深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 33074 篇文献，本页显示第 10281 - 10300 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 10281 | 2025-05-31 |
Transforming 3D MRI to 2D Feature Maps Using Pre-Trained Models for Diagnosis of Attention Deficit Hyperactivity Disorder
2025-May-13, Tomography (Ann Arbor, Mich.)
DOI:10.3390/tomography11050056
PMID:40423258
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研究论文 | 本研究探讨了利用预训练模型将3D MRI转换为2D特征图，结合深度学习技术高精度诊断注意力缺陷多动障碍(ADHD)的潜在效用 | 提出了一种从3D MRI图像中提取2D特征的新方法，并将这些特征与临床特征相结合用于ADHD诊断 | 研究为概念验证性质，样本量有限，且仅使用了ADHD200数据集 | 开发基于深度学习的ADHD高精度诊断工具 | ADHD患者和正常对照的MRI数据及临床特征 | 数字病理学 | 神经发育障碍 | MRI | VGG16, CNN2D, CNN1D, LSTM, GRU | 3D MRI图像和临床数据 | ADHD200数据集(具体数量未明确说明) | NA | NA | NA | NA |
| 10282 | 2025-05-31 |
Energy-Efficient Fall-Detection System Using LoRa and Hybrid Algorithms
2025-May-12, Biomimetics (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/biomimetics10050313
PMID:40422143
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研究论文 | 介绍了一种结合LoRa技术和混合算法的高效能跌倒检测系统 | 提出了一种混合系统，结合了基于阈值的初步检测和基于CNN-LSTM的深度学习模型，以提高分类准确性，并通过LoRa技术实现长距离、低能耗的通信 | 实验中使用的是模拟跌倒数据，可能无法完全反映真实场景中的复杂性 | 开发一种高效能、高精度的跌倒检测系统，以提升老年人和行动不便人士的安全和生活质量 | 老年人和行动不便人士 | 可穿戴设备 | 老年疾病 | LoRa, CNN, LSTM | CNN-LSTM | 加速度数据 | 实验中使用模拟跌倒数据和日常活动数据，具体样本数量未提及 | NA | NA | NA | NA |
| 10283 | 2025-05-31 |
MultiSEss: Automatic Sleep Staging Model Based on SE Attention Mechanism and State Space Model
2025-May-03, Biomimetics (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/biomimetics10050288
PMID:40422118
|
research paper | 提出了一种名为MultiSEss的创新深度学习架构，用于解决自动睡眠阶段分类中的关键问题 | 结合了多尺度卷积模块和Squeeze-and-Excitation注意力机制，并采用状态空间序列耦合模块来更准确地捕获和整合多模态数据之间的相关性 | 未提及具体的局限性 | 提高自动睡眠阶段分类的准确性，以改善睡眠障碍的诊断和治疗 | 睡眠阶段分类 | machine learning | sleep disorders | 深度学习 | CNN, SE注意力机制, 状态空间模型 | 多模态数据 | Sleep-EDF-20和Sleep-EDF-78数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 10284 | 2025-05-31 |
A Bio-Inspired Learning Dendritic Motion Detection Framework with Direction-Selective Horizontal Cells
2025-May-02, Biomimetics (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/biomimetics10050286
PMID:40422116
|
research paper | 提出了一种受生物启发的可学习水平细胞树突神经元模型（HCdM），用于高效且鲁棒的运动方向检测 | HCdM模型模仿树突神经元的局部处理机制，通过突触学习修剪不必要部分，在噪声图像中保持高准确度，特别是在椒盐噪声下表现优异 | 未来研究需要将HCdM与在复杂视觉场景中表现优异的SOTA模型结合以增强其适应性 | 开发一种高效且鲁棒的运动方向检测模型 | 运动方向检测 | computer vision | NA | NA | HCdM | image | NA | NA | NA | NA | NA |
| 10285 | 2025-05-31 |
Aligning, Autoencoding and Prompting Large Language Models for Novel Disease Reporting
2025-05, IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence
IF:20.8Q1
DOI:10.1109/TPAMI.2025.3534586
PMID:40031357
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research paper | 提出了一种基于提示的深度学习框架PromptLLM，用于准确高效地生成新疾病的放射学报告 | 通过视觉图像与文本报告的对齐、无标签数据的自编码以及提示LLM学习新疾病的知识和写作风格，减少对大量标注数据的依赖 | 实验仅针对COVID-19和多种胸部疾病进行验证，可能在其他疾病上的泛化能力有限 | 开发一种能够在新疾病数据有限的情况下生成准确放射学报告的方法 | 放射学图像和新疾病的报告生成 | natural language processing | COVID-19, thorax diseases | prompt-based deep learning | LLM | image, text | 仅使用1%的训练数据 | NA | NA | NA | NA |
| 10286 | 2025-05-31 |
Development and validation of pan-cancer lesion segmentation AI-model for whole-body 18F-FDG PET/CT in diverse clinical cohorts
2025-May, Computers in biology and medicine
IF:7.0Q1
DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110052
PMID:40127518
|
研究论文 | 开发并验证了一种基于深度学习的全身18F-FDG PET/CT图像病灶分割AI模型，适用于多种临床队列 | 提出了一种不依赖病灶位置和部位的深度学习自动分割模型，并在多种未见过的临床队列中进行了验证 | 模型在测试集和PHEO队列中遗漏了小体积和低摄取病灶，且在OS和ST队列中假阳性和假阴性病灶的体积和摄取无显著差异 | 开发一种适用于全身18F-FDG PET/CT图像的自动病灶分割AI模型 | 全身18F-FDG PET/CT图像中的病灶 | 数字病理学 | 多种癌症（骨肉瘤、神经母细胞瘤、儿童实体瘤、成人嗜铬细胞瘤/副神经节瘤） | 18F-FDG PET/CT成像 | 3D U-Net（特别是3D full resolution nnUNet） | 3D医学影像 | 训练、验证和测试集共1014例全身FDG-PET/CT图像，外加3个未见过的临床队列（OS队列13例，ST队列14例，PHEO队列40例） | NA | NA | NA | NA |
| 10287 | 2025-05-31 |
IR-GPT: AI Foundation Models to Optimize Interventional Radiology
2025-May, Cardiovascular and interventional radiology
IF:2.8Q2
DOI:10.1007/s00270-024-03945-0
PMID:40140092
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研究论文 | 本文探讨了如何为介入放射学（IR）定制基础人工智能（AI）模型，提出了IR-GPT的设计理念 | 首次提出为介入放射学定制基础AI模型IR-GPT，旨在提供一个统一的AI平台 | 未具体说明模型实现细节及实际应用效果 | 优化介入放射学中的AI应用 | 介入放射学相关的AI基础模型 | 数字病理学 | NA | 深度学习 | GPT | 文本、医学图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 10288 | 2025-05-31 |
Unsupervised Test-Time Adaptation for Hepatic Steatosis Grading Using Ultrasound B-Mode Images
2025-05, IEEE transactions on ultrasonics, ferroelectrics, and frequency control
DOI:10.1109/TUFFC.2025.3555180
PMID:40138246
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研究论文 | 本文提出了一种无监督的测试时间自适应方法，用于超声B模式图像的肝脏脂肪变性分级 | 提出了一种测试时间批量归一化（TTN）技术，专门针对标签分布变化引起的域偏移，通过调整训练好的卷积神经网络模型中批量归一化层的选定特征来实现无监督自适应 | 方法仅在两个不同机构收集的腹部超声数据集上进行了评估，可能需要更多样化的数据集验证其泛化能力 | 解决肝脏脂肪变性分级中因临床环境差异导致的域偏移问题，提高模型在不同临床环境中的泛化能力 | 超声B模式图像中的肝脏脂肪变性分级 | 数字病理学 | 肝脏疾病 | 无监督域适应技术 | CNN | 图像 | 两个不同机构收集的腹部超声数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 10289 | 2025-05-31 |
Predicting the structures of cyclic peptides containing unnatural amino acids by HighFold2
2025-May-01, Briefings in bioinformatics
IF:6.8Q1
DOI:10.1093/bib/bbaf202
PMID:40350698
|
research paper | 本文介绍了一种名为HighFold2的新模型，用于预测含有非天然氨基酸的环肽的三维结构 | HighFold2基于AlphaFold-Multimer框架，首次将预定义的刚性基团及其初始原子坐标从天然氨基酸扩展到非天然氨基酸，并引入额外的神经网络来表征肽的原子级特征，同时构建了基于不同环化约束的环肽相对位置编码矩阵 | NA | 准确预测含有非天然氨基酸的环肽的三维结构，以促进基于环肽的药物发现 | 含有非天然氨基酸的环肽及其与蛋白质的复合物 | machine learning | NA | deep learning | HighFold2 (基于AlphaFold-Multimer框架) | 3D结构数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 10290 | 2025-05-31 |
Grading of Foveal Hypoplasia Using Deep Learning on Retinal Fundus Images
2025-May-01, Translational vision science & technology
IF:2.6Q2
DOI:10.1167/tvst.14.5.18
PMID:40402544
|
research paper | 本研究开发并评估了一种基于深度学习的模型，用于使用视网膜眼底图像对中心凹发育不全进行分级 | 该研究首次使用深度学习模型对中心凹发育不全进行六级分类，并在准确性和效率上优于资深和初级临床医生的评估 | 研究为回顾性研究，样本量相对有限（303名患者），且数据来源于单一时间段（2001年至2021年） | 开发并评估一种深度学习模型，用于中心凹发育不全的分级诊断 | 中心凹发育不全患者 | digital pathology | 眼科疾病 | 深度学习 | EfficientNet_b1 | image | 605张视网膜眼底图像（来自303名患者，其中男性55.1%，女性44.9%） | NA | NA | NA | NA |
| 10291 | 2025-05-31 |
Formation permeability estimation using mud loss data by deep learning
2025-Apr-30, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-94617-7
PMID:40307334
|
研究论文 | 本研究提出了一种利用泥浆流失数据和深度学习技术估算地层渗透率的新方法 | 首次将泥浆流失数据与深度学习技术结合用于地层渗透率估算，并引入了DJINN模型提高预测精度 | 研究基于模拟数据，需要在实际钻井环境中进一步验证 | 开发一种准确估算地层渗透率的新方法 | 油气储层的地层渗透率 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 1D-CNN, DJINN | 数值数据（泥浆流失率、储层参数等） | 模拟生成的泥浆流失率数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 10292 | 2025-05-31 |
ARAN: Age-Restricted Anonymized Dataset of Children Images and Body Measurements
2025-Apr-30, Journal of imaging
IF:2.7Q3
DOI:10.3390/jimaging11050142
PMID:40422998
|
research paper | 本文介绍了ARAN数据集，这是首个符合欧洲通用数据保护条例的儿童图像与身体测量标记数据集，用于开发预测模型 | 首个符合伦理委员会批准的儿童图像与身体测量标记数据集，支持多视角图像，数据规模远超同类数据集 | 数据集仅包含16至98个月的儿童，可能无法覆盖所有年龄段 | 开发从单张图像精确估计儿童身体测量和体重的模型，用于儿科生长监测和营养不良早期检测 | 512名16至98个月的儿童，每人4个不同视角的图像，共2048张图像 | computer vision | malnutrition | deep learning | DenseNet121 | image | 512名儿童（2048张图像） | NA | NA | NA | NA |
| 10293 | 2025-05-31 |
Medical Image Segmentation: A Comprehensive Review of Deep Learning-Based Methods
2025-Apr-30, Tomography (Ann Arbor, Mich.)
DOI:10.3390/tomography11050052
PMID:40423254
|
review | 本文全面回顾了基于深度学习的医学图像分割方法 | 对当前医学图像分割领域的代表性方法进行了分类、回顾和总结，并预测了未来研究方向 | 未提及具体方法的局限性 | 分析医学图像分割领域的研究现状和发展趋势 | 医学图像分割方法 | computer vision | NA | deep learning | CNN | image | NA | NA | NA | NA | NA |
| 10294 | 2025-05-31 |
SwinTCS: A Swin Transformer Approach to Compressive Sensing with Non-Local Denoising
2025-Apr-29, Journal of imaging
IF:2.7Q3
DOI:10.3390/jimaging11050139
PMID:40422996
|
研究论文 | 提出了一种基于Swin Transformer的新型深度学习框架SwinTCS，用于压缩感知图像重建，结合了非局部均值去噪模块以提高重建质量 | 利用Swin Transformer架构整合分层特征表示策略增强全局上下文建模，同时引入辅助CNN捕捉局部特征，并加入非局部均值去噪模块抑制噪声 | NA | 解决传统压缩感知重建方法在边界伪影和鲁棒性方面的挑战，提高多媒体应用中的图像重建质量 | 压缩感知图像重建 | 计算机视觉 | NA | 压缩感知(CS) | Swin Transformer, CNN | 图像 | 多个公共基准数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 10295 | 2025-05-31 |
Automatic smart brain tumor classification and prediction system using deep learning
2025-Apr-28, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-95803-3
PMID:40295548
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研究论文 | 提出了一种基于深度学习的智能脑肿瘤分类和预测系统 | 结合定制CNN模型和预训练模型（Inception-v4和EfficientNet-B4），用于脑肿瘤的早期检测和分类，系统具有高准确性和适应性 | 未提及模型在临床环境中的实际应用效果及泛化能力 | 开发智能监测系统以实现脑肿瘤的早期检测、分类和预测 | 脑肿瘤MRI图像 | 数字病理 | 脑肿瘤 | 深度学习 | CNN, Inception-v4, EfficientNet-B4 | 图像 | 1000张脑肿瘤图像 | NA | NA | NA | NA |
