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 15981 - 16000 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 15981 | 2025-10-07 |
Combining deep learning and machine learning techniques to track air pollution in relation to vegetation cover utilizing remotely sensed data
2025-Mar, Journal of environmental management
IF:8.0Q1
DOI:10.1016/j.jenvman.2025.124323
PMID:39914214
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研究论文 | 结合深度学习和机器学习技术，利用遥感数据追踪空气污染与植被覆盖的关系 | 首次将机器学习(XGB、SVM、RF)和深度学习(Unet、Unet++、MAnet、Linknet)模型集成应用于达卡市空气污染与植被覆盖关系研究 | 未使用高分辨率影像和未整合社会经济数据 | 研究空气污染物(PM2.5和PM10)浓度上升与城市绿地减少之间的关系 | 孟加拉国达卡市的空气污染和植被覆盖 | 环境遥感 | NA | 遥感技术 | 集成机器学习模型,深度学习分割模型 | 遥感影像数据 | 1990-2022年期间的时序数据 | NA | Unet, Unet++, MAnet, Linknet | NA | NA |
| 15982 | 2025-10-07 |
Carbon source dosage intelligent determination using a multi-feature sensitive back propagation neural network model
2025-Mar, Journal of environmental management
IF:8.0Q1
DOI:10.1016/j.jenvman.2025.124341
PMID:39933376
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研究论文 | 提出一种基于SHAP和敏感性分析的多特征敏感反向传播神经网络模型，用于污水处理厂碳源投加的智能确定 | 结合SHAP和敏感性分析构建多特征敏感BPNN模型，引入理论公式提升预测精度，采用反馈调节处理异常数据 | 模型在短期和有限数据条件下开发，可能对数据质量敏感 | 解决污水处理厂反硝化阶段碳源投加不经济和出水总氮浓度不稳定的问题 | 污水处理厂的碳源投加过程 | 机器学习 | NA | 深度学习 | BPNN | 过程参数数据 | NA | NA | 多特征敏感反向传播神经网络 | R, 出水总氮浓度改善率, 碳源投加减少率 | NA |
| 15983 | 2025-10-07 |
Deep learning-driven behavioral analysis reveals adaptive responses in Drosophila offspring after long-term parental microplastic exposure
2025-Mar, Journal of environmental management
IF:8.0Q1
DOI:10.1016/j.jenvman.2025.124502
PMID:39933380
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研究论文 | 通过深度学习分析果蝇幼虫行为，研究父母代长期暴露于微塑料对后代的跨代影响 | 首次结合深度学习行为追踪技术与跨代实验设计，揭示长期微塑料暴露诱导果蝇后代产生适应性行为反应 | 仅使用聚苯乙烯微塑料，未研究其他类型微塑料的影响；仅观察幼虫阶段行为变化 | 评估微塑料对陆地生物的跨代影响及潜在适应性反应 | 黑腹果蝇（Drosophila melanogaster）及其后代幼虫 | 行为分析 | NA | 深度学习行为追踪 | 深度学习 | 行为视频数据 | 不同时间点（第2、8、14天）采集的后代幼虫 | NA | NA | 爬行速度、爬行角速度 | NA |
| 15984 | 2025-10-07 |
Hybrid deep learning downscaling of GCMs for climate impact assessment and future projections in Oman
2025-Mar, Journal of environmental management
IF:8.0Q1
DOI:10.1016/j.jenvman.2025.124522
PMID:39951996
