深度学习在生物医药领域中的应用

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当前共找到 29817 篇文献,本页显示第 41 - 60 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
41 2025-08-11
Time series AQI forecasting using Kalman-integrated Bi-GRU and Chi-square divergence optimization
2025-Aug-09, Scientific reports IF:3.8Q1
research paper 提出了一种结合卡尔曼注意力和双向门控循环单元(Bi-GRU)的新型深度学习框架,用于稳健的空气质量指数(AQI)时间序列预测 引入了卡尔曼注意力机制动态调整数据不确定性,增强时序特征权重,并在损失函数中加入基于卡方散度的正则化项,以减少预测与实际污染物水平之间的分布不匹配 NA 提高空气质量指数(AQI)预测的准确性,以应对全球空气污染问题 美国环境保护署(2022-2024年)在丹佛-奥罗拉-莱克伍德地区的六种主要污染物(CO、NO2、SO2、O3、PM2.5、PM10)的实时数据 machine learning NA ARIMA, Kalman Attention, Bi-GRU Bi-GRU, LSTM, CNN-LSTM time series data NA
42 2025-08-11
Enhancing AI-driven forecasting of diabetes burden: a comparative analysis of deep learning and statistical models
2025-Aug-09, Scientific reports IF:3.8Q1
研究论文 本研究比较了深度学习和统计模型在糖尿病负担预测中的表现,评估了预测准确性、鲁棒性和计算效率之间的权衡 首次将Transformer与VAE结合用于糖尿病负担预测,并全面比较了多种模型的性能 Transformer-VAE模型计算成本高且可解释性差,限制了其在资源受限环境中的可扩展性 评估不同预测模型在糖尿病负担预测中的表现 糖尿病负担预测模型 机器学习 糖尿病 深度学习与统计模型比较 Transformer-VAE, LSTM, GRU, ARIMA 时间序列数据 1990-2021年的年度DALYs、死亡率和患病率数据
43 2025-08-11
3D long time spatiotemporal convolution for complex transfer sequence prediction
2025-Aug-09, Scientific reports IF:3.8Q1
研究论文 提出了一种基于3D卷积的时空序列预测模型3DcT-Pred,用于解决现有方法在长序列信息遗忘和复杂非平滑特征捕捉上的不足 通过双分支3D卷积提取长期全局特征,结合跨结构时空注意力模块增强细粒度特征响应,并设计融合门控模块整合全局与局部特征 未明确说明模型计算复杂度及在实时场景下的适用性 提升时空序列预测任务中长程依赖建模和非平滑瞬变特征的捕捉能力 时空序列数据(SSD) 计算机视觉 NA 3D卷积、注意力机制 3DcT-Pred(基于3D CNN的端到端模型) 时空序列数据(可能包含雷达回波等时序图像数据) 三个公开数据集和一个私有雷达回波数据集(未注明具体样本量)
44 2025-08-11
Exploring the feasibility of AI-based analysis of histopathological variability in salivary gland tumours
2025-Aug-09, Scientific reports IF:3.8Q1
研究论文 本研究利用人工智能(AI)对唾液腺肿瘤(SGT)进行数字化H&E染色全切片图像(WSI)的分析,以区分良恶性肿瘤、恶性亚型及分级 首次将AI技术应用于唾液腺肿瘤的自动分类和分级,并比较了机器学习与深度学习模型的性能 需要更大规模的多中心队列研究来验证结果的临床意义和实用性 探索AI在唾液腺肿瘤病理学分析中的可行性和准确性 唾液腺肿瘤(SGT)的数字化H&E染色全切片图像 数字病理学 唾液腺肿瘤 机器学习(ML)和深度学习(DL) ML分类器和DL模型 图像(WSI) 320张扫描的WSI
45 2025-08-11
A blockchain-based deep learning approach for student course recommendation and secure digital certification
2025-Aug-09, Scientific reports IF:3.8Q1
研究论文 本文提出了一种基于区块链和深度学习的模型Deep Certifier-DX509,用于学生课程推荐和安全数字证书颁发 结合了改进的注意力机制深度LSTM模型(MA-DLSTM)进行课程推荐,并整合X509区块链与工作量证明(PoW)增强证书安全性,采用两步认证机制 未提及模型在不同教育机构或课程体系中的泛化能力 解决现有技术在处理课程大纲更新、复杂性和证书安全颁发方面的挑战 学生课程推荐系统和数字证书颁发系统 机器学习 NA 区块链技术、深度学习 MA-DLSTM (改进的注意力机制深度LSTM) 学术表现数据、课程数据 NA
46 2025-08-11
Deep learning in rib fracture imaging: study quality assessment using the Must AI Criteria-10 (MAIC-10) checklist for artificial intelligence in medical imaging
2025-Aug-09, Insights into imaging IF:4.1Q1
研究论文 使用MAIC-10清单评估深度学习在肋骨骨折影像学研究中方法学质量 首次应用MAIC-10清单评估肋骨骨折影像学中深度学习研究的质量,并报告了该清单的适用性 仅纳入25篇原始文章,样本量较小,且仅使用PubMed数据库进行文献搜索 评估深度学习在肋骨骨折影像学研究中的方法学质量 25篇关于深度学习在肋骨骨折影像学中应用的原始文章 数字病理学 肋骨骨折 深度学习 NA 医学影像 25篇原始文章
47 2025-08-11
Supporting intraoperative margin assessment using deep learning for automatic tumour segmentation in breast lumpectomy micro-PET-CT
2025-Aug-09, NPJ breast cancer IF:6.5Q1
研究论文 本研究利用深度学习技术开发了一种自动肿瘤分割方法,用于乳腺癌保乳手术中的术中边缘评估 首次将2D Residual U-Net应用于微PET-CT图像中的乳腺癌肿瘤分割,并开发了集成模型用于边缘状态预测 样本量较小(53个切片来自19名患者),且仅在特定类型乳腺癌(非特殊类型浸润性癌)上进行了验证 开发自动肿瘤分割方法以辅助乳腺癌保乳手术中的术中边缘评估 乳腺癌患者的微PET-CT图像 数字病理学 乳腺癌 微PET-CT成像 2D Residual U-Net 医学影像 53个乳腺癌切片图像(来自19名患者)用于训练,31个微PET-CT图像(来自31名患者)用于验证
48 2025-08-11
Developing an AI-powered wound assessment tool: a methodological approach to data collection and model optimization
2025-Aug-09, BMC medical informatics and decision making IF:3.3Q2
研究论文 开发一种基于AI的伤口评估工具,用于支持医疗专业人员的诊断、监测和临床决策 结合前瞻性和回顾性数据收集方法,使用Deeplabv3+架构和ResNet50骨干网络开发AI模型,实现伤口分割和组织分类 组织分类的准确性在不同组织类型(尤其是纤维蛋白和坏死组织)中表现不一 开发一种AI驱动的伤口评估工具,以提高诊断精度、支持个性化护理并降低医疗成本 慢性伤口和急性伤口的图像数据 数字病理 慢性伤口 深度学习 Deeplabv3+ with ResNet50 backbone 图像、视频、3D扫描 约4,000张伤口图像
49 2025-08-11
The integration of psychological education and moral dilemmas from a value perspective
2025-Aug-09, BMC psychology IF:2.7Q1
研究论文 本文探讨了心理教育与道德困境在价值视角下的整合,并利用深度学习模型提升这一整合的科学性和理论理解 提出了心理教育与道德困境整合的新方法,并应用深度学习模型来增强理解和解决价值问题的能力 未提及具体实验样本量或数据来源,可能影响研究结果的普适性 研究心理教育与道德困境的整合及其在教育策略中的应用 心理教育与道德困境的整合及其对教育实践的影响 教育技术 NA 深度学习 深度学习神经网络 NA NA
50 2025-08-11
Automated detection of quiet eye durations in archery using electrooculography and comparative deep learning models
2025-Aug-09, BMC sports science, medicine & rehabilitation
