深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 32373 篇文献，本页显示第 11401 - 11420 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 11401 | 2025-05-12 |
Classification of Carotid Plaque with Jellyfish Sign Through Convolutional and Recurrent Neural Networks Utilizing Plaque Surface Edges
2024-Jul, 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/EMBC53108.2024.10782813
PMID:40040199
|
研究论文 | 本文提出了一种基于超声视频的深度神经网络方法，用于分类颈动脉斑块的Jellyfish征 | 结合卷积神经网络和循环神经网络，利用斑块表面边缘信息高效分类Jellyfish征 | 研究仅基于200名患者的超声视频图像，样本量有限 | 开发一种自动检测颈动脉斑块Jellyfish征的方法，以辅助脑梗死风险评估 | 颈动脉斑块 | 计算机视觉 | 心血管疾病 | 超声视频分析 | CNN和RNN | 视频 | 200名患者的超声视频图像 | NA | NA | NA | NA |
| 11402 | 2025-05-12 |
Focused State Recognition Using EEG with Eye Movement-Assisted Annotation
2024-Jul, 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/EMBC53108.2024.10781939
PMID:40040215
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研究论文 | 利用EEG和眼动信号通过深度学习模型识别和分析大脑活动，特别是专注状态 | 提出了一种结合眼动信号和EEG特征的专注状态标注方法，并通过Transformer模型实现了高准确率 | 未提及样本多样性或跨文化适用性，可能影响模型的泛化能力 | 通过EEG和眼动信号识别专注状态，提高大脑活动分类的准确性 | EEG和眼动信号 | 机器学习 | NA | EEG和眼动信号分析 | Transformer | EEG信号和眼动信号 | 未明确提及具体样本数量，但进行了主体依赖和跨主体实验 | NA | NA | NA | NA |
| 11403 | 2025-05-12 |
Exploring Schizophrenia Classification in fMRI Data: A Common Spatial Patterns(CSP) Approach for Enhanced Feature Extraction and Classification
2024-Jul, 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/EMBC53108.2024.10782387
PMID:40040201
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研究论文 | 本研究探讨了在静息态功能磁共振成像（rs-fMRI）数据中应用共同空间模式（CSP）方法进行精神分裂症分类的新方法 | 首次将主要用于脑电图（EEG）信号处理的CSP方法应用于fMRI数据集，并验证其在rs-fMRI中的有效性 | 仅比较了CSP与PCA等有限方法，未涉及更多先进的深度学习模型 | 探索CSP方法在rs-fMRI数据分析中的应用潜力，提高精神分裂症分类的准确性 | 精神分裂症患者和健康对照组的rs-fMRI数据 | 医学影像分析 | 精神分裂症 | rs-fMRI, CSP, PCA | CSP, PCA | 功能磁共振成像时间序列数据 | 包含患者和对照组两个主要类别的样本（具体数量未提及） | NA | NA | NA | NA |
| 11404 | 2025-05-12 |
MRI-only based material mass density and relative stopping power estimation via deep learning for proton therapy: a preliminary study
2024-05-15, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-61869-8
PMID:38750148
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研究论文 | 本研究开发了一种基于深度学习的MRI-only方法，用于质子治疗中的质量密度和相对阻止本领估计 | 首次提出结合深度学习的MRI-only方法，直接从MRI图像估计质量密度和相对阻止本领，避免了额外成像的需求 | 研究为初步研究，样本量有限，仅使用幻影和动物组织进行验证 | 开发质子治疗计划中直接从MRI图像估计质量密度和相对阻止本领的方法 | 五种组织替代幻影(皮肤、肌肉、脂肪组织、45%羟基磷灰石和海绵骨)和两种动物组织幻影(猪脑和猪肝) | 医学影像分析 | 肿瘤治疗 | 深度学习、MRI成像(包括T1、T2和ZTE扫描) | 深度学习模型 | MRI图像 | 五种组织替代幻影和两种动物组织幻影 | NA | NA | NA | NA |
| 11405 | 2025-05-12 |
An Update on the Use of Artificial Intelligence in Digital Pathology for Oral Epithelial Dysplasia Research
2024-May-10, Head and neck pathology
DOI:10.1007/s12105-024-01643-4
PMID:38727841
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综述 | 本文回顾了人工智能在数字病理学中用于口腔上皮异型增生（OED）诊断的最新进展 | 总结了AI在OED诊断、分级和恶性转化预测中的应用，强调了深度学习卷积神经网络的使用 | 研究局限于常规光学显微镜图像，排除了其他成像方式，且需要更多关于泛化性、可解释决策和预后预测的支持性研究 | 探讨人工智能在数字病理学中用于OED诊断的当前进展 | 口腔上皮异型增生（OED） | 数字病理学 | 口腔鳞状细胞癌（OSCC） | 深度学习（DL）、机器学习（ML） | CNN | 图像 | 24项研究 | NA | NA | NA | NA |
| 11406 | 2025-05-12 |
Rapid and accurate prediction of protein homo-oligomer symmetry with Seq2Symm
2024-Apr-26, Research square
DOI:10.21203/rs.3.rs-4215086/v1
PMID:38746169
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research paper | 该论文提出了一种名为Seq2Symm的模型，用于快速准确地预测蛋白质同源寡聚体的对称性 | Seq2Symm利用ESM2模型，在预测蛋白质同源寡聚体对称性方面优于现有的基于模板和深度学习方法 | 论文未明确提及具体局限性 | 开发能够快速准确预测蛋白质同源寡聚体对称性的机器学习模型 | 蛋白质同源寡聚体的对称性 | machine learning | NA | ESM-MSA, ESM2, RoseTTAFold2 | Seq2Symm (基于ESM2) | protein sequences | 5个完整蛋白质组和约350万个未标记蛋白质序列 | NA | NA | NA | NA |
| 11407 | 2025-10-07 |
Counterfactual MRI Generation with Denoising Diffusion Models for Interpretable Alzheimer's Disease Effect Detection
2024-Feb-08, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2024.02.05.578983
PMID:38370616
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研究论文 | 利用去噪扩散模型生成反事实MRI图像，用于阿尔茨海默病的可解释效应检测 | 首次将条件潜在扩散模型和去噪扩散概率模型应用于神经影像数据，生成个体水平的反事实MRI图像并创建个性化疾病图谱 | 训练数据集规模有限，计算时间和内存资源受限 | 开发可解释的AI方法检测阿尔茨海默病对大脑解剖结构的影响 | 阿尔茨海默病患者和健康受试者的大脑MRI扫描 | 医学影像分析 | 阿尔茨海默病 | 3D T1加权MRI扫描 | LDM, DDPM, CNN | 3D MRI图像 | 500个真实训练扫描 | NA | 潜在扩散模型, 去噪扩散概率模型, 3D CNN | 真实性评估, 多样性评估, 分类准确率 | NA |
| 11408 | 2025-10-07 |
Evaluating Augmentation Approaches for Deep Learning-based Major Depressive Disorder Diagnosis with Raw Electroencephalogram Data
2023-Dec-18, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2023.12.15.571938
PMID:38187601
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研究论文 | 本研究评估了六种脑电图数据增强方法在基于深度学习的重度抑郁症诊断中的效果 | 引入了重复训练集作为新基线以消除数据量偏差，并首次系统评估多种EEG数据增强方法在抑郁症诊断中的效用 | 研究结果仅限于特定数据集和模型，可能需要进一步验证 | 评估脑电图数据增强方法对深度学习模型在抑郁症诊断中性能的影响 | 重度抑郁症患者的原始脑电图数据 | 机器学习 | 抑郁症 | 脑电图(EEG) | 深度学习模型 | 原始脑电图信号 | NA | NA | NA | 模型性能指标 | NA |
| 11409 | 2025-05-11 |
Food-derived DPP4 inhibitors: Drug discovery based on high-throughput virtual screening and deep learning
2025-Jun-15, Food chemistry
IF:8.5Q1
DOI:10.1016/j.foodchem.2025.143505
PMID:40015027
|
研究论文 | 本研究通过高通量虚拟筛选和深度学习技术，从食物来源中开发了六种改良化合物，作为治疗2型糖尿病的潜在候选药物 | 结合虚拟筛选、深度学习算法、ADMET特性评估和分子动力学模拟，发现并改良了六种食物来源的DPP-4抑制剂 | 未提及临床试验结果，仅进行了体外和计算机模拟评估 | 发现新型食物来源的DPP-4抑制剂用于治疗2型糖尿病 | 六种食物来源的DPP-4抑制化合物 | 药物发现 | 2型糖尿病 | 高通量虚拟筛选、深度学习算法、ADMET评估、分子动力学模拟 | 深度学习模型 | 化学化合物数据 | 六种化合物 | NA | NA | NA | NA |
| 11410 | 2025-10-07 |
A deep learning-based, real-time image report system for linear EUS
2025-Jun, Gastrointestinal endoscopy
IF:6.7Q1
DOI:10.1016/j.gie.2024.10.030
PMID:39427992
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研究论文 | 开发基于深度学习的超声内镜自动图像报告系统，实现实时自动图像采集和报告生成 | 首个基于深度学习的实时超声内镜自动图像报告系统，集成八个深度学习模型 | 研究样本量相对有限，仅在一家医院进行前瞻性测试 | 提高超声内镜检查图像采集的完整性和质量 | 接受超声内镜检查的胆胰疾病患者 | 计算机视觉 | 胆胰疾病 | 超声内镜 | 深度学习模型 | 医学图像 | 235,784张图像用于训练测试，114名患者参与前瞻性测试 | NA | NA | 完整性百分比，置信区间，P值 | NA |
| 11411 | 2025-10-07 |
Incorporating Radiologist Knowledge Into MRI Quality Metrics for Machine Learning Using Rank-Based Ratings
2025-Jun, Journal of magnetic resonance imaging : JMRI
IF:3.3Q1
DOI:10.1002/jmri.29672
PMID:39690114
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研究论文 | 本研究开发了一种基于放射科医生图像排序和深度学习模型的MRI图像质量评估指标 | 将放射科医生的专业知识通过图像排序方式融入深度学习模型，开发专门针对MRI的图像质量评估指标 | 研究为回顾性设计，观察者间一致性相对较低(61.47%) | 开发专门针对MRI图像的深度学习质量评估指标 | NYU fastMRI Initiative神经数据库中的MRI图像 | 医学影像分析 | 神经系统疾病 | MRI成像 | 深度学习 | 医学图像 | 2916个独特图像对的19,344个排序，来自7名放射科医生评估 | NA | EfficientNet, IQ-Net | 准确率, Cohen's kappa, 均方误差, 结构相似性 | NA |
| 11412 | 2025-10-07 |
Computer-Aided Detection (CADe) and Segmentation Methods for Breast Cancer Using Magnetic Resonance Imaging (MRI)
2025-Jun, Journal of magnetic resonance imaging : JMRI
IF:3.3Q1
DOI:10.1002/jmri.29687
PMID:39781684
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综述 | 本文全面综述了基于磁共振成像的乳腺癌计算机辅助检测系统技术现状与发展方向 | 系统梳理了从传统算法到先进深度学习模型的演进，特别关注多参数MRI采集的CADe实现 | 系统面临假阳性和假阴性率波动、大数据解读复杂性、性能变异性、缺乏大规模多中心研究等问题 | 提升乳腺癌早期检测效果，优化计算机辅助检测系统在临床实践中的应用 | 乳腺癌磁共振成像数据 | 计算机视觉 | 乳腺癌 | 磁共振成像 | 监督学习,无监督学习,深度学习 | 医学影像 | NA | NA | U-Net | NA | NA |
| 11413 | 2025-10-07 |
A bioinspired microbial taste chip with artificial intelligence-enabled high selectivity and ultra-short response time
2025-Jun-01, Biosensors & bioelectronics
IF:10.7Q1
DOI:10.1016/j.bios.2025.117264
PMID:39987654
|
研究论文 | 开发了一种基于人工智能的生物启发式无线微流控微生物味觉芯片，用于实时水污染监测 | 首次将门控循环单元深度学习算法与微生物味觉芯片结合，实现了高选择性和超短响应时间 | 目前仅针对铜、铅、铬三种重金属离子进行了验证，未扩展到更多污染物类型 | 解决微生物味觉芯片在选择性方面的技术难题，提升水污染监测性能 | 水中的重金属离子污染物（铜、铅、铬） | 机器学习 | NA | 微流控技术，电化学传感 | GRU | 时间序列电流数据 | NA | 深度学习框架 | 门控循环单元 | 准确率，响应时间，线性度 | NA |
| 11414 | 2025-10-07 |
Learning from leading indicators to predict long-term dynamics of hourly electricity generation from multiple resources
2025-Jun, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society
IF:6.0Q1
DOI:10.1016/j.neunet.2025.107268
PMID:39987713
|
研究论文 | 本研究提出了一种基于领先指标的深度学习方法，用于多资源多区域的长期电力发电预测 | 识别电网中具有早期波动的时间序列作为领先指标，并提出了ALI-GC全局交互建模方法和ALI-GRU深度学习模型 | NA | 通过长期电力发电预测实现不同能源之间的发电平衡和可再生能源管理 | 美国多个区域的电力发电数据 | 机器学习 | NA | 时间序列分析 | GRU | 时间序列数据 | 2018年至2024年美国区域级小时级电力发电数据 | NA | ALI-GRU | 预测准确率提升百分比 | NA |
| 11415 | 2025-10-07 |
Taylor-dingo optimized RP-net for segmentation toward Alzheimer's disease detection and classification using deep learning
2025-Jun, Computational biology and chemistry
IF:2.6Q2
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研究论文 | 提出一种基于泰勒野狗优化器的递归原型网络结合深度神经模糊网络，用于阿尔茨海默病的检测和分类 | 开发了泰勒野狗优化器（TaylorDOX），将泰勒级数与野狗优化器相结合，用于优化网络参数 | NA | 阿尔茨海默病的自动检测和严重程度分类 | 脑部图像 | 医学图像分析 | 阿尔茨海默病 | 深度学习 | RP-Net, DCNN, DNFN | 图像 | NA | NA | 递归原型网络，深度卷积神经网络，深度神经模糊网络 | 分割准确率，准确率，灵敏度，特异性 | NA |
| 11416 | 2025-10-07 |
Fragment-level feature fusion method using retrosynthetic fragmentation algorithm for molecular property prediction
2025-Jun, Journal of molecular graphics & modelling
IF:2.7Q2
DOI:10.1016/j.jmgm.2025.108985
PMID:40009893
|
研究论文 | 提出一种基于逆合成碎片算法的片段级特征融合方法，用于分子性质预测 | 整合多视角分子表征，通过两种逆合成方法生成片段进行对比学习，并在分子层次结构的不同级别融合化学信息 | NA | 提高分子性质预测的准确性 | 分子性质（毒性和血脑屏障通透性） | 机器学习 | 乙型肝炎 | 逆合成碎片算法 | 图对比学习 | 分子图数据 | NA | NA | RFA-FFM | ROC-AUC | NA |
| 11417 | 2025-10-07 |
A novel deep learning model combining 3DCNN-CapsNet and hierarchical attention mechanism for EEG emotion recognition
2025-Jun, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society
IF:6.0Q1
DOI:10.1016/j.neunet.2025.107267
PMID:40010290
|
研究论文 | 提出一种结合3DCNN-CapsNet和分层注意力机制的新型深度学习模型HA-CapsNet用于EEG情绪识别 | 首次将3DCNN-CapsNet与分层注意力机制结合，同时捕获通道间相关性和各频段贡献度，胶囊网络相比传统CNN能提取更多空间特征信息 | 未明确说明模型计算复杂度及实时性表现 | 提升EEG情绪识别的准确性和鲁棒性 | 人类情绪状态 | 机器学习 | NA | 脑电图(EEG) | 3DCNN, CapsNet | EEG信号 | DEAP和DREAMER数据集 | NA | 3DCNN-CapsNet, 分层注意力机制 | 准确率 | NA |
| 11418 | 2025-10-07 |
Advertising or adversarial? AdvSign: Artistic advertising sign camouflage for target physical attacking to object detector
2025-Jun, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society
IF:6.0Q1
DOI:10.1016/j.neunet.2025.107271
PMID:40010291
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研究论文 | 提出一种基于艺术化伪装广告牌的物理对抗攻击方法AdvSign，用于误导自动驾驶场景中的目标检测器 | 首次将艺术图案（品牌标识和广告牌）与可训练对抗补丁结合，创建具有强隐蔽性和不可追踪性的物理对抗攻击 | 实验主要在仿真环境中进行，真实世界部署可能受环境因素影响 | 开发在物理环境中鲁棒、灵活且隐蔽的对抗攻击方法 | 自动驾驶场景中的目标检测器 | 计算机视觉 | NA | 对抗攻击，物理攻击 | 目标检测模型 | 2D合成场景图像，真实世界打印图像 | 在CARLA自动驾驶模拟器中生成的多视角合成场景图像 | NA | YOLOv5 | 攻击成功率 | NA |
| 11419 | 2025-10-07 |
CNN-Transformer and Channel-Spatial Attention based network for hyperspectral image classification with few samples
2025-Jun, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society
IF:6.0Q1
DOI:10.1016/j.neunet.2025.107283
PMID:40010294
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研究论文 | 提出一种基于CNN-Transformer和通道空间注意力的新型网络CTA-net，用于小样本高光谱图像分类 | 结合CNN的局部特征提取和Transformer的非局部特征提取能力，并引入通道空间注意力模块优化特征 | NA | 解决高光谱图像分类中样本数量不足的问题 | 高光谱图像 | 计算机视觉 | NA | 高光谱成像 | CNN, Transformer | 高光谱图像 | 小样本 | NA | CNN-Transformer, 通道空间注意力网络 | NA | NA |
| 11420 | 2025-05-11 |
Deep Learning for EEG-Based Visual Classification and Reconstruction: Panorama, Trends, Challenges and Opportunities
2025-May-09, IEEE transactions on bio-medical engineering
DOI:10.1109/TBME.2025.3568282
PMID:40343828
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review | 本文首次综述了基于EEG的视觉分类与重建的深度学习方法，涵盖了特征编码与解码、基准数据集、实验范式、方法性能、方法论本质与神经科学见解以及未来趋势 | 首次对基于EEG的视觉分类与重建的深度学习方法进行全面综述，提出了方法论本质与神经科学见解的动态闭环互动与促进 | 未提及具体实验数据或样本量的限制 | 促进基于EEG的视觉分类与重建研究的进展 | EEG信号及其在视觉分类与重建中的应用 | 机器学习 | NA | EEG | 深度学习 | EEG信号 | NA | NA | NA | NA | NA |