深度学习在生物医药领域中的应用
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当前共找到 32197 篇文献，本页显示第 221 - 240 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 221 | 2025-10-01 |
A lightweight St-CNN architecture based on deep learning for stress level detection from human physical activities
2025-Sep-29, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-18647-x
PMID:41023211
|
研究论文 | 提出一种基于深度学习的轻量级St-CNN架构，用于通过人体活动数据检测压力水平 | 设计了一种轻量级CNN架构，在保持高精度的同时显著降低计算成本，适用于边缘计算环境 | 仅使用单一数据集进行评估，未在其他数据集上验证模型泛化能力 | 开发高效的压力水平检测方法 | 人体压力水平 | 机器学习 | 压力相关疾病 | 深度学习 | CNN | 传感器数据 | 2001个样本（来自Stress-Lysis数据集） |
| 222 | 2025-10-01 |
Enhancing SDN security with deep learning and F-balanced cross-entropy for DDoS detection
2025-Sep-29, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-18826-w
PMID:41023344
|
研究论文 | 提出一种基于深度学习的DDoS攻击检测模型AECE，通过注意力机制和F平衡交叉熵损失函数提升SDN网络安全 | 集成注意力机制的网络流量特征优先级处理，以及结合F1分数的F平衡交叉熵损失函数设计 | 未明确说明在真实SDN环境中的实时适应性和可扩展性验证 | 提升软件定义网络(SDN)中DDoS攻击检测的准确性和实时性 | SDN网络中的DDoS攻击流量 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 深度神经网络(DNN)与注意力机制 | 网络流量数据 | NA |
| 223 | 2025-10-01 |
A novel hybrid mathematical deep learning technique for early warning of flashover in composite insulators
2025-Sep-29, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-19151-y
PMID:41023343
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研究论文 | 提出一种基于混合数学深度学习模型的复合绝缘子闪络预测方法 | 结合加权连续小波变换和图注意力网络，创新性地将放电峰值数和功率高斯拟合指标用于闪络预警 | NA | 开发复合绝缘子闪络早期预警系统以防止绝缘故障导致的停电 | 污染复合绝缘子的干带电弧和闪络阶段 | 机器学习 | NA | 加权连续小波变换(WCWT)、图注意力网络(GAT) | 图注意力网络(GAT) | 泄漏电流数据 | 基于实际样本测试数据，考虑了样本几何规格和污染水平等多个参数 |
| 224 | 2025-10-01 |
DOD-Boost: a temporal and distribution-optimized deep boosting framework for solar radiation modeling
2025-Sep-29, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-19157-6
PMID:41023386
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研究论文 | 提出一种结合深度学习和统计分布拟合的太阳辐射时间序列建模框架DOD-Boost，用于清洁能源系统设计 | 开发了基于累积分布函数的混合时间序列建模方法，结合分布优化和时序预测技术 | NA | 开发高精度的太阳辐射预测模型以支持光伏能源规划 | 倾斜表面总太阳辐射数据(MJ/m²) | 机器学习 | NA | 最大似然估计、鲸鱼优化算法、粒子群优化、累积分布函数 | LSTM、GRU、XGBoost | 时间序列数据 | NA |
| 225 | 2025-10-01 |
Identification of key genes for fish adaptation to freshwater and seawater based on attention mechanism
2025-Sep-29, BMC genomics
IF:3.5Q2
DOI:10.1186/s12864-025-12089-5
PMID:41023606
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研究论文 | 提出基于注意力机制的WAGA模型识别鱼类淡水和海水适应的关键基因 | 首次将自然语言处理技术应用于蛋白质编码基因特征表示，结合深度学习和自注意力机制识别关键基因 | 未提及模型验证的样本规模和具体实验设置的局限性 | 识别鱼类适应淡水和海水环境的关键基因，解析生态适应机制 | 淡水和海水鱼类的蛋白质编码基因 | 自然语言处理 | NA | 自然语言处理(NLP)、深度学习、自注意力机制(SA) | WAGA模型(加权注意力基因分析模型) | 基因序列数据 | NA |
| 226 | 2025-10-01 |
ResViT-GANNet: a deep learning framework for classifying breast cancer histopathology images using multimodal attention and GAN-based augmentation
2025-Sep-29, BMC medical imaging
IF:2.9Q2
DOI:10.1186/s12880-025-01940-6
PMID:41023673
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 227 | 2025-10-01 |
A hybrid method for fusion cardiac biomarkers and echocardiography videos in the experimental classification of Trypanosoma cruzi infection
2025-Sep-29, Biomedical engineering online
IF:2.9Q3
DOI:10.1186/s12938-025-01446-w
PMID:41023672
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研究论文 | 提出一种基于晚期多模态融合的混合方法，整合心脏生物标志物和超声心动图视频数据用于克氏锥虫感染的实验分类 | 首次将机器学习与深度学习算法通过晚期多模态融合相结合，用于克氏锥虫感染的分类诊断 | 研究仅使用96只ICR小鼠的实验队列，样本规模有限 | 开发自动化工具用于克氏锥虫感染的早期诊断和监测 | 克氏锥虫感染个体的心脏功能数据 | 医学影像分析 | 恰加斯病 | 集成特征选择(EFS)、加权多核学习(MKL)、深度学习 | 机器学习与深度学习混合模型 | 生物标志物数据和超声心动图视频 | 96只ICR小鼠 |
| 228 | 2025-10-01 |
Diagnostic performance of artificial intelligence for dermatological conditions: a systematic review focused on low- and middle-income countries to address resource constraints and improve access to specialist care
2025-Sep-29, International journal of emergency medicine
IF:2.0Q2
DOI:10.1186/s12245-025-00975-4
PMID:41023774
|
系统综述 | 评估人工智能在低收入和中等收入国家皮肤病诊断中的性能表现 | 首次系统性地关注AI在资源有限国家皮肤病诊断中的应用效果 | 研究存在异质性，数据集肤色代表性不足，临床验证有限 | 评估AI技术在低收入和中等收入国家皮肤病诊断中的性能和应用效果 | 低收入和中等收入国家的皮肤病诊断 | 数字病理 | 皮肤病 | 深度学习 | CNN | 图像 | 19项研究（来自PubMed、Embase和Cochrane数据库） |
| 229 | 2025-10-01 |
Hepatocellular carcinoma (HCC) and focal nodular hyperplasia (FNH) showing iso- or hyperintensity in the hepatobiliary phase: differentiation using Gd-EOB-DTPA enhanced MRI radiomics and deep learning features
2025-Sep-29, BMC medical imaging
IF:2.9Q2
DOI:10.1186/s12880-025-01927-3
PMID:41023894
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 230 | 2025-10-01 |
Decoding ancestry-specific genetic risk: interpretable deep feature selection reveals prostate cancer SNP disparities in diverse populations
2025-Sep-29, BioData mining
IF:4.0Q1
DOI:10.1186/s13040-025-00470-9
PMID:41024066
|
研究论文 | 提出可解释深度特征选择框架，用于揭示不同人群中前列腺癌SNP差异 | 将可解释特征选择与深度学习相结合，增强SNP标记的分类性能和生物学相关性 | 非洲裔美国人数据集样本量有限导致AUC较低，反映群体特异性复杂性 | 提升SNP在前列腺癌诊断中的预测能力和可解释性 | 前列腺癌良恶性样本 | 机器学习 | 前列腺癌 | 深度神经网络，特征选择 | DNN | SNP基因型数据 | PLCO、BPC3和MEC-AA三个队列数据集 |
| 231 | 2025-10-01 |
DeepWheat: predicting the effects of genomic variants on gene expression and regulatory activities across tissues and varieties in wheat using deep learning
2025-Sep-29, Genome biology
IF:10.1Q1
DOI:10.1186/s13059-025-03809-x
PMID:41024142
|
研究论文 | 开发了DeepWheat深度学习框架，用于预测小麦中基因组变异对基因表达和调控活性的影响 | 提出了包含DeepEXP和DeepEPI的深度学习框架，能够进行组织特异性基因表达预测，并支持跨品种模型迁移 | NA | 预测基因组变异对小麦基因表达和调控活性的影响 | 小麦基因组变异、基因表达和表观遗传调控 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 深度学习框架(DeepEXP和DeepEPI) | 基因组序列、表观遗传数据 | 五个小麦品种 |
| 232 | 2025-10-01 |
Optimized T1-weighted MP-RAGE MRI of the brain at 0.55 T using variable flip angle coherent gradient echo imaging and deep learning reconstruction
2025-Sep-29, Magnetic resonance in medicine
IF:3.0Q2
DOI:10.1002/mrm.70109
PMID:41024478
|
研究论文 | 提出并评估一种在0.55T磁场下使用可变翻转角相干梯度回波成像和深度学习重建的优化脑部T1加权MP-RAGE MRI协议 | 结合可变翻转角SSFP-FID内核与深度学习重建方法，在低场强(0.55T)下实现快速T1加权全脑成像 | 可变翻转角SSFP-FID的微分点扩散函数比传统方法略宽8% | 开发优化的MP-RAGE协议用于快速脑部T1加权成像 | 脑部白质和灰质 | 医学影像 | NA | MP-RAGE MRI, SSFP-FID, 深度学习重建 | 深度学习 | MRI图像 | NA |
| 233 | 2025-10-01 |
Artificial Intelligence Deep Learning Ultrasound Discrimination of Cosmetic Fillers: A Multicenter Study
2025-Sep-29, Journal of ultrasound in medicine : official journal of the American Institute of Ultrasound in Medicine
IF:2.1Q2
DOI:10.1002/jum.70079
PMID:41024593
|
研究论文 | 本研究开发了一种基于深度学习的超声人工智能系统，用于鉴别不同类型的医美填充剂 | 首次将人工智能技术应用于医美填充剂的超声图像鉴别，填补了该领域的研究空白 | 对钙羟基磷灰石和聚甲基丙烯酸甲酯填充剂的识别性能相对较低且不稳定 | 开发能够准确鉴别不同类型医美填充剂的人工智能系统 | 医美填充剂的超声图像，包括透明质酸、聚甲基丙烯酸甲酯、钙羟基磷灰石和硅油 | 计算机视觉 | 医美填充剂 | 深度学习，YOLO架构，边界框标注工具 | YOLOv11 | 超声图像 | 来自6个国家14名医生收集的1432张超声图像 |
| 234 | 2025-10-01 |
Deep learning approaches for image-based snoring sound analysis in the diagnosis of obstructive sleep apnea-hypopnea syndrome: A systematic review
2025-Sep-28, World journal of radiology
IF:1.4Q3
DOI:10.4329/wjr.v17.i9.109116
PMID:41025059
|
系统综述 | 系统分析基于深度学习的鼾声图像分析在阻塞性睡眠呼吸暂停低通气综合征诊断中的研究进展 | 聚焦于鼾声信号图形化表示与深度学习网络架构的结合应用，系统评估该领域最新研究方法 | 数据集变异性大、模型泛化能力有限、可解释性不足以及临床部署可行性等问题 | 探索深度学习在OSAHS无创诊断中的应用潜力，替代传统多导睡眠监测 | 鼾声信号及其图形化表示（如频谱图、尺度图） | 数字病理 | 阻塞性睡眠呼吸暂停低通气综合征 | 深度学习 | 深度神经网络 | 图像（频谱图、尺度图） | 基于14项研究的综合分析 |
| 235 | 2025-10-01 |
Artificial intelligence in carotid computed tomography angiography plaque detection: Decade of progress and future perspectives
2025-Sep-28, World journal of radiology
IF:1.4Q3
DOI:10.4329/wjr.v17.i9.110447
PMID:41025057
|
综述 | 本文综述了过去十年人工智能在颈动脉CTA斑块检测中的应用进展与未来展望 | 混合模型在斑块分割中达到80.49%的精确度，域自适应框架在异质数据集上AUC大于0.88，贝叶斯优化增强的架构实现0.89的斑块量化相关系数 | NA | 总结人工智能在颈动脉CTA斑块检测中的技术进展并展望未来发展方向 | 颈动脉粥样硬化斑块 | 医学影像分析 | 心血管疾病 | 计算机断层扫描血管成像(CTA) | 残差U-Net-金字塔场景解析网络、U-Net-EfficientNet混合架构 | 医学影像 | NA |
| 236 | 2025-10-01 |
Application of deep learning-based convolutional neural networks in gastrointestinal disease endoscopic examination
