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 7901 - 7920 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 7901 | 2025-06-20 |
CoReSi: a GPU-based software for Compton camera reconstruction and simulation in collimator-free SPECT
2025-Jan-31, Physics in medicine and biology
IF:3.3Q1
DOI:10.1088/1361-6560/adaacc
PMID:39813793
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research paper | 介绍了一种基于GPU的Compton相机重建和模拟软件CoReSi，用于无准直器的SPECT成像 | CoReSi是首个开源的Compton相机重建软件，采用PyTorch实现，便于与深度学习和图像处理算法对接 | 虽然支持多种数学模型，但未提及在真实医疗场景中的验证结果 | 开发一个灵活高效的Compton相机重建和模拟工具 | Compton相机的图像重建算法 | medical imaging | NA | Compton相机成像技术 | PyTorch实现的多种数学模型 | 3D图像数据 | 未提及具体样本量 | NA | NA | NA | NA |
| 7902 | 2025-06-20 |
Predicting alveolar nerve injury and the difficulty level of extraction impacted third molars: a systematic review of deep learning approaches
2025, Frontiers in dental medicine
IF:1.5Q3
DOI:10.3389/fdmed.2025.1534406
PMID:40463825
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系统综述 | 本文系统评估了深度学习模型在预测第三磨牙拔除难度和下牙槽神经损伤风险方面的准确性和可靠性 | 首次系统综述深度学习在口腔全景X光片(PR)图像上预测第三磨牙拔除难度和神经损伤风险的应用 | 研究地理分布局限(主要来自韩国)，人口统计学数据报告不足，缺乏长期随访数据 | 评估深度学习模型在第三磨牙拔除术前评估中的预测性能 | 第三磨牙拔除手术和下牙槽神经损伤风险 | 数字病理 | 口腔疾病 | 深度学习 | DL模型(未指定具体架构) | 全景X光图像(PR图像) | 6项研究共12,419张PR图像 | NA | NA | NA | NA |
| 7903 | 2025-06-20 |
Transformer for Multitemporal Hyperspectral Image Unmixing
2025, IEEE transactions on image processing : a publication of the IEEE Signal Processing Society
IF:10.8Q1
DOI:10.1109/TIP.2025.3577394
PMID:40504726
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research paper | 提出了一种名为MUFormer的端到端无监督深度学习模型，用于多时相高光谱图像解混 | 引入了全局感知模块(GAM)和变化增强模块(CEM)，有效捕捉多时相语义信息 | NA | 提高多时相高光谱图像解混的性能 | 多时相高光谱图像 | computer vision | NA | 深度学习 | Transformer | hyperspectral image | 一个真实数据集和两个合成数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 7904 | 2025-06-20 |
Research on learning achievement classification based on machine learning
2025, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0325713
PMID:40531811
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研究论文 | 本研究基于机器学习技术对学生学业成绩进行分类，以提高预测的准确性和鲁棒性 | 采用基于高斯分布的数据增强技术(GDO)结合多种深度学习和机器学习模型，提出新的教育数据分析方法和视角 | 未明确说明样本的具体规模和代表性，可能影响模型的泛化能力 | 提高学生学业成绩分类的准确性和鲁棒性，为教育政策制定提供数据支持 | 学生的个人信息、学业表现、出勤率、家庭背景和课外活动等多维特征 | 机器学习 | NA | Gaussian Distribution based Data Augmentation (GDO), Deep Learning (DL), Machine Learning (ML) | RBFN, 多种DL和ML模型 | 结构化数据(学生特征数据) | NA | NA | NA | NA | NA |
| 7905 | 2025-06-20 |
DeepRice6mA: A convolutional neural network approach for 6mA site prediction in the rice Genome
2025, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0325216
PMID:40531834
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研究论文 | 本文提出了一种名为DeepRice6mA的卷积神经网络方法，用于预测水稻基因组中的6mA位点 | 结合了一热编码和3-kmer特征嵌入的集成策略，达到了当前最先进的预测效果 | NA | 提高水稻基因组中6mA位点预测的准确性和计算效率 | 水稻基因组中的6mA位点 | 机器学习 | NA | 深度学习 | CNN | 基因组数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 7906 | 2025-06-20 |
Study on the quantitative analysis of Tilianin based on Raman spectroscopy combined with deep learning
2025, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0325530
PMID:40531836
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研究论文 | 本文提出了一种基于拉曼光谱和深度学习的残差自注意力机制模型，用于定量分析6种不同浓度的田蓟素 | 结合拉曼光谱与深度学习，提出残差自注意力机制模型（RSAQN），用于田蓟素的非破坏性定量分析 | 仅针对田蓟素-甲醇溶液的6种浓度进行分析，样本量较小（120个光谱样本） | 开发一种非破坏性方法以改进田蓟素的定量分析，助力药品质量控制和临床应用 | 田蓟素（Tilianin）的甲醇溶液 | 机器学习 | 肝癌、肺癌、胃癌 | 拉曼光谱 | 残差自注意力机制模型（RSAQN）、CNN、VAE、随机森林、KNN、人工神经网络 | 光谱数据 | 120个田蓟素-甲醇溶液的光谱样本 | NA | NA | NA | NA |
| 7907 | 2025-06-20 |
Advancing breast cancer prediction: Comparative analysis of ML models and deep learning-based multi-model ensembles on original and synthetic datasets
2025, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0326221
PMID:40531928
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研究论文 | 本研究通过比较多种机器学习和深度学习模型在原始和合成数据集上的表现，旨在提升乳腺癌诊断的准确性和效率 | 结合传统机器学习模型、AutoML和深度学习技术，并利用合成数据生成方法（如Gaussian Copula和TVAE）来提高预测性能 | 未提及具体的数据集规模或样本多样性，可能影响模型的泛化能力 | 提升乳腺癌诊断的准确性和效率 | 乳腺癌诊断 | 机器学习 | 乳腺癌 | KNN, SVM, ANN, RF, XGBoost, AutoML, 深度学习 | KNN, SVM, ANN, RF, XGBoost, AutoML, 深度学习模型 | 原始数据和合成数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 7908 | 2025-06-20 |
An Enhanced Hybrid Model Combining CNN, BiLSTM, and Attention Mechanism for ECG Segment Classification
2025, Biomedical engineering and computational biology
IF:2.3Q3
DOI:10.1177/11795972251341051
PMID:40534643
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research paper | 提出了一种结合CNN、BiLSTM和注意力机制的增强混合模型，用于ECG信号分类 | 整合了CNN、CBAM和BiLSTM层，自动提取特征并分类ECG信号，同时使用SMOTE处理类别不平衡问题 | 未提及模型在真实临床环境中的泛化能力 | 提高ECG信号分类的准确性，减轻临床医生的工作负担 | ECG信号 | digital pathology | cardiovascular disease | SMOTE | CNN, BiLSTM, Attention Mechanism | ECG信号数据 | MIT-BIH心律失常数据库 | NA | NA | NA | NA |
| 7909 | 2025-06-20 |
AI improves consistency in regional brain volumes measured in ultra-low-field MRI and 3T MRI
2025, Frontiers in neuroimaging
DOI:10.3389/fnimg.2025.1588487
PMID:40534653
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research paper | 本研究比较了使用不同磁共振成像（MRI）模态和深度学习模型（特别是3T MRI、64mT超低场（ULF）MRI以及使用SynthSR和HiLoResGAN增强的ULF MRI）测量大脑各区域体积的一致性 | 利用深度学习模型SynthSR和LoHiResGAN减少超低场MRI与3T MRI在脑体积测量上的系统性差异 | 未提及样本的具体数量或多样性，可能影响结果的普遍性 | 评估不同场强MRI及AI增强后MRI在脑体积测量上的一致性和偏差 | 大脑各区域的体积测量 | 医学影像分析 | NA | MRI, 深度学习 | SynthSR, HiLoResGAN | MRI图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 7910 | 2025-06-20 |
Development of deep learning models for high-resolution exposome mapping and health impact assessment
2025, Frontiers in public health
IF:3.0Q2
DOI:10.3389/fpubh.2025.1565471
PMID:40535428
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research paper | 开发深度学习模型用于高分辨率暴露组图谱绘制和健康影响评估 | 提出了自适应多尺度暴露网络（AMSEN）和自适应暴露优化策略（AEOS），通过多模态数据融合和不确定性量化，提高了暴露组研究的精度和效率 | 未提及具体样本量或数据来源的局限性 | 解决传统暴露组图谱绘制方法在时空分辨率、多模态数据整合和暴露量化不确定性处理方面的不足 | 环境暴露与人类健康之间的复杂相互作用 | machine learning | NA | 深度学习、卫星影像、可穿戴传感器、地理空间分析 | AMSEN（自适应多尺度暴露网络） | 多模态数据（卫星影像、传感器数据、地理空间数据） | NA | NA | NA | NA | NA |
| 7911 | 2025-06-20 |
A hybrid Bi-LSTM model for data-driven maintenance planning
2025, Autonomous intelligent systems
DOI:10.1007/s43684-025-00099-9
PMID:40535477
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研究论文 | 本文开发了一种混合Bi-LSTM模型，用于数据驱动的维护规划，通过蒙特卡洛dropout生成剩余使用寿命预测，并用于优化选择性维护问题 | 提出了一种结合蒙特卡洛dropout的混合DL模型，用于生成RUL预测并构建经验系统可靠性函数，优化选择性维护问题，适用于大规模复杂场景 | 研究中使用的系统配置较为简单，模型的可扩展性有待验证 | 开发一种数据驱动的维护规划方法，优化选择性维护问题 | 面向任务的串联k-out-of-n:G系统 | 机器学习 | NA | 深度学习，蒙特卡洛dropout | Bi-LSTM | 传感器数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 7912 | 2025-06-20 |
The multikinetic fusion feature of PPG was combined with MCNN_vision_transformer for diabetes detection
2025, American journal of translational research
IF:1.7Q4
DOI:10.62347/ZRMW1346
PMID:40535639
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研究论文 | 提出了一种基于PPG信号多动力学融合特征和MCNN_Vision Transformer的糖尿病自动检测模型 | 结合了PPG信号的动态融合特征提取和Vision Transformer模型，用于捕捉全局上下文语义特征，显著提高了糖尿病检测性能 | 研究为回顾性病例对照研究，可能存在样本选择偏差 | 利用深度学习算法进行糖尿病的早期预防和筛查 | 血糖正常人群、糖尿病控制不佳人群和糖尿病控制良好人群 | 机器学习 | 糖尿病 | SGR空间编码算法、MCNN、Vision Transformer | MCNN、Vision Transformer (ViT) | PPG信号 | 自收集的医疗数据集，包含三组人群 | NA | NA | NA | NA |
| 7913 | 2025-06-20 |
Pretreatment Multi-sequence Contrast-Enhanced MRI to Predict Response to Immunotherapy in Unresectable Hepatocellular Carcinoma Using Transformer: A Multicenter Study
2025, Journal of Cancer
IF:3.3Q2
DOI:10.7150/jca.111026
PMID:40535816
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研究论文 | 本研究开发了一个基于Transformer的放射组学模型，用于预测不可切除肝细胞癌患者对联合免疫治疗的客观反应 | 结合ResNet50和Transformer的深度学习框架，首次用于预测不可切除肝细胞癌患者对靶向联合免疫治疗的疗效 | 研究为回顾性多中心研究，可能存在选择偏倚 | 预测不可切除肝细胞癌患者对靶向联合免疫治疗的客观反应 | 264名接受免疫治疗前进行增强MRI扫描的不可切除肝细胞癌患者 | 数字病理 | 肝癌 | 对比增强MRI | Transformer, ResNet50 | MRI图像 | 264名患者（训练组180名，验证组84名） | NA | NA | NA | NA |
| 7914 | 2025-06-20 |
Predicting patients' sentiments about medications using artificial intelligence techniques
2024-12-30, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-83222-9
PMID:39738528
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研究论文 | 本研究利用人工智能技术预测患者对药物的情感倾向 | 首次采用技术解释结果以提高可解释性和可理解性，并开发了深度集成模型DL_ENS | 未提及具体样本量及数据集的局限性 | 开发AI模型以预测患者对药物的情感倾向，辅助临床医生开药 | 药物相关文本数据 | 自然语言处理 | NA | Word2Vec算法、预训练词嵌入 | ML和DL模型（包括CNN、LSTM等）及集成学习模型 | 文本 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 7915 | 2025-06-20 |
Descriptive overview of AI applications in x-ray imaging and radiotherapy
2024-12-27, Journal of radiological protection : official journal of the Society for Radiological Protection
IF:1.4Q3
DOI:10.1088/1361-6498/ad9f71
PMID:39681008
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综述 | 本文综述了人工智能在X射线成像和放射治疗中的应用及其对患者预后的改善 | 探讨了AI在优化放射剂量、提高放射治疗效果方面的创新方法，包括深度学习在CT重建和实时剂量估计中的应用 | 部分AI方法尚未准备好用于常规临床使用，主要由于验证挑战，如确保在不同患者群体和临床环境中的可靠性 | 研究人工智能在医学放射应用中的潜力和挑战 | X射线成像和放射治疗中的AI应用 | 数字病理学 | NA | 深度学习 | DL模型 | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 7916 | 2025-06-20 |
Cultivation strategies of English thinking ability in the environment of Internet of Things
2024-Dec-15, Heliyon
IF:3.4Q1
DOI:10.1016/j.heliyon.2024.e39515
PMID:39687130
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研究论文 | 本研究旨在通过物联网环境和深度学习视角，设计LSNN推荐模型以解决英语思维培养不足的问题 | 在CNN基础上增加调整层设计LSNN模型，有效缓解数据稀疏性问题 | 实验数据稀疏性范围较窄（0.7-0.9），未测试更广泛场景 | 拓宽英语学习者视野并加强英语思维能力的培养 | 英语学习者 | 自然语言处理 | NA | 深度学习 | LSNN（基于CNN改进） | 文本数据 | 未明确说明样本数量 | NA | NA | NA | NA |
| 7917 | 2025-06-20 |
Vocal Call Locator Benchmark (VCL) for localizing rodent vocalizations from multi-channel audio
2024-Sep-21, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2024.09.20.613758
PMID:39345431
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research paper | 本文介绍了Vocal Call Locator Benchmark (VCL)，这是一个用于从多通道音频中定位啮齿动物发声的首个大规模数据集 | 提出了首个用于生物声学领域的大规模数据集和基准测试，填补了该领域公开模型、数据集和基准测试的空白 | 现有方法在标准实验室环境中定位动物产生声音的能力有限 | 理解社会互动中的行为和神经动力学，特别是动物如何处理声学信息 | 啮齿动物的社会发声 | bioacoustics | NA | deep learning methods for SSL | NA | multi-channel audio recordings | 767,295 sounds across 9 conditions | NA | NA | NA | NA |
| 7918 | 2025-06-20 |
Emerging research trends in artificial intelligence for cancer diagnostic systems: A comprehensive review
2024-Sep-15, Heliyon
IF:3.4Q1
DOI:10.1016/j.heliyon.2024.e36743
PMID:39263113
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综述 | 本文全面分析了机器学习在癌症诊断系统中的应用现状及发展趋势 | 重点介绍了可解释人工智能（XAI）在癌症诊断中的新兴应用，包括交互式模型决策可视化和特征重要性分析等技术 | 讨论了数据集限制、模型可解释性、多组学整合和伦理问题等挑战 | 评估现代机器学习技术在癌症诊断中的应用，并指导研究人员、临床医生和政策制定者开发高效且可解释的基于机器学习的癌症诊断系统 | 癌症诊断系统 | 人工智能 | 癌症 | 机器学习、深度学习、联邦学习 | 监督学习、无监督学习、深度学习模型 | 影像数据、基因组数据、临床记录 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 7919 | 2025-06-20 |
Modelling protein complexes with crosslinking mass spectrometry and deep learning
2024-09-09, Nature communications
IF:14.7Q1
DOI:10.1038/s41467-024-51771-2
PMID:39251624
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research paper | 该研究通过将交联质谱（MS）实验距离约束整合到AlphaFold-Multimer中，扩展了AlphaLink以应用于蛋白质复合物，从而改善了结构建模性能 | 将交联质谱数据整合到AlphaFold-Multimer中，显著提高了对具有挑战性目标的建模性能，包括界面识别、采样聚焦和模型选择改进 | NA | 提高蛋白质复合物结构建模的准确性 | 蛋白质复合物 | machine learning | NA | crosslinking mass spectrometry (MS), deep learning | AlphaFold-Multimer, AlphaLink | protein complex data | NA | NA | NA | NA | NA |
| 7920 | 2025-06-20 |
Pretrainable geometric graph neural network for antibody affinity maturation
2024-09-06, Nature communications
IF:14.7Q1
DOI:10.1038/s41467-024-51563-8
PMID:39242604
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研究论文 | 本文提出了一种可预训练的几何图神经网络GearBind，用于抗体亲和力成熟的计算机模拟研究 | 利用多关系图构建、多级几何消息传递和大规模未标记蛋白质结构数据的对比预训练，GearBind在抗体亲和力成熟任务中优于现有方法 | NA | 提高抗体与目标抗原的结合亲和力，用于抗体治疗开发 | 抗体及其与目标抗原的相互作用 | 机器学习 | NA | 几何图神经网络 | GearBind（基于GNN的集成模型） | 蛋白质结构数据 | SKEMPI数据集和独立测试集 | NA | NA | NA | NA |