深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 1237 篇文献，本页显示第 281 - 300 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 281 | 2025-10-06 |
Revolutionizing gastroenterology and hepatology with artificial intelligence: From precision diagnosis to equitable healthcare through interdisciplinary practice
2025-Jun-28, World journal of gastroenterology
IF:4.3Q1
DOI:10.3748/wjg.v31.i24.108021
PMID:40599184
|
综述 | 本文探讨人工智能在胃肠病学和肝病学领域的应用现状、挑战及未来发展前景 | 提出通过联邦学习解决数据稀缺问题，整合生成式AI和数字孪生技术，建立统一伦理/监管框架以加速AI在初级保健中的应用 | 模型泛化能力受限于碎片化数据集，罕见病（如儿科肝病）算法性能因训练数据不足而受限，存在偏见、问责制和患者隐私等未解决的伦理问题 | 推动人工智能在消化系统疾病精准诊疗和医疗公平性方面的应用 | 胃肠病和肝病患者，包括胃癌、结直肠息肉、肝纤维化、脂肪肝、肝细胞癌和炎症性肠病等 | 数字病理学 | 胃肠疾病,肝病 | 深度学习,影像组学,多模态数据整合,联邦学习 | 深度学习模型 | 内窥镜图像,医学影像,多模态数据 | NA | NA | 注意力热图可视化 | 诊断准确性 | NA |
| 282 | 2025-10-06 |
Deep learning for hydrocephalus prognosis: Advances, challenges, and future directions: A review
2025-Jun-27, Medicine
IF:1.3Q2
DOI:10.1097/MD.0000000000043082
PMID:40587678
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综述 | 探讨深度学习在脑积水的诊断和预后预测中的应用、挑战及未来发展方向 | 系统梳理深度学习在脑积水预后预测中的技术优势，重点关注基于影像、生化和结构化数据的多模态模型 | NA | 探索深度学习在脑积水精准医疗和个体化治疗中的应用潜力 | 脑积水患者 | 医学影像分析 | 脑积水 | 磁共振成像 | CNN | 医学影像, 生化数据, 结构化数据 | NA | NA | NA | 准确率, 敏感性, 特异性 | NA |
| 283 | 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
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 284 | 2025-10-06 |
Learning from small datasets-review of workshop 6 of the 10th International BCI Meeting 2023
2025-Jun-24, Journal of neural engineering
IF:3.7Q2
DOI:10.1088/1741-2552/addf80
PMID:40456256
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综述 | 回顾第10届国际脑机接口会议2023年第6研讨会关于小数据集训练机器学习模型的内容 | 聚焦脑机接口领域小数据集训练的最新方法，涵盖传统机器学习和深度学习技术 | NA | 探索减少脑机接口校准时间的方法，通过最小化新数据点来训练解码器模型 | 脑机接口解码器模型的训练方法 | 机器学习 | NA | 脑机接口技术 | 分类模型,回归模型 | 脑电信号数据 | 小数据集 | Python | NA | NA | NA |
| 285 | 2025-10-06 |
Fast intraoperative detection of primary central nervous system lymphoma and differentiation from common central nervous system tumors using stimulated Raman histology and deep learning
2025-Jun-21, Neuro-oncology
IF:16.4Q1
DOI:10.1093/neuonc/noae270
PMID:39673805
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研究论文 | 结合受激拉曼组织学与深度学习技术，实现术中快速检测原发性中枢神经系统淋巴瘤并与其他中枢神经系统肿瘤区分 | 首次将便携式拉曼散射显微镜与深度学习相结合，在3分钟内生成虚拟H&E样图像，实现术中快速准确诊断 | 研究样本来自四个三级国际医疗中心，需要进一步验证在更广泛医疗机构的适用性 | 开发快速术中诊断方法，准确区分原发性中枢神经系统淋巴瘤与其他中枢神经系统病变 | 中枢神经系统肿瘤和非肿瘤性病变组织样本，包括原发性中枢神经系统淋巴瘤、IDH野生型弥漫性胶质瘤和脑转移瘤 | 数字病理学 | 中枢神经系统淋巴瘤 | 受激拉曼组织学(SRH) | 深度学习 | 图像 | 54,000个SRH斑块图像，来自多个前瞻性国际多中心队列和独立测试队列 | NA | RapidLymphoma（基于自监督学习策略） | 平衡准确率, 敏感性, 特异性 | NA |
| 286 | 2025-10-06 |
Validation of an artificial intelligence-based algorithm for predictive performance and risk stratification of sepsis using real-world data from hospitalised patients: a prospective observational study
2025-Jun-20, BMJ health & care informatics
