深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 36465 篇文献，本页显示第 22101 - 22120 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 22101 | 2025-01-16 |
Reverse design of broadband sound absorption structure based on deep learning method
2025-Jan-14, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-86077-w
PMID:39809864
|
研究论文 | 本文提出了一种基于深度学习的逆向设计方法，用于设计宽带吸声结构 | 利用深度神经网络建立结构参数与吸声系数曲线之间的映射关系，简化了传统方法中耗时的数值模拟和复杂计算过程 | 未提及具体的数据集规模或实验验证的广泛性 | 实现宽带高吸声结构的逆向设计，提高复杂超材料设计的效率 | 吸声结构 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 深度神经网络 | 结构参数与吸声系数曲线 | 未提及具体样本数量 | NA | NA | NA | NA |
| 22102 | 2025-01-16 |
Deep learning empowered sensor fusion boosts infant movement classification
2025-Jan-14, Communications medicine
IF:5.4Q1
DOI:10.1038/s43856-024-00701-w
PMID:39809877
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研究论文 | 本文提出了一种基于深度学习的传感器融合方法，用于婴儿运动分类，以提高神经发育障碍的早期识别 | 首次将多传感器融合技术应用于婴儿运动分类，显著提高了分类准确率 | 所有模型均在专有数据集上设计、训练和评估，难以直接比较 | 开发一种自动化分类婴儿运动模式的方法，以增强基于AI的神经功能早期识别 | 51名正常发育的婴儿 | 机器学习 | 神经发育障碍 | 传感器融合 | CNN | 多模态传感器数据（压力、惯性和视觉传感器） | 51名婴儿 | NA | NA | NA | NA |
| 22103 | 2025-01-16 |
Belt conveyor idler fault detection algorithm based on improved YOLOv5
2025-Jan-14, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-81244-x
PMID:39809903
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研究论文 | 本文提出了一种基于改进YOLOv5的深度学习算法，用于实时检测带式输送机托辊故障 | 在YOLOv5网络中引入了坐标注意力机制，并使用α-CIoU定位损失函数替代传统CIoU，以提高模型的回归精度 | NA | 提高带式输送机托辊故障检测的准确性和实时性 | 带式输送机托辊 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | YOLOv5 | 红外图像 | 自建的红外图像数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 22104 | 2025-01-16 |
Predictive value of dendritic cell-related genes for prognosis and immunotherapy response in lung adenocarcinoma
2025-Jan-14, Cancer cell international
IF:5.3Q1
DOI:10.1186/s12935-025-03642-z
PMID:39810206
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研究论文 | 本研究通过筛选树突状细胞相关基因，构建了一个预测肺腺癌患者预后和免疫治疗反应的预后签名 | 创新性地建立了一个基于深度学习的预测模型DCRGS，用于预测肺腺癌患者的预后，并具有高准确性和敏感性 | 研究结果需要进一步在更大规模的临床样本中进行验证 | 预测肺腺癌患者的预后和免疫治疗反应 | 肺腺癌患者 | 数字病理 | 肺癌 | 单细胞RNA测序（scRNA-seq）、批量RNA测序、实时定量PCR（q-PCR） | 深度学习模型 | RNA测序数据、临床数据 | 恶性胸腔积液样本中的树突状细胞 | NA | NA | NA | NA |
| 22105 | 2025-10-07 |
