深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 33008 篇文献，本页显示第 17141 - 17160 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 17141 | 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 |
| 17142 | 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
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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 |
| 17143 | 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
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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 |
| 17144 | 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 |
| 17145 | 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 |
| 17146 | 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 |
| 17147 | 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 |
| 17148 | 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 |
| 17149 | 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 |
| 17150 | 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 |
| 17151 | 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 |
| 17152 | 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
|
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 |
| 17153 | 2025-02-20 |
Author Correction: Deep learning enables fast, gentle STED microscopy
2023-Aug-10, Communications biology
IF:5.2Q1
DOI:10.1038/s42003-023-05222-1
PMID:37563357
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 17154 | 2025-10-07 |
Deep learning enables fast, gentle STED microscopy
2023-06-27, Communications biology
IF:5.2Q1
DOI:10.1038/s42003-023-05054-z
PMID:37369761
|
研究论文 | 本研究利用深度学习技术提升STED显微镜成像效率，通过降低像素驻留时间减轻光漂白和光损伤 | 首次将深度学习应用于STED图像恢复，将像素驻留时间降低1-2个数量级 | NA | 开发能够减轻光损伤并实现长时间成像的STED显微镜增强方法 | 亚细胞结构（特别是线粒体动力学） | 计算机视觉 | NA | STED显微镜 | 深度学习 | 2D和3D显微镜图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 17155 | 2025-10-07 |
Accurate Prediction of Transcriptional Activity of Single Missense Variants in HIV Tat with Deep Learning
2023-Mar-24, International journal of molecular sciences
IF:4.9Q2
DOI:10.3390/ijms24076138
PMID:37047108
|
研究论文 | 本研究开发了一种结合GigaAssay实验和深度学习的方法，用于准确预测HIV Tat蛋白单错义变体的转录活性 | 首次将深度学习框架应用于预测HIV Tat蛋白单错义变体的转录活性，实现了预测与实验活性之间的高相关性（皮尔逊相关系数0.94） | 目前仅针对单错义变体进行评估，尚未扩展到更复杂的双突变等位基因 | 预测HIV Tat蛋白变体的转录活性，以更好地理解艾滋病病理学和治疗 | HIV Tat蛋白的单错义变体 | 机器学习 | 艾滋病 | GigaAssay实验技术 | 深度学习 | 实验活性数据 | 所有单氨基酸Tat变体的错义突变景观 | NA | NA | 皮尔逊相关系数 | NA |
| 17156 | 2025-02-19 |
Bean leaf image dataset annotated with leaf dimensions, segmentation masks, and camera calibration
2025-Apr, Data in brief
IF:1.0Q3
DOI:10.1016/j.dib.2025.111328
PMID:39959655
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研究论文 | 本文介绍了一个包含6981张普通豆叶图像的数据库，这些图像附有基准标记和已知叶片尺寸的注释 | 提供了一个包含详细注释的叶片图像数据库，包括图像分割、已知区域、基准标记区域、标记姿态、拍摄条件和相机校准信息 | NA | 开发用于叶片尺寸测量及相关问题的深度学习算法 | 普通豆叶 | 计算机视觉 | NA | NA | NA | 图像 | 6981张图像，涉及612片普通豆叶 | NA | NA | NA | NA |
| 17157 | 2025-10-07 |
EfficientNet-resDDSC: A Hybrid Deep Learning Model Integrating Residual Blocks and Dilated Convolutions for Inferring Gene Causality in Single-Cell Data
2025-Mar, Interdisciplinary sciences, computational life sciences
DOI:10.1007/s12539-024-00667-2
PMID:39578307
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研究论文 | 提出一种结合残差块和空洞卷积的混合深度学习模型EfficientNet-resDDSC，用于从单细胞数据推断基因因果关系 | 在EfficientNet-B0基础结构中引入残差块增强低层特征提取能力，结合深度可分离卷积和空洞卷积扩大感受野而不增加计算量 | NA | 构建基因调控网络以揭示基因间的因果关系 | 单细胞RNA测序数据中的基因调控关系 | 机器学习 | 乳腺癌 | 单细胞RNA测序(scRNA-seq) | CNN | 基因表达数据 | 四个数据集 | NA | EfficientNet-B0, EfficientNet-resDDSC | NA | NA |
| 17158 | 2025-10-07 |
Deep Learning Based Detection of Large Vessel Occlusions in Acute Ischemic Stroke Using High-Resolution Photon Counting Computed Tomography and Conventional Multidetector Computed Tomography
2025-Mar, Clinical neuroradiology
IF:2.4Q2
DOI:10.1007/s00062-024-01471-7
PMID:39585389
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研究论文 | 本研究探讨光子计数计算机断层扫描（PCCT）与传统多排探测器CT在基于深度学习的急性缺血性脑卒中大血管闭塞检测中的性能差异 | 首次研究PCCT图像质量对深度学习大血管闭塞检测算法性能的影响，并比较了与传统CT的性能差异 | 无法排除灌注缺损的存在，缺乏CT灌注成像数据，M2段闭塞样本量有限 | 评估PCCT与传统CT在深度学习辅助大血管闭塞检测中的性能差异 | 急性缺血性脑卒中患者的大血管闭塞 | 医学影像分析 | 急性缺血性脑卒中 | 计算机断层扫描血管成像（CTA），光子计数计算机断层扫描（PCCT） | 深度学习 | 医学影像 | 443例病例（267例无闭塞，176例闭塞），其中PCCT扫描150例，传统CT扫描293例 | NA | 新型深度学习架构（商业原型） | 灵敏度，特异性 | Syngo.via version VB80软件平台 |
| 17159 | 2025-10-07 |
Enhancing patient representation learning with inferred family pedigrees improves disease risk prediction
2025-Mar-01, Journal of the American Medical Informatics Association : JAMIA
IF:4.7Q1
DOI:10.1093/jamia/ocae297
PMID:39723811
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研究论文 | 提出ALIGATEHR方法，通过推断家族谱系增强患者表征学习，改善疾病风险预测 | 首次在电子健康记录分析中显式建模推断的家族关系，结合图注意力网络和基于注意力的医学本体表示 | 依赖推断的家族关系而非确证的家族史数据 | 改进电子健康记录中的疾病风险预测 | 电子健康记录中的患者及其推断的家族关系 | 医疗健康数据分析 | 炎症性肠病（克罗恩病和溃疡性结肠炎） | 电子健康记录分析 | 图注意力网络 | 纵向电子健康记录诊断数据 | NA | NA | 图注意力网络 | 疾病风险预测准确性 | NA |
| 17160 | 2025-10-07 |
Enhancing Semantic Segmentation in High-Resolution TEM Images: A Comparative Study of Batch Normalization and Instance Normalization
2025-Feb-17, Microscopy and microanalysis : the official journal of Microscopy Society of America, Microbeam Analysis Society, Microscopical Society of Canada
IF:2.9Q1
DOI:10.1093/mam/ozae093
PMID:39405188
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研究论文 | 本研究比较了批归一化和实例归一化在透射电子显微镜图像语义分割中的性能差异 | 首次系统比较批归一化和实例归一化在TEM图像语义分割任务中的表现，发现实例归一化具有更优性能 | 研究仅使用了两种网络架构和两个数据集，可能需要更多样化的验证 | 评估不同归一化方法对TEM图像语义分割模型性能的影响 | 高分辨率透射电子显微镜图像 | 计算机视觉 | NA | 透射电子显微镜 | CNN | 图像 | 两个不同的数据集 | NA | U-Net, ResNet | Dice系数, 交并比 | NA |