深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 43909 篇文献，本页显示第 27521 - 27540 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 27521 | 2025-10-07 |
Whole Slide Imaging, Artificial Intelligence, and Machine Learning in Pediatric and Perinatal Pathology: Current Status and Future Directions
2025 Mar-Apr, Pediatric and developmental pathology : the official journal of the Society for Pediatric Pathology and the Paediatric Pathology Society
IF:1.3Q3
DOI:10.1177/10935266241299073
PMID:39552500
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综述 | 概述人工智能和机器学习在儿科及围产期病理学中应用的最新进展与挑战 | 聚焦儿科和发育病理学这一专业领域，探讨WSI与AI结合在胎盘病理标准化和发育尸检等特殊诊断挑战中的创新应用 | 临床实验室整合WSI-AI面临证据质量、监管适应、临床评估和安全考虑等挑战 | 探讨人工智能在儿科和发育病理学中的应用现状与未来方向 | 儿科病理学标本的全切片图像 | 数字病理学 | 儿科疾病 | 全切片成像 | 深度学习 | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 27522 | 2025-03-19 |
Real-time quantification of activated sludge concentration and viscosity through deep learning of microscopic images
2025-Mar, Environmental science and ecotechnology
IF:14.0Q1
DOI:10.1016/j.ese.2025.100527
PMID:40083746
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研究论文 | 本文介绍了一种通过深度学习分析显微镜图像实时量化活性污泥浓度和粘度的系统 | 创新点在于使用Xception卷积神经网络架构，从显微镜图像中实时定量识别活性污泥的混合液悬浮固体（MLSS）和表观粘度 | 研究仅在实验室规模的序批式反应器中进行，尚未在实际废水处理厂中验证 | 研究目的是开发一种实时在线测量活性污泥参数的方法，以支持未来智能废水处理厂的运行 | 研究对象是活性污泥的混合液悬浮固体（MLSS）和表观粘度 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | Xception卷积神经网络 | 显微镜图像 | 41482张高质量图像 | NA | NA | NA | NA |
| 27523 | 2025-03-19 |
Explainable deep learning algorithm for identifying cerebral venous sinus thrombosis-related hemorrhage (CVST-ICH) from spontaneous intracerebral hemorrhage using computed tomography
2025-Mar, EClinicalMedicine
IF:9.6Q1
DOI:10.1016/j.eclinm.2025.103128
PMID:40093990
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研究论文 | 本研究开发了一种可解释的深度学习模型，用于基于非增强计算机断层扫描（NCCT）快速识别由脑静脉窦血栓形成（CVST）引起的脑出血（ICH） | 提出了一种基于迁移学习的3D U-Net模型，结合分割和分类，仅使用入院时的平扫CT进行CVST-ICH的识别，并采用多种可解释性方法（如Grad-CAM++、SHAP、IG和遮挡）来理解模型的注意力 | 需要更大样本量的前瞻性验证 | 开发一种可解释的深度学习模型，用于快速识别CVST-ICH与自发性脑出血（sICH） | CVST-ICH患者和自发性脑出血（sICH）患者 | 数字病理学 | 脑静脉窦血栓形成（CVST） | 非增强计算机断层扫描（NCCT） | 3D U-Net | CT图像 | 内部数据集包括102名CVST-ICH患者和306名sICH患者，外部数据集包括38名CVST-ICH患者和119名sICH患者 | NA | NA | NA | NA |
| 27524 | 2025-03-19 |
