深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 12022 篇文献，本页显示第 2361 - 2380 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 2361 | 2025-10-07 |
Contrastive learning with transformer for adverse endpoint prediction in patients on DAPT post-coronary stent implantation
2024, Frontiers in cardiovascular medicine
IF:2.8Q2
DOI:10.3389/fcvm.2024.1460354
PMID:39872877
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研究论文 | 提出一种基于对比学习和Transformer的模型，用于预测冠状动脉支架植入术后接受双抗血小板治疗患者的不良事件风险 | 首次将对比学习与Transformer架构结合用于DAPT不良事件预测，通过最大化类内相似性和区分类间差异优化预测性能 | 使用回顾性真实世界数据，可能存在选择偏倚；模型性能需在前瞻性研究中进一步验证 | 提高冠状动脉支架植入术后患者双抗血小板治疗不良事件的预测准确性 | 接受药物洗脱支架植入的成年患者 | 医疗人工智能 | 心血管疾病 | 深度学习 | Transformer, 自编码器, 对比学习 | 临床电子健康记录 | 19,713名成年患者 | NA | Transformer, 自编码器 | 时间依赖性一致性指数(Ctd-index) | NA |
| 2362 | 2025-01-28 |
Artificial Intelligence in Fetal and Pediatric Echocardiography
2024-Dec-25, Children (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/children12010014
PMID:39857845
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综述 | 本文综述了人工智能在胎儿和儿科超声心动图中的应用、挑战和未来方向 | 探讨了人工智能在自动化图像采集、图像分割、先天性心脏病检测和测量方面的潜力 | 数据集数量少、算法透明度、医生对AI的接受度以及可访问性等问题仍需解决 | 研究人工智能在胎儿和儿科超声心动图中的应用 | 胎儿和儿科患者 | 医学影像 | 先天性心脏病 | 机器学习和深度学习 | NA | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 2363 | 2025-01-29 |
A simple 2D multibody model to better quantify the movement quality of anterior cruciate ligament patients during single leg hop
2024-Dec, Acta orthopaedica Belgica
IF:0.5Q4
DOI:10.52628/90.4.12600
PMID:39869863
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 2364 | 2024-11-21 |
Machine learning models of cerebral oxygenation (rcSO2) for brain injury detection in neonates with hypoxic-ischaemic encephalopathy
2024-Nov, The Journal of physiology
DOI:10.1113/JP287001
PMID:39425751
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研究论文 | 本研究旨在测试区域脑氧饱和度（rcSO2）在检测患有缺氧缺血性脑病（HIE）的新生儿脑损伤中的潜在应用 | 本研究首次将机器学习和深度学习模型应用于rcSO2信号分析，以预测短期脑损伤，并展示了其在临床决策中的潜力 | 研究样本量较小，且仅限于足月婴儿，未来需要在大样本和不同年龄段婴儿中进一步验证 | 评估机器学习和深度学习模型在检测患有HIE的新生儿脑损伤中的应用 | 患有缺氧缺血性脑病（HIE）的足月新生儿 | 机器学习 | 新生儿疾病 | 近红外光谱（NIRS） | 机器学习模型和深度学习模型 | 信号 | 58名足月婴儿 | NA | NA | NA | NA |
| 2365 | 2025-01-29 |
Use of AI methods to assessment of lower limb peak torque in deaf and hearing football players group
2024-Sep-01, Acta of bioengineering and biomechanics
IF:0.8Q4
DOI:10.37190/abb-02474-2024-02
PMID:39869478
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 2366 | 2024-08-05 |
Estimating helmet wearing rates via a scalable, low-cost algorithm: a novel integration of deep learning and google street view
2024-06-20, BMC public health
IF:3.5Q1
DOI:10.1186/s12889-024-19118-0
PMID:38902622
