深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 1354 篇文献，本页显示第 841 - 860 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 841 | 2025-04-03 |
Deep graph learning of multimodal brain networks defines treatment-predictive signatures in major depression
2025-Mar-31, Molecular psychiatry
IF:9.6Q1
DOI:10.1038/s41380-025-02974-6
PMID:40164695
|
研究论文 | 本研究利用深度图学习方法分析多模态脑网络数据，以预测重度抑郁症患者对抗抑郁药物的治疗反应 | 开发了一个基于图神经网络的深度学习框架，整合了fMRI和EEG数据，揭示了与治疗反应相关的多模态脑网络特征 | 样本量相对有限（265名患者），且仅针对特定抗抑郁药物（舍曲林）进行了研究 | 预测重度抑郁症患者对抗抑郁药物的个体化治疗反应 | 265名重度抑郁症患者（130名接受舍曲林治疗，135名接受安慰剂） | 数字病理学 | 抑郁症 | fMRI, EEG, 图神经网络 | GNN | 神经影像数据 | 265名患者（来自EMBARC研究） | NA | NA | NA | NA |
| 842 | 2025-04-03 |
Simultaneous detection of citrus internal quality attributes using near-infrared spectroscopy and hyperspectral imaging with multi-task deep learning and instrumental transfer learning
2025-Mar-22, Food chemistry
IF:8.5Q1
DOI:10.1016/j.foodchem.2025.143996
PMID:40168872
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研究论文 | 本研究利用高光谱成像（HSI）和近红外光谱（NIR）技术，结合多任务深度学习和仪器迁移学习，同时检测柑橘内部品质属性 | 开发了单任务和多任务卷积神经网络（CNN）模型，探索了从HSI到NIR的模型迁移可行性 | 研究仅针对两种柑橘品种（衢州椪柑和湘西长叶），模型在其他品种上的适用性未验证 | 同时测定柑橘水果的多种品质属性，并实现不同仪器间模型的成功迁移 | 衢州椪柑和湘西长叶两种柑橘的可溶性固形物含量（SSC）和pH值 | 计算机视觉 | NA | 高光谱成像（HSI）和近红外光谱（NIR） | CNN（卷积神经网络） | 图像和光谱数据 | 两种柑橘品种（具体样本数量未提及） | NA | NA | NA | NA |
| 843 | 2025-04-03 |
Machine-learning models for Alzheimer's disease diagnosis using neuroimaging data: survey, reproducibility, and generalizability evaluation
2025-Mar-21, Brain informatics
DOI:10.1186/s40708-025-00252-3
PMID:40117001
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研究论文 | 本文综述了利用神经影像数据进行阿尔茨海默病诊断的机器学习模型，并评估了这些模型的可重复性和泛化性 | 对现有机器学习模型在阿尔茨海默病诊断中的可重复性和泛化性进行了系统性评估 | 现有模型在不同数据队列中泛化能力下降 | 评估机器学习模型在阿尔茨海默病早期诊断中的应用潜力 | 阿尔茨海默病患者和轻度认知障碍患者 | 机器学习 | 阿尔茨海默病 | sMRI, fMRI, PET | 传统机器学习(ML)和深度学习(DL) | 神经影像数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 844 | 2025-03-13 |
Publisher Correction: A hybrid explainable model based on advanced machine learning and deep learning models for classifying brain tumors using MRI images
2025-Mar-11, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-92325-w
PMID:40069280
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 845 | 2025-04-03 |
Comparative analysis of U-Mamba and no new U-Net for the detection and segmentation of esophageal cancer in contrast-enhanced computed tomography images
2025-Mar-03, Quantitative imaging in medicine and surgery
IF:2.9Q2
DOI:10.21037/qims-24-1116
PMID:40160632
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研究论文 | 本研究旨在开发和验证一种深度学习模型，用于在增强CT图像中自动检测和分割食管癌病变 | 比较了U-Mamba和nnU-Net两种深度学习网络在食管癌检测和分割中的性能，并展示了其在减少漏诊和提供一致病变标注方面的优势 | 研究为回顾性设计，可能受到选择偏倚的影响，且仅使用了来自三家医院的数据 | 开发自动检测和分割食管癌病变的深度学习模型 | 食管癌患者和健康食管的个体 | 数字病理 | 食管癌 | 对比增强CT成像 | U-Mamba和nnU-Net | 医学图像 | 871名患者（564名男性），中位年龄67岁 | NA | NA | NA | NA |
| 846 | 2025-04-03 |
Ultrasound-based deep learning radiomics for multi-stage assisted diagnosis in reducing unnecessary biopsies of BI-RADS 4A lesions
2025-Mar-03, Quantitative imaging in medicine and surgery
IF:2.9Q2
DOI:10.21037/qims-24-580
PMID:40160614
|
研究论文 | 本研究开发了基于超声图像的深度学习放射组学模型，用于改善BI-RADS 4A病变的诊断一致性并减少不必要的活检 | 提出了两种深度学习放射组学模型（DLR_LH和DLR_BM），用于乳腺病变风险重新分层和识别低恶性概率的BI-RADS 4A病变，以减少不必要的活检 | 研究为回顾性设计，可能受到选择偏倚的影响 | 提高乳腺超声成像诊断的准确性，减少不必要的活检 | 746名乳腺病变患者 | 数字病理 | 乳腺癌 | 深度学习放射组学 | DLR（深度学习放射组学模型） | 超声图像和临床变量 | 746名患者 | NA | NA | NA | NA |
| 847 | 2025-04-03 |
Multitask Swin Transformer for classification and characterization of pulmonary nodules in CT images
2025-Mar-03, Quantitative imaging in medicine and surgery
IF:2.9Q2
DOI:10.21037/qims-24-1619
PMID:40160630
|
research paper | 提出了一种多任务Swin Transformer（MTST）模型，用于CT图像中肺结节的分类和特征分析 | 结合多任务学习框架，同时输出良恶性分类、多级分类和结节特征分析，提高了模型的性能和可解释性 | 模型性能依赖于数据质量和数量，且在实际临床环境中的泛化能力有待进一步验证 | 开发一种计算机辅助诊断（CAD）系统，用于肺结节的早期诊断和特征分析 | CT图像中的肺结节 | digital pathology | lung cancer | U-Net GAN用于图像增强 | Swin Transformer, CNN | CT图像 | 训练集/验证集/测试集分别为9,600/2,400/1,600个结节 | NA | NA | NA | NA |
| 848 | 2025-04-03 |
Deep learning for identifying cervical ossification of the posterior longitudinal ligament: a systematic review and meta-analysis
2025-Mar-03, Quantitative imaging in medicine and surgery
IF:2.9Q2
DOI:10.21037/qims-24-1485
PMID:40160638
|
系统综述与荟萃分析 | 本文通过系统综述和荟萃分析评估深度学习模型在诊断和预测颈椎后纵韧带骨化症中的性能 | 首次系统评估深度学习模型在颈椎后纵韧带骨化症诊断中的表现，并与传统方法进行比较 | 研究方法存在差异，深度学习技术本身存在挑战 | 评估深度学习模型在颈椎后纵韧带骨化症诊断和预测中的准确性和可靠性 | 颈椎后纵韧带骨化症患者 | 数字病理学 | 颈椎病 | 深度学习 | DLM | 医学影像 | 7项研究共3,373名患者，荟萃分析包含1,016名患者 | NA | NA | NA | NA |
| 849 | 2025-04-03 |
Advanced deep learning for multi-class colorectal cancer histopathology: integrating transfer learning and ensemble methods
2025-Mar-03, Quantitative imaging in medicine and surgery
IF:2.9Q2
DOI:10.21037/qims-24-1641
PMID:40160652
|
research paper | 本研究开发了一种基于深度卷积神经网络（CNNs）的集成模型，用于结直肠癌组织病理学图像的多分类 | 结合迁移学习和集成方法优化深度学习模型在结直肠癌组织病理学图像分类中的性能 | 研究仅在一个公开数据集（EBHI）上进行了测试，未在其他数据集上验证模型的泛化能力 | 优化深度学习模型在结直肠癌组织病理学图像分类中的性能，以提高早期检测率和诊断准确性 | 结直肠癌组织病理学图像 | digital pathology | colorectal cancer | deep learning, transfer learning, ensemble methods | CNN, ensemble model | image | EBHI数据集（具体样本数量未提及） | NA | NA | NA | NA |
| 850 | 2025-04-03 |
An automatic deep learning-based bone mineral density measurement method using X-ray images of children
2025-Mar-03, Quantitative imaging in medicine and surgery
IF:2.9Q2
DOI:10.21037/qims-24-283
PMID:40160646
|
研究论文 | 提出了一种基于深度学习的自动骨密度测量方法，利用儿童X射线图像进行骨密度评估 | 通过单次X射线图像结合等效阶梯体模，实现骨龄或损伤评估的同时测量前臂骨密度，且采用深度学习方法消除软组织对骨密度测量的影响 | 方法仅在500张临床X射线图像上验证，样本量相对有限 | 开发一种适用于临床环境的自动骨密度测量方法，以替代或补充DXA技术 | 儿童的手部和前臂X射线图像 | 数字病理 | 骨质疏松症 | X射线成像 | 深度学习 | 图像 | 500张临床X射线图像 | NA | NA | NA | NA |
| 851 | 2025-04-03 |
Enhancing bone radiology images classification through appropriate preprocessing: a deep learning and explainable artificial intelligence approach
2025-Mar-03, Quantitative imaging in medicine and surgery
IF:2.9Q2
DOI:10.21037/qims-24-1745
PMID:40160653
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研究论文 | 本文通过深度学习和可解释人工智能方法，探讨了适当的预处理对骨放射学图像分类性能的提升作用 | 本文的创新点在于将特定的预处理技术（如去除背景和无关部分）应用于医学图像，以提高深度学习模型在分类任务中的性能，并结合XAI技术验证和说明其益处 | NA | 强调医学深度学习模型结果的真实性和模型及其创建者的责任，通过提出针对医学数据集的预处理方法来提高模型的性能和可靠性 | 骨放射学图像数据集 | 计算机视觉 | NA | 深度学习，可解释人工智能（XAI） | DenseNet201等深度学习神经网络 | 图像 | 两个骨放射学图像数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 852 | 2025-04-03 |
A multi-scale pyramid residual weight network for medical image fusion
2025-Mar-03, Quantitative imaging in medicine and surgery
IF:2.9Q2
DOI:10.21037/qims-24-851
PMID:40160660
|
research paper | 提出了一种名为LYWNet的多尺度金字塔残差权重网络，用于医学图像融合，旨在有效整合高频细节信息和低频上下文信息 | 提出了一种新的CNN网络LYWNet，通过多尺度金字塔残差权重块和特征蒸馏融合算法，有效保留高频细节和低频上下文信息 | 未提及具体的样本量或实验数据集的规模，可能影响方法的普适性验证 | 改进多模态医学图像融合技术，提升临床诊断和手术导航的准确性和质量 | 医学图像（如SPECT-MRI、PET-MRI、MRI-CT等） | digital pathology | NA | CNN-based image fusion | CNN (LYWNet) | image | NA | NA | NA | NA | NA |
| 853 | 2025-04-03 |
Quantitative assessment and risk stratification of random acute pulmonary embolism cases using a deep learning model based on computed tomography pulmonary angiography images
2025-Mar-03, Quantitative imaging in medicine and surgery
IF:2.9Q2
DOI:10.21037/qims-24-1412
PMID:40160671
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研究论文 | 本研究开发了一种结合Transformer的VB-Net深度学习模型，用于从CTPA图像中检测肺栓塞并自动计算血栓负荷评分 | 首次报道了结合Transformer的VB-Net深度学习模型在肺栓塞检测和血栓负荷评分自动计算中的应用 | 模型在随机CTPA检查中的灵敏度为76.67%，仍有提升空间 | 通过早期诊断、风险分层和治疗方案确定来帮助患者，改善预后并减轻放射科医生的负担 | 肺栓塞患者 | 数字病理学 | 肺栓塞 | CTPA | VB-Net结合Transformer | 医学影像 | 2,424例CTPA检查病例（44%男性）用于训练和测试模型，另外70例随机CTPA数据（30例急性肺栓塞，40例无肺栓塞）用于验证 | NA | NA | NA | NA |
| 854 | 2025-04-03 |
A Real-Time Computer-Aided Diagnosis System for Coronary Heart Disease Prediction Using Clinical Information
2025-Mar, Reviews in cardiovascular medicine
IF:1.9Q3
DOI:10.31083/RCM26204
PMID:40160568
|
研究论文 | 本研究旨在设计一个快速且高精度的智能模型，利用临床信息预测冠心病 | 提出了一种基于机器学习的冠心病预测模型，具有高精度和效率，适用于临床应用 | 模型依赖于公开数据集，可能无法涵盖所有临床场景 | 设计一个高效且高精度的冠心病预测模型 | 冠心病患者 | 机器学习 | 心血管疾病 | 奇异值分解方法 | 多层感知机 | 临床信息 | 五个公开数据集，共1222名患者 | NA | NA | NA | NA |
| 855 | 2025-10-07 |
Parallel convolutional neural networks for non-invasive cardiac hemodynamic estimation: integrating uncalibrated PPG signals with nonlinear feature analysis
2025-Mar-31, Physiological measurement
IF:2.3Q3
DOI:10.1088/1361-6579/adc366
PMID:40112453
