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 18061 - 18080 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 18061 | 2025-01-28 |
Editorial: Deep learning for high-dimensional sense, non-linear signal processing and intelligent diagnosis
2024, Frontiers in psychiatry
IF:3.2Q2
DOI:10.3389/fpsyt.2024.1538534
PMID:39866684
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 18062 | 2025-01-31 |
Who is WithMe? EEG features for attention in a visual task, with auditory and rhythmic support
2024, Frontiers in neuroscience
IF:3.2Q2
DOI:10.3389/fnins.2024.1434444
PMID:39867449
|
研究论文 | 本研究探讨了与注意力最密切相关的EEG数据表示或特征，并评估了它们在处理跨被试变异性方面的能力 | 研究了单通道EEG时间序列的特征，包括时域特征和递归图，以及从多变量时间序列中直接获得的表示，如全局场功率或功能性脑网络，并探索了对不同类型噪声具有鲁棒性的持久同调特征 | 研究结果仅限于WithMe实验范式，需要进一步研究不同任务以提供更全面的理解 | 研究哪些EEG数据表示或特征与注意力最密切相关，并评估它们在处理跨被试变异性方面的能力 | EEG数据 | 脑机接口 | NA | EEG | 支持向量机(SVM), 深度学习架构 | 时间序列数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 18063 | 2025-01-31 |
A stacking ensemble system for identifying the presence of histological variants in bladder carcinoma: a multicenter study
2024, Frontiers in oncology
IF:3.5Q2
DOI:10.3389/fonc.2024.1469427
PMID:39868365
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研究论文 | 本研究旨在构建一个堆叠集成系统，用于简单、高效且非侵入性地识别膀胱癌的组织学变异 | 使用Swin UNETR算法构建交互式深度学习膀胱癌图像分割框架，并结合放射组学特征和深度学习特征构建堆叠集成系统 | 样本量相对较小，且仅基于CT图像进行分析，未涉及其他影像学或分子生物学数据 | 开发一种非侵入性方法，用于早期识别膀胱癌的组织学变异 | 膀胱癌患者 | 数字病理学 | 膀胱癌 | CT成像、放射组学分析、深度学习 | Swin UNETR、堆叠集成模型 | CT图像 | 训练集410名患者，测试集60名患者 | NA | NA | NA | NA |
| 18064 | 2025-10-07 |
Detecting autism in children through drawing characteristics using the visual-motor integration test
2025-Dec, Health information science and systems
IF:4.7Q1
DOI:10.1007/s13755-025-00338-6
PMID:39877430
|
研究论文 | 通过视觉-运动整合测试中的绘画特征检测儿童自闭症 | 提出基于绘画特征的自闭症分类新方法，采用集成学习显著提升分类准确率至0.934，并识别出5个最具区分度的绘画模式 | 样本量较小（50名儿童），性别分布不均衡（44男6女），仅针对台湾地区学龄儿童 | 开发通过绘画特征区分自闭症儿童与正常发育儿童的分类方法 | 台湾6-12岁学龄儿童（含自闭症儿童和正常发育儿童） | 计算机视觉 | 自闭症 | 视觉-运动整合测试 | 深度学习 | 绘画图像 | 50名儿童（44名男孩，6名女孩） | NA | NA | 准确率 | NA |
| 18065 | 2025-10-07 |
Deep learning driven silicon wafer defect segmentation and classification
2025-Jun, MethodsX
IF:1.6Q2
DOI:10.1016/j.mex.2025.103158
PMID:39877475
|
研究论文 | 本研究开发了一种基于深度学习的硅晶圆缺陷分割与分类系统，并集成大型语言模型提供交互式缺陷分析 | 将深度学习缺陷分割分类与大型语言模型问答能力相结合，实现自动化检测与交互式指导的双重功能 | NA | 实现硅晶圆缺陷的自动化检测与分类，提高集成电路制造质量 | 硅晶圆上的缺陷 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | CNN | 图像 | NA | NA | NA | 平均绝对误差,均方根误差,Dice系数,交并比,准确率,精确率,召回率,F1分数 | NA |
