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 1421 - 1440 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1421 | 2025-10-06 |
Dynamic Multi-Image Weighting for Automated Detection and Diagnosis of Abnormal Urinary Tract on Voiding Cystourethrography with a Deep Learning System: A Retrospective, Large-Scale, Multicenter Study
2025, Research (Washington, D.C.)
DOI:10.34133/research.0771
PMID:40698328
|
研究论文 | 开发用于排尿性膀胱尿道造影的深度学习诊断系统，通过动态多图像加权实现尿路异常的自动检测与诊断 | 提出新型架构实现单张VCUG图像的膀胱、尿道和输尿管自动分割与诊断，并动态评估每张图像的相对重要性 | 回顾性研究，数据来源于15家中国医院，可能存在选择偏倚 | 开发自动诊断尿路异常的深度学习系统并评估其临床辅助价值 | 排尿性膀胱尿道造影图像中的膀胱、尿道和输尿管 | 计算机视觉 | 泌尿系统疾病 | VCUG成像技术 | 深度学习 | 医学图像 | 1,660名患者的7,899张VCUG图像 | NA | NA | AUC, 诊断一致性 | NA |
| 1422 | 2025-10-06 |
Deep learning for pediatric chest x-ray diagnosis: Repurposing a commercial tool developed for adults
2025, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0328295
PMID:40705715
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研究论文 | 本研究评估了将成人胸部X光AI诊断工具(Lunit INSIGHT CXR)重新应用于儿科患者的诊断性能 | 首次系统评估商用成人AI工具在儿科胸部X光诊断中的适应性和性能表现 | 研究样本仅包含2-14岁儿童，未涵盖婴幼儿群体；使用单中心数据 | 验证成人AI诊断工具在儿科胸部X光中的适用性 | 958例2-14岁儿童的连续正面胸部X光片 | 医学影像分析 | 儿科胸部疾病 | 胸部X光摄影 | 深度学习 | 医学影像 | 958例儿童胸部X光片，其中200例(20.9%)存在相关病理发现 | NA | Lunit INSIGHT CXR | AUC, 敏感性, 特异性 | 商用AI工具 |
| 1423 | 2025-10-06 |
Multi-modal deep learning for intelligent landscape design generation: A novel CBS3-LandGen model
2025, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0328138
PMID:40705822
|
研究论文 | 提出了一种基于多模态深度学习的智能景观设计生成模型CBS3-LandGen | 首次将ConvNeXt、BART和StyleGAN3集成到多模态架构中，实现图像与文本数据的协同生成优化 | 未明确说明模型在复杂地形和特殊设计需求下的适应性 | 开发智能景观设计生成方法以提高设计效率和精准度 | 景观设计方案的自动生成 | 计算机视觉 | NA | 多模态深度学习 | CNN,Transformer,GAN | 图像,文本 | DeepGlobe和COCO数据集 | PyTorch | ConvNeXt,BART,StyleGAN3 | FID,IS | NA |
| 1424 | 2025-10-06 |
Correction: Deep learning-based text generation for plant phenotyping and precision agriculture
2025, Frontiers in plant science
IF:4.1Q1
DOI:10.3389/fpls.2025.1648292
PMID:40708587
|
correction | 对一篇关于基于深度学习的植物表型和精准农业文本生成文章的更正 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1425 | 2025-10-06 |
Ultrasound radiomics models improve preoperative diagnosis and reduce unnecessary biopsies in indeterminate thyroid nodules
2025, Frontiers in endocrinology
IF:3.9Q2
DOI:10.3389/fendo.2025.1615304
PMID:40708722
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研究论文 | 开发超声影像组学模型用于术前诊断不确定甲状腺结节并减少不必要活检 | 首次针对病理结果确认的不确定甲状腺结节开发超声影像组学模型，并显著减少不必要活检 | 回顾性研究，样本量有限（197个结节） | 提高不确定甲状腺结节的诊断准确性并减少不必要手术 | 不确定甲状腺结节 | 医学影像分析 | 甲状腺结节 | 超声影像 | 影像组学模型 | 超声图像 | 197个不确定甲状腺结节（训练集136个，验证集61个） | Pyradiomics, 3-Dimensional Slicer | Radunion模型, Radsize模型 | 灵敏度, 特异度, 阳性预测值, 阴性预测值, 准确率, ROC分析 | NA |
| 1426 | 2025-10-06 |
Neural signals, machine learning, and the future of inner speech recognition
2025, Frontiers in human neuroscience
IF:2.4Q2
DOI:10.3389/fnhum.2025.1637174
PMID:40708808
|
综述 | 本文综述机器学习在内隐语音识别领域的应用、挑战与未来发展 | 将现有内隐语音识别方法纳入结构化数学框架进行整合，提出认知模型并开展机器学习方法的对比分析 | 当前技术存在神经信号采集质量不足等局限 | 探索机器学习在内隐语音识别中的应用与改进方法 | 内隐语音相关的神经信号 | 机器学习 | NA | 神经信号采集与预处理 | SVM,随机森林,CNN | 神经信号 | NA | NA | 卷积神经网络 | NA | NA |
| 1427 | 2025-10-06 |
ABCFold: easier running and comparison of AlphaFold 3, Boltz-1, and Chai-1
2025, Bioinformatics advances
IF:2.4Q2
DOI:10.1093/bioadv/vbaf153
PMID:40708869
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研究论文 | 开发了ABCFold工具，简化AlphaFold 3、Boltz-1和Chai-1的使用与结果比较 | 提供标准化输入流程，支持多种结构预测工具的并行运行和结果统一展示 | 未明确说明对特定类型目标的预测性能差异 | 简化深度学习蛋白质结构预测工具的使用流程 | 蛋白质及其复合物的原子结构预测 | 计算生物学 | NA | 深度学习结构预测 | AlphaFold 3, Boltz-1, Chai-1 | 蛋白质序列，多序列比对(MSA) | NA | Python, JavaScript | NA | 立体冲突分析 | NA |
| 1428 | 2025-10-06 |
Hybrid representation learning for human m6A modifications with chromosome-level generalizability
2025, Bioinformatics advances
IF:2.4Q2
DOI:10.1093/bioadv/vbaf170
PMID:40708868
|
研究论文 | 提出两种混合深度学习模型用于预测人类m6A修饰位点，并评估其在染色体水平的泛化能力 | 整合局部序列特征和上下文嵌入的混合深度学习模型，首次在染色体水平验证模型泛化能力 | 深度全局表示在染色体独立设置中可能过拟合 | 开发具有染色体水平泛化能力的m6A修饰位点预测模型 | 人类m6A修饰位点 | 生物信息学 | NA | 深度学习 | CNN, 混合深度学习模型 | 基因组序列数据 | NA | NA | Hybrid Model, Hybrid Deep Model | 准确率, 精确率, 召回率, F1分数, AUC | NA |
| 1429 | 2025-10-06 |
Deep learning-assisted diagnosis of liver tumors using non-contrast magnetic resonance imaging: a multicenter study
2025, Frontiers in oncology
IF:3.5Q2
DOI:10.3389/fonc.2025.1582322
PMID:40708941
|
研究论文 | 开发并验证基于非对比MRI的深度学习模型用于肝脏肿瘤分类 | 首次使用非对比MRI开发深度学习模型进行肝脏病变分类，避免了对比剂使用 | 研究仅基于三个医疗中心的数据，需要更多外部验证 | 开发用于非对比MRI肝脏肿瘤分类的深度学习模型 | 肝脏肿瘤患者 | 医学影像分析 | 肝脏肿瘤 | 磁共振成像 | CNN | 医学影像 | 1959名患者的50418张增强MRI图像 | NA | Inception-ResNet V2 | AUC, 敏感性, 特异性 | NA |
| 1430 | 2025-10-06 |
Integrating multimodal cancer data using deep latent variable path modelling
2025, Nature machine intelligence
IF:18.8Q1
DOI:10.1038/s42256-025-01052-4
PMID:40709098
|
研究论文 | 提出了一种名为深度潜变量路径建模的新方法，用于整合多模态癌症数据 | 将深度学习的表征能力与路径建模识别复杂系统中相互作用元素关系的能力相结合 | NA | 整合多模态癌症数据以全面理解疾病病理学 | 乳腺癌数据、单细胞数据、CRISPR-Cas9筛选数据和空间转录组数据 | 机器学习 | 乳腺癌 | 单核苷酸变异分析、甲基化分析、microRNA测序、RNA测序、组织学分析、CRISPR-Cas9筛选、空间转录组学 | 深度学习潜变量模型 | 基因组数据、表观遗传数据、转录组数据、组织学图像数据、单细胞数据、空间转录组数据 | NA | NA | 深度潜变量路径模型 | 数据类型间关联映射性能 | NA |
| 1431 | 2025-10-06 |
Bullying and cyberbullying. A high risk, in boys and girls, of superficial learning, poor planning and academic procrastination
2025, Frontiers in psychology
IF:2.6Q2
DOI:10.3389/fpsyg.2025.1567523
PMID:40709227
|
研究论文 | 分析霸凌和网络霸凌与学习方式、规划决策及学业拖延之间的关联 | 首次系统揭示霸凌行为对关键学习变量的影响，超越已知的身心社会情感层面 | 样本仅来自西班牙学龄儿童，结果可能受文化背景限制 | 探究霸凌与网络霸凌对学习策略和学业行为的影响 | 1263名10-16岁西班牙学龄儿童（51.39%为女孩） | 教育心理学 | NA | ANCOVA，二元逻辑回归 | NA | 问卷调查数据 | 1263名学龄儿童 | NA | NA | 风险比率，百分比差异 | NA |
| 1432 | 2025-10-06 |
Artificial Intelligence in Cancer Diagnosis: A Game-changer in Healthcare
2025, Current pharmaceutical biotechnology
IF:2.2Q3
|
综述 | 本文综述了人工智能在癌症早期检测中的潜在应用、技术方法和实施挑战 | 系统整合了AI在癌症筛查、风险分层和诊断复发的多场景应用，并强调深度学习处理复杂医学数据的优势 | 存在数据质量、算法偏见、资源需求和实施标准化等挑战 | 探讨人工智能在癌症早期诊断中的临床应用价值 | 无症状高危人群、有症状患者和癌症复发监测群体 | 医疗人工智能 | 癌症 | CT、乳腺X线摄影、病理切片分析、外周血分析 | 逻辑回归, 神经网络, 深度学习 | 医学影像、病理数据、血液检测数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1433 | 2025-10-06 |
Prognostic Value Of Deep Learning Based RCA PCAT and Plaque Volume Beyond CT-FFR In Patients With Stent Implantation
2025, Current medical imaging
IF:1.1Q3
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研究论文 | 本研究探讨基于深度学习的右冠状动脉周脂肪组织衰减和斑块体积对经皮冠状动脉介入治疗患者预后的预测价值 | 首次证明基于深度学习的右冠状动脉周脂肪组织衰减和斑块体积比CT-FFR更能预测主要不良心血管事件 | 回顾性研究设计，样本量相对较小（183例患者） | 评估深度学习提取的影像特征对冠心病患者预后的预测能力 | 接受经皮冠状动脉介入治疗和冠状动脉CTA检查的患者 | 医学影像分析 | 心血管疾病 | 冠状动脉计算机断层扫描血管成像 | 深度学习 | 医学影像 | 183例接受PCI治疗的患者 | NA | NA | 风险比, 95%置信区间, p值 | 人工智能辅助工作站 |
| 1434 | 2025-10-06 |
Hybrid deep learning optimization for smart agriculture: Dipper throated optimization and polar rose search applied to water quality prediction
2025, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0327230
PMID:40690512
|
研究论文 | 提出一种结合Dipper Throated优化和Polar Rose搜索的混合元启发式框架，用于智能农业中的水质预测 | 首次将DTO生物启发算法与PRS搜索相结合，通过二元特征选择和元启发式优化的统一流程增强深度学习模型性能 | NA | 开发精准的水质预测模型以支持智能农业灌溉决策 | 马铃薯等需高质量灌溉的农作物 | 机器学习 | NA | 水质预测 | RBFN | 水质数据 | NA | NA | 径向基函数网络 | 分类准确率, ANOVA检验, Wilcoxon检验 | NA |
| 1435 | 2025-10-06 |
Evolution from the physical process-based approaches to machine learning approaches to predicting urban floods: a literature review
2025, Environmental systems research
DOI:10.1186/s40068-025-00409-3
PMID:40692624
|
文献综述 | 本文综述了过去二十年来从物理过程模型到机器学习方法的城市洪水预测研究演变 | 重点关注AI驱动、实时和社区集成方法在城市洪水预测中的最新进展，并系统比较了不同方法的优劣 | 许多城市缺乏应用这些先进工具所需的数据、传感器或系统，且许多模型独立运行，未与城市规划或社区工作有效整合 | 分析城市洪水预测方法从传统物理过程模型到机器学习方法的发展历程 | 城市洪水预测模型和方法 | 机器学习 | NA | GIS, LiDAR, 卫星影像, 物联网, 深度学习 | 混合模型, 深度学习 | 气象数据, 传感器数据, 社交媒体数据, 卫星图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1436 | 2025-10-06 |
High-throughput end-to-end aphid honeydew excretion behavior recognition method based on rapid adaptive motion-feature fusion
2025, Frontiers in plant science
IF:4.1Q1
DOI:10.3389/fpls.2025.1609222
PMID:40692669
|
研究论文 | 提出一种基于快速自适应运动特征融合的端到端蚜虫蜜露排泄行为识别方法 | 开发了首个包含蚜虫细粒度行为的数据集，提出快速自适应运动特征融合算法，并在RT-DETR检测模型中引入样条自适应非线性激活函数和Kolmogorov-Arnold网络 | NA | 开发高效实时的蚜虫蜜露排泄行为自动识别方法 | 蚜虫的爬行运动、腿部弹动和蜜露排泄行为 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | RT-DETR | 视频图像 | NA | PyTorch | RT-DETR, ResNet50, RK50模块 | 平均精度, mAP50 | NA |
| 1437 | 2025-10-06 |
Classifying office workers with and without cervicogenic headache or neck and shoulder pain using posture-based deep learning models: a multicenter retrospective study
2025, Frontiers in pain research (Lausanne, Switzerland)
DOI:10.3389/fpain.2025.1614143
PMID:40692757
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研究论文 | 基于习惯性坐姿图像开发深度学习模型，用于分类有无颈源性头痛或颈肩痛的办公室工作人员 | 首次使用深度学习模型从习惯性坐姿图像中自动识别颈源性头痛和颈肩痛，并利用类激活映射可视化模型关注区域 | 静态姿势与肌肉骨骼疼痛之间的复杂关系需要临床实践中采用多模式评估方法 | 开发用于分类办公室工作人员有无颈源性头痛和颈肩痛的深度学习模型 | 531名办公室工作人员（135名颈源性头痛，365名颈肩痛，108名同时患有两种病症，139名对照组） | 计算机视觉 | 肌肉骨骼疾病 | 数字图像分析 | CNN | 图像 | 904张习惯性坐姿图像，来自531名办公室工作人员 | NA | VGG19, ResNet50, EfficientNet B5 | AUC, 准确率, 灵敏度, 特异性, F1分数 | NA |
| 1438 | 2025-10-06 |
Deep learning for enhancement of low-resolution and noisy scanning probe microscopy images
2025, Beilstein journal of nanotechnology
IF:2.6Q2
DOI:10.3762/bjnano.16.83
PMID:40692894
|
研究论文 | 本研究使用深度学习方法提升低分辨率和噪声扫描探针显微镜图像的质量与分辨率 | 首次系统比较传统方法与深度学习模型在AFM图像增强中的表现，并证明深度学习能完全消除常见伪影 | 未详细说明具体使用的深度学习模型架构和训练数据规模 | 提升原子力显微镜图像的分辨率和质量，减少测量时间 | 低分辨率AFM图像 | 计算机视觉 | NA | 原子力显微镜 | 深度学习模型 | 图像 | NA | NA | NA | 保真度, 图像质量, 专家评估 | NA |
| 1439 | 2025-10-06 |
Multidisciplinary Evaluation of an AI-Based Pneumothorax Detection Model: Clinical Comparison with Physicians in Edge and Cloud Environments
2025, Journal of multidisciplinary healthcare
IF:2.7Q2
DOI:10.2147/JMDH.S535405
PMID:40693169
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研究论文 | 评估基于Google Cloud Vertex AI开发的气胸检测深度学习模型在云环境和边缘环境中的诊断性能，并与多专科医师进行临床对比 | 首次在云环境和边缘环境中同时评估AI气胸检测模型性能，并与不同经验水平的医师进行多学科比较，特别关注微小气胸病例的检测能力 | 单中心回顾性研究，样本量有限(152例)，缺乏外部验证 | 评估AI模型在气胸检测中的诊断准确性及其临床适用性 | 152例匿名胸部X光片(76例气胸，76例正常)，15名来自4个专科的医师 | 计算机视觉 | 肺疾病 | 胸部X光成像，计算机断层扫描(CT) | 深度学习 | 医学图像 | 152例胸部X光片，患者年龄中位数50岁(范围18-95)，67.1%为男性 | Google Cloud Vertex AI, AutoML Vision | AutoML Vision自动生成的深度学习架构 | 敏感度，特异度，F1分数，诊断准确度 | Google Cloud Vertex AI平台，云环境和边缘环境部署 |
| 1440 | 2025-10-06 |
MSPO: A machine learning hyperparameter optimization method for enhanced breast cancer image classification
2025 Jan-Dec, Digital health
IF:2.9Q2
DOI:10.1177/20552076251361603
PMID:40693252
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研究论文 | 提出一种多策略鹦鹉优化器(MSPO)用于改进乳腺癌图像分类的机器学习超参数优化方法 | 在原始鹦鹉优化器基础上集成Sobol序列初始化、非线性递减惯性权重和混沌参数等策略，增强全局探索能力和收敛稳定性 | NA | 开发高效的超参数优化方法以提升乳腺癌图像分类性能 | 乳腺癌图像分类 | 计算机视觉 | 乳腺癌 | NA | CNN | 图像 | BreaKHis乳腺癌图像数据集 | NA | ResNet18 | 准确率,精确率,召回率,F1分数 | NA |