深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 34204 篇文献，本页显示第 19721 - 19740 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 19721 | 2025-10-07 |
Prospective de novo drug design with deep interactome learning
2024-Apr-22, Nature communications
IF:14.7Q1
DOI:10.1038/s41467-024-47613-w
PMID:38649351
|
研究论文 | 提出一种基于相互作用组深度学习的从头药物设计方法，能够生成具有特定生物活性的类药分子 | 结合图神经网络和化学语言模型的优势，实现无需特定应用强化学习、迁移学习或少样本学习的零样本化合物库构建 | NA | 开发基于相互作用组深度学习的从头药物设计方法 | 人类过氧化物酶体增殖物激活受体γ亚型结合位点的潜在新配体 | 机器学习 | NA | 相互作用组深度学习 | 图神经网络,化学语言模型 | 化学结构数据,蛋白质结构数据 | NA | NA | NA | 生物活性,选择性谱,结合模式确认 | NA |
| 19722 | 2025-10-07 |
Multimodal Image Confidence: A Novel Method for Tumor and Organ Boundary Representation
2025-Feb-01, International journal of radiation oncology, biology, physics
DOI:10.1016/j.ijrobp.2024.09.020
PMID:39303999
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研究论文 | 提出一种名为多模态图像置信度(MMC)的创新算法，利用多模态医学图像的互补优势为感兴趣区域内的每个体素分配置信度 | 无需模型训练，通过可解释的数学模型基于体素间相关性传播体素置信度，区别于基于深度学习的方法 | NA | 解决医学图像中肿瘤和危及器官边界模糊的问题，提高放疗计划和其他任务的准确性 | 鼻咽癌病例和胶质瘤病例 | 数字病理 | 鼻咽癌, 胶质瘤 | 多模态医学成像 | NA | 3D医学图像 | 156例鼻咽癌病例和1251例胶质瘤病例 | NA | NA | 定性评估, 定量分析 | NA |
| 19723 | 2025-01-20 |
Development and Validation of KCPREDICT: A Deep Learning Model for Early Detection of Coronary Artery Lesions in Kawasaki Disease Patients
2025-Jan-18, Pediatric cardiology
IF:1.5Q2
DOI:10.1007/s00246-024-03762-9
PMID:39825907
|
研究论文 | 本研究开发并验证了一种名为KCPREDICT的深度学习模型，用于早期检测川崎病患者的冠状动脉病变 | 开发了一种新的深度学习算法KCPREDICT，利用24个特征（包括基本患者信息、五个经典川崎病临床体征和14个实验室测量值）来区分川崎病患者的冠状动脉病变 | 研究数据仅来自上海儿童医学中心，可能限制了模型的普遍适用性 | 开发并验证一种人工智能算法，以区分川崎病患者的冠状动脉病变，支持入院时的诊断决策 | 川崎病患者 | 机器学习 | 心血管疾病 | 深度学习 | 决策树模型 | 临床数据 | 1474例川崎病病例 | NA | NA | NA | NA |
| 19724 | 2025-10-07 |
Explainable analysis of infrared and visible light image fusion based on deep learning
2025-Jan-17, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-79684-6
PMID:39820058
|
研究论文 | 本文基于深度学习研究红外与可见光图像融合的可解释性分析方法 | 结合CNN局部上下文提取和Transformer全局注意力机制的多模态图像融合模型，并采用DDFImage算法生成局部解释信息 | NA | 增强模型理解与应用的可信度 | 红外与可见光图像融合技术 | 计算机视觉 | NA | 图像融合技术 | CNN, Transformer | 红外图像, 可见光图像 | NA | NA | CNN, Transformer | NA | NA |
| 19725 | 2025-10-07 |
Improving timing resolution of BGO for TOF-PET: a comparative analysis with and without deep learning
2025-Jan-17, EJNMMI physics
IF:3.0Q2
DOI:10.1186/s40658-024-00711-6
PMID:39821728
|
