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 1061 - 1080 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1061 | 2025-10-07 |
Parkinson's disease detection using inceptionV3: A Deep learning approach
2025-Jun, MethodsX
IF:1.6Q2
DOI:10.1016/j.mex.2025.103333
PMID:40395929
|
研究论文 | 本研究使用深度学习算法对帕金森病患者绘制的螺旋图像进行分类，实现帕金森病的早期检测 | 利用迁移学习提取螺旋图像中的精细运动障碍模式，并通过混合深度学习模型增强特征提取能力 | 数据集相对有限，未来需要结合其他生物标志物或更广泛的运动测量数据 | 开发基于螺旋图像分析的帕金森病非侵入性早期诊断方法 | 帕金森病患者和健康个体绘制的螺旋图像 | 计算机视觉 | 帕金森病 | 图像分析 | CNN | 图像 | 帕金森病患者和正常个体绘制的螺旋图像数据库 | NA | DenseNet121,InceptionV3,VGG16,LeNet | 准确率 | NA |
| 1062 | 2025-10-07 |
Deep learning-based technique for investigating the behavior of MEMS systems with multiwalled carbon nanotubes and electrically actuated microbeams
2025-Jun, MethodsX
IF:1.6Q2
DOI:10.1016/j.mex.2025.103337
PMID:40395931
|
研究论文 | 提出基于深度学习的非线性系统求解方法，用于研究含多壁碳纳米管的电驱动微梁MEMS系统行为 | 首次将深度神经网络应用于MEMS中非线性系统的求解，特别是针对多壁碳纳米管和电驱动微梁的振荡器 | NA | 研究MEMS振荡器的非线性振动特性，特别是与纳米管和电驱动微梁相关的特性 | 双端固定电驱动微梁和多壁碳纳米管在MEMS中的性能表现 | 机器学习 | NA | Galerkin技术，平行板电容器模型，欧拉-伯努利梁理论 | DNN | 数值模拟数据 | NA | NA | 深度神经网络 | 准确性，效率 | NA |
| 1063 | 2025-10-07 |
GENERATIVE DEEP LEARNING APPROACH TO PREDICT POSTTREATMENT OPTICAL COHERENCE TOMOGRAPHY IMAGES OF AGE-RELATED MACULAR DEGENERATION AFTER 12 MONTHS
2025-Jun-01, Retina (Philadelphia, Pa.)
DOI:10.1097/IAE.0000000000004409
PMID:39841905
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研究论文 | 本研究开发了一种生成式深度学习模型，用于预测年龄相关性黄斑变性患者治疗12个月后的光学相干断层扫描图像 | 首次将条件生成对抗网络应用于预测年龄相关性黄斑变性的长期治疗结果，并验证了整合临床数据对预测性能的提升作用 | 研究样本量相对有限（533只眼），且仅针对初治的湿性年龄相关性黄斑变性患者 | 预测湿性年龄相关性黄斑变性患者的长期解剖学反应，实现个体化治疗管理 | 513名初治湿性年龄相关性黄斑变性患者的533只眼 | 计算机视觉 | 年龄相关性黄斑变性 | 光学相干断层扫描(OCT)、荧光素血管造影、吲哚菁绿血管造影 | 条件生成对抗网络(cGAN) | 医学图像 | 533只眼（来自513名患者） | NA | 条件生成对抗网络 | 准确率 | NA |
| 1064 | 2025-10-07 |
Optimizing Skin Cancer Diagnosis: A Modified Ensemble Convolutional Neural Network for Classification
2025-Jun, Microscopy research and technique
IF:2.0Q3
DOI:10.1002/jemt.24792
PMID:39888306
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研究论文 | 提出一种结合随机猫群优化和集成卷积神经网络的皮肤癌分类方法 | 提出随机猫群优化算法与集成卷积神经网络相结合的新方法，用于皮肤癌分期分类 | NA | 优化皮肤癌诊断，提高分类准确性 | 皮肤癌病变图像 | 计算机视觉 | 皮肤癌 | 图像处理 | CNN, DNN | 图像 | HAM10000和ISIC数据集 | Keras | 集成卷积神经网络, 深度神经网络 | 准确率, 召回率, 特异性, 精确率, F1分数 | NA |
| 1065 | 2025-02-20 |
Letter to the Editor: "A Deep Learning System to Predict Epithelial Dysplasia in Oral Leukoplakia"
2025-Jun, Journal of dental research
IF:5.7Q1
DOI:10.1177/00220345251317097
PMID:39966688
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1066 | 2025-04-25 |
Response to the Letter to the Editor: "A Deep Learning System to Predict Epithelial Dysplasia in Oral Leukoplakia"
2025-Jun, Journal of dental research
IF:5.7Q1
DOI:10.1177/00220345251329356
PMID:40269482
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1067 | 2025-10-07 |
Accuracy of an Automated Bone Scan Index Measurement System Enhanced by Deep Learning of the Female Skeletal Structure in Patients with Breast Cancer
2025-Jun, Nuclear medicine and molecular imaging
IF:1.3Q3
DOI:10.1007/s13139-025-00905-5
PMID:40385368
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研究论文 | 本研究验证了通过深度学习女性骨骼结构增强的自动化骨扫描指数测量系统VSBONE在乳腺癌患者中的诊断准确性 | VSBONE系统从2.1版本升级到3.0版本，整合了957名女性骨骼结构的深度学习数据，专门针对乳腺癌患者优化 | 研究样本量相对有限（220名日本患者），且为回顾性研究设计 | 验证更新版VSBONE系统在乳腺癌患者中的诊断准确性 | 220名接受骨闪烁扫描的日本乳腺癌患者 | 医学影像分析 | 乳腺癌 | 骨闪烁扫描、单光子发射计算机断层扫描/计算机断层扫描(SPECT/CT) | 深度学习 | 医学影像 | 220名乳腺癌患者（20例骨转移，200例非骨转移） | NA | NA | 诊断准确率、分割错误率、相关系数 | NA |
| 1068 | 2025-10-07 |
Classification of differentially activated groups of fibroblasts using morphodynamic and motile features
2025-Jun, APL bioengineering
IF:6.6Q1
DOI:10.1063/5.0250502
PMID:40385989
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研究论文 | 提出基于人工智能的分类框架，通过分析成纤维细胞的形态动力学和运动特征来识别和表征不同激活状态的成纤维细胞 | 首次将形态动力学和运动特征与分子标记相结合，提供了一种新颖的细胞分类方法 | 传统分子标记在多种成纤维细胞亚型中存在共表达，难以区分特定激活状态 | 识别和表征不同激活状态的成纤维细胞，以更好地靶向肿瘤微环境 | 与乳腺癌细胞系共培养的成纤维细胞 | 计算机视觉 | 乳腺癌 | 无标记活细胞成像 | 深度学习,机器学习 | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1069 | 2025-10-07 |
Gluten identification from food images using advanced deep learning and transfer learning methods
2025-Jun, Journal of food science and technology
DOI:10.1007/s13197-024-06158-y
PMID:40386197
|
研究论文 | 本文提出了一种基于深度学习的麸质图像分类方法，旨在帮助乳糜泻患者识别含麸质食物 | 首次将EfficientNet预训练模型应用于麸质食物图像分类，并取得了高精度识别效果 | 数据集仅包含Food101中的常见食物食谱，可能无法覆盖所有麸质食物类型 | 开发能够准确识别含麸质食物的图像分类系统 | 食物图像中的麸质识别 | 计算机视觉 | 乳糜泻 | NA | CNN | 图像 | 20,000张训练图像，2,000张测试图像 | NA | EfficientNet | 准确率 | NA |
| 1070 | 2025-10-07 |
A review of multimodal fusion-based deep learning for Alzheimer's disease
2025-Jun-07, Neuroscience
IF:2.9Q2
|
综述 | 系统回顾基于深度学习的MRI和PET多模态融合在阿尔茨海默病研究中的最新进展 | 重点关注近五年（2021-2025）发表的研究，系统总结多模态融合技术及其在AD研究中的应用 | 面临数据稀缺与不平衡、机构间数据异质性等关键挑战 | 推动阿尔茨海默病早期诊断和干预策略的发展 | 阿尔茨海默病相关的多模态影像数据 | 医学影像分析 | 阿尔茨海默病 | 磁共振成像(MRI), 正电子发射断层扫描(PET) | 深度学习模型及其变体 | 多模态医学影像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1071 | 2025-10-07 |
Prognostic models for predicting oncological outcomes after surgical resection of a nonmetastatic renal cancer: A critical review of current literature
2025-Jun, Urologic oncology
DOI:10.1016/j.urolonc.2024.08.014
PMID:39304391
|
综述 | 本文对非转移性肾细胞癌手术切除后预后预测模型的研究现状进行全面评述和批判性分析 | 系统评估了过去20年nmRCC预后模型的发展历程，特别关注了人工智能算法在生存预测中的新兴应用 | 现有模型大多基于回顾性数据开发，前瞻性数据模型较少，且在实际患者群体中表现不佳，缺乏外部验证和成本效益分析 | 评估非转移性肾癌术后预后预测模型的临床应用价值和发展现状 | 非转移性肾细胞癌(nmRCC)患者术后预后预测模型 | 医学预后研究 | 肾癌 | 机器学习，深度学习 | 预后预测模型 | 临床数据，病理数据，基因组数据，分子数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1072 | 2025-10-07 |
Comprehensive Morphometric Analysis to Identify Key Neuroimaging Biomarkers for the Diagnosis of Adult Hydrocephalus Using Artificial Intelligence
2025-Jun-01, Neurosurgery
IF:3.9Q1
DOI:10.1227/neu.0000000000003248
PMID:39508594
|
研究论文 | 本研究通过人工智能方法识别用于诊断成人脑积水的关键神经影像学生物标志物 | 首次结合多种机器学习模型和SHAP特征重要性分析，识别出5个易于测量的1维形态测量生物标志物 | 研究样本量有限，仅针对非正常压力脑积水患者 | 开发实用准确的脑积水诊断工具 | 成人非正常压力脑积水患者和健康受试者 | 医学影像分析 | 脑积水 | 神经影像学测量，手动图像处理 | 机器学习，集成学习，深度学习 | 神经影像数据 | NA | NA | 梯度提升(Gradient Boosting) | 准确率，AUC(曲线下面积) | NA |
| 1073 | 2025-10-07 |
AI model using CT-based imaging biomarkers to predict hepatocellular carcinoma in patients with chronic hepatitis B
2025-Jun, Journal of hepatology
IF:26.8Q1
DOI:10.1016/j.jhep.2024.12.029
PMID:39710148
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研究论文 | 开发了一种基于CT成像生物标志物和临床变量的人工智能模型，用于预测慢性乙型肝炎患者的肝细胞癌风险 | 首次将深度学习自动分割的CT成像生物标志物与临床变量结合，开发出性能优于传统模型的肝细胞癌预测模型 | 研究中未明确说明模型在其他人群或不同影像设备上的泛化能力 | 开发高性能的肝细胞癌预测模型，改善慢性乙型肝炎患者的风险分层 | 慢性乙型肝炎患者 | 医学影像分析 | 肝细胞癌 | CT成像，深度学习自动分割 | 梯度提升机 | CT图像，临床数据 | 推导队列5,585例患者，外部验证队列2,883例患者 | DeepFore（深度学习CT自动分割软件） | 梯度提升机 | c-index，Hosmer-Lemeshow检验 | NA |
| 1074 | 2025-10-07 |
A Dual-Energy Computed Tomography Guided Intelligent Radiation Therapy Platform
2025-Jun-01, International journal of radiation oncology, biology, physics
DOI:10.1016/j.ijrobp.2025.01.028
PMID:39921109
|
研究论文 | 介绍了一种新型双能计算机断层扫描引导的智能放射治疗平台，整合了先进成像和人工智能技术以优化放射治疗流程 | 开发了结合双能CT、新型双层多叶准直器、深度学习自动分割算法和自动化计划能力的智能放射治疗平台 | 仅对99个风险器官中的每个器官测试了5个案例，样本量相对有限 | 开发智能放射治疗平台以提升放射治疗的精确性和效率 | 放射治疗系统和患者 | 医学影像分析 | 癌症 | 双能计算机断层扫描(DECT), 锥形束CT | 深度学习 | CT图像, 电子密度图像 | 99个风险器官各5个案例 | NA | NA | Dice相似系数, 伽马通过率, 剂量体积直方图, 剂量适形指数 | NA |
| 1075 | 2025-10-07 |
A deep learning and statistical shape modeling-based method for assessing intercondylar notch volume in anterior cruciate ligament reconstruction
2025-Jun, The Knee
DOI:10.1016/j.knee.2025.02.009
PMID:40022961
|
研究论文 | 本研究开发了一种基于深度学习和统计形状建模的方法，用于评估前交叉韧带重建中的髁间窝体积 | 结合深度学习和统计形状建模技术实现髁间窝的快速三维建模和自动分割 | NA | 深入了解髁间窝这一复杂三维解剖区域，为前交叉韧带重建提供更精确的解剖评估 | 前交叉韧带损伤患者的髁间窝解剖结构 | 医学影像分析 | 前交叉韧带损伤 | 三维体积分析，统计形状建模 | CNN | 医学影像 | NA | NA | SegResNet | Dice相似系数，Hausdorff距离，相对误差 | NA |
| 1076 | 2025-10-07 |
Deep learning for tibial plateau fracture detection and classification
2025-Jun, The Knee
DOI:10.1016/j.knee.2025.02.001
PMID:40023913
|
研究论文 | 开发用于胫骨平台骨折检测和Schatzker分类的深度学习模型 | 首个使用Schatzker分类系统开发胫骨平台骨折计算机视觉模型的研究 | Schatzker分类系统在常规X光片上的观察者间一致性较低，影响分类准确性 | 开发用于胫骨平台骨折检测和分类的深度学习模型 | 胫骨平台骨折患者的膝关节X光片 | 计算机视觉 | 骨折 | X射线成像 | CNN | 图像 | 753名患者的1506张膝关节X光片（368例胫骨平台骨折，385例健康膝盖） | NA | GoogleNet, ResNet | 敏感度, 准确率, 阳性预测值 | NA |
| 1077 | 2025-10-07 |
Deep Learning for Ocean Forecasting: A Comprehensive Review of Methods, Applications, and Datasets
2025-Jun, IEEE transactions on cybernetics
IF:9.4Q1
DOI:10.1109/TCYB.2025.3539990
PMID:40168238
|
综述 | 本文全面回顾了基于深度学习的海洋预报研究在模型架构、时空多尺度和可解释性方面的最新进展 | 系统评估了结合理论驱动与数据驱动模型的混合架构可行性，并全面分析了数据集、基准测试和云计算在海洋预报中的应用 | 讨论了当前研究的局限性，包括物理过程表示不清晰、观测同化应用不足和模型参数化不准确等问题 | 探索深度学习在海洋预报领域的应用潜力与方法论 | 海洋预报相关的深度学习模型、数据集和应用场景 | 机器学习 | NA | 深度学习 | NA | 海洋时空数据 | NA | NA | NA | NA | 云计算 |
| 1078 | 2025-10-07 |
Deep-learning-assisted medium optimization improves hyaluronic acid production by Streptococcus zooepidemicus
2025-Jun, Journal of bioscience and bioengineering
IF:2.3Q3
DOI:10.1016/j.jbiosc.2025.03.001
PMID:40189954
|
研究论文 | 利用深度学习算法优化链球菌培养基以提高透明质酸生产效率 | 首次将深度学习算法应用于链球菌培养基优化过程，通过算法自动生成候选培养基配方 | 研究仅针对特定菌株进行优化，未验证在其他菌株或工业条件下的适用性 | 提高透明质酸的生产效率 | 兽疫链球菌及其透明质酸生产过程 | 机器学习 | NA | 深度学习，正交阵列实验设计，分批培养，补料分批培养 | 深度学习 | 实验数据，培养基成分数据，产量数据 | 18个初始训练样本（OA01-18）和54个候选优化培养基（OM01-54） | NA | NA | 透明质酸产量（g/L），生产效率（g/L/h） | NA |
| 1079 | 2025-10-07 |
Histological tumor necrosis predicts decreased survival after neoadjuvant chemotherapy in head and neck squamous cell carcinoma
2025-Jun, Oral oncology
IF:4.0Q2
|
研究论文 | 本研究探讨头颈部鳞状细胞癌新辅助放化疗后肿瘤免疫微环境变化及组织学肿瘤坏死对患者生存的预测价值 | 首次发现治疗前肿瘤坏死是预测新辅助放化疗不良预后的有效生物标志物，并成功开发基于深度学习的AI方法自动识别组织病理标本中的肿瘤坏死 | 样本量有限（新辅助治疗组53例），为回顾性研究设计 | 研究新辅助放化疗对HNSCC肿瘤免疫景观的影响及其与患者生存的关系 | 头颈部鳞状细胞癌患者 | 数字病理 | 头颈部鳞状细胞癌 | 免疫组织化学染色，深度学习 | 深度学习 | 组织病理图像 | 新辅助治疗组53例，验证组171例，共分析588个全切片染色 | NA | NA | 风险比，置信区间，p值，5年总生存率 | NA |
| 1080 | 2025-10-07 |
SSA-sMLP: A venous thromboembolism risk prediction model using separable self-attention and spatial-shift multilayer perceptrons
2025-Jun, Thrombosis research
IF:3.7Q1
DOI:10.1016/j.thromres.2025.109334
PMID:40344789
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研究论文 | 提出一种结合可分离自注意力和空间移位多层感知器的深度学习模型SSA-sMLP，用于静脉血栓栓塞症风险预测 | 通过可分离自注意力模块实现动态跨维度特征交互建模，改进的S-MLPv2架构通过无参数移位操作和分割注意力机制精确捕捉局部非线性关联 | NA | 开发静脉血栓栓塞症风险预测模型，提升临床决策支持能力 | 基于113,836份临床记录构建的静脉血栓栓塞症数据集 | 机器学习 | 静脉血栓栓塞症 | 深度学习 | 自注意力机制,多层感知器 | 临床记录 | 113,836份临床记录 | NA | SSA-sMLP, S-MLPv2 | 准确率, F1分数 | NA |