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 8841 - 8860 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 8841 | 2025-06-08 |
Dissecting the regulatory logic of specification and differentiation during vertebrate embryogenesis
2024-Aug-27, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2024.08.27.609971
PMID:39253514
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research paper | 该研究通过单细胞多组学图谱和深度学习模型，揭示了脊椎动物胚胎发生过程中基因调控的逻辑，特别是即时分化的调控机制 | 发现了Nanog在增强子可及性中的新功能，并描述了即时分化这一新的分化模式 | 研究主要基于斑马鱼胚胎，可能在其他脊椎动物中的普适性有待验证 | 解析脊椎动物胚胎发生过程中细胞类型多样化的基因调控逻辑 | 斑马鱼早期胚胎 | 发育生物学 | NA | 单细胞多组学测序、深度学习 | 深度学习模型 | RNA表达数据、染色质可及性数据 | 斑马鱼早期胚胎单细胞数据 | NA | NA | NA | NA |
| 8842 | 2025-06-08 |
Deep Learning Based Metabolite Annotation
2023-07, Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. Annual International Conference
DOI:10.1109/EMBC40787.2023.10341007
PMID:38082953
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研究论文 | 本文探讨了基于深度学习的代谢物注释方法，旨在解决非靶向代谢组学研究中代谢物注释的瓶颈问题 | 研究了高维光谱数据和分子指纹的表示方法，以提高分子指纹预测的准确性 | 依赖于有限的公开光谱库，且仅覆盖已知化合物的一部分 | 提高非靶向代谢组学研究中代谢物注释的准确性和效率 | 代谢物及其MS/MS光谱数据 | 机器学习 | NA | LC-MS, MS/MS | CNN | 光谱数据 | 来自MoNA存储库和NIST 20的MS/MS光谱数据 | NA | NA | NA | NA |
| 8843 | 2025-06-08 |
Deep ensemble learning for automated non-advanced AMD classification using optimized retinal layer segmentation and SD-OCT scans
2023-03, Computers in biology and medicine
IF:7.0Q1
DOI:10.1016/j.compbiomed.2022.106512
PMID:36701964
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研究论文 | 本文提出了一种基于深度集成学习的自动非进展性AMD分类方法，通过优化的视网膜层分割和SD-OCT扫描提高诊断准确性 | 结合图割算法和三次样条自动标注11个视网膜边界，并采用深度集成机制结合Bagged Tree和端到端深度学习分类器 | 未提及具体的外部数据集规模和多样性，可能影响模型的泛化能力 | 提高年龄相关性黄斑变性(AMD)的自动检测准确性 | SD-OCT扫描图像中的视网膜层 | 数字病理学 | 年龄相关性黄斑变性 | SD-OCT扫描 | 深度集成学习(Bagged Tree + 深度学习分类器) | 医学图像 | 内部和外部数据集(具体数量未提及) | NA | NA | NA | NA |
| 8844 | 2025-06-08 |
OWAE-Net: COVID-19 detection from ECG images using deep learning and optimized weighted average ensemble technique
2022-Nov, Intelligent systems with applications
DOI:10.1016/j.iswa.2022.200154
PMID:40477980
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research paper | 该研究提出了一种名为OWAE-Net的深度学习方法，通过优化加权平均集成技术，利用ECG图像进行COVID-19的多类别分类检测 | 使用三种深度学习模型的集成方法，并通过网格搜索技术优化加权平均集成技术，提高了COVID-19检测的准确率 | NA | 开发一种更快、更安全的COVID-19诊断方法 | ECG图像 | digital pathology | COVID-19 | deep learning, grid search | VGG-19, EfficientNet-B4, DenseNet-121, OWAE | image | NA | NA | NA | NA | NA |
| 8845 | 2025-06-08 |
Deep viewing for the identification of Covid-19 infection status from chest X-Ray image using CNN based architecture
2022-Nov, Intelligent systems with applications
DOI:10.1016/j.iswa.2022.200130
PMID:40478040
