深度学习在生物医药领域中的应用
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当前共找到 29582 篇文献，本页显示第 201 - 220 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 201 | 2025-08-06 |
Intra-arterial Pressure-Enabled Drug Delivery Significantly Increases Penetration of Glass Microspheres in a Porcine Liver Tumor Model
2024-10, Journal of vascular and interventional radiology : JVIR
IF:2.6Q2
DOI:10.1016/j.jvir.2024.06.030
PMID:38969336
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研究论文 | 研究比较了压力驱动药物递送（PEDD）与传统微导管递送在猪肝肿瘤模型中玻璃微球（GMs）递送的效果 | 使用TriNav设备进行PEDD显著提高了玻璃微球在肝肿瘤中的摄取，且近端PEDD灌注可能无需选择远端靶血管即可实现有效递送 | 研究仅在转基因猪（Oncopigs）的肝肿瘤模型中进行，尚未在人体中验证 | 测试PEDD是否比传统微导管递送更有效地将玻璃微球递送至肝肿瘤 | 转基因猪（Oncopigs）的肝肿瘤 | 数字病理 | 肝癌 | 近红外成像和深度学习算法 | 自定义深度学习算法（Visiopharm A/S） | 图像 | PEDD组10例（叶状灌注）和9例（选择性灌注），传统递送组7例（叶状灌注）和8例（选择性灌注） |
| 202 | 2025-08-06 |
Detecting suicide risk among U.S. servicemembers and veterans: a deep learning approach using social media data
2024-Sep-09, Psychological medicine
IF:5.9Q1
DOI:10.1017/S0033291724001557
PMID:39245902
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研究论文 | 开发了一种深度学习算法，用于通过军事特定社交媒体平台上的帖子检测美国军人和退伍军人的自杀风险 | 利用RoBERTa模型结合帖子文本和元数据，以较高的敏感性和特异性识别含有自杀相关内容的帖子 | 研究仅基于一个军事特定社交媒体平台的数据，可能无法推广到其他平台或人群 | 通过社交媒体数据识别有自杀风险的军人和退伍军人 | 美国军人和退伍军人在军事特定社交媒体平台上的帖子 | 自然语言处理 | 心理健康 | 深度学习 | RoBERTa | 文本 | 8449条公开分享的社交媒体帖子 |
| 203 | 2025-08-06 |
Outcomes of Residency Education: Insights Into the Professional Formation of the Physical Therapist Resident
2024-Sep-01, Journal, physical therapy education
DOI:10.1097/JTE.0000000000000335
PMID:39150258
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研究论文 | 本研究探讨了物理治疗住院医师教育对临床技能、知识和推理能力发展的影响 | 首次通过定性研究探索住院医师教育中的关键教学要素和学习环境 | 样本量较小(11个项目和13名住院医师)，且采用便利抽样方法 | 探索物理治疗住院医师教育的成果及其对专业形成的影响 | 物理治疗住院医师及其教育项目 | 医学教育 | NA | 定性案例研究 | NA | 访谈记录和日记条目 | 11个物理治疗住院医师项目和13名住院医师 |
| 204 | 2025-08-06 |
Neural Network Enables High Accuracy for Hepatitis B Surface Antigen Detection with a Plasmonic Platform
2024-07-17, Nano letters
IF:9.6Q1
DOI:10.1021/acs.nanolett.4c02860
PMID:38975746
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研究论文 | 本文介绍了一种基于无标记等离子体生物传感方法和监督深度学习的策略，用于高精度检测乙型肝炎表面抗原（HBsAg） | 结合厚度敏感的等离子体耦合与神经网络监督深度学习，显著提高了检测的准确性和灵敏度，并将检测时间缩短至约30分钟 | NA | 开发高精度的分子检测工具，用于即时检测（POC）应用 | 乙型肝炎表面抗原（HBsAg） | 机器学习 | 乙型肝炎 | 无标记等离子体生物传感方法 | 神经网络 | NA | NA |
| 205 | 2025-08-06 |
Deconvolution of polygenic risk score in single cells unravels cellular and molecular heterogeneity of complex human diseases
2024-May-14, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2024.05.14.594252
