深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 1546 篇文献，本页显示第 621 - 640 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 621 | 2025-10-05 |
Dwarf Updated Pelican Optimization Algorithm for Depression and Suicide Detection from Social Media
2025-Sep, The Psychiatric quarterly
DOI:10.1007/s11126-024-10111-9
PMID:39946018
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研究论文 | 提出一种基于改进鹈鹕优化算法的社交媒体抑郁和自杀检测方法 | 提出Dwarf Updated Pelican优化算法(DU-POA)用于模型权重优化，并采用改进的互信息分数进行特征融合 | 未提及模型在不同语言或文化背景下的泛化能力测试 | 从社交媒体内容中检测抑郁和自杀倾向 | 社交媒体文本数据 | 自然语言处理 | 精神疾病 | 文本挖掘，特征提取 | RNN, DBN, LSTM | 文本 | NA | NA | 改进LSTM，深度信念网络(DBN) | 准确率 | NA |
| 622 | 2025-10-05 |
COVID-19CT+: A public dataset of CT images for COVID-19 retrospective analysis
2025-Sep, Journal of X-ray science and technology
IF:1.7Q3
DOI:10.1177/08953996251332793
PMID:40405795
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研究论文 | 发布了一个包含COVID-19和社区获得性肺炎CT图像的公开数据集，并比较了传统机器学习和深度学习在分类任务上的性能 | 提供了目前最大的COVID-19 CT图像公开数据集之一，包含超过40万张CT图像，系统比较了13种传统机器学习分类器和5种深度学习分类器在不同分类任务上的表现 | 未详细说明数据采集的具体时间范围和医疗机构来源，未对模型泛化能力进行充分验证 | 开发COVID-19CT+公开数据集，促进COVID-19自动诊断算法的研究 | 1333名患者的409,619张CT图像，包括1021例COVID-19患者和312例社区获得性肺炎患者 | 医学影像分析 | COVID-19, 肺炎 | CT成像 | 传统机器学习分类器, 深度学习分类器 | CT图像 | 1333名患者（1021例COVID-19，312例社区获得性肺炎），共409,619张CT图像 | NA | NA | 准确率 | NA |
| 623 | 2025-10-05 |
Deep learning on brief interictal intracranial recordings can accurately characterize seizure onset zones
2025-Sep, Epilepsia
IF:6.6Q1
DOI:10.1111/epi.18478
PMID:40423629
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研究论文 | 本研究开发了一种基于短暂发作间期颅内记录的深度学习模型，用于准确分类癫痫发作起始区 | 首次证明利用短暂发作间期立体定向脑电图数据通过深度学习可准确识别癫痫发作起始区，无需依赖长时间记录的自发性癫痫发作 | 研究样本量相对有限（78名患者），需要进一步验证模型的泛化能力 | 开发自动化方法定位癫痫发作起始区，改善术前评估并减少患者痛苦 | 78名癫痫患者的100多万个发作间期立体定向脑电图片段 | 医疗人工智能 | 癫痫 | 立体定向脑电图 | CNN | 颅内脑电信号 | 78名患者的1,000,000多个脑电片段 | NA | 多通道、多尺度一维卷积神经网络 | 灵敏度, 特异度, 准确率 | NA |
| 624 | 2025-10-05 |
Multimodal predictive model for strangulation risk in adhesive small bowel obstruction using deep learning and electronic health record data
2025-Sep, The Journal of international medical research
IF:1.4Q4
DOI:10.1177/03000605251378951
PMID:40983055
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研究论文 | 开发并验证了一种多模态预测模型，用于评估粘连性小肠梗阻患者的绞窄风险 | 首次将基于深度学习的CT影像特征与电子健康记录数据相结合，构建多模态预测模型 | 回顾性研究设计，样本量相对有限（共348例患者） | 提高粘连性小肠梗阻绞窄风险的预测准确性 | 粘连性小肠梗阻患者 | 计算机视觉, 机器学习 | 小肠梗阻 | 计算机断层扫描(CT) | CNN, XGBoost | 医学影像, 临床数据 | 225例用于模型开发，123例用于外部验证 | PyTorch/TensorFlow（基于ResNet架构推断） | ResNet50, XGBoost | AUC, 校准曲线, 决策曲线分析, 净重分类改善指数 | NA |
