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 2541 - 2560 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 2541 | 2025-10-06 |
An adaptive weight ensemble approach to forecast influenza activity in an irregular seasonality context
2024-10-04, Nature communications
IF:14.7Q1
DOI:10.1038/s41467-024-52504-1
PMID:39366942
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研究论文 | 开发自适应权重集成方法预测香港地区流感活动，解决季节性不规律带来的预测挑战 | 提出自适应权重混合集成方法，能动态更新模型贡献度，在不同流行趋势和季节中均优于单一模型 | 研究主要基于香港地区数据，在其他地理区域的适用性需要进一步验证 | 预测具有不规则季节性的热带和亚热带地区的流感活动 | 香港地区1998-2019年期间的32次流感疫情监测数据 | 机器学习 | 流感 | 疾病监测数据分析 | 集成学习,统计模型,机器学习,深度学习 | 时间序列监测数据 | 32次流感疫情数据（1998-2019年），外加2023-2024年后疫情数据作为测试集 | NA | 简单平均集成,自适应权重混合集成 | 均方根误差,加权区间评分 | NA |
| 2542 | 2025-10-06 |
Active Learning Pipeline to Identify Candidate Terms for a CDSS Ontology
2024-Aug-22, Studies in health technology and informatics
DOI:10.3233/SHTI240660
PMID:39176629
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研究论文 | 提出一种主动学习流程来自动识别临床决策支持系统本体中的候选术语 | 采用主动学习方法从文献中自动识别候选术语，结合人工验证作为深度学习模型训练的一部分 | 仅展示初步结果，需要后续人工验证和长期维护 | 开发自动识别临床决策支持系统本体候选术语的方法 | 生物医学出版物中的术语 | 自然语言处理 | NA | 主动学习，深度学习 | NA | 文本 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 2543 | 2025-10-06 |
[Automatic segmentation of dental cone-beam computed tomography scans using a deep learning framework]
2024-08-11, Orvosi hetilap
IF:0.8Q3
DOI:10.1556/650.2024.33098
PMID:39127997
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研究论文 | 本研究开发了一种基于深度学习的自动分割方法，用于牙科锥形束CT扫描的三维重建 | 采用SegResNet架构在MONAI框架下开发深度学习模型，实现了对临床CBCT图像的自动准确分割 | 研究样本量相对有限，仅包含70名部分缺牙患者的CBCT图像 | 开发并评估基于深度学习的CBCT图像自动分割模型 | 牙科锥形束CT扫描图像 | 计算机视觉 | 牙周疾病 | 锥形束CT成像 | 深度学习 | 医学影像 | 70名部分缺牙患者的CBCT图像，其中15例用于验证 | MONAI | SegResNet | 交并比, Dice相似系数, Hausdorff距离 | NA |
| 2544 | 2025-10-06 |
Sparse Annotation is Sufficient for Bootstrapping Dense Segmentation
2024-Oct-26, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2024.06.14.599135
PMID:38915491
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研究论文 | 提出一种基于深度学习的稀疏标注方法，能够快速生成密集3D分割用于生物图像分析 | 开发了从稀疏2D标注快速生成密集3D分割的新方法，将人工标注时间减少了三个数量级 | 方法主要针对脑神经纤维网的复杂结构，在其他生物组织上的适用性需要进一步验证 | 解决生物成像数据中密集3D重建的实例分割问题，降低训练数据生成的人工成本 | 脑神经纤维网中的树突、轴突和胶质细胞过程 | 计算机视觉 | NA | 连续切片电子显微镜成像 | 深度学习模型 | 3D生物医学图像，2D序列切片图像 | NA | NA | NA | 分割准确度 | NA |
| 2545 | 2025-10-06 |
Cognitive Dysfunction in the Addictions (CDiA): A Neuron to Neighbourhood Collaborative Research Program on Executive Dysfunction and Functional Outcomes in Outpatients Seeking Treatment for Addiction
2024-Oct-28, medRxiv : the preprint server for health sciences
DOI:10.1101/2024.08.30.24312806
PMID:39252904
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研究论文 | 介绍认知功能障碍在成瘾性疾病中的综合性研究项目，旨在探索执行功能与成瘾治疗结果的关系 | 采用从神经元到社区的多学科协作研究方法，整合临床、临床前和健康服务研究，应用全人建模和深度学习识别患者亚型 | 样本量相对有限（目标N=400），研究周期为一年，可能无法完全捕捉长期恢复过程 | 填补对物质使用障碍中执行功能的理解空白，改善成瘾患者的健康结局 | 寻求成瘾治疗的18-60岁成年人，啮齿类动物模型 | 数字病理 | 成瘾性疾病 | 重复经颅磁刺激，药理学治疗，血液生物标志物分析，脑回路研究 | 深度学习，聚类分析 | 多模态数据（临床、生物标志物、脑成像、行为数据） | 目标400名18-60岁寻求成瘾治疗的成年人 | NA | NA | NA | NA |
| 2546 | 2025-10-06 |
Antiviral Peptide-Generative Pre-Trained Transformer (AVP-GPT): A Deep Learning-Powered Model for Antiviral Peptide Design with High-Throughput Discovery and Exceptional Potency
2024-10-25, Viruses
DOI:10.3390/v16111673
PMID:39599788
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研究论文 | 提出一种基于Transformer的深度学习模型AVP-GPT，用于高效设计抗病毒肽 | 首次将Transformer语言模型与多模态架构结合用于抗病毒肽设计，生成效率比传统方法显著提升 | 目前主要针对呼吸道病毒验证，尚未扩展到其他病毒类型 | 开发高效抗病毒肽设计方法以加速抗病毒药物发现 | 呼吸道合胞病毒(RSV)、甲型流感病毒(INFVA)等呼吸道病毒 | 自然语言处理 | 呼吸道病毒感染 | 深度学习 | Transformer | 肽序列数据 | 生成10,000个独特肽序列 | NA | GPT, Transformer | 困惑度, AUC | GPU系统 |
| 2547 | 2025-10-06 |
A Review of Artificial Intelligence in Brachytherapy
2024-Sep-25, ArXiv
PMID:39398213
|
综述 | 本文全面回顾了人工智能在近距离放射治疗中的应用现状与发展前景 | 系统地将AI在近距离放疗中的应用分为七个主要类别，并按癌症类型或具体任务进行细分，提供了详细的模型、数据规模和结果总结 | 作为综述文章，主要基于现有文献分析，未开展原始实验研究 | 探讨人工智能如何优化近距离放射治疗的临床工作流程 | 近距离放射治疗中的人工智能应用 | 医学人工智能 | 癌症治疗 | 机器学习、深度学习 | NA | 医学影像、治疗计划数据、临床结果数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 2548 | 2025-10-06 |
Protocol for performing deep learning-based fundus fluorescein angiography image analysis with classification and segmentation tasks
2024-09-20, STAR protocols
IF:1.3Q4
DOI:10.1016/j.xpro.2024.103134
PMID:38900632
|
研究论文 | 提出基于深度学习的眼底荧光血管造影图像分析协议，包含分类和分割任务 | 开发了从诊断到缺血性视网膜疾病治疗建议的完整流程协议 | NA | 建立眼底荧光血管造影图像的深度学习分析流程 | 眼底荧光血管造影图像 | 计算机视觉 | 缺血性视网膜疾病 | 眼底荧光血管造影 | 深度学习 | 图像 | NA | Python | NA | NA | NA |
| 2549 | 2025-10-06 |
Other possible perspectives for solving the negative outcome penalty paradox in the application of artificial intelligence in clinical diagnostics
2024-12-23, Journal of medical ethics
IF:3.3Q1
DOI:10.1136/jme-2024-109968
PMID:38871400
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评论 | 探讨解决人工智能在临床诊断应用中负面结果惩罚悖论的其他可能视角 | 提出三种新视角（改变公众认知、重新设计临床实践流程、引入更多利益相关者）来解决AI临床诊断中的负面结果惩罚悖论 | NA | 探讨如何更有效地将人工智能整合到临床实践中，解决负面结果惩罚悖论 | 人工智能在临床诊断中的应用 | 机器学习 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 2550 | 2025-10-06 |
Using dynamic spatio-temporal graph pooling network for identifying autism spectrum disorders in spontaneous functional infrared spectral sequence signals
2024-09, Journal of neuroscience methods
IF:2.7Q3
DOI:10.1016/j.jneumeth.2024.110157
PMID:38705284
|
研究论文 | 使用动态时空图池化网络从自发功能近红外光谱序列信号中识别自闭症谱系障碍 | 首次将动态图构建应用于fNIRS数据挖掘，通过动态特征提取获取时空相关性，并利用时空图池化提升网络信息提取能力 | NA | 探索脑通道间动态连接关系对自闭症分类的影响，比较ASD和TD的脑通道连接图 | 自闭症谱系障碍患者和典型发育个体的自发功能近红外光谱序列信号 | 医学图像分析 | 自闭症谱系障碍 | 功能近红外光谱 | 图神经网络 | 功能近红外光谱序列信号 | NA | NA | 动态时空图池化神经网络 | 准确率 | NA |
