深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 1430 篇文献，本页显示第 1001 - 1020 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1001 | 2025-05-13 |
JAX-RNAfold: scalable differentiable folding
2025-May-06, Bioinformatics (Oxford, England)
DOI:10.1093/bioinformatics/btaf203
PMID:40279486
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research paper | 介绍了一个名为JAX-RNAfold的开源软件包，用于改进的可微分RNA折叠算法，可扩展到1,250个核苷酸 | 提出了一个显著改进的可微分折叠算法，能够在单个GPU上处理多达1,250个核苷酸，并允许将可微分折叠作为模块集成到更大的深度学习流程中 | NA | 优化RNA设计中的可微分折叠算法，提高其可扩展性和实用性 | RNA序列 | machine learning | NA | differentiable folding | deep learning | RNA序列数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1002 | 2025-05-13 |
The use of deep learning and artificial intelligence-based digital technologies in art education
2025-May-06, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-00892-9
PMID:40328802
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研究论文 | 本研究提出并优化了一个创新的艺术创作系统Creative Intelligence Cloud (CIC)，旨在探索深度学习和人工智能技术在艺术教育中的应用 | 结合深度生成对抗网络和卷积神经网络，提升艺术创作的自动化水平、风格一致性和创作效率 | 未提及在真实教学场景中的具体应用限制 | 探索深度学习和人工智能技术在艺术创作和艺术教育中的应用 | 艺术创作系统CIC | 数字艺术 | NA | 深度学习、人工智能 | GAN、CNN | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1003 | 2025-10-07 |
Quantitative CT Scan Analysis in Rheumatoid Arthritis-Related Interstitial Lung Disease
2025-May, Chest
IF:9.5Q1
DOI:10.1016/j.chest.2024.10.052
PMID:39528110
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研究论文 | 本研究探讨深度学习定量CT分析在类风湿关节炎相关间质性肺病中的临床应用价值 | 首次在RA-ILD中应用数据驱动的纹理分析方法量化肺纤维化程度，并验证其与肺功能和死亡风险的关联 | 样本量相对有限，验证队列仅50例患者 | 评估基于深度学习的CT肺纤维化定量分析在RA-ILD疾病严重程度评估、死亡率预测和疾病进展识别中的效用 | 类风湿关节炎相关间质性肺病患者 | 医学影像分析 | 类风湿关节炎相关间质性肺病 | CT扫描，数据驱动的纹理分析 | 深度学习 | CT影像 | 主要队列289例患者，验证队列50例患者 | NA | 数据驱动的纹理分析方法 | 相关系数，风险比，P值 | NA |
| 1004 | 2025-10-07 |
Artificial Intelligence in Detecting and Segmenting Vertical Misfit of Prosthesis in Radiographic Images of Dental Implants: A Cross-Sectional Analysis
2025-May, Clinical oral implants research
IF:4.8Q2
DOI:10.1111/clr.14406
PMID:39840554
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研究论文 | 本研究评估了ResNet-50和U-Net模型在牙科种植体根尖周X线影像中检测和分割垂直不匹配的性能 | 首次将深度学习模型应用于牙科种植体修复体垂直不匹配的自动检测和分割任务 | 样本量相对有限（638张影像），仅使用根尖周X线影像 | 评估人工智能在牙科种植体修复体垂直不匹配检测中的性能 | 牙科种植体修复体的根尖周X线影像 | 计算机视觉 | 牙科疾病 | X线影像分析 | CNN | 图像 | 638张根尖周X线影像 | NA | ResNet-50, U-Net | 准确率, 精确率, 灵敏度, 特异性, Dice系数, Cohen's kappa指数 | NA |
| 1005 | 2025-10-07 |
Interpretation of basal nuclei in brain dopamine transporter scans using a deep convolutional neural network
2025-May-01, Nuclear medicine communications
IF:1.3Q3
DOI:10.1097/MNM.0000000000001963
PMID:39962871
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研究论文 | 本研究开发了一种基于深度卷积神经网络的模型，用于自动解释脑部多巴胺转运体扫描中的基底核图像 | 首次将迁移学习应用于多巴胺转运体SPECT扫描的基底核自动分类，解决了传统视觉分析和半定量方法的主观性和操作者依赖性问题 | 研究为回顾性研究，样本量相对有限（416例患者），需要进一步前瞻性验证 | 通过深度学习辅助帕金森病的临床诊断 | 临床不确定帕金森综合征患者的基底核多巴胺转运体SPECT扫描图像 | 计算机视觉 | 帕金森病 | DAT SPECT, 99m Tc-TRODAT-1成像 | CNN | 医学图像 | 416例临床不确定帕金森综合征患者 | NA | Xception, InceptionV3, ResNet101 | 准确率, 宏F1分数, kappa值 | NA |
