深度学习在生物医药领域中的应用
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当前共找到 23714 篇文献，本页显示第 241 - 260 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 241 | 2025-04-26 |
Using interpretable deep learning radiomics model to diagnose and predict progression of early AD disease spectrum: a preliminary [18F]FDG PET study
2025-May, European radiology
IF:4.7Q1
DOI:10.1007/s00330-024-11158-9
PMID:39477837
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研究论文 | 本研究提出了一种基于[18F]FDG PET图像的可解释深度学习放射组学（IDLR）模型，用于诊断阿尔茨海默病（AD）的临床谱并预测从轻度认知障碍（MCI）到AD的进展 | 提出的IDLR模型结合了放射组学和深度学习的特征，提高了传统深度学习模型的解释性并提升了分类准确性 | 研究为初步结果，需要进一步验证 | 诊断AD的临床谱并预测MCI到AD的进展 | 1962名来自不同种族的受试者（包括ADNI的高加索人群和中国两家医院的亚洲人群） | 数字病理学 | 阿尔茨海默病 | [18F]FDG PET成像 | IDLR（可解释深度学习放射组学模型） | 图像 | 1962名受试者 |
| 242 | 2025-04-26 |
Comparison of individualized facial growth prediction models using artificial intelligence and partial least squares based on the Mathews growth collection
2025-May-01, The Angle orthodontist
DOI:10.2319/082124-687.1
PMID:39884314
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研究论文 | 比较基于人工智能和偏最小二乘法的个性化面部生长预测模型 | 使用基于TabNet深度神经网络的深度学习方法构建面部生长预测模型，并与偏最小二乘法(PLS)进行比较，AI在预测精度上优于PLS | 样本量较小（33名受试者），且仅基于Mathews生长收集的数据 | 开发并比较不同条件下的面部生长预测模型 | 33名受试者的纵向侧位头颅X光片，共1257对生长前后的图像 | 计算机视觉 | NA | 深度学习，偏最小二乘法(PLS) | TabNet, PLS | 图像（侧位头颅X光片） | 33名受试者，1257对图像 |
| 243 | 2025-04-26 |
Envelope spectrum knowledge-guided domain invariant representation learning strategy for intelligent fault diagnosis of bearing
2025-May, ISA transactions
IF:6.3Q1
DOI:10.1016/j.isatra.2025.03.004
PMID:40102111
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research paper | 该研究提出了一种基于包络谱知识引导的领域不变表示学习策略（DIRLs），用于轴承在不同工况下的智能故障诊断 | 通过包络谱知识蒸馏捕获傅里叶特征作为领域不变特征，并设计了一种创新的损失函数以最大化健康状态表示的二范式度量，丰富了表示的多样性 | 未明确提及具体局限性，但可能依赖于特定数据集的有效性 | 开发一种能够在不同工况下进行轴承故障诊断的智能方法 | 轴承故障诊断 | machine learning | NA | envelope spectrum knowledge distillation | domain-invariant representation learning strategy (DIRLs) | signal data | Paderborn-bearing数据集和私有轴承数据集 |
| 244 | 2025-04-03 |
Closing the gap: commercialized deep learning solutions for knee MRI are already transforming clinical practice
2025-May, European radiology
IF:4.7Q1
DOI:10.1007/s00330-025-11550-z
PMID:40172638
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 245 | 2025-04-03 |
Reply to the Letter to the Editor: MRI deep learning models for assisted diagnosis of knee pathologies: a systematic review
2025-May, European radiology
IF:4.7Q1
DOI:10.1007/s00330-025-11552-x
PMID:40172639
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 246 | 2025-04-26 |
Predicting post-hepatectomy liver failure in patients with hepatocellular carcinoma: nomograms based on deep learning analysis of gadoxetic acid-enhanced MRI
2025-May, European radiology
IF:4.7Q1
DOI:10.1007/s00330-024-11173-w
PMID:39528755
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研究论文 | 本研究旨在开发基于深度学习的钆塞酸增强MRI分析的列线图，用于预测肝细胞癌患者肝切除术后肝功能衰竭 | 利用深度学习算法测量钆塞酸增强肝胆期MRI中非肿瘤肝脏、预期残余肝脏和脾脏的体积及信号强度，构建预测模型并开发在线计算器 | 回顾性研究设计，样本仅来自两个转诊中心 | 预测肝细胞癌患者肝切除术后肝功能衰竭风险 | 接受钆塞酸增强MRI和肝切除术的肝细胞癌患者 | 数字病理学 | 肝细胞癌 | 钆塞酸增强MRI | 深度学习算法 | 医学影像 | 1760名患者（1395名男性，平均年龄60±10岁） |
| 247 | 2025-04-26 |
Automatic prediction of stroke treatment outcomes: latest advances and perspectives
2025-May, Biomedical engineering letters
IF:3.2Q2
DOI:10.1007/s13534-025-00462-y
PMID:40271393
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综述 | 本文综述了深度学习在预测中风治疗结果中的最新进展和应用 | 利用多模态信息（包括最终梗死数据）来更好地预测长期功能结果 | 医学图像分析领域内常见的数据标准化挑战 | 预测中风干预的结果以促进临床决策和改善患者护理 | 中风患者 | 数字病理学 | 心血管疾病 | 深度学习 | NA | 脑部扫描、医疗报告、EEG、ECG、EMG等传感器信息 | NA |
| 248 | 2025-04-26 |
Quaternary stabilization of a GH2 β-galactosidase from the psychrophile A. ikkensis, a flexible and unstable dimeric enzyme
2025-May, Protein science : a publication of the Protein Society
IF:4.5Q1
DOI:10.1002/pro.70141
PMID:40277444
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研究论文 | 研究来自嗜冷菌Alkalilactibacillus ikkensis的GH2 β-半乳糖苷酶的四级结构稳定化及其在低温下的适应性 | 通过AlphaFold结构预测结合SAXS和流动诱导分散分析，提出了可逆单体-二聚体模型，展示了低温适应的极端例子，并通过生成深度学习模型成功设计了稳定二聚体和四聚体的功能变体 | AiLac在室温下即表现出早期解折叠事件，化学和热稳定性极低 | 研究冷活性酶在低温下的活性基础及其在节能过程中的应用 | 来自嗜冷菌Alkalilactibacillus ikkensis的GH2 β-半乳糖苷酶 | 酶学 | NA | SAXS、流动诱导分散分析、AlphaFold结构预测、生成深度学习模型 | 生成深度学习模型 | 结构数据、活性测定数据 | NA |
| 249 | 2025-04-26 |
A multimodal deep learning-based algorithm for specific fetal heart rate events detection
2025-Apr-28, Biomedizinische Technik. Biomedical engineering
DOI:10.1515/bmt-2024-0334
PMID:39484683
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研究论文 | 开发了一种基于多模态深度学习的算法，用于检测特定的胎儿心率事件，以增强胎儿健康的自动监测和智能评估 | 结合多种特征提取技术和深度学习算法，提出了一种多模型深度神经网络和预融合深度学习模型，用于准确分类来自胎心宫缩图信号的多模态参数 | 在分类四种不同的减速模式时，准确率为67.0%，其中晚期减速的准确率为80.9%，延长减速的准确率为98.9% | 开发一种算法，用于检测特定的胎儿心率事件，以增强胎儿健康的自动监测和智能评估 | 胎儿心率（FHR）和子宫收缩信号 | 机器学习 | 胎儿健康监测 | 深度学习 | 多模型深度神经网络和预融合深度学习模型 | 信号数据 | 基于专家标记的数据 |
| 250 | 2025-04-26 |
Food Freshness Prediction Platform Utilizing Deep Learning-Based Multimodal Sensor Fusion of Volatile Organic Compounds and Moisture Distribution
2025-Apr-25, ACS sensors
IF:8.2Q1
DOI:10.1021/acssensors.5c00254
PMID:40123082
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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，自适应融合并聚焦传感器的重要特征 | 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准确性 | 提高食品新鲜度预测的准确性，特别是牛肉的腐败监测 | 牛肉 | 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 | 未明确提及具体样本数量 |
| 251 | 2025-04-26 |
NiO/ZnO Nanocomposites for Multimodal Intelligent MEMS Gas Sensors
2025-Apr-25, ACS sensors
IF:8.2Q1
DOI:10.1021/acssensors.4c02789
PMID:40126565
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研究论文 | 开发了一种基于NiO/ZnO纳米复合材料的多模态智能MEMS气体传感器，用于提高对多种挥发性有机化合物（VOCs）的敏感性和选择性 | 通过精确调控NiO和ZnO纳米复合比例，实现了对不同VOCs的材料特异性选择性，并结合多任务深度学习模型进行实时定量检测 | NA | 提高气体传感器阵列对多种VOCs的敏感性和选择性，特别是在多变环境条件下 | 挥发性有机化合物（VOCs），特别是乙二醇（EG）和柠檬烯（LM） | 传感器技术 | NA | 纳米复合材料制备，多任务深度学习 | 多任务深度学习模型 | 气体传感器数据 | NA |
| 252 | 2025-04-26 |
Spider-Inspired Ion Gel Sensor for Dual-Mode Detection of Force and Speed via Magnetic Induction
2025-Apr-25, ACS sensors
IF:8.2Q1
DOI:10.1021/acssensors.5c00403
PMID:40152352
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research paper | 本文设计并制造了一种基于蜘蛛感知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 | 结合蜘蛛的感知机制，开发了具有双模式检测功能的离子凝胶传感器，能够同时检测风速和压力，并在智能运动识别系统中结合深度学习算法达到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 | 风速和压力检测传感器 | flexible sensors | NA | magnetic induction, capacitive design, deep learning algorithms | deep learning | impedance signal, capacitive signal | NA |
| 253 | 2025-04-26 |
Deep Learning-driven Microfluidic-SERS to Characterize the Heterogeneity in Exosomes for Classifying Non-Small Cell Lung Cancer Subtypes
2025-Apr-25, ACS sensors
IF:8.2Q1
DOI:10.1021/acssensors.4c03621
PMID:40167999
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研究论文 | 本文提出了一种结合深度学习、微流控技术和表面增强拉曼散射（SERS）的方法，用于非小细胞肺癌（NSCLC）的早期诊断和分子分型 | 创新性地将深度学习、微流控芯片和SERS技术结合，实现了外泌体的高效捕获、富集和分析，提高了NSCLC分型的准确性 | 未提及该方法在临床样本中的验证情况，且样本量可能有限 | 开发一种非侵入性方法用于NSCLC的早期诊断和精确分型 | 非小细胞肺癌（NSCLC）细胞系的外泌体 | 数字病理学 | 肺癌 | 表面增强拉曼散射（SERS）、微流控技术 | 深度学习模型（未明确说明具体类型） | 光学信号（SERS光谱） | 三种不同的NSCLC细胞系和正常细胞系 |
| 254 | 2025-04-26 |
FusionXNet: enhancing EEG-based seizure prediction with integrated convolutional and Transformer architectures
2025-Apr-25, Journal of neural engineering
IF:3.7Q2
DOI:10.1088/1741-2552/adce33
PMID:40245880
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研究论文 | 提出了一种结合CNN和Transformer的混合模型FusionXNet，用于提升基于EEG的癫痫发作预测性能 | 设计了令牌合成单元，结合CNN的局部特征提取和Transformer的全局注意力机制，提升了EEG信号的特征表示能力 | 模型仅在公开数据集上进行了验证，未说明在其他数据集上的泛化能力 | 开发一种混合模型以提高癫痫发作预测的准确性和可靠性 | 癫痫患者的EEG信号 | 机器学习 | 癫痫 | EEG信号分析 | CNN与Transformer混合模型 | EEG信号数据 | 波士顿儿童医院和麻省理工学院的公开数据集 |
| 255 | 2025-04-26 |
Informing Deep Learning of Sensing Data with Physics and Chemistry
2025-Apr-25, ACS sensors
IF:8.2Q1
DOI:10.1021/acssensors.5c01075
PMID:40275811
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 256 | 2025-04-26 |
Ordinal Sleep Depth: A Data-Driven Continuous Measurement of Sleep Depth
2025-Apr-25, Journal of sleep research
IF:3.4Q2
DOI:10.1111/jsr.70074
PMID:40276961
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研究论文 | 开发了一种数据驱动的连续睡眠深度测量方法——有序睡眠深度（OSD），并评估其与觉醒概率的关联及其与年龄、性别、睡眠呼吸障碍（SDB）和认知障碍的关系 | 提出了一种基于深度学习的连续睡眠深度测量方法，优于传统的离散睡眠分期方法 | 未提及具体局限性 | 开发并验证一种数据驱动的连续睡眠深度测量方法 | 18,116名患者的21,787份多导睡眠图记录 | 机器学习 | 睡眠呼吸障碍、认知障碍 | 深度学习 | CNN | EEG信号 | 18,116名患者的21,787份多导睡眠图记录 |
| 257 | 2025-04-26 |
AI-Driven TENGs for Self-Powered Smart Sensors and Intelligent Devices
2025-Apr-25, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany)
DOI:10.1002/advs.202417414
PMID:40277838
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综述 | 本文探讨了人工智能驱动的摩擦纳米发电机（TENGs）在自供电智能传感器和智能设备中的协同潜力 | 将人工智能与TENGs结合，通过优化材料、制造工艺及嵌入机器学习和深度学习算法，提升能量收集、预测性维护和动态性能优化 | 当前面临材料优化、制造技术、设计策略和输出稳定性等挑战 | 探索AI驱动的TENG系统在可持续能源收集和智能传感中的应用 | 摩擦纳米发电机（TENGs）及其与人工智能的结合 | 可持续能源与智能传感 | NA | 机器学习和深度学习算法 | NA | 机械运动数据 | NA |
| 258 | 2025-04-26 |
DeepOmicsSurv: a deep learning-based model for survival prediction of oral cancer
2025-Apr-25, Discover oncology
IF:2.8Q2
DOI:10.1007/s12672-025-02346-0
PMID:40278990
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research paper | 提出了一种基于深度学习的模型DeepOmicsSurv，用于利用临床和多组学数据预测口腔癌患者的生存时间 | 在DeepSurv模型基础上，结合多头注意力卷积层、dropout、池化和批量归一化等技术提升模型性能，并采用多种降维技术处理高维多组学数据 | 未明确提及具体局限性 | 提高口腔癌患者生存时间预测的准确性以指导治疗决策 | 口腔癌患者 | digital pathology | oral cancer | multi-omics数据分析 | DeepSurv改进模型（含多头注意力机制的CNN） | 临床数据、多组学数据（DNA甲基化、mRNA、拷贝数变异等） | 未明确提及具体样本量 |
| 259 | 2025-04-26 |
Graph-Aware AURALSTM: An Attentive Unified Representation Architecture with BiLSTM for Enhanced Molecular Property Prediction
2025-Apr-25, Molecular diversity
IF:3.9Q2
DOI:10.1007/s11030-025-11197-4
PMID:40279083
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研究论文 | 本研究提出了一种新型混合深度学习模型Graph-Aware AURALSTM，用于高精度预测分子性质 | 结合多种图神经网络架构（GCNs、GATs、GINs）并行结构，全面捕捉分子的多维结构特征，并通过BiLSTM评估时间关系以增强分子特征分类 | 未提及具体局限性 | 提高分子性质预测的准确性 | 分子数据 | 机器学习 | NA | GNN（Graph Neural Network）、GCN（Graph Convolutional Networks）、GAT（Graph Attention Networks）、GIN（Graph Isomorphism Networks）、BiLSTM | AURALSTM（Attentive Unified Representation Architecture-Long Short-Term Memory） | 分子结构数据 | 八个基准数据集 |
| 260 | 2025-04-26 |
The use of ChatGPT in the dermatological field: a narrative review
2025-Apr-24, Clinical and experimental dermatology
IF:3.7Q1
DOI:10.1093/ced/llae546
PMID:39690824
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综述 | 本文探讨了ChatGPT在皮肤病学领域的应用及其对皮肤健康管理的潜在影响 | 探索了ChatGPT这一先进语言模型在皮肤病学中的创新应用及其与医疗领域的协同关系 | 讨论了与使用ChatGPT相关的伦理和法律问题，但未深入具体解决方案 | 研究ChatGPT在皮肤病学中的应用及其对医疗诊断和治疗的潜在贡献 | ChatGPT在皮肤病学中的应用及其效率与准确性的初步数据 | 自然语言处理 | 皮肤病 | NA | ChatGPT | 文本 | NA |