深度学习在生物医药领域中的应用

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当前共找到 31626 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 2025-09-24
GeneRAIN: multifaceted representation of genes via deep learning of gene expression networks
2025-Sep-22, Genome biology IF:10.1Q1
研究论文 开发基于Transformer的GeneRAIN模型套件,通过41万个人类批量RNA-seq样本学习基因表达关系 提出创新的Binning-By-Gene标准化技术和多维度基因表征GeneRAIN-vec,实现从蛋白质编码基因到长链非编码RNA的知识迁移 NA 推进Transformer和自监督深度学习在基因表达数据中的应用,增强生物学探索能力 人类基因表达网络,特别是13,030个长链非编码RNA 机器学习 NA RNA-seq,深度学习 Transformer 基因表达数据 410,000个人类批量RNA-seq样本
62 2025-09-26
Development and Temporal Validation of a Deep Learning Model for Automatic Fetal Biometry from Ultrasound Videos
2025-Sep-22, Journal of gynecology obstetrics and human reproduction IF:1.7Q3
研究论文 开发基于深度学习的AI系统,用于从超声视频中自动识别标准胎儿切面、测量生物指标并估算胎儿体重 首次提出结合标准切面识别与生物指标测量的端到端深度学习系统,并采用前瞻性时间验证方法 仅针对健康胎儿进行验证,未包含异常病例 开发自动胎儿生物指标测量系统以减少操作者差异 胎儿超声视频图像 医学影像分析 产科超声 深度学习神经网络 DNN 超声视频和图像 训练集16,626张图像,验证集281个健康胎儿超声视频
63 2025-09-26
Artificial Intelligence Enabled Tumor Diagnosis and Treatment: Status, Breakthroughs and Challenges
2025-Sep-22, Critical reviews in oncology/hematology
综述 本文综述人工智能在肿瘤诊疗领域的应用现状、突破性进展与面临挑战 系统整合多模态学习、可解释性AI和AI驱动药物发现等前沿进展,提出下一代精准肿瘤学发展路径 未涉及具体临床验证数据,主要聚焦技术框架层面的挑战分析 综合评述AI在肿瘤学全流程的应用进展并分析临床转化障碍 肿瘤诊疗全流程(筛查、诊断、治疗决策、预后预测) 数字病理 肿瘤 深度学习 深度学习架构 多模态数据(影像、病理、临床数据) NA
64 2025-09-26
An updated patent review of small molecule glucagon receptor antagonists (2020-2024)
2025-Sep-21, Expert opinion on therapeutic patents IF:5.4Q1
综述 对2020-2024年间小分子胰高血糖素受体拮抗剂专利进展的全面评述 发现创新主体从制药公司转向学术机构,并引入深度学习和虚拟筛选等新技术开发新型化学结构 需要临床研究验证这些化合物能否克服当前开发瓶颈并解决安全性问题 分析小分子GCGR拮抗剂的最新专利进展和研发趋势 小分子胰高血糖素受体拮抗剂及相关专利文献 药物研发 糖尿病 深度学习、虚拟筛选、结构机制研究 NA 专利数据、临床数据、文献数据 2020-2024年期间的专利和文献资料
65 2025-09-26
Knowledge and Perceptions of AI Among Medical Students in Morocco: Cross-Sectional Study
2025-Sep-19, JMIR formative research IF:2.0Q4
研究论文 本研究通过横断面调查评估摩洛哥医学生对人工智能的认知水平和态度 首次针对摩洛哥医学生群体开展人工智能认知度的系统性研究 采用滚雪球抽样方法,可能存在选择偏差;样本仅来自单一医学院 评估医学生对人工智能的知识掌握程度和接受态度 摩洛哥阿加迪尔医学院1-7年级的580名本科医学生 医学教育 NA 横断面调查、在线问卷 NA 问卷调查数据 580名医学生(女性363人,平均年龄21.3岁)
66 2025-09-26
