深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 33366 篇文献，本页显示第 10441 - 10460 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 10441 | 2025-10-06 |
Prediction of one-year recurrence among breast cancer patients undergone surgery using artificial intelligence-based algorithms: a retrospective study on prognostic factors
2025-May-26, BMC cancer
IF:3.4Q2
DOI:10.1186/s12885-025-14369-5
PMID:40419997
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研究论文 | 本研究使用人工智能算法预测乳腺癌术后患者一年内的复发风险 | 比较多种机器学习和深度学习算法在乳腺癌一年复发预测中的表现，并利用SHAP分析识别关键预后因素 | 回顾性研究设计，数据仅来自德黑兰市三个临床中心，样本量有限 | 开发有效的乳腺癌术后一年复发预测模型 | 乳腺癌术后患者 | 机器学习 | 乳腺癌 | 临床数据分析 | 机器学习,深度学习 | 临床数据 | 1156例乳腺癌术后患者数据（445例复发，711例未复发） | NA | 随机森林 | 阳性预测值,阴性预测值,灵敏度,特异性,准确率,F分数,AUC | NA |
| 10442 | 2025-06-01 |
Characterization of immune features and discovery of potential biomarkers for ankylosing spondylitis using deep plasma proteomics
2025-May-26, Journal of advanced research
IF:11.4Q1
DOI:10.1016/j.jare.2025.05.052
PMID:40436140
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research paper | 通过深度血浆蛋白质组学和深度学习策略，研究强直性脊柱炎的免疫特征并发现潜在生物标志物 | 整合随机森林和正交偏最小二乘判别分析构建机器学习模型，识别出与强直性脊柱炎相关的关键蛋白质 | 样本量相对较小，且仅针对血浆蛋白质组进行分析，未涉及其他生物样本 | 优化强直性脊柱炎的临床管理和预后评估 | 强直性脊柱炎患者和健康对照者的血浆样本 | machine learning | 强直性脊柱炎 | 深度定量蛋白质组学，ELISA | RF, OPLS-DA | 蛋白质组数据 | 104名参与者（AS患者和健康对照者），独立队列79名参与者用于ELISA验证 | NA | NA | NA | NA |
| 10443 | 2025-10-06 |
Auxiliary Teaching and Student Evaluation Methods Based on Facial Expression Recognition in Medical Education
2025-May-22, JMIR human factors
IF:2.6Q3
DOI:10.2196/72838
PMID:40402552
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研究论文 | 提出一种基于面部表情识别技术的医学教育辅助教学和学生评估方法 | 将面部表情识别技术应用于医学教育领域，通过分析学生情绪状态实现教学策略的动态调整 | 面临技术准确性、设备依赖性和隐私保护等挑战 | 改善医学教学效果，优化个性化学习，促进师生互动 | 医学教育中的学生 | 计算机视觉 | NA | 面部表情识别 | 深度学习算法 | 面部图像 | NA | NA | NA | NA | 多角度高清摄像头 |
| 10444 | 2025-10-06 |
A Scoping Review of AI-Driven Digital Interventions in Mental Health Care: Mapping Applications Across Screening, Support, Monitoring, Prevention, and Clinical Education
2025-May-21, Healthcare (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/healthcare13101205
PMID:40428041
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综述 | 本PRISMA-ScR范围综述系统梳理了人工智能在心理健康护理中筛查、支持、监测、预防和临床教育五个阶段的应用现状 | 提出了四支柱框架来系统分类AI在心理健康护理中的应用，并整合了大型语言模型等最新AI技术在心理健康领域的最新实证研究 | 仅纳入36项实证研究，可能存在发表偏倚，且未对研究质量进行系统评估 | 系统梳理人工智能驱动的数字干预在心理健康护理中的应用现状和未来方向 | 心理健康护理的数字干预应用 | 自然语言处理 | 精神疾病 | NA | 机器学习,深度学习,大型语言模型 | 文本,对话数据 | 36项实证研究 | NA | NA | NA | NA |
| 10445 | 2025-10-06 |
Brain Tumour Segmentation and Grading Using Local and Global Context-Aggregated Attention Network Architecture
2025-May-21, Bioengineering (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/bioengineering12050552
PMID:40428171
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研究论文 | 开发了一种结合局部和全局上下文注意力网络的LGCNet架构，用于脑肿瘤分割和分级 | 提出了一种结合局部上下文注意力网络和全局上下文注意力网络的聚合架构，能够从任务、维度和尺度中提取信息 | 研究范围仅限于BraTS2019数据集，需要扩展到不同的临床和成像环境 | 设计开发能够更有效检测和分级脑肿瘤的智能模型 | 脑肿瘤 | 计算机视觉 | 脑肿瘤 | 深度学习 | 注意力网络 | 医学图像 | BraTS2019数据集 | NA | LGCNet（局部上下文注意力网络+全局上下文注意力网络） | Dice分数, 灵敏度, 特异性, Hausdorff分数 | NA |