Predicting Seizures Episodes and High-Risk Events in Autism Through Adverse Behavioral Patterns
2025-Jan-13, medRxiv : the preprint server for health sciences
DOI:10.1101/2024.05.06.24306938
PMID:38766049
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研究论文 | 本研究开发基于深度学习的算法，通过分析自闭症患者的行为模式预测次日高风险行为和癫痫发作 | 首次将深度学习应用于自闭症患者行为数据分析，实现多种高风险行为和癫痫发作的提前预测 | 研究样本仅限于331名重度自闭症儿童，未包含其他程度或年龄段的患者 | 预测自闭症患者次日高风险行为和癫痫发作，为早期干预提供支持 | 331名重度自闭症谱系障碍儿童 | 机器学习 | 自闭症谱系障碍 | 行为数据分析 | 深度学习 | 行为数据和癫痫数据 | 331名儿童，数据跨度9年 | NA | NA | 准确率 | NA |
| 22106 | 2025-01-16 |
Automatic segmentation model and machine learning model grounded in ultrasound radiomics for distinguishing between low malignant risk and intermediate-high malignant risk of adnexal masses
2025-Jan-13, Insights into imaging
IF:4.1Q1
DOI:10.1186/s13244-024-01874-7
PMID:39804536
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研究论文 | 本文开发了一种自动分割模型来描绘附件肿块，并构建了一个基于卵巢附件报告和数据系统（O-RADS）的机器学习模型，以区分附件肿块的低恶性风险和中高恶性风险 | 结合深度学习分割模型和机器学习模型，利用超声影像组学特征进行附件肿块的风险分类，并通过SHapley Additive exPlanations进行模型解释和可视化 | 研究样本量相对有限，且仅基于超声影像数据，未考虑其他影像模态或多模态数据 | 开发自动分割和机器学习模型，用于附件肿块的风险分类 | 附件肿块的超声影像 | 医学影像分析 | 卵巢癌 | 超声影像组学 | FCN ResNet101, SVM, LightGBM | 图像 | 663张附件肿块的超声影像（低恶性风险446张，中高恶性风险217张） | NA | NA | NA | NA |
| 22107 | 2025-01-16 |
Physics-informed deep learning quantifies propagated uncertainty in seismic structure and hypocenter determination
2025-Jan-13, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-84995-9
PMID:39805860
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研究论文 | 本文采用物理信息深度学习（PIDL）方法，量化二维地震速度结构建模中的不确定性及其对震源定位的影响 | 通过引入神经网络集成，结合主动地震调查数据、地震观测数据和波前运动的物理方程，首次量化了地震速度结构模型中的不确定性及其对震源定位的影响 | 研究仅针对日本西南部的一次地震进行了分析，未在其他地区或更大规模的数据集上验证 | 研究目的是通过物理信息深度学习（PIDL）方法，量化地震速度结构建模中的不确定性及其对震源定位的影响 | 地震速度结构模型和震源定位 | 地球物理学 | NA | 物理信息深度学习（PIDL） | 神经网络集成 | 地震调查数据、地震观测数据 | 日本西南部的一次地震数据 | NA | NA | NA | NA |
| 22108 | 2025-10-07 |
Precise Large-Scale Chemical Transformations on Surfaces: Deep Learning Meets Scanning Probe Microscopy with Interpretability
2025-Jan-08, Journal of the American Chemical Society
IF:14.4Q1
DOI:10.1021/jacs.4c14757
PMID:39680589
