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 2401 - 2420 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 2401 | 2025-01-25 |
A multi-modal multi-branch framework for retinal vessel segmentation using ultra-widefield fundus photographs
2024, Frontiers in cell and developmental biology
IF:4.6Q1
DOI:10.3389/fcell.2024.1532228
PMID:39845080
|
研究论文 | 本文提出了一种多模态多分支框架M3B-Net，用于提高超广角眼底照片中的视网膜血管分割精度 | M3B-Net框架结合了眼底荧光血管造影（FFA）图像，通过选择性融合模块（SFM）、局部感知融合模块（LPFM）和注意力引导上采样模块（AUM）提升分割性能 | 未明确提及具体局限性 | 提高超广角眼底图像中视网膜血管的分割精度，以支持疾病分析 | 超广角眼底照片中的视网膜血管 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | M3B-Net（多模态多分支框架） | 图像（超广角眼底照片和FFA图像） | 未明确提及样本数量 | NA | NA | NA | NA |
| 2402 | 2025-01-25 |
A systematic review of Machine Learning and Deep Learning approaches in Mexico: challenges and opportunities
2024, Frontiers in artificial intelligence
IF:3.0Q2
DOI:10.3389/frai.2024.1479855
PMID:39845096
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系统综述 | 本文系统综述了墨西哥在机器学习和深度学习领域的发展及其应用，涵盖了多个领域 | 提供了墨西哥在机器学习和深度学习领域的全面信息，包括趋势、空间位置、机构、出版问题、主题领域、算法应用和性能指标 | 主要关注墨西哥的应用，可能缺乏对其他国家的比较分析 | 提供墨西哥在机器学习和深度学习领域的应用和发展情况 | 120篇原始研究论文 | 机器学习, 深度学习 | NA | NA | 人工神经网络(ANN), 随机森林(RF), 支持向量机(SVM) | NA | 120篇原始研究论文 | NA | NA | NA | NA |
| 2403 | 2025-01-25 |
DLBWE-Cys: a deep-learning-based tool for identifying cysteine S-carboxyethylation sites using binary-weight encoding
2024, Frontiers in genetics
IF:2.8Q2
DOI:10.3389/fgene.2024.1464976
PMID:39845187
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研究论文 | 本文介绍了一种名为DLBWE-Cys的深度学习工具，用于准确识别蛋白质序列中的半胱氨酸S-羧乙基化位点 | 开发了一种新的深度学习模型DLBWE-Cys，结合了CNN、BiLSTM、Bahdanau注意力机制和全连接神经网络，并采用了专门设计的Binary-Weight编码方法 | 目前尚无其他计算工具能准确预测这些位点，这给该领域的研究带来了挑战 | 准确识别半胱氨酸S-羧乙基化位点，以阐明其在自身免疫疾病中的功能机制 | 蛋白质序列中的半胱氨酸S-羧乙基化位点 | 机器学习 | 自身免疫疾病 | 深度学习 | CNN, BiLSTM, Bahdanau attention, FNN | 蛋白质序列数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 2404 | 2025-01-25 |
A CT-based deep learning model for preoperative prediction of spread through air spaces in clinical stage I lung adenocarcinoma
2024, Frontiers in oncology
IF:3.5Q2
DOI:10.3389/fonc.2024.1482965
PMID:39845323
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研究论文 | 本文开发并验证了一种基于CT的深度学习模型，用于非侵入性预测临床I期肺腺癌的气道扩散（STAS），并与传统的临床语义模型进行了预测性能比较 | 采用Swin Transformer架构开发深度学习模型，用于预测STAS，其性能优于传统的临床语义模型 | 研究为回顾性设计，可能引入选择偏差，且样本量相对有限 | 开发并验证一种深度学习模型，用于预测临床I期肺腺癌的STAS | 513例经病理证实的I期肺腺癌患者 | 数字病理 | 肺癌 | CT扫描 | Swin Transformer | 图像 | 513例患者（训练队列386例，验证队列127例） | NA | NA | NA | NA |
| 2405 | 2025-01-25 |
Deep CNN ResNet-18 based model with attention and transfer learning for Alzheimer's disease detection
