深度学习在生物医药领域中的应用
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当前共找到 24772 篇文献，本页显示第 6661 - 6680 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 6661 | 2025-03-14 |
Deep learning on electronic medical records identifies distinct subphenotypes of diabetic kidney disease driven by genetic variations in the Rho pathway
2023-Sep-07, medRxiv : the preprint server for health sciences
DOI:10.1101/2023.09.06.23295120
PMID:37732187
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研究论文 | 本文利用深度学习技术分析电子病历数据，识别出与糖尿病肾病进展相关的新型遗传特征，并发现由Rho通路基因变异驱动的不同亚型 | 首次发现影响细胞骨架调节蛋白稳定性的疾病相关遗传变异，揭示了一种新的表达数量性状位点类别，具有潜在治疗靶点价值 | 研究样本量相对较小（1,372例），且仅针对糖尿病肾病患者，结果可能不适用于其他类型肾病 | 探索糖尿病肾病的遗传异质性，识别与疾病进展相关的遗传特征 | 1,372名糖尿病肾病患者 | 机器学习 | 糖尿病肾病 | 深度学习，外显子组关联分析 | 自编码器，无监督聚类 | 电子病历数据 | 1,372名糖尿病肾病患者 |
| 6662 | 2024-08-07 |
Deep Learning on Electrocardiograms for Prediction of In-hospital Intradialytic Hypotension in Patients with ESKD
2023-09-01, Kidney360
IF:3.2Q1
DOI:10.34067/KID.0000000000000208
PMID:37418626
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 6663 | 2025-03-14 |
Deep Learning for Automated Measurement of Patellofemoral Anatomic Landmarks
2023-Jul-08, Bioengineering (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/bioengineering10070815
PMID:37508842
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研究论文 | 本文应用深度学习技术自动测量膝关节解剖标志，以更好地理解解剖结构，从而改善治疗效果 | 首次开发了一个深度学习回归模型，用于自动标注髌股关节解剖标志，并在生理和病理CT影像上进行大规模训练 | 健康队列的沟角测量存在统计学显著差异 | 通过深度学习自动测量膝关节解剖标志，以改善对髌股关节解剖结构的理解 | 483名患者的膝关节CT影像，包括计划进行膝关节置换的患者和健康膝关节解剖的患者 | 计算机视觉 | 膝关节疾病 | 深度学习 | 修改后的ResNet50架构 | CT影像 | 483名患者的14,652张图像 |
| 6664 | 2025-03-14 |
The impact of trade and financial expansion on volatility of real exchange rate
2022, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0262230
PMID:35061782
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研究论文 | 本文研究贸易和金融开放对实际汇率波动的影响，并通过实证分析提供减少实际汇率波动的参考 | 结合物联网金融的创新商业模式，利用深度学习进行金融数据分析，探讨贸易和金融开放对实际汇率波动的影响 | 研究仅基于45个主要国家的面板数据，可能无法全面反映全球情况 | 探讨贸易和金融开放对实际汇率波动的影响，为减少实际汇率波动提供参考 | 45个主要国家的贸易和金融开放数据 | 金融数据分析 | NA | 深度学习（DL） | NA | 面板数据 | 45个主要国家的数据 |
| 6665 | 2025-03-13 |
Estimation of fatty acid composition in mammary adipose tissue using deep neural network with unsupervised training
2025-May, Magnetic resonance in medicine
IF:3.0Q2
DOI:10.1002/mrm.30401
PMID:39641987
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研究论文 | 本文提出了一种基于深度学习的无监督训练方法，用于快速稳健地估计乳腺脂肪组织中的脂肪酸组成 | 提出了一种基于物理的无监督深度学习网络FAC-Net，用于从多回波双极梯度回波数据中估计脂肪酸组成，这是该领域的一项创新 | 研究样本量较小，癌症组和对照组的脂肪酸组成差异未达到统计学显著性 | 开发一种基于深度学习的方法，用于快速稳健地估计乳腺脂肪组织中的脂肪酸组成 | 乳腺脂肪组织 | 机器学习 | 乳腺癌 | 多回波双极梯度回波MRI | 无监督深度学习网络（FAC-Net） | MRI图像数据 | 15名绝经后女性（8名对照组，7名癌症组）和包含8种不同脂肪酸组成的油类的体模 |
