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 11261 - 11280 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 11261 | 2025-05-12 |
Comparison of deep learning models for facial attractiveness assessment on 3D photos
2025-Jun, Journal of dentistry
IF:4.8Q1
DOI:10.1016/j.jdent.2025.105735
PMID:40199417
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研究论文 | 本研究比较了几种著名的CNN模型在中国6-18岁正畸患者面部吸引力评估中的准确性和精确性 | 首次在3D照片上比较了多种CNN模型在面部吸引力评估中的表现，并分析了模型准确性与训练效率之间的权衡 | 研究仅针对中国6-18岁正畸患者，样本多样性可能有限 | 评估不同CNN模型在面部吸引力评估中的性能 | 中国6-18岁正畸患者的面部3D照片 | 计算机视觉 | 正畸 | 3D摄影 | CNN (包括ResNet18, ResNet50, ResNet101, VGG-16, VGG-19, Inception-v3, MobileNet-v2, DenseNet121) | 3D照片转换的2D RGB图像 | 1272名患者的3D照片 | NA | NA | NA | NA |
| 11262 | 2025-05-12 |
SapFlower: an automated tool for sap flow data preprocessing, gap-filling, and analysis using deep learning
2025-Jun, The New phytologist
DOI:10.1111/nph.70107
PMID:40200603
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research paper | 介绍了一个名为SapFlower的自动化工具，用于处理、填补和分析植物液流数据 | 整合了自动清洗、机器学习和深度学习模型，能够高效处理液流数据中的噪声和缺失值 | 未来需要针对不同树种进行特定校正，并支持更多测量方法 | 提高植物液流数据处理的效率和可访问性 | 植物液流数据 | machine learning | NA | thermal dissipation probes (TDP) | random forest, Gaussian process regression, LSTM, BiLSTM | sap flow data | NA | NA | NA | NA | NA |
| 11263 | 2025-05-12 |
Predicting lung cancer bone metastasis using CT and pathological imaging with a Swin Transformer model
2025-Jun, Journal of bone oncology
IF:3.1Q2
DOI:10.1016/j.jbo.2025.100681
PMID:40342492
|
research paper | 开发了一种基于Swin Transformer的多模态深度学习模型，用于通过整合CT成像和病理数据预测肺癌患者的骨转移风险 | 首次将Swin Transformer模型应用于多模态（CT和病理图像）数据融合，以预测肺癌骨转移风险 | 样本量相对较小（215例患者），且未提及外部验证集的结果 | 早期预测肺癌患者的骨转移风险，以实现及时干预并改善患者预后 | 215例确诊肺癌患者（包括有和无骨转移的患者） | digital pathology | lung cancer | CT成像和数字化组织病理学成像 | Swin Transformer | image | 215例肺癌患者 | NA | NA | NA | NA |
| 11264 | 2025-05-12 |
Using explainable machine learning to predict the irritation and corrosivity of chemicals on eyes and skin
2025-May-15, Toxicology letters
IF:2.9Q2
DOI:10.1016/j.toxlet.2025.03.008
PMID:40180199
|
研究论文 | 本研究采用可解释的机器学习方法预测化学物质对眼睛和皮肤的刺激性和腐蚀性 | 结合大量实验数据开发多种机器学习和深度学习模型，并通过多层次的解释性分析提供预测结果的深入见解 | 模型在外部验证集上的平衡准确率分别为73.0%和75.1%，仍有提升空间 | 评估农药、化妆品和眼科药物中化学物质的潜在刺激性 | 化学物质对眼睛和皮肤的刺激性和腐蚀性 | 机器学习 | NA | 机器学习和深度学习 | 多种机器学习和深度学习模型 | 实验数据 | 3316个眼刺激实验数据点和3080个皮肤刺激实验数据点 | NA | NA | NA | NA |
| 11265 | 2025-05-12 |
Quantitative analysis and clinical determinants of orthodontically induced root resorption using automated tooth segmentation from CBCT imaging
2025-May-08, BMC oral health
IF:2.6Q1
DOI:10.1186/s12903-025-06052-9
PMID:40340630
|
research paper | 本研究应用深度学习和CBCT技术定量分析正畸诱导的牙根吸收（OIRR）及其风险因素，以提高评估的准确性和效率 | 利用深度学习自动分割CBCT图像中的牙齿，实现OIRR的精确量化，并分析其临床影响因素 | 研究样本量较小（108例），且部分因素对牙根吸收的解释方差较低（3%至15.4%） | 提高正畸诱导牙根吸收的评估准确性和临床决策支持 | 108名正畸患者的CBCT扫描数据 | digital pathology | geriatric disease | CBCT成像 | 深度学习模型 | 3D图像 | 108名正畸患者 | NA | NA | NA | NA |
