深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 1205 篇文献，本页显示第 1141 - 1160 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1141 | 2025-10-07 |
Hallux valgus and pes planus: Correlation analysis using deep learning-assisted radiographic angle measurements
2025-Feb, Foot and ankle surgery : official journal of the European Society of Foot and Ankle Surgeons
IF:1.9Q2
DOI:10.1016/j.fas.2024.09.003
PMID:39327104
|
研究论文 | 本研究使用深度学习模型测量足部X光片角度参数，分析拇外翻与扁平足之间的相关性 | 首次采用深度学习辅助的放射学角度测量方法来量化分析拇外翻与扁平足的相关性 | 样本量有限（212只脚），仅包含深度学习模型可检测的X光片 | 确定拇外翻与扁平足之间的相关性 | 足部X光片 | 计算机视觉 | 足部畸形 | X光成像 | 深度学习模型 | X光图像 | 212只脚 | NA | NA | 相关性分析 | NA |
| 1142 | 2025-10-07 |
A personalized periodontitis risk based on nonimage electronic dental records by machine learning
2025-Feb, Journal of dentistry
IF:4.8Q1
DOI:10.1016/j.jdent.2024.105469
PMID:39571782
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研究论文 | 本研究开发了一种基于非图像电子牙科记录的机器学习模型，用于预测牙周病风险 | 首次利用非图像电子牙科记录开发个性化牙周病风险预测模型，能够在诊断前3年进行有效预测 | 模型在验证集中对对照组的特异性较低（54%），需要改进内部和外部验证，电子牙科记录文档质量需要提升 | 开发基于机器学习的牙周病风险预测模型 | 美国牙科患者 | 机器学习 | 牙周病 | 电子牙科记录分析 | 随机森林, 深度学习 | 结构化电子医疗记录 | 43,331名参与者 | NA | 随机森林 | 准确率, 敏感度, 特异性, AUROC | NA |
| 1143 | 2025-10-07 |
MRI-based deep learning and radiomics for predicting the efficacy of PD-1 inhibitor combined with induction chemotherapy in advanced nasopharyngeal carcinoma: A prospective cohort study
2025-Feb, Translational oncology
IF:4.5Q1
DOI:10.1016/j.tranon.2024.102245
PMID:39662448
|
研究论文 | 本研究基于MRI开发深度学习与影像组学模型，用于预测PD-1抑制剂联合GP诱导化疗在晚期鼻咽癌中的疗效 | 首次结合影像组学特征和深度学习特征构建预测模型，采用随机森林算法筛选关键特征 | 样本量相对有限（99例患者），需要更大规模研究验证 | 建立预测PD-1抑制剂联合GP诱导化疗疗效的模型 | 晚期鼻咽癌患者 | 数字病理 | 鼻咽癌 | MRI扫描 | 深度学习, 随机森林 | 医学影像 | 99例晚期鼻咽癌患者，按7:3比例分为训练集和测试集 | NA | ResNet101 | AUC, 准确率, 阴性预测值 | NA |
| 1144 | 2025-10-07 |
ConvXGB: A novel deep learning model to predict recurrence risk of early-stage cervical cancer following surgery using multiparametric MRI images
2025-Feb, Translational oncology
IF:4.5Q1
DOI:10.1016/j.tranon.2025.102281
PMID:39799749
|
研究论文 | 开发并验证了一种名为ConvXGB的新型深度学习模型，用于利用多参数MRI图像预测早期宫颈癌术后复发风险 | 首次将卷积神经网络与极端梯度提升算法结合，构建端到端的深度学习模型预测宫颈癌复发风险 | 研究样本来自三个机构共406例患者，样本量相对有限 | 开发预测宫颈癌术后复发风险的深度学习模型 | 早期宫颈癌患者 | 计算机视觉 | 宫颈癌 | 多参数MRI成像 | CNN, XGBoost | 医学影像 | 406例宫颈癌患者 | NA | ConvXGB（CNN与XGBoost结合架构） | AUC, 区分度, 校准度, 临床效用 | NA |
| 1145 | 2025-01-25 |
LipBengal: Pioneering Bengali lip-reading dataset for pronunciation mapping through lip gestures
2025-Feb, Data in brief
IF:1.0Q3
DOI:10.1016/j.dib.2024.111254
PMID:39845145