Deep learning-based model for prediction of early recurrence and therapy response on whole slide images in non-muscle-invasive bladder cancer: a retrospective, multicentre study
2025-Mar, EClinicalMedicine
IF:9.6Q1
DOI:10.1016/j.eclinm.2025.103125
PMID:40093987
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研究论文 | 本研究旨在开发和验证基于深度学习的早期复发预测模型（ERPM）和治疗反应预测模型（TRPM），以辅助非肌层浸润性膀胱癌（NMIBC）患者的临床决策 | 首次在NMIBC患者中开发并验证了基于全切片图像的深度学习模型，用于预测早期复发和治疗反应 | 研究为回顾性研究，需要进一步的前瞻性验证 | 开发并验证基于深度学习的预测模型，以辅助NMIBC患者的临床决策 | 非肌层浸润性膀胱癌（NMIBC）患者 | 数字病理学 | 膀胱癌 | 深度学习 | 多实例学习和集成学习模型 | 全切片图像（H&E染色和免疫组化染色） | 1275名患者的4395张全切片图像 | NA | NA | NA | NA |
| 27525 | 2025-10-07 |
Intratumoral and Peritumoral Radiomics for Predicting the Prognosis of High-grade Serous Ovarian Cancer Patients Receiving Platinum-Based Chemotherapy
2025-02, Academic radiology
IF:3.8Q1
DOI:10.1016/j.acra.2024.09.001
PMID:39289095
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研究论文 | 开发深度学习模型通过肿瘤内和瘤周影像组学预测高级别浆液性卵巢癌患者铂类化疗预后 | 首次结合肿瘤内和瘤周区域的影像组学特征，通过不同输入配置（包括1像素和3像素瘤周扩展）优化预后预测模型 | 回顾性研究设计，样本量相对有限（外部测试集仅26例） | 预测高级别浆液性卵巢癌患者接受铂类化疗后的生存结局 | 高级别浆液性卵巢癌患者 | 数字病理 | 卵巢癌 | CT扫描 | 深度学习 | 医学影像 | 474例患者（训练集362例，内部测试集86例，外部测试集26例） | NA | NA | 风险比, ROC曲线, KM生存分析 | NA |
| 27526 | 2025-10-07 |
Deep Learning-Based Assessment of Lip Symmetry for Patients With Repaired Cleft Lip
2025-Feb, The Cleft palate-craniofacial journal : official publication of the American Cleft Palate-Craniofacial Association
DOI:10.1177/10556656241312730
PMID:39838936
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研究论文 | 提出基于深度学习的方法自动评估修复后唇裂患者的唇部对称性 | 使用对比学习量化唇部对称性，无需患者图像训练，通过面部图像变换模拟唇裂不对称性 | 模型性能仍有提升空间，与专家评估的相关性为中等水平 | 开发自动化唇部对称性评估工具以评估唇裂修复手术效果 | 修复后唇裂患者 | 计算机视觉 | 唇裂 | 深度学习，对比学习 | 深度学习模型 | 图像，视频帧 | 146张修复后唇裂患者图像 | NA | 对比学习模型 | 加权准确率，皮尔逊相关系数 | NA |
| 27527 | 2025-03-19 |
Non-invasive Assessment of Coronary Artery Disease: The Role of AI in the Current Status and Future Directions
2025-Feb, Cureus
DOI:10.7759/cureus.78994
PMID:40091936
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研究论文 | 本文探讨了人工智能在非侵入性冠状动脉疾病评估中的当前应用和未来发展方向 | 强调了人工智能，特别是深度学习和自然语言处理技术，在提高非侵入性冠状动脉疾病评估诊断准确性和临床效率方面的革命性潜力 | 人工智能的广泛应用面临数据隐私、高计算成本和资源分配不均等关键挑战 | 研究目的是探索人工智能在非侵入性冠状动脉疾病评估中的应用及其未来发展方向 | 冠状动脉疾病（CAD）患者 | 自然语言处理 | 心血管疾病 | 深度学习，自然语言处理 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 27528 | 2025-10-07 |
A differentiable Gillespie algorithm for simulating chemical kinetics, parameter estimation, and designing synthetic biological circuits
