深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 33150 篇文献，本页显示第 17301 - 17320 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 17301 | 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 |
| 17302 | 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 |
| 17303 | 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 |
| 17304 | 2025-02-19 |
Harnessing the synergy of statistics and deep learning for BCI competition 4 dataset 4: a novel approach
2025-Feb-15, Brain informatics
DOI:10.1186/s40708-025-00250-5
PMID:39954182
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研究论文 | 本文提出了一种结合统计分析和深度学习的创新方法，用于处理BCI竞赛4数据集4中的ECoG信号，以识别手指运动模式 | 结合统计分析预处理数据，并设计了一个新的神经网络模型BC4D4，该模型在BCI竞赛4数据集4上取得了优于现有技术的性能 | NA | 提高从ECoG信号中识别手指运动模式的准确性和效率 | BCI竞赛4数据集4中的ECoG信号 | 机器学习 | NA | ECoG信号处理 | CNN（卷积神经网络）和Dense神经网络 | ECoG信号 | BCI竞赛4数据集4 | NA | NA | NA | NA |
| 17305 | 2025-02-19 |
DeepFlood for Inundated Vegetation High-Resolution Dataset for Accurate Flood Mapping and Segmentation
2025-Feb-15, Scientific data
IF:5.8Q1
DOI:10.1038/s41597-025-04554-3
PMID:39955285
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研究论文 | 本文介绍了DeepFlood，一个用于洪水映射和分割的高分辨率数据集，旨在提高洪水范围的快速准确评估 | DeepFlood是一个包含高分辨率载人和无人机航拍图像以及合成孔径雷达（SAR）图像的新数据集，特别标注了淹没植被，这是洪水映射中最具挑战性的区域之一 | NA | 提高洪水范围的快速准确评估，以支持有效的灾害响应、减灾规划和资源分配 | 洪水映射和分割 | 计算机视觉 | NA | 卷积神经网络（CNNs） | CNN | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 17306 | 2025-02-19 |
Exploration of contemporary modernization in UWSNs in the context of localization including opportunities for future research in machine learning and deep learning
2025-Feb-15, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-89916-y
PMID:39955359
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综述 | 本文探讨了水下无线传感器网络（UWSNs）中的定位技术现代化，包括机器学习与深度学习在未来研究中的机遇 | 本文不仅回顾了UWSNs定位技术的基础与挑战，还探讨了机器学习和深度学习在提升定位过程中的潜在贡献，并提出了未来研究方向 | 本文主要基于理论分析和模拟评估，缺乏实际应用场景的验证 | 提升水下无线传感器网络中的定位技术，以支持环境监测、灾害管理、军事监视等应用 | 水下无线传感器网络（UWSNs）中的节点定位 | 机器学习 | NA | 机器学习（ML）、深度学习（DL） | NA | 模拟数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 17307 | 2025-02-19 |
Enhancing pediatric congenital heart disease detection using customized 1D CNN algorithm and phonocardiogram signals
2025-Feb-15, Heliyon
IF:3.4Q1
DOI:10.1016/j.heliyon.2025.e42257
PMID:39959496
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研究论文 | 本研究提出了一种定制的1D卷积神经网络（1D-CNN），用于将心音图（PCG）信号分类为正常或异常，为先天性心脏病（CHD）的诊断提供了一种自动化且高效的解决方案 | 结合现代信号处理与深度学习，提出了一种定制的1D-CNN模型，用于CHD的自动检测，显著提高了诊断的准确性和可靠性 | 数据集变异性和噪声问题仍然存在，未来需要扩展到多类分类并评估在更广泛医疗问题上的表现 | 提高先天性心脏病的早期检测效率，提供一种自动化诊断方法 | 心音图（PCG）信号 | 数字病理 | 先天性心脏病 | 低通和高通滤波（60-650 Hz）、重采样、降噪、数据增强技术（分块、填充、音高变换） | 1D-CNN | 信号 | 本地儿科PCG信号和公开可访问的数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 17308 | 2025-02-19 |
Optimal surface defect detector design based on deep learning for 3D geometry
2025-Feb-14, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-88112-2
PMID:39952973
|
研究论文 | 本文提出了一种基于深度学习的3D几何表面缺陷检测器设计方法，用于钢铁制造环境中的自动检测 | 通过几何变换生成数据集，并提出了基于性能的模型优化算法，解决了现有方法中图像数据曲率问题和2D产品的局限性 | 研究仅针对3D几何产品，未涉及其他类型的钢铁产品 | 开发一种适用于钢铁制造环境的自动表面缺陷检测方法 | 钢铁制造环境中的3D几何产品 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | NA | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 17309 | 2025-02-19 |
