深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 33150 篇文献，本页显示第 11181 - 11200 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 11181 | 2025-10-07 |
Domain-separated capsule network for damage detection in aluminum plates under varying vibration conditions
2025-May-12, Ultrasonics
IF:3.8Q1
DOI:10.1016/j.ultras.2025.107688
PMID:40381421
|
研究论文 | 提出一种域分离胶囊网络用于在变化振动条件下检测铝板损伤 | 集成胶囊网络与注意力机制，引入动态对抗因子优化域间特征对齐，采用多头自注意力机制提升分类性能 | NA | 降低环境振动对铝板损伤检测精度的影响 | 2024铝合金板 | 结构健康监测 | NA | 超声导波 | 胶囊网络 | 超声信号 | NA | NA | 域分离胶囊网络(DS-CapsNet) | NA | NA |
| 11182 | 2025-10-07 |
The impact of clinical history on the predictive performance of machine learning and deep learning models for renal complications of diabetes
2025-May-12, Computer methods and programs in biomedicine
IF:4.9Q1
DOI:10.1016/j.cmpb.2025.108812
PMID:40382871
|
研究论文 | 本研究探讨临床病史对机器学习和深度学习模型预测糖尿病肾病并发症性能的影响 | 首次系统评估多时间点临床病史信息对糖尿病肾病预测模型性能的改善效果，并比较多种机器学习方法的性能差异 | 研究基于回顾性真实世界数据，可能存在选择偏倚和数据质量问题 | 开发有效的预测模型来识别糖尿病肾病患者并发症风险 | 2型糖尿病患者 | 机器学习 | 糖尿病肾病 | 真实世界研究 | 逻辑回归,随机森林,Cox比例风险回归,RNN | 临床数据 | 全国多中心回顾性研究数据 | NA | 循环神经网络 | AUROC,C-index,平均精度 | NA |
| 11183 | 2025-10-07 |
Towards automated and reliable lung cancer detection in histopathological images using DY-FSPAN: A feature-summarized pyramidal attention network for explainable AI
2025-May-10, Computational biology and chemistry
IF:2.6Q2
|
研究论文 | 提出DY-FSPAN深度学习框架用于肺组织病理图像的自动癌症检测，平衡性能与可解释性 | 结合Y形模块和注意力机制增强空间特征表示，同时保持感受野一致性，通过Grad-CAM实现特征可视化 | NA | 开发可靠且可解释的肺癌自动检测方法 | 肺组织病理图像 | 数字病理 | 肺癌 | 深度学习 | CNN | 图像 | NA | NA | DY-FSPAN, Y-blocks, 注意力机制 | 准确率 | NA |
| 11184 | 2025-10-07 |
IBDome: An integrated molecular, histopathological, and clinical atlas of inflammatory bowel diseases
2025-May-06, Research square
DOI:10.21203/rs.3.rs-6443303/v1
PMID:40386420
|
研究论文 | 本研究构建了一个整合分子、组织病理学和临床数据的炎症性肠病图谱IBDome | 首次整合多组学数据与组织病理学图像，开发了基于基础模型的深度学习方法来预测疾病活动度 | 样本量相对有限（1002例），且为多队列研究设计 | 通过多组学和 multimodal 分析提升对炎症性肠病的理解和临床管理 | 1002例IBD患者和非IBD对照的临床样本 | 数字病理学 | 炎症性肠病 | 全外显子组测序, RNA测序, 血清蛋白质组学, 组织病理学评估 | 深度学习, 基础模型 | 基因组数据, 转录组数据, 蛋白质组数据, 组织病理学图像 | 1002例患者和对照 | NA | 基础模型 | 组织学疾病活动度评分预测准确性 | NA |
| 11185 | 2025-10-07 |