2025-Jan-21, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2024.07.07.602397
PMID:39026759
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研究论文 | 本文开发了一种可微分的Gillespie算法，用于模拟化学反应动力学、参数估计和合成生物电路设计 | 通过深度学习技术开发了完全可微分的Gillespie算法变体，能够使用反向传播计算梯度 | NA | 开发可微分的随机模拟算法用于化学反应网络分析和合成生物学设计 | 化学反应网络、基因启动子模型、合成生物电路 | 机器学习 | NA | 可微分模拟、梯度下降 | NA | 模拟数据、mRNA表达水平测量数据 | NA | 深度学习框架 | NA | 参数估计准确性、设计目标达成度 | NA |
| 27529 | 2025-10-07 |
The Pfam protein families database: embracing AI/ML
2025-Jan-06, Nucleic acids research
IF:16.6Q1
DOI:10.1093/nar/gkae997
PMID:39540428
|
研究论文 | 介绍Pfam蛋白质家族数据库的最新进展，包括与InterPro的整合、结构分类协调以及利用人工智能技术扩展家族覆盖范围 | 整合AlphaFold结构预测优化域边界识别，开发基于深度学习的Pfam-N将UniProtKB覆盖度提升8.8% | 仍有许多蛋白质家族尚未完成分类，蛋白质宇宙的全面覆盖仍需持续努力 | 通过人工智能技术改进蛋白质家族数据库的覆盖度和准确性 | 蛋白质结构域和家族数据库 | 生物信息学 | NA | 深度学习, 大规模序列相似性分析 | 深度学习模型 | 蛋白质序列, 结构数据 | NA | NA | NA | UniProtKB覆盖度提升率 | NA |
| 27530 | 2025-03-19 |
Comparison of 3D and 2D area measurement of acute burn wounds with LiDAR technique and deep learning model
2025, Frontiers in artificial intelligence
IF:3.0Q2
DOI:10.3389/frai.2025.1510905
PMID:40083475
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研究论文 | 本文比较了使用LiDAR技术和深度学习模型进行急性烧伤伤口3D和2D面积测量的差异 | 开发了结合深度学习模型和LiDAR技术的应用B.E.N.，用于烧伤伤口的3D和2D测量，并验证了3D分割结果与实际烧伤伤口大小的匹配度 | 研究中未明确提及样本的具体数量，且仅针对烧伤伤口进行了研究，未涉及其他类型的伤口 | 比较3D和2D测量烧伤伤口面积的准确性，并探讨肢体曲率对3D/2D面积比的影响 | 烧伤伤口 | 计算机视觉 | 烧伤 | LiDAR技术 | 深度学习模型 | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 27531 | 2025-03-19 |
Machine and deep learning to predict viral fusion peptides
2025, Computational and structural biotechnology journal
IF:4.4Q2
DOI:10.1016/j.csbj.2025.02.011
PMID:40083606
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研究论文 | 本文探讨了使用机器学习和深度学习模型预测病毒融合肽的方法 | 采用基于机器学习和深度学习的方法，特别是使用最先进的氨基酸标记分类转换器模型，有效预测病毒融合肽的位置 | 对于实验数据有限的病毒，预测结果可能存在不确定性 | 开发能够预测病毒融合蛋白序列中融合肽段的生物信息学工具 | 病毒融合蛋白及其融合肽段 | 自然语言处理 | NA | 机器学习和深度学习 | 转换器模型 | 蛋白质序列 | 超过50种模型和特征的组合 | NA | NA | NA | NA |
| 27532 | 2025-03-19 |
Explainable AI in medical imaging: an interpretable and collaborative federated learning model for brain tumor classification
2025, Frontiers in oncology
IF:3.5Q2
DOI:10.3389/fonc.2025.1535478
PMID:40083877