| 1006 | 2025-05-13 |
GLEAM: A multimodal deep learning framework for chronic lower back pain detection using EEG and sEMG signals
2025-May, Computers in biology and medicine
IF:7.0Q1
DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.109928
PMID:40054171
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研究论文 | 介绍了一种名为GLEAM的多模态深度学习框架，用于通过EEG和sEMG信号检测慢性下腰痛强度 | 开发了一种新型去噪GAN用于清理EEG和sEMG信号，设计并集成了新的ETLSTM架构作为GLEAM模型中的分类器，引入了GLEAM混合深度学习框架以实现稳健可靠的LBP强度评估 | NA | 诊断下腰痛强度，提供创新的诊断和治疗解决方案 | 下腰痛患者 | 机器学习 | 下腰痛 | EEG和sEMG信号处理 | GAN-Convolution-Transformer, ETLSTM | EEG和sEMG信号 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1007 | 2025-05-13 |
Accurate phenotyping of luminal A breast cancer in magnetic resonance imaging: A new 3D CNN approach
2025-May, Computers in biology and medicine
IF:7.0Q1
DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.109903
PMID:40054167
|
research paper | 本研究提出了一种基于3D CNN的新方法，用于在MRI中准确表型luminal A型乳腺癌 | 提出了一种基于定量医学成像生物标志物（QIB）的新3D CNN模型，用于诊断luminal A型乳腺癌，其性能优于现有方法 | 数据集中存在类别不平衡问题，采用了类别加权策略进行缓解 | 提高luminal A型乳腺癌的诊断准确性和效率，为患者制定个性化治疗方案 | luminal A型乳腺癌和非luminal A型病变 | digital pathology | breast cancer | MRI | 3D CNN | 3D volumetric MRI images | 公共领域MRI乳腺癌数据集（Duke-Breast-Cancer-MRI） | NA | NA | NA | NA |
| 1008 | 2025-05-13 |
A multi-stage fusion deep learning framework merging local patterns with attention-driven contextual dependencies for cancer detection
2025-May, Computers in biology and medicine
IF:7.0Q1
DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.109916
PMID:40054172
|
research paper | 提出了一种多阶段融合深度学习框架，结合局部模式和注意力驱动的上下文依赖，用于癌症检测 | 提出了PADBSRNet模型和PADBSRNet-ViT混合方法，整合了多种注意力机制和特征融合策略，有效提取局部-全局上下文特征 | 未提及具体局限性 | 提高癌症诊断的速度和准确性 | 脑肿瘤、皮肤癌和肺癌 | digital pathology | brain tumor, skin cancer, lung cancer | deep learning | PADBSRNet, ViT | image | Figshare Brain Tumor Dataset, IQ-OTH/NCCD Dataset, Skin Cancer: Malignant vs. Benign Dataset | NA | NA | NA | NA |
| 1009 | 2025-05-13 |
Artificial intelligence applied to epilepsy imaging: Current status and future perspectives
2025-May, Revue neurologique
IF:2.8Q2
DOI:10.1016/j.neurol.2025.03.006
PMID:40175210
|
review | 本文综述了人工智能在癫痫影像学中的应用现状及未来展望 | 探讨了深度学习和机器学习在癫痫影像学中的多种应用，包括病灶检测、癫痫灶的侧向化和定位、术后结果预测以及癫痫患者与健康个体的自动区分 | 需要严格的数据监管措施以确保患者数据安全，且依赖大规模数据集 | 提升癫痫的诊断和治疗水平 | 癫痫影像学数据 | 数字病理 | 癫痫 | 深度学习（DL）和机器学习（ML） | NA | 神经影像数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1010 | 2025-10-07 |
Unlocking new frontiers in epilepsy through AI: From seizure prediction to personalized medicine
2025-May, Epilepsy & behavior : E&B
IF:2.3Q2
DOI:10.1016/j.yebeh.2025.110327
PMID:40043598
|
综述 | 探讨人工智能在癫痫护理中的革命性作用，包括癫痫发作检测、诊断精度提升和个性化治疗 | 系统阐述AI技术在癫痫管理中的综合应用前景及多学科协作推进临床实施的新范式 | 模型准确性、可解释性存在挑战，在不同患者群体中的适用性仍需验证 | 评估人工智能在癫痫护理领域的转化潜力及实施路径 | 癫痫患者护理与管理体系 | 机器学习 | 癫痫 | 脑电图分析 | 机器学习,深度学习 | 脑电图信号 | NA | NA | NA | 准确性,可解释性 | NA |