研究论文 | 比较传统时间估计方法与基于深度学习方法在提高BGO闪烁体TOF-PET时间分辨率方面的性能 | 首次系统比较单阈值、双阈值和CNN方法在BGO闪烁体时间分辨率提升中的表现，发现CNN在短晶体中具有显著优势 | CNN方法需要更复杂的波形数字化处理，计算复杂度较高 | 提高BGO闪烁体在飞行时间正电子发射断层扫描中的时间分辨率 | BGO闪烁晶体和NUV-HD-MT硅光电倍增管信号 | 医学影像处理 | NA | 飞行时间正电子发射断层扫描，Cherenkov光子探测 | CNN | 数字化波形信号 | 2×2×3 mm³和2×2×20 mm³两种尺寸的BGO晶体 | NA | 卷积神经网络 | 符合时间分辨率，半高全宽 | NA |
| 19726 | 2025-10-07 |
Biologically relevant integration of transcriptomics profiles from cancer cell lines, patient-derived xenografts, and clinical tumors using deep learning
2025-Jan-17, Science advances
IF:11.7Q1
DOI:10.1126/sciadv.adn5596
PMID:39823329
|
研究论文 | 开发了一种名为MOBER的深度学习方法，用于整合癌症细胞系、患者来源异种移植模型和临床肿瘤的转录组学数据 | 同时提取生物学意义嵌入并去除混杂信息，能够识别与临床肿瘤转录相似性最高的临床前模型 | NA | 提高癌症临床前模型的临床转化能力 | 癌症细胞系、患者来源异种移植模型和临床肿瘤 | 机器学习 | 癌症 | 转录组学分析 | 深度学习 | 转录组数据 | 932个癌症细胞系、434个患者来源异种移植模型和11,159个临床肿瘤 | NA | NA | NA | NA |
| 19727 | 2025-10-07 |
Multi-label segmentation of carpal bones in MRI using expansion transfer learning
2025-Jan-17, Physics in medicine and biology
IF:3.3Q1
DOI:10.1088/1361-6560/adabae
PMID:39823747
|
研究论文 | 开发了一种基于扩张迁移学习的深度学习方法来分割MRI中的八块腕骨 | 首次提出基于CNN的MRI人类腕骨多标签分割方法，引入了扩张迁移学习(ETL)架构 | 仅使用了15个MRI扫描的小型数据集 | 开发用于治疗规划和腕部动态分析的腕骨分割方法 | 人类腕骨 | 医学影像分析 | 骨科疾病 | MRI | CNN | 3D MRI图像 | 15个3.0-T MRI扫描，来自5名健康受试者 | NA | 改进的3D U-Net | Dice相似系数, 平均表面距离, Hausdorff距离 | NA |
| 19728 | 2025-10-07 |
Predicting EV battery state of health using long short term degradation feature extraction and FEA TimeMixer
2025-Jan-16, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-85492-3
PMID:39819968
|
研究论文 | 提出一种基于长短时电池退化特征提取和FEA-TimeMixer模型的新能源汽车电池健康状态预测方法 | 引入新型自动SOH提取算法、使用自编码器融合长短时SOH退化趋势特征、在TimeMixer模型中引入频率增强注意力机制 | NA | 提高不同预测长度下电池健康状态预测的准确性 | 新能源汽车电池 | 机器学习 | NA | 经验退化模型、完全集合经验模态分解与自适应噪声 | 自编码器, TimeMixer | 离线充电数据 | NA | NA | FEA-TimeMixer | 平均绝对误差 | NA |
| 19729 | 2025-10-07 |
A deep learning based detection algorithm for anomalous behavior and anomalous item on buses
2025-Jan-16, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-85962-8
PMID:39820021
|
研究论文 | 提出一种基于深度学习的公交车异常行为和异常物品检测算法 | 提出改进的YOLOv5算法MD-AODA，结合车载人脸检测与目标跟踪的口罩检测策略，以及基于几何尺度转换的大尺寸异常物品识别方法 | NA | 开发公交车场景下的异常行为和物品检测系统 | 公交车乘客行为和携带物品 | 计算机视觉 | NA | 视频分析 | CNN | 视频 | 实际公交车视频数据 | NA | YOLOv5 | 准确率, 时效性 | 嵌入式视频分析系统 |
| 19730 | 2025-10-07 |
Mitochondrial segmentation and function prediction in live-cell images with deep learning
