深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 32705 篇文献，本页显示第 6261 - 6280 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 6261 | 2025-10-06 |
Current State of Artificial Intelligence Model Development in Obstetrics
2025-Jun-05, Obstetrics and gynecology
IF:5.7Q1
DOI:10.1097/AOG.0000000000005944
PMID:40472381
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综述 | 本文综述了2019年至2024年间产科人工智能模型开发的最新进展，分析了应用趋势并评估其对产科护理的潜在影响 | 首次系统评估了近五年产科AI研究的全球现状，识别出最具临床应用潜力的AI模型类型 | 大多数研究患者群体与美国人群差异较大，模型泛化能力不确定，且极少模型已实际部署到临床实践 | 评估人工智能在产科领域的应用现状和发展趋势 | 2019年6月至2024年5月期间发表的产科AI相关研究文献 | 医疗人工智能 | 产科疾病 | 文献系统回顾与质量评估 | 机器学习,深度学习,神经网络 | 医学文献数据 | 从207篇最终纳入文献中分析，研究人群规模从10到953,909不等 | NA | NA | 预测准确性,模型验证 | NA |
| 6262 | 2025-10-06 |
Deep learning model for differentiating thyroid eye disease and orbital myositis on computed tomography (CT) imaging
2025-Jun-03, Orbit (Amsterdam, Netherlands)
DOI:10.1080/01676830.2025.2510587
PMID:40459922
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研究论文 | 开发基于眼眶CT影像的深度学习模型，用于准确区分甲状腺眼病和眼眶肌炎 | 首次使用VGG-16网络在单张冠状位眼眶CT图像上实现甲状腺眼病和眼眶肌炎的高精度区分，不仅基于眼外肌增大还利用其他显著特征 | 回顾性单中心研究，样本量有限（192名患者） | 开发能够准确区分甲状腺眼病和眼眶肌炎的深度学习诊断模型 | 甲状腺眼病患者、眼眶肌炎患者和正常对照组的眼眶CT影像 | 计算机视觉 | 甲状腺眼病 | CT成像 | CNN | 图像 | 192名患者（110例甲状腺眼病，51例眼眶肌炎，31例对照），共1628张图像 | NA | VGG-16 | 准确率, AUC, 灵敏度, 特异性, F1分数 | NA |
| 6263 | 2025-10-06 |
An innovative ensemble approach of deep learning models with soft computing techniques for GIS-based drought-zonation mapping in Rarh Region, West Bengal
2025-Jun, Environmental science and pollution research international
DOI:10.1007/s11356-025-36634-7
PMID:40560313
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研究论文 | 本研究采用深度学习集成方法结合软计算技术，为西孟加拉邦Rarh地区开发基于GIS的干旱分区地图 | 提出混合深度学习集成模型，结合多层感知器神经网络和DenseNet神经网络，用于精确绘制干旱易发区地图 | 研究区域局限于西孟加拉邦的Rarh地区，可能限制了模型的普适性 | 分析干旱情景并开发精确的干旱分区地图，为干旱管理提供决策支持 | 西孟加拉邦Rarh地区的Birbhum和Purba Bardhhaman地区 | 地理信息系统, 环境科学 | NA | GIS, 深度学习, 软计算技术 | MLP, DenseNet, 集成学习 | 空间数据, 气象数据, 农业数据, 水文数据, 社会经济数据 | 27个干旱评估因子，覆盖3个月、6个月和12个月三个时间尺度 | NA | 多层感知器神经网络, DenseNet神经网络, 混合深度学习集成模型 | ROC-AUC | NA |
| 6264 | 2025-10-06 |
Physics-informed neural networks for optimal vaccination plan in SIR epidemic models
2025-May-20, Mathematical biosciences and engineering : MBE
DOI:10.3934/mbe.2025059
PMID:40676987
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研究论文 | 本研究提出基于物理信息神经网络的方法求解SIR传染病模型中的最优疫苗接种计划 | 首次将物理信息神经网络应用于求解传染病最优控制问题的HJB方程，并引入变量缩放方法提升训练稳定性 | 研究基于恒定感染率和恢复率的简化SIR模型，未考虑更复杂的流行病学因素 | 求解SIR传染病模型中的最小根除时间和最优疫苗接种策略 | 易感-感染-恢复(SIR)传染病模型 | 机器学习 | 传染病 | 物理信息神经网络(PINN) | 神经网络 | 数值模拟数据 | NA | NA | 物理信息神经网络 | 均方残差误差, 收敛性, 最优切换时间识别精度 | NA |
| 6265 | 2025-10-06 |
Using deep learning for estimation of time-since-injury in pediatric accidental fractures
2025-May, Pediatric radiology
IF:2.1Q2
DOI:10.1007/s00247-025-06223-4
PMID:40258953
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研究论文 | 本研究使用深度学习模型评估儿童意外长骨骨折的受伤时间 | 首次将深度学习应用于儿童骨折受伤时间的影像学评估，相比传统方法提高了时间估计精度 | 研究数据来自单一儿童医院，样本量相对有限，且仅包含6岁以下儿童的长骨骨折 | 训练和验证深度学习模型以准确估计儿童意外长骨骨折的受伤时间 | 儿童意外长骨骨折的X光影像 | 计算机视觉 | 儿科骨折 | X光影像分析 | 深度学习 | 图像 | 来自399名患者的2,328张X光片 | NA | NA | 混淆矩阵, 敏感性/特异性, 激活图, 平均绝对误差(MAE), 均方根误差(RMSE) | NA |
| 6266 | 2025-10-06 |
Accuracy of deep learning-based upper airway segmentation
2025-03, Journal of stomatology, oral and maxillofacial surgery
DOI:10.1016/j.jormas.2024.102048
PMID:39244033
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研究论文 | 本研究评估了基于深度学习的自动分割方法与半自动方法在上气道分割中的准确性 | 首次使用MONAI Label框架训练自动分割模型，并与开源软件ITK-SNAP的半自动方法进行系统性比较 | 研究样本量未明确说明，可能影响结果的普适性 | 评估自动和半自动上气道分割方法在正畸治疗中的准确性 | 锥形束CT图像中的上气道结构 | 数字病理 | 正畸疾病 | 锥形束CT成像 | 深度学习分割模型 | 医学影像 | NA | MONAI Label, ITK-SNAP | NA | Dice相似系数, 精确度, 召回率, 95% Hausdorff距离, 体积差异 | NA |
| 6267 | 2025-10-06 |
Invited commentary: deep learning-methods to amplify epidemiologic data collection and analyses
2025-Feb-05, American journal of epidemiology
IF:5.0Q1
DOI:10.1093/aje/kwae215
PMID:39013794
|
评论 | 本文探讨深度学习在流行病学数据收集与分析中的应用潜力与挑战 | 强调深度学习为流行病学研究提供的新机遇，包括扩大地理覆盖范围、增加研究对象数量和处理高维数据 | 深度学习工具对流行病学家而言不如传统回归方法直观易用，需要跨学科合作 | 探讨深度学习在流行病学数据收集与分析中的放大作用 | 流行病学研究方法和数据 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 神经网络,注意力算法 | 文本,音频,图像,视频 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 6268 | 2025-10-06 |
Deep Learning-Based Segmentation of Cervical Posterior Longitudinal Ligament Ossification in Computed Tomography Images and Assessment of Spinal Cord Compression: A Two-Center Study
2025-02, World neurosurgery
IF:1.9Q2
DOI:10.1016/j.wneu.2024.123567
PMID:39694139
|
研究论文 | 开发基于CT图像的深度学习模型用于自动分割颈椎后纵韧带骨化病灶并评估脊髓压迫程度 | 首个基于3D U-Net框架的全自动CT图像后纵韧带骨化分割系统，能够同时测量骨化物质厚度和计算脊髓压迫系数 | 样本量相对有限（307例），外部测试集性能略有下降 | 开发自动化深度学习模型用于颈椎后纵韧带骨化的精确分割和脊髓压迫评估 | 颈椎后纵韧带骨化患者 | 医学影像分析 | 颈椎病 | 计算机断层扫描（CT） | 深度学习 | CT图像 | 307例患者（上海长征医院260例，西南医科大学附属中医医院47例） | NA | 3D U-Net | Dice相似系数，平均表面距离，组内相关系数（ICC），Bland-Altman图 | NA |
