深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 32373 篇文献，本页显示第 15341 - 15360 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 15341 | 2025-10-07 |
Deep learning on electronic medical records identifies distinct subphenotypes of diabetic kidney disease driven by genetic variations in the Rho pathway
2023-Sep-07, medRxiv : the preprint server for health sciences
DOI:10.1101/2023.09.06.23295120
PMID:37732187
|
研究论文 | 本研究利用深度学习分析电子病历数据，识别出由Rho通路遗传变异驱动的糖尿病肾病不同亚型 | 首次发现通过影响细胞骨架调节蛋白稳定性导致疾病的遗传变异，揭示了一类新型可治疗靶点的表达数量性状位点 | 样本量相对有限（1,372例患者），需要进一步验证 | 识别糖尿病肾病的遗传特征和疾病亚型，预测疾病进展 | 1,372名糖尿病肾病患者 | 医疗人工智能 | 糖尿病肾病 | 全外显子组关联分析，细胞功能实验 | 自编码器，无监督聚类 | 电子健康记录，基因数据 | 1,372名糖尿病肾病患者 | NA | 自编码器 | NA | NA |
| 15342 | 2024-08-07 |
Deep Learning on Electrocardiograms for Prediction of In-hospital Intradialytic Hypotension in Patients with ESKD
2023-09-01, Kidney360
IF:3.2Q1
DOI:10.34067/KID.0000000000000208
PMID:37418626
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 15343 | 2025-10-07 |
Deep Learning for Automated Measurement of Patellofemoral Anatomic Landmarks
2023-Jul-08, Bioengineering (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/bioengineering10070815
PMID:37508842
|
研究论文 | 开发深度学习模型自动测量髌股解剖标志物 | 首个基于生理和病理CT影像的大规模深度学习回归模型，用于髌股自动标注 | 健康队列的滑车角测量存在统计学显著差异 | 通过自动测量膝关节解剖结构改善临床疗效 | 膝关节CT影像中的髌股解剖标志物 | 计算机视觉 | 膝关节疾病 | CT成像 | CNN | 医学影像 | 483名患者，14,652张标注图像 | PyTorch | ResNet50 | 平均绝对误差，Bland-Altman图，配对t检验 | NA |
| 15344 | 2025-10-07 |
The impact of trade and financial expansion on volatility of real exchange rate
2022, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0262230
PMID:35061782
|
研究论文 | 本研究通过实证分析探讨贸易与金融开放对实际汇率波动的影响 | 结合物联网金融背景，使用深度学习技术分析金融数据，并采用混合OLS和工具变量法进行实证检验 | 仅涵盖45个主要国家数据，样本范围有限 | 分析贸易和金融开放对实际汇率波动的影响机制 | 全球45个主要国家的面板数据 | 机器学习 | NA | 深度学习 | NA | 金融面板数据 | 45个主要国家 | NA | NA | NA | NA |
| 15345 | 2025-03-13 |
Intelligent optoelectrowetting digital microfluidic system for real-time selective parallel manipulation of biological droplet arrays
2025-Mar-11, Lab on a chip
IF:6.1Q2
DOI:10.1039/d4lc00804a
PMID:39660615
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研究论文 | 本文提出了一种结合光电润湿技术和深度学习算法的智能控制系统，用于实时选择性并行操作生物液滴阵列 | 结合光电润湿技术与深度学习算法，实现液滴的实时检测、自动生成虚拟电极控制移动，以及液滴阵列的高效跟踪 | 当前技术依赖于操作员手动定位液滴、绘制光学图案和预设液滴移动路径，缺乏实时反馈和独立液滴控制能力，可能导致液滴失控和污染 | 开发一种智能控制系统，用于自动化操作离散液滴，提高数字微流控技术在生物医学等领域的应用 | 生物液滴阵列 | 数字病理学 | NA | 光电润湿技术、深度学习算法 | 目标检测算法、跟踪算法 | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 15346 | 2025-03-13 |
Quantitative Magnetic Resonance Imaging Methods for the Assessment and Prediction of Treatment Response to Transarterial Chemoembolization in Hepatocellular Carcinoma
2025-Mar-10, Academic radiology
IF:3.8Q1
DOI:10.1016/j.acra.2025.02.042
PMID:40068997
|
综述 | 本文综述了定量磁共振成像（qMRI）在预测和评估肝细胞癌（HCC）患者对经动脉化疗栓塞（TACE）治疗反应中的最新应用 | 探讨了多种qMRI方法在预测TACE治疗反应中的应用，包括肝细胞特异性对比增强MRI、扩散成像、灌注成像、磁共振波谱（MRS）、血氧水平依赖功能MRI（BOLD-fMRI）、磁共振弹性成像（MRE）和人工智能（AI） | BOLD-fMRI和MRE仍缺乏关键定量参数的模型，AI模型的附加价值需要通过更大规模的前瞻性研究验证 | 评估和预测肝细胞癌患者对TACE治疗的反应 | 肝细胞癌（HCC）患者 | 数字病理 | 肝癌 | 定量磁共振成像（qMRI） | AI模型（包括放射组学或深度学习） | 磁共振成像数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 15347 | 2025-03-13 |
A large-scale open image dataset for deep learning-enabled intelligent sorting and analyzing of raw coal
2025-Mar-08, Scientific data
IF:5.8Q1
DOI:10.1038/s41597-025-04719-0
PMID:40057526
|
研究论文 | 本文介绍了一个大规模开源的原煤图像数据集DsCGF，用于支持深度学习驱动的原煤智能分选和分析 | 提出了一个大规模、多层次的标注原煤图像数据集，填补了智能选煤领域缺乏准确大规模数据的空白 | 数据集仅涵盖中国三个代表性矿区的样本，可能无法完全代表其他地区的原煤特征 | 推动中国能源转型，实现碳达峰和碳中和战略目标下的智能选煤技术发展 | 原煤图像 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | NA | 图像 | 超过27万张可见光图像，来自中国三个代表性矿区 | NA | NA | NA | NA |
| 15348 | 2025-03-13 |
Probabilistic and deep learning approaches for conductivity-driven nanocomposite classification
2025-Mar-07, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-91057-1
PMID:40055396
|
研究论文 | 本研究提出了一种结合贝叶斯技术和深度学习的混合方法，用于改进纳米复合材料的分类，特别是评估其导电性能 | 提出了一种结合贝叶斯网络（BN）和基于Transformer架构的循环神经网络（RNN）的混合模型，以量化并报告认知不确定性，从而提高分类准确性 | 研究主要关注方法学上的进展，实验结果的广泛适用性尚未验证 | 改进纳米复合材料的分类方法，特别是评估其导电性能 | 纳米复合材料 | 机器学习 | NA | 贝叶斯网络（BN），循环神经网络（RNN），Transformer架构 | 贝叶斯网络（BN），循环神经网络（RNN） | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 15349 | 2025-03-11 |
Author Correction: Signature-based intrusion detection using machine learning and deep learning approaches empowered with fuzzy clustering
2025-Mar-07, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-92132-3
PMID:40055395
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 15350 | 2025-03-13 |
SwinConvNeXt: a fused deep learning architecture for Real-time garbage image classification
2025-Mar-07, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-91302-7
PMID:40055407
|
研究论文 | 本文提出了一种名为SwinConvNeXt的融合深度学习架构，用于实时垃圾图像分类 | 结合了增强的Swin Transformer、改进的ConvNeXt和空间注意力机制，有效提取垃圾图像的全局和局部特征，提高了分类准确性 | 模型在处理视觉相似度高且大小不一的物体时可能存在挑战 | 开发一种高效且可持续的实时垃圾管理系统 | 垃圾图像 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | SwinConvNeXt | 图像 | 公开的垃圾分类数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 15351 | 2025-03-13 |
Laser-Induced Breakdown Spectroscopy and a Convolutional Neural Network Model for Predicting Total Iron Content in Iron Ores
2025-Mar, Applied spectroscopy
IF:2.2Q2
DOI:10.1177/00037028241294088
PMID:39558586
|