2025-Jan-16, Nature communications
IF:14.7Q1
DOI:10.1038/s41467-025-55825-x
PMID:39820041
|
研究论文 | 开发名为MoDL的深度学习算法，用于活细胞线粒体图像分割和功能预测 | 首次将线粒体形态分割与功能预测结合，采用集成学习策略，能够通过小样本训练预测未知细胞类型的线粒体功能 | NA | 通过分析线粒体形态特征预测其功能，探索线粒体形态与功能之间的复杂关系 | 活细胞中的线粒体 | 计算机视觉 | NA | 超分辨率成像 | 深度学习 | 图像 | 20,000个手动标注的线粒体用于分割训练，超过100,000张超分辨率图像用于功能预测训练 | NA | NA | 分割准确度 | NA |
| 19731 | 2025-10-07 |
PHARAOH: A collaborative crowdsourcing platform for phenotyping and regional analysis of histology
2025-Jan-16, Nature communications
IF:14.7Q1
DOI:10.1038/s41467-024-55780-z
PMID:39820318
|
研究论文 | 介绍PHARAOH——一个用于组织学表型分析和区域分析的协作式众包平台 | 采用弱监督、人在环的学习框架，通过组织图像特征将组织区域聚类为形态均匀的簇进行批量标注 | NA | 促进定制计算机视觉模型的开发与共享，用于组织学表型分析和区域分析 | 组织病理学图像 | 数字病理学 | NA | 弱监督学习 | 深度学习 | 组织图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 19732 | 2025-10-07 |
Harnessing deep learning to detect bronchiolitis obliterans syndrome from chest CT
2025-Jan-16, Communications medicine
IF:5.4Q1
DOI:10.1038/s43856-025-00732-x
PMID:39820581
|
研究论文 | 本研究开发了一种基于深度学习的CT影像分析方法，用于检测肺移植后的闭塞性细支气管炎综合征 | 首次将深度神经网络应用于BOS检测，采用协同训练方法解决小样本数据场景下的模型训练问题 | 研究样本量较小（75例患者），需要在更大规模数据集中验证 | 开发基于CT影像的BOS早期检测方法 | 肺移植后患者，包括26例BOS患者和49例非BOS患者 | 计算机视觉 | 肺移植后并发症 | CT影像分析 | DNN | CT扫描图像 | 75例肺移植后患者（26例BOS，49例非BOS） | NA | NA | ROC-AUC | NA |
| 19733 | 2025-10-07 |
Comparative analysis of deep learning models for crack detection in buildings
2025-Jan-16, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-85983-3
PMID:39820575
|
研究论文 | 本文开发并比较了多种深度学习模型用于建筑物裂缝检测 | 开发了新颖的深度学习图像处理方法解决数据稀缺问题，并对多种模型进行综合比较分析 | NA | 实现建筑物结构表面裂缝的精确、快速和自动识别 | 砖砌建筑物表面图像 | 计算机视觉 | NA | 深度学习图像处理 | CNN | 图像 | 24,000张图像 | NA | Inception V3,VGG-16,RESNET-50,VGG-19,Inception ResNetV2,CNN-RES MLP | 准确率,精确率,召回率,ROC值 | NA |
| 19734 | 2025-10-07 |
The segmentation of nanoparticles with a novel approach of HRU2-Net†
2025-Jan-16, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-86085-w
PMID:39820790
|
研究论文 | 提出了一种基于HRU2-Net的纳米颗粒分割新方法 | 在U-Net模型基础上进行改进，引入多层次语义信息融合机制 | NA | 提高纳米颗粒分割的准确性和效果 | 纳米颗粒 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | CNN | 图像 | NA | NA | U-Net, HRU2-Net | MIoU, 准确率 | NA |
| 19735 | 2025-10-07 |
Predicting Age and Visual-Motor Integration Using Origami Photographs: Deep Learning Study
2025-Jan-10, JMIR formative research
IF:2.0Q4
DOI:10.2196/58421
PMID:39803896
|
研究论文 | 本研究应用深度学习技术通过折纸照片预测儿童年龄和视觉-运动整合能力发展 | 首次将人工智能技术应用于儿童折纸作品分析，通过多角度照片组合预测发育指标 | 样本量相对有限（515名儿童），仅使用折纸狗单一模型进行评估 | 开发基于折纸作品的儿童发育评估AI工具 | 2-6岁学前儿童及其折纸作品 | 计算机视觉 | 儿童发育评估 | 数字摄影，标准化发育测试 | CNN, 集成学习, 多层感知机 | 图像 | 515名2-6岁儿童，按4:1比例分为训练集和测试集 | PyTorch/TensorFlow, Scikit-learn | ResNet-50, XGBoost, 多层感知机 | R2, 准确率, 平均绝对误差, 相关系数 | NA |
| 19736 | 2025-10-07 |
Awareness and Attitude Toward Artificial Intelligence Among Medical Students and Pathology Trainees: Survey Study
2025-Jan-10, JMIR medical education
IF:3.2Q1
DOI:10.2196/62669
PMID:39803949
|
调查研究 | 本研究通过问卷调查评估和比较约旦医学生和病理住院医师对人工智能在医学中应用的认知和态度 | 这是约旦首个分析医学生对AI看法的研究，也是首次纳入病理住院医师视角的研究 | 研究仅限于约旦的5所公立医学院和4个住院医师项目，样本代表性有限 | 评估医学生和病理住院医师对医学人工智能的认知水平和态度 | 约旦5所公立医学院的医学生和4个住院医师项目的病理住院医师 | 医学教育 | NA | 网络问卷调查 | NA | 问卷调查数据 | 394名受访者（328名医学生和66名病理住院医师） | NA | NA | 统计显著性检验（P值） | NA |
| 19737 | 2024-12-05 |
I can see clearly now the blur has gone: Deep learning efficiencies in single-photon emission computed tomography myocardial perfusion imaging
2025-Jan, Journal of nuclear cardiology : official publication of the American Society of Nuclear Cardiology
IF:3.0Q2
DOI:10.1016/j.nuclcard.2024.102091
PMID:39622362
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 19738 | 2024-12-06 |
Prediction of Neoadjuvant Chemotherapy Response based on Ultrasound Deep Learning Radiomics Nomogram
2025-Jan, Academic radiology
IF:3.8Q1
DOI:10.1016/j.acra.2024.11.040
PMID:39632218
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 19739 | 2024-12-09 |
Response to the Letter on Prediction Tumor and Axillary Lymph Nodes Response to Neoadjuvant Chemotherapy based on Ultrasound Deep Learning
2025-Jan, Academic radiology
IF:3.8Q1
DOI:10.1016/j.acra.2024.11.050
PMID:39643472
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 19740 | 2025-10-07 |
UAV target tracking method based on global feature interaction and anchor-frame-free perceptual feature modulation
2025, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0314485
PMID:39820190
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研究论文 | 提出一种基于全局特征交互和无锚框感知特征调制的无人机目标跟踪方法 | 通过深度互相关操作进行特征融合，引入全局注意力机制增强模型视野范围和特征细化能力，设计无锚框感知特征调制机制 | NA | 提升无人机目标跟踪的精度和速度兼容性 | 无人机视角下的目标跟踪 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | Siamese网络 | 视频流 | UAV123@10fps、UAV20L、DTB70数据集 | NA | Siamese网络 | 跟踪精度、处理速度 | Jetson Orin Nano平台 |