深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 1366 篇文献，本页显示第 821 - 840 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 821 | 2025-04-23 |
Deep learning unlocks the true potential of organ donation after circulatory death with accurate prediction of time-to-death
2025-Apr-19, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-95079-7
PMID:40253393
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研究论文 | 本研究利用深度学习技术预测循环死亡后器官捐献的时间，以提高器官捐献数量和质量 | 结合了循环神经网络和神经常微分方程的ODE-RNN模型，能够处理不规则采样的时间序列数据，准确预测死亡时间 | 模型仅在特定医院的患者数据上进行训练和验证，可能在其他地区或医院的应用效果有限 | 解决循环死亡后器官捐献时间不确定的问题，以提高器官捐献的成功率和移植后效果 | 重症监护病房(ICU)中接受终末拔管的患者 | 机器学习 | 器官移植 | ODE-RNN | RNN与神经常微分方程结合 | 临床观察时间序列数据 | 训练集3,238名患者(来自耶鲁纽黑文医院)，验证集1,908名患者(来自康涅狄格州六家医院) | NA | NA | NA | NA |
| 822 | 2025-04-23 |
Efficient hybrid heuristic adopted deep learning framework for diagnosing breast cancer using thermography images
2025-Apr-19, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-96827-5
PMID:40253418
|
research paper | 提出了一种基于深度学习的混合启发式框架，用于通过热成像图像诊断乳腺癌 | 结合了Rock Hyraxes Dandelion Algorithm Optimization (RHDAO)进行阈值优化和权重优化，并采用了新实现的StackVRDNet深度学习结构 | 未提及具体样本量及数据来源的详细信息 | 提高乳腺癌早期诊断的准确性和效率 | 乳腺癌患者的热成像图像 | digital pathology | breast cancer | thermography, deep learning | StackVRDNet (结合VGG16, Resnet, DenseNet) | image | NA | NA | NA | NA | NA |
| 823 | 2025-04-23 |
A hybrid approach combining deep learning and signal processing for bearing fault diagnosis under imbalanced samples and multiple operating conditions
2025-Apr-19, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-98138-1
PMID:40253550
|
研究论文 | 提出了一种结合深度学习和信号处理的混合方法，用于在样本不平衡和多种操作条件下进行轴承故障诊断 | 结合生成对抗网络(GANs)、迁移学习、小波变换时频表示、非对称卷积网络和多头注意力机制(MAC-MHA)，提升轴承故障诊断性能 | NA | 提升轴承故障诊断性能 | 轴承振动信号 | 机器学习 | NA | GANs, 迁移学习, 小波变换, MAC-MHA | 非对称卷积网络, 多头注意力机制 | 振动信号 | PADERBORN和CWRU数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 824 | 2025-04-23 |
Examining the development, effectiveness, and limitations of computer-aided diagnosis systems for retained surgical items detection: a systematic review
2025-Apr-10, Ergonomics
IF:2.0Q3
DOI:10.1080/00140139.2025.2487558
PMID:40208001
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系统综述 | 本文系统综述了计算机辅助诊断系统在检测手术遗留物品中的发展、有效性和局限性 | 总结了计算机辅助检测系统的特性，评估了其发展、有效性和局限性，并提出了改进机会 | 大多数研究使用合成的RSI放射照片开发CAD系统，这引发了普遍性问题，且深度学习为基础的CAD系统未纳入可解释的人工智能技术以确保决策透明度 | 评估计算机辅助诊断系统在检测手术遗留物品中的发展、有效性和局限性 | 计算机辅助诊断系统 | 数字病理 | NA | 计算机辅助检测(CAD) | 深度学习 | 放射照片 | 11项研究 | NA | NA | NA | NA |
| 825 | 2025-10-07 |
Application of Artificial Intelligence in Thoracic Radiology: A Narrative Review
2025-Apr, Tuberculosis and respiratory diseases
IF:2.5Q2
DOI:10.4046/trd.2024.0062
PMID:39689720
|