| 625 | 2025-10-05 |
Deep learning for atrioventricular regurgitation diagnosis: an external validation study
2025-Sep, European heart journal. Digital health
DOI:10.1093/ehjdh/ztaf078
PMID:40984997
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研究论文 | 本研究通过外部验证评估深度学习算法在房室瓣反流诊断中的性能 | 在梅奥诊所健康系统的真实世界数据中对AI算法进行外部验证，评估其在房室瓣反流严重程度分类中的表现 | 模型仅对38%的可用超声心动图研究生成预测，性能分析仅限于这些病例 | 验证深度学习算法在房室瓣反流诊断中的准确性和临床应用价值 | 梅奥诊所健康系统2013-2023年的经胸超声心动图研究 | 医学影像分析 | 心血管疾病 | 经胸超声心动图 | 深度学习 | 超声心动图图像 | 1541例符合条件的TTE研究，其中578例生成预测（MR队列280例，TR队列298例） | NA | NA | AUC, 准确率, 灵敏度, 特异性 | NA |
| 626 | 2025-10-05 |
Application of a Deep Learning Model to Predict Liquid Chromatography Retention Times of Food Peptides Across Chromatographic Conditions
2025-Sep, Journal of separation science
IF:2.8Q2
DOI:10.1002/jssc.70270
PMID:40994122
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研究论文 | 本研究应用深度学习模型预测食品肽在多种色谱条件下的液相色谱保留时间 | 采用迁移学习方法，将在大型蛋白质组学数据集上预训练的通用深度学习模型通过食品肽实验数据进行微调 | 模型训练依赖于商业肽标准品获得的实验数据，可能对某些特殊食品肽的适用性有限 | 提高食品肽在LC-MS分析中通过保留时间预测进行肽鉴定的可靠性 | 食品来源的肽类物质，包括酵母蛋白水解物和植物蛋白水解物中的胰蛋白酶和非胰蛋白酶肽 | 机器学习 | NA | 液相色谱-质谱联用(LC-MS) | 深度学习 | 肽保留时间数据 | 商业肽标准品实验数据和酵母蛋白水解物验证集 | NA | NA | Q值, 预测准确率(95%预测值在±1.0分钟窗口内) | NA |
| 627 | 2025-10-05 |
Artificial Intelligence in the Study of Root and Canal Anatomy: A Comprehensive Review on Applications, Advantages, Challenges and Future Directions
2025-Sep, European endodontic journal
IF:1.6Q3
DOI:10.14744/eej.2025.37232
PMID:40995722
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综述 | 全面分析人工智能在牙根和根管解剖研究中的应用及其对教育、研究和临床实践的影响 | 首次系统综述人工智能在牙根和根管解剖研究中的应用现状，并探讨未来发展方向 | 基于现有文献的叙述性综述，需要更大数据集支持更准确的深度学习模型 | 评估人工智能在牙根和根管解剖研究中的应用价值和发展前景 | 牙根和根管解剖结构 | 医学影像分析 | 牙科疾病 | 2D和3D成像技术 | 深度学习模型 | 2D和3D医学影像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 628 | 2025-10-05 |
Prediction of high-performing spleen-targeted lipid nanoparticles using a deep learning model for robust anticancer immunotherapy
2025-Sep-24, Journal of materials chemistry. B
DOI:10.1039/d5tb01217a
PMID:40856486
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研究论文 | 本研究开发深度学习模型预测高效脾靶向脂质纳米颗粒，用于抗癌免疫治疗 | 首次使用深度学习模型加速可电离脂质优化，发现具有优异脾靶向性的YK-407脂质纳米颗粒 | 研究主要在小鼠模型中进行验证，尚未进行人体临床试验 | 开发高效脾靶向mRNA递送系统以改善抗癌免疫治疗效果 | 双羟乙胺衍生脂质(BDLs)、脂质纳米颗粒(LNPs)、小鼠OVA肿瘤模型 | 机器学习 | 癌症 | mRNA递送技术、高通量筛选 | 深度学习 | 化学结构数据、生物实验数据 | 24种候选脂质合成验证 | NA | NA | 转染效率、器官选择性、肿瘤抑制率、CD8 T细胞反应 | NA |
| 629 | 2025-10-05 |
CerviNet: A Novel Approach for Cervical Cancer Classification Using Pap-Smear Images
2025-Sep-24, Journal of computational biology : a journal of computational molecular cell biology
IF:1.4Q2
DOI:10.1177/15578666251379909
PMID:40990204
|
研究论文 | 提出一种基于Vision Transformer和卷积层融合的新型混合方法，用于宫颈涂片图像的宫颈癌分类 | 首次将Vision Transformer的线性投影和位置嵌入与补充卷积层融合，结合中值平滑和高斯滤波预处理技术 | 仅在Herlev和SIPaKMeD两个数据集上验证，未提及在其他数据集上的泛化能力 | 开发自动化的计算机辅助诊断系统，提高宫颈癌分类的准确性和效率 | 宫颈涂片图像中的细胞 | 计算机视觉 | 宫颈癌 | 图像预处理技术（中值平滑、高斯滤波） | Vision Transformer, CNN | 图像 | Herlev数据集和SIPaKMeD数据集 | NA | Vision Transformer, 卷积神经网络 | 准确率 | NA |
| 630 | 2025-10-05 |
Ultralong-Range Sensing of Non-Contact Triboelectric Nanogenerator via Synergistic Design of Porous Microspheres and High Dielectric Properties
2025-Sep-24, ACS applied materials & interfaces
IF:8.3Q1
DOI:10.1021/acsami.5c13426
PMID:40990292
|
研究论文 | 通过多孔微球和高介电性能的协同设计实现非接触摩擦纳米发电机的超长距离传感 | 利用Plateau-Rayleigh不稳定性和Breath Figure机制制备了具有改性MXene和二硫化钼的多孔微球结构纳米纤维膜，显著提升了介电性能和表面电荷密度 | NA | 开发具有超长距离检测能力的自供电传感系统 | 非接触摩擦纳米发电机(NC-TENG)及其在人体动态行为监测中的应用 | 传感器技术 | NA | 多孔微球结构制备、介电性能改性 | 深度学习算法 | 电信号数据 | NA | NA | NA | 检测距离、输出电压信号 | NA |
| 631 | 2025-10-05 |
Miniaturized Fiber-End Probe for Laser Speckle Rheology of Atherosclerotic Plaque
2025-Sep-24, ACS applied materials & interfaces
IF:8.3Q1
DOI:10.1021/acsami.5c14420
PMID:40990405
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研究论文 | 开发了一种基于光纤末端探针的激光散斑流变技术，用于测量动脉粥样硬化斑块的粘弹性 | 设计了基于全内反射的光纤末端流变探针结构，结合飞秒激光双光子聚合技术制备，并利用深度学习模型校正光散射干扰 | NA | 解决现有粘弹性测量设备难以满足血管内微型化需求的问题 | 液体、生物组织和大鼠颈动脉 | 生物医学工程 | 心血管疾病 | 飞秒激光双光子聚合、激光散斑流变学、组织病理学分析 | 深度学习 | 光学信号、生物组织数据 | 大鼠颈动脉实验 | NA | NA | MAE、MSE、一致性系数 | NA |
| 632 | 2025-10-05 |
DisConST: Distribution-aware Contrastive Learning for Spatial Domain Identification
2025-Sep-24, Genomics, proteomics & bioinformatics
DOI:10.1093/gpbjnl/qzaf085
PMID:40990806
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研究论文 | 提出一种基于分布感知对比学习的空间转录组学空间域识别新方法DisConST | 结合零膨胀负二项分布和图对比学习策略，有效整合空间位置、转录组谱和细胞类型比例信息 | NA | 提高空间转录组学数据中空间域识别的准确性 | 来自不同测序平台的组织、器官和胚胎空间转录组数据 | 生物信息学 | 肿瘤 | 空间转录组学 | 深度学习 | 空间基因表达数据 | 多种组织、器官和胚胎的ST数据集 | NA | 对比学习 | 空间域识别准确率 | NA |
| 633 | 2025-10-05 |
Paired Genomic and Metabolomic Analysis Reveals the Secondary Metabolome Potential of Cystobacter
