深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 1345 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 |
Metric-Guided Conformal Bounds for Probabilistic Image Reconstruction
2025-Mar-04, ArXiv
PMID:38711427
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研究论文 | 提出一种为概率性黑盒图像重建算法提供统计保证预测边界的框架 | 通过临床关注指标表示重建扫描，并利用保形预测校准真实指标的边界，提供比传统像素级边界方法更好的语义解释 | 需要先前的校准数据集进行边界校准 | 为深度学习重建算法提供统计保证的预测边界 | 稀疏视图计算机断层扫描(CT)图像 | 计算机视觉 | NA | 稀疏视图计算机断层扫描(CT) | 深度学习重建算法 | 医学图像 | NA | NA | NA | 边界语义解释质量, 异常重建检测能力 | NA |
| 1142 | 2025-03-17 |
Self-training EEG discrimination model with weakly supervised sample construction: An age-based perspective on ASD evaluation
2025-Mar-10, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society
IF:6.0Q1
DOI:10.1016/j.neunet.2025.107337
PMID:40088831
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研究论文 | 本研究开发了一个名为STEM的自训练EEG判别模型框架，用于在标记样本有限的情况下优化自闭症谱系障碍（ASD）的评估 | STEM框架通过自训练模型和伪标签样本构建，解决了标记样本有限和个体差异的问题，特别是在ASD评估中表现出色 | 研究主要依赖于有限的标记样本，且样本来自ASD可疑儿童，可能限制了模型的泛化能力 | 优化EEG判别模型，提高ASD评估的准确性和适应性 | 自闭症谱系障碍（ASD）可疑儿童的静息态EEG数据 | 脑机接口 | 自闭症谱系障碍 | 自训练模型，伪标签样本构建 | AutoEncoder, BiGRU, 多任务学习模型（MAC） | EEG数据 | 175名不同年龄组的ASD可疑儿童 | NA | NA | NA | NA |
| 1143 | 2025-03-17 |
Can artificial intelligence lower the global sudden cardiac death rate? A narrative review
2025 Mar-Apr, Journal of electrocardiology
IF:1.3Q3
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综述 | 本文探讨了人工智能在预测和预防心脏骤停中的作用和应用 | 综述了人工智能、机器学习和深度学习在心脏骤停风险分层中的显著前景，并提出了未来研究的方向 | 当前的人工智能技术尚未得到充分的训练和测试，需要进一步研究可解释性技术、更大的样本量、外部验证、更多样化的患者样本、多模态工具、伦理和偏见缓解 | 探索人工智能在预测和预防心脏骤停中的作用和应用 | 心脏骤停 | 机器学习 | 心血管疾病 | NA | 机器学习, 深度学习 | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1144 | 2025-03-16 |
Fast and reliable probabilistic reflectometry inversion with prior-amortized neural posterior estimation
2025-Mar-14, Science advances
IF:11.7Q1
DOI:10.1126/sciadv.adr9668
PMID:40085716
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研究论文 | 本文提出了一种新的概率深度学习方法，用于快速可靠地从X射线或中子散射测量中重建薄膜和多层结构 | 提出了一种名为PANPE（先验摊销神经后验估计）的新方法，结合了基于模拟的推理和自适应先验，能够在几秒钟内识别所有现实结构 | 未明确提及具体限制 | 提高从反射测量数据中重建薄膜和多层结构的可靠性和计算效率 | 薄膜和多层结构 | 物理学 | NA | 反射测量 | PANPE（先验摊销神经后验估计） | X射线或中子散射测量数据 | 未明确提及具体样本数量 | NA | NA | NA | NA |
| 1145 | 2025-03-16 |
Deep learning models in classifying primary bone tumors and bone infections based on radiographs
2025-Mar-13, NPJ precision oncology
IF:6.8Q1
DOI:10.1038/s41698-025-00855-3
PMID:40074845
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研究论文 | 本研究开发了一种集成深度学习框架，用于基于X光片准确区分原发性骨肿瘤和骨感染 | 提出了一种集成深度学习框架，结合多中心X光片和广泛的临床特征，提高了诊断准确性 | 研究依赖于特定数据集，可能无法完全推广到其他医疗环境 | 提高原发性骨肿瘤和骨感染的诊断精度 | 原发性骨肿瘤和骨感染 | 计算机视觉 | 骨肿瘤 | 深度学习 | EfficientNet B3, EfficientNet B4, Vision Transformer, Swin Transformers | X光片 | 外部数据集423例，内部数据集1044例（训练集）、354例（测试集）、171例（验证集） | NA | NA | NA | NA |
| 1146 | 2025-03-16 |
AI in Histopathology Explorer for comprehensive analysis of the evolving AI landscape in histopathology
2025-Mar-12, NPJ digital medicine
IF:12.4Q1
DOI:10.1038/s41746-025-01524-2
PMID:40074858
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研究论文 | 本文介绍了AI在组织病理学中的应用探索器（HistoPathExplorer），一个实时在线资源，用于评估AI在特定临床任务中的应用现状、分析其性能并探索影响其转化为实践的因素 | 开发了一个交互式仪表板HistoPathExplorer，提供了一个实时在线资源，用于评估AI在组织病理学中的应用现状，并定义了一个质量指数来评估已发表AI方法的全面性 | 未明确提及具体的研究限制 | 深入了解应用于组织病理学数据的深度学习算法方法，并评估其在不同任务中的表现，以开发下一代AI技术 | 组织病理学数据 | 数字病理学 | 癌症 | 深度学习算法 | NA | 组织病理学数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1147 | 2025-03-16 |
Fine-Tuned Machine Learning Classifiers for Diagnosing Parkinson's Disease Using Vocal Characteristics: A Comparative Analysis
2025-Mar-06, Diagnostics (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/diagnostics15050645
PMID:40075891
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研究论文 | 本文通过优化机器学习算法，利用声音特征对帕金森病进行分类，旨在提供一种非侵入性且易于访问的诊断工具 | 结合先进的特征选择技术和超参数优化策略，提升基于声音特征的机器学习诊断帕金森病的性能，特别是堆叠模型通过网格搜索调优表现出最佳性能 | 未来研究可关注深度学习方法和时间特征整合，以进一步提高诊断准确性和临床应用的扩展性 | 评估优化后的机器学习算法在基于声音特征分类帕金森病中的有效性 | 188名帕金森病患者和64名对照者的声音样本 | 机器学习 | 帕金森病 | 贝叶斯优化、网格搜索、随机搜索 | SVM、k-NN、DT、NN、集成模型、堆叠模型 | 声音数据 | 252人（188名患者和64名对照者） | NA | NA | NA | NA |
| 1148 | 2025-03-16 |
Secure Hybrid Deep Learning for MRI-Based Brain Tumor Detection in Smart Medical IoT Systems
2025-Mar-06, Diagnostics (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/diagnostics15050639
PMID:40075886
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研究论文 | 本文提出了一种结合混沌和Arnold加密技术与混合深度学习模型的自动化MRI图像分类系统，用于智能医疗物联网系统中的脑肿瘤检测 | 结合混沌和Arnold加密技术，确保MRI图像的机密性，同时不降低脑肿瘤分类的准确性 | 未提及具体的研究局限性 | 开发一种安全且自动化的MRI图像分类系统，用于脑肿瘤检测 | MRI图像 | 计算机视觉 | 脑肿瘤 | 混沌加密、Arnold加密 | VGG16、深度神经网络（DNN） | 图像 | 未提及具体样本数量 | NA | NA | NA | NA |
| 1149 | 2025-03-16 |
Exploring the Role of Artificial Intelligence (AI)-Driven Training in Laparoscopic Suturing: A Systematic Review of Skills Mastery, Retention, and Clinical Performance in Surgical Education
2025-Mar-06, Healthcare (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/healthcare13050571
PMID:40077133
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系统综述 | 本文系统综述了人工智能（AI）驱动的培训系统在腹腔镜缝合技能掌握、长期保持和临床表现方面的作用 | 本文创新性地评估了AI在腹腔镜缝合培训中的应用，特别是深度学习、动作捕捉和视频分割等机器学习技术的优势和局限性 | AI在准确性、可扩展性和集成方面仍存在局限性，需要进一步的大规模高质量研究来完善这些工具 | 评估AI在腹腔镜缝合技能获取、长期保持和临床表现方面的影响 | 腹腔镜缝合培训中的机器学习技术 | 机器学习 | NA | 深度学习、动作捕捉、视频分割 | NA | 视频、动作数据 | 33项研究符合纳入标准 | NA | NA | NA | NA |