| 1011 | 2025-05-13 |
Artificial intelligence for the detection of interictal epileptiform discharges in EEG signals
2025-May, Revue neurologique
IF:2.8Q2
DOI:10.1016/j.neurol.2025.04.001
PMID:40221359
|
review | 本文回顾了利用人工智能技术检测脑电图信号中的间歇性癫痫样放电（IEDs）的各种方法，评估了它们的性能和局限性 | 探讨了从传统机器学习到深度学习技术在IED检测中的应用，并强调了AI工具在临床工作流程中的整合 | 需要公开代码、标准化数据集和指标，以优化临床实施 | 提高间歇性癫痫样放电（IEDs）检测的准确性和效率 | 脑电图（EEG）信号中的间歇性癫痫样放电（IEDs） | 自然语言处理 | 癫痫 | 深度学习，传统机器学习 | NA | EEG信号 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1012 | 2025-05-12 |
Using explainable machine learning to predict the irritation and corrosivity of chemicals on eyes and skin
2025-May-15, Toxicology letters
IF:2.9Q2
DOI:10.1016/j.toxlet.2025.03.008
PMID:40180199
|
研究论文 | 本研究采用可解释的机器学习方法预测化学物质对眼睛和皮肤的刺激性和腐蚀性 | 结合大量实验数据开发多种机器学习和深度学习模型，并通过多层次的解释性分析提供预测结果的深入见解 | 模型在外部验证集上的平衡准确率分别为73.0%和75.1%，仍有提升空间 | 评估农药、化妆品和眼科药物中化学物质的潜在刺激性 | 化学物质对眼睛和皮肤的刺激性和腐蚀性 | 机器学习 | NA | 机器学习和深度学习 | 多种机器学习和深度学习模型 | 实验数据 | 3316个眼刺激实验数据点和3080个皮肤刺激实验数据点 | NA | NA | NA | NA |
| 1013 | 2025-05-12 |
Quantitative analysis and clinical determinants of orthodontically induced root resorption using automated tooth segmentation from CBCT imaging
2025-May-08, BMC oral health
IF:2.6Q1
DOI:10.1186/s12903-025-06052-9
PMID:40340630
|
research paper | 本研究应用深度学习和CBCT技术定量分析正畸诱导的牙根吸收（OIRR）及其风险因素，以提高评估的准确性和效率 | 利用深度学习自动分割CBCT图像中的牙齿，实现OIRR的精确量化，并分析其临床影响因素 | 研究样本量较小（108例），且部分因素对牙根吸收的解释方差较低（3%至15.4%） | 提高正畸诱导牙根吸收的评估准确性和临床决策支持 | 108名正畸患者的CBCT扫描数据 | digital pathology | geriatric disease | CBCT成像 | 深度学习模型 | 3D图像 | 108名正畸患者 | NA | NA | NA | NA |
| 1014 | 2025-05-12 |
Hearing vocals to recognize schizophrenia: speech discriminant analysis with fusion of emotions and features based on deep learning
2025-May-08, BMC psychiatry
IF:3.4Q2
DOI:10.1186/s12888-025-06888-z
PMID:40340671
|
研究论文 | 开发了一种基于深度学习的精神分裂症语音判别模型，结合不同情感刺激和特征 | 结合不同情感刺激和特征融合，提高了精神分裂症检测的准确性和特异性 | 样本量相对较小，且仅使用固定文本进行语音分析 | 提高精神分裂症的准确检测 | 精神分裂症患者和健康对照者 | 自然语言处理 | 精神分裂症 | log-Mel频谱图和MFCCs提取 | CNN | 语音 | 156名精神分裂症患者和74名健康对照者 | NA | NA | NA | NA |
| 1015 | 2025-05-12 |
Optimizing the dynamic treatment regime of outpatient rehabilitation in patients with knee osteoarthritis using reinforcement learning
2025-May-08, Journal of neuroengineering and rehabilitation
IF:5.2Q1
DOI:10.1186/s12984-025-01609-9
PMID:40340812
|
研究论文 | 本研究通过构建膝关节骨关节炎数据库并应用强化学习算法，开发了一种动态治疗推荐系统，以优化膝关节骨关节炎的个性化治疗方案 | 结合特征选择和强化学习技术，提出了一种创新的治疗方法优化方案，为慢性病管理提供了新的可能性 | 研究依赖于模拟实验验证算法有效性，实际临床应用效果有待进一步验证 | 优化膝关节骨关节炎患者的门诊康复动态治疗方案 | 膝关节骨关节炎患者 | 机器学习 | 膝关节骨关节炎 | 随机森林特征选择，强化学习算法（DDPG、DQN、BCQ） | DDPG、DQN、BCQ | 临床问卷数据 | 大量临床数据（具体数量未提及） | NA | NA | NA | NA |
| 1016 | 2025-05-12 |
A multi-label deep residual shrinkage network for high-density surface electromyography decomposition in real-time