| 11266 | 2025-05-12 |
Hearing vocals to recognize schizophrenia: speech discriminant analysis with fusion of emotions and features based on deep learning
2025-May-08, BMC psychiatry
IF:3.4Q2
DOI:10.1186/s12888-025-06888-z
PMID:40340671
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研究论文 | 开发了一种基于深度学习的精神分裂症语音判别模型，结合不同情感刺激和特征 | 结合不同情感刺激和特征融合，提高了精神分裂症检测的准确性和特异性 | 样本量相对较小，且仅使用固定文本进行语音分析 | 提高精神分裂症的准确检测 | 精神分裂症患者和健康对照者 | 自然语言处理 | 精神分裂症 | log-Mel频谱图和MFCCs提取 | CNN | 语音 | 156名精神分裂症患者和74名健康对照者 | NA | NA | NA | NA |
| 11267 | 2025-05-12 |
Optimizing the dynamic treatment regime of outpatient rehabilitation in patients with knee osteoarthritis using reinforcement learning
2025-May-08, Journal of neuroengineering and rehabilitation
IF:5.2Q1
DOI:10.1186/s12984-025-01609-9
PMID:40340812
|
研究论文 | 本研究通过构建膝关节骨关节炎数据库并应用强化学习算法，开发了一种动态治疗推荐系统，以优化膝关节骨关节炎的个性化治疗方案 | 结合特征选择和强化学习技术，提出了一种创新的治疗方法优化方案，为慢性病管理提供了新的可能性 | 研究依赖于模拟实验验证算法有效性，实际临床应用效果有待进一步验证 | 优化膝关节骨关节炎患者的门诊康复动态治疗方案 | 膝关节骨关节炎患者 | 机器学习 | 膝关节骨关节炎 | 随机森林特征选择，强化学习算法（DDPG、DQN、BCQ） | DDPG、DQN、BCQ | 临床问卷数据 | 大量临床数据（具体数量未提及） | NA | NA | NA | NA |
| 11268 | 2025-05-12 |
A multi-label deep residual shrinkage network for high-density surface electromyography decomposition in real-time
2025-May-08, Journal of neuroengineering and rehabilitation
IF:5.2Q1
DOI:10.1186/s12984-025-01639-3
PMID:40340912
|
研究论文 | 提出了一种名为ML-DRSNet的新型实时高密度表面肌电图分解算法，结合多标签学习和深度残差收缩网络以提高准确性和降低延迟 | 首次将多标签学习与深度残差收缩网络(DRSNet)结合用于HD-sEMG分解，显著提高了分解精度并降低了延迟 | 仅在一个公共sEMG数据集上进行了评估，需要更多临床数据验证 | 提高表面肌电图分解的准确性和实时性 | 运动单位尖峰序列(MUSTs) | 生物医学信号处理 | 神经肌肉疾病 | 高密度表面肌电图(HD-sEMG) | 深度残差收缩网络(DRSNet), 多标签深度卷积神经网络(ML-DCNN) | 生物电信号 | 公共sEMG数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 11269 | 2025-05-12 |
Predicting adenine base editing efficiencies in different cellular contexts by deep learning
2025-May-08, Genome biology
IF:10.1Q1
DOI:10.1186/s13059-025-03586-7
PMID:40340964
|
研究论文 | 本研究通过深度学习模型BEDICT2.0预测腺嘌呤碱基编辑在不同细胞环境中的效率 | 开发了BEDICT2.0深度学习模型，能够高精度预测腺嘌呤碱基编辑在细胞系和肝脏中的效率，并验证了其在体外和体内环境中的适用性 | 模型在细胞系和肝脏中的预测准确性存在差异，且未在其他类型的细胞或组织中验证 | 预测腺嘌呤碱基编辑在不同细胞环境中的效率，以纠正致病突变 | 腺嘌呤碱基编辑（ABEs）在细胞系和鼠肝脏中的应用 | 机器学习 | NA | 腺嘌呤碱基编辑（ABEs）、深度测序 | 深度学习模型（BEDICT2.0） | 基因序列数据 | 2,195个致病突变和12,000个引导RNA | NA | NA | NA | NA |
| 11270 | 2025-05-12 |
The published role of artificial intelligence in drug discovery and development: a bibliometric and social network analysis from 1990 to 2023
2025-May-08, Journal of cheminformatics
IF:7.1Q1
DOI:10.1186/s13321-025-00988-4
PMID:40341055
|
研究论文 | 本文通过文献计量和社交网络分析方法，系统分析了1990年至2023年间人工智能在药物发现和开发中的应用，揭示了该领域的演变、趋势和关键贡献者 | 首次全面分析了AI在药物发现和开发领域的文献计量特征，识别了高产作者、活跃机构、高影响力期刊以及国际合作模式 | 研究仅基于Web of Science数据库，可能未涵盖所有相关文献 | 系统分析AI在药物发现和开发领域的应用，理解该领域的演变、趋势和关键贡献者 | 1990-2023年间发表的4059篇科学文献，涉及13932位作者和1071种期刊 | 药物发现与开发 | NA | 文献计量分析、社交网络分析 | NA | 文献数据 | 4059篇科学出版物 | NA | NA | NA | NA |
| 11271 | 2025-05-12 |
Effective data selection via deep learning processes and corresponding learning strategies in ultrasound image classification
2025-May-08, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-00416-5
PMID:40341123
|
research paper | 本研究提出了一种通过深度学习和创新学习策略优化数据选择的新方法，以增强迁移学习在医学影像分类中的应用 | 提出了一种两阶段网络架构，通过原始网络和True网络的协同工作，优化数据选择并提高分类准确性，无需额外训练数据 | 方法在数据集已达上限且无法扩展的情况下特别有效，但在数据量充足的情况下可能优势不明显 | 提高数据有限情况下医学影像分类的迁移学习效果 | 甲状腺结节超声图像和皮肤镜图像 | computer vision | 甲状腺疾病 | 深度学习 | ResNet101, Vision Transformer, CNN | image | NA | NA | NA | NA | NA |
| 11272 | 2025-05-12 |
Real time intelligent garbage monitoring and efficient collection using Yolov8 and Yolov5 deep learning models for environmental sustainability
2025-May-08, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-99885-x
PMID:40341180
|
研究论文 | 本文提出了一种基于YOLOv8和YOLOv5深度学习模型的实时智能垃圾监测和高效收集系统，以应对城市垃圾管理问题 | 采用两阶段轻量级深度学习模型（YOLOv5和YOLOv8）进行垃圾分类，显著减少参数和计算成本，同时提高垃圾检测和分类的准确性 | 需要进一步研究目标遮挡问题、CPU和GPU硬件优化以及机器人系统集成 | 提高城市垃圾管理的效率和准确性，促进环境可持续发展 | 城市中的垃圾箱及其内部和外部的垃圾 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | YOLOv8, YOLOv5, EfficientNet | 图像 | 公共数据集和新构建的垃圾数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 11273 | 2025-05-12 |
Clinical assessment and interpretation of dysarthria in ALS using attention based deep learning AI models
2025-May-08, NPJ digital medicine
IF:12.4Q1
DOI:10.1038/s41746-025-01654-7
PMID:40341287
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研究论文 | 提出一种基于注意力的深度学习AI模型，用于评估ALS患者的构音障碍严重程度 | 采用注意力机制的深度学习模型提高了构音障碍评估的准确性，同时保持了临床可解释性 | 模型性能依赖于有限的样本量和远程收集的录音数据 | 提高ALS患者构音障碍评估的精确度和临床实用性 | ALS患者的语音录音 | 自然语言处理 | ALS（肌萎缩侧索硬化症） | 深度学习 | 基于注意力的深度学习模型 | 音频 | 125名参与者的2,102条录音 | NA | NA | NA | NA |
| 11274 | 2025-05-12 |
Leveraging retinanet based object detection model for assisting visually impaired individuals with metaheuristic optimization algorithm
2025-May-08, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-99903-y
PMID:40341297
|
research paper | 提出了一种基于RetinaNet和元启发式优化算法的对象检测模型，用于帮助视觉障碍人士 | 结合RetinaNet、EfficientNetB0、LSTM-AE和蒲公英优化器(DO)进行对象检测和分类，提高了准确率 | 仅在室内对象检测数据集上进行了验证，未测试室外复杂环境 | 改进实时对象检测方法，帮助视觉障碍人士识别物体 | 视觉障碍人士日常需要识别的物体 | computer vision | NA | Weiner filter, RetinaNet, EfficientNetB0, LSTM-AE, Dandelion Optimizer | RetinaNet, EfficientNetB0, LSTM-AE | image | 室内对象检测数据集(具体数量未提及) | NA | NA | NA | NA |
| 11275 | 2025-05-12 |
Monitoring and deformation of deep excavation engineering based on DFOS technology and hybrid deep learning
2025-May-08, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-01120-0
PMID:40341437
|
研究论文 | 提出了一种结合CNN、LSTM和自注意力机制的混合神经网络模型CNN-LSTM-SAM，用于深基坑位移预测 | 整合了CNN的数据特征提取能力、LSTM的长期记忆功能和自注意力机制的信息加权能力，提高了预测精度 | CNN-LSTM-SAM模型在深基坑位移分析中的应用有限 | 提高深基坑变形监测和预测的精度 | 深基坑工程 | 机器学习 | NA | DFOS技术 | CNN-LSTM-SAM | 时间序列监测数据 | 大连东港商务区某内支撑深基坑工程的位移数据 | NA | NA | NA | NA |
| 11276 | 2025-05-12 |
Deep learning-enhanced anti-noise triboelectric acoustic sensor for human-machine collaboration in noisy environments
2025-May-08, Nature communications
IF:14.7Q1
DOI:10.1038/s41467-025-59523-6
PMID:40341503
|
研究论文 | 开发了一种基于柔性纳米柱结构的抗噪声摩擦电声传感器（Anti-noise TEAS），并结合CNN深度学习模型（Anti-noise TEAS-DLM），用于嘈杂环境中的人机协作 | 通过接触传感直接捕获喉部混合模式振动的声学基频信号，并通过优化设备结构缓冲有效抑制环境噪声，结合深度学习模型实现高保真语义解码 | NA | 开发一种在嘈杂环境中实现高效人机语音交互的系统 | 人机协作系统，特别是在嘈杂环境中的应用 | 机器学习和人机交互 | NA | 深度学习，摩擦电传感 | CNN | 声学信号 | 在模拟虚拟和现实嘈杂环境中进行评估 | NA | NA | NA | NA |
| 11277 | 2025-05-12 |
Smart indoor monitoring for disabled individuals using an ensemble of deep learning models in an IoT environment
2025-May-08, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-00374-y
PMID:40341573
|
研究论文 | 本文提出了一种基于物联网环境的深度学习模型集成方法，用于智能室内监测残疾人的活动 | 提出了SIMDP-EDLIoT技术，结合了线性缩放归一化、改进的鱼鹰优化算法特征选择以及BiLSTM、GRU和CVAE三种深度学习模型的集成 | 需要进一步优化以减少能耗和延迟问题 | 提高残疾人和老年人室内活动监测的准确性和效率 | 残疾人和老年人的室内活动 | 物联网与深度学习 | 老年疾病 | 线性缩放归一化(LSN)、改进的鱼鹰优化算法(IOOA)、BiLSTM、GRU、CVAE | BiLSTM、GRU、CVAE | 传感器数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 11278 | 2025-05-12 |
Accelerating multi-objective optimization of concrete thin shell structures using graph-constrained GANs and NSGA-II
2025-May-08, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-00017-2
PMID:40341580
|
研究论文 | 本文提出了一种结合图约束条件生成对抗网络（GANs）和非支配排序遗传算法II（NSGA-II）的新方法，用于优化混凝土薄壳结构的拓扑和厚度 | 通过结合深度学习的生成能力和进化算法的优化过程，解决了当前优化技术的基本限制，显著提高了收敛速度和解决方案的多样性及质量 | NA | 优化混凝土薄壳结构的设计，以最小化重量、挠度和应变能 | 混凝土薄壳结构 | 机器学习和结构优化 | NA | 图约束条件生成对抗网络（GANs）和非支配排序遗传算法II（NSGA-II） | GAN和NSGA-II | 结构设计数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 11279 | 2025-05-12 |
An automated hip fracture detection, classification system on pelvic radiographs and comparison with 35 clinicians
2025-May-08, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-98852-w
PMID:40341645
|
研究论文 | 本研究提出了一种基于卷积神经网络(CNN)的自动化系统，用于检测骨盆X光片中的髋部骨折，并与35名临床医生的诊断结果进行比较 | 使用YOLOv5和三种预训练DNN架构进行髋部骨折检测和预测，在准确性和速度上显著优于临床医生 | 研究仅基于三家医院的骨盆X光片数据，可能无法代表所有临床场景 | 提高骨盆和髋部骨折的诊断准确性和效率 | 骨盆X光片中的髋部骨折 | 计算机视觉 | 骨科损伤 | CLAHE算法进行图像预处理 | YOLOv5, MobileNetV2, Xception, InceptionResNetV2 | 图像 | 来自三家医院的骨盆X光片 | NA | NA | NA | NA |
| 11280 | 2025-05-12 |
AER U-Net: attention-enhanced multi-scale residual U-Net structure for water body segmentation using Sentinel-2 satellite images
2025-May-08, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-99322-z
PMID:40341885
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research paper | 提出了一种名为AER U-Net的深度学习模型，用于从Sentinel-2卫星图像中精确分割水体 | 结合了残差块、自注意力机制和dropout层的U-Net架构，显著提升了分割精度和泛化能力 | 未提及具体的数据集局限性或模型在极端环境条件下的表现 | 开发创新的深度学习方法以提高遥感应用中水体分割的准确性 | Sentinel-2卫星图像中的水体 | computer vision | NA | 深度学习 | AER U-Net (基于U-Net架构改进) | 卫星图像 | 未明确提及具体样本数量 | NA | NA | NA | NA |