综述 | 本文综述人工智能在胸部放射学领域的最新应用进展与未来发展方向 | 系统梳理深度学习在胸部放射学中的最新成果，并探讨该前沿技术的当前局限与发展方向 | NA | 探讨人工智能在胸部放射学中的应用潜力与发展前景 | 胸部放射学中的人工智能技术 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | NA | 医学影像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 826 | 2025-10-07 |
Evaluation of the effectiveness of panoramic radiography in impacted mandibular third molars on deep learning models developed with findings obtained with cone beam computed tomography
2025-Apr, Oral radiology
IF:1.6Q3
DOI:10.1007/s11282-024-00799-7
PMID:39729224
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研究论文 | 本研究利用锥形束计算机断层扫描标注的全景放射影像，评估不同深度学习模型在下颌第三磨牙阻生与下颌管关系识别中的性能 | 首次将CBCT标注数据用于训练PR图像的深度学习模型，并系统比较了三种CNN架构在四个不同分类问题上的表现 | 样本量相对有限（546颗阻生牙），仅评估了三种CNN架构 | 评估基于CBCT标注训练的深度学习模型在全景放射影像中识别下颌第三磨牙阻生与下颌管关系的有效性 | 290名患者的546颗下颌第三磨牙阻生 | 计算机视觉 | 口腔疾病 | 锥形束计算机断层扫描，全景放射成像 | CNN | 医学影像 | 290名患者的546颗下颌第三磨牙阻生 | NA | SqueezeNet, GoogLeNet, Inception-v3 | 准确率 | NA |
| 827 | 2025-10-07 |
A novel deep learning-based pipeline architecture for pulp stone detection on panoramic radiographs
2025-Apr, Oral radiology
IF:1.6Q3
DOI:10.1007/s11282-025-00804-7
PMID:39806222
|
研究论文 | 提出一种基于深度学习的两阶段流水线架构，用于在全景X光片上检测牙髓结石 | 首次提出针对全景影像牙髓结石检测的流水线架构，采用小样本标注数据的现实场景 | 标注训练数据有限 | 开发自动检测牙髓结石的方法 | 牙髓结石 | 计算机视觉 | 牙科疾病 | 全景X光摄影 | CNN | 图像 | 375张全景影像 | NA | YOLOv8, ResNeXt | 准确率, 精确率, 召回率, 假阴性率, 假阳性率, F1分数 | NA |
| 828 | 2025-10-07 |
Deep learning-based MVIT-MLKA model for accurate classification of pancreatic lesions: a multicenter retrospective cohort study
2025-Apr, La Radiologia medica
DOI:10.1007/s11547-025-01949-5
PMID:39832039
|
研究论文 | 开发并验证基于CT图像的深度学习模型MVIT-MLKA用于胰腺病变的准确分类 | 提出新型混合模型MVIT-MLKA，整合CNN和Transformer架构，并引入多尺度大核注意力机制 | 回顾性研究设计，仅使用三个医疗中心的数据 | 开发深度学习模型用于胰腺病变的良恶性分类 | 胰腺病变患者 | 计算机视觉 | 胰腺癌 | CT成像 | 深度学习, CNN, Transformer | CT图像 | 864名患者（422名男性，442名女性）来自三个医疗中心 | NA | MVIT-MLKA（多尺度大核注意力移动视觉Transformer） | AUC, 准确率, 敏感性 | NA |
| 829 | 2025-10-07 |
Kernel Conversion Improves the Correlation between the Extent of Emphysema and Clinical Parameters in Chronic Obstructive Pulmonary Disease: A Multicenter Cohort Study
2025-Apr, Tuberculosis and respiratory diseases
IF:2.5Q2
DOI:10.4046/trd.2024.0166
PMID:39904364
|
研究论文 | 通过核转换技术处理CT图像，评估其对慢性阻塞性肺疾病患者肺气肿程度与临床参数相关性的改善效果 | 首次在多中心研究中应用核转换技术标准化不同CT设备的图像，显著提高了肺气肿指数与临床参数的相关性 | 研究仅纳入韩国COPD患者，样本来源相对单一；未评估其他图像标准化方法的对比效果 | 评估核转换技术对改善CT图像中肺气肿程度与临床参数相关性的效果 | 慢性阻塞性肺疾病患者 | 医学影像分析 | 慢性阻塞性肺疾病 | 计算机断层扫描，核转换技术，深度学习 | 深度学习模型 | CT图像 | 484名COPD患者 | NA | NA | 相关系数 | NA |
| 830 | 2025-04-23 |
Physical Considerations in Memory and Information Storage
2025-Apr, Annual review of physical chemistry
IF:11.7Q1
|
review | 本文从能量学、动力学和统计力学的角度回顾了信息存储和检索的原理 | 探讨了Hopfield联想记忆模型的物理实现及其与深度学习中的能量基神经网络的联系 | 未提及具体实验验证或实际应用案例 | 理解稳健信息处理的物理原理 | 信息存储和检索的物理系统 | machine learning | NA | NA | Hopfield model, energy-based neural networks | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 831 | 2025-10-07 |
Deep learning-based design and screening of benzimidazole-pyrazine derivatives as adenosine A2B receptor antagonists
2025-Apr, Journal of biomolecular structure & dynamics
IF:2.7Q2
DOI:10.1080/07391102.2023.2295974
PMID:38133953
|
研究论文 | 本研究开发了一种基于深度生成模型和多层虚拟筛选的方法，用于设计和筛选作为腺苷A2B受体拮抗剂的苯并咪唑-吡嗪衍生物 | 结合深度生成模型与多层虚拟筛选的支架导向协议，成功设计出具有A2B受体选择性的新型苯并咪唑-吡嗪衍生物 | 研究主要基于计算模拟，缺乏实验验证数据 | 开发选择性腺苷A2B受体拮抗剂用于癌症免疫治疗 | 苯并咪唑-吡嗪衍生物 | 机器学习 | 癌症 | 虚拟筛选，计算分析 | 深度生成模型 | 化学结构数据 | 使用已报道的A2B受体拮抗剂作为训练集 | NA | NA | 结合自由能，选择性 | NA |
| 832 | 2025-10-07 |
An energy-aware heart disease prediction system using ESMO and optimal deep learning model for healthcare monitoring in IoT
2025-Apr, Journal of biomolecular structure & dynamics
IF:2.7Q2
DOI:10.1080/07391102.2023.2298736
PMID:38165748
|
研究论文 | 提出一种基于增强蜘蛛猴优化算法和权重优化深度神经网络的心血管疾病预测系统，用于物联网医疗监护环境 | 结合增强蜘蛛猴优化算法进行能量感知的集群优化，并采用改进的阿基米德权重优化深度神经网络进行疾病预测 | NA | 开发能量高效的心血管疾病预测系统以提升物联网医疗监护效能 | 心血管疾病患者数据 | 机器学习 | 心血管疾病 | 物联网数据采集 | 深度神经网络 | 医疗数据 | NA | NA | EAWO-DNN | 准确率,精确率,召回率,F1分数 | NA |
| 833 | 2025-10-07 |
Revolutionizing Breast Cancer Care: AI-Enhanced Diagnosis and Patient History
2025-Apr, Computer methods in biomechanics and biomedical engineering
IF:1.7Q3
DOI:10.1080/10255842.2023.2300681
PMID:38178694
|
研究论文 | 本研究提出了一种结合人工智能和机器学习的综合方法，用于乳腺癌诊断和医疗史生成 | 整合传统机器学习与深度学习方法的协同效应，并采用AI驱动的动态问诊系统 | 未明确说明样本规模和数据来源的具体细节 | 提高乳腺癌诊断准确性和简化医疗史记录流程 | 乳腺癌患者诊断和医疗史数据 | 医疗人工智能 | 乳腺癌 | 机器学习、深度学习、自然语言处理 | SVM,KNN,Fuzzy Logic,深度学习模型 | 医疗数据、患者响应数据 | NA | NA | GPT-3.5 | 准确率 | NA |
| 834 | 2025-10-07 |
A pooling convolution model for multi-classification of ECG and PCG signals
2025-Apr, Computer methods in biomechanics and biomedical engineering
IF:1.7Q3
DOI:10.1080/10255842.2023.2299697
PMID:38193152
|
研究论文 | 提出一种用于心电信号和心音信号多分类的池化卷积模型 | 设计了包含卷积层和最大池化层的堆叠块(MCM)及其变体，以及残差块(REC)，能处理不同采样率的生理信号 | NA | 提高心血管疾病检测效率 | 心电图(ECG)和心音图(PCG)信号 | 机器学习 | 心血管疾病 | 深度学习 | CNN | 生理信号 | 多个ECG和PCG数据集 | NA | MCM, REC | 准确率 | NA |
| 835 | 2025-10-07 |
Role of artificial intelligence in predicting disease-related malnutrition - A narrative review
2025-Apr-21, Nutricion hospitalaria
IF:1.2Q4
DOI:10.20960/nh.05672
PMID:39873467
|
综述 | 本文探讨人工智能在预测疾病相关营养不良中的潜在应用 | 首次系统评估机器学习和深度学习模型在DRM预测与管理中的临床应用价值 | 需要大量标准化数据，与现有系统集成存在挑战 | 探索人工智能技术如何改变临床环境中疾病相关营养不良的预测和管理 | 疾病相关营养不良患者 | 机器学习 | 营养不良 | 机器学习，深度学习 | ML，DL | 电子健康记录 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 836 | 2025-04-22 |
Epileptic seizure detection in EEG signals using deep learning: LSTM and bidirectional LSTM
2025-Apr-21, Computer methods in biomechanics and biomedical engineering
IF:1.7Q3
DOI:10.1080/10255842.2025.2490136
PMID:40255197
