深度学习在生物医药领域中的应用
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当前共找到 24188 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 3021 | 2025-04-11 |
Retraction: Risk factor analysis combined with deep learning in the risk assessment of overseas investment of enterprises
2025, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0321411
PMID:40202928
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 3022 | 2025-04-11 |
Retraction: Single image super-resolution via image quality assessment-guided deep learning network
2025, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0321386
PMID:40202936
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 3023 | 2025-04-11 |
Retraction: Deep learning in public health: Comparative predictive models for COVID-19 case forecasting
2025, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0321232
PMID:40203008
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 3024 | 2025-04-12 |
Enhancing student-centered walking environments on university campuses through street view imagery and machine learning
2025, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0321028
PMID:40203019
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research paper | 该研究开发了一个深度学习框架，用于评估中国长三角地区四所大学校园步行环境的感知体验 | 利用大规模街景图像和机器学习模型预测校园步行环境的感知评分，并识别影响感知体验的关键空间设计元素 | 研究仅涵盖中国长三角地区的四所大学，样本覆盖范围有限 | 优化以学生为中心的校园步行环境 | 大学校园步行环境 | machine learning | NA | Baidu Street View Images (BSVIs), machine learning | Random Forest (RF), linear regression | image, perceptual ratings | 15,596张街景图像和100名志愿者的感知评分 |
| 3025 | 2025-04-11 |
Retraction: Harnessing the power of AI: Advanced deep learning models optimization for accurate SARS-CoV-2 forecasting
2025, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0321233
PMID:40203015
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 3026 | 2025-04-12 |
Utilizing a deep learning model based on BERT for identifying enhancers and their strength
2025, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0320085
PMID:40203028
|
研究论文 | 提出了一种基于BERT和CNN的深度学习模型DNABERT2-Enhancer，用于识别增强子及其强度 | 结合BERT模型进行特征提取和CNN模型进行分类，通过迁移学习优化增强子识别任务，性能优于现有预测器 | 未提及具体的数据集规模或模型在其他数据集上的泛化能力 | 提高增强子及其活动强度的识别准确性 | DNA序列中的增强子 | 自然语言处理 | NA | 深度学习 | BERT, CNN | DNA序列 | 未提及具体样本数量 |
| 3027 | 2025-04-12 |
Deep learning-based improved side-channel attacks using data denoising and feature fusion
2025, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0315340
PMID:40203055
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研究论文 | 本文提出了一种基于深度学习的改进侧信道攻击方法，结合数据去噪和特征融合技术 | 提出基于InceptionNet的网络结构减少训练参数并提升攻击效率，以及基于LU-Net的网络结构用于去噪，保留信号的时间连贯性和空间细节 | NA | 提升侧信道攻击的效率和准确性 | 侧信道攻击的数据集（ASCAD和DPA Contest v4） | 机器学习 | NA | 深度学习 | InceptionNet, LU-Net, LSTM | 侧信道数据 | ASCAD数据集和DPA Contest v4数据集 |
| 3028 | 2025-04-12 |
Development of anatomically accurate digital organ models for surgical simulation and training
2025, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0320816
PMID:40203219
|
研究论文 | 开发了一个基于深度学习的系统，用于自动提取器官表面数据并生成精确的数字器官模型，以用于手术模拟和训练 | 利用nnU-Net和3D Slicer的AutoSegmentator扩展，结合Blender的CAD功能，实现了自动提取器官数据并支持手动调整，提高了数据的准确性 | 未提及具体样本量或验证数据集的规模，可能影响结果的普适性 | 开发高精度的数字器官模型，以支持手术模拟和训练 | 人体器官和血管的三维模型 | 数字病理学 | NA | nnU-Net, 3D Slicer, Blender | nnU-Net | DICOM图像数据 | NA |
| 3029 | 2025-04-12 |
