深度学习在生物医药领域中的应用
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当前共找到 29655 篇文献，本页显示第 381 - 400 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 381 | 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 |
| 382 | 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
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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） |
| 383 | 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 |
| 384 | 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
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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 |
| 385 | 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 |
| 386 | 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
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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 |
| 387 | 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 |
| 388 | 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 |
| 389 | 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
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 390 | 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
|
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 |
| 391 | 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
|
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 |
| 392 | 2025-08-05 |
Incorporating Artificial Intelligence into Fracture Risk Assessment: Using Clinical Imaging to Predict the Unpredictable
2025-Aug-04, Endocrinology and metabolism (Seoul, Korea)
DOI:10.3803/EnM.2025.2518
PMID:40754720
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综述 | 本文综述了人工智能在骨折风险评估中的应用，探讨了其在临床影像分析中的潜力与挑战 | 利用深度学习技术分析常规影像数据，实现个体化骨折风险评估，超越传统群体分层方法 | 模型泛化能力不足、数据偏差和自动化偏差等问题尚未解决 | 探索人工智能作为传统骨折风险评估方法的补充工具 | 骨质疏松性骨折的风险预测 | 数字病理学 | 骨质疏松症 | 深度学习 | 深度学习模型 | 影像数据（X光和CT） | 多样化的队列研究 |
| 393 | 2025-08-05 |
Deep Learning Reconstruction for T2 Weighted Turbo-Spin-Echo Imaging of the Pelvis: Prospective Comparison With Standard T2-Weighted TSE Imaging With Respect to Image Quality, Lesion Depiction, and Acquisition Time
2025-Aug-04, Canadian Association of Radiologists journal = Journal l'Association canadienne des radiologistes
DOI:10.1177/08465371251357790
PMID:40755270
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research paper | 本研究比较了深度学习重建的T2加权快速自旋回波成像（DL-TSE）与传统TSE在盆腔MRI中的图像质量、病变描绘和采集时间 | 首次在盆腔MRI中全面评估DL-TSE的性能，并证明其能在减少50%扫描时间的同时保持或提升图像质量 | 样本量较小（55例），且仅评估了两种扫描平面（轴位和斜位） | 评估深度学习加速技术在盆腔MRI中的应用效果 | 盆腔MRI扫描 | 医学影像分析 | 盆腔疾病 | 深度学习重建（DL）、Turbo Spin Echo（TSE） | 深度学习模型（未指定具体架构） | MRI图像 | 55名受试者（33名女性，22名男性） |
| 394 | 2025-08-05 |
Accurate VLE Predictions via COSMO-RS-Guided Deep Learning Models: Solubility and Selectivity in Physical Solvent Systems for Carbon Capture
2025-Aug-04, Journal of chemical information and modeling
IF:5.6Q1
DOI:10.1021/acs.jcim.5c01148
PMID:40757514
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研究论文 | 本文开发了一种基于COSMO-RS和深度学习的机器学习流程，用于准确预测物理溶剂系统中的溶解度和选择性，以支持碳捕获应用中的溶剂筛选 | 结合量子化学热力学模型COSMO-RS和D-MPNN神经网络架构，利用分子表征、附加特征和迁移学习来改进预测，显著提高了单独使用COSMO的准确性 | 模型依赖于COSMO-RS模拟数据和实验数据的结合，可能受到数据量和质量的限制 | 开发一种准确预测物理溶剂系统中溶解度和选择性的方法，以支持碳捕获应用中的溶剂筛选和优化 | 物理溶剂系统中的溶解度和选择性 | 机器学习 | NA | COSMO-RS, D-MPNN | D-MPNN | 模拟数据和实验数据 | 30,000个COSMO-RS模拟数据点和实验VLE数据集 |
| 395 | 2025-08-05 |
"Computational Prediction of Mutagenicity Through Comprehensive Cell Painting Analysis"
2025-Aug-04, Mutagenesis
IF:2.5Q3
DOI:10.1093/mutage/geaf014
PMID:40757573
|
研究论文 | 本研究利用Cell Painting数据和机器学习模型预测化学物质的致突变性，并与基于结构的模型进行比较 | 首次整合Cell Painting数据与机器学习算法预测致突变性，发现Phenotypic Altering Concentration能显著提高预测准确性 | 数据集存在固有局限性，且Cell Painting技术存在实验室间差异，某些化合物仍难以预测 | 开发基于Cell Painting的致突变性预测方法 | 化学化合物 | 机器学习 | NA | Cell Painting | Random Forest, Support Vector Machine, Extreme Gradient Boosting | 图像 | Broad Institute数据集包含30,000多个分子，US-EPA数据集包含1,200种化学物质 |
| 396 | 2025-08-05 |
A Molecular Representation Learning Model Based on Multidimensional Joint and Cross-Learning for Drug-Drug Interaction Prediction
2025-Aug-04, Journal of chemical information and modeling
IF:5.6Q1
DOI:10.1021/acs.jcim.5c01171
PMID:40758117
|
research paper | 提出了一种基于多维联合与交叉学习的分子表示学习模型，用于预测药物-药物相互作用 | 提出了一种新的多维联合与交叉学习模型（MDJCL），有效整合了药物的1D、2D和3D分子特征，并通过交叉注意力融合模块和分子对反应模块提升了预测性能 | 未提及具体的数据集规模或模型在真实临床环境中的验证情况 | 提升药物-药物相互作用（DDI）的预测性能，为临床决策和精准医学提供可靠工具 | 药物分子及其相互作用 | machine learning | NA | deep learning | MDJCL（多维联合与交叉学习模型） | 分子特征数据（1D、2D、3D） | NA |
| 397 | 2025-08-05 |
A Novel Dual-Output Deep Learning Model Based on InceptionV3 for Radiographic Bone Age and Gender Assessment
2025-Aug-04, Journal of imaging informatics in medicine
DOI:10.1007/s10278-025-01623-2
PMID:40758204
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研究论文 | 本研究设计了一个基于InceptionV3架构的多输出预测模型，用于通过数字手腕X光片预测骨龄和性别 | 提出了一种新颖的双输出深度学习模型，结合Squeeze-and-Excitation块进行稳健特征管理，同时预测骨龄和性别 | 中高端硬件要求可能限制其在临床本地机器上的使用 | 开发计算机辅助临床决策支持系统，改进放射学骨龄评估方法 | 手腕X光片 | 计算机视觉 | 儿科疾病 | 深度学习 | InceptionV3, CNN | 图像 | 14,048个样本（训练:验证:测试=7:2:1） |
| 398 | 2025-08-05 |
Detection of Dens Invaginatus on Panoramic Radiographs Using Deep Learning Algorithms
2025-Aug-03, International journal of paediatric dentistry
IF:2.3Q2
DOI:10.1111/ipd.70027
PMID:40754680
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研究论文 | 本研究评估了YOLOv5和YOLOv8深度学习模型在检测全景X光片中牙内陷的成功率和可靠性 | 首次使用YOLOv5和YOLOv8模型结合两种不同标注方法检测牙内陷 | 样本仅限于8-18岁患者的前牙区全景X光片 | 评估深度学习模型在牙内陷检测中的应用效果 | 656张8-18岁患者的全景X光片 | 计算机视觉 | 牙科发育异常 | 深度学习 | YOLOv5, YOLOv8 | X光图像 | 656张全景X光片 |
| 399 | 2025-08-05 |
Reflection-Enhanced Raman Identification of Single Bacterial Cells Patterned Using Capillary Assembly
2025-Aug-03, ACS sensors
IF:8.2Q1
DOI:10.1021/acssensors.5c01225
PMID:40754993
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研究论文 | 本文提出了一种利用反射增强拉曼光谱技术对单个细菌细胞进行快速识别的方法 | 使用反射性Ag/SiO薄膜增强拉曼信号，并结合毛细管辅助粒子组装技术精确定位单个细菌细胞 | 未提及具体临床应用中的大规模验证数据 | 开发一种简单、准确且可重复的单细胞水平细菌检测平台 | 单个细菌细胞 | 生物医学光学 | 细菌感染 | 拉曼光谱技术, 毛细管辅助粒子组装(CAPA) | 深度学习分析 | 光学信号 | 人工尿液悬浮液中的单个细菌细胞 |
| 400 | 2025-08-05 |
Evaluating the Efficacy of Various Deep Learning Architectures for Automated Preprocessing and Identification of Impacted Maxillary Canines in Panoramic Radiographs
2025-Aug-02, International dental journal
IF:3.2Q1
DOI:10.1016/j.identj.2025.100940
PMID:40753865
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research paper | 本研究评估了多种卷积神经网络架构在自动预处理和识别全景X光片中上颌阻生犬齿方面的效果 | 比较了八种CNN架构在自动识别上颌阻生犬齿方面的性能，并展示了GoogLeNet在未预处理和预处理数据上的最高分类性能 | 研究样本量较小（每组91例），可能影响结果的泛化能力 | 提高自动识别全景X光片中上颌阻生犬齿的准确性，为开发全自动软件奠定基础 | 全景X光片中的上颌阻生犬齿和非阻生犬齿 | digital pathology | dental disease | panoramic radiographs | CNN (包括SqueezeNet, GoogLeNet, NASNet-Mobile, ShuffleNet, VGG-16, ResNet 50, DenseNet 201, Inception V3) | image | 182例全景X光片（阻生组91例，非阻生组91例） |