深度学习在生物医药领域的应用

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当前共找到 32372 篇文献,本页显示第 4621 - 4640 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
4621 2025-10-06
An optimized multi-scale dilated attention layer for keratoconus disease classification
2025-Jul-30, International ophthalmology IF:1.4Q3
研究论文 提出一种用于圆锥角膜疾病分类的优化多尺度扩张注意力层深度学习模型 集成多尺度扩张注意力层(MSDAL)捕获不同空间分辨率的角膜特征,并采用北极海鹦优化(APO)算法进行训练优化 数据集规模有限且缺乏多模态输入 开发自动化的圆锥角膜检测方法 圆锥角膜疾病分类 计算机视觉 圆锥角膜 角膜地形图成像 深度学习 图像 超过1,100张标记的角膜地形图图像,分为正常、疑似和圆锥角膜三类 NA Optimized MSDALNet, CNN, ViT, Swin Transformer 准确率, 精确率, 召回率, 特异性, FNR, MCC, AUC 计算成本1.2 GFLOPs,推理速度8.4 ms/图像
4622 2025-10-06
Multiplicative Learning
2025-Mar-13, ArXiv
PMID:40735079
研究论文 本文提出一种名为期望反射的新型学习算法,通过乘性权重更新实现神经网络高效训练 提出基于观测与预测输出比值的乘性权重更新方法,无需自定义损失函数或学习率超参数,单次迭代即可实现最优权重更新 NA 开发更高效的神经网络训练算法以替代传统反向传播 人工神经网络训练算法 机器学习 NA NA 神经网络 图像 NA NA 多层网络 NA NA
4623 2025-10-06
Deep learning-based multi-omics model to predict nasopharyngeal necrosis of re-irradiation for recurrent nasopharyngeal carcinoma
2025, Frontiers in oncology IF:3.5Q2
研究论文 开发基于深度学习的多组学模型预测复发性鼻咽癌再放疗后鼻咽坏死风险 首次结合多序列MRI影像组学和剂量组学特征,使用3D CNN深度学习网络预测鼻咽坏死风险 样本量较小(117例患者),需要更大规模数据验证 预测复发性鼻咽癌患者再放疗后鼻咽坏死的发生风险 复发性鼻咽癌患者 医学影像分析 鼻咽癌 多序列磁共振成像,放射治疗剂量分布分析 CNN 医学影像(MRI),剂量分布数据 117例复发性鼻咽癌患者(97例训练集,20例测试集) NA 3D卷积神经网络 AUC, ACC, F1-Score NA
4624 2025-10-06
Evaluating the impact of common clinical confounders on performance of deep-learning-based sepsis risk assessment
2025, Frontiers in artificial intelligence IF:3.0Q2
研究论文 本研究开发了一种基于深度学习的脓毒症风险预测模型,并评估了临床混杂因素对模型性能的影响 探索了不同脓毒症定义对深度学习系统性能的影响,并提出了基于共识的方法来应对标签不确定性 回顾性研究设计,脓毒症诊断缺乏金标准,存在标签不确定性 开发早期脓毒症风险预测模型并评估临床混杂因素的影响 急诊科患者 机器学习 脓毒症 常规血液检测 深度学习 临床数据 未明确样本数量,使用入院后24小时内的患者数据 NA NA 灵敏度, 特异度, 阳性预测值, 阴性预测值, AUC NA
4625 2025-10-06
Fungi-Kcr: a language model for predicting lysine crotonylation in pathogenic fungal proteins
2025, Frontiers in cellular and infection microbiology IF:4.6Q1
研究论文 开发了一个基于深度学习的模型Fungi-Kcr,用于预测致病真菌蛋白质中的赖氨酸巴豆酰化修饰位点 首次将CNN、GRU和词嵌入技术结合用于真菌蛋白质Kcr位点预测,并证明通用预测模型优于物种特异性模型 依赖于计算预测,仍需实验验证;模型性能受训练数据质量和数量的限制 开发计算工具以替代昂贵耗时的实验方法,大规模识别真菌蛋白质中的Kcr修饰位点 致病真菌蛋白质中的赖氨酸巴豆酰化修饰位点 自然语言处理 真菌感染 深度学习,质谱技术 CNN, GRU 蛋白质序列数据 NA NA CNN-GRU混合架构 十折交叉验证,独立测试 NA
