深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 32372 篇文献，本页显示第 7381 - 7400 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 7381 | 2025-10-06 |
A two-step automatic identification of contrast phases for abdominal CT images based on residual networks
2025-Jun-27, Insights into imaging
IF:4.1Q1
DOI:10.1186/s13244-025-01995-7
PMID:40579615
|
研究论文 | 开发基于残差网络的两步法深度学习模型，用于自动准确识别腹部CT图像的对比剂增强期相 | 提出两步法策略，先识别动脉期、门静脉期和延迟期，再进一步将动脉期细分为早期动脉期和晚期动脉期 | 研究为回顾性设计，需要进一步前瞻性验证 | 开发自动识别腹部CT图像对比剂增强期相的深度学习模型 | 腹部对比增强CT扫描图像 | 计算机视觉 | NA | CT成像 | CNN | 医学图像 | 1175例用于模型开发，215例来自五家医院用于外部测试 | NA | ResNet | 准确率, 灵敏度 | NA |
| 7382 | 2025-10-06 |
Advancing atomic electron tomography with neural networks
2025-Jun-19, Applied microscopy
DOI:10.1186/s42649-025-00113-7
PMID:40533670
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综述 | 本文综述了神经网络在原子级电子断层扫描中的应用进展及其对三维原子结构表征的改进 | 将深度学习特别是卷积神经网络集成到原子级电子断层扫描工作流程中，显著提高了三维原子成像的重建保真度 | 几何限制和电子剂量约束导致的重建伪影问题尚未完全解决 | 通过神经网络方法改进原子级电子断层扫描技术，提升三维原子结构表征精度 | 纳米材料的三维原子结构，包括缺陷、界面和应变场 | 计算机视觉 | NA | 原子级电子断层扫描 | CNN | 三维原子图像 | NA | NA | NA | 重建保真度，表征精度 | NA |
| 7383 | 2025-10-06 |
Enhanced AlexNet with Gabor and Local Binary Pattern Features for Improved Facial Emotion Recognition
2025-Jun-19, Sensors (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/s25123832
PMID:40573719
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研究论文 | 提出一种融合Gabor和局部二值模式特征的增强型AlexNet模型，用于改进面部情绪识别 | 将传统纹理特征提取方法（Gabor和LBP）与改进的AlexNet架构相结合，在硬件受限环境下实现高性能面部情绪识别 | NA | 开发在低硬件规格环境下仍能高效运行的面部情绪识别模型 | 面部情绪识别 | 计算机视觉 | NA | Gabor特征提取, 局部二值模式(LBP) | CNN | 图像 | FER2013和RAF-DB基准数据集 | NA | AlexNet | 准确率, 精确率, 召回率, F1分数, 标准差 | 低硬件规格环境 |
| 7384 | 2025-10-06 |
Dental caries detection in children using intraoral scans and deep learning
2025-Jun-15, Journal of dentistry
IF:4.8Q1
DOI:10.1016/j.jdent.2025.105906
PMID:40527440
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研究论文 | 本研究开发了一种基于深度学习的自动龋齿检测方法，使用儿童口腔内扫描数据进行龋齿识别 | 首次将注意力U-Net模型应用于儿童口腔内扫描数据的龋齿检测，并与牙科医生的诊断结果进行比较验证 | 模型对早期和中期龋损的检测性能有限，需要进一步改进模型准确性和泛化能力 | 开发自动化的龋齿检测系统，评估深度学习模型与牙科医生诊断的一致性 | 儿童口腔内扫描数据 | 计算机视觉 | 龋齿 | 口腔内扫描 | 深度学习 | 3D扫描网格数据转换为的2D格式 | 第一队列332颗龋齿牙齿（训练192，验证63，测试77），第二独立队列119颗龋齿牙齿用于外部验证 | NA | Attention U-Net | IoU, Sensitivity, Specificity, Precision, 比值比 | NA |
| 7385 | 2025-10-06 |
The diagnostic value of artificial intelligence in oral squamous cell carcinoma: A systematic review and meta-analysis
2025-Jun-13, Journal of stomatology, oral and maxillofacial surgery
DOI:10.1016/j.jormas.2025.102429
PMID:40518015
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系统评价与荟萃分析 | 通过系统评价和荟萃分析评估人工智能在口腔鳞状细胞癌诊断中的性能表现 | 首次对人工智能在口腔鳞状细胞癌诊断中的准确性进行系统性量化评估，并比较深度学习与传统机器学习方法的性能差异 | 研究间存在显著异质性（I² > 97%），需要标准化方法和外部验证 | 评估人工智能在口腔鳞状细胞癌诊断中的诊断价值 | 口腔鳞状细胞癌（OSCC） | 医学人工智能 | 口腔鳞状细胞癌 | 人工智能诊断技术 | 深度学习算法，传统机器学习方法 | 医学诊断数据 | 24项研究包含18,574个标本 | NA | NA | 敏感度，特异度，阳性似然比，阴性似然比，诊断比值比 | NA |