A Bi-modal Temporal Segmentation Network for Automated Segmentation of Focal Liver Lesions in Dynamic Contrast-enhanced Ultrasound
2025-May, Ultrasound in medicine & biology
|
研究论文 | 开发并验证用于动态对比增强超声视频中局灶性肝脏病变自动分割的双模态时序分割网络 | 提出BTS-Net双模态时序分割网络，首次实现动态CEUS视频中FLL的自动分割，并支持自动生成时间-强度曲线 | 回顾性研究，样本量相对有限（232例患者），需要进一步前瞻性验证 | 开发自动化的深度学习模型用于局灶性肝脏病变的医学图像分割 | 接受动态对比增强超声检查的局灶性肝脏病变患者 | 医学图像分析 | 肝脏疾病 | 动态对比增强超声 | 深度学习分割网络 | 超声视频序列 | 232例单发局灶性肝脏病变患者（160名男性，中位年龄56岁） | NA | BTS-Net | Dice分数, IoU, Hausdorff距离, 组内相关系数, Pearson相关系数 | NA |
| 11186 | 2025-10-07 |
Preliminary phantom study of four-dimensional computed tomographic angiography for renal artery mapping: Low-tube voltage and low-contrast volume imaging with deep learning-based reconstruction
2025-May, Radiography (London, England : 1995)
DOI:10.1016/j.radi.2025.102929
PMID:40147091
|
研究论文 | 本研究通过血管体模评估低管电压4D-CT血管成像结合低对比剂用量和深度学习重建在肾动脉成像中的可行性 | 首次将低管电压4D-CT血管成像与深度学习重建技术结合，探索在低对比剂用量条件下保持肾动脉成像质量的可行性 | 研究基于体模实验，需要进一步的临床验证来确认实际应用效果 | 评估低管电压4D-CT血管成像结合低对比剂用量和深度学习重建在肾动脉栓塞术中的可行性 | 模拟对比增强血管的定制体模 | 医学影像 | 肾脏疾病 | 4D-CT血管成像，深度学习重建 | 深度学习 | CT影像 | 定制血管体模，7名放射科医生参与评估 | NA | NA | 峰值对比噪声比，图像噪声，4点量表定性评估 | NA |
| 11187 | 2025-10-07 |
Devising a novel evaluation method for computed tomography images containing metal artifacts from titanium seed implants: Application to virtual monochromatic imaging energy optimization
2025-May, Radiography (London, England : 1995)
DOI:10.1016/j.radi.2025.102944
PMID:40199192
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研究论文 | 本研究开发了一种评估钛种子植入物金属伪影的新方法，并确定了虚拟单色成像的最佳能量水平以减少伪影并提高信号检测能力 | 提出了新的对比度-伪影比(CAR)评估方法，结合Gumbel评估法和深度学习算法优化虚拟单色成像能量水平 | 研究基于体模实验，需要进一步临床验证 | 开发金属伪影评估方法并优化虚拟单色成像能量参数 | 钛种子植入物产生的金属伪影 | 医学影像处理 | 前列腺癌 | 双能CT，虚拟单色成像，金属伪影减少技术 | 深度学习 | CT图像 | 前列腺区域体模实验 | NA | NA | 对比度噪声比(CNR)，对比度-伪影比(CAR)，Gumbel评估参数 | NA |
| 11188 | 2025-10-07 |
Artificial intelligence in drug resistance management
2025-May, 3 Biotech
IF:2.6Q3
DOI:10.1007/s13205-025-04282-w
PMID:40235844
|
综述 | 本文综述了人工智能在抗菌药物耐药性管理中的应用，重点探讨了深度学习与机器学习在预测耐药模式和发现新型抗生素方面的作用 | 系统总结了多种AI模型（朴素贝叶斯、决策树、随机森林、支持向量机、人工神经网络）在抗菌药物耐药性管理中的创新应用，包括耐药表型预测、新抗生素发现和耐药相关突变检测 | 面临数据隐私保护、算法透明度不足、数据稀缺性、伦理考量以及需要加强跨学科合作等挑战 | 探讨人工智能技术在抗菌药物耐药性管理中的应用潜力与挑战 | 抗菌药物耐药性（AMR） | 机器学习 | 传染病 | 深度学习，机器学习 | Naïve Bayes, Decision Trees, Random Forest, Support Vector Machines, Artificial Neural Networks | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 11189 | 2025-10-07 |