4626 2025-10-06
An explainable and efficient deep learning framework for EEG-based diagnosis of Alzheimer's disease and frontotemporal dementia
2025, Frontiers in medicine IF:3.1Q1
研究论文 提出一种可解释的轻量级深度学习框架,用于基于EEG的阿尔茨海默病和额颞叶痴呆诊断 结合时间卷积网络和长短时记忆网络的可解释轻量级框架,采用SHAP技术提供特征贡献分析 未提及样本来源的多样性和外部验证结果 开发可解释的深度学习模型用于神经退行性疾病的早期准确诊断 阿尔茨海默病(AD)、额颞叶痴呆(FTD)患者和健康对照组的EEG数据 医疗人工智能 阿尔茨海默病, 额颞叶痴呆 脑电图(EEG), 功率谱密度(PSD)分析 TCN, LSTM EEG信号 NA NA 时间卷积网络, 长短时记忆网络 准确率 NA
4627 2025-10-06
Recent advances in deep learning for lymphoma segmentation: Clinical applications and challenges
2025 Jan-Dec, Digital health IF:2.9Q2
综述 本文综述了深度学习在淋巴瘤分割研究中的进展,并与传统方法进行对比分析 深入探讨了基于深度学习的淋巴瘤分割研究向临床场景转化的潜力与挑战 NA 促进深度学习在淋巴瘤诊断和治疗监测中的广泛应用 淋巴瘤分割研究 医学影像分析 淋巴瘤 PET/CT, CT, 磁共振成像 深度学习 医学影像 NA NA NA NA NA
4628 2025-10-06
The pipelines of deep learning-based plant image processing
2025, Quantitative plant biology
综述 本文综述了基于深度学习的植物图像处理流程及其在植物科学中的应用 系统总结了植物图像处理中从数据采集到特征提取的全流程深度学习方法,并探讨了新兴趋势和未来方向 作为综述文章,未提出新的算法模型,主要整合现有研究成果 总结深度学习在植物图像处理中的最新计算工具和方法论 植物图像处理技术和分析方法 计算机视觉 NA 高分辨率成像,无人机摄影,图像增强,颜色直方图,纹理分析 NA 图像 NA NA NA NA NA
4629 2025-10-06
LRU-Net: lightweight and multiscale feature extraction for localization of ACL tears region in MRI images
2025, Frontiers in physiology IF:3.2Q2
研究论文 提出一种轻量级残差U-Net网络LRU-Net,用于MRI图像中前交叉韧带撕裂区域的定位分割 集成先进的注意力机制增强边界敏感性,采用动态特征提取模块实现自适应多尺度特征提取,并通过密集连接解码器增强特征重用 NA 开发准确高效的ACL撕裂诊断工具 前交叉韧带撕裂区域 计算机视觉 运动损伤 MRI成像 CNN 医学图像 NA NA U-Net, ResNet Dice系数, IoU 轻量级计算
4630 2025-10-06
DualPlaqueNet with dual-branch structure and attention mechanism for carotid plaque semantic segmentation and size prediction
2025, Frontiers in physiology IF:3.2Q2
研究论文 提出基于深度学习的DualPlaqueNet模型,用于颈动脉超声图像中斑块的语义分割和尺寸预测 采用双分支架构结合注意力机制和联合损失函数,并在ECA模块中引入多层一维卷积结构 数据集仅包含287张来自单一医院的超声图像,样本量有限 为临床风险评估和个性化诊疗提供全面准确的辅助信息 颈动脉粥样硬化斑块 计算机视觉 心血管疾病 超声成像 CNN 图像 287张颈动脉超声图像 NA DualPlaqueNet, ECA MIoU, IoU, DSC, Accuracy, MSE, MAE, R² NA
4631 2025-10-06
Glo-In-One-v2: holistic identification of glomerular cells, tissues, and lesions in human and mouse histopathology
2025-Nov, Journal of medical imaging (Bellingham, Wash.)