2024, Frontiers in neuroinformatics
IF:2.5Q3
DOI:10.3389/fninf.2024.1507217
PMID:39845347
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研究论文 | 本文提出了一种基于ResNet-18的深度学习模型，结合深度卷积和Squeeze and Excitation (SE)模块，用于阿尔茨海默病的检测 | 提出了一种结合SE模块的ResNet-18模型，减少了调参需求，并在小样本和不平衡数据集上表现优异 | 医疗数据收集成本高且涉及伦理问题，小数据集容易导致成本函数的局部最小值问题，类不平衡也会降低性能 | 开发一种有效的深度学习模型用于阿尔茨海默病的检测 | 阿尔茨海默病（AD）、认知正常（CN）和轻度认知障碍（MCI）患者 | 计算机视觉 | 阿尔茨海默病 | 深度卷积、Squeeze and Excitation (SE)模块、迁移学习 | ResNet-18 | 图像 | 未明确说明样本数量 | NA | NA | NA | NA |
| 2406 | 2025-01-25 |
A fast monocular 6D pose estimation method for textureless objects based on perceptual hashing and template matching
2024, Frontiers in robotics and AI
IF:2.9Q2
DOI:10.3389/frobt.2024.1424036
PMID:39845569
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研究论文 | 本文提出了一种基于感知哈希和模板匹配的快速单目6D姿态估计方法，适用于无纹理物体 | 提出了一种新的感知哈希方法用于二值图像，实现了快速且鲁棒的姿态估计，并自动预选模板子集以减少推理时间 | 在绝对精度上不如最先进的深度学习模型，但在精度和处理时间之间提供了更有利的权衡 | 开发一种在资源受限设备上高效运行的6D姿态估计方法，以降低硬件成本和功耗 | 无纹理物体 | 计算机视觉 | NA | 感知哈希和模板匹配 | NA | 图像 | 合成生成的数据集和一个公开可用的数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 2407 | 2025-01-25 |
Quantitative immunohistochemistry analysis of breast Ki67 based on artificial intelligence
2024, Open life sciences
IF:1.7Q3
DOI:10.1515/biol-2022-1013
PMID:39845722
|
研究论文 | 本文提出了一种基于深度学习的乳腺癌Ki67定量分析方法，旨在提高诊断效率和准确性 | 采用深度学习技术对乳腺癌Ki67进行定量分析，显著提高了诊断效率和一致性 | 未提及方法在其他类型癌症或更大样本中的适用性 | 开发一种高效的乳腺癌Ki67定量分析系统，以辅助病理诊断 | 乳腺癌病理图像中的Ki67表达 | 数字病理学 | 乳腺癌 | 深度学习 | CNN | 图像 | 未明确提及具体样本数量，但提到在临床独立样本实验中进行了验证 | NA | NA | NA | NA |
| 2408 | 2025-01-25 |
Transformer-based model for predicting length of stay in intensive care unit in sepsis patients
2024, Frontiers in medicine
IF:3.1Q1
DOI:10.3389/fmed.2024.1473533
PMID:39845825
|
研究论文 | 本研究开发了一种基于Transformer的深度学习模型，用于预测脓毒症患者在重症监护病房（ICU）的住院时间 | 利用Transformer模型结合全局和局部输入数据分析，通过分类和特征标记，基于序贯器官衰竭评估（SOFA）标准进行预测 | 研究仅基于单一医院的521名患者数据，可能缺乏广泛代表性 | 优化ICU资源分配，减少医疗费用 | 脓毒症患者 | 机器学习 | 脓毒症 | 深度学习 | Transformer | 医疗数据 | 521名患者 | NA | NA | NA | NA |
| 2409 | 2025-01-25 |
Transforming Healthcare: Artificial Intelligence (AI) Applications in Medical Imaging and Drug Response Prediction
2024, Genome integrity
DOI:10.14293/genint.15.1.002
PMID:39845982
|
评论 | 本文讨论了人工智能在医学影像和药物反应预测中的应用及其面临的挑战 | 探讨了人工智能在医学影像诊断和药物反应预测中的潜在应用，并强调了数据泛化和模型可解释性的重要性 | 未提供具体实验数据或案例研究，主要基于理论讨论 | 探讨人工智能在医学领域的应用潜力及实施挑战 | 医学影像和药物反应预测 | 机器学习 | NA | 机器学习和深度学习 | NA | 医学影像和药物反应数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 2410 | 2025-01-25 |
Retraction Note: COVID-CheXNet: hybrid deep learning framework for identifying COVID-19 virus in chest X-rays images
2024, Soft computing
IF:3.1Q2
DOI:10.1007/s00500-024-09992-6
PMID:39847664
|
retraction | 本文撤回了关于使用混合深度学习框架识别胸部X光图像中COVID-19病毒的文章 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 2411 | 2025-01-25 |
Retraction Note: Performance evaluation of deep learning techniques for lung cancer prediction
2024, Soft computing
IF:3.1Q2
DOI:10.1007/s00500-024-10107-4
PMID:39847665
|
retraction | 本文是对先前发表的关于深度学习技术在肺癌预测中性能评估的文章的撤稿声明 | NA | NA | NA | NA | NA | lung cancer | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 2412 | 2025-01-25 |
Retraction Note: Early diagnosis of COVID-19-affected patients based on X-ray and computed tomography images using deep learning algorithm
2024, Soft computing
IF:3.1Q2
DOI:10.1007/s00500-024-09993-5
PMID:39847670
|
撤回声明 | 本文是对先前发表的关于使用深度学习算法基于X光和CT图像早期诊断COVID-19患者的文章的撤回声明 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 2413 | 2025-10-07 |
Artificial Intelligence-Assisted Segmentation of a Falx Cerebri Calcification on Cone-Beam Computed Tomography: A Case Report
2024-Dec-12, Medicina (Kaunas, Lithuania)
DOI:10.3390/medicina60122048
PMID:39768927
|
病例报告 | 通过病例报告和文献综述探讨人工智能在锥形束CT图像中分割大脑镰钙化的应用 | 首次系统评估AI在CBCT图像中分割大脑镰钙化的应用，并采用基于云的AI平台进行病例验证 | 区分大脑镰钙化与其他颅骨结构仍存在挑战，该领域研究文献数量有限 | 探索人工智能在放射学诊断中分割和检测大脑镰钙化的应用 | 大脑镰钙化患者（59岁病例）及相关文献研究 | 医学影像分析 | 颅内钙化 | 锥形束计算机断层扫描（CBCT） | 深度学习 | 医学影像 | 1例病例报告+4项文献研究 | 基于云的AI平台 | NA | 准确性 | 基于云的AI平台 |
| 2414 | 2025-10-07 |
From pixels to patients: the evolution and future of deep learning in cancer diagnostics
2024-Dec-11, Trends in molecular medicine
IF:12.8Q1
DOI:10.1016/j.molmed.2024.11.009
PMID:39665958
|
观点文章 | 探讨深度学习在癌症诊断中的演变历程和未来发展方向，重点关注从像素级图像分析到以患者为中心的综合诊疗模式转变 | 提出开发能够整合多模态数据的大语言模型，将AI从辅助工具转变为临床决策的核心组成部分 | NA | 分析深度学习在癌症诊断领域的发展轨迹和未来趋势 | 深度学习在癌症诊断中的应用 | 数字病理 | 癌症 | 深度学习 | 神经网络,大语言模型 | 医学影像,多模态数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 2415 | 2025-10-07 |
Deep-AutoMO: Deep automated multiobjective neural network for trustworthy lesion malignancy diagnosis in the early stage via digital breast tomosynthesis
2024-Dec, Computers in biology and medicine
IF:7.0Q1
DOI:10.1016/j.compbiomed.2024.109299
PMID:39437606
|
研究论文 | 开发了一种名为Deep-AutoMO的深度自动多目标神经网络，用于通过数字乳腺断层合成实现早期乳腺病变恶性程度的可信诊断 | 提出了多目标免疫神经架构搜索(MINAS)同时优化敏感性和特异性，并采用基于熵的证据推理方法构建安全鲁棒模型 | NA | 构建可信赖的乳腺病变恶性诊断模型，在统一框架下实现平衡性、安全性和鲁棒性 | 数字乳腺断层合成(DBT)图像中的乳腺病变 | 计算机视觉 | 乳腺癌 | 数字乳腺断层合成(DBT) | 深度学习神经网络 | 医学图像 | NA | NA | ResNet, DenseNet | 敏感性, 特异性 | NA |
| 2416 | 2025-01-24 |
Role of Artificial Intelligence in MRI-Based Rectal Cancer Staging: A Systematic Review