2025-Sep-28, World journal of gastroenterology
IF:4.3Q1
DOI:10.3748/wjg.v31.i36.111137
PMID:41025070
|
综述 | 探讨基于深度学习的卷积神经网络在胃肠道疾病内镜检查中的应用现状与前景 | 系统梳理CNN在多种内镜场景（息肉检测、肿瘤识别、超声内镜、胶囊内镜）中的应用优势，提出未来发展方向 | 面临数据可用性不足、模型可解释性差和临床整合困难等挑战 | 提升胃肠道疾病内镜诊断的准确性和效率 | 胃肠道疾病（胃癌、结直肠癌等）的内镜图像 | 计算机视觉 | 胃肠道疾病 | 深度学习 | CNN | 内镜图像 | NA |
| 237 | 2025-10-01 |
Gastroenterology in the age of artificial intelligence: Bridging technology and clinical practice
2025-Sep-28, World journal of gastroenterology
IF:4.3Q1
DOI:10.3748/wjg.v31.i36.110549
PMID:41025068
|
综述 | 探讨人工智能在胃肠病学领域的整合应用及其对临床实践和生物医学研究的革命性影响 | 系统阐述AI技术如何通过深度学习、放射组学等创新方法改变胃肠病学的临床诊疗模式 | 面临数据不一致性、伦理问题、算法偏见和数据隐私等挑战 | 推动人工智能在胃肠病学和肝病学领域的临床应用 | 胃肠病学临床实践、药物研发和患者管理 | 医学人工智能 | 胃肠疾病、肝病 | 深度学习、放射组学、计算机视觉、机器学习 | CNN、RNN、Transformer、ANN、SVM | 医学图像、患者数据、分子数据 | NA |
| 238 | 2025-10-01 |
A Bibliometric and Visual Analysis of Artificial Intelligence Applications in Depression Detection and Diagnosis: Trends and Future Directions
2025-Sep-27, JMIR mental health
IF:4.8Q1
DOI:10.2196/79293
PMID:41022381
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综述 | 对2015-2024年间人工智能在抑郁症检测与诊断应用领域的文献计量学和可视化分析 | 首次系统分析AI在抑郁症诊断领域的全球研究趋势、知识结构和前沿动态，揭示从传统机器学习向深度学习、多模态融合的技术演进 | 仅基于Web of Science数据库文献，可能未涵盖所有相关研究；文献计量方法存在固有局限性 | 分析人工智能在抑郁症检测与诊断应用的研究趋势和未来方向 | 2015-2024年间发表的2304篇相关学术文献 | 自然语言处理 | 抑郁症 | 文献计量分析，可视化分析 | 机器学习，深度学习 | 文献数据 | 2304篇学术文章 |
| 239 | 2025-10-01 |
A Multivariate Cloud Workload Prediction Method Integrating Convolutional Nonlinear Spiking Neural Model with Bidirectional Long Short-Term Memory
2025-Sep-27, International journal of neural systems
IF:6.6Q1
DOI:10.1142/S0129065725500716
PMID:41024445
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研究论文 | 提出一种结合卷积非线性脉冲神经模型与双向长短期记忆的混合模型用于云计算环境中的多变量工作负载预测 | 首次将非线性脉冲神经膜系统(ConvNSNP)与BiLSTM结合，增强了对非线性数据的处理能力和长期时序建模能力 | NA | 解决云计算环境中多变量工作负载预测问题，提高预测精度 | 云计算工作负载的多变量时间序列数据 | 机器学习 | NA | 深度学习 | ConvNSNP + BiLSTM混合模型 | 多变量时间序列 | 三个公共云工作负载数据集（来自阿里巴巴和Google） |
| 240 | 2025-10-01 |
Harnessing Geospatial Artificial Intelligence (GeoAI) for Environmental Epidemiology: A Narrative Review
2025-Sep-26, Current environmental health reports
IF:7.4Q1
DOI:10.1007/s40572-025-00497-4
PMID:41003951
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综述 | 本文综述了地理空间人工智能在环境流行病学领域的最新应用进展 | 结合地理空间分析与机器学习的人工智能方法，实现大规模人群健康数据库中的可扩展地理空间暴露评估 | 存在参与者隐私保护、数据代表性以及高质量验证数据集构建等挑战 | 探讨地理空间人工智能在环境流行病学研究中的应用 | 环境暴露与健康关系研究 | 地理空间人工智能 | 心血管疾病、痴呆症、癌症 | 机器学习、人工智能、地理信息系统、深度学习 | 深度学习 | 地理空间数据、智能手机和可穿戴设备传感器数据、街景图像 | NA |