研究论文 | 本文提出了一种结合激光诱导击穿光谱（LIBS）和卷积神经网络（CNN）模型的方法，用于预测铁矿石中的总铁含量 | 使用CNN模型辅助LIBS技术，显著提高了总铁含量预测的准确性，并减少了建模时间 | 未提及具体局限性 | 提高LIBS技术在铁矿石总铁含量预测中的准确性 | 铁矿石样品 | 机器学习 | NA | 激光诱导击穿光谱（LIBS） | 卷积神经网络（CNN） | 光谱数据 | 339批来自五个国家的铁矿石样品，收集了2034个代表性光谱 | NA | NA | NA | NA |
| 15352 | 2025-03-13 |
Deep-Learning-Enabled Fast Raman Identification of the Twist Angle of Bi-Layer Graphene
2025-Mar, Small (Weinheim an der Bergstrasse, Germany)
DOI:10.1002/smll.202411833
PMID:39871720
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研究论文 | 本文提出了一种结合拉曼光谱和深度学习的数据驱动策略，用于快速、无损地解码和预测双层石墨烯的扭转角度 | 利用深度学习处理高维拉曼数据，提取隐藏信息以实现精确的扭转角度识别，并将该方法扩展到二维平面，实现单个样品内的精确定向映射 | NA | 开发一种高效、无损的方法来识别双层石墨烯的扭转角度，并推广到其他角度依赖的二维材料研究 | 双层石墨烯（TBG） | 材料光谱学与分析 | NA | 拉曼光谱 | 深度学习模型 | 拉曼光谱数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 15353 | 2025-03-13 |
Deep learning-based spatio-temporal fusion for high-fidelity ultra-high-speed X-ray radiography
2025-Mar-01, Journal of synchrotron radiation
IF:2.4Q3
DOI:10.1107/S1600577525000323
PMID:39937516
|
研究论文 | 本文探讨了基于深度学习的时空融合框架，用于融合两种互补的X射线图像序列，以重建具有高空间分辨率、高帧率和高保真度的目标图像序列 | 提出了一种新的深度学习时空融合框架，通过融合不同配置的X射线视频，显著提高了超高速X射线成像实验的性能和科学价值 | 需要与高速相机适当结合，才能充分发挥该方法的优势 | 提高超高速X射线成像实验的空间分辨率、帧率和保真度 | X射线图像序列 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | 深度学习模型 | 图像 | 两个独立的X射线数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 15354 | 2025-03-13 |
Multi-stage deep learning artifact reduction for parallel-beam computed tomography
2025-Mar-01, Journal of synchrotron radiation
IF:2.4Q3
DOI:10.1107/S1600577525000359
PMID:39960472
|
研究论文 | 本文提出了一种多阶段深度学习方法来减少平行束计算机断层扫描（CT）中的伪影 | 在断层扫描管道的每个阶段（投影、正弦图和重建）引入独立的深度学习模型，以数据驱动的方式局部解决特定伪影，并采用旁路连接减少误差传播 | 未明确提及具体局限性 | 提高同步辐射CT图像质量，减少伪影 | 平行束计算机断层扫描图像 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | 深度学习模型 | 图像 | 模拟和真实世界数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 15355 | 2025-03-13 |
Unified resilience model using deep learning for assessing power system performance
2025-Feb-28, Heliyon
IF:3.4Q1
DOI:10.1016/j.heliyon.2025.e42802
PMID:40066024
|
研究论文 | 本文介绍了一种使用深度学习的统一弹性模型（URM），以提高电力系统的性能 | 提出了一种结合深度学习的统一弹性模型，用于分析影响电池和储能设备弹性的环境因素，并通过已知的低弹性损耗数据进行训练，以增强各种强化因素 | NA | 提高电力系统的性能，特别是关注天气因素对系统弹性的影响 | 电池和储能设备的弹性 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 深度学习模型 | 环境因素数据、低弹性损耗数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 15356 | 2025-03-13 |
Rewiring protein sequence and structure generative models to enhance protein stability prediction
2025-Feb-18, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2025.02.13.638154
PMID:40027759
|
研究论文 | 本文介绍了一种名为SPURS的新型深度学习框架，通过整合两种通用蛋白质生成模型（ESM和ProteinMPNN），提升了蛋白质稳定性预测的准确性 | SPURS通过轻量级神经网络模块将ProteinMPNN学习到的结构表示重新连接到ESM的注意力层，从而增强了ESM的序列表示学习能力，实现了从序列和结构数据中利用进化模式进行稳定性预测 | 尽管SPURS在多个基准数据集上表现出色，但其在蛋白质稳定性预测中的潜力仍需进一步探索，特别是在更广泛的蛋白质功能预测方面 | 提升蛋白质稳定性预测的准确性，以更好地理解人类疾病并设计用于临床和工业应用的有用蛋白质 | 蛋白质 | 机器学习 | NA | 深度学习 | ESM, ProteinMPNN | 序列数据, 结构数据 | 基于最近发布的大规模热稳定性数据集进行训练和评估 | NA | NA | NA | NA |
| 15357 | 2025-03-13 |
Diagnostic accuracy of artificial intelligence models in detecting congenital heart disease in the second-trimester fetus through prenatal cardiac screening: a systematic review and meta-analysis
2025, Frontiers in cardiovascular medicine
IF:2.8Q2
DOI:10.3389/fcvm.2025.1473544
PMID:40066351
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系统综述与荟萃分析 | 本文通过系统综述和荟萃分析评估了人工智能模型在产前心脏筛查中检测胎儿先天性心脏病的诊断准确性 | 首次系统评估人工智能模型在胎儿先天性心脏病筛查中的表现，并进行了荟萃分析 | 研究样本量有限，且需要更大数据集和更多样化人群的前瞻性研究来验证结果 | 评估人工智能模型在产前心脏筛查中检测先天性心脏病的诊断准确性 | 胎儿先天性心脏病 | 医学影像分析 | 先天性心脏病 | 超声和超声心动图 | 深度学习模型 | 图像 | 9项研究，共374项研究筛选 | NA | NA | NA | NA |
| 15358 | 2025-03-13 |
Advancements in cache management: a review of machine learning innovations for enhanced performance and security
2025, Frontiers in artificial intelligence
IF:3.0Q2
DOI:10.3389/frai.2025.1441250
PMID:40070808
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review | 本文综述了机器学习在缓存管理中的应用，包括优化缓存性能和增强安全性 | 探讨了从基于强化学习的缓存替换策略到LSTM模型预测内容特性以做出缓存决策的多种机器学习技术 | 未提及具体实验数据或样本量，可能缺乏实证支持 | 研究机器学习在缓存管理中的应用，以优化性能和增强安全性 | 缓存管理系统 | machine learning | NA | reinforcement learning, LSTM, imitation learning, neural networks | LSTM, neural networks | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 15359 | 2025-03-13 |
Deep Learning Based Shear Wave Detection and Segmentation Tool for Use in Point-of-Care for Chronic Liver Disease Assessments
2024-12, Ultrasound in medicine & biology
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研究论文 | 本研究开发了一种基于深度学习的剪切波检测和分割工具，用于在慢性肝病评估的即时护理环境中提高肝脏组织的表征准确性 | 该研究创新地使用深度学习算法（U-Net架构）来检测和分割肝脏组织中的剪切波，以提高肝脏硬度和超声衰减测量的准确性 | 研究样本量相对较小，仅包含103名患者的15,045张图像和36名志愿者的4,429张图像，可能影响结果的普遍性 | 开发并测试一种新的软件工具，用于在即时护理环境中更准确地评估代谢功能障碍相关的脂肪性肝病（MASLD）患者的肝脏状况 | 代谢功能障碍相关的脂肪性肝病（MASLD）患者和志愿者 | 数字病理 | 慢性肝病 | 深度学习 | U-Net | 图像 | 103名患者的15,045张图像和36名志愿者的4,429张图像 | NA | NA | NA | NA |
| 15360 | 2025-03-13 |
Automated Field of Interest Determination for Quantitative Ultrasound Analyses of Cervical Tissues: Toward Real-time Clinical Translation in Spontaneous Preterm Birth Risk Assessment
2024-12, Ultrasound in medicine & biology
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研究论文 | 本研究开发了一种自动确定宫颈感兴趣区域（Auto FOI）的方法，以替代手动绘制感兴趣区域（Manual FOI），用于宫颈定量超声（QUS）分析，以评估自发性早产风险 | 开发了一种基于深度学习的自动确定宫颈感兴趣区域的方法，减少了手动操作的需求，提高了临床应用的可行性 | 研究仅基于527名孕妇的宫颈超声数据，样本量相对较小，且未涉及其他潜在影响因素的分析 | 评估自动确定宫颈感兴趣区域（Auto FOI）与手动绘制感兴趣区域（Manual FOI）在定量超声分析中的一致性，并探讨Auto FOI替代Manual FOI的可行性 | 527名孕妇的宫颈超声数据 | 数字病理 | 早产 | 定量超声（QUS） | 深度学习模型 | 图像 | 527名孕妇的宫颈超声数据 | NA | NA | NA | NA |