深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 33366 篇文献，本页显示第 16141 - 16160 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 16141 | 2025-03-20 |
Retraction: Control of hybrid electromagnetic bearing and elastic foil gas bearing under deep learning
2025, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0320337
PMID:40100785
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 16142 | 2025-10-07 |
Forecasting stock prices using long short-term memory involving attention approach: An application of stock exchange industry
2025, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0319679
PMID:40100866
|
研究论文 | 本研究开发了四种基于深度学习的模型用于股票价格预测，并在卡拉奇证券交易所数据上验证了长短期记忆网络结合注意力机制模型的最佳性能 | 将注意力机制与多种深度学习模型（包括RNN、LSTM和GRU）结合应用于股票价格预测，并进行了系统比较 | 研究仅基于卡拉奇证券交易所数据，未在其他市场验证模型的泛化能力 | 开发准确的股票价格预测模型以促进经济稳定 | 股票市场价格数据 | 机器学习 | NA | 深度学习 | ANN, RNN, LSTM, GRU | 时间序列数据 | 卡拉奇证券交易所100指数从2008年2月22日至2021年2月23日的每日业务数据 | NA | 人工神经网络, 带注意力的循环神经网络, 带注意力的长短期记忆网络, 带注意力的门控循环单元 | R平方值 | NA |
| 16143 | 2025-10-07 |
Automated program using convolutional neural networks for objective and reproducible selection of corneal confocal microscopy images
2025 Jan-Dec, Digital health
IF:2.9Q2
DOI:10.1177/20552076251326223
PMID:40103638
|
研究论文 | 开发基于卷积神经网络的自动程序用于客观可重复地选择角膜共聚焦显微镜图像 | 首次提出结合ResNet-18深度特征提取和无监督聚类的全自动CCM图像选择算法，通过平衡非冗余性和代表性确保客观性和可重复性 | 需要多中心研究在不同人群中验证结果 | 开发自动化算法改善糖尿病周围神经病变的诊断效率 | 角膜共聚焦显微镜图像 | 计算机视觉 | 糖尿病周围神经病变 | 角膜共聚焦显微镜 | CNN | 图像 | 数百张图像 | NA | ResNet-18 | 诊断准确率 | 分析数百张图像仅需1秒 |
| 16144 | 2025-10-07 |
Intraoperative robotic measurements of coronal alignment in total knee arthroplasty correlate with pre- and post-operative long-leg radiographs
2025-Jan, Journal of experimental orthopaedics
IF:2.0Q2
DOI:10.1002/jeo2.70220
PMID:40103674
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研究论文 | 本研究通过比较机器人测量与长腿X光片测量，验证了全膝关节置换术中机器人测量冠状位对齐的准确性 | 首次将无图像机器人系统测量与基于深度学习的术前术后长腿X光片测量进行对比验证 | 回顾性研究，单中心数据，样本量有限（59例患者） | 验证全膝关节置换术中机器人测量冠状位对齐的准确性和可靠性 | 接受初次全膝关节置换术的59名患者 | 数字病理 | 骨科疾病 | 长腿X光片，机器人测量系统 | 深度学习模型 | 医学影像 | 59名患者 | NA | NA | Pearson相关系数，p值，平均差异 | NA |
| 16145 | 2025-10-07 |
Role of AI in empowering and redefining the oncology care landscape: perspective from a developing nation
2025, Frontiers in digital health
IF:3.2Q2
DOI:10.3389/fdgth.2025.1550407
PMID:40103737
|
综述 | 探讨人工智能在印度等发展中国家肿瘤护理领域中的应用潜力与变革作用 | 从发展中国家视角系统分析AI在肿瘤全程管理中的实施路径，强调针对人口大国医疗资源不均的解决方案 | 未涉及具体临床验证数据，主要基于理论分析和现有文献综述 | 评估AI技术如何帮助发展中国家应对肿瘤诊疗挑战并优化医疗资源配置 | 印度医疗体系、肿瘤患者群体、医疗资源配置 | 医疗人工智能 | 癌症 | 机器学习、深度学习、自然语言处理 | NA | 医疗健康数据、人口统计数据 | 年报告140万癌症病例 | NA | NA | NA | NA |