IF:4.1Q2
DOI:10.1136/bmjhci-2024-101353
PMID:40541404
|
研究论文 | 本研究通过前瞻性观察研究验证了基于深度学习的VC-SEPS算法在脓毒症预测和风险分层方面的性能 | 首次前瞻性比较医疗人工智能算法与传统评分系统在脓毒症预测中的表现，并验证了VC-SEPS算法的早期预测能力 | 研究仅基于单中心数据，样本量相对有限 | 验证VC-SEPS算法在脓毒症早期预测和风险分层中的性能 | 住院患者的电子病历数据 | 医疗人工智能 | 脓毒症 | 深度学习 | 深度学习算法 | 电子病历数据 | 6,455名患者（其中325名确诊脓毒症） | NA | VC-SEPS | AUC | NA |
| 287 | 2025-10-06 |
Prenatal detection of congenital heart defects using the deep learning-based image and video analysis: protocol for Clinical Artificial Intelligence in Fetal Echocardiography (CAIFE), an international multicentre multidisciplinary study
2025-Jun-05, BMJ open
IF:2.4Q1
DOI:10.1136/bmjopen-2025-101263
PMID:40473283
|
研究论文 | 本研究旨在开发基于深度学习的AI模型，通过分析胎儿超声图像和视频实时检测先天性心脏病 | 建立国际多中心多学科合作框架，整合回顾性和前瞻性超声扫描数据，开发实时检测胎儿先天性心脏病的AI模型 | 先天性心脏病罕见且异质性强，超声数据有限，目前AI模型检测准确性尚不足以满足临床应用需求 | 开发支持临床医生实时检测胎儿先天性心脏病的AI模型，特别是在专科资源匮乏地区 | 正常胎儿心脏和患有先天性心脏病的胎儿 | 计算机视觉 | 先天性心脏病 | 超声扫描 | 深度学习 | 图像,视频 | 16,400例回顾性和前瞻性超声扫描（13,000例正常心脏，1,000例先天性心脏病回顾性数据；2,000例正常心脏，400例主要先天性心脏病前瞻性数据） | NA | NA | 灵敏度,特异性,准确度,阳性预测值,阴性预测值 | NA |
| 288 | 2025-07-04 |
Retraction: A deep learning model for estimating sedation levels using heart rate variability and vital signs: a retrospective cross-sectional study at a center in South Korea
2025-Jun-02, Acute and critical care
IF:1.7Q3
DOI:10.4266/acc.2024.01200.r1
PMID:40602482
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 289 | 2025-10-06 |
Subclinical tremor differentiation using long short-term memory networks
2025-Jun, Physical and engineering sciences in medicine
IF:2.4Q2
DOI:10.1007/s13246-025-01526-0
PMID:39992543
|
研究论文 | 本研究开发了一种基于LSTM网络的深度学习模型，用于区分帕金森病、特发性震颤和正常生理性震颤的亚临床震颤 | 首次将LSTM网络应用于亚临床震颤分类，在低振幅震颤分类准确率上比现有方法提升30-50% | 需要在更大、更多样化的数据集上进行验证，包括动作性震颤，模型可解释性有待提升 | 开发人工智能模型来区分帕金森病、特发性震颤和正常生理性震颤的亚临床震颤 | 51名帕金森病患者、15名特发性震颤患者和58名正常受试者的亚临床震颤数据 | 机器学习 | 帕金森病 | 惯性传感器数据采集 | LSTM | 时序传感器数据 | 124名受试者（51名PD、15名ET、58名正常） | NA | LSTM | 准确率 | NA |
| 290 | 2025-10-06 |
FaceAge, a deep learning system to estimate biological age from face photographs to improve prognostication: a model development and validation study
2025-Jun, The Lancet. Digital health
DOI:10.1016/j.landig.2025.03.002
PMID:40345937
|
研究论文 | 开发并验证了FaceAge深度学习系统，通过面部照片估计生物年龄以改善癌症患者预后预测 | 首个通过面部照片深度学习估计生物年龄并验证其在癌症预后中临床价值的系统 | 需要更大规模队列验证，尚未确认在其他疾病患者中的适用性 | 开发从面部照片估计生物年龄的深度学习系统并验证其临床预后价值 | 健康个体和癌症患者的面部照片数据 | 计算机视觉 | 癌症 | 深度学习 | CNN | 图像 | 训练集58,851名健康个体，验证集6,196名癌症患者 | NA | NA | 风险比, p值, 曲线下面积 | NA |
| 291 | 2025-10-06 |
The value of artificial intelligence in PSMA PET: a pathway to improved efficiency and results
2025-Jun, The quarterly journal of nuclear medicine and molecular imaging : official publication of the Italian Association of Nuclear Medicine (AIMN) [and] the International Association of Radiopharmacology (IAR), [and] Section of the Society of...