| 2551 | 2025-10-06 |
Brain-computer interfaces inspired spiking neural network model for depression stage identification
2024-09, Journal of neuroscience methods
IF:2.7Q3
DOI:10.1016/j.jneumeth.2024.110203
PMID:38880343
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研究论文 | 提出一种受脑机接口启发的脉冲神经网络模型，用于基于脑电信号的抑郁症阶段识别 | 结合脑机接口理念构建脉冲神经网络模型，相比传统深度学习方法具有更高的生理可解释性和更低的能耗 | 未明确说明样本量大小和研究人群特征，缺乏多中心验证 | 开发基于脑电信号的抑郁症辅助诊断方法 | 抑郁症患者和健康个体的脑电信号 | 脑机接口 | 抑郁症 | 脑电图(EEG) | 脉冲神经网络(SNN) | 脑电信号图像 | NA | NA | 脉冲神经网络 | 准确率 | NA |
| 2552 | 2025-10-06 |
EEG-based motor imagery channel selection and classification using hybrid optimization and two-tier deep learning
2024-09, Journal of neuroscience methods
IF:2.7Q3
DOI:10.1016/j.jneumeth.2024.110215
PMID:38968976
|
研究论文 | 提出一种基于脑电图的运动想象通道选择和分类方法，结合混合优化算法和双层深度学习架构 | 引入战争策略优化和黑猩猩优化算法的混合优化方法，并设计包含CNN和改良深度神经网络的双层深度学习架构 | NA | 提高基于运动想象的脑机接口系统的分类准确性和鲁棒性 | 脑电图信号和运动想象任务 | 机器学习 | 运动障碍 | 脑电图 | CNN, DNN | 脑电图信号 | NA | NA | CNN, M-DNN | 准确率, 精确率 | NA |
| 2553 | 2025-10-06 |
Adoption of deep learning-based magnetic resonance image information diagnosis in brain function network analysis of Parkinson's disease patients with end-of-dose wearing-off
2024-09, Journal of neuroscience methods
IF:2.7Q3
DOI:10.1016/j.jneumeth.2024.110184
PMID:38838748
|
研究论文 | 本研究采用基于卷积神经网络的fMRI数据分类模型分析帕金森病患者剂末现象的大脑功能网络变化 | 改进了卷积核参数初始化方法，使用受限玻尔兹曼机结构进行参数初始化 | 样本量相对有限，仅包含100名帕金森病患者 | 分析帕金森病患者剂末现象的大脑功能网络特征 | 帕金森病患者（包括有和无剂末现象的两组） | 医学影像分析 | 帕金森病 | 功能磁共振成像 | CNN | fMRI图像数据 | 100名帕金森病患者（39名无剂末现象，61名有剂末现象） | GRETNA工具箱 | 基于受限玻尔兹曼机改进的CNN架构 | betweenness centrality, degree centrality, global efficiency, local efficiency | NA |
| 2554 | 2025-10-06 |
Multi-scale self-attention approach for analysing motor imagery signals in brain-computer interfaces
2024-08, Journal of neuroscience methods
IF:2.7Q3
DOI:10.1016/j.jneumeth.2024.110182
PMID:38795979
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研究论文 | 提出一种基于多尺度时空自注意力网络的运动想象脑电信号四分类方法 | 采用空间自注意力机制筛选有效通道，结合多尺度时序卷积网络提取时域特征 | NA | 提高运动想象脑电信号的分类准确率 | 运动想象脑电信号（左手、右手、脚部、舌头/休息四类） | 脑机接口 | NA | 脑电图 | 自注意力网络, 时序卷积网络 | 脑电信号 | BCI Competition IV-2b数据集和HGD数据集的IV-2a、IV-2b数据集 | NA | 多尺度时空自注意力网络 | 准确率 | NA |
| 2555 | 2025-10-06 |
Machine and deep learning models for accurate detection of ischemia and scar with myocardial blood flow positron emission tomography imaging
2024-02, Journal of nuclear cardiology : official publication of the American Society of Nuclear Cardiology
IF:3.0Q2
DOI:10.1016/j.nuclcard.2024.101797
PMID:38185409
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研究论文 | 比较传统统计、机器学习和深度学习模型在仅使用静息和负荷心肌血流值诊断冠状动脉疾病的能力 | 首次系统比较传统统计、机器学习和深度学习在心肌血流PET成像中对缺血和瘢痕的检测性能 | 仅基于静息和负荷MBF值进行分析，未整合其他临床特征 | 开发准确检测心肌缺血和瘢痕的机器学习模型 | 冠状动脉疾病患者 | 机器学习 | 心血管疾病 | 铷-82正电子发射断层扫描 | 逻辑回归, LASSO逻辑回归, 支持向量机, 随机森林, 多层感知机, CNN | 医学影像数据 | 3245个静息和负荷PET研究 | NA | U-Net | AUC | NA |
| 2556 | 2025-10-06 |
Designing Clinical MRI for Enhanced Workflow and Value
2024-07, Journal of magnetic resonance imaging : JMRI
IF:3.3Q1
DOI:10.1002/jmri.29038
PMID:37795927
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综述 | 探讨通过优化MRI工作流程提升临床价值和效率的策略与方法 | 提出结合数字化工具、加速成像技术和建筑设计策略的系统性MRI工作流程优化方案 | 主要基于作者实践经验，缺乏具体数据支持 | 优化临床MRI工作流程以提升医疗价值和效率 | MRI检查流程和相关医疗系统 | 医学影像 | NA | MRI, 深度学习加速图像重建 | NA | 医学影像数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 2557 | 2025-10-06 |
Global and Regional Deep Learning Models for Multiple Sclerosis Stratification From MRI
2024-07, Journal of magnetic resonance imaging : JMRI
IF:3.3Q1
DOI:10.1002/jmri.29046
PMID:37803817
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研究论文 | 本研究比较了全脑输入采样策略与区域/特定组织策略在基于MRI对多发性硬化症患者进行残疾水平分层中的性能差异 | 首次系统比较了全脑输入策略与针对已知残疾累积相关区域的局部策略在MS患者分层中的效果 | 回顾性研究设计，样本量相对有限，仅使用单一供应商的MRI设备 | 比较不同MRI输入策略对多发性硬化症患者残疾水平分层的性能影响 | 多发性硬化症患者的脑部MRI扫描数据 | 医学影像分析 | 多发性硬化症 | 磁共振成像 | CNN | 3D脑部MRI图像 | 319名MS患者（382次脑部MRI扫描）的内部数据集和440名来自多个中心的MS患者的外部验证队列 | NA | 3D-CNN | 平衡准确度, 敏感度, 特异度, AUC | NA |
| 2558 | 2025-10-06 |
Automated Breast Density Assessment in MRI Using Deep Learning and Radiomics: Strategies for Reducing Inter-Observer Variability
2024-07, Journal of magnetic resonance imaging : JMRI
IF:3.3Q1
DOI:10.1002/jmri.29058
PMID:37846440
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研究论文 | 本研究开发了深度学习和影像组学模型，用于自动评估乳腺密度并减少观察者间差异 | 结合深度学习和影像组学方法，通过AI辅助判读显著提高了乳腺密度评估的一致性 | 回顾性研究设计，样本量相对有限（621例患者） | 评估人工智能辅助判读在减少乳腺密度评估观察者间差异方面的可行性 | 621名无乳房假体或重建的患者 | 医学影像分析 | 乳腺癌 | MRI成像，T1加权光谱衰减反转恢复序列 | 深度学习，影像组学 | MRI图像 | 621例患者（训练集377例，验证集98例，独立测试集146例） | NA | NA | kappa统计量，准确率，AUC | NA |
| 2559 | 2025-10-06 |
Magnetic Resonance Deep Learning Radiomic Model Based on Distinct Metastatic Vascular Patterns for Evaluating Recurrence-Free Survival in Hepatocellular Carcinoma
2024-07, Journal of magnetic resonance imaging : JMRI
IF:3.3Q1
DOI:10.1002/jmri.29064
PMID:37888871
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研究论文 | 本研究开发了一种基于转移性血管模式的磁共振深度学习放射组学模型，用于评估肝细胞癌患者的无复发生存期 | 首次结合VETC和MVI两种转移性血管模式构建深度学习模型评估HCC患者预后 | 回顾性研究设计，样本量相对有限，需要多中心前瞻性验证 | 构建和比较与肝细胞癌无复发生存期相关的VETC-MVI模型 | 398例接受切除术的肝细胞癌患者 | 数字病理 | 肝细胞癌 | 磁共振成像 | 深度学习模型 | 医学影像 | 398例HCC患者（训练队列358例，测试队列40例） | NA | NA | C-index, AUC | NA |
| 2560 | 2024-08-07 |
Editorial for "Magnetic Resonance Deep Learning Radiomic Model Based on Distinct Metastatic Vascular Patterns for Evaluating Recurrence-Free Survival in Hepatocellular Carcinoma"
2024-07, Journal of magnetic resonance imaging : JMRI
IF:3.3Q1
DOI:10.1002/jmri.29063
PMID:37818933
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |