深度学习在生物医药领域中的应用
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当前共找到 22184 篇文献，本页显示第 61 - 80 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 61 | 2025-04-01 |
Effects of a deep learning-based image quality enhancement method on a digital-BGO PET/CT system for 18F-FDG whole-body examination
2025-Mar-28, EJNMMI physics
IF:3.0Q2
DOI:10.1186/s40658-025-00742-7
PMID:40148660
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research paper | 本研究评估了数字BGO PET/CT系统中基于深度学习的图像质量增强方法（PDL）对18F-FDG全身检查的影响 | 结合BSREM图像重建和深度学习的TOF-like图像质量增强过程（PDL），显著提高了图像质量和病变的SUVmax | 研究仅基于Omni Legend 32 PET/CT系统，结果可能不适用于其他系统 | 评估PDL在数字BGO PET/CT系统中的基本特性和对图像质量的影响 | NEMA IEC体模和30例临床全身18F-FDG PET/CT检查 | digital pathology | NA | PET/CT成像，深度学习图像增强 | 深度学习（PDL） | 图像 | 30例临床全身18F-FDG PET/CT检查 |
| 62 | 2025-04-01 |
Multimodal recurrence risk prediction model for HR+/HER2- early breast cancer following adjuvant chemo-endocrine therapy: integrating pathology image and clinicalpathological features
2025-Mar-28, Breast cancer research : BCR
IF:6.1Q1
DOI:10.1186/s13058-025-01968-0
PMID:40148997
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研究论文 | 开发了一种多模态复发风险预测模型，用于HR+/HER2-早期乳腺癌患者在辅助化疗内分泌治疗后的复发风险预测 | 整合病理图像和临床病理特征，使用基于ACMIL和CLAM的深度学习流程，提高了复发风险预测的准确性 | 研究样本来自单一医疗中心，外部验证仅使用TCGA队列 | 优化HR+/HER2-早期乳腺癌患者的治疗策略，改善患者预后 | HR+/HER2-早期乳腺癌患者 | 数字病理 | 乳腺癌 | 深度学习 | ACMIL, CLAM | 病理图像, 临床病理数据 | 1095例HR+/HER2-早期乳腺癌患者 |
| 63 | 2025-04-01 |
Highly parallel profiling of the activities and specificities of Cas12a variants in human cells
2025-Mar-28, Nature communications
IF:14.7Q1
DOI:10.1038/s41467-025-57150-9
PMID:40155371
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研究论文 | 本文通过高通量分析评估了24种Cas12a变体的活性和与特定PAM的兼容性，并开发了深度学习模型来预测目标序列的基因编辑活性 | 开发了深度学习模型预测Cas12a变体的基因编辑活性，并改进了GUIDE-seq系统以增强脱靶检测 | 研究仅针对24种Cas12a变体，可能未涵盖所有现有变体 | 评估和比较不同Cas12a变体的基因编辑活性和特异性 | 24种Cas12a变体 | 基因编辑 | NA | 高通量分析、深度学习、GUIDE-seq | 深度学习模型 | 基因序列数据 | 24种Cas12a变体 |
| 64 | 2025-04-01 |
Application of dual branch and bidirectional feedback feature extraction networks for real time accurate positioning of stents
2025-Mar-28, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-86304-4
PMID:40155423
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research paper | 提出了一种名为DBMedDet的深度学习模型，用于实时精确引导动脉支架植入手术中的支架定位 | DBMedDet模型采用并行双分支边缘特征提取网络和双向反馈特征融合颈部子网络，专为胸腹主动脉支架设计，实现了高精度和实时检测速度 | NA | 提高动脉支架植入手术中支架定位的精确性 | 胸腹主动脉支架 | digital pathology | cardiovascular disease | deep learning | DBMedDet | image | NA |
| 65 | 2025-04-01 |
Detection of cotton crops diseases using customized deep learning model
2025-Mar-28, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-94636-4
PMID:40155421
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research paper | 该研究利用定制的深度学习模型检测棉花作物病害 | 比较了多种先进的深度学习模型（如VGG16、DenseNet、EfficientNet等）在棉花病害识别中的表现，并发现ResNet152模型优于其他模型 | 未提及模型在真实田间环境中的泛化能力或对不同病害类型的识别效果 | 开发高效的棉花病害检测方法以减少农业经济损失 | 棉花作物及其病害 | computer vision | NA | 深度学习 | VGG16, DenseNet, EfficientNet, InceptionV3, MobileNet, NasNet, ResNet | image | 未明确提及具体样本数量，但使用了从田间采集的真实棉花病害数据 |
| 66 | 2025-04-01 |
Comparative analysis of dehazing algorithms on real-world hazy images
2025-Mar-28, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-95510-z
PMID:40155458
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综述 | 本文对现实世界雾霾图像的去雾算法进行了比较分析 | 比较了深度学习方法与基于先验的恢复技术，特别是在处理密集和非均匀雾霾方面的表现 | 物理驱动的单图像去雾算法缺乏鲁棒性，数据驱动方法在薄雾条件下表现良好但在密集雾霾条件下表现不佳 | 确保计算机视觉应用在恶劣天气条件下的可靠运行 | 现实世界雾霾图像 | 计算机视觉 | NA | 图像去雾技术 | 深度学习 | 图像 | NA |
| 67 | 2025-04-01 |
Penalized factorial regression as a flexible and computationally attractive reaction norm model for prediction in the presence of GxE
2025-Mar-28, TAG. Theoretical and applied genetics. Theoretische und angewandte Genetik
DOI:10.1007/s00122-025-04865-4
PMID:40155554
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研究论文 | 本文提出了一种惩罚性因子回归方法，作为预测基因型与环境互作（G×E）的计算高效替代方案 | 该方法在预测精度上与基于核方法和深度学习的替代方法相当，但计算需求和耗时明显更低 | 研究仅在小麦和玉米两个代表性数据集上进行了验证，可能需要更多作物数据的进一步测试 | 解决植物育种和遗传学中长期存在的挑战，即在存在基因型与环境互作的情况下预测新环境中的产量 | 处于育种计划高级阶段的候选品种或法定品种试验或注册后试验中的基因型 | 植物育种与遗传学 | NA | 惩罚性因子回归 | 线性反应规范模型 | 试验数据 | 小麦和玉米两个代表性数据集 |
| 68 | 2025-04-01 |
A deep learning approach to remotely assessing essential tremor with handwritten images
2025-Mar-28, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-94729-0
PMID:40155628
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研究论文 | 本文提出了一种基于深度学习的远程评估特发性震颤（ET）严重程度的新方法，使用手写图像提高评估效率和可及性 | 开发了一种名为ETSD-Net的迁移学习模型，用于通过手写图像远程评估ET严重程度，准确率达到88.44%，优于基线模型 | 研究样本量相对较小（约1000张手写图像），且未提及模型在不同人群中的泛化能力 | 开发一种高效、可扩展且可靠的ET严重程度评估方法，特别是在远程或资源有限的环境中 | 特发性震颤（ET）患者 | 计算机视觉 | 运动障碍 | 深度学习 | 迁移学习模型（ETSD-Net） | 图像（手写的阿基米德螺旋图） | 约1000张高质量手写图像 |
| 69 | 2025-04-01 |
UrbanEV: An Open Benchmark Dataset for Urban Electric Vehicle Charging Demand Prediction
2025-Mar-28, Scientific data
IF:5.8Q1
DOI:10.1038/s41597-025-04874-4
PMID:40155635
|
research paper | 介绍了一个名为UrbanEV的开放数据集，用于预测城市电动汽车充电需求 | 提供了首个涵盖充电站占用率、时长、用电量和价格等多维度数据的开放数据集，并包含天气和空间邻近性等影响因素 | 数据仅来自深圳一个城市，可能无法完全代表其他地区的充电需求模式 | 推动电动汽车充电需求预测和管理的研究 | 电动汽车充电站 | machine learning | NA | NA | 统计模型、深度学习和基于transformer的方法 | 时间序列数据 | 超过20,000个充电站，时间跨度为六个月 |
| 70 | 2025-04-01 |
An optimized deep learning based hybrid model for prediction of daily average global solar irradiance using CNN SLSTM architecture
2025-Mar-28, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-95118-3
PMID:40155655
|
研究论文 | 本研究开发了一种结合CNN和SLSTM的混合深度学习模型，用于预测每日平均全球太阳辐照度 | 提出了一种结合CNN和SLSTM的混合模型，并使用黏菌优化算法优化超参数，提高了预测精度 | 未提及模型在其他地理区域的泛化能力 | 开发高精度的太阳辐照度预测模型以优化光伏系统并网 | 每日平均全球太阳辐照度 | 机器学习 | NA | 递归特征消除技术、十倍交叉验证技术 | CNN-SLSTM | 气象参数和太阳辐照度数据 | 未明确说明样本数量 |
| 71 | 2025-04-01 |
Comparative analysis of daily global solar radiation prediction using deep learning models inputted with stochastic variables
2025-Mar-28, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-95281-7
PMID:40155686
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研究论文 | 比较分析使用深度学习模型输入随机变量预测每日全球太阳辐射（DGSR）的性能 | 比较了不同人工神经网络模型（RBFNN、LSTMNN、MNN和TM）在DGSR预测中的表现，并探讨了不同气象随机变量组合对预测精度的影响 | 未提及具体的数据来源和时间范围，可能影响结果的普适性 | 提高光伏电站输出的预测精度，解决DGSR数据不精确和不可用的问题 | 每日全球太阳辐射（DGSR） | 机器学习 | NA | 人工神经网络（ANN） | RBFNN, LSTMNN, MNN, TM | 气象时间序列数据 | 未提及具体样本数量 |
| 72 | 2025-04-01 |
Fine-tuned deep learning models for early detection and classification of kidney conditions in CT imaging
2025-Mar-28, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-94905-2
PMID:40155680
|
research paper | 该研究利用微调的深度学习模型对CT图像中的肾脏状况进行早期检测和分类 | 提出了一种创新方法，结合精细调整的迁移学习、高级图像处理和超参数优化，以提高肾脏肿瘤分类的准确性 | NA | 提高肾脏疾病早期检测的诊断精度和可靠性 | CT图像中的囊肿、正常状态、结石和肿瘤 | digital pathology | kidney disease | CT imaging, image processing techniques | CNN, VGG16, ResNet50, CNNAlexnet, InceptionV3 | image | NA |
| 73 | 2025-04-01 |
Author Correction: Deep learning based decision-making and outcome prediction for adolescent idiopathic scoliosis patients with posterior surgery
2025-Mar-28, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-95425-9
PMID:40155745
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 74 | 2025-04-01 |
A deep learning model for classification of chondroid tumors on CT images
2025-Mar-28, BMC cancer
IF:3.4Q2
DOI:10.1186/s12885-025-13951-1
PMID:40155859
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研究论文 | 开发一种深度学习模型用于CT图像上软骨肿瘤的分类 | 使用2D卷积神经网络对软骨肿瘤进行分类，并与放射科医生的诊断性能进行比较 | 区分非典型软骨肿瘤和高级别软骨肉瘤仍然存在困难，反映了放射学中已知的诊断挑战 | 开发一种深度学习模型，用于区分软骨瘤、非典型软骨肿瘤和高级别软骨肉瘤 | 软骨肿瘤患者 | 数字病理 | 软骨肿瘤 | CT成像 | CNN | 图像 | 344名患者（124例软骨瘤，92例非典型软骨肿瘤，128例高级别软骨肉瘤） |
| 75 | 2025-04-01 |
Enhancing visual speech perception through deep automatic lipreading: A systematic review
2025-Mar-28, Computers in biology and medicine
IF:7.0Q1
DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110019
PMID:40157316
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综述 | 本文对自动唇读技术的研究趋势进行了全面的系统性文献综述，旨在提升听力障碍者的交流能力 | 利用深度学习技术提升自动唇读任务的性能，成为该领域的最新研究趋势 | 数据量不足、环境条件不佳和语言多样性等问题仍需解决 | 提升听力障碍者的交流能力 | 自动唇读技术 | 自然语言处理 | 听力障碍 | 深度学习 | 深度学习模型 | 视频 | 114篇原创研究文章 |
| 76 | 2025-04-01 |
Multimodal Deep Learning for Grading Carpal Tunnel Syndrome: A Multicenter Study in China
2025-Mar-28, Academic radiology
IF:3.8Q1
DOI:10.1016/j.acra.2025.02.043
PMID:40157849
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research paper | 本研究开发了一种结合临床信息和多模态超声特征的联合深度学习模型（CTSGrader），用于评估腕管综合征（CTS）的严重程度 | 首次开发了结合临床信息和多模态超声特征的联合深度学习模型（CTSGrader），用于CTS严重程度分级，并验证了其在多中心研究中的泛化能力 | 研究为回顾性和前瞻性混合设计，可能影响模型的泛化能力，且样本量相对有限 | 开发并验证一种结合临床信息和多模态超声特征的深度学习模型，用于CTS严重程度分级 | 腕管综合征（CTS）患者 | digital pathology | 腕管综合征 | 超声（US）和多模态深度学习 | joint-DL model (CTSGrader) | 超声图像和临床数据 | 训练集680例，内部验证集173例，外部验证集174例，外部验证集2（跨厂商测试）224例 |
| 77 | 2025-04-01 |
A novel deep learning radiopathomics model for predicting carcinogenesis promotor cyclooxygenase-2 expression in common bile duct in children with pancreaticobiliary maljunction: a multicenter study
2025-Mar-27, Insights into imaging
IF:4.1Q1
DOI:10.1186/s13244-025-01951-5
PMID:40146354
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研究论文 | 开发并验证了一种整合放射学和病理学影像数据的深度学习放射病理学模型（DLRPM），用于预测儿童胰胆管合流异常（PBM）患者胆道环氧合酶-2（COX-2）的表达 | 首次提出了一种整合CT和组织病理学图像的深度学习放射病理学模型（DLRPM），用于预测PBM患者胆道COX-2表达 | 需要前瞻性多中心研究进一步验证其泛化性 | 预测儿童胰胆管合流异常患者胆道COX-2的表达 | 219例PBM患者 | 数字病理 | 胰胆管合流异常 | 免疫组织化学、深度学习 | DLRPM | CT图像、H&E染色组织病理学切片 | 219例（训练集104例，内部测试集71例，外部测试集44例） |
| 78 | 2025-04-01 |
SIMVI disentangles intrinsic and spatial-induced cellular states in spatial omics data
2025-Mar-27, Nature communications
IF:14.7Q1
DOI:10.1038/s41467-025-58089-7
PMID:40148341
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研究论文 | 提出了一种名为SIMVI的深度学习框架，用于在空间组学数据中区分细胞内在变异性和细胞间相互作用 | SIMVI是一种无需注释的深度学习框架，能够严格区分空间组学数据中的细胞内在和空间诱导的潜在变量，从而在单细胞分辨率下估计空间效应 | NA | 解决现有计算方法在区分细胞内在变异性和细胞间相互作用方面的不足，以更可靠地捕捉空间调控 | 空间组学数据中的细胞状态和相互作用 | 空间组学 | 黑色素瘤 | 空间组学技术 | 深度学习框架（SIMVI） | 空间组学数据 | 多个平台和组织的数据集，包括新收集的CosMx黑色素瘤队列数据 |
| 79 | 2025-04-01 |
Feasibility study of AI-assisted multi-parameter MRI diagnosis of prostate cancer
2025-Mar-27, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-84516-8
PMID:40148363
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研究论文 | 提出了一种基于AI的多参数MRI辅助诊断前列腺癌的新方法 | 结合预训练的ResNet50模型和多头注意力机制，开发了一种新型计算机辅助诊断系统，用于多参数MRI中前列腺癌的检测 | 研究为单中心回顾性研究，样本量相对有限 | 评估人工智能在多参数MRI中检测临床显著前列腺癌的可行性 | 前列腺病变的MRI图像 | 数字病理学 | 前列腺癌 | 多参数MRI（mp-MRI） | ResNet50结合多头注意力机制 | MRI图像 | 106名患者的137张mp-MRI图像，生成274组ROI数据（206组用于训练和验证，68组用于测试） |
| 80 | 2025-03-29 |
Author Correction: ThyroNet-X4 genesis: an advanced deep learning model for auxiliary diagnosis of thyroid nodules' malignancy
2025-Mar-27, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-94090-2
PMID:40148386
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |