深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 3695 篇文献，本页显示第 2601 - 2620 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 2601 | 2025-10-07 |
A bibliometric analysis of artificial intelligence research in critical illness: a quantitative approach and visualization study
2025, Frontiers in medicine
IF:3.1Q1
DOI:10.3389/fmed.2025.1553970
PMID:40103796
|
文献计量分析 | 通过文献计量学方法对重症医学领域人工智能研究进行定量分析和可视化展示 | 首次系统性地对重症医学AI研究领域进行文献计量分析，识别核心作者、机构和研究热点 | 仅基于文献数据库分析，未涉及具体临床验证和模型性能评估 | 分析人工智能在重症医学领域的研究现状和发展趋势 | 2005-2024年间900篇相关学术文献 | 机器学习 | 重症疾病 | 文献计量分析 | NA | 文献数据 | 900篇文章，涉及6,653位作者和82个国家 | R-bibliometrix, VOSviewer, CiteSpace | NA | NA | NA |
| 2602 | 2025-10-07 |
Evaluating deep learning auto-contouring for lung radiation therapy: A review of accuracy, variability, efficiency and dose, in target volumes and organs at risk
2025-Jan, Physics and imaging in radiation oncology
DOI:10.1016/j.phro.2025.100736
PMID:40104215
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综述 | 评估深度学习自动勾画在肺癌放疗中对靶区和危及器官轮廓的准确性、变异性和效率 | 系统评估深度学习自动勾画在肺癌放疗中的综合表现，包括准确性、观察者间变异性、时间效率和剂量体积影响 | 观察者间变异性研究结果不一致，剂量体积评估研究数量有限，需要更多临床验证 | 评估深度学习算法在肺癌放疗计划中自动勾画靶区和危及器官的应用效果 | 肺癌患者的放疗靶区体积和危及器官 | 医学影像分析 | 肺癌 | 深度学习自动轮廓勾画 | 深度学习算法 | 医学影像数据 | 包含40项研究 | NA | NA | 准确性, 观察者间变异性, 勾画时间, 剂量体积指标 | NA |
| 2603 | 2025-10-07 |
Duple-MONDNet: duple deep learning-based mobile net for motor neuron disease identification
2025, Turkish journal of medical sciences
IF:1.2Q2
DOI:10.55730/1300-0144.5952
PMID:40104302
|
研究论文 | 提出一种基于双重深度学习的移动网络模型Duple-MONDNet，用于运动神经元疾病的早期识别 | 采用双重特征提取框架，结合局部二值模式纹理特征和颜色信息特征进行疾病分类 | NA | 运动神经元疾病的早期检测 | 运动神经元疾病患者 | 医学影像分析 | 运动神经元疾病 | 弥散张量成像纤维束成像 | 深度学习 | 医学影像 | NA | NA | MobileNet | 检测率,F1分数 | NA |
| 2604 | 2025-10-07 |
Integrated convolutional neural network for skin cancer classification with hair and noise restoration
2025, Turkish journal of medical sciences
IF:1.2Q2
DOI:10.55730/1300-0144.5954
PMID:40104314
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研究论文 | 提出集成卷积神经网络用于皮肤癌分类，通过头发修复和噪声去除提升诊断准确率 | 提出集成头发去除(IHR)和集成噪声去除(INR)的CNN方法，结合头发修复和图像去噪技术来提升皮肤病变分类性能 | 使用合成数据集进行实验，可能无法完全反映真实临床场景的复杂性 | 研究皮肤病变图像中头发和噪声伪影对分类器性能的影响，并开发去除方法以提高诊断准确性 | 皮肤病变的皮肤镜图像 | 计算机视觉 | 皮肤癌 | 头发模拟、噪声模拟、非局部均值去噪 | CNN | 图像 | HAM10000基准数据集和合成数据集 | NA | ResNet50, DenseNet121, ResNet152, VGG16, VGG19 | 准确率 | NA |
| 2605 | 2025-10-07 |
Deep learning-based analysis of 12-lead electrocardiograms in school-age children: a proof of concept study
2025, Frontiers in cardiovascular medicine
IF:2.8Q2
DOI:10.3389/fcvm.2025.1471989
PMID:40109297
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研究论文 | 开发并验证基于深度学习的12导联心电图自动分析模型，用于筛查学龄儿童异常心电图 | 首次将深度学习技术应用于学龄儿童12导联心电图的自动分析，相比传统算法在检测多种心电图异常时具有更高的特异性 | 研究样本仅来自日本一家三级转诊医院，需要进一步研究验证模型的普适性 | 开发自动分析儿童心电图的深度学习模型，用于筛查有猝死风险的儿童心脏病 | 6-18岁学龄儿童的心电图数据 | 机器学习 | 心血管疾病 | 心电图信号处理 | 深度学习 | 心电图波形数据 | 1,842份心电图（来自1,062名患者），其中测试组310份心电图（来自177名患者） | NA | NA | 特异性, 敏感性, McNemar检验, 决策曲线分析 | NA |
| 2606 | 2025-10-07 |
PoseRL-Net: human pose analysis for motion training guided by robot vision
2025, Frontiers in neurorobotics
IF:2.6Q3
DOI:10.3389/fnbot.2025.1531894
PMID:40109574
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研究论文 | 提出PoseRL-Net深度学习模型用于机器人视觉引导下的人体姿态分析，提升复杂动态环境中的人机交互能力 | 集成时空图卷积网络、注意力机制、门控循环单元、姿态优化和对称约束的多组件融合架构 | NA | 解决传统人体姿态识别方法在遮挡、光照变化和运动连续性方面的局限性 | 人体姿态识别与分析 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | STGCN, GRU | 运动姿态数据 | Human3.6M和MPI-INF-3DHP数据集 | NA | Spatial-Temporal Graph Convolutional Network, Gated Recurrent Unit | MPIPE, P-MPIPE | NA |
| 2607 | 2025-10-07 |
Emotion recognition based on multimodal physiological electrical signals
2025, Frontiers in neuroscience
IF:3.2Q2
DOI:10.3389/fnins.2025.1512799
PMID:40109659
|
研究论文 | 提出一种基于脑电和心电信号融合的多模态情绪识别方法 | 结合注意力机制、一维卷积神经网络和门控循环单元构建复合神经网络模型，并采用随机森林进行特征筛选 | NA | 实现情绪状态的精确分类，特别关注情绪的三个维度（效价、唤醒度和支配感） | 多模态生理电信号（脑电和心电信号） | 机器学习 | 心理健康问题 | 脑电图，心电图 | CNN, GRU | 生理电信号 | DREAMER和DEAP数据集 | NA | Att-1DCNN-GRU | 准确率 | NA |
| 2608 | 2025-10-07 |
Predicting implicit concept embeddings for singular relationship discovery replication of closed literature-based discovery
2025, Frontiers in research metrics and analytics
DOI:10.3389/frma.2025.1509502
PMID:40110121
|
研究论文 | 提出一种基于相似性学习目标的知识图谱补全方法，用于预测文献中隐含概念关系 | 将知识图谱补全任务重新定义为预测图中互连顶点嵌入，并探索了三种顶点间边连接表示方法 | 在Hallmark of Cancer数据集上仅复制了五个已知发现，样本规模有限 | 改进文献基于发现方法，减少研究人员在提交查询时的领域专业知识需求 | 文献中的隐含概念关系和知识图谱 | 自然语言处理 | 癌症 | 深度学习, 知识图谱 | 深度学习模型 | 文本, 知识图谱 | Hallmark of Cancer数据集中的五个已知发现 | NA | NA | 排名, 模型收敛率, 统计显著性检验 | NA |
| 2609 | 2025-10-07 |
GDP prediction of The Gambia using generative adversarial networks
2025, Frontiers in artificial intelligence
IF:3.0Q2
DOI:10.3389/frai.2025.1546398
PMID:40110175
|
研究论文 | 本研究使用生成对抗网络预测冈比亚的国内生产总值 | 首次将生成对抗网络应用于冈比亚GDP预测，展示了深度学习技术在小数据经济体中的优势 | 研究基于1970-2022年的历史数据，可能无法完全捕捉未来经济结构变化 | 预测冈比亚GDP并为政策制定者提供经济决策支持 | 冈比亚的经济指标和政府支出、通货膨胀、官方发展援助、汇款流入和外国直接投资等经济因素 | 机器学习 | NA | 深度学习 | GAN | 数值型经济数据 | 1970-2022年期间的经济数据 | NA | 生成对抗网络 | 决定系数R, 平均绝对误差, 平均绝对百分比误差, 均方根误差, 准确率 | NA |
| 2610 | 2025-10-07 |
Prediction of time averaged wall shear stress distribution in coronary arteries' bifurcation varying in morphological features via deep learning
2025, Frontiers in physiology
IF:3.2Q2
DOI:10.3389/fphys.2025.1518732
PMID:40110184
|
研究论文 | 本研究开发了一种基于深度学习的冠状动脉分叉处时间平均壁面剪应力分布的快速预测方法 | 首次将深度学习应用于冠状动脉分叉处血流动力学参数的快速预测，相比传统计算流体动力学方法显著提高了计算效率 | 研究基于理想化模型，可能无法完全反映真实冠状动脉的复杂解剖结构 | 开发高效的血流动力学参数预测方法以替代计算成本高的传统CFD模拟 | 冠状动脉分叉处的血流动力学参数 | 计算机视觉 | 心血管疾病 | 计算流体动力学, 深度学习 | CNN | 点云数据 | 1800个具有不同形态参数的理想化模型 | TensorFlow | U-net | 归一化平均绝对误差 | NA |
| 2611 | 2025-10-07 |
DBY-Tobacco: a dual-branch model for non-tobacco related materials detection based on hyperspectral feature fusion
2025, Frontiers in plant science
IF:4.1Q1
DOI:10.3389/fpls.2025.1538051
PMID:40110354
|
研究论文 | 提出基于高光谱特征融合的双分支模型DBY-Tobacco，用于实时检测烟草制品中的非烟草杂物 | 结合高光谱成像与改进的YOLOv8模型，采用双分支主干网络和BELFPN模块实现高效特征融合 | 存在高光谱图像中的条纹噪声问题，检测的非烟草杂物类型有待扩展 | 提升烟草制品质量和消费者安全，实现非烟草杂物的实时检测 | 烟草制品中的非烟草杂物 | 计算机视觉 | NA | 高光谱成像 | YOLOv8 | 高光谱图像 | 1000张图像，包含4203个非烟草杂物 | NA | 双分支主干网络，BiFPN-Efficient-Lighting-Feature-Pyramid-Network | F1分数，mAP@50，mAP@50-95，FPS | NA |
| 2612 | 2025-10-07 |
Behavioral tests for the assessment of social hierarchy in mice
2025, Frontiers in behavioral neuroscience
IF:2.6Q3
DOI:10.3389/fnbeh.2025.1549666
PMID:40110389
|