| 16146 | 2025-10-07 |
A bibliometric analysis of artificial intelligence research in critical illness: a quantitative approach and visualization study
2025, Frontiers in medicine
IF:3.1Q1
DOI:10.3389/fmed.2025.1553970
PMID:40103796
|
文献计量分析 | 通过文献计量学方法对重症医学领域人工智能研究进行定量分析和可视化展示 | 首次系统性地对重症医学AI研究领域进行文献计量分析，识别核心作者、机构和研究热点 | 仅基于文献数据库分析，未涉及具体临床验证和模型性能评估 | 分析人工智能在重症医学领域的研究现状和发展趋势 | 2005-2024年间900篇相关学术文献 | 机器学习 | 重症疾病 | 文献计量分析 | NA | 文献数据 | 900篇文章，涉及6,653位作者和82个国家 | R-bibliometrix, VOSviewer, CiteSpace | NA | NA | NA |
| 16147 | 2025-10-07 |
Evaluating deep learning auto-contouring for lung radiation therapy: A review of accuracy, variability, efficiency and dose, in target volumes and organs at risk
2025-Jan, Physics and imaging in radiation oncology
DOI:10.1016/j.phro.2025.100736
PMID:40104215
|
综述 | 评估深度学习自动勾画在肺癌放疗中对靶区和危及器官轮廓的准确性、变异性和效率 | 系统评估深度学习自动勾画在肺癌放疗中的综合表现，包括准确性、观察者间变异性、时间效率和剂量体积影响 | 观察者间变异性研究结果不一致，剂量体积评估研究数量有限，需要更多临床验证 | 评估深度学习算法在肺癌放疗计划中自动勾画靶区和危及器官的应用效果 | 肺癌患者的放疗靶区体积和危及器官 | 医学影像分析 | 肺癌 | 深度学习自动轮廓勾画 | 深度学习算法 | 医学影像数据 | 包含40项研究 | NA | NA | 准确性, 观察者间变异性, 勾画时间, 剂量体积指标 | NA |
| 16148 | 2025-10-07 |
Duple-MONDNet: duple deep learning-based mobile net for motor neuron disease identification
2025, Turkish journal of medical sciences
IF:1.2Q2
DOI:10.55730/1300-0144.5952
PMID:40104302
|
研究论文 | 提出一种基于双重深度学习的移动网络模型Duple-MONDNet，用于运动神经元疾病的早期识别 | 采用双重特征提取框架，结合局部二值模式纹理特征和颜色信息特征进行疾病分类 | NA | 运动神经元疾病的早期检测 | 运动神经元疾病患者 | 医学影像分析 | 运动神经元疾病 | 弥散张量成像纤维束成像 | 深度学习 | 医学影像 | NA | NA | MobileNet | 检测率,F1分数 | NA |
| 16149 | 2025-10-07 |
Integrated convolutional neural network for skin cancer classification with hair and noise restoration
2025, Turkish journal of medical sciences
IF:1.2Q2
DOI:10.55730/1300-0144.5954
PMID:40104314
|
研究论文 | 提出集成卷积神经网络用于皮肤癌分类，通过头发修复和噪声去除提升诊断准确率 | 提出集成头发去除(IHR)和集成噪声去除(INR)的CNN方法，结合头发修复和图像去噪技术来提升皮肤病变分类性能 | 使用合成数据集进行实验，可能无法完全反映真实临床场景的复杂性 | 研究皮肤病变图像中头发和噪声伪影对分类器性能的影响，并开发去除方法以提高诊断准确性 | 皮肤病变的皮肤镜图像 | 计算机视觉 | 皮肤癌 | 头发模拟、噪声模拟、非局部均值去噪 | CNN | 图像 | HAM10000基准数据集和合成数据集 | NA | ResNet50, DenseNet121, ResNet152, VGG16, VGG19 | 准确率 | NA |
| 16150 | 2025-10-07 |
Deep learning-based analysis of 12-lead electrocardiograms in school-age children: a proof of concept study
2025, Frontiers in cardiovascular medicine
IF:2.8Q2
DOI:10.3389/fcvm.2025.1471989
PMID:40109297
|
研究论文 | 开发并验证基于深度学习的12导联心电图自动分析模型，用于筛查学龄儿童异常心电图 | 首次将深度学习技术应用于学龄儿童12导联心电图的自动分析，相比传统算法在检测多种心电图异常时具有更高的特异性 | 研究样本仅来自日本一家三级转诊医院，需要进一步研究验证模型的普适性 | 开发自动分析儿童心电图的深度学习模型，用于筛查有猝死风险的儿童心脏病 | 6-18岁学龄儿童的心电图数据 | 机器学习 | 心血管疾病 | 心电图信号处理 | 深度学习 | 心电图波形数据 | 1,842份心电图（来自1,062名患者），其中测试组310份心电图（来自177名患者） | NA | NA | 特异性, 敏感性, McNemar检验, 决策曲线分析 | NA |
