深度学习在生物医药领域中的应用
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当前共找到 29255 篇文献，本页显示第 261 - 280 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 261 | 2024-10-02 |
Clarifications on the Differentiation of Vertebral Fractures Using Deep Learning Models
2024-Oct, Radiology
IF:12.1Q1
DOI:10.1148/radiol.241162
PMID:39352286
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 262 | 2025-07-25 |
Halted medical education in Korea amid Nobel Prizes in deep learning and machine learning research, tribute to a leader of Ewha Womans University College of Medicine, and highlights from this issue
2024-Oct, Ewha medical journal
IF:0.3Q3
DOI:10.12771/emj.2024.e71
PMID:40703983
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 263 | 2025-07-29 |
Predicting the severity of mood and neuropsychiatric symptoms from digital biomarkers using wearable physiological data and deep learning
2024-09, Computers in biology and medicine
IF:7.0Q1
DOI:10.1016/j.compbiomed.2024.108959
PMID:39089109
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研究论文 | 利用可穿戴设备收集的生理和行为数据，结合深度学习技术，预测轻度认知障碍（MCI）老年人的神经精神症状（NPS）和情绪障碍的严重程度 | 结合传统生理生物标志物和自监督卷积自编码器提取的深度学习特征，实现了对NPS和情绪障碍严重程度的连续、无干扰评估 | 研究仅针对MCI老年人群体，未涵盖其他年龄段或疾病阶段的人群 | 探索可穿戴设备和深度学习在心理健康症状评估中的应用潜力 | 轻度认知障碍（MCI）老年人 | 数字病理学 | 老年疾病 | 深度学习 | 自监督卷积自编码器 | 生理和行为数据 | 未明确提及具体样本数量，但研究对象为MCI老年人 |
| 264 | 2025-07-29 |
A deep learning-driven discovery of berberine derivatives as novel antibacterial against multidrug-resistant Helicobacter pylori
2024-07-08, Signal transduction and targeted therapy
IF:40.8Q1
DOI:10.1038/s41392-024-01895-0
PMID:38972904
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研究论文 | 利用基于图神经网络的深度学习模型发现新型小檗碱衍生物作为抗多药耐药幽门螺杆菌的抗菌剂 | 采用深度学习模型预测并验证了一种新型小檗碱衍生物8，其对所有测试的药物敏感和耐药幽门螺杆菌菌株均表现出强效抗菌活性，并揭示了其作用靶点为SecA和BamD | 研究仅针对幽门螺杆菌，未涉及其他病原体 | 发现新型抗菌剂以对抗多药耐药幽门螺杆菌 | 幽门螺杆菌及其耐药菌株 | 机器学习 | 胃癌 | 图神经网络、化学蛋白质组学技术 | 图神经网络 | 分子结构数据 | 13,638个分子用于预训练和微调 |
| 265 | 2025-07-29 |
Enhancing Hypotension Prediction in Real-time Patient Monitoring Through Deep Learning: A Novel Application of XResNet with Contrastive Learning and Value Attention Mechanisms
2024-Jul, Artificial intelligence in medicine. Conference on Artificial Intelligence in Medicine (2005- )
DOI:10.1007/978-3-031-66538-7_5
PMID:39155989
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研究论文 | 本研究提出了一种基于XResNet并结合对比学习和价值注意力机制的深度学习方法，用于实时监测中的低血压预测 | 创新性地应用了XResNet架构，并结合对比学习和价值注意力机制，专门针对动脉血压波形信号进行分析，提高了低血压预测的性能 | 未提及具体样本量或数据来源的局限性 | 优化患者护理，提升低血压预测的准确性 | 动脉血压波形信号 | 机器学习 | 心血管疾病 | 深度学习 | XResNet | 波形信号 | NA |
| 266 | 2025-07-29 |
Dev-ResNet: automated developmental event detection using deep learning
