深度学习在生物医药领域中的应用
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当前共找到 29674 篇文献，本页显示第 421 - 440 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 421 | 2025-08-06 |
Generative Biomedical Event Extraction With Constrained Decoding Strategy
2024 Nov-Dec, IEEE/ACM transactions on computational biology and bioinformatics
DOI:10.1109/TCBB.2024.3480088
PMID:39401115
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research paper | 本文提出了一种基于预训练语言模型T5的生物医学事件生成模型，采用序列到序列的生成范式，并结合约束解码算法和课程学习算法 | 首次将生成式建模应用于生物医学事件抽取，采用约束解码算法和课程学习算法提升模型性能 | 仅在Genia 2011和Genia 2013两个公开数据集上进行了验证，未在其他数据集上测试 | 解决生物医学事件抽取中的级联错误问题 | 生物医学事件 | natural language processing | NA | constrained decoding algorithm, curriculum learning algorithm | T5 | text | Genia 2011和Genia 2013两个公开数据集 |
| 422 | 2025-08-06 |
Enhancing Autism Spectrum Disorder identification in multi-site MRI imaging: A multi-head cross-attention and multi-context approach for addressing variability in un-harmonized data
2024-11, Artificial intelligence in medicine
IF:6.1Q1
DOI:10.1016/j.artmed.2024.102998
PMID:39442245
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研究论文 | 提出一种多头部交叉注意力和多上下文方法，用于解决多站点MRI成像中未协调数据的变异性问题，以增强自闭症谱系障碍的识别 | 提出CCMSMCF框架，整合了多头部注意力跨尺度模块和残差多上下文模块，采用多种损失函数进行模型训练，提高了跨站点数据的泛化能力 | 模型仅在ABIDE-I数据集上进行了验证，需要进一步在其他数据集上测试其泛化性能 | 最小化站点和扫描仪变异性对分析的影响，开发一个在不同扫描仪和站点上均有效的模型 | 自闭症谱系障碍（ASD）患者的多站点MRI成像数据 | 数字病理学 | 自闭症谱系障碍 | fMRI | CCMSMCF（整合了MHACSM和RMCN模块） | MRI图像 | Autism Brain Imaging Data Exchange I (ABIDE-I)数据集中的多站点数据 |
| 423 | 2025-08-06 |
Use of Artificial Intelligence in Cobb Angle Measurement for Scoliosis: Retrospective Reliability and Accuracy Study of a Mobile App
2024-11-01, Journal of medical Internet research
IF:5.8Q1
DOI:10.2196/50631
PMID:39486021
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研究论文 | 本研究评估了一种基于深度学习的移动AI应用在自动测量脊柱侧弯患者Cobb角方面的可靠性和准确性 | 开发了一种完全自动化的AI应用，无需医生手动测量，减少了观察者间的变异性 | 研究为回顾性分析，未在实时临床环境中验证应用性能 | 评估AI应用在脊柱侧弯Cobb角自动测量中的准确性和可靠性 | 601名脊柱侧弯儿童的802张全脊柱X光片 | 数字病理学 | 脊柱侧弯 | 深度学习 | NA | X光图像 | 601名儿童（89名男性，512名女性，年龄10-17岁）的802张X光片 |
| 424 | 2025-08-06 |
MMD-DTA: A Multi-Modal Deep Learning Framework for Drug-Target Binding Affinity and Binding Region Prediction
2024 Nov-Dec, IEEE/ACM transactions on computational biology and bioinformatics
DOI:10.1109/TCBB.2024.3451985
PMID:39208057
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研究论文 | 提出了一种名为MMD-DTA的多模态深度学习框架，用于预测药物-靶标结合亲和力及结合区域 | 通过无监督学习同时预测药物-靶标结合亲和力和结合区域，整合了药物和靶标的序列与结构信息 | 未提及具体的数据集规模限制或模型计算资源需求 | 改进药物-靶标结合亲和力预测方法并增强模型的可解释性 | 药物分子与靶标蛋白的相互作用 | 机器学习 | NA | 图神经网络(GNN)与结构特征提取网络 | 多模态深度学习框架(MMD-DTA) | 序列数据与结构数据 | 基准数据集（未说明具体样本量） |