研究论文 开发用于人鼠肾组织病理学中肾小球细胞、组织和病变整体识别的深度学习模型Glo-In-One-v2 提出单一动态头深度学习架构,实现14个类别的细粒度分割,并展示从啮齿动物到人类的迁移学习效果 模型在部分标注图像上进行训练,可能影响某些类别的分割精度 开发自动化肾小球内组织和病变分割方法以减少人工评估的工作量和观察者间差异 人和小鼠肾脏组织病理学中的肾小球 数字病理学 肾脏疾病 组织病理学 CNN 图像 368张标注肾脏全切片图像,包含23,529个标注肾小球 NA 动态头架构 Dice相似系数, 准确率 NA
4632 2025-10-06
Novel Videographic-Free Framework for Tracking Anatomical Structures Using Swallowing Accelerometer Signals and Multi-task Transformers
2025-Sep, Journal of healthcare informatics research IF:5.4Q1
研究论文 提出一种基于吞咽加速度信号和多任务Transformer的无视频解剖结构追踪框架 首次将多任务Transformer模型应用于吞咽加速度信号分析,实现无视频条件下多解剖结构的精确追踪 研究基于特定数据集,需要进一步验证在更广泛人群中的适用性 开发非侵入性吞咽评估方法,精确追踪吞咽过程中的解剖结构位移 舌骨、喉基底和舌喉近似距离(HLA)等吞咽相关解剖结构 生物医学信号处理 吞咽障碍 高分辨率颈部听诊(HRCA),加速度信号分析 Transformer, 多任务学习 加速度信号 NA NA Transformer编码器 相对重叠面积(ROP), 准确率 NA
4633 2025-10-06
Deep learning for multiclass tumor cell detection in histopathology slides of hereditary diffuse gastric cancer
2025-Aug-15, iScience IF:4.6Q1
研究论文 开发深度学习模型用于遗传性弥漫性胃癌组织病理学切片中多类别肿瘤细胞的自动检测 首次针对HDGC开发多类别肿瘤细胞检测的深度学习模型,包括典型和非典型印戒细胞及非印戒肿瘤细胞 研究基于相对较小的多中心数据集(43例患者),HDGC作为罕见疾病样本量有限 开发自动检测遗传性弥漫性胃癌关键肿瘤细胞类型的深度学习模型 遗传性弥漫性胃癌患者的H&E染色数字病理切片 数字病理学 胃癌 H&E染色,数字病理 CNN 图像 43例患者的350张全切片图像,包含91,000多个标注细胞 NA nnU-Net, Faster R-CNN F分数 NA
4634 2025-10-06
BDHerbalPlants: augmented and curated herbal plants image dataset for classification
2025-Aug, Data in brief IF:1.0Q3
研究论文 介绍了一个名为BDHerbalPlants的增强和精选草药植物图像数据集,用于分类任务 提供了包含1792张原始高质量图像和14,336张增强数据图像的草药植物数据集,涵盖8种不同草药植物 数据集仅包含8种草药植物,样本多样性有限 开发用于农业研究和植物识别任务的草药植物图像数据集 八种草药植物:墨旱莲、圣罗勒、积雪草、薄荷、落地生根、印楝、芫荽、曼陀罗 计算机视觉 NA 图像采集、数据增强 深度学习 图像 1792张原始图像,14,336张增强图像,涵盖8种草药植物 NA Xception, DenseNet201, RegNetY032 NA NA
4635 2025-07-30
Response by Hijazi et al to Letter Regarding Article, "Deep Learning-Derived Cardiac Chamber Volumes and Mass From PET/CT Attenuation Scans: Associations With Myocardial Flow Reserve and Heart Failure"
2025-Jul-29, Circulation. Cardiovascular imaging
NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
4636 2025-10-06
Development and validation of a cranial ultrasound imaging-based deep learning model for periventricular-intraventricular haemorrhage detection and grading: a two-centre study