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研究论文 | 本研究开发了一种基于并行卷积神经网络和非线性特征分析的非侵入性心脏血流动力学参数估计方法 | 提出并行卷积神经网络架构，同时处理原始PPG信号和非线性特征，实现非侵入性心脏血流动力学参数预测 | 研究基于虚拟受试者数据，需要在真实临床环境中进一步验证 | 开发非侵入性方法评估心脏血流动力学状态 | 心脏输出量、全身血管阻力、动脉顺应性等心血管生物标志物 | 机器学习 | 心血管疾病 | 数字光电容积脉搏波 | CNN | 生理信号 | 4374名虚拟受试者 | NA | 并行卷积神经网络 | RMSE, MSE, MAE | NA |
| 856 | 2025-04-02 |
Enrichment Analysis and Deep Learning in Biomedical Ontology: Applications and Advancements
2025-Mar-31, Chinese medical sciences journal = Chung-kuo i hsueh k'o hsueh tsa chih
DOI:10.24920/004464
PMID:40164517
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review | 本文综述了基于生物医学本体结构及语义注释特性的富集分析和深度学习方法，强调了技术进步如何更全面地利用本体信息 | 结合富集分析和深度学习技术，探索生物医学本体的新应用和进展 | NA | 推动生物医学研究的发展，探索生物医学本体在大数据技术下的新应用 | 生物医学本体 | machine learning | NA | 富集分析, deep learning | deep learning | multi-dimensional, heterogeneous biomedical big data | NA | NA | NA | NA | NA |
| 857 | 2025-04-02 |
Artificial intelligence chatbots in endodontic education-Concepts and potential applications
2025-Mar-31, International endodontic journal
IF:5.4Q1
DOI:10.1111/iej.14231
PMID:40164964
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综述 | 本文探讨了人工智能聊天机器人在牙髓病学教育中的概念和潜在应用 | 提出了AI聊天机器人在牙髓病学教育中的个性化学习、互动培训和临床决策支持等创新应用 | 存在技术限制、伦理考虑和错误信息传播等问题，且目前牙髓病学领域相关研究有限 | 探索AI聊天机器人在牙髓病学教育中的潜力和挑战 | 牙髓病学教育 | 自然语言处理 | NA | NLP, ML, DL | 聊天机器人 | 文本 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 858 | 2025-04-02 |
Advances in AI-based strategies and tools to facilitate natural product and drug development
2025-Mar-30, Critical reviews in biotechnology
IF:8.1Q1
DOI:10.1080/07388551.2025.2478094
PMID:40159111
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综述 | 本文综述了人工智能在天然产物和药物开发中的应用及其进展 | 详细介绍了AI如何通过深度学习和自动化生物信息学平台加速天然产物的发现和药物开发 | 未提及具体AI工具或方法的局限性 | 探讨AI在天然产物和药物开发中的应用及其潜力 | 天然产物及其衍生物 | 机器学习 | NA | 深度学习、集成自动化生物信息学平台、质谱和核磁共振 | 神经网络 | 质谱数据、核磁共振数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 859 | 2025-10-07 |
Deep Learning of Proteins with Local and Global Regions of Disorder
2025-Mar-29, ArXiv
PMID:40034137
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研究论文 | 提出了一种名为IDPForge的新型机器学习方法，用于生成包含内在无序区域的全原子蛋白质结构 | 利用transformer蛋白质语言扩散模型直接生成全原子无序蛋白质构象，无需序列特异性训练、粗粒度表示反变换或系综重加权 | NA | 开发能够准确预测内在无序蛋白质和区域结构的新计算方法 | 内在无序蛋白质和区域 | 机器学习 | NA | 扩散模型 | transformer | 蛋白质序列数据 | NA | NA | transformer | 与溶液实验数据的一致性 | NA |
| 860 | 2025-04-02 |
Comparative analysis of dehazing algorithms on real-world hazy images
2025-Mar-28, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-95510-z
PMID:40155458
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review | 本文对真实世界雾霾图像上的去雾算法进行了比较分析 | 比较了深度学习方法与基于先验的恢复技术，特别是在处理密集和非均匀雾霾方面的表现 | 物理驱动的单图像去雾算法缺乏鲁棒性，数据驱动方法在薄雾条件下表现良好但在密集雾霾中表现不佳 | 确保计算机视觉应用（如智能交通、视频监控、天气预报和遥感）的可靠运行 | 真实世界的雾霾图像 | computer vision | NA | image dehazing techniques | deep learning methods, restoration-based techniques | image | real-world hazy images | NA | NA | NA | NA |