| 10296 | 2025-05-31 |
Automatic Controversy Detection Based on Heterogeneous Signed Attributed Network and Deep Dual-Layer Self-Supervised Community Analysis
2025-Apr-27, Entropy (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/e27050473
PMID:40422428
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研究论文 | 本研究提出了一种基于异构签名属性网络和深度双层自监督社区分析的计算方法，用于社交媒体平台上的争议检测 | 该方法整合了社交媒体中的多维异构信息，并引入了一种新的争议度量标准，考虑了社区区分、介数中心性和用户表示三个维度 | NA | 开发一种更稳定和准确的社交媒体争议检测方法 | 社交媒体平台上的争议内容 | 自然语言处理 | NA | 文本挖掘和深度学习 | 深度双层自监督算法 | 文本 | 微博数据集，包括#微博(3792)、#评论(45,741)、#转发(36,126)和#用户(61,327) | NA | NA | NA | NA |
| 10297 | 2025-05-31 |
Bilingual Sign Language Recognition: A YOLOv11-Based Model for Bangla and English Alphabets
2025-Apr-27, Journal of imaging
IF:2.7Q3
DOI:10.3390/jimaging11050134
PMID:40422991
|
研究论文 | 本研究开发了一种基于YOLOv11的双语手语识别模型，用于同时识别孟加拉手语(BdSL)和英语手语(ASL)的字母 | 首次提出了一种能够同时识别两种不同手语字母的实时检测系统，采用改进的YOLOv11架构并取得了较高的识别准确率 | 仅针对字母级别的识别，未涉及更复杂的手语词汇或句子结构 | 开发一个统一的双语手语识别系统以改善听障人士的跨语言交流 | 孟加拉手语(BdSL)和英语手语(ASL)的字母符号 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | YOLOv11 | 图像 | 9556张包含64种不同字母符号的图像 | NA | NA | NA | NA |
| 10298 | 2025-05-31 |
Performance Evaluation of Image Segmentation Using Dual-Energy Spectral CT Images with Deep Learning Image Reconstruction: A Phantom Study
2025-Apr-27, Tomography (Ann Arbor, Mich.)
DOI:10.3390/tomography11050051
PMID:40423253
|
research paper | 评估不同能量水平的单色图像在医学图像分割中的性能 | 使用双能谱CT图像结合深度学习图像重建技术进行图像分割性能评估 | 研究仅针对低密度、非增强物体在低剂量条件下的表现 | 评估不同能量水平和重建算法对医学图像分割性能的影响 | ACR464体模中的低密度模块 | digital pathology | NA | 双能谱CT成像，深度学习图像重建 | U-Net | CT图像 | ACR464体模中的低密度模块（直径25 mm，密度差6 HU） | NA | NA | NA | NA |
| 10299 | 2025-05-31 |
A Deep Learning Algorithm for Multi-Source Data Fusion to Predict Effluent Quality of Wastewater Treatment Plant
2025-Apr-27, Toxics
IF:3.9Q1
DOI:10.3390/toxics13050349
PMID:40423427
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研究论文 | 本文介绍了一种融合多源数据的深度学习方法，用于预测污水处理厂的出水质量 | 提出了一种结合LSTM和GRU的深度学习算法，用于多源数据融合，预测污水处理厂出水质量，相比传统机器学习算法有显著提升 | 案例研究仅在中国安徽省的一个工业污水处理厂进行，可能限制了结果的普适性 | 构建准确的污水处理厂出水质量模型，为运营管理提供决策支持 | 污水处理厂的出水质量 | 机器学习 | NA | 深度学习 | LSTM, GRU | 多源数据（水量数据、工艺数据、能耗数据、水质数据） | 中国安徽省的一个工业污水处理厂案例 | NA | NA | NA | NA |
| 10300 | 2025-05-31 |
An integrated AI knowledge graph framework of bacterial enzymology and metabolism
2025-Apr-15, Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America
IF:9.4Q1
DOI:10.1073/pnas.2425048122
PMID:40193601
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research paper | 该研究介绍了一个名为IBIS的集成AI知识图谱框架，用于快速、可扩展的细菌代谢推断 | 利用深度学习和知识图谱技术，结合Transformer模型生成高质量的酶、生物合成域和代谢途径的嵌入表示，实现大规模代谢蛋白质和途径的快速比较 | 未提及具体的数据集规模或模型性能的详细比较 | 改进细菌代谢研究，促进人类健康和农业实践的发展 | 细菌代谢、酶、生物合成域和代谢途径 | machine learning | NA | 深度学习、知识图谱、Transformer模型 | Transformer | 基因组测序数据 | 未提及具体样本数量 | NA | NA | NA | NA |