深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 33074 篇文献，本页显示第 18381 - 18400 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 18381 | 2025-01-25 |
GPT-D: Inducing Dementia-related Linguistic Anomalies by Deliberate Degradation of Artificial Neural Language Models
2022-May, Proceedings of the conference. Association for Computational Linguistics. Meeting
DOI:10.18653/v1/2022.acl-long.131
PMID:39845531
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研究论文 | 本文提出了一种通过人工降级预训练的Transformer深度学习模型（GPT-2）来诱导与痴呆症相关的语言异常的新方法 | 提出了一种新颖的方法，通过将预训练的GPT-2模型与其人工降级版本（GPT-D）配对，计算这两个模型在认知健康与受损个体语言上的比率，从而诱导痴呆症相关的语言异常 | 方法的泛化能力仍需进一步验证，尤其是在更大规模的数据集上 | 研究深度学习模型在区分认知健康个体与阿尔茨海默病患者语言方面的能力，并探索生成神经语言模型与痴呆症对人类语言特征的影响之间的关系 | 认知健康个体与阿尔茨海默病患者的语言数据 | 自然语言处理 | 阿尔茨海默病 | Transformer深度学习模型 | GPT-2, GPT-D | 文本 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 18382 | 2025-10-07 |
A deep neural network for the classification of epileptic seizures using hierarchical attention mechanism
2022, Soft computing
IF:3.1Q2
DOI:10.1007/s00500-022-07122-8
PMID:35465467
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研究论文 | 提出一种集成层次注意力机制的深度神经网络用于癫痫发作分类 | 将层次注意力机制与卷积架构相结合，在保证高精度的同时降低计算复杂度 | 未明确说明具体计算复杂度的量化指标和对比基线 | 开发计算复杂度低且分类精度高的癫痫发作分类算法 | 脑电图信号和癫痫发作患者 | 机器学习 | 癫痫 | 脑电图 | CNN | 脑电图信号 | NA | NA | 自定义卷积架构集成层次注意力机制 | 准确率, 计算时间 | NA |
| 18383 | 2025-10-07 |
Feasibility verification of deep-learning based collimator-less imaging system using a voxelated GAGG(Ce) single volume detector: A Monte Carlo simulation
2025-Mar, Applied radiation and isotopes : including data, instrumentation and methods for use in agriculture, industry and medicine
IF:1.6Q3
DOI:10.1016/j.apradiso.2024.111605
PMID:39616796
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研究论文 | 通过蒙特卡罗模拟验证基于深度学习的无准直器成像系统在体素化GAGG(Ce)单体积探测器中的可行性 | 提出无需任何类型相互作用过滤的深度学习无准直器成像系统，利用体素化探测器能量沉积模式重建源分布 | 基于蒙特卡罗模拟研究，尚未进行实际物理实验验证 | 验证基于深度学习的无准直器成像系统的可行性 | Co、Ba、Na、Cs点源在2000个位置的成像 | 医学成像 | NA | 蒙特卡罗模拟(MCNP6) | 全卷积网络 | 能量沉积模式数据、能谱数据 | 2000个点源位置，单源和多源数据 | NA | 全卷积网络 | 图像相似度 | NA |
| 18384 | 2024-08-07 |
Deep learning to predict fetal acidemia
2025-Feb, American journal of obstetrics and gynecology
IF:8.7Q1
DOI:10.1016/j.ajog.2024.07.031
PMID:39084497
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 18385 | 2024-08-07 |
Deep learning to predict fetal acidemia: a response
2025-Feb, American journal of obstetrics and gynecology
IF:8.7Q1
DOI:10.1016/j.ajog.2024.07.037
PMID:39074680
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 18386 | 2025-10-07 |
Disease Activity and Therapeutic Response to Pegcetacoplan for Geographic Atrophy Identified by Deep Learning-Based Analysis of OCT
2025-Feb, Ophthalmology
IF:13.1Q1
DOI:10.1016/j.ophtha.2024.08.017
PMID:39151755
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研究论文 | 使用基于深度学习的OCT图像分析量化pegcetacoplan治疗下地理萎缩患者光感受器和视网膜色素上皮层的形态变化 | 首次采用深度学习技术对OCT图像进行自动分割，量化分析地理萎缩治疗中光感受器与视网膜色素上皮层的动态变化 | 研究为事后纵向图像分析，样本来源仅限于两项III期临床试验 | 评估pegcetacoplan治疗对地理萎缩患者视网膜结构的治疗效果 | 年龄相关性黄斑变性导致地理萎缩的患者 | 数字病理 | 年龄相关性黄斑变性 | OCT成像 | 深度学习 | 医学图像 | 897名患者的897只眼睛 | NA | NA | RPE损失面积变化率,EZ损失面积变化率 | NA |
| 18387 | 2025-10-07 |
Skeletal muscle is independently associated with grade 3-4 toxicity in advanced stage pancreatic ductal adenocarcinoma patients receiving chemotherapy
2025-Feb, Clinical nutrition ESPEN
IF:2.9Q3
DOI:10.1016/j.clnesp.2024.11.004
PMID:39577693
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研究论文 | 本研究探讨晚期胰腺导管腺癌患者身体成分与FOLFIRINOX化疗方案毒性之间的关联 | 首次使用深度学习自动分割CT图像评估身体成分，并发现肌肉减少症和早期肌肉脂肪消耗与治疗毒性独立相关 | 回顾性研究设计，样本量较小(n=65)，单中心数据 | 研究晚期胰腺癌患者身体成分与化疗毒性的关系 | 晚期胰腺导管腺癌患者 | 数字病理 | 胰腺癌 | CT成像，深度学习分割 | 深度学习 | CT医学影像 | 65名患者 | NA | NA | 回归系数，置信区间，p值 | NA |
| 18388 | 2025-10-07 |
Increased chloroplast occupancy in bundle sheath cells of rice hap3H mutants revealed by Chloro-Count: a new deep learning-based tool
2025-Feb, The New phytologist
DOI:10.1111/nph.20332
PMID:39668515
|
研究论文 | 本研究开发了基于深度学习的叶绿体计数工具Chloro-Count，并利用该工具发现水稻OsHAP3H功能缺失突变体束鞘细胞中叶绿体占有率增加50% | 开发了新型深度学习工具Chloro-Count用于精确量化叶绿体，首次发现OsHAP3H基因在调控束鞘细胞叶绿体占有率中的限制作用 | 2D量化方法受叶绿体在细胞内位置影响可能不够准确 | 通过提升水稻光合作用潜力来增加产量 | 水稻OsHAP3H功能获得和功能缺失突变体的束鞘细胞 | 计算机视觉 | NA | 深度学习图像分析 | CNN | 细胞图像 | 水稻OsHAP3H突变体植株 | NA | NA | 定量精度 | NA |
| 18389 | 2025-10-07 |
χ-sepnet: Deep Neural Network for Magnetic Susceptibility Source Separation
2025-Feb-01, Human brain mapping
IF:3.5Q1
DOI:10.1002/hbm.70136
PMID:39835664
|
研究论文 | 开发了一种名为χ-sepnet的深度学习网络，用于磁化率源分离，能够分别估计大脑中的顺磁性和抗磁性磁化率源分布 | 提出了两种基于深度学习的磁化率源分离流程，其中χ-sepnet-仅需多回波GRE数据即可实现高质量的磁化率分离 | 需要对各种疾病和病理状况进行进一步评估 | 解决磁化率源分离中的偶极反演不适定问题和条纹伪影 | 健康受试者和多发性硬化症患者的大脑 | 医学影像分析 | 多发性硬化症 | 多回波GRE，多回波自旋回波，定量磁化率成像 | 深度神经网络 | 磁共振成像数据 | 健康受试者和多发性硬化症患者（包含250个病灶） | NA | χ-sepnet | 定性评估，定量分析，视觉检查 | NA |
| 18390 | 2025-10-07 |
Mixed reality infrastructure based on deep learning medical image segmentation and 3D visualization for bone tumors using DCU-Net
2025-Feb, Journal of bone oncology
IF:3.1Q2
DOI:10.1016/j.jbo.2024.100654
PMID:39839577
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研究论文 | 提出基于DCU-Net的混合现实系统用于骨肿瘤图像分割和3D可视化 | 提出结合双维度降维和通道注意力门控机制的DCU-Net模型，并构建混合现实基础设施 | NA | 提升骨肿瘤图像分割精度和3D重建效果，辅助疾病诊断和治疗 | 骨肿瘤CT图像 | 计算机视觉 | 骨肿瘤 | CT成像 | U-Net变体 | 医学图像 | 医院骨肿瘤数据集 | NA | DCU-Net | DSC,召回率,精确率,3D顶点距离误差,Likert量表 | NA |
| 18391 | 2025-01-24 |
