深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 32492 篇文献，本页显示第 6241 - 6260 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 6241 | 2025-10-06 |
TableBorderNet: A Table Border Extraction Network Considering Topological Regularity
2025-Jun-23, Sensors (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/s25133899
PMID:40648157
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研究论文 | 提出一种考虑拓扑规则性的表格边框提取网络TableBorderNet，用于扫描道路工程图纸中的表格边框精确提取 | 通过沿行列方向引导卷积特征提取捕获结构上下文，引入拓扑感知损失函数确保拓扑一致性，采用生成式自监督策略模拟常见退化模式 | 未明确说明模型在极端退化情况下的表现，以及处理非标准表格结构的能力 | 开发能够精确提取工程图纸中表格边框的自动化方法，支持工程档案数字化 | 扫描道路工程图纸中的表格结构 | 计算机视觉 | NA | 语义分割 | CNN | 图像 | 未明确说明具体样本数量 | 未明确说明 | TableBorderNet | 交并比, 拓扑错误率 | NA |
| 6242 | 2025-10-06 |
A Novel Deep Learning Model for Human Skeleton Estimation Using FMCW Radar
2025-Jun-23, Sensors (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/s25133909
PMID:40648167
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研究论文 | 提出一种基于FMCW雷达的新型深度学习模型用于人体骨骼估计 | 集成CNN、多头Transformer和双向LSTM的深度学习框架，引入帧拼接策略增强时空特征表示 | NA | 解决稀疏雷达点云数据下关节定位不准确的问题 | 人体骨骼估计 | 计算机视觉 | NA | FMCW雷达 | CNN, Transformer, Bi-LSTM | 雷达点云数据 | MARS数据集 | NA | CNN, Transformer, Bi-LSTM | 平均绝对误差(MAE), 均方根误差(RMSE) | NA |
| 6243 | 2025-10-06 |
Utilizing GCN-Based Deep Learning for Road Extraction from Remote Sensing Images
2025-Jun-23, Sensors (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/s25133915
PMID:40648174
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研究论文 | 提出一种基于图卷积网络的改进模型FR-SGCN，用于从遥感图像中提取道路信息 | 提出结合图推理和注意力机制的层次深度可分离图卷积网络，通过混合邻接矩阵构建方法和全局上下文关系捕捉提升道路提取精度 | 未明确说明模型计算复杂度及在更大规模数据集上的泛化能力 | 提升遥感图像中道路提取的精确度和鲁棒性，支持绿色基础设施的精准规划 | 遥感图像中的道路特征 | 计算机视觉 | NA | 遥感图像分析 | GCN | 遥感图像 | 自建数据集和公共数据集（具体数量未说明） | NA | FR-SGCN, ResNeXt | F1分数 | NA |
| 6244 | 2025-10-06 |
A Study on Tool Breakage Detection Technology Based on Current Sensing and Non-Contact Signal Analysis
2025-Jun-22, Sensors (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/s25133880
PMID:40648139
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研究论文 | 提出一种基于电流传感和非接触信号分析的数控机床刀具破损检测方法 | 使用非接触式电流传感器采集主轴电流信号，通过频域分析检测刀具破损特征，无需硬件改造 | 深度学习模型推理时间较长（15-58秒），样本量较小（20次实验） | 开发可靠的刀具破损检测技术以提高数控加工生产效率 | 数控机床刀具破损检测 | 工业检测 | NA | 电流传感，频域分析，快速傅里叶变换 | ANN, DNN, CNN | 电流信号 | 20次实验 | NA | NA | 检测可靠性，推理时间 | NA |
| 6245 | 2025-10-06 |
Accuracy-Efficiency Trade-Off: Optimizing YOLOv8 for Structural Crack Detection
2025-Jun-21, Sensors (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/s25133873
PMID:40648132
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研究论文 | 本文提出了一种优化的YOLOv8模型，用于解决结构裂缝检测中的精度-效率权衡问题 | 在YOLOv8基础上引入SimAM注意力机制增强裂缝特征表示，采用轻量级C3Ghost模块减少参数量，并使用双向多尺度特征融合结构替换标准颈部网络 | NA | 优化目标检测模型在结构裂缝检测中的精度与效率平衡 | 结构裂缝 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | YOLO | 图像 | NA | NA | YOLOv8, SimAM, C3Ghost | mAP@0.5, mAP@0.5:0.95, GFlops | NA |
