深度学习在生物医药领域中的应用

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当前共找到 26055 篇文献,本页显示第 2101 - 2120 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
2101 2025-05-20
Devising a novel evaluation method for computed tomography images containing metal artifacts from titanium seed implants: Application to virtual monochromatic imaging energy optimization
2025-May, Radiography (London, England : 1995)
研究论文 本研究旨在开发一种新的评估方法,用于评估含钛种子植入物金属伪影的CT图像,并确定虚拟单色成像(VMI)的最佳能量水平以减少金属伪影并提高信号检测能力 提出了一种新的对比伪影比(CAR)评估方法,用于定量评估金属伪影对信号检测的影响,并确定了65 keV为VMI的最佳能量水平 研究仅针对钛种子植入物产生的金属伪影,未涉及其他金属材料 优化CT图像中金属伪影的减少和信号检测能力的提升 含钛种子植入物的CT图像 医学影像处理 前列腺癌 双能CT系统、深度学习(DL)、金属伪影减少(MAR)算法 NA CT图像 使用包含模拟放射性种子的骨盆区域体模进行研究
2102 2025-05-20
Artificial intelligence in drug resistance management
2025-May, 3 Biotech IF:2.6Q3
综述 本文综述了人工智能(AI),特别是深度学习和机器学习(ML)在管理抗菌素耐药性(AMR)中的应用 AI模型如Naïve Bayes、决策树(DT)、随机森林(RF)、支持向量机(SVM)和人工神经网络(ANN)显著推进了耐药性模式的预测和新抗生素的识别 面临数据隐私、算法透明度、数据稀缺、伦理考虑及跨学科合作不足等挑战 探讨AI在管理抗菌素耐药性中的应用及其潜力 抗菌素耐药性(AMR) 机器学习 抗菌素耐药性 深度学习、机器学习 Naïve Bayes、DT、RF、SVM、ANN NA NA
2103 2025-05-20
Reduction of radiation exposure in chest radiography using deep learning-based noise reduction processing: A phantom and retrospective clinical study
2025-May, Radiography (London, England : 1995)
研究论文 本研究评估了基于深度学习的智能降噪技术(INR)在平面胸部X光摄影中减少患者辐射剂量的效果 首次系统评估了INR技术在降低胸部X光辐射剂量同时保持图像质量的有效性 研究样本量有限(100例患者),且仅使用Canon公司的INR技术 评估INR技术在胸部X光摄影中降低辐射剂量的效果 胸部X光图像(包括Lungman体模和100例患者影像) 数字病理 肺癌 深度学习降噪技术(INR) 深度学习(具体架构未说明) 医学影像 100例患者胸部X光图像
2104 2025-05-20
Low-cost video-based air quality estimation system using structured deep learning with selective state space modeling
2025-May, Environment international IF:10.3Q1
研究论文 提出了一种基于视频的低成本空气质量估计系统,结合结构化深度学习和选择性状态空间建模 首次将选择性状态空间模型(SSM)与选择性扫描机制和混合预测器(HP)结合,用于视频空气质量估计,能够动态调整参数并有效捕捉长距离依赖关系 研究仅基于巴基斯坦拉合尔六个监测站的数据,可能在其他地区的泛化能力有限 开发一种高效、成本效益高的模型,用于准确预测空气质量和主动污染控制 空气质量数据,特别是PM、PM和AQI 计算机视觉 NA 深度学习,选择性状态空间建模 AQP-Mamba(基于SSM的模型) 视频 13,176个视频,来自巴基斯坦拉合尔的六个监测站
2105 2025-05-20
Robust automatic train pass-by detection combining deep learning and sound level analysis
2025-May-01, JASA express letters IF:1.2Q3
research paper 提出一种结合深度学习和声级分析的鲁棒自动列车通过检测方法 创新性地结合通用分类器、短声级分析和基于梅尔频谱图的分类来精确检测列车通过噪声 未提及方法在极端噪声环境下的性能表现 开发自动声音事件检测与分类方法以控制高噪声水平 列车通过时产生的噪声 machine learning NA mel-spectrogram-based classification, sound level analysis generic classifier (未指定具体模型) raw audio signal various long-term signals (未明确样本数量)
2106 2025-05-20
Food Freshness Prediction Platform Utilizing Deep Learning-Based Multimodal Sensor Fusion of Volatile Organic Compounds and Moisture Distribution
2025-04-25, ACS sensors IF:8.2Q1
研究论文 开发了一种结合多维传感技术和基于深度学习的动态融合方法,用于精确监测牛肉的腐败过程 引入了自注意力机制和SENet缩放特征到多模态深度学习模型中,自适应融合并关注传感器的重要特征 实际应用中,单源数据的局限性和多模态数据交叉验证的挑战可能影响方法的准确性 提高食品新鲜度预测的准确性和可靠性 牛肉的新鲜度监测 机器学习 NA 表面增强拉曼散射(SERS)、低场核磁共振(LF-NMR) 多模态深度学习模型 挥发性有机化合物(VOCs)和水分分布数据 NA
2107 2025-05-20
Spider-Inspired Ion Gel Sensor for Dual-Mode Detection of Force and Speed via Magnetic Induction
2025-04-25, ACS sensors IF:8.2Q1
research paper 本文设计并制造了一种基于蜘蛛感应机制的双模式离子凝胶传感器,集成了风速和压力检测功能 结合蜘蛛的感应机制,开发了一种新型双模式离子凝胶传感器,能够同时检测风速和压力,并在智能运动识别系统中实现了96.83%的准确率 NA 开发多功能、高灵敏度、宽检测范围和优异耐久性的柔性传感器 风速和压力检测,以及人体运动监测 柔性传感器 NA 磁性纤维植绒和感应共振原理,微结构离子凝胶和电容设计 深度学习算法 风速和压力信号,人体运动信号 NA
2108 2025-05-20
Deep Learning-driven Microfluidic-SERS to Characterize the Heterogeneity in Exosomes for Classifying Non-Small Cell Lung Cancer Subtypes
2025-04-25, ACS sensors IF:8.2Q1
research paper 该研究开发了一种深度学习驱动的微流控-SERS系统,用于表征外泌体的异质性以分类非小细胞肺癌亚型 结合深度学习、微流控技术和SERS技术,实现了外泌体的高效捕获、检测和分析,用于肺癌的早期诊断和分子分型 NA 开发一种非侵入性方法用于非小细胞肺癌的早期诊断和精确分型 外泌体 digital pathology lung cancer SERS, 微流控技术 deep learning 光学信号 三种不同的NSCLC细胞系和正常细胞系
2109 2025-04-26
Informing Deep Learning of Sensing Data with Physics and Chemistry
2025-04-25, ACS sensors IF:8.2Q1
NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
2110 2025-05-20
Intelligent Diagnosis of Pancreatic Biopsy From Endoscopic Ultrasound-Guided Fine-Needle Aspiration Via Stimulated Raman Histopathology
2025-Apr-25, Laboratory investigation; a journal of technical methods and pathology
研究论文 开发了一种基于深度学习的刺激拉曼散射显微镜技术,用于胰腺内镜超声引导细针穿刺活检的快速、无标记术中组织学诊断 利用深度学习结合刺激拉曼散射显微镜技术,提供了一种比传统快速现场评估更高效、更客观的胰腺活检诊断方法 研究样本量相对较小(76例训练集,33例测试集),需要更大规模的临床验证 开发一种替代传统快速现场评估的胰腺活检诊断方法 胰腺内镜超声引导细针穿刺活检样本 数字病理 胰腺肿瘤 刺激拉曼散射显微镜 CNN 图像 76例患者用于训练,33例用于外部测试
2111 2025-05-20
PhysCL: Knowledge-Aware Contrastive Learning of Physiological Signal Models for Cuff-Less Blood Pressure Estimation
2025-Mar-25, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1
研究论文 提出了一种名为PhysCL的知识感知对比学习方法,用于减少对标记PPG数据的依赖并提高无袖带血压估计的准确性 引入了知识感知增强库解决对比学习中的语义一致性问题,并提出对比特征重建方法增强特征多样性并防止模型崩溃 需要进一步验证在不同人群和设备上的泛化能力 改进基于PPG的无袖带血压估计方法 光电容积图(PPG)信号 机器学习 心血管疾病 对比学习 深度学习模型 生理信号数据 来自MIMIC III、MIMIC IV和UQVS数据集的106名受试者数据
2112 2025-05-20
Blood cancer prediction model based on deep learning technique
2025-01-13, Scientific reports IF:3.8Q1
研究论文 本文利用深度学习技术改进血癌诊断,评估了多种模型并发现ResNetRS50在准确性和速度上表现最佳 采用ResNetRS50模型在血癌早期诊断中实现更高的准确性和更低的错误率 未提及模型在其他类型癌症或更大规模数据集上的泛化能力 通过早期诊断降低血癌死亡率 血癌患者 机器学习 血癌 深度学习 ResNetRS50, RegNetX016, AlexNet, Convnext, EfficientNet, Inception_V3, Xception, VGG19 NA NA
2113 2025-05-20
Importance of Computer-aided Drug Design in Modern Pharmaceutical Research
2025, Current drug discovery technologies
review 本文探讨了计算机辅助药物设计(CADD)在现代药物研究中的重要性及其基本原理 强调了CADD在加速药物发现过程、提高准确性、减少时间和财务资源方面的创新应用 NA 研究CADD在药物发现和开发过程中的价值和重要性 生物活性化合物及其与特定生物大分子(如DNA、RNA、蛋白质和酶)的亲和力 药物设计 NA 分子对接、片段基药物发现、从头药物设计、药效团建模、定量构效关系、3D-QSAR、同源建模、计算机模拟ADME-Tox、机器学习/深度学习 NA NA NA
2114 2025-05-20
Augmenting Human Expertise in Weighted Ensemble Simulations through Deep Learning-Based Information Bottleneck
2024-Dec-10, Journal of chemical theory and computation IF:5.7Q1
研究论文 本文提出了一种结合深度学习与专家知识的混合方法,用于改进加权集成模拟中的集体变量选择和分区策略 将状态预测信息瓶颈方法与专家知识相结合,形成混合方法,以优化加权集成模拟的采样效率和结果解释 仅在丙氨酸二肽和chignolin系统上进行了基准测试,需要更多系统验证 提高加权集成模拟的采样效率和结果解释能力 加权集成模拟方法及其在分子动力学中的应用 机器学习 NA 状态预测信息瓶颈(SPIB)方法 深度学习 分子动力学模拟数据 丙氨酸二肽和chignolin系统
2115 2025-05-20
Increasing phosphorus loss despite widespread concentration decline in US rivers
2024-Nov-26, Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America IF:9.4Q1
research paper 该研究利用深度学习方法和大量水文气象数据,重建了美国河流中磷的长期趋势,发现尽管磷浓度普遍下降,但磷流失总量却在增加 利用多任务长短期记忆模型填补历史数据空白,重建了美国河流中总磷的长期趋势 研究依赖于历史数据的重建,可能存在一定的不确定性 分析美国河流中磷的长期变化趋势及其影响因素 美国本土430条河流的总磷浓度和流失量 环境科学 NA 深度学习 LSTM 水文气象数据 430条河流的数据
2116 2025-05-20
Rapid Detection of SARS-CoV-2 Variants Using an Angiotensin-Converting Enzyme 2-Based Surface-Enhanced Raman Spectroscopy Sensor Enhanced by CoVari Deep Learning Algorithms
2024-06-28, ACS sensors IF:8.2Q1
研究论文 开发了一种结合表面增强拉曼光谱(SERS)和深度学习算法CoVari的方法,用于快速准确检测和量化SARS-CoV-2变种 使用ACE2功能化的AgNR@SiO阵列SERS传感器和CoVari深度学习算法,实现了对病毒变种的高精度检测和浓度定量 在未知样本测试中,浓度低于781 PFU/mL时分类准确率可能下降 开发快速定量检测病毒变种的诊断平台 SARS-CoV-2及其变种病毒 机器学习 COVID-19 表面增强拉曼光谱(SERS) CoVari深度学习算法 光谱数据 三种病毒(SARS-CoV-2、SARS-CoV-2 B1和CoV-NL63)的SERS光谱数据
2117 2025-05-20
Two-Dimensional Deep Learning Frameworks for Drug-Induced Cardiotoxicity Detection
2024-06-28, ACS sensors IF:8.2Q1
research paper 本研究提出了两种基于深度学习的框架STFT-CNN和SST-CNN,用于显著提高药物诱导心脏毒性的检测准确性和可靠性 利用诱导多能干细胞衍生的心肌细胞(iPSC-CMs)作为更接近人类的细胞模型,并通过先进的转换技术将时间信号转化为二维表示,显著提高了检测的准确性 NA 开发更准确、可靠的药物诱导心脏毒性检测方法 药物诱导的心脏毒性 machine learning cardiovascular disease impedance measurements, short-time Fourier transform (STFT), synchro-squeezing transform (SST) CNN temporal signals converted into two-dimensional representations NA
2118 2025-05-20
Massively parallel characterization of regulatory elements in the developing human cortex
2024-05-24, Science (New York, N.Y.)
研究论文 通过大规模并行报告实验研究人类大脑皮层发育中的基因调控元件 首次在人类神经元发育中建立了功能基因调控元件和变异的全面目录,并利用深度学习解码增强子活性的序列基础和上游调控因子 研究主要关注发育中的大脑皮层,可能不适用于其他脑区或发育阶段 探究人类大脑皮层发育中基因调控元件的功能 人类中孕期皮层原代细胞和脑类器官中的102,767个开放染色质区域 基因组学 神经发育疾病 大规模并行报告实验(MPRA)、深度学习 深度学习模型 基因组数据 102,767个开放染色质区域
2119 2025-05-20
Percolation Images: Fractal Geometry Features for Brain Tumor Classification
2024, Advances in neurobiology
research paper 提出了一种结合分形几何特征和深度学习的混合方法用于脑肿瘤分类 利用分形几何生成'渗透'图像以突出脑图像中的重要空间特性,并结合CNN进行肿瘤检测 未提及具体的数据集大小或模型在更广泛数据集上的泛化能力 提高脑肿瘤分类的准确性和效率 脑肿瘤图像 digital pathology brain tumor fractal geometry, deep learning CNN image 在一个知名基准数据集上进行实验,但未提及具体样本数量
2120 2025-05-20
An autonomous drone for search and rescue in forests using airborne optical sectioning
2021-06-23, Science robotics IF:26.1Q1
research paper 介绍了一种用于森林搜救的自主无人机原型,能够在密集遮挡的森林中自主寻找人员 采用自适应在线采样技术,结合深度学习分类和动态飞行路径调整,显著提高了搜救效率和精度 实验仅在特定森林类型和飞行条件下进行,未涉及所有可能的复杂环境 开发一种能够在无稳定网络覆盖的偏远地区进行高效搜救的自主无人机系统 森林中隐藏的人员 computer vision NA thermal image processing, deep learning-based classification deep learning thermal images 42名隐藏人员(其中38名被成功找到)
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