| 1150 | 2025-03-16 |
Comparing and Combining Artificial Intelligence and Spectral/Statistical Approaches for Elevating Prostate Cancer Assessment in a Biparametric MRI: A Pilot Study
2025-Mar-05, Diagnostics (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/diagnostics15050625
PMID:40075871
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研究论文 | 本研究比较并结合了人工智能和光谱/统计方法，以提升双参数MRI中前列腺癌评估的准确性 | 首次将自监督网格网络（Z-SSMNet）与光谱/统计方法结合，用于前列腺癌评估 | 样本量较小（42名患者），且深度学习/人工智能方法表现不如光谱/统计方法 | 评估和改进光谱/统计方法，结合人工智能提升前列腺癌评估准确性 | 前列腺癌患者 | 数字病理学 | 前列腺癌 | 深度学习（DL），光谱/统计方法 | Z-SSMNet（自监督网格网络） | MRI图像 | 42名患者 | NA | NA | NA | NA |
| 1151 | 2025-03-16 |
Explainable Artificial Intelligence in Neuroimaging of Alzheimer's Disease
2025-Mar-04, Diagnostics (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/diagnostics15050612
PMID:40075859
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综述 | 本文探讨了可解释人工智能（XAI）在阿尔茨海默病（AD）神经影像学中的应用 | 强调了XAI在提高AI模型透明度和临床适用性方面的创新，特别是在AD诊断中的应用 | 当前挑战包括数据集限制、监管问题和标准化问题 | 改进XAI在临床实践中的整合，以优化AD诊断和个性化治疗策略 | 阿尔茨海默病（AD）的神经影像数据 | 神经影像学 | 阿尔茨海默病 | SHAP, LIME, Grad-CAM, Layer-wise Relevance Propagation (LRP) | 深度学习, 机器学习 | MRI, PET影像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1152 | 2025-03-16 |
Enhancing Lymph Node Metastasis Risk Prediction in Early Gastric Cancer Through the Integration of Endoscopic Images and Real-World Data in a Multimodal AI Model
2025-Mar-03, Cancers
IF:4.5Q1
DOI:10.3390/cancers17050869
PMID:40075715
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研究论文 | 本研究旨在开发和验证一种基于深度学习的临床决策支持系统（CDSS），用于预测早期胃癌（EGC）中的淋巴结转移（LNM）和淋巴血管侵犯（LVI） | 通过整合内镜图像、人口统计数据、活检病理和CT检查结果，开发了一种基于Transformer的多模态AI模型，显著提高了LNM/LVI的预测准确性 | 研究依赖于多机构数据，可能存在数据异质性问题，且外部验证样本量相对较小 | 提高早期胃癌中淋巴结转移和淋巴血管侵犯的预测准确性，以指导治疗策略 | 早期胃癌患者 | 数字病理 | 胃癌 | 深度学习 | Transformer, CNN, 随机森林 | 图像, 人口统计数据, 活检病理, CT检查结果 | 2927名患者（训练集），449名患者（内部验证集），766名患者（外部验证集） | NA | NA | NA | NA |
| 1153 | 2025-03-16 |
Clinical value of aortic arch morphology in transfemoral TAVR: artificial intelligence evaluation
2025-Mar-01, International journal of surgery (London, England)
DOI:10.1097/JS9.0000000000002232
PMID:39869394
|
研究论文 | 本研究利用人工智能算法评估主动脉弓形态对经股动脉导管主动脉瓣置换术（TF-TAVR）患者临床结果的影响 | 首次使用深度学习评估主动脉弓形态对TF-TAVR患者临床结果的影响，并构建了预测模型 | 研究为回顾性研究，可能存在选择偏倚 | 评估主动脉弓形态对TF-TAVR患者临床结果的影响 | 接受TF-TAVR的患者 | 数字病理学 | 心血管疾病 | 深度学习，机器学习 | 随机森林，逻辑回归 | 医学影像 | 1480名连续接受TF-TAVR的患者 | NA | NA | NA | NA |
| 1154 | 2025-03-15 |
Deep learning the flow law of Antarctic ice shelves
2025-Mar-14, Science (New York, N.Y.)
