深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 32939 篇文献，本页显示第 381 - 400 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 381 | 2025-10-31 |
SimAD: A Simple Dissimilarity-Based Approach for Time-Series Anomaly Detection
2025-Nov, IEEE transactions on neural networks and learning systems
IF:10.2Q1
DOI:10.1109/TNNLS.2025.3590220
PMID:40729708
|
研究论文 | 提出一种基于差异性的简单时间序列异常检测方法SimAD | 引入基于分块的特征提取器处理扩展时间窗口、设计对比融合模块增强异常检测鲁棒性、提出两种改进评估指标UAff和NAff | NA | 解决时间序列异常检测中时间上下文有限、正常模式表示不足和评估指标缺陷等问题 | 时间序列数据 | 机器学习 | NA | NA | 深度学习 | 时间序列数据 | 7个不同的时间序列数据集 | NA | EmbedPatch编码器, ContrastFusion模块 | F1分数, Aff-F1, NAff-F1, AUC | NA |
| 382 | 2025-10-31 |
Insights into the Impact of Artificial Intelligence on Psoriasis Treatment Strategies: A Mini Review
2025-Nov-01, Indian dermatology online journal
IF:1.9Q3
DOI:10.4103/idoj.idoj_1055_24
PMID:40788101
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综述 | 探讨人工智能在银屑病治疗策略中的应用前景和临床价值 | 系统梳理AI在银屑病治疗四大领域的创新应用：光疗预后预测、皮损分割评估、远程影像监测和生物制剂疗效预测 | 数据集多样性不足、标准化缺失和验证体系不完善 | 评估人工智能技术对银屑病精准治疗策略的推动作用 | 银屑病患者的临床数据、影像资料和多组学数据 | 数字病理学 | 银屑病 | 临床数据分析、影像分析、多组学数据分析 | 随机森林,CNN,梯度提升决策树 | 临床数据,图像,多组学数据 | NA | NA | 多尺度超像素聚类 | 灵敏度,准确率,像素精度,组内相关系数 | NA |
| 383 | 2025-10-31 |
Learning a Better SPD Network for Signal Classification: A Riemannian Batch Normalization Method
2025-Nov, IEEE transactions on neural networks and learning systems
IF:10.2Q1
DOI:10.1109/TNNLS.2025.3589362
PMID:40824982
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研究论文 | 提出一种基于对数-乔列斯基度量的黎曼批量归一化方法，用于改进SPD网络的信号分类性能 | 首次将log-Cholesky度量应用于SPD网络的批量归一化，相比传统基于仿射不变黎曼度量的方法具有更好的数值稳定性和计算效率 | 论文未明确说明方法在极端病态条件下的性能表现，且实验仅限于四个基准数据集 | 开发更稳定高效的SPD网络批量归一化方法以提升信号分类性能 | 对称正定矩阵和基于黎曼流形的神经网络 | 机器学习 | NA | 黎曼几何方法，Cholesky分解 | SPD神经网络 | 信号数据，矩阵数据 | 四个基准数据集 | NA | SPD网络，黎曼批量归一化 | 分类准确率，计算效率，数值稳定性 | NA |
| 384 | 2025-10-31 |
Gen-GraphEx: Generative In-Distribution Graph Explanations for Time-Efficient Model-Level Interpretability of GNNs
2025-Nov, IEEE transactions on neural networks and learning systems
IF:10.2Q1
DOI:10.1109/TNNLS.2025.3589330
PMID:40824981
|
研究论文 | 提出了一种名为Gen-GraphEx的模型无关、模型级图神经网络解释方法，通过生成符合原始数据分布的图结构来解释GNN的决策过程 | 无需访问GNN隐藏层即可生成解释图；能够通过插值两个目标类的图生成模型生成决策边界附近的实例；不依赖后续深度学习模块生成解释；支持多种节点和边特征的图生成；计算效率更高 | NA | 提高图神经网络的可解释性和可信度 | 图神经网络模型 | 图神经网络 | NA | 图生成模型 | 图生成模型 | 图数据 | 多个真实和合成数据集 | NA | 图生成模型 | NA | NA |
| 385 | 2025-10-31 |
Egg Freshness Safety and Detection Techniques: A Comprehensive Review and Future Perspective
2025-Nov, Comprehensive reviews in food science and food safety
IF:12.0Q1
DOI:10.1111/1541-4337.70317
PMID:41164900