Reduction of radiation exposure in chest radiography using deep learning-based noise reduction processing: A phantom and retrospective clinical study
2025-May, Radiography (London, England : 1995)
DOI:10.1016/j.radi.2025.102958
PMID:40280035
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研究论文 | 评估基于深度学习的智能降噪技术在胸部平面摄影中降低患者辐射剂量的效果 | 首次系统评估深度学习降噪技术在胸部X射线摄影中实现辐射剂量降低35%同时保持图像质量的能力 | 研究样本量相对较小(100例)，且为回顾性研究设计 | 评估智能降噪技术在胸部平面摄影中降低患者辐射剂量的效果 | 肺部体模和100例接受胸部X射线检查的患者 | 医学影像处理 | 胸部疾病 | 平面X射线摄影 | 深度学习 | X射线图像 | 100例患者 | NA | NA | 平均意见评分, 盲参考图像空间质量评估器, 入射表面剂量 | NA |
| 11190 | 2025-10-07 |
Low-cost video-based air quality estimation system using structured deep learning with selective state space modeling
2025-May, Environment international
IF:10.3Q1
DOI:10.1016/j.envint.2025.109496
PMID:40344874
|
研究论文 | 提出一种基于视频的低成本空气质量估计系统AQP-Mamba，通过选择性状态空间建模实现多污染物浓度和空气质量指数的准确预测 | 首次将选择性状态空间模型(SSM)与混合预测器结合用于视频空气质量分析，通过四种扫描技术双向处理时空特征，实现线性复杂度的长距离依赖捕捉 | 研究仅基于巴基斯坦拉合尔六个监测站的数据，需要在更广泛地理区域验证模型泛化能力 | 开发高效且成本效益高的空气质量预测模型，支持主动污染控制 | 室外空气质量，包括PM2.5、PM10污染物浓度和空气质量指数(AQI) | 计算机视觉 | NA | 视频分析，深度学习 | 选择性状态空间模型(SSM)，混合预测器 | 视频 | 13,176个视频，来自巴基斯坦拉合尔六个监测站的每小时空气质量数据 | NA | AQP-Mamba，选择性状态空间模型，混合预测器 | R平方(PM2.5: 0.91, PM10: 0.90, AQI: 0.92)，准确率(94.57%)，精确率(93.86%)，召回率(94.20%)，F1分数(93.44%) | 实时性能，每个视频处理延迟1.98秒 |
| 11191 | 2025-10-07 |
Robust automatic train pass-by detection combining deep learning and sound level analysis
2025-May-01, JASA express letters
IF:1.2Q3
DOI:10.1121/10.0036754
PMID:40387613
|
研究论文 | 提出结合深度学习和声级分析的创新方法，用于自动检测列车通过事件 | 首次将通用车辆噪声分类器与声级分析和梅尔频谱图分类相结合，专门针对列车通过检测 | NA | 开发自动声音事件检测和分类方法以控制高噪声水平 | 列车通过时产生的声音信号 | 机器学习 | NA | 声级分析，梅尔频谱图分析 | 深度学习分类器 | 音频信号 | 多种长期信号 | NA | NA | 时间重叠度90% | NA |
| 11192 | 2025-10-07 |
Food Freshness Prediction Platform Utilizing Deep Learning-Based Multimodal Sensor Fusion of Volatile Organic Compounds and Moisture Distribution
2025-04-25, ACS sensors
IF:8.2Q1
DOI:10.1021/acssensors.5c00254
PMID:40123082
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研究论文 | 开发了一种基于深度学习的多模态传感器融合平台，用于通过挥发性有机化合物和水分分布预测牛肉新鲜度 | 将自注意力机制和SENet缩放特征引入多模态深度学习模型，实现传感器重要特征的自适应融合和聚焦 | 仅针对牛肉样品进行研究，未验证在其他食品类型上的适用性 | 开发能够精确监测牛肉腐败过程的多模态传感技术 | 牛肉样品 | 机器学习 | NA | 表面增强拉曼散射(SERS), 低场核磁共振(LF-NMR) | 深度学习 | 传感器数据, 挥发性有机化合物数据, 水分分布数据 | NA | NA | 自注意力机制, SENet | R², 准确率 | NA |
| 11193 | 2025-10-07 |
Spider-Inspired Ion Gel Sensor for Dual-Mode Detection of Force and Speed via Magnetic Induction
2025-04-25, ACS sensors
IF:8.2Q1
DOI:10.1021/acssensors.5c00403
PMID:40152352
|
研究论文 | 基于蜘蛛感知机制设计了一种可同时检测风速和压力的双模式离子凝胶柔性传感器 | 结合蜘蛛感知机制开发了集成磁感应和电容设计的双模式传感器，实现了力与速度的同时检测 | NA | 开发多功能、高灵敏度、宽检测范围且耐用的柔性传感器 | 风速和压力检测，人体运动监测 | 传感器技术 | NA | 磁感应共振原理，电容设计 | 深度学习算法 | 阻抗信号，电容信号 | NA | NA | NA | 准确率 | NA |
| 11194 | 2025-10-07 |
Deep Learning-driven Microfluidic-SERS to Characterize the Heterogeneity in Exosomes for Classifying Non-Small Cell Lung Cancer Subtypes
2025-04-25, ACS sensors
IF:8.2Q1
DOI:10.1021/acssensors.4c03621
PMID:40167999
|
研究论文 | 开发了一种结合深度学习、微流控芯片和表面增强拉曼散射的技术，用于通过外泌体表征实现非小细胞肺癌的早期诊断和分子分型 | 首次将深度学习与微流控-SERS技术集成，实现了外泌体的高效捕获、富集和分析，能够区分不同NSCLC细胞系 | 未提及临床样本验证规模及多中心验证数据 | 实现非小细胞肺癌的早期诊断和精确分子分型 | 非小细胞肺癌细胞系的外泌体 | 生物医学工程 | 肺癌 | 微流控技术, 表面增强拉曼散射(SERS), 外泌体分析 | 深度学习 | 拉曼光谱数据 | 三种NSCLC细胞系和正常细胞系 | NA | NA | 准确率, AUC曲线 | NA |
| 11195 | 2025-04-26 |
Informing Deep Learning of Sensing Data with Physics and Chemistry
2025-04-25, ACS sensors
IF:8.2Q1
DOI:10.1021/acssensors.5c01075
PMID:40275811
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 11196 | 2025-10-07 |
Blood cancer prediction model based on deep learning technique
2025-01-13, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-84475-0
PMID:39805996
|
研究论文 | 本研究开发了一种基于深度学习技术的血癌预测模型，旨在提高血癌早期诊断的准确性 | 首次系统比较了ResNetRS50、RegNetX016、AlexNet、Convnext、EfficientNet、Inception_V3、Xception和VGG19等多种深度学习模型在血癌预测中的性能，并发现ResNetRS50在准确性和速度方面表现最优 | NA | 通过早期诊断血癌来降低死亡率，为患者提供更好的生存机会 | 血癌患者 | 机器学习 | 血癌 | 深度学习 | CNN | NA | NA | NA | ResNetRS50, RegNetX016, AlexNet, Convnext, EfficientNet, Inception_V3, Xception, VGG19 | 准确率, 错误率, 速度 | NA |
| 11197 | 2025-10-07 |
Importance of Computer-aided Drug Design in Modern Pharmaceutical Research