| 425 | 2025-08-06 |
Exploring the Role of Mobile Apps for Insomnia in Depression: Systematic Review
2024-10-18, Journal of medical Internet research
IF:5.8Q1
DOI:10.2196/51110
PMID:39423009
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系统综述 | 本文系统评估了针对抑郁和失眠的移动应用，揭示了其特点、效果及当前研究中的不足 | 首次系统评估同时针对抑郁和失眠的移动应用，突出了AI和深度学习在心理健康支持中的新应用 | 研究仅纳入了2017年至2023年间发表的文献，可能遗漏了早期的重要研究 | 系统评价针对抑郁和失眠的移动应用的特点、效果及研究缺口 | 针对抑郁和失眠的移动应用 | 自然语言处理 | 抑郁症和失眠 | AI和深度学习 | chatbots | 文本 | 18篇全文文章 |
| 426 | 2025-08-06 |
Automated High-Throughput Atomic Force Microscopy Single-Cell Nanomechanical Assay Enabled by Deep Learning-Based Optical Image Recognition
2024-10-02, Nano letters
IF:9.6Q1
DOI:10.1021/acs.nanolett.4c03861
PMID:39302697
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研究论文 | 本研究提出了一种基于深度学习的图像识别辅助原子力显微镜（AFM）技术，实现了自动化高通量单细胞纳米力学测量 | 利用深度学习对光学明场图像中的细胞结构和AFM探针进行无标记识别，实现了AFM探针的自动定位和单细胞压痕测定或单细胞力谱的高效测量 | 未提及该方法在复杂样本或不同细胞类型中的适用性验证 | 开发自动化高通量单细胞纳米力学测量方法，推动AFM在力学生物学中的应用 | 活体单细胞 | 生物医学工程 | NA | 原子力显微镜（AFM） | 深度学习 | 光学图像 | NA |
| 427 | 2025-08-06 |
Intra-arterial Pressure-Enabled Drug Delivery Significantly Increases Penetration of Glass Microspheres in a Porcine Liver Tumor Model
2024-10, Journal of vascular and interventional radiology : JVIR
IF:2.6Q2
DOI:10.1016/j.jvir.2024.06.030
PMID:38969336
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研究论文 | 研究比较了压力驱动药物递送（PEDD）与传统微导管递送在猪肝肿瘤模型中玻璃微球（GMs）递送的效果 | 使用TriNav设备进行PEDD显著提高了玻璃微球在肝肿瘤中的摄取，且近端PEDD灌注可能无需选择远端靶血管即可实现有效递送 | 研究仅在转基因猪（Oncopigs）的肝肿瘤模型中进行，尚未在人体中验证 | 测试PEDD是否比传统微导管递送更有效地将玻璃微球递送至肝肿瘤 | 转基因猪（Oncopigs）的肝肿瘤 | 数字病理 | 肝癌 | 近红外成像和深度学习算法 | 自定义深度学习算法（Visiopharm A/S） | 图像 | PEDD组10例（叶状灌注）和9例（选择性灌注），传统递送组7例（叶状灌注）和8例（选择性灌注） |
| 428 | 2025-08-06 |
Detecting suicide risk among U.S. servicemembers and veterans: a deep learning approach using social media data
2024-Sep-09, Psychological medicine
IF:5.9Q1
DOI:10.1017/S0033291724001557
PMID:39245902
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研究论文 | 开发了一种深度学习算法，用于通过军事特定社交媒体平台上的帖子检测美国军人和退伍军人的自杀风险 | 利用RoBERTa模型结合帖子文本和元数据，以较高的敏感性和特异性识别含有自杀相关内容的帖子 | 研究仅基于一个军事特定社交媒体平台的数据，可能无法推广到其他平台或人群 | 通过社交媒体数据识别有自杀风险的军人和退伍军人 | 美国军人和退伍军人在军事特定社交媒体平台上的帖子 | 自然语言处理 | 心理健康 | 深度学习 | RoBERTa | 文本 | 8449条公开分享的社交媒体帖子 |
| 429 | 2025-08-06 |
Outcomes of Residency Education: Insights Into the Professional Formation of the Physical Therapist Resident
2024-Sep-01, Journal, physical therapy education
DOI:10.1097/JTE.0000000000000335
PMID:39150258
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研究论文 | 本研究探讨了物理治疗住院医师教育对临床技能、知识和推理能力发展的影响 | 首次通过定性研究探索住院医师教育中的关键教学要素和学习环境 | 样本量较小(11个项目和13名住院医师)，且采用便利抽样方法 | 探索物理治疗住院医师教育的成果及其对专业形成的影响 | 物理治疗住院医师及其教育项目 | 医学教育 | NA | 定性案例研究 | NA | 访谈记录和日记条目 | 11个物理治疗住院医师项目和13名住院医师 |
| 430 | 2025-08-06 |
Neural Network Enables High Accuracy for Hepatitis B Surface Antigen Detection with a Plasmonic Platform
2024-07-17, Nano letters
IF:9.6Q1
DOI:10.1021/acs.nanolett.4c02860
PMID:38975746
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研究论文 | 本文介绍了一种基于无标记等离子体生物传感方法和监督深度学习的策略，用于高精度检测乙型肝炎表面抗原（HBsAg） | 结合厚度敏感的等离子体耦合与神经网络监督深度学习，显著提高了检测的准确性和灵敏度，并将检测时间缩短至约30分钟 | NA | 开发高精度的分子检测工具，用于即时检测（POC）应用 | 乙型肝炎表面抗原（HBsAg） | 机器学习 | 乙型肝炎 | 无标记等离子体生物传感方法 | 神经网络 | NA | NA |
| 431 | 2025-08-06 |
Deconvolution of polygenic risk score in single cells unravels cellular and molecular heterogeneity of complex human diseases
2024-May-14, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2024.05.14.594252
PMID:38798507
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研究论文 | 介绍了一种名为scPRS的几何深度学习模型，用于构建单细胞水平的多基因风险评分（PRS），以增强复杂人类疾病的生物学发现和疾病预测 | scPRS不仅预测疾病风险，还能揭示疾病相关细胞，并通过分层多组学分析识别细胞类型特异的遗传基础，将疾病相关遗传变异与相应细胞类型的基因调控联系起来 | NA | 开发一个多任务、可解释的框架，用于精确预测疾病并系统研究复杂疾病的遗传、细胞和分子基础 | 复杂人类疾病（如2型糖尿病、肥厚型心肌病和阿尔茨海默病）的单细胞数据 | 机器学习 | 2型糖尿病, 肥厚型心肌病, 阿尔茨海默病 | 单细胞染色质可及性分析, 几何深度学习 | 几何深度学习模型 | 单细胞数据 | NA |
| 432 | 2025-08-06 |
Deep Learning-based Assessment of Facial Asymmetry Using U-Net Deep Convolutional Neural Network Algorithm
2024 Jan-Feb 01, The Journal of craniofacial surgery
IF:1.0Q3
DOI:10.1097/SCS.0000000000009862
PMID:37973054
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研究论文 | 本研究评估了基于深度卷积神经网络的计算机辅助诊断系统在检测面部不对称性方面的诊断性能，并与正畸医生的结果进行了比较 | 使用U-Net深度卷积神经网络算法开发了一个自动评估面部不对称性的CAD系统，并与传统方法进行了比较 | 仅使用了1020名患者的PA头影测量图像，样本量可能不足以覆盖所有面部不对称情况 | 评估基于DCNN的CAD系统在面部不对称性诊断中的性能 | 正畸患者的PA头影测量图像 | 计算机视觉 | 面部不对称 | DCNN | U-Net | 图像 | 1020名患者的PA头影测量图像（训练集），25张PA头影测量图像（测试集） |
| 433 | 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
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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 |
| 434 | 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
|
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） |
| 435 | 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 |
| 436 | 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 |
| 437 | 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 |
| 438 | 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 |
| 439 | 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 |
| 440 | 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
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |