深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 1401 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 | 2025-10-07 |
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
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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 |
| 822 | 2025-04-23 |
Physical Considerations in Memory and Information Storage
2025-Apr, Annual review of physical chemistry
IF:11.7Q1
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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 |
| 823 | 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
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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 |
| 824 | 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
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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 |
| 825 | 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
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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 |
| 826 | 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
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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 |
| 827 | 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
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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 |
| 828 | 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 |
| 829 | 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 |
| 830 | 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
|
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 |
| 831 | 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
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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 |
| 832 | 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 |
| 833 | 2025-04-22 |
Exploring a multi-path U-net with probability distribution attention and cascade dilated convolution for precise retinal vessel segmentation in fundus images
2025-Apr-18, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-98021-z
PMID:40251298
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research paper | 该论文提出了一种结合注意力机制和级联扩张卷积模块的多路径U-Net架构，用于精确分割眼底图像中的视网膜血管 | 创新点包括开发了双路径U-Net以分别提取粗糙和精细血管结构，集成了级联扩张卷积模块以捕获多尺度血管特征，并采用了概率分布注意力机制来调整概率分布，增强浅层信息的贡献 | 未明确提及具体局限性 | 提高眼底图像中视网膜血管分割的准确性 | 眼底图像中的视网膜血管 | computer vision | NA | 深度学习 | multi-path U-Net, CNN | image | 三个基准数据集（CHASEDB1、DRIVE和STARE） | NA | NA | NA | NA |
| 834 | 2025-04-22 |
Automated pain detection using facial expression in adult patients with a customized spatial temporal attention long short-term memory (STA-LSTM) network
2025-Apr-18, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-97885-5
PMID:40251301
|
研究论文 | 开发了一种基于面部表情的自动疼痛评估系统，用于成年患者 | 提出了一种定制的时空注意力长短期记忆（STA-LSTM）深度学习网络，用于从面部表情中检测疼痛水平 | 研究样本仅来自新加坡的两家公共医疗机构，可能不具有广泛代表性 | 开发自动疼痛评估系统，以替代自我报告和观察者评估 | 成年手术或介入性疼痛治疗患者 | 计算机视觉 | 疼痛管理 | STA-LSTM | LSTM | 视频 | 200名患者，共收集2008个视频，进一步剪辑为10,274个1秒片段 | NA | NA | NA | NA |
| 835 | 2025-04-22 |
AI analysis for ejection fraction estimation from 12-lead ECG
2025-Apr-18, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-97113-0
PMID:40251349
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research paper | 该研究探讨了使用12导联心电图（ECG）信号通过机器学习和深度学习模型估计心脏射血分数（EF）的潜力，特别关注农村阿巴拉契亚地区人群 | 研究首次在农村阿巴拉契亚地区人群中应用AI模型进行EF估计，并比较了不同ECG导联组合的效果，同时进行了模型可解释性分析 | 研究数据主要来自西弗吉尼亚州的医院，可能无法完全代表其他农村地区的人群特征 | 开发基于AI的EF估计方法，以替代昂贵且不易获取的超声心动图检查 | 55,500名来自西弗吉尼亚州医院的患者 | machine learning | cardiovascular disease | 12-lead ECG | Random Forest, Transformers | ECG信号数据 | 55,500名患者 | NA | NA | NA | NA |
| 836 | 2025-04-22 |
GRLGRN: graph representation-based learning to infer gene regulatory networks from single-cell RNA-seq data
2025-Apr-18, BMC bioinformatics
IF:2.9Q1
DOI:10.1186/s12859-025-06116-1
PMID:40251476
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研究论文 | 提出了一种名为GRLGRN的深度学习模型，用于从单细胞RNA测序数据中推断基因调控网络 | 使用图变换网络从先验GRN中提取隐含链接，并结合基因表达谱矩阵编码基因特征，利用注意力机制改进特征提取 | 面临细胞异质性、测量噪声和数据丢失等挑战 | 研究基因调控网络的重建，以探索细胞动态、药物设计和代谢系统 | 单细胞RNA测序数据和基因调控网络 | 机器学习 | NA | scRNA-seq | graph transformer network | 基因表达数据 | 七个细胞系数据集和三个真实网络 | NA | NA | NA | NA |
| 837 | 2025-04-22 |
Smart contours: deep learning-driven internal gross tumor volume delineation in non-small cell lung cancer using 4D CT maximum and average intensity projections
2025-Apr-18, Radiation oncology (London, England)
DOI:10.1186/s13014-025-02642-7
PMID:40251610
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research paper | 本研究提出了一种基于深度学习的自动内部总肿瘤体积（IGTV）分割方法，用于非小细胞肺癌（NSCLC）的4D CT最大和平均强度投影图像 | 使用4D CT的最大和平均强度投影（MIP和AIP）直接进行IGTV分割，而非传统的多期相4D CT方法 | 研究样本量较小（124例患者），且为回顾性研究 | 开发自动化IGTV分割方法以提高非小细胞肺癌放疗计划的准确性和一致性 | 非小细胞肺癌患者的4D CT图像 | digital pathology | lung cancer | 4D CT成像 | U-net, attention U-net, V-net | 医学影像（CT图像） | 124例NSCLC患者（87例训练集，37例验证集） | NA | NA | NA | NA |
| 838 | 2025-04-22 |
Rapid COD Sensing in Complex Surface Water Using Physicochemical-Informed Spectral Transformer with UV-Vis-SWNIR Spectroscopy
2025-Apr-08, Environmental science & technology
IF:10.8Q1
DOI:10.1021/acs.est.4c14209
PMID:40053333
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研究论文 | 该论文提出了一种结合物理化学信息的Transformer模型（PIST）与紫外-可见-短波近红外光谱（UV-vis-SWNIR）技术，用于复杂地表水中的化学需氧量（COD）快速检测 | 首次将Transformer模型与光谱技术结合用于水质检测，并引入了物理化学信息块以增强模型的领域适应性和特征提取能力 | 未提及模型在其他类型水质或更大规模数据集上的泛化能力测试 | 提高复杂水环境中化学需氧量（COD）的快速检测准确性和一致性 | 地表水（包括长江和鄱阳湖） | machine learning | NA | UV-vis-SWNIR spectroscopy | Transformer (PIST) | spectral data | 实际地表水光谱数据集（覆盖长江和鄱阳湖等广泛地理区域） | NA | NA | NA | NA |
| 839 | 2025-04-21 |
DSMR: Dual-Stream Networks with Refinement Module for Unsupervised Multi-modal Image Registration
2025-Apr-19, Interdisciplinary sciences, computational life sciences
DOI:10.1007/s12539-025-00707-5
PMID:40252168
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research paper | 提出了一种新型无监督双流多模态图像配准框架DSMR，结合双流配准网络和优化模块，用于多模态医学图像配准 | DSMR框架首次将双流配准网络与优化模块结合，利用移动图像、固定图像和转换图像生成两个变形场，并通过伪真实值优化初始变形场 | 未明确说明该方法在极端模态差异情况下的表现 | 解决无监督多模态医学图像配准的挑战 | 多模态医学图像 | digital pathology | NA | deep learning-based image registration | dual-stream network | medical images | NA | NA | NA | NA | NA |
| 840 | 2025-04-21 |
Stigmatisation of gambling disorder in social media: a tailored deep learning approach for YouTube comments
2025-Apr-18, Harm reduction journal
IF:4.0Q1
DOI:10.1186/s12954-025-01169-0
PMID:40247272
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研究论文 | 本研究采用深度学习方法来分析YouTube上关于赌博障碍的评论，以了解德国社会对赌博障碍的污名化现象 | 结合引导主题建模和定性总结内容分析的深度学习方法，以及基于现有文献和收集数据构建的扩展污名词典 | 仅分析了两个YouTube视频的评论，样本量有限 | 了解赌博障碍的污名化现象，以开发减少污名化的有效策略 | YouTube上关于赌博障碍的用户评论 | 自然语言处理 | 赌博障碍 | 深度学习、引导主题建模、定性总结内容分析 | NA | 文本 | 从34个视频中收集的84,024条评论，最终分析2个视频的评论 | NA | NA | NA | NA |