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研究论文 | 本研究开发了一种混合深度学习方法来降尺度全球环流模型，用于阿曼地区的气候影响评估和未来预测 | 提出了一种结合序列到序列模型、时序卷积网络编码器和Transformer解码器的新型混合深度学习方法 | 研究仅针对阿曼Wadi Dayqah流域，结果可能不适用于其他地区 | 开发准确的GCM降尺度方法以评估气候变化影响和水资源管理 | 阿曼Wadi Dayqah流域的气候数据和水文响应 | 机器学习 | NA | 气候模型降尺度，水文建模 | 序列到序列模型，TCN，Transformer，LSTM，随机森林 | 气候数据，降水温度数据，水文数据 | 14个GCM模型，1992-2006年校准数据，2007-2011年验证数据 | NA | 时序卷积网络，Transformer，LSTM | NSE，RMSE，BIAS，相对误差 | NA |
| 15985 | 2025-10-07 |
Deep learning enhanced light sheet fluorescence microscopy for in vivo 4D imaging of zebrafish heart beating
2025-Feb-25, Light, science & applications
DOI:10.1038/s41377-024-01710-z
PMID:39994185
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研究论文 | 提出一种深度学习增强的光片荧光显微镜方法，用于斑马鱼心脏跳动的活体4D成像 | 开发了U-net集成Transformer(UI-Trans)网络，能够同时学习精细细节和复杂全局特征，在极低光照(0.03%)和采集时间(3.3%)下实现快速体积成像 | NA | 解决生物医学研究中长时间高分辨率时空动态成像的挑战 | 斑马鱼心脏 | 计算机视觉 | 心血管疾病 | 光片荧光显微镜(LSFM)，共焦线扫描LSFM(LS-LSFM) | CNN, Transformer | 荧光图像 | NA | NA | U-net, Transformer, UI-Trans | 信噪比(SNR)，对比度 | NA |
| 15986 | 2025-10-07 |
Progress on intelligent metasurfaces for signal relay, transmitter, and processor
2025-Feb-25, Light, science & applications
DOI:10.1038/s41377-024-01729-2
PMID:39994200
|
综述 | 本文系统回顾了智能超表面在无线通信中作为信号中继器、发射器和处理器三种模式的应用进展 | 提出智能超表面作为主动重塑无线通信环境的新范式，区别于传统被动适应环境的方法 | 讨论了智能超表面实际部署中的关键问题 | 探索智能超表面在提升无线通信数据速率方面的潜力 | 智能超表面及其在无线通信系统中的应用 | 无线通信 | NA | 智能超表面技术 | 深度学习算法 | 无线信号 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 15987 | 2025-02-27 |
Ultrasound Thyroid Nodule Segmentation Algorithm Based on DeepLabV3+ with EfficientNet
2025-Feb-25, Journal of imaging informatics in medicine
DOI:10.1007/s10278-025-01436-3
PMID:40000546
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研究论文 | 本文提出了一种基于DeepLabV3+与EfficientNet的超声甲状腺结节分割算法，旨在提高超声图像中甲状腺结节分割的准确性 | 首次将EfficientNet-B7作为DeepLabV3+架构的主干网络应用于甲状腺结节分割 | NA | 提高超声图像中甲状腺结节分割的准确性 | 超声图像中的甲状腺结节 | 计算机视觉 | 甲状腺疾病 | 深度学习 | DeepLabV3+ with EfficientNet-B7 | 图像 | 来自郑州大学第一附属医院的数据集及两个公共数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 15988 | 2025-10-07 |
Three-dimensional, multimodal synchrotron data for machine learning applications
2025-Feb-24, Scientific data
IF:5.8Q1
DOI:10.1038/s41597-025-04605-9
PMID:39994193
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研究论文 | 本文提供了一个独特的多模态同步辐射数据集，用于开发先进的深度学习和数据融合流程 | 提供了首个锌掺杂沸石13X样品的空间分辨三维多模态同步辐射数据集 | 使用简单空间隔离的双相材料，可能无法代表更复杂的多相系统 | 开发用于超分辨率、多模态数据融合和3D重建算法的机器学习技术 | 锌掺杂沸石13X样品片段 | 机器学习 | NA | 同步辐射显微X射线计算机断层扫描、X射线衍射计算机断层扫描 | NA | 三维图像数据、X射线衍射数据 | 单个锌掺杂沸石13X片段 | NA | NA | NA | NA |
| 15989 | 2025-10-07 |
CTDNN-Spoof: compact tiny deep learning architecture for detection and multi-label classification of GPS spoofing attacks in small UAVs
2025-Feb-24, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-90809-3
PMID:39994281
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研究论文 | 提出一种名为CTDNN-Spoof的紧凑型微型深度学习架构，用于检测和多重标签分类小型无人机中的GPS欺骗攻击 | 设计紧凑型微型深度学习架构，在精度和适应性方面超越传统方法，提供可扩展的实时解决方案 | NA | 开发有效的GPS欺骗攻击检测和分类方法以增强小型无人机安全性 | 小型无人机的GPS欺骗攻击 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 顺序神经网络 | NA | NA | NA | CTDNN-Spoof（输入层64个神经元-ReLU，隐藏层32个神经元-ReLU，输出层4个神经元-线性激活） | 准确率, 均方误差 | NA |
| 15990 | 2025-10-07 |
An integrated CSPPC and BiLSTM framework for malicious URL detection
2025-Feb-24, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-91148-z
PMID:39994324
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研究论文 | 提出一种基于CSPPC-BiLSTM的恶意URL检测模型，通过集成注意力机制和多尺度池化提升检测性能 | 首次将CBAM注意力机制与SPP空间金字塔池化集成到BiLSTM框架中，通过通道和空间注意力增强关键特征表示 | 仅在两个数据集上进行评估，需要更多样化的数据集验证泛化能力 | 提高恶意URL检测的准确性和鲁棒性 | 网络钓鱼URL和恶意网址 | 自然语言处理, 网络安全 | NA | NA | BiLSTM | URL字符序列 | 两个数据集：Grambedding（平衡）和Mendeley AK Singh 2020 phish（不平衡） | NA | CSPPC-BiLSTM, BiLSTM, CBAM, SPP | 准确率 | NA |
| 15991 | 2025-10-07 |
Real-world feasibility, accuracy and acceptability of automated retinal photography and AI-based cardiovascular disease risk assessment in Australian primary care settings: a pragmatic trial
2025-Feb-24, NPJ digital medicine
IF:12.4Q1
DOI:10.1038/s41746-025-01436-1
PMID:39994433
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研究论文 | 评估基于自动视网膜摄影和人工智能的心血管疾病风险评估系统在澳大利亚初级保健环境中的可行性、准确性和可接受性 | 仅使用视网膜图像即可实现与包含多种临床因素的WHO风险评估相当的预测准确性，为非侵入性心血管风险评估提供了新方法 | 研究样本仅来自澳大利亚维多利亚州的两个全科诊所，样本量相对有限 | 评估自动视网膜摄影和AI心血管风险评估系统在真实世界初级保健环境中的表现 | 45-70岁近期接受过心血管疾病风险评估的澳大利亚初级保健患者 | 医疗人工智能 | 心血管疾病 | 自动视网膜摄影，深度学习算法 | 深度学习 | 视网膜图像，临床数据 | 361名参与者，其中339人获得有效风险评估分数 | NA | NA | AUC，Pearson相关系数，成像成功率，满意度调查 | NA |
| 15992 | 2025-10-07 |
A method for phenotyping lettuce volume and structure from 3D images
2025-Feb-24, Plant methods
IF:4.7Q1
DOI:10.1186/s13007-025-01347-y
PMID:39994691
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研究论文 | 提出一种基于植物几何特征从3D图像中表型分析生菜体积和结构的方法 | 开发了基于点云创建紧密外壳的新方法，能保留莲座结构细节并填补3D相机不可见区域的表面孔洞，同时引入了表征叶片密度的新几何特征 | 方法在特定数据集上验证，缺乏领域适应性测试，且受限于开源数据集的可用性 | 开发从3D图像估计生菜体积和莲座结构的方法，用于作物生长监测 | 生菜植物 | 计算机视觉 | NA | 3D成像，RGBD相机 | 线性回归 | 3D点云图像 | 402个生菜植物的点云数据集 | NA | NA | 均方根误差(RMSE) | NA |
| 15993 | 2025-10-07 |
Social associations across species during nocturnal bird migration
2025-Feb-24, Current biology : CB
IF:8.1Q1
DOI:10.1016/j.cub.2024.12.033
PMID:39818216
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研究论文 | 本研究通过深度学习分析夜间候鸟迁徙时的叫声，首次提供了跨物种社会关联的定量证据 | 首次发现夜间迁徙鸟类存在跨物种社会关联，挑战了传统认为候鸟独立迁徙的观点 | 无法确定社会关联的具体机制和因果关系，且鸟类种群减少可能影响社会关联频率 | 探索夜间迁徙鸟类是否通过叫声进行跨物种信息交流和社会关联 | 27种北美陆地鸟类在夜间迁徙期间的行为 | 生态学 | NA | 音频采集,深度学习 | 深度学习 | 音频 | 超过18,000小时夜间鸟类迁徙录音，提取超过175,000次飞行叫声 | NA | NA | NA | NA |
| 15994 | 2025-10-07 |
AI for image quality and patient safety in CT and MRI
2025-Feb-23, European radiology experimental
IF:3.7Q1
DOI:10.1186/s41747-025-00562-5
PMID:39987533
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综述 | 本文综述了人工智能在CT和MRI中提升图像质量和患者安全的最新进展 | 系统总结了AI在放射学领域实现剂量优化、图像重建和伪影消除等方面的创新应用 | 模型泛化能力有限、缺乏外部验证、模型可解释性不足以及决策过程不透明 | 探讨AI技术在改善医学影像质量和患者安全方面的应用 | 计算机断层扫描(CT)和磁共振成像(MRI)的放射学程序 | 医学影像分析 | NA | 深度学习 | NA | 医学影像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 15995 | 2025-10-07 |
A Methodological Framework for AI-Assisted Diagnosis of Ovarian Masses Using CT and MR Imaging
2025-Feb-19, Journal of personalized medicine
IF:3.0Q1
DOI:10.3390/jpm15020076
PMID:39997351
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研究论文 | 提出一个用于开发评估深度学习模型的方法学框架，辅助基于CT和MRI的卵巢肿块分类 | 首次提出结合全容积输入和病灶聚焦ROI的双重分类工作流，并集成Transformer-based UNeST和注意力多示例学习等先进架构 | 使用回顾性数据集且存在类别不平衡问题，尚未在临床工作流中验证 | 开发AI辅助诊断方法以提高卵巢肿块的分类准确性和诊断信心 | 卵巢肿块患者的CT和MRI影像数据 | 医学影像分析 | 卵巢癌 | CT成像, MR成像 | 深度学习 | 医学影像 | 多机构回顾性数据集，补充来自癌症基因组图谱的外部数据 | PyTorch, MONAI | ResNet, DenseNet, Transformer-based UNeST, Attention Multiple-Instance Learning | 平衡准确率 | 使用Optuna进行超参数优化 |
| 15996 | 2025-02-27 |
The Role of Artificial Intelligence Combined With Digital Cholangioscopy for Indeterminant and Malignant Biliary Strictures: A Systematic Review and Meta-analysis
2025-Feb-19, Journal of clinical gastroenterology
IF:2.8Q2
DOI:10.1097/MCG.0000000000002148
PMID:39998988
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meta-analysis | 本文通过系统回顾和荟萃分析评估了人工智能结合数字胆道镜在诊断不确定性和恶性胆道狭窄中的诊断性能 | 首次将基于计算机视觉的AI算法应用于胆道镜检查，以提高诊断准确性 | 研究数量有限，仅包含五项研究，且样本量相对较小 | 评估AI结合数字胆道镜在诊断不确定性和恶性胆道狭窄中的诊断性能 | 不确定性和恶性胆道狭窄 | computer vision | biliary strictures | deep learning | CNN | image | 675 lesions (2,685,674 cholangioscopic images) | NA | NA | NA | NA |
| 15997 | 2025-10-07 |
A deep learning-enabled smart garment for accurate and versatile monitoring of sleep conditions in daily life
2025-Feb-18, Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America
IF:9.4Q1
DOI:10.1073/pnas.2420498122
PMID:39932995
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研究论文 | 开发了一种基于深度学习的智能服装系统，用于日常生活中准确监测多种睡眠状态 | 采用可水洗、皮肤兼容的智能服装系统，在弱设备-皮肤耦合条件下通过局部皮肤应变信号监测睡眠，无需定位或皮肤准备 | NA | 提高睡眠质量监测的准确性和舒适度，预防睡眠相关慢性疾病 | 睡眠状态监测 | 可穿戴设备, 医疗健康监测 | 睡眠障碍, 慢性疾病 | 纺织基应变传感器阵列, 直接印刷技术 | 深度学习 | 皮肤应变信号 | NA | 深度学习, 可解释AI, 迁移学习 | NA | 准确率98.6%, 泛化准确率95% | NA |
| 15998 | 2025-10-07 |
Vision-Based Collision Warning Systems with Deep Learning: A Systematic Review
2025-Feb-17, Journal of imaging
IF:2.7Q3
DOI:10.3390/jimaging11020064
PMID:39997566
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系统综述 | 对基于视觉和深度学习的碰撞预警系统进行系统性回顾和分析 | 首次系统性地综述了仅使用视觉输入的深度学习碰撞预警系统，并识别了该领域的主要方法类别和评估挑战 | 纳入研究数量有限（31项），且大多数系统的实验评估存在不足，数据集存在各种偏差 | 评估基于视觉和深度学习的碰撞预警系统的技术现状和有效性 | 以自我为中心的视觉碰撞预警系统 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | 深度学习模型 | 视频 | 31项符合纳入标准的研究 | NA | NA | 定量实验结果 | NA |
| 15999 | 2025-10-07 |
Realtime particulate matter and bacteria analysis of peritoneal dialysis fluid using digital inline holography
2025-Feb-16, International journal of pharmaceutics
IF:5.3Q1
DOI:10.1016/j.ijpharm.2025.125373
PMID:39961552
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研究论文 | 开发了一种集成深度学习算法的数字在线全息系统，用于实时检测腹膜透析液中的颗粒物和细菌污染 | 首次将数字在线全息技术与深度学习相结合，实现腹膜透析液中颗粒物和细菌的实时检测与分类 | 仅验证了高浓度大肠杆菌和铜绿假单胞菌的检测性能，未涵盖其他常见病原菌 | 开发快速准确的腹膜透析液细菌污染检测方法 | 腹膜透析液中的颗粒物和细菌污染物 | 计算机视觉 | 肾脏疾病 | 数字在线全息成像技术 | YOLOv8n | 全息图像 | 包含无菌PD液和添加大肠杆菌、铜绿假单胞菌的PD液样本 | NA | YOLOv8n | 灵敏度, 假阳性率 | NA |
| 16000 | 2025-10-07 |
Facial Recognition Algorithms: A Systematic Literature Review
2025-Feb-13, Journal of imaging
IF:2.7Q3
DOI:10.3390/jimaging11020058
PMID:39997560
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综述 | 本文通过系统文献综述探讨人脸识别技术的新进展、挑战及其在健康、社会和安防等领域的应用 | 系统梳理了深度学习技术特别是CNN在人脸识别领域的最新发展，并综合分析了技术演进轨迹与跨领域应用 | 基于文献综述的方法存在依赖现有研究资料的局限性，未包含原始实验验证 | 系统评估人脸识别技术的原理、性能指标和发展挑战 | 学术出版物、会议论文和行业报告中涉及的人脸识别技术研究 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | CNN | NA | NA | NA | NA | 准确率,效率 | NA |