| 10446 | 2025-10-06 |
RDW-YOLO: A Deep Learning Framework for Scalable Agricultural Pest Monitoring and Control
2025-May-21, Insects
IF:2.7Q1
DOI:10.3390/insects16050545
PMID:40429258
|
研究论文 | 提出基于YOLO11改进的RDW-YOLO深度学习框架，用于农业害虫检测与监控 | 引入三个关键创新：重参数化扩张融合模块增强特征提取、双路径下采样模块提升多尺度适应性、改进的Wise-Wasserstein IoU损失函数优化边界框回归 | NA | 开发高精度高效率的农业害虫检测算法 | 农业害虫 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | YOLO | 图像 | 增强版IP102数据集 | NA | YOLO11, RDW-YOLO | mAP@0.5, mAP@0.5:0.95 | NA |
| 10447 | 2025-06-01 |
Improved YOLOv8 Network of Aircraft Target Recognition Based on Synthetic Aperture Radar Imaging Feature
2025-May-21, Sensors (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/s25103231
PMID:40432024
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研究论文 | 本文提出了一种基于合成孔径雷达（SAR）成像特征的改进YOLOv8网络，用于飞机目标识别 | 采用了Shi-Tomasi角点检测算法和Enhanced Lee滤波算法将灰度图像转换为RGB图像，增强了YOLOv8模型的多维特征提取能力，并集成了Swin Transformer机制以更好地捕捉特征图中的长距离依赖关系 | NA | 提高SAR图像中飞机目标的识别准确率和效率 | SAR图像中的飞机目标 | 计算机视觉 | NA | Shi-Tomasi角点检测算法、Enhanced Lee滤波算法、Swin Transformer机制 | YOLOv8 | 图像 | 两个数据集：ISPRS-SAR-aircraft数据集和SAR-Aircraft-1.0数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 10448 | 2025-06-01 |
Optimizing Backbone Networks Through Hybrid-Modal Fusion: A New Strategy for Waste Classification
2025-May-21, Sensors (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/s25103241
PMID:40432034
|
研究论文 | 提出了一种高效的混合模态融合方法HFWC-Net，用于精确的垃圾图像分类 | HFWC-Net结合了CNN和Transformer的层次结构，通过Agent Attention机制和LionBatch优化策略，提高了分类准确性并显著减少了分类时间 | 在复杂环境和多样化垃圾类型中仍可能存在识别准确性和泛化能力的挑战 | 优化垃圾分类的自动化方法，提高分类效率和准确性 | 垃圾图像 | 计算机视觉 | NA | 混合模态融合方法 | HFWC-Net（结合CNN和Transformer） | 图像 | 公共数据集Garbage Classification、TrashNet和自建MixTrash数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 10449 | 2025-10-06 |
Multiclassification of Colorectal Polyps from Colonoscopy Images Using AI for Early Diagnosis
2025-May-20, Diagnostics (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/diagnostics15101285
PMID:40428278
|
研究论文 | 本研究开发了一种基于深度学习的结直肠息肉多分类框架，用于从结肠镜图像中自动分类息肉类型 | 提出了自定义的CRP-ViT模型，在捕获复杂特征方面表现优异，并开发了用户友好的实时交互界面 | NA | 通过AI模型自动分类结直肠息肉，辅助结直肠癌早期诊断 | 结肠镜图像中的结直肠息肉 | 计算机视觉 | 结直肠癌 | 深度学习 | CNN, Transformer | 图像 | 实时数据集和公开数据集 | NA | VGG16, VGG19, ResNet50, DenseNet121, EfficientNetV2, InceptionNetV3, Vision Transformer (ViT), CRP-ViT | 准确率 | NA |
| 10450 | 2025-10-06 |
Artificial Intelligence and Novel Technologies for the Diagnosis of Upper Tract Urothelial Carcinoma
2025-May-20, Medicina (Kaunas, Lithuania)
DOI:10.3390/medicina61050923
PMID:40428881
|
综述 | 本文综述人工智能和新技术在上尿路尿路上皮癌诊断中的应用 | 系统评估多种AI技术（包括随机森林模型、计算机视觉模型和深度学习工作流）在UTUC诊断中的创新应用 | 纳入研究数量有限（仅12篇），且ChatGPT等技术尚未成熟到能提供诊断治疗建议 | 探讨人工智能和新技术在高级别UTUC早期识别中的应用，以预防转移和促进及时治疗 | 上尿路尿路上皮癌（UTUC） | 数字病理学 | 尿路上皮癌 | 尿液细胞学、CT尿路成像、内窥镜检查、组织病理学分析 | 随机森林, 深度学习, 计算机视觉模型 | 图像, 文本, 放射组学特征 | 基于12篇纳入文献的研究数据 | NA | NA | 诊断准确性 | NA |