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研究论文 | 本文提出了一种可解释的协作联邦学习模型（CFLM），用于脑肿瘤分类，结合了可解释的人工智能（XAI）技术 | 结合了联邦学习（FL）和GoogLeNet架构，解决了传统集中式模型在数据多样性和模型透明度方面的挑战 | 研究中仅使用了10个客户端和50轮通信，样本量和训练轮次可能不足以全面验证模型的泛化能力 | 提高脑肿瘤分类的准确性和模型的可解释性，以支持临床决策 | 脑肿瘤（包括胶质瘤、脑膜瘤、无肿瘤和垂体瘤） | 计算机视觉 | 脑肿瘤 | 深度学习（DL）、联邦学习（FL）、Grad-CAM、显著性图可视化 | GoogLeNet | MRI图像 | 10个客户端，每个客户端使用分散的本地数据集进行训练 | NA | NA | NA | NA |
| 27533 | 2025-03-19 |
Effect of natural and synthetic noise data augmentation on physical action classification by brain-computer interface and deep learning
2025, Frontiers in neuroinformatics
IF:2.5Q3
DOI:10.3389/fninf.2025.1521805
PMID:40083893
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研究论文 | 本研究探讨了自然和合成噪声数据增强对通过脑机接口和深度学习进行物理动作分类的影响 | 提出了两种噪声数据增强方法（自然和合成），并比较了它们对分类性能的影响，特别是在资源有限的设备上应用的潜力 | 研究中使用的深度神经网络相对简单，可能限制了模型的复杂性和性能 | 研究环境噪声对脑机接口中物理动作分类的影响 | 脑电图（EEG）信号和物理动作分类 | 脑机接口 | NA | 噪声数据增强（NDA） | 全连接网络（FCN）和卷积神经网络（CNN） | 脑电图（EEG）信号 | 使用grasp-and-lift（GAL）数据集中的手指-手掌-手操作数据 | NA | NA | NA | NA |
| 27534 | 2025-03-19 |
Patho-Net: enhancing breast cancer classification using deep learning and explainable artificial intelligence
2025, American journal of cancer research
IF:3.6Q2
DOI:10.62347/XKFN1793
PMID:40084355
|
研究论文 | 本文提出了一种名为Patho-Net的深度学习模型，用于乳腺癌分类，解决了可扩展性、固定大小输入图像和有限数据集上的过拟合问题 | Patho-Net模型结合了GRU网络和U-Net架构，无需调整图像大小，提高了计算效率，并通过XAI提供了模型预测的清晰视觉解释 | NA | 提高乳腺癌分类的准确性和可解释性 | 乳腺癌组织病理学图像 | 数字病理学 | 乳腺癌 | 深度学习，可解释人工智能（XAI） | U-Net，GRU | 图像 | 100X BreakHis数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 27535 | 2025-03-19 |
BMWP: the first Bengali math word problems dataset for operation prediction and solving
2025, Discover artificial intelligence
DOI:10.1007/s44163-025-00243-7
PMID:40092969
|
研究论文 | 本文介绍了首个孟加拉语数学应用题数据集BMWP，用于操作预测和解题，并探讨了使用深度学习技术进行孟加拉语应用题操作预测的方法 | 首次创建了孟加拉语数学应用题数据集BMWP，填补了低资源语言在这一领域的空白 | 数据集仅包含8653个应用题，可能不足以覆盖所有复杂情况 | 评估和提升AI模型在解决低资源语言数学应用题方面的能力 | 孟加拉语数学应用题 | 自然语言处理 | NA | 深度学习 | 深度学习神经网络架构 | 文本 | 8653个孟加拉语数学应用题 | NA | NA | NA | NA |
| 27536 | 2025-03-19 |
A review of machine learning and deep learning for Parkinson's disease detection
2025, Discover artificial intelligence
DOI:10.1007/s44163-025-00241-9
PMID:40092968
|
review | 本文综述了机器学习和深度学习在帕金森病检测和进展监测中的应用 | 通过整合多种数据源，提供了新的视角，并特别展示了音频分析和步态分析在早期症状检测和疾病进展监测中的有效性 | 需要大量且多样化的数据集，数据隐私问题，以及医疗数据质量的挑战，开发可解释的AI以确保临床医生能够信任和理解ML和DL模型 | 提高帕金森病诊断的准确性 | 帕金森病患者 | machine learning | geriatric disease | NA | SVM, RF, CNN | audio recordings, gait analysis, medical imaging | NA | NA | NA | NA | NA |