| 7386 | 2025-10-06 |
A Deep Learning Approach to Measure Visual Function in Zebrafish
2025-Jun-09, Biology
DOI:10.3390/biology14060663
PMID:40563916
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研究论文 | 开发了一种基于深度学习的方法来测量斑马鱼的视觉功能 | 使用ResNet-50和DeepLabCut框架创建了新型OKR分析流程，能够在低对比度和白化突变体条件下实现稳健的眼动量化 | 研究聚焦于5天龄斑马鱼幼虫在受控条件下的表现 | 开发更有效的斑马鱼视觉功能测量方法 | 野生型和白化突变斑马鱼幼虫 | 计算机视觉 | 神经系统疾病 | 视动反射(OKR)分析 | CNN | 视频 | 野生型和白化突变斑马鱼幼虫 | DeepLabCut, Python 3.10 | ResNet-50 | Bland-Altman检验 | NA |
| 7387 | 2025-10-06 |
Evaluation of a Deep Learning and XAI based Facial Phenotyping Tool for Genetic Syndromes: A Clinical User Study
2025-Jun-09, medRxiv : the preprint server for health sciences
DOI:10.1101/2025.06.08.25328588
PMID:40568665
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研究论文 | 评估基于深度学习和可解释人工智能的面部表型分析工具在遗传综合征诊断中的临床效果 | 首次通过临床用户研究比较纯AI与XAI支持诊断对遗传学家诊断准确性、信心和信任度的实际影响 | 样本量较小（31名医学遗传学家），仅使用18张面部图像，研究结果可能受样本难度和AI预测准确性影响 | 评估可解释人工智能在临床遗传学面部表型分析中的实际效用和影响 | 医学遗传学家和遗传综合征患者的面部图像 | 计算机视觉 | 遗传综合征 | 面部表型分析 | 深度学习 | 图像 | 31名医学遗传学家，18张面部图像（包含遗传综合征患者和正常个体） | NA | NA | 诊断准确性，置信度，信任度 | NA |
| 7388 | 2025-10-06 |
Comprehensive molecular impact mapping of common and rare variants at GWAS loci
2025-Jun-06, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2025.06.05.658079
PMID:40501721
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研究论文 | 介绍DNACipher深度学习模型及其变体影响映射方法，用于预测遗传变异在多种生物环境中的分子效应 | 开发了能够预测未直接测量生物环境中遗传变异效应的深度学习模型，并提出了深度变体影响映射方法 | 模型预测能力受限于训练数据的覆盖范围和质量 | 开发能够跨多种生物环境预测遗传变异分子效应的深度学习模型 | 遗传变异在基因组关联研究位点的分子效应 | 机器学习 | 1型糖尿病 | 单核ATAC-seq，荧光素酶检测 | 深度学习 | 基因组序列数据 | 38,582个细胞类型-检测组合 | NA | DNACipher | 精细定位可信集大小，精细定位后验概率 | NA |
| 7389 | 2025-10-06 |
Regional Brain Aging Disparity Index: Region-Specific Brain Aging State Index for Neurodegenerative Diseases and Chronic Disease Specificity
2025-Jun-03, Bioengineering (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/bioengineering12060607
PMID:40564423
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研究论文 | 提出基于Shapley值解释的脑区水平衰老评估新范式，构建区域特异性脑衰老偏差指数 | 创新开发具有高效Shapley值近似的计算框架，通过多阶段计算策略显著降低复杂度，实现深度学习模型的可解释分析 | 未明确说明模型在更广泛人群或不同疾病类型中的泛化能力 | 克服传统脑年龄预测模型的可解释性限制，研究脑衰老的区域异质性 | 神经退行性疾病患者和健康人群的脑部神经影像数据 | 医学影像分析 | 神经退行性疾病 | 神经影像分析 | 深度学习模型 | 神经影像数据 | UK Biobank数据集 | NA | NA | AUC | NA |
| 7390 | 2025-10-06 |
Non-Invasive Tumor Budding Evaluation and Correlation with Treatment Response in Bladder Cancer: A Multi-Center Cohort Study
2025-Jun, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany)
DOI:10.1002/advs.202416161
PMID:40391846
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研究论文 | 本研究开发了一种基于CT图像的深度学习模型，用于无创评估膀胱癌肿瘤出芽状态及其与新辅助化疗免疫治疗反应和预后的相关性 | 首次利用深度学习模型从CT图像中无创评估肿瘤出芽状态，并验证其与治疗反应和预后的关联 | 研究为回顾性多中心队列研究，需要前瞻性研究进一步验证 | 探索膀胱癌肿瘤出芽状态与新辅助化疗免疫治疗反应及疾病预后的相关性 | 2322例经病理确诊的膀胱癌患者 | 数字病理 | 膀胱癌 | CT成像 | 深度学习模型 | CT图像 | 2322例膀胱癌患者（2014年1月1日至2023年12月31日期间收集） | NA | NA | AUC | NA |
| 7391 | 2025-10-06 |
SubgroupTE: Advancing Treatment Effect Estimation with Subgroup Identification
2025-Jun, ACM transactions on intelligent systems and technology
IF:7.2Q1
DOI:10.1145/3718097
PMID:40575765
|
研究论文 | 提出一种结合亚组识别的治疗效应估计模型SubgroupTE，通过考虑亚组特异性治疗效应提高估计精度 | 在治疗效应估计中引入亚组识别，考虑不同亚组的异质性治疗反应，并提出基于期望最大化算法的训练过程 | 未明确说明模型在更广泛真实世界数据集上的泛化能力 | 提高治疗效应估计的精确度并增强针对性治疗推荐能力 | 阿片类药物使用障碍患者群体 | 机器学习 | 阿片类药物使用障碍 | 深度学习，期望最大化算法 | 深度学习模型 | 合成数据集，半合成数据集，真实世界数据 | NA | NA | 亚组识别网络，估计网络 | 治疗效应估计精度，亚组识别效果 | NA |
| 7392 | 2025-10-06 |
IECata: interpretable bilinear attention network and evidential deep learning improve the catalytic efficiency prediction of enzymes
2025-May-01, Briefings in bioinformatics
IF:6.8Q1
DOI:10.1093/bib/bbaf283
PMID:40548541
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研究论文 | 提出IECata模型用于酶催化效率预测，提供不确定性估计和可解释性分析 | 结合证据深度学习和双线性注意力机制，提供预测不确定性估计和关键残基与底物原子的可解释分析 | kcat/Km数据集规模有限，可能影响深度学习模型性能 | 提高酶催化效率预测的准确性和可靠性 | 酶催化效率(kcat/Km) | 机器学习 | NA | 深度学习 | 神经网络 | 酶催化效率数据 | 11,815个kcat/Km条目（训练集）+ 806个条目（域外测试集） | NA | 双线性注意力网络 | 预测性能比较 | NA |
| 7393 | 2025-10-06 |
2D Hole-Arrayed Double-Anode Structure Exciting Surface Plasmon Polaritons for Enhancing Outcoupling Efficiency of Organic Light-Emitting Diodes on Silicon Wafers (OLEDoS)
2025-Apr-29, ACS omega
IF:3.7Q2
DOI:10.1021/acsomega.4c10366
PMID:40321593
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研究论文 | 本研究提出一种二维孔阵列双阳极结构，通过激发表面等离子体激子来增强硅基有机发光二极管的出光效率 | 首次采用二维孔阵列双阳极结构激发表面等离子体激子，并建立机器学习模型预测结构参数与出光增强因子的关系 | 研究主要基于仿真分析，需要进一步实验验证实际性能 | 提高有机发光二极管在硅基板上的出光效率 | 有机发光二极管（OLED）器件结构 | 光电器件 | NA | 有限时域差分法（FDTD） | 线性回归,XGB Regressor,MLP | 仿真数据 | NA | Scikit-learn | 多层感知机（MLP） | 平均绝对误差（MAE） | NA |
| 7394 | 2025-10-06 |
Comparison of the impact of rectal susceptibility artifacts in prostate magnetic resonance imaging on subjective evaluation and deep learning: a two-center retrospective study
2025-Feb-25, BMC medical imaging
IF:2.9Q2
DOI:10.1186/s12880-025-01602-7
PMID:40000986
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研究论文 | 比较直肠磁敏感伪影对前列腺癌MRI主观评估和深度学习方法诊断性能的影响 | 首次系统比较直肠伪影对放射科医师主观评估和深度学习模型在前列腺癌诊断中影响的差异 | 回顾性研究设计，仅纳入两个中心的患者数据 | 评估直肠磁敏感伪影对前列腺癌MRI诊断准确性的影响 | 1052名临床疑似前列腺癌并接受MRI和活检的患者 | 医学影像分析 | 前列腺癌 | 磁共振成像 | 深度学习 | 医学影像 | 1052名患者 | NA | NA | AUC | NA |
| 7395 | 2025-10-06 |
Artificial intelligence assessment of tissue-dissection efficiency in laparoscopic colorectal surgery
2025-Feb-22, Langenbeck's archives of surgery
DOI:10.1007/s00423-025-03641-8
PMID:39984705
|
研究论文 | 本研究开发了一种基于深度学习的自动评估系统，用于评估腹腔镜结直肠手术中组织解剖效率 | 首次使用深度学习技术自动识别手术器械和组织解剖状态，实现手术技能评估的客观量化 | 回顾性研究，依赖手术视频质量，模型性能可能受限于训练数据 | 验证基于深度学习的手术技能自动评估方法的可行性 | 腹腔镜结直肠手术中的组织解剖过程 | 计算机视觉 | 结直肠癌 | 深度学习计算机视觉技术 | CNN | 手术视频 | 来自日本766例腹腔镜结直肠手术病例 | NA | NA | 准确率, 相关系数, P值 | NA |
| 7396 | 2025-10-06 |
Cer-ConvN3Unet: an end-to-end multi-parametric MRI-based pipeline for automated detection and segmentation of cervical cancer
2025-Feb-18, European radiology experimental
IF:3.7Q1
DOI:10.1186/s41747-025-00557-2
PMID:39966210
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研究论文 | 开发并验证了一种基于多参数MRI的端到端自动化宫颈癌检测与分割流程 | 提出创新的两阶段流程，结合ConvNeXt模块的多参数检测和3通道DoubleU-Nets分割 | 回顾性多中心研究，样本量相对有限（125例患者） | 开发自动化宫颈癌检测与分割方法，减轻医生工作负担 | 宫颈癌患者的多参数MRI图像 | 数字病理 | 宫颈癌 | 多参数磁共振成像（DWI、T2WI、CE-T1WI） | CNN | 医学图像 | 125例宫颈癌患者，14,547张二维图像 | NA | ConvNeXt, DoubleU-Net | 准确率, 精确率, 召回率, κ系数, F1分数, Dice相似系数, Jaccard值 | NA |
| 7397 | 2025-10-06 |
Artificial intelligence in cancer pathology: Applications, challenges, and future directions
2025, CytoJournal
IF:2.5Q2
DOI:10.25259/Cytojournal_272_2024
PMID:40469709
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综述 | 本文综述了人工智能在癌症病理学中的应用现状、挑战与未来发展方向 | 系统梳理了AI在多种癌症病理中的综合应用，并前瞻性地探讨了解释性AI和实时诊断等未来方向 | 作为综述文章，未涉及具体实验验证和原始数据 | 探讨人工智能技术在癌症病理学领域的应用潜力与发展前景 | 乳腺癌、肺癌、前列腺癌和结直肠癌等多种癌症类型 | 数字病理学 | 癌症 | 机器学习，深度学习，计算机视觉 | NA | 组织病理学图像，多模态数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 7398 | 2025-10-06 |
BIDSAlign: a library for automatic merging and preprocessing of multiple EEG repositories
2024-08-20, Journal of neural engineering
IF:3.7Q2
DOI:10.1088/1741-2552/ad6a8c
PMID:39094617
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研究论文 | 介绍了一个名为BIDSAlign的标准化库，用于自动合并和预处理多个EEG数据集 | 开发了能够同时处理BIDS和非BIDS格式EEG数据集的标准化库，提供统一的数据处理流程和可视化功能 | NA | 解决数据驱动的脑电图数据分析中的挑战，为深度学习架构提供有效的训练数据 | 多源异构EEG数据集 | 生物医学工程 | 神经系统疾病 | 脑电图(EEG) | NA | EEG信号数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 7399 | 2025-10-06 |
Wasserstein generative adversarial network with gradient penalty and convolutional neural network based motor imagery EEG classification
2024-08-14, Journal of neural engineering
IF:3.7Q2
DOI:10.1088/1741-2552/ad6cf5
PMID:39116892
|
研究论文 | 提出一种结合Wasserstein生成对抗网络与卷积神经网络的运动想象脑电信号分类方法 | 采用带梯度惩罚的Wasserstein生成对抗网络进行数据增强，并设计简洁高效的深度学习分类模型 | NA | 提高运动想象脑电信号的解码性能 | 运动想象脑电信号 | 机器学习 | NA | 连续小波变换 | GAN, CNN | 时频图 | BCI Competition IV 2a和2b数据集及实际采集数据集 | NA | Wasserstein GAN with gradient penalty, CNN | 准确率, Kappa值 | NA |
| 7400 | 2025-10-06 |
MRGazer: decoding eye gaze points from functional magnetic resonance imaging in individual space
2024-08-13, Journal of neural engineering
IF:3.7Q2
DOI:10.1088/1741-2552/ad6185
PMID:38986464
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研究论文 | 提出一种名为MRGazer的深度学习框架，直接从个体空间的功能磁共振成像数据预测眼球注视点 | 跳过fMRI共配准步骤，在个体空间中直接处理数据，简化处理流程并实现端到端的眼球注视回归 | NA | 从功能磁共振成像数据解码眼球注视点 | 眼球运动和注视点 | 医学影像分析 | NA | 功能磁共振成像 | 残差网络 | 功能磁共振成像数据 | NA | NA | 残差网络 | 欧几里得误差 | NA |