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研究论文 | 开发了名为AutoOSS的软件基础设施，通过深度学习实现扫描探针显微镜的自动化操作，用于大规模表面化学转化 | 结合神经网络模型解释STM输出和深度强化学习优化操作参数，实现自动化溴原子移除 | 目前仅针对特定分子体系（ZnBrMeDPP/Au(111)）进行验证 | 开发自主高效的SPM技术以实现精确的原子分子操控和化学反应控制 | Au(111)表面上的Zn(II)-5,15-双(4-溴-2,6-二甲基苯基)卟啉分子 | 机器学习 | NA | 扫描隧道显微镜，贝叶斯优化结构搜索，密度泛函理论 | 神经网络，深度强化学习 | STM图像 | 数百个ZnBrMeDPP分子 | NA | NA | NA | NA |
| 22109 | 2025-10-07 |
Integrating Deep Learning-Based Dose Distribution Prediction with Bayesian Networks for Decision Support in Radiotherapy for Upper Gastrointestinal Cancer
2025-Jan, Cancer research and treatment
IF:4.1Q2
DOI:10.4143/crt.2024.333
PMID:39091147
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研究论文 | 本研究开发了一种结合深度学习剂量分布预测和贝叶斯网络的决策支持算法，用于上消化道癌症放疗方案选择 | 首次将三维U-Net深度学习模型预测的剂量分布与贝叶斯网络结合，创建了个性化放疗方案决策支持系统 | 研究样本量较小（65例患者），且为回顾性分析 | 开发基于深度学习和临床数据的决策支持算法，优化上消化道癌症放疗方案选择 | 65例接受TBX和MRG模拟计划的肝或胰腺癌患者 | 医疗人工智能 | 上消化道癌症 | 放射治疗计划，剂量体积直方图分析 | 三维U-Net, 贝叶斯网络 | 医学影像数据，临床数据 | 65例患者 | NA | 三维U-Net | AUC | NA |
| 22110 | 2025-10-07 |
Integrated Transcriptomic Landscape and Deep Learning Based Survival Prediction in Uterine Sarcomas
2025-Jan, Cancer research and treatment
IF:4.1Q2
DOI:10.4143/crt.2024.343
PMID:38993092
|
研究论文 | 本研究通过整合转录组学分析和深度学习模型，探索子宫肉瘤的基因组特征并开发生存预测方法 | 发现了子宫肉瘤中新的基因融合位点MRPS18A-PDC-AS1，并开发了基于Max-Mean Non-Local多实例学习的深度学习生存预测模型 | 样本量相对有限（71例），且包含多种罕见亚型 | 阐明子宫肉瘤的基因组特征并建立患者生存预测模型 | 子宫肉瘤患者组织样本 | 数字病理学 | 子宫肉瘤 | RNA测序 | 深度学习 | 基因表达数据 | 71例子宫肉瘤样本（47例ESS，18例uLMS，3例腺肉瘤，2例癌肉瘤，1例卵巢性索样肿瘤） | NA | Max-Mean Non-Local多实例学习（MMN-MIL） | AUC, 准确率 | NA |
| 22111 | 2025-10-07 |
Molecular Classification of Breast Cancer Using Weakly Supervised Learning
2025-Jan, Cancer research and treatment
IF:4.1Q2
DOI:10.4143/crt.2024.113
PMID:38938010
|
研究论文 | 本研究利用弱监督学习方法对乳腺癌分子亚型进行分类 | 采用弱监督学习从全切片图像中开发深度学习模型，无需大量手动标注 | 存在亚型不平衡问题以及不同数据集间的分子亚型比例差异 | 乳腺癌分子亚型分类 | 乳腺癌全切片图像 | 数字病理学 | 乳腺癌 | 弱监督学习 | 深度学习 | 全切片图像 | 来自韩国高丽大学九老医院和癌症基因组图谱的两个数据集 | NA | 基于注意力的模型 | AUC | NA |
| 22112 | 2025-10-07 |
Machine Learning and Deep Learning Applications in Magnetic Particle Imaging
2025-Jan, Journal of magnetic resonance imaging : JMRI
IF:3.3Q1
DOI:10.1002/jmri.29294
PMID:38358090