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综述 | 系统综述鸡蛋新鲜度安全与检测技术，重点分析传统与新型检测方法在带壳鸡蛋和液态蛋中的适用性 | 首次系统比较传统与新型检测技术在带壳鸡蛋和液态蛋中的适用性，并提出在食品工业4.0背景下整合多元模型与前沿技术的前瞻性观点 | 当前新鲜度评估体系主要针对带壳鸡蛋，液态蛋几乎无全球统一标准 | 为建立液态蛋新鲜度全球标准提供关键参考，推动检测技术向在线化、连续化和自动化发展 | 带壳鸡蛋和液态蛋的新鲜度检测技术 | 食品检测技术 | NA | 拉曼光谱、电化学化学计量检测、低场核磁共振、嗅觉传感器、机器视觉、微波近场成像、高光谱成像、介电谱 | 深度学习、机器学习、堆叠集成策略 | 光谱数据、电化学数据、图像数据、传感器数据 | NA | NA | NA | 准确率 | NA |
| 386 | 2025-10-31 |
CS-Net: convolutional spider neural network for surface-EMG-based hybrid gesture recognition
2025-Oct-30, Journal of neural engineering
IF:3.7Q2
DOI:10.1088/1741-2552/ae0c38
PMID:41005324
|
研究论文 | 提出一种新颖的卷积蜘蛛神经网络(CS-Net)结合迁移学习策略，用于基于表面肌电信号的混合手势识别 | 设计了多流信息融合机制的CS-Net架构，结合迁移学习策略利用复合手势与组成动作之间的内在关系提升分类性能 | 仅使用6名受试者的数据进行离线实验，样本规模有限 | 开发基于表面肌电信号的混合手势识别系统 | 结合手腕姿势和手部动作的混合手势 | 机器学习 | NA | 表面肌电信号(sEMG)采集，快速傅里叶变换(FFT) | CNN | 肌电信号，频域特征 | 6名受试者的12种混合手势数据，Ninapro公共数据库(DB1,DB4,DB5) | NA | CS-Net(卷积蜘蛛神经网络) | 准确率 | NA |
| 387 | 2025-10-31 |
Predicting prognosis of light-chain cardiac amyloidosis by magnetic resonance imaging and deep learning
2025-Oct-30, European heart journal. Cardiovascular Imaging
DOI:10.1093/ehjci/jeaf248
PMID:40891072
|
研究论文 | 开发基于磁共振成像和深度学习的全心脏分析方法，用于预测轻链心脏淀粉样变性的个体化预后 | 首次使用基于Transformer的深度学习模型对LGE图像进行全心脏分析，采用对比预训练策略增强特征区分度，并通过集成学习整合多个时间点的预测 | 研究样本量相对有限（394例患者），仅针对接受标准化化疗的AL-CA患者 | 开发个体化的AL-CA预后预测方法 | 轻链心脏淀粉样变性（AL-CA）患者 | 医学影像分析 | 心脏淀粉样变性 | 心血管磁共振晚期钆增强（LGE）成像 | Transformer, 深度学习 | 医学影像 | 394例AL-CA患者（测试集79例） | NA | Transformer | C-index, AUC, HR | NA |
| 388 | 2025-10-31 |
Developing a novel deep learning-based model for automatic right ventricular parameters assessment on ctpa in pulmonary embolism
2025-Oct-30, Emergency radiology
IF:1.7Q3
DOI:10.1007/s10140-025-02404-8
PMID:41162742
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 389 | 2025-10-31 |
Super Time-Resolved Tomography
2025-Oct-30, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany)
DOI:10.1002/advs.202511933
PMID:41164925
|
研究论文 | 提出了一种名为超时间分辨断层扫描的新方法，通过深度学习算法显著提升断层扫描的时间分辨率 | 引入4D深度学习重建算法，在保持空间分辨率的同时将时间分辨率提高至少一个数量级 | 需要验证在实际应用中的稳定性和普适性 | 提升X射线时间分辨断层扫描的时间分辨率 | 液滴碰撞模拟和增材制造过程 | 计算机视觉 | NA | X射线时间分辨断层扫描 | 深度学习 | 4D断层扫描数据 | 模拟和实验数据 | NA | 4D深度学习重建算法 | 时间分辨率提升倍数，空间分辨率保持 | NA |
| 390 | 2025-10-31 |
Artificial intelligence-enabled hydrogels: innovations and applications
2025-Oct-30, Journal of materials chemistry. B
DOI:10.1039/d5tb01944c
PMID:41165199
|
综述 | 本文综述了人工智能在水凝胶设计与性能优化中的创新及其在3D打印、环境检测和伤口愈合等多场景应用 | 将人工智能技术（机器学习和深度学习）与传统水凝胶研究交叉融合，推动水凝胶向智能化和功能化发展 | 人工智能驱动的水凝胶研究仍存在局限性、挑战和待解决的策略问题 | 探讨人工智能在水凝胶材料研究中的创新应用与发展趋势 | 水凝胶材料及其在3D打印、组织工程、药物递送和生物传感等领域的应用 | 机器学习 | NA | NA | 机器学习,深度学习 | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 391 | 2025-10-31 |
An optimized, high-throughput workflow for the collection, processing, and visualization of histology data in comparative vertebrate morphogenesis
2025-Oct-30, Developmental dynamics : an official publication of the American Association of Anatomists
IF:2.0Q3
DOI:10.1002/dvdy.70092
PMID:41165208
|
研究论文 | 提出针对脊椎动物胚胎薄层组织学的高通量优化工作流程，涵盖样本收集、处理和玻片制备 | 整合了常被胚胎组织研究忽略的分散方法学文献，并对脱水、二甲苯渗透和切片等常见技术提出优化调整 | 主要针对脊椎动物胚胎组织，可能不适用于其他类型样本 | 建立高质量组织学数据制备流程以支持现代发育生物学研究 | 脊椎动物胚胎组织 | 数字病理学 | NA | 薄层组织学技术 | 深度学习算法 | 2D组织学切片图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 392 | 2025-10-31 |
Durative Monitoring of Sulfur Hexafluoride Characteristic Gases under Hydrogen Interference Using a Time2Vec-Encoded CNN-Transformer-LSTM Model Based on a Heterogeneous Gas Sensor Array
2025-Oct-30, ACS sensors
IF:8.2Q1
DOI:10.1021/acssensors.5c02740
PMID:41165229
|
研究论文 | 提出一种基于异构气体传感器阵列和Time2Vec编码的CNN-Transformer-LSTM深度学习模型，用于六氟化硫分解气体的持续监测 | 首次将Time2Vec编码与CNN-Transformer-LSTM混合模型结合，并设计异构气体传感器阵列来降低交叉敏感性干扰 | 实验数据仅收集两天，样本时间跨度有限，需进一步验证长期监测性能 | 实现六氟化硫绝缘设备中分解气体的定性和定量检测 | 六氟化硫分解产生的HS、SO、CO和H₂四组分混合气体 | 传感器技术 | NA | 气体传感器阵列技术 | CNN,Transformer,LSTM | 气体传感器时序数据 | 连续两天采集的实验数据集，第一天数据进行了增强 | NA | CNN-Transformer-LSTM混合架构 | 准确率,F1-score,R²,RMSE | NA |
| 393 | 2025-10-31 |
Development and validation of a predictive model for adherent perirenal fat based on CT radiomics and deep learning
2025-Oct-29, World journal of urology
IF:2.8Q2
DOI:10.1007/s00345-025-06049-7
PMID:41160174
|
研究论文 | 本研究开发并验证了基于CT影像组学和深度学习的粘连性肾周脂肪预测模型 | 首次结合CT影像组学和深度学习技术预测术前粘连性肾周脂肪 | 样本量相对有限，外部验证集仅包含43例患者 | 开发术前预测粘连性肾周脂肪的预测模型 | 肾肿瘤患者 | 医学影像分析 | 肾肿瘤 | CT影像组学 | 深度学习,逻辑回归 | CT图像 | 460例患者（291例交叉验证集，126例内部测试集，43例外部测试集） | NA | 3D-UNet | AUC,Dice相似系数 | NA |
| 394 | 2025-10-31 |
Integrated multi-task learning framework for hepatocellular carcinoma segmentation and histological grading using fused multi-phase MRI
2025-Oct-29, Abdominal radiology (New York)
DOI:10.1007/s00261-025-05266-3
PMID:41160193
|
研究论文 | 开发并验证了一个集成多任务学习框架，通过融合多期相MRI实现肝细胞癌分割和组织学分级 | 提出结合深度学习分割和放射组学特征的多任务学习框架，采用融合多期相MRI数据和Transformer-RFE-Fused模型 | 回顾性研究设计，样本来源单一 | 提高肝细胞癌肿瘤分割和分级的准确性 | 经病理证实的肝细胞癌患者 | 计算机视觉 | 肝细胞癌 | 多期相MRI成像 | Vision Transformer, nnU-Net, U-Net, DeepLabV3+, Swin Transformer, SegNet, TabTransformer, TabNet, XGBoost, CatBoost | MRI图像 | 1673例患者（875例高级别，798例低级别） | NA | Vision Transformer, nnU-Net, U-Net, DeepLabV3+, Swin Transformer, SegNet, TabTransformer, TabNet, XGBoost, CatBoost | DSC, 准确率, AUC | NA |
| 395 | 2025-10-31 |
Leveraging quantum chemical properties in transfer learning for predicting blood-brain barrier permeability of drugs
2025-Oct-29, Drug delivery and translational research
IF:5.7Q1
DOI:10.1007/s13346-025-02005-5
PMID:41160380
|
