深度学习在生物医药领域的应用

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当前共找到 36836 篇文献,本页显示第 2621 - 2640 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
2621 2025-12-01
Are Image-Based Deep Learning Algorithms of Kidney Volume in Polycystic Kidney Disease Ready for Clinical Deployment? A Systematic Review and Meta-Analysis
2025-Nov-20, Journal of clinical medicine IF:3.0Q1
系统综述与荟萃分析 评估基于图像的深度学习算法在常染色体显性多囊肾病中自动肾脏体积分割的现状 首次对ADPKD患者肾脏体积自动分割的深度学习算法进行系统性评估和荟萃分析 研究设计和方法存在异质性,临床实施尚不可行 评估深度学习算法在ADPKD患者肾脏体积自动分割中的准确性和效率 常染色体显性多囊肾病患者的肾脏影像数据 医学影像分析 多囊肾病 医学影像分割 深度学习模型 医学影像 5622名ADPKD患者(平均年龄46.1岁,45%男性)和9180次扫描(79%为MRI) NA NA Dice相似系数, 偏倚差异, 时间效率 NA
2622 2025-12-01
Blind Image Quality Assessment Using Convolutional Neural Networks
2025-Nov-20, Sensors (Basel, Switzerland)
研究论文 本文提出了一种基于卷积神经网络的轻量级盲图像质量评估方法 通过结合贝叶斯超参数优化和现代随机优化方法,在简化架构下实现竞争性性能 未明确说明模型在极端图像失真类型上的表现 开发计算效率更高且可扩展的盲图像质量评估方法 图像质量评估 计算机视觉 NA NA CNN 图像 TID2013和KADID-10k基准数据集 NA 轻量级CNN架构 竞争性性能指标(具体指标未明确列出) NA
2623 2025-12-01
AI-Driven Resilient Fault Diagnosis of Bearings in Rotating Machinery
2025-Nov-20, Sensors (Basel, Switzerland)
研究论文 比较传统机器学习和深度学习技术在旋转机械轴承故障诊断中的效果 首次系统比较传统ML和DL方法在不同负载和速度条件下对轴承故障的诊断性能,并展示了CNN在复杂故障分类中的卓越表现 CNN模型训练时间较长,研究可能未考虑实际工业环境中的所有变量 评估不同人工智能方法在旋转机械轴承故障诊断中的性能 旋转机械中的轴承故障 机器学习 NA 连续小波变换 CNN, 集成装袋树, 神经网络, SVM, KNN, 决策树 时频图像 NA NA CNN 准确率 NA
2624 2025-12-01
Overview of Monitoring, Diagnostics, Aging Analysis, and Maintenance Strategies in High-Voltage AC/DC XLPE Cable Systems
2025-Nov-20, Sensors (Basel, Switzerland)
综述 本文全面综述了高压交直流XLPE电缆系统的监测、诊断、老化分析和维护策略 强调交直流一体化诊断与老化分析的空白,提出统一物理模型与机器学习框架解决高压直流空间电荷效应和多应力降解问题 NA 评估和提升电缆可靠性,为弹性智能电网提供未来研究和实际部署路线图 高压交直流XLPE电缆系统 电力工程 NA 传感器监测、信号采集与去噪、时频域分析、有限元分析 机器学习, 深度学习 传感器信号、物理模型数据 NA NA NA NA NA
2625 2025-12-01
DLCPD-25: A Large-Scale and Diverse Dataset for Crop Disease and Pest Recognition
2025-Nov-20, Sensors (Basel, Switzerland)
研究论文 本文提出了一个大规模、多样化的农作物病虫害识别数据集DLCPD-25,并验证了其在实际应用中的价值 构建了首个包含221,943张图像、覆盖23种作物和203个类别的大规模农作物病虫害数据集,具有真实田间环境和自然长尾分布特点 数据集虽然规模大但未提及具体的样本平衡策略,且仅在有限的下游任务上进行了验证 解决农作物病虫害识别领域数据集不足的问题,推动鲁棒深度学习模型的发展 农作物病虫害图像数据,包括23种作物的203个病虫害类别和健康状态 计算机视觉 农作物病虫害 图像采集与处理 自监督学习模型 图像 221,943张图像,覆盖23种作物和203个类别 PyTorch MAE, SimCLR v2, MoCo v3 准确率, F1分数 NA
2626 2025-12-01
Correction: Agundis-Tinajero et al. Deep Learning-Based Automatic Segmentation and Analysis of Mitochondrial Damage by Zika Virus and SARS-CoV-2. Viruses 2025, 17, 1272
2025-Nov-20, Viruses
correction 对原论文中图1b引用遗漏的更正说明 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
2627 2025-12-01
Deep Learning for Sex Estimation from Whole-Foot X-Rays: Benchmarking CNNs for Rapid Forensic Identification
2025-Nov-19, Diagnostics (Basel, Switzerland)
研究论文 本研究评估深度学习CNN模型在全足X光片性别估计中的应用 首次系统评估多种CNN架构在全足X光片性别估计中的表现,相比传统方法准确率显著提升 单中心回顾性研究,样本量有限(471例),未包含畸形或手术病例 开发基于全足X光片的自动化性别估计方法用于法医鉴定 471名成年人(238男,233女)的全足X光片 计算机视觉 NA X射线成像 CNN 医学影像 471例成人足部X光片(训练集70%,验证集15%,测试集15%) NA AlexNet,ResNet-18,ResNet-50,ShuffleNet,GoogleNet,InceptionV3 准确率,灵敏度,特异性,精确率,F1分数 NA
2628 2025-12-01
Correction: Saraiva et al. Deep Learning and High-Resolution Anoscopy: Development of an Interoperable Algorithm for the Detection and Differentiation of Anal Squamous Cell Carcinoma Precursors-A Multicentric Study. Cancers 2024, 16, 1909
2025-Nov-19, Cancers IF:4.5Q1
更正 对先前发表的关于深度学习和高分辨率肛门镜检查在肛门鳞状细胞癌前病变检测与鉴别研究中的错误进行更正 NA NA NA NA NA 肛门鳞状细胞癌 NA NA NA NA NA NA NA NA
2629 2025-12-01
Takens-Based Kernel Transfer Entropy Connectivity Network for Motor Imagery Classification
2025-Nov-19, Sensors (Basel, Switzerland)
研究论文 提出一种基于Takens嵌入和核化传递熵的端到端深度学习模型TEKTE-Net,用于运动想象脑电信号的分类 集成时间嵌入与核化传递熵估计器来推断有向功能连接,采用可微分框架估计非线性时延交互作用 NA 开发可靠的运动想象脑电信号解码方法,提升脑机接口系统的性能 运动想象脑电信号 机器学习 NA 脑电图 CNN 脑电信号 BCI Competition IV 2a数据集 NA TEKTE-Net 时间分析、空间分析、频谱分析 NA
2630 2025-12-01
Dynamic Golf Swing Analysis Framework Based on Efficient Similarity Assessment
2025-Nov-19, Sensors (Basel, Switzerland)
研究论文 提出一种基于动态运动相似性测量的高尔夫挥杆分析框架,通过分割挥杆动作阶段和评估关节关键点轨迹来改进传统相似性评估方法 将挥杆动作分割为七个标准阶段,整合连续运动轨迹并归一化关节坐标,通过数值积分量化路径差异,捕捉运动流而非孤立姿态 引入了轻微的计算开销(约169毫秒) 开发更符合专家感知的高尔夫挥杆动作分析系统 高尔夫挥杆动作 计算机视觉 NA 基于图像的姿态估计 NA 图像 NA NA NA 相位平均分离度, 脊柱角度轨迹差异, 配对t检验 NA
2631 2025-12-01
Explainable Deep Learning Framework for Binary Corrosion Image Classification Using Grad-CAM
2025-Nov-19, Sensors (Basel, Switzerland)
研究论文 本研究开发了一个可解释的深度学习框架,用于金属腐蚀图像的二元分类,并集成Grad-CAM技术提供模型决策过程的可视化解释 将四种预训练CNN架构与可解释人工智能技术结合,通过Grad-CAM可视化清晰识别腐蚀区域,为模型预测提供合理解释 仅针对二元分类任务,数据集规模相对有限,未在更复杂的多类别腐蚀分类中进行验证 开发高效可靠的金属腐蚀自动检测方法,减少对人工检查的依赖 金属材料表面的腐蚀图像 计算机视觉 NA 图像分类 CNN 图像 4012张原始图像,经数据增强后共9636张图像 NA ResNet50, MobileNetV2, NASNetMobile, EfficientNetV2B0 准确率, 混淆矩阵, 计算时间, ROC曲线, 精确率-召回率曲线, Cohen's Kappa NA
2632 2025-12-01
Toward accurate breast cancer classification: A review of multi-modal machine learning approaches
2025-Nov-18, Methods (San Diego, Calif.)
综述 本文综述了多模态机器学习方法在乳腺癌分类中的应用,重点关注恶性/良性分类和分子亚型分类 系统探讨了多模态数据融合技术、基于注意力的Transformer架构在WSI全切片图像处理中的应用以及模型可解释性工具 NA 回顾乳腺癌分类中的多模态机器学习方法,指导精准肿瘤学领域的未来研究方向 乳腺癌分类和分子亚型识别 数字病理学 乳腺癌 转录组学, 影像学, 基因组学 深度学习, 机器学习, 传统模型 图像, 转录组数据, 基因组数据 NA NA Transformer, 注意力机制架构 NA NA
2633 2025-12-01
Deep Learning Performance in Analyzing Nailfold Videocapillaroscopy Images in Systemic Sclerosis
2025-Nov-18, Diagnostics (Basel, Switzerland)
研究论文 本研究使用深度学习方法对系统性硬化症患者的甲襞毛细血管镜图像进行分类 首次系统比较六种不同复杂度和计算效率的深度学习模型在甲襞毛细血管镜图像分类任务中的表现 样本量相对有限(977张可用图像),且排除了245张正常图像以平衡类别 开发能够准确分类系统性硬化症甲襞毛细血管镜图像的深度学习模型 系统性硬化症患者和健康个体的甲襞毛细血管镜图像 计算机视觉 系统性硬化症 甲襞毛细血管镜成像 CNN 图像 977张甲襞毛细血管镜图像(来自50名系统性硬化症患者和30名健康个体) NA MobileNetV3Large, ResNet152V2, Xception, VGG-19, InceptionV3, NASNetLarge 准确率, 精确率, 召回率, F1分数, 交叉熵损失, ROC AUC NA
2634 2025-12-01
Artificial Intelligence for the Diagnosis and Management of Patellofemoral Instability: A Comprehensive Review
2025-Nov-18, Diagnostics (Basel, Switzerland)
综述 本文全面回顾了人工智能在髌股不稳诊断与管理中的当前应用与未来潜力 首次系统总结AI技术在髌股不稳领域的应用现状,涵盖自动化图像分析、预测建模和预后预测等前沿方向 现有研究受限于小样本数据集、方法学异质性和缺乏外部验证 探索人工智能在髌股不稳诊疗中的临床应用价值 髌股不稳患者群体及相关医学影像数据 医学人工智能 骨科疾病 医学影像分析 机器学习,深度学习 医学影像 基于11篇相关文献的研究数据 NA NA NA NA
2635 2025-12-01
From Slide to Insight: The Emerging Alliance of Digital Pathology and AI in Melanoma Diagnostics
2025-Nov-18, Cancers IF:4.5Q1
综述 探讨数字病理学与人工智能在皮肤黑色素瘤诊断中的整合应用 系统综述了AI模型在黑色素瘤诊断中的五大应用领域,包括可解释性分类策略和直接从H&E切片推断分子改变 研究普遍性受限,数据集小而单一,缺乏外部验证 改善皮肤黑色素瘤的诊断准确性和可重复性 皮肤黑色素瘤组织切片 数字病理学 皮肤黑色素瘤 全玻片成像(WSI) CNN, U-Net, Mask R-CNN 病理图像 87项研究 NA U-Net, Mask R-CNN 诊断准确率 NA
2636 2025-12-01
Resolving Steam Turbine Casing Thermal Management Challenges with a Dual Attentive Bi-GRU Soft Sensor for Transient Operation
2025-Nov-18, Materials (Basel, Switzerland)
研究论文 提出一种基于双向门控循环单元和注意力机制的双模型深度学习框架,用于预测燃煤电厂中压汽轮机壳体在瞬态运行条件下的温度 采用双模型架构结合注意力机制的Bi-GRU网络,针对不同运行工况分别建模,通过超带宽调优优化模型参数 研究基于单一电厂的特定机组数据,需要进一步验证在其他工业场景的适用性 开发软传感器解决汽轮机壳体热管理挑战,实现实时应力监测和控制 370 MW燃煤电厂中压汽轮机壳体温度 机器学习 NA 软传感器技术 Bi-GRU, LSTM 时间序列传感器数据 Opole电厂4号机组一年运行数据 NA 双向门控循环单元, 注意力机制 均方误差, 平均绝对误差 NA
2637 2025-12-01
Optimizing Fuel Consumption Prediction Model Without an On-Board Diagnostic System in Deep Learning Frameworks
2025-Nov-18, Sensors (Basel, Switzerland)
研究论文 提出一种基于贝叶斯优化和蒙特卡洛Dropout的LSTM网络模型,用于无需车载诊断系统的实时燃油消耗率预测 结合贝叶斯优化和MC-Dropout方法的BMC-LSTM网络,仅使用油门位置、速度和加速度数据实现燃油消耗预测,无需传统OBD系统所需的车辆参数和环境条件 模型训练和验证所使用的参考燃油消耗率数据仍需通过OBD系统在数据采集阶段获取 开发无需车载诊断系统的实时燃油消耗率预测模型,提高能源效率和减少排放 车辆燃油消耗率预测 机器学习 NA 贝叶斯优化,蒙特卡洛Dropout LSTM,Bidirectional LSTM 时间序列数据 NA 深度学习框架 BMC-LSTM,LSTM,Bidirectional LSTM 均方误差,均方根误差,平均绝对误差,R平方 NA
2638 2025-12-01
MCP-YOLO: A Pruned Edge-Aware Detection Framework for Real-Time Insulator Defect Inspection via UAV
2025-Nov-18, Sensors (Basel, Switzerland)
研究论文 提出一种轻量级实时绝缘子缺陷检测框架MCP-YOLO,用于无人机电力巡检 提出MS-EdgeNet模块增强多粒度边缘特征,动态特征金字塔网络DyFPN实现多尺度检测,辅助检测头训练,以及Group SLIM剪枝技术 NA 实现无人机电力巡检中绝缘子缺陷的实时准确检测 输电线路绝缘子缺陷 计算机视觉 NA 无人机影像采集 YOLO 图像 3091张无人机拍摄图像 NA MCP-YOLO, MS-EdgeNet, DyFPN mAP@0.5, 精确率, 召回率, FPS NA
2639 2025-12-01
The Role of Quantitative Ultrasound in Monitoring Neoadjuvant Chemotherapy in Breast Cancer: A Narrative Review
2025-Nov-17, Cancers IF:4.5Q1
综述 本文综述了定量超声在监测乳腺癌新辅助化疗反应中的临床应用价值和技术原理 系统阐述了定量超声结合纹理分析、放射组学和深度学习等先进方法在早期预测病理完全反应方面的创新应用 需要标准化采集处理协议、稳健解释算法和大规模前瞻性多中心验证 评估定量超声在乳腺癌新辅助化疗疗效监测中的作用 乳腺癌患者,特别是HER2阳性和三阴性乳腺癌亚型 数字病理 乳腺癌 定量超声(QUS),包括射频数据分析、参数映射、纹理分析 深度学习 超声射频数据,分子数据,临床数据 NA NA NA 病理完全反应(pCR)预测准确性 NA
2640 2025-12-01
Artificial Intelligence-Assisted Dermatologic Screening: Epidemiology and Clinical Features of Basal Cell Carcinoma, Squamous Cell Carcinoma, Seborrheic Keratosis and Actinic Keratosis
2025-Nov-17, Bioengineering (Basel, Switzerland)
文献综述 综述四种常见非黑色素瘤皮肤病变的流行病学、筛查指南、临床表现及机器学习解决方案 系统评估人工智能在皮肤病变识别与分类中的最新进展,强调敏感性阈值对早期检测的重要性 研究设计差异和数据集偏差阻碍直接比较,公开数据集中深色肤色代表不足 评估人工智能在皮肤病变筛查中的应用现状与挑战 基底细胞癌、鳞状细胞癌、脂溢性角化病和光化性角化病 计算机视觉 皮肤癌 深度学习 深度学习分类器 皮肤病变图像 NA NA NA 敏感性, 诊断性能 NA
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