深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 1869 篇文献，本页显示第 61 - 80 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 61 | 2024-10-17 |
Editorial: Deep learning methods and applications in brain imaging for the diagnosis of neurological and psychiatric disorders
2024, Frontiers in neuroscience
IF:3.2Q2
DOI:10.3389/fnins.2024.1497417
PMID:39411146
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 62 | 2025-10-06 |
A deep learning algorithm to detect cutaneous squamous cell carcinoma on frozen sections in Mohs micrographic surgery: A retrospective assessment
2024-Jan, Experimental dermatology
IF:3.5Q1
DOI:10.1111/exd.14949
PMID:37864429
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研究论文 | 开发并评估用于检测莫氏显微手术中皮肤鳞状细胞癌的深度学习算法 | 首次开发针对皮肤鳞状细胞癌冰冻切片的实时组织学边缘分析AI算法 | 对高分化肿瘤的独特表皮景观敏感性不足，需要进一步算法改进 | 开发用于皮肤鳞状细胞癌实时组织学边缘分析的AI算法 | 皮肤鳞状细胞癌冰冻切片样本 | 数字病理学 | 皮肤鳞状细胞癌 | 冰冻切片技术 | CNN | 病理图像 | NA | NA | 卷积神经网络工作流 | 准确率 | NA |
| 63 | 2025-10-06 |
Workshop summaries from the 2024 voice AI symposium, presented by the Bridge2AI-voice consortium
2024, Frontiers in digital health
IF:3.2Q2
DOI:10.3389/fdgth.2024.1484818
PMID:39540145
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研讨会总结 | 总结了2024年语音AI研讨会中关于语音生物标志物和人工智能在医疗领域应用的最新进展 | 通过多学科研讨会探讨语音生物标志物国际标准化、AI解决方案实际部署和伦理实践等前沿议题 | 面临数据变异性、安全性和可扩展性等挑战，需要改进数据收集标准和模型鲁棒性 | 推动语音生物标志物和AI在医疗领域的开发与应用 | 语音生物标志物、AI医疗应用、语音障碍辅助技术 | 自然语言处理,机器学习 | 语音障碍 | 语音信号处理,深度学习,MLOps | 深度学习模型 | 语音数据 | NA | Whisper,ChatGPT | NA | NA | NA |
| 64 | 2025-10-06 |
AI prediction of cardiovascular events using opportunistic epicardial adipose tissue assessments from CT calcium score
2024-Jan-29, ArXiv
PMID:38351935
|
研究论文 | 本研究开发了新型手工特征'脂肪组学'，通过CT钙化评分中的心外膜脂肪组织评估来预测主要不良心血管事件 | 创建了148个新型手工放射组学特征（脂肪组学），包括形态学、空间和强度特征，显著改善了心血管事件预测性能 | 初步研究结果，需要进一步验证 | 改进心血管事件风险预测 | 心外膜脂肪组织 | 医学影像分析 | 心血管疾病 | CT钙化评分，放射组学特征提取 | 深度学习，Cox弹性网络 | CT影像 | NA | NA | NA | C-index, 风险比, P值 | NA |
| 65 | 2025-10-06 |
Explaining deep learning-based representations of resting state functional connectivity data: focusing on interpreting nonlinear patterns in autism spectrum disorder
2024, Frontiers in psychiatry
IF:3.2Q2
DOI:10.3389/fpsyt.2024.1397093
PMID:38832332
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研究论文 | 本研究开发了可解释的变分自编码器模型，用于解释静息态功能磁共振成像数据中的非线性模式，特别关注自闭症谱系障碍 | 引入了潜在贡献分数来解释VAE识别的非线性模式，能够捕捉每个观察到的rsFC特征随潜在表示变化的变化 | 研究仅针对自闭症谱系障碍，样本量相对有限，方法在其他精神疾病中的适用性有待验证 | 开发可解释的深度学习模型来理解自闭症谱系障碍的潜在神经机制 | 1150名参与者（601名健康对照和549名ASD患者）的静息态功能磁共振成像数据 | 机器学习 | 自闭症谱系障碍 | 静息态功能磁共振成像（rs-fMRI） | VAE（变分自编码器） | 功能连接矩阵 | 1150名参与者（601名健康对照，549名ASD患者） | NA | 变分自编码器 | 潜在贡献分数 | NA |
| 66 | 2025-10-06 |
Neuron collinearity differentiates human hippocampal subregions: a validated deep learning approach
2024, Brain communications
IF:4.1Q2
DOI:10.1093/braincomms/fcae296
PMID:39262825
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研究论文 | 开发了一种基于深度学习的高通量方法，用于自动提取海马体亚区中锥体神经元的方向和共线性 | 首次对海马体亚区内锥体神经元方向和共线性进行全面定量研究，建立了神经元共线性作为海马亚区分割的定量参数 | NA | 开发自动化方法定量分析海马体亚区锥体神经元共线性差异 | 人类海马体亚区中的锥体神经元 | 数字病理学 | 神经退行性疾病 | 深度学习，细胞分割 | CNN | 图像 | 168个海马体分区中的479,873个锥体神经元 | Cellpose | Cellpose | 与人工方向评估进行验证 | NA |
| 67 | 2025-10-06 |
The combined focal loss and dice loss function improves the segmentation of beta-sheets in medium-resolution cryo-electron-microscopy density maps
2024, Bioinformatics advances
IF:2.4Q2
DOI:10.1093/bioadv/vbae169
PMID:39600382
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研究论文 | 本研究提出了一种结合Focal loss和Dice loss的新损失函数，用于改进中分辨率冷冻电镜密度图中β-折叠的分割效果 | 设计了结合Focal loss和Dice loss的新型损失函数，显著提升了β-折叠体素检测的F1分数8.8% | 仅针对中分辨率(5-10Å)冷冻电镜数据，且β-折叠检测仍比螺旋结构更具挑战性 | 改进蛋白质二级结构在冷冻电镜密度图中的分割精度 | 蛋白质二级结构，特别是β-折叠 | 计算机视觉 | NA | 冷冻电镜 | CNN | 密度图 | 1355个原子结构/密度图对 | NA | U-Net | F1-score | NA |
| 68 | 2025-10-06 |
Systematic analysis of the relationship between fold-dependent flexibility and artificial intelligence protein structure prediction
2024, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0313308
PMID:39591473
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研究论文 | 系统分析蛋白质折叠依赖的灵活性与人工智能蛋白质结构预测之间的关系 | 首次大规模评估AlphaFold v2在预测柔性蛋白质结构时的表现，揭示预测结构倾向于特定构象而非平均构象 | 仅基于已有实验结构数据库进行分析，未涵盖所有蛋白质类型 | 探究AI蛋白质结构预测模型对柔性蛋白质的预测准确性及其与蛋白质折叠类型的关系 | 2878个具有至少十个不同实验结构的蛋白质 | 机器学习 | NA | 蛋白质结构预测 | 深度学习 | 蛋白质结构数据 | 2878个蛋白质，涵盖628种不同的折叠类型 | AlphaFold v2 | NA | RMSD（均方根偏差） | NA |
| 69 | 2025-10-06 |
A Hybrid 2D Gaussian Filter and Deep Learning Approach with Visualization of Class Activation for Automatic Lung and Colon Cancer Diagnosis
2024 Jan-Dec, Technology in cancer research & treatment
IF:2.7Q3
DOI:10.1177/15330338241301297
PMID:39632623
|
研究论文 | 提出一种结合2D高斯滤波和深度学习的方法，用于自动诊断肺癌和结肠癌 | 采用2D高斯滤波进行图像预处理，结合三种CNN模型，并使用类激活映射进行可视化解释 | 未明确说明模型的计算复杂度和实时性能限制 | 通过自动化诊断系统提高肺癌和结肠癌的检测率 | 肺癌和结肠癌的组织病理学图像 | 计算机视觉 | 肺癌,结肠癌 | 组织病理学成像 | CNN | 图像 | 25000张组织病理学图像 | NA | MobileNet,VGG16,ResNet50 | 准确率 | NA |
| 70 | 2025-10-06 |
Predicting High-Grade Patterns in Stage I Solid Lung Adenocarcinoma: A Study of 371 Patients Using Refined Radiomics and Deep Learning-Guided CatBoost Classifier
2024 Jan-Dec, Technology in cancer research & treatment
IF:2.7Q3
DOI:10.1177/15330338241308610
PMID:39692551
|
研究论文 | 开发了一种结合优化影像组学和深度学习特征的RRDLC-Classifier算法，用于预测临床I期实性肺腺癌的高级别病理模式 | 首次提出融合优化影像组学和深度学习特征的CatBoost分类器，在预测肺腺癌高级别模式方面表现出优越性能 | 回顾性研究设计，样本量相对有限（371例患者），需要进一步外部验证 | 预测临床I期实性肺腺癌的病理高级别模式 | 371例临床I期实性肺腺癌患者 | 医学影像分析 | 肺癌 | 影像组学分析，深度学习 | CatBoost分类器 | 医学影像数据 | 371例患者，按7:3比例随机分为训练集和验证集 | CatBoost | RRDLC-Classifier（优化影像组学和深度学习特征引导的CatBoost分类器） | AUC, 准确率, 敏感性, 特异性, 受试者工作特征曲线 | NA |