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研究论文 | 本文提出了一种可扩展的低成本算法，通过深度学习和谷歌街景图像估计头盔佩戴率 | 结合深度学习对象检测技术和谷歌街景图像的新方法，提供全球范围内的头盔佩戴率估算 | 研究样本仅限于3995张图像，可能影响算法的普遍适用性 | 旨在通过大规模数据收集评估摩托车头盔佩戴情况并促进相关政策制定 | 使用来自谷歌街景的数据分析摩托车驾驶员和乘客的头盔佩戴情况 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | NA | 图像 | 3995张图像 | NA | NA | NA | NA |
| 2367 | 2024-08-05 |
Leveraging data science and machine learning for urban climate adaptation in two major African cities: a HE2AT Center study protocol
2024-06-18, BMJ open
IF:2.4Q1
DOI:10.1136/bmjopen-2023-077529
PMID:38890141
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研究论文 | 该研究旨在了解非洲城市中与热相关的健康影响复杂性 | 创新点在于综合健康、社会经济、气候和卫星影像数据来映射城市热风险，并建立热健康预测模型和预警系统 | 该研究主要集中于两座城市，可能无法广泛适用于其他地区 | 研究目的是促进非洲城市的气候适应能力，保护受到热危害不成比例影响的人群 | 研究对象包括在约翰内斯堡和阿比让进行的成人临床试验或队列研究的健康相关数据集 | 机器学习 | NA | 统计评估、机器学习和深度学习技术 | NA | 健康、社会经济、气候和卫星影像数据 | 2000年至2022年在约翰内斯堡和阿比让的成人临床试验或队列研究的健康数据 | NA | NA | NA | NA |
| 2368 | 2025-10-07 |
Histopathology and proteomics are synergistic for High-Grade Serous Ovarian Cancer platinum response prediction
2024-Jun-03, medRxiv : the preprint server for health sciences
DOI:10.1101/2024.06.01.24308293
PMID:38883738
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研究论文 | 本研究通过结合组织病理学全切片图像和蛋白质组学特征，开发多模态深度学习框架以预测高级别浆液性卵巢癌的铂类药物反应 | 首次将H&E染色全切片图像与蛋白质组特征通过多模态深度学习结合，在预测铂类反应和患者总生存期方面优于传统HRD评分 | NA | 提高高级别浆液性卵巢癌患者对铂类化疗反应的预测准确性 | 高级别浆液性卵巢癌患者 | 数字病理学 | 卵巢癌 | H&E染色，蛋白质组学，全切片成像 | 多模态深度学习 | 图像，蛋白质组数据 | NA | NA | NA | 预测准确性，生存分析 | NA |
| 2369 | 2025-01-29 |
DeepIDA-GRU: a deep learning pipeline for integrative discriminant analysis of cross-sectional and longitudinal multiview data with applications to inflammatory bowel disease classification
2024-May-23, Briefings in bioinformatics
IF:6.8Q1
DOI:10.1093/bib/bbae339
PMID:39007595
|
研究论文 | 本文提出了一种名为DeepIDA-GRU的深度学习管道，用于整合横截面和纵向多视图数据的判别分析，并应用于炎症性肠病分类 | 该管道结合了统计和深度学习方法，能够整合来自多个来源的横截面和纵向数据，并识别出对视图间关联和类别分离有贡献的关键变量 | 现有方法通常要求所有视图的数据类型相同（仅横截面数据或仅纵向数据），或者在整合方法中不考虑任何类别结果 | 开发一种能够整合横截面和纵向多视图数据的深度学习管道，以更好地理解复杂疾病的病理生物学 | 炎症性肠病（IBD）研究中的横截面和纵向多组学数据（宏基因组学、转录组学和代谢组学） | 机器学习 | 炎症性肠病 | 功能主成分分析和欧拉特征提取 | 密集前馈网络（用于横截面数据）和循环神经网络（用于纵向数据） | 多组学数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 2370 | 2025-10-07 |
Photoplethysmography based atrial fibrillation detection: a continually growing field
2024-Apr-17, Physiological measurement
IF:2.3Q3
DOI:10.1088/1361-6579/ad37ee
PMID:38530307
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综述 | 本文系统综述了2019年7月至2022年12月期间基于光电容积脉搏波的心房颤动检测技术的最新进展 | 更新了自2019年6月后该领域的最新发展，涵盖数字健康和人工智能解决方案，并维护持续更新的专题网站 | 仅涵盖特定时间段（2019年7月-2022年12月）的研究，可能存在最新研究的遗漏 | 综述基于光电容积脉搏波的心房颤动检测技术发展现状 | 57项相关研究文献 | 数字健康 | 心血管疾病 | 光电容积脉搏波 | 传统机器学习,深度学习 | 生理信号数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 2371 | 2025-01-04 |
Transfer Learning With Active Sampling for Rapid Training and Calibration in BCI-P300 Across Health States and Multi-Centre Data
2024, IEEE transactions on neural systems and rehabilitation engineering : a publication of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society
IF:4.8Q1
DOI:10.1109/TNSRE.2024.3420960
PMID:38949927
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研究论文 | 本文提出了一种基于主动采样的迁移学习方法，用于在脑机接口（BCI）P300波检测中快速训练和校准，适用于不同健康状况和多中心数据 | 提出了基于Poison Sampling Disk（PDS）的主动采样（AS）方法，用于自适应迁移学习，显著提高了分类精度和训练效率 | 研究仍面临处理来自不同设备、受试者、多中心及健康与患者群体的多样性和不平衡数据集的挑战 | 提高脑机接口（BCI）P300波检测的分类精度和训练效率，适应不同健康状况和多中心数据 | 脑机接口（BCI）P300波检测 | 机器学习 | NA | 迁移学习，主动采样（AS） | 卷积神经网络（CNN） | 神经数据 | 两个不同的国际复制数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 2372 | 2025-01-28 |
An explainable language model for antibody specificity prediction using curated influenza hemagglutinin antibodies
2024-10-08, Immunity
IF:25.5Q1
DOI:10.1016/j.immuni.2024.07.022
PMID:39163866
|
研究论文 | 本文介绍了一种基于序列的抗体特异性预测的轻量级记忆B细胞语言模型（mBLM），并利用超过5,000个流感血凝素（HA）抗体数据集进行训练 | 开发了一种新的轻量级记忆B细胞语言模型（mBLM），用于基于序列的抗体特异性预测，并通过模型可解释性分析识别了HA干区抗体的关键序列特征 | 数据集主要来源于研究出版物和专利，可能存在数据偏差 | 预测抗体特异性，并提高对流感病毒抗体反应的分子理解 | 流感血凝素（HA）抗体 | 自然语言处理 | 流感 | 语言模型 | mBLM | 序列数据 | 超过5,000个流感血凝素（HA）抗体 | NA | NA | NA | NA |
| 2373 | 2025-01-28 |
Potential Use and Limitation of Artificial Intelligence to Screen Diabetes Mellitus in Clinical Practice: A Literature Review
2024-Oct, Acta medica Indonesiana
IF:0.7Q3
PMID:39865054
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文献综述 | 本文综述了人工智能在临床实践中筛查糖尿病的潜在应用及其局限性 | 强调了人工智能技术（如机器学习和深度学习）在提高糖尿病筛查准确性方面的潜力，特别是在低资源环境中的应用 | 指出了当前临床实践中基于血液或实验室检测的糖尿病筛查方法的局限性，包括访问和成本问题 | 探讨人工智能技术在减少未诊断糖尿病负担中的应用 | 全球未诊断糖尿病的个体，特别是低收入和中等收入国家（如印度尼西亚）的人群 | 机器学习 | 糖尿病 | 机器学习和深度学习 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 2374 | 2025-01-28 |
Status and future trends in wastewater management strategies using artificial intelligence and machine learning techniques
2024-Aug, Chemosphere
IF:8.1Q1
|
综述 | 本文综述了利用人工智能和机器学习技术进行水和废水管理的最新趋势 | 结合AI、深度学习和物联网技术，提出了高效的水管理框架 | 未具体说明数据来源和样本量，案例研究和统计评估的细节不足 | 探讨智能水管理机制，以满足不同用途的水质要求 | 水和废水管理策略 | 机器学习 | NA | 人工智能（AI）、深度学习（DL）、物联网（IoT） | NA | 多种形式的数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 2375 | 2025-01-28 |
The cytoarchitectonic landscape revealed by deep learning method facilitated precise positioning in mouse neocortex
2024-06-04, Cerebral cortex (New York, N.Y. : 1991)
DOI:10.1093/cercor/bhae229
PMID:38836835
|
研究论文 | 本文开发了一种细胞结构标志物识别流程，利用荧光显微光学断层扫描技术成像小鼠全脑，并通过快速3D卷积网络分割整个新皮层的神经元体，揭示了新皮层的细胞结构景观 | 开发了一种新的细胞结构标志物识别流程，结合荧光显微光学断层扫描和快速3D卷积网络，实现了新皮层神经元的三维分割和分析 | 研究主要集中在小鼠新皮层，未涉及其他物种或更广泛的脑区 | 提高对新皮层结构的理解，特别是皮层区域的精确定位 | 小鼠新皮层 | 计算机视觉 | NA | 荧光显微光学断层扫描 | 3D卷积网络 | 图像 | 小鼠全脑 | NA | NA | NA | NA |
| 2376 | 2025-10-07 |
Exploring intricate connectivity patterns for cognitive functioning and neurological disorders: incorporating frequency-domain NC method into fMRI analysis
2024-05-02, Cerebral cortex (New York, N.Y. : 1991)
DOI:10.1093/cercor/bhae195
PMID:38741270
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研究论文 | 本研究将频域新因果方法应用于fMRI分析，探索认知功能与神经系统疾病的复杂连接模式 | 将频域新因果方法首次应用于fMRI分析，构建了多种因果关联模式并用于脑效率网络构建 | 研究仅针对认知障碍患者，未包含健康对照组进行对比分析 | 探索大脑连接模式与认知功能及神经系统疾病的关联 | 1252组不同程度认知障碍患者 | 医学影像分析 | 阿尔茨海默病 | 功能磁共振成像，频域新因果方法 | 深度学习模型 | fMRI BOLD信号 | 1252组认知障碍患者 | NA | NA | 准确率,精确率,召回率 | NA |
| 2377 | 2025-10-07 |
Application of improved and efficient image repair algorithm in rock damage experimental research
2024-Jun-27, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-65790-y
PMID:38937588
|
研究论文 | 提出一种改进的增量Transformer图像修复算法，用于修复岩石损伤实验中扭曲或缺失的应变云图 | 将改进的增量Transformer算法应用于岩石损伤实验中的图像修复，并采用深度可分离卷积网络优化算法运行效率 | 未明确说明算法在不同类型岩石图像修复中的泛化能力 | 提高数字图像技术在岩石损伤分析中的效率和准确性 | 相似材料制成的软硬岩石在单轴压缩实验中的应变云图 | 计算机视觉 | NA | 数字图像技术 | Transformer | 图像 | NA | NA | 增量Transformer, 深度可分离卷积网络 | NA | NA |
| 2378 | 2025-10-07 |
Characterization of saffron from different origins by HS-GC-IMS and authenticity identification combined with deep learning
2024-Dec-30, Food chemistry: X
DOI:10.1016/j.fochx.2024.101981
PMID:39850938
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研究论文 | 本研究结合顶空气相色谱-离子迁移谱和深度学习技术，开发了一种快速可靠的藏红花产地鉴别和掺假识别方法 | 首次将HS-GC-IMS技术与CNN模型结合用于藏红花产地鉴别和掺假识别，实现了数据处理最小化和自动特征提取 | NA | 开发快速可靠的藏红花产地鉴别和掺假识别方法 | 藏红花挥发性化合物 | 计算机视觉 | NA | 顶空气相色谱-离子迁移谱(HS-GC-IMS) | CNN | 图像 | NA | NA | CNN | 准确率 | NA |
| 2379 | 2025-10-07 |
Accurate size-based protein localization from cryo-ET tomograms
2024-Dec, Journal of structural biology: X
DOI:10.1016/j.yjsbx.2024.100104
PMID:39044770
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研究论文 | 本文提出一种基于尺寸的蛋白质定位方法，用于从冷冻电子断层扫描图像中快速准确地识别蛋白质颗粒 | 开发了无需外部模板或人工标注的快速尺寸检测方法，在检测精度和计算效率上优于基于深度学习的现有方法 | 未明确说明方法对特定蛋白质类型的适用性限制，也未详细讨论在极端噪声条件下的性能表现 | 提高冷冻电子断层扫描中蛋白质颗粒自动检测的准确性和效率 | 细胞内的蛋白质颗粒，特别是核糖体 | 计算机视觉 | NA | 冷冻电子断层扫描(cryo-ET)，子断层图平均(STA) | NA | 3D断层扫描图像 | 多种类型样本的断层扫描数据 | NA | NA | 检测精度 | 非专用CPU硬件 |
| 2380 | 2025-10-07 |
Evolutionary Strategies AI Addresses Multiple Technical Challenges in Deep Learning Deployment: Proof-of-Principle Demonstration for Neuroblastoma Brain Metastasis Detection
2024-Dec, Journal of imaging informatics in medicine
DOI:10.1007/s10278-024-01165-z
PMID:38886289
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研究论文 | 本文通过神经母细胞瘤脑转移检测的案例，证明深度神经进化算法在小数据集训练中具有优异的泛化能力 | 首次验证深度神经进化算法在多样化外部验证数据集上的泛化性能，解决了放射学AI在小数据集上的过拟合和泛化难题 | 研究仅基于神经母细胞瘤脑转移的特定案例，需要更多疾病类型验证 | 解决放射学AI在小数据集训练中的过拟合和泛化问题 | 神经母细胞瘤脑转移的MRI图像 | 计算机视觉 | 神经母细胞瘤 | MRI成像 | CNN | 医学图像 | 60个训练MRI图像，来自50多个机构的多样化测试集 | NA | 卷积神经网络 | 准确率 | NA |