2025-May-08, Journal of neuroengineering and rehabilitation
IF:5.2Q1
DOI:10.1186/s12984-025-01639-3
PMID:40340912
|
研究论文 | 提出了一种名为ML-DRSNet的新型实时高密度表面肌电图分解算法，结合多标签学习和深度残差收缩网络以提高准确性和降低延迟 | 首次将多标签学习与深度残差收缩网络(DRSNet)结合用于HD-sEMG分解，显著提高了分解精度并降低了延迟 | 仅在一个公共sEMG数据集上进行了评估，需要更多临床数据验证 | 提高表面肌电图分解的准确性和实时性 | 运动单位尖峰序列(MUSTs) | 生物医学信号处理 | 神经肌肉疾病 | 高密度表面肌电图(HD-sEMG) | 深度残差收缩网络(DRSNet), 多标签深度卷积神经网络(ML-DCNN) | 生物电信号 | 公共sEMG数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 1017 | 2025-05-12 |
Predicting adenine base editing efficiencies in different cellular contexts by deep learning
2025-May-08, Genome biology
IF:10.1Q1
DOI:10.1186/s13059-025-03586-7
PMID:40340964
|
研究论文 | 本研究通过深度学习模型BEDICT2.0预测腺嘌呤碱基编辑在不同细胞环境中的效率 | 开发了BEDICT2.0深度学习模型，能够高精度预测腺嘌呤碱基编辑在细胞系和肝脏中的效率，并验证了其在体外和体内环境中的适用性 | 模型在细胞系和肝脏中的预测准确性存在差异，且未在其他类型的细胞或组织中验证 | 预测腺嘌呤碱基编辑在不同细胞环境中的效率，以纠正致病突变 | 腺嘌呤碱基编辑（ABEs）在细胞系和鼠肝脏中的应用 | 机器学习 | NA | 腺嘌呤碱基编辑（ABEs）、深度测序 | 深度学习模型（BEDICT2.0） | 基因序列数据 | 2,195个致病突变和12,000个引导RNA | NA | NA | NA | NA |
| 1018 | 2025-05-12 |
The published role of artificial intelligence in drug discovery and development: a bibliometric and social network analysis from 1990 to 2023
2025-May-08, Journal of cheminformatics
IF:7.1Q1
DOI:10.1186/s13321-025-00988-4
PMID:40341055
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研究论文 | 本文通过文献计量和社交网络分析方法，系统分析了1990年至2023年间人工智能在药物发现和开发中的应用，揭示了该领域的演变、趋势和关键贡献者 | 首次全面分析了AI在药物发现和开发领域的文献计量特征，识别了高产作者、活跃机构、高影响力期刊以及国际合作模式 | 研究仅基于Web of Science数据库，可能未涵盖所有相关文献 | 系统分析AI在药物发现和开发领域的应用，理解该领域的演变、趋势和关键贡献者 | 1990-2023年间发表的4059篇科学文献，涉及13932位作者和1071种期刊 | 药物发现与开发 | NA | 文献计量分析、社交网络分析 | NA | 文献数据 | 4059篇科学出版物 | NA | NA | NA | NA |
| 1019 | 2025-05-12 |
Effective data selection via deep learning processes and corresponding learning strategies in ultrasound image classification
2025-May-08, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-00416-5
PMID:40341123
|
research paper | 本研究提出了一种通过深度学习和创新学习策略优化数据选择的新方法，以增强迁移学习在医学影像分类中的应用 | 提出了一种两阶段网络架构，通过原始网络和True网络的协同工作，优化数据选择并提高分类准确性，无需额外训练数据 | 方法在数据集已达上限且无法扩展的情况下特别有效，但在数据量充足的情况下可能优势不明显 | 提高数据有限情况下医学影像分类的迁移学习效果 | 甲状腺结节超声图像和皮肤镜图像 | computer vision | 甲状腺疾病 | 深度学习 | ResNet101, Vision Transformer, CNN | image | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1020 | 2025-05-12 |
Real time intelligent garbage monitoring and efficient collection using Yolov8 and Yolov5 deep learning models for environmental sustainability
2025-May-08, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-99885-x
PMID:40341180
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研究论文 | 本文提出了一种基于YOLOv8和YOLOv5深度学习模型的实时智能垃圾监测和高效收集系统，以应对城市垃圾管理问题 | 采用两阶段轻量级深度学习模型（YOLOv5和YOLOv8）进行垃圾分类，显著减少参数和计算成本，同时提高垃圾检测和分类的准确性 | 需要进一步研究目标遮挡问题、CPU和GPU硬件优化以及机器人系统集成 | 提高城市垃圾管理的效率和准确性，促进环境可持续发展 | 城市中的垃圾箱及其内部和外部的垃圾 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | YOLOv8, YOLOv5, EfficientNet | 图像 | 公共数据集和新构建的垃圾数据集 | NA | NA | NA | NA |