Deep learning-based cross-device standardization of surface-enhanced Raman spectroscopy for enhanced bacterial recognition
2025-Sep-19, Spectrochimica acta. Part A, Molecular and biomolecular spectroscopy
研究论文 提出基于深度学习的表面增强拉曼光谱跨设备标准化方法,用于提升细菌识别性能 开发包含SERS-D2DNet光谱转换网络和SuperRaman分类网络的双阶段深度学习框架,实现便携设备与实验室设备光谱数据的高效对齐 研究仅针对20种分析物类别进行验证,需要更广泛的临床样本验证通用性 解决便携式与实验室级拉曼光谱设备间的数据不一致问题,提升病原体检测的跨设备可靠性 临床相关细菌特征和参考化合物的SERS光谱数据 机器学习 细菌感染 表面增强拉曼光谱(SERS) SERS-D2DNet(序列到序列神经网络), Super-ONN(超操作神经网络) 光谱数据 使用4台便携式和1台实验室级设备采集20类分析物的光谱数据
67 2025-09-26
Improving prototypical parts abstraction for case-based reasoning explanations designed for the kidney stone type recognition
2025-Sep-19, Artificial intelligence in medicine IF:6.1Q1
研究论文 提出一种基于案例推理的深度学习模型,通过原型部件改进肾结石类型识别的可解释性 引入原型部件和新型损失函数,生成与生物学家使用的视觉特征相似的可解释描述符 仅针对工业化国家最常见的六种肾结石类型进行测试 开发可解释的肾结石类型自动识别系统 肾结石的输尿管镜图像 计算机视觉 肾结石 深度学习 基于案例推理的深度学习模型 图像 包含六种最常见肾结石类型的图像数据库
68 2025-09-26
Feature-driven optimization for growth and mortality prevention in poultry farms
2025-Sep-19, Poultry science IF:3.8Q1
研究论文 开发基于特征驱动的优化模型预测家禽死亡率和平均体重 提出集成神经网络模型,将传统畜牧管理与深度学习软传感器相结合 在稳定饲养环境下环境变量影响较小,模型在变化环境中的适用性需进一步验证 通过机器学习优化家禽生长性能并降低死亡率 台湾本土肉鸡 机器学习 NA 机器学习 随机森林、梯度提升机、支持向量机、线性回归、神经网络(含集成NN) 数值数据 20,000只肉鸡的88天养殖数据
69 2025-09-26
Integrating spectroscopy with machine learning and deep learning for monitoring mung plant responses to silicon dioxide nanoparticles
2025-Sep-17, Spectrochimica acta. Part A, Molecular and biomolecular spectroscopy
研究论文 本研究结合光谱技术与机器学习方法监测绿豆对二氧化硅纳米颗粒的生化响应 首次将共聚焦显微拉曼光谱与紫外-可见光谱结合机器学习/深度学习算法,建立非侵入式植物-纳米材料相互作用监测框架 NA 评估光谱技术结合计算方法在监测植物对纳米颗粒响应中的应用潜力 绿豆植物及其暴露于二氧化硅纳米颗粒后的生化分子(类胡萝卜素、木质素、果胶等) 机器学习 NA 共聚焦显微拉曼光谱、紫外-可见光谱、LDA降维 随机森林、支持向量机、AGNES、DBSCAN、k-means、深度学习模型 光谱数据 不同浓度梯度(0.2-1.4 mM)二氧化硅纳米颗粒处理的绿豆植物样本
70 2025-09-26
Trade-Off Analysis of Classical Machine Learning and Deep Learning Models for Robust Brain Tumor Detection: Benchmark Study
2025-Sep-15, JMIR AI
研究论文 本研究对传统机器学习和深度学习模型在脑肿瘤检测中的性能进行对比分析,重点关注小规模医学数据集下的模型表现 首次系统比较了包括自监督学习在内的多种模型范式在小规模医学图像数据上的性能权衡,特别关注模型鲁棒性和跨域泛化能力 研究仅基于单一数据集(2870张脑部MRI图像),未在更大规模或更多样化的数据集上进行验证 评估传统机器学习与深度学习模型在小规模医学图像数据下的性能权衡,并分析模型鲁棒性和泛化能力 脑部磁共振图像(MRI)数据,包含四种类型:胶质瘤、脑膜瘤、垂体瘤和非肿瘤图像 医学图像分析 脑肿瘤 机器学习、深度学习、自监督学习 SVM+HOG、ResNet18、ViT-B/16、SimCLR 医学图像(MRI) 2870张脑部磁共振图像,包含4个类别
71 2025-09-26
Impact of Data Quality on Deep Learning Prediction of Spatial Transcriptomics from Histology Images
2025-Sep-09, bioRxiv : the preprint server for biology
研究论文 本研究探讨分子数据和图像数据质量对基于深度学习的组织学图像空间转录组预测性能的影响 首次系统研究不同空间转录组技术(Xenium成像与Visium测序)导致的数据质量差异对基因表达预测的影响,而非仅关注模型架构改进 数据填补方法提供的改进有限且无法推广到测试集之外 评估数据质量对深度学习预测空间转录组的影响 组织学图像和空间转录组数据 数字病理 NA 空间转录组技术(Xenium、Visium) 深度学习 组织学图像、基因表达数据 NA
72 2025-09-26
Shifted windowing vision transformer-based skin cancer classification via transfer learning
2025-Sep-06, Clinics (Sao Paulo, Brazil)
研究论文 提出一种基于移位窗口视觉Transformer的迁移学习方法用于皮肤癌分类 采用视觉Transformer的注意力机制解决CNN模型难以捕捉图像全局关系的问题 训练数据有限且不平衡,模型在跨域适应性和鲁棒性方面仍需改进 通过深度学习技术实现皮肤癌的自动分类识别 皮肤病变图像 计算机视觉 皮肤癌 迁移学习 Vision Transformer 图像 NA
73 2025-09-26
Multiple constraint network classification reveals functional brain networks distinguishing 0-back and 2-back task
2025-Sep, Canadian journal of experimental psychology = Revue canadienne de psychologie experimentale
研究论文 使用多约束深度学习分类器分析儿童执行不同工作记忆任务时的全脑BOLD活动模式 采用多约束神经网络分类器同时识别任务类别和功能连接性,能够检测非线性任务差异和分布式活动模式 样本量较小(20名儿童),结果可能受特定任务范式限制 识别区分不同工作记忆负荷(0-back vs 2-back)的功能性脑网络 儿童执行情绪n-back任务时的脑功能活动 神经影像分析 NA 功能磁共振成像(fMRI)、多变量模式分析、深度学习 神经网络分类器 脑功能影像数据(BOLD信号) 20名儿童
74 2025-09-26
Dwarf Updated Pelican Optimization Algorithm for Depression and Suicide Detection from Social Media
2025-Sep, The Psychiatric quarterly
研究论文 提出一种基于改进鹈鹕优化算法的社交媒体抑郁和自杀检测新方法 结合改进的互信息分数进行特征融合,并采用矮人更新鹈鹕优化算法(DU-POA)优化模型权重 NA 通过社交媒体数据检测抑郁和自杀倾向 社交媒体文本数据 自然语言处理 精神疾病 TF-IDF、word2vec、深度学习集成 RNN、DBN、LSTM、集成模型 文本 NA
75 2025-09-26
COVID-19CT+: A public dataset of CT images for COVID-19 retrospective analysis
2025-Sep, Journal of X-ray science and technology IF:1.7Q3
研究论文 发布一个包含COVID-19和社区获得性肺炎CT图像的公开数据集(COVID-19CT+),并利用传统机器学习和深度学习方法进行图像分类实验 提供了目前最大的COVID-19 CT图像公开数据集之一,包含40多万张CT图像,并系统比较了13种传统机器学习分类器和5种深度学习分类器在不同分类任务上的表现 未明确说明数据集的采集标准、图像质量评估方法以及患者人群的详细临床特征 通过公开大规模CT图像数据集,促进COVID-19自动诊断算法的研究 1333名患者的409,619张CT图像(包括1021例COVID-19病例和312例社区获得性肺炎病例) 计算机视觉 COVID-19 CT影像分析 传统机器学习分类器(13种)和深度学习分类器(5种) 医学影像(CT图像) 1333名患者(1021例COVID-19,312例社区获得性肺炎),共409,619张CT图像
76 2025-09-26
Deep learning on brief interictal intracranial recordings can accurately characterize seizure onset zones
2025-Sep, Epilepsia IF:6.6Q1
研究论文 本研究开发了一种基于短暂发作间期颅内记录的深度学习模型,用于准确定位癫痫发作起始区 首次证明利用短暂发作间期立体定向脑电图数据即可通过深度学习准确分类癫痫发作起始区,无需依赖长时间的自发性癫痫发作记录 研究样本量相对有限(78名患者),需要进一步扩大验证 开发自动化方法定位癫痫发作起始区以改善术前评估 药物抵抗性癫痫患者 数字病理 癫痫 立体定向脑电图 一维卷积神经网络 脑电信号 78名患者的超过100万段发作间期脑电图片段
77 2025-09-26
The MSA Atrophy Index (MSA-AI): An Imaging Marker for Diagnosis and Clinical Progression in Multiple System Atrophy
2025-Sep, Annals of clinical and translational neurology IF:4.4Q1
研究论文 本研究提出了一种新型复合体积测量指标MSA萎缩指数(MSA-AI),用于区分多系统萎缩症及相关疾病并监测疾病进展 首次开发基于深度学习分割的复合神经影像生物标志物,整合豆状核、小脑和脑干体积数据 需要更大规模的独立队列验证研究结果 开发用于多系统萎缩症诊断和疾病进展监测的可靠影像学生物标志物 多系统萎缩症患者及相关神经退行性疾病患者(帕金森病、路易体痴呆)和健康对照者 数字病理 神经系统退行性疾病 3T MRI成像、深度学习分割、生物流体分析 深度学习 医学影像 纵向研究17例患者,横断面研究包括MSA(26例)、健康对照(23例)、单纯自主神经衰竭(23例)、帕金森病(56例)、路易体痴呆(8例),规范数据集469例
78 2025-09-26
Deep-Learning-Driven High Spatial Resolution Attenuation Imaging for Ultrasound Tomography (AI-UT)
2025-Sep, IEEE transactions on ultrasonics, ferroelectrics, and frequency control
研究论文 提出一种基于深度学习的超声断层扫描高空间分辨率衰减成像方法 利用声速与衰减的空间相关性作为深度学习模型的约束条件,提升衰减图像质量 NA 实现高分辨率低方差的超声衰减成像 人体乳腺组织 医学影像分析 乳腺癌 超声断层扫描(USCT)、深度学习 深度学习模型 射频超声数据 使用QTI BACT扫描仪采集的60个角度视图数据
79 2025-09-10
Correction to: Deep Learning in High-Resolution Anoscopy: Assessing the Impact of Staining and Therapeutic Manipulation on Automated Detection of Anal Cancer Precursors
2025-Sep-01, Clinical and translational gastroenterology IF:3.0Q2
NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
80 2025-09-26
Multimodal predictive model for strangulation risk in adhesive small bowel obstruction using deep learning and electronic health record data
2025-Sep, The Journal of international medical research IF:1.4Q4
研究论文 开发并验证了一种结合深度学习CT影像特征和电子健康记录的多模态预测模型,用于评估粘连性小肠梗阻的绞窄风险 首次将三维卷积神经网络与临床电子健康记录相结合构建多模态预测模型,并通过全局和局部可解释性方法增强模型透明度 回顾性研究设计,样本量相对有限(共348例患者),仅在三家医院进行外部验证 提高粘连性小肠梗阻患者绞窄风险的预测准确性以支持临床决策 粘连性小肠梗阻患者 医学人工智能 肠道梗阻 深度学习、XGBoost算法 3D CNN(ResNet50主干网络)、多模态集成模型 CT影像、电子健康记录 225例用于模型开发,123例用于外部验证
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