2024-05-15, The Journal of experimental biology
IF:2.8Q2
DOI:10.1242/jeb.247046
PMID:38806151
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研究论文 | 介绍了一种名为Dev-ResNet的小型高效3D卷积神经网络，用于检测发育事件 | 提出了一种能够检测具有时空特征的发育事件的新型3D CNN模型Dev-ResNet | NA | 提高发育生物学研究中发育事件检测的规模、可重复性和通量 | 大池塘蜗牛(Lymnaea stagnalis)胚胎发育过程中的10种不同功能事件 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | 3D CNN | 生物图像 | 大池塘蜗牛胚胎发育过程中的10种功能事件 |
| 267 | 2025-07-29 |
An accurate pediatric bone age prediction model using deep learning and contrast conversion
2024-Apr, Ewha medical journal
IF:0.3Q3
DOI:10.12771/emj.2024.e23
PMID:40703683
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研究论文 | 本研究旨在通过深度学习和对比度转换技术开发一种准确的儿科骨龄预测模型，以改善临床实践中的生长评估和临床决策 | 结合多种深度学习模型和对比度转换技术进行骨龄预测，并评估不同预处理方法对预测性能的影响 | 未讨论模型在不同种族或特殊临床条件下的泛化能力 | 提高儿科骨龄预测的准确性以辅助临床决策 | 儿科左手X光图像 | 计算机视觉 | 儿科疾病 | 对比度转换技术（模糊对比增强、对比度受限自适应直方图均衡等） | CNN（包括ResNet50、VGG19、Inception V3、Xception等） | 医学影像（X光图像） | 未明确说明具体数量，仅提及包含标注骨龄和性别信息的儿科左手X光图像数据集 |
| 268 | 2025-07-29 |
What is the role of artificial intelligence in general surgery?
2024-Apr, Ewha medical journal
IF:0.3Q3
DOI:10.12771/emj.2024.e22
PMID:40703691
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综述 | 本文探讨了人工智能在普通外科中的角色及其与其他医学领域的差异 | 分析了AI在普通外科中的应用现状，并提出了跨学科合作以推动AI在该领域的发展 | 手术室中AI的应用研究不足，且需要解决伦理和法律问题 | 理解AI在普通外科中的应用及其与其他医学领域的差异 | 普通外科中的AI应用 | 医学人工智能 | NA | 深度学习 | 神经网络 | NA | NA |
| 269 | 2025-07-29 |
Validation of a Deep Learning Algorithm for Continuous, Real-Time Detection of Atrial Fibrillation Using a Wrist-Worn Device in an Ambulatory Environment
2023-10-03, Journal of the American Heart Association
IF:5.0Q1
DOI:10.1161/JAHA.123.030543
PMID:37750558
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研究论文 | 验证一种基于深度学习算法的手腕穿戴设备在动态环境中实时连续检测心房颤动的性能 | 开发了一种医疗级手腕穿戴设备，结合光电容积描记技术和卷积神经网络，实现长期连续心房颤动监测 | 研究样本量相对较小（117名患者），且仅针对阵发性心房颤动患者 | 评估手腕穿戴设备在动态环境中连续监测心房颤动的性能 | 阵发性心房颤动患者 | 数字病理学 | 心血管疾病 | 光电容积描记技术（PPG） | CNN | 生理信号数据 | 117名阵发性心房颤动患者（最终分析111名） |
| 270 | 2025-07-29 |
Multivariate longitudinal data for survival analysis of cardiovascular event prediction in young adults: insights from a comparative explainable study
2023-01-25, BMC medical research methodology
IF:3.9Q1
DOI:10.1186/s12874-023-01845-4
PMID:36698064
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研究论文 | 本研究探讨了多变量纵向数据在心血管事件预测中的价值，并通过多种建模策略比较了其与横截面数据的预测准确性 | 首次在年轻成人心血管风险预测中系统比较了纵向数据与横截面数据的预测价值，并引入了可解释性分析方法 | 研究仅基于CARDIA队列，可能需要更多外部验证 | 评估纵向数据在心血管风险预测中的价值并建立可扩展的分析框架 | 年轻成人心血管疾病风险预测 | 机器学习 | 心血管疾病 | 生存分析 | 随机生存森林、SHAP、TIME | 纵向临床数据 | 3539名参与者，6次随访检查，15年随访数据 |
| 271 | 2025-07-29 |
Emphysema Progression at CT by Deep Learning Predicts Functional Impairment and Mortality: Results from the COPDGene Study
2022-09, Radiology
IF:12.1Q1
DOI:10.1148/radiol.213054
PMID:35579519
|
研究论文 | 本研究利用深度学习算法评估吸烟者肺气肿的严重程度，并探讨其与功能损害和死亡率的关系 | 使用深度学习算法自动评估肺气肿严重程度，提高了评估的客观性和效率 | 研究依赖于CT扫描数据，可能受到扫描质量和参数设置的影响 | 评估肺气肿严重程度与功能损害和死亡率的关系 | 吸烟者 | 数字病理 | 慢性阻塞性肺疾病 | CT扫描 | 深度学习模型 | 医学影像 | 5056名参与者 |
| 272 | 2025-06-01 |
Letter to the Editor on "Deep Learning Algorithms to Predict Differential Renal Function <40% in Unilateral Hydronephrosis Based on Key Parameters of Urinary Tract Ultrasound"
2025-Aug, Urology
IF:2.1Q2
DOI:10.1016/j.urology.2025.05.044
PMID:40447158
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 273 | 2025-07-28 |
Differential Privacy Enabled Robust Asynchronous Federated Multitask Learning: A Multigradient Descent Approach
2025-Aug, IEEE transactions on cybernetics
IF:9.4Q1
DOI:10.1109/TCYB.2025.3571953
PMID:40531632
|
research paper | 提出了一种支持差分隐私的鲁棒异步联邦多任务学习方法，采用多梯度下降算法 | 引入了联邦多任务学习框架，开发了半异步模型聚合方法，并应用分布式差分隐私技术增强隐私保护 | 未明确提及具体局限性 | 解决联邦学习中的数据异质性、边缘设备异质性、敏感信息泄露、非凸损失和通信资源限制等挑战性问题 | 联邦学习框架及其在隐私保护下的深度学习模型训练 | machine learning | NA | federated learning, differential privacy | FedMGDA, DP-AsynFedMGDA | NA | NA |
| 274 | 2025-07-28 |
Benchmarking 3D Structure-Based Molecule Generators
2025-Jul-25, Journal of chemical information and modeling
IF:5.6Q1
DOI:10.1021/acs.jcim.5c01020
PMID:40711830
|
research paper | 该研究创建了一个新的基准测试，用于评估3D组合和深度学习生成器在重现重要蛋白质-配体相互作用和3D配体构象方面的表现 | 提出了一个专注于蛋白质-配体相互作用和3D配体构象重现的新基准测试，并比较了多种生成方法的优缺点 | 深度学习方法无法生成结构有效的分子和3D构象，而组合方法速度慢且生成的分子容易无法通过2D MOSES过滤器 | 评估和改进3D结构基础的分子生成器 | 蛋白质-配体相互作用和3D配体构象 | 机器学习 | NA | 深度学习、组合遗传算法 | sequential graph neural network generators (Pocket2Mol, PocketFlow), diffusion models (DiffSBDD, MolSnapper), combinatorial genetic algorithms (AutoGrow4, LigBuilderV3) | 3D结构数据 | BindingMOAD数据集及保留的盲测集 |
| 275 | 2025-07-28 |
A Deep Learning Multimodal Fusion-Based Method for Cell and Nucleus Segmentation
2025-Jul-25, IEEE transactions on medical imaging
IF:8.9Q1
DOI:10.1109/TMI.2025.3592625
PMID:40711898
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研究论文 | 提出了一种基于深度学习多模态融合的细胞和细胞核分割方法 | 通过结合预训练模型和多模态数据融合技术，实现了无需重新训练新数据的细胞和细胞核分割 | 需要高质量的预训练模型和多模态数据支持 | 解决细胞和细胞核分割任务中标注数据稀缺的问题 | 细胞和细胞核图像 | 数字病理学 | NA | 深度学习多模态融合 | CNN | 图像和文本 | NA |
| 276 | 2025-07-28 |
Quantifying physiological variability and improving reproducibility in 4D-flow MRI cerebrovascular measurements with self-supervised deep learning
2025-Jul-25, Magnetic resonance in medicine
IF:3.0Q2
DOI:10.1002/mrm.30634
PMID:40711943
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研究论文 | 评估自监督深度学习去噪在减少4D-Flow MRI测量变异性中的效果，并阐明生理变异对脑血管血流动力学的贡献 | 使用自监督深度学习框架减少4D-Flow MRI中的技术噪声，提高测量可重复性 | 去噪方法无法消除生理变异和后处理带来的变异性 | 提高4D-Flow MRI在脑血管血流动力学测量中的可重复性 | 脑血管血流动力学 | 医学影像分析 | 神经退行性疾病 | 4D-Flow MRI, 自监督深度学习 | 自监督深度学习模型 | 4D-Flow MRI图像数据 | 10名参与者进行多次4D-Flow MRI扫描 |
| 277 | 2025-07-28 |
A Multi-Modal Pelvic MRI Dataset for Deep Learning-Based Pelvic Organ Segmentation in Endometriosis
2025-Jul-24, Scientific data
IF:5.8Q1
DOI:10.1038/s41597-025-05623-3
PMID:40707497
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研究论文 | 本研究提出了一个新的女性盆腔MRI多中心数据集，用于子宫内膜异位症的深度学习盆腔器官分割，并展示了两种自动分割管线的基线性能 | 提出了一个新的多序列子宫内膜异位症MRI数据集，并评估了两种自动分割方法（nnU-Net和RAovSeg）的性能 | 研究中使用的数据集样本量相对较小（51例和81例），且部分数据仅来自单一中心 | 开发自动分割方法以支持子宫内膜异位症的MRI研究 | 女性盆腔MRI数据，特别是子宫、卵巢和子宫内膜异位瘤的分割 | 数字病理 | 子宫内膜异位症 | MRI | nnU-Net, RAovSeg | MRI图像 | 51例多中心数据集和81例单中心数据集 |
| 278 | 2025-07-28 |
AI-CMCA: a deep learning-based segmentation framework for capillary microfluidic chip analysis
2025-Jul-21, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-11508-7
PMID:40691244
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研究论文 | 介绍了一种基于深度学习的毛细管微流控芯片分析框架AI-CMCA，用于自动化流体路径检测和追踪 | 结合迁移学习特征初始化、编码器-解码器语义分割和连续帧分析，实现高精度流体路径追踪，相比手动方法显著提升效率和一致性 | 未明确说明对不同类型微流控芯片的泛化能力 | 开发自动化毛细管微流控芯片流体分析工具 | 毛细管微流控芯片中的流体路径 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | U-Net, PAN, FPN, PSP-Net, DeepLabV3+ | 图像 | NA |
| 279 | 2025-07-28 |
An ensemble deep learning model for author identification through multiple features
2025-Jul-21, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-11596-5
PMID:40691694
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研究论文 | 提出了一种结合多种特征的自注意力加权集成深度学习框架，用于提高作者身份识别的准确性和稳定性 | 通过自注意力机制智能结合多种写作风格表示（统计特征、TF-IDF向量和Word2Vec嵌入），动态学习每种特征类型的重要性 | 仅在两个数据集上进行了测试，样本量和作者数量有限 | 提高自然语言处理中作者身份识别的准确性和稳定性 | 文本数据中的作者身份识别 | 自然语言处理 | NA | TF-IDF, Word2Vec, 自注意力机制 | CNN, 自注意力加权集成框架 | 文本 | 两个数据集（Dataset A包含4位作者，Dataset B包含30位作者） |
| 280 | 2025-07-28 |
Improving mortality prediction after radiotherapy with large language model structuring of large-scale unstructured electronic health records
2025-Jul-19, Radiotherapy and oncology : journal of the European Society for Therapeutic Radiology and Oncology
IF:4.9Q1
DOI:10.1016/j.radonc.2025.111052
PMID:40692078
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研究论文 | 本研究利用大型语言模型（LLM）对大规模非结构化电子健康记录（EHR）进行结构化处理，以提高放疗后患者死亡率预测的准确性 | 使用开源LLM对非结构化EHR数据进行单次学习结构化处理，显著提升了生存预测模型的准确性和可解释性 | 研究依赖于特定医疗中心的数据，外部验证样本量相对较小（852例） | 提高放疗后患者死亡率预测的准确性，优化临床决策 | 接受放疗的癌症患者 | 自然语言处理 | 癌症 | 大型语言模型（LLM） | 深度学习模型 | 非结构化电子健康记录（EHR） | 34,276例放疗患者（主要数据集）+852例外部验证患者 |