于自动分析斑块特征和冠状动脉功能 | 首次将CCTA与OCT图像结合，通过深度学习实现斑块特征的自动分析和冠状动脉功能评估 | 样本量相对较小（100例患者），需在更大规模研究中进一步验证 | 开发自动化斑块特征分析和冠状动脉功能评估的AI模型 | 接受侵入性冠状动脉造影、OCT和CCTA检查的冠心病患者 | 医学影像分析 | 心血管疾病 | CCTA, OCT, 深度学习 | CNN | 医学影像（断层扫描图像） | 100例患者，21,471张断层扫描图像 | NA | 卷积神经网络 | McNemar检验, ICC, AUC | NA |
| 1104 | 2025-10-07 |
Genetic Distinctions Between Reticular Pseudodrusen and Drusen: A Genome-Wide Association Study
2025-Jun, American journal of ophthalmology
IF:4.1Q1
DOI:10.1016/j.ajo.2025.03.007
PMID:40064387
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研究论文 | 通过全基因组关联研究识别网状假性玻璃膜疣与玻璃膜疣之间的遗传差异 | 首次通过深度学习分析OCT影像识别病例，发现了三个与网状假性玻璃膜疣相关的罕见遗传变异位点 | 样本量有限，特别是纯网状假性玻璃膜疣病例较少，部分关联未达到全基因组显著性 | 识别网状假性玻璃膜疣特有的遗传决定因素 | UK Biobank队列中的网状假性玻璃膜疣患者、玻璃膜疣患者和对照参与者 | 生物医学 | 年龄相关性黄斑变性 | 全基因组关联研究，光学相干断层扫描 | 深度学习 | 基因组数据，OCT影像，彩色眼底照片 | 1787名参与者（1037名对照，361名纯玻璃膜疣，66名纯网状假性玻璃膜疣，323名混合病例） | NA | NA | P值 | NA |
| 1105 | 2025-10-07 |
Convolutional neural network-based method for the real-time detection of reflex syncope during head-up tilt test
2025-Jun, Computer methods and programs in biomedicine
IF:4.9Q1
DOI:10.1016/j.cmpb.2025.108622
PMID:40068530
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研究论文 | 提出一种基于卷积神经网络的实时检测方法，用于在直立倾斜试验中检测反射性晕厥 | 采用端到端架构结合残差和压缩激励模块，无需手动提取特征，仅需原始血压信号即可实现反射性晕厥的早期检测 | 样本中反射性晕厥患者数量相对较少（57例），可能影响模型泛化能力 | 开发实时反射性晕厥检测系统以提高医疗效率和患者便利性 | 1348名患者（1291名正常，57名反射性晕厥患者） | 医疗人工智能 | 反射性晕厥 | 直立倾斜试验，血压监测 | CNN | 生理信号（血压信号） | 1348名患者 | NA | 残差块，压缩激励块 | AUC, 敏感度, 特异度 | NA |
| 1106 | 2025-10-07 |
MCNEL: A multi-scale convolutional network and ensemble learning for Alzheimer's disease diagnosis
2025-Jun, Computer methods and programs in biomedicine
IF:4.9Q1
DOI:10.1016/j.cmpb.2025.108703
PMID:40081198
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研究论文 | 提出一种多尺度卷积网络和集成学习框架MCNEL，用于阿尔茨海默病的早期准确诊断 | 结合改进的EfficientNet-B0和MobileNetV2模型与DenseNet121构建混合特征提取工具，开发基于SimAM的特征融合方法，并设计具有自适应权重调整策略的集成学习分类器 | NA | 提高阿尔茨海默病的早期诊断准确性 | 阿尔茨海默病患者及不同阶段认知障碍患者 | 计算机视觉 | 阿尔茨海默病 | 磁共振成像(MRI) | CNN,集成学习 | 医学图像 | ADNI数据集(ADNI-1和ADNI-2) | NA | EfficientNet-B0,MobileNetV2,DenseNet121 | 准确率 | NA |
| 1107 | 2025-05-14 |
Spectroscopic techniques combined with chemometrics for rapid detection of food adulteration: Applications, perspectives, and challenges
2025-Jun, Food research international (Ottawa, Ont.)