| 27537 | 2025-03-19 |
Pollen image manipulation and projection using latent space
2025, Frontiers in plant science
IF:4.1Q1
DOI:10.3389/fpls.2025.1539128
PMID:40093610
|
研究论文 | 本文利用深度学习技术中的风格迁移方法，研究如何通过显微镜图像处理改变花粉颗粒的大小和形状 | 首次将风格迁移技术应用于花粉颗粒图像的处理，以揭示其结构特征并生成多样化的花粉图像 | 未明确提及具体的数据集规模或实验验证的详细结果 | 研究花粉颗粒图像的处理方法，以增强对植物分类和生态学的理解 | 花粉颗粒的显微镜图像 | 计算机视觉 | NA | 风格迁移 | NA | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 27538 | 2025-03-19 |
A two-step concept-based approach for enhanced interpretability and trust in skin lesion diagnosis
2025, Computational and structural biotechnology journal
IF:4.4Q2
DOI:10.1016/j.csbj.2025.02.013
PMID:40093651
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研究论文 | 本文提出了一种新颖的两步概念驱动方法，旨在提高皮肤病变诊断的可解释性和信任度 | 通过模拟概念瓶颈模型的两个阶段，利用预训练的视觉语言模型自动预测临床概念，并使用现成的大型语言模型基于预测概念生成疾病诊断，支持测试时的人工干预以修正预测概念，从而提高最终诊断的准确性和决策透明度 | 需要少量标注示例，且未提及在大规模数据集上的验证 | 提高深度学习系统在临床环境中的可解释性和信任度 | 皮肤病变诊断 | 计算机视觉 | 皮肤病变 | 概念瓶颈模型（CBM）、视觉语言模型（VLM）、大型语言模型（LLM） | CBM、VLM、LLM | 图像 | 三个皮肤病变数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 27539 | 2025-03-19 |
The global research of artificial intelligence on inflammatory bowel disease: A bibliometric analysis
2025 Jan-Dec, Digital health
IF:2.9Q2
DOI:10.1177/20552076251326217
PMID:40093709
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研究论文 | 本文通过文献计量学分析评估了人工智能（AI）在炎症性肠病（IBD）中的相关研究，识别了研究基础、当前热点和未来发展方向 | 首次通过文献计量学分析总结了AI在IBD中的应用现状，并可视化揭示了发展趋势和未来研究热点 | AI在IBD中的应用仍处于初期阶段，研究深度和广度有待进一步扩展 | 评估AI在IBD中的研究现状，识别研究基础和未来发展方向 | 炎症性肠病（IBD） | 机器学习 | 炎症性肠病 | 文献计量学分析 | 深度学习模型 | 文献数据 | 176篇AI相关论文，涉及1919位作者、790个研究机构、184种期刊和49个国家/地区 | NA | NA | NA | NA |
| 27540 | 2025-03-19 |
Data transformation of unstructured electroencephalography reports by natural language processing: improving data usability for large-scale epilepsy studies
2025, Frontiers in neurology
IF:2.7Q3
DOI:10.3389/fneur.2025.1521001
PMID:40093737
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研究论文 | 本研究介绍了一种利用自然语言处理技术将癫痫患儿的非结构化脑电图报告转化为结构化数据的层次算法 | 开发了一种结合深度学习和基于规则的关键词提取的分层算法，用于将非结构化脑电图报告转化为结构化数据，提高了数据可用性 | 研究主要针对儿科癫痫患者，可能不适用于其他类型的患者或疾病 | 提高脑电图报告的数据可用性，以支持大规模癫痫研究 | 儿科癫痫患者的脑电图报告 | 自然语言处理 | 癫痫 | 自然语言处理（NLP） | 深度学习 | 文本 | 17,172份脑电图报告，来自3,423名儿科患者，其中6,173份正常和6,173份异常报告用于算法开发 | NA | NA | NA | NA |