深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 1379 篇文献，本页显示第 421 - 440 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 421 | 2025-10-06 |
Mammogram mastery: Breast cancer image classification using an ensemble of deep learning with explainable artificial intelligence
2025-May-30, Medicine
IF:1.3Q2
DOI:10.1097/MD.0000000000042242
PMID:40441211
|
研究论文 | 提出一种基于深度学习集成和可解释人工智能的乳腺X线影像分类方法，用于乳腺癌自动检测 | 结合基于似然和均值的集成方法，并应用可解释AI技术增强分类过程透明度 | NA | 开发自动诊断系统以提高乳腺癌诊断的准确性和效率 | 乳腺X线影像 | 计算机视觉 | 乳腺癌 | 深度学习 | CNN | 图像 | NA | NA | Inception V3 | 准确率, F1分数 | NA |
| 422 | 2025-10-06 |
Three-dimensional automated segmentation of adolescent idiopathic scoliosis on computed tomography driven by deep learning: A retrospective study
2025-May-30, Medicine
IF:1.3Q2
DOI:10.1097/MD.0000000000042644
PMID:40441215
|
研究论文 | 本研究探索深度学习网络在青少年特发性脊柱侧凸CT图像中自动分割椎骨的可行性 | 首次将U-Net和Attention U-Net应用于青少年特发性脊柱侧凸患者的椎骨三维自动分割 | 样本量较小(仅31例)，且为回顾性研究 | 开发基于深度学习的椎骨自动分割方法以辅助脊柱侧凸手术规划 | 青少年特发性脊柱侧凸患者的CT图像 | 计算机视觉 | 脊柱侧凸 | CT成像 | CNN | 三维CT图像 | 31例AIS患者样本，涵盖颈椎至腰椎的广泛脊柱区域 | NA | U-Net, Attention U-Net | Dice系数, Hausdorff距离 | NA |
| 423 | 2025-10-06 |
MMRNet: Ensemble deep learning models for predicting mismatch repair deficiency in endometrial cancer from histopathological images
2025-May-20, Cell reports. Medicine
DOI:10.1016/j.xcrm.2025.102099
PMID:40306276
|
研究论文 | 开发用于从子宫内膜癌组织病理图像预测错配修复缺陷的集成深度学习模型 | 提出MMRNet深度学习模型，首次实现从H&E染色全切片图像直接预测子宫内膜癌的错配修复缺陷状态 | NA | 开发可负担且易获取的工具来检测子宫内膜癌患者的错配修复状态 | 子宫内膜癌患者的组织病理学全切片图像 | 数字病理学 | 子宫内膜癌 | H&E染色 | CNN | 图像 | NA | NA | MMRNet | AUROC, 敏感度, 特异度 | NA |
| 424 | 2025-06-12 |
On the use of deep learning for computer-generated holography
2025-May-16, iScience
IF:4.6Q1
DOI:10.1016/j.isci.2025.112507
PMID:40491959
|
review | 本文综述了深度学习在计算机生成全息术（CGH）中的应用及其最新进展 | 探讨了深度学习如何推动高质量和实时全息显示的发展，并介绍了数据驱动模型、物理驱动模型和联合优化模型等前沿研究方向 | NA | 回顾深度学习在计算机生成全息术中的应用及其发展 | 计算机生成全息术（CGH）和深度学习 | computer vision | NA | NA | data-driven models, physics-driven models, jointly optimized models | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 425 | 2025-06-12 |
Consecutive low-frequency shifts in A/T content denote nucleosome positions across microeukaryotes
2025-May-16, iScience
IF:4.6Q1
DOI:10.1016/j.isci.2025.112472
PMID:40491964
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research paper | 通过分析1117个微型真核生物基因组中的DNA特征，发现与核小体组织相关的≈150bp A/T含量变化，并构建深度学习模型改进核小体占据预测 | 发现真核生物中普遍存在的核小体有利DNA生成策略，并利用深度学习模型预测核小体占据 | 研究主要基于微型真核生物基因组，可能不适用于所有真核生物 | 探索核小体位置与DNA特征之间的关系，改进核小体占据预测 | 1117个微型真核生物基因组 | 基因组学 | NA | 深度学习 | DL | 基因组数据 | 1117个微型真核生物基因组 | NA | NA | NA | NA |