PMID:38798507
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研究论文 | 介绍了一种名为scPRS的几何深度学习模型，用于构建单细胞水平的多基因风险评分（PRS），以增强复杂人类疾病的生物学发现和疾病预测 | scPRS不仅预测疾病风险，还能揭示疾病相关细胞，并通过分层多组学分析识别细胞类型特异的遗传基础，将疾病相关遗传变异与相应细胞类型的基因调控联系起来 | NA | 开发一个多任务、可解释的框架，用于精确预测疾病并系统研究复杂疾病的遗传、细胞和分子基础 | 复杂人类疾病（如2型糖尿病、肥厚型心肌病和阿尔茨海默病）的单细胞数据 | 机器学习 | 2型糖尿病, 肥厚型心肌病, 阿尔茨海默病 | 单细胞染色质可及性分析, 几何深度学习 | 几何深度学习模型 | 单细胞数据 | NA |
| 206 | 2025-08-06 |
Deep Learning-based Assessment of Facial Asymmetry Using U-Net Deep Convolutional Neural Network Algorithm
2024 Jan-Feb 01, The Journal of craniofacial surgery
IF:1.0Q3
DOI:10.1097/SCS.0000000000009862
PMID:37973054
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研究论文 | 本研究评估了基于深度卷积神经网络的计算机辅助诊断系统在检测面部不对称性方面的诊断性能，并与正畸医生的结果进行了比较 | 使用U-Net深度卷积神经网络算法开发了一个自动评估面部不对称性的CAD系统，并与传统方法进行了比较 | 仅使用了1020名患者的PA头影测量图像，样本量可能不足以覆盖所有面部不对称情况 | 评估基于DCNN的CAD系统在面部不对称性诊断中的性能 | 正畸患者的PA头影测量图像 | 计算机视觉 | 面部不对称 | DCNN | U-Net | 图像 | 1020名患者的PA头影测量图像（训练集），25张PA头影测量图像（测试集） |
| 207 | 2025-08-06 |
Development of AI-Based Diagnostic Algorithm for Nasal Bone Fracture Using Deep Learning
2024 Jan-Feb 01, The Journal of craniofacial surgery
IF:1.0Q3
DOI:10.1097/SCS.0000000000009856
PMID:38294297
|
研究论文 | 开发了一种基于深度学习的AI算法，用于通过计算机断层扫描图像诊断鼻骨骨折 | 首次利用深度学习和人工智能技术开发出诊断鼻骨骨折的算法，实现了与医生诊断结果的高敏感性（100%）和特异性（77%） | 目前仅处于算法开发的初步阶段，样本量有限，需要进一步验证和优化 | 开发AI算法以提高鼻骨骨折的诊断效率和准确性 | 鼻骨骨折患者的计算机断层扫描图像 | 数字病理学 | 鼻骨骨折 | 深度学习 | 深度学习模型（未指定具体类型） | 图像（CT扫描） | 未明确说明具体样本数量 |
| 208 | 2025-08-06 |
Diagnosis of Developmental Dysplasia of the Hip by Ultrasound Imaging Using Deep Learning
2023-Aug-01, Journal of pediatric orthopedics
DOI:10.1097/BPO.0000000000002428
PMID:37193656
|
研究论文 | 本研究探讨了使用深度学习模型通过超声图像诊断发育性髋关节发育不良（DDH）的准确性 | 首次将深度学习技术应用于DDH的超声图像诊断，并评估了多种预训练模型的性能 | 样本量相对较小（60名DDH患儿和131名健康婴儿），且研究为回顾性设计 | 评估人工智能通过深度学习在DDH超声图像诊断中的准确性 | 6个月以下疑似DDH的婴儿及其髋关节超声图像 | 数字病理 | 发育性髋关节发育不良 | 超声成像 | SqueezeNet, MobileNet_v2, EfficientNet | 图像 | 60名DDH患儿（64个髋关节）和131名健康婴儿（262个髋关节） |
| 209 | 2025-08-06 |
Retracted: Evaluation of Ischemic Penumbra in Stroke Patients Based on Deep Learning and Multimodal CT
2023, Journal of healthcare engineering
DOI:10.1155/2023/9851918
PMID:38094810
|
retraction | 该文章是对先前发表的一篇关于基于深度学习和多模态CT评估中风患者缺血半暗带研究的撤稿声明 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 210 | 2025-08-06 |
SODA: Detecting COVID-19 in Chest X-Rays With Semi-Supervised Open Set Domain Adaptation
2022 Sep-Oct, IEEE/ACM transactions on computational biology and bioinformatics
DOI:10.1109/TCBB.2021.3066331
PMID:33729944
|
研究论文 | 该论文提出了一种名为SODA的半监督开放集域适应方法，用于在胸部X光片中检测COVID-19 | SODA方法在通用域空间和源数据与目标数据的共同子空间中对齐不同域的数据分布，解决了胸部X光数据集中的大域偏移和COVID-19胸部X光数据集规模较小的问题 | COVID-19胸部X光数据集的规模相对较小 | 通过深度学习自动检测胸部X光片中的COVID-19疾病 | 胸部X光片 | 计算机视觉 | COVID-19 | 深度学习 | CNN, SODA | 图像 | NA |
| 211 | 2025-08-06 |
A hybrid deep learning model for forecasting lymphocyte depletion during radiation therapy
2022-May, Medical physics
IF:3.2Q1
DOI:10.1002/mp.15584
PMID:35229311
|
研究论文 | 本文提出了一种混合深度学习模型，用于预测食管癌患者在放射治疗过程中淋巴细胞减少的趋势 | 提出了一种基于LSTM和神经网络的混合深度学习模型，并开发了判别性核以提取时间特征并分配不同权重 | 研究仅针对食管癌患者，未涉及其他类型的癌症 | 预测放射治疗过程中淋巴细胞减少的趋势，以优化治疗计划 | 食管癌患者 | 数字病理 | 食管癌 | 深度学习 | LSTM和神经网络的混合模型 | 临床信息和剂量学特征 | 860名接受同步放化疗的食管癌患者 |
| 212 | 2025-08-06 |
Evaluation of Ischemic Penumbra in Stroke Patients Based on Deep Learning and Multimodal CT
2021, Journal of healthcare engineering
DOI:10.1155/2021/3215107
PMID:39290779
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研究论文 | 本文提出了一种基于改进的全局注意力上采样U-Net模型的主次路径注意力补偿网络结构，用于急性缺血性卒中患者的多模态CT定量评估 | 提出主次路径注意力补偿网络结构，通过辅助路径网络生成宽松的辅助注意力补偿系数，以补偿主路径网络中可能的注意力系数错误 | 卒中病灶特征不明确，病灶边界与正常脑组织区分度差，影响分割性能 | 研究多模态CT在急性缺血性卒中患者侧支循环、缺血半暗带、核心梗死体积定量评估及静脉溶栓治疗预后评估中的价值 | 急性缺血性卒中患者 | 数字病理学 | 心血管疾病 | 多模态CT | 改进的全局注意力上采样U-Net模型 | 图像 | NA |
| 213 | 2025-08-05 |
An adaptive mechanism of improved heuristic algorithm and multiscale feature integration with residual GRU for emotion with mental health recognition
2025-Dec, Cognitive neurodynamics
IF:3.1Q2
DOI:10.1007/s11571-025-10302-5
PMID:40756004
|
研究论文 | 提出一种基于自适应深度学习模型的自动化系统，用于情感与心理健康识别 | 结合改进的启发式算法和多尺度特征融合的残差GRU模型，用于心理健康识别 | 未提及具体的数据集规模或实验环境的限制 | 通过自动化系统更精确地识别心理健康问题，以提供早期治疗建议 | 在线公开数据源中的文本数据 | 自然语言处理 | 心理健康疾病 | BiLSTM-HA, TF-IDF, Glove嵌入, MFF-ARGRU, IRV-SOA | BiLSTM, GRU | 文本 | NA |
| 214 | 2025-08-05 |
LETA: Tooth Alignment Prediction Based on Dual-branch Latent Encoding
2025-09, IEEE transactions on visualization and computer graphics
IF:4.7Q1
DOI:10.1109/TVCG.2024.3413857
PMID:40184274
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research paper | 本文提出了一种基于双分支潜在编码的3D牙齿对齐预测系统LETA，用于自动预测牙齿的正确3D姿态变换 | LETA的创新点在于从真实对齐的牙齿中提取特征以指导网络学习，并采用改进的点卷积操作和基于注意力的网络分别提取局部形状特征和全局上下文特征 | NA | 开发一种自动预测牙齿3D姿态变换的系统，以减少正畸医生的工作量 | 口腔内扫描仪（IOS）牙科表面中的分割个体3D牙齿网格 | digital pathology | NA | 深度学习 | 双分支潜在编码网络 | 3D点云数据 | 9,868个IOS表面数据 |
| 215 | 2025-05-08 |
Letter to the Editor: Deep Learning and Numerical Analysis for Bladder Outflow Obstruction and Detrusor Underactivity Diagnosis in Men: A Novel Urodynamic Evaluation Scheme
2025-Sep, Neurourology and urodynamics
IF:1.8Q3
DOI:10.1002/nau.70049
PMID:40329494
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 216 | 2025-07-19 |
Commentary on "Portable Ultrasound Bladder Volume Measurement Over Entire Volume Range Using a Deep Learning Artificial Intelligence Model in a Selected Cohort: A Proof of Principle Study"
2025-Sep, Neurourology and urodynamics
IF:1.8Q3
DOI:10.1002/nau.70102
PMID:40678844
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 217 | 2025-08-05 |
Predicting the Effects of Charge Mutations on the Second Osmotic Virial Coefficient for Therapeutic Antibodies via Coarse-Grained Molecular Simulations and Deep Learning Methods
2025-Aug-04, Molecular pharmaceutics
IF:4.5Q1
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研究论文 | 通过粗粒化分子模拟和深度学习方法预测电荷突变对治疗性抗体第二渗透维里系数的影响 | 结合粗粒化分子模拟和深度学习方法，探索大量潜在突变对蛋白质自相互作用的影响，并提出一种高效的预测算法 | 研究仅针对三种模型治疗性单克隆抗体，且突变范围限于单、双和三突变 | 评估改变表面电荷分布如何影响蛋白质自相互作用，以第二渗透维里系数量化 | 三种模型治疗性单克隆抗体（MAbs） | 计算生物学 | NA | 粗粒化分子模拟，深度神经网络 | MLP（多层感知机） | 分子模拟数据 | 三种模型治疗性单克隆抗体，每种抗体探索约10^10个潜在突变 |
| 218 | 2025-08-05 |
Colorimetric detection of bisphenol A in water: a smartphone-based sensor using inverse opal molecularly imprinted photonic crystal hydrogel
2025-Aug-04, The Analyst
DOI:10.1039/d4an01426j
PMID:40685994
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研究论文 | 本研究开发了一种基于智能手机的逆蛋白石分子印迹光子晶体水凝胶传感器，用于水中双酚A的灵敏和选择性检测 | 结合智能手机和深度学习模型，实现了实时、便携的双酚A定量检测 | 未提及在实际环境水样中的大规模验证 | 开发高灵敏度、高选择性的双酚A检测方法 | 水样中的双酚A分子 | 传感器技术 | NA | 分子印迹技术、光子晶体水凝胶制备 | 深度学习回归模型 | 图像 | 未明确说明具体样本数量 |
| 219 | 2025-08-05 |
Prediction of protein-protein interaction based on interaction-specific learning and hierarchical information
2025-Aug-04, BMC biology
IF:4.4Q1
DOI:10.1186/s12915-025-02359-9
PMID:40754535
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研究论文 | 提出了一种基于交互特异性学习和层次信息的新型深度学习方法HI-PPI，用于预测蛋白质-蛋白质相互作用 | HI-PPI通过将结构和关系信息嵌入到双曲空间中提取层次信息，并采用门控交互网络提取成对特征进行交互预测，显著提高了预测的准确性和鲁棒性 | 当前的计算工具在建模蛋白质之间的成对相互作用和层次关系方面仍存在局限性 | 开发高效准确的自动化工具来预测蛋白质-蛋白质相互作用，以识别药物靶点和理解细胞过程 | 蛋白质-蛋白质相互作用网络 | 机器学习 | NA | 深度学习 | HI-PPI（结合门控交互网络和双曲空间嵌入） | 蛋白质相互作用数据 | 多个基准数据集 |
| 220 | 2025-08-05 |
Artificial intelligence in orthopedics: fundamentals, current applications, and future perspectives
2025-Aug-04, Military Medical Research
IF:16.7Q1
DOI:10.1186/s40779-025-00633-z
PMID:40754583
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综述 | 本文综述了人工智能在骨科领域的基础知识、当前应用及未来展望 | 全面概述了AI在骨科中的多种应用，包括图像分析、疾病诊断、手术治疗辅助等，并探讨了未来发展方向 | 数据质量、模型泛化能力和临床验证等关键挑战限制了AI的实际应用 | 提高骨科诊断和治疗效率，改善当前骨科医疗状况 | 骨科临床和研究应用 | 医疗人工智能 | 骨科疾病 | 机器学习和深度学习 | NA | 图像数据和其他临床数据 | NA |