2025, Current drug discovery technologies
|
综述 | 本文探讨计算机辅助药物设计在现代药物研发中的重要性及其基本原理 | 系统综述CADD在加速药物发现过程、提高准确性和降低资源消耗方面的综合价值 | 基于文献综述的方法可能受限于已有研究的覆盖范围和质量 | 研究计算机辅助药物设计在药物研发中的意义和价值 | 药物发现和开发过程中的生物活性化合物 | 计算化学与药物设计 | NA | 分子对接、基于片段的药物发现、从头药物设计、药效团建模、定量构效关系、3D-QSAR、同源建模、计算机ADMET、机器学习/深度学习 | NA | 文献数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 11198 | 2025-10-07 |
Augmenting Human Expertise in Weighted Ensemble Simulations through Deep Learning-Based Information Bottleneck
2024-Dec-10, Journal of chemical theory and computation
IF:5.7Q1
DOI:10.1021/acs.jctc.4c00919
PMID:39589127
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研究论文 | 本研究提出了一种结合深度学习和专家知识的混合方法，用于改进加权集成模拟中的集体变量选择和采样效率 | 将状态预测信息瓶颈方法与专家知识相结合，形成混合方法，协同发挥数据驱动和专家指导的优势 | 仅在丙氨酸二肽和chignolin系统上进行了基准测试，需要更多系统验证 | 提高加权集成模拟的采样效率和状态探索能力 | 分子动力学模拟中的加权集成方法 | 机器学习 | NA | 加权集成方法，状态预测信息瓶颈 | 深度学习 | 分子动力学模拟数据 | NA | NA | 状态预测信息瓶颈 | 运行间方差，状态采样效率 | NA |
| 11199 | 2025-10-07 |
Increasing phosphorus loss despite widespread concentration decline in US rivers
2024-Nov-26, Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America
IF:9.4Q1
DOI:10.1073/pnas.2402028121
PMID:39556745
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研究论文 | 利用深度学习重建美国河流总磷浓度趋势，发现尽管浓度普遍下降但磷流失总量仍在增加 | 首次结合密集水文气象数据和深度学习填补历史数据空白，重建美国本土河流40年总磷浓度和流失量趋势 | 依赖历史数据的完整性和模型重建的准确性，气候变化对河流流量的影响增加了磷流失控制的复杂性 | 分析美国河流总磷浓度和流失量的长期变化趋势 | 美国本土430条河流的总磷浓度和流失量 | 环境科学, 机器学习 | NA | 水文气象监测, 深度学习 | LSTM | 水文气象时间序列数据 | 美国本土430条河流1980-2019年每日记录 | NA | 多任务长短期记忆网络 | NA | NA |
| 11200 | 2025-10-07 |
Rapid Detection of SARS-CoV-2 Variants Using an Angiotensin-Converting Enzyme 2-Based Surface-Enhanced Raman Spectroscopy Sensor Enhanced by CoVari Deep Learning Algorithms
2024-06-28, ACS sensors
IF:8.2Q1
DOI:10.1021/acssensors.4c00488
PMID:38843447
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研究论文 | 开发了一种结合表面增强拉曼光谱和深度学习算法的集成方法，用于快速检测和定量SARS-CoV-2变异株 | 基于ACE2功能化的SERS传感器与CoVari深度学习算法相结合，可同时预测病毒变异株种类和浓度 | 未明确说明样本来源和具体样本数量，未知样本测试在浓度高于781 PFU/mL时分类准确率>90% | 开发快速定量检测SARS-CoV-2变异株的方法 | SARS-CoV-2病毒及其变异株（SARS-CoV-2 B1和CoV-NL63） | 生物传感器与机器学习 | COVID-19 | 表面增强拉曼光谱（SERS） | 深度学习 | 光谱数据 | NA | NA | CoVari | 准确率, R²值 | NA |