| 6666 | 2025-03-13 |
Automated Euler number of the alveolar capillary network based on deep learning segmentation with verification by stereological methods
2025-Apr, Journal of microscopy
IF:1.5Q3
DOI:10.1111/jmi.13390
PMID:39887731
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研究论文 | 本文探讨了深度学习在处理肺泡毛细血管网络（ACN）分割、三维重建及自动化定量分析中的适用性，并与体视学方法进行验证 | 使用深度学习技术对SBF-SEM数据进行ACN分割，尽管训练数据有限且采用2D而非3D方法，仍生成了比现有方法更完整的初始分割 | 分析的数据量有限，未获得关于BPD引起的ACN改变的代表性数据，且需要进一步减少手动交互以充分利用自动化软件工具 | 开发高效的方法进行肺泡毛细血管网络的定量比较研究 | 肺泡毛细血管网络（ACN） | 数字病理学 | 肺病 | 深度学习（DL），序列块面扫描电子显微镜（SBF-SEM） | 2D深度学习模型 | 图像 | 有限的数据量，未具体说明样本数量 |
| 6667 | 2025-03-13 |
Impact of deep learning denoising on kinetic modelling for low-dose dynamic PET: application to single- and dual-tracer imaging protocols
2025-Mar-12, European journal of nuclear medicine and molecular imaging
IF:8.6Q1
DOI:10.1007/s00259-025-07182-6
PMID:40069458
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研究论文 | 本文探讨了深度学习去噪（DL-DN）在低剂量动态PET成像中的应用，以改善单和双示踪剂成像协议的定量分析 | 首次将深度学习去噪技术应用于低剂量动态PET成像，特别是在单和双示踪剂成像协议中，以改善定量分析的准确性 | 在极低剂量（4 MBq）下，对[¹⁸F]FGln在乳腺病变中的准确性有所降低 | 研究深度学习去噪技术在低剂量动态PET成像中的应用，以改善定量分析的准确性 | 16例[18F]FDG PET研究 | 医学影像处理 | NA | 深度学习去噪（DL-DN） | 深度学习框架 | PET图像 | 16例[18F]FDG PET研究 |
| 6668 | 2025-03-13 |
Intelligent optoelectrowetting digital microfluidic system for real-time selective parallel manipulation of biological droplet arrays
2025-Mar-11, Lab on a chip
IF:6.1Q2
DOI:10.1039/d4lc00804a
PMID:39660615
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研究论文 | 本文提出了一种结合光电润湿技术和深度学习算法的智能控制系统，用于实时选择性并行操作生物液滴阵列 | 结合光电润湿技术与深度学习算法，实现液滴的实时检测、自动生成虚拟电极控制移动，以及液滴阵列的高效跟踪 | 当前技术依赖于操作员手动定位液滴、绘制光学图案和预设液滴移动路径，缺乏实时反馈和独立液滴控制能力，可能导致液滴失控和污染 | 开发一种智能控制系统，用于自动化操作离散液滴，提高数字微流控技术在生物医学等领域的应用 | 生物液滴阵列 | 数字病理学 | NA | 光电润湿技术、深度学习算法 | 目标检测算法、跟踪算法 | 图像 | NA |
| 6669 | 2025-03-13 |
A direct learning approach for detection of hotspots in microwave hyperthermia treatments
2025-Mar-11, Medical & biological engineering & computing
IF:2.6Q3
DOI:10.1007/s11517-025-03343-9
PMID:40067423
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研究论文 | 本文提出了一种使用深度学习在微波热疗中检测乳腺组织温度是否超过阈值的方法 | 提出了一种深度卷积编码器-解码器架构的模型，用于处理微波热疗中的温度监测问题，并展示了数据驱动方法在温度监测应用中的强大正则化能力 | 模型主要基于模拟数据进行训练和测试，尽管也使用了商业软件中的电磁热模拟数据，但实际临床数据的应用和验证仍需进一步研究 | 研究微波热疗中乳腺组织温度是否超过阈值的检测方法 | 乳腺组织 | 计算机视觉 | 乳腺癌 | 深度学习 | 深度卷积编码器-解码器 | 图像 | 模拟数据和商业软件中的电磁热模拟数据 |
| 6670 | 2025-03-13 |
Dual-Modality Virtual Biopsy System Integrating MRI and MG for Noninvasive Predicting HER2 Status in Breast Cancer
2025-Mar-10, Academic radiology
IF:3.8Q1
DOI:10.1016/j.acra.2025.02.039
PMID:40068996