2025-Sep-24, Journal of applied microbiology
IF:3.2Q2
DOI:10.1093/jambio/lxaf238
PMID:40990953
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研究论文 | 本研究通过配对基因组和代谢组学分析揭示了Cystobacter属细菌未被开发的次级代谢潜力 | 首次对Cystobacter属进行配对基因组和代谢组学分析，发现91%的生物合成基因簇未被表征，并利用深度学习预测了具有抗菌潜力的肽类 | 缺乏系统性数据挖掘研究，大部分生物合成基因簇功能仍不明确 | 揭示Cystobacter属的次级代谢能力及其在药物发现中的应用潜力 | Cystobacter属细菌，特别是Cystobacter ferrugineus Cbfe23菌株 | 生物信息学 | NA | 基因组学分析，代谢组学分析，深度学习 | 深度学习模型 | 基因组数据，代谢组数据 | Cystobacter ferrugineus Cbfe23及其他Cystobacter属菌株 | NA | NA | NA | NA |
| 634 | 2025-10-05 |
Radiomics-based artificial intelligence (AI) models in colorectal cancer (CRC) diagnosis, metastasis detection, prognosis, and treatment response prediction
2025-Sep-24, Abdominal radiology (New York)
DOI:10.1007/s00261-025-05201-6
PMID:40991016
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综述 | 本文综述了基于放射组学的AI模型在结直肠癌诊断、转移检测、预后和治疗反应预测中的临床应用 | 系统总结了基于不同成像模态的放射组学模型在结直肠癌临床应用中的最新证据 | 面临图像采集差异、可重复性问题、缺乏标准化和有限的外部验证等临床转化挑战 | 探讨放射组学AI模型在结直肠癌诊疗中的临床应用价值 | 结直肠癌患者 | 数字病理 | 结直肠癌 | 放射组学、放射基因组学 | 机器学习、深度学习 | 医学影像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 635 | 2025-10-05 |
Detection and classification of medical images using deep learning for chronic kidney disease
2025-Sep-24, International urology and nephrology
IF:1.8Q3
DOI:10.1007/s11255-025-04786-7
PMID:40991191
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研究论文 | 提出一种基于卷积神经网络和乌鸦搜索算法的慢性肾脏病医学图像检测与分类新方法 | 首次将乌鸦搜索算法与卷积神经网络结合用于慢性肾脏病诊断，通过特征优化提高分类精度和模型可解释性 | 仅使用公开肾脏CT扫描数据集进行验证，未在更广泛数据集或临床环境中测试 | 开发自动、精确、高效的慢性肾脏病早期检测和分类方法 | 慢性肾脏病患者的医学图像 | 计算机视觉 | 慢性肾脏病 | CT扫描 | CNN | 医学图像 | 公开肾脏CT扫描数据集 | NA | 基于乌鸦搜索优化的卷积神经网络 | 准确率, AUC-ROC, PR-AUC, 精确率, 召回率, F1分数 | NA |
| 636 | 2025-10-05 |
Enhancing pathological myopia diagnosis: a bimodal artificial intelligence approach integrating fundus and optical coherence tomography imaging for precise atrophy, traction and neovascularisation grading
2025-Sep-23, The British journal of ophthalmology
DOI:10.1136/bjo-2024-326252
PMID:40393796
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研究论文 | 本研究开发了一种结合眼底和光学相干断层扫描成像的双模态人工智能模型，用于病理性近视的ATN分级 | 首次构建包含眼底和OCT图像的病理性近视综合数据集，并开发基于多模态多实例学习的双模态AI分类模型 | 单中心回顾性研究，样本量相对有限 | 开发精确的病理性近视ATN分级人工智能诊断系统 | 病理性近视患者的眼底和OCT图像 | 计算机视觉 | 眼科疾病 | 光学相干断层扫描成像 | 深度学习 | 图像 | 2760对彩色眼底照片和匹配的OCT图像 | NA | ResNet-50 | AUC, 准确率 | NA |
| 637 | 2025-10-05 |
MRI detection and grading of knee osteoarthritis - a pilot study using an AI technique with a novel imaging-based scoring system
2025-Sep-23, Biomaterials science
IF:5.8Q1
DOI:10.1039/d5bm00470e
PMID:40889152
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研究论文 | 本研究开发了一种基于AI技术的膝关节骨关节炎MRI检测和分级系统 | 提出了一种以象牙化为重要指标的膝关节骨关节炎新型影像学评分系统 | 初步研究，样本量有限，需要进一步验证 | 开发自动化的膝关节骨关节炎诊断和分级系统 | 膝关节骨关节炎患者 | 计算机视觉 | 骨关节炎 | 磁共振成像 | CNN | 医学影像 | NA | NA | ResNet50, DenseNet121, VGG16, ResNet101 | NA | NA |
| 638 | 2025-10-05 |
PASSpedia: A Polyadenylation Site Database Across Different Species at Single Cell Resolution
2025-Sep-23, Genomics, proteomics & bioinformatics
DOI:10.1093/gpbjnl/qzaf089
PMID:40986375
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研究论文 | 本研究开发了PASSpedia数据库，通过升级SCAPTURE v2深度学习流程在单细胞分辨率下分析七个物种的多聚腺苷酸化位点 | 首次在单细胞分辨率下构建跨七个物种的全面PAS数据库，并通过长读长测序数据验证了未注释PAS位点的准确性 | 仅基于已发表的3'标签测序数据集，未包含所有可能的组织类型和发育阶段 | 建立跨物种多聚腺苷酸化位点的综合数据库和分析平台 | 七个物种的1330个3'标签scRNA-seq数据集 | 生物信息学 | NA | 3'标签测序, 长读长测序, scRNA-seq | 深度学习 | RNA测序数据 | 1330个scRNA-seq数据集 | NA | SCAPTURE v2 | 准确性 | NA |
| 639 | 2025-10-05 |
Perceived Quality of Service in Primary Health Care Based on Google Maps Reviews Before, During, and After the COVID-19 Pandemic: Sentiment Analysis
2025-Sep-23, Journal of medical Internet research
IF:5.8Q1
DOI:10.2196/70410
PMID:40986861
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研究论文 | 通过分析Google Maps评论研究COVID-19大流行前后芬兰和安达卢西亚初级卫生保健的公众情绪变化 | 首次利用Google Maps评论数据比较不同国家在疫情前后对初级卫生保健的情绪变化，结合词典和基于Transformer的深度学习方法进行多语言情感分析 | 研究仅限于芬兰和安达卢西亚地区，可能无法代表其他地区情况；Google Maps评论可能存在选择偏差 | 调查COVID-19大流行对初级卫生保健公众情绪的影响 | 芬兰和安达卢西亚初级卫生保健机构的Google Maps用户评论 | 自然语言处理 | NA | 情感分析，文本挖掘 | Transformer | 文本评论 | 55,043条Google Maps评论（芬兰12,247条，安达卢西亚42,796条） | AFINN | Transformer | 中位数，四分位距，词频分析 | NA |
| 640 | 2025-10-05 |
Improved pharmacokinetic parameter estimation from DCE-MRI via spatial-temporal information-driven unsupervised learning
2025-Sep-23, Physics in medicine and biology
IF:3.3Q1
DOI:10.1088/1361-6560/ae0aaf
PMID:40987314
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研究论文 | 提出一种空间-时间信息驱动的无监督深度学习方法，用于改进DCE-MRI中的药代动力学参数估计 | 首次同时利用DCE-MRI数据的空间和时间特征，结合CNN和定制化Vision Transformer，并引入空间-时间注意力特征融合模块 | 仅在脑胶质瘤患者数据上进行验证，未在其他疾病或器官中测试 | 改进动态对比增强磁共振成像中药代动力学参数的估计精度 | 数值脑模型和87例胶质瘤患者 | 医学影像分析 | 脑胶质瘤 | DCE-MRI | CNN, Vision Transformer | 医学影像 | 87例胶质瘤患者和数值脑模型 | NA | CNN, Vision Transformer, 空间-时间注意力模块 | AUC, 系统误差, 随机误差 | NA |