深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 12391 篇文献，本页显示第 2441 - 2460 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 2441 | 2025-10-06 |
Clinical Feasibility of Deep Learning-Based Attenuation Correction Models for Tl-201 Myocardial Perfusion SPECT
2024-May-01, Clinical nuclear medicine
IF:9.6Q1
DOI:10.1097/RLU.0000000000005129
PMID:38409758
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研究论文 | 开发基于深度学习的Tl-201心肌灌注SPECT衰减校正模型并评估其临床可行性 | 首次将深度学习图像到图像转换技术应用于Tl-201心肌灌注SPECT的衰减校正，提出改进的U-Net架构 | 回顾性研究设计，样本来源单一 | 开发可替代CT衰减校正的深度学习模型 | 疑似或确诊冠状动脉疾病患者 | 医学影像分析 | 心血管疾病 | SPECT成像 | 深度学习 | 医学影像 | 985名患者（657名男性，328名女性，年龄65±11岁） | NA | 改进的U-Net | 平均绝对误差, 结构相似性指数, 峰值信噪比 | NA |
| 2442 | 2025-10-06 |
A Convolutional Neural Network for Automated Detection of Cervical Ossification of the Posterior Longitudinal Ligament using Magnetic Resonance Imaging
2024-04-01, Clinical spine surgery
IF:1.6Q3
DOI:10.1097/BSD.0000000000001547
PMID:37941120
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研究论文 | 开发并验证基于卷积神经网络的MRI图像自动检测系统，用于区分颈椎后纵韧带骨化症和多节段退变性椎管狭窄 | 首次开发用于MRI图像检测颈椎后纵韧带骨化症的深度学习模型 | 回顾性研究设计，样本量有限 | 开发自动检测颈椎后纵韧带骨化症的AI模型并与脊柱外科医生诊断能力比较 | 颈椎后纵韧带骨化症和退变性椎管狭窄患者 | 计算机视觉 | 脊柱疾病 | 磁共振成像 | CNN | 医学影像 | 684例患者（272例OPLL，412例退变性疾病），分为训练集513例和测试集171例 | NA | ResNet34, ResNet50, ResNet101 | 准确率, 灵敏度, 特异性, AUC | NA |
| 2443 | 2025-10-06 |
Real-world application of a 3D deep learning model for detecting and localizing cerebral microbleeds
2024-09-26, Acta neurochirurgica
IF:1.9Q2
DOI:10.1007/s00701-024-06267-9
PMID:39325068
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研究论文 | 本研究验证了一种3D深度学习模型在真实临床环境中检测和定位脑微出血的性能 | 开发了能够同时检测脑微出血并精确定位其解剖位置的3D深度学习模型，并在真实临床场景中验证其辅助诊断价值 | 样本量较小（33例患者），人群多样性不足，需要更大规模研究验证临床实用性 | 验证3D深度学习模型在真实临床环境中检测和定位脑微出血的性能 | 神经外科门诊患者，包括21例有脑微出血患者（共116个病灶）和12例无脑微出血患者 | 医学影像分析 | 脑血管疾病 | 磁敏感加权成像 | 3D深度学习模型 | 3D医学影像 | 33例患者（21例有CMBs，12例无CMBs），共116个脑微出血病灶 | NA | NA | 灵敏度, 假阳性数 | NA |
| 2444 | 2025-10-06 |
Calibration-free estimation of field dependent aberrations for single molecule localization microscopy across large fields of view
2024-Dec-11, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2024.12.11.627909
PMID:39713420
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研究论文 | 提出一种无需校准即可直接从单分子数据估计场相关像差的模型方法，用于提升单分子定位显微镜的图像质量 | 首次将节点像差理论引入全矢量点扩散函数模型，无需珠校准测量即可从原始帧数据直接估计场相关像差 | 未明确说明方法对特定样本类型或成像条件的适用性限制 | 解决单分子定位显微镜中场相关像差对定位精度的影响问题 | 微管和核孔复合物的2D和3D定位数据 | 计算显微成像 | NA | 单分子定位显微镜(SMLM) | 基于模型的估计方法 | 2D和3D显微镜图像数据 | 视野范围达180μm的微管和核孔复合物样本 | NA | 基于节点像差理论的矢量PSF模型 | 与基于样条拟合和深度学习的方法进行比较 | 计算效率高，可在几分钟内处理完整2D或3D数据集 |
| 2445 | 2025-10-06 |
Glenohumeral joint force prediction with deep learning
2024-01, Journal of biomechanics
IF:2.4Q3
DOI:10.1016/j.jbiomech.2024.111952
PMID:38228026
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研究论文 | 本研究使用深度学习技术预测肩关节盂肱关节力的幅度和方向 | 首次将深度学习模型应用于盂肱关节力预测，替代传统计算密集型优化方法 | 基于959名虚拟受试者数据，未使用真实患者数据进行验证 | 开发能够准确预测盂肱关节力的深度学习模型，降低计算成本 | 全肩关节置换术(TSA)领域的盂肱关节力预测 | 机器学习 | 骨科疾病 | 深度学习，马尔可夫链蒙特卡洛方法 | 深度学习模型 | 虚拟患者参数数据 | 959名虚拟受试者 | NA | NA | 决定系数，平均绝对误差 | NA |
| 2446 | 2025-10-06 |
Predicting patients' sentiments about medications using artificial intelligence techniques
2024-12-30, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-83222-9
PMID:39738528
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研究论文 | 本研究开发人工智能模型预测患者对药物的情感倾向 | 首次实现结果可解释性技术，并开发了基于临床领域预训练词嵌入的深度集成模型 | NA | 通过情感分析为临床医生提供患者治疗反馈的洞察 | 药物相关评论文本数据 | 自然语言处理 | NA | 情感分析 | 机器学习,深度学习 | 文本 | 大型药物评论数据集 | NA | Word2Vec,集成学习模型 | 准确率,F1分数 | NA |
| 2447 | 2025-10-06 |
Descriptive overview of AI applications in x-ray imaging and radiotherapy
2024-12-27, Journal of radiological protection : official journal of the Society for Radiological Protection
IF:1.4Q3
DOI:10.1088/1361-6498/ad9f71
PMID:39681008
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综述 | 本文概述了人工智能在X射线成像和放射治疗中的应用现状与发展前景 | 系统总结了AI在医疗辐射领域的应用全景，特别强调了深度学习在CT重建和自适应放疗中的创新应用 | 部分AI方法尚未准备好常规临床应用，主要由于验证挑战、患者群体多样性和临床环境可靠性问题 | 探讨人工智能在优化放射剂量、改善放疗效果方面的应用价值 | X射线成像和放射治疗中的AI技术应用 | 医学影像分析 | NA | 深度学习 | 深度学习模型 | 医学影像数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 2448 | 2025-10-06 |
Cultivation strategies of English thinking ability in the environment of Internet of Things
2024-Dec-15, Heliyon
IF:3.4Q1
DOI:10.1016/j.heliyon.2024.e39515
PMID:39687130
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研究论文 | 本研究通过设计LSNN推荐模型，在物联网环境下解决英语思维培养不足的问题 | 通过在CNN中增加调整层设计LSNN推荐模型，有效缓解数据稀疏性问题 | NA | 拓宽英语学习者视野，加强英语思维能力培养 | 英语学习者 | 自然语言处理 | NA | 深度学习 | CNN, LSNN | 推荐数据 | NA | NA | 卷积神经网络，局部相似卷积神经网络 | 平均绝对误差(MAE) | NA |
| 2449 | 2025-10-06 |
Vocal Call Locator Benchmark (VCL) for localizing rodent vocalizations from multi-channel audio
2024-Sep-21, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2024.09.20.613758
PMID:39345431
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研究论文 | 本文提出了首个用于啮齿动物声音源定位的大规模基准数据集VCL，包含多通道音频和同步视频记录 | 创建了生物声学领域首个公开的声音源定位基准数据集，填补了该领域缺乏系统评估工具的空白 | 目前仅限于啮齿动物声音定位，未涵盖其他动物物种 | 开发用于生物声学研究的声音源定位基准和方法 | 啮齿动物的社交发声定位 | 生物声学 | NA | 多通道音频记录，同步视频采集 | 深度学习声音源定位模型 | 多通道音频，视频 | 767,295个带有标注真实声源的声音样本，涵盖9种条件 | NA | NA | 声音源定位性能评估指标 | NA |
| 2450 | 2025-10-06 |
Emerging research trends in artificial intelligence for cancer diagnostic systems: A comprehensive review
2024-Sep-15, Heliyon
IF:3.4Q1
DOI:10.1016/j.heliyon.2024.e36743
PMID:39263113
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综述 | 本文对人工智能在癌症诊断系统中的最新研究趋势进行了全面综述 | 重点突出了可解释人工智能在癌症诊断中的新兴应用，包括交互式可视化模型决策和特征重要性分析等特定技术 | NA | 评估现代机器学习技术在癌症诊断中的应用，指导研究人员、临床医生和政策制定者开发高效可解释的癌症诊断系统 | 癌症诊断系统 | 机器学习 | 癌症 | 机器学习 | 监督学习,无监督学习,深度学习,联邦学习 | 影像数据,基因组数据,临床记录 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 2451 | 2025-10-06 |
Modelling protein complexes with crosslinking mass spectrometry and deep learning
2024-09-09, Nature communications
IF:14.7Q1
DOI:10.1038/s41467-024-51771-2
PMID:39251624
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研究论文 | 通过将交联质谱实验数据整合到AlphaFold-Multimer中，开发了AlphaLink方法用于蛋白质复合物结构建模 | 首次将交联质谱数据整合到深度学习蛋白质结构预测中，扩展了AlphaLink方法至蛋白质复合物建模 | NA | 提高蛋白质复合物结构建模的准确性和可靠性 | 蛋白质复合物 | 计算生物学 | NA | 交联质谱, 深度学习 | 深度学习 | 质谱数据, 蛋白质序列 | NA | AlphaFold-Multimer | AlphaLink | 建模性能 | NA |
| 2452 | 2025-10-06 |
Pretrainable geometric graph neural network for antibody affinity maturation
2024-09-06, Nature communications
IF:14.7Q1
DOI:10.1038/s41467-024-51563-8
PMID:39242604
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研究论文 | 提出可预训练的几何图神经网络GearBind用于抗体亲和力成熟 | 结合多关系图构建、多层级几何消息传递和大规模无标签蛋白质结构数据的对比预训练 | NA | 开发计算模型提升抗体与靶抗原的结合亲和力 | 抗体-抗原相互作用 | 机器学习 | NA | 几何深度学习 | 图神经网络 | 蛋白质结构数据 | SKEMPI数据集和独立测试集 | NA | GearBind | ELISA EC值, K值 | NA |
| 2453 | 2025-10-06 |
The analysis of teaching quality evaluation for the college sports dance by convolutional neural network model and deep learning
2024-Aug-30, Heliyon
IF:3.4Q1
DOI:10.1016/j.heliyon.2024.e36067
PMID:39224395
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研究论文 | 本研究使用一维卷积神经网络模型和深度学习方法对高校体育舞蹈教学质量进行综合评估 | 创新地将深度学习技术应用于体育舞蹈教学质量评估，解决了传统评估方法主观性强和标准不一致的问题 | NA | 通过构建教学质量评估模型，定量评估高校体育舞蹈教育质量 | 高校体育舞蹈课程教学质量 | 机器学习 | NA | 深度学习 | CNN | 一维评估数据 | NA | NA | 一维CNN | 均方误差(MSE), R值 | NA |
| 2454 | 2025-10-06 |
Forward dynamics computational modelling of a cyclist fall with the inclusion of protective response using deep learning-based human pose estimation
2024-01, Journal of biomechanics
IF:2.4Q3
DOI:10.1016/j.jbiomech.2024.111959
PMID:38286096
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研究论文 | 本研究通过视频分析结合深度学习姿态估计和正向动力学计算模型，研究自行车骑行者跌倒的运动学特征和防护响应机制 | 开发了结合深度学习姿态估计和逆向运动学优化的新型重建流程，用于从真实跌倒视频中提取人体运动数据，并首次在自行车跌倒模型中优化包含支撑性主动响应 | 研究仅针对单个自行车跌倒案例进行研究，样本量有限 | 研究自行车骑行者跌倒的运动学和动力学特征，开发计算模型以改进防护装备和安全措施 | 自行车骑行者的跌倒过程 | 计算机视觉, 生物力学 | 创伤性损伤 | 视频分析, 深度学习姿态估计, 逆向运动学优化, 正向动力学计算模型 | 深度学习姿态估计模型 | 视频 | 单个自行车跌倒案例研究 | 遗传算法 | NA | NA | NA |
| 2455 | 2025-10-06 |
Precise Image-level Localization of Intracranial Hemorrhage on Head CT Scans with Deep Learning Models Trained on Study-level Labels
2024-11, Radiology. Artificial intelligence
DOI:10.1148/ryai.230296
PMID:39194400
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研究论文 | 开发基于弱监督学习的深度学习模型，使用研究级标签自动检测和定位头CT扫描中的颅内出血 | 使用研究级标签而非像素级标注训练模型，通过注意力机制实现图像级定位，具有高度泛化能力 | 回顾性研究，依赖放射学报告提取标签，可能存在标注偏差 | 开发能够快速准确检测颅内出血的计算机辅助诊断工具 | 头CT扫描中的颅内出血 | 计算机视觉 | 颅内出血 | CT扫描 | CNN, 双向LSTM | 医学图像 | 本地数据集10699个非对比头CT扫描（7469名患者），外部测试集491个扫描 | NA | 注意力机制双向长短期记忆网络 | 阳性预测值, AUC | NA |
| 2456 | 2025-10-06 |
AI-integrated Screening to Replace Double Reading of Mammograms: A Population-wide Accuracy and Feasibility Study
2024-11, Radiology. Artificial intelligence
DOI:10.1148/ryai.230529
PMID:39230423
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研究论文 | 本研究评估了AI集成筛查在乳腺X线摄影中替代双读法的准确性和可行性 | 比较了三种AI集成筛查场景与标准双读法的性能，首次在大型代表性筛查人群中系统评估AI在筛查工作流中不同部署位置的临床影响 | 回顾性研究设计，AI阈值部分基于先前验证设定，未在真实临床环境中验证 | 评估AI集成筛查替代传统双读法在乳腺X线摄影中的准确性和可行性 | 249,402张来自代表性筛查人群的乳腺X线影像 | 医学影像分析 | 乳腺癌 | 乳腺X线摄影筛查 | CNN | 医学影像 | 249,402张乳腺X线影像 | NA | NA | 敏感度, 阴性预测值, 召回率, 阳性预测值, 仲裁率 | NA |
| 2457 | 2024-11-28 |
Watch Your Back! How Deep Learning Is Cracking the Real World of CT for Cervical Spine Fractures
2024-11, Radiology. Artificial intelligence
DOI:10.1148/ryai.240604
PMID:39601670
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 2458 | 2025-10-06 |
Automated design of multi-target ligands by generative deep learning
2024-09-11, Nature communications
IF:14.7Q1
DOI:10.1038/s41467-024-52060-8
PMID:39261471
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研究论文 | 本研究利用生成式深度学习模型开发多靶点配体药物 | 首次将化学语言模型应用于多靶点配体的从头设计，通过小样本微调实现双靶点活性分子的生成 | 仅验证了12个设计分子对6个靶点对的活性，样本规模有限 | 探索生成式深度学习在多靶点药物设计中的应用 | 多靶点配体分子 | 机器学习 | NA | 化学语言模型，SMILES表示法 | 生成式深度学习模型 | 分子结构数据 | 12个设计分子，6个靶点对 | NA | 化学语言模型 | 纳摩尔级活性，双配体确认 | NA |
| 2459 | 2025-10-06 |
External Testing of a Deep Learning Model to Estimate Biologic Age Using Chest Radiographs
2024-09, Radiology. Artificial intelligence
DOI:10.1148/ryai.230433
PMID:39046324
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研究论文 | 本研究在亚洲人群中对基于深度学习的胸片年龄模型进行外部测试，评估其预测全因死亡率及特定疾病死亡率的预后价值 | 首次在大型亚洲队列中验证基于胸片影像的深度学习生物年龄预测模型的泛化能力 | 单中心回顾性研究，仅包含无症状亚洲人群 | 评估深度学习胸片年龄模型在外部测试队列中的预后价值 | 50-80岁无症状亚洲个体的胸片影像 | 计算机视觉 | 肺癌 | 胸片影像分析 | CNN | 医学影像 | 36,924名个体 | NA | NA | 风险比, 似然比检验 | NA |
| 2460 | 2025-10-06 |
Deep Learning Segmentation of Ascites on Abdominal CT Scans for Automatic Volume Quantification
2024-09, Radiology. Artificial intelligence
DOI:10.1148/ryai.230601
PMID:38900043
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研究论文 | 开发了一种基于深度学习的自动方法，用于在腹部CT扫描中检测腹水并量化其体积 | 首次提出使用深度学习自动分割和量化腹水体积的方法，并在肝硬化和卵巢癌患者中验证 | 回顾性研究，数据来源于特定机构，可能存在选择偏倚 | 评估深度学习模型在检测和量化腹水体积方面的性能 | 肝硬化腹水患者和卵巢癌患者 | 医学影像分析 | 肝硬化,卵巢癌 | CT扫描 | 深度学习 | 医学影像 | 训练集：TCGA卵巢癌数据集；测试集：NIH-LC(25例)、NIH-OV(166例)、UofW-LC(124例) | NA | NA | F1/Dice系数,体积估计误差,95%置信区间 | NA |