| 6269 | 2025-10-06 |
Critical factors influencing live birth rates in fresh embryo transfer for IVF: insights from cluster ensemble algorithms
2025-01-30, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-88210-1
PMID:39881210
|
研究论文 | 本研究通过开发新型NMF集成算法分析影响新鲜胚胎移植活产率的关键临床因素 | 提出基于非负矩阵分解的集成算法(NMFE)，结合NMF、AMU-NMF和广义深度学习聚类算法，提高分析准确性 | 研究仅基于2238个IVF周期数据，样本量相对有限，且未验证算法在其他生殖医学场景的适用性 | 识别影响新鲜胚胎移植成功的关键临床因素 | 接受体外受精-胚胎移植治疗的不孕夫妇 | 机器学习 | 不孕症 | 非负矩阵分解，深度学习聚类 | 集成学习算法 | 临床特征数据 | 2238个IVF治疗周期，包含85个临床特征 | NA | NMF, AMU-NMF, GDLC | 准确性，可靠性 | NA |
| 6270 | 2025-10-06 |
Deep learning-based malaria parasite detection: convolutional neural networks model for accurate species identification of Plasmodium falciparum and Plasmodium vivax
2025-01-30, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-87979-5
PMID:39885248
|
研究论文 | 提出基于卷积神经网络的深度学习模型，用于从厚血涂片中准确识别恶性疟原虫、间日疟原虫和未感染白细胞 | 开发七通道输入的CNN模型，解决了既往模型难以区分疟原虫物种的难题 | 当前模型基于实验室环境开发，尚未在真实世界质量图像上全面验证 | 通过自动化医学图像分析提升疟疾诊断的准确性和效率 | 感染恶性疟原虫和间日疟原虫的红细胞及未感染白细胞 | 计算机视觉 | 疟疾 | 厚血涂片显微镜检查 | CNN | 医学图像 | 12,954个测试案例（总预测64,126次） | NA | NA | 准确率,精确率,召回率,特异性,F1分数,损失率 | NA |
| 6271 | 2025-10-06 |
Investigating the performance of multivariate LSTM models to predict the occurrence of Distributed Denial of Service (DDoS) attack
2025, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0313930
PMID:39823417
|
研究论文 | 本研究评估多元LSTM模型在预测分布式拒绝服务(DDoS)攻击方面的性能 | 首次系统比较多种LSTM变体与传统机器学习模型在DDoS攻击预测中的表现，并证明LSTM在网络安全时序数据处理中的优越性 | 无法完全避免服务器遭受DDoS攻击，仅能一定程度预防；研究基于特定数据集CICDDoS2019 | 开发能够准确预测DDoS攻击的深度学习模型 | 网络流量数据和DDoS攻击模式 | 机器学习 | NA | 深度学习，机器学习 | LSTM, DNN, Random Forest, AdaBoost, Gaussian Naive Bayes | 网络流量时序数据 | CICDDoS2019数据集，包含88个特征，最终选用22个关键特征 | NA | Vanilla LSTM, Stacked LSTM, Deep Neural Networks | 准确率 | NA |
| 6272 | 2025-10-06 |
Artificial intelligence in ophthalmology: a bibliometric analysis of the 5-year trends in literature
2025, Frontiers in medicine
IF:3.1Q1
DOI:10.3389/fmed.2025.1580583
PMID:40665980
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文献计量分析 | 通过文献计量方法分析2020-2024年人工智能在眼科领域应用的最新研究趋势 | 超越单个研究领域提供更全面的视角，涵盖2022年后疫情时代和AI技术快速发展期的文献，填补了先前文献计量研究的空白 | 仅基于Web of Science核心合集数据库，可能未涵盖所有相关文献 | 阐明人工智能在眼科领域应用的最新观点和发展趋势 | 人工智能与眼科交叉领域的学术文献 | 医学信息学 | 眼科疾病 | 文献计量分析 | NA | 文献元数据 | 21,725篇文献，来自134个国家和7,126个机构 | CiteSpace, VOSviewer, Bibliometrix | NA | NA | NA |
| 6273 | 2025-10-06 |
PSSR2: a user-friendly Python package for democratizing deep learning-based point-scanning super-resolution microscopy
2025, BMC methods
DOI:10.1186/s44330-024-00020-5
PMID:40666158
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研究论文 | 介绍PSSR2——一个用户友好的Python软件包，用于普及基于深度学习的点扫描超分辨率显微镜技术 | 重新设计PSSR工作流程和方法，通过集成的命令行界面和Napari插件实现用户友好的超分辨率工作流程，改进了半合成数据生成和训练过程 | PSSR2模型仅适用于与训练数据足够相似的超分辨率数据，需要针对真实世界基准数据进行验证 | 开发易于使用的深度学习工具来增强显微镜图像质量 | 低分辨率显微镜图像 | 计算机视觉 | NA | 点扫描超分辨率显微镜 | 深度学习 | 电子显微镜图像 | 配对的低分辨率和高分辨率电子显微镜图像测试数据集 | Python | NA | 准确性, 视觉代表性 | NA |
| 6274 | 2025-10-06 |
Dual-stage segmentation and classification framework for skin lesion analysis using deep neural network
2025 Jan-Dec, Digital health
IF:2.9Q2
DOI:10.1177/20552076251351858
PMID:40666627
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研究论文 | 开发了一种用于皮肤病变分割和分类的双阶段深度学习框架 | 提出结合U-Net分割网络与EfficientFormer/SwiftFormer分类网络的双阶段框架，并在不平衡数据集和新型SLICE-3D数据集上验证性能 | 未明确说明模型在临床环境中的实际部署挑战和计算效率问题 | 开发准确可靠的皮肤病变自动分析系统以辅助早期诊断 | 皮肤病变图像 | 计算机视觉 | 皮肤癌 | 深度学习 | CNN, Transformer | 图像, 表格数据 | HAM10000数据集(10,000训练图像), ISIC 2018, ISIC 2024 SLICE-3D数据集 | PyTorch | U-Net, VGG16, EfficientFormer, SwiftFormer, ResNet | 准确率, F1分数, 敏感度, 特异性, Jaccard指数, Dice相似系数, AUC | NA |
| 6275 | 2025-10-06 |
A method for English paragraph grammar correction based on differential fusion of syntactic features
2025, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0326081
PMID:40668821
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研究论文 | 提出一种基于句法特征差分融合的英语段落语法纠错方法 | 通过差分融合分析相邻句子的句法差异，识别由语法错误引起的显著差异，锁定错误位置和类型 | 未明确说明方法在大规模语料上的适用性和计算效率 | 提高段落级语法纠错的质量和准确率 | 英语段落语法错误 | 自然语言处理 | NA | 依赖解析，句法特征分析 | Transformer, Seq2Seq | 文本 | NA | NA | BERT, Transformer | 准确率 | NA |
| 6276 | 2025-10-06 |
The global evolution and impact of systems biology and artificial intelligence in stem cell research and therapeutics development: a scoping review
2024-11-05, Stem cells (Dayton, Ohio)
DOI:10.1093/stmcls/sxae054
PMID:39230167
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综述 | 通过范围综述分析系统生物学和人工智能在干细胞研究和治疗开发中的全球演变历程与影响 | 首次系统梳理2000-2024年间系统生物学和人工智能在干细胞研究领域的全球发展趋势和区域分布特征 | 仅基于PubMed数据库文献，未涵盖其他学术资源；时间跨度较大可能导致早期文献收录不全 | 评估系统生物学和人工智能在干细胞研究及治疗开发中的贡献和发展轨迹 | PubMed数据库中2000-2024年发表的干细胞研究相关文献 | 生物信息学 | NA | 系统生物学分析，机器学习，深度学习 | NA | 文献元数据 | 涵盖2000-2024年PubMed数据库相关文献 | NA | NA | 文献数量统计，增长倍数分析 | NA |
| 6277 | 2025-10-06 |