Mid-infrared spectra of dried and roasted cocoa (Theobroma cacao L.): A dataset for machine learning-based classification of cocoa varieties and prediction of theobromine and caffeine content
2025-Feb, Data in brief
IF:1.0Q3
DOI:10.1016/j.dib.2024.111243
PMID:39840227
|
研究论文 | 本文提供了一个关于干燥和烘焙可可豆的中红外光谱数据集，用于基于机器学习的可可品种分类和可可碱及咖啡因含量预测 | 该数据集结合了中红外光谱数据和HPLC定量分析，为机器学习模型提供了非破坏性的方法来预测可可碱和咖啡因含量及可可品种 | 数据集的应用可能受限于样本的多样性和实验条件的控制 | 开发自动化工具以支持可可工业中的实时质量控制、品种分类和产品优化 | 干燥和烘焙的可可豆 | 机器学习 | NA | ATR-FTIR光谱和HPLC | NA | 光谱数据 | 数据集包含根据实验条件和重复组织的Excel表格 | NA | NA | NA | NA |
| 18392 | 2025-10-07 |
An interpretable multi-scale convolutional attention residual neural network for glioma grading with Raman spectroscopy
2025-Jan-23, Analytical methods : advancing methods and applications
IF:2.7Q1
DOI:10.1039/d4ay02068e
PMID:39686848
|
研究论文 | 提出一种用于拉曼光谱胶质瘤分级的可解释多尺度卷积注意力残差神经网络 | 结合多尺度通道和空间注意力机制与残差结构，增强模型特征提取能力，并利用Grad-CAM实现模型可解释性 | 未明确说明样本数据的具体规模和来源限制 | 开发深度学习模型提高胶质瘤分级的准确性和可解释性 | 高级别胶质瘤(HGG)、低级别胶质瘤(LGG)和正常脑组织 | 机器学习 | 胶质瘤 | 拉曼光谱 | CNN | 光谱数据 | NA | NA | Multi-Scale Convolutional Attention Residual Network (M-SCA ResNet) | 准确率, 加权F1分数 | NA |
| 18393 | 2025-10-07 |
Biomimetic Fingerprint-like Unclonable Optical Anticounterfeiting System with Selectively In Situ-Synthesized Perovskite Quantum Dots Embedded in Spontaneous-Phase-Separated Polymers
2025-Jan-22, ACS applied materials & interfaces
IF:8.3Q1
DOI:10.1021/acsami.4c20440
PMID:39780348
|
研究论文 | 提出一种基于钙钛矿量子点指纹物理不可克隆功能的仿生防伪系统 | 利用聚合物自发相分离和选择性原位合成钙钛矿量子点作为熵源，实现多色指纹标识符和随机三维形貌 | NA | 开发新型光学防伪技术以应对物联网时代的防伪挑战 | 钙钛矿量子点指纹物理不可克隆功能标签 | 材料科学 | NA | 聚合物相分离技术、量子点原位合成 | 深度学习 | 图像 | NA | NA | NA | 认证效率、认证准确率 | NA |
| 18394 | 2025-01-24 |
Artificial intelligence streamlines scientific discovery of drug-target interactions
2025-Jan-22, British journal of pharmacology
IF:6.8Q1
DOI:10.1111/bph.17427
PMID:39843168
|
综述 | 本文综述了人工智能（AI）技术在药物靶点相互作用（DTI）预测中的应用 | 本文系统性地概述了AI在DTI预测中的应用，包括经典机器学习、深度学习和基于网络的方法，并指出了当前挑战和未来方向 | 本文未涉及具体实验验证，主要集中于理论和方法论的探讨 | 探讨AI技术在药物发现和开发中的应用，特别是DTI预测 | 药物靶点相互作用（DTI） | 机器学习 | NA | NA | 经典机器学习、深度学习、基于网络的方法 | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 18395 | 2025-10-07 |
Comparative analysis of deep learning and radiomic signatures for overall survival prediction in recurrent high-grade glioma treated with immunotherapy
2025-Jan-21, Cancer imaging : the official publication of the International Cancer Imaging Society
IF:3.5Q1
DOI:10.1186/s40644-024-00818-0
PMID:39838503
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研究论文 | 比较深度学习和影像组学特征在预测接受免疫治疗的复发性高级别胶质瘤患者总生存期方面的表现 | 首次系统比较基于手动分割和CNN自动分割的影像组学特征以及端到端深度学习模型在复发性高级别胶质瘤生存预测中的性能 | 回顾性研究、样本量有限、端到端模型可解释性较差 | 预测复发性高级别胶质瘤患者接受免疫治疗后的总生存期 | 154例来自多中心的复发性高级别胶质瘤患者 | 医学影像分析 | 脑肿瘤/高级别胶质瘤 | 影像组学分析、深度学习 | CNN, SVM | 医学影像 | 154例复发性高级别胶质瘤病例 | NA | 卷积神经网络 | AUC | NA |
