深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 19268 篇文献，本页显示第 9581 - 9600 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 9581 | 2025-10-06 |
Dynamic Personalized Federated Learning for Cross-Spectral Palmprint Recognition
2025, IEEE transactions on image processing : a publication of the IEEE Signal Processing Society
IF:10.8Q1
DOI:10.1109/TIP.2025.3592508
PMID:40737152
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研究论文 | 提出一种动态个性化联邦学习模型DPFed-Palm用于解决跨光谱掌纹识别中的隐私保护和数据非独立同分布问题 | 提出动态权重选择策略和组合损失函数，结合FedAvg与个性化联邦学习的聚合策略，有效提升模型特征表示能力 | NA | 开发隐私保护的跨光谱掌纹识别方法 | 多光谱掌纹图像 | 计算机视觉 | NA | 多光谱成像 | 深度学习 | 图像 | 三个公共数据集（PolyU multispectral, IITD, CASIA） | 联邦学习 | DPFed-Palm | 识别性能, 隐私保护效果 | NA |
| 9582 | 2025-10-06 |
An adaptive mechanism of improved heuristic algorithm and multiscale feature integration with residual GRU for emotion with mental health recognition
2025-Dec, Cognitive neurodynamics
IF:3.1Q2
DOI:10.1007/s11571-025-10302-5
PMID:40756004
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研究论文 | 提出一种结合改进启发式算法和多尺度特征融合的自适应深度学习模型用于情绪与心理健康识别 | 提出多尺度融合特征自适应残差门控循环单元(MFF-ARGRU)和改进随机变量雕刻优化算法(IRV-SOA)用于情绪识别 | NA | 开发自动化系统用于早期精确识别心理健康问题 | 从在线公共数据源收集的文本数据 | 自然语言处理 | 心理健康疾病 | 文本挖掘 | BiLSTM, GRU | 文本 | NA | NA | BiLSTM-HA, MFF-ARGRU | 准确率, 精确率, 召回率, F1分数, AUC | NA |
| 9583 | 2025-10-06 |
LETA: Tooth Alignment Prediction Based on Dual-branch Latent Encoding
2025-09, IEEE transactions on visualization and computer graphics
IF:4.7Q1
DOI:10.1109/TVCG.2024.3413857
PMID:40184274
|
研究论文 | 提出基于双分支潜在编码的3D牙齿对齐预测系统LETA，用于自动预测牙齿的正确3D姿态变换 | 从真实对齐牙齿中提取特征指导网络学习，采用改进的点卷积操作和注意力网络分别提取局部形状特征和全局上下文特征 | NA | 开发自动化牙齿对齐预测系统以减少正畸医生工作量 | 口内扫描仪获取的3D牙齿网格 | 计算机视觉 | 牙齿畸形 | 3D点云处理 | CNN, 注意力网络 | 3D点云数据 | 9,868个口内扫描表面 | NA | 双分支编码器-投影器-求解器架构 | NA | NA |
| 9584 | 2025-05-08 |
Letter to the Editor: Deep Learning and Numerical Analysis for Bladder Outflow Obstruction and Detrusor Underactivity Diagnosis in Men: A Novel Urodynamic Evaluation Scheme
2025-Sep, Neurourology and urodynamics
IF:1.8Q3
DOI:10.1002/nau.70049
PMID:40329494
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 9585 | 2025-10-06 |
Predicting the Effects of Charge Mutations on the Second Osmotic Virial Coefficient for Therapeutic Antibodies via Coarse-Grained Molecular Simulations and Deep Learning Methods
2025-Aug-04, Molecular pharmaceutics
IF:4.5Q1
|
研究论文 | 通过粗粒度分子模拟和深度学习方法预测电荷突变对治疗性抗体第二维里系数的影响 | 结合粗粒度分子模拟和深度神经网络，系统探索大量电荷突变（约10^10种）对蛋白质自相互作用的影响 | 研究仅限于三种模型治疗性单克隆抗体，需要进一步验证在其他蛋白质体系中的适用性 | 评估改变表面电荷分布如何影响蛋白质自相互作用，以第二维里系数量化 | 三种模型治疗性单克隆抗体（MAbs） | 机器学习 | NA | 粗粒度分子模拟，深度学习方法 | MLP（多层感知器） | 分子模拟数据 | 约10^10个突变（单突变、双突变和三突变） | NA | 多层感知器 | 计算效率，预测精度 | NA |
| 9586 | 2025-10-06 |
Colorimetric detection of bisphenol A in water: a smartphone-based sensor using inverse opal molecularly imprinted photonic crystal hydrogel
2025-Aug-04, The Analyst
DOI:10.1039/d4an01426j
PMID:40685994
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研究论文 | 开发了一种基于智能手机的传感器，用于水中双酚A的比色检测 | 结合反蛋白石分子印迹光子晶体水凝胶与智能手机深度学习模型，实现实时定量检测 | NA | 开发高灵敏度、高选择性的双酚A检测方法 | 水样中的双酚A分子 | 传感器技术 | NA | 分子印迹技术、光子晶体技术、比色检测 | 深度学习回归模型 | 图像 | NA | NA | NA | 检测限、响应时间 | 智能手机 |
| 9587 | 2025-10-06 |
Artificial intelligence in orthopedic trauma: a comprehensive review
2025-Aug, Injury
IF:2.2Q2
DOI:10.1016/j.injury.2025.112570
PMID:40683054
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综述 | 本文对2015-2025年间217项研究进行系统回顾，全面分析人工智能在骨科创伤领域的应用现状与未来方向 | 首次系统量化分析AI在骨科创伤领域的研究趋势，揭示深度学习方法（43.3%）和传统机器学习（39.2%）的主导地位 | 仅14.5%研究经过外部验证，仅3.2%报告前瞻性临床验证，缺乏多样化人群的验证数据 | 评估人工智能在骨科创伤领域的应用现状和发展前景 | 骨科创伤患者的骨折检测、分类、预测和分割 | 医疗人工智能 | 骨科创伤 | 深度学习、传统机器学习 | NA | 医学影像数据 | 基于217项研究的汇总分析 | NA | NA | 灵敏度、特异性、AUC | NA |
| 9588 | 2025-08-05 |
Can radiology be first to use prognostic deep learning models for oncological treatment?
2025-Aug-01, Annals of oncology : official journal of the European Society for Medical Oncology
IF:56.7Q1
DOI:10.1016/j.annonc.2025.07.013
PMID:40754034
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 9589 | 2025-10-06 |
Toward Precision Diagnosis of Maxillofacial Pathologies by Artificial Intelligence Algorithms: A Systematic Review
2025-Aug, Journal of maxillofacial and oral surgery
DOI:10.1007/s12663-025-02664-4
PMID:40756906
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系统综述 | 本综述探讨了人工智能算法在通过先进成像技术改善口腔颌面部疾病诊断和管理方面的潜力 | 系统评估了深度学习和机器学习在颌面部病理诊断中的最新应用进展，比较了不同成像技术的诊断性能 | 基于文献综述，缺乏原始实验数据验证 | 评估人工智能算法在颌面部病理精准诊断中的应用效果 | 口腔颌面部疾病，包括垂直根折、牙源性囊性病变和转移性淋巴结等 | 计算机视觉 | 颌面部疾病 | 计算机断层扫描(CT)、锥形束计算机断层扫描(CBCT)、磁共振成像(MRI)、全景放射摄影 | 深度学习,机器学习 | 医学影像 | NA | NA | GoogLeNet Inception v3,U-Net | 准确率,灵敏度,特异性,AUC,召回率,精确率,F1分数 | NA |
| 9590 | 2025-10-06 |
Pretraining-improved Spatiotemporal graph network for the generalization performance enhancement of traffic forecasting
2025-Jul-29, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-11375-2
PMID:40730627
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研究论文 | 提出一种改进的预训练时空图网络ImPreSTDG，用于增强交通预测的泛化性能 | 引入去噪扩散概率模型(DDPM)进行预训练，并提出基于选择性状态空间模型(SSM)的Mamba模块，有效捕获长期多变量时空相关性 | 仅在三个真实交通数据集上进行了实验验证，需要更多数据集验证泛化能力 | 提升交通预测模型处理长期时空依赖关系的能力并降低计算成本 | 交通流量数据 | 机器学习 | NA | 数据掩码与恢复策略 | 图卷积网络, 深度学习 | 时空数据 | 三个真实交通数据集 | NA | Improved Spatiotemporal Diffusion Graph (ImPreSTDG), Denoised Diffusion Probability Model (DDPM), Mamba模块 | 预测精度, 计算成本 | NA |
| 9591 | 2025-10-06 |
Deep Learning for Staging Periodontitis Using Panoramic Radiographs
2025-Jul, Oral diseases
IF:2.9Q1
DOI:10.1111/odi.15269
PMID:39888112
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研究论文 | 本研究开发了一种基于深度学习的目标检测模型，用于自动标注解剖结构并分类牙周炎影像学骨丧失分期 | 首次将目标检测模型应用于全景X光片的牙周炎分期诊断，实现解剖结构自动标注与骨丧失分期分类的联合任务 | 样本量有限（558张全景片），模型性能仍有提升空间（准确率0.72） | 通过深度学习提高牙周炎诊断和分类效率 | 牙周炎患者的全景X光片 | 计算机视觉 | 牙周炎 | 全景X光摄影 | 目标检测模型 | X光影像 | 558张全景X光片裁剪成的7359颗单独牙齿图像 | NA | NA | 平均精度均值(mAP), 均方根误差(RMSE), 准确率, 精确率, 召回率, F1分数, AUC | NA |
| 9592 | 2025-10-06 |
InclusiViz : Visual Analytics of Human Mobility Data for Understanding and Mitigating Urban Segregation
2025-06, IEEE transactions on visualization and computer graphics
IF:4.7Q1
DOI:10.1109/TVCG.2025.3567117
PMID:40327496
|
研究论文 | 开发了一个名为InclusiViz的可视化分析系统，用于多层级分析城市隔离现象 | 结合深度学习和可解释AI分析人类移动数据，同时考虑居住空间和活动空间的城市隔离模式 | 未明确说明数据来源的具体限制和模型泛化能力 | 理解和缓解城市隔离现象，促进更具包容性的城市规划 | 人类移动数据和社会群体的移动模式 | 可视化分析 | NA | 深度学习，可解释AI | 深度学习模型 | 人类移动数据，环境特征数据 | NA | NA | NA | 准确性，效率 | NA |
| 9593 | 2025-10-06 |
Performance of a Deep Learning Diabetic Retinopathy Algorithm in India
2025-03-03, JAMA network open
IF:10.5Q1
|
研究论文 | 评估深度学习糖尿病视网膜病变算法在印度临床部署环境中的性能表现 | 首次在印度大规模临床部署后评估糖尿病视网膜病变AI算法的实际性能，监测了60万患者的筛查结果 | 研究为横断面分析，仅纳入约1%的样本，可能存在选择偏倚 | 评估自动化视网膜疾病评估算法在真实临床环境中的诊断性能 | 印度南部45个中心的糖尿病患者视网膜图像 | 数字病理 | 糖尿病视网膜病变 | 眼底摄影 | 深度学习 | 图像 | 4537名患者的4537张眼底图像，其中3941张图像质量可分级 | NA | ARDA算法 | 灵敏度, 特异度, 阳性预测值, 阴性预测值 | NA |
| 9594 | 2025-10-06 |
A deep learning approach to perform defect classification of freeze-dried product
2025-Feb-10, International journal of pharmaceutics
IF:5.3Q1
DOI:10.1016/j.ijpharm.2024.125127
PMID:39756597
|
研究论文 | 本研究开发了一种基于深度学习的冷冻干燥产品缺陷分类方法 | 提出了两种基于卷积神经网络的高分辨率图像处理方法，并实现了对关键缺陷的完美检测精度 | NA | 通过人工智能技术改进冷冻干燥产品的质量检测流程 | 冷冻干燥样品 | 计算机视觉 | NA | 深度学习，计算机视觉 | CNN | 图像 | 多个连续冷冻干燥样品（包含故意制造的缺陷样本和无缺陷样本） | NA | 卷积神经网络 | 精确度，召回率，预测时间 | NA |
| 9595 | 2025-10-06 |
Machine learning outperforms the Canadian Triage and Acuity Scale (CTAS) in predicting need for early critical care
2025-01, CJEM
DOI:10.1007/s43678-024-00807-z
PMID:39560909
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研究论文 | 本研究比较机器学习模型与加拿大分诊急迫度量表在预测急诊患者12小时内需要重症监护的能力 | 首次大规模比较多种机器学习模型与CTAS分诊系统在预测重症监护需求方面的性能 | 使用单中心回顾性数据，需要未来研究验证 | 改进急诊分诊系统，提高重症患者识别准确性 | 急诊科就诊患者 | 机器学习 | 急重症 | 机器学习建模 | LASSO回归,梯度提升树,深度学习 | 临床医疗数据 | 670,841次急诊就诊记录 | NA | 嵌入层深度学习模型 | ROC曲线下面积,PRC曲线下面积 | NA |
| 9596 | 2025-10-06 |
Deep learning approach with ConvNeXt-SE-attn model for in vitro oral squamous cell carcinoma and chemotherapy analysis
2025-Dec, MethodsX
IF:1.6Q2
DOI:10.1016/j.mex.2025.103519
PMID:40747534
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研究论文 | 提出基于ConvNeXt-SE-attn模型的深度学习方法用于口腔鳞状细胞癌体外分析和化疗评估 | 结合残差连接、Squeeze-and-Excitation模块、混合注意力系统和改进的激活函数与优化算法，增强特征提取中的梯度流动 | NA | 开发高效的口腔鳞状细胞癌检测和分类方法 | 口腔鳞状细胞癌体外样本 | 计算机视觉 | 口腔鳞状细胞癌 | 深度学习 | CNN | 图像 | NA | NA | ConvNeXt, SE模块, 混合注意力机制 | 准确率, 灵敏度, 特异性, F1分数, AUC, MCC | NA |
| 9597 | 2025-10-06 |
IBDAIM:Artificial intelligence for analyzing intestinal biopsies pathological images for assisted integrated diagnostic of inflammatory bowel disease
2025-Nov, International journal of medical informatics
IF:3.7Q2
DOI:10.1016/j.ijmedinf.2025.106024
PMID:40580688
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研究论文 | 开发用于分析肠道活检病理图像的人工智能模型IBDAIM，辅助诊断炎症性肠病 | 提出弱监督深度学习模型IBDAIM，使用WSI级诊断标签无需详细标注，集成PLH和BoW特征构建WSI级表征 | 回顾性研究，仅使用两家机构数据，需要更多外部验证 | 开发AI模型辅助病理学家快速准确诊断炎症性肠病 | 肠道活检全玻片图像 | 数字病理 | 炎症性肠病 | 全玻片图像分析 | 深度学习 | 病理图像 | 来自南京鼓楼医院和珠江医院两家机构的回顾性队列数据 | NA | 弱监督深度学习模型 | AUROC,准确率,敏感性,特异性 | NA |
| 9598 | 2025-10-06 |
Psychometric properties of an Iranian instrument for assessing adherence to ethical principles in the use of artificial intelligence among healthcare providers
2025-Nov, International journal of medical informatics
IF:3.7Q2
DOI:10.1016/j.ijmedinf.2025.106019
PMID:40582296
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研究论文 | 开发并验证用于评估伊朗医疗保健提供者使用人工智能时遵守伦理原则的工具 | 开发了首个专门针对医疗保健提供者使用AI伦理原则遵守情况的评估工具，包含六个主要伦理维度 | 研究仅在伊朗进行，需要进一步研究以获得更全面深入的理解 | 评估医疗保健提供者使用人工智能时对伦理原则的遵守情况 | 伊朗医疗保健提供者 | 医疗人工智能伦理 | NA | 心理测量学方法 | NA | 问卷调查数据 | NA | NA | NA | Cronbach's alpha, ICC | NA |
| 9599 | 2025-10-06 |
Deep learning-based in-ambulance speech recognition and generation of prehospital emergency diagnostic summaries using LLMs
2025-Nov, International journal of medical informatics
IF:3.7Q2
DOI:10.1016/j.ijmedinf.2025.106029
PMID:40639122
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研究论文 | 本研究提出将抗噪声语音识别技术与大语言模型结合，在救护车环境中生成院前急救诊断摘要 | 首次将抗噪声语音识别与LLMs结合应用于院前急救场景，通过联合训练模型优化CTC和注意力损失 | 未详细说明模型在不同噪声环境下的泛化能力，样本多样性可能有限 | 提高院前电子病历提交的效率和准确性，简化急救响应流程 | 救护车环境中的语音数据和急救诊断摘要 | 自然语言处理,语音识别 | 急救医学 | 语音增强,语音识别,大语言模型 | 深度学习,LLM | 语音,文本 | 实际救护车噪声数据、环境噪声数据和开源语音数据集 | NA | 连接时序分类,注意力机制,Qwen2.5-7B-Instruct | 字符错误率,准确性,相关性,主观评价指标 | NA |
| 9600 | 2025-10-06 |
Enhancing rare disease detection with deep phenotyping from EHR narratives: evaluation on Jeune syndrome
2025-Nov, International journal of medical informatics
IF:3.7Q2
DOI:10.1016/j.ijmedinf.2025.106021
PMID:40561686
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研究论文 | 本研究评估了改进的表型提取方法对Jeune综合征筛查算法的影响 | 使用增强版UMLS+术语表进行深度表型分析，显著提高了罕见病检测的敏感性 | 部分误分类对照患者患有其他遗传性骨骼疾病，表明模型特异性有待进一步提高 | 加速罕见疾病诊断，减少误诊和诊断延迟 | Jeune综合征患者和对照组的电子健康记录数据 | 自然语言处理 | Jeune综合征 | 深度表型分析，电子健康记录文本挖掘 | 机器学习 | 非结构化电子健康记录文本 | NA | NA | NA | 敏感性, 特异性 | NA |