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research paper | 该研究提出了一种基于CNN的深度学习技术，用于从胸部X光图像中自动诊断Covid-19感染状态 | 使用大量数据集（10,293张X光片）训练和测试模型，并在区分Covid-19和肺炎患者方面取得了99.60%的高准确率 | 现有技术大多未使用大量数据进行训练和测试，本研究虽然使用了较大数据集，但仍可能存在数据多样性和泛化能力方面的限制 | 开发一种快速准确的Covid-19自动诊断系统，以辅助临床医生和研究人员 | 胸部X光图像，包括Covid-19、肺炎和正常患者三类 | computer vision | Covid-19 | 深度学习 | CNN | image | 10,293张X光片（其中2,875张为Covid-19患者） | NA | NA | NA | NA |
| 8846 | 2025-06-08 |
AI-aided on-chip nucleic acid assay for smart diagnosis of infectious disease
2022-May, Fundamental research
IF:5.7Q1
DOI:10.1016/j.fmre.2021.12.005
PMID:40477452
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research paper | 提出了一种结合深度学习和微流控纸基分析设备的AI辅助芯片核酸测定方法，用于智能诊断传染病 | 首次将AI整合到芯片PCR数据分析中，能够预测qPCR的最终输出和趋势，并探索每个反应的动态和内在特征 | NA | 提高PCR检测效率，实现传染病的智能诊断 | SARS-CoV-2 ORF1ab基因的合成RNA模板 | digital pathology | infectious disease | PCR, deep learning, microfluidic paper-based analytical devices (µPADs) | RNN, LSTM, GRU | real-time PCR data | NA | NA | NA | NA | NA |
| 8847 | 2025-06-08 |
Novel deep learning approach to model and predict the spread of COVID-19
2022-May, Intelligent systems with applications
DOI:10.1016/j.iswa.2022.200068
PMID:40477648
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研究论文 | 本文提出了一种名为Deep Sequential Prediction Model (DSPM)的深度学习技术和基于机器学习的Non-parametric Regression Model (NRM)来预测COVID-19的传播 | 提出了DSPM和NRM两种新模型，用于预测COVID-19的传播，并在公开数据集上验证了其优越性能 | 未提及模型在实际应用中的泛化能力或对不同地区数据的适应性 | 开发稳健的人工智能技术以预测COVID-19的传播 | COVID-19的传播趋势 | 机器学习 | COVID-19 | 深度学习、机器学习 | DSPM、NRM、SVM、LSTM | 公开的新型冠状病毒数据集 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 8848 | 2025-06-08 |
Adaptively temporal graph convolution model for epidemic prediction of multiple age groups
2022-Mar, Fundamental research
IF:5.7Q1
DOI:10.1016/j.fmre.2021.07.007
PMID:40477716
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research paper | 提出了一种自适应时间图卷积模型（ATGCN），用于COVID-19和流感的多元时间序列预测，并在不同年龄组中表现出色 | ATGCN模型通过图学习方法捕捉多年龄组的接触模式，在短期和长期预测任务中均优于自回归模型和深度序列学习模型 | 未明确提及模型在其他传染病预测中的泛化能力，且未讨论计算复杂度或实时预测的可行性 | 探索深度学习在传染病预测领域的应用，特别是针对多年龄组的多元时间序列预测 | COVID-19和流感的确诊病例数据，重点关注不同年龄组之间的传播模式 | machine learning | COVID-19, influenza | graph-based deep learning approach | ATGCN (adaptively temporal graph convolution model) | multivariate time series data | 两个数据集（COVID-19和流感），具体样本量未明确说明 | NA | NA | NA | NA |
| 8849 | 2025-06-08 |
Automatic engagement estimation in smart education/learning settings: a systematic review of engagement definitions, datasets, and methods
2022, Smart learning environments
IF:6.7Q1
DOI:10.1186/s40561-022-00212-y
PMID:40477985
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review | 本文系统回顾了智能教育/学习环境中自动参与度估计的最新发展，包括参与度定义、数据集和基于机器学习的方法 | 提出了一个清晰的分类法来定义参与度，并总结了机器学习方法在自动参与度识别中的应用 | 存在一些关键挑战，如认知和个性化参与度问题，以及可能影响实际应用的机器学习问题 | 为研究人员提供关于自动参与度估计的见解，以增强智能学习中的自动参与度识别方法 | 学习者的参与度 | machine learning | NA | machine learning, deep learning | NA | dataset | 47篇研究文章 | NA | NA | NA | NA |
| 8850 | 2025-06-08 |
