深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 32801 篇文献，本页显示第 17921 - 17940 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 17921 | 2025-01-28 |
DeepGenMon: A Novel Framework for Monkeypox Classification Integrating Lightweight Attention-Based Deep Learning and a Genetic Algorithm
2025-Jan-08, Diagnostics (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/diagnostics15020130
PMID:39857013
|
研究论文 | 本文提出了一种名为DeepGenMon的新型轻量级框架，用于准确分类各种皮肤病，如水痘、黄褐斑、猴痘等 | 该框架结合了基于注意力的卷积神经网络（CNN）和遗传算法（GA），以提高检测准确性并优化模型超参数 | 虽然模型在低资源环境下表现良好，但仍需进一步验证其在更大规模和多样化数据集上的性能 | 提高猴痘及其他皮肤病的早期检测和分类准确性 | 猴痘及其他皮肤病 | 计算机视觉 | 猴痘 | 基于注意力的卷积神经网络（CNN）和遗传算法（GA） | CNN | 图像 | 数据集1包含847张皮肤病图像，数据集2包含659张分类图像 | NA | NA | NA | NA |
| 17922 | 2025-01-28 |
Graph Convolutional Network with Neural Collaborative Filtering for Predicting miRNA-Disease Association
2025-Jan-08, Biomedicines
IF:3.9Q1
DOI:10.3390/biomedicines13010136
PMID:39857720
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研究论文 | 本文提出了一种结合图卷积网络和神经协同过滤的机器学习模型，用于预测miRNA与疾病的关联 | 创新点在于结合了图卷积网络和神经协同过滤技术，有效捕捉网络中的miRNA和疾病特征向量，并保持网络结构 | 未提及具体局限性 | 研究目的是预测与疾病相关的miRNA，以理解人类疾病的潜在发病机制 | 研究对象是miRNA与疾病的关联 | 机器学习 | NA | 图卷积网络（GCN），神经协同过滤（NCF） | GCNCF | 网络数据 | 未提及具体样本数量 | NA | NA | NA | NA |
| 17923 | 2025-01-28 |
Diabetes Prediction Through Linkage of Causal Discovery and Inference Model with Machine Learning Models
2025-Jan-07, Biomedicines
IF:3.9Q1
DOI:10.3390/biomedicines13010124
PMID:39857708
|
研究论文 | 本研究通过结合AI模型和因果发现与推理模型，预测糖尿病并定量分析其因果关系 | 结合AI模型与因果推理模型，不仅提供预测性能，还深入分析影响糖尿病的因素 | NA | 预测糖尿病并分析其因果关系 | 糖尿病患者 | 机器学习 | 糖尿病 | 因果发现技术（如LiNGAM） | 逻辑回归、深度学习、梯度提升、决策树 | 结构化数据 | Kaggle提供的国家糖尿病、消化和肾脏疾病研究所数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 17924 | 2025-01-28 |
A Line of Sight/Non Line of Sight Recognition Method Based on the Dynamic Multi-Level Optimization of Comprehensive Features
2025-Jan-07, Sensors (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/s25020304
PMID:39860672
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研究论文 | 本文提出了一种基于动态多级优化综合特征（DMOCF）的网络模型，用于识别5G信号中的视距（LOS）和非视距（NLOS）传播状态，以提高定位精度 | 通过向时间延迟神经网络（TDNN）添加res2模块和Squeeze and Excitation（SE）块，增强了模型的表达能力，使其能够深入理解信号中的细粒度特征信息，并通过添加具有位置编码的mamba模块来捕捉复杂传播现象下的局部模式 | NA | 提高5G信号在复杂环境中的定位精度，特别是在室内紧急救援、智能工厂管理和跟踪以及精准营销等场景中的应用 | 5G信号的传播状态（LOS/NLOS） | 机器学习 | NA | 动态多级优化综合特征（DMOCF）网络模型 | 时间延迟神经网络（TDNN） | 5G信道脉冲响应（CIR）信号 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 17925 | 2025-01-28 |
Applying MLP-Mixer and gMLP to Human Activity Recognition
2025-Jan-07, Sensors (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/s25020311
PMID:39860680