DOI:10.1126/science.adp3300
PMID:40080586
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研究论文 | 本研究利用遥感数据和物理信息深度学习，揭示了南极冰架流动规律及其粘度结构 | 首次通过深度学习方法揭示了南极冰架在压缩区和扩展区的流动规律，并构建了冰架范围的各向异性粘度图 | 研究结果依赖于遥感数据，可能存在数据精度和覆盖范围的限制 | 研究南极冰架的流动规律和粘度结构，以预测南极冰盖的未来质量损失 | 南极冰架 | 机器学习 | NA | 物理信息深度学习 | 深度学习 | 遥感数据 | 多个冰架的数据 | NA | NA | NA | NA |
| 1155 | 2025-03-15 |
A transformer-based real-time earthquake detection framework in heterogeneous environments
2025-Mar-11, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-82087-2
PMID:40069212
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研究论文 | 本文介绍了一种基于Transformer的实时地震检测框架TFEQ，旨在解决在高度异构环境中部署深度学习技术的挑战 | TFEQ模型独特地同时分析P波和S波，解决了现有模型通常只关注S波检测而忽视P波早期检测的问题 | NA | 开发一种能够在异构物联网环境中进行实时地震检测的深度学习模型 | 地震波（P波和S波） | 机器学习 | NA | 深度学习 | Transformer | 传感器数据 | CrowdQuake计划收集的MEMS传感器数据 | NA | NA | NA | NA |
| 1156 | 2025-03-15 |
Fuzzy control algorithm of cleaning parameters of street sweeper based on road garbage volume grading
2025-Mar-11, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-92771-6
PMID:40069257
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研究论文 | 本文提出了一种基于道路垃圾量分级的模糊控制算法，用于调整街道清扫车的清洁参数，以提高清洁效率和降低能耗 | 创新点在于结合YOLO v5深度学习模型进行目标检测和垃圾分类，并基于垃圾覆盖率和重量计算道路垃圾量分级系数，进而开发模糊控制模型以优化清扫车操作参数 | 未提及算法的泛化能力及在不同城市环境中的适用性 | 研究目的是通过智能算法优化街道清扫车的清洁参数，以提高清洁效率和降低能耗 | 研究对象是街道清扫车及其清洁参数 | 计算机视觉 | NA | YOLO v5 | 模糊控制模型 | 图像 | 未提及具体样本数量 | NA | NA | NA | NA |
| 1157 | 2025-03-15 |
Medical image classification by incorporating clinical variables and learned features
2025-Mar, Royal Society open science
IF:2.9Q1
DOI:10.1098/rsos.241222
PMID:40078919
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研究论文 | 本文提出了一种新颖的方法，通过结合临床变量来增强深度学习模型在医学图像分类中的表现，同时不压倒信息 | 与大多数现有深度神经网络模型仅考虑单像素信息不同，该方法捕捉了更全面的视角，并通过降维技术优化特征，与临床变量信息保持平衡 | 未明确提及具体局限性 | 提升医学图像分类的准确性 | 医学图像 | 计算机视觉 | 结核病和皮肤病 | 深度学习 | 预训练的深度神经网络 | 图像 | 未明确提及样本数量 | NA | NA | NA | NA |
| 1158 | 2025-03-14 |
MOF-KAN: Kolmogorov-Arnold Networks for Digital Discovery of Metal-Organic Frameworks
2025-Mar-13, The journal of physical chemistry letters
IF:4.8Q1
DOI:10.1021/acs.jpclett.5c00211
PMID:40015927
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研究论文 | 本文介绍了一种名为MOF-KAN的新型深度学习架构，首次将Kolmogorov-Arnold Networks (KANs)应用于金属有机框架(MOFs)的数字发现 | MOF-KAN是首个将KANs应用于MOFs数字发现的架构，通过精细调整网络架构，其在预测MOFs的多种性能上优于标准的多层感知器(MLPs)，并在低数据量情况下表现出色 | NA | 开发一种准确且数据高效的方法，以导航复杂的化学和结构空间，用于功能性材料（如MOFs）的数字发现 | 金属有机框架(MOFs) | 机器学习 | NA | 深度学习 | Kolmogorov-Arnold Networks (KANs) | 化学和结构数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1159 | 2025-03-14 |
A multi-objective function for deep learning-based automatic energy efficiency power allocation in multicarrier noma system using hybrid heuristic improvement
2025-Mar-13, Network (Bristol, England)
DOI:10.1080/0954898X.2025.2461046
PMID:40079096
|
研究论文 | 本文提出了一种基于深度学习的多目标函数，用于在多载波NOMA系统中自动分配能效功率，采用混合启发式改进方法 | 提出了混合缝纫训练和狐猴优化算法（HSTLO）来优化系统参数，并开发了扩张密集循环神经网络（DDRNN）模型以增强系统性能 | 未提及具体的数据集或实验环境，可能限制了结果的普适性 | 提高多载波NOMA系统的能效（EE）并优化系统性能 | 多载波NOMA系统 | 机器学习 | NA | 混合启发式优化算法、深度学习 | 扩张密集循环神经网络（DDRNN） | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1160 | 2025-03-14 |
Pd-Modified Microneedle Array Sensor Integration with Deep Learning for Predicting Silica Aerogel Properties in Real Time
2025-Mar-12, ACS applied materials & interfaces
IF:8.3Q1
DOI:10.1021/acsami.4c17680
PMID:40019213
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研究论文 | 本研究开发了一种集成Pd/Au传感器和深度学习算法的系统，用于实时预测硅气凝胶的物理特性 | 利用电化学阻抗数据、频率和时间参数，结合深度学习模型，实时预测硅气凝胶的物理特性，显著提高了生产过程的优化和监控效率 | 研究主要针对硅气凝胶，未涉及其他材料的预测 | 通过人工智能预测材料特性，优化硅气凝胶的生产过程 | 硅气凝胶的物理特性，包括孔径、孔体积和表面积 | 机器学习 | NA | 电化学阻抗测量 | 深度神经网络 | 电化学阻抗数据、频率和时间参数 | NA | NA | NA | NA | NA |