深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 1368 篇文献，本页显示第 861 - 880 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 861 | 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 |
| 862 | 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 |
| 863 | 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 |
| 864 | 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 |
| 865 | 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 |
| 866 | 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 |
| 867 | 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 |
| 868 | 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 |
| 869 | 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 |
| 870 | 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
|
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 |
| 871 | 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 |
| 872 | 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 |
| 873 | 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 |
| 874 | 2025-04-21 |
Deep learning model DeepNeo predicts neointimal tissue characterization using optical coherence tomography
2025-Apr-17, Communications medicine
IF:5.4Q1
DOI:10.1038/s43856-025-00835-5
PMID:40247001
|
研究论文 | 本文介绍了一种名为DeepNeo的深度学习模型，用于通过光学相干断层扫描（OCT）自动分割和分类新生内膜组织 | DeepNeo是首个能够完全自动化分割和分类新生内膜组织的深度学习算法，其性能与人类专家相当 | 研究样本量相对较小，仅包含1148帧来自92个OCT回拉图像，且动物模型仅使用了新西兰白兔 | 开发一种自动化工具，用于评估经皮冠状动脉介入治疗（PCI）后的血管愈合情况 | 新生内膜组织的光学相干断层扫描（OCT）图像 | 数字病理学 | 心血管疾病 | 光学相干断层扫描（OCT） | 深度学习模型（DeepNeo） | 图像 | 1148帧来自92个OCT回拉图像，以及新西兰白兔动物模型 | NA | NA | NA | NA |
| 875 | 2025-04-21 |
Enhanced anomaly network intrusion detection using an improved snow ablation optimizer with dimensionality reduction and hybrid deep learning model
2025-Apr-17, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-97398-1
PMID:40247081
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研究论文 | 提出了一种结合优化算法、降维技术和混合深度学习模型的增强型异常网络入侵检测方法 | 结合了改进的雪消融优化器(ISAO)、降维技术和LSTM-AE混合模型，提高了异常入侵检测的准确率 | 仅在CIC-IDS2017数据集上进行了验证，未在其他数据集上测试泛化能力 | 开发更强大可靠的网络入侵检测系统以提高网络安全 | 网络入侵行为 | 网络安全 | NA | 机器学习(ML)、深度学习(DL)、降维技术 | LSTM-AE混合模型 | 网络流量数据 | CIC-IDS2017数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 876 | 2025-04-21 |
Automated machine learning for early prediction of systemic inflammatory response syndrome in acute pancreatitis
2025-Apr-17, BMC medical informatics and decision making
IF:3.3Q2
DOI:10.1186/s12911-025-02997-7
PMID:40247291
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研究论文 | 本研究利用自动机器学习（AutoML）算法构建模型，用于早期和精确预测急性胰腺炎（AP）中的全身炎症反应综合征（SIRS） | 使用AutoML算法（尤其是深度学习模型）进行SIRS的早期预测，相比传统逻辑回归（LR）方法表现更优 | 回顾性研究设计可能引入选择偏倚，且样本量相对有限 | 开发早期预测急性胰腺炎患者发生全身炎症反应综合征的自动化工具 | 被诊断为急性胰腺炎的患者 | 机器学习 | 急性胰腺炎 | AutoML, LASSO, 深度学习 | 深度学习模型, 逻辑回归（LR） | 临床数据 | 1,224名患者（812名训练集，200名验证集，212名测试集） | NA | NA | NA | NA |
| 877 | 2025-04-21 |
Deep-learning network for automated evaluation of root-canal filling radiographic quality
2025-Apr-17, European journal of medical research
IF:2.8Q2
DOI:10.1186/s40001-025-02331-x
PMID:40247407
|
研究论文 | 本研究开发并验证了一种基于YOLOv5的深度学习网络，用于自动评估根管充填的放射学质量 | 首次将YOLOv5深度学习网络应用于根管充填质量的自动评估，相比无经验牙髓病医生表现更优，评估速度显著提升 | 需要结合临床专业知识进行准确评估，不能完全替代人工 | 开发一种自动评估根管充填放射学质量的辅助工具 | 根管充填的放射学图像 | 计算机视觉 | 牙科疾病 | YOLOv5深度学习网络 | YOLOv5 | 图像 | 1,008张根尖周X线片（训练集806，验证集101，测试集101），外加500张外部验证集 | NA | NA | NA | NA |
| 878 | 2025-10-07 |
Joint identification of hydraulic conductivity and groundwater pollution sources using unscented Kalman smoother with multiple data assimilation and deep learning
2025-Apr-15, Ecotoxicology and environmental safety
IF:6.2Q1
DOI:10.1016/j.ecoenv.2025.118134
PMID:40187214
|
研究论文 | 本研究提出结合无迹卡尔曼平滑器与深度信念神经网络的地下水污染源识别方法 | 首次将无迹卡尔曼平滑器与多重数据同化方法应用于地下水污染源识别，并引入深度信念神经网络作为替代模型 | 未明确说明研究区域的具体地质条件限制和污染物类型适用范围 | 提高地下水污染源识别的准确性和计算效率 | 水力传导系数和地下水污染源 | 环境工程与机器学习交叉领域 | NA | 数据同化方法 | 深度信念神经网络 | 浓度监测数据 | NA | NA | 深度信念神经网络 | 平均相对误差, 计算效率 | NA |
| 879 | 2025-10-07 |
Assessing the ecotoxicological risk of nicosulfuron on maize using multi-source phenotype data and hyperspectral imaging
2025-Apr-15, Ecotoxicology and environmental safety
IF:6.2Q1
DOI:10.1016/j.ecoenv.2025.118176
PMID:40215693
|
研究论文 | 本研究开发了基于多源表型数据和高光谱成像的深度学习模型，用于评估烟嘧磺隆对玉米的生态毒理风险 | 结合高光谱成像与深度学习技术，实现了玉米除草剂毒性的早期非侵入式检测，并开发了具有跨年份和种植季节泛化能力的ToxicNet-MS模型 | 仅针对烟嘧磺隆除草剂和玉米作物进行研究，未验证对其他除草剂或作物的适用性 | 开发快速非侵入的除草剂毒性评估方法 | 玉米作物在不同浓度烟嘧磺隆处理下的生理生化反应 | 计算机视觉 | NA | 高光谱成像 | 深度学习 | 高光谱图像, 表型数据 | 使用两种浓度烟嘧磺隆处理的玉米品种 | NA | ToxicNet, ToxicNet-MS | 准确率, 相关系数 | NA |
| 880 | 2025-10-07 |
Accurate bladder cancer diagnosis using ensemble deep leaning
2025-Apr-15, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-95002-0
PMID:40234491
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研究论文 | 提出一种集成深度学习模型用于膀胱癌的准确诊断 | 结合CNN、GAN和可解释深度学习(XDL)三种算法，采用新型投票机制整合诊断结果 | NA | 开发非侵入性、高精度的膀胱癌诊断方法 | 膀胱癌患者 | 数字病理学 | 膀胱癌 | 图像诊断 | CNN, GAN, XDL | 图像 | NA | NA | CNN, GAN, Guided Grad-CAM | 准确率, 错误率, 执行时间 | NA |