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 13821 - 13840 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 13821 | 2025-10-07 |
Automated strabismus detection and classification using deep learning analysis of facial images
2025-01-31, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-88154-6
PMID:39890897
|
研究论文 | 提出一种基于深度学习的面部图像分析方法，用于自动检测和分类斜视 | 首次使用卷积神经网络实现斜视的自动检测和八类偏差角度分类 | 数据集规模有限，多分类任务仅包含622张图像 | 开发自动斜视检测和分类系统以辅助医疗诊断 | 面部图像中的斜视患者和正常对照者 | 计算机视觉 | 斜视 | 面部图像采集 | CNN | 图像 | 二分类：4,257张面部图像（1,599正常，2,658斜视）；多分类：622张图像（480斜视，142正常） | NA | CNN | 敏感度，准确率，F1分数，召回率 | NA |
| 13822 | 2025-10-07 |
An interpretable machine learning model for seasonal precipitation forecasting
2025, Communications earth & environment
IF:8.1Q1
DOI:10.1038/s43247-025-02207-2
PMID:40125292
|
研究论文 | 提出一种名为TelNet的可解释机器学习模型，用于季节降水预测 | 开发了具有变量选择权重的序列到序列模型，支持实例和提前期预测解释 | 训练数据量有限，这是气候预测领域的常见问题 | 开发短期到中期提前期的季节降水预测模型 | 目标区域的季节降水值和气候指数 | 机器学习 | NA | 序列到序列机器学习 | 序列到序列模型 | 时间序列数据（降水值和气候指数） | 小数据集，通过多次重采样训练、验证和测试集 | NA | 编码器-解码器-头部架构 | 确定性性能、概率性能、准确性、校准度 | NA |
| 13823 | 2025-10-07 |
AADNet: Exploring EEG Spatiotemporal Information for Fast and Accurate Orientation and Timbre Detection of Auditory Attention Based on a Cue-Masked Paradigm
2025, IEEE transactions on neural systems and rehabilitation engineering : a publication of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society
IF:4.8Q1
DOI:10.1109/TNSRE.2025.3555542
PMID:40168202
|
研究论文 | 提出基于线索掩蔽范式的AADNet深度学习模型，用于快速准确解码脑电信号中的听觉注意定向和音色信息 | 提出线索掩蔽听觉注意范式防止信息泄露，开发端到端深度学习模型AADNet利用短时间窗口脑电信号的时空信息 | NA | 开发快速准确的听觉注意解码技术，用于神经导向助听设备和其他辅助听力设备 | 脑电信号中的听觉注意定向和音色检测 | 脑机接口 | 听力障碍 | 脑电图 | 深度学习 | 脑电信号 | NA | NA | AADNet | 准确率 | NA |
| 13824 | 2025-10-07 |
Practical implementation and impact of the 4R principles in ethnopharmacology: Pursuing a more humane approach to research
2025, Frontiers in pharmacology
IF:4.4Q1
DOI:10.3389/fphar.2025.1543316
PMID:40223937
|
研究论文 | 探讨4R原则在民族药理学研究中的实际应用及其影响，追求更人性化的研究方法 | 在传统3R原则基础上引入'责任'原则，强化研究人员对实验动物福利的伦理义务 | 未提供具体实施案例的量化数据支持 | 推动民族药理学研究中动物实验的伦理管理 | 民族药理学研究中的动物实验伦理框架 | 民族药理学 | NA | 3D器官oids、深度学习技术 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 13825 | 2025-10-07 |
Enhancing multilevel tea leaf recognition based on improved YOLOv8n
2025, Frontiers in plant science
IF:4.1Q1
DOI:10.3389/fpls.2025.1540670
PMID:40225027
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研究论文 | 提出改进的T-YOLOv8n模型用于多层级茶叶识别，通过集成CBAM注意力模块和BiFPN多尺度特征融合提升检测性能 | 提出重叠标签茶叶数据集生成方法，集成CBAM和BiFPN改进YOLOv8n模型，结合CIOU和Focal Loss优化边界框预测 | NA | 提升自动化茶叶采摘中不同类别茶叶的识别精度 | 茶叶图像中的多层级复合特征 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | CNN, YOLO | 图像 | NA | PyTorch | YOLOv8n, CBAM, BiFPN | mAP50, 精确率, 召回率 | 边缘计算环境 |