| 426 | 2025-06-12 |
Research status and progress of deep learning in automatic esophageal cancer detection
2025-May-15, World journal of gastrointestinal oncology
IF:2.5Q3
DOI:10.4251/wjgo.v17.i5.104410
PMID:40487951
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综述 | 本文全面探讨了深度学习在食管癌医学影像自动检测中的研究进展和应用前景 | 总结了深度学习在食管癌筛查和诊断中的临床价值，并指出了未来研究方向 | 需要解决高质量数据集构建、多模态特征融合和人工智能-临床工作流程优化等关键挑战 | 促进深度学习技术在食管癌管理中的临床应用，改善患者预后 | 食管癌医学影像 | 数字病理学 | 食管癌 | 深度学习 | CNN | 医学影像（包括数字病理、内窥镜、CT等） | NA | NA | NA | NA | NA |
| 427 | 2025-06-12 |
Research status and trends of deep learning in colorectal cancer (2011-2023): Bibliometric analysis and visualization
2025-May-15, World journal of gastrointestinal oncology
IF:2.5Q3
DOI:10.4251/wjgo.v17.i5.103667
PMID:40487952
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文献计量分析 | 通过文献计量学方法分析2011年至2023年间深度学习在结直肠癌领域的研究现状和发展趋势 | 首次对深度学习在结直肠癌领域的研究热点和趋势进行文献计量分析，并预测未来研究方向 | 仅基于Web of Science核心合集的数据，可能未涵盖所有相关研究 | 分析深度学习在结直肠癌领域的应用现状和发展趋势 | 结直肠癌相关研究文献 | 数字病理学 | 结直肠癌 | 文献计量分析 | NA | 文献数据 | 1275篇出版物，来自74个国家和2267个机构 | NA | NA | NA | NA |
| 428 | 2025-06-12 |
Computed tomography-based deep learning radiomics model for preoperative prediction of tumor immune microenvironment in colorectal cancer
2025-May-15, World journal of gastrointestinal oncology
IF:2.5Q3
DOI:10.4251/wjgo.v17.i5.106103
PMID:40487956
|
research paper | 该研究开发了一种基于CT的深度学习放射组学模型，用于术前预测结直肠癌肿瘤免疫微环境的关键生物标志物 | 首次提出使用非侵入性的CT图像结合深度学习模型预测肿瘤免疫微环境，避免了传统侵入性活检的局限性 | 研究为回顾性设计，样本量相对有限（315例），需要前瞻性研究进一步验证 | 开发非侵入性方法评估结直肠癌患者的肿瘤免疫微环境成分 | 315例经病理确诊的结直肠癌患者的术前CT图像 | digital pathology | colorectal cancer | CT成像 | DenseNet-121/169 | image | 315例结直肠癌患者（训练队列220例，验证队列95例） | NA | NA | NA | NA |
| 429 | 2025-06-12 |
Predicting gastric cancer survival using machine learning: A systematic review
2025-May-15, World journal of gastrointestinal oncology
IF:2.5Q3
DOI:10.4251/wjgo.v17.i5.103804
PMID:40487963
|
系统综述 | 本文系统评估了机器学习在预测胃癌患者生存率中的应用及其局限性 | 总结了机器学习模型在胃癌生存预测中的最新应用，并指出了当前方法的局限性 | 回顾性研究数据依赖性强，模型可解释性不足 | 评估机器学习在预测胃癌生存率中的应用并指出当前方法的局限性 | 胃癌患者的生存率预测 | 机器学习 | 胃癌 | 机器学习 | 深度学习, 随机森林, 支持向量机, 集成方法 | 临床数据 | 134至14177名患者 | NA | NA | NA | NA |
| 430 | 2025-06-12 |
Three-Dimensional Reconstruction of Serial Block-Face Scanning Electron Microscopy Using Semantic Segmentation based on Semi-Supervised Deep Learning
