深度学习在生物医药领域中的应用
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当前共找到 24188 篇文献，本页显示第 681 - 700 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 681 | 2025-05-02 |
The text-package: An R-package for analyzing and visualizing human language using natural language processing and transformers
2023-Dec, Psychological methods
IF:7.6Q1
DOI:10.1037/met0000542
PMID:37126041
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研究论文 | 介绍了一个名为text的R包，用于利用NLP和transformer技术分析和可视化人类语言 | 将最先进的NLP和深度学习技术（如transformer）以用户友好的方式提供给心理学研究者，专门针对人类层面的分析优化 | 未提及具体性能指标或与其他工具的比较 | 为社会科学研究者提供便捷的语言分析工具 | 人类语言数据 | 自然语言处理 | NA | NLP, transformer | transformer | 文本 | NA |
| 682 | 2025-05-02 |
Deep Learning of Cell Spatial Organizations Identifies Clinically Relevant Insights in Tissue Images
2023-Jul-04, Research square
DOI:10.21203/rs.3.rs-2928838/v1
PMID:37461694
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research paper | 介绍了一种名为Ceograph的新型细胞空间组织图卷积网络，用于分析病理图像中的细胞空间组织特征及其对患者临床结果的影响 | 提出Ceograph模型，首次将细胞空间组织特征与患者临床结果预测相结合，识别出与恶性转化和药物敏感性相关的关键特征 | 研究仅针对口腔潜在恶性病变和肺癌患者，未验证在其他疾病类型中的适用性 | 开发一种能够分析细胞空间组织特征并预测临床结果的计算方法 | 口腔潜在恶性病变患者和肺癌患者的病理图像 | digital pathology | oral potentially malignant disorders, lung cancer | graph convolutional network | GCN | image | NA |
| 683 | 2025-05-02 |
External Validation of SpineNet, an Open-Source Deep Learning Model for Grading Lumbar Disk Degeneration MRI Features, Using the Northern Finland Birth Cohort 1966
2023-Apr-01, Spine
IF:2.6Q1
DOI:10.1097/BRS.0000000000004572
PMID:36728678
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研究论文 | 本研究通过外部验证开源深度学习模型SpineNet在腰椎间盘退变MRI特征分级中的应用 | 首次在独立数据集上验证SpineNet模型对腰椎间盘退变分类的可靠性 | 研究数据仅来自单一出生队列，可能影响模型在其他人群中的泛化能力 | 验证深度学习模型在医学影像分析中的可靠性 | 腰椎间盘退变的MRI影像 | 数字病理 | 脊柱退行性疾病 | MRI影像分析 | 深度学习图像分类模型(SpineNet) | 医学影像 | 1331名NFBC1966队列参与者的腰椎MRI数据 |
| 684 | 2025-05-02 |
International Importation Risk Estimation of SARS-CoV-2 Omicron Variant with Incomplete Mobility Data
2023, Transboundary and emerging diseases
IF:3.5Q1
DOI:10.1155/2023/5046932
PMID:40303718
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research paper | 开发了一个基于深度神经网络的模型，用于评估Omicron BQ.1从西非传入其他国家的风险 | 利用不完全的人口流动数据，首次应用深度神经网络模型估计病毒输入风险 | 依赖不完全的人口流动数据，可能影响模型准确性 | 评估Omicron BQ.1从西非传入其他国家的风险 | Omicron BQ.1病毒及其传播风险 | machine learning | COVID-19 | deep neural networks | DNN | population mobility data | 西非到其他非非洲国家的人口流动数据 |
| 685 | 2025-05-02 |
Applying Deep Learning to Establish a Total Hip Arthroplasty Radiography Registry: A Stepwise Approach
2022-09-21, The Journal of bone and joint surgery. American volume
DOI:10.2106/JBJS.21.01229
PMID:35866648
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研究论文 | 利用深度学习技术建立全髋关节置换术放射影像注册表的逐步方法 | 开发了自动化的深度学习流程，用于识别和标注髋关节和骨盆放射影像，并自动测量髋臼组件的倾斜度和版本 | 研究仅基于单一机构的数据，可能无法推广到其他机构或地区 | 建立自动化髋关节和骨盆放射影像注册表，用于患者护理、长期监测和大规模研究 | 全髋关节置换术患者的髋关节和骨盆放射影像 | 数字病理 | 骨科疾病 | 深度学习 | EfficientNetB3, YOLOv5 | 影像 | 20,378名患者的846,988份髋关节和骨盆放射影像DICOM文件 |
| 686 | 2025-05-02 |
Spatial Organization and Molecular Correlation of Tumor-Infiltrating Lymphocytes Using Deep Learning on Pathology Images
2018-04-03, Cell reports
IF:7.5Q1
DOI:10.1016/j.celrep.2018.03.086
PMID:29617659
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research paper | 该研究利用深度学习技术对TCGA样本的H&E染色病理图像进行分析，绘制了13种TCGA肿瘤类型的肿瘤浸润淋巴细胞（TILs）空间分布图 | 通过卷积神经网络对图像块进行分类，实现了TILs的计算染色，揭示了TIL模式的空间结构及其与总体生存率的相关性 | 研究仅基于TCGA数据库的样本，可能无法完全代表所有肿瘤类型 | 探索肿瘤浸润淋巴细胞的空间组织模式及其与肿瘤分子特征的关系 | 13种TCGA肿瘤类型的H&E染色病理图像 | digital pathology | 肿瘤（多种类型） | H&E染色 | CNN | image | 来自13种TCGA肿瘤类型的样本 |
| 687 | 2025-05-01 |
PLPTP: A Motif-based Interpretable Deep Learning Framework Based on Protein Language Models for Peptide Toxicity Prediction
2025-Jun-15, Journal of molecular biology
IF:4.7Q1
DOI:10.1016/j.jmb.2025.169115
PMID:40158838
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研究论文 | 本研究提出了一种基于深度学习的肽毒性预测模型PLPTP，整合了ESM2、BiLSTM和DNN技术，并通过基序分析增强模型的可解释性 | 结合ESM2、BiLSTM和DNN的深度学习框架，引入基序分析提高模型可解释性，使用Focal Loss解决类别不平衡问题 | 未提及模型在跨物种或不同肽类上的泛化能力测试 | 提高肽毒性预测的准确性以促进更安全的肽类药物设计 | 肽序列及其毒性特征 | 生物信息学 | NA | ESM2蛋白语言模型、BiLSTM、DNN | ESM2+BiLSTM+DNN混合模型 | 蛋白质序列数据 | 未明确提及具体样本量 |
| 688 | 2025-05-01 |
AI-Driven Microscopy: Cutting-Edge Approach for Breast Tissue Prognosis Using Microscopic Images
2025-May, Microscopy research and technique
IF:2.0Q3
DOI:10.1002/jemt.24788
PMID:39748498
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研究论文 | 本文提出了一种基于AI驱动的显微镜技术，用于乳腺癌组织的预后预测，通过深度学习框架提高临床诊断的准确性和效率 | 结合了squeeze-and-excitation和dilated dense convolution blocks的深度学习框架，以及轻量级多尺度特征提取、动态区域注意力、子区域分类和区域正则化损失函数，显著提高了乳腺癌亚型分类的准确性 | 研究依赖于特定的显微镜图像数据集，可能在其他类型的数据或设备上表现不同 | 开发一种高效、精确的定量病理图像分析方法，以改善乳腺癌的临床诊断和预后预测 | 乳腺癌组织的显微镜图像 | 数字病理学 | 乳腺癌 | 深度学习 | DenseNet, VGGNet-19, ResNet152V2, EfficientNetV2-B1 | 图像 | 显微镜乳腺图像数据集，具体数量未提及 |
| 689 | 2025-05-01 |
Highly-Efficient Differentiation of Reactive Lymphocytes in Peripheral Blood Using Multi-Object Detection Network With Large Kernels
2025-May, Microscopy research and technique
IF:2.0Q3
DOI:10.1002/jemt.24775
PMID:39760201
|
研究论文 | 提出了一种高效的多目标检测网络，用于外周血中反应性淋巴细胞的分化检测 | 引入了空间到深度卷积(SPD-Conv)、动态大核注意力机制(DLKA)和渐进特征金字塔网络(AFPN)，提升了模型对小而密集目标的检测能力和多尺度特征融合能力 | 未提及模型在临床实际应用中的验证情况 | 开发计算机辅助诊断系统，用于反应性淋巴细胞和其他白细胞的检测 | 外周血中的反应性淋巴细胞和其他白细胞 | 计算机视觉 | 病毒感染 | 深度学习 | 多目标检测网络 | 医学影像 | NA |
| 690 | 2025-05-01 |
Enhancing panoramic dental imaging with AI-driven arch surface fitting: achieving improved clarity and accuracy through an optimal reconstruction zone
2025-05-01, Dento maxillo facial radiology
DOI:10.1093/dmfr/twaf006
PMID:39832267
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研究论文 | 本研究开发了一种基于AI的全自动方法，通过优化3D重建区域生成更清晰、对齐良好的全景牙科影像 | 采用3D U-Net深度学习模型生成牙弓曲面并调整全景视图，实现了关键牙科特征的高对比度和清晰度 | 未来研究需要验证该方法在不同牙科和颌面结构患者中的稳健性 | 开发自动化方法以生成更清晰、对齐良好的全景牙科影像 | 312名患者的锥形束CT（CBCT）扫描数据 | 数字病理 | 牙科疾病 | 锥形束CT（CBCT）扫描 | 3D U-Net | 医学影像 | 312名患者（平均年龄40岁，范围10-78岁，41.3%男性，58.7%女性） |
| 691 | 2025-05-01 |
Deep learning-based segmentation of the mandibular canals in cone-beam CT reaches human-level performance
2025-05-01, Dento maxillo facial radiology
DOI:10.1093/dmfr/twae069
PMID:39932925
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research paper | 评估基于深度学习的下颌管分割技术在锥形束CT数据中的准确性和可靠性，为牙科种植治疗规划提供支持工具 | 提出的深度学习模型在下颌管分割任务中达到人类水平的表现，并可能减少神经血管并发症风险 | 样本量相对较小（90例CBCT扫描），且仅由两名经验丰富的牙科影像从业者进行定性评估 | 开发可靠且高效的牙科种植治疗规划支持工具 | 下颌管在锥形束CT（CBCT）中的分割 | digital pathology | NA | 锥形束CT（CBCT） | hierarchical convolutional neural network | image | 90例CBCT扫描（69例训练，1例验证，20例测试） |
| 692 | 2025-05-01 |
Predicting and Explaining Cognitive Load, Attention, and Working Memory in Virtual Multitasking
2025-May, IEEE transactions on visualization and computer graphics
IF:4.7Q1
DOI:10.1109/TVCG.2025.3549850
PMID:40063446
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研究论文 | 本文利用深度学习模型预测和解释虚拟环境中多任务处理时的认知负荷、注意力及工作记忆，并通过SHAP分析识别关键特征 | 首次结合生理指标和眼动追踪数据，使用深度学习模型综合预测认知负荷、注意力及工作记忆，并应用SHAP分析解释模型决策 | 研究依赖于单一公开数据集VRWalking，未在其他数据集验证模型泛化能力 | 探索虚拟现实环境中用户认知状态的预测方法及其解释性 | 虚拟现实环境中的多任务处理者 | 虚拟现实 | NA | 眼动追踪、心率(HR)、皮肤电反应(GSR) | 深度学习 | 生理信号、眼动数据 | VRWalking公开数据集（具体样本量未说明） |
| 693 | 2025-04-04 |
scAtlasVAE: a deep learning framework for generating a human CD8+ T cell atlas
2025-May, Nature reviews. Cancer
DOI:10.1038/s41568-025-00811-0
PMID:40175619
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 694 | 2025-05-01 |
Analyzing resuscitation conference content through the lens of the chain of survival
2025-May, Resuscitation plus
IF:2.1Q2
DOI:10.1016/j.resplu.2025.100951
PMID:40297165
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研究论文 | 通过生存链框架分析复苏会议的内容 | 首次使用生存链框架对复苏会议摘要进行系统分析，并考察了人工智能和机器学习在数据分析中的应用 | 仅分析了两大会议的数据，可能无法代表所有复苏科学会议的情况 | 了解复苏科学会议中讨论的主题分布及其与生存链框架的对应关系 | 复苏会议摘要 | 医学信息学 | 心血管疾病 | 机器学习 | NA | 文本 | Resuscitation 2024的54篇摘要和Resuscitation Science Symposium 2024的47篇摘要 |
| 695 | 2025-05-01 |
Predicting Mortality with Deep Learning: Are Metrics Alone Enough?
2025-May, Radiology. Artificial intelligence
DOI:10.1148/ryai.250224
PMID:40304577
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 696 | 2025-05-01 |
Hyperspectral Imaging and Deep Learning for Quality and Safety Inspection of Fruits and Vegetables: A Review
2025-Apr-30, Journal of agricultural and food chemistry
IF:5.7Q1
DOI:10.1021/acs.jafc.4c11492
PMID:40237548
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综述 | 本文综述了高光谱成像技术与深度学习方法在水果和蔬菜质量与安全检测中的应用 | 结合高光谱成像与深度学习，提高检测精度和效率，推动果蔬质量检测的智能化和精准化 | 未来研究需关注降低成本、优化设备、个性化特征提取及模型泛化能力等问题 | 探讨高光谱成像与深度学习在果蔬质量与安全检测中的应用及未来发展方向 | 水果和蔬菜的质量与安全检测 | 计算机视觉 | NA | 高光谱成像技术 | 深度学习 | 图像 | NA |
| 697 | 2025-05-01 |
Enhanced heart disease risk prediction using adaptive botox optimization based deep long-term recurrent convolutional network
2025-Apr-30, Technology and health care : official journal of the European Society for Engineering and Medicine
IF:1.4Q3
DOI:10.1177/09287329251333750
PMID:40302494
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研究论文 | 该研究提出了一种结合先进数据预处理、特征选择和深度学习技术的方法，用于基于物联网传感器数据的心脏病分类 | 采用改进的二进制量子鸟类导航优化算法(IBQANO)进行特征选择，并使用自适应肉毒杆菌优化算法(ABOA)微调的深度长期递归卷积网络(DLRCN)进行分类 | NA | 开发一种可靠且准确的心脏病预测方法，用于远程医疗监测 | 心脏病患者数据 | 机器学习 | 心血管疾病 | 深度学习 | DLRCN | 传感器数据 | 匈牙利、UCI和克利夫兰心脏病数据集 |
| 698 | 2025-05-01 |
Deep learning-based decision support system for cervical cancer identification in liquid-based cytology pap smears
2025-Apr-30, Technology and health care : official journal of the European Society for Engineering and Medicine
IF:1.4Q3
DOI:10.1177/09287329251330081
PMID:40302490
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研究论文 | 本文提出了一种基于深度学习的决策支持系统，用于在液基细胞学巴氏涂片中识别宫颈癌 | 结合稀疏自动编码器和Binary Harris Hawk元启发式优化算法的新型混合特征降维和优化模块，以及使用三个预训练的CNN提取补充特征集 | 未提及具体样本量或外部验证结果 | 开发高效的计算机辅助诊断系统以改善宫颈癌早期检测 | 液基细胞学巴氏涂片图像 | 数字病理学 | 宫颈癌 | 深度学习 | 稀疏自动编码器、CNN、K最近邻 | 图像 | NA |
| 699 | 2025-05-01 |
Engaging the Community: CASP Special Interest Groups
2025-Apr-30, Proteins
IF:3.2Q2
DOI:10.1002/prot.26833
PMID:40304050
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评论 | 本文介绍了CASP特别兴趣小组（SIGs）的成立及其在促进跨学科对话和合作中的作用 | 通过建立特别兴趣小组和在线研讨会系列，促进了CASP社区成员之间的持续对话和跨学科合作 | 未提及具体的预测算法或技术的改进细节 | 促进CASP社区成员之间的持续对话和跨学科合作 | CASP社区成员，包括深度学习专家和NMR专家等 | 生物分子结构预测 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 700 | 2025-05-01 |
AI-Assisted Glucocorticoid Treatment Response Prediction of Active Ulcerative Active Patients
2025-Apr-30, Journal of gastroenterology and hepatology
IF:3.7Q2
DOI:10.1111/jgh.16961
PMID:40304464
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研究论文 | 使用深度学习模型预测活动性溃疡性结肠炎患者对糖皮质激素治疗的反应 | 开发并验证了一种基于全切片图像和临床数据的深度学习模型（UCG-SwinT），用于预测糖皮质激素诱导治疗的反应 | 样本量相对较小，仅来自中国的两个医疗中心 | 预测活动性溃疡性结肠炎患者对糖皮质激素治疗的反应，以实现更精确的治疗管理 | 212名溃疡性结肠炎患者的485张肠道组织学全切片图像 | 数字病理学 | 溃疡性结肠炎 | 深度学习 | UCG-SwinT | 图像和临床数据 | 212名患者的485张全切片图像 |