深度学习在生物医药领域中的应用
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当前共找到 1339 篇文献，本页显示第 221 - 240 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 221 | 2025-07-09 |
The Role of Artificial Intelligence and Machine Learning Applications in Emergency Surgery: A Systematic Review of Diagnostic Accuracy and Clinical Outcomes
2025-Jun, Cureus
DOI:10.7759/cureus.85386
PMID:40621368
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系统综述 | 本文系统评估了人工智能和机器学习在急诊手术中的诊断准确性和临床效果 | 首次系统评估AI在急诊手术多个关键领域的应用效果，包括阑尾炎管理、急诊腹部手术风险评估等 | 仅纳入2015-2025年间英文文献，可能存在发表偏倚 | 评估机器学习在急诊患者识别和AI诊断方法相比传统方法的有效性 | 急诊手术患者 | 医疗AI | 急诊外科疾病 | 深度学习、自然语言处理 | 机器学习模型 | 医疗记录、临床数据 | 19项符合条件的研究（初始2791篇文献） |
| 222 | 2025-07-09 |
A Fundamental Study on the Removal of Vascular Pulsation Artifacts Using U-Net-Based Deep Neural Network
2025-Jun, Cureus
DOI:10.7759/cureus.85400
PMID:40621369
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研究论文 | 本研究提出了一种基于U-Net的深度神经网络，用于减少血管搏动引起的伪影 | 首次将深度学习应用于STIR图像中血管搏动引起的流动伪影减少 | 需要进一步详细评估以开发适合临床应用的方法 | 减少磁共振成像中血管搏动引起的伪影 | 15名成年志愿者的下肢STIR图像 | 医学图像处理 | NA | 磁共振成像(MRI), 短时反转恢复(STIR) | U-Net | 图像 | 15名成年志愿者 |
| 223 | 2025-07-09 |
A Commentary on "Deep Learning-Enhanced Hand Grip and Release Test for Degenerative Cervical Myelopathy: Shortening Assessment Duration to 6 Seconds"
2025-Jun, Neurospine
IF:3.8Q1
DOI:10.14245/ns.2550126.063
PMID:40625020
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 224 | 2025-07-09 |
From Surface to Deep Learning: Gamified Mobile Education for Subcutaneous and Intramuscular Injection Skills
2025-Jun, Medical science educator
IF:1.9Q2
DOI:10.1007/s40670-025-02323-w
PMID:40625998
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研究论文 | 本研究探讨了基于游戏的移动应用程序对护理学生在皮下和肌肉注射技能上的影响 | 引入了基于游戏的移动应用程序来提升护理学生的实践技能和知识保留 | 样本量相对较小，仅涉及129名学生 | 评估游戏化学习在护理教育中对学生表现和学习方法的影响 | 护理学生 | 教育技术 | NA | 游戏化学习 | NA | 问卷调查和技能表现列表 | 129名护理学生（64名实验组，65名对照组） |
| 225 | 2025-07-08 |
Hybrid strategy of coronary atherosclerosis characterization with T1-weighted MRI and CT angiography to non-invasively predict periprocedural myocardial injury
2025-Jun-30, European heart journal. Cardiovascular Imaging
DOI:10.1093/ehjci/jeaf116
PMID:40241659
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研究论文 | 本研究探讨了结合T1加权MRI和CT血管造影的混合策略在非侵入性预测围手术期心肌损伤中的应用 | 首次提出将MRI与CCTA结合的混合策略，显著提高了PMI的预测准确性 | 样本量相对较小（120名患者），且仅针对特定患者群体（计划进行择期PCI的患者） | 探索结合MRI和CCTA的混合策略在预测围手术期心肌损伤中的效果 | 120名计划进行择期PCI的患者（共132个病变） | 数字病理学 | 心血管疾病 | T1加权MRI、CT血管造影（CCTA） | 深度学习 | 医学影像 | 120名患者（132个病变） |
| 226 | 2025-07-08 |
A comparative study of robustness to noise and interpretability in U-Net-based denoising of Raman spectra
2025-Jun-27, Spectrochimica acta. Part A, Molecular and biomolecular spectroscopy
DOI:10.1016/j.saa.2025.126577
PMID:40618630
|
研究论文 | 本研究比较了基于U-Net的拉曼光谱去噪模型在不同噪声条件下的鲁棒性和可解释性 | 通过使用不同积分时间获取的噪声水平不同的光谱进行训练，提高了模型的泛化能力，并应用可解释性技术揭示了模型处理光谱数据的机制 | 仅比较了单一条件和多条件两种训练策略，未探索更多训练策略的可能性 | 研究不同训练策略对U-Net模型在拉曼光谱去噪中的泛化能力和可解释性的影响 | 拉曼光谱数据 | 机器学习 | NA | 拉曼光谱 | U-Net | 光谱数据 | NA |
| 227 | 2025-07-08 |
Epicardial adipose tissue, myocardial remodelling and adverse outcomes in asymptomatic aortic stenosis: a post hoc analysis of a randomised controlled trial
2025-Jun-26, Heart (British Cardiac Society)
DOI:10.1136/heartjnl-2024-324925
PMID:40050004
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研究论文 | 本研究通过事后分析探讨了心外膜脂肪组织与无症状主动脉瓣狭窄严重程度、进展、心肌重构及死亡率的关系 | 首次使用全自动深度学习软件量化心外膜脂肪组织，并探讨其与主动脉瓣狭窄患者预后的关联 | 样本量较小（124例患者），且为事后分析研究 | 探究心外膜脂肪组织在主动脉瓣狭窄中的作用 | 无症状轻度至重度主动脉瓣狭窄患者 | 数字病理学 | 心血管疾病 | CT血管造影 | 深度学习 | 医学影像 | 124例无症状主动脉瓣狭窄患者 |
| 228 | 2025-07-08 |
Attention-based deep learning for analysis of pathology images and gene expression data in lung squamous premalignant lesions
2025-Jun-12, medRxiv : the preprint server for health sciences
DOI:10.1101/2025.06.06.25328492
PMID:40585088
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研究论文 | 提出一种基于transformer的框架，结合转录组学和组织学模式，区分支气管发育不良或更严重的病变与正常、增生和化生 | 首次提出一种灵活利用转录组学和组织学模式的transformer框架，用于区分支气管发育不良或更严重的病变 | 模型训练基于二元标签，可能无法完全捕捉病变的连续谱系 | 开发一种能够区分支气管发育不良或更严重病变的深度学习框架 | 支气管前恶性病变 | 数字病理学 | 肺癌 | RNA-seq | transformer | 图像和基因表达数据 | 来自4项研究的数据，包括高风险肺癌患者的支气管活检H&E全切片图像和批量基因表达数据 |
| 229 | 2025-07-08 |
GAN Inversion for Data Augmentation to Improve Colonoscopy Lesion Classification
2025-Jun, IEEE journal of biomedical and health informatics
IF:6.7Q1
DOI:10.1109/JBHI.2024.3397611
PMID:38713568
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research paper | 本研究探讨了使用GAN反转生成的合成图像进行数据增强，以解决结肠镜检查病变分类中标注数据不足的问题 | 通过GAN反转在语义丰富且解耦的潜在空间中操作图像对，生成保持相同标签的合成图像，并进行图像模态转换和病变形状插值，提高了结肠息肉分类性能 | 未明确提及具体样本量限制或模型泛化能力的详细评估 | 提高结肠镜检查中病变分类的深度学习模型性能 | 结肠镜检查图像中的息肉病变 | digital pathology | colon cancer | GAN inversion, style transfer, image interpolation | GAN | image | NA |
| 230 | 2025-07-07 |
ChatGPT-Assisted Deep Learning Models for Influenza-Like Illness Prediction in Mainland China: Time Series Analysis
2025-Jun-27, Journal of medical Internet research
IF:5.8Q1
DOI:10.2196/74423
PMID:40577658