| 18066 | 2025-10-07 |
EyeLiner: A Deep Learning Pipeline for Longitudinal Image Registration Using Fundus Landmarks
2025 Mar-Apr, Ophthalmology science
IF:3.2Q1
DOI:10.1016/j.xops.2024.100664
PMID:39877463
|
研究论文 | 提出名为EyeLiner的深度学习流程，用于基于眼底标志点的纵向图像配准 | 结合CNN关键点检测与基于Transformer的匹配算法，在三个独立数据集上超越现有最先进方法 | 未明确说明计算资源需求和模型处理速度 | 开发用于纵向眼底图像配准的深度学习方法，以改善疾病进展监测 | 眼底彩色照片(CFPs) | 计算机视觉 | 眼科疾病（青光眼、黄斑变性） | 眼底成像 | CNN, Transformer | 图像 | 三个纵向数据集：FIRE、SIGF和CORIS | NA | NA | 平均距离(MD), 曲线下面积(AUC) | NA |
| 18067 | 2025-10-07 |
A deep learning framework for in silico screening of anticancer drugs at the single-cell level
2025-Feb, National science review
IF:16.3Q1
DOI:10.1093/nsr/nwae451
PMID:39872221
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研究论文 | 开发名为Shennong的深度学习框架，用于在单细胞水平进行抗癌药物的计算机筛选 | 利用泛癌种和泛组织的单细胞转录图谱揭示细胞异质性，并开发可预测单细胞药物反应和组织损伤效应的深度学习框架 | NA | 加速药物发现过程并提高药物筛选的准确性和效率 | 恶性细胞、癌前细胞、癌症相关基质细胞和内皮细胞 | 数字病理学 | 癌症 | 单细胞RNA测序(scRNA-seq) | 深度学习 | 单细胞转录组数据 | 泛癌种和泛组织的单细胞转录图谱 | NA | NA | NA | NA |
| 18068 | 2025-10-07 |
Re-locative guided search optimized self-sparse attention enabled deep learning decoder for quantum error correction
2025-Jan-29, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-87782-2
PMID:39875564
|
研究论文 | 提出一种结合重定位引导搜索优化的自稀疏注意力深度学习解码器用于量子纠错 | 集成自稀疏注意力机制和RIGS自然启发算法，增强特征学习能力并避免局部最优问题 | NA | 开发高效的量子纠错解码器 | 量子纠错码 | 量子计算 | NA | 量子纠错编码 | CNN, LSTM | 量子代码 | NA | NA | 自稀疏注意力卷积神经网络与长短期记忆网络结合 | 最小均方误差, 均方根误差, 平均绝对误差, 相关系数, R² | NA |
| 18069 | 2025-01-30 |
Correction: Deep learning model for automated detection of fresh and old vertebral fractures on thoracolumbar CT
2025-Jan-29, European spine journal : official publication of the European Spine Society, the European Spinal Deformity Society, and the European Section of the Cervical Spine Research Society
IF:2.6Q1
DOI:10.1007/s00586-024-08636-5
PMID:39875623
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 18070 | 2025-10-07 |
Whole slide image based deep learning refines prognosis and therapeutic response evaluation in lung adenocarcinoma
2025-Jan-29, NPJ digital medicine
IF:12.4Q1
DOI:10.1038/s41746-025-01470-z
PMID:39875799
|
研究论文 | 基于全切片图像开发深度学习模型预测肺腺癌患者复发风险并指导辅助化疗选择 | 首次将全切片图像与深度学习结合构建预后模型，能够识别可从辅助化疗中获益的高风险II期和III期患者亚组 | NA | 改进肺腺癌患者预后评估和治疗反应评价 | 肺腺癌患者 | 数字病理学 | 肺腺癌 | 全切片图像分析 | 深度学习 | 组织病理学图像 | 多中心队列研究 | NA | NA | 疾病无生存期, Cox回归分析 | NA |
| 18071 | 2025-10-07 |
Virtual biopsy for non-invasive identification of follicular lymphoma histologic transformation using radiomics-based imaging biomarker from PET/CT