Global burden and future trends of head and neck cancer: a deep learning-based analysis (1980-2030)
2025, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0320184
PMID:40203229
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research paper | 该研究利用深度学习模型HNCP-T分析了1980年至2021年全球头颈癌（HNC）的疾病负担，并预测了2022年至2030年的未来趋势 | 使用基于Transformer的模型HNCP-T预测头颈癌的未来趋势，并量化了估计年度百分比变化（EAPC） | 研究依赖于GBD 2021数据集，可能未涵盖所有地区的详细数据 | 评估全球头颈癌的疾病负担并预测未来趋势，以指导卫生优先事项和决策制定 | 204个国家的头颈癌年龄标准化发病率（ASIR）、死亡率（ASDR）和残疾调整生命年（DALYs） | digital pathology | head and neck cancer | deep learning | Transformer-based model (HNCP-T) | epidemiological data | 204 countries from 1980 to 2021 |
| 3030 | 2025-04-12 |
Optimizing CNN for pavement distress detection via edge-enhanced multi-scale feature fusion
2025, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0319299
PMID:40203245
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研究论文 | 该研究提出了一种名为边缘增强多尺度特征融合（EE-MSFF）的创新机制，通过结合传统边缘检测技术和深度卷积神经网络（DCNNs）来优化路面裂缝检测 | 提出EE-MSFF机制，通过多尺度特征提取增强边缘信息，减少复杂背景的干扰，提高模型对裂缝区域的关注 | 模型在复杂背景数据集RDD2020上的分类准确率为88.68%，仍有提升空间 | 优化基于深度学习的路面损伤分类，提高模型的鲁棒性和泛化能力 | 路面裂缝检测 | 计算机视觉 | NA | 边缘检测技术（Sobel, Prewitt, Laplacian） | CNN | 图像 | RDD2020数据集和Concrete_Data_Week3数据集 |
| 3031 | 2025-04-12 |
Prediction models for sleep quality among frontline medical personnel during the COVID-19 pandemic: cross-sectional study based on internet new media
2025, Frontiers in public health
IF:3.0Q2
DOI:10.3389/fpubh.2025.1406062
PMID:40206166
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研究论文 | 本研究通过横断面调查和多种预测模型，探讨了COVID-19疫情期间上海一线医务人员的睡眠质量及其影响因素 | 首次在COVID-19疫情期间对医务人员睡眠质量进行多模型预测比较，发现深度学习模型具有最佳预测性能 | 研究采用横断面设计，无法确定因果关系；样本仅来自上海地区，可能限制结果的普适性 | 分析影响医务人员睡眠质量的因素并开发预测模型，为制定干预策略提供依据 | COVID-19疫情期间上海一线医务人员 | 机器学习 | COVID-19 | 问卷调查（PSQI量表）、多变量逐步逻辑回归分析 | LG, DL, NB, ANN, RF, GBT | 问卷数据 | 训练测试集1060人，独立验证集266人 |
| 3032 | 2025-04-12 |
Beyond plaque segmentation: a combined radiomics-deep learning approach for automated CAD-RADS classification
2025, Frontiers in medicine
IF:3.1Q1
DOI:10.3389/fmed.2025.1536239
PMID:40206480
|
研究论文 | 本研究开发了一种结合放射组学和自编码器特征的机器学习方法，用于从心脏计算机断层扫描图像中自动评估冠状动脉狭窄程度 | 首次探索了结合放射组学和自编码器特征的方法进行狭窄程度评估 | 未提及具体局限性 | 开发自动化冠状动脉狭窄程度评估方法 | 冠状动脉疾病患者的计算机断层扫描图像 | 数字病理学 | 心血管疾病 | 放射组学分析和自编码器特征提取 | 随机森林分类器 | 医学影像 | 220名患者的2548张心脏计算机断层扫描图像 |
| 3033 | 2025-04-12 |
Utility of osteoporosis screening based on estimation of bone mineral density using bidirectional chest radiographs with deep learning models
2025, Frontiers in medicine
IF:3.1Q1
DOI:10.3389/fmed.2025.1499670
PMID:40206487
|
研究论文 | 本研究探讨了利用深度学习模型通过双向胸部X光片估计骨密度（BMD）进行骨质疏松筛查的临床效用 | 提出了一种基于双向胸部X光片（正面和侧面）的深度学习模型，用于估计骨密度并进行骨质疏松筛查，相比单视角X光片提高了准确度 | 研究样本仅来自单一医疗机构，可能影响结果的普遍性 | 评估基于双向胸部X光片和深度学习的骨质疏松筛查方法的临床效用 | 1624名年龄≥20岁、接受过DXA和双向胸部X光检查的患者 | 数字病理学 | 骨质疏松症 | 深度学习 | Inception-ResNet-V2 | 图像 | 1624名患者 |
| 3034 | 2025-04-12 |
CNN-TumorNet: leveraging explainability in deep learning for precise brain tumor diagnosis on MRI images
2025, Frontiers in oncology
IF:3.5Q2
DOI:10.3389/fonc.2025.1554559
PMID:40206584
|
研究论文 | 本文提出了一种名为CNN-TumorNet的卷积神经网络，用于在MRI图像上精确诊断脑肿瘤，并通过LIME技术增强模型的可解释性 | 结合LIME技术提升深度学习模型的可解释性，使其在保持高准确率的同时更易于临床医生理解和接受 | 深度学习模型仍存在'黑箱'问题，尽管使用了LIME，医生可能仍难以完全信任和理解模型的决策过程 | 开发一种高精度且可解释的深度学习模型，用于脑肿瘤的早期诊断 | MRI图像中的脑肿瘤 | 数字病理学 | 脑肿瘤 | MRI | CNN | 图像 | NA |
| 3035 | 2025-04-12 |
A feasibility study of deep learning prediction model for VMAT patient-specific QA
2025, Frontiers in oncology
IF:3.5Q2
DOI:10.3389/fonc.2025.1509449
PMID:40206587
|
研究论文 | 本研究介绍了一种深度学习模型，利用治疗计划系统(TPS)和蒙特卡洛(MC)模拟的独立剂量验证软件计算的剂量，旨在更准确地预测VMAT患者特定QA中的伽马通过率(GPR) | 使用深度学习模型结合TPS和MC模拟数据预测GPR，提高了预测的准确性和效率 | 研究仅基于710个临床VMAT计划，样本量可能不足以覆盖所有临床情况 | 提高VMAT患者特定质量保证(QA)的效率和准确性 | 710个临床VMAT计划 | 机器学习 | NA | 蒙特卡洛模拟 | CNN | 剂量分布数据 | 710个临床VMAT计划 |
| 3036 | 2025-04-12 |
Deep learning for steganalysis: evaluating model robustness against image transformations
2025, Frontiers in artificial intelligence
IF:3.0Q2
DOI:10.3389/frai.2025.1532895
PMID:40206705
|
research paper | 本研究评估了基于深度学习的隐写分析模型在常见图像变换下的鲁棒性 | 首次系统地评估了多种深度学习模型在图像变换下的隐写分析性能，并比较了它们的鲁棒性 | 仅评估了有限的图像变换类型，未考虑更复杂的现实场景 | 评估深度学习模型在图像变换条件下的隐写分析性能 | 五种深度学习模型（EfficientNet、SRNet、ResNet、Xu-Net和Yedroudj-Net） | computer vision | NA | 深度学习 | EfficientNet, SRNet, ResNet, Xu-Net, Yedroudj-Net | 图像 | BOSSBase数据集 |
| 3037 | 2025-04-12 |
Identification of FDFT1 and PGRMC1 as New Biomarkers in Nonalcoholic Steatohepatitis (NASH)-Related Hepatocellular Carcinoma by Deep Learning
2025, Journal of hepatocellular carcinoma
IF:4.2Q2
DOI:10.2147/JHC.S505752
PMID:40206734
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研究论文 | 本研究通过深度学习等方法筛选出NASH相关肝癌的新型生物标志物FDFT1和PGRMC1 | 首次结合深度学习、WGCNA和PPI网络筛选NASH相关肝癌特征基因，并验证FDFT1和PGRMC1的诊断价值 | 研究主要基于小鼠模型，需要进一步在人类样本中验证 | 探索NASH相关肝癌的新型生物标志物 | NAFLD小鼠模型和NASH相关肝癌特征基因 | 生物信息学 | 肝癌 | 深度学习、WGCNA、PPI网络、实时定量PCR、单细胞测序 | NNs | 基因组数据 | NAFLD小鼠模型 |
| 3038 | 2025-04-12 |
Deep learning-enabled transformation of anterior segment images to corneal fluorescein staining images for enhanced corneal disease screening
2025, Computational and structural biotechnology journal
IF:4.4Q2
DOI:10.1016/j.csbj.2025.02.039
PMID:40206787
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研究论文 | 开发了一种基于GAN的人工智能系统Gancor，用于将眼前段图像转化为角膜荧光素染色图像，以增强角膜疾病的筛查 | 利用GAN将AS图像转化为CFS图像，提高了远程诊断的效率和准确性 | 样本主要来自特定医院和地区，可能影响模型的泛化能力 | 开发一种远程诊断角膜疾病的系统 | 9669张眼前段图像和对应的角膜荧光素染色图像，以及967对通过智能手机拍摄的AS-CFS图像 | 数字病理学 | 角膜疾病 | GAN | GAN | 图像 | 9669张AS图像和对应的CFS图像，以及967对AS-CFS图像 |
| 3039 | 2025-04-12 |
NeuroFusionNet: cross-modal modeling from brain activity to visual understanding
2025, Frontiers in computational neuroscience
IF:2.1Q3
DOI:10.3389/fncom.2025.1545971
PMID:40207297
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research paper | 本文提出了一种创新的深度学习模型NeuroFusionNet，通过整合fMRI信号与图像特征来增强对视觉信息的理解 | 引入了Mutli-scale fMRI Timeformer模块和fMRI-guided loss函数，有效整合图像与大脑活动信息 | NA | 通过整合fMRI信号与图像特征来增强对视觉信息的理解 | fMRI信号和图像特征 | machine learning | NA | fMRI | NeuroFusionNet, Mutli-scale fMRI Timeformer | image, fMRI信号 | NA |
| 3040 | 2025-04-12 |
Prediction of Anti-rheumatoid Arthritis Natural Products of Xanthocerais Lignum Based on LC-MS and Artificial Intelligence
2025, Combinatorial chemistry & high throughput screening
IF:1.6Q3
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研究论文 | 利用LC-MS和人工智能技术预测和筛选黄栌木中抗风湿性关节炎的活性化合物 | 结合LC-MS和AI技术，构建并整合多种机器学习与深度学习模型，显著提高了预测天然产物活性的效率和准确性 | 研究仅针对黄栌木中的化合物，未验证其他天然产物的适用性 | 发现更有效且安全的天然产物用于治疗风湿性关节炎 | 黄栌木中的化合物 | 机器学习 | 风湿性关节炎 | LC-MS, HPLC-Q-Exactive-MS | logistic regression, k-nearest neighbors, support vector machines, random forest, XGBoost, GCN | 质谱数据 | 69种黄栌木中的化合物 |