DOI:10.1016/j.foodres.2025.116459
PMID:40356185
|
review | 本文综述了近三年来六种光谱技术与化学计量学方法在常见食品掺假检测中的应用、前景与挑战 | 总结了六种光谱技术（NIR、FTIR、HSI、Raman、UV-Vis和FS）与化学计量学方法在食品掺假检测中的综合应用，并提出了基于深度学习的方法和数据融合的未来研究方向 | 线性化学计量学方法仍是主要研究方法，这可能限制光谱技术的应用潜力 | 探讨光谱技术与化学计量学在食品掺假快速检测中的应用与未来发展 | 常见食品掺假（粉状食品、肉类、蜂蜜、饮料、食用油和乳制品） | 食品检测 | NA | NIR, FTIR, HSI, Raman, UV-Vis, FS | 线性化学计量学方法、深度学习模型 | 光谱数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1108 | 2025-10-07 |
A general deep learning model for predicting and classifying pea protein content via visible and near-infrared spectroscopy
2025-Jun-30, Food chemistry
IF:8.5Q1
DOI:10.1016/j.foodchem.2025.143617
PMID:40049135
|
研究论文 | 本研究开发了一种基于改进卷积神经网络架构的PeaNet模型，用于通过可见光和近红外光谱预测和分类豌豆蛋白含量 | 提出了一种通用的深度学习模型PeaNet，在豌豆蛋白含量预测和分类任务中显著优于传统机器学习模型和常规深度学习架构 | 模型仅在52个豌豆品种的156个光谱数据集上验证，样本多样性可能有限 | 开发快速准确的豌豆蛋白含量检测方法，用于育种和食品质量控制 | 豌豆蛋白含量 | 机器学习 | NA | 可见光和近红外光谱 | CNN | 光谱数据 | 52个豌豆品种的156个光谱数据集 | NA | 改进的卷积神经网络 | R值, 分类准确率 | NA |
| 1109 | 2025-05-13 |
Forecasting climate change effects on Saline Lakes through advanced remote sensing and deep learning
2025-Jun-10, The Science of the total environment
DOI:10.1016/j.scitotenv.2025.179582
PMID:40324314
|
研究论文 | 本研究通过先进的遥感和深度学习技术预测气候变化对盐湖的影响 | 结合SRGAN和MRS技术提升卫星图像分辨率，并利用CA-Markov模型和LSTM算法高精度预测盐湖未来变化 | 研究结果依赖于RCP8.5气候情景假设，可能无法涵盖所有潜在气候变化情况 | 预测气候变化对盐湖特征及周边生态环境的影响 | 查卡湖、图兹湖和拉扎扎湖等盐湖 | 遥感与深度学习 | NA | SRGAN、MRS、CA-Markov建模、LSTM算法 | SRGAN、LSTM | 卫星图像 | 查卡湖、图兹湖和拉扎扎湖等多个盐湖的长期观测数据 | NA | NA | NA | NA |
| 1110 | 2024-12-05 |
Correction to: Deep learning-based reconstruction improves the image quality of low-dose CT enterography in patients with inflammatory bowel disease
2025-Jun, Abdominal radiology (New York)
DOI:10.1007/s00261-024-04694-x
PMID:39630201
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1111 | 2024-12-12 |
Evaluating deep learning and radiologist performance in volumetric prostate cancer analysis with biparametric MRI and histopathologically mapped slides
2025-Jun, Abdominal radiology (New York)
DOI:10.1007/s00261-024-04734-6
PMID:39658736
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1112 | 2025-10-07 |
DKCN-Net: Deep kronecker convolutional neural network-based lung disease detection with federated learning
2025-Jun, Computational biology and chemistry
IF:2.6Q2
|
研究论文 | 提出基于深度克罗内克卷积神经网络和联邦学习的肺部疾病检测方法 | 结合联邦学习保护数据隐私，提出新型DKCN-Net网络架构，集成深度克罗内克神经网络和平行卷积神经网络 | NA | 开发在保护隐私前提下实现高稳定性肺部疾病检测的深度学习技术 | 肺部CT图像中的疾病检测 | 计算机视觉 | 肺癌 | CT成像 | CNN, 联邦学习 | CT图像 | 来自LIDC-IDRI数据库的CT图像 | NA | DKCN-Net, DKN, PCNN, 3D-FCN | 准确率, 损失率, 均方误差, 真阳性率, 真阴性率 | NA |