DOI:10.23736/S1824-4785.25.03640-4
PMID:40444499
|
系统综述 | 本系统综述探讨人工智能在前列腺特异性膜抗原PET扫描中提高准确性和效率的潜力 | 全面评估AI在PSMA PET扫描中应用的现状和潜力，涵盖多种AI算法及其在前列腺癌转移检测中的表现 | 纳入研究数量有限（22项），性能存在显著变异性，部分算法具有'黑箱'特性，需要更大规模的前瞻性研究 | 评估人工智能在PSMA PET扫描中改善前列腺癌转移检测准确性和效率的潜力 | 前列腺癌患者的前列腺特异性膜抗原PET扫描数据 | 医学影像分析 | 前列腺癌 | PSMA PET扫描 | 机器学习,深度学习,卷积神经网络 | PET影像数据 | 22项研究（包含前瞻性和回顾性设计） | NA | CNN | 敏感性,准确率,AUC,阳性预测值 | NA |
| 292 | 2025-10-06 |
Refined selection of individuals for preventive cardiovascular disease treatment with a transformer-based risk model
2025-Jun, The Lancet. Digital health
DOI:10.1016/j.landig.2025.03.005
PMID:40461349
|
研究论文 | 开发并验证基于Transformer的TRisk深度学习模型，用于预测心血管疾病的10年风险 | 首次将Transformer架构应用于心血管疾病风险预测，在初级预防人群和糖尿病患者中均表现出优越性能 | 研究未提及外部验证结果，且缺乏不同种族群体的验证数据 | 开发更精准的心血管疾病风险预测模型以优化预防性治疗策略 | 英国25-84岁成年人，包括初级预防人群和糖尿病患者 | 机器学习 | 心血管疾病 | 深度学习，电子健康记录分析 | Transformer | 电子健康记录 | 约300万成年人，来自389家全科诊所 | NA | Transformer | C指数，净收益，假阴性率 | NA |
| 293 | 2025-10-06 |
Future Applications of Cardiothoracic CT
2025-Jun, Radiology
IF:12.1Q1
DOI:10.1148/radiol.240085
PMID:40492912
|
综述 | 本文综述了光子计数CT、直立CT和人工智能在心胸CT成像与诊断中的未来应用前景 | 重点介绍了光子计数CT的低辐射剂量与高空间分辨率优势、直立CT对生物力学研究的新见解，以及人工智能对放射科工作流程的革命性影响 | NA | 探讨心胸CT技术的未来发展方向与应用前景 | 心胸CT成像技术及其临床应用 | 医学影像 | 心血管疾病 | 光子计数CT、直立CT、四维CT | 深度学习 | CT影像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 294 | 2025-10-06 |
Pharmakon or the healing art: experience of artistic-transformative transdisciplinary workshops in fibromyalgia syndrome
2025-Jun, Clinical and experimental rheumatology
IF:3.4Q2
DOI:10.55563/clinexprheumatol/yxhmcr
PMID:40556605
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研究论文 | 本研究验证了艺术转化性跨学科工作坊对纤维肌痛综合征患者生活质量的改善效果 | 首次将转化艺术应用于纤维肌痛治疗，通过三种不同的艺术干预方式探索心理创伤的突破机制 | 观察性研究设计，样本量有限（109例），缺乏对照组，无法完全排除其他影响因素 | 验证艺术转化性跨学科干预对纤维肌痛患者生活质量、睡眠、自尊和自我效能的有效性 | 纤维肌痛综合征患者 | 心理健康干预 | 纤维肌痛综合征 | 艺术治疗干预，叙事医学，视觉思维策略 | NA | 临床评估量表数据 | 109名纤维肌痛患者完成8个月研究 | NA | NA | 匹兹堡睡眠质量指数，应激体验反应量表，WHO-5幸福指数，全球健康量表，正念注意觉知量表 | NA |
| 295 | 2025-10-06 |
Predicting heavy metal concentration in crop grain using automated machine learning models
2025-Jun, Ying yong sheng tai xue bao = The journal of applied ecology
DOI:10.13287/j.1001-9332.202506.018
PMID:40607569
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研究论文 | 本研究使用自动化机器学习模型预测作物籽粒中的重金属浓度 | 首次将自动化机器学习(AutoML)应用于作物重金属浓度预测，并比较了六种不同模型的性能 | 基于文献数据的二次分析，样本来源和实验条件存在异质性 | 预测作物籽粒中重金属浓度并识别关键影响因素 | 作物籽粒中的铬(Cr)、镉(Cd)、铅(Pb)、砷(As)和汞(Hg)浓度 | 机器学习 | NA | 自动化机器学习 | 深度学习,分布式随机森林,极端随机树,堆叠集成,梯度提升机,广义线性模型 | 结构化数据 | 来自54篇文献的791个数据集 | AutoML | DL,DRF,XRT,SE,GBM,GLM | 预测精度 | NA |
| 296 | 2025-10-06 |
Learning salient representation of crashes and near-crashes using supervised contrastive variational autoencoder
2025-Jun-30, Accident; analysis and prevention
DOI:10.1016/j.aap.2025.108148
PMID:40592011
|
研究论文 | 提出一种结合监督对比学习的变分自编码器模型，用于学习交通安全关键事件的显著表示 | 将监督对比学习方法整合到变分自编码器框架中，通过双编码器使潜在变量具有区分性，专注于交通安全关键事件的最相关表示 | NA | 开发能够学习交通安全关键事件显著表示的深度学习模型 | 交通事故和接近事故的安全关键事件 | 机器学习 | NA | 自然驾驶研究 | 变分自编码器,对比学习 | 运动学数据 | 第二战略公路研究计划自然驾驶研究数据集 | NA | 监督对比变分自编码器 | 聚类效果 | NA |
| 297 | 2025-10-06 |
U-Net-based architecture with attention mechanisms and Bayesian Optimization for brain tumor segmentation using MR images
2025-Jun-30, Computers in biology and medicine
IF:7.0Q1
DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110677
PMID:40592172
|
研究论文 | 提出一种结合注意力机制和贝叶斯优化的U-Net架构用于MR图像脑肿瘤分割 | 将注意力机制集成到U-Net架构中，并采用贝叶斯优化算法进行超参数调优 | NA | 开发精准的脑肿瘤自动分割方法以辅助医学诊断 | 脑肿瘤MR图像 | 计算机视觉 | 脑肿瘤 | 磁共振成像 | CNN | 医学图像 | LGG、Healthcare和BraTS 2021三个MRI脑肿瘤数据集 | NA | U-Net | IoU, 准确率, DICE Score | NA |
| 298 | 2025-10-06 |
Explainable, federated deep learning model predicts disease progression risk of cutaneous squamous cell carcinoma
2025-Jun-28, NPJ precision oncology
IF:6.8Q1
DOI:10.1038/s41698-025-00997-4
PMID:40581685
|
研究论文 | 开发了一种基于Transformer的可解释联邦深度学习模型，用于预测皮肤鳞状细胞癌患者的疾病进展风险 | 首次将Transformer架构与联邦学习相结合用于cSCC预后预测，同时提供模型可解释性分析 | 外部验证队列的AUROC相对较低（0.65），模型性能在不同中心存在差异 | 预测皮肤鳞状细胞癌患者的疾病进展风险，实现个性化医疗和二级预防 | 皮肤鳞状细胞癌患者的诊断组织病理学肿瘤切片 | 数字病理学 | 皮肤鳞状细胞癌 | 组织病理学切片分析 | Transformer | 图像 | 来自三个临床中心的多中心数据集 | 联邦学习 | Transformer | AUROC, 风险比 | NA |
| 299 | 2025-10-06 |
AI-supported versus manual microscopy of Kato-Katz smears for diagnosis of soil-transmitted helminth infections in a primary healthcare setting
2025-Jun-27, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-07309-7
PMID:40579399
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研究论文 | 比较AI辅助与人工显微镜在初级医疗环境中诊断土壤传播蠕虫感染的效果 | 在初级医疗环境中部署便携式全玻片扫描仪和深度学习AI，首次系统比较自主AI、专家验证AI与人工显微镜的诊断性能 | 仅分析了704份适合分析的涂片，样本来源局限于学龄儿童 | 评估AI辅助诊断土壤传播蠕虫感染的性能 | 学龄儿童的粪便样本和加藤厚涂片 | 数字病理 | 寄生虫感染 | Kato-Katz厚涂片显微镜检查，全玻片数字化扫描 | 深度学习 | 显微图像 | 965份粪便样本，其中704份适合分析 | NA | NA | 灵敏度, 特异性 | 便携式全玻片扫描仪 |
| 300 | 2025-10-06 |
Estimating the extent and sources of model uncertainty in political science
2025-Jun-24, Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America
IF:9.4Q1
DOI:10.1073/pnas.2414926122
PMID:40526713
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研究论文 | 本文开发了一种结合极值边界分析和多重宇宙方法的新敏感性分析方法，用于评估政治科学中的模型不确定性 | 将极值边界分析的全面系统性与多重宇宙方法的多维逻辑相结合，开发出能够同时评估多个建模选择对模型不确定性影响的新方法 | 方法主要应用于政治科学领域，在其他社会科学领域的适用性需要进一步验证 | 评估政治科学中模型不确定性的程度和来源 | 政治科学中的四个重要主题：民主化、制度信任、公共物品提供和福利国家慷慨度 | 社会科学研究方法 | NA | 敏感性分析 | 深度学习, 逻辑回归, 最近邻 | 定量数据 | 超过36亿个估计值 | NA | NA | 统计显著性, 系数方向 | NA |