|
研究论文 | 本文介绍了一个名为LipBengal的开创性孟加拉语唇读数据集，旨在通过唇部动作进行发音映射 | 填补了孟加拉语唇读研究领域的空白，提供了首个专门针对孟加拉语的唇读数据集，包含150名说话者的视觉数据，涵盖54个类别，包括孟加拉语音素、字母和符号 | 数据采集环境多样且不受控制，可能影响模型的泛化能力 | 推动孟加拉语唇读和视觉语音识别研究，促进未来应用和技术进步 | 孟加拉语音素、字母和符号的唇部动作 | 自然语言处理 | NA | 深度学习 | NA | 视频 | 150名说话者，涵盖54个类别 | NA | NA | NA | NA |
| 1146 | 2024-08-07 |
Deep learning to predict fetal acidemia
2025-Feb, American journal of obstetrics and gynecology
IF:8.7Q1
DOI:10.1016/j.ajog.2024.07.031
PMID:39084497
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1147 | 2024-08-07 |
Deep learning to predict fetal acidemia: a response
2025-Feb, American journal of obstetrics and gynecology
IF:8.7Q1
DOI:10.1016/j.ajog.2024.07.037
PMID:39074680
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1148 | 2025-10-07 |
Skeletal muscle is independently associated with grade 3-4 toxicity in advanced stage pancreatic ductal adenocarcinoma patients receiving chemotherapy
2025-Feb, Clinical nutrition ESPEN
IF:2.9Q3
DOI:10.1016/j.clnesp.2024.11.004
PMID:39577693
|
研究论文 | 本研究探讨晚期胰腺导管腺癌患者身体成分与FOLFIRINOX化疗方案毒性之间的关联 | 首次使用深度学习自动分割CT图像评估身体成分，并发现肌肉减少症和早期肌肉脂肪消耗与治疗毒性独立相关 | 回顾性研究设计，样本量较小(n=65)，单中心数据 | 研究晚期胰腺癌患者身体成分与化疗毒性的关系 | 晚期胰腺导管腺癌患者 | 数字病理 | 胰腺癌 | CT成像，深度学习分割 | 深度学习 | CT医学影像 | 65名患者 | NA | NA | 回归系数，置信区间，p值 | NA |
| 1149 | 2025-10-07 |
Increased chloroplast occupancy in bundle sheath cells of rice hap3H mutants revealed by Chloro-Count: a new deep learning-based tool
2025-Feb, The New phytologist
DOI:10.1111/nph.20332
PMID:39668515
|
研究论文 | 本研究开发了基于深度学习的叶绿体计数工具Chloro-Count，并利用该工具发现水稻OsHAP3H功能缺失突变体束鞘细胞中叶绿体占有率增加50% | 开发了新型深度学习工具Chloro-Count用于精确量化叶绿体，首次发现OsHAP3H基因在调控束鞘细胞叶绿体占有率中的限制作用 | 2D量化方法受叶绿体在细胞内位置影响可能不够准确 | 通过提升水稻光合作用潜力来增加产量 | 水稻OsHAP3H功能获得和功能缺失突变体的束鞘细胞 | 计算机视觉 | NA | 深度学习图像分析 | CNN | 细胞图像 | 水稻OsHAP3H突变体植株 | NA | NA | 定量精度 | NA |
| 1150 | 2025-10-07 |
χ-sepnet: Deep Neural Network for Magnetic Susceptibility Source Separation
2025-Feb-01, Human brain mapping
IF:3.5Q1
DOI:10.1002/hbm.70136
PMID:39835664
|
研究论文 | 开发了一种名为χ-sepnet的深度学习网络，用于磁化率源分离，能够分别估计大脑中的顺磁性和抗磁性磁化率源分布 | 提出了两种基于深度学习的磁化率源分离流程，其中χ-sepnet-仅需多回波GRE数据即可实现高质量的磁化率分离 | 需要对各种疾病和病理状况进行进一步评估 | 解决磁化率源分离中的偶极反演不适定问题和条纹伪影 | 健康受试者和多发性硬化症患者的大脑 | 医学影像分析 | 多发性硬化症 | 多回波GRE，多回波自旋回波，定量磁化率成像 | 深度神经网络 | 磁共振成像数据 | 健康受试者和多发性硬化症患者（包含250个病灶） | NA | χ-sepnet | 定性评估，定量分析，视觉检查 | NA |
| 1151 | 2025-10-07 |
Mixed reality infrastructure based on deep learning medical image segmentation and 3D visualization for bone tumors using DCU-Net
2025-Feb, Journal of bone oncology
IF:3.1Q2
DOI:10.1016/j.jbo.2024.100654
PMID:39839577
|
研究论文 | 提出基于DCU-Net的混合现实系统用于骨肿瘤图像分割和3D可视化 | 提出结合双维度降维和通道注意力门控机制的DCU-Net模型，并构建混合现实基础设施 | NA | 提升骨肿瘤图像分割精度和3D重建效果，辅助疾病诊断和治疗 | 骨肿瘤CT图像 | 计算机视觉 | 骨肿瘤 | CT成像 | U-Net变体 | 医学图像 | 医院骨肿瘤数据集 | NA | DCU-Net | DSC,召回率,精确率,3D顶点距离误差,Likert量表 | NA |
| 1152 | 2025-01-24 |
Mid-infrared spectra of dried and roasted cocoa (Theobroma cacao L.): A dataset for machine learning-based classification of cocoa varieties and prediction of theobromine and caffeine content
2025-Feb, Data in brief
IF:1.0Q3
DOI:10.1016/j.dib.2024.111243
PMID:39840227
|
研究论文 | 本文提供了一个关于干燥和烘焙可可豆的中红外光谱数据集，用于基于机器学习的可可品种分类和可可碱及咖啡因含量预测 | 该数据集结合了中红外光谱数据和HPLC定量分析，为机器学习模型提供了非破坏性的方法来预测可可碱和咖啡因含量及可可品种 | 数据集的应用可能受限于样本的多样性和实验条件的控制 | 开发自动化工具以支持可可工业中的实时质量控制、品种分类和产品优化 | 干燥和烘焙的可可豆 | 机器学习 | NA | ATR-FTIR光谱和HPLC | NA | 光谱数据 | 数据集包含根据实验条件和重复组织的Excel表格 | NA | NA | NA | NA |
| 1153 | 2025-10-07 |
A hybrid deep learning model based on signal decomposition and dynamic feature selection for forecasting the influent parameters of wastewater treatment plants
2025-Feb-01, Environmental research
IF:7.7Q1
DOI:10.1016/j.envres.2024.120615
PMID:39674247
|
研究论文 | 提出一种结合信号分解和动态特征选择的混合深度学习模型，用于预测污水处理厂的进水参数 | 引入动态特征选择机制实时优化特征选择，结合信号分解技术提高预测精度 | NA | 提高污水处理厂进水参数（COD和BOD）的预测精度 | 污水处理厂的进水参数（化学需氧量和五日生化需氧量） | 机器学习 | NA | 信号分解，动态特征选择 | 深度学习 | 时间序列数据 | 两个污水处理厂的数据 | NA | 混合模型 | R值，RMSE，MAE | NA |
| 1154 | 2025-10-07 |
Developing an Effective Off-the-job Training Model and an Automated Evaluation System for Thoracoscopic Esophageal Atresia Surgery
2025-Feb, Journal of pediatric surgery
IF:2.4Q2
DOI:10.1016/j.jpedsurg.2024.06.023
PMID:39054116
|
研究论文 | 开发基于深度学习的胸腔镜食管闭锁手术离岗培训模型和自动评估系统 | 首次将深度学习技术应用于胸腔镜食管闭锁手术的技能自动评估，通过钳具运动分析实现客观技能评价 | 样本量较小（仅45例），证据等级为IV级 | 构建基于钳具运动分析的胸腔镜食管闭锁手术技能自动评估系统 | 参与食管闭锁手术培训的医务人员 | 计算机视觉 | 食管闭锁 | 深度学习 | 深度学习模型 | 手术视频图像 | 45名参与者（13名技能优秀组，32名技能较差组） | NA | NA | 精确率, 特异性, AUC | NA |
| 1155 | 2025-10-07 |
An improved algorithm for salient object detection of microscope based on U2-Net
2025-Feb, Medical & biological engineering & computing
IF:2.6Q3
DOI:10.1007/s11517-024-03205-w
PMID:39322859
|
研究论文 | 提出一种基于U2-Net改进的显微镜显著目标检测算法，通过引入注意力机制和模型轻量化技术提升检测性能 | 在U-Net中集成卷积块注意力模块(CBAM)增强关键信息提取能力，构建简单金字塔池化模块(SPPM)优化网络复杂度，使用Ghost卷积实现模型轻量化 | NA | 提高医学图像采集的效率和准确性，减轻后续定量分析负担 | 显微镜图像中的显著目标 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | CNN | 图像 | NA | NA | U-Net, U2-Net | 准确率 | NA |
| 1156 | 2025-10-07 |
A comprehensive review on genomic insights and advanced technologies for mastitis prevention in dairy animals
2025-Feb, Microbial pathogenesis
IF:3.3Q2
DOI:10.1016/j.micpath.2024.107233
PMID:39694196
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综述 | 本文系统综述了基因组学及相关技术在奶牛乳腺炎预防中的研究进展和应用前景 | 整合了预测基因组学、人工智能和CRISPR等前沿技术，提出了乳腺炎防控的新策略 | 主要基于文献综述，缺乏原始实验数据验证 | 探索基因组学和先进技术在乳腺炎预防中的应用 | 奶牛等乳用动物 | 生物信息学 | 乳腺炎 | 基因组学, 表观遗传学, 蛋白质组学, 转录组学, CRISPR | CNN | 基因组数据, 表型数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1157 | 2025-10-07 |
The role of sleep quality in mediating the relationship between habenula volume and resilience
2025-Feb, Psychiatry research
IF:4.2Q1
DOI:10.1016/j.psychres.2025.116358
PMID:39799818
|
研究论文 | 本研究探讨了睡眠质量在缰核体积与心理韧性关系中的中介作用 | 首次在人类研究中揭示睡眠质量作为缰核体积影响心理韧性的中介机制，并发现缰核体积的侧化效应 | 样本量较小（84名健康参与者），仅基于问卷评估睡眠质量，缺乏客观睡眠监测数据 | 探究缰核体积通过睡眠质量影响心理韧性的生物学机制 | 84名健康参与者的脑部MRI数据和心理评估数据 | 医学影像分析 | 精神疾病 | 3T-MRI T1加权成像 | 深度学习 | 脑部MRI图像 | 84名健康参与者 | NA | NA | 相关性分析，中介分析 | NA |
| 1158 | 2025-10-07 |
Deep learning helps discriminate between autoimmune hepatitis and primary biliary cholangitis
2025-Feb, JHEP reports : innovation in hepatology
IF:9.5Q1
DOI:10.1016/j.jhepr.2024.101198
PMID:39829723
|
研究论文 | 本研究开发了一种基于深度学习的AIH和PBC鉴别诊断系统 | 首次开发了无需人工标注的Transformer深度学习系统ALNE，用于自身免疫性肝病的定量鉴别诊断 | 扫描技术和切片染色方法的多样性可能影响模型性能 | 开发AIH和PBC的自动鉴别诊断方法 | 自身免疫性肝炎和原发性胆汁性胆管炎患者 | 数字病理学 | 自身免疫性肝病 | H&E染色全玻片图像 | Transformer | 病理图像 | 训练集354例（266例AIH，102例PBC），外部验证集92例（62例AIH，30例PBC） | NA | ALNE（自身免疫性肝脏神经估计器） | AUC | NA |
| 1159 | 2025-10-07 |
One-core neuron deep learning for time series prediction
2025-Feb, National science review
IF:16.3Q1
DOI:10.1093/nsr/nwae441
PMID:39830389
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研究论文 | 提出一种仅包含单个核心神经元的可解释小模型框架，用于时间序列预测任务 | 首次提出单核心神经元系统，通过多延迟反馈机制将输入特征向量转换为一维时间序列，在保持性能的同时大幅减少参数数量 | 主要适用于短期高维系统预测，在长期预测任务中的性能尚未验证 | 开发参数效率高的深度学习框架，解决大模型计算资源消耗过大的问题 | 时间序列预测任务，特别是短期高维系统 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 自定义神经网络 | 时间序列数据 | NA | NA | 单核心神经元系统(OCNS) | NA | NA |
| 1160 | 2025-10-07 |
BananaImageBD: A comprehensive banana image dataset for classification of banana varieties and detection of ripeness stages in Bangladesh
2025-Feb, Data in brief
IF:1.0Q3
DOI:10.1016/j.dib.2024.111239
PMID:39830620
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研究论文 | 本文介绍了孟加拉国香蕉图像数据集BananaImageBD，用于香蕉品种分类和成熟度检测 | 创建了首个专门针对孟加拉国常见香蕉品种和成熟阶段的综合图像数据集 | 仅包含孟加拉国四种常见香蕉品种，样本数量相对有限 | 开发用于香蕉品种分类和成熟度检测的自动化系统 | 孟加拉国四种常见香蕉品种及其四个成熟阶段 | 计算机视觉 | NA | 智能手机图像采集 | NA | 图像 | 原始图像3291张（品种2471张，成熟度820张），增强后9870张（品种7413张，成熟度2457张） | NA | NA | NA | NA |