2024-Dec, Cureus
DOI:10.7759/cureus.76185
PMID:39840208
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系统综述 | 本文系统综述了人工智能（AI）在基于磁共振成像（MRI）的直肠癌（RC）分期中的应用及其表现 | 首次对AI在MRI-based RC分期中的表现进行了全面评估，涵盖了多种AI模型和MRI技术 | 仅纳入了14项研究，样本量较小，且未对不同AI模型进行直接比较 | 评估AI模型在MRI-based RC分期中的诊断性能 | 直肠癌（RC）患者 | 数字病理 | 直肠癌 | MRI | 深度学习（DL）、卷积神经网络（CNN）、随机森林分类器、LASSO等 | MRI图像（T1加权、T2加权、扩散加权图像等） | 14项研究，涉及716条记录 | NA | NA | NA | NA |
| 2417 | 2025-10-07 |
Automated cell lineage reconstruction using label-free 4D microscopy
2024-Oct-07, Genetics
IF:3.3Q2
DOI:10.1093/genetics/iyae135
PMID:39139100
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研究论文 | 提出一种无需标记的4D显微镜自动细胞谱系重建方法 | 开发了无需手动数据标注即可训练的embGAN深度学习流程，在无标记3D延时成像中实现自动细胞检测与追踪 | 在密集组织和胚胎的无标记3D成像中自动细胞检测与追踪的解决方案仍不可及 | 实现无标记3D延时成像中的自动细胞检测与追踪 | 秀丽隐杆线虫胚胎 | 计算机视觉 | NA | 4D无标记显微镜，3D延时成像 | GAN | 3D时间序列图像 | NA | NA | embGAN | 细胞检测精度，追踪精度 | NA |
| 2418 | 2025-10-07 |
Artificial intelligence strengthens cervical cancer screening - present and future
2024-09-19, Cancer biology & medicine
IF:5.6Q1
|
综述 | 本文综述了人工智能在宫颈癌筛查中的当前应用与未来发展前景 | 系统总结了AI技术在宫颈癌筛查领域的最新进展，并前瞻性分析了未来面临的挑战 | 未提供具体实验数据或性能指标验证 | 探讨人工智能如何提升宫颈癌筛查的准确性和效率 | 宫颈癌筛查的医学图像和诊断流程 | 计算机视觉 | 宫颈癌 | 深度学习 | NA | 医学图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 2419 | 2025-10-07 |
Prospective deep learning-based quantitative assessment of coronary plaque by computed tomography angiography compared with intravascular ultrasound: the REVEALPLAQUE study
2024-Aug-26, European heart journal. Cardiovascular Imaging
DOI:10.1093/ehjci/jeae115
PMID:38700097
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研究论文 | 本研究比较了基于深度学习的冠状动脉CT血管造影自动斑块分析方法与血管内超声的测量结果 | 开发了首个基于深度学习的自动冠状动脉斑块分割方法，并在多中心国际研究中验证其与IVUS的一致性 | 研究仅纳入临床稳定的已知冠状动脉疾病患者，样本量相对有限 | 验证AI辅助的冠状动脉CT血管造影在动脉粥样硬化定量评估中的准确性 | 来自美国和日本15个中心的237名临床稳定冠状动脉疾病患者的432个病变 | 医学影像分析 | 心血管疾病 | 冠状动脉CT血管造影，血管内超声 | 深度学习 | 医学影像 | 237名患者，432个病变 | NA | NA | 相关系数，斜率，Y截距，Bland-Altman分析 | NA |
| 2420 | 2025-10-07 |
Deep Learning for Pneumothorax Detection on Chest Radiograph: A Diagnostic Test Accuracy Systematic Review and Meta Analysis
2024-Aug, Canadian Association of Radiologists journal = Journal l'Association canadienne des radiologistes
DOI:10.1177/08465371231220885
PMID:38189265
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系统综述与荟萃分析 | 通过系统综述和荟萃分析评估深度学习算法在胸部X光片上检测气胸的诊断准确性 | 首次对深度学习在气胸检测领域的诊断性能进行系统性量化评估 | 纳入研究存在异质性，部分研究可能存在偏倚风险 | 评估深度学习算法在胸部X光片上检测气胸的整体诊断性能 | 成人患者胸部X光片 | 计算机视觉 | 气胸 | 胸部X光成像 | 深度学习算法 | 医学影像 | 34,011名患者，34,075张胸部X光片 | NA | NA | 灵敏度, 特异度 | NA |