| 1113 | 2025-10-07 |
Bootstrap inference and machine learning reveal core differential plasma metabolic connectome signatures in major depressive disorder
2025-Jun-01, Journal of affective disorders
IF:4.9Q1
DOI:10.1016/j.jad.2025.02.109
PMID:40044084
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研究论文 | 通过自助法推断和机器学习识别重度抑郁症患者血浆代谢连接组的核心差异特征 | 首次在大规模人群中构建代谢相关性网络并识别MDD特异的网络特征，突破了传统单一生化标志物分析的局限 | 研究基于横断面数据，无法确定代谢网络改变与抑郁症的因果关系 | 揭示重度抑郁症的代谢网络特征并开发诊断模型 | 182,053名UK Biobank参与者（9,425名MDD患者和172,628名健康对照） | 机器学习 | 重度抑郁症 | 血浆代谢组学 | 深度学习, 机器学习, XGBoost | 代谢组数据 | 182,053人 | NA | NA | 准确率, AUROC | NA |
| 1114 | 2025-10-07 |
Development of a digital algorithm for assessing tumor-stroma ratio, tumor budding and tumor infiltrating lymphocytes in vulvar squamous cell carcinomas
2025-Jun, Annals of diagnostic pathology
IF:1.5Q3
|
研究论文 | 开发用于评估外阴鳞状细胞癌中肿瘤-间质比率、肿瘤出芽和肿瘤浸润淋巴细胞的全自动数字算法 | 首次针对VSCC开发集成TSR、TB和TILs评估的深度学习算法，实现无需人工校正的自动化定量分析 | 样本量较小（41例VSCC），需在更大队列中验证算法并与临床预后关联 | 开发数字化评估方法并探索p16状态对肿瘤微环境特征的影响 | 外阴鳞状细胞癌组织样本 | 数字病理 | 外阴鳞状细胞癌 | 免疫组织化学染色（CD3/细胞角蛋白、CD8/细胞角蛋白） | 深度学习 | 病理组织图像 | 41例VSCC病例（独立训练集+研究队列） | NA | NA | 一致性分析（与人工评估对比） | NA |
| 1115 | 2025-05-13 |
Enhancing atrial fibrillation detection in PPG analysis with sparse labels through contrastive learning
2025-Jun, Computer methods and programs in biomedicine
IF:4.9Q1
DOI:10.1016/j.cmpb.2025.108698
PMID:40054320
|
研究论文 | 本研究探讨了自监督对比学习在基于PPG的心房颤动检测中的应用，以减少对标记数据的依赖 | 使用自监督对比学习框架（SimCLR和BYOL）预训练模型，显著减少了对标记数据的需求，并在少量标记数据上微调后取得了优于监督学习的效果 | 研究仅针对PPG数据，未验证在其他生理信号上的适用性 | 提高基于PPG的心房颤动检测的准确性，同时减少对标记数据的依赖 | PPG信号数据 | 机器学习 | 心血管疾病 | 对比学习（SimCLR和BYOL） | 自监督学习模型 | PPG信号 | 1,209小时未标记PPG数据（来自VitalDB数据库）以及少量标记数据（来自MIMIC III、UMass和DeepBeat数据集） | NA | NA | NA | NA |
| 1116 | 2025-05-13 |
Automated Detection of Microcracks Within Second Harmonic Generation Images of Cartilage Using Deep Learning
2025-Jun, Journal of orthopaedic research : official publication of the Orthopaedic Research Society
IF:2.1Q2
DOI:10.1002/jor.26071
PMID:40113341
|
research paper | 该研究开发了一个基于YOLOv8的深度学习模型，用于自动检测、分割和量化软骨微裂纹 | 首次使用YOLOv8深度学习模型自动化检测软骨微裂纹，显著提高了检测效率和准确性 | 模型在微裂纹方向估计上存在中等程度的变异性，数据集需要扩展到更多解剖区域和疾病阶段 | 开发自动化工具以促进软骨微裂纹研究，并理解早期软骨损伤 | 关节软骨中的微裂纹 | digital pathology | osteoarthritis | second harmonic generation (SHG) imaging | YOLOv8 | image | 未明确提及具体样本数量 | NA | NA | NA | NA |