2025-May-09, Microscopy and microanalysis : the official journal of Microscopy Society of America, Microbeam Analysis Society, Microscopical Society of Canada
IF:2.9Q1
DOI:10.1093/mam/ozaf047
PMID:40497462
|
研究论文 | 本研究提出了一种基于半监督深度学习的语义分割方法，用于三维重建连续块面扫描电子显微镜（SBF-SEM）图像 | 采用半监督学习方法结合分割插值技术，减少手动标注成本，同时保持高分割精度 | 方法在稀疏标注数据上表现良好，但在极端复杂结构上的分割精度可能受限 | 开发高效准确的SBF-SEM图像分割方法，实现复杂细胞器的三维重建 | 小鼠脑细胞和倒置图像 | 数字病理 | NA | 连续块面扫描电子显微镜（SBF-SEM） | 深度神经网络（具体架构未说明） | 电子显微镜图像 | 未明确说明样本数量，但包含小鼠脑细胞和倒置图像两类数据 | NA | NA | NA | NA |
| 431 | 2025-10-06 |
In silico analysis of soybean-derived umami peptides: Discovery and interaction mechanisms with T1R1/T1R3 receptor
2025-May, Food chemistry: X
DOI:10.1016/j.fochx.2025.102544
PMID:40486061
|
研究论文 | 通过计算分析方法从大豆蛋白中筛选鉴定与鲜味受体T1R1/T1R3结合的鲜味肽 | 整合深度学习预测、分子对接和分子动力学模拟等多种计算方法系统研究大豆源鲜味肽 | 研究主要基于计算机模拟，实验验证相对有限 | 开发天然鲜味增强剂并探索鲜味肽与受体的相互作用机制 | 大豆蛋白衍生的二肽至六肽 | 计算生物学 | NA | 虚拟酶解、分子对接、分子动力学模拟、电子舌实验、感官评价 | 深度学习 | 肽序列数据 | 629个肽段（从43个非毒性肽中筛选出17个潜在鲜味肽） | NA | NA | 结合稳定性、感官评价评分 | NA |
| 432 | 2025-10-06 |
A review of recent artificial intelligence for traditional medicine
2025-May, Journal of traditional and complementary medicine
IF:3.3Q1
DOI:10.1016/j.jtcme.2025.02.009
PMID:40486280
|
综述 | 本文综述人工智能在传统医学领域的最新应用进展 | 从人工智能技术和传统医学应用双重视角系统梳理AITM研究前沿 | 作为综述文章未开展原创性实验验证 | 促进人工智能与传统医学领域的跨学科合作与创新 | 传统医学诊断流程与研究方向 | 自然语言处理, 机器学习 | NA | 机器学习, 深度学习, 大语言模型 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 433 | 2025-10-06 |
KARNet: A Novel Deep-Learning Approach for Dementia Stage Detection in MRI Images
2025-May, Cureus
DOI:10.7759/cureus.83548
PMID:40486321
|
研究论文 | 提出一种名为KARNet的新型深度学习框架，用于从MRI图像中检测痴呆症阶段 | 首次将Kolmogorov-Arnold网络架构与改进的ResNet-18和主成分分析相结合用于痴呆症分期 | NA | 开发一种准确检测和分期痴呆症的深度学习模型 | 痴呆症患者的MRI图像 | 计算机视觉 | 老年疾病 | 磁共振成像 | CNN, KAN | 图像 | 阿尔茨海默病神经影像倡议数据集 | NA | ResNet-18, KAN | 准确率 | NA |
| 434 | 2025-10-06 |
The reliability of deep learning models in assessing the shoulder arthroscopic field's visual clarity in relation to bleeding
2025-May, JSES international
DOI:10.1016/j.jseint.2025.02.003
PMID:40486805
|
研究论文 | 本研究开发深度学习模型用于评估肩关节镜手术视野清晰度，并与人工评估进行可靠性对比 | 首次将多种深度学习模型应用于肩关节镜视野清晰度分类，并系统评估其与人工评估的一致性 | 研究为回顾性设计，样本量相对有限，仅包含113例肩关节镜手术 | 开发可靠的深度学习模型客观评估肩关节镜手术视野清晰度 | 肩关节镜手术视频和图像 | 计算机视觉 | 骨科疾病 | 深度学习，迁移学习 | CNN, Transformer | 图像，视频 | 113例肩关节镜手术（63例训练集，50例测试集），共3750张图像 | TensorFlow, PyTorch | DenseNet169, DenseNet201, Xception, InceptionResNetV2, VGG16, ViT | 准确率，一致性百分比，加权kappa系数，组内相关系数，偏差，一致性界限 | NA |
| 435 | 2025-10-06 |
Meet the author: Hae Kyung Im
2025-May-14, Cell genomics