综述 | 本文总结了评估小鼠社会等级的主要行为学方法，探讨了其适用性、局限性及神经机制 | 系统评估现有社会等级评估方法并提出改进方案，强调性别差异研究的重要性 | 现有研究主要关注雄性小鼠，雌性小鼠的社会策略和生理机制研究不足 | 为研究社会行为的神经机制提供系统性参考框架和方法学指导 | 小鼠社会等级行为 | 行为神经科学 | 精神疾病（抑郁、焦虑） | 行为学测试、自动化追踪技术 | NA | 行为数据、生理数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 2613 | 2025-03-20 |
Predicting the risk of relapsed or refractory in patients with diffuse large B-cell lymphoma via deep learning
2025, Frontiers in oncology
IF:3.5Q2
DOI:10.3389/fonc.2025.1480645
PMID:40098696
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研究论文 | 本研究通过深度学习预测弥漫性大B细胞淋巴瘤患者的复发或难治性风险 | 结合临床特征和组织病理学图像，利用随机森林算法和弱监督学习方法CLAM构建预测模型，并进一步融合图像特征和临床信息以提高预测性能 | 样本量相对较小，仅来自单一医疗机构，可能影响模型的泛化能力 | 早期预测弥漫性大B细胞淋巴瘤患者的复发或难治性风险，以调整治疗方案并改善患者预后 | 227名2015年至2018年在徐州医科大学附属医院确诊的弥漫性大B细胞淋巴瘤患者 | 数字病理学 | 弥漫性大B细胞淋巴瘤 | 深度学习，随机森林算法，弱监督学习 | 随机森林，CLAM | 临床信息，H&E图像 | 227名患者 | NA | NA | NA | NA |
| 2614 | 2025-03-20 |
Identification of biomarkers and target drugs for melanoma: a topological and deep learning approach
2025, Frontiers in genetics
IF:2.8Q2
DOI:10.3389/fgene.2025.1471037
PMID:40098976
|
研究论文 | 本研究通过拓扑和深度学习方法，系统探索了黑色素瘤进展中的免疫基因调控动态，并预测了潜在的药物靶点 | 开发了双向、加权、有符号和有方向的拓扑免疫基因调控网络，结合深度学习模型预测药物-靶点相互作用，填补了当前单基因分析方法的不足 | 未来研究需要在临床前模型中验证这些靶点，并探索基于网络的早期检测生物标志物 | 系统探索黑色素瘤进展中的免疫基因调控动态，并预测潜在的药物靶点 | 良性黑色素细胞痣和皮肤黑色素瘤的转录组景观 | 机器学习 | 黑色素瘤 | 下一代测序（NGS） | 深度学习模型 | 基因表达数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 2615 | 2025-03-20 |
Multi-view united transformer block of graph attention network based autism spectrum disorder recognition
2025, Frontiers in psychiatry
IF:3.2Q2
DOI:10.3389/fpsyt.2025.1485286
PMID:40099145
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研究论文 | 本文提出了一种名为多视图统一Transformer图注意力网络（MVUT_GAT）的新模型，用于通过分析神经影像数据来识别自闭症谱系障碍（ASD） | MVUT_GAT结合了多视图学习和注意力机制的优势，能够从物理和功能性MRI数据中提取精细特征，提高了ASD识别的准确性 | NA | 提高自闭症谱系障碍（ASD）的早期识别准确性 | 自闭症谱系障碍（ASD）患者 | 计算机视觉 | 自闭症谱系障碍 | 功能性MRI | Transformer, 图注意力网络（GAT） | 神经影像数据 | 使用ABIDE数据集进行实验 | NA | NA | NA | NA |
| 2616 | 2025-03-20 |
Statistical Evaluation of Smartphone-Based Automated Grading System for Ocular Redness Associated with Dry Eye Disease and Implications for Clinical Trials
2025, Clinical ophthalmology (Auckland, N.Z.)
DOI:10.2147/OPTH.S506519
PMID:40099234
|
研究论文 | 本研究介绍了一种基于深度学习的全自动方法，用于选择结膜作为大规模、多中心临床试验的兴趣区域（ROI），旨在通过精确、客观的评分系统减少评分者间和评分者内的变异性 | 引入了'水平性'参数到评分系统中，评估了该方法在提高评分精度、减少样本量和提高临床试验效率方面的潜力 | NA | 评估自动化评分系统在干眼病相关眼红症状中的应用及其对临床试验的影响 | 450名受试者的29,640张图像 | 计算机视觉 | 干眼病 | 深度学习 | DeepLabV3 | 图像 | 450名受试者的29,640张图像 | NA | NA | NA | NA |
| 2617 | 2025-10-07 |
A differentiable Gillespie algorithm for simulating chemical kinetics, parameter estimation, and designing synthetic biological circuits
2025-Jan-21, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2024.07.07.602397
PMID:39026759
|
研究论文 | 本文开发了一种可微分的Gillespie算法，用于模拟化学反应动力学、参数估计和合成生物电路设计 | 通过深度学习技术开发了完全可微分的Gillespie算法变体，能够使用反向传播计算梯度 | NA | 开发可微分的随机模拟算法用于化学反应网络分析和合成生物学设计 | 化学反应网络、基因启动子模型、合成生物电路 | 机器学习 | NA | 可微分模拟、梯度下降 | NA | 模拟数据、mRNA表达水平测量数据 | NA | 深度学习框架 | NA | 参数估计准确性、设计目标达成度 | NA |
| 2618 | 2025-10-07 |
The Pfam protein families database: embracing AI/ML
2025-Jan-06, Nucleic acids research
IF:16.6Q1
DOI:10.1093/nar/gkae997
PMID:39540428
|
研究论文 | 介绍Pfam蛋白质家族数据库的最新进展，包括与InterPro的整合、结构分类协调以及利用人工智能技术扩展家族覆盖范围 | 整合AlphaFold结构预测优化域边界识别，开发基于深度学习的Pfam-N将UniProtKB覆盖度提升8.8% | 仍有许多蛋白质家族尚未完成分类，蛋白质宇宙的全面覆盖仍需持续努力 | 通过人工智能技术改进蛋白质家族数据库的覆盖度和准确性 | 蛋白质结构域和家族数据库 | 生物信息学 | NA | 深度学习, 大规模序列相似性分析 | 深度学习模型 | 蛋白质序列, 结构数据 | NA | NA | NA | UniProtKB覆盖度提升率 | NA |
| 2619 | 2025-10-07 |
Preoperative Prediction of Axillary Lymph Node Metastasis in Patients With Breast Cancer Through Multimodal Deep Learning Based on Ultrasound and Magnetic Resonance Imaging Images
2025-01, Academic radiology
IF:3.8Q1
DOI:10.1016/j.acra.2024.07.029
PMID:39107188
|
研究论文 | 基于超声和磁共振成像的多模态深度学习模型预测乳腺癌患者腋窝淋巴结转移 | 首次结合超声和磁共振成像构建多模态深度学习模型，并整合临床参数提升预测性能 | 回顾性研究设计，样本量相对有限（588例患者） | 术前预测乳腺癌患者腋窝淋巴结转移状态 | 经组织学确诊的乳腺癌患者 | 计算机视觉 | 乳腺癌 | 超声成像, 磁共振成像 | CNN | 图像 | 588例乳腺癌患者（主要队列465例，外部验证队列123例） | NA | 卷积神经网络 | AUC, 决策曲线分析 | NA |
| 2620 | 2025-10-07 |
A Deep Learning-Based Framework for Predicting Intracerebral Hematoma Expansion Using Head Non-contrast CT Scan
2025-01, Academic radiology
IF:3.8Q1
DOI:10.1016/j.acra.2024.07.039
PMID:39107191
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研究论文 | 开发基于深度学习的全自动框架，仅使用头部非增强CT扫描预测脑出血患者的血肿扩张 | 提出首个完全基于临床非增强CT扫描的全自动深度学习框架，用于预测脑出血血肿扩张，性能优于常用的BAT评分 | 研究为回顾性和前瞻性混合设计，需要进一步多中心验证 | 开发脑出血血肿扩张的预测工具 | 脑出血患者 | 医学影像分析 | 脑出血 | 非增强CT扫描 | 深度学习 | 医学影像 | 回顾性数据集2484例（84个中心），前瞻性数据集500例（26个中心） | NA | 两阶段框架 | AUC, 敏感性, 特异性 | NA |