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研究论文 | 本研究评估了多种深度学习模型在中国大陆流感样疾病(ILI)阳性率预测中的表现，并探索了ChatGPT在模型开发中的辅助作用 | 首次将ChatGPT辅助开发应用于流感预测领域，比较了5种不同深度学习架构在ILI预测中的表现 | 在北方地区的预测误差仍然较高(MAPE>400%)，部分模型在北方地区表现不稳定 | 评估深度学习模型在流感预测中的性能并探索ChatGPT的辅助作用 | 中国大陆2014-2024年的ILI阳性率数据 | 机器学习 | 流感 | 时间序列分析 | LSTM, N-BEATS, Transformer, TFT, TiDE | 时间序列数据 | 2014-2024年中国国家流感中心数据库的ILI数据(2014-2023年训练，2024年1-39周测试) |
| 231 | 2025-07-07 |
Deep Learning for Detecting Dental Plaque and Gingivitis From Oral Photographs: A Systematic Review
2025-Jun-26, Community dentistry and oral epidemiology
IF:1.8Q3
DOI:10.1111/cdoe.70001
PMID:40571994
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系统综述 | 本文系统评估了深度学习模型在利用口腔内RGB照片检测牙菌斑和牙龈炎方面的性能 | 深度学习模型在牙菌斑检测任务中表现优于牙医，尤其是在未使用显色剂的情况下 | 缺乏外部测试、多中心研究和报告一致性，影响了模型在现实世界中的适用性 | 评估深度学习模型在口腔疾病检测中的应用效果 | 牙菌斑和牙龈炎 | 数字病理学 | 牙周病 | 深度学习 | DL | 图像 | 23项符合纳入标准的研究 |
| 232 | 2025-07-07 |
Uncovering the genetic basis of glioblastoma heterogeneity through multimodal analysis of whole slide images and RNA sequencing data
2025-Jun-26, Artificial intelligence in medicine
IF:6.1Q1
DOI:10.1016/j.artmed.2025.103191
PMID:40617061
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研究论文 | 通过多模态深度学习分析全切片图像和RNA测序数据，揭示胶质母细胞瘤异质性的遗传基础 | 结合全切片图像和RNA测序数据，引入新方法编码RNA测序数据，识别与胶质母细胞瘤进展模式相关的特定遗传特征 | NA | 研究胶质母细胞瘤异质性的遗传机制 | 胶质母细胞瘤 | 数字病理学 | 胶质母细胞瘤 | RNA-seq | 多模态深度学习 | 图像、RNA测序数据 | NA |
| 233 | 2025-07-07 |
AML diagnostics in the 21st century: Use of AI
2025-Jun-16, Seminars in hematology
IF:5.0Q1
|
review | 本文综述了人工智能（AI）在21世纪急性髓系白血病（AML）诊断中的关键作用，探讨了其进展、挑战及未来前景 | AI技术如深度学习（DL）和机器学习（ML）正在革新复杂诊断数据的解读，包括使用DL分类器或自动核型分析等工具，以及大型语言模型（LLM）在高效数据处理和临床决策中的应用 | AI驱动诊断需要透明度和可解释性，同时面临监管障碍、数据隐私问题及系统间互操作性等挑战 | 探讨AI在AML诊断中的应用及其潜力 | 急性髓系白血病（AML）的诊断方法 | 数字病理学 | 白血病 | 深度学习（DL）、机器学习（ML）、大型语言模型（LLM） | DL、ML、LLM | 诊断数据 | NA |
| 234 | 2025-03-11 |
A Need for Multi-Institutional Collaboration for Deep Learning-Driven Assessment of Osteosarcoma Treatment Response
2025-Jun, The American journal of pathology
DOI:10.1016/j.ajpath.2025.02.002
PMID:40056973
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 235 | 2025-07-06 |
An Integrated Framework for Automated Image Segmentation and Personalized Wall Stress Estimation of Abdominal Aortic Aneurysms
2025-Jun-12, Research square
DOI:10.21203/rs.3.rs-6630234/v1
PMID:40585219
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研究论文 | 提出一个集成框架，用于自动分割腹部主动脉瘤（AAA）图像并个性化估计壁应力 | 结合基于块的扩张改进U-Net模型、非线性弹性膜分析（NEMA）和非均匀有理B样条（NURBS）来精确分割和估计AAA壁应力 | 未提及样本量或具体临床验证结果 | 开发自动化方法以改进腹部主动脉瘤的监测和手术规划 | 腹部主动脉瘤（AAA）患者 | 数字病理学 | 心血管疾病 | CT血管造影（CTA） | 改进的U-Net模型 | 图像 | NA |
| 236 | 2025-07-06 |
Multicenter Histology Image Integration and Multiscale Deep Learning for Machine Learning-Enabled Pediatric Sarcoma Classification
2025-Jun-11, medRxiv : the preprint server for health sciences
DOI:10.1101/2025.06.10.25328700
PMID:40585079
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研究论文 | 本研究开发了一种基于深度学习的计算流程，用于从数字化组织学切片中准确分类儿科肉瘤亚型 | 采用先进的ViT基础模型（UNI、CONCH）和多尺度特征提升分类准确性，同时优化了轻量级SAMPLER分类器 | 研究依赖于有限的数据集（867张全切片图像），且仅针对特定儿科肉瘤亚型 | 开发一种计算流程以准确分类儿科肉瘤亚型，减少诊断中的观察者间变异 | 儿科肉瘤的数字化组织学切片 | 数字病理学 | 儿科肉瘤 | 深度学习 | CNN, ViT, SAMPLER | 图像 | 867张全切片图像（来自三个医疗中心和儿童肿瘤学组） |
| 237 | 2025-07-05 |
Extracting True Virus SERS Spectra and Augmenting Data for Improved Virus Classification and Quantification
2025-Jun-27, ACS sensors
IF:8.2Q1
DOI:10.1021/acssensors.4c03397
PMID:40382719
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研究论文 | 本文开发了一种深度学习框架，利用双神经网络提取真实的病毒SERS光谱并估计12种不同呼吸道病毒在水中的浓度系数，以提高病毒分类和定量分析的准确性 | 提出了一种深度学习框架，能够提取真实的病毒SERS光谱并估计浓度系数，从而增强光谱数据集，显著提高了分类和定量分析的准确性 | 研究主要基于水中的病毒样本，虽然在唾液背景中也进行了测试，但其他生物样本中的适用性仍需进一步验证 | 提高基于SERS的病毒分类和定量分析的准确性和灵敏度 | 12种不同的呼吸道病毒 | 机器学习 | 呼吸道病毒感染 | 表面增强拉曼光谱(SERS) | XGBoost | 光谱数据 | 12种不同呼吸道病毒的光谱数据 |
| 238 | 2025-07-04 |
Rethinking deep learning in bioimaging through a data centric lens
2025-Jun-26, Npj imaging..
DOI:10.1038/s44303-025-00092-0
PMID:40604161
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 239 | 2025-07-05 |
Towards effective and efficient machine learning models for schistosomiasis diagnosis in microscopic images
2025-Jun-25, Experimental parasitology
IF:1.4Q3
DOI:10.1016/j.exppara.2025.108967
PMID:40578420
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研究论文 | 本研究提出了一种结合深度学习和传统机器学习技术的自动化解决方案，用于在显微镜图像中识别曼氏血吸虫卵 | 结合DL-based目标检测方法和经典ML技术及HOG特征提取，提出了一种集成投票机制的机器学习模型方案 | 研究基于特定数据集，外部验证数据有限 | 提高曼氏血吸虫病的诊断效率和准确性 | 曼氏血吸虫卵的显微镜图像 | 计算机视觉 | 血吸虫病 | Kato-Katz寄生虫学技术 | Faster R-CNN with ResNet-50 | 图像 | 1100张图像 |
| 240 | 2025-07-05 |
EEG-Based Classification of Parkinson's Disease With Freezing of Gait Using Midfrontal Beta Oscillations
2025-Jun-20, Journal of integrative neuroscience
IF:2.5Q3
DOI:10.31083/JIN39023
PMID:40613373
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研究论文 | 本研究利用脑电图（EEG）信号中的中额叶β振荡特征，结合机器学习和深度学习方法，对帕金森病伴随冻结步态（PDFOG+）与不伴随冻结步态（PDFOG-）的患者进行分类 | 首次将中额叶β振荡特征与LSTM时间建模相结合，作为区分PDFOG+和PDFOG-的潜在EEG生物标志物 | 样本量相对较小（共82名受试者），且仅使用静息态EEG数据 | 开发更有效的帕金森病相关步态障碍诊断工具和治疗策略 | 帕金森病患者（41名PDFOG+和41名PDFOG-） | 机器学习 | 帕金森病 | EEG | LR, RF, XGBoost, CatBoost, LSTM | EEG信号 | 82名受试者（41名PDFOG+和41名PDFOG-） |