| 18396 | 2025-10-07 |
On the Effect of the Patient Table on Attenuation in Myocardial Perfusion Imaging SPECT
2025-Jan-20, EJNMMI physics
IF:3.0Q2
DOI:10.1186/s40658-024-00713-4
PMID:39832088
|
研究论文 | 本研究通过体模扫描和患者极坐标图分析，评估了患者检查台对心肌灌注成像SPECT衰减校正的影响 | 首次结合体模测量和患者研究数据，开发自动移除CT中患者检查台的算法，系统评估检查台对衰减校正的影响 | 仅包含15例患者的小样本回顾性队列，未进行大规模临床验证 | 评估患者检查台对心肌灌注成像SPECT衰减校正的影响 | Jaszczak体模扫描和15例患者的心肌灌注成像数据 | 医学影像处理 | 心血管疾病 | SPECT心肌灌注成像，CT衰减校正 | NA | 医学影像数据（SPECT，CT） | Jaszczak体模扫描和15例患者 | NA | NA | 百分比差异，段灌注评分，p值 | NA |
| 18397 | 2025-10-07 |
Triple-attentions based salient object detector for strip steel surface defects
2025-Jan-20, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-86353-9
PMID:39833226
|
研究论文 | 提出了一种基于三重注意力机制的带钢表面缺陷检测器TADet | 引入了创新的三重注意力机制，从通道-宽度、通道-高度和宽度-高度三个相互关联的二维平面视角同时迭代优化和融合特征图 | NA | 提高带钢表面缺陷检测的准确性 | 带钢表面缺陷 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | 编码器-解码器网络 | 图像 | NA | NA | TADet | 平均绝对误差, S-measure, E-measure, F-measure | NA |
| 18398 | 2025-10-07 |
Multi-branch LSTM encoded latent features with CNN-LSTM for Youtube popularity prediction
2025-Jan-20, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-86785-3
PMID:39833294
|
研究论文 | 提出一种基于多分支LSTM编码潜在特征与CNN-LSTM融合的YouTube视频流行度预测方法 | 使用新颖的多分支子-父LSTM网络将视频特征映射到低维空间获取潜在特征，并融合CNN与LSTM进行预测 | NA | 预测YouTube视频的流行度 | YouTube视频数据 | 自然语言处理 | NA | 深度学习 | LSTM, CNN | 视频特征数据 | NA | NA | 多分支LSTM, CNN-LSTM融合网络 | MAE, R² | NA |
| 18399 | 2025-10-07 |
Towards a decision support system for post bariatric hypoglycaemia: development of forecasting algorithms in unrestricted daily-life conditions
2025-Jan-20, BMC medical informatics and decision making
IF:3.3Q2
DOI:10.1186/s12911-025-02856-5
PMID:39833876
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研究论文 | 开发基于线性和深度学习模型的算法，用于预测减肥手术后低血糖事件 | 在无限制日常生活条件下开发PBH事件预测算法，比较了传统自回归模型与深度学习模型的性能 | 仅使用连续血糖监测数据作为单一输入，数据噪声和餐后血糖快速变化带来挑战 | 开发决策支持系统预警减肥手术后低血糖事件 | 50名接受Roux-en-Y胃分流术后出现PBH的患者 | 机器学习 | 代谢疾病 | 连续血糖监测(CGM) | 自回归模型,深度学习模型 | 时间序列血糖数据 | 50名患者，监测长达50天 | NA | 递归自回归模型(rAR) | 精确率,召回率,F1分数,每日误报数,时间增益 | NA |
| 18400 | 2025-10-07 |
Interpretable machine learning model for outcome prediction in patients with aneurysmatic subarachnoid hemorrhage
2025-Jan-20, Critical care (London, England)
DOI:10.1186/s13054-024-05245-y
PMID:39833976
|
研究论文 | 开发用于预测动脉瘤性蛛网膜下腔出血患者功能结局的深度学习模型 | 首次将深度学习模型应用于aSAH患者功能结局预测，并采用SHAP方法增强模型可解释性 | 研究仅基于日本五家医院的数据，样本量相对有限 | 预测动脉瘤性蛛网膜下腔出血患者的功能结局以优化治疗策略 | 718名动脉瘤性蛛网膜下腔出血患者 | 机器学习 | 脑血管疾病 | 深度学习 | 深度学习模型 | 临床数据 | 718名患者 | NA | NA | AUC | NA |