深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 32372 篇文献，本页显示第 3921 - 3940 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 3921 | 2025-10-06 |
Multitask deep learning for the emulation and calibration of an agent-based malaria transmission model
2025-Jul, PLoS computational biology
IF:3.8Q1
DOI:10.1371/journal.pcbi.1013330
PMID:40743314
|
研究论文 | 本文提出一种多任务深度学习方法，用于模拟和校准基于代理的疟疾传播模型 | 首次将多任务深度学习应用于基于代理的疟疾传播模型的模拟和校准，通过神经网络模拟器捕获免疫参数与流行病学结果之间的复杂关系 | 研究仅针对八个撒哈拉以南非洲研究站点，模型在其他地区的适用性需要进一步验证 | 开发高效的机器学习方法来模拟和校准计算密集型的基于代理的疟疾传播模型 | 基于代理的疟疾传播模型（EMOD模型）及其在八个撒哈拉以南非洲研究站点的应用 | 机器学习 | 疟疾 | 基于代理的建模，深度学习 | 神经网络 | 模拟数据，参考数据 | 来自EMOD疟疾模型的大量模拟套件，涵盖八个撒哈拉以南非洲研究站点 | NA | 多任务深度学习网络 | NA | NA |
| 3922 | 2025-10-06 |
Enhancing the Performance of Pathological Voice Quality Assessment System Through the Attention-Mechanism Based Neural Network
2025-Jul, Journal of voice : official journal of the Voice Foundation
IF:2.5Q1
DOI:10.1016/j.jvoice.2022.12.026
PMID:36732109
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研究论文 | 提出一种基于自注意力机制的双向长短期记忆网络系统，用于提高病理语音质量评估的准确性 | 首次将自注意力机制与BiLSTM结合应用于语音质量评估，并引入不同音高和元音特征来模拟专业医生的高维度评估 | 未提及模型在跨语言或不同口音语音数据上的泛化能力 | 开发准确的计算机化病理语音质量评估系统以改善临床诊断质量 | 病理语音信号 | 自然语言处理 | 语音障碍 | 语音信号处理 | BiLSTM, 自注意力机制 | 语音信号 | NA | NA | 自注意力机制双向长短期记忆网络(SA BiLSTM) | F1分数, 宏平均 | NA |
| 3923 | 2025-10-06 |
Radiomics-Based Artificial Intelligence and Machine Learning Approach for the Diagnosis and Prognosis of Idiopathic Pulmonary Fibrosis: A Systematic Review
2025-Jul, Cureus
DOI:10.7759/cureus.87461
PMID:40772136
|
系统综述 | 系统评估基于放射组学的人工智能和机器学习方法在特发性肺纤维化诊断和预后中的应用 | AI量化参数（特别是纤维化负荷和肺血管体积测量）在预后评估中持续优于传统视觉CT评分，并通过AI分析识别了超越传统实质评估的新型预后生物标志物 | 回顾性研究设计、样本量限制、男性为主的队列以及有限的外部验证 | 评估人工智能和机器学习在特发性肺纤维化诊断和预后中的应用 | 特发性肺纤维化患者 | 医学影像分析 | 特发性肺纤维化 | 计算机断层扫描（CT）成像 | 深度学习模型, 支持向量机, 集成方法 | CT影像 | 八项研究（2017-2024年发表） | NA | NA | 与肺功能测试的相关性 | NA |
| 3924 | 2025-10-06 |
Advancements in Caries Diagnostics Using Bitewing Radiography: A Systematic Review of Deep Learning Approaches
2025-Jun-22, Caries research
IF:2.9Q1
DOI:10.1159/000546448
PMID:40544827
|
系统评价 | 系统评价深度学习在咬翼片X线摄影中用于龋齿诊断的应用现状 | 首次系统评估深度学习在咬翼片龋齿诊断中的模型架构、数据集特征和诊断性能 | 研究方法存在异质性、缺乏标准化、数据集多样性有限、临床验证不足以及存在偏倚风险 | 评估深度学习在咬翼片X线摄影中用于龋齿诊断的应用效果 | 使用咬翼片X线影像进行龋齿检测、分割和分类的深度学习研究 | 计算机视觉 | 龋齿 | 咬翼片X线摄影 | 深度学习 | X线影像 | 23项研究，图像数量从112到8,539张不等 | NA | ResNet,YOLO | 准确率 | NA |
| 3925 | 2025-10-06 |
Deep structural brain imaging via computational three-photon microscopy
2025-04, Journal of biomedical optics
IF:3.0Q2
DOI:10.1117/1.JBO.30.4.046002
PMID:40161251