2025-Jan-29, BMC medicine
IF:7.0Q1
DOI:10.1186/s12916-025-03893-7
PMID:39875864
|
研究论文 | 本研究开发了一种基于放射组学的影像生物标志物，用于通过PET/CT图像无创识别滤泡性淋巴瘤的组织学转化 | 提出结合无监督EMFusion方法融合PET/CT图像，并整合深度学习提取的放射组学特征与手工特征构建放射组学标签 | NA | 开发无创识别滤泡性淋巴瘤组织学转化的影像生物标志物 | 784名滤泡性淋巴瘤、弥漫大B细胞淋巴瘤和转化型滤泡性淋巴瘤患者 | 数字病理 | 淋巴瘤 | PET/CT成像，放射组学分析 | 深度学习 | 医学影像（PET/CT图像） | 784名患者，来自5个独立医疗中心 | NA | ResNet18 | AUC, 准确率, 灵敏度, 特异性 | NA |
| 18072 | 2025-10-07 |
Deep Learning-Based Precontrast CT Parcellation for MRI-Free Brain Amyloid PET Quantification
2025-Jan-29, Clinical nuclear medicine
IF:9.6Q1
DOI:10.1097/RLU.0000000000005652
PMID:39876079
|
研究论文 | 开发基于深度学习的CT脑区分割模型，用于无MRI的淀粉样蛋白PET定量分析 | 首次使用深度学习直接从CT图像进行脑区分割，无需高分辨率MRI即可实现淀粉样蛋白PET定量 | 回顾性研究，样本量相对有限(226人)，仅使用单一数据集 | 开发不依赖MRI的淀粉样蛋白PET定量方法 | 226名受试者(157名轻度认知障碍或痴呆患者，69名健康对照) | 医学影像分析 | 阿尔茨海默病 | PET/CT成像，T1加权MRI | UNet | CT图像，PET图像，MRI图像 | 226人(训练/验证集60%，测试集40%) | NA | UNet | Dice相似系数，线性回归分析，组内相关系数，SUVR | NA |
| 18073 | 2025-10-07 |
Multiplex Detection and Quantification of Virus Co-Infections Using Label-free Surface-Enhanced Raman Spectroscopy and Deep Learning Algorithms
2025-Jan-28, ACS sensors
IF:8.2Q1
DOI:10.1021/acssensors.4c03209
PMID:39874586
|
研究论文 | 开发了一种结合表面增强拉曼光谱和深度学习的无标记诊断平台，用于快速定量检测呼吸道病毒共感染 | 首次将表面增强拉曼光谱与深度学习算法结合，实现病毒共感染的无标记快速检测和定量分析 | NA | 开发快速检测和定量分析呼吸道病毒共感染的新方法 | 11种病毒、9种双病毒混合物和4种三病毒混合物 | 机器学习 | 呼吸道感染 | 表面增强拉曼光谱 | 深度学习 | 光谱数据 | 超过120万条SERS光谱，来自唾液样本中的多种病毒组合 | NA | MultiplexCR | 准确率, 平均绝对误差 | NA |
| 18074 | 2025-10-07 |
Artificial Intelligence and Identification of the Deceased: a Narrative Review With Implications in Forensic Science
2025-Jan-28, Behavioral sciences & the law
IF:1.0Q4
DOI:10.1002/bsl.2718
PMID:39875344
|
综述 | 本文综述人工智能在法医科学中死者身份识别领域的应用现状与前景 | 系统整合AI技术在法医人类学生物特征预测中的应用，预见AI与人类学方法融合将带来调查技术的范式转变 | 作为叙述性综述，未进行定量荟萃分析，主要基于现有文献的定性总结 | 探讨人工智能工具在灾难遇难者识别和法医案件工作中建立生物特征档案的应用价值 | 未知身份死者的生物特征参数（性别、年龄、身高、生物地理亲缘关系和DNA图谱） | 法医科学 | NA | 文献检索（PubMed, Scopus, Web of Science, ScienceDirect） | 机器学习,深度学习 | 文献数据 | NA | NA | NA | 准确性,时间效率 | NA |
| 18075 | 2025-10-07 |
Dataset for developing deep learning models to assess crack width and self-healing progress in concrete
2025-Jan-28, Scientific data
IF:5.8Q1
DOI:10.1038/s41597-025-04485-z
PMID:39875392
|
研究论文 | 本文提出了一个用于评估混凝土裂缝宽度和自愈合进程的深度学习数据集 | 开发了结合亮度分布特征和参考测量值的大规模数据集，适用于基于图像的深度CNN模型开发 | 技术验证研究仅探讨了样本位置、表面湿度水平和操作人员三个影响因素 | 开发用于混凝土裂缝宽度评估和自愈合评价的深度学习元传感器 | 高强度混凝土试件 | 计算机视觉 | NA | 高分辨率扫描、尺度不变图像处理 | CNN | 图像 | 19,098条亮度分布记录，包含参考测量值和基准测量值 | NA | NA | NA | NA |
