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 16401 - 16420 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 16401 | 2025-03-14 |
Hybridization of synergistic swarm and differential evolution with graph convolutional network for distributed denial of service detection and mitigation in IoT environment
2024-Dec-28, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-81116-4
PMID:39730632
|
研究论文 | 本文提出了一种结合协同群优化、差分进化和图卷积网络的网络攻击检测与缓解技术（SSODE-GCNDM），用于物联网环境中的分布式拒绝服务（DDoS）攻击检测与缓解 | 结合了协同群优化、差分进化和图卷积网络，提出了一种新的DDoS攻击检测与缓解技术，并通过北方苍鹰优化算法对GCN模型的超参数进行微调 | 未提及具体的数据集来源和样本量，可能影响方法的普适性验证 | 检测和缓解物联网环境中的DDoS攻击 | 物联网设备及其网络环境 | 机器学习 | NA | 协同群优化、差分进化、图卷积网络、北方苍鹰优化 | GCN（图卷积网络） | 网络数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 16402 | 2025-03-14 |
Radio-opaque contrast agents for liver cancer targeting with KIM during radiation therapy (ROCK-RT): an observational feasibility study
2024-Oct-08, Radiation oncology (London, England)
DOI:10.1186/s13014-024-02524-4
PMID:39380004
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研究论文 | 本研究旨在探讨使用X射线图像实时引导放射治疗肝细胞癌的可行性 | 开发了一种用于实时运动跟踪的深度学习方法，以提高放射治疗的靶向准确性 | 研究样本量较小，且为回顾性分析，可能影响结果的普遍性 | 建立使用X射线图像实时引导放射治疗肝细胞癌的可行性 | 50名肝细胞癌患者 | 数字病理学 | 肝癌 | X射线和计算机断层扫描 | 深度学习 | 图像 | 50名肝细胞癌患者 | NA | NA | NA | NA |
| 16403 | 2025-03-14 |
Bibliometric analysis of ophthalmic OCT and OCT angiography research trends over the past 20 years
2024-Sep-09, International ophthalmology
IF:1.4Q3
DOI:10.1007/s10792-024-03292-6
PMID:39251539
|
研究论文 | 本文对过去20年眼科OCT和OCTA研究的文献计量学分析进行了全面回顾 | 提供了眼科OCT和OCTA研究的文献计量学分析，揭示了研究趋势和热点 | 仅基于Web of Science Core Collection的数据，可能未涵盖所有相关文献 | 分析眼科OCT和OCTA研究的发展趋势和热点 | 眼科OCT和OCTA相关的研究文献 | 数字病理学 | 眼科疾病 | OCT, OCTA | NA | 文献数据 | 20,817篇文章，48,160位作者，106个国家 | NA | NA | NA | NA |
| 16404 | 2025-03-14 |
A new intelligent system based deep learning to detect DME and AMD in OCT images
2024-Apr-23, International ophthalmology
IF:1.4Q3
DOI:10.1007/s10792-024-03115-8
PMID:38653842
|
研究论文 | 本文介绍了一种基于卷积神经网络（CNN）的新型计算机辅助诊断（CAD）系统，用于在OCT图像中检测和分类年龄相关性黄斑变性（AMD）和糖尿病性黄斑水肿（DME） | 提出了一种结合Inception_V3模型和自定义CNN提取特征的混合方法，在DUKE数据集上达到了99.53%的最高准确率 | NA | 开发一种自动化的OCT图像分析系统，用于早期检测和分类AMD和DME | OCT视网膜图像 | 计算机视觉 | 糖尿病性视网膜病变 | OCT | CNN, VGG16, VGG19, Inception_V3, BCNN | 图像 | DUKE公共数据集和突尼斯私人数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 16405 | 2025-10-07 |
Biometric contrastive learning for data-efficient deep learning from electrocardiographic images
2024-04-03, Journal of the American Medical Informatics Association : JAMIA
IF:4.7Q1
DOI:10.1093/jamia/ocae002
PMID:38269618
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研究论文 | 开发了一种用于心电图图像的自监督预训练方法BCL，可在有限标注数据下有效检测心脏疾病 | 利用同一患者不同时间点的心电图对进行对比学习，提取生物特征签名，提高标签利用效率 | 研究主要基于单一医疗中心数据，外部验证队列有限 | 开发数据高效的心电图图像深度学习模型 | 78,288名个体的心电图图像 | 医疗影像分析 | 心血管疾病 | 心电图成像 | CNN | 图像 | 78,288名患者的心电图数据 | NA | NA | AUROC | NA |
| 16406 | 2025-03-14 |
Deep learning for water quality
2024-Mar-12, Nature water
DOI:10.1038/s44221-024-00202-z
PMID:38846520
|
review | 本文探讨了深度学习在内陆水质预测中的应用及其潜力 | 提出深度学习作为一种未充分利用但有前景的方法，能够揭示高维数据中的复杂结构和关系，并帮助填补时空数据缺口 | 深度学习方法的局限性相对于传统方法进行了讨论，但其具体局限性未详细说明 | 研究目的是探讨深度学习在水质科学中的潜力，以克服传统方法在预测水质方面的不足 | 内陆水质 | machine learning | NA | 深度学习 | NA | 高维数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 16407 | 2025-03-14 |
A new computer-aided diagnosis tool based on deep learning methods for automatic detection of retinal disorders from OCT images
2024-Feb-23, International ophthalmology
IF:1.4Q3
DOI:10.1007/s10792-024-03033-9
PMID:38396074
|
研究论文 | 本文介绍了一种基于深度学习的计算机辅助诊断工具，用于从OCT图像中自动检测视网膜疾病 | 通过嵌入眼科医生的解释和医学描述中的丰富语义信息，提高了深度神经网络的解释性，克服了其模糊和黑箱性质 | 研究仅使用了UCSD数据集的一个小子集进行训练，可能限制了模型的泛化能力 | 开发一种可靠的计算机辅助诊断软件，用于早期检测视网膜疾病，防止视力丧失 | 视网膜疾病 | 计算机视觉 | 视网膜疾病 | 深度学习 | 深度神经网络 | 图像 | 29,800张OCT图像 | NA | NA | NA | NA |
| 16408 | 2025-10-07 |
Deep Learning Models for Coronary Atherosclerosis Detection in Coronary CT Angiography
2024, Current medical imaging
IF:1.1Q3
|
研究论文 | 本研究比较了不同预训练深度学习模型在冠状动脉CT血管造影中检测动脉粥样硬化的性能 | 首次在冠状动脉CT血管造影中系统比较预训练深度学习模型，并采用Haar小波分解提升模型灵敏度 | 初始模型灵敏度较低（60.8%），需要额外技术手段进行改进 | 寻找冠状动脉CT血管造影中动脉粥样硬化检测的最佳深度学习模型 | 冠状动脉CT血管造影图像 | 计算机视觉 | 心血管疾病 | CT血管造影 | CNN, KNN | 医学图像 | NA | NA | ResNet101, 3D CNN | 准确率, 灵敏度, 阳性预测值 | NA |
| 16409 | 2025-03-14 |
Is the Juice Worth the Squeeze? Learning Curve of a Chest Radiograph Semantic Labeling Deep Learning Model
2024-01-01, Journal of thoracic imaging
IF:2.0Q3
DOI:10.1097/RTI.0000000000000755
PMID:37889555
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 16410 | 2025-10-07 |
Exploring the application of deep learning methods for polygenic risk score estimation
2023-Dec-15, medRxiv : the preprint server for health sciences
DOI:10.1101/2023.12.14.23299972
PMID:38168416
|
研究论文 | 本研究探索深度学习在多基因风险评分估计中的应用 | 使用单一深度学习模型生成多个多基因风险评分，并证明在缺失SNP数据情况下模型性能优于传统方法 | 输入信息是进一步改进性能的限制因素，需要额外输入数据才能获得更大提升 | 探索机器学习如何改进多基因风险评分的生成 | 英国生物银行数据中的多基因风险评分 | 机器学习 | NA | 基因分型 | MLP | 基因数据 | 英国生物银行数据集 | NA | MLP | AUC | NA |
| 16411 | 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 |
| 16412 | 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
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 16413 | 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 |
| 16414 | 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 |
| 16415 | 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
|
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 |
| 16416 | 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 |
| 16417 | 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 |
| 16418 | 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 |
| 16419 | 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 |
| 16420 | 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 |