研究论文 | 本研究探索利用机器学习、深度学习和迁移学习模型预测药物分子的血脑屏障渗透性 | 首次将量子化学性质应用于迁移学习来预测血脑屏障渗透性，并证明其超越传统分子描述符的预测价值 | 实验验证仅使用18种化合物，样本量较小 | 开发计算模型以快速筛选药物的血脑屏障渗透性，加速中枢神经系统疾病治疗开发 | 药物分子及其血脑屏障渗透性 | 机器学习 | 中枢神经系统疾病 | PAMPA-BBB体外测定 | SVM, DNN, D-MPNN, 迁移学习 | 分子结构数据，量子化学性质 | B3DB数据库中约8,000种化合物，EEBL库中18种实验验证化合物 | NA | 直接消息传递神经网络 | 准确率, ROC-AUC | NA |
| 396 | 2025-10-31 |
Development and validation of a deep learning-based algorithm for quantifying bronchiolitis obliterans in pediatric computed tomography
2025-Oct-29, The British journal of radiology
DOI:10.1093/bjr/tqaf268
PMID:41160488
|
研究论文 | 开发并验证基于深度学习的算法，用于在儿科胸部CT上量化闭塞性细支气管炎 | 首次使用3D nnU-Net开发专门针对儿科患者的BO量化算法，并在不同重建方法、内核类型和层厚条件下验证了其鲁棒性 | 样本量相对较小（86名儿童），且为回顾性研究 | 开发用于儿科CT中闭塞性细支气管炎量化的深度学习算法 | 被诊断为闭塞性细支气管炎的儿科患者 | 医学影像分析 | 闭塞性细支气管炎 | CT扫描 | 深度学习 | 3D CT图像 | 86名儿童（39名男性，中位年龄10岁），包含26个训练CT扫描，4个内部测试CT扫描，6个外部测试CT扫描 | NA | 3D nnU-Net | Dice相似系数, 敏感度, 精确度 | NA |
| 397 | 2025-10-31 |
A neural network model with filtering-based time-domain data augmentation method for predicting vibration discomfort
2025-Oct-29, Ergonomics
IF:2.0Q3
DOI:10.1080/00140139.2025.2578206
PMID:41161794
|
研究论文 | 本研究通过深度学习模型预测多用途车辆第二排座椅的振动不适感 | 提出基于滤波的时域数据增强方法，通过白噪声信号匹配实测加速度频谱特性来增加样本量 | 扩展输入特征包含其他座椅部件振动时会导致性能下降 | 建立座椅振动与乘员不适感关系的预测模型 | 多用途车辆第二排座椅的振动数据 | 机器学习 | NA | 四柱试验台测试，时域加速度采集 | LSTM | 时域加速度数据 | 在不同座椅减震器设计和车辆运行条件下收集的三向加速度数据 | NA | LSTM | 预测准确度 | NA |
| 398 | 2025-10-31 |
Integrative deep learning of spatial multi-omics with SWITCH
2025-Oct-29, Nature computational science
IF:12.0Q1
DOI:10.1038/s43588-025-00891-w
PMID:41162770
|
研究论文 | 提出一种名为SWITCH的深度生成模型，用于整合空间多组学数据并进行跨模态预测 | 引入循环映射机制，无需配对数据即可实现可靠的跨模态转换，并通过伪配对提供补充信号 | 未明确说明模型对特定数据类型或噪声水平的敏感性 | 开发计算方法来整合未配对的空间多组学数据并实现跨模态预测 | 空间多组学数据 | 机器学习 | NA | 空间多组学技术 | 深度生成模型 | 空间多组学数据 | NA | NA | SWITCH | 整合准确性，空间域划分精度 | NA |
| 399 | 2025-10-31 |
Correspondence on 'Deep learning-based quantification of tumor-infiltrating lymphocytes as a prognostic indicator in nasopharyngeal carcinoma: multicohort findings'
2025-Oct-28, ESMO open
IF:7.1Q1
DOI:10.1016/j.esmoop.2025.105880
PMID:41161129
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 400 | 2025-10-31 |
A rapidly evolving female-controlled lock-and-key mechanism determines Aedes mosquito mating success
2025-Oct-28, Current biology : CB
IF:8.1Q1
DOI:10.1016/j.cub.2025.09.066
PMID:41161314
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研究论文 | 本研究通过双色荧光精子系统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，揭示了一种快速进化的雌性控制的锁钥机制 | 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，揭示了快速进化的雌性控制锁钥机制，并发现白纹伊蚊具有跨物种'撬锁'能力 | NA | 探究蚊子交配机制及雌性防止再次交配的生物学基础 | 入侵性埃及伊蚊和白纹伊蚊 | NA | NA | 双色荧光精子系统、行为追踪、深度学习、定量分析 | 深度学习 | 行为视频数据、荧光成像数据 | NA | NA | NA | 交配成功率统计（86%-96%单次交配率） | NA |