| 13826 | 2025-10-07 |
Color Fundus Photography and Deep Learning Applications in Alzheimer Disease
2024-Dec, Mayo Clinic proceedings. Digital health
DOI:10.1016/j.mcpdig.2024.08.005
PMID:39748801
|
研究论文 | 开发并评估两种基于视网膜彩色眼底照片的深度学习模型用于阿尔茨海默病分类 | 首次使用纯视网膜彩色眼底照片训练两种不同深度学习模型进行AD分类，其中ADRET模型采用BERT风格的自监督学习CNN架构 | 需要在更大和更多样化人群中进一步验证，需要整合技术来协调眼底照片并减少成像相关噪声 | 开发基于视网膜图像的阿尔茨海默病筛查方法 | 阿尔茨海默病患者和对照组 | 计算机视觉 | 阿尔茨海默病 | 彩色眼底摄影 | CNN, U-Net, 自监督学习 | 图像 | 两个独立数据集（UK Biobank和学术机构数据） | NA | U-Net, Transformer风格CNN | 准确率, 灵敏度, 特异性, 接收者操作特征曲线 | NA |
| 13827 | 2025-10-07 |
Integrating Interpretability in Machine Learning and Deep Neural Networks: A Novel Approach to Feature Importance and Outlier Detection in COVID-19 Symptomatology and Vaccine Efficacy
2024-11-29, Viruses
DOI:10.3390/v16121864
PMID:39772174
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研究论文 | 提出一种整合传统机器学习和深度神经网络可解释性技术的新方法，用于分析COVID-19症状特征重要性和异常检测 | 通过全局和局部解释方法弥合可解释机器学习模型与强大深度学习架构之间的差距 | 仅使用2020年早期疫情数据，样本特征可能存在时间局限性 | 改进对COVID-19症状学的理解并增强早期病例检测能力 | 2020年早期接受COVID-19检测的个体，包括自我报告症状和检测结果 | 机器学习 | COVID-19 | 特征重要性分析，异常检测 | 机器学习模型，深度神经网络 | 医疗数据，症状数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 13828 | 2025-10-07 |
HLAPepBinder: An Ensemble Model for The Prediction Of HLA-Peptide Binding
2024-Oct, Iranian journal of biotechnology
IF:1.6Q4
DOI:10.30498/ijb.2024.459448.3927
PMID:40225296
|
研究论文 | 开发了一个名为HLAPepBinder的集成机器学习模型，用于预测HLA-肽结合 | 首次使用随机森林方法整合九个预测器的结果，提供全面的预测框架，无需手动模型选择 | 缺乏可靠的阴性数据，通常假设未知相互作用为阴性 | 提高HLA-肽结合预测的准确性和效率 | HLA-肽结合对 | 机器学习 | 癌症 | 集成机器学习 | 随机森林 | 肽序列数据 | NA | NA | 随机森林 | 预测准确性，资源效率 | 有限计算环境 |
| 13829 | 2025-10-07 |
Reproducible image-based profiling with Pycytominer
2024-Jul-02, ArXiv
PMID:38045474
|
研究论文 | 介绍Pycytominer——一个用于图像分析后处理的开源Python工具包 | 开发了用户友好的开源工具包，专门用于实现图像分析中的生物信息学步骤（图像特征分析） | NA | 开发用于高通量显微镜图像分析后处理的工具 | 单细胞特征数据 | 生物信息学 | NA | 高通量显微镜 | NA | 图像 | NA | Python | NA | NA | NA |
| 13830 | 2025-10-07 |
Application of deep learning radiomics in oral squamous cell carcinoma-Extracting more information from medical images using advanced feature analysis
2024-06, Journal of stomatology, oral and maxillofacial surgery
DOI:10.1016/j.jormas.2024.101840
PMID:38548062
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系统综述 | 本文通过系统综述和荟萃分析评估深度学习影像组学在口腔鳞状细胞癌中的应用 | 首次对深度学习影像组学在OSCC中的应用进行系统综述和定量荟萃分析 | 存在轻微发表偏倚(P=0.03)，纳入研究数量有限(26项) | 评估深度学习影像组学在口腔鳞状细胞癌中的应用效果 | 口腔鳞状细胞癌(OSCC)的医学影像 | 医学影像分析 | 口腔鳞状细胞癌 | 影像组学特征分析 | 深度学习算法 | 医学影像 | 26项研究，包含64,731张医学影像 | NA | NA | 灵敏度, 特异性 | NA |
| 13831 | 2025-10-07 |
Deep Learning-Based Prediction Modeling of Major Adverse Cardiovascular Events After Liver Transplantation
2024-Jun, Mayo Clinic proceedings. Digital health
DOI:10.1016/j.mcpdig.2024.03.005
PMID:38993485
|
研究论文 | 本研究验证了基于深度学习的模型在预测肝移植术后主要不良心血管事件(MACE)方面的能力 | 首次使用双向门控循环单元(BiGRU)深度学习模型和纵向索赔数据预测肝移植术后心血管事件风险 | 使用回顾性索赔数据，可能存在数据完整性和准确性的限制 | 开发能够预测肝移植患者术后主要不良心血管事件风险的预测模型 | 肝移植接受者 | 机器学习 | 心血管疾病 | 深度学习建模 | BiGRU | 结构化医疗数据(人口统计学特征、诊断、药物、手术数据) | 18,304名肝移植接受者(平均年龄57.4岁，女性占39.1%) | NA | 双向门控循环单元(BiGRU) | AUC-ROC, AUC-PR | NA |
| 13832 | 2025-10-07 |
A Systematic Review of Natural Language Processing Methods and Applications in Thyroidology
2024-Jun, Mayo Clinic proceedings. Digital health
DOI:10.1016/j.mcpdig.2024.03.007
PMID:38938930
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系统综述 | 系统回顾自然语言处理技术在甲状腺疾病领域的应用现状、挑战与未来方向 | 首次系统梳理NLP在甲状腺学领域的应用现状，涵盖多种方法学和数据源分析 | 临床文档记录不一致、模型可移植性差、缺乏外部验证、尚未应用于临床实践 | 总结自然语言处理在甲状腺相关疾病研究中的应用现状与挑战 | 甲状腺疾病相关研究文献 | 自然语言处理 | 甲状腺疾病 | 自然语言处理 | 深度学习, 基于规则的方法, 传统机器学习, 混合方法 | 电子健康记录, 健康论坛数据, 医学文献数据库, 基因组数据库 | 24项符合条件的研究 | NA | NA | NA | NA |
| 13833 | 2025-10-07 |
Deep learning based digital pathology for predicting treatment response to first-line PD-1 blockade in advanced gastric cancer
2024-05-08, Journal of translational medicine
IF:6.1Q1
DOI:10.1186/s12967-024-05262-z
PMID:38720336
|
研究论文 | 本研究开发了一种基于深度学习的数字病理方法，用于预测晚期胃癌患者对一线PD-1联合化疗的治疗反应 | 首次创建了免疫检查点抑制剂反应评分（ICIsRS）作为源自全切片图像的新型组织病理学生物标志物，并开发了集成模型ICIsNet | 回顾性研究设计，样本量相对有限（264例患者），需要进一步前瞻性验证 | 预测晚期胃癌患者对一线PD-1联合化疗的治疗反应 | 晚期胃癌患者 | 数字病理 | 胃癌 | H&E染色 | 深度学习集成模型 | 病理图像 | 264例晚期胃癌患者的313张全切片图像，包含148,181个图像块 | NA | 集成模型（三种深度学习架构） | AUC | NA |
| 13834 | 2025-10-07 |
Deep learning imaging phenotype can classify metabolic syndrome and is predictive of cardiometabolic disorders
2024-05-08, Journal of translational medicine
IF:6.1Q1
DOI:10.1186/s12967-024-05163-1
PMID:38720370
|
研究论文 | 本研究开发了一种基于深度学习从非增强腹部CT扫描中提取影像表型的方法，用于分类代谢综合征并预测未来心血管代谢疾病 | 提出了一种基于深度学习的影像表型，在代谢综合征分类和心血管代谢疾病预测方面优于传统放射组学特征和临床定义 | 研究样本量有限（约2000人），且仅使用非增强腹部CT扫描数据 | 开发基于深度学习的影像表型用于代谢异常评估和心血管代谢疾病预测 | 代谢综合征患者和心血管代谢疾病高风险人群 | 医学影像分析 | 心血管代谢疾病 | 非增强腹部计算机断层扫描 | 深度学习 | 医学影像 | 超过2000名个体用于代谢综合征分类，超过1300名个体用于疾病预测 | NA | NA | AUC | NA |
| 13835 | 2025-10-07 |
Deep-Learning-Based Nanomechanical Vibration for Rapid and Label-Free Assay of Epithelial Mesenchymal Transition
2024-01-30, ACS nano
IF:15.8Q1
DOI:10.1021/acsnano.3c10811
PMID:38169507
|
研究论文 | 开发基于深度学习与纳米机械振动相结合的无标记、快速上皮间质转化检测方法 | 首次从力学角度研究癌细胞集落，结合纳米振动生物力学指纹与深度学习实现表型分类 | NA | 开发癌细胞上皮/间质表型分类的无标记检测方法 | 癌细胞集落 | 机器学习 | 癌症 | 纳米机械振动检测 | 深度学习 | 振动数据 | NA | NA | NA | 准确率 | NA |
| 13836 | 2025-10-07 |
Functional Near-Infrared Spectroscopy-Based Computer-Aided Diagnosis of Major Depressive Disorder Using Convolutional Neural Network with a New Channel Embedding Layer Considering Inter-Hemispheric Asymmetry in Prefrontal Hemodynamic Responses
2024, Depression and anxiety
IF:4.7Q1
DOI:10.1155/2024/4459867
PMID:40226684
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研究论文 | 提出一种基于功能近红外光谱和卷积神经网络的计算机辅助诊断系统，用于重度抑郁症的准确诊断 | 设计了一种考虑大脑半球间不对称性的新型通道嵌入层，并采用集成CNN架构专门捕捉MDD患者与健康对照组在血流动力学响应中的差异特征 | 样本量相对有限（共116名参与者），仅使用单一认知任务（Stroop任务）的数据 | 开发基于fNIRS的重度抑郁症计算机辅助诊断系统 | 48名MDD患者和68名健康对照者 | 医学影像分析 | 重度抑郁症 | 功能近红外光谱 | CNN | 血流动力学响应信号 | 116名参与者（48名患者+68名健康对照） | NA | 集成CNN架构，包含三个1D深度卷积层 | 准确率, 灵敏度, 特异性 | NA |
| 13837 | 2025-10-07 |
A novel stacked generalization of models for improved TB detection in chest radiographs
2018-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/EMBC.2018.8512337
PMID:30440497
|
研究论文 | 提出一种新颖的堆叠泛化模型，通过结合手工设计特征和CNN特征来改进胸部X光片中的结核病检测 | 首次将手工设计特征与CNN特征通过堆叠分类器相结合，构建非线性决策函数以提升结核病检测性能 | NA | 开发计算机辅助诊断工具以改善资源受限地区结核病的及时检测和治疗 | 胸部X光片中的结核病检测 | 计算机视觉 | 结核病 | 胸部X光成像 | CNN, 集成学习 | 医学图像 | NA | NA | 堆叠分类器 | NA | NA |
| 13838 | 2025-10-07 |
MSTNet: Multi-scale spatial-aware transformer with multi-instance learning for diabetic retinopathy classification
2025-May, Medical image analysis
IF:10.7Q1
DOI:10.1016/j.media.2025.103511
PMID:40020421
|
研究论文 | 提出一种用于糖尿病视网膜病变分类的多尺度空间感知Transformer网络MSTNet | 提出双路径Transformer编码器结构，结合多尺度特征提取、空间感知模块和多示例学习策略，有效捕捉细微病变特征的相关性和上下文信息 | 未明确说明模型计算复杂度及在资源受限环境下的适用性 | 开发更准确的糖尿病视网膜病变自动诊断和分级方法 | 糖尿病视网膜病变患者的眼底图像 | 计算机视觉 | 糖尿病视网膜病变 | 眼底图像分析 | Transformer, MIL | 图像 | 四个公共数据集（APTOS2019、RFMiD2020、Messidor、IDRiD） | NA | MSTNet, Transformer | ACC, F1-score | NA |
| 13839 | 2025-10-07 |
Deep learning based coronary vessels segmentation in X-ray angiography using temporal information
2025-May, Medical image analysis
IF:10.7Q1
DOI:10.1016/j.media.2025.103496
PMID:40049029
|
研究论文 | 提出一种融合时序信息的深度学习网络TVS-Net，用于X射线血管造影中的冠状动脉分割 | 首次将序列ICA信息融合到新型密集连接3D编码器-2D解码器结构中，并采用基于弹性交互的损失函数 | 使用相对宽松的标注协议产生粗粒度样本，标注精度可能影响模型性能 | 开发能够克服运动伪影和对比剂分布不均等挑战的冠状动脉血管自动分割方法 | X射线冠状动脉血管造影图像中的血管结构 | 计算机视觉 | 心血管疾病 | X射线血管造影 | 深度学习 | 医学图像序列 | 323个样本（训练173，验证82，测试68），外加60张外部医院图像 | NA | 3D编码器-2D解码器 | Dice系数, 召回率 | NA |
| 13840 | 2025-10-07 |
Motor imagery EEG decoding based on TS-former for spinal cord injury patients
2025-May, Brain research bulletin
IF:3.5Q2
|
研究论文 | 提出基于Transformer的TS-former网络架构，用于脊髓损伤患者的运动想象脑电信号解码 | 结合FBCSP特征提取和Transformer多头注意力机制，在时空域处理脑电信号，并采用迁移学习适应新分类任务 | 仅在16名脊髓损伤患者的数据集上进行验证，样本规模有限 | 开发用于脊髓损伤患者康复训练的脑机接口系统 | 脊髓损伤患者的运动想象脑电信号 | 脑机接口 | 脊髓损伤 | 脑电图(EEG), 滤波器组共空间模式(FBCSP) | Transformer | 脑电信号 | 16名脊髓损伤患者 | NA | TS-former, Transformer | 分类准确率 | NA |