研究论文 本研究提出了一种基于深度学习的方法,用于从射箭运动中的眼电图(EOG)信号中自动检测静眼(QE)持续时间 采用深度学习模型自动检测QE持续时间,克服了传统依赖专家评估方法的主观性、耗时和不一致性问题 数据集规模较小(仅10名持证射箭运动员),未来需扩大数据集并评估模型在不同技能水平和运动项目中的泛化能力 开发一种自动、客观的QE持续时间检测方法,以提升运动训练效果 射箭运动员的EOG信号 机器学习 NA 小波变换和巴特沃斯带通滤波 CNN + LSTM, CNN + GRU, Transformer, UNet, 1D CNN EOG信号 10名持证射箭运动员
51 2025-08-11
Deep learning model for early acute lymphoblastic leukemia detection using microscopic images
2025-Aug-09, Scientific reports IF:3.8Q1
研究论文 本文提出了一种基于深度优化卷积神经网络(CNN)的早期急性淋巴细胞白血病(ALL)检测方法 使用深度优化的CNN模型进行早期ALL检测,模型包含五个卷积块和十三个卷积层,性能优于传统方法 需要更多研究和临床试验来解决与耐药性、复发和长期毒性相关的问题 提高急性淋巴细胞白血病的早期诊断准确率 急性淋巴细胞白血病患者的骨髓显微图像 数字病理学 急性淋巴细胞白血病 显微成像 CNN 图像 NA
52 2025-08-11
Non-coding genetic elements of lung cancer identified using whole genome sequencing in 13,722 Chinese
2025-Aug-09, Nature communications IF:14.7Q1
研究论文 通过全基因组测序在13,722名中国个体中识别与肺癌相关的非编码调控元件 利用大规模全基因组测序数据,结合基因组-转录组参考面板和STAAR流程,识别了新的非编码调控基因和上游调控因子 研究主要基于中国人群,结果可能不适用于其他人群 探索肺癌相关的非编码遗传元件 13,722名中国个体 基因组学 肺癌 全基因组测序(WGS) STAAR流程, 深度学习 基因组数据 13,722名中国个体(主要研究), 297名中国个体(基因组-转录组参考面板)
53 2025-08-11
Artificial intelligence with feature fusion empowered enhanced brain stroke detection and classification for disabled persons using biomedical images
2025-Aug-09, Scientific reports IF:3.8Q1
研究论文 本文提出了一种基于人工智能和特征融合技术的增强型脑卒中检测与分类模型(EBSDC-AIFFT),旨在提高对残疾人士脑卒中的诊断准确性 结合了Inception-ResNet-v2、卷积块注意力模块-ResNet18和多轴视觉变换器技术进行特征提取,并使用变分自编码器(VAE)进行分类 在发展中国家,先进成像方法的可及性受限,可能影响模型的广泛应用 开发更准确、快速和可靠的脑卒中诊断模型,以促进及时识别和有效治疗 残疾人士的脑卒中病例 数字病理学 脑卒中 深度学习(DL) Inception-ResNet-v2, 卷积块注意力模块-ResNet18, 多轴视觉变换器, VAE 医学影像 脑卒中CT图像数据集
54 2025-08-11
Clinical insights to improve medical deep learning design: A comprehensive review of methods and benefits
2025-Aug-08, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1
综述 本文全面回顾了医学深度学习设计中融入临床洞察的方法及其益处 强调在医学深度学习应用中融入临床洞察的重要性,特别是在模型设计的各个阶段 主要关注3D CT图像数据,可能不涵盖其他医学影像类型 探讨如何通过临床洞察改进医学深度学习设计 医学深度学习应用,特别是基于3D CT图像的诊断 计算机视觉 NA 深度学习 NA 3D CT图像 调查了400篇研究文章,详细回顾了其中47篇科学文章
55 2025-08-11
Variational Autoencoder-based Model Improves Polygenic Prediction in Blood Cell Traits
2025-Aug-08, HGG advances
研究论文 本研究提出了一种基于变分自编码器(VAE)的模型(VAE-PRS),用于改进血液细胞性状的多基因风险评分(PRS)预测 VAE-PRS模型能够捕捉高维基因组数据中的复杂模式和交互效应,并在16种血液细胞性状中的14种上优于现有最先进方法 需要适当的训练样本量才能发挥深度学习方法的优势 通过应用先进的深度学习技术提高多基因风险评分(PRS)的预测能力 血液细胞性状的多基因风险预测 机器学习 NA 变分自编码器(VAE) VAE 基因组数据 生物银行级别数据