| 10451 | 2025-10-06 |
Computational methods for modeling protein-protein interactions in the AI era: Current status and future directions
2025-May-19, Drug discovery today
IF:6.5Q1
DOI:10.1016/j.drudis.2025.104382
PMID:40398752
|
综述 | 本文综述了人工智能时代蛋白质-蛋白质相互作用计算建模方法的现状与未来发展方向 | 系统总结了AI方法在蛋白质相互作用建模中的革命性进展，特别关注深度学习框架和端到端方法的最新创新 | 未提供具体实验验证数据，主要基于文献综述和分析 | 探讨蛋白质-蛋白质相互作用计算建模方法的发展现状和未来趋势 | 蛋白质-蛋白质相互作用建模的计算方法 | 机器学习 | NA | 深度学习, 端到端框架 | 深度学习模型 | 蛋白质结构数据 | NA | AlphaFold及其衍生框架 | NA | NA | NA |
| 10452 | 2025-10-06 |
A Smartphone-Based Non-Destructive Multimodal Deep Learning Approach Using pH-Sensitive Pitaya Peel Films for Real-Time Fish Freshness Detection
2025-May-19, Foods (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/foods14101805
PMID:40428585
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研究论文 | 提出一种基于智能手机和火龙果皮pH敏感薄膜的多模态深度学习方法，用于实时无损检测鱼类新鲜度 | 首次结合火龙果皮pH智能指示膜与多模态深度学习，设计MDFA模块增强颜色特征提取，并采用CAG-Fusion机制自适应融合图像和化学时序特征 | 仅在特定智能手机（小米14）上测试，未验证在其他设备上的泛化性能 | 开发低成本便携的鱼类新鲜度实时检测方法 | 鱼类新鲜度指标（pH值、TVB-N、TVC） | 计算机视觉 | NA | 高压均质技术、pH敏感薄膜 | CNN, TCN | 图像、化学指标数据 | 3600张指示膜图像 | TensorFlow, PyTorch | MobileNetV2, TCN | 分类准确率, 推理时间 | 智能手机（小米14） |
| 10453 | 2025-10-06 |
Automated Stuttering Detection Using Deep Learning Techniques
2025-May-19, Journal of clinical medicine
IF:3.0Q1
DOI:10.3390/jcm14103552
PMID:40429548
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研究论文 | 本研究开发了一种基于深度学习的自动化口吃检测系统 | 首次将CNN和ConvLSTM深度学习模型应用于口吃检测，性能优于先前研究 | NA | 开发自动化口吃检测系统以克服人工测量的局限 | 口吃患者的语音数据 | 自然语言处理 | 言语障碍 | 深度学习 | CNN, ConvLSTM | 语音数据 | FluencyBank和SEP-28K两个基准数据集 | NA | 卷积神经网络, 卷积长短期记忆网络 | 准确率 | NA |
| 10454 | 2025-06-01 |
NeuroDetect: Deep Learning-Based Signal Detection in Phase-Modulated Systems with Low-Resolution Quantization
2025-May-19, Sensors (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/s25103192
PMID:40431983
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研究论文 | 本文介绍了NeuroDetect，一种基于深度学习的无模型信号检测框架，专为具有低分辨率模数转换器（ADC）的相位调制无线系统设计 | NeuroDetect无需显式信道状态信息，直接通过神经网络架构从数据中学习量化接收信号与发送符号之间的非线性关系，并在最坏情况下与假设完美信道知识的最大似然检测器相比性能差距不超过12% | NA | 开发适用于低分辨率ADC相位调制无线系统的信号检测框架 | 相位调制无线系统中的信号检测 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 神经网络 | 信号数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 10455 | 2025-06-01 |
Novel Spatio-Temporal Joint Learning-Based Intelligent Hollowing Detection in Dams for Low-Data Infrared Images
2025-May-19, Sensors (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/s25103199
PMID:40431991
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研究论文 | 提出了一种基于时空联合学习的智能检测方法，用于低数据红外图像中的大坝空鼓检测 | 创新性地结合物理信息神经网络（PINNs）与扩散技术，解决了低数据环境下的红外图像空鼓检测问题 | 方法依赖于构建的数据集，实际应用中可能需要对不同环境进行适应性调整 | 开发一种高效、非破坏性的红外检测方法，用于大坝空鼓的智能检测 | 混凝土大坝的表面温度场变化及空鼓缺陷 | 计算机视觉 | NA | 红外检测技术、扩散技术 | 物理信息神经网络（PINNs） | 红外图像 | 少量真实图像（few shots real images） | NA | NA | NA | NA |
| 10456 | 2025-10-06 |
Neurophysiological Approaches to Lie Detection: A Systematic Review
2025-May-18, Brain sciences
IF:2.7Q3
DOI:10.3390/brainsci15050519
PMID:40426690
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系统综述 | 系统评估2017-2024年间基于脑电图P300成分的测谎研究，重点关注信号处理、特征提取和分类算法 | 首次系统评估使用ERP P300成分进行测谎的最新研究进展，特别关注面部识别任务中的应用 | 仅纳入2017-2024年英文文献，可能遗漏其他语种或早期重要研究 | 评估脑电图P300成分在测谎中的应用效果，识别最优的信号处理和分类方法 | 基于脑电图的测谎研究，特别关注面部识别刺激下的P300响应 | 神经工程 | NA | 脑电图(EEG), 事件相关电位(ERP) P300成分 | SVM, LDA, CNN | 脑电信号 | NA | NA | 卷积神经网络 | 准确率 | NA |
| 10457 | 2025-06-01 |
A Supervised Scene Adaptive Model for Identifying Impact Load with Few Samples
2025-May-17, Sensors (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/s25103169
PMID:40431961
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research paper | 提出了一种基于监督场景自适应模型的冲击载荷识别方法，仅需少量样本即可实现高精度识别 | 该方法解决了深度学习模型在少量或零冲击训练样本情况下的迁移能力问题，实现了跨结构的有效迁移 | 方法在完全不同的结构区域条件下的位置识别精度有所下降 | 开发适用于大型飞机结构健康监测的冲击载荷识别技术 | 下一代大型飞机结构 | structural health monitoring | NA | deep learning | supervised scene adaptive model | impact load data | 少量样本（校准阶段仅需单个样本） | NA | NA | NA | NA |
| 10458 | 2025-06-01 |
Depth Perception Based on the Interaction of Binocular Disparity and Motion Parallax Cues in Three-Dimensional Space
2025-May-17, Sensors (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/s25103171
PMID:40431963
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综述 | 本文系统总结了基于双目视差和运动视差线索的三维空间深度感知相关研究 | 从单一线索研究转向两种线索交互作用的定量研究，并总结了四种深度感知模型 | 未提出新的深度感知模型，主要对现有研究进行总结和分析 | 探讨人类视觉系统中双目视差和运动视差线索在三维空间深度感知中的作用 | 人类视觉系统的深度感知机制 | 计算机视觉 | NA | 文献调查与模型分析 | WF模型、MWF模型、SF模型、IC模型 | 文献数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 10459 | 2025-10-06 |
Identification of Key Genes and Potential Therapeutic Targets in Sepsis-Associated Acute Kidney Injury Using Transformer and Machine Learning Approaches
2025-May-16, Bioengineering (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/bioengineering12050536
PMID:40428155
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研究论文 | 本研究开发了一种结合Transformer深度学习与传统机器学习方法的AI框架，用于识别脓毒症相关急性肾损伤的关键基因和潜在治疗靶点 | 首次将Transformer深度学习模型与多种传统机器学习方法(LASSO、SVM-RFE、随机森林和神经网络)结合，用于识别SA-AKI的复杂非线性基因互作关系 | 研究基于公开数据库的微阵列数据，样本来源和数量可能有限，需要进一步实验验证 | 开发AI驱动的整合框架，提升脓毒症相关急性肾损伤的早期诊断能力并发现潜在治疗靶点 | 脓毒症相关急性肾损伤患者的基因表达数据 | 机器学习 | 脓毒症相关急性肾损伤 | 微阵列基因表达分析，转录组学分析 | Transformer, LASSO, SVM-RFE, Random Forest, 神经网络 | 基因表达数据 | 来自GEO数据库的两个数据集(GSE95233和GSE69063)，识别出617个SA-AKI相关差异表达基因 | NA | Transformer | AUC | NA |
| 10460 | 2025-10-06 |
Comparative Study of Cell Nuclei Segmentation Based on Computational and Handcrafted Features Using Machine Learning Algorithms
2025-May-16, Diagnostics (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/diagnostics15101271
PMID:40428264
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研究论文 | 本研究比较了基于计算特征和手工特征的机器学习算法在细胞核分割中的性能 | 首次系统比较了手工特征与CNN衍生特征在细胞核分割任务中的表现，并证明CNN特征结合逻辑回归的优越性 | 未提及具体数据集大小和多样性限制，未讨论计算复杂度问题 | 评估不同机器学习方法在细胞核图像分割中的质量 | 细胞核图像 | 数字病理 | 前列腺癌, 乳腺癌, 脑肿瘤 | 显微图像分析 | K-means, Random Forest, SVM, Logistic Regression, CNN | 图像 | NA | NA | CNN | 准确率, Dice系数, Jaccard系数 | NA |