深度学习在生物医药领域中的应用
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当前共找到 24162 篇文献，本页显示第 1221 - 1240 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1221 | 2025-04-26 |
Informing Deep Learning of Sensing Data with Physics and Chemistry
2025-Apr-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 |
| 1222 | 2025-04-26 |
Ordinal Sleep Depth: A Data-Driven Continuous Measurement of Sleep Depth
2025-Apr-25, Journal of sleep research
IF:3.4Q2
DOI:10.1111/jsr.70074
PMID:40276961
|
研究论文 | 开发了一种数据驱动的连续睡眠深度测量方法——有序睡眠深度（OSD），并评估其与觉醒概率的关联及其与年龄、性别、睡眠呼吸障碍（SDB）和认知障碍的关系 | 提出了一种基于深度学习的连续睡眠深度测量方法，优于传统的离散睡眠分期方法 | 未提及具体局限性 | 开发并验证一种数据驱动的连续睡眠深度测量方法 | 18,116名患者的21,787份多导睡眠图记录 | 机器学习 | 睡眠呼吸障碍、认知障碍 | 深度学习 | CNN | EEG信号 | 18,116名患者的21,787份多导睡眠图记录 |
| 1223 | 2025-04-26 |
AI-Driven TENGs for Self-Powered Smart Sensors and Intelligent Devices
2025-Apr-25, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany)
DOI:10.1002/advs.202417414
PMID:40277838
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综述 | 本文探讨了人工智能驱动的摩擦纳米发电机（TENGs）在自供电智能传感器和智能设备中的协同潜力 | 将人工智能与TENGs结合，通过优化材料、制造工艺及嵌入机器学习和深度学习算法，提升能量收集、预测性维护和动态性能优化 | 当前面临材料优化、制造技术、设计策略和输出稳定性等挑战 | 探索AI驱动的TENG系统在可持续能源收集和智能传感中的应用 | 摩擦纳米发电机（TENGs）及其与人工智能的结合 | 可持续能源与智能传感 | NA | 机器学习和深度学习算法 | NA | 机械运动数据 | NA |
| 1224 | 2025-04-26 |
Graph-Aware AURALSTM: An Attentive Unified Representation Architecture with BiLSTM for Enhanced Molecular Property Prediction
2025-Apr-25, Molecular diversity
IF:3.9Q2
DOI:10.1007/s11030-025-11197-4
PMID:40279083
|
研究论文 | 本研究提出了一种新型混合深度学习模型Graph-Aware AURALSTM，用于高精度预测分子性质 | 结合多种图神经网络架构（GCNs、GATs、GINs）并行结构，全面捕捉分子的多维结构特征，并通过BiLSTM评估时间关系以增强分子特征分类 | 未提及具体局限性 | 提高分子性质预测的准确性 | 分子数据 | 机器学习 | NA | GNN（Graph Neural Network）、GCN（Graph Convolutional Networks）、GAT（Graph Attention Networks）、GIN（Graph Isomorphism Networks）、BiLSTM | AURALSTM（Attentive Unified Representation Architecture-Long Short-Term Memory） | 分子结构数据 | 八个基准数据集 |
| 1225 | 2025-04-26 |
The use of ChatGPT in the dermatological field: a narrative review
2025-Apr-24, Clinical and experimental dermatology
IF:3.7Q1
DOI:10.1093/ced/llae546
PMID:39690824
|
综述 | 本文探讨了ChatGPT在皮肤病学领域的应用及其对皮肤健康管理的潜在影响 | 探索了ChatGPT这一先进语言模型在皮肤病学中的创新应用及其与医疗领域的协同关系 | 讨论了与使用ChatGPT相关的伦理和法律问题，但未深入具体解决方案 | 研究ChatGPT在皮肤病学中的应用及其对医疗诊断和治疗的潜在贡献 | ChatGPT在皮肤病学中的应用及其效率与准确性的初步数据 | 自然语言处理 | 皮肤病 | NA | ChatGPT | 文本 | NA |
| 1226 | 2025-04-26 |
Reparameterization lightweight residual network for super-resolution of brain MR images
2025-Apr-24, Biomedical physics & engineering express
IF:1.3Q3
DOI:10.1088/2057-1976/adc935
PMID:40185120
|
研究论文 | 本文提出了一种基于BSRN和结构重参数化的轻量级超分辨率MRI模型，用于提高脑部MR图像的分辨率 | 结合结构重参数化技术，在训练时采用多分支结构，在推理时将其整合为单个3×3卷积，显著降低计算复杂度和存储需求 | 实验仅在IXI数据集上进行验证，未在其他数据集或实际临床环境中测试 | 开发一种轻量级的超分辨率方法，用于提高脑部MR图像的质量 | 脑部磁共振图像(MRI) | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | BSRN结合结构重参数化 | 医学图像(MRI) | IXI数据集 |
| 1227 | 2025-04-26 |
Unrolling Plug-and-Play Gradient Graph Laplacian Regularizer for Image Restoration
2025-Apr-24, IEEE transactions on image processing : a publication of the IEEE Signal Processing Society
IF:10.8Q1
DOI:10.1109/TIP.2025.3562425
PMID:40272955
|
研究论文 | 本文提出了一种基于图拉普拉斯正则化的可解释性网络，用于图像恢复任务，如去噪和插值 | 引入了一种新的ℓ范数图平滑先验——梯度图拉普拉斯正则化器（GGLR），并通过展开不同复杂度的ADMM算法构建了可解释性网络 | 更复杂的展开网络需要更多的标记数据来训练更多参数 | 解决通用深度学习网络在图像恢复中缺乏数学可解释性、需要大量训练数据和协变量偏移脆弱性的问题 | 图像恢复（去噪和插值） | 计算机视觉 | NA | ADMM算法、图学习模块 | 展开式前馈网络 | 图像 | NA |
| 1228 | 2025-04-26 |
In Vitro Diagnosis of Parkinson's Disease Based on Facial Expression and Behavioral Gait Data
2025-Apr-24, IEEE journal of biomedical and health informatics
IF:6.7Q1
DOI:10.1109/JBHI.2025.3563902
PMID:40272952
|
研究论文 | 提出了一种基于面部表情和行为步态的新型多模态体外诊断方法，用于帕金森病的早期检测 | 使用轻量级深度学习模型进行特征提取和特征融合，提高了诊断准确性和易用性，并建立了最大的多模态帕金森病数据集 | 未提及方法在临床环境中的实际应用效果和长期稳定性 | 开发一种非侵入性、低成本的帕金森病早期体外诊断方法 | 帕金森病患者的面部表情和行为步态数据 | 数字病理学 | 帕金森病 | 深度学习 | 轻量级深度学习模型 | 面部表情和行为步态数据 | 与医院合作建立的最大多模态帕金森病数据集，具体样本量未提及 |
| 1229 | 2025-04-26 |
COLOR: A Compositional Linear Operation-Based Representation of Protein Sequences for Identification of Monomer Contributions to Properties
2025-Apr-24, Journal of chemical information and modeling
IF:5.6Q1
DOI:10.1021/acs.jcim.5c00205
PMID:40272990
|
research paper | 本文提出了一种基于可解释深度学习模型的蛋白质序列表示方法，用于识别单体对性质的贡献 | 引入具有可解释步骤的深度学习模型，直接追踪单体贡献，并提出新的定量分析指标 | 目前主要应用于分类任务，如结合位点识别，且准确性有限（40-45%） | 开发一种可解释的深度学习模型，用于识别蛋白质序列中关键单体对性质的贡献 | 抗癌肽（ACP）、抗菌肽（AMP）和胶原蛋白 | natural language processing | NA | 深度学习（DL）、可解释人工智能（XAI） | DL | protein sequences | 主要包含抗癌肽（ACP）、抗菌肽（AMP）和胶原蛋白的数据集 |
| 1230 | 2025-04-26 |
Localization and Classification of Adrenal Masses in Multiphase Computed Tomography: Retrospective Study
2025-Apr-24, Journal of medical Internet research
IF:5.8Q1
DOI:10.2196/65937
PMID:40273442
|
研究论文 | 本研究开发了一种基于深度学习的肾上腺肿块检测模型MA-YOLO，用于在CT图像中自动定位和分类六种常见肾上腺肿块 | 提出了一种名为MA-YOLO的深度学习模型，能够自动定位和分类肾上腺肿块，显著提高了医生的诊断效率 | 研究为回顾性分析，可能存在选择偏倚，且样本量相对有限 | 提高肾上腺肿块的诊断效率，改变当前术前诊断的临床实践 | 肾上腺肿块患者 | 数字病理学 | 肾上腺疾病 | 多期相CT成像 | MA-YOLO（基于YOLO改进的多注意力模型） | CT图像 | 516名患者，共36,912张图像（训练集21,649张，验证集2,406张，外部测试集12,857张） |
| 1231 | 2025-04-26 |
Universal semantic feature extraction from EEG signals: A task-independent framework
2025-Apr-24, Journal of neural engineering
IF:3.7Q2
DOI:10.1088/1741-2552/add08f
PMID:40273947
|
research paper | 本研究提出了一种任务无关的通用框架，用于从EEG信号中提取语义特征 | 结合CNN、AutoEncoders和Transformers，以无监督方式提取EEG信号的低级时空模式和高级语义特征 | NA | 开发一个鲁棒的、无监督的框架，用于学习高级的、任务无关的神经表征 | EEG信号 | machine learning | NA | EEG信号处理 | CNN, AutoEncoders, Transformers | EEG信号 | 多个EEG数据集（包括BCICIV 2a、BCICIV 2b、Lee2019-SSVEP、Nakanishi2015及八个ERP数据集） |
| 1232 | 2025-04-26 |
Multicycle Dosimetric Behavior and Dose-Effect Relationships in [177Lu]Lu-DOTATATE Peptide Receptor Radionuclide Therapy
2025-Apr-24, Journal of nuclear medicine : official publication, Society of Nuclear Medicine
IF:9.1Q1
DOI:10.2967/jnumed.124.269389
PMID:40274371
|
研究论文 | 研究[177Lu]Lu-DOTATATE肽受体放射性核素治疗（PRRT）在转移性神经内分泌肿瘤（NETs）中的药代动力学、剂量学模式及吸收剂量（AD）-效应关系，以开发未来个性化剂量引导治疗策略 | 揭示了不同治疗周期和不同NET亚组的剂量学行为，并建立了eGFR与AD之间的关系模型，有助于早期预测肾功能 | 样本量较小（30例患者），且未观察到高于2级的肾毒性 | 优化PRRT的个性化治疗方案，并探索剂量-效应关系 | 转移性神经内分泌肿瘤（NETs）患者 | 放射治疗与核医学 | 神经内分泌肿瘤 | SPECT/CT成像、蒙特卡洛剂量率映射、深度学习算法 | 深度学习算法（用于肾脏分割） | 医学影像（SPECT/CT、MRI）及临床数据 | 30例患者（其中22例完成所有周期的SPECT/CT成像） |
| 1233 | 2025-04-26 |
A Flexible and Adhesive Strain Sensor Based on Deep Eutectic Solvents for Deep Learning-Assisted Signal Recognition
2025-Apr-24, ACS applied materials & interfaces
IF:8.3Q1
DOI:10.1021/acsami.4c20392
PMID:40274546
|
研究论文 | 本文报道了一种基于聚丙烯酸的自粘性超高拉伸DGel的制备策略，并将其应用于柔性可穿戴电子设备 | 通过化学和物理交联的协同效应，实现了DGel的超高强度和高信号识别能力，并结合深度学习实现了高达99.33%的识别准确率 | NA | 设计新型凝胶用于组织工程、传感和可穿戴电子设备等多种应用 | 基于聚丙烯酸的自粘性超高拉伸DGel | 机器学习和柔性电子 | NA | 深度学习 | NA | 传感器信号 | NA |
| 1234 | 2025-04-26 |
Correction: Deep Learning-Based Estimation of Radiographic Position to Automatically Set Up the X-Ray Prime Factors
2025-Apr-24, Journal of imaging informatics in medicine
DOI:10.1007/s10278-025-01476-9
PMID:40274694
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1235 | 2025-04-26 |
PlantCareNet: an advanced system to recognize plant diseases with dual-mode recommendations for prevention
2025-Apr-23, Plant methods
IF:4.7Q1
DOI:10.1186/s13007-025-01366-9
PMID:40264213
|
研究论文 | 介绍了一种名为PlantCareNet的自动化端到端植物病害诊断系统，该系统不仅能精确诊断病害，还能提供交互式预防指导 | 结合深度学习算法和专家知识框架，提供双重模式的病害诊断和预防建议 | NA | 开发一个能够精确诊断植物病害并提供预防措施的自动化系统 | 植物病害 | 计算机视觉 | 植物病害 | 深度学习 | CNN | 图像 | 五个知名数据集 |
| 1236 | 2025-04-26 |
Zero-shot and few-shot multimodal plastic waste classification with vision-language models
2025-Apr-23, Waste management (New York, N.Y.)
DOI:10.1016/j.wasman.2025.114815
PMID:40273572
|
研究论文 | 本文探讨了利用视觉-语言模型（VLMs）进行建筑和拆除塑料废弃物按树脂类型分类的应用 | 使用VLMs进行零样本和小样本学习，无需大量标注数据即可分类未见过的塑料类别 | 零样本分类的准确率（70.15%）仍低于完全监督学习的基准 | 提高塑料废弃物分类的数据效率和可扩展性 | 建筑和拆除塑料废弃物 | 计算机视觉 | NA | 视觉-语言模型（VLMs） | VLMs | 图像和文本 | 未明确提及具体样本数量 |
| 1237 | 2025-04-26 |
A sustainable industrial waste control with AI for predicting CO2 for climate change monitoring
2025-Apr-23, Journal of environmental management
IF:8.0Q1
DOI:10.1016/j.jenvman.2025.125338
PMID:40273781
|
研究论文 | 本研究提出了一种结合AI和元宇宙框架的先进方法，用于预测和监测工业废物碳排放，以支持可持续废物管理和气候变化监测 | 结合了卷积神经网络和长短期记忆网络的混合深度学习模型，以及梯度提升机，用于建模复杂的时空依赖和非线性关系，并在元宇宙环境中实现动态交互式气候监测 | 未提及具体的数据来源和样本量，可能影响模型泛化能力 | 开发AI驱动的工具来预测和监测工业碳排放，支持气候变化应对决策 | 工业碳排放数据和能源使用模式 | 机器学习 | NA | 深度学习、梯度提升机 | CNN、LSTM、GBM | 能源使用数据、工业社会因素数据 | NA |
| 1238 | 2025-04-26 |
Advances in EEG-based detection of Major Depressive Disorder using shallow and deep learning techniques: A systematic review
2025-Apr-23, Computers in biology and medicine
IF:7.0Q1
DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110154
PMID:40273818
|
系统综述 | 本文系统综述了利用浅层和深度学习技术基于EEG检测重度抑郁症（MDD）的研究进展 | 综述了EEG特征结合AI技术在MDD诊断中的应用，探讨了潜在的神经机制和生物标志物 | 需要进一步研究以增强EEG指标在MDD背景下的可解释性 | 探索EEG结合AI技术对MDD的客观诊断方法，以促进早期干预 | 重度抑郁症（MDD）患者与健康对照组的EEG数据 | 机器学习 | 抑郁症 | EEG, 浅层学习, 深度学习 | NA | EEG信号 | 22项研究（初始搜索5603篇文献） |
| 1239 | 2025-04-26 |
Deep learning-based spatial optimization of green and cool roof implementation for urban heat mitigation
2025-Apr-23, Journal of environmental management
IF:8.0Q1
DOI:10.1016/j.jenvman.2025.125398
PMID:40273786
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研究论文 | 本文提出了一种基于深度学习的框架，用于优化城市绿色和凉爽屋顶的实施，以减轻城市热压力并最大化成本效益 | 使用基于Multi-ResNet深度学习算法的替代模型，结合WRF-UCM物理模型生成的数据，显著降低了计算需求 | 研究仅针对大首尔地区，且基于SSP585气候情景和2100年土地覆盖预测，可能不适用于其他地区或不同气候情景 | 优化城市绿色和凉爽屋顶的实施策略，以减轻城市热压力并提高成本效益 | 大首尔地区的城市绿色和凉爽屋顶实施 | 机器学习 | NA | Multi-ResNet深度学习算法，WRF-UCM物理模型 | Multi-ResNet | 气候模型生成的数据 | 379个城市网格中的262,144种情景 |
| 1240 | 2025-04-26 |
Deep-ATM DL-LSTM: A novel adaptive thresholding model with dual-layer LSTM architecture for real-time driver drowsiness detection using skin conductance signals
2025-Apr-23, Computers in biology and medicine
IF:7.0Q1
DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110243
PMID:40273820
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研究论文 | 提出一种基于深度学习的自适应阈值模型Deep-ATM DL-LSTM，用于实时检测驾驶员嗜睡状态 | 采用双层LSTM架构动态计算皮肤电导信号的阈值，整合鲁棒特征提取和自适应阈值技术 | NA | 提高驾驶员嗜睡检测的准确性和实时性 | 驾驶员的皮肤电导信号 | 机器学习 | NA | 皮肤电导信号分析 | 双层LSTM | 生理信号 | 专业驾驶员在高速公路、城市区域、白天和夜晚以及雨雪环境下的数据 |