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研究论文 | 提出了一种基于离散小波变换和深度学习的自动检测癫痫发作的新方法 | 结合了LSTM和双向LSTM网络，形成新的混合LSTM-BiLSTM网络，提高了分类准确率 | 未提及样本的多样性和模型的泛化能力 | 开发自动检测癫痫发作的方法 | 脑电图(EEG)信号 | 机器学习 | 癫痫 | 离散小波变换(DWT) | LSTM, 双向LSTM(BiLSTM) | EEG信号 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 837 | 2025-04-22 |
Ultrasound detection of nonalcoholic steatohepatitis using convolutional neural networks with dual-branch global-local feature fusion architecture
2025-Apr-21, Medical & biological engineering & computing
IF:2.6Q3
DOI:10.1007/s11517-025-03361-7
PMID:40257712
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研究论文 | 本研究利用深度学习技术，通过超声B扫描图像检测非酒精性脂肪性肝炎（NASH），并引入超声特异性数据增强技术和双分支全局-局部特征融合架构以提高模型性能 | 提出了超声特异性数据增强技术（USDA）和双分支全局-局部特征融合架构（DG-LFFA），以增强模型在不同成像条件下的适应性和性能 | 样本量较小（137名参与者），可能影响模型的泛化能力 | 提高非酒精性脂肪性肝炎（NASH）的超声检测准确性和适应性 | 非酒精性脂肪性肝炎（NASH）患者的超声B扫描图像 | 计算机视觉 | 肝病 | 超声B模式成像，深度学习 | CNN（AlexNet, Inception V3, VGG16, VGG19, ResNet50, DenseNet201） | 图像 | 137名参与者 | NA | NA | NA | NA |
| 838 | 2025-04-22 |
A fully automated, expert-perceptive image quality assessment system for whole-body [18F]FDG PET/CT
2025-Apr-18, EJNMMI research
IF:3.1Q1
DOI:10.1186/s13550-025-01238-2
PMID:40249445
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research paper | 开发了一种基于深度学习的全自动图像质量评估系统，用于评估[18F]FDG PET/CT全身扫描的图像质量 | 首次将Vision Transformer、Transposed Attention和Scale Swin Transformer Blocks集成到MANIQA框架中，实现了全自动、可解释的临床全身PET/CT图像质量评估 | 研究为回顾性多中心研究，可能存在选择偏倚；模型在CT图像质量评估方面的Spearman系数相对较低 | 开发一个专家感知的深度学习图像质量评估系统，解决临床全身PET/CT图像质量缺乏自动化、可解释评估的问题 | 718名患者的临床全身[18F]FDG PET/CT扫描图像 | digital pathology | NA | PET/CT扫描 | Vision Transformer, Transposed Attention, Scale Swin Transformer Blocks | image | 718名患者的PET/CT扫描图像 | NA | NA | NA | NA |
| 839 | 2025-04-22 |
A prediction method for radiation proctitis based on SAM-Med2D model
2025-Apr-18, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-87409-6
PMID:40251184
|
研究论文 | 提出一种基于SAM-Med2D模型的放射性直肠炎预测方法，结合深度学习和放射组学分析 | 结合Transformer-based SAM-Med2D模型进行初始分割，随后进行详细的放射组学分析，以提高放射性直肠炎的预测准确性 | 需要大量手动注释，且放射组学特征可能缺乏普适性 | 优化宫颈癌放疗中放射性直肠炎的诊断和预测策略 | 宫颈癌患者的CT图像 | 数字病理 | 宫颈癌 | CT成像 | SAM-Med2D, logistic regression, random forest, naive Gaussian Bayesian | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 840 | 2025-04-22 |
DrugGen enhances drug discovery with large language models and reinforcement learning
2025-Apr-18, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-98629-1
PMID:40251288
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研究论文 | 介绍了一种基于大型语言模型和强化学习的增强模型DrugGen，用于改进药物发现过程 | DrugGen通过微调已批准的药物-靶点相互作用数据，并利用近端策略优化和预训练变换器的蛋白质-配体结合亲和力预测反馈，显著提高了药物分子的生成质量和效率 | 虽然DrugGen在生成有效结构和预测结合亲和力方面表现优异，但未提及其在真实临床环境中的验证情况 | 改进传统药物设计方法，提高药物发现的效率和质量 | 小分子药物生成 | 机器学习 | NA | 大型语言模型、强化学习、近端策略优化(PPO) | Transformer-based model (DrugGen) | 蛋白质序列、药物-靶点相互作用数据 | 多个靶点评估（具体数量未提及） | NA | NA | NA | NA |