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 11761 - 11780 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 11761 | 2025-05-09 |
Coordinating multiple mental faculties during learning
2025-Feb-13, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-89732-4
PMID:39939457
|
research paper | 该研究提出了一个控制器-外围架构模型，解释大脑多个区域如何协调支持快速学习 | 提出了控制器-外围架构模型，解释了大脑区域间的协调机制，并验证了该模型在快速学习中的有效性 | 模型主要针对视觉学习和少数示例图像的情况，可能不适用于其他类型的学习或更复杂的情境 | 研究大脑多个区域如何协调以支持复杂行为和学习 | 大脑区域间的协调机制，特别是视觉流、海马体和前额叶皮层的互动 | 神经科学 | NA | 计算建模 | 控制器-外围架构模型 | 脑部活动数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 11762 | 2025-05-09 |
Understanding the Engagement and Interaction of Superusers and Regular Users in UK Respiratory Online Health Communities: Deep Learning-Based Sentiment Analysis
2025-Feb-13, Journal of medical Internet research
IF:5.8Q1
DOI:10.2196/56038
PMID:39946690
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研究论文 | 通过深度学习情感分析探讨英国呼吸在线健康社区中超级用户与普通用户的参与和互动 | 使用BioBERT模型对呼吸在线健康社区中的情感分布和动态进行分析，揭示了超级用户在维持社区积极氛围中的关键作用 | 研究仅基于两个英国呼吸在线健康社区的数据，可能无法推广到其他类型的健康社区或其他国家的社区 | 理解呼吸在线健康社区中超级用户与普通用户互动的情感分布及其对长期疾病自我管理的影响 | 英国呼吸在线健康社区（Asthma UK和British Lung Foundation）中的超级用户和普通用户 | 自然语言处理 | 呼吸系统疾病 | Bio-Bidirectional Encoder Representation from Transformers (BioBERT) | BioBERT | 文本 | 两个英国呼吸在线健康社区的数据（AUK：2006-2016年；BLF：2012-2016年） | NA | NA | NA | NA |
| 11763 | 2025-05-09 |
Automated grading of oleaster fruit using deep learning
2025-Feb-12, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-89358-6
PMID:39939355
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研究论文 | 本研究开发了一种基于深度学习的实时机器视觉系统，用于自动化分级沙枣果实 | 首次将Mask R-CNN和YOLOv8模型应用于沙枣果实的分级，并在不同传送带速度下验证了系统的有效性 | 研究仅针对伊朗国家标准定义的四种质量等级，未考虑其他可能的分级标准 | 开发高效的自动化沙枣果实分级方法以满足全球市场需求 | 沙枣果实 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | Mask R-CNN, YOLOv8 | 视频帧 | 四种不同质量等级的沙枣果实视频帧数据集，采集自不同传送带速度(4.82至21.51 cm/s) | NA | NA | NA | NA |
| 11764 | 2025-05-09 |
Learning based lower limb joint kinematic estimation using open source IMU data
2025-Feb-12, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-89716-4
PMID:39939380
|
研究论文 | 本研究提出了一种基于深度学习的框架，利用惯性测量单元（IMUs）估计下肢关节运动学 | 通过结合迁移学习，减少了模型对新用户数据收集的依赖，并提高了估计准确性 | 多用户数据训练的模型由于步态模式差异导致准确性较低 | 开发一种高效且可访问的下肢关节运动学估计方法 | 下肢关节运动学 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 深度学习模型 | IMU数据 | 开源数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 11765 | 2025-05-09 |
Pre- and post- COVID-19 trends related to dementia caregiving on Twitter
2025-Feb-12, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-82405-8
PMID:39939632
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研究论文 | 研究分析了COVID-19疫情前后Twitter上痴呆症护理者的主要关注点 | 使用BERT模型和主题建模分析社交媒体数据，揭示疫情前后痴呆症护理者关注点的变化 | 仅分析了英语推文，可能无法代表全球所有地区的护理者情况 | 了解如何更好地支持和参与痴呆症护理者在COVID-19疫情后的需求 | Twitter上与痴呆症护理相关的推文 | 自然语言处理 | 老年病 | BERT, 主题建模 | BERT | 文本 | 44,527条推文 | NA | NA | NA | NA |
| 11766 | 2025-05-09 |