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研究论文 | 本研究开发并验证了一种基于深度学习的决策视觉生物标志物系统（DM-VBS），用于通过MRI和乳腺X线摄影（MG）的放射组学和深度学习特征预测乳腺癌HER2状态 | 创新点在于整合了MRI和MG的双模态数据，构建了四个子模型，并通过XGBoost模型进行三元分类，以预测HER2状态 | 研究未明确提及对HER2-zero和HER2-low组之间的区分能力，且样本量相对有限 | 开发并验证一种非侵入性预测乳腺癌HER2状态的深度学习系统 | 乳腺癌患者 | 数字病理 | 乳腺癌 | MRI, 乳腺X线摄影（MG） | XGBoost, 深度学习模型 | 图像 | 550名患者 |
| 6671 | 2025-03-13 |
Quantitative Magnetic Resonance Imaging Methods for the Assessment and Prediction of Treatment Response to Transarterial Chemoembolization in Hepatocellular Carcinoma
2025-Mar-10, Academic radiology
IF:3.8Q1
DOI:10.1016/j.acra.2025.02.042
PMID:40068997
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综述 | 本文综述了定量磁共振成像（qMRI）在预测和评估肝细胞癌（HCC）患者对经动脉化疗栓塞（TACE）治疗反应中的最新应用 | 探讨了多种qMRI方法在预测TACE治疗反应中的应用，包括肝细胞特异性对比增强MRI、扩散成像、灌注成像、磁共振波谱（MRS）、血氧水平依赖功能MRI（BOLD-fMRI）、磁共振弹性成像（MRE）和人工智能（AI） | BOLD-fMRI和MRE仍缺乏关键定量参数的模型，AI模型的附加价值需要通过更大规模的前瞻性研究验证 | 评估和预测肝细胞癌患者对TACE治疗的反应 | 肝细胞癌（HCC）患者 | 数字病理 | 肝癌 | 定量磁共振成像（qMRI） | AI模型（包括放射组学或深度学习） | 磁共振成像数据 | NA |
| 6672 | 2025-03-13 |
A large-scale open image dataset for deep learning-enabled intelligent sorting and analyzing of raw coal
2025-Mar-08, Scientific data
IF:5.8Q1
DOI:10.1038/s41597-025-04719-0
PMID:40057526
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研究论文 | 本文介绍了一个大规模开源的原煤图像数据集DsCGF，用于支持深度学习驱动的原煤智能分选和分析 | 提出了一个大规模、多层次的标注原煤图像数据集，填补了智能选煤领域缺乏准确大规模数据的空白 | 数据集仅涵盖中国三个代表性矿区的样本，可能无法完全代表其他地区的原煤特征 | 推动中国能源转型，实现碳达峰和碳中和战略目标下的智能选煤技术发展 | 原煤图像 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | NA | 图像 | 超过27万张可见光图像，来自中国三个代表性矿区 |
| 6673 | 2025-03-13 |
Research on the performance of the SegFormer model with fusion of edge feature extraction for metal corrosion detection
2025-Mar-08, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-92531-6
PMID:40057599
|
研究论文 | 本文提出了一种基于边缘特征提取的SegFormer金属腐蚀检测方法，旨在提高金属腐蚀边界和小腐蚀区域的准确分割 | 引入了边缘特征提取模块（EEM）和特征融合模块（FFM），通过逐步上采样解码层设计，增强了模型对小腐蚀区域的检测能力 | NA | 提高金属腐蚀检测的准确性和效率 | 金属腐蚀图像 | 计算机视觉 | NA | NA | SegFormer | 图像 | 公共金属表面腐蚀图像数据集、BSData缺陷数据集、自建管道腐蚀坑图像数据集 |
| 6674 | 2025-03-13 |
Probabilistic and deep learning approaches for conductivity-driven nanocomposite classification
2025-Mar-07, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-91057-1
PMID:40055396
|
研究论文 | 本研究提出了一种结合贝叶斯技术和深度学习的混合方法，用于改进纳米复合材料的分类，特别是评估其导电性能 | 提出了一种结合贝叶斯网络（BN）和基于Transformer架构的循环神经网络（RNN）的混合模型，以量化并报告认知不确定性，从而提高分类准确性 | 研究主要关注方法学上的进展，实验结果的广泛适用性尚未验证 | 改进纳米复合材料的分类方法，特别是评估其导电性能 | 纳米复合材料 | 机器学习 | NA | 贝叶斯网络（BN），循环神经网络（RNN），Transformer架构 | 贝叶斯网络（BN），循环神经网络（RNN） | NA | NA |
| 6675 | 2025-03-11 |
Author Correction: Signature-based intrusion detection using machine learning and deep learning approaches empowered with fuzzy clustering
