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 3681 - 3700 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
3681 2025-11-21
MIAT-DHX9 spatiotemporal expression drives venous neointimal hyperplasia through nucleolar homeostasis and mitotic progression
2025-Nov-18, Cell reports IF:7.5Q1
研究论文 本研究揭示了MIAT-DHX9轴通过调控核仁稳态和有丝分裂进程促进静脉新生内膜增生的机制 首次发现MIAT-DHX9在核仁中的时空表达模式及其通过PARP1相互作用调控细胞周期进程的新机制 研究主要基于体外和动物模型,临床转化潜力需进一步验证 探究静脉新生内膜增生的分子机制并寻找潜在治疗靶点 血管平滑肌细胞 数字病理学 心血管疾病 多超分辨率成像,单分子荧光原位杂交,CRISPR基因编辑,深度学习 深度学习模型 图像,分子成像数据 体外细胞模型和动物模型 NA NA 形态学特征分析 NA
3682 2025-11-21
A prognostic index integrating deep learning baseline PET/CT biomarkers and multi-omics profiling in diffuse large B cell lymphoma
2025-Nov-18, Cell reports. Medicine
研究论文 本研究通过整合深度学习PET/CT生物标志物与多组学数据,开发了弥漫性大B细胞淋巴瘤的预后指数模型 首次将nnUNet深度学习框架应用于DLBCL的PET/CT分析,并整合多组学数据和临床因素构建综合预后模型 研究基于回顾性数据,需要前瞻性验证;样本量虽大但来自特定机构 开发DLBCL的精准预后预测模型以指导个性化治疗 1024名新诊断的弥漫性大B细胞淋巴瘤患者 数字病理学 淋巴瘤 PET/CT成像, DNA测序, RNA测序, 多组学分析 深度学习 医学影像, 基因组数据, 转录组数据, 临床数据 1024名DLBCL患者,使用AutoPET公共数据集和内部数据集 nnUNet nnUNet 预后区分能力, 风险分层效果 NA
3683 2025-11-21
A rapidly evolving female-controlled lock-and-key mechanism determines Aedes mosquito mating success
2025-Nov-17, Current biology : CB IF:8.1Q1
研究论文 本研究揭示了雌性伊蚊通过生殖器尖端伸长行为主动控制交配的锁钥机制 首次发现雌性伊蚊通过生殖器尖端伸长行为主动控制交配启动,并揭示这种快速进化的锁钥机制决定交配成功率 NA 探究伊蚊交配机制及雌性防止重复交配的生物学基础 入侵性埃及伊蚊和白纹伊蚊 生物医学 蚊媒传染病 双色荧光精子系统、行为追踪、深度学习、定量分析 深度学习 行为视频、图像数据 NA NA NA 交配成功率统计(86%-96%单次交配率) NA
3684 2025-11-21
An intelligent brain tumor detection model using lightweight hybrid twin attentive pyramid convolutional network
2025-Nov-17, Scientific reports IF:3.8Q1
研究论文 提出一种用于脑肿瘤检测的轻量级混合双注意力金字塔卷积网络模型 结合双层级注意力模块和混合金字塔卷积块,采用恒星振荡优化器进行超参数调优,并集成Grad-CAM实现检测区域可视化 NA 开发高效的脑肿瘤早期检测方法 脑部MRI图像 计算机视觉 脑肿瘤 MRI CNN 图像 BT Detection 2020数据集 Python ResNet, LHTA-PCNet, TwinL-A, HPC 准确率 NA
3685 2025-11-21
CT-based radiomics and deep learning models for predicting thyroid cartilage invasion and patient prognosis in laryngeal carcinoma
2025-Nov-17, Scientific reports IF:3.8Q1
研究论文 本研究比较了基于CT的影像组学和深度学习模型在预测喉鳞状细胞癌甲状腺软骨侵犯及患者预后方面的性能 首次系统比较二维深度学习模型与影像组学模型在预测甲状腺软骨侵犯方面的性能,并构建了结合深度学习特征和临床风险因素的列线图 在外部验证队列中未发现模型性能存在显著差异,样本量相对有限 预测喉鳞状细胞癌患者的甲状腺软骨侵犯情况并评估预后价值 经病理证实的喉鳞状细胞癌患者 医学影像分析 喉癌 CT成像 深度学习, 影像组学 CT图像 418例来自两个中心的患者(训练队列247例,内部验证110例,外部验证61例) NA 2D深度学习模型 AUC, 疾病无进展生存期 NA
3686 2025-11-21
Explainable convolutional neural network architectures for high-performance taxonomic classification of gasteroid macrofungi
2025-Nov-17, Scientific reports IF:3.8Q1
研究论文 本研究提出了一种基于深度学习的高性能胃菌类大型真菌分类框架 首次将可解释AI技术应用于胃菌类真菌分类,实现了高精度且可解释的深度学习模型 仅针对六种胃菌类真菌物种,样本多样性有限 开发高精度且可解释的真菌分类方法 六种胃菌类大型真菌:Battarrea phalloides, Crucibulum laeve, Cyathus olla, C. striatus, Tulostoma brumale, T. fimbriatum 计算机视觉 NA 图像分析 CNN 图像 1200张高分辨率图像 NA DenseNet121, ResNeXt, RepVGG, ShuffleNetV2 准确率, F1分数, AUC, 推理时间, 能效 NA
3687 2025-11-21
Enhancing image based classification for crop disease detection using a multiclass SVM approach with kernel comparison
2025-Nov-17, Scientific reports IF:3.8Q1
研究论文 本文提出了一种基于机器学习的作物叶片病害检测框架,通过多类SVM核函数比较提升图像分类性能 结合双边滤波和GraphCut分割与基于纹理的特征提取,并在多作物数据集上系统比较多类SVM核函数 未与深度学习方法进行直接对比,仅提供了未来比较的基础 开发有效的作物病害检测系统以最小化农业损失 作物叶片病害(包括黄锈病、红锈病和炭疽病) 计算机视觉 植物病害 图像处理,机器学习 SVM 图像 9,111张经过增强平衡的精选图像 NA 多类SVM(线性核、多项式核、RBF核等) 准确率,精确率,召回率,F1分数 NA
3688 2025-11-21
Mitigating distributed denial of service-based cyberattack in federated computing framework using deep reinforcement learning with frilled lizard algorithm
2025-Nov-17, Scientific reports IF:3.8Q1
研究论文 提出一种基于深度强化学习和皱褶蜥蜴优化算法的联邦学习框架DDoS攻击缓解技术 结合联邦学习、深度强化学习和皱褶蜥蜴优化算法,提出新型DDoS攻击检测与分类方法 联邦学习在网络安全领域的应用仍处于早期阶段,多个关键方面有待探索 缓解联邦计算框架中的分布式拒绝服务网络攻击 网络攻击流量数据 机器学习 NA 深度强化学习,优化算法 D3QN 网络流量数据 CICIDIS 2017和ToN-IoT数据集 NA Dueling Double Deep Q-Network 准确率 NA
3689 2025-11-21
Automated meningioma detection using skull X ray images with deep learning and machine learning classifiers
2025-Nov-17, Scientific reports IF:3.8Q1
研究论文 本研究开发了一种结合深度学习和传统机器学习分类器的自动化脑膜瘤检测方法,使用颅骨X射线图像 首次将EfficientNetB0与注意力机制和迁移学习结合,并集成随机森林等传统分类器,实现基于颅骨X射线的脑膜瘤自动检测 外部验证准确率相对较低(0.74),样本量有限,仅来自两家韩国医院 探索利用成本效益高且广泛可用的颅骨X射线成像技术实现脑膜瘤自动检测的潜力 脑膜瘤患者和对照受试者的颅骨X射线图像 计算机视觉 脑膜瘤 X射线成像 CNN, Random Forest, XGBoost 图像 359名受试者(158名脑膜瘤患者,201名对照),共1436张颅骨X射线图像(内部验证612张,外部验证824张) TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn EfficientNetB0 准确率, 灵敏度, 特异性, F1分数, AUROC NA
3690 2025-11-21
Evaluation of VITA shade-based tooth color categories using deep learning
2025-Nov-17, Scientific reports IF:3.8Q1
研究论文 本研究开发并验证了基于深度学习的牙齿颜色评估模型,与经验丰富的牙医进行准确性比较 首次使用六种改进的CNN架构进行牙齿颜色分类,并通过McNemar检验与专业牙医进行统计显著性比较 样本量相对较小(70名成人参与者),仅使用VITA Classic比色板 开发客观可靠的牙齿颜色评估方法以减少传统方法的主观性 成人牙齿颜色 计算机视觉 NA 深度学习,高分辨率口内成像 CNN 图像 70名成人参与者 NA ResNet 准确率, 精确率, 召回率, F1分数 NA
3691 2025-11-21
Graph attention networks-based prediction of MicroRNA-disease causality in head and neck neoplasms
2025-Nov-17, Scientific reports IF:3.8Q1
研究论文 本研究使用图注意力网络预测头颈部肿瘤中microRNA与疾病的因果关系 首次将图注意力网络应用于头颈部肿瘤的miRNA-疾病关联预测,通过注意力机制捕捉网络节点和边的重要性与相互依赖性 数据集规模有限,模型可解释性有待提升,模型评估方法需要改进 预测头颈部肿瘤中microRNA与疾病的因果关系 头颈部肿瘤相关的microRNA和疾病 机器学习 头颈部肿瘤 生物网络分析 GAT 图数据 来自HMDD v4.0数据库的头颈部肿瘤数据集,包含miRNA、疾病、因果关系、类别和PMID信息 NA 图注意力网络 准确率 NA
3692 2025-11-21
Multimodal deep learning for entity relation extraction and spatiotemporal decision knowledge graph construction in earthquake emergency rescue
2025-Nov-17, Scientific reports IF:3.8Q1
研究论文 提出融合多模态深度学习与时空知识表示的新型框架,用于提升地震应急救援中的信息处理和决策支持能力 提出跨模态注意力融合网络动态对齐文本、视觉和时空模态的语义信息,并开发具有专门推理机制的时空知识图谱表示 NA 提升地震应急救援中的信息处理和决策支持能力 地震应急救援场景中的实体关系提取和时空决策知识图谱构建 自然语言处理,计算机视觉 NA 多模态深度学习 Transformer,注意力机制 文本,视觉,时空数据 NA NA Cross-modal Attention Fusion Network,Transformer F1-score NA
3693 2025-11-21
HashWave: blockchain-powered perceptual hashing for resilient audio piracy detection against signal-processing attacks in decentralized networks
2025-Nov-17, Scientific reports IF:3.8Q1
研究论文 提出一种结合区块链技术的感知哈希框架HashWave,用于在去中心化网络中实现抗信号处理攻击的音频盗版检测 融合多种音频特征(MFCC、色度、CQT等)并通过操作感知加权和约束DTW处理时间尺度编辑,结合区块链实现防篡改验证 未明确说明在极端信号失真情况下的性能表现,且区块链部署可能带来额外成本 开发一个既具有编辑弹性又可验证的去中心化音频盗版检测系统 音频信号及其在信号处理攻击下的鲁棒性识别 数字信号处理, 区块链应用 NA 感知哈希, 区块链技术, 信号处理 NA 音频数据 GTZAN、FMA-A音乐分析数据集和MUSAN (SLR17)数据集,包含超过20种信号处理变换 Ethereum, IPFS 基于MFCC、色度、色度CENS、CQT、频谱对比度和轻量级节奏/能量线索的多特征融合架构 AUC, TPR@1%FPR CPU计算,区块链部署基于Ethereum和IPFS
3694 2025-11-21
Transformer-aided skin cancer classification using VGG19-based feature encoding
2025-Nov-17, Scientific reports IF:3.8Q1
研究论文 提出一种结合VGG19特征编码和视觉Transformer的混合模型用于皮肤癌分类 首次系统地将特征图级旋转/平移增强与CNN-Transformer混合模型结合用于皮肤镜图像分类 NA 开发具有更强泛化能力的皮肤病变自动分类模型 皮肤镜图像中的皮肤病变 计算机视觉 皮肤癌 皮肤镜成像 CNN, Transformer 图像 MSK10000数据集(10,000张图像), HAM10000数据集(10,000张训练图像), PH2数据集 NA VGG19, Vision Transformer (ViT) 准确率, 宏平均精确率, 宏平均召回率, 特异性, F1分数 NA
3695 2025-11-21
Sustainable cyber-physical VANETs with AI-driven anomaly detection and energy-efficient multi-criteria routing using machine learning algorithms
2025-Nov-17, Scientific reports IF:3.8Q1
研究论文 提出一种基于机器学习的异常检测框架AD-MLA,用于车联网中的安全防护和能效路由优化 集成随机森林异常检测与多标准能效路由策略,同时解决安全性和能源效率问题 未明确说明具体数据集规模和实验环境细节 开发智能、快速、高效的实时车联网安全系统 车联网(VANETs)中的车辆和道路系统通信 机器学习 NA 机器学习算法 随机森林 网络通信数据 NA NA 随机森林 准确率,召回率,计算效率,资源利用效率 NA
3696 2025-11-21
Development of a deep learning-based prediction model for postoperative delirium using intraoperative electroencephalogram in adults
2025-Nov-17, NPJ digital medicine IF:12.4Q1
研究论文 开发基于深度学习的术中脑电图预测术后谵妄模型DELPHI-EEG 首次利用术中脑电图波形结合深度学习技术预测术后谵妄风险 需要在不同临床环境中进行外部验证 预测术后谵妄发生风险 接受手术的成年患者 机器学习 术后谵妄 脑电图监测 深度学习 脑电图波形 34,550例手术病例(其中267例事件病例) NA DELPHI-EEG AUROC, AUPRC NA
3697 2025-11-21
Enhancing urban traffic congestion prediction through efficientnet and optimized ensemble learning models
2025-Nov-17, Scientific reports IF:3.8Q1
研究论文 提出一种结合EfficientNet特征提取和优化集成学习模型的新型混合深度学习方法,用于城市交通流预测和拥堵等级分类 首次将EfficientNet用于交通特征提取,并采用欧洲椿象优化算法和锦标赛选择萤火虫群优化算法进行超参数调优和集成模型优化 仅在四个城市交叉口的数据集上进行验证,需要更多样化的城市环境验证 提高城市交通拥堵预测精度,支持主动交通管理 城市交通流数据 机器学习 NA 深度学习,模糊逻辑 LSTM, BiLSTM, BiGRU, 集成学习 交通流数据 来自四个城市交叉口的交通数据 NA EfficientNet, LSTM, BiLSTM, BiGRU 预测准确率,处理时间 NA
3698 2025-11-21
Optimized CNN framework for malaria detection using Otsu thresholding-based image segmentation
2025-Nov-17, Scientific reports IF:3.8Q1
研究论文 提出一种基于Otsu阈值图像分割优化的CNN框架,用于改进疟疾感染细胞的检测 将Otsu阈值分割与EfficientNet-B7混合并行特征融合模型结合,在保持计算可行性的同时显著提升分类性能 仅使用100张手动标注图像验证分割效果,样本量有限 开发准确、可扩展且成本效益高的疟疾诊断工具 疟疾感染细胞 计算机视觉 疟疾 图像分割 CNN 图像 43,400张血液涂片图像 NA 12层CNN, EfficientNet-B7 准确率, Dice系数, Jaccard指数(IoU) NA
3699 2025-11-21
Deepfake video deception detection using visual attention-based method
2025-Nov-17, Scientific reports IF:3.8Q1
研究论文 提出一种基于视觉注意力的深度学习方法用于检测Deepfake伪造视频 结合预训练CNN与视觉注意力机制,专门针对Deepfake视频篡改特有的伪影特征进行检测 未提及模型在更广泛数据集上的泛化能力及计算效率分析 开发有效的Deepfake视频欺骗检测方法以保障数字内容的真实性 人脸视频数据,包括真实视频和经过Deepfake技术篡改的视频 计算机视觉 NA 深度学习,计算机视觉 CNN 视频帧图像 使用Face Forensic++ C23数据集训练,Celeb-DFv2和DFDC数据集测试 NA ResNeXt-50 跨数据集测试性能 NA
3700 2025-11-19
Comparison of deep learning models for real-time neural tissue segmentation in spinal endoscopy
2025-Nov-17, BMC medical imaging IF:2.9Q2
NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
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