| 71 | 2025-10-06 |
The Application of Artificial Intelligence to Cancer Research: A Comprehensive Guide
2024 Jan-Dec, Technology in cancer research & treatment
IF:2.7Q3
DOI:10.1177/15330338241250324
PMID:38775067
|
综述 | 本文全面探讨了人工智能在癌症研究中的应用，重点介绍了机器学习、软计算和深度学习在肿瘤学中的作用 | 以清晰易懂的方式解释AI关键概念和算法，并提供文献中重要进展的表格总结 | NA | 使广大读者能够理解AI在癌症研究中的进展和应用 | 各种癌症类型的诊断、分类和预测 | 机器学习 | 癌症 | NA | SVM, Naïve Bayes, CNN | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 72 | 2025-10-06 |
Deep Learning-Based Prediction of Radiation Therapy Dose Distributions in Nasopharyngeal Carcinomas: A Preliminary Study Incorporating Multiple Features Including Images, Structures, and Dosimetry
2024 Jan-Dec, Technology in cancer research & treatment
IF:2.7Q3
DOI:10.1177/15330338241256594
PMID:38808514
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研究论文 | 本研究开发了一种结合剂量信息的深度学习模型，用于预测鼻咽癌放射治疗的剂量分布 | 首次将靶区适形计划剂量信息通过多通道输入方式整合到卷积神经网络中，提高了预测精度 | 对于小体积或邻近的危及器官预测存在差异，且为初步研究需要进一步验证 | 提高鼻咽癌调强放射治疗剂量分布的预测准确性 | 鼻咽癌患者的放射治疗计划 | 医学影像分析 | 鼻咽癌 | 调强放射治疗，容积旋转调强放疗 | CNN | 医学图像，结构轮廓，剂量分布数据 | NA | NA | 深度卷积神经网络 | 3D伽马通过率，剂量体积直方图相似性指数，D98%指标 | NA |
| 73 | 2025-10-06 |
A 3 M Evaluation Protocol for Examining Lymph Nodes in Cancer Patients: Multi-Modal, Multi-Omics, Multi-Stage Approach
2024 Jan-Dec, Technology in cancer research & treatment
IF:2.7Q3
DOI:10.1177/15330338241277389
PMID:39267420
|
综述 | 提出针对癌症患者淋巴结评估的多模态、多组学、多阶段标准化评估方案 | 整合影像组学与深度学习模型，建立系统化的淋巴结管理协议，涵盖术前评估到术后免疫影响的全流程 | 基于文献综述提出方案，尚未经过大规模临床验证 | 建立标准化淋巴结评估协议以优化癌症治疗 | 癌症患者的淋巴结转移与手术切除 | 数字病理 | 癌症 | 多模态成像、多组学分析、深度学习 | 深度学习模型 | 医学影像、临床数据、统计资料 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 74 | 2025-10-06 |
The Value of Topological Radiomics Analysis in Predicting Malignant Risk of Pulmonary Ground-Glass Nodules: A Multi-Center Study
2024 Jan-Dec, Technology in cancer research & treatment
IF:2.7Q3
DOI:10.1177/15330338241287089
PMID:39363876
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研究论文 | 本研究通过拓扑数据分析和纹理分析两种影像组学方法，预测肺磨玻璃结节(GGNs)的恶性风险 | 首次将基于同调性的拓扑特征应用于GGNs的影像组学分析，捕捉结节内复杂的几何和空间关系 | 回顾性研究设计，数据来自两个中心，需要更多外部验证 | 预测肺CT扫描中磨玻璃结节的恶性风险 | 肺磨玻璃结节(GGNs) | 医学影像分析 | 肺癌 | CT扫描，拓扑数据分析，纹理分析 | 机器学习，深度学习 | 医学影像(CT图像) | 3223名患者(来自两个中心，2018年1月至2023年6月) | NA | NA | AUC, 敏感度 | NA |
| 75 | 2025-10-06 |
Trends and Hotspots in Global Radiomics Research: A Bibliometric Analysis
2024 Jan-Dec, Technology in cancer research & treatment
IF:2.7Q3
DOI:10.1177/15330338241235769
PMID:38465611
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文献计量分析 | 通过文献计量分析方法总结放射组学知识结构并探索潜在趋势和研究重点 | 首次对2012-2022年全球放射组学研究进行全面的文献计量分析，识别未来研究方向 | 仅基于Web of Science数据库，可能未涵盖所有相关文献 | 探索放射组学领域的研究现状、发展趋势和热点方向 | 2012-2022年期间发表的6428篇放射组学相关文献 | 医学影像分析 | NA | 文献计量分析 | NA | 文献元数据 | 6428篇文章 | VOSviewer, CiteSpace, Tableau, Microsoft Excel, Rstudio | NA | NA | 免费在线平台 |
| 76 | 2025-10-06 |
A Comparative Study of Deep Learning Dose Prediction Models for Cervical Cancer Volumetric Modulated Arc Therapy
2024 Jan-Dec, Technology in cancer research & treatment
IF:2.7Q3
DOI:10.1177/15330338241242654
PMID:38584413
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研究论文 | 比较四种深度学习模型在宫颈癌VMAT治疗中体素级剂量分布的预测性能 | 首次系统比较四种先进三维深度学习模型在宫颈癌VMAT剂量预测中的表现 | 回顾性研究，样本量相对有限（261例患者） | 评估不同深度学习模型在放射治疗剂量预测中的性能 | 宫颈癌患者的VMAT治疗计划 | 医学影像分析 | 宫颈癌 | 容积旋转调强放疗(VMAT) | 3D CNN | CT图像, 解剖结构掩膜 | 261例宫颈癌患者治疗计划 | NA | 3D U-Net, UNETR | 平均绝对误差(MAE), 剂量图差异, 临床剂量学指标, Dice相似系数(DSC) | NA |
| 77 | 2025-10-06 |
Automatic dental age calculation from panoramic radiographs using deep learning: a two-stage approach with object detection and image classification
2024-01-31, BMC oral health
IF:2.6Q1
DOI:10.1186/s12903-024-03928-0
PMID:38291396
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研究论文 | 提出一种基于全景X光片和深度学习的两阶段自动牙龄计算方法 | 首次将目标检测和图像分类相结合的全自动牙龄计算方法，无需人工干预 | 仅使用单一类型影像数据，未考虑其他可能影响牙龄的因素 | 开发自动牙龄计算系统以替代耗时的手工方法 | 牙齿发育阶段的牙胚 | 计算机视觉 | 口腔疾病 | 全景X光摄影 | CNN | X光图像 | 8,023张全景X光片，18,485个单根牙胚图像，16,313个多根牙胚图像 | PyTorch | Scaled-YOLOv4, EfficientNetV2 M | 平均精度均值, Top-3准确率, 平均绝对误差 | NA |
| 78 | 2025-10-06 |
Child face detection on front passenger seat through deep learning
2024, Traffic injury prevention
IF:1.6Q4
DOI:10.1080/15389588.2024.2346811
PMID:38717829
|
研究论文 | 本研究开发了一种基于深度学习的儿童面部检测系统，用于监测汽车前排乘客座位上的儿童并提醒驾驶员 | 使用专门生成的数据集和MobileNetV2架构，在树莓派4B上实现实时儿童检测系统 | 实验环境较为理想化，传感器未受阳光直射遮挡，也未考虑车辆中常见的污垢覆盖情况 | 通过车内监控系统检测前排乘客座位上的儿童，降低汽车事故中儿童的伤亡风险 | 汽车前排乘客座位上的乘客（儿童和成人） | 计算机视觉 | NA | 深度学习，面部检测 | CNN | 图像 | 原始数据集：102张空座位，71名儿童（0-13岁），96名成人（14-75岁）；数据增强后：2,496张成人图像，2,310张儿童图像 | TensorFlow, Keras | MobileNetV2 | 准确率，精确率 | 树莓派4 Model B |
| 79 | 2025-10-06 |
ADHD detection based on human action recognition
2024, Neuroscience applied
DOI:10.1016/j.nsa.2024.104093
PMID:40656101
|
研究论文 | 提出了一种基于人体动作识别的注意力缺陷多动障碍检测系统 | 首次录制真实多模态ADHD数据集，设计新型多动测试捕获ADHD特征，使用简单非穿戴式传感器实现低成本检测 | 依赖视频数据质量，未与其他神经影像数据直接比较 | 开发基于人体动作识别的低成本ADHD检测方法 | 注意力缺陷多动障碍患者的行为特征 | 计算机视觉 | 注意力缺陷多动障碍 | 视频动作分析 | 深度学习 | RGB视频 | 真实多模态ADHD数据集 | NA | NA | 准确率, AUC | NA |
| 80 | 2025-10-06 |
Investigating mental workload caused by NDRTs in highly automated driving with deep learning
2024, Traffic injury prevention
IF:1.6Q4
DOI:10.1080/15389588.2023.2276657
PMID:38240567
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研究论文 | 本研究通过深度学习模型分析高度自动驾驶中非驾驶相关任务对驾驶员脑力负荷的影响 | 使用LSTM和BLSTM深度学习模型对EEG信号进行脑力负荷分类，并发现特定频段数据能提升分类准确率 | 样本量较小（28名参与者），实验环境为模拟驾驶场景 | 研究高度自动驾驶中非驾驶相关任务对驾驶员脑力负荷的影响并开发分类模型 | 驾驶员在高度自动驾驶场景下的脑力负荷 | 机器学习 | NA | 脑电图（EEG）信号采集，NASA任务负荷指数量表（NASA-TLX） | LSTM, BLSTM | EEG信号 | 28名参与者 | NA | 长短期记忆网络（LSTM），双向长短期记忆网络（BLSTM） | 分类准确率 | NA |