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 16081 - 16100 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 16081 | 2025-10-07 |
A deep learning approach for diagnosis of schizophrenia disorder via data augmentation based on convolutional neural network and long short-term memory
2024-Jul, Biomedical engineering letters
IF:3.2Q2
DOI:10.1007/s13534-024-00360-9
PMID:38946814
|
研究论文 | 提出基于CNN和LSTM的深度学习框架，通过数据增强技术自动诊断精神分裂症 | 开发端到端的15层CNN和16层CNN-LSTM混合模型，结合GAN数据增强技术，无需手动特征提取 | 未提及模型在其他精神疾病鉴别或跨数据集验证方面的表现 | 开发自动诊断精神分裂症的深度学习系统 | 精神分裂症患者的脑电图信号 | 机器学习 | 精神分裂症 | 脑电图 | CNN, LSTM, GAN | 脑电图信号 | 大型脑电图数据集（具体数量未说明） | NA | 15层CNN, 16层CNN-LSTM | 准确率 | NA |
| 16082 | 2025-10-07 |
Black Box Warning: Large Language Models and the Future of Infectious Diseases Consultation
2024-04-10, Clinical infectious diseases : an official publication of the Infectious Diseases Society of America
IF:8.2Q1
DOI:10.1093/cid/ciad633
PMID:37971399
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评论 | 探讨大型语言模型在传染病咨询领域的应用前景与风险 | 首次系统分析LLMs在传染病专科咨询中的潜在应用与局限性，并提出专科医生参与技术规范制定的必要性 | LLMs存在虚构内容、缺乏情境意识、训练数据不透明、易复制偏见等问题，目前不适合临床部署 | 分析LLMs在医疗咨询特别是传染病专科的应用潜力与风险 | 大型语言模型在传染病临床咨询中的应用 | 自然语言处理 | 传染病 | 深度学习算法 | LLM | 文本 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 16083 | 2025-02-26 |
Exploring the application of knowledge transfer to sports video data
2024, Frontiers in sports and active living
IF:2.3Q2
DOI:10.3389/fspor.2024.1460429
PMID:39989920
|
研究论文 | 本研究探讨了知识转移在体育视频数据中的应用，特别是零样本学习（ZSL）和球员重识别技术 | 利用预训练的重识别模型提取特征嵌入，在零样本学习环境下评估其在橄榄球联赛和篮网球中的应用，展示了在动态体育环境中部分模型的有效性 | 非部分模型在背景干扰下表现不佳，且需要大量资源来重现结果 | 探索更高效的方法，以在不同体育项目中应用AI和计算机视觉技术，减少数据标注和模型训练成本 | 橄榄球联赛和篮网球的体育视频数据 | 计算机视觉 | NA | 零样本学习（ZSL） | 预训练的重识别模型 | 视频 | 橄榄球联赛近35,000帧和篮网球近14,000帧的广播视频剪辑 | NA | NA | NA | NA |
| 16084 | 2025-02-26 |
Multiomics Research: Principles and Challenges in Integrated Analysis
2024, Biodesign research
DOI:10.34133/bdr.0059
PMID:39990095
|
综述 | 本文综述了多组学研究的基本原则和挑战，强调了数据整合在揭示生物系统复杂相互作用和调控机制中的必要性 | 探讨了深度学习、图神经网络（GNNs）和生成对抗网络（GANs）等最新计算方法在多组学数据合成和解释中的应用，并提出了大语言模型在多组学分析中的潜力 | 需要大量的计算资源和复杂的模型调优 | 指导研究人员在多组学研究中导航原则和挑战，以促进整合生物分析的发展 | 多组学数据 | 生物信息学 | NA | 多组学技术（基因组学、转录组学、蛋白质组学、代谢组学等） | 深度学习、图神经网络（GNNs）、生成对抗网络（GANs） | 多组学数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 16085 | 2025-10-07 |
Deep Learning-Aided Modulation Recognition for Non-Orthogonal Signals
2023-May-31, Sensors (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/s23115234
PMID:37299960
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研究论文 | 提出基于深度学习的非正交信号调制识别方法，分别针对下行和上行链路设计不同网络架构 | 首次将双向LSTM和注意力机制应用于非正交信号调制识别，利用迁移学习提升模型鲁棒性 | 未明确说明在非高斯信道条件下的性能表现 | 开发适用于非正交传输系统的高效自动调制识别方法 | 下行和上行非正交传输信号 | 机器学习 | NA | 信号调制识别 | BiLSTM, CNN, 注意力机制 | 信号数据 | NA | NA | BiLSTM, 时空融合网络, CNN | 识别准确率 | NA |
