深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 1074 篇文献，本页显示第 201 - 220 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 201 | 2025-03-16 |
CryoSamba: self-supervised deep volumetric denoising for cryo-electron tomography data
2024-Aug-03, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2024.07.11.603117
PMID:39071256
|
研究论文 | 本文介绍了CryoSamba，一种基于自监督深度学习的模型，用于去噪冷冻电子断层扫描（cryo-ET）图像 | CryoSamba通过深度学习插值平均运动补偿的邻近平面，模仿增加曝光，增强连贯信号并减少高频噪声，显著提高断层扫描对比度和信噪比，且无需预录图像、合成数据、标签或注释、噪声模型或配对体积 | NA | 提高冷冻电子断层扫描图像的信噪比和对比度，以便更好地进行3D断层扫描视觉解释 | 冷冻电子断层扫描图像 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | 自监督深度学习模型 | 3D体积图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 202 | 2025-10-07 |
Video-Based Kinematic Analysis of Movement Quality in a Phase 3 Clinical Trial of Troriluzole in Adults with Spinocerebellar Ataxia: A Post Hoc Analysis
2024-Aug, Neurology and therapy
IF:3.9Q1
DOI:10.1007/s40120-024-00625-6
PMID:38814532
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研究论文 | 本研究通过视频分析和机器学习方法评估三鲁鲁唑对脊髓小脑性共济失调患者步态质量的疗效 | 开发了基于深度学习的姿态分散指数，量化步态对称性、平衡性和稳定性，为传统临床评估提供补充 | 样本量有限（仅67例串联步态和56例自然步态视频可用），自然步态评估结果未达统计学显著性 | 评估三鲁鲁唑对脊髓小脑性共济失调患者步态质量的影响 | 脊髓小脑性共济失调成人患者 | 计算机视觉 | 脊髓小脑性共济失调 | 视频分析，深度学习姿态提取 | 深度学习 | 视频 | 218名随机化参与者中，67名有可解释的串联步态视频，56名有自然步态视频 | NA | 姿态提取算法 | p值，置信区间，泊松系数 | NA |
| 203 | 2024-08-23 |
A correspondence of evaluation of deep learning algorithms in detecting Moyamoya disease: a systematic review and single-arm meta-analysis
2024-Aug-21, Neurosurgical review
IF:2.5Q1
DOI:10.1007/s10143-024-02701-9
PMID:39167278
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 204 | 2025-03-05 |
CANDI: A Web Server for Predicting Molecular Targets and Pathways of Cannabis-Based Therapeutics
2024-Aug-09, Research square
DOI:10.21203/rs.3.rs-4744915/v1
PMID:39149470
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研究论文 | 本文介绍了一个名为CANDI的Web服务器，用于预测大麻基治疗药物的分子靶点和通路 | 开发了CANDI服务器，结合深度学习模型DRIFT，预测大麻化合物的分子靶点和相关通路，为大麻基治疗药物的开发提供新工具 | 未提及具体实验验证结果，预测结果的准确性有待进一步验证 | 研究大麻化合物的分子靶点和相关通路，以开发靶向有效的大麻基治疗药物 | 大麻化合物及其分子靶点和通路 | 机器学习 | 疼痛、炎症、癌症、骨关节炎 | 深度学习 | 基于注意力机制的神经网络 | 化合物-靶点相互作用数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 205 | 2025-03-05 |
Revolutionizing Aneurysm detection: The role of artificial intelligence in reducing rupture rates
2024-Aug-01, Neurosurgical review
IF:2.5Q1
DOI:10.1007/s10143-024-02636-1
PMID:39088154
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研究论文 | 本文探讨了人工智能在降低未破裂脑动脉瘤破裂率中的作用 | 利用AI和ML技术提高脑动脉瘤的早期检测和破裂风险预测准确性 | 未提及具体的研究局限性 | 研究人工智能在脑动脉瘤检测和破裂风险预测中的应用 | 脑动脉瘤患者 | 数字病理学 | 脑动脉瘤 | CT血管造影（CTA） | PointNet++ | 图像 | 未提及具体样本数量 | NA | NA | NA | NA |
| 206 | 2025-10-07 |
Artificial Intelligence for Early Detection of Pediatric Eye Diseases Using Mobile Photos
2024-08-01, JAMA network open
IF:10.5Q1
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研究论文 | 开发基于深度学习的人工智能模型，通过移动设备拍摄的照片早期检测儿童眼部疾病 | 首次使用移动照片和AI技术实现儿童近视、斜视和上睑下垂的便捷家庭筛查 | 研究为横断面设计，样本量相对有限，不同年龄组间存在性能差异 | 开发AI模型用于儿童眼部疾病的早期检测 | 被诊断患有近视、斜视或上睑下垂的儿童患者 | 计算机视觉 | 眼科疾病 | 深度学习 | 深度学习模型 | 图像 | 476名患者的1419张图像（225名女性，47.27%；299名6-12岁儿童，62.82%） | NA | NA | 敏感度, 特异度, 准确率, AUC, 阳性预测值, 阴性预测值, 阳性似然比, 阴性似然比, F1分数 | NA |
| 207 | 2025-10-07 |
DeepComBat: A statistically motivated, hyperparameter-robust, deep learning approach to harmonization of neuroimaging data
2024-Aug-01, Human brain mapping
IF:3.5Q1
DOI:10.1002/hbm.26708
PMID:39056477
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研究论文 | 提出一种基于条件变分自编码器和ComBat方法的深度学习神经影像数据协调方法DeepComBat | 结合统计方法和深度学习的优势，在考虑特征间多变量关系的同时放宽了先前深度学习协调方法的强假设 | NA | 开发能够有效去除神经影像数据批次效应的协调方法 | 认知老化队列的皮层厚度测量数据 | 神经影像分析 | 老年疾病 | 神经影像分析 | 条件变分自编码器 | 神经影像数据 | NA | NA | 条件变分自编码器 | 定性评估,定量评估 | NA |
| 208 | 2025-10-07 |
Deep learning-based image quality assessment: impact on detection accuracy of prostate cancer extraprostatic extension on MRI
2024-08, Abdominal radiology (New York)
DOI:10.1007/s00261-024-04468-5
PMID:38958754
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研究论文 | 本研究使用基于深度学习的AI算法评估前列腺MRI图像质量，并分析图像质量对前列腺癌包膜外侵犯检测准确性的影响 | 首次将深度学习图像质量评估应用于前列腺癌包膜外侵犯检测，量化了图像质量对诊断准确性的具体影响 | 单中心回顾性研究，样本量有限，仅评估了T2WI序列 | 评估MRI图像质量对前列腺癌包膜外侵犯检测准确性的影响 | 接受多参数MRI检查并行根治性前列腺切除术的前列腺癌患者 | 医学影像分析 | 前列腺癌 | MRI, 深度学习 | 深度学习算法 | 医学影像 | 773例连续患者 | NA | NA | 敏感性, 特异性, 阳性预测值, 阴性预测值, 比值比 | NA |
| 209 | 2025-10-07 |
Deep learning-accelerated T2WI: image quality, efficiency, and staging performance against BLADE T2WI for gastric cancer
2024-08, Abdominal radiology (New York)
DOI:10.1007/s00261-024-04323-7
PMID:38662208
|
研究论文 | 比较深度学习加速单次屏气T2WI与BLADE T2WI在胃癌成像中的图像质量、效率和诊断性能 | 首次将深度学习加速的单次屏气T2WI技术应用于胃癌成像，并与传统BLADE T2WI进行系统比较 | 样本量相对有限（112例患者），单中心研究 | 评估深度学习加速T2WI在胃癌成像中的临床应用价值 | 胃癌患者 | 医学影像分析 | 胃癌 | T2加权磁共振成像 | 深度学习 | 医学影像 | 112例胃癌患者，其中69个可测量病灶，71例接受胃切除术患者 | NA | NA | 信噪比, 对比噪声比, T分期准确率, 图像质量评分 | NA |
| 210 | 2025-02-25 |
Construction of an antidepressant priority list based on functional, environmental, and health risks using an interpretable mixup-transformer deep learning model
2024-08-05, Journal of hazardous materials
IF:12.2Q1
DOI:10.1016/j.jhazmat.2024.134651
PMID:38843640
|
研究论文 | 本研究构建了一个基于功能、环境及健康风险的抗抑郁药物优先级筛选系统（ADRank），并采用改进的mixup-transformer深度学习模型进行分类，以提高分类准确性和可靠性 | 采用改进的mixup-transformer深度学习模型，相较于随机森林模型，分类准确性提高了23.25%，可靠性提高了80% | 研究中未明确提及样本量及数据来源的具体细节 | 构建抗抑郁药物的风险优先级筛选系统，以识别和管理抗抑郁药物的风险 | 抗抑郁药物（AD） | 机器学习 | NA | 深度学习 | mixup-transformer | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 211 | 2025-02-25 |
Early detection of nicosulfuron toxicity and physiological prediction in maize using multi-branch deep learning models and hyperspectral imaging
2024-08-05, Journal of hazardous materials
IF:12.2Q1
DOI:10.1016/j.jhazmat.2024.134723
PMID:38815392
|
研究论文 | 本研究利用多分支深度学习模型和高光谱成像技术，开发了HerbiNet模型，用于早期检测玉米中nicosulfuron除草剂的毒性 | 开发了HerbiNet和HerbiNet-Lite模型，能够早期准确预测玉米中nicosulfuron的毒性，并在不同年份和季节的数据集上表现出更高的泛化能力 | 研究仅针对nicosulfuron一种除草剂，未涉及其他除草剂的毒性检测 | 开发早期检测玉米中除草剂毒性的方法，以保护玉米生产和田间环境 | 玉米作物及其高光谱图像 | 计算机视觉 | NA | 高光谱成像 | 多分支深度学习模型 | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 212 | 2025-02-21 |
Improving privacy-preserving multi-faceted long short-term memory for accurate evaluation of encrypted time-series MRI images in heart disease
2024-08-30, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-70593-2
PMID:39215022
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研究论文 | 本文介绍了一种用于分析同态加密时间序列MRI数据的新方法：多面长短期记忆网络（MF-LSTM），旨在提高心脏疾病的准确评估 | 提出了多面长短期记忆网络（MF-LSTM），在保护患者隐私的同时，准确分类和预测心脏疾病 | NA | 提高心脏疾病的早期诊断和监测，同时保护患者隐私 | 加密时间序列MRI图像 | 数字病理学 | 心血管疾病 | 同态加密（HE） | MF-LSTM | 时间序列MRI图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 213 | 2025-02-21 |
A Method for the Spatial Interpolation of EEG Signals Based on the Bidirectional Long Short-Term Memory Network
2024-Aug-12, Sensors (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/s24165215
PMID:39204910
|
研究论文 | 本文介绍了一种基于双向长短期记忆网络（BiLSTM）的深度学习方法，用于从邻近电极获取的EEG通道中捕捉固有特征，预测EEG数据时间序列，并促进从低密度EEG信号到高密度EEG信号的转换 | 使用BiLSTM网络捕捉EEG时间序列数据的依赖关系，而非传统的数学映射方法，将均方根误差有效限制在0.4μV以下，显著优于传统方法 | 未提及具体局限性 | 提高脑机接口（BCI）技术的性能，通过增加EEG通道密度来改善信号精度 | EEG信号 | 机器学习 | NA | 深度学习 | BiLSTM | 时间序列数据 | BCI Competition III 3a数据集，从18通道扩展到60通道 | NA | NA | NA | NA |
| 214 | 2025-02-21 |
Development of an eye-tracking system based on a deep learning model to assess executive function in patients with mental illnesses
2024-08-06, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-68586-2
PMID:39107349
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研究论文 | 本研究开发了一种基于深度学习的眼动追踪系统，用于评估精神疾病患者的执行功能 | 利用眼动追踪技术和深度学习模型（LSTM+Attention）来检测精神疾病患者在视觉空间记忆编码中的执行功能受损情况 | 研究样本仅限于特定类型的精神疾病患者，可能无法推广到其他类型的精神疾病或神经系统疾病 | 开发一种快速、直接的方法来识别精神疾病患者的执行功能受损 | 首次发作的精神病患者、临床高风险精神病患者、强迫症患者和健康对照组 | 机器学习 | 精神疾病 | 眼动追踪技术 | LSTM+Attention | 眼动数据 | 96名首次发作的精神病患者、49名临床高风险精神病患者、104名强迫症患者和159名健康对照组 | NA | NA | NA | NA |
| 215 | 2025-10-07 |
CRISPR-Enhanced Photocurrent Polarity Switching for Dual-lncRNA Detection Combining Deep Learning for Cancer Diagnosis
2024-08-13, Analytical chemistry
IF:6.7Q1
DOI:10.1021/acs.analchem.4c02617
PMID:39092917
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研究论文 | 开发了一种结合CRISPR/Cas13a增强光电流极性转换与深度学习的双lncRNA检测平台用于癌症诊断 | 首次将CRISPR/Cas13a增强的光电流极性转换机制与深度学习相结合，实现双lncRNA联合检测和癌症智能诊断 | 未明确说明样本规模和数据集的详细组成 | 开发高灵敏度双lncRNA检测平台并实现癌症早期智能诊断 | 长链非编码RNA（lncRNA HOTAIR和lncRNA MALAT1） | 生物传感, 机器学习 | 癌症 | CRISPR/Cas13a, 光电化学传感, 深度学习 | 深度学习模型 | 光电化学传感数据 | NA | NA | NA | 准确率 | NA |
| 216 | 2025-02-17 |
Diffusion Correction in Fricke Hydrogel Dosimeters: A Deep Learning Approach with 2D and 3D Physics-Informed Neural Network Models
2024-Aug-30, Gels (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/gels10090565
PMID:39330168
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研究论文 | 本文提出了一种创新的深度学习方法，利用2D和3D物理信息神经网络模型来解决Fricke凝胶剂量计中离子扩散导致的剂量分布测量不准确的问题 | 首次将物理信息神经网络（PINNs）应用于Fricke凝胶剂量计中，通过将物理定律直接融入学习过程，优化网络以遵循离子扩散的物理原理，从而准确重建原始离子分布 | 研究仅针对数值模拟数据进行测试，未涉及实际实验数据的验证 | 提高Fricke凝胶剂量计在辐射剂量测量中的精度，克服离子扩散对剂量分布测量的影响 | Fricke凝胶剂量计中的离子扩散现象 | 机器学习 | NA | 物理信息神经网络（PINNs） | PINNs | 2D和3D数据 | 数值模拟数据，时间跨度从20到100小时 | NA | NA | NA | NA |
| 217 | 2025-10-07 |
Deep-learning models for differentiation of xanthogranulomatous cholecystitis and gallbladder cancer on ultrasound
2024-08, Indian journal of gastroenterology : official journal of the Indian Society of Gastroenterology
IF:2.0Q3
DOI:10.1007/s12664-023-01483-0
PMID:38110782
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研究论文 | 本研究利用深度学习模型在超声图像上区分黄色肉芽肿性胆囊炎和胆囊癌 | 首次将最先进的深度学习模型（GBCNet-CNN和RadFormer-Transformer）应用于超声图像中XGC和GBC的鉴别诊断 | 单中心研究，样本量有限（80例患者），缺乏外部验证 | 开发基于深度学习的超声图像分类模型，用于区分黄色肉芽肿性胆囊炎和胆囊癌 | 黄色肉芽肿性胆囊炎和胆囊癌患者的术前超声图像 | 计算机视觉 | 胆囊疾病 | 超声成像 | CNN, Transformer | 超声图像 | 80例患者（25例XGC，55例GBC） | NA | GBCNet, RadFormer, DenseNet-121, ViT, DeiT | 灵敏度, 特异度, AUC | NA |
| 218 | 2025-10-07 |
Applications of artificial intelligence in biliary tract cancers
2024-08, Indian journal of gastroenterology : official journal of the Indian Society of Gastroenterology
IF:2.0Q3
DOI:10.1007/s12664-024-01518-0
PMID:38427281
|
综述 | 本文综述人工智能在胆道癌诊断和预后改善中的应用策略 | 系统总结AI技术在胆道癌这一具有地域特异性的恶性肿瘤中的应用现状 | NA | 探讨人工智能技术在胆道癌诊疗中的应用价值 | 胆道癌（包括胆管癌和胆囊癌） | 医学影像分析 | 胆道癌 | 深度学习 | NA | 医学影像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 219 | 2025-10-07 |
AI and Big Data approaches to addressing the opioid crisis: a scoping review protocol
2024-08-31, BMJ open
IF:2.4Q1
DOI:10.1136/bmjopen-2024-084728
PMID:39645274
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综述 | 本文提出了一项范围综述方案，旨在评估人工智能和大数据技术在应对阿片类药物危机中的最新进展 | 首次系统性地对AI和大数据技术在阿片类药物危机中的应用进行范围综述，填补该领域综合评估的空白 | 作为综述方案，尚未开展实际数据收集和分析，结果有待后续研究验证 | 评估AI和大数据技术在检测、治疗、预防和应对阿片类药物危机方面的有效性 | 2013-2023年间发表的关于AI和大数据技术应用于阿片类药物危机的研究文献 | 自然语言处理, 机器学习 | 阿片类药物危机 | 机器学习, 深度学习, 自然语言处理 | NA | 文献数据, 灰色文献 | 四个科学数据库的文献（PubMed, Web of Science, Engineering Village, PsycInfo） | NA | NA | 评估指标将作为提取信息的一部分进行分析 | Covidence文献筛选工具 |
| 220 | 2025-10-07 |
Artificial intelligence-based classification of cardiac autonomic neuropathy from retinal fundus images in patients with diabetes: The Silesia Diabetes Heart Study
2024-08-10, Cardiovascular diabetology
IF:8.5Q1
DOI:10.1186/s12933-024-02367-z
PMID:39127709
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研究论文 | 本研究利用基于人工智能的深度学习技术，通过视网膜眼底图像对糖尿病患者的心脏自主神经病变进行分类 | 首次将视网膜眼底图像与人工智能技术结合用于心脏自主神经病变的无创诊断，为糖尿病并发症筛查提供了新方法 | 单中心观察性研究，样本量相对有限（229名患者），需要更大规模验证 | 开发基于视网膜图像的人工智能诊断系统，用于检测糖尿病患者的心脏自主神经病变 | 糖尿病患者的心脏自主神经病变 | 计算机视觉 | 心血管疾病 | 非散瞳5视野彩色眼底成像 | CNN | 图像 | 229名患者的2275张视网膜图像 | NA | ResNet 18, ResWide 50 | AUC, 准确率, 灵敏度 | NA |