Deep learning-based prediction of possibility for immediate implant placement using panoramic radiography
2025-Feb-12, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-89219-2
PMID:39939654
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研究论文 | 本研究探讨了基于深度学习的全景X光片预测即刻种植牙可能性的可行性 | 首次使用深度学习模型对即刻种植牙可能性进行预测，并验证了其高准确性 | 样本量相对有限，仅包含201名患者的874颗牙齿数据 | 评估深度学习在预测即刻种植牙可能性方面的应用 | 201名患者的874颗待拔牙齿 | 数字病理 | 牙科疾病 | 全景X光摄影 | DenseNet121, ResNet18, ResNet101, ResNeXt101, InceptionNetV3, InceptionResNetV2 | 图像 | 201名患者的874颗牙齿（440颗难以即刻种植，434颗可即刻种植） | NA | NA | NA | NA |
| 11767 | 2025-10-07 |
An assessment of breast cancer HER2, ER, and PR expressions based on mammography using deep learning with convolutional neural networks
2025-Feb-09, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-83597-9
PMID:39924532
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研究论文 | 本研究开发了一种基于注意力机制的深度学习模型，通过乳腺X线摄影图像预测乳腺癌HER2、ER和PR受体表达 | 首次将卷积块注意力模块(CBAM)与ResNet-18结合应用于乳腺X线摄影图像，无需手动分割肿块即可预测三种受体表达 | 样本量相对有限，仅来自两个医疗中心，需要更大规模的外部验证 | 开发基于深度学习的乳腺癌生物标志物预测模型 | 经病理证实的乳腺癌患者的乳腺X线摄影图像 | 计算机视觉 | 乳腺癌 | 乳腺X线摄影 | CNN | 图像 | 来自两个中心的乳腺癌患者乳腺X线图像 | NA | CBAM ResNet-18, ResNet-18, VGG-19 | AUC, 准确率, F1分数 | NA |
| 11768 | 2025-05-09 |
Deep Learning Model Compression and Hardware Acceleration for High-Performance Foreign Material Detection on Poultry Meat Using NIR Hyperspectral Imaging
2025-Feb-06, Sensors (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/s25030970
PMID:39943610
|
研究论文 | 本研究通过结合训练后量化和硬件加速技术，优化了基于高光谱成像（HSI）的深度学习模型推理，用于禽肉中异物的实时检测 | 采用训练后量化和硬件加速技术优化深度学习模型推理，显著提高了高光谱数据处理的实时性 | 研究基于模拟的高光谱线扫描相机数据，未在实际工业环境中验证 | 解决高光谱数据高维度和深度学习模型计算复杂度带来的实时检测挑战 | 禽肉加工中的异物检测 | 计算机视觉 | NA | 高光谱成像（HSI） | 深度学习模型 | 高光谱图像 | 模拟数据（140-250只禽类/分钟的产线速度） | NA | NA | NA | NA |
| 11769 | 2025-10-07 |
Global genotype by environment prediction competition reveals that diverse modeling strategies can deliver satisfactory maize yield estimates
2025-Feb-05, Genetics
IF:3.3Q2
DOI:10.1093/genetics/iyae195
PMID:39576009
|
研究论文 | 通过全球基因型与环境预测竞赛分析多种建模策略在玉米产量预测中的表现 | 首次公开的基因组到田间计划竞赛展示了多种建模方法在基因型与环境互作预测中的可比性能 | 研究结果仅限于竞赛数据集和特定评估框架，未在更广泛环境中验证 | 评估不同建模策略在预测基因型与环境互作对玉米产量影响的性能 | 玉米产量预测 | 计算生物学 | NA | 基因组测序、表型测量、气象监测 | 随机森林, 岭回归, 最小二乘法, 深度学习, 机制模型, 模型集成 | 基因组变异数据, 表型数据, 气象数据, 田间管理记录 | 9年收集的大型数据集 | NA | NA | 产量预测精度 | NA |
| 11770 | 2025-05-09 |
RGANet: A Human Activity Recognition Model for Extracting Temporal and Spatial Features from WiFi Channel State Information
2025-Feb-03, Sensors (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/s25030918
PMID:39943556
|
research paper | 提出了一种名为RGANet的模型，用于从WiFi信道状态信息中提取时空特征以进行人类活动识别 | 通过改进残差网络（ResNet）而非简单CNN，有效提取空间特征并保留时间信息，随后将提取的空间特征输入改进的GRU模型进行时间序列学习 | 未明确提及具体局限性 | 提升基于WiFi的人类活动识别（HAR）的准确率 | 人类活动识别 | machine learning | NA | WiFi Channel State Information (CSI) | ResNet, GRU | 无线信号数据 | UT_HAR数据集和NTU-FI HAR数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 11771 | 2025-10-07 |
An Efficient Lightweight Multi Head Attention Gannet Convolutional Neural Network Based Mammograms Classification
2025-Feb, The international journal of medical robotics + computer assisted surgery : MRCAS
DOI:10.1002/rcs.70043
PMID:39921233
|
研究论文 | 提出一种基于轻量级多头注意力Gannet卷积神经网络的乳腺X线摄影图像分类方法 | 首次将轻量级多头注意力机制与Gannet卷积神经网络结合，并采用自适应量子平衡优化器与人工蜂群算法进行特征选择 | 仅在两个公开数据集上进行验证，未提及临床实际应用效果 | 开发自动化乳腺癌检测和分类系统以辅助医疗专业人员 | 乳腺X线摄影图像 | 计算机视觉 | 乳腺癌 | 维纳滤波、非锐化掩蔽、自适应直方图均衡化、灰度共生矩阵 | CNN | 图像 | CBIS-DDSM和MIAS两个数据集 | NA | LMGCNN（轻量级多头注意力Gannet卷积神经网络） | 准确率 | NA |
| 11772 | 2025-10-07 |
Perspectives: Comparison of Deep Learning Segmentation Models on Biophysical and Biomedical Data
2025-Jan-30, ArXiv
PMID:39184539
|
研究论文 | 本文对生物物理学中常用的四种深度学习分割模型进行了全面比较 | 在生物物理学典型小训练数据集条件下，系统比较了四种主流分割架构的性能表现 | 研究仅限于四种特定模型架构，且假设训练数据集规模较小 | 为生物物理学研究提供选择合适深度学习分割模型的实用指南 | 生物物理学和生物医学数据 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | CNN, U-Net, Vision Transformer, Vision State Space Models | 生物物理学和生物医学数据 | NA | NA | 卷积神经网络, U-Net, 视觉变换器, 视觉状态空间模型 | NA | NA |
| 11773 | 2025-05-09 |
DynHeter-DTA: Dynamic Heterogeneous Graph Representation for Drug-Target Binding Affinity Prediction
2025-Jan-30, International journal of molecular sciences
IF:4.9Q2
DOI:10.3390/ijms26031223
PMID:39940990
|
research paper | 提出了一种动态异构图预测模型DynHeter-DTA，用于药物-靶标结合亲和力预测 | 模型动态调整药物-药物、蛋白质-蛋白质和药物-蛋白质之间的连接强度，构建可变异构图结构，显著提升模型的表达能力和泛化性能 | 未提及具体局限性 | 改进药物-靶标亲和力预测的准确性和效率 | 药物和靶标蛋白质 | machine learning | NA | Graph Isomorphism Networks (GIN) 和 Self-Attention Graph Pooling (SAGPooling) | 动态异构图预测模型 | 药物和蛋白质的相互作用数据 | Davis、KIBA和Human公共数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 11774 | 2025-05-09 |
A Vision Transformer Model for the Prediction of Fatal Arrhythmic Events in Patients with Brugada Syndrome
2025-Jan-30, Sensors (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/s25030824
PMID:39943462
|
research paper | 本研究介绍了一种基于视觉Transformer（ViT）的模型，利用12导联心电图图像预测Brugada综合征患者的致命性心律失常事件 | 首次将视觉Transformer模型应用于Brugada综合征患者的心电图分析，以预测致命性心律失常事件 | 样本量相对较小（278份心电图，来自210名患者），且测试集包含来自单一个体的24小时记录数据，可能影响模型的泛化能力 | 开发一种准确的风险预测模型，帮助Brugada综合征患者的临床决策 | Brugada综合征患者的心电图数据 | digital pathology | cardiovascular disease | deep learning-based artificial intelligence (AI) | Vision Transformer (ViT) | image | 278份心电图（来自210名Brugada综合征患者） | NA | NA | NA | NA |
| 11775 | 2025-05-09 |
Real-Time Driver Drowsiness Detection Using Facial Analysis and Machine Learning Techniques
2025-Jan-29, Sensors (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/s25030812
PMID:39943451
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研究论文 | 利用面部分析和机器学习技术开发实时、非侵入性的驾驶员疲劳检测系统 | 系统评估了多种机器和深度学习算法在三个关键公共数据集上的表现，KNN分类器在UTA-RLDD数据集上达到了最高准确率98.89%，YOLOv5和YOLOv8在相同数据集上实现了100%的精确度和召回率 | 未提及具体局限性 | 开发实时、非侵入性的驾驶员疲劳检测系统以提高道路安全 | 驾驶员疲劳状态 | 计算机视觉 | NA | 机器学习、深度学习、计算机视觉 | KNN、SVM、CNN、YOLOv5、YOLOv8、Faster R-CNN | 图像 | 三个公共数据集（NTHUDDD、YawDD、UTA-RLDD） | NA | NA | NA | NA |
| 11776 | 2025-05-09 |
Radar Signal Processing and Its Impact on Deep Learning-Driven Human Activity Recognition
2025-Jan-25, Sensors (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/s25030724
PMID:39943363
|
研究论文 | 研究雷达信号处理与深度学习在人类活动识别（HAR）中的结合应用 | 将卷积神经网络（CNN）与传统雷达信号处理方法结合，评估三种二维雷达处理技术与四种CNN架构的组合，提出MobileNetV2与STFT预处理的理想平衡方案 | 未提及具体的研究局限性 | 提高人类活动识别的准确性和效率 | 雷达信号处理与深度学习在HAR中的应用 | 计算机视觉 | NA | range-FFT、time-Doppler-based STFT、SPWVD | CNN（VGG-16、VGG-19、ResNet-50、MobileNetV2） | 图像数据（雷达生成的二维地图） | 未提及具体样本数量 | NA | NA | NA | NA |
| 11777 | 2025-05-09 |
A Novel Framework for Whole-Slide Pathological Image Classification Based on the Cascaded Attention Mechanism
2025-Jan-25, Sensors (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/s25030726
PMID:39943365
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research paper | 提出了一种基于级联注意力机制的全切片病理图像分类新框架 | 采用级联注意力机制，有效识别有意义模式并抑制无关背景信息，提升了分类准确性和模型泛化能力 | 仅在Camelyon16数据集上进行了验证，需要更多数据集验证泛化性 | 解决传统病理图像分析的局限性，提高肿瘤诊断效率和准确性 | 全切片病理图像 | digital pathology | tumor | deep learning | cascaded attention mechanism | image | Camelyon16数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 11778 | 2025-05-09 |
Spatio-Temporal Transformer with Kolmogorov-Arnold Network for Skeleton-Based Hand Gesture Recognition
2025-Jan-24, Sensors (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/s25030702
PMID:39943338
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研究论文 | 提出了一种基于骨架的手势识别框架ST-KT，结合了时空图卷积网络和带有Kolmogorov-Arnold网络的Transformer模型 | 引入了Kolmogorov-Arnold网络（KAN）到Transformer中，以增强非线性建模能力，同时提出了一种时空位置嵌入方法以丰富节点特征表示 | 未提及具体的数据集规模限制或计算资源需求 | 提高基于骨架的手势识别的准确性和鲁棒性 | 人类手的骨架序列 | 计算机视觉 | NA | 时空图卷积网络（ST-GCN），Transformer | ST-KT（结合ST-GCN和KAN-Transformer） | 骨架序列数据 | 在两个数据集（SHREC'17 track和DHG-14/28）上进行了评估 | NA | NA | NA | NA |
| 11779 | 2025-05-09 |
CDKD-w+: A Keyframe Recognition Method for Coronary Digital Subtraction Angiography Video Sequence Based on w+ Space Encoding
2025-Jan-24, Sensors (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/s25030710
PMID:39943348
|
research paper | 提出了一种基于w+空间编码的冠状动脉数字减影血管造影视频序列关键帧识别方法CDKD-w+ | 利用pSp编码器将冠状动脉DSA图像编码为w+空间的潜在代码，通过帧间潜在代码的差异分析进行心跳关键帧定位 | 未提及方法在其他类型医学影像上的泛化能力 | 提高冠状动脉3D建模的准确性 | 冠状动脉数字减影血管造影视频序列 | digital pathology | cardiovascular disease | w+ space encoding | pSp encoder | video | 自建的冠状动脉DSA心跳关键帧识别数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 11780 | 2025-05-09 |
Comprehensive Evaluation of Multi-Omics Clustering Algorithms for Cancer Molecular Subtyping
2025-Jan-23, International journal of molecular sciences
IF:4.9Q2
DOI:10.3390/ijms26030963
PMID:39940732
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research paper | 本研究开发了一个用于全面评估多组学聚类算法的通用框架，并引入了一种创新的度量指标——准确性加权平均指数，用于评估和比较11种最先进的多组学聚类算法 | 引入了准确性加权平均指数，同时考虑聚类性能和临床相关性，为多组学聚类算法的评估提供了新方法 | 缺乏明确的金标准，使得评估和比较这些方法具有挑战性 | 评估和比较多组学聚类算法在癌症分子分型中的应用 | 11种最先进的多组学聚类算法，包括基于深度学习的方法 | machine learning | cancer | multi-omics clustering | deep learning-based methods | multi-omics data | NA | NA | NA | NA | NA |