2025-Jul-29, Pediatric radiology IF:2.1Q2
研究论文 开发并验证基于颅脑超声图像的深度学习模型,用于检测和分级脑室周围-脑室内出血 首次将卷积块注意力模块机制整合到深度学习模型中,用于婴儿脑室周围-脑室内出血的检测和分级 研究仅纳入两个医疗中心的数据,样本来源相对有限 探索基于颅脑超声图像的深度学习分析能否检测和分级脑室周围-脑室内出血 婴儿颅脑超声图像 计算机视觉 新生儿颅内出血 颅脑超声成像 深度学习模型 医学图像 1060例(773例回顾性数据,287例前瞻性验证数据) NA 卷积块注意力模块机制 召回率, 精确率, 准确率, F1分数, AUC NA
4637 2025-10-06
Diabetes and longitudinal changes in deep learning-derived measures of vertebral bone mineral density using conventional CT: the Multi-Ethnic Study of Atherosclerosis
2025-Jul-29, Skeletal radiology IF:1.9Q3
研究论文 本研究利用深度学习从常规胸部CT中提取椎体骨密度,探讨糖尿病与椎体骨密度纵向变化的关系,并评估肾功能对这一关系的影响 首次使用深度学习从常规胸部CT中纵向测量椎体骨密度变化,并分析糖尿病与肾功能对骨密度变化的交互影响 研究未包含骨微结构分析和骨折结局数据,需要进一步研究来完善糖尿病患者的骨骼健康评估 研究糖尿病与椎体骨密度纵向变化的关系,评估肾功能对这一关系的调节作用 1046名来自动脉粥样硬化多民族研究肺研究项目的参与者 医学影像分析 糖尿病 常规胸部CT扫描 深度学习模型 CT影像 1046名参与者,在2010-2012年和2016-2018年两次检查 NA NA 线性混合效应模型系数β值,95%置信区间 NA
4638 2025-10-06
Investigating Membership Inference Attacks against CNN Models for BCI Systems
2025-Jul-28, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1
研究论文 研究针对脑机接口系统中CNN模型的成员推理攻击及其隐私脆弱性 首次针对EEG数据的CNN分类器进行MIA实证分析,特别关注异构数据集和时空设计选择这两个在其他领域较少见的挑战 攻击对其他类型数据(如图像和表格数据)训练的深度学习模型无效,研究结果主要适用于EEG数据场景 调查脑机接口系统中CNN模型的隐私漏洞,特别是成员推理攻击 脑机接口系统中的卷积神经网络分类器和脑电图数据 机器学习 NA 脑电图 CNN 脑电图数据 NA NA CNN 成员推理攻击效果 NA
4639 2025-10-06
Verification is All You Need: Prompting Large Language Models for Zero-Shot Clinical Coding
2025-Jul-28, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1
研究论文 提出基于代码验证的新型ICD编码范式,利用大语言模型作为代码验证器而非生成器 将ICD编码任务从直接生成代码简化为从候选集中验证代码分配,充分利用LLMs的验证能力 未明确说明具体的数据集规模限制和模型计算资源需求 开发能够跨机构、语言和ICD版本具有优越泛化能力的临床编码系统 电子健康记录中的医疗信息 自然语言处理 NA 大语言模型 GPT-4o 文本 CodiEsp数据集 NA GPT-4o 准确率,泛化性能 NA
4640 2025-10-06
PDSNet: Patient-Disease Dual Spatial Similarity Neural Networks for Predicting Heart Failure Risk Using Short Electronic Health Records
2025-Jul-28, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1
研究论文 提出一种基于患者-疾病双重空间相似性的神经网络PDSNet,用于利用短期电子健康记录预测心力衰竭风险 引入患者-疾病双重空间相似性策略,结合本体图、二分图模型和Transformer架构来整合时空动态特征 仅使用MIMIC-III数据集中的7,346名患者数据,未在其他数据集上验证 提高心力衰竭风险预测的准确性和鲁棒性 心力衰竭患者 医疗人工智能 心血管疾病 电子健康记录分析 深度学习神经网络 电子健康记录 7,346名患者来自MIMIC-III数据集 NA Transformer AUC, F1分数 NA
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