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研究论文 | 开发了一种计算型深层三光子显微镜方法，用于提高活体小鼠大脑深层组织的成像质量 | 结合低秩扩散模型与自监督深度学习，利用三维图像表层信息补偿散射和系统噪声，无需增加激发功率或额外光学组件 | 目前仅在小鼠大脑中验证，尚未在更复杂生物系统或临床环境中测试 | 开发能够在不影响采集速度的前提下提升深层组织成像质量的新型显微成像技术 | 活体小鼠大脑海马体及脑血管系统 | 生物医学成像 | NA | 三光子显微镜，计算成像，自监督深度学习，聚集诱导发射纳米探针 | 低秩扩散模型 | 三维光学图像 | 活体小鼠大脑 | 自监督深度学习框架 | 低秩扩散模型 | 信噪比，图像质量 | NA |
| 3926 | 2025-10-06 |
Artificial Intelligence in Cardiovascular Imaging: Current Landscape, Clinical Impact, and Future Directions
2025 Apr-Jun, Discoveries (Craiova, Romania)
DOI:10.15190/d.2025.10
PMID:40771296
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综述 | 本文综述人工智能在心血管影像领域的最新进展、临床影响及未来发展方向 | 系统总结AI在多种心血管影像模态中的突破性应用，包括实时超声心动图解读、冠状动脉钙化评分和斑块量化，并深入分析算法偏见、可解释性等关键挑战 | 存在算法偏见、数据隐私保护、监管异质性和医疗法律责任等持续性问题 | 探讨人工智能在心血管影像领域的应用现状与未来发展 | 心血管影像技术（超声心动图、CT、MRI、核成像）及相关的AI应用平台 | 计算机视觉 | 心血管疾病 | 心血管影像技术（超声心动图、CT、MRI、核成像） | CNN, 深度学习 | 医学影像 | NA | NA | NA | 准确率, Dice系数 | NA |
| 3927 | 2025-10-06 |
Assessing the Reporting Quality of Machine Learning Algorithms in Head and Neck Oncology
2025-Feb, The Laryngoscope
DOI:10.1002/lary.31756
PMID:39258420
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研究论文 | 本研究使用TRIPOD-AI标准评估头颈肿瘤学文献中机器学习算法的报告质量 | 首次在头颈肿瘤学领域系统评估机器学习算法的报告质量，并引入TRIPOD-AI标准作为评估工具 | 研究基于文献分析，未涉及原始数据验证，评估结果受限于所纳入文献的质量 | 评估头颈肿瘤学中机器学习算法的报告质量并提出改进建议 | 头颈肿瘤学领域的机器学习研究文献 | 机器学习 | 头颈肿瘤 | 文献系统评价方法 | NA | 科学文献 | 通过PubMed、Scopus、Embase和Cochrane系统评价数据库检索的相关研究文献 | NA | NA | TRIPOD-AI标准符合率，牛津循证医学中心证据等级 | NA |
| 3928 | 2025-10-06 |
Complex conjugate removal in optical coherence tomography using phase aware generative adversarial network
2025-02, Journal of biomedical optics
IF:3.0Q2
DOI:10.1117/1.JBO.30.2.026001
PMID:39963188
|
研究论文 | 提出一种基于生成对抗网络的深度学习方法来消除光学相干断层扫描中的复共轭伪影 | 首次将相位信息整合到生成对抗网络中用于复共轭伪影去除，无需额外硬件组件 | NA | 开发无需额外硬件的软件解决方案来消除FD-OCT中的复共轭伪影 | 光学相干断层扫描图像中的复共轭伪影 | 计算机视觉 | NA | 光学相干断层扫描 | GAN | 图像 | 包括体模、人体皮肤和活体小鼠眼睛样本 | NA | 生成对抗网络 | NA | NA |
| 3929 | 2025-10-06 |
Machine learning for diabetic foot care: accuracy trends and emerging directions in healthcare AI
2025, Frontiers in public health
IF:3.0Q2
DOI:10.3389/fpubh.2025.1613946
PMID:40756392
|
综述 | 系统分析机器学习在糖尿病足研究中的应用趋势、重点领域和方法学 | 首次系统综述2020-2024年间机器学习在糖尿病足研究中的应用现状和发展趋势 | 仅纳入SCI/SSCI索引的英文文献，样本量有限（25篇研究） | 分析机器学习在糖尿病足研究中的应用趋势和方法 | 糖尿病足相关研究文献 | 医疗健康AI | 糖尿病足 | 文献系统综述，引用分析 | 机器学习 | 图像数据，结构化临床数据，物联网传感器数据 | 25篇原创研究文章 | NA | NA | 引用率分析 | NA |
| 3930 | 2025-10-06 |
Mangrove species classification using a proposed ensemble U-Net model and Planet satellite imagery: A case study in Ngoc Hien district, Ca Mau province, Vietnam
2025, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0327315
PMID:40768506
|
研究论文 | 本研究提出一种集成U-Net模型，利用Planet卫星影像对越南金瓯省玉显县的红树林物种进行分类 | 首次针对红树林物种分类提出集成U-Net模型，结合高分辨率Planet卫星影像（5米×5米） | 研究区域仅限于越南金瓯省玉显县个案研究 | 开发基于深度学习的红树林物种分类方法 | 红树林物种（白骨壤、红茄苳和混合红树林） | 计算机视觉 | NA | 卫星遥感 | U-Net, 集成学习 | 卫星影像 | NA | NA | U-Net, MobileNet, SEResNeXt-101, EfficientNet-B7 | 交并比, F1分数, 总体准确率 | NA |
| 3931 | 2025-10-06 |
MSMCE: A novel representation module for classification of raw mass spectrometry data
2025, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0321239
PMID:40768503
|
研究论文 | 提出一种用于原始质谱数据分类的多通道嵌入表示模块MSMCE | 通过建模通道间依赖关系生成多通道表示，并采用特征融合机制提升分类性能 | NA | 提升原始质谱数据的特征表示能力和分类性能 | 质谱数据 | 机器学习 | NA | 质谱分析 | 深度学习 | 质谱数据 | 四个公共数据集 | NA | MSMCE | 分类性能、计算效率、训练稳定性 | NA |
| 3932 | 2025-10-06 |
Artificial intelligence in personalized nutrition and food manufacturing: a comprehensive review of methods, applications, and future directions
2025, Frontiers in nutrition
IF:4.0Q2
DOI:10.3389/fnut.2025.1636980
PMID:40771216
|
综述 | 全面回顾人工智能在个性化营养和食品制造领域的方法、应用及未来发展方向 | 将静态人群饮食模型转变为基于数据的动态个性化框架，整合联邦学习等先进技术实现精准营养 | 存在算法透明度、数据隐私和公平获取等关键挑战 | 探讨人工智能在营养健康与食品系统交叉领域的创新应用 | 个性化营养推荐系统和智能食品制造流程 | 机器学习 | NA | 深度学习, 联邦学习, 计算机视觉 | NA | 生物标志物数据, 生产数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 3933 | 2025-10-06 |
A hybrid approach for pattern recognition and interpretation in age-related false memory
2025, Frontiers in psychology
IF:2.6Q2
DOI:10.3389/fpsyg.2025.1579259
PMID:40771329
|
研究论文 | 本研究开发了一种结合优化机器学习与Transformer语言模型的混合方法，用于识别年轻和老年群体中真实记忆与错误记忆的行为模式差异 | 提出改进版LightGBM模型与语言模型结合的混合方法，通过特征置换重要性识别了九个关键特征，并分析特征与年龄的交互作用 | 未明确说明样本的具体人口学特征和数据集规模，方法对特定类型记忆错误的适用性需进一步验证 | 探索年龄相关错误记忆的形成机制，开发识别记忆行为模式的计算方法 | 年轻成年人和老年人群体 | 自然语言处理 | 老年性疾病 | 机器学习，语言模型 | LightGBM, Transformer | 行为数据，语言数据 | NA | LightGBM | 改进版LightGBM, Transformer | F1-score, recall | NA |
| 3934 | 2025-10-06 |
gamUnet: designing global attention-based CNN architectures for enhanced oral cancer detection and segmentation
2025, Frontiers in medicine
IF:3.1Q1
DOI:10.3389/fmed.2025.1582439
PMID:40771464
|
研究论文 | 提出一种融合全局注意力机制的CNN架构gamUnet，用于增强口腔癌检测和分割性能 | 首次将全局注意力机制(GAM)集成到CNN架构中，增强模型捕获全局跨模态信息的能力，并提出了扩展模型gamResNet | NA | 开发改进的口腔鳞状细胞癌(OSCC)自动检测和分割方法 | 口腔鳞状细胞癌(OSCC)组织病理学图像 | 数字病理学 | 口腔癌 | H&E染色组织病理学 | CNN | 图像 | NA | NA | gamUnet,gamResNet,U-Net | 准确率,鲁棒性,效率 | NA |
| 3935 | 2025-10-06 |
Advances in ocular aging: combining deep learning, imaging, and liquid biopsy biomarkers
2025, Frontiers in medicine
IF:3.1Q1
DOI:10.3389/fmed.2025.1591936
PMID:40771477
|
综述 | 本文综述了结合深度学习、眼部成像和液体活检生物标志物在眼衰老研究中的最新进展 | 首次系统整合深度学习技术与眼部成像、液体活检生物标志物，为眼衰老研究提供创新方法 | NA | 探索眼衰老作为全身年龄相关疾病和死亡率标志物的研究领域 | 眼衰老过程及相关生物标志物 | 医学人工智能 | 年龄相关眼病 | 眼部成像, 液体活检(房水或玻璃体) | 深度学习 | 医学图像, 生物标志物数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 3936 | 2025-10-06 |
Applications and advances of multi-omics technologies in gastrointestinal tumors
2025, Frontiers in medicine
IF:3.1Q1
DOI:10.3389/fmed.2025.1630788
PMID:40771479
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综述 | 系统回顾多组学技术在胃肠道肿瘤研究中的最新进展及其在早期筛查、生物标志物发现和治疗优化中的应用 | 通过构建多尺度框架整合表观基因组学、宏基因组学和脂质组学等新兴领域，为分子分型和靶向治疗开辟新路径 | 存在数据异质性、算法泛化能力不足和高成本等问题限制临床转化 | 探讨多组学技术在胃肠道肿瘤精准诊疗中的应用价值与发展前景 | 胃肠道肿瘤及其分子特征 | 生物信息学 | 胃肠道肿瘤 | 多组学技术（基因组学、转录组学、蛋白质组学、代谢组学、表观基因组学、宏基因组学、脂质组学） | NA | 多组学数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 3937 | 2025-10-06 |
Stochastic-based learning for image classification in chest X-ray diagnosis
2025 Jan-Dec, Digital health
IF:2.9Q2
DOI:10.1177/20552076251361745
PMID:40771770
|
研究论文 | 提出一种基于随机深度学习的胸部X光图像分类方法，用于提高肺炎等肺部疾病的检测精度 | 采用随机深度学习方法结合优化的卷积神经网络架构，通过dropout正则化和积极数据增强提升模型性能 | 需要在更多样化的大规模数据集上进行额外验证，并集成到临床决策支持系统中才能广泛应用 | 提高胸部X光图像中肺部疾病（特别是肺炎）的诊断精度 | 胸部X光图像 | 计算机视觉 | 肺部疾病 | 深度学习 | CNN | 图像 | NA | NA | 卷积神经网络 | 准确率,精确率,损失值 | NA |
| 3938 | 2025-10-06 |
CDFA: Calibrated deep feature aggregation for screening synergistic drug combinations
2025, Frontiers in pharmacology
IF:4.4Q1
DOI:10.3389/fphar.2025.1608832
PMID:40771923
|
研究论文 | 提出一种基于深度学习的校准深度特征聚合框架，用于筛选协同药物组合 | 提出基于蛋白质信息和基因表达的新型细胞系表征方法，使用Transformer架构的特征聚合网络建模药物对与细胞系的复杂相互作用，并引入不确定性校准方法增强预测可靠性 | NA | 开发计算方法来高效筛选协同药物组合，解决传统湿实验方法资源消耗大的问题 | 药物组合和细胞系 | 机器学习 | 复杂疾病 | 蛋白质信息分析，基因表达分析 | Transformer | 蛋白质信息，基因表达数据 | NA | NA | Transformer | NA | NA |
| 3939 | 2025-10-06 |
Emerging trends and knowledge networks in pan-cancer sorafenib resistance: a 20-year bibliometric investigation
2025, Frontiers in pharmacology
IF:4.4Q1
DOI:10.3389/fphar.2025.1581820
PMID:40771926
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文献计量学研究 | 通过20年文献计量学分析揭示泛癌种索拉非尼耐药的研究趋势和知识网络 | 首次对索拉非尼耐药进行跨癌种的系统性文献计量学分析，识别关键耐药机制和研究空白 | 仅基于Web of Science数据库文献，可能遗漏部分相关研究 | 阐明索拉非尼耐药的潜在机制和研究趋势 | 肝细胞癌、转移性肾细胞癌、放射性碘难治性分化型甲状腺癌 | 文献计量学 | 多癌种（肝癌、肾癌、甲状腺癌） | 文献计量分析，网络可视化 | NA | 文献数据 | 1,484篇相关出版物 | VOSviewer, CiteSpace | NA | NA | NA |
| 3940 | 2025-10-06 |
Federated knee injury diagnosis using few shot learning
2025, Frontiers in artificial intelligence
IF:3.0Q2
DOI:10.3389/frai.2025.1589358
PMID:40771942
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研究论文 | 提出一种结合联邦学习和少样本学习的混合方法用于膝关节损伤MRI诊断 | 首次将联邦学习与少样本学习相结合，采用3DResNet50架构和原型网络，在保护数据隐私的同时解决标注数据稀缺问题 | 冠状面视图性能较低，复杂架构导致计算需求较高 | 开发能够在保护患者隐私的前提下使用有限标注数据进行膝关节损伤诊断的方法 | 膝关节损伤（前交叉韧带撕裂和半月板撕裂）的MRI扫描图像 | 计算机视觉 | 膝关节损伤 | MRI扫描 | CNN | 医学图像 | MRNet数据集 | NA | 3DResNet50, Prototypical Networks | 准确率 | NA |