深度学习在生物医药领域的应用

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当前共找到 36487 篇文献,本页显示第 3021 - 3040 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
3021 2025-11-23
Dataset creation and benchmarking for Kashmiri news snippet classification using fine-tuned transformer and LLM models in a low resource setting
2025-Nov-19, Scientific reports IF:3.8Q1
研究论文 本研究创建了克什米尔语新闻片段分类数据集,并在低资源环境下对多种模型进行基准测试 创建了首个手工标注的克什米尔语新闻片段数据集,并探索了在低资源语言环境下最优的文本分类方法组合 数据集通过英语新闻翻译创建,可能存在翻译偏差;样本量相对有限(15,036个片段) 解决克什米尔语在自然语言处理中的资源匮乏问题,建立有效的新闻片段分类方法 克什米尔语新闻片段文本数据 自然语言处理 NA 机器翻译(Microsoft Bing翻译工具),文本分类 Transformer, LLM, 机器学习模型, 深度学习模型 文本 15,036个新闻片段,涵盖10个类别(医疗、政治、体育、旅游、教育、艺术工艺、环境、娱乐、技术、文化) NA ParsBERT-Uncased F1分数 NA
3022 2025-11-23
Detection of violence in football sport based on deep learning and optimization algorithm
2025-Nov-19, Scientific reports IF:3.8Q1
研究论文 提出一种基于深度学习和优化算法的实时足球暴力检测系统 结合CNN和LSTM提取时空特征,并采用改进版混洗牧羊人优化算法(MSSO)优化网络超参数 NA 开发高效的实时暴力行为检测系统 足球比赛中的暴力事件 计算机视觉 NA 深度学习 CNN, LSTM 视频 NA NA 卷积神经网络, 长短期记忆网络 效率 NA
3023 2025-11-23
Comparing deep learning and Fourier series models for equipment failure prediction in predictive industrial maintenance 4.0
2025-Nov-19, Scientific reports IF:3.8Q1
研究论文 比较傅里叶级数模型和LSTM深度学习算法在工业设备故障预测中的性能 首次系统比较传统傅里叶级数数学模型与LSTM深度学习在工业预测性维护中的表现 使用合成多变量传感器数据集,需在真实工业数据上进一步验证 开发最准确的设备故障预测方法以最小化生产中断 工业设备行为的多变量传感器数据 机器学习 NA NA LSTM 多变量传感器数据 NA NA LSTM MAE, MSE, RMSE NA
3024 2025-11-23
A deep learning framework for objective aesthetic evaluation of indoor landscapes using CNN-GNN model
2025-Nov-19, Scientific reports IF:3.8Q1
研究论文 提出基于CNN-GNN混合模型的深度学习框架,用于室内景观美学客观评价 首次将CNN与GNN结合,同时提取全局和局部美学特征,实现比传统方法更高的准确率和美学评分 未提及模型在跨数据集上的泛化能力及对不同室内风格的适应性 开发客观高效的室内景观美学评价方法 室内景观图像 计算机视觉 NA 深度学习 CNN, GNN 图像 基准室内景观数据集(未提具体数量) NA CNN-GNN混合架构 准确率, 美学评分, 功能评价指标 NA
3025 2025-11-23
A general lightweight image super-resolution with sharpening enhancement and double attention network
2025-Nov-19, Scientific reports IF:3.8Q1
研究论文 提出一种结合锐化增强和双重注意力网络的通用轻量级图像超分辨率方法ESDAN 通过锐化增强模块和双重注意力上采样模块优化模型复杂度与性能的平衡,在保持轻量化的同时提升超分辨率效果 NA 开发轻量级单图像超分辨率网络以平衡计算负载和性能 图像超分辨率重建 计算机视觉 阿尔茨海默病 深度学习 CNN 图像 NA NA ESDAN, Sharpening Enhancement Module, Dual Attention Upsampling module NA NA
3026 2025-11-23
YOLO11m-cls applied to sex and age classification based on the radiographic analysis of the nasal aperture
2025-Nov-19, Scientific reports IF:3.8Q1
研究论文 本研究评估基于YOLO11m-cls卷积神经网络的放射影像分析在鼻孔径形态特征上进行性别和年龄分类的诊断准确性 首次将YOLO系列目标分类模型(YOLO11m-cls)应用于法医学中基于鼻孔径放射影像的性别和年龄分类 鼻孔径在性别估计中的适用性有限,年轻个体分类准确率较低,每四次预测就会出现一次错误分类 评估卷积神经网络在放射影像中基于鼻孔径形态特征进行性别和年龄分类的诊断准确性 鼻孔径区域的放射影像 计算机视觉 法医学 放射影像分析 CNN 图像 9,349张标注鼻孔径区域的放射影像 NA YOLO11m-cls 准确率, ROC曲线下面积 NA
3027 2025-11-23
Robust missing data reconstruction in schizophrenia using tracking-removed autoencoder with fuzzy confidence integration
2025-Nov-19, Scientific reports IF:3.8Q1
研究论文 提出一种结合追踪移除自编码器和模糊置信度集成的深度学习框架,用于精神分裂症临床数据中缺失值的鲁棒重建 首次将多视图渐进训练与模糊置信度测量相结合应用于精神分裂症数据集,将缺失数据作为可学习信息而非简单标记缺失 尚未在其他医学领域验证该方法的通用性,且仅针对精神分裂症数据集进行开发 解决精神分裂症研究中临床数据不完整的问题,提高缺失数据重建的准确性和可靠性 精神分裂症患者的临床数据 机器学习 精神分裂症 深度学习 自编码器 临床数据 NA NA Tracking-Removed Autoencoder (TRAE) 置信度测量,重建质量评估 NA
3028 2025-11-23
An intelligent taekwondo coaching system based on augmented reality technology with real-time feedback mechanisms
2025-Nov-19, Scientific reports IF:3.8Q1
研究论文 开发基于增强现实技术的智能跆拳道教练系统,通过实时反馈机制提升训练效果 集成增强现实技术与先进运动分析算法,为跆拳道训练提供客观实时反馈,突破传统依赖主观指导的局限 NA 开发智能跆拳道教练系统,提升训练效率和动作标准化 跆拳道训练者和技术动作 计算机视觉,增强现实 NA 运动分析,增强现实技术 CNN 多模态传感器数据,运动数据 47名不同技能水平的跆拳道练习者(新手、中级、高级) NA 卷积神经网络 识别准确率,处理延迟,用户满意度评分 NA
3029 2025-11-23
Artificial intelligence-derived photoplethysmography age as a digital biomarker for cardiovascular health
2025-Nov-19, Communications medicine IF:5.4Q1
研究论文 本研究开发了一种基于深度学习的光电容积脉搏波年龄估计方法,并评估其作为心血管健康数字生物标志物的潜力 首次提出基于原始PPG信号的人工智能衍生年龄估计方法,并验证其与心血管疾病风险的关联 研究主要基于UK Biobank队列,外部验证仅使用MIMIC-III数据集,需要更多样化人群验证 开发心血管健康评估的数字生物标志物 人类心血管健康状态 机器学习 心血管疾病 光电容积脉搏波 深度学习 PPG信号 UK Biobank队列212,231人,MIMIC-III队列2,343人 NA 深度学习模型(具体架构未明确说明) 风险比,比值比,p值 NA
3030 2025-11-23
Fusion of classical and deep learning features with incremental learning for improved classification of lung and colon cancer
2025-Nov-19, Scientific reports IF:3.8Q1
研究论文 提出融合传统手工特征与深度特征的混合深度学习网络,通过增量学习方法改进肺和结肠癌组织病理图像分类 结合LBP、GLCM、小波、颜色和形态学描述符等传统手工特征与扩展EfficientNetB0的深度特征,采用基于Transformer的注意力融合策略和自适应增量学习方法 NA 提高肺和结肠癌组织病理图像分类的准确性和鲁棒性 肺和结肠癌组织病理图像 数字病理学 肺癌,结肠癌 组织病理图像分析 混合深度学习网络 图像 LC25000数据集训练,NCT-CRC-HE-100K和HMU-GC-HE-30K两个独立公共数据集测试 NA EfficientNetB0,Transformer 准确率 NA
