深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 33632 篇文献，本页显示第 11801 - 11820 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 11801 | 2025-05-18 |
Explainable Artificial Intelligence for Diagnosis and Staging of Liver Cirrhosis Using Stacked Ensemble and Multi-Task Learning
2025-May-06, Diagnostics (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/diagnostics15091177
PMID:40361994
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研究论文 | 本研究提出了一种基于深度学习的框架，用于利用T2加权MRI图像自动诊断和分期肝硬化的方法 | 结合堆叠集成学习、多任务学习（MTL）和迁移学习，在可解释人工智能（XAI）背景下提高诊断准确性、可靠性和透明度 | NA | 开发一种自动诊断和分期肝硬化的深度学习框架 | 肝硬化患者 | 数字病理学 | 肝硬化 | T2加权MRI | CNN（VGG16, MobileNet, DenseNet121）和XGBoost | 图像 | CirrMRI600+数据集，采用10折交叉验证策略 | NA | NA | NA | NA |
| 11802 | 2025-05-18 |
Convolutional Long Short-Term Memory network for generating 100 m daily near-surface air temperature
2025-May-06, Scientific data
IF:5.8Q1
DOI:10.1038/s41597-025-05032-6
PMID:40368929
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research paper | 该研究利用ConvLSTM深度学习模型生成中国江北气候区高时空分辨率的近地表气温数据集 | 提供了100米空间分辨率的日尺度近地表气温数据，并包含2023年夏季的最新数据 | 仅关注夏季月份（6月至8月）的数据，且研究区域限于中国江北气候区 | 为密集开发的城区提供高时空分辨率的近地表气温数据，以支持城市气候研究和热浪缓解策略 | 中国江北气候区2019年至2023年夏季的日最高、最低和平均气温 | machine learning | NA | ConvLSTM | ConvLSTM | 多源数据（ERA5温度数据、地形、土地覆盖和植被覆盖度） | 2019年至2023年夏季（6月至8月）的日尺度数据 | NA | NA | NA | NA |
| 11803 | 2025-05-18 |
Deep Learning-Based Classification of Canine Cataracts from Ocular B-Mode Ultrasound Images
2025-May-04, Animals : an open access journal from MDPI
IF:2.7Q1
DOI:10.3390/ani15091327
PMID:40362142
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research paper | 本研究旨在开发和评估深度学习模型，用于从犬眼B型超声图像中自动分类白内障 | 使用四种广泛使用的深度学习模型（AlexNet、EfficientNetB3、ResNet50和DenseNet161）进行犬白内障分类，其中DenseNet161表现最佳 | Hypermature白内障的分类准确率较低（78.6%） | 开发自动分类犬白内障的深度学习模型，以辅助兽医诊断 | 犬白内障的超声图像 | computer vision | 白内障 | B型超声成像 | AlexNet, EfficientNetB3, ResNet50, DenseNet161 | image | 3155张超声图像（1329例无白内障，614例皮质性白内障，1033例成熟白内障，179例过熟白内障） | NA | NA | NA | NA |
| 11804 | 2025-05-18 |
Impact and Failure Analysis of U-Shaped Concrete Containing Polyurethane Materials: Deep Learning and Digital Imaging Correlation-Based Approach
2025-May-02, Polymers
IF:4.7Q1
DOI:10.3390/polym17091245
PMID:40363029
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研究论文 | 本研究利用先进的卷积神经网络（CNNs）分析并分类了含聚氨酯（PU）的U型混凝土在重复落锤冲击载荷下的断裂行为 | 结合数字图像相关（DIC）技术和深度学习模型（如InceptionV3、MobileNet和DenseNet121），实现了对混凝土裂缝阶段的自动化分类，显著提高了传统视觉检测方法的准确性和效率 | 样本量较小（仅17个U型试件），且PU含量梯度有限（0%、10%、20%和30%） | 评估不同PU含量对混凝土抗冲击性和弯曲性能的影响，并开发自动裂缝评估框架 | 含聚氨酯的U型混凝土试件 | 计算机视觉 | NA | 数字图像相关（DIC）、动态与静态力学测试 | CNN（InceptionV3、MobileNet、DenseNet121） | 高分辨率裂缝图像 | 17个U型试件，共1655张裂缝图像 | NA | NA | NA | NA |
| 11805 | 2025-05-18 |
Thermal Degradation of Palm Fronds/Polypropylene Bio-Composites: Thermo-Kinetics and Convolutional-Deep Neural Networks Techniques
2025-May-02, Polymers
IF:4.7Q1
DOI:10.3390/polym17091244
PMID:40363028
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研究论文 | 本研究评估了棕榈叶(PFR)对聚丙烯塑料(PP)热降解的影响，结合了TGA/FTIR实验测量、热动力学和卷积深度学习神经网络(CDNN)技术 | 结合热动力学和卷积深度学习神经网络技术，研究棕榈叶与聚丙烯塑料混合材料的热降解行为，并优化模型以减少成本函数 | 研究仅针对特定比例的PFR和PP混合材料，且温度范围有限，未涵盖所有可能的混合比例和温度条件 | 评估棕榈叶对聚丙烯塑料热降解的影响，探索可持续的塑料废物降解方法 | 棕榈叶(PFR)和聚丙烯塑料(PP)的纯材料及其混合材料 | 机器学习 | NA | TGA/FTIR实验测量、热动力学分析、卷积深度学习神经网络(CDNN) | CDNN | 热重分析数据 | 纯PFR、纯PP及含25%和50% PFR的混合材料，在不同加热速率(10、20、40 °C·min)和温度范围(25-600 °C)下进行实验 | NA | NA | NA | NA |
| 11806 | 2025-10-07 |
Replicating PET Hydrolytic Activity by Positioning Active Sites with Smaller Synthetic Protein Scaffolds
2025-May, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany)
DOI:10.1002/advs.202500859
PMID:40089854
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研究论文 | 通过计算策略设计新型PET水解酶，使用更短的合成蛋白支架成功复制PET水解活性 | 利用深度学习算法和分子计算，在更短的蛋白序列中成功复制PET水解酶功能，突破了天然酶序列长度的限制 | 仅与模板酶LCC进行了比较验证，尚未在更广泛的酶家族中验证该策略的普适性 | 开发计算设计新型PET水解酶的方法，扩展酶多样性 | 聚乙烯对苯二甲酸酯水解酶（PET水解酶） | 计算生物学 | NA | 深度学习算法，分子计算，蛋白结构预测，从头设计 | 深度学习 | 蛋白序列，结构数据 | 多个设计酶变体（包括RsPETase1等） | NA | NA | 催化效率（k/K），熔解温度（56°C），序列相似度（34%） | NA |
| 11807 | 2025-05-18 |
Automated Lightweight Model for Asthma Detection Using Respiratory and Cough Sound Signals
2025-May-01, Diagnostics (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/diagnostics15091155
PMID:40361974
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研究论文 | 本研究利用AI分析和建模咳嗽与呼吸声音信号，开发了一个轻量级的深度学习模型，用于区分哮喘、COPD和健康受试者 | 首次提出利用双重声音信号（咳嗽和呼吸声音）结合多种机器学习算法（RF、SVM、DT、NN、KNN）和多数投票集成技术，以提高哮喘诊断的准确性和鲁棒性 | 研究仅针对哮喘和COPD，未涵盖其他慢性呼吸系统疾病，且样本量和多样性可能有限 | 开发一个基于AI的诊断系统，准确区分哮喘、COPD和健康受试者，以提升早期检测和临床管理 | 哮喘、COPD患者及健康受试者的咳嗽和呼吸声音信号 | 数字病理 | 哮喘、COPD | Gabor时频变换、NCA特征选择 | RF、SVM、DT、NN、KNN | 声音信号 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 11808 | 2025-05-18 |
EM-DeepSD: A Deep Neural Network Model Based on Cell-Free DNA End-Motif Signal Decomposition for Cancer Diagnosis
2025-May-01, Diagnostics (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/diagnostics15091156
PMID:40361973
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研究论文 | 提出了一种基于cfDNA末端基序信号分解的深度学习框架EM-DeepSD，用于提高癌症诊断的准确性并适应不同的测序模式 | 开发了EM-DeepSD框架，结合信号分解、机器学习和深度学习模块，优化癌症诊断的准确性，并适应不同测序模式 | 样本量相对较小（146名癌症患者和122名非癌症对照） | 提高癌症诊断的准确性并适应不同的测序模式 | 癌症患者和非癌症对照的cfDNA末端基序 | 数字病理学 | 癌症 | 5-羟甲基胞嘧啶测序（5hmCS）和广范围cfDNA测序（BR-cfDNA-Seq） | 深度学习框架（EM-DeepSD） | cfDNA末端基序数据 | 146名癌症患者和122名非癌症对照 | NA | NA | NA | NA |
| 11809 | 2025-05-18 |
CNN-LSTM-Based Damage Localization of Plate Structure
2025-May-01, Materials (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/ma18092081
PMID:40363584
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研究论文 | 提出了一种结合CNN和LSTM的创新损伤定位方法，用于铝板结构的损伤检测 | 创新性地将CNN和LSTM联合应用于损伤检测领域，克服了传统方法在特征提取和损伤定位上的不足 | 实验仅在铝板上进行，未涉及其他材料或复杂结构 | 提高板结构损伤定位的准确性 | 铝板结构 | 机器学习 | NA | CNN-LSTM联合模型 | CNN, LSTM | 一维信号数据转换为二维灰度图像 | 铝板实验数据（具体数量未提及） | NA | NA | NA | NA |
| 11810 | 2025-05-18 |
Advanced Deep Learning Approaches in Detection Technologies for Comprehensive Breast Cancer Assessment Based on WSIs: A Systematic Literature Review
2025-Apr-30, Diagnostics (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/diagnostics15091150
PMID:40361968
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系统综述 | 本文系统综述了2020年至2024年间基于深度学习的乳腺癌检测方法，分析了39项同行评审研究和20个广泛使用的WSI数据集 | 提出了一个五维评估框架，涵盖准确性和性能、鲁棒性和泛化性、可解释性、计算效率和注释质量，以增强临床相关性并指导模型开发 | 研究中存在的挑战包括图像质量的可变性、高质量注释的有限可用性、模型可解释性差、计算需求高以及处理效率不佳 | 优化和将基于WSI的技术转化为临床工作流程，以实现全面的乳腺癌评估 | 乳腺癌的淋巴细胞和分子生物标志物 | 数字病理学 | 乳腺癌 | 深度学习 | NA | 图像（WSI） | 39项研究和20个WSI数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 11811 | 2025-05-18 |
Postural Analysis in Ventral and Dorsal Decubitus Babies Using Deep Learning Techniques: A Protocol Study
2025-Apr-30, Journal of clinical medicine
IF:3.0Q1
DOI:10.3390/jcm14093096
PMID:40364127
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研究论文 | 使用深度学习技术分析0至6个月大婴儿在俯卧和仰卧姿势中的体位，以确定客观的体位评估参数 | 首次将人工智能技术应用于婴儿体位分析，以客观评估体位控制并检测可能的发育延迟 | 研究为观察性和横断面研究，可能无法全面反映婴儿体位发育的长期变化 | 分析婴儿体位以优化早期运动或体位发育延迟的检测和治疗 | 0至6个月大的婴儿 | 数字病理学 | NA | 深度学习 | NA | 图像 | 未明确说明样本数量，研究对象为0至6个月大的婴儿 | NA | NA | NA | NA |
| 11812 | 2025-05-18 |
Non-Invasive Jaundice Screening Using AI: Machine Learning Analysis of Sclera and Urine Images
2025-Apr-30, Journal of clinical medicine
IF:3.0Q1
DOI:10.3390/jcm14093125
PMID:40364159
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research paper | 该研究开发了一种基于AI的非侵入性黄疸筛查方法，通过分析巩膜和尿液图像来预测黄疸，并与标准血液检测的准确性进行比较 | 利用巩膜和尿液图像结合AI技术进行非侵入性黄疸筛查，避免了传统血液检测的侵入性 | 样本量较小（57名肝病患者和31名对照），且为回顾性研究 | 开发一种非侵入性的黄疸筛查方法，提高黄疸诊断的便捷性和准确性 | 肝病患者和健康对照者的巩膜和尿液图像 | digital pathology | liver disease | machine learning and deep learning | Decision Tree, Random Forest, XGBoost, DeepSets, ResNet | image | 57名肝病患者和31名对照者 | NA | NA | NA | NA |
