深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 36491 篇文献，本页显示第 19961 - 19980 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 19961 | 2025-03-05 |
A spatiotemporal CNN-LSTM deep learning model for predicting soil temperature in diverse large-scale regional climates
2025-Mar-10, The Science of the total environment
DOI:10.1016/j.scitotenv.2025.178901
PMID:39987832
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研究论文 | 本研究开发了一种结合CNN和LSTM的深度学习模型，用于预测不同气候区域下的土壤温度 | 结合CNN和LSTM模型，首次用于预测大范围区域内的土壤温度，并在多种气候条件下验证了其准确性 | 研究仅针对加拿大和美国的五个气候区域，未涵盖全球其他气候类型 | 开发一种可靠的土壤温度预测模型，以支持农业、水文和气候适应等领域的决策 | 土壤温度 | 机器学习 | NA | 深度学习 | CNN-LSTM | 时间序列数据 | 加拿大和美国的五个气候区域的年度小时时间序列土壤温度数据 | NA | NA | NA | NA |
| 19962 | 2025-03-05 |
Hybrid ladybug Hawk optimization-enabled deep learning for multimodal Parkinson's disease classification using voice signals and hand-drawn images
2025-Mar-04, Network (Bristol, England)
DOI:10.1080/0954898X.2025.2457955
PMID:40035544
|
研究论文 | 本研究开发了一种优化的深度学习模型，用于通过语音信号和手绘螺旋图像进行帕金森病分类 | 结合了ZFNet和DRN模型，并利用LHO算法进行训练，通过多数投票选择最佳输出 | 未提及模型在不同数据集上的泛化能力 | 开发一种用于帕金森病早期诊断的深度学习模型 | 帕金森病患者 | 深度学习 | 帕金森病 | 深度学习 | ZFNet, DRN | 语音信号, 手绘图像 | 未提及具体样本数量 | NA | NA | NA | NA |
| 19963 | 2025-03-05 |
Recommendations for Artificial Intelligence Application in Continued Process Verification: A Journey Toward the Challenges and Benefits of AI in the Biopharmaceutical Industry
2025-Mar-03, PDA journal of pharmaceutical science and technology
DOI:10.5731/pdajpst.2024.012950
PMID:39730202
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review | 本文探讨了人工智能（AI）在生物制药行业持续过程验证（CPV）中的变革性影响，并提供了实施AI的综合建议 | 提出了将AI与监管标准对齐的建议，并强调透明度、可解释性和风险管理，为AI在制药制造中的实施建立最佳实践 | 未涉及CPV of the Future项目中使用的具体算法，因为需要独立于算法进行通用化 | 研究AI在生物制药行业持续过程验证中的应用挑战与机遇 | 生物制药行业中的持续过程验证（CPV） | machine learning | NA | AI, Machine Learning, Deep Learning | NA | real-time data | NA | NA | NA | NA | NA |
| 19964 | 2025-03-05 |
RESNET-50 with ontological visual features based medicinal plants classification
2025-Mar-03, Network (Bristol, England)
DOI:10.1080/0954898X.2024.2447878
PMID:40028706
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研究论文 | 本文提出了一种基于本体视觉特征和RESNET-50的药用植物分类方法 | 结合了本体关系、群体智能技术（粒子群和布谷鸟搜索算法）以及深度学习模型RESNET-50，提出了一个混合模型来提高分类准确性 | 未提及样本多样性和模型泛化能力的验证 | 提高药用植物叶片分类的准确性和效率 | 15种药用植物的叶片 | 计算机视觉 | NA | 粒子群算法、布谷鸟搜索算法、回归神经网络（GRNN）、RESNET-50 | RESNET-50、GRNN | 图像 | 15种药用植物的叶片数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 19965 | 2025-03-05 |
Deep Learning-Based Diagnostic Model for Parkinson's Disease Using Handwritten Spiral and Wave Images
2025-Mar-03, Current medical science
IF:2.0Q3
DOI:10.1007/s11596-025-00017-3
PMID:40029495
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研究论文 | 本文开发并验证了一种基于深度神经网络的模型，用于通过手绘螺旋和波浪图像诊断帕金森病，并与多种机器学习和深度学习模型进行了性能比较 | 使用深度神经网络模型处理手绘螺旋和波浪图像，显著提高了帕金森病的诊断准确性，超越了多种传统机器学习和深度学习模型 | 数据集规模较小，仅包含204张图像，可能影响模型的泛化能力 | 开发一种基于深度神经网络的帕金森病诊断模型，并验证其性能 | 帕金森病患者和健康受试者的手绘螺旋和波浪图像 | 计算机视觉 | 帕金森病 | 深度神经网络 | DNN | 图像 | 204张图像（102张螺旋图像和102张波浪图像） | NA | NA | NA | NA |
| 19966 | 2025-03-05 |
SeasFire cube - a multivariate dataset for global wildfire modeling
2025-Mar-03, Scientific data
IF:5.8Q1
DOI:10.1038/s41597-025-04546-3
PMID:40032880
|
研究论文 | 本文介绍了SeasFire数据立方体，一个为全球季节性至亚季节性野火建模量身定制的时空数据集 | 引入了包含59个变量的SeasFire数据立方体，涵盖气候、植被、海洋指数和人类因素，具有8天时间分辨率和0.25°空间分辨率，覆盖2001年至2021年 | NA | 通过地球观测数据，量化并归因野火的前置条件，以改进对野火的理解和预测 | 全球野火 | 地球系统科学 | NA | 深度学习模型 | Deep Learning | 时空数据 | 2001年至2021年的全球数据 | NA | NA | NA | NA |
| 19967 | 2025-03-05 |
Artificial Intelligence-Assisted MRI Diagnosis in Lumbar Degenerative Disc Disease: A Systematic Review
2025-Mar, Global spine journal
IF:2.6Q1
DOI:10.1177/21925682241274372
PMID:39147730
|
系统综述 | 本文综述了人工智能辅助MRI在腰椎退行性椎间盘疾病诊断中的应用 | 系统评估了AI在腰椎退行性椎间盘疾病诊断中的表现，展示了AI相比传统方法在准确性、敏感性和特异性上的优势 | 需要进一步的研究和验证以优化AI算法在腰椎退行性椎间盘疾病诊断中的实际应用 | 探讨AI辅助MRI在腰椎退行性椎间盘疾病诊断中的应用及其临床使用的研究现状 | 腰椎退行性椎间盘疾病 | 医学影像分析 | 腰椎退行性椎间盘疾病 | MRI | 机器学习和深度学习 | 图像 | 20项研究 | NA | NA | NA | NA |
| 19968 | 2025-03-05 |
Fast Window-Based Event Denoising With Spatiotemporal Correlation Enhancement
2025-Mar, IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence
IF:20.8Q1
DOI:10.1109/TPAMI.2024.3467709
PMID:39388326
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研究论文 | 本文提出了一种基于窗口的事件去噪方法，通过时空相关性增强来提高去噪效果 | 提出了一种新的窗口化事件去噪方法，结合时空相关性分析，构建了多尺度窗口化事件去噪网络WedNet，实现了高去噪精度和快速运行速度 | 未提及具体局限性 | 提高事件去噪的准确性和实时性 | 事件数据 | 计算机视觉 | NA | 卷积稀疏编码 | WedNet | 事件数据 | 未提及具体样本数量 | NA | NA | NA | NA |
| 19969 | 2025-03-05 |
GSCAT-UNET: Enhanced U-Net model with spatial-channel attention gate and three-level attention for oil spill detection using SAR data
2025-Mar, Marine pollution bulletin
IF:5.3Q1
DOI:10.1016/j.marpolbul.2025.117583
PMID:39862681
|
研究论文 | 本文提出了一种名为GSCAT-UNET的增强型U-Net模型，用于利用SAR数据进行油污检测和区分 | GSCAT-UNET模型结合了空间-通道注意力门（SCAG）、三级注意力模块（TLM）和全局特征模块（GFM），以提高油污检测的准确性和鲁棒性 | NA | 提高油污检测的准确性和鲁棒性，以应对SAR数据的复杂性和不平衡数据集 | 油污及其类似物 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | GSCAT-UNET | SAR图像 | 1112张Sentinel-1双极化SAR图像及其标注图像（5类） | NA | NA | NA | NA |
| 19970 | 2025-02-01 |
Shaping the future of MRI in upper abdominal imaging: The promise of deep learning reconstruction
2025-Mar, Diagnostic and interventional imaging
IF:4.9Q1
DOI:10.1016/j.diii.2024.12.003
PMID:39884888
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 19971 | 2025-03-05 |
Feasibility of using Gramian angular field for preprocessing MR spectroscopy data in AI classification tasks: Differentiating glioblastoma from lymphoma
2025-Mar, European journal of radiology
IF:3.2Q1
DOI:10.1016/j.ejrad.2025.111957
PMID:39892374
|
研究论文 | 本文探讨了使用Gramian角场将1D光谱转换为2D图像，作为卷积神经网络输入用于胶质母细胞瘤与淋巴瘤分类任务的可行性 | 首次将Gramian角场技术应用于MR光谱数据的预处理，以生成适合深度学习算法输入的2D图像 | 研究样本量较小，仅包括98名患者，且仅比较了傅里叶变换后的原始光谱和后处理拟合光谱的分类性能 | 探索MR光谱数据在神经网络分类任务中的应用潜力 | 胶质母细胞瘤和淋巴瘤患者 | 数字病理学 | 胶质母细胞瘤, 淋巴瘤 | MR光谱, Gramian角场 | 卷积神经网络(CNN) | 图像 | 98名患者（65名胶质母细胞瘤，33名淋巴瘤） | NA | NA | NA | NA |
| 19972 | 2025-10-07 |
Predicting Progression in Adolescent Idiopathic Scoliosis at the First Visit by Integrating 2D Imaging and 1D Clinical Information
2025-Mar, Global spine journal
IF:2.6Q1
DOI:10.1177/21925682231211273
PMID:37903546
|
研究论文 | 本研究开发了一种集成临床数据和放射影像的神经网络模型，用于预测青少年特发性脊柱侧凸患者的支具内曲线进展 | 首次将一维临床数据和二维放射影像数据整合到自动化预测模型中，相比传统方法能更充分利用多维度信息 | 回顾性研究设计，样本量相对有限（463例患者） | 预测青少年特发性脊柱侧凸患者的曲线进展情况 | 青少年特发性脊柱侧凸患者，特别是需要支具治疗的患者 | 医学影像分析 | 脊柱侧凸 | 放射影像分析，临床参数测量 | CapsuleNet | 图像，临床数据 | 463名患者 | NA | 改进的CapsuleNet架构 | 灵敏度，准确率 | NA |
| 19973 | 2025-10-07 |
Fluid Inverse Volumetric Modeling and Applications From Surface Motion
2025-Mar, IEEE transactions on visualization and computer graphics
IF:4.7Q1
DOI:10.1109/TVCG.2024.3370551
PMID:38416615
|
研究论文 | 提出了一种从可观测表面运动进行流体体积重建的创新框架 | 结合深度学习与传统模拟的优势，通过表面运动推断体积速度场并估计流体物理属性 | NA | 实现从表面运动到体积流体的逆向建模 | 合成流体和真实捕获的流体 | 计算机视觉 | NA | 深度学习模拟 | 3D CNN | 表面运动序列 | NA | NA | 3D CNN | 视觉一致性，物理准确性 | NA |
| 19974 | 2025-03-05 |
Specialized ECG data augmentation method: leveraging precordial lead positional variability
2025-Mar, Biomedical engineering letters
IF:3.2Q2
DOI:10.1007/s13534-024-00455-3
PMID:40026892
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研究论文 | 本文介绍了一种针对心电图（ECG）数据的专门数据增强技术，通过考虑12导联ECG中胸前导联之间的独特角度，提出了一种在临床环境中可能发生的情况下的数据增强方法，并用于训练深度学习模型以诊断多种心脏疾病 | 本文的创新点在于提出了一种专门针对ECG数据的数据增强技术，考虑了胸前导联之间的独特角度，并在多种数据集和任务中展示了其性能提升 | 本文的局限性在于未提及该方法在其他类型生物信号处理中的适用性，且未详细讨论其在更大规模数据集上的表现 | 研究目的是开发一种优化的数据增强技术，以提高ECG数据的深度学习模型诊断心脏疾病的准确性 | 研究对象是12导联ECG数据，特别是胸前导联之间的角度变化 | 生物信号处理 | 心血管疾病 | 数据增强技术 | 深度学习模型 | ECG信号 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 19975 | 2025-03-05 |
Discordance between a deep learning model and clinical-grade variant pathogenicity classification in a rare disease cohort
2025-Feb-28, NPJ genomic medicine
IF:4.7Q1
DOI:10.1038/s41525-025-00480-w
PMID:40021654
|
研究论文 | 本文探讨了深度学习模型AlphaMissense在预测错义变体功能影响和评估基因必要性方面的局限性，特别是在罕见疾病队列中的表现 | 揭示了AlphaMissense在识别致病性错义变体方面的不足，尤其是在内在无序区域（IDRs）的评估上 | AlphaMissense在识别致病性错义变体方面的精确度和召回率较低，特别是在IDRs区域的表现不可靠 | 评估深度学习模型在罕见疾病中预测错义变体致病性的能力 | 罕见疾病队列中的错义变体 | 生物医学信息学 | 罕见疾病 | 深度学习 | AlphaMissense | 基因变异数据 | 45种罕见疾病队列 | NA | NA | NA | NA |
| 19976 | 2025-03-05 |
Framework for smartphone-based grape detection and vineyard management using UAV-trained AI
2025-Feb-28, Heliyon
IF:3.4Q1
DOI:10.1016/j.heliyon.2025.e42525
PMID:40028582
|
研究论文 | 本文提出了一种结合无人机和智能手机技术的AI框架，用于葡萄串的自动检测和葡萄园管理 | 结合无人机和智能手机技术，利用无人机捕获的数据进行训练，提高了葡萄串检测的准确性和适应性，超越了传统和纯无人机方法 | 基于智能手机的图像收集用于模型训练是劳动密集型和成本高昂的 | 提高葡萄串检测的效率和准确性，减少葡萄园监测的时间和精力 | 葡萄园中的葡萄串 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | X-Decoder, YOLO | 图像, 视频 | 无人机视频数据集（BBCH77-BBCH79阶段）和智能手机拍摄的图像 | NA | NA | NA | NA |
| 19977 | 2025-03-05 |
A GPR-based framework for assessing corrosivity of concrete structures using frequency domain approach
2025-Feb-28, Heliyon
IF:3.4Q1
DOI:10.1016/j.heliyon.2025.e42641
PMID:40028599
|
研究论文 | 本文提出了一种基于GPR的框架，用于评估混凝土结构的腐蚀性，采用频域分析方法 | 引入了一种更全面的GPR数据解释方法，包括时间和时频域分析，结合深度学习和频域分析技术 | 方法依赖于地面真实条件的验证，可能在实际应用中受到限制 | 开发一种更准确的GPR数据解释方法，用于评估混凝土结构的腐蚀性 | 混凝土结构中的钢筋腐蚀 | 无损检测 | NA | GPR, 短时傅里叶变换(STFT) | 深度学习 | GPR数据 | 钢筋混凝土墙的锤击和钢筋暴露验证 | NA | NA | NA | NA |
| 19978 | 2025-03-05 |
CANDI: a web server for predicting molecular targets and pathways of cannabis-based therapeutics
2025-Feb-27, Journal of cannabis research
IF:4.1Q1
DOI:10.1186/s42238-025-00268-w
PMID:40016810
|
研究论文 | 本文介绍了CANDI，一个用于预测大麻基治疗分子靶点和途径的网页服务器 | 结合深度学习和传统大麻使用知识，开发了CANDI服务器，为大麻化合物的治疗潜力提供了新的预测工具 | NA | 研究大麻化合物的分子靶点和相关途径，以开发针对性的有效大麻基疗法 | 大麻化合物及其分子靶点和途径 | 自然语言处理 | 癌症 | 深度学习 | 基于注意力的神经网络 | 化合物-靶点相互作用数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 19979 | 2025-03-05 |
Comparative Study of Machine Learning and System Identification for Process Systems Engineering Dynamics
2025-Feb-26, Industrial & engineering chemistry research
IF:3.8Q2
DOI:10.1021/acs.iecr.4c03264
PMID:40026351
|
研究论文 | 本研究对传统系统辨识和现代机器学习模型在过程系统工程（PSE）动态系统数据驱动建模中的应用进行了全面基准测试 | 使用AutoSID框架，结合MLOps原则，对12种不同模型架构在11个PSE案例研究中进行比较，展示了贝叶斯优化和k折交叉验证在模型选择中的有效性 | 研究主要关注PSE应用，可能在其他领域的适用性有限 | 比较传统系统辨识和现代机器学习模型在PSE动态系统建模中的性能 | 过程系统工程（PSE）动态系统 | 机器学习 | NA | 贝叶斯优化, k折交叉验证 | 树集成模型, 深度学习模型 | 动态系统数据 | 11个PSE案例研究 | NA | NA | NA | NA |
| 19980 | 2025-03-05 |
Generative Deep Learning-Based Efficient Design of Organic Molecules with Tailored Properties
2025-Feb-26, ACS central science
IF:12.7Q1
DOI:10.1021/acscentsci.4c00656
PMID:40028364
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研究论文 | 本研究开发了一种生成式深度学习模型（Gen-DL），用于设计具有特定光学性质的有机分子 | 该模型能够利用分子结构-性质关系，生成具有指定光学性质的分子，并应用于实际场景 | NA | 加速具有特定性质分子的发现与设计 | 有机分子 | 机器学习 | NA | 生成式深度学习 | Gen-DL | 分子/溶剂对数据 | 71,424个分子/溶剂对 | NA | NA | NA | NA |