深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 1212 篇文献，本页显示第 741 - 760 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 741 | 2025-10-06 |
Research on artificial intelligence, machine and deep learning in medicine: global characteristics, readiness, and equity
2025-Jun-08, Globalization and health
IF:5.9Q1
DOI:10.1186/s12992-025-01128-1
PMID:40484942
|
研究论文 | 分析医学人工智能研究的全球特征、准备度和公平性 | 首次系统分析全球医学AI研究的时空格局与国家准备度，揭示南北国家间的引用模式差异 | 基于文献计量分析，未深入探讨具体技术实现细节 | 识别医学人工智能研究的全球激励因素和障碍 | 全球医学AI研究出版物 | 机器学习 | NA | 文献计量分析 | NA | 文献数据 | 2017年起年度出版物爆炸性增长，主要研究国家包括美国、中国、英国、德国和韩国 | NA | NA | NA | NA |
| 742 | 2025-06-12 |
[Advances in thyroid cytopathology in China over the last ten years: retrospect and prospect]
2025-Jun-08, Zhonghua bing li xue za zhi = Chinese journal of pathology
|
review | 回顾过去十年中国在甲状腺细胞病理学领域的标准化诊疗体系建设和技术创新方面的重大突破 | 建立了手工涂片与液基细胞学结合的标准化流程，结合HE染色和细胞块技术显著提高诊断准确性，分子病理检测系统实现跨越式发展，从单基因BRAF检测发展到覆盖BRAF、TERT和RAS基因的多基因检测 | NA | 回顾和展望中国甲状腺细胞病理学领域的发展 | 甲状腺肿瘤细胞学 | 数字病理 | 甲状腺癌 | 下一代测序（NGS）、免疫细胞化学染色、分子病理检测 | 深度学习模型 | 细胞学图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 743 | 2025-06-12 |
Water chemical oxygen demand prediction based on a one-dimensional multi-scale feature fusion convolutional neural network and ultraviolet-visible spectroscopy
2025-Jun-04, RSC advances
IF:3.9Q2
DOI:10.1039/d5ra00933b
PMID:40491797
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研究论文 | 本文提出了一种基于一维多尺度特征融合卷积神经网络（1D-CNN）和紫外-可见光谱的水化学需氧量（COD）预测方法 | 该方法通过融合同一通道内三个并行子卷积和池化层提取的特征，提高了COD检测的准确性，相比传统方法和深度学习模型（如PLSR、SVM、ANN和1D-CNN）表现出更优的性能 | NA | 开发一种高效、快速且无需化学试剂的COD检测方法，以支持实时水质监测 | 水中的化学需氧量（COD） | 机器学习 | NA | 紫外-可见光谱 | 1D-CNN | 光谱数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 744 | 2025-10-06 |
Automated Deep Learning Phenotyping of Tricuspid Regurgitation in Echocardiography
2025-Jun-01, JAMA cardiology
IF:14.8Q1
DOI:10.1001/jamacardio.2025.0498
PMID:40238103
|
研究论文 | 开发用于超声心动图中三尖瓣反流自动分型的深度学习计算机视觉工作流程 | 首次构建大规模自动化深度学习流程用于三尖瓣反流严重程度分型，并在时间和地理分布不同的测试集上验证性能 | 研究基于单一医疗中心数据开发，虽在外部数据集验证但需更多中心验证普适性 | 通过深度学习自动识别彩色多普勒超声心动图视频并表征三尖瓣反流严重程度 | 超声心动图视频数据及三尖瓣反流患者 | 计算机视觉 | 心血管疾病 | 彩色多普勒超声心动图 | 深度学习计算机视觉模型 | 视频 | 训练集：47,312项研究（2,079,898个视频）来自31,708名患者；测试集：CSMC 2,462项研究（108,138个视频）和SHC 5,549项研究（278,377个视频） | NA | NA | AUC, 敏感度, 特异度 | NA |
| 745 | 2025-10-06 |
OrgaMeas: A pipeline that integrates all the processes of organelle image analysis
2025-06, Biochimica et biophysica acta. Molecular cell research
DOI:10.1016/j.bbamcr.2025.119964
PMID:40268058
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研究论文 | 开发了一个名为OrgaMeas的高通量图像分析流程，用于测量细胞器的形态和动力学 | 整合了两个基于深度学习的工具(OrgaSegNet和DIC2Cells)，实现了精确的细胞器分割和单细胞水平ROI自动设置 | NA | 开发低成本、低编码需求的易用图像分析平台 | 细胞器图像 | 计算机视觉 | NA | 图像分析 | 深度学习 | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 746 | 2025-10-06 |
