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 13021 - 13040 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
13021 2025-04-26
Deep learning based ensemble model for accurate tomato leaf disease classification by leveraging ResNet50 and MobileNetV2 architectures
2025-Apr-22, Scientific reports IF:3.8Q1
研究论文 本文提出了一种基于深度学习的集成模型,结合MobileNetV2和ResNet50架构,用于番茄叶片病害的精确分类 通过修改输出层(如GlobalAverage Pooling2D、Batch Normalization、Dropout和Dense层)优化特征提取,并融合两种模型的互补特征 NA 开发一种高精度的番茄叶片病害分类方法,以支持智能农业和可持续耕作 番茄叶片的病害分类 计算机视觉 植物病害 深度学习 ResNet50和MobileNetV2的集成模型 图像 11,000张标注图片,涵盖10种病害类别 NA NA NA NA
13022 2025-04-26
Deep learning-aided segmentation combined with finite element analysis reveals a more natural biomechanic of dinosaur fossil
2025-Apr-22, Scientific reports IF:3.8Q1
研究论文 本研究结合深度学习和有限元分析技术,提出了一种新方法来更准确地模拟恐龙化石的生物力学特性 首次将深度学习分割技术与有限元分析结合应用于化石研究,能够更真实地反映灭绝物种的生物力学性能 仅应用于Jeholosaurus的股骨标本,尚未验证在其他化石上的普适性 研究灭绝物种的生物力学、功能形态学和分类学 Jeholosaurus(小型两足恐龙)的股骨化石标本 数字病理学 NA 有限元分析(FEA)和深度学习分割 深度学习模型(未指定具体类型) CT图像数据 1个Jeholosaurus股骨化石标本 NA NA NA NA
13023 2025-04-26
Deep learning for automated segmentation of brain edema in meningioma after radiosurgery
2025-Apr-22, BMC medical imaging IF:2.9Q2
研究论文 本研究开发了一种基于深度学习的自动化方法,用于分割和量化脑膜瘤放射手术后脑水肿区域 首次应用Mask R-CNN和DeepMedic深度学习模型实现脑水肿区域的自动分割与量化 样本量较小(21名患者),且仅基于T2加权图像 开发自动化工具来量化放射手术后脑水肿体积,以辅助治疗规划和监测 接受伽玛刀放射手术(GKRS)治疗的脑膜瘤患者 数字病理学 脑膜瘤 MRI T2加权成像 Mask R-CNN, DeepMedic 医学影像 21名患者的154次T2w扫描(其中130次用于模型训练和测试) NA NA NA NA
13024 2025-10-07
Deep-Learning-Based Disease Classification in Patients Undergoing Cine Cardiac MRI
2025-Apr, Journal of magnetic resonance imaging : JMRI IF:3.3Q1
研究论文 开发基于心脏电影MRI的深度学习算法,用于区分正常受试者和三种心血管疾病患者 使用变分自编码器模型自动提取心脏功能特征,并探索使用未标记数据提高正常类别特异性 回顾性研究设计,样本量相对有限 开发自动化的心血管疾病分类方法 1337名受试者(568名正常,151名扩张型心肌病,177名肥厚型心肌病,441名缺血性心脏病) 医学影像分析 心血管疾病 心脏电影MRI 变分自编码器 MRI图像 1337名受试者 NA 变分自编码器 AUC, 准确率, 特异性, 精确率, 召回率, 混淆矩阵 NA
13025 2025-10-07
Deep learning-based whole-brain B1 +-mapping at 7T
2025-Apr, Magnetic resonance in medicine IF:3.0Q2
研究论文 本研究探索使用复数值神经网络从多切片定位器扫描中估计7T磁场下人脑定量发射射频场(B1+)图谱的可行性 首次使用复数值神经网络从多方向切片定位器扫描中快速估计全脑B1+图谱,显著加速并行传输系统的受试者特定校准过程 研究样本量较小(15名健康受试者),仅在人脑中进行验证,未在其他器官或病理条件下测试 加速7T磁场下并行传输系统的受试者特定B1+校准过程 人脑B1+图谱 医学影像分析 NA 磁共振成像, 并行传输, 多切片定位器扫描 复数值神经网络 磁共振图像, B1+图谱 15名健康受试者 NA NA 相对误差, 绝对相位差 NA
13026 2025-10-07
Air quality index prediction with optimisation enabled deep learning model in IoT application
2025-Apr, Environmental technology IF:2.2Q3
研究论文 提出一种基于物联网和优化深度学习的空气质量指数预测模型 提出切线两阶段算法(TTSA)用于路由优化,并提出分数切线两阶段优化(FTTSA)用于深度前馈神经网络训练 NA 通过物联网和深度学习技术预测空气质量指数 空气质量时间序列数据 机器学习 NA 物联网传感技术 深度前馈神经网络(DFNN) 时间序列数据 NA NA 深度前馈神经网络 RMSE, R-squared, MSE, MAPE, 能量, 时间, 距离 NA
13027 2025-10-07
Detection of Macular Neovascularization in Eyes Presenting with Macular Edema using OCT Angiography and a Deep Learning Model
2025-Apr, Ophthalmology. Retina
研究论文 本研究开发了一种基于深度学习的人工智能算法,用于在伴有黄斑水肿的眼球中通过OCT和OCTA检测和分割黄斑新生血管 首次将混合多任务卷积神经网络应用于多种病因黄斑水肿患者的MNV检测与分割 6×6-mm扫描因采样密度较低导致MNV检测灵敏度下降 测试人工智能算法在黄斑水肿患者中检测和分割MNV的诊断性能 患有渗出性年龄相关性黄斑变性、糖尿病黄斑水肿或视网膜静脉阻塞引起的黄斑水肿的患者 数字病理 眼科疾病 OCT, OCTA CNN 图像 114只眼(112名参与者),其中56只眼患有渗出性AMD,58只眼患有DME或RVO NA 混合多任务卷积神经网络 灵敏度, 特异性, 阳性预测值, 阴性预测值, IoU, F1分数 NA
13028 2025-10-07
Multi-Omics Graph Knowledge Representation for Pneumonia Prognostic Prediction
2025-Apr, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1
研究论文 提出基于多组学图知识表示的肺炎预后预测模型,整合CT影像与三种非影像组学信息 首次将多组学图知识表示应用于肺炎预后预测,开发了多通道金字塔递归MLP和Longformer-based 3D深度学习模块 未明确说明样本数据的具体来源和潜在选择偏差 提升肺炎患者住院结局的早期预后预测准确性 肺炎患者 医学影像分析 肺炎 CT成像、实验室检测、微生物检测、临床指标分析 GCN, MLP, 深度学习 CT影像、实验室数据、微生物数据、临床数据 NA NA 多通道金字塔递归MLP, Longformer-based 3D模块, 图卷积网络 鲁棒性、泛化验证 NA
13029 2025-10-07
Supra-second tracking and live-cell karyotyping reveal principles of mitotic chromosome dynamics
2025-04, Nature cell biology IF:17.3Q1
研究论文 开发结合超分辨率显微镜和深度学习的FAST CHIMP方法,用于实时追踪活细胞有丝分裂过程中的染色体动态 首次实现以8秒分辨率追踪人类染色体从前期到末期的全过程,并能识别同源染色体对和比较母细胞与子细胞间的染色体定位 方法可能受限于显微镜分辨率和深度学习模型的准确性,且仅验证于人类细胞 研究有丝分裂过程中染色体的时空动态特征和三维基因组组织 活人类细胞中的有丝分裂染色体 计算生物学 NA 延时超分辨率显微镜,深度学习 深度学习 时间序列显微镜图像 NA NA NA 分辨率(8秒),同源染色体识别准确率(15/23对) NA
13030 2025-10-07
A novel data-driven screening method of antidepressants stability in wastewater and the guidance of environmental regulations
2025-Apr, Environment international IF:10.3Q1