Deep Learning Estimation of Small Airways Disease from Inspiratory Chest CT is Associated with FEV1 Decline in COPD
2024-Sep-11, medRxiv : the preprint server for health sciences
DOI:10.1101/2024.09.10.24313079
PMID:39314974
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研究论文 | 本研究开发了一种基于深度学习的AI模型，仅通过吸气相胸部CT扫描即可估算功能性小气道疾病，并验证其与COPD患者肺功能下降的关联 | 首次提出仅使用吸气相CT扫描（无需呼气相扫描）通过生成式模型估算功能性小气道疾病的方法 | 研究依赖于特定队列数据（SPIROMICS和COPDGene），需要在更广泛人群中验证 | 开发并验证基于AI的功能性小气道疾病估算方法及其临床关联 | 慢性阻塞性肺疾病（COPD）患者 | 医学影像分析 | 慢性阻塞性肺疾病 | 计算机断层扫描（CT） | 生成模型 | 医学影像（胸部CT扫描） | SPIROMICS研究2513名参与者（1055名用于模型开发，1458名用于验证），COPDGene研究458名参与者用于外部验证 | NA | NA | Pearson相关系数，组内相关系数，多元回归系数 | NA |
| 6278 | 2025-10-06 |
Optimizing neurointerventional procedures: an algorithm for embolization coil detection and automated collimation to enable dose reduction
2024-Jul, Journal of medical imaging (Bellingham, Wash.)
DOI:10.1117/1.JMI.11.4.044003
PMID:39035051
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研究论文 | 开发用于检测神经介入手术中栓塞线圈并实现自动准直的算法，以优化图像质量并减少辐射剂量 | 首次成功检测栓塞线圈的方法，并将检测结果整合到X射线血管造影系统中实现自动准直 | 使用放大边界框，不需要真实标注与预测之间的完全重叠 | 优化神经介入手术流程，提高手术效率和安全性的同时减少患者辐射剂量 | 神经介入手术中的栓塞线圈 | 计算机视觉 | 神经血管疾病 | X射线血管造影 | Faster R-CNN, RetinaNet | 医学图像 | NA | NA | ResNet-50 FPN, RetinaNet | mAP@75 | NA |
| 6279 | 2025-10-06 |
Deep Learning-Based Subject Independent Human Activity Recognition using Smart Lacelock Data
2024-Jul, Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. Annual International Conference
DOI:10.1109/EMBC53108.2024.10781739
PMID:40039707
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研究论文 | 使用智能鞋带锁设备数据进行基于深度学习的主体无关人类活动识别 | 引入配备IMU和称重传感器的智能鞋带锁设备，无需修改鞋子即可舒适佩戴，为人类活动识别提供新型传感器数据 | 仅使用8名参与者的数据，样本量较小 | 开发基于深度学习的人类活动识别方法 | 人类日常活动（行走、上楼梯、下楼梯） | 机器学习 | NA | 惯性测量单元(IMU)、称重传感器 | CNN | 传感器数据 | 8名参与者 | NA | 三块CNN结构（卷积层、最大池化层、ReLU层、归一化层） | 准确率 | NA |
| 6280 | 2025-10-06 |
Iterative deep learning-design of human enhancers exploits condensed sequence grammar to achieve cell type-specificity
2024-Jun-14, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2024.06.14.599076
PMID:38915713
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研究论文 | 本研究应用迭代深度学习设计在两种人类细胞系间具有强差异活性的合成增强子 | 首次将迭代深度学习应用于合成增强子设计，通过实验验证与模型重新优化的循环策略提升细胞类型特异性 | 仅验证了两种人类细胞系间的特异性，未在其他细胞类型中广泛测试 | 开发能够靶向特定细胞类型基因表达的合成生物学方法 | 人类合成增强子序列 | 机器学习 | NA | 深度学习，染色质可及性分析，转录因子结合位点分析 | 深度学习 | 基因组序列数据，增强子活性数据，染色质可及性数据 | NA | NA | NA | 增强子特异性，差异活性 | NA |