3031 2025-11-23
Hybrid ST-ResNet and LSTM approach for precise crime hotspot prediction
2025-Nov-19, Scientific reports IF:3.8Q1
研究论文 提出结合ST-ResNet和LSTM的混合深度学习模型,用于精确预测犯罪热点区域 引入犯罪点到最近公园的每日欧几里得距离作为ST-ResNet的辅助输入通道,并结合天气条件和时间变量 仅针对芝加哥地区的盗窃犯罪热点进行验证,未在其他城市或犯罪类型上测试 提高犯罪热点预测的准确性和空间分辨率 芝加哥犯罪数据 机器学习 NA 深度学习 CNN, LSTM 时空数据,犯罪记录,天气数据 芝加哥犯罪数据集 NA ST-ResNet, LSTM 平均命中率 NA
3032 2025-11-23
Deep learning model for assessing survival benefits in hepatocellular carcinoma patients undergoing intra-arterial therapies based on proliferative subtype
2025-Nov-19, NPJ digital medicine IF:12.4Q1
研究论文 开发基于深度学习的多任务系统,用于检测增殖性肝细胞癌并预测肝动脉内治疗后的生存获益 创建了新型Prototype Mamba Net (PMN)架构,结合影像组学和临床变量构建预后列线图,首次实现非侵入性识别增殖性HCC亚型并指导个性化治疗选择 回顾性多中心研究,样本量有限,需要进一步前瞻性验证 开发非侵入性方法识别增殖性肝细胞癌亚型并预测肝动脉内治疗后的生存获益 肝细胞癌患者 数字病理 肝细胞癌 对比增强CT扫描 深度学习 医学影像 两个队列共2147例患者(手术切除组398例,不可切除HCC组1749例) nnUNet nnUNet, Prototype Mamba Net (PMN) AUC, 时间依赖性AUC, 综合Brier评分 NA
3033 2025-11-23
Neuromorphic computing paradigms enhance robustness through spiking neural networks
2025-Nov-19, Nature communications IF:14.7Q1
研究论文 本研究探索了利用脉冲神经网络(SNN)的神经形态计算范式如何通过时间处理能力和专门训练算法提升对抗攻击的鲁棒性 提出优先处理任务关键信息的编码序列、早期退出解码机制、专门训练算法和融合编码策略,显著增强SNN的鲁棒性 仅在CIFAR-10数据集上验证,未在其他更复杂数据集上测试 解决深度学习模型对抗攻击脆弱性问题,开发更鲁棒的智能系统 脉冲神经网络(SNN)与传统人工神经网络(ANN)的鲁棒性对比 机器学习 NA 神经形态计算 SNN, ANN 图像 CIFAR-10数据集 NA 脉冲神经网络 鲁棒性 NA
3034 2025-11-23
Identification of novel vertebral development factors through UK Biobank candidate gene search and body imaging analysis
2025-Nov-19, Communications biology IF:5.2Q1
研究论文 通过整合UK Biobank基因数据与深度学习多模态身体成像分析,识别影响人类椎体发育的关键基因 首次在人类中发现VRTN基因影响椎体发育,并建立基因变异与慢性疼痛的关联 研究依赖UK Biobank数据库,样本特征可能存在局限性 探究与胸腰椎解剖结构相关的遗传因素 人类椎体发育和肋骨变异 数字病理学 骨骼发育异常 基因分析,多模态身体成像 深度学习 基因数据,医学影像 UK Biobank数据库样本 NA NA NA NA
3035 2025-11-23
High-accuracy protein complex structure modeling based on sequence-derived structure complementarity
2025-Nov-19, Nature communications IF:14.7Q1
研究论文 提出DeepSCFold流程,通过序列衍生的结构互补性提高蛋白质复合物结构建模精度 利用基于序列的深度学习模型预测蛋白质间结构相似性和相互作用概率,构建深度配对多序列比对,有效捕获蛋白质相互作用的内在保守模式 NA 提高蛋白质复合物结构预测的准确性 蛋白质复合物结构 生物信息学 NA 深度学习,多序列比对 深度学习模型 蛋白质序列数据,结构数据 CASP15的多聚体靶标和SAbDab数据库的抗体-抗原复合物 NA NA TM-score,预测成功率 NA
3036 2025-11-23
Forecasting visceral leishmaniasis in Sudan using hybrid wavelet based deep learning models on climate driven multivariate time series
2025-Nov-19, Acta tropica IF:2.1Q2
研究论文 本研究开发了一种基于小波变换和深度学习的混合模型,用于预测苏丹内脏利什曼病的月度发病率 提出了结合小波变换与先进深度学习模型的新型混合方法,用于分解多尺度模式并学习线性和非线性关系 模型需要重新校准才能应用于其他地区,且目前仅基于气候数据 基于关键气候驱动因素预测苏丹Gedaref州内脏利什曼病的月度发病率 苏丹Gedaref州的内脏利什曼病发病率数据 机器学习 内脏利什曼病 时间序列分析,小波变换 GPR, GNN, TCN, BiLSTM, VAR 多元时间序列数据 2000-2018年训练数据,2019-2022年测试数据 Python Wavelet-GPR, Wavelet-StemGNN, Wavelet-TCN-BiLSTM, VAR RMSE, MAE, R, MAPE NA
3037 2025-11-23
A deep learning approach for the analysis of birdsong
2025-Nov-18, eLife IF:6.4Q1
研究论文 开发了一种基于深度学习的斑胸草雀鸣声分析工具AVN,能够高精度标注鸣声并生成可解释特征 开发了无需重新训练即可跨动物群体泛化的鸣声分析工具,并提出了无需训练数据即可测量鸣声模仿的新方法 目前主要针对斑胸草雀鸣声,在其他物种上的适用性需要进一步验证 开发可解释且可泛化的鸟类鸣声行为分析工具 斑胸草雀的学习性鸣声 机器学习 NA 深度学习行为分析 深度学习 音频数据 多个动物群体的斑胸草雀鸣声数据 Python AVN(鸟类发声网络) 准确率, 敏感性, 与专家判断的一致性 NA
3038 2025-11-23
SpatialFusion: A Unified Model for Integrating Spatial Transcriptomics to Unveil Cell-type Distribution, Interaction, and Functional Heterogeneity in Tissue Microenvironments
2025-Nov-17, Journal of molecular biology IF:4.7Q1
研究论文 提出SpatialFusion深度学习模型,通过整合基因表达和空间坐标改进空间域识别和细胞类型反卷积 使用图神经网络和注意力机制通过空间数据多维度嵌入捕获复杂空间关系,采用双编码策略和自监督对比学习 NA 提高空间转录组学中空间域识别和细胞类型反卷积的准确性、鲁棒性和计算效率 组织微环境中的细胞类型分布、相互作用和功能异质性 生物信息学 乳腺癌 空间转录组学 图神经网络,注意力机制 基因表达数据,空间坐标数据 人类DLPFC数据集,乳腺癌肿瘤微环境数据 NA GNN,注意力机制 准确性,分辨率,鲁棒性 NA
3039 2025-11-23
Feasibility of deep learning-based cancer detection in ultrasound microvascular images
2025-Nov-15, Ultrasonics IF:3.8Q1
研究论文 本研究探讨基于深度学习的超声微血管图像癌症检测可行性 首次将3D卷积神经网络应用于声学血管造影体积数据,实现端到端的肿瘤相关血管检测 研究样本量有限(n=195),仅在啮齿动物模型中进行验证 开发高效准确的肿瘤相关血管检测方法 啮齿动物的声学血管造影体积数据 计算机视觉 癌症 声学血管造影 CNN 3D超声微血管图像 195个声学血管造影体积(98个对照,97个肿瘤) NA EfficientNet, ResNet, DenseNet 准确率, 灵敏度, 特异性 NA
3040 2025-11-23
Prompt guiding multi-scale adaptive sparse representation-driven network for low-dose CT MAR
2025-Nov-13, Medical image analysis IF:10.7Q1
研究论文 提出一种提示引导的多尺度自适应稀疏表示驱动网络PMSRNet,用于低剂量CT重建与金属伪影减少的联合任务 设计了提示引导尺度自适应阈值生成器和多尺度系数融合模块,能够同时利用尺度内特征和跨尺度互补性;通过提示引导策略实现单一模型适应多种剂量水平 未明确说明模型在极端剂量条件下的性能表现和临床验证结果 解决低剂量CT重建与金属伪影减少的联合任务 低剂量CT图像 医学影像处理 NA CT成像 深度学习网络 CT图像 NA NA PMSRNet, PDuMSRNet NA NA
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