研究论文 开发了一种基于深度学习的抗抑郁药物废水稳定性筛选方法 构建了MSSL-RealFormer分类模型,首次将深度学习应用于抗抑郁药物废水稳定性预测 仅针对66种抗抑郁药物进行研究,样本范围有限 建立抗抑郁药物废水稳定性的快速筛选方法和环境监管指导 66种抗抑郁药物及其转化产物 机器学习 NA 密度泛函理论,定量构效关系分析 RealFormer 分子理化性质数据 66种抗抑郁药物 NA MSSL-RealFormer 预测准确度 NA
13031 2025-10-07
Viral escape-inspired framework for structure-guided dual bait protein biosensor design
2025-Apr, PLoS computational biology IF:3.8Q1
研究论文 介绍了一种可推广的计算平台CTRL-V,用于设计选择性结合的双诱饵生物传感器蛋白质 利用病毒逃逸机制启发,开发了结合整数优化、随机采样和深度学习的结构引导生物传感器设计框架 需要依赖公开可用的病毒逃逸数据作为体内锚点 开发通用计算平台用于双诱饵生物传感器蛋白质设计 SARS-CoV-2刺突蛋白受体结合域(RBD)和Raf激酶 计算生物学 COVID-19 结构引导蛋白质设计 深度学习 蛋白质结构数据 39个SARS-CoV-2点突变,30个流行感染株,KP.2变体的7个单点突变 PyRosetta, ProteinMPNN NA 突变识别准确率(20%的已知突变,70%的KP.2变体突变) NA
13032 2025-10-07
Toward a unified benchmark and framework for deep learning-based prediction of nuclear magnetic resonance chemical shifts
2025-Apr, Nature computational science IF:12.0Q1
研究论文 提出NMRNet深度学习框架和统一基准,用于预测核磁共振化学位移 首次引入SE(3) Transformer进行原子环境建模,并建立了覆盖多种化学系统的综合基准 NA 推进深度学习在分析和结构化学中的应用,改进核磁共振化学位移预测 分子结构和核磁共振光谱之间的关系 机器学习 NA 核磁共振(NMR) Transformer 分子结构数据,光谱数据 基于先前研究和数据库的多样化化学系统 PyTorch SE(3) Transformer NA NA
13033 2025-04-26
Deep Learning Model for Diagnosing and Classifying Subtypes of Chronic Pulmonary Aspergillosis in Chest CT
2025-Apr, Mycoses IF:4.1Q2
研究论文 本研究开发了一种深度学习模型,用于在胸部CT图像中诊断和分类慢性肺曲霉病(CPA)及其亚型 利用人工智能生成技术和半监督学习增强模型性能,特别是在小样本、分布偏斜和多类特征的数据集上 数据集虽然来自多中心,但样本量仍相对较小,且外部测试集的样本数量有限 探索人工智能技术在慢性肺曲霉病诊断和亚型分类中的应用 慢性肺曲霉病(CPA)患者及其CT图像 数字病理学 肺曲霉病 深度学习 多分类模型 CT图像 660名患者的39,387张胸部CT图像用于训练、验证和内部测试,外加11名患者的3,337张CT图像作为外部测试集1,以及其他研究的120张图像作为外部测试集2 NA NA NA NA
13034 2025-10-07
Unsupervised Deep Learning of Electronic Health Records to Characterize Heterogeneity Across Alzheimer Disease and Related Dementias: Cross-Sectional Study
2025-Mar-31, JMIR aging IF:5.0Q1
研究论文 本研究使用无监督深度学习技术分析电子健康记录,识别阿尔茨海默病及相关痴呆症的临床亚型 首次结合非ADRD诊断代码的预训练嵌入和临床笔记的LLM嵌入,通过层次聚类识别具有性别特异性共病表现的ADRD亚型 研究为横断面设计,无法建立因果关系;样本仅来自单一记忆诊所 识别阿尔茨海默病及相关痴呆症的临床亚型,为精准医疗提供依据 3454名来自麻省总医院记忆诊所的ADRD患者 自然语言处理 阿尔茨海默病及相关痴呆症 无监督学习,大型语言模型嵌入 层次聚类 电子健康记录,临床笔记文本 3454名ADRD患者 NA NA 卡方检验,患病比 NA
13035 2025-10-07
Continuous and discrete decoding of overt speech with scalp electroencephalography (EEG)
2025-Mar-14, Journal of neural engineering IF:3.7Q2
研究论文 本研究探索使用头皮脑电图解码离散和连续语音特征的可行性 首次证明在存在EMG伪影情况下从EEG信号解码离散和连续语音特征的可行性,并识别关键频率带和通道 仅纳入9名神经功能完好的参与者,需要进一步验证在目标患者群体中的效果 开发基于脑电图的语音脑机接口,为神经系统疾病患者提供更自然的交流机制 9名神经功能完好的参与者 脑机接口 神经系统疾病 脑电图 CNN, RNN 脑电信号,音频信号 9名参与者 NA 卷积神经网络,循环神经网络,注意力模块 统计显著性解码性能 NA
13036 2025-04-26
Intelligent Inter- and Intra-Row Early Weed Detection in Commercial Maize Crops
2025-Mar-11, Plants (Basel, Switzerland)
研究论文 本研究评估了Faster R-CNN、RT-DETR和YOLOv11等先进深度学习架构在商业玉米田中杂草和作物准确识别中的效果 首次比较了多种深度学习模型在玉米田杂草检测中的性能,并确定了YOLOv11为最优模型 研究仅针对三种主要杂草物种,可能不适用于其他杂草类型 提高商业玉米田中杂草检测的准确性和效率 商业玉米田中的杂草和作物 计算机视觉 NA 深度学习 Faster R-CNN, RT-DETR, YOLOv11 图像 包含多种田间条件下采集的综合数据集 NA NA NA NA
13037 2025-10-07
Electrocardiogram-based deep learning to predict mortality in paediatric and adult congenital heart disease
2025-Mar-03, European heart journal IF:37.6Q1
研究论文 开发基于心电图和深度学习的人工智能工具,用于预测儿童和成人先天性心脏病患者的死亡率 首次在大型多样化先天性心脏病队列中应用卷积神经网络分析心电图数据来预测5年死亡率,并进行了时间验证 研究为单中心回顾性研究,需要多中心前瞻性验证 开发一种稳健且便捷的先天性心脏病患者风险分层工具 儿童和成人先天性心脏病患者 医疗人工智能 先天性心脏病 心电图分析 CNN 心电图信号 225,379份心电图(79,568名患者,年龄范围0-92岁) NA 卷积神经网络 ROC曲线下面积, PR曲线下面积 NA
13038 2025-04-26
Intelligent Deep Learning and Keypoint Tracking-Based Detection of Lameness in Dairy Cows
2025-Mar-02, Veterinary sciences IF:2.0Q2
研究论文 提出了一种结合深度学习和关键点跟踪的奶牛跛行自动评分方法 整合DeepLabCut工具提取关键点特征,并结合时间数据构建跛行评分模型,实现实时检测 未提及模型在不同光照或复杂环境下的鲁棒性 改进奶牛跛行的自动化检测技术 奶牛 计算机视觉 NA DeepLabCut关键点跟踪 深度学习模型(未指定具体类型) 视频 未明确提及具体样本数量 NA NA NA NA
13039 2025-10-07
Artificial Intelligence in Temporal Bone Imaging: A Systematic Review
2025-Mar, The Laryngoscope
系统综述 系统综述人工智能在颞骨影像学中的应用现状 首次系统性地总结和评估人工智能在颞骨这一复杂解剖区域影像学中的应用现状 纳入研究存在异质性和质量参差不齐的问题,缺乏标准化方法学 评估人工智能在颞骨影像学中的当前应用角色 颞骨影像学研究 医学影像分析 前庭神经鞘瘤 计算机断层扫描(CT) 卷积神经网络 医学影像 72项研究 NA 卷积神经网络 诊断准确性 NA
13040 2025-10-07
Deep Learning-Based Synthetic Computed Tomography for Low-Field Brain Magnetic Resonance-Guided Radiation Therapy
2025-Mar-01, International journal of radiation oncology, biology, physics
研究论文 开发基于条件生成对抗网络的合成CT生成方法,用于低场磁共振引导的脑部放射治疗 首次将条件生成对抗网络应用于低场磁共振生成合成CT,支持在线自适应放射治疗 术后异常区域的表现欠佳,样本量相对较小 开发高保真合成CT用于脑部磁共振引导放射治疗的剂量计算 胶质瘤患者 医学影像分析 脑癌 磁共振成像,计算机断层扫描 条件生成对抗网络 医学影像 12名患者用于主要训练,9名患者用于二次验证 NA 9-block残差网络生成器,PatchGAN判别器 平均绝对误差,峰值信噪比,结构相似性指数,剂量体积直方图,三维伽马分析 NA
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