深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 46891 篇文献，本页显示第 31381 - 31400 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 31381 | 2025-03-04 |
Can artificial intelligence be the future solution to the enormous challenges and suffering caused by Schizophrenia?
2025-Feb-28, Schizophrenia (Heidelberg, Germany)
DOI:10.1038/s41537-025-00583-4
PMID:40021674
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研究论文 | 本研究评估了人工智能（AI）在精神分裂症（SZ）的诊断、治疗和预后评估中的潜力，并探讨了AI在未来医学创新中的应用方向 | 通过整合多维生物标志物和患者的语言行为数据，AI提供了更客观和精确的诊断标准，并帮助制定个性化治疗计划，改善治疗效果 | AI在SZ管理中的角色必须作为辅助工具，临床判断和医护人员的关怀仍然至关重要 | 评估AI在精神分裂症诊断、治疗和预后评估中的潜力，并探讨其未来应用方向 | 精神分裂症患者 | 机器学习 | 精神分裂症 | 机器学习和深度学习 | NA | 多维生物标志物和语言行为数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 31382 | 2025-03-04 |
Ligand-receptor interactions combined with histopathology for improved prognostic modeling in HPV-negative head and neck squamous cell carcinoma
2025-Feb-28, NPJ precision oncology
IF:6.8Q1
DOI:10.1038/s41698-025-00844-6
PMID:40021759
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研究论文 | 本文通过结合配体-受体相互作用和组织病理学，改进了HPV阴性头颈部鳞状细胞癌的预后模型 | 结合BulkSignalR识别配体-受体相互作用，利用随机森林生存分析和LASSO惩罚Cox回归开发预后模型，并通过深度学习组织形态学分析进一步改进风险分层 | 研究样本仅限于TCGA-HNSC队列，可能无法完全代表所有HPV阴性头颈部鳞状细胞癌患者 | 改进HPV阴性头颈部鳞状细胞癌的预后模型，识别治疗靶点 | HPV阴性头颈部鳞状细胞癌患者 | 数字病理学 | 头颈部鳞状细胞癌 | BulkSignalR, 随机森林生存分析, LASSO惩罚Cox回归, 深度学习 | 随机森林, LASSO回归, 深度学习模型 | 多组学数据, HE染色全片图像 | 395例HPV阴性TCGA-HNSC队列患者 | NA | NA | NA | NA |
| 31383 | 2025-03-04 |
A computational spectrometer for the visible, near, and mid-infrared enabled by a single-spinning film encoder
2025-Feb-28, Communications engineering
DOI:10.1038/s44172-025-00379-5
PMID:40021937
|
研究论文 | 本文提出了一种结合单旋转薄膜编码器（SSFE）和深度学习重建算法的计算光谱仪，覆盖可见光到中红外波长范围 | 通过粒子群优化（PSO）实现低相关性和高复杂度的光谱响应，展示了在可见光、近红外和中红外波长范围内的单峰和双峰分辨率 | NA | 开发一种低成本、原位、快速光谱分析的计算光谱仪 | 光谱仪的光谱响应和化学化合物的分类 | 机器学习和光学工程 | NA | 粒子群优化（PSO）和深度学习 | 深度学习算法 | 光谱数据 | 220种化学化合物 | NA | NA | NA | NA |
| 31384 | 2025-03-04 |
Improved Microbubble Tracking for Super-Resolution Ultrasound Localization Microscopy using a Bi-Directional Long Short-term Memory Neural Network
2025-Feb-14, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2025.02.10.637352
PMID:39990416
|
研究论文 | 本文提出了一种基于双向长短期记忆神经网络的深度学习微泡配对和跟踪方法，用于超分辨率超声定位显微镜 | 该方法整合了多参数微泡特征，以实现更稳健和准确的微泡配对和跟踪 | 方法在模拟数据集、组织模拟流动模型以及小鼠和大鼠脑部进行了验证，但未提及在人类临床数据上的应用 | 提高超分辨率超声定位显微镜中微泡跟踪的准确性和鲁棒性 | 微泡（MBs） | 医学影像 | NA | 超分辨率超声定位显微镜（ULM） | 双向长短期记忆神经网络（Bi-Directional LSTM） | 超声图像 | 模拟数据集、组织模拟流动模型、小鼠和大鼠脑部 | NA | NA | NA | NA |
| 31385 | 2025-03-04 |
Validation of ten federated learning strategies for multi-contrast image-to-image MRI data synthesis from heterogeneous sources
2025-Feb-11, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2025.02.09.637305
PMID:39990397
|
研究论文 | 本文验证了十种联邦学习策略在多对比度MRI图像合成中的应用，特别是在处理来自不同机构的异质数据时 | 提出了一种新的聚合策略FedBAdam，结合了两种最先进方法的优势，通过引入动量并跳过批量归一化层来优化模型参数 | 研究主要关注脑部扫描，未涉及其他类型的医学影像数据 | 验证联邦学习策略在多对比度MRI图像合成中的有效性，特别是在处理异质数据时的性能 | 健康和肿瘤性脑部扫描数据 | 医学影像 | 脑部肿瘤 | 联邦学习（FL） | 深度学习模型 | MRI图像 | 来自五个不同机构的脑部扫描数据 | NA | NA | NA | NA |
| 31386 | 2025-10-07 |
Sleep onset time as a mediator in the association between screen exposure and aging: a cross-sectional study
2025-Feb, GeroScience
IF:5.3Q1
DOI:10.1007/s11357-024-01321-x
PMID:39190220
|
研究论文 | 本研究探讨屏幕暴露时间通过睡眠开始时间中介对中老年人群视网膜年龄差距的影响 | 首次使用深度学习算法基于眼底图像预测视网膜年龄，并发现睡眠开始时间在屏幕使用与视网膜年龄差距关系中的中介作用 | 横断面研究设计无法确定因果关系，研究对象仅限于上海地区45岁以上健康工作者 | 研究屏幕暴露时间对中老年人群衰老的影响及其作用机制 | 中国上海45岁以上健康工作成年人 | 数字病理 | 老年疾病 | 眼底成像 | 深度学习 | 图像, 问卷数据 | 未明确具体样本数量（上海地区45岁以上健康工作者） | NA | NA | 回归系数, 置信区间, p值 | NA |
| 31387 | 2025-10-07 |
Assessment of the stability of intracranial aneurysms using a deep learning model based on computed tomography angiography
2025-Feb, La Radiologia medica
DOI:10.1007/s11547-024-01939-z
PMID:39666223
|
研究论文 | 本研究基于CT血管造影图像构建深度学习模型，用于识别颅内动脉瘤的稳定性 | 首次将临床特征、形态学特征和深度学习特征相结合构建卷积神经网络模型，用于预测颅内动脉瘤稳定性 | 回顾性研究设计，样本量相对有限，需要进一步前瞻性验证 | 构建深度学习模型评估颅内动脉瘤稳定性，辅助临床决策 | 1041名患者的1227个颅内动脉瘤 | 计算机视觉 | 脑血管疾病 | 计算机断层扫描血管造影(CTA) | CNN, 逻辑回归 | 医学图像 | 总共1456个动脉瘤（内部验证991个，外部验证229个） | NA | 卷积神经网络 | AUC, 准确率, 灵敏度, 特异性 | NA |
| 31388 | 2025-10-07 |
A case for the use of deep learning algorithms for individual and population level assessments of mental health disorders: Predicting depression among China's elderly
2025-Jan-15, Journal of affective disorders
IF:4.9Q1
DOI:10.1016/j.jad.2024.09.147
PMID:39321977
|
研究论文 | 使用机器学习算法预测中国老年人群抑郁风险因素 | 首次在中国大型代表性老年数据库中应用机器学习方法，从整体和个体层面预测抑郁风险因素 | 需要专业临床输入的进一步研究来推进该领域 | 预测中国老年人群抑郁风险因素 | 中国老年人 | 机器学习 | 精神健康疾病 | 机器学习算法 | 深度学习算法 | 调查问卷数据 | 符合纳入标准的CHARLS第四波参与者 | NA | NA | NA | NA |
| 31389 | 2025-10-07 |
AI-luminating Artificial Intelligence in Inflammatory Bowel Diseases: A Narrative Review on the Role of AI in Endoscopy, Histology, and Imaging for IBD
2024-12-05, Inflammatory bowel diseases
IF:4.5Q1
DOI:10.1093/ibd/izae030
PMID:38452040
|
综述 | 本文综述了人工智能在炎症性肠病内窥镜、组织学和影像学检查中的应用现状与前景 | 首次系统梳理AI技术在IBD多模态诊断工具（内窥镜、组织学、影像学）中的整合应用，并指明未来研究方向 | 现有文献存在固有局限性且存在知识缺口，尚未能实现向主流临床工具的转化 | 评估人工智能在炎症性肠病诊疗中的潜在价值，总结当前认知并确定研究空白 | 炎症性肠病（IBD）相关的内窥镜、组织学和影像学数据 | 数字病理学 | 炎症性肠病 | 深度学习, 影像组学 | NA | 内窥镜图像, 组织学切片, 医学影像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 31390 | 2025-10-07 |
Estimating the distribution of numerosity and non-numerical visual magnitudes in natural scenes using computer vision
2024-Dec-03, Psychological research
DOI:10.1007/s00426-024-02064-2
PMID:39625570
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研究论文 | 利用计算机视觉算法估计自然场景中数量和非数值视觉特征的分布规律 | 首次设计并实施了一个原创流程，用于估计大规模真实图像数据集中数量和非数值特征的分布 | 未明确说明使用的具体数据集规模和图像来源的局限性 | 研究自然场景中数量感知的统计规律及其与非数值视觉特征的相关性 | 自然场景图像中的物体数量和非数值视觉特征 | 计算机视觉 | NA | 计算机视觉算法 | 深度学习神经网络 | 图像 | 包含数千张真实图像的大规模数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 31391 | 2025-10-07 |
