深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 12105 篇文献，本页显示第 2941 - 2960 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 2941 | 2025-10-07 |
Enabling Fast AI-Driven Inverse Design of a Multifunctional Nanosurface by Parallel Evolution Strategies
2024-Dec-27, Nanomaterials (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/nano15010027
PMID:39791786
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研究论文 | 提出基于并行计算框架的进化策略算法，加速人工智能驱动的多功能纳米表面逆向设计 | 开发并行进化策略算法解决传统进化策略在计算效率上的瓶颈，显著提升纳米表面逆向设计速度 | 未明确说明算法在更复杂纳米结构设计中的泛化能力 | 实现快速高效的人工智能驱动纳米表面逆向设计 | 多功能纳米图案化表面 | 机器学习 | NA | 毛细管力光刻(CFL) | 深度学习 | 物理特性数据 | NA | NA | NA | 计算速度，可扩展性 | 并行计算框架 |
| 2942 | 2025-10-07 |
Quantitative analysis of the dexamethasone side effect on human-derived young and aged skeletal muscle by myotube and nuclei segmentation using deep learning
2024-Dec-26, Bioinformatics (Oxford, England)
DOI:10.1093/bioinformatics/btae658
PMID:39752317
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研究论文 | 提出一种基于深度学习的肌管和细胞核同步分割方法，用于定量分析地塞米松对人类年轻和衰老骨骼肌的副作用 | 首次结合深度学习与后处理技术实现肌管和细胞核的同步分割，并应用分水岭算法准确区分重叠细胞核 | NA | 开发标准化自动图像分割系统以优化骨骼肌疾病药物开发流程 | 人类来源的年轻和衰老骨骼肌细胞 | 计算机视觉 | 骨骼肌疾病 | 图像分割 | 深度学习 | 图像 | NA | NA | NA | 肌管直径测量、细胞核计数 | NA |
| 2943 | 2025-10-07 |
Prior-FOVNet: A Multimodal Deep Learning Framework for Megavoltage Computed Tomography Truncation Artifact Correction and Field-of-View Extension
2024-Dec-25, Sensors (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/s25010039
PMID:39796828
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研究论文 | 提出一种多模态深度学习框架Prior-FOVNet，用于校正兆伏级计算机断层扫描的截断伪影并扩展视野 | 结合对比学习生成对抗网络和Swin Transformer图像修复网络，利用同一患者的KVCT先验信息进行MVCT截断伪影校正和视野扩展 | 需要同一患者的KVCT数据作为先验信息输入 | 解决兆伏级计算机断层扫描因扫描视野有限导致的截断伪影问题 | 兆伏级计算机断层扫描图像 | 计算机视觉 | 放射治疗相关疾病 | 计算机断层扫描 | GAN, Transformer | 医学图像 | 模拟和真实患者数据 | NA | Swin Transformer | MAE, SSIM | NA |
| 2944 | 2025-10-07 |
FFL-IDS: A Fog-Enabled Federated Learning-Based Intrusion Detection System to Counter Jamming and Spoofing Attacks for the Industrial Internet of Things
2024-Dec-24, Sensors (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/s25010010
PMID:39796800
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研究论文 | 提出一种基于雾计算和联邦学习的入侵检测系统FFL-IDS，用于防御工业物联网中的干扰和欺骗攻击 | 结合雾计算和联邦学习技术，在保护数据隐私的同时实现低延迟检测 | NA | 开发针对工业物联网网络攻击的入侵检测系统 | 工业物联网网络中的干扰和欺骗攻击 | 机器学习 | NA | NA | CNN | 网络数据 | 两个数据集：Edge-IIoTset和CIC-IDS2017 | NA | CNN | 准确率, 召回率, 精确率, F1分数, 特异性 | NA |
| 2945 | 2025-10-07 |
Challenges and Prospects of Sensing Technology for the Promotion of Tele-Physiotherapy: A Narrative Review
2024-Dec-24, Sensors (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/s25010016
PMID:39796804
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综述 | 探讨传感技术在远程物理治疗中的应用挑战与发展前景 | 系统梳理了传感技术在远程物理治疗领域的发展现状，并前瞻性地提出通过技术进步与大数据结合可深化对运动障碍特征的理解 | 存在可用性和数据分析方面的技术限制 | 促进传感技术在远程物理治疗领域的发展与应用 | 远程物理治疗中的生物信号和患者运动监测 | 数字医疗 | 运动障碍疾病 | 传感技术 | 深度学习 | 生物信号数据、运动数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 2946 | 2025-10-07 |
Predictive Maintenance and Fault Detection for Motor Drive Control Systems in Industrial Robots Using CNN-RNN-Based Observers
2024-Dec-24, Sensors (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/s25010025
PMID:39796814
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研究论文 | 提出一种基于CNN-RNN混合深度学习框架的工业机器人电机驱动系统预测性维护与故障检测方法 | 开发了新型CNN-RNN混合架构，相比现有CNN-LSTM方法具有更简单的结构和更低复杂度，能实现更快的处理速度 | NA | 提高工业机器人直流电机驱动系统的预测性维护和故障检测精度 | 工业机器人的直流电机驱动系统 | 机器学习 | NA | 深度学习 | CNN, RNN | 传感器数据（气温、过程温度、转速等） | NA | NA | CNN-RNN混合架构 | 准确率, 精确率 | NA |
| 2947 | 2025-10-07 |
Predicting the tumor microenvironment composition and immunotherapy response in non-small cell lung cancer from digital histopathology images
2024-Dec-19, NPJ precision oncology
IF:6.8Q1
DOI:10.1038/s41698-024-00765-w
PMID:39702609
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研究论文 | 开发了一种名为HistoTME的弱监督深度学习方法，直接从非小细胞肺癌组织病理学图像预测肿瘤微环境组成和免疫治疗反应 | 首次提出直接从数字组织病理学图像推断肿瘤微环境组成的弱监督深度学习方法，无需额外分子检测 | 研究基于特定肺癌类型，外部验证队列规模有限，需要进一步多中心验证 | 预测非小细胞肺癌肿瘤微环境组成和免疫检查点抑制剂治疗反应 | 非小细胞肺癌患者的数字组织病理学图像 | 数字病理学 | 肺癌 | 数字组织病理学成像 | 深度学习 | 全切片图像 | 652名患者的外部临床队列 | NA | HistoTME | Pearson相关系数, AUROC | NA |
| 2948 | 2025-10-07 |
Systematic benchmarking of deep-learning methods for tertiary RNA structure prediction
2024-Dec, PLoS computational biology
IF:3.8Q1
DOI:10.1371/journal.pcbi.1012715
PMID:39775239
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研究论文 | 系统评估深度学习在RNA三级结构预测中的性能表现 | 首次对最先进的RNA结构预测深度学习方法进行系统性基准测试，并识别影响性能的关键因素 | 大多数方法无法预测RNA中的非沃森-克里克碱基对，且对新RNA或合成RNA的预测性能提升有限 | 评估和比较深度学习在RNA三级结构预测中的性能 | RNA分子的三级结构 | 机器学习 | NA | 多序列比对，二级结构预测 | 深度学习 | RNA序列和结构数据 | 多样化数据集中的多个RNA目标 | NA | DeepFoldRNA, DRFold | NA | NA |
| 2949 | 2025-10-07 |
LOGOWheat: deep learning-based prediction of regulatory effects for noncoding variants in wheats
2024-Nov-22, Briefings in bioinformatics
IF:6.8Q1
DOI:10.1093/bib/bbae705
PMID:39789857
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研究论文 | 开发基于深度学习的LOGOWheat工具，用于预测小麦非编码变异的调控效应 | 首次将基于自注意力的上下文预训练语言模型应用于小麦基因组，整合表观基因组数据进行微调以识别基因组序列中的调控代码 | NA | 预测小麦非编码变异的调控功能 | 小麦基因组非编码变异 | 自然语言处理 | NA | 表观基因组分析 | 自注意力机制,预训练语言模型 | 基因组序列,表观基因组数据 | NA | NA | Transformer | AUROC,AUPRC | NA |
| 2950 | 2025-10-07 |
Deep learning to assess microsatellite instability directly from histopathological whole slide images in endometrial cancer
2024-May-29, NPJ digital medicine
IF:12.4Q1
DOI:10.1038/s41746-024-01131-7
PMID:38811811
|
研究论文 | 开发基于深度学习的模型直接从子宫内膜癌组织病理学全切片图像评估微卫星不稳定性状态 | 首次提出直接从H&E染色全切片图像评估MSI状态的深度学习方法，无需传统分子检测 | 研究基于TCGA单一数据库，需要外部验证 | 开发快速准确的子宫内膜癌微卫星不稳定性评估方法 | 子宫内膜癌患者的组织病理学全切片图像 | 数字病理学 | 子宫内膜癌 | H&E染色全切片成像 | 深度学习 | 图像 | 529名患者来自癌症基因组图谱(TCGA) | NA | NA | F-measure,准确率,精确率,灵敏度 | NA |
| 2951 | 2025-10-07 |
Decoding imagined speech with delay differential analysis
2024, Frontiers in human neuroscience
IF:2.4Q2
DOI:10.3389/fnhum.2024.1398065
PMID:38826617
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研究论文 | 本研究探索了一种新型非线性信号处理方法——延迟微分分析在语音解码中的应用 | 首次将延迟微分分析应用于语音解码任务，并与所有公开可用的深度学习方法进行系统比较 | 受限于现有EEG数据集的小规模和异质性，以及公开代码的有限可用性 | 探索非线性信号处理方法在语音解码中的性能表现 | 想象语音解码 | 自然语言处理 | NA | 延迟微分分析 | NA | EEG信号 | 两个公共想象语音解码数据集 | NA | NA | 分类准确率 | NA |
| 2952 | 2025-10-07 |
Improving Psychiatry Services with Artificial Intelligence: Opportunities and Challenges
2024, Turk psikiyatri dergisi = Turkish journal of psychiatry
DOI:10.5080/u27604
PMID:39783807
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综述 | 探讨人工智能在精神卫生服务中的应用潜力与挑战，特别关注土耳其语境下的实施策略 | 系统分析大型语言模型等AI技术在精神科诊疗中的创新应用，并提出针对土耳其文化语言特点的本地化适配策略 | 存在算法偏见、数据隐私、伦理问题和大型语言模型幻觉现象等实施障碍 | 研究人工智能如何改善精神卫生服务的可及性和诊断准确性 | 精神障碍患者及精神卫生服务体系 | 自然语言处理 | 精神疾病 | 机器学习、深度学习 | 大型语言模型 | 语音模式、神经影像、行为测量数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 2953 | 2025-10-07 |
Impact of cardiovascular magnetic resonance in single ventricle physiology: a narrative review
2024-Dec-31, Cardiovascular diagnosis and therapy
IF:2.1Q3
DOI:10.21037/cdt-24-409
PMID:39790200
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综述 | 本文综述了心血管磁共振在单心室生理患者中的应用及其临床价值 | 系统总结了CMR在单心室患者评估中的最新应用进展，特别关注Fontan血流动力学和预后评估 | 许多先进CMR技术尚未纳入日常临床实践，针对老年Fontan患者预后的研究仍需深入 | 全面概述CMR在单心室患者中的应用及最新科学发现 | 单心室生理患者，特别是Fontan术后患者 | 数字病理 | 心血管疾病 | 心血管磁共振 | NA | 医学影像数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 2954 | 2025-10-07 |
Ligand identification in CryoEM and X-ray maps using deep learning
2024-Dec-26, Bioinformatics (Oxford, England)
DOI:10.1093/bioinformatics/btae749
PMID:39700427
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研究论文 | 提出一种基于深度学习的配体识别方法，可同时应用于CryoEM和X射线密度图 | 首次将3D点云深度学习方法应用于配体识别，并扩展至cryoEM数据领域 | 面临电子显微镜图谱标准化和cryoEM配体质量评估的挑战 | 开发自动配体识别方法以支持结构引导的药物设计 | 小分子配体在蛋白质活性位点的结合识别 | 计算机视觉 | NA | X射线衍射, 冷冻电镜 | 深度学习 | 3D密度图, 3D点云 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 2955 | 2025-10-07 |
Differentiating Cystic Lesions in the Sellar Region of the Brain Using Artificial Intelligence and Machine Learning for Early Diagnosis: A Prospective Review of the Novel Diagnostic Modalities
2024-Dec, Cureus
DOI:10.7759/cureus.75476
PMID:39791061
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综述 | 探讨人工智能和机器学习在脑部鞍区囊性病变早期诊断中的潜在应用 | 利用卷积神经网络、深度学习和集成方法等AI驱动模型改进传统诊断方法的局限性 | 依赖小型单机构数据集，数据样本有限 | 提高鞍区囊性病变的早期鉴别诊断准确性 | 鞍区囊性病变（包括垂体腺瘤、Rathke裂囊肿和颅咽管瘤） | 医学影像分析 | 脑部囊性病变 | 磁共振成像 | CNN,深度学习,集成方法 | 医学影像 | 使用OASIS数据集（具体数量未明确说明） | NA | NA | NA | NA |
| 2956 | 2025-10-07 |
Automated denoising software for calcium imaging signals using deep learning
2024-Nov-15, Heliyon
IF:3.4Q1
DOI:10.1016/j.heliyon.2024.e39574
PMID:39524741
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研究论文 | 开发了基于深度学习的自动化钙成像信号去噪软件CalDenoise | 整合图像处理和生成对抗网络(GAN)模型，能够有效去除多种复杂噪声模式 | 未提及具体性能验证的样本规模和对比基准 | 开发自动化钙成像信号去噪软件以提高信号分析准确性 | 钙时空图谱(STMaps)中的噪声信号 | 计算机视觉 | NA | 钙成像技术 | GAN | 荧光信号图像 | NA | NA | 生成对抗网络 | NA | NA |
| 2957 | 2025-10-07 |
Research on the generation and annotation method of thin section images of tight oil reservoir based on deep learning
2024-Jun-04, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-63430-z
PMID:38834642
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研究论文 | 提出一种基于深度学习的致密油储层薄片图像生成与标注方法 | 在原始StyleGAN网络中引入类别注意力机制，并设计SALM标注模块实现半自动标注 | NA | 解决致密油储层薄片图像样本不足和标注成本高的问题 | 三肇凹陷扶余储层铸体薄片图像 | 计算机视觉 | NA | 薄片图像分析 | GAN | 图像 | NA | NA | StyleGAN | 图像清晰度, 畸变度, 标准精度, 标注效率 | NA |
| 2958 | 2025-10-07 |
L2NLF: a novel linear-to-nonlinear framework for multi-modal medical image registration
2024-May, Biomedical engineering letters
IF:3.2Q2
DOI:10.1007/s13534-023-00344-1
PMID:38645595
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研究论文 | 提出一种用于多模态医学图像配准的线性到非线性框架L2NLF | 提出两阶段配准框架，第一阶段通过图像转换将多模态配准转化为单模态配准，第二阶段设计了新型CrossMorph配准网络 | NA | 解决多模态医学图像配准的复杂挑战 | 240例患者的脑部T1和T2磁共振图像 | 医学图像处理 | 脑部疾病 | 医学图像配准 | 深度学习神经网络 | 医学图像 | 240例患者脑部图像 | NA | U-net, CrossFormer | 平均表面距离, Dice系数, 形变场平滑度 | NA |
| 2959 | 2025-10-07 |
Laparoscopic Colorectal Surgery with Anatomical Recognition with Artificial Intelligence Assistance for Nerves and Dissection Layers
2024-Mar, Annals of surgical oncology
IF:3.4Q1
DOI:10.1245/s10434-023-14633-7
PMID:38017127
|
研究论文 | 本研究探讨在腹腔镜结直肠手术中使用人工智能辅助系统进行神经和解剖层次识别的教育效果 | 首次将AI系统Eureka用于实时自动分割疏松结缔组织和识别神经结构，辅助外科医生进行解剖识别 | 研究样本量较小，AI准确性仍需未来改进 | 评估AI辅助导航在结直肠手术中识别神经和安全解剖层次的教育价值 | 腹腔镜结直肠手术中的神经结构和解剖层次 | 数字病理 | 结直肠癌 | 深度学习，自动分割 | 深度学习模型 | 手术视频图像 | NA | NA | NA | 手术安全性，神经保留效果，术后并发症 | Olympus VISERA ELITE3腹腔镜系统 |
| 2960 | 2025-10-07 |
Endoscopic Artificial Intelligence for Image Analysis in Gastrointestinal Neoplasms
2024, Digestion
IF:3.0Q2
DOI:10.1159/000540251
PMID:39068926
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综述 | 本文综述了内镜人工智能系统在胃肠道肿瘤图像分析中的最新研究进展与应用 | 系统总结了内镜AI在食管鳞癌、食管腺癌、胃癌和结直肠息肉等多个胃肠道肿瘤领域的应用现状与性能表现 | 部分CADx系统尚未进行随机对照试验验证，研究主要基于现有文献分析 | 评估内镜人工智能系统在胃肠道肿瘤检测和诊断中的应用价值 | 食管鳞状细胞癌、食管腺癌、胃癌、结直肠息肉等胃肠道肿瘤 | 计算机视觉 | 胃肠道肿瘤 | 深度学习 | 深度学习系统 | 内镜图像 | NA | NA | NA | 灵敏度, 特异度, 准确率 | NA |