| 16086 | 2025-10-07 |
The Effect of Dataset Imbalance on the Performance of SCADA Intrusion Detection Systems
2023-Jan-09, Sensors (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/s23020758
PMID:36679553
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研究论文 | 本研究探讨了数据集不平衡对SCADA入侵检测系统性能的影响 | 首次系统评估多种数据平衡技术对SCADA入侵检测系统性能的影响 | 仅使用两个特定数据集进行评估，未涵盖所有可能的SCADA场景 | 研究数据不平衡对深度学习SCADA入侵检测系统性能的影响 | SCADA系统和物联网设备的安全防护 | 机器学习 | NA | NA | CNN-LSTM | 网络流量数据 | 两个不平衡数据集：Morris电力数据集和CICIDS2017数据集 | NA | CNN-LSTM混合架构 | 准确率,精确率,检测率,F1分数 | NA |
| 16087 | 2025-10-07 |
MSTCN: A multiscale temporal convolutional network for user independent human activity recognition
2021, F1000Research
DOI:10.12688/f1000research.73175.2
PMID:36896393
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研究论文 | 提出一种基于多尺度时序卷积网络(MSTCN)的用户无关人类活动识别方法 | 结合Inception模型与时序卷积架构，采用多尺度可分离卷积和扩张卷积扩大感受野，并利用残差连接防止信息丢失 | 未提及模型在跨设备或跨环境下的泛化能力 | 开发用户无关的人类活动识别系统 | 人类日常活动数据 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 时序卷积网络 | 传感器时序数据 | UCI和WISDM数据集 | NA | Inception, 时序卷积网络 | F1分数 | NA |
| 16088 | 2025-02-26 |
Harnessing the Power of Deep Learning to Assess Breast Cancer Risk
2020-02, Radiology
IF:12.1Q1
DOI:10.1148/radiol.2019192471
PMID:31846401
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 16089 | 2025-02-25 |
Spatial-frequency aware zero-centric residual unfolding network for MRI reconstruction
2025-Apr, Magnetic resonance imaging
IF:2.1Q2
DOI:10.1016/j.mri.2025.110334
PMID:39863026
|
研究论文 | 本文提出了一种空间频率感知的零中心残差展开网络，用于MRI重建，旨在通过深度学习技术减少k空间欠采样引起的图像域伪影，并提高图像质量 | 提出了一种可学习的空间频率差异感知模块，补充了可学习的数据一致性层，将k空间域差异映射到空间图像域进行感知补偿，并引入了小波分解的显式先验，通过将图像分解为均值和残差分量，对残差施加精细的零均值约束，同时保持计算效率 | 未明确提及具体局限性 | 提高MRI重建的图像质量，减少k空间欠采样引起的伪影 | MRI图像 | 医学影像处理 | NA | 深度学习 | 零中心残差展开网络 | MRI图像数据 | FastMRI和Calgary-Campinas数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 16090 | 2025-02-25 |
Intelligent recognition of subsurface utilities and voids: A ground penetrating radar dataset for deep learning applications
2025-Apr, Data in brief
IF:1.0Q3
DOI:10.1016/j.dib.2025.111338
PMID:39990121
|
研究论文 | 本文介绍了一个专门为深度学习应用设计的GPR数据集，用于自动检测地下设施和空洞 | 创建了一个包含2,239张JPEG格式的Radargram图像的数据集，填补了GPR数据集的空白，并具有通用性 | GPR调查成本高且处理耗时 | 开发自动化系统，有效检测地下异常，减少人工错误 | 地下设施（如管道、电缆）和地下空洞 | 计算机视觉 | NA | GPR | 深度学习模型 | 图像 | 2,239张Radargram图像 | NA | NA | NA | NA |
| 16091 | 2025-02-25 |
CATALYZE: a deep learning approach for cataract assessment and grading on SS-OCT images
2025-Mar-01, Journal of cataract and refractive surgery
IF:2.6Q1
DOI:10.1097/j.jcrs.0000000000001598
PMID:39680679
|
研究论文 | 本文提出了一种基于深度学习的方法CATALYZE，用于在SS-OCT图像上进行白内障评估和分级 | 开发了一种新的客观深度学习模型，用于基于SS-OCT扫描的白内障分级，并引入了临床显著性指数（CSI）作为评估指标 | 单中心研究，排除了有眼部手术史、角膜或视网膜疾病以及眼干燥症的患者 | 评估一种新的客观深度学习模型在白内障分级中的应用 | 白内障患者和对照组的眼睛 | 计算机视觉 | 白内障 | SS-OCT扫描 | 深度学习模型 | 图像 | 548只眼睛（315名患者，年龄19至85岁） | NA | NA | NA | NA |
| 16092 | 2025-02-25 |
Optimizing potato leaf disease recognition: Insights DENSE-NET-121 and Gaussian elimination filter fusion
2025-Feb-15, Heliyon
IF:3.4Q1
DOI:10.1016/j.heliyon.2025.e42318
PMID:39991243
|
研究论文 | 本文提出了一种基于深度学习的混合模型DENSE-NET-121与2D高斯消元滤波器，用于通过早期检测马铃薯叶片病害来提高产量 | 结合DENSE-NET-121和2D高斯消元滤波器，实现了前所未有的训练和验证准确率，并显著降低了训练和验证损失 | NA | 提高马铃薯产量，通过早期检测叶片病害 | 马铃薯叶片 | 计算机视觉 | 马铃薯病害 | 深度学习 | DENSE-NET-121 | 图像 | 来自Kaggle数据集的三种马铃薯叶片类别（早疫病、健康、晚疫病） | NA | NA | NA | NA |
| 16093 | 2025-02-25 |
A Physics-Informed Deep Learning Model for MRI Brain Motion Correction
2025-Feb-13, ArXiv
PMID:39990792
|
研究论文 | 本研究介绍了一种物理信息驱动的深度学习模型PI-MoCoNet，用于MRI脑部运动校正，通过整合空间和k空间信息来消除运动伪影，提高图像质量和诊断可靠性 | PI-MoCoNet无需显式运动参数估计，通过结合空间和k空间信息来校正运动伪影，创新性地使用了U-net与Swin Transformer模块结合的架构，并引入了三种损失函数进行优化 | 研究主要基于模拟的运动伪影数据，实际临床环境中的复杂运动可能未被完全覆盖 | 开发一种高效的MRI脑部运动校正方法，以提高图像质量和诊断可靠性 | MRI脑部图像 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | U-net, Swin Transformer | 图像 | IXI和MR-ART数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 16094 | 2025-02-25 |
Computational microscopy with coherent diffractive imaging and ptychography
2025-Jan, Nature
IF:50.5Q1
DOI:10.1038/s41586-024-08278-z
PMID:39780004
|
综述 | 本文回顾了相干衍射成像（CDI）和ptychography在计算显微镜领域的创新进展，这些技术统一了显微镜和晶体学，克服了它们的局限性 | CDI和ptychography技术在长度尺度上实现了九个数量级的成像能力，从亚埃分辨率的材料原子结构到厘米级组织的定量相位成像 | NA | 探讨计算显微镜技术在材料科学、生物学等领域的应用及其未来发展 | 晶体缺陷、非晶材料、高温超导体中的氧空位、磁性、量子、能源材料、纳米材料、集成电路和生物样本 | 计算显微镜 | NA | 相干衍射成像（CDI）、ptychography、第四代同步辐射、X射线自由电子激光、高次谐波产生、电子显微镜、光学显微镜、深度学习 | NA | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 16095 | 2025-02-25 |
Construction of an antidepressant priority list based on functional, environmental, and health risks using an interpretable mixup-transformer deep learning model
2024-08-05, Journal of hazardous materials
IF:12.2Q1
DOI:10.1016/j.jhazmat.2024.134651
PMID:38843640
|
研究论文 | 本研究构建了一个基于功能、环境及健康风险的抗抑郁药物优先级筛选系统（ADRank），并采用改进的mixup-transformer深度学习模型进行分类，以提高分类准确性和可靠性 | 采用改进的mixup-transformer深度学习模型，相较于随机森林模型，分类准确性提高了23.25%，可靠性提高了80% | 研究中未明确提及样本量及数据来源的具体细节 | 构建抗抑郁药物的风险优先级筛选系统，以识别和管理抗抑郁药物的风险 | 抗抑郁药物（AD） | 机器学习 | NA | 深度学习 | mixup-transformer | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 16096 | 2025-02-25 |
Early detection of nicosulfuron toxicity and physiological prediction in maize using multi-branch deep learning models and hyperspectral imaging
2024-08-05, Journal of hazardous materials
IF:12.2Q1
DOI:10.1016/j.jhazmat.2024.134723
PMID:38815392
|
研究论文 | 本研究利用多分支深度学习模型和高光谱成像技术，开发了HerbiNet模型，用于早期检测玉米中nicosulfuron除草剂的毒性 | 开发了HerbiNet和HerbiNet-Lite模型，能够早期准确预测玉米中nicosulfuron的毒性，并在不同年份和季节的数据集上表现出更高的泛化能力 | 研究仅针对nicosulfuron一种除草剂，未涉及其他除草剂的毒性检测 | 开发早期检测玉米中除草剂毒性的方法，以保护玉米生产和田间环境 | 玉米作物及其高光谱图像 | 计算机视觉 | NA | 高光谱成像 | 多分支深度学习模型 | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 16097 | 2025-02-25 |
Deep Learning Analysis of Surgical Video Recordings to Assess Nontechnical Skills
2024-07-01, JAMA network open
IF:10.5Q1
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研究论文 | 本研究探讨了利用手术视频记录中的运动特征自动评估心脏手术过程中非技术技能的可行性 | 首次使用深度学习技术从手术视频中提取运动特征，以自动评估手术团队的非技术技能 | 研究仅在一家医院进行，且样本量较小，需要进一步在不同医院和专科中验证结果 | 探索自动评估手术室非技术技能的方法，以提高手术表现和患者安全 | 心脏手术过程中的手术团队 | 计算机视觉 | 心血管疾病 | OpenPose库用于视频分析 | 深度学习 | 视频 | 30例完整的心脏手术过程 | NA | NA | NA | NA |
| 16098 | 2025-02-25 |
CEUS in prediction of early recurrence of hepatocellular carcinoma after curative resection and to stratify the risk of early recurrence: a retrospective observational study
2024-06, Abdominal radiology (New York)
DOI:10.1007/s00261-024-04252-5
PMID:38557770
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研究论文 | 本研究探讨了术前对比增强超声（CEUS）在预测肝细胞癌（HCC）根治性切除术后早期复发（ER）中的作用，并分层了ER的风险 | 首次使用CEUS结合DL放射组学复发评分来预测HCC的早期复发，并基于预测因子数量对患者进行风险分层 | 研究为回顾性观察研究，可能存在选择偏差 | 预测肝细胞癌根治性切除术后的早期复发并分层风险 | 556名在2011年1月至2018年12月期间接受根治性切除术的HCC患者 | 数字病理 | 肝细胞癌 | 对比增强超声（CEUS） | 深度学习（DL） | 图像 | 556名HCC患者 | NA | NA | NA | NA |
| 16099 | 2025-02-25 |
Deep learning-based image reconstruction for the multi-arterial phase images: improvement of the image quality to assess the small hypervascular hepatic tumor on gadoxetic acid-enhanced liver MRI
2024-06, Abdominal radiology (New York)
DOI:10.1007/s00261-024-04236-5
PMID:38512517
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研究论文 | 本文评估了基于深度学习的图像重建技术在多动脉期磁共振成像（MA-MRI）中对小血管性肝肿瘤图像质量的提升效果 | 首次将深度学习技术应用于多动脉期磁共振成像的图像重建，显著提高了图像质量 | 研究样本量较小，且为回顾性研究，可能影响结果的普遍性 | 评估深度学习图像重建技术在多动脉期磁共振成像中的应用效果 | 55名患有小血管性肝肿瘤的成年患者 | 计算机视觉 | 肝肿瘤 | 深度学习图像重建 | 深度学习模型 | 图像 | 55名成年患者 | NA | NA | NA | NA |
| 16100 | 2025-10-07 |
Noninvasive diagnosis of liver cirrhosis: qualitative and quantitative imaging biomarkers
2024-06, Abdominal radiology (New York)
DOI:10.1007/s00261-024-04225-8
PMID:38372765
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综述 | 总结用于无创诊断肝硬化的定性和定量影像学生物标志物，以及评估肝功能与预后的方法 | 系统整合传统影像特征与新兴的影像组学和深度学习技术，提出多模态生物标志物联合诊断策略 | 部分定量影像技术（如MR弹性成像）临床应用受限，新兴技术尚未完全进入临床实践 | 探索无创诊断肝硬化的影像学生物标志物及其临床应用价值 | 慢性肝病患者及肝硬化患者 | 数字病理 | 肝硬化 | 超声、CT、MRI、弹性成像技术、影像组学 | 深度学习 | 医学影像 | NA | NA | NA | 诊断敏感性、诊断准确性 | NA |