IF:11.1Q1
DOI:10.1016/j.xgen.2025.100880
PMID:40373740
|
研究论文 | 开发了一种整合深度学习和单细胞数据的细胞类型特异性转录组范围关联研究方法 | 将深度学习方法与单细胞数据整合到细胞类型特异性转录组范围关联研究框架中 | NA | 改进转录组范围关联研究分析，更好理解复杂疾病基因组学 | 基因组数据 | 机器学习 | 复杂疾病 | 单细胞数据，转录组范围关联研究 | 深度学习 | 基因组数据，单细胞数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 436 | 2025-10-06 |
Single-cell and spatial transcriptomics reveals an anti-tumor neutrophil subgroup in microwave thermochemotherapy-treated lip cancer
2025-05-13, International journal of oral science
IF:10.8Q1
DOI:10.1038/s41368-025-00366-8
PMID:40360503
|
研究论文 | 本研究通过单细胞和空间转录组学揭示了微波热化疗治疗唇癌中具有抗肿瘤活性的中性粒细胞亚群及其作用机制 | 首次发现微波热化疗能诱导具有抗肿瘤活性的MNDA TANs（N1表型）大量浸润，并构建了预测预后的MX2生物标志物 | 研究样本量有限，需要更大规模的临床验证 | 探究微波热化疗治疗唇鳞状细胞癌的分子机制和免疫微环境变化 | 唇鳞状细胞癌患者肿瘤组织 | 数字病理学 | 唇癌 | 单细胞转录组测序, 空间转录组学, 苏木精-伊红染色 | 深度学习 | 基因表达数据, 病理图像 | NA | NA | NA | 预后相关性分析 | NA |
| 437 | 2025-10-06 |
SimSon: simple contrastive learning of SMILES for molecular property prediction
2025-May-06, Bioinformatics (Oxford, England)
DOI:10.1093/bioinformatics/btaf275
PMID:40341364
|
研究论文 | 提出一种名为SimSon的自监督对比学习框架，用于学习SMILES分子表示并预测分子性质 | 使用随机化SMILES通过对比学习来增强模型的泛化能力和鲁棒性，能够捕捉分子级别的全局语义上下文 | NA | 解决分子性质预测中标记数据短缺和泛化能力不足的问题 | SMILES分子表示 | 生物信息学, 化学信息学 | NA | 对比学习 | 自监督学习模型 | SMILES分子数据 | NA | NA | 对比学习框架 | NA | NA |
| 438 | 2025-10-06 |
Unraveling the three-dimensional genome structure using machine learning
2025-May, BMB reports
IF:2.9Q3
PMID:40058875
|
综述 | 本文综述了基于机器学习方法解析三维基因组结构的研究进展 | 系统总结了机器学习在染色体构象研究中的应用，包括从DNA序列预测相互作用、识别染色质层次结构以及提升Hi-C数据分辨率 | NA | 探讨机器学习方法在三维基因组结构分析中的应用 | 染色质相互作用和三维基因组结构 | 机器学习 | NA | 高通量染色体构象捕获测序 | 深度学习 | 基因组序列数据，Hi-C数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 439 | 2025-06-10 |
Insights into "Evaluation of accuracy of deep learning and conventional neural network algorithms in detection of dental implant type using intraoral radiographic images: A systematic review and meta-analysis"
2025-May-30, The Journal of prosthetic dentistry
IF:4.3Q1
DOI:10.1016/j.prosdent.2025.04.046
PMID:40450446
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 440 | 2025-06-10 |
Response to Letter to the Editor regarding "Evaluation of accuracy of deep learning and conventional neural network algorithms in detection of dental implant type using intraoral radiographic images: A systematic review and meta-analysis"
2025-May-30, The Journal of prosthetic dentistry
IF:4.3Q1
DOI:10.1016/j.prosdent.2025.05.012
PMID:40450443
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |