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 7881 - 7900 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 7881 | 2025-06-20 |
Predicting mucosal healing in Crohn's disease: development of a deep-learning model based on intestinal ultrasound images
2025-Jun-16, Insights into imaging
IF:4.1Q1
DOI:10.1186/s13244-025-02014-5
PMID:40522531
|
research paper | 开发基于肠道超声图像和临床信息的深度学习模型，用于预测克罗恩病患者的黏膜愈合 | 首次利用深度学习模型结合肠道超声图像预测克罗恩病患者的黏膜愈合 | 需要更多多中心真实世界数据进一步验证和改进模型 | 预测克罗恩病患者的治疗反应，优化治疗方案 | 克罗恩病患者 | digital pathology | Crohn's disease | intestinal ultrasound (IUS) | CNN | image | 190名患者，1548张IUS图像 | NA | NA | NA | NA |
| 7882 | 2025-06-20 |
AI-echocardiography: Current status and future direction
2025-Jun, Journal of cardiology
IF:2.5Q2
DOI:10.1016/j.jjcc.2025.02.005
PMID:40023671
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综述 | 本文回顾了AI在超声心动图领域的当前应用和未来发展方向 | 讨论了深度学习和大规模计算在超声心动图参数自动获取和疾病预测中的应用，以及大规模语言模型带来的零样本预测和自动报告生成的潜力 | NA | 探讨AI增强超声心动图在临床实践中的应用潜力 | 超声心动图数据及其在心脏疾病评估中的应用 | 数字病理学 | 心血管疾病 | 深度学习, 大规模语言模型 | 深度学习模型 | 超声心动图图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 7883 | 2025-06-20 |
An Indian UAV and leaf image dataset for integrated crop health assessment of soybean crop
2025-Jun, Data in brief
IF:1.0Q3
DOI:10.1016/j.dib.2025.111517
PMID:40534711
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research paper | 该研究创建了一个包含大豆作物受病虫害影响的图像数据集，用于训练和测试机器学习和深度学习模型 | 提出了一个综合的大豆作物病虫害图像数据集，结合了空中和地面两种数据采集方法 | 数据集仅涵盖印度马哈拉施特拉邦地区的大豆作物，可能无法代表其他地区的病虫害情况 | 开发准确和鲁棒的机器学习和深度学习模型，用于大豆作物的病虫害检测和分类 | 大豆作物及其病虫害 | digital pathology | NA | artificial intelligence, computer vision | machine learning, deep learning | image | 覆盖印度马哈拉施特拉邦地区两个季节的大豆作物图像，包含4种疾病和1种害虫攻击 | NA | NA | NA | NA |
| 7884 | 2025-06-20 |
The mechanomyographic dataset of hand gestures harvested using an accelerometer and gyroscope
2025-Jun, Data in brief
IF:1.0Q3
DOI:10.1016/j.dib.2025.111558
PMID:40534716
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research paper | 本文介绍了一个用于人机交互研究的机械肌电图（MMG）信号数据集，该数据集通过加速度计和陀螺仪收集了43名参与者的11种手势数据 | 数据集采用新型可穿戴系统收集，结合了加速度计和陀螺仪的数据，提供了丰富的手势信号，适用于多种应用领域 | 数据集仅包含11种手势，且参与者年龄和性别分布可能不足以代表所有人群 | 开发基于MMG的手势控制系统，并验证人工智能模型在手势识别中的应用 | 43名年龄在18至69岁之间的参与者，男女比例为60%比40% | human-computer interaction | NA | accelerometer and gyroscope | deep learning or machine learning | sensor data (accelerometer and gyroscope) | 43名参与者，每人每种手势重复50次，共550个样本/人 | NA | NA | NA | NA |
| 7885 | 2025-06-20 |
Cauliflower leaf diseases: A computer vision dataset for smart agriculture
2025-Jun, Data in brief
IF:1.0Q3
DOI:10.1016/j.dib.2025.111594
PMID:40534720
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research paper | 本文介绍了一个用于智能农业的计算机视觉数据集，包含花椰菜叶子的图像，旨在促进疾病监测、诊断和预防技术的发展 | 提供了一个包含2661张花椰菜叶子图像的数据集，涵盖健康、虫洞和黑腐病三种类别，并在不同天气条件和设备下采集，经过预处理以提高数据质量 | 数据集仅包含在孟加拉国特定时间段内采集的图像，可能无法涵盖所有地理和气候条件下的花椰菜疾病 | 开发高精度的机器学习模型，用于早期检测花椰菜叶子疾病，支持精准农业中的自动化监测和智能决策 | 花椰菜叶子的图像数据 | computer vision | 植物疾病 | 图像处理 | deep learning | image | 2661张花椰菜叶子图像 | NA | NA | NA | NA |
| 7886 | 2025-06-20 |
Opportunities and challenges in lung cancer care in the era of large language models and vision language models
2025-May-30, Translational lung cancer research
IF:4.0Q1
DOI:10.21037/tlcr-24-801
PMID:40535072
|
综述 | 本文综述了人工智能在肺癌护理中的应用，特别是大型语言模型和视觉语言模型带来的机遇与挑战 | 重点探讨了大型语言模型（LLMs）和视觉语言模型（VLMs）在肺癌护理中的前沿应用及其潜在影响 | 存在数据隐私风险、模型偏见可能加剧医疗不平等、模型幻觉、伦理问题、实施成本高以及缺乏标准化评估指标等挑战 | 总结人工智能在肺癌护理中的应用，并探讨LLMs和VLMs带来的新机遇与挑战 | 肺癌护理中的人工智能方法，特别是机器学习和深度学习技术 | 自然语言处理, 计算机视觉, 机器学习 | 肺癌 | 大型语言模型（LLMs）, 视觉语言模型（VLMs）, 多模态整合 | LLMs, VLMs | 医疗图像, 文本, 多模态数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 7887 | 2025-06-20 |
A Bayesian deep learning model with consolidation-to-tumor ratio (CTR) prior revolutionizes the prediction of spread through air spaces (STAS) in stage IA lung adenocarcinoma: a large-scale diagnostic study
2025-May-30, Translational lung cancer research
IF:4.0Q1
DOI:10.21037/tlcr-24-890
PMID:40535077
|
research paper | 本研究开发了一种基于CTR先验的贝叶斯深度学习模型，用于预测IA期肺腺癌患者的STAS | 首次将CTR先验知识整合到贝叶斯深度学习框架中，用于STAS预测 | 研究仅针对IA期肺腺癌患者，未验证在其他分期或其他类型肺癌中的适用性 | 开发预测肺腺癌患者STAS的深度学习模型，以指导手术方案选择 | IA期肺腺癌患者 | digital pathology | lung cancer | Bayesian deep learning | DL model with variational Bayesian inference framework | medical imaging data | 1,374例患者（训练组961例，验证组275例，测试组138例） | NA | NA | NA | NA |
| 7888 | 2025-06-20 |
Deep learning in histopathology images for prediction of oncogenic driver molecular alterations in lung cancer: a systematic review and meta-analysis
2025-May-30, Translational lung cancer research
IF:4.0Q1
DOI:10.21037/tlcr-2024-1196
PMID:40535093
|
系统综述与荟萃分析 | 本文通过系统综述和荟萃分析评估了深度学习模型在预测非小细胞肺癌致癌驱动分子改变方面的诊断准确性 | 利用深度学习模型从H&E染色全切片图像中预测致癌驱动分子改变，为非侵入性精准肿瘤学提供了新方法 | 需要在多样化人群和临床结果中验证这些预测模型 | 评估深度学习模型在预测非小细胞肺癌致癌驱动分子改变方面的诊断准确性 | 非小细胞肺癌患者的H&E染色全切片图像 | 数字病理学 | 肺癌 | 深度学习 | CNN | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 7889 | 2025-06-20 |
FLAMeS: A Robust Deep Learning Model for Automated Multiple Sclerosis Lesion Segmentation
2025-May-23, medRxiv : the preprint server for health sciences
DOI:10.1101/2025.05.19.25327707
PMID:40475145
|
research paper | 开发了一种名为FLAMeS的深度学习模型，用于自动分割多发性硬化症（MS）的脑部病变 | FLAMeS基于nnU-Net 3D全分辨率U-Net，并在668个FLAIR MRI扫描上训练，其性能优于现有的公开方法 | FLAMeS在小于10 mm3的病变上表现不佳 | 开发一种自动化的多发性硬化症（MS）病变分割算法 | 多发性硬化症（MS）患者的脑部MRI扫描 | digital pathology | multiple sclerosis | MRI, FLAIR | nnU-Net 3D full-resolution U-Net | image | 668 FLAIR MRI scans from persons with MS, evaluated on three external datasets (MSSEG-2 n=14, MSLesSeg n=51, clinical cohort n=10) | NA | NA | NA | NA |
| 7890 | 2025-06-20 |
Multiobjective learning and design of bacteriophage specificity
2025-May-19, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2025.05.19.654895
PMID:40475446
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research paper | 该研究应用深度学习理解和设计T7噬菌体受体结合蛋白的多功能宿主靶向景观，以实现增强感染性、预定义特异性和对未见菌株的高毒力普遍性 | 通过多目标机器学习设计复杂特异性，成功率达到可进行低通量验证预测命中的水平 | 未明确提及具体局限性 | 理解和设计蛋白质的多功能景观，特别是噬菌体的宿主靶向能力 | T7噬菌体受体结合蛋白 | machine learning | NA | deep learning | NA | protein sequence and function data | 针对26种不同任务优化的噬菌体 | NA | NA | NA | NA |
| 7891 | 2025-06-20 |
RadField3D: a data generator and data format for deep learning in radiation-protection dosimetry for medical applications
2025-05-16, Journal of radiological protection : official journal of the Society for Radiological Protection
IF:1.4Q3
DOI:10.1088/1361-6498/add53d
PMID:40334671
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研究论文 | 介绍了一个基于Geant4的开源蒙特卡洛模拟应用RadField3D，用于生成三维辐射场数据集，并提出了一个快速、机器可解释的数据格式RadFiled3D，便于神经网络研究集成 | 开发了RadField3D模拟应用和RadFiled3D数据格式，支持深度学习在辐射防护剂量学中的研究 | 未提及具体的数据生成规模或应用场景的限制 | 研究使用深度学习的替代辐射模拟方法 | 三维辐射场数据集 | 机器学习 | NA | 蒙特卡洛模拟 | NA | 三维辐射场数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 7892 | 2025-06-20 |
Solving physics-based initial value problems with unsupervised machine learning
2025-May, Physical review. E
DOI:10.1103/PhysRevE.111.055302
PMID:40533973
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研究论文 | 本文提出了一种利用无监督机器学习解决基于物理的初值问题的方法 | 提出了一个深度学习框架，通过神经网络建模多种机械系统的动力学，能够解决非线性、耦合和混沌动力系统 | 需要概率激活函数来严格学习初值问题的解，这可能增加模型的复杂性 | 解决基于物理的初值问题 | 多种机械系统，包括自由粒子、重力场中的粒子、经典摆和Hénon-Heiles系统 | 机器学习 | NA | 无监督机器学习 | 深度神经网络 | 物理系统的动力学数据 | 多个物理系统案例，包括自由粒子、重力场中的粒子、经典摆和Hénon-Heiles系统 | NA | NA | NA | NA |
| 7893 | 2025-06-20 |
Retraction notice to "The analysis of teaching quality evaluation for the college sports dance by convolutional neural network model and deep learning" [Heliyon 10 (2024) e36067]
2025-Apr, Heliyon
IF:3.4Q1
DOI:10.1016/j.heliyon.2025.e43315
PMID:40535237
|
retraction | 该文章是对先前发表的关于使用卷积神经网络模型和深度学习分析大学体育舞蹈教学质量的论文的撤稿通知 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 7894 | 2025-06-20 |
Corrigendum to "Sentiment analysis in multilingual context: Comparative analysis of machine learning and hybrid deep learning models" [Heliyon Volume 9, Issue 9, September 2023, Article e20281]
2025-Apr, Heliyon
IF:3.4Q1
DOI:10.1016/j.heliyon.2025.e43243
PMID:40535278
|
correction | 本文是对先前发表文章的一则更正声明 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 7895 | 2025-06-20 |
Artificial intelligence accelerates the identification of nature-derived potent LOXL2 inhibitors
2025-Mar-27, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-95530-9
PMID:40148559
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研究论文 | 结合深度学习和传统计算机辅助药物设计方法，筛选LOXL2选择性抑制剂，并验证其抗癌效果 | 首次采用深度学习与传统计算机辅助药物设计相结合的方法，筛选出天然产物Forsythoside A作为强效LOXL2抑制剂 | 研究仅针对CT26细胞进行验证，未涉及其他癌细胞或体内实验 | 开发针对LOXL2的选择性天然抑制剂，为癌症治疗提供新方法 | LOXL2蛋白及CT26癌细胞 | 计算机辅助药物设计 | 癌症 | 深度学习、分子对接、虚拟筛选 | 深度学习模型 | 分子结构数据、生物活性数据 | 未明确说明样本数量，仅提及CT26细胞 | NA | NA | NA | NA |
| 7896 | 2025-06-20 |
Deep learning and digital pathology powers prediction of HCC development in steatotic liver disease
2025-Mar-01, Hepatology (Baltimore, Md.)