| 1117 | 2025-05-12 |
Lightweight deep learning model for embedded systems efficiently predicts oil and protein content in rapeseed
2025-Jun-15, Food chemistry
IF:8.5Q1
DOI:10.1016/j.foodchem.2025.143557
PMID:40020621
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研究论文 | 开发了一种基于优化深度学习方法的移动应用程序，用于低成本、非破坏性和实时预测油菜籽中的蛋白质和油含量 | 使用轻量级深度学习模型FasterNet-L，结合神经修剪技术，显著提高了预测速度和模型效率 | 未提及模型在其他作物上的泛化能力验证 | 开发一种高效、低成本的油菜籽蛋白质和油含量预测方法 | 油菜籽 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | FasterNet-L | 图像 | 未明确提及样本数量 | NA | NA | NA | NA |
| 1118 | 2025-05-12 |
A multimodal deep learning model for detecting endoscopic images of near-infrared fluorescence capsules
2025-Jun-15, Biosensors & bioelectronics
IF:10.7Q1
DOI:10.1016/j.bios.2025.117251
PMID:40020636
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研究论文 | 本文提出了一种名为Multimodal-Retinex-Attention-YOLO (MRAY)的多模态深度学习模型，用于检测近红外荧光胶囊内镜图像，以提高胃肠道疾病的早期筛查准确性 | 提出了结合白光和荧光图像数据的多模态深度学习模型MRAY，显著提高了在低光条件下的异常检测准确性和效率 | 使用的数据集为模拟人类胃肠道的猪胃图像，可能无法完全反映真实人类胃肠道环境的复杂性 | 提高胃肠道疾病的早期筛查准确性和效率 | 胃肠道疾病（如癌症、溃疡、炎症等）的早期检测 | 数字病理学 | 胃肠道疾病 | 近红外荧光胶囊内镜(NIRF-CE) | Multimodal-Retinex-Attention-YOLO (MRAY), YOLO | 图像 | 使用NIRF-CE系统捕获的猪胃图像数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 1119 | 2025-05-12 |
DeepTree-AAPred: Binary tree-based deep learning model for anti-angiogenic peptides prediction
2025-Jun, Journal of molecular graphics & modelling
IF:2.7Q2
DOI:10.1016/j.jmgm.2025.108982
PMID:40020469
|
research paper | 提出了一种基于二叉树的深度学习模型DeepTree-AAPred，用于预测抗血管生成肽 | 结合了二叉树的深度学习结构，并使用ProtBERT和ESM-2预训练模型提取1D和2D广义特征，进一步利用BiLSTM和TextCNN捕捉局部特征和上下文依赖关系 | 未提及模型在真实临床环境中的表现或泛化能力 | 提高抗血管生成肽的预测准确性，以支持肿瘤治疗 | 抗血管生成肽（AAPs） | machine learning | tumor | ProtBERT, ESM-2, BiLSTM, TextCNN | DeepTree-AAPred (binary tree-based deep learning model) | protein sequence data | 标准数据集（具体数量未提及） | NA | NA | NA | NA |
| 1120 | 2025-05-12 |
Role of artificial intelligence in data-centric additive manufacturing processes for biomedical applications
2025-Jun, Journal of the mechanical behavior of biomedical materials
IF:3.3Q3
DOI:10.1016/j.jmbbm.2025.106949
PMID:40036906
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review | 本文综述了人工智能在生物医学应用中数据驱动的增材制造过程中的作用 | 探讨了AI在增材制造预处理、打印过程和后处理中的应用潜力，特别是在满足个性化医疗需求方面 | 未提及具体的技术实施限制或数据可用性问题 | 探索AI如何优化增材制造全流程以提升生物医学产品的个性化适配性 | 增材制造流程（预处理、打印、后处理）及生物医学产品（组织工程、假体、芯片器官等） | machine learning | NA | 监督学习、无监督学习、深度学习、强化学习 | NA | 制造参数、结构设计数据、材料特性数据 | NA | NA | NA | NA | NA |