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研究论文 | 本文探讨了MLP-Mixer和gMLP在人类活动识别（HAR）中的应用，通过减少MLP层中的超参数值来评估这些模型的性能 | 提出了在传感器数据上使用较少的参数实现与图像处理任务相当的准确性，从而减少内存需求和计算复杂度 | 研究仅针对MLP-Mixer和gMLP模型，未涵盖其他可能适用于HAR的深度学习模型 | 评估MLP-Mixer和gMLP在人类活动识别任务中的性能，并探索减少参数对模型性能的影响 | 人类活动识别（HAR）任务 | 机器学习 | NA | 深度学习 | MLP-Mixer, gMLP, CNN | 传感器数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 17926 | 2025-01-29 |
Research on grading detection methods for diabetic retinopathy based on deep learning
2025-Jan, Pakistan journal of medical sciences
IF:1.2Q2
DOI:10.12669/pjms.41.1.9171
PMID:39867796
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研究论文 | 本文设计了一种基于深度学习的模型，用于糖尿病视网膜病变的早期筛查，并提供可解释的判断依据 | 采用Vision Transformer架构，结合公开的EyePACS数据集进行训练，并在预测病变区域方面表现优异 | 模型仅在IDRiD数据集的两个子集上进行了验证，可能需要更多样化的数据集进一步验证其泛化能力 | 实现糖尿病视网膜病变的早期筛查并提供可解释的诊断依据 | 糖尿病视网膜病变患者的眼底图像 | 计算机视觉 | 糖尿病视网膜病变 | 深度学习 | Vision Transformer | 图像 | 使用EyePACS数据集进行训练，并在IDRiD数据集的两个子集上进行验证 | NA | NA | NA | NA |
| 17927 | 2025-01-29 |
Nanopore sequencing to detect A-to-I editing sites
2025, Methods in enzymology
DOI:10.1016/bs.mie.2024.11.028
PMID:39870444
|
研究论文 | 本文介绍了使用纳米孔直接RNA测序技术结合深度学习模型Dinopore来检测A-to-I RNA编辑位点 | 利用纳米孔直接RNA测序技术结合深度学习模型Dinopore，直接检测A-to-I RNA编辑位点，避免了传统方法的间接性和混淆问题 | NA | 检测A-to-I RNA编辑位点，以研究其在生物体中的编辑景观 | A-to-I RNA编辑位点 | 生物信息学 | NA | 纳米孔直接RNA测序 | 深度学习模型Dinopore | RNA序列数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 17928 | 2025-01-29 |
Deep Learning MRI Reconstruction Delivers Superior Resolution and Improved Diagnostics
2025-Jan, Radiology
IF:12.1Q1
DOI:10.1148/radiol.242952
PMID:39873600
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 17929 | 2025-01-29 |
Deep Learning Superresolution for Simultaneous Multislice Parallel Imaging-Accelerated Knee MRI Using Arthroscopy Validation
2025-Jan, Radiology
IF:12.1Q1
DOI:10.1148/radiol.241249
PMID:39873603
|
研究论文 | 本研究验证了深度学习超分辨率MRI在膝关节成像中的诊断性能，并与传统的加速MRI进行了比较 | 使用深度学习超分辨率技术提升加速MRI的图像质量，并通过关节镜检查作为独立参考标准进行验证 | 研究样本量相对较小（116名成人），且仅在膝关节成像中进行了验证 | 验证深度学习超分辨率MRI在膝关节成像中的诊断性能 | 患有膝关节疼痛的成人患者 | 医学影像 | 膝关节疾病 | 深度学习超分辨率技术 | 深度学习模型 | MRI图像 | 116名成人（平均年龄45岁，74名男性） | NA | NA | NA | NA |
| 17930 | 2025-01-28 |
Artificial Intelligence in Fetal and Pediatric Echocardiography
2024-Dec-25, Children (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/children12010014
PMID:39857845
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综述 | 本文综述了人工智能在胎儿和儿科超声心动图中的应用、挑战和未来方向 | 探讨了人工智能在自动化图像采集、图像分割、先天性心脏病检测和测量方面的潜力 | 数据集数量少、算法透明度、医生对AI的接受度以及可访问性等问题仍需解决 | 研究人工智能在胎儿和儿科超声心动图中的应用 | 胎儿和儿科患者 | 医学影像 | 先天性心脏病 | 机器学习和深度学习 | NA | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 17931 | 2025-01-29 |
A simple 2D multibody model to better quantify the movement quality of anterior cruciate ligament patients during single leg hop
2024-Dec, Acta orthopaedica Belgica
IF:0.5Q4
DOI:10.52628/90.4.12600
PMID:39869863
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 17932 | 2024-11-21 |
Machine learning models of cerebral oxygenation (rcSO2) for brain injury detection in neonates with hypoxic-ischaemic encephalopathy
2024-Nov, The Journal of physiology
DOI:10.1113/JP287001
PMID:39425751
|
研究论文 | 本研究旨在测试区域脑氧饱和度（rcSO2）在检测患有缺氧缺血性脑病（HIE）的新生儿脑损伤中的潜在应用 | 本研究首次将机器学习和深度学习模型应用于rcSO2信号分析，以预测短期脑损伤，并展示了其在临床决策中的潜力 | 研究样本量较小，且仅限于足月婴儿，未来需要在大样本和不同年龄段婴儿中进一步验证 | 评估机器学习和深度学习模型在检测患有HIE的新生儿脑损伤中的应用 | 患有缺氧缺血性脑病（HIE）的足月新生儿 | 机器学习 | 新生儿疾病 | 近红外光谱（NIRS） | 机器学习模型和深度学习模型 | 信号 | 58名足月婴儿 | NA | NA | NA | NA |
| 17933 | 2025-01-29 |
Use of AI methods to assessment of lower limb peak torque in deaf and hearing football players group
2024-Sep-01, Acta of bioengineering and biomechanics
IF:0.8Q4
DOI:10.37190/abb-02474-2024-02
PMID:39869478
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 17934 | 2024-08-05 |
Estimating helmet wearing rates via a scalable, low-cost algorithm: a novel integration of deep learning and google street view
2024-06-20, BMC public health
IF:3.5Q1
DOI:10.1186/s12889-024-19118-0
PMID:38902622
|
研究论文 | 本文提出了一种可扩展的低成本算法，通过深度学习和谷歌街景图像估计头盔佩戴率 | 结合深度学习对象检测技术和谷歌街景图像的新方法，提供全球范围内的头盔佩戴率估算 | 研究样本仅限于3995张图像，可能影响算法的普遍适用性 | 旨在通过大规模数据收集评估摩托车头盔佩戴情况并促进相关政策制定 | 使用来自谷歌街景的数据分析摩托车驾驶员和乘客的头盔佩戴情况 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | NA | 图像 | 3995张图像 | NA | NA | NA | NA |
| 17935 | 2024-08-05 |
Leveraging data science and machine learning for urban climate adaptation in two major African cities: a HE2AT Center study protocol
2024-06-18, BMJ open
IF:2.4Q1
DOI:10.1136/bmjopen-2023-077529
PMID:38890141
|
研究论文 | 该研究旨在了解非洲城市中与热相关的健康影响复杂性 | 创新点在于综合健康、社会经济、气候和卫星影像数据来映射城市热风险，并建立热健康预测模型和预警系统 | 该研究主要集中于两座城市，可能无法广泛适用于其他地区 | 研究目的是促进非洲城市的气候适应能力，保护受到热危害不成比例影响的人群 | 研究对象包括在约翰内斯堡和阿比让进行的成人临床试验或队列研究的健康相关数据集 | 机器学习 | NA | 统计评估、机器学习和深度学习技术 | NA | 健康、社会经济、气候和卫星影像数据 | 2000年至2022年在约翰内斯堡和阿比让的成人临床试验或队列研究的健康数据 | NA | NA | NA | NA |
| 17936 | 2025-10-07 |
Histopathology and proteomics are synergistic for High-Grade Serous Ovarian Cancer platinum response prediction
2024-Jun-03, medRxiv : the preprint server for health sciences
DOI:10.1101/2024.06.01.24308293
PMID:38883738
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研究论文 | 本研究通过结合组织病理学全切片图像和蛋白质组学特征，开发多模态深度学习框架以预测高级别浆液性卵巢癌的铂类药物反应 | 首次将H&E染色全切片图像与蛋白质组特征通过多模态深度学习结合，在预测铂类反应和患者总生存期方面优于传统HRD评分 | NA | 提高高级别浆液性卵巢癌患者对铂类化疗反应的预测准确性 | 高级别浆液性卵巢癌患者 | 数字病理学 | 卵巢癌 | H&E染色，蛋白质组学，全切片成像 | 多模态深度学习 | 图像，蛋白质组数据 | NA | NA | NA | 预测准确性，生存分析 | NA |
| 17937 | 2025-01-29 |
DeepIDA-GRU: a deep learning pipeline for integrative discriminant analysis of cross-sectional and longitudinal multiview data with applications to inflammatory bowel disease classification
2024-May-23, Briefings in bioinformatics
IF:6.8Q1
DOI:10.1093/bib/bbae339
PMID:39007595
|
研究论文 | 本文提出了一种名为DeepIDA-GRU的深度学习管道，用于整合横截面和纵向多视图数据的判别分析，并应用于炎症性肠病分类 | 该管道结合了统计和深度学习方法，能够整合来自多个来源的横截面和纵向数据，并识别出对视图间关联和类别分离有贡献的关键变量 | 现有方法通常要求所有视图的数据类型相同（仅横截面数据或仅纵向数据），或者在整合方法中不考虑任何类别结果 | 开发一种能够整合横截面和纵向多视图数据的深度学习管道，以更好地理解复杂疾病的病理生物学 | 炎症性肠病（IBD）研究中的横截面和纵向多组学数据（宏基因组学、转录组学和代谢组学） | 机器学习 | 炎症性肠病 | 功能主成分分析和欧拉特征提取 | 密集前馈网络（用于横截面数据）和循环神经网络（用于纵向数据） | 多组学数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 17938 | 2025-10-07 |
Photoplethysmography based atrial fibrillation detection: a continually growing field
2024-Apr-17, Physiological measurement
IF:2.3Q3
DOI:10.1088/1361-6579/ad37ee
PMID:38530307
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综述 | 本文系统综述了2019年7月至2022年12月期间基于光电容积脉搏波的心房颤动检测技术的最新进展 | 更新了自2019年6月后该领域的最新发展，涵盖数字健康和人工智能解决方案，并维护持续更新的专题网站 | 仅涵盖特定时间段（2019年7月-2022年12月）的研究，可能存在最新研究的遗漏 | 综述基于光电容积脉搏波的心房颤动检测技术发展现状 | 57项相关研究文献 | 数字健康 | 心血管疾病 | 光电容积脉搏波 | 传统机器学习,深度学习 | 生理信号数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 17939 | 2025-01-04 |
Transfer Learning With Active Sampling for Rapid Training and Calibration in BCI-P300 Across Health States and Multi-Centre Data
2024, IEEE transactions on neural systems and rehabilitation engineering : a publication of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society
IF:4.8Q1
DOI:10.1109/TNSRE.2024.3420960
PMID:38949927
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研究论文 | 本文提出了一种基于主动采样的迁移学习方法，用于在脑机接口（BCI）P300波检测中快速训练和校准，适用于不同健康状况和多中心数据 | 提出了基于Poison Sampling Disk（PDS）的主动采样（AS）方法，用于自适应迁移学习，显著提高了分类精度和训练效率 | 研究仍面临处理来自不同设备、受试者、多中心及健康与患者群体的多样性和不平衡数据集的挑战 | 提高脑机接口（BCI）P300波检测的分类精度和训练效率，适应不同健康状况和多中心数据 | 脑机接口（BCI）P300波检测 | 机器学习 | NA | 迁移学习，主动采样（AS） | 卷积神经网络（CNN） | 神经数据 | 两个不同的国际复制数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 17940 | 2025-10-07 |
Artificial intelligence for natural product drug discovery
2023-11, Nature reviews. Drug discovery
DOI:10.1038/s41573-023-00774-7
PMID:37697042
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综述 | 探讨人工智能与计算组学技术在天然产物药物发现中的协同应用 | 提出人工智能与计算组学技术相结合的新范式，用于挖掘天然产物的药物潜力 | 需要高质量数据集训练深度学习算法，且缺乏有效的算法验证策略 | 通过人工智能方法加速天然产物药物发现进程 | 天然产物分子 | 机器学习 | NA | 计算组学技术 | 深度学习 | 分子数据 | NA | NA | NA | NA | NA |