DOI:10.1097/HEP.0000000000000904
PMID:38768142
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研究论文 | 本研究利用深度学习和数字病理学技术，基于肝活检全切片图像预测脂肪肝病患者发展为肝细胞癌（HCC）的风险 | 开发了一种深度学习模型，能够捕捉纤维化阶段以外的细微病理特征，预测HCC的发展，并在轻度纤维化患者中也能检测出HCC发展病例 | 样本量相对较小，HCC类患者仅46例，且研究为回顾性设计 | 预测脂肪肝病患者发展为HCC的风险 | 脂肪肝病患者 | 数字病理学 | 肝细胞癌 | 深度学习 | CNN | 图像 | 639名未发展为HCC的患者和46名发展为HCC的患者 | NA | NA | NA | NA |
| 7897 | 2025-06-20 |
Upfront surgery for intrahepatic cholangiocarcinoma: Prediction of futility using artificial intelligence
2025-03, Surgery
IF:3.2Q1
DOI:10.1016/j.surg.2024.06.059
PMID:39322483
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研究论文 | 使用基于人工智能的模型预测肝内胆管癌患者手术无效的风险 | 开发了一个集成多层感知器和梯度提升分类器的人工智能模型，用于术前预测手术无效的风险 | 模型在测试队列中的准确性略低于训练队列，且敏感性为64.5%，存在一定的误判可能 | 识别肝内胆管癌患者手术无效的风险，避免不必要的手术 | 肝内胆管癌患者 | 数字病理 | 肝内胆管癌 | 机器学习和深度学习技术 | 多层感知器和梯度提升分类器的集成模型 | 临床数据 | 827名肝内胆管癌患者 | NA | NA | NA | NA |
| 7898 | 2025-06-20 |
scFTAT: a novel cell annotation method integrating FFT and transformer
2025-Feb-25, BMC bioinformatics
IF:2.9Q1
DOI:10.1186/s12859-025-06061-z
PMID:39994539
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研究论文 | 提出了一种名为scFTAT的新型细胞注释方法，整合了FFT和Transformer技术，用于单细胞RNA数据的自动注释 | 整合了FFT和增强型Transformer，通过LDA减少数据稀疏性，并引入核近似、位置编码增强和注意力增强模块以提高训练性能 | 未提及具体的数据集规模限制或计算资源需求 | 解决单细胞RNA数据注释中的数据稀疏性和大规模数据手动注释的挑战 | 单细胞RNA测序数据 | 生物信息学 | NA | 单细胞RNA测序（scRNA-seq） | Transformer | 基因表达数据 | 六个典型数据集（包括人类和小鼠组织） | NA | NA | NA | NA |
| 7899 | 2025-06-20 |
Deep Learning and Habitat Radiomics for the Prediction of Glioma Pathology Using Multiparametric MRI: A Multicenter Study
2025-Feb, Academic radiology
IF:3.8Q1
DOI:10.1016/j.acra.2024.09.021
PMID:39322536
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研究论文 | 本研究结合深度学习和栖息地放射组学，利用多参数MRI预测胶质瘤病理结果 | 首次将栖息地分析与深度学习相结合，以提高胶质瘤病理预测的准确性 | 样本量相对有限，且来自不同中心的患者群体可能存在异质性 | 提高胶质瘤病理预测的准确性 | 387例原发性胶质瘤患者 | 数字病理 | 胶质瘤 | 多参数MRI | LightGBM, DenseNet161, ResNet50, SVM, Inception_v3, MLP | MRI图像 | 387例原发性胶质瘤患者（264例训练集，82例测试集，41例验证集） | NA | NA | NA | NA |
| 7900 | 2025-06-20 |
Major advances in protein function assignment by remote homolog detection with protein language models - A review
2025-Feb, Current opinion in structural biology
IF:6.1Q1
DOI:10.1016/j.sbi.2025.102984
PMID:39864241
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review | 本文综述了基于蛋白质语言模型（pLM）的远程同源检测方法在蛋白质功能注释中的主要进展 | 介绍了利用transformer架构的蛋白质语言模型在低序列相似度情况下识别蛋白质同源物的创新方法 | NA | 提高蛋白质同源物识别的准确性和效率，以更好地理解蛋白质功能和进化关系 | 蛋白质同源物 | natural language processing | NA | 蛋白质语言模型（pLM） | transformer | 蛋白质序列 | NA | NA | NA | NA | NA |