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综述 | 本文总结和回顾了机器学习和深度学习在磁粒子成像中的应用及其未来潜力 | 系统梳理了人工智能方法在磁粒子成像这一新兴成像技术中的应用现状和发展前景 | 证据等级为5级，技术效能处于第一阶段，表明研究仍处于初步探索阶段 | 探讨机器学习和深度学习模型在磁粒子成像中的应用价值 | 磁粒子成像技术及其图像重建和分析方法 | 机器学习 | NA | 磁粒子成像 | 机器学习,深度学习 | 2D和3D医学图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 22113 | 2025-10-07 |
An efficient ranking-based ensembled multiclassifier for neurodegenerative diseases classification using deep learning
2025-Jan, Journal of neural transmission (Vienna, Austria : 1996)
DOI:10.1007/s00702-024-02830-x
PMID:39249515
|
研究论文 | 提出一种基于排序的集成多分类器方法，使用深度学习对神经退行性疾病进行分类 | 开发了基于权重策略的排序集成方法，结合五种深度学习分类器 | 仅使用ADNI和PPMI两个数据集进行验证，未在其他数据集上测试 | 提高神经退行性疾病的分类准确率 | 阿尔茨海默病和帕金森病患者 | 机器学习 | 神经退行性疾病 | 磁共振成像 | 深度学习集成模型 | 医学影像 | ADNI和PPMI数据集 | NA | 五种深度学习模型 | 准确率 | NA |
| 22114 | 2025-10-07 |
Deep learning in Cobb angle automated measurement on X-rays: a systematic review and meta-analysis
2025-Jan, Spine deformity
IF:1.6Q3
DOI:10.1007/s43390-024-00954-4
PMID:39320698
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系统综述与荟萃分析 | 本研究系统回顾了X光片上自动测量Cobb角的不同深度学习算法，并通过荟萃分析评估其性能 | 首次对Cobb角自动测量的深度学习算法进行系统综述和荟萃分析，比较了基于分割和基于关键点两种方法的性能差异 | 纳入研究的异质性较高(94%)，仅包含17项研究进行荟萃分析，结果存在一定局限性 | 概述不同深度学习算法在Cobb角自动测量中的应用，识别局限性并总结改进方案 | X光片中的脊柱Cobb角测量 | 计算机视觉 | 脊柱侧弯 | 深度学习算法 | 深度学习模型 | X光图像 | 系统检索获得120篇文章（n=3022），最终纳入50项研究进行系统综述，17项研究进行荟萃分析 | NA | NA | 圆形平均绝对误差(CMAE) | NA |
| 22115 | 2025-10-07 |
Fragmentation in patchy ecosystems: a call for a functional approach
2025-Jan, Trends in ecology & evolution
IF:16.7Q1
DOI:10.1016/j.tree.2024.09.004
PMID:39510920
|
研究论文 | 本文探讨了将森林破碎化原则应用于自然斑块状生态系统（如稀树草原）的问题，并提出基于景观功能性的破碎化识别方法 | 提出基于连通性的景观功能性方法来识别生态系统破碎化，突破了传统仅依赖植被结构的破碎化评估框架 | NA | 改进斑块状生态系统的破碎化评估方法，促进对生态系统动态的更好理解 | 自然斑块状生态系统（以稀树草原为例） | 生态学 | NA | 遥感技术, 实地测量 | 深度学习 | 遥感数据, 实地测量数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 22116 | 2025-10-07 |
Protein Binding Site Representation in Latent Space
2025-Jan, Molecular informatics
IF:2.8Q2
DOI:10.1002/minf.202400205
PMID:39692081
|
研究论文 | 本研究探索了图神经网络在蛋白质-配体复合物亲和力预测中学习到的结合位点潜在表示的空间结构及其与蛋白质功能的关系 | 提出了用于潜在空间降维、聚类、假设检验和可视化的自动化计算流程，并发现学习的蛋白质潜在空间具有固有结构而非随机分布 | NA | 理解深度学习模型对特征的表征能力，提高计算机辅助药物发现中模型的可解释性和可靠性 | 蛋白质-配体复合物的结合位点 | 机器学习 | NA | 图神经网络 | 图神经网络 | 蛋白质-配体复合物结构数据 | NA | NA | 图神经网络 | NA | NA |
| 22117 | 2025-01-16 |
Advances in modeling cellular state dynamics: integrating omics data and predictive techniques
2025, Animal cells and systems
IF:2.5Q1
DOI:10.1080/19768354.2024.2449518
PMID:39807350
|
综述 | 本文综述了当前用于建模细胞状态动态的方法，包括从动态或静态生物分子网络模型到深度学习模型的技术 | 强调了如何将这些方法与转录组学和单细胞RNA测序等多种组学数据整合，以捕捉和预测细胞行为和转变 | 讨论了这些方法在可扩展性和分辨率要求方面的局限性，这些要求根据研究生物系统的复杂性和大小而变化 | 旨在指导未来研究开发更强大和可解释的模型，以理解和操纵各种生物背景下的细胞状态动态，最终推进治疗策略和精准医学 | 细胞状态动态 | 机器学习 | NA | 转录组学, 单细胞RNA测序 | 深度学习模型 | 组学数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 22118 | 2025-01-16 |
Utilizing deep learning to predict Alzheimer's disease and mild cognitive impairment with optical coherence tomography
2025 Jan-Mar, Alzheimer's & dementia (Amsterdam, Netherlands)
DOI:10.1002/dad2.70041
PMID:39811700
|
研究论文 | 本研究开发了一种基于光学相干断层扫描（OCT）的深度学习算法，用于预测阿尔茨海默病（AD）和轻度认知障碍（MCI） | 开发了一种集成三边深度学习模型，显著优于单一非深度学习模型，展示了OCT图像在AD和MCI检测中的潜力 | 深度学习模型与传统统计模型的性能相当，选择哪种模型可能取决于计算资源、可解释性偏好和临床需求 | 开发一种基于OCT的深度学习算法，用于检测AD和MCI | 228名亚洲参与者（173例病例/55例对照）用于模型开发和测试，68名亚洲（52例病例/16例对照）和85名白人（39例病例/46例对照）参与者用于测试 | 数字病理学 | 老年疾病 | 光学相干断层扫描（OCT） | 集成三边深度学习模型 | 图像 | 228名亚洲参与者用于模型开发，68名亚洲和85名白人参与者用于测试 | NA | NA | NA | NA |
| 22119 | 2025-10-07 |
MS-CLSTM: Myoelectric Manipulator Gesture Recognition Based on Multi-Scale Feature Fusion CNN-LSTM Network
2024-Dec-23, Biomimetics (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/biomimetics9120784
PMID:39727788
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研究论文 | 提出基于多尺度特征融合CNN-LSTM网络的肌电操纵器手势识别模型MS-CLSTM | 融合多尺度卷积核提取sEMG信号的局部细节、全局模式和通道间相关性，结合ResCBAM增强关键手势信息关注并缓解小样本过拟合 | 基于小样本数据集开发，模型泛化能力需进一步验证 | 提升表面肌电信号手势识别的准确性和实时性 | 表面肌电信号和对应的手势动作 | 机器学习 | NA | 表面肌电信号采集 | CNN, LSTM | 时序信号数据 | Ninapro DB2和DB4数据集 | NA | MS Block-ResCBAM-Bi-LSTM, CNN-LSTM, ResCBAM, Simple-ResNet | 准确率 | NA |
| 22120 | 2025-10-07 |
Deep Learning-Based Diagnosis Algorithm for Alzheimer's Disease
2024-Dec-23, Journal of imaging
IF:2.7Q3
DOI:10.3390/jimaging10120333
PMID:39728230
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研究论文 | 提出一种基于改进3D DenseNet分割模型和MobileNetV3分类模型的两阶段阿尔茨海默病自动辅助诊断算法 | 在分割网络中简化主干网络、替换激活函数和损失函数并引入3D GAM注意力机制；在分类网络中增加CA注意力机制、引入空洞卷积并改进全连接层结合迁移学习 | NA | 开发阿尔茨海默病的自动辅助诊断算法 | 阿尔茨海默病患者、轻度认知障碍患者和正常对照的脑部MR图像 | 计算机视觉 | 阿尔茨海默病 | 脑部磁共振成像 | CNN | 3D医学图像 | NA | NA | 3D DenseNet, MobileNetV3 | 准确率 | NA |