| 18076 | 2025-10-07 |
Superpixel guided spectral-spatial feature extraction and weighted feature fusion for hyperspectral image classification with limited training samples
2025-Jan-28, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-87030-7
PMID:39875499
|
研究论文 | 提出一种基于超像素引导的光谱-空间特征提取和加权特征融合模型，用于解决高光谱图像在有限训练样本下的分类问题 | 通过超像素引导从多角度和多阶段充分挖掘高光谱图像中未被利用的光谱和空间特征，并设计像素级CNN和双尺度超像素级GCN的加权特征融合框架 | 仅在每类5个训练样本的极端条件下验证，未探讨在不同样本数量下的性能变化 | 解决高光谱图像在有限训练样本情况下的分类精度问题 | 高光谱图像 | 计算机视觉 | NA | 高光谱成像 | CNN, GCN | 高光谱图像 | 三个广泛使用的数据集，每类仅5个训练样本 | NA | 基于像素的CNN，基于双尺度超像素的GCN | 分类精度 | NA |
| 18077 | 2025-10-07 |
Leveraging synthetic data to improve regional sea level predictions
2025-Jan-28, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-88078-1
PMID:39875524
|
研究论文 | 提出一种结合TimesGAN和ConvLSTM的深度学习方法，利用卫星测高数据提升区域海平面预测精度 | 首次将TimesGAN生成合成数据与ConvLSTM模型结合应用于海平面预测，显著提升预测准确率 | 仅针对六个特定区域进行测试，需要更多区域验证通用性 | 改进区域海平面预测模型，特别关注潮位计稀疏的发展中国家 | 上海、纽约、里斯本三个发达地区以及利比里亚、加蓬、索马里三个发展中地区的海平面数据 | 机器学习 | NA | 卫星测高 | GAN, LSTM | 时间序列数据 | 6个区域（3个发达地区，3个发展中地区） | NA | TimesGAN, ConvLSTM | 均方误差 | NA |
| 18078 | 2025-01-30 |
Author Correction: AIVariant: a deep learning-based somatic variant detector for highly contaminated tumor samples
2025-Jan-28, Experimental & molecular medicine
DOI:10.1038/s12276-025-01405-4
PMID:39875568
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 18079 | 2025-10-07 |
A novel arc detection and identification method in pantograph-catenary system based on deep learning
2025-Jan-28, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-88109-x
PMID:39875621
|
研究论文 | 提出一种基于深度学习的弓网系统电弧检测与识别方法ArcMSD | 改进了Inception V3模型，引入引导锚点机制、注意力机制和上采样技术 | NA | 提高弓网系统电弧检测的准确性和效率 | 弓网系统中的电弧现象 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | CNN | 图像 | 从ISCS系统视频中截取的连续帧图像 | NA | 改进的Inception V3 | 平均精度均值(mAP) | NA |
| 18080 | 2025-10-07 |
Impacted lower third molar classification and difficulty index assessment: comparisons among dental students, general practitioners and deep learning model assistance
2025-Jan-28, BMC oral health
IF:2.6Q1
DOI:10.1186/s12903-025-05425-4
PMID:39875882
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研究论文 | 本研究评估卷积神经网络在下颌阻生第三磨牙分类和难度指数评估中的有效性，并与牙科学生和全科牙医的表现进行比较 | 首次比较深度学习模型辅助下牙科学生和全科牙医在下颌阻生第三磨牙分类和难度评估中的表现差异 | 研究样本量有限（1200张全景X光片），未包含更广泛的临床病例 | 评估CNN在下颌阻生第三磨牙手术难度预测中的辅助诊断价值 | 下颌阻生第三磨牙的全景X光影像 | 计算机视觉 | 口腔疾病 | 全景X光摄影 | CNN | 图像 | 1200张下颌阻生第三磨牙的裁剪全景X光片 | NA | NA | 准确率,kappa分数 | NA |