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 16441 - 16460 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 16441 | 2025-02-20 |
Enhancing cardiovascular disease classification in ECG spectrograms by using multi-branch CNN
2025-Mar, Computers in biology and medicine
IF:7.0Q1
DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.109737
PMID:39864336
|
研究论文 | 本文提出并比较了一维（1D）、二维（2D）卷积神经网络（CNN）和多分支卷积神经网络（MB-CNN）在从一维（1D）心电图（ECG）记录的频谱图中分类各种心血管疾病（CVD）的性能 | 提出了一种多分支卷积神经网络（MB-CNN），能够捕捉不同层次的抽象特征，从而提高了心血管疾病的分类精度 | NA | 提高从心电图频谱图中分类心血管疾病的准确性 | 心血管疾病（包括扩张型心肌病、肥厚型心肌病、心肌梗死和冠状动脉疾病） | 计算机视觉 | 心血管疾病 | 连续小波变换（CWT） | 1D CNN, 2D CNN, MB-CNN | 图像（ECG频谱图） | MIT-BIH数据库中的5类ECG记录 | NA | NA | NA | NA |
| 16442 | 2025-02-20 |
OCDet: A comprehensive ovarian cell detection model with channel attention on immunohistochemical and morphological pathology images
2025-Mar, Computers in biology and medicine
IF:7.0Q1
DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.109713
PMID:39864335
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研究论文 | 本文提出了一种名为OCDet的卵巢细胞检测模型，该模型结合了通道注意力机制，能够在免疫组化和形态学病理图像上全面检测多种卵巢癌细胞 | OCDet模型首次结合了通道注意力机制，能够高效提取病理特征，并在多种卵巢癌细胞的检测上表现出色 | 虽然OCDet在卵巢癌细胞检测上表现出色，但其在其他癌症类型上的应用潜力尚未完全验证 | 开发一种高效的深度学习框架，用于卵巢癌病理诊断中的多种细胞检测 | 卵巢癌相关的多种细胞，包括CD3、CD8、CD20阳性淋巴细胞、中性粒细胞和多倍体巨癌细胞 | 数字病理 | 卵巢癌 | 深度学习 | CSPDarkNet结合Efficient Channel Attention模块 | 图像 | 未明确提及具体样本数量 | NA | NA | NA | NA |
| 16443 | 2025-02-20 |
A deep architecture based on attention mechanisms for effective end-to-end detection of early and mature malaria parasites in a realistic scenario
2025-Mar, Computers in biology and medicine
IF:7.0Q1
DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.109704
PMID:39869986
|
研究论文 | 本文提出了一种基于深度学习和注意力机制的计算机辅助检测框架，用于有效检测和分类疟疾寄生虫的所有感染阶段，并支持多物种识别 | 该研究扩展了YOLO-SPAM和YOLO-PAM模型，结合注意力机制，提高了疟疾寄生虫检测的准确性和诊断实用性 | NA | 开发一种自动化疟疾检测解决方案，以支持病理学家并增强现实世界中的诊断实践 | 疟疾寄生虫 | 计算机视觉 | 疟疾 | 深度学习 | YOLO-SPAM, YOLO-PAM | 图像 | 三个公开可用的数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 16444 | 2025-02-20 |
Artificial intelligence in the management of metabolic disorders: a comprehensive review
2025-Feb-19, Journal of endocrinological investigation
IF:3.9Q2
DOI:10.1007/s40618-025-02548-x