| 16151 | 2025-10-07 |
PoseRL-Net: human pose analysis for motion training guided by robot vision
2025, Frontiers in neurorobotics
IF:2.6Q3
DOI:10.3389/fnbot.2025.1531894
PMID:40109574
|
研究论文 | 提出PoseRL-Net深度学习模型用于机器人视觉引导下的人体姿态分析，提升复杂动态环境中的人机交互能力 | 集成时空图卷积网络、注意力机制、门控循环单元、姿态优化和对称约束的多组件融合架构 | NA | 解决传统人体姿态识别方法在遮挡、光照变化和运动连续性方面的局限性 | 人体姿态识别与分析 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | STGCN, GRU | 运动姿态数据 | Human3.6M和MPI-INF-3DHP数据集 | NA | Spatial-Temporal Graph Convolutional Network, Gated Recurrent Unit | MPIPE, P-MPIPE | NA |
| 16152 | 2025-10-07 |
Emotion recognition based on multimodal physiological electrical signals
2025, Frontiers in neuroscience
IF:3.2Q2
DOI:10.3389/fnins.2025.1512799
PMID:40109659
|
研究论文 | 提出一种基于脑电和心电信号融合的多模态情绪识别方法 | 结合注意力机制、一维卷积神经网络和门控循环单元构建复合神经网络模型，并采用随机森林进行特征筛选 | NA | 实现情绪状态的精确分类，特别关注情绪的三个维度（效价、唤醒度和支配感） | 多模态生理电信号（脑电和心电信号） | 机器学习 | 心理健康问题 | 脑电图，心电图 | CNN, GRU | 生理电信号 | DREAMER和DEAP数据集 | NA | Att-1DCNN-GRU | 准确率 | NA |
| 16153 | 2025-10-07 |
Predicting implicit concept embeddings for singular relationship discovery replication of closed literature-based discovery
2025, Frontiers in research metrics and analytics
DOI:10.3389/frma.2025.1509502
PMID:40110121
|
研究论文 | 提出一种基于相似性学习目标的知识图谱补全方法，用于预测文献中隐含概念关系 | 将知识图谱补全任务重新定义为预测图中互连顶点嵌入，并探索了三种顶点间边连接表示方法 | 在Hallmark of Cancer数据集上仅复制了五个已知发现，样本规模有限 | 改进文献基于发现方法，减少研究人员在提交查询时的领域专业知识需求 | 文献中的隐含概念关系和知识图谱 | 自然语言处理 | 癌症 | 深度学习, 知识图谱 | 深度学习模型 | 文本, 知识图谱 | Hallmark of Cancer数据集中的五个已知发现 | NA | NA | 排名, 模型收敛率, 统计显著性检验 | NA |
| 16154 | 2025-10-07 |
GDP prediction of The Gambia using generative adversarial networks
2025, Frontiers in artificial intelligence
IF:3.0Q2
DOI:10.3389/frai.2025.1546398
PMID:40110175
|
研究论文 | 本研究使用生成对抗网络预测冈比亚的国内生产总值 | 首次将生成对抗网络应用于冈比亚GDP预测，展示了深度学习技术在小数据经济体中的优势 | 研究基于1970-2022年的历史数据，可能无法完全捕捉未来经济结构变化 | 预测冈比亚GDP并为政策制定者提供经济决策支持 | 冈比亚的经济指标和政府支出、通货膨胀、官方发展援助、汇款流入和外国直接投资等经济因素 | 机器学习 | NA | 深度学习 | GAN | 数值型经济数据 | 1970-2022年期间的经济数据 | NA | 生成对抗网络 | 决定系数R, 平均绝对误差, 平均绝对百分比误差, 均方根误差, 准确率 | NA |
| 16155 | 2025-10-07 |
Prediction of time averaged wall shear stress distribution in coronary arteries' bifurcation varying in morphological features via deep learning
2025, Frontiers in physiology
IF:3.2Q2
DOI:10.3389/fphys.2025.1518732
PMID:40110184
|
研究论文 | 本研究开发了一种基于深度学习的冠状动脉分叉处时间平均壁面剪应力分布的快速预测方法 | 首次将深度学习应用于冠状动脉分叉处血流动力学参数的快速预测，相比传统计算流体动力学方法显著提高了计算效率 | 研究基于理想化模型，可能无法完全反映真实冠状动脉的复杂解剖结构 | 开发高效的血流动力学参数预测方法以替代计算成本高的传统CFD模拟 | 冠状动脉分叉处的血流动力学参数 | 计算机视觉 | 心血管疾病 | 计算流体动力学, 深度学习 | CNN | 点云数据 | 1800个具有不同形态参数的理想化模型 | TensorFlow | U-net | 归一化平均绝对误差 | NA |
| 16156 | 2025-10-07 |
DBY-Tobacco: a dual-branch model for non-tobacco related materials detection based on hyperspectral feature fusion
2025, Frontiers in plant science
IF:4.1Q1
DOI:10.3389/fpls.2025.1538051
PMID:40110354
|
研究论文 | 提出基于高光谱特征融合的双分支模型DBY-Tobacco，用于实时检测烟草制品中的非烟草杂物 | 结合高光谱成像与改进的YOLOv8模型，采用双分支主干网络和BELFPN模块实现高效特征融合 | 存在高光谱图像中的条纹噪声问题，检测的非烟草杂物类型有待扩展 | 提升烟草制品质量和消费者安全，实现非烟草杂物的实时检测 | 烟草制品中的非烟草杂物 | 计算机视觉 | NA | 高光谱成像 | YOLOv8 | 高光谱图像 | 1000张图像，包含4203个非烟草杂物 | NA | 双分支主干网络，BiFPN-Efficient-Lighting-Feature-Pyramid-Network | F1分数，mAP@50，mAP@50-95，FPS | NA |
| 16157 | 2025-10-07 |
Behavioral tests for the assessment of social hierarchy in mice
2025, Frontiers in behavioral neuroscience
IF:2.6Q3
DOI:10.3389/fnbeh.2025.1549666
PMID:40110389
|
综述 | 本文总结了评估小鼠社会等级的主要行为学方法，探讨了其适用性、局限性及神经机制 | 系统评估现有社会等级评估方法并提出改进方案，强调性别差异研究的重要性 | 现有研究主要关注雄性小鼠，雌性小鼠的社会策略和生理机制研究不足 | 为研究社会行为的神经机制提供系统性参考框架和方法学指导 | 小鼠社会等级行为 | 行为神经科学 | 精神疾病（抑郁、焦虑） | 行为学测试、自动化追踪技术 | NA | 行为数据、生理数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 16158 | 2025-10-07 |
Machine Learning-Based Prediction Model for ICU Mortality After Continuous Renal Replacement Therapy Initiation in Children
2024-Dec-01, Critical care explorations
DOI:10.1097/CCE.0000000000001188
PMID:39688905
|
研究论文 | 开发基于机器学习的预测模型，用于预测儿童和年轻成人接受连续肾脏替代治疗后ICU死亡率 | 首次开发用于预测儿童和年轻成人CRRT患者ICU和医院存活率的机器学习模型 | 样本量有限，输入变量需要扩展，特征选择方法需要优化 | 预测接受连续肾脏替代治疗的儿童和年轻患者的ICU和医院存活率 | 25岁以下因急性肾损伤和/或容量超负荷接受CRRT的儿童和年轻成人患者 | 机器学习 | 肾脏疾病 | 连续肾脏替代疗法 | 逻辑回归,决策树,随机森林,梯度提升机,支持向量机 | 临床数据 | 933名患者（80%训练集，20%测试集） | NA | NA | AUROC, AUPRC | NA |
| 16159 | 2025-10-07 |
Deep learning-based temporal deconvolution for photon time-of-flight distribution retrieval
2024-Nov-15, Optics letters
IF:3.1Q2
DOI:10.1364/OL.533923
PMID:39546693
|
研究论文 | 提出一种基于深度学习的时序解卷积方法，用于从荧光寿命成像中恢复真实光子飞行时间分布 | 首次将深度学习模型专门应用于荧光寿命成像中的解卷积任务，无需复杂的计算策略和正则化项 | 模型训练和验证主要基于模拟数据，实际应用效果需进一步验证 | 开发准确高效的光子飞行时间分布恢复方法 | 荧光寿命成像中的光子飞行时间分布 | 生物医学成像 | NA | 荧光寿命成像(FLI)、扩散光学成像 | 深度学习模型 | 时间分辨成像数据 | 模拟FLI数据、体外实验、临床前体内研究 | NA | NA | 准确性、鲁棒性、灵活性 | NA |
| 16160 | 2025-10-07 |
A deep profile of gene expression across 18 human cancers
2024-Oct-26, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2024.03.17.585426
PMID:38559197
|
研究论文 | 提出DeepProfile框架，利用无监督深度学习分析18种人类癌症的基因表达数据 | 开发了具有生物可解释性的无监督深度学习框架，能够从大规模基因表达数据中提取有价值的生物学信息 | 未明确说明模型在独立验证集上的性能表现及计算资源需求 | 利用无监督深度学习挖掘癌症基因表达数据中的生物学信息 | 18种人类癌症的50,211个转录组数据 | 机器学习 | 多癌种研究 | 基因表达分析，转录组测序 | 深度学习 | 基因表达数据 | 50,211个转录组样本，涵盖18种癌症类型 | NA | NA | 生物可解释性评估，Kaplan-Meier生存分析 | NA |