An overview of artificial intelligence and machine learning in shoulder surgery
2025-Jun, Clinics in shoulder and elbow
IF:1.8Q2
DOI:10.5397/cise.2025.00185
PMID:40405638
|
综述 | 本文综述了人工智能和机器学习在肩部手术领域的应用现状与发展前景 | 系统总结了机器学习在肩关节置换术和肩袖撕裂治疗中的创新应用，包括术后结果预测、并发症预测和AI辅助导航等 | 面临数据变异性、模型可解释性以及临床工作流程整合等挑战 | 探讨机器学习在肩部手术中的临床应用价值和发展方向 | 肩关节置换术和肩袖撕裂患者 | 机器学习 | 骨科疾病 | 机器学习算法 | XGBoost, 神经网络, 生成对抗网络 | 医学影像数据（磁共振成像、超声）、临床数据 | NA | NA | 深度学习模型 | 准确率, AUC | NA |
| 747 | 2025-10-06 |
A comprehensive image dataset of plum leaf and fruit for disease classification
2025-Jun, Data in brief
IF:1.0Q3
DOI:10.1016/j.dib.2025.111625
PMID:40486236
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研究论文 | 构建了一个用于疾病分类的李子叶片和果实综合图像数据集 | 创建了首个包含李子叶片和果实的综合图像数据集，涵盖多种疾病类别和环境条件 | NA | 通过机器学习技术推进农业研究并实现有效的疾病管理系统 | 李子叶片和果实 | 计算机视觉 | 植物疾病 | 图像采集和增强 | NA | 图像 | 3,554张原始图像，同等数量的处理后图像，以及18,000张增强图像 | NA | NA | NA | NA |
| 748 | 2025-06-12 |
Do Transformers and CNNs Learn Different Concepts of Brain Age?
2025-Jun-01, Human brain mapping
IF:3.5Q1
DOI:10.1002/hbm.70243
PMID:40489428
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研究论文 | 比较Transformer和CNN在预测脑年龄方面的性能及其捕捉的脑老化效应差异 | 首次在脑年龄预测领域比较Transformer和CNN的性能，并探讨它们是否捕捉不同的脑老化效应概念 | 仅使用了UK Biobank的数据，可能无法完全代表其他人群 | 探索不同深度学习架构在脑年龄预测中的表现差异及其临床意义 | 脑年龄预测模型 | 计算机视觉 | 神经精神疾病 | T1加权脑磁共振成像 | Transformer (sViT, SwinT), CNN (ResNet50) | 图像 | 46,381张T1加权结构MR图像 | NA | NA | NA | NA |
| 749 | 2025-06-12 |
HEDL: Deep learning multiple approaches for early detection of depression using sarcastic text
2025-Jun, MethodsX
IF:1.6Q2
DOI:10.1016/j.mex.2025.103370
PMID:40491515
|
研究论文 | 本文提出了一种混合集成深度学习模型（HEDL），用于通过讽刺文本来早期检测抑郁迹象 | HEDL模型独特地整合了CNN、LSTM和GRU架构，以捕捉更复杂的特征表示模式，提高了准确性和鲁棒性 | 实验仅在新闻标题数据集上进行测试，未涉及其他类型的数据 | 开发一种更准确和可靠的讽刺检测方法，用于心理健康监测和情感分析 | 讽刺文本数据 | 自然语言处理 | 抑郁症 | 深度学习 | CNN, LSTM, GRU | 文本 | 新闻标题数据集（具体数量未提及） | NA | NA | NA | NA |
| 750 | 2025-06-12 |
Detection of Undiagnosed Liver Cirrhosis via Artificial Intelligence-Enabled Electrocardiogram (DULCE): Rationale and design of a pragmatic cluster randomized clinical trial
2025-Jun, Contemporary clinical trials communications
IF:1.4Q4
DOI:10.1016/j.conctc.2025.101494
PMID:40491662
|
研究论文 | 该研究通过人工智能心电图（ECG）检测未诊断的肝硬化，设计了一项实用的集群随机临床试验 | 利用ECG支持的深度学习模型筛查晚期慢性肝病（CLD），在初级保健中展示了潜在的应用前景 | 研究仅在梅奥诊所的45个初级保健实践中进行，样本量和地域范围有限 | 评估ECG支持的人工智能模型在初级保健中筛查晚期CLD的有效性 | 初级保健患者，特别是那些在研究期间接受ECG检查的患者 | 数字病理学 | 肝硬化 | 深度学习 | 深度学习模型 | ECG数据 | 45个梅奥诊所初级保健实践的患者 | NA | NA | NA | NA |
| 751 | 2025-06-12 |
Deep Learning in Digital Breast Tomosynthesis: Current Status, Challenges, and Future Trends
2025-Jun, MedComm
IF:10.7Q1
DOI:10.1002/mco2.70247
PMID:40491967
|
review | 本文综述了深度学习在数字乳腺断层合成（DBT）乳腺癌筛查中的应用与展望 | 总结了深度学习在DBT中的三大应用类别，并提出了未来研究方向如大语言模型和多源域迁移 | 缺乏公开数据集和模型训练问题是当前主要挑战 | 探讨深度学习如何提升DBT图像处理效率和诊断准确性 | 数字乳腺断层合成（DBT）图像 | digital pathology | breast cancer | deep learning | NA | 3D medical images | NA | NA | NA | NA | NA |
| 752 | 2025-06-12 |
AI-powered remote monitoring of brain responses to clear and incomprehensible speech via speckle pattern analysis
2025-Jun, Journal of biomedical optics
IF:3.0Q2
DOI:10.1117/1.JBO.30.6.067001
PMID:40492267
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研究论文 | 本文介绍了一种基于激光散斑图案分析和深度学习的远程无接触脑皮层活动监测技术 | 提出了一种远程、无接触、低成本的脑皮层活动监测方法，克服了传统功能磁共振成像和接触式监测技术的局限性 | 目前仅针对Wernicke区对清晰和不可理解语音的反应进行了测试，尚未验证在其他脑区的适用性 | 开发一种远程光子技术，通过深度学习分析激光散斑图案视频来检测人脑皮层活动 | 人脑Wernicke区对语音刺激的反应 | 神经影像技术 | NA | 激光散斑图案成像技术 | 卷积长短期记忆深度神经网络(CNN-LSTM) | 视频 | 未明确提及具体样本量 | NA | NA | NA | NA |
| 753 | 2025-10-06 |
Development of an Interpretable Machine Learning Model for Neurotoxicity Prediction of Environmentally Related Compounds
2025-Jun-10, Environmental science & technology
IF:10.8Q1
DOI:10.1021/acs.est.5c03311
PMID:40307185
|
研究论文 | 开发了一种可解释的机器学习模型，用于预测环境相关化合物的神经毒性 | 结合三种分子表示方法和多种机器学习算法，开发出高性能且可解释的神经毒性预测模型 | 在已知神经毒性数据的89种化合物上准确率为0.74，仍有提升空间 | 预测环境相关化合物的神经毒性，填补神经毒性数据空白 | 环境相关化合物，特别是人体血液中检测到的1170种化合物 | 机器学习 | 神经系统疾病 | 分子指纹、分子描述符、分子图 | XGBoost, 传统机器学习算法, 深度学习方法 | 分子结构数据 | 1170种人体血液中检测到的化合物，其中89种有已知神经毒性数据 | XGBoost | NA | 准确率, AUC | NA |
| 754 | 2025-06-11 |
High-Output Droplet Electricity Generator for Intelligent Self-Powered Biochemical Analysis
2025-Jun-10, Analytical chemistry
IF:6.7Q1
DOI:10.1021/acs.analchem.5c02079
PMID:40491299
|
研究论文 | 提出了一种微型智能自供电电子舌（MISET），用于化学和生物物质的高灵敏度、可靠性和实时检测 | MISET引入了封闭式液体传感环境和液滴能量生成机制，显著提高了信号稳定性和电荷转移效率，并通过深度学习辅助分析优化信号处理和模式识别 | NA | 克服传统分析方法在灵敏度、可靠性、便携性和实时检测方面的挑战 | 化学和生物物质 | 生物传感 | NA | 液滴能量生成（DEG）机制和深度学习辅助分析 | 深度学习 | 液体传感信号 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 755 | 2025-06-11 |
Multiproperty Deep Learning of the Correlation Energy of Electrons and the Physicochemical Properties of Molecules
2025-Jun-10, Journal of chemical theory and computation
IF:5.7Q1
DOI:10.1021/acs.jctc.5c00414
PMID:40493380
|
研究论文 | 本文利用基于信息理论方法(ITA)的密度描述符作为多属性深度学习(DL)的特征，预测分子的相关能量和物理化学性质 | 首次将ITA密度描述符用于多属性深度学习，预测电子相关能量和多种物理化学性质，并在准确性和效率上优于传统的TD-DFT方法 | 未明确提及具体局限性 | 开发一种基于ITA-DL的通用框架，用于准确、低成本预测分子的多种性质 | 分子的电子相关能量和物理化学性质(如分子极化率、NMR屏蔽常数、氧化还原电位等) | 机器学习 | NA | 深度学习(DL), 信息理论方法(ITA) | DL | 分子描述符数据 | 未明确提及具体样本数量，但包含小发色团和大分子测试集 | NA | NA | NA | NA |
| 756 | 2025-06-11 |
Deep learning without borders: recent advances in ultrasound image classification for liver diseases diagnosis
2025-Jun-09, Expert review of medical devices
IF:2.9Q3
DOI:10.1080/17434440.2025.2514764
PMID:40445166
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review | 本文综述了深度学习技术在利用超声影像进行肝脏疾病分类方面的最新进展 | 探讨了从CNN到其混合版本（如CNN-Transformer）等多种模型在脂肪肝、纤维化和肝癌等疾病检测中的应用 | 讨论了在不同临床环境中数据和模型泛化面临的挑战 | 提升肝脏疾病的自动诊断水平 | 肝脏疾病（如脂肪肝、纤维化和肝癌） | digital pathology | liver disease | ultrasound imaging | CNN, CNN-Transformer | image | NA | NA | NA | NA | NA |
| 757 | 2025-06-11 |
Lightweight LLM-Based Anomaly Detection Framework for Securing IoTMD Enabled Diabetes Management Control Systems
2025-Jun-09, IEEE journal of biomedical and health informatics
IF:6.7Q1
DOI:10.1109/JBHI.2025.3577604
PMID:40489281
|
研究论文 | 本研究评估了多种轻量级大型语言模型（LLMs）在基于IoTMD的糖尿病管理控制系统（DMCS）中的异常检测性能 | 使用LoRA微调的LLaMA 3.2 1B-Instruct模型在异常检测中达到了99.91%的准确率和100%的精确度，展示了基于transformer架构的优越适应性和鲁棒性 | 研究仅针对糖尿病管理控制系统，未涉及其他IoTMD应用场景 | 评估轻量级LLMs在IoTMD系统中的异常检测性能，以增强其安全性 | 基于IoTMD的糖尿病管理控制系统（DMCS） | 自然语言处理 | 糖尿病 | LoRA（Low-Rank Adaptation） | LLM（包括LLaMA 3.2 1B-Instruct、GPT-2、Phi-1、Gemma 2B-Instruct等） | 文本 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 758 | 2025-06-11 |
Optimizing structured surfaces for diffractive waveguides
2025-Jun-06, Nature communications
IF:14.7Q1
DOI:10.1038/s41467-025-60626-3
PMID:40481002
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研究论文 | 本文介绍了一种通用的衍射波导设计，通过深度学习优化，能够实现与传统介质波导相当的性能和多种功能 | 提出了可级联的衍射波导设计，能够实现任意长度，并开发了多种波导组件，包括弯曲衍射波导、模式滤波和模式分裂设计以及模式特定的偏振控制 | 实验验证仅在太赫兹频谱中进行，尚未在其他波长（如可见光和红外光谱）中全面验证 | 优化衍射波导设计，以实现低损耗、高模式纯度的波导传播和多功能应用 | 衍射波导及其组件 | 光学工程 | NA | 深度学习 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 759 | 2025-06-11 |
Air quality prediction based on factor analysis combined with Transformer and CNN-BILSTM-ATTENTION models
2025-Jun-06, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-03780-4
PMID:40481069
|
research paper | 提出了一种结合因子分析和深度学习模型的创新空气质量预测框架 | 整合因子分析与Transformer及CNN-BILSTM-ATTENTION模型，显著提升预测精度和稳定性 | 未来计划包括优化因子提取、探索外部数据源和开发更高效的深度学习架构 | 开发高精度的空气质量预测方法 | 北京天坛站的空气质量数据 | machine learning | NA | factor analysis, discrete wavelet transform | Transformer, CNN-BILSTM-ATTENTION | time series data | NA | NA | NA | NA | NA |
| 760 | 2025-06-11 |
Quantum-enhanced intelligent system for personalized adaptive radiotherapy dose estimation
2025-Jun-06, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-05673-y
PMID:40481168
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研究论文 | 介绍了一种新型量子增强智能系统，用于个性化自适应放疗剂量估计 | 整合量子算法、深度学习和蒙特卡洛模拟，实现计算速度提升8-15倍，同时保持高精度 | 仅在模拟数据集上验证，尚未在真实临床环境中测试 | 提高个性化自适应放疗剂量估计的精确性和效率 | 放疗剂量估计 | 医疗人工智能 | 癌症 | 量子算法、深度学习、蒙特卡洛模拟 | CNN、RNN | 模拟数据 | NA | NA | NA | NA | NA |