深度学习在生物医药领域中的应用
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当前共找到 29817 篇文献，本页显示第 661 - 680 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 661 | 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） |
| 662 | 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 |
| 663 | 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 |
| 664 | 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） |
| 665 | 2025-08-05 |
High-efficiency spatially guided learning network for lymphoblastic leukemia detection in bone marrow microscopy images
2025-Aug-02, Computers in biology and medicine
IF:7.0Q1
DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110860
PMID:40753948
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研究论文 | 本文提出了一种基于空间引导学习网络的高效方法，用于骨髓显微镜图像中的淋巴细胞白血病检测 | 引入了空间引导学习框架、尺度感知融合模块、小目标增强机制和高效的IoU损失函数，显著提高了检测准确性 | 高质量数据集的稀缺性以及骨髓涂片中细胞形态异质性、染色不均、尺度变化和细胞边界遮挡等挑战 | 开发一种全自动诊断方法，用于白血病的早期和准确检测 | 骨髓显微镜图像中的淋巴细胞白血病细胞 | 数字病理学 | 白血病 | 深度学习 | SGLNet | 图像 | 1794张高质量显微镜图像 |
| 666 | 2025-06-10 |
Insights into "Evaluation of accuracy of deep learning and conventional neural network algorithms in detection of dental implant type using intraoral radiographic images: A systematic review and meta-analysis"
2025-Aug, The Journal of prosthetic dentistry
IF:4.3Q1
DOI:10.1016/j.prosdent.2025.04.046
PMID:40450446
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 667 | 2025-06-10 |
Response to Letter to the Editor regarding "Evaluation of accuracy of deep learning and conventional neural network algorithms in detection of dental implant type using intraoral radiographic images: A systematic review and meta-analysis"
2025-Aug, The Journal of prosthetic dentistry
IF:4.3Q1
DOI:10.1016/j.prosdent.2025.05.012
PMID:40450443
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 668 | 2025-08-05 |
Artificial intelligence in orthopedic trauma: a comprehensive review
2025-Aug, Injury
IF:2.2Q2
DOI:10.1016/j.injury.2025.112570
PMID:40683054
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综述 | 本文全面回顾了人工智能在骨科创伤领域的应用现状、发展趋势及未来方向 | 分析了2015年至2025年间发表的217项研究，揭示了AI在骨折检测、分类、预测和分割等任务中的卓越表现 | 仅有14.5%的研究经过外部验证，仅3.2%报告了前瞻性临床验证，临床整合和数据标准化仍面临重大挑战 | 评估人工智能在骨科创伤领域的应用现状及未来发展方向 | 骨科创伤相关研究 | 人工智能在医疗健康的应用 | 骨科创伤 | 深度学习和传统机器学习方法 | 深度学习与传统机器学习模型 | 医学影像数据 | 217项研究（2015-2025年） |
| 669 | 2025-08-05 |
Clinical benefits of deep learning-assisted ultrasound in predicting lymph node metastasis in pancreatic cancer patients
2025-Aug, Future oncology (London, England)
DOI:10.1080/14796694.2025.2520149
PMID:40548666
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研究论文 | 本研究开发并验证了一种基于超声图像的深度学习放射组学列线图（DLRN），用于提高胰腺癌患者淋巴结转移（LNM）的预测准确性 | 结合深度学习和放射组学特征，开发了DLRN模型，显著提升了淋巴结转移的预测准确性，并为临床医生提供了决策支持工具 | 研究为回顾性分析，样本量相对较小（249例），且测试集比例较低（20%） | 提高胰腺癌患者淋巴结转移的预测准确性 | 胰腺癌患者 | 数字病理 | 胰腺癌 | 超声成像，深度学习 | InceptionV3, 逻辑回归 | 图像 | 249例经病理证实的胰腺癌病例（其中78例有淋巴结转移） |
| 670 | 2025-08-05 |
Can radiology be first to use prognostic deep learning models for oncological treatment?
2025-Aug-01, Annals of oncology : official journal of the European Society for Medical Oncology
IF:56.7Q1
DOI:10.1016/j.annonc.2025.07.013
PMID:40754034
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 671 | 2025-08-05 |
Factors associated with glucocorticoid dosing in treating patients with noncritical COVID-19 pneumonia: Insights from an artificial intelligence-based CT imaging analysis
2025 Aug-Sep, Enfermedades infecciosas y microbiologia clinica (English ed.)
DOI:10.1016/j.eimce.2025.06.004
PMID:40754353
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研究论文 | 通过基于人工智能的CT影像分析，探讨影响非重症COVID-19肺炎患者糖皮质激素剂量的因素，并开发预测模型 | 利用AI深度学习技术评估肺部CT图像，开发预测模型以确定糖皮质激素的最佳剂量 | 需要更大规模的前瞻性研究进行验证 | 确定非重症COVID-19患者糖皮质激素的最佳剂量 | 273名非重症COVID-19肺炎患者 | 数字病理学 | COVID-19 | 基于AI的深度学习 | 多变量逻辑回归 | CT影像 | 273名患者（训练集168名，验证集75名） |
| 672 | 2025-08-05 |
Toward Precision Diagnosis of Maxillofacial Pathologies by Artificial Intelligence Algorithms: A Systematic Review
2025-Aug, Journal of maxillofacial and oral surgery
DOI:10.1007/s12663-025-02664-4
PMID:40756906
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系统综述 | 本文综述了人工智能算法（包括机器学习和深度学习）在通过先进成像技术（如CT和CBCT）改善口腔颌面部疾病诊断和管理中的潜力 | 展示了深度学习算法在诊断颌面部疾病中的高准确性和敏感性，并指出CBCT在诊断中的优越性 | 综述范围限定在2010-2024年的文献，可能未涵盖更早期的相关研究 | 评估人工智能算法在口腔颌面部疾病精准诊断中的应用 | 口腔颌面部疾病 | 数字病理学 | 口腔颌面部疾病 | CT, CBCT, MRI | GoogLeNet Inception v3, U-Net | 医学影像 | NA |
| 673 | 2025-08-05 |
Advancing Alzheimer's Diagnosis with AI-Enhanced MRI: A Review of Challenges and Implications
2025-Jul-30, Current neuropharmacology
IF:4.8Q1
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综述 | 本文综述了利用AI增强MRI技术在阿尔茨海默病诊断中的挑战和意义 | 重点评估了卷积神经网络（CNNs）和非卷积人工神经网络（NC-ANNs）在脑部图像处理任务中的应用及其在提高神经退行性疾病诊断预测性能方面的潜力 | 讨论了MRI基于深度学习方法在诊断脑部疾病中的局限性 | 旨在通过AI技术提高阿尔茨海默病的诊断准确性和患者治疗效果 | 阿尔茨海默病（AD）患者 | 数字病理学 | 老年病 | MRI | CNN, NC-ANN | 图像 | NA |
| 674 | 2025-08-05 |
Automated Brain Tumor Segmentation using Hybrid YOLO and SAM
2025-Jul-30, Current medical imaging
IF:1.1Q3
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research paper | 提出了一种结合YOLO和SAM的混合深度学习框架，用于脑肿瘤的自动分割和早期诊断 | 首次将YOLOv11实时目标检测与SAM精确分割模型结合，并通过加深CNN卷积层增强特征提取能力 | 仅使用896张MRI图像进行验证，样本量相对有限 | 开发高效的脑肿瘤早期自动诊断系统 | 脑肿瘤MRI影像 | digital pathology | brain tumor | deep learning | CNN+YOLOv11+SAM | MRI images | 896张包含肿瘤和健康脑部的MRI图像 |
| 675 | 2025-08-05 |
Fine-grained Prototype Network for MRI Sequence Classification
2025-Jul-30, Current medical imaging
IF:1.1Q3
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研究论文 | 本文提出了一种细粒度原型网络SequencesNet，用于MRI序列分类，通过结合CNN和改进的视觉变换器来提取特征，并利用特征选择模块和原型分类模块来提高分类性能 | 提出了一种结合CNN和改进视觉变换器的细粒度原型网络SequencesNet，通过特征选择模块和原型分类模块有效处理MRI序列中的细粒度差异 | 计算复杂度较高，模型泛化能力有待进一步提升 | 解决MRI序列分类中类间差异细微和类内变化显著的问题 | 腹部MRI序列 | 医学影像分析 | NA | 深度学习 | CNN, Vision Transformer | MRI图像 | 公共腹部MRI序列分类数据集和私有数据集 |
| 676 | 2025-08-05 |
Pretraining-improved Spatiotemporal graph network for the generalization performance enhancement of traffic forecasting
2025-Jul-29, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-11375-2
PMID:40730627
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研究论文 | 提出一种改进的预训练方法ImPreSTDG，用于增强交通预测模型的泛化性能和计算效率 | 引入Denoised Diffusion Probability Model (DDPM)和Mamba模块，分别用于增强长期时空依赖学习能力和高效处理长序列 | 实验仅在三个真实交通数据集上进行验证，可能需要更多数据集验证泛化性 | 解决现有交通预测模型在处理长期时空依赖和高计算成本方面的挑战 | 交通数据 | 机器学习 | NA | Denoised Diffusion Probability Model (DDPM), Selective State Space Model (SSM) | Graph Convolutional Networks (GCNs), ImPreSTDG | 时空数据 | 三个真实交通数据集 |
| 677 | 2025-08-05 |
Nucleotide-level circRNA-RBP binding sites prediction based on hybrid encoding scheme and enhanced feature extraction
2025-Jul-28, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society
IF:6.0Q1
DOI:10.1016/j.neunet.2025.107923
PMID:40753814
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研究论文 | 提出了一种基于深度学习的框架circdpb，用于预测circRNA-RBP结合位点，具有核苷酸级别的精度 | 整合了one-hot和高斯调制位置编码来表示circRNA序列，使用扩张卷积特征金字塔(DCFP)和双向门控循环单元(BiGRU)增强特征提取 | 未提及具体在哪些疾病中的应用验证 | 提高circRNA-RBP结合位点预测的核苷酸级别精度 | circRNA与RNA结合蛋白(RBPs)的结合位点 | 生物信息学 | NA | 深度学习 | DCFP, BiGRU | RNA序列数据 | 37个基准数据集 |
| 678 | 2025-08-05 |
Learning Biophysical Dynamics with Protein Language Models
2025-Jul-15, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2024.10.11.617911
PMID:39464109
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研究论文 | 本文介绍了两种蛋白质语言模型SeqDance和ESMDance，用于学习蛋白质的生物物理动态特性 | 首次将蛋白质动态特性整合到语言模型中，能够更全面地预测蛋白质行为和突变效应 | 模型训练依赖于分子动力学模拟和正态模式分析的数据，可能受到这些方法固有局限性的影响 | 开发能够捕捉蛋白质动态特性的深度学习模型 | 蛋白质的动态生物物理特性 | 机器学习 | NA | 分子动力学模拟, 正态模式分析 | 蛋白质语言模型(SeqDance, ESMDance) | 蛋白质序列, 结构动态数据 | 超过64,000种蛋白质 |
| 679 | 2025-08-05 |
Deep Learning for Staging Periodontitis Using Panoramic Radiographs
2025-Jul, Oral diseases
IF:2.9Q1
DOI:10.1111/odi.15269
PMID:39888112
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研究论文 | 本研究利用深度学习模型自动标注解剖结构并分类牙周炎的放射学骨丧失阶段 | 采用目标检测模型自动标注解剖结构并分类牙周炎阶段，提高了诊断效率 | 模型在预测和真实值差异较小时的性能有待提高 | 提高牙周炎诊断和分类的效率 | 全景X光片中的牙齿 | 数字病理 | 牙周炎 | 深度学习 | 目标检测模型 | 图像 | 558张全景X光片，裁剪为7359颗牙齿 |
| 680 | 2025-08-05 |
Combined application of deep learning and conventional computer vision for kidney ultrasound image classification in chronic kidney disease: preliminary study
2025-Jun-15, Ultrasonography (Seoul, Korea)
DOI:10.14366/usg.25074
PMID:40755093
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研究论文 | 本研究评估了结合深度学习和传统计算机视觉技术对慢性肾脏病（CKD）肾脏超声图像进行分类的可行性 | 结合深度学习和传统特征提取方法，提高了CKD分类的准确性 | 样本量较小（258个肾脏），且为回顾性研究 | 开发一种非侵入性的CKD诊断和监测辅助工具 | 肾脏超声图像 | 计算机视觉 | 慢性肾脏病 | 超声成像 | CNN | 图像 | 258个肾脏（124正常，134CKD） |