| 6246 | 2025-10-06 |
Proposed SmartBarrel System for Monitoring and Assessment of Wine Fermentation Processes Using IoT Nose and Tongue Devices
2025-Jun-21, Sensors (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/s25133877
PMID:40648136
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研究论文 | 本文介绍了SmartBarrel系统，一种基于物联网的感官系统，用于监测和预测葡萄酒发酵过程 | 提出结合电子鼻和电子舌的物联网传感系统，开发了可变长度长短期记忆网络(V-LSTM)和模糊逻辑模块用于发酵预测 | 仅通过小规模发酵实验验证，未在大规模生产环境中测试 | 开发智能监测系统以优化葡萄酒发酵过程 | 葡萄酒发酵过程参数 | 物联网 | NA | 电子鼻、电子舌传感技术 | LSTM, 模糊逻辑 | 传感器数据（气体排放、酸度、残糖、颜色变化） | 小规模发酵实验 | ThingsBoard, Cassandra | V-LSTM（可变长度长短期记忆网络） | RMSE, 决定系数(R2) | 基于云的工业4.0开源工具 |
| 6247 | 2025-10-06 |
Design and Evaluation of a Soft Robotic Actuator with Non-Intrusive Vision-Based Bending Measurement
2025-Jun-20, Sensors (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/s25133858
PMID:40648117
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研究论文 | 本文介绍了一种具有非侵入式视觉弯曲测量功能的软体机器人执行器的设计与评估 | 采用双独立弯曲腔室设计和基于深度学习的视觉测量系统，提供无传感器弯曲角度测量方法 | NA | 开发用于康复治疗的软体机器人执行器及其弯曲测量系统 | 手指关节弯曲角度和抓握力测量 | 计算机视觉 | 康复医学 | 深度学习检测 | 深度学习模型 | 图像 | NA | NA | NA | 精度 | NA |
| 6248 | 2025-10-06 |
Graph Attention Neural Networks Reveal TnsC Filament Assembly in a CRISPR-Associated Transposon
2025-Jun-17, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2025.06.17.659969
PMID:40666904
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研究论文 | 本研究结合分子模拟与图注意力网络揭示CRISPR相关转座子中TnsC丝状体组装机制 | 首次将图注意力网络应用于分子动力学模拟数据，揭示TnsC丝状体成核和定向延伸的分子机制 | 研究基于计算模拟，需要实验验证；模型在其它生物系统的适用性需进一步测试 | 阐明V-K型CRISPR相关转座子系统中TnsC丝状体组装和延伸的分子机制 | AAA+ ATP酶TnsC蛋白及其在双链DNA上形成的螺旋丝状体 | 计算生物学 | NA | 分子动力学模拟，自由能计算，深度学习 | GAT | 分子结构数据，模拟轨迹 | 微秒级分子动力学模拟数据 | PyTorch, TensorFlow | Graph Attention Network | 注意力权重分析，机制解释性 | 高性能计算集群，GPU加速 |
| 6249 | 2025-10-06 |
Advancements in epilepsy classification: Current trends and future directions
2025-Jun, MethodsX
IF:1.6Q2
DOI:10.1016/j.mex.2025.103257
PMID:40655433
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综述 | 本文对基于脑电图信号的局灶性和非局灶性癫痫分类方法进行了全面综述 | 重点关注结合传统信号处理技术与机器学习算法的混合模型应用，并提出AI驱动的个性化癫痫治疗新方向 | NA | 改善癫痫分类精度并探索未来研究方向 | 癫痫患者的脑电图信号 | 机器学习 | 癫痫 | 脑电图信号处理 | 混合模型 | 脑电图信号 | NA | NA | NA | 分类精度 | NA |
| 6250 | 2025-10-06 |
XSE-TomatoNet: An explainable AI based tomato leaf disease classification method using EfficientNetB0 with squeeze-and-excitation blocks and multi-scale feature fusion
2025-Jun, MethodsX
IF:1.6Q2
DOI:10.1016/j.mex.2025.103159
PMID:40655435
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研究论文 | 提出一种基于可解释AI的番茄叶部病害分类方法XSE-TomatoNet | 在EfficientNetB0基础上集成SE模块和多尺度特征融合，结合可解释AI技术提供决策依据 | NA | 开发高精度番茄叶部病害分类方法 | 番茄叶片图像 | 计算机视觉 | 植物病害 | 深度学习 | CNN | 图像 | NA | NA | EfficientNetB0, SE模块, 多尺度特征融合 | 准确率, 精确率, 召回率, 10折交叉验证 | NA |
| 6251 | 2025-10-06 |
Artificial Intelligence in Cardiovascular Diagnosis: Innovations and Impact on Disease Screenings
2025-Jun, Journal of pharmacy & bioallied sciences
DOI:10.4103/jpbs.jpbs_557_25
PMID:40655749
|
综述 | 本文探讨人工智能在心血管疾病诊断中的创新应用及其对疾病筛查的影响 | 系统综述AI算法（特别是深度学习）在心血管疾病早期检测和预测方面的创新应用，包括无症状患者的风险识别 | NA | 评估人工智能在心血管疾病诊断和筛查中的应用潜力与临床影响 | 心血管疾病患者，包括心力衰竭、心房颤动、冠状动脉疾病和瓣膜性心脏病患者 | 机器学习 | 心血管疾病 | 心电图(ECG)，医学影像分析 | CNN, 机器学习算法, 深度学习算法 | 心电图数据，医学影像数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 6252 | 2025-10-06 |
Evaluation of Artificial Intelligent Systems Based Analysis in Dental Periapical Lesions - A Radiological Study
2025-Jun, Journal of pharmacy & bioallied sciences
DOI:10.4103/jpbs.jpbs_2002_24
PMID:40655781
|
研究论文 | 本研究评估基于人工智能的锥形束CT扫描在牙科根尖周病变分析中的应用 | 比较手动机器学习AI与深度学习AI在根尖周病变诊断中的性能表现 | 样本量相对有限，仅包含500个CBCT扫描 | 评估AI系统在牙科根尖周病变放射学诊断中的准确性和可靠性 | 牙科根尖周病变（根尖周囊肿、脓肿和肉芽肿） | 医学影像分析 | 牙科疾病 | 锥形束CT（CBCT）扫描 | 手动机器学习AI, 深度学习AI | 医学影像（CBCT扫描） | 500个CBCT扫描（400个训练，100个测试） | NA | NA | 灵敏度, 特异性, 准确率 | NA |
| 6253 | 2025-10-06 |
Artificial Intelligence in Ultrasound-Based Diagnoses of Gynecological Tumors: A Systematic Review
2025-Jun, Cureus
DOI:10.7759/cureus.85884
PMID:40656430
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系统综述 | 系统综述人工智能在基于超声的妇科肿瘤诊断中的应用，评估其性能指标、方法学优势和局限性 | 首次系统评估AI在妇科肿瘤超声诊断中的综合表现，特别关注深度学习架构与传统机器学习的比较 | 研究间存在成像方案、样本量和验证方法的异质性，仅三项研究采用前瞻性设计，算法偏见和真实世界临床整合研究较少 | 评估人工智能在妇科肿瘤超声诊断中的应用效果，指导未来研究和临床实施 | 妇科肿瘤（卵巢、子宫内膜和子宫肿块） | 医学影像分析 | 妇科肿瘤 | 超声成像 | 深度学习, 传统机器学习 | 超声图像 | 26项符合纳入标准的研究（来自252条记录） | NA | CNN, ResNet | 准确率, AUC | NA |
| 6254 | 2025-10-06 |
Harnessing AlphaFold to reveal hERG channel conformational state secrets
2025-Apr-15, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2024.01.27.577468
PMID:38352360
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研究论文 | 本研究利用AlphaFold结合结构模板预测hERG离子通道的不同构象状态，揭示其功能机制和药物结合特性 | 通过精心选择结构模板指导AlphaFold预测特定功能状态，首次揭示了hERG通道失活机制和增强药物结合的分子特征 | 方法依赖于结构模板的选择质量，计算预测仍需实验数据验证 | 预测hERG离子通道的离散构象状态并理解其与药物相互作用的机制 | hERG钾离子通道（Kv11.1）的不同构象状态 | 计算生物学 | 心律失常 | AlphaFold蛋白质结构预测，分子对接，分子动力学模拟 | 深度学习 | 蛋白质结构数据，实验验证数据 | NA | AlphaFold | AlphaFold架构 | 与实验数据一致性，药物亲和力预测准确性 | NA |
| 6255 | 2025-10-06 |
Emerging frontiers in protein structure prediction following the AlphaFold revolution
2025-Apr, Journal of the Royal Society, Interface
DOI:10.1098/rsif.2024.0886
PMID:40233800
|
综述 | 本文探讨了AlphaFold引发蛋白质结构预测革命后该领域的新兴前沿应用 | 聚焦深度学习革命后蛋白质结构预测在高级应用中的发展，提出了AlphaFold预测结果的报告指南 | NA | 综述当前最先进的蛋白质结构预测技术及其在复杂生物系统中的应用 | 蛋白质结构及其与生物分子的相互作用 | 计算生物学 | NA | 深度学习 | 深度学习模型 | 蛋白质序列和结构数据 | 数百万个蛋白质结构模型 | NA | AlphaFold | NA | NA |
| 6256 | 2025-10-06 |
SegCSR: WEAKLY-SUPERVISED CORTICAL SURFACES RECONSTRUCTION FROM BRAIN RIBBON SEGMENTATIONS
2025-Apr, Proceedings. IEEE International Symposium on Biomedical Imaging
DOI:10.1109/isbi60581.2025.10980662
PMID:40655953
|
研究论文 | 提出一种基于脑MRI带状分割的弱监督皮质表面重建方法SegCSR | 无需依赖传统流程生成的伪标签，直接从脑MRI带状分割重建多个皮质表面 | 在深度脑沟区域仍需正则化处理，性能依赖于分割质量 | 开发弱监督的皮质表面重建方法 | 脑MRI图像中的皮质表面 | 医学图像分析 | 神经科学相关疾病 | 脑MRI成像 | 深度学习 | 医学图像 | 两个大规模脑MRI数据集 | NA | NA | 重建精度、规则性 | NA |
| 6257 | 2025-10-06 |
De novo design of self-assembling peptides with antimicrobial activity guided by deep learning
2025-Mar-14, Nature materials
IF:37.2Q1
DOI:10.1038/s41563-025-02164-3
PMID:40087536
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研究论文 | 通过深度学习指导从头设计具有抗菌活性的自组装肽材料 | 整合非天然氨基酸增强肽自组装能力，并利用深度学习预测功能活性，实现无需大量实验标注的功能性肽材料设计 | 需要最小化实验标注，可能对某些复杂功能的预测仍存在挑战 | 解决细菌耐药性问题，开发新型抗菌材料 | 自组装肽材料及其抗菌功能 | 机器学习 | 细菌感染 | 深度学习 | 深度学习模型 | 肽序列数据 | 小鼠肠道细菌感染模型 | NA | NA | 体内治疗效果、生物膜清除能力、耐药性诱导 | NA |
| 6258 | 2025-10-06 |
Deep Learning for Protein-Ligand Docking: Are We There Yet?
2025-Feb-09, ArXiv
PMID:38827451
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研究论文 | 本文介绍了首个蛋白质-配体对接综合基准PoseBench，并系统评估了深度学习方法在蛋白质-配体对接中的表现 | 首次系统研究最新对接方法在预测蛋白质结构对接、多配体同时结合和无结合口袋先验知识三种场景下的表现，并首次向DL社区引入多配体基准数据集 | 深度学习方法在新型蛋白质序列预测目标上仍面临挑战，且在结构准确性与化学特异性之间难以平衡 | 评估深度学习方法在蛋白质-配体对接中的实际应用价值 | 蛋白质-配体对接方法和结构预测方法 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 深度学习 | 蛋白质结构数据，配体数据 | 主要配体和多配体基准数据集 | NA | AlphaFold 3 | 结构准确性，化学特异性 | NA |
| 6259 | 2025-10-06 |
Integrated Deep Learning Model for the Detection, Segmentation, and Morphologic Analysis of Intracranial Aneurysms Using CT Angiography
2025-01, Radiology. Artificial intelligence
DOI:10.1148/ryai.240017
PMID:39503602
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研究论文 | 开发基于CT血管造影数据的集成深度学习模型，用于未破裂颅内动脉瘤的检测、分割和形态学分析 | 开发了首个集成检测、分割和形态学分析功能的深度学习模型，并采用多中心外部测试集验证性能 | 回顾性研究设计，可能存在选择偏倚 | 开发并验证用于未破裂颅内动脉瘤形态学测量的深度学习模型 | 未破裂颅内动脉瘤患者 | 医学影像分析 | 颅内动脉瘤 | CT血管造影 | 深度学习 | 医学影像 | 训练集：1182例动脉瘤患者和578例对照组；外部测试集：535例动脉瘤患者 | nnU-Net | nnU-Net | Dice相似系数, 组内相关系数, 准确率 | NA |
| 6260 | 2025-10-06 |
Comprehensive Management of Intracranial Aneurysms Using Artificial Intelligence: An Overview
2025-01, World neurosurgery
IF:1.9Q2
DOI:10.1016/j.wneu.2024.10.108
PMID:39521404
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综述 | 本文全面综述人工智能在颅内动脉瘤综合管理中的最新应用进展 | 系统整合AI在动脉瘤检测分割、破裂风险评估、治疗结果预测及微导管塑形等全流程管理中的创新应用 | 未涉及具体临床验证数据，主要讨论技术应用前景与挑战 | 探讨人工智能技术在颅内动脉瘤临床管理中的应用价值与发展方向 | 颅内动脉瘤患者医学影像数据及临床资料 | 医学影像分析 | 脑血管疾病 | 医学影像技术 | 深度学习 | 医学影像 | NA | NA | NA | 诊断敏感性,诊断准确性 | NA |