深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 1262 篇文献，本页显示第 1081 - 1100 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1081 | 2025-05-23 |
Recent trends in diabetes mellitus diagnosis: an in-depth review of artificial intelligence-based techniques
2025-Jun, Diabetes research and clinical practice
IF:6.1Q1
DOI:10.1016/j.diabres.2025.112221
PMID:40328407
|
综述 | 本文综述了人工智能（AI）在糖尿病诊断中的最新进展，重点关注机器学习和深度学习的应用 | 探讨了AI驱动诊断工具的最新突破方法及其在临床实践中的实际应用 | 讨论了模型可解释性、伦理考虑和实际实施中的挑战 | 提高糖尿病的诊断准确性并支持AI技术在临床实践中的整合 | 糖尿病 | 机器学习 | 糖尿病 | 机器学习和深度学习 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1082 | 2025-10-07 |
Automated Whole-Brain Focal Cortical Dysplasia Detection Using MR Fingerprinting With Deep Learning
2025-Jun-10, Neurology
IF:7.7Q1
DOI:10.1212/WNL.0000000000213691
PMID:40378378
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研究论文 | 开发基于磁共振指纹技术和深度学习的全脑局灶性皮质发育不良自动检测框架 | 首次将磁共振指纹技术与深度学习相结合用于全脑FCD检测，通过单次扫描获取多参数特征 | 样本量相对较小（40例患者），需要进一步验证 | 开发自动检测局灶性皮质发育不良的深度学习工具 | 药物难治性局灶性癫痫患者和健康对照者 | 医学影像分析 | 癫痫 | 磁共振指纹技术，临床MRI | 深度学习 | 3D MRI图像，定量组织特性图 | 40例FCD患者（平均年龄28.1岁，47.5%女性）和67例健康对照 | NA | U-Net | 灵敏度，假阳性数，病灶标签重叠度 | NA |
| 1083 | 2025-10-07 |
Current Status, Hotspots, and Prospects of Artificial Intelligence in Ophthalmology: A Bibliometric Analysis (2003-2023)
2025-Jun, Ophthalmic epidemiology
IF:1.7Q3
DOI:10.1080/09286586.2024.2373956
PMID:39146462
|
文献计量分析 | 通过文献计量学方法分析2003-2023年人工智能在眼科领域的研究现状、热点和趋势 | 首次系统梳理眼科AI领域20年的研究发展轨迹，识别核心研究机构和热点技术 | 仅基于Web of Science数据库文献，可能遗漏其他重要数据库的研究成果 | 评估人工智能在眼科领域的研究现状和发展趋势 | 3,377篇眼科AI相关研究文献 | 医学人工智能 | 眼科疾病 | 文献计量分析 | Deep learning, Machine learning, GAN | 文献元数据 | 3,377篇出版物，来自98个国家的4,035个机构 | VOSviewer, CiteSpace, R package Bibliometrix | NA | NA | NA |
| 1084 | 2024-10-24 |
Correction: Checklist for Reproducibility of Deep Learning in Medical Imaging
2025-Jun, Journal of imaging informatics in medicine
DOI:10.1007/s10278-024-01295-4
PMID:39438367
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1085 | 2025-10-07 |
DRBP-EDP: classification of DNA-binding proteins and RNA-binding proteins using ESM-2 and dual-path neural network
2025-Jun, NAR genomics and bioinformatics
IF:4.0Q1
DOI:10.1093/nargab/lqaf058
PMID:40391089
|
研究论文 | 提出一种结合ESM-2和双路径神经网络的DNA结合蛋白与RNA结合蛋白分类方法DRBP-EDP | 整合ESM-2蛋白质语言模型与双路径神经网络的分阶段分类方法，并设计了高质量数据集构建方案 | NA | 开发高效准确的DNA结合蛋白和RNA结合蛋白分类方法 | 核酸结合蛋白（包括DNA结合蛋白和RNA结合蛋白） | 生物信息学 | NA | 蛋白质序列分析 | 双路径神经网络 | 蛋白质序列数据 | NA | NA | ESM-2, 双路径神经网络 | 准确率 | NA |
| 1086 | 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 |
| 1087 | 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 |
| 1088 | 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
|
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 |
| 1089 | 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
|
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 |
| 1090 | 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
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1091 | 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
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1092 | 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 |
| 1093 | 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
|
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 |
| 1094 | 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 |
| 1095 | 2025-10-07 |
A review of multimodal fusion-based deep learning for Alzheimer's disease
2025-Jun-07, Neuroscience
IF:2.9Q2
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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 |
| 1096 | 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 |
| 1097 | 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
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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 |
| 1098 | 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 |
| 1099 | 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
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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 |
| 1100 | 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
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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 |