Spatiotemporal profiling defines persistence and resistance dynamics during targeted treatment of melanoma
2024-Feb-05, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2024.02.02.577085
PMID:38370717
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研究论文 | 本研究通过空间转录组学和深度学习分析，揭示了BRAF突变黑色素瘤靶向治疗中的细胞持续状态和耐药性动态机制 | 首次结合空间转录组学和深度学习技术，在患者来源异种移植模型中解析黑色素瘤治疗过程中的克隆谱系演变和时空动态 | 研究基于患者来源异种移植模型，可能与实际患者肿瘤微环境存在差异 | 阐明黑色素瘤靶向治疗中细胞持续状态和耐药性形成的时空动态机制 | BRAF突变黑色素瘤细胞和患者来源异种移植模型 | 数字病理学 | 黑色素瘤 | 空间转录组学, 深度学习, 组织病理学分析 | 深度学习模型 | 空间转录组数据, 组织病理学切片图像 | 患者来源异种移植模型样本 | NA | NA | NA | NA |
| 31392 | 2025-03-04 |
[The 30-Year History of the Japan-Korea Joint Meeting on Medical Physics]
2024, Igaku butsuri : Nihon Igaku Butsuri Gakkai kikanshi = Japanese journal of medical physics : an official journal of Japan Society of Medical Physics
DOI:10.11323/jjmp.44.3_40
PMID:40024769
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评论 | 本文回顾了日本-韩国医学物理联合会议30年的历史，探讨了会议对两国医学物理学家交流与合作的贡献 | 详细记录了日本-韩国医学物理联合会议的30年发展历程，并分析了会议对医学物理领域的推动作用 | 文章主要关注日本和韩国的医学物理合作，未涉及其他国家的类似合作 | 回顾日本-韩国医学物理联合会议的历史，探讨其对医学物理领域的贡献 | 日本和韩国的医学物理学家及其合作 | 医学物理 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 31393 | 2025-03-03 |
COS-DeformDeep: Adaptive 2T2D spectral feature extraction method for improving the component identification performance in mixtures based on handheld Raman technology
2025-Apr-08, Analytica chimica acta
IF:5.7Q1
DOI:10.1016/j.aca.2025.343773
PMID:40021327
|
研究论文 | 提出了一种名为COS-DeformDeep的新方法，用于增强和提取手持拉曼光谱混合物成分识别中的光谱特征 | 结合同步双迹二维相关光谱（2T2D-COS）和可变形卷积（DCNs），提高了深度学习模型在相关峰区域几何变形适应性，从而增强了2T2D-COS中的光谱特征提取能力 | NA | 提高手持拉曼光谱技术在混合物成分识别中的性能 | 乙醇、双丙酮醇和组氨酸三种物质，体积重量比范围为2%到20% | 光谱分析 | NA | 拉曼光谱 | 可变形卷积（DCNs） | 光谱数据 | 三个混合物数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 31394 | 2025-10-07 |
Performance of AI-Enabled Electrocardiogram in the Prediction of Metabolic Dysfunction-Associated Steatotic Liver Disease
2025-Mar, Clinical gastroenterology and hepatology : the official clinical practice journal of the American Gastroenterological Association
IF:11.6Q1
DOI:10.1016/j.cgh.2024.08.009
PMID:39209186
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研究论文 | 本研究开发了一种基于深度学习的AI心电图模型，用于预测代谢功能障碍相关脂肪肝病 | 首次使用12导联心电图数据和卷积神经网络来检测MASLD，为非侵入性筛查提供了新方法 | 回顾性研究设计，外部验证队列表现有所下降 | 探索AI心电图模型在识别代谢功能障碍相关脂肪肝病方面的性能 | 明尼苏达州奥姆斯特德县1996-2019年间诊断为MASLD的成年患者 | 数字病理 | 代谢功能障碍相关脂肪肝病 | 心电图 | CNN | 心电图信号 | 3468例MASLD病例和25407例对照 | NA | 卷积神经网络 | AUC | NA |
| 31395 | 2024-12-21 |
Predicting Intracerebral Hemorrhage Outcomes Using Deep Learning Models to Extract Head CT Imaging Features
2025-Mar, Academic radiology
IF:3.8Q1
DOI:10.1016/j.acra.2024.12.019
PMID:39701844
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 31396 | 2025-03-03 |
A hybrid multi model artificial intelligence approach for glaucoma screening using fundus images
2025-Feb-27, NPJ digital medicine
IF:12.4Q1
DOI:10.1038/s41746-025-01473-w
PMID:40016437
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研究论文 | 本文提出了一种基于人工智能的混合多模型方法，用于通过眼底图像进行青光眼筛查 | 使用六个轻量级深度学习模型（总大小：110 MB）分析眼底图像，以识别早期结构变化，如视盘凹陷、出血和神经纤维层缺陷 | 在真实世界测试中，独立二元青光眼分类模型的灵敏度下降至0.5652，而完整AI-GS网络的灵敏度保持在0.8053 | 开发一种高效且准确的人工智能方法，用于青光眼的早期筛查 | 眼底图像 | 计算机视觉 | 青光眼 | 深度学习 | 混合多模型 | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 31397 | 2025-03-03 |
A deep learning based ultrasound diagnostic tool driven by 3D visualization of thyroid nodules
2025-Feb-27, NPJ digital medicine
IF:12.4Q1
DOI:10.1038/s41746-025-01455-y
PMID:40016505
|
研究论文 | 本研究开发了一种基于深度学习的两阶段框架，利用动态超声视频进行甲状腺结节诊断的工具TNVis，通过三维可视化提高诊断准确性 | 利用动态超声视频和三维可视化技术，开发了一种新的甲状腺结节诊断工具TNVis，显著提高了放射科医生的诊断能力 | NA | 提高甲状腺结节的诊断准确性 | 甲状腺结节 | 计算机视觉 | 甲状腺疾病 | 深度学习 | 两阶段深度学习框架 | 动态超声视频 | 4569例病例 | NA | NA | NA | NA |
| 31398 | 2025-03-03 |
Simultaneous profiling of ac4C and m5C modifications from nanopore direct RNA sequencing
2025-Feb-13, International journal of biological macromolecules
IF:7.7Q1
DOI:10.1016/j.ijbiomac.2025.140863
PMID:39954891
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研究论文 | 本研究开发了一种名为modCnet的深度学习框架，利用纳米孔直接RNA测序技术同时识别ac4C和m5C修饰 | 首次实现了从纳米孔直接RNA测序数据中同时进行ac4C和m5C修饰的从头识别 | 需要进一步验证在更广泛生物样本中的应用效果 | 研究RNA修饰（ac4C和m5C）在mRNA稳定性和翻译效率中的作用 | 人类细胞系中的mRNA | 生物信息学 | NA | 纳米孔直接RNA测序 | 深度学习框架（modCnet） | RNA测序数据 | 人类细胞系中的mRNA样本 | NA | NA | NA | NA |
| 31399 | 2025-10-07 |
Enhancing repeatability of follicle counting with deep learning reconstruction high-resolution MRI in PCOS patients
2025-Jan-07, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-84812-3
PMID:39775101
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研究论文 | 本研究通过深度学习重建高分辨率MRI技术提升多囊卵巢综合征患者卵泡计数的可重复性 | 首次将深度学习重建技术应用于单次激发快速自旋回波序列，有效补偿图像噪声并提高卵泡检测的可重复性 | 样本量较小（仅22名PCOS患者），且仅由一名观察者评估主观噪声 | 提高PCOS诊断中卵泡计数的准确性和可重复性 | 多囊卵巢综合征患者的卵巢MRI图像 | 医学影像分析 | 多囊卵巢综合征 | PROPELLER MRI, SSFSE T2加权序列, 深度学习重建 | 深度学习 | MRI图像 | 22名PCOS患者 | NA | NA | 模糊伪影, 主观噪声, 卵泡显着性, FNPO评估可重复性 | NA |
| 31400 | 2025-10-07 |
Clinical utility of receptor status prediction in breast cancer and misdiagnosis identification using deep learning on hematoxylin and eosin-stained slides
2024-Dec-20, Communications medicine
IF:5.4Q1
DOI:10.1038/s43856-024-00695-5
PMID:39706861
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研究论文 | 本研究开发了一种基于深度学习的系统，能够从H&E染色切片预测乳腺癌受体状态并识别误诊病例 | 首次利用H&E染色切片通过深度学习预测乳腺癌分子标志物状态，并验证其在临床误诊识别中的实用性 | 研究基于多中心数据集但仍需更大规模验证，系统性能可能受切片质量影响 | 开发基于H&E切片的乳腺癌受体状态预测工具，提升诊断准确性和效率 | 乳腺癌患者的数字化H&E染色切片 | 数字病理学 | 乳腺癌 | H&E染色，免疫组织化学，荧光原位杂交 | 深度学习 | 病理图像 | 6个独立队列的7,950名患者的19,845张切片 | NA | NA | 特异性，阳性预测值 | NA |