PMID:39969797
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综述 | 本文综述了人工智能在代谢性疾病管理中的重要作用，包括糖尿病、肥胖、代谢功能障碍相关脂肪肝病和甲状腺功能障碍 | 本文综合探讨了AI在代谢性疾病管理中的多种应用，如早期诊断、个性化治疗、风险评估和生物标志物发现，并强调了AI与临床实践结合的革命性潜力 | 本文提到AI实施中的挑战和伦理考虑，如数据隐私、模型可解释性和偏见缓解，但未深入探讨具体解决方案 | 探讨人工智能在代谢性疾病管理中的应用及其潜力 | 代谢性疾病，包括糖尿病、肥胖、代谢功能障碍相关脂肪肝病和甲状腺功能障碍 | 自然语言处理, 计算机视觉, 机器学习 | 代谢性疾病 | 机器学习(ML), 深度学习(DL), 自然语言处理(NLP), 强化学习 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 16445 | 2025-02-20 |
Deep learning for augmented process monitoring of scalable perovskite thin-film fabrication
2025-Feb-18, Energy & environmental science
IF:32.4Q1
DOI:10.1039/d4ee03445g
PMID:39830789
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研究论文 | 本文展示了深度学习在增强大面积钙钛矿薄膜制造过程监控中的应用 | 利用深度学习增强成像方法，实现材料成分监控、薄膜质量早期评估及过程控制建议生成 | 研究基于中等规模数据集，可能在大规模应用中存在限制 | 提高钙钛矿光伏材料的大面积制造可重复性 | 钙钛矿薄膜的制造过程 | 机器学习 | NA | 深度学习 | NA | 图像数据 | 中等规模数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 16446 | 2025-02-20 |
Integrating State-Space Modeling, Parameter Estimation, Deep Learning, and Docking Techniques in Drug Repurposing: A Case Study on COVID-19 Cytokine Storm
2025-Feb-18, Journal of the American Medical Informatics Association : JAMIA
IF:4.7Q1
DOI:10.1093/jamia/ocaf035
PMID:39965087
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研究论文 | 本研究通过整合状态空间建模、参数估计、深度学习和分子对接技术，探索药物再利用在COVID-19细胞因子风暴中的应用 | 结合数学建模、PID控制器、深度学习和分子对接技术，提出了一种综合方法用于快速识别关键调控蛋白和药物再利用 | 研究主要针对COVID-19的细胞因子风暴，未广泛验证其他病毒或疾病的应用效果 | 开发快速有效的治疗方法，以应对SARS-CoV-2变种带来的挑战 | COVID-19细胞因子风暴中的关键调控蛋白（如ACE2） | 药物再利用 | COVID-19 | 状态空间建模、参数估计、深度学习、分子对接 | 深度学习模型 | 蛋白质相互作用数据、药物-靶点相互作用数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 16447 | 2025-02-20 |
Dual-Domain Self-Supervised Deep Learning with Graph Convolution for Low-Dose Computed Tomography Reconstruction
2025-Feb-18, Journal of imaging informatics in medicine
DOI:10.1007/s10278-024-01314-4
PMID:39966223
|
研究论文 | 本文提出了一种名为DDoS的双域自监督深度学习框架，用于低剂量计算机断层扫描（LDCT）图像的去噪和重建 | DDoS框架结合了图卷积和多通道注意力模块，能够在sinogram域和图像域同时进行去噪，有效提升了LDCT图像的信噪比 | 尽管DDoS框架在实验中表现出色，但其在临床环境中的实际应用仍需进一步验证 | 提高低剂量计算机断层扫描（LDCT）图像的信噪比，以满足诊断所需的图像质量 | 低剂量计算机断层扫描（LDCT）图像 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | 图卷积网络（GCN） | 图像 | 两个大规模LDCT数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 16448 | 2025-02-20 |
A dataset for surface defect detection on complex structured parts based on photometric stereo
2025-Feb-16, Scientific data
IF:5.8Q1
DOI:10.1038/s41597-025-04454-6
PMID:39956811
|
研究论文 | 本文提出了一种基于深度学习和光度立体视觉的表面缺陷检测技术，并创建了金属表面缺陷数据集（MSDD） | 提出了一种新的缺陷检测技术，结合了光度立体视觉和深度学习，并创建了一个包含多种缺陷类型的金属表面缺陷数据集 | NA | 解决工业缺陷检测中的阴影和表面反射问题，特别是在非平面零件上的检测 | 金属表面缺陷 | 计算机视觉 | NA | 光度立体视觉 | FCOS, YOLOv5, YOLOv8, RT-DETR | 图像 | 138,585张单通道图像和9,239张混合图像 | NA | NA | NA | NA |
| 16449 | 2025-02-20 |
Helmet material design for mitigating traumatic axonal injuries through AI-driven constitutive law enhancement
2025-Feb-16, Communications engineering
DOI:10.1038/s44172-025-00370-0
PMID:39956866
|
研究论文 | 本文通过AI驱动的本构定律增强，优化头盔衬里材料设计，以减少创伤性轴索损伤 | 利用深度学习模型预测不同衬里材料保护下假人头部的峰值旋转速度和加速度，并通过材料优化显著降低脑损伤风险 | 研究主要针对250至500焦耳冲击能量范围内的脑损伤风险，未涵盖所有可能的冲击条件 | 提高运动头盔对脑损伤的保护效率 | 头盔衬里材料 | 机器学习 | 脑损伤 | 深度学习 | 深度学习模型 | 模拟数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 16450 | 2025-02-20 |
Global Daily Column Average CO2 at 0.1° × 0.1° Spatial Resolution Integrating OCO-3, GOSAT, CAMS with EOF and Deep Learning
2025-Feb-14, Scientific data
IF:5.8Q1
DOI:10.1038/s41597-024-04135-w
PMID:39952969
|
研究论文 | 本研究通过整合CAMS、GOSAT和OCO-3卫星数据，利用DINEOF和DINCAE方法重建了高时空分辨率的全球二氧化碳柱平均浓度数据集 | 结合DINEOF和DINCAE两种先进的数据重建方法，填补了卫星观测数据中的缺失，生成了高分辨率、无间隙的全球二氧化碳柱平均浓度数据集 | 未提及具体的数据覆盖时间范围或长期稳定性验证 | 解决卫星观测数据中的缺失问题，生成高时空分辨率的全球二氧化碳分布数据 | 全球二氧化碳柱平均浓度 | 机器学习 | NA | DINEOF, DINCAE | 卷积自编码器 | 卫星观测数据 | 整合了CAMS、GOSAT和OCO-3卫星的观测数据 | NA | NA | NA | NA |
| 16451 | 2025-02-20 |
Necessity and impact of specialization of large foundation model for medical segmentation tasks
2025-Jan, Medical physics
IF:3.2Q1
DOI:10.1002/mp.17470
PMID:39431952
|
研究论文 | 本文探讨了大型基础模型在医学图像分割任务中的专业化需求及其影响，评估了MedSAM及其轻量版LiteMedSAM在盆腔MR图像分割中的表现 | 通过评估现成的医学基础模型MedSAM在特定医学图像分割任务中的表现，揭示了进一步专业化微调的必要性和性能提升 | 现成的MedSAM和LiteMedSAM在非连续或非凸结构上的表现较差，且不同边界框输入的提示方案影响有限 | 评估大型基础模型在医学图像分割中的临床效用，并探索通过专业化微调提升性能的潜力 | 盆腔MR图像中的解剖结构 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | MedSAM, LiteMedSAM, nnU-Net | 图像 | 589张盆腔MR图像，80%用于训练，20%用于测试 | NA | NA | NA | NA |
| 16452 | 2025-02-20 |
Investigating the Use of Generative Adversarial Networks-Based Deep Learning for Reducing Motion Artifacts in Cardiac Magnetic Resonance
2025, Journal of multidisciplinary healthcare
IF:2.7Q2
DOI:10.2147/JMDH.S492163
PMID:39963324
|
研究论文 | 本文评估了基于生成对抗网络（GANs）的深度学习技术在减少心脏磁共振（CMR）电影序列中运动伪影方面的有效性 | 首次将GANs应用于CMR电影序列中的运动伪影减少，展示了其在临床应用中优化CMR运动伪影管理的潜力 | 研究主要基于模拟的运动伪影数据，真实世界数据的样本量相对较小 | 评估GANs在减少CMR电影序列中运动伪影方面的有效性 | 心脏磁共振（CMR）电影序列中的运动伪影 | 计算机视觉 | 心血管疾病 | 深度学习 | GAN | 图像 | 2000对清晰和模糊图像用于训练，200对用于测试，100张模拟运动伪影图像和37张真实世界运动伪影图像用于评估 | NA | NA | NA | NA |
| 16453 | 2025-10-07 |
Explainable AI for computational pathology identifies model limitations and tissue biomarkers
2024-Nov-18, ArXiv
PMID:39279830
|
研究论文 | 开发了名为HIPPO的可解释AI框架，用于计算病理学中的模型透明度和可靠性提升 | 通过系统性修改组织区域生成图像反事实，实现定量假设检验、偏倚检测和超越传统性能指标的模型评估 | NA | 增强深度学习模型在数字病理学中的透明度和可信度 | 全切片图像中的组织区域 | 计算病理学 | 乳腺癌, 黑色素瘤, 神经胶质瘤 | 数字病理学 | 深度学习 | 图像 | NA | NA | NA | 传统性能指标, 注意力方法 | NA |
| 16454 | 2024-09-20 |
Label-free and rapid mechanics of single cells under high-density co-culture conditions by deep learning image recognition-assisted atomic force microscopy
2024-Sep-18, Acta biochimica et biophysica Sinica
IF:3.3Q1
DOI:10.3724/abbs.2024158
PMID:39295485
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 16455 | 2025-10-07 |
CRISPR-Enhanced Photocurrent Polarity Switching for Dual-lncRNA Detection Combining Deep Learning for Cancer Diagnosis
2024-08-13, Analytical chemistry
IF:6.7Q1
DOI:10.1021/acs.analchem.4c02617
PMID:39092917
|
研究论文 | 开发了一种结合CRISPR/Cas13a增强光电流极性转换与深度学习的双lncRNA检测平台用于癌症诊断 | 首次将CRISPR/Cas13a增强的光电流极性转换机制与深度学习相结合，实现双lncRNA联合检测和癌症智能诊断 | 未明确说明样本规模和数据集的详细组成 | 开发高灵敏度双lncRNA检测平台并实现癌症早期智能诊断 | 长链非编码RNA（lncRNA HOTAIR和lncRNA MALAT1） | 生物传感, 机器学习 | 癌症 | CRISPR/Cas13a, 光电化学传感, 深度学习 | 深度学习模型 | 光电化学传感数据 | NA | NA | NA | 准确率 | NA |
| 16456 | 2025-10-07 |
Systematic Assessment of Deep Learning-Based Predictors of Fragmentation Intensity Profiles
2024-06-07, Journal of proteome research
IF:3.8Q1
DOI:10.1021/acs.jproteome.3c00857
PMID:38728051
|
研究论文 | 对六种基于深度学习的肽段碎片强度预测方法进行系统性评估 | 首次对六种主流深度学习肽段碎片强度预测方法进行大规模系统性比较，涵盖多种实验条件和肽段类型 | 仅评估了六种特定方法，未包含所有可能的预测方法 | 评估和比较深度学习方法在质谱数据预测中的性能 | 肽段碎片强度预测方法 | 机器学习 | NA | 质谱分析，MS/MS | 深度学习 | 质谱数据，实验光谱 | 近170万个前体肽段，对应超过1800万实验光谱，来自PRIDE数据库40个独立提交 | NA | Transformer | 皮尔逊相关系数，归一化角度，预测速度 | NA |
| 16457 | 2025-10-07 |
Vocabulary Matters: An Annotation Pipeline and Four Deep Learning Algorithms for Enzyme Named Entity Recognition
2024-06-07, Journal of proteome research
IF:3.8Q1
DOI:10.1021/acs.jproteome.3c00367
PMID:38733346
|
研究论文 | 本研究开发了一种酶命名实体识别标注流程和四种深度学习模型，用于从生物医学文献中自动识别酶实体 | 首次开发酶命名实体识别算法，结合词典匹配和基于规则的关键词搜索构建自动化标注流程 | 标注流程的召回率相对较低(0.76)，虽然精确度接近完美 | 开发酶命名实体识别模型以促进生物医学文献挖掘 | 酶实体在生物医学文献中的识别 | 自然语言处理 | NA | 命名实体识别 | BiLSTM,Transformer | 文本 | 4800多篇全文出版物用于自动标注，526篇手动标注全文出版物用于评估 | NA | BioBERT,SciBERT,BiLSTM,Transformer | F1-score,精确度,召回率 | 标准笔记本电脑 |
| 16458 | 2025-10-07 |
An investigation into augmentation and preprocessing for optimising X-ray classification in limited datasets: a case study on necrotising enterocolitis
2024-Jun, International journal of computer assisted radiology and surgery
IF:2.3Q2
DOI:10.1007/s11548-024-03107-0
PMID:38652416
|
研究论文 | 本研究探索了在有限数据集条件下通过图像增强和预处理优化X射线分类的方法，以坏死性小肠结肠炎为案例进行研究 | 提出了两种基于颜色对比度和边缘增强的优化流程，首次展示了图像预处理在有限AXR数据集分类任务中的潜力 | 研究基于相对较小的数据集（1090张X射线图像），且仅针对单一疾病进行评估 | 开发在有限医学图像数据集上可靠的计算机辅助诊断模型 | 坏死性小肠结肠炎患者的腹部X射线图像 | 计算机视觉 | 坏死性小肠结肠炎 | X射线成像 | CNN | 医学图像 | 1090张腹部X射线图像，来自364名患者 | NA | ResNet-50 | 准确率 | NA |
| 16459 | 2025-02-20 |
Deep Learning-based U-Mamba Model to Predict Differentiated Gastric Cancer using Radiomics Features from Spleen Segmentation
2024, Current medical imaging
IF:1.1Q3
|
研究论文 | 本研究旨在开发一种基于深度学习的自动化方法，用于分割脾脏CT图像，并构建预测胃癌分化的模型 | 使用U-Mamba深度学习模型实现脾脏CT图像的自动分割，并结合放射组学特征预测胃癌分化程度 | 研究仅纳入了262名患者，样本量相对较小 | 开发自动化脾脏CT图像分割方法并构建胃癌分化预测模型 | 262名病理确诊的胃癌患者 | 数字病理 | 胃癌 | CT成像 | U-Mamba | 图像 | 262名胃癌患者 | NA | NA | NA | NA |
| 16460 | 2025-02-20 |
Deep learning and explainable AI for classification of potato leaf diseases
2024, Frontiers in artificial intelligence
IF:3.0Q2
DOI:10.3389/frai.2024.1449329
PMID:39963448
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研究论文 | 本研究提出了一种结合可解释人工智能（XAI）和迁移学习的深度学习方法，用于马铃薯叶部病害的准确分类 | 结合迁移学习和可解释AI技术，提升模型在有限标注数据下的学习能力，并通过Grad-CAM增强模型的可解释性 | 未提及具体的数据集规模限制或模型在其他作物病害上的泛化能力 | 提高马铃薯叶部病害分类的准确性和模型的可解释性 | 马铃薯叶部病害 | 计算机视觉 | NA | 迁移学习，可解释AI（XAI） | 深度学习模型 | 图像 | 使用公开的马铃薯叶部病害数据集，具体样本数量未提及 | NA | NA | NA | NA |