AFCM-LSMA: New intelligent model based on Lévy slime mould algorithm and adaptive fuzzy C-means for identification of COVID-19 infection from chest X-ray images
2021-Aug, Advanced engineering informatics
IF:8.0Q1
DOI:10.1016/j.aei.2021.101317
PMID:40477230
|
研究论文 | 提出了一种基于Lévy黏菌算法和自适应模糊C均值的新型智能模型AFCM-LSMA，用于从胸部X光图像中识别COVID-19感染 | 结合自适应模糊C均值(AFCM)和改进的基于Lévy分布的黏菌算法(SMA)，提出了一种新的优化模型AFCM-LSMA，用于COVID-19的快速诊断 | NA | 开发一个稳健的模型，从胸部X光图像中提取COVID-19的高级特征，以帮助快速诊断 | 胸部X光图像 | 计算机视觉 | COVID-19 | Lévy黏菌算法，自适应模糊C均值 | AFCM-LSMA | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 8851 | 2025-06-08 |
Scientific production and thematic breakthroughs in smart learning environments: a bibliometric analysis
2021, Smart learning environments
IF:6.7Q1
DOI:10.1186/s40561-020-00145-4
PMID:40477293
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研究论文 | 本文通过文献计量学方法分析了智能学习环境领域的研究趋势、学者生产力和主题焦点 | 提供了智能学习环境领域的全面概览，包括研究热点、主题焦点和未来方向 | 仅基于Scopus数据库的1081篇同行评议文章，可能未涵盖所有相关研究 | 分析智能学习环境领域的研究趋势、学者生产力和主题焦点 | 智能学习环境领域的科学出版物 | 教育技术 | NA | 文献计量分析 | NA | 文本 | 1081篇同行评议文章 | NA | NA | NA | NA |
| 8852 | 2025-06-08 |
Deep Learning and Particle Swarm Optimisation-Based Techniques for Visually Impaired Humans' Text Recognition and Identification
2021, Augmented human research
DOI:10.1007/s41133-021-00051-5
PMID:40477829
|
研究论文 | 本文提出了一种结合深度学习和粒子群优化的方法，用于视觉障碍者的文本识别与识别 | 结合深度神经网络和粒子群优化技术，用于复杂退化图像中的文本识别 | 未提及具体样本量或实际应用中的性能表现 | 开发一种能够帮助视觉障碍者在自然场景中识别文本的系统 | 视觉障碍者 | 计算机视觉 | NA | 梯度图像方法、对比度图像方法、自适应图像映射、笔画宽度变换、Gabor变换 | 深度神经网络、粒子群优化 | 图像 | 使用IIIT5K数据集进行开发 | NA | NA | NA | NA |
| 8853 | 2025-06-07 |
im7G-DCT: A two-branch strategy model based on improved DenseNet and transformer for m7G site prediction
2025-Oct, Computational biology and chemistry
IF:2.6Q2
|
研究论文 | 本文提出了一种基于改进的DenseNet和Transformer的两分支策略模型im7G-DCT，用于预测m7G位点 | 采用两分支策略并行提取局部和全局特征，深入挖掘m7G位点序列的潜在特征信息，提高了预测准确率 | NA | 准确识别mRNA中的m7G位点，为临床应用和治疗策略开发提供支持 | mRNA中的N-7甲基鸟苷(m7G)位点 | 生物信息学 | 癌症、神经退行性疾病、病毒感染 | 深度学习 | 改进的DenseNet和Transformer | RNA序列数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 8854 | 2025-06-07 |
Convolutional Neural Network approach to classify mitochondrial morphologies
2025-Oct, Computational biology and chemistry
IF:2.6Q2
|
研究论文 | 介绍了一种基于深度学习的软件MitoClass，用于自动分类线粒体网络的形态 | 利用CNN架构开发了MitoClass软件，能够快速、准确地对线粒体形态进行分类 | NA | 开发一种高效的方法，定量评估细胞群体中线粒体形状的变化 | 线粒体网络的形态 | 计算机视觉 | NA | 超分辨率成像 | CNN | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 8855 | 2025-06-07 |
iEnhancer-DS: Attention-based improved densenet for identifying enhancers and their strength
2025-Oct, Computational biology and chemistry
IF:2.6Q2
|
研究论文 | 提出了一种基于深度学习的多任务框架iEnhancer-DS，用于增强子识别及其强度分类 | 结合改进的DenseNet模块和自注意力机制，动态评估特征重要性并分配权重，提高了增强子识别和强度预测的性能 | 未提及具体的数据集规模或多样性限制 | 开发计算方法来快速准确地识别增强子及其强度 | DNA序列中的增强子及其强度 | 生物信息学 | NA | one-hot编码和核苷酸化学性质(NCP) | 改进的DenseNet和自注意力机制 | DNA序列数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 8856 | 2025-06-07 |
Advanced data-driven interpretable analysis for predicting resistant starch content in rice using NIR spectroscopy
2025-Sep-15, Food chemistry
IF:8.5Q1
DOI:10.1016/j.foodchem.2025.144311
PMID:40334489
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研究论文 | 本研究提出了一种结合近红外光谱(NIR)和卷积神经网络(CNN)的创新数据驱动框架，用于快速、经济高效地预测大米中的抗性淀粉(RS)含量 | 创新性地将CNN与数据增强技术结合，并利用SHAP方法解释模型，显著提高了预测精度并缩小了关键波长范围 | 深度学习模型的'黑箱'特性虽然通过SHAP得到部分解释，但可能仍存在其他未被发现的局限性 | 开发一种快速、经济高效的大米抗性淀粉含量预测方法 | 大米中的抗性淀粉(RS) | 机器学习 | NA | 近红外光谱(NIR) | CNN | 光谱数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 8857 | 2025-06-07 |
Intelligent transformation of ultrasound-assisted novel solvent extraction plant active ingredients: Tools for machine learning and deep learning
2025-Sep-15, Food chemistry
IF:8.5Q1
DOI:10.1016/j.foodchem.2025.144649
PMID:40349518
|
综述 | 本文综述了机器学习和深度学习模型在超声波辅助新型溶剂提取植物活性成分中的应用进展 | 利用机器学习和深度学习模型解决超声波辅助提取中的挑战，包括加速新型溶剂筛选、促进活性成分发现、优化复杂提取过程、深入分析提取机制以及实时监控超声波设备 | 模型可解释性、数据集标准化和工业可扩展性等挑战 | 推动超声波辅助提取技术的智能化转型 | 植物活性成分 | 机器学习 | NA | 超声波辅助提取(UAE) | 机器学习和深度学习模型 | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 8858 | 2025-06-07 |
Smartphone-integrated Nanozyme approaches for rapid and on-site detection: Empowering smart food safety
2025-Sep-15, Food chemistry
IF:8.5Q1
DOI:10.1016/j.foodchem.2025.144678
PMID:40359792
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review | 本文综述了智能手机集成的纳米酶技术在食品安全快速现场检测中的应用及其进展 | 探讨了智能手机与纳米酶技术结合用于实时生物传感的创新点，以及与AI、ML、DL和3D打印技术结合的潜力 | 讨论了提高灵敏度、实现多重检测和现场应用验证等关键挑战 | 旨在推动智能食品安全系统的发展，实现实时现场检测以确保食品质量和公共健康 | 食源性病原体、污染物、食品添加剂、营养素及有害残留物（如农药和兽药） | 食品安全 | NA | 纳米酶技术、AI、ML、DL、3D打印 | NA | 实时生物传感数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 8859 | 2025-06-07 |
Digital image-based chemometrics for food analysis: a practical tutorial and roadmap
2025-Sep-15, Food chemistry
IF:8.5Q1
DOI:10.1016/j.foodchem.2025.144531
PMID:40367821
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综述 | 本文综述了数字图像在食品分析中的应用，提供了从单变量方法到多变量分类/校准方法的路线图，并通过三个案例研究展示了其在食品安全和质量方面的潜力 | 介绍了混合颜色描述符、色度图、深度学习架构和时间分辨RGB成像等最新进展，提高了这些技术在食品科学中的稳健性和适用性 | 该领域面临关键挑战，特别是缺乏方法学标准化，文献中多样化的应用证明了这一点 | 开发食品质量控制中的分析方法 | 食品 | 化学计量学 | NA | 数字图像处理 | 深度学习架构 | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 8860 | 2025-06-07 |
EffiCOVID-net: A highly efficient convolutional neural network for COVID-19 diagnosis using chest X-ray imaging
2025-Aug, Methods (San Diego, Calif.)
DOI:10.1016/j.ymeth.2025.04.008
PMID:40252941
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research paper | 提出了一种名为EffiCOVID-Net的高效卷积神经网络，用于通过胸部X光影像诊断COVID-19 | EffiCOVID-Net结合了多样化的特征学习单元，采用包含(3×3)滤波器和循环连接的EffiCOVID块，以提取复杂特征同时保持空间完整性 | 该模型最适合作为辅助工具而非独立的诊断方法 | 开发一种高效且准确的深度学习模型，用于COVID-19的早期诊断 | COVID-19患者的胸部X光影像 | computer vision | COVID-19 | deep learning | CNN | image | 两个公开可用的COVID-19胸部X光数据集 | NA | NA | NA | NA |