Model-constrained deep learning for online fault diagnosis in Li-ion batteries over stochastic conditions
2025-Feb-14, Nature communications
IF:14.7Q1
DOI:10.1038/s41467-025-56832-8
PMID:39952987
|
研究论文 | 本文采用深度学习方法开发了一种适用于锂离子电池在不可预测条件下运行的在线故障诊断网络 | 网络集成了电池模型约束，并采用了一个框架来管理随机系统的演化，从而实现故障的实时确定 | NA | 探索深度学习在电池实时预测和诊断中的应用，以提高电池安全性和经济效益 | 锂离子电池 | 机器学习 | NA | 深度学习 | NA | 电池运行数据 | 来自515辆车的1820万条有效数据 | NA | NA | NA | NA |
| 17310 | 2025-02-19 |
Multi-step ahead forecasting of daily streamflow based on the transform-based deep learning model under different scenarios
2025-Feb-14, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-89837-w
PMID:39953056
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研究论文 | 本文介绍了一种基于相对位置编码增强的Informer模型（Rel-Informer），用于多步径流预测，并与标准Informer、Transformer和LSTM模型进行比较 | 提出了相对位置编码增强的Informer模型（Rel-Informer），并在不同情景下验证其多步径流预测能力 | 区域建模的精度低于个体建模，尽管通过微调有所改善 | 研究多步径流预测的深度学习模型在不同情景下的表现 | 径流预测 | 机器学习 | NA | 深度学习 | Rel-Informer, Informer, Transformer, LSTM | 径流数据 | 使用公开的CAMELS数据集进行训练和验证 | NA | NA | NA | NA |
| 17311 | 2025-02-19 |
MultiT2: A Tool Connecting the Multimodal Data for Bacterial Aromatic Polyketide Natural Products
2025-Feb-11, ACS omega
IF:3.7Q2
DOI:10.1021/acsomega.4c11266
PMID:39959056
|
研究论文 | 本文介绍了一种名为MultiT2的算法，用于整合细菌芳香聚酮类天然产物的多模态数据 | 首次在天然产物领域应用多模态算法整合生物学相关但数学上不同的数据集，以重组知识图谱 | 由于天然产物数据的高度碎片化，整合多模态数据具有挑战性 | 提高天然产物科学的研究效率，特别是在克服繁琐和耗时的过程方面 | 细菌芳香聚酮类天然产物 | 机器学习 | NA | 深度学习 | NA | 多模态数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 17312 | 2025-02-19 |
Deep learning-based lung cancer risk assessment using chest computed tomography images without pulmonary nodules ≥8 mm
2025-Jan-24, Translational lung cancer research
IF:4.0Q1
DOI:10.21037/tlcr-24-882
PMID:39958220
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研究论文 | 本研究开发了一种基于深度学习的无标签肺癌风险预测模型，使用低剂量胸部CT图像，针对无大于8毫米非钙化实性肺结节的个体进行验证 | 该研究创新地使用无结节检测的LDCT图像，通过分析肺实质来预测肺癌风险，避免了传统方法对结节的依赖 | 需要进一步的前瞻性研究来确定其临床效用和对筛查方案的影响，并在更大、更多样化的人群中进行验证以确保普适性 | 开发并验证一种基于深度学习的无标签肺癌风险预测模型，以提高低剂量胸部CT筛查的效率 | 无大于8毫米非钙化实性肺结节的个体 | 计算机视觉 | 肺癌 | 低剂量胸部CT（LDCT） | 3D卷积神经网络（3D-CNN, MobileNet v2, SEResNet18, EfficientNet-B0） | 图像 | 训练数据集包括1,064例LDCT扫描（380例肺癌患者和684例对照组），测试数据集包括1,306例LDCT扫描（1,254例低风险个体和52例高风险个体） | NA | NA | NA | NA |
| 17313 | 2025-02-19 |
A deep learning algorithm to generate synthetic computed tomography images for brain treatments from 0.35 T magnetic resonance imaging
2025-Jan, Physics and imaging in radiation oncology
DOI:10.1016/j.phro.2025.100708
PMID:39958708
|
研究论文 | 本研究开发了一种深度学习算法，用于从低场强磁共振成像（MRI）快速生成合成CT（sCT）图像，应用于脑部治疗 | 首次探索了在低场强MRI下生成脑部sCT图像的深度学习算法，为MRI-only放疗提供了新的可能性 | 研究样本量较小（56名患者），且仅针对脑部治疗，未涉及其他部位 | 开发一种快速生成脑部sCT图像的深度学习算法，以支持MRI-only放疗工作流程 | 脑部MRI图像及其对应的sCT图像 | 医学影像处理 | 脑部疾病 | 深度学习，条件生成对抗网络（cGAN） | cGAN | MRI图像 | 56名患者（32名训练，8名验证，16名测试） | NA | NA | NA | NA |
| 17314 | 2025-02-19 |
Detection of Body Packs in Abdominal CT scans Through Artificial Intelligence; Developing a Machine Learning-based Model
2025, Archives of academic emergency medicine
IF:2.9Q1
DOI:10.22037/aaemj.v13i1.2479
PMID:39958959
|
研究论文 | 本研究旨在开发一种基于人工智能的新诊断方法，用于实时检测腹部CT扫描中的体内藏毒包 | 提出了一种改进的RetinaNet模型，通过使用角度边界框（angled Bbox）来提高检测体内藏毒包的准确性 | 需要由领域专家精心策划定制数据集以确保成功训练 | 开发一种基于人工智能的实时检测体内藏毒包的方法 | 腹部CT扫描图像 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | RetinaNet | 图像 | 888张腹部CT扫描图像 | NA | NA | NA | NA |
| 17315 | 2025-02-19 |
Artificial intelligence applied to diabetes complications: a bibliometric analysis
2025, Frontiers in artificial intelligence
IF:3.0Q2
DOI:10.3389/frai.2025.1455341
PMID:39959916
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研究论文 | 本文通过文献计量学方法分析了人工智能在糖尿病并发症领域的应用研究趋势和热点 | 利用CiteSpace、Vosviewer和bibliometix等工具构建知识图谱，可视化文献信息，揭示研究趋势和热点 | 仅基于PubMed数据库的文献，可能未涵盖所有相关研究 | 探索人工智能在糖尿病并发症领域的应用研究趋势和前沿热点 | 1988年至2024年间发表的关于人工智能在糖尿病并发症中应用的科学文章 | 机器学习 | 糖尿病 | 文献计量分析 | NA | 文本 | 935篇符合条件的文章 | NA | NA | NA | NA |
| 17316 | 2024-11-23 |
Large language modeling and deep learning shed light on RNA structure prediction
2024-Dec, Nature methods
IF:36.1Q1
DOI:10.1038/s41592-024-02488-z
PMID:39572717
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 17317 | 2025-02-19 |
A comprehensive dataset of rice field weed detection from Bangladesh
2024-Dec, Data in brief
IF:1.0Q3
DOI:10.1016/j.dib.2024.110981
PMID:39957731
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研究论文 | 本文介绍了一个包含3632张高分辨率RGB图像的全面数据集，用于检测孟加拉国稻田中的杂草 | 开发了一个包含11种常见稻田杂草的高分辨率图像数据集，适用于全球不同农业环境 | 数据集主要来自孟加拉国，可能在其他地区的适用性有限 | 通过提供高质量数据集，支持深度学习与机器学习在稻田杂草检测中的应用 | 稻田中的杂草 | 计算机视觉 | NA | NA | NA | 图像 | 3632张高分辨率RGB图像 | NA | NA | NA | NA |
| 17318 | 2025-02-19 |
Mine 4.0-mineCareerDB: A high-resolution image dataset for mining career segmentation and object detection
2024-Dec, Data in brief
IF:1.0Q3
DOI:10.1016/j.dib.2024.110976
PMID:39957730
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研究论文 | 本文介绍了Mine 4.0-MineCareerDB，一个公开的高分辨率图像数据集，专门用于分析采矿职业 | 提供了一个专门为采矿行业设计的高分辨率图像数据集，支持计算机视觉应用 | 数据集仅包含373张图像，可能不足以覆盖所有采矿场景 | 推动计算机视觉在采矿行业中的应用，如设备识别、安全分析和自动化研究 | 采矿操作和活动的图像 | 计算机视觉 | NA | 无人机摄影 | NA | 图像 | 373张采矿活动图像 | NA | NA | NA | NA |
| 17319 | 2025-02-19 |
A dataset of mammography images with area-based breast density values, breast area, and dense tissue segmentation masks
2024-Dec, Data in brief
IF:1.0Q3
DOI:10.1016/j.dib.2024.110980
PMID:39957743
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研究论文 | 本文介绍了一个新的数据集，旨在推动自动乳腺密度估计的研究，这是乳腺X光片解读中的一个关键因素 | 该数据集基于公开的VinDr-Mammo数据集，提供了745张乳腺X光片图像及专家放射科医生对整个乳房和致密组织区域的注释，为自动乳腺密度分析提供了新的资源 | 数据集的样本量相对较小，可能限制了模型的泛化能力 | 推动自动乳腺密度估计的研究，以改进乳腺癌筛查 | 乳腺X光片图像 | 数字病理学 | 乳腺癌 | 乳腺X光摄影 | 深度学习模型 | 图像 | 745张乳腺X光片图像 | NA | NA | NA | NA |
| 17320 | 2025-10-07 |
Single unit electrophysiology recordings and computational modeling can predict octopus arm movement
2024-Sep-19, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2024.09.13.612676
PMID:39345497
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研究论文 | 通过章鱼单单元电生理记录和计算建模预测章鱼手臂运动 | 首次结合单单元电生理记录与计算模型预测章鱼手臂运动类型，揭示了运动电路产生丰富运动类型的实时机制 | 研究仅针对前神经索，未涵盖整个神经系统；模型预测精度仍有提升空间 | 探索章鱼简化神经系统的运动控制原理并改进脑机接口设备 | 章鱼前神经索和手臂运动 | 计算神经科学 | NA | 单单元电生理记录 | 深度学习模型 | 电生理信号，运动记录 | NA | NA | NA | 预测置信度（88.64%，75.45%） | NA |