| 11813 | 2025-05-18 |
Monitoring Double-Cropped Extent with Remote Sensing in Areas with High Crop Diversity
2025-Apr-30, Plants (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/plants14091362
PMID:40364389
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研究论文 | 本文开发并应用了一种低成本、可扩展的方法，利用卫星（Landsat）影像在田间尺度上识别双季种植 | 结合机器学习方法与专家标注，开发了一种在作物多样性高的地区准确识别双季种植的新方法 | 方法在作物多样性高的地区表现良好，但在其他地区的适用性未经验证 | 开发一种可靠的方法来监测高作物多样性地区的双季种植范围 | 美国华盛顿州太平洋西北部一个干旱地区的双季种植情况 | 遥感 | NA | 卫星遥感（Landsat影像） | 深度学习模型 | 卫星影像时间序列数据 | 包含60多种不同类型作物的灌溉农田区域 | NA | NA | NA | NA |
| 11814 | 2025-05-18 |
Identifying Key Predictors of Sarcopenic Obesity in Italian Severely Obese Older Adults: Deep Learning Approach
2025-Apr-29, Journal of clinical medicine
IF:3.0Q1
DOI:10.3390/jcm14093069
PMID:40364101
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研究论文 | 本研究旨在利用深度学习神经网络识别意大利严重肥胖老年人中肌肉减少性肥胖（SO）的关键预测因子 | 首次在严重肥胖老年人群中应用深度学习模型识别SO的关键预测因子，并展示了深度学习在SO早期诊断中的潜力 | 样本量相对较小（未明确具体数量），且研究设计为横断面研究，无法确定因果关系 | 识别严重肥胖老年人中肌肉减少性肥胖的关键预测因子 | 意大利住院的严重肥胖老年人 | 数字病理学 | 老年疾病 | 深度学习神经网络 | 深度学习 | 临床参数和身体成分数据 | 未明确具体数量（意大利住院的严重肥胖老年人） | NA | NA | NA | NA |
| 11815 | 2025-05-18 |
Construction and Evaluation of an Artificial Intelligence Assistant Decision-Making System Focused on the Treat-to-Target Framework and Full Process Management for Atopic Dermatitis: Study Protocol for a Randomized Controlled Trial
2025-Apr-27, Journal of clinical medicine
IF:3.0Q1
DOI:10.3390/jcm14093015
PMID:40364047
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研究论文 | 本研究旨在构建和评估一个基于人工智能的辅助决策系统，用于特应性皮炎的全过程管理和达标治疗框架 | 结合深度学习模型和移动应用形式的人工智能辅助决策系统，实现特应性皮炎的达标治疗和全过程管理 | 研究样本量有限（232名参与者），且仅针对中重度特应性皮炎患者 | 通过AI辅助决策系统改善特应性皮炎的治疗效果和长期控制 | 中重度特应性皮炎患者 | 数字病理 | 特应性皮炎 | 深度学习 | 深度学习模型（未指定具体类型） | 临床数据 | 232名中重度特应性皮炎患者 | NA | NA | NA | NA |
| 11816 | 2025-10-07 |
NiO/ZnO Nanocomposites for Multimodal Intelligent MEMS Gas Sensors
2025-04-25, ACS sensors
IF:8.2Q1
DOI:10.1021/acssensors.4c02789
PMID:40126565
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研究论文 | 通过优化NiO/ZnO纳米复合材料比例开发多模态智能MEMS气体传感器，结合多任务深度学习模型实现VOCs的实时定量检测 | 通过精确调控NiO/ZnO纳米复合材料比例实现材料特异性选择性，并首次将多任务深度学习模型应用于气体传感器的实时VOCs检测 | 仅针对乙二醇和柠檬烯两种VOCs进行了验证，环境条件变化的影响需进一步研究 | 开发高灵敏度和选择性的多模态智能MEMS气体传感器，解决多种挥发性有机化合物的检测难题 | 挥发性有机化合物（VOCs），特别是乙二醇和柠檬烯 | 传感器技术 | NA | MEMS技术，纳米复合材料合成 | 多任务深度学习模型 | 气体传感器响应数据 | NA | NA | NA | 灵敏度，选择性，浓度预测准确度，类型识别准确度 | NA |
| 11817 | 2025-05-18 |
From Morphology to Gene Expression Profiling in Mycosis Fungoides: Is It Still a Diagnostic Challenge?
2025-Apr-25, Diagnostics (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/diagnostics15091089
PMID:40361907
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综述 | 本文回顾了蕈样肉芽肿（MF）最重要的临床病理特征，并探讨了人工智能在皮肤淋巴瘤诊断中的应用前景 | 结合深度学习与临床数据探索MF的组织学特征，提出人工智能在寻找疾病进展生物标志物方面的潜力 | 基因改变主要在疾病晚期被发现，其在疾病起始阶段的重要性尚不明确 | 提高蕈样肉芽肿的早期诊断准确性并阐明其发病机制 | 蕈样肉芽肿（MF）患者 | 数字病理学 | 皮肤淋巴瘤 | 全基因组表达分析 | 深度学习 | 组织学图像和临床数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 11818 | 2025-10-07 |
Representation of high-dimensional cell morphology and morphodynamics in 2D latent space
2025-Apr-24, Physical biology
IF:2.0Q3
DOI:10.1088/1478-3975/adcd37
PMID:40233771
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研究论文 | 开发基于深度学习的算法将13维细胞形态特征向量投影到2维潜在空间 | 提出2维形态潜在空间(MLS)表示高维细胞形态数据，信息损失小于5%且能区分不同迁移表型 | NA | 解决高维细胞形态数据在沟通、解释和可视化方面的障碍 | 转移性乳腺癌细胞的形态和形态动力学 | 计算生物学 | 乳腺癌 | 深度学习 | NA | 细胞形态特征向量 | NA | NA | NA | 信息损失率, 扩散功率, Lyapunov指数 | NA |
| 11819 | 2025-10-07 |
The Effectiveness of Deep Learning in the Differential Diagnosis of Hemorrhagic Transformation and Contrast Accumulation After Endovascular Thrombectomy in Acute Ischemic Stroke Patients
2025-Apr-24, Diagnostics (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/diagnostics15091080
PMID:40361898
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研究论文 | 本研究使用深度学习模型在急性缺血性卒中患者血管内血栓切除术后，通过非对比计算机断层扫描图像区分出血性转化和造影剂积聚 | 首次在急性缺血性卒中患者中应用多种CNN架构对EVT术后NCCT图像中的高密度区域进行HT和CA的自动鉴别 | 样本量相对较小（52名患者），所有数据来自单中心研究 | 开发基于深度学习的自动诊断工具，用于早期区分EVT术后NCCT图像中的HT和CA | 急性缺血性卒中接受血管内血栓切除术的患者 | 医学影像分析 | 急性缺血性卒中 | 非对比计算机断层扫描 | CNN | 医学影像 | 52名患者（21名女性，31名男性）的556张图像 | NA | DenseNet201, InceptionResNet, InceptionV3, NASNetLarge, ResNet50, ResNet101, VGG16, VGG19, Xception | 准确率, 损失值, 验证准确率, 验证损失, F1分数, ROC曲线, 混淆矩阵, 置信区间, p值分析, AUC | NA |
| 11820 | 2025-05-18 |
Rapid and Efficient Screening of Helicobacter pylori in Gastric Samples Stained with Warthin-Starry Using Deep Learning
2025-Apr-24, Diagnostics (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/diagnostics15091085
PMID:40361903
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research paper | 该研究开发了一种结合特征金字塔网络和ResNet架构的深度学习算法，用于在Warthin-Starry染色的胃活检数字化图像中自动快速检测幽门螺杆菌 | 提出了一种结合特征金字塔网络和ResNet架构的新算法，显著减少了幽门螺杆菌检测的周转时间，并提高了诊断准确性，特别是对经验较少的人员 | NA | 开发一种自动快速检测幽门螺杆菌的算法，以减少检测周转时间并提高诊断准确性 | Warthin-Starry染色的胃活检数字化图像 | digital pathology | gastric cancer | deep learning | FPN, ResNet | image | NA | NA | NA | NA | NA |