56 2025-08-11
Multiaxial vibration data for blade fault diagnosis in multirotor unmanned aerial vehicles
2025-Aug-07, Scientific data IF:5.8Q1
research paper 该数据集提供了多旋翼无人机在悬停模式下收集的多轴振动信号,用于叶片故障诊断 数据集包含不同叶片故障条件下的多轴振动信号,为无人机健康监测和故障诊断提供了宝贵资源 数据采集仅限于悬停模式,未涵盖其他飞行状态 开发用于多旋翼无人机叶片故障诊断的信号处理和分类模型 多旋翼无人机的叶片故障 machine learning NA triaxial accelerometer classical and deep learning-based fault classification techniques vibration signals numerous test flights under different blade fault conditions
57 2025-08-11
Longitudinal structural MRI-based deep learning and radiomics features for predicting Alzheimer's disease progression
2025-Aug-07, Alzheimer's research & therapy
研究论文 本研究利用纵向结构MRI数据和深度学习技术预测轻度认知障碍(MCI)向阿尔茨海默病(AD)的转化 结合3D残差网络和时间感知的LSTM模型,捕捉MRI数据的时序变化,提高预测准确性 样本量有限且计算资源不足,需要更大规模和多样化的研究来验证结果 优化阿尔茨海默病的早期诊断和风险分层 228名MCI参与者 数字病理学 老年病 结构MRI ResNet3D, CNN, LSTM MRI图像 228名MCI参与者,每人至少三次T1加权MRI扫描
58 2025-08-11
Real time blood detection in CCTV surveillance using attention enhanced InceptionV3
2025-Aug-07, Scientific reports IF:3.8Q1
research paper 提出了一种结合InceptionV3架构和卷积块注意力模块的实时深度学习框架,用于CCTV监控视频中的血液检测 通过提出的注意力模块增强了对微小血液相关模式的关注,即使在遮挡、运动模糊和低能见度等挑战性条件下也能有效检测 NA 提高CCTV监控视频中血液检测的准确性和实时性,以应对医疗紧急情况、暴力事件和公共安全威胁 CCTV监控视频中的血液痕迹 computer vision NA deep learning InceptionV3 with Convolutional Block Attention Modules image 超过9500张手动标注的CCTV图像
59 2025-08-11
Machine learning and deep learning in glioblastoma: a systematic review and meta-analysis of diagnosis, prognosis, and treatment
2025-Aug-07, Discover oncology IF:2.8Q2
系统综述与荟萃分析 本文系统回顾和荟萃分析了机器学习和深度学习在胶质母细胞瘤诊断、预后和治疗中的应用 综合评估了ML/DL模型在胶质母细胞瘤不同临床任务中的表现,并比较了不同模型类型的性能差异 数据异质性大、外部验证不足且缺乏前瞻性临床研究 评估人工智能技术在胶质母细胞瘤临床管理中的应用效果 胶质母细胞瘤患者 数字病理 胶质母细胞瘤 机器学习与深度学习 Transformer/CNN 医学影像与分子数据 44项研究(2021-2025年)
60 2025-08-11
Robust zero-watermarking for color images using hybrid deep learning models and encryption
2025-Aug-07, Scientific reports IF:3.8Q1
研究论文 提出一种结合深度学习和加密技术的鲁棒零水印方法,用于彩色图像的版权保护 结合LBP和VGG19深度特征提取,利用DWT和DCT增强特征表示,并采用基于Lorenz系统和Logistic映射的混沌加密方案提高安全性 未提及该方法在极端攻击条件下的表现或计算效率方面的局限性 开发一种鲁棒的零水印技术,用于彩色图像的版权保护 彩色图像 计算机视觉 NA DWT, DCT, 混沌加密 VGG19 图像 NA
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