2025-Mar-07, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-92132-3
PMID:40055395
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 6676 | 2025-03-13 |
SwinConvNeXt: a fused deep learning architecture for Real-time garbage image classification
2025-Mar-07, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-91302-7
PMID:40055407
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研究论文 | 本文提出了一种名为SwinConvNeXt的融合深度学习架构，用于实时垃圾图像分类 | 结合了增强的Swin Transformer、改进的ConvNeXt和空间注意力机制，有效提取垃圾图像的全局和局部特征，提高了分类准确性 | 模型在处理视觉相似度高且大小不一的物体时可能存在挑战 | 开发一种高效且可持续的实时垃圾管理系统 | 垃圾图像 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | SwinConvNeXt | 图像 | 公开的垃圾分类数据集 |
| 6677 | 2025-03-13 |
Physics-informed deep learning for stochastic particle dynamics estimation
2025-Mar-04, Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America
IF:9.4Q1
DOI:10.1073/pnas.2418643122
PMID:40014572
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研究论文 | 本文介绍了一种基于物理信息的深度学习框架SPINN，用于建模和推断粒子扩散动力学 | SPINN框架集成了随机微分方程，能够自主探索参数空间并以单帧分辨率区分确定性和随机性成分 | NA | 提高随机动力学的时空分辨率，以准确表征不同的随机过程 | 单粒子轨迹数据 | 机器学习 | NA | 深度学习 | SPINN | 轨迹数据 | NA |
| 6678 | 2025-03-13 |
Laser-Induced Breakdown Spectroscopy and a Convolutional Neural Network Model for Predicting Total Iron Content in Iron Ores
2025-Mar, Applied spectroscopy
IF:2.2Q2
DOI:10.1177/00037028241294088
PMID:39558586
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研究论文 | 本文提出了一种结合激光诱导击穿光谱（LIBS）和卷积神经网络（CNN）模型的方法，用于预测铁矿石中的总铁含量 | 使用CNN模型辅助LIBS技术，显著提高了总铁含量预测的准确性，并减少了建模时间 | 未提及具体局限性 | 提高LIBS技术在铁矿石总铁含量预测中的准确性 | 铁矿石样品 | 机器学习 | NA | 激光诱导击穿光谱（LIBS） | 卷积神经网络（CNN） | 光谱数据 | 339批来自五个国家的铁矿石样品，收集了2034个代表性光谱 |
| 6679 | 2025-03-13 |
Using a flipped classroom teaching and learning approach to promote scientific literacy skill development and retention
2025-Mar, FEBS open bio
IF:2.8Q3
DOI:10.1002/2211-5463.13938
PMID:39625998
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研究论文 | 本文探讨了翻转课堂在促进科学素养技能发展和保留方面的效果 | 通过翻转课堂环境评估科学素养技能的发展，并首次在四个月后重新评估这些技能的保留情况 | 样本量较小（n=57和n=46），且仅针对特定课程的学生，可能限制了结果的普遍性 | 评估翻转课堂对科学素养技能发展的影响及其长期保留效果 | 二年级运动学专业学生 | 教育技术 | NA | 翻转课堂教学法 | NA | 问卷数据 | 57名学生（学期初和学期末），46名学生（四个月后） |
| 6680 | 2025-03-13 |
Deep-Learning-Enabled Fast Raman Identification of the Twist Angle of Bi-Layer Graphene
2025-Mar, Small (Weinheim an der Bergstrasse, Germany)
DOI:10.1002/smll.202411833
PMID:39871720
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研究论文 | 本文提出了一种结合拉曼光谱和深度学习的数据驱动策略，用于快速、无损地解码和预测双层石墨烯的扭转角度 | 利用深度学习处理高维拉曼数据，提取隐藏信息以实现精确的扭转角度识别，并将该方法扩展到二维平面，实现单个样品内的精确定向映射 | NA | 开发一种高效、无损的方法来识别双层石墨烯的扭转角度，并推广到其他角度依赖的二维材料研究 | 双层石墨烯（TBG） | 材料光谱学与分析 | NA | 拉曼光谱 | 深度学习模型 | 拉曼光谱数据 | NA |