深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 32801 篇文献，本页显示第 8581 - 8600 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 8581 | 2025-06-18 |
Harnessing Artificial Intelligence in Pediatric Oncology Diagnosis and Treatment: A Review
2025-May-30, Cancers
IF:4.5Q1
DOI:10.3390/cancers17111828
PMID:40507308
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review | 本文综述了人工智能在儿科肿瘤学诊断和治疗中的应用及其潜力 | 探讨了AI在儿科肿瘤学中的新兴趋势，如基于AI的放射组学和蛋白质组学应用 | 儿科癌症数据的异质性和稀缺性、影像技术的快速发展和数据隐私及算法透明性的伦理问题 | 提高儿童癌症诊断和治疗的准确性和有效性 | 儿科肿瘤学中的主要癌症类型 | machine learning | pediatric cancer | machine learning (ML), deep learning (DL) | NA | imaging, proteomics data | NA | NA | NA | NA | NA |
| 8582 | 2025-06-18 |
Evolution of deep learning tooth segmentation from CT/CBCT images: a systematic review and meta-analysis
2025-May-26, BMC oral health
IF:2.6Q1
DOI:10.1186/s12903-025-05984-6
PMID:40420051
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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在牙齿分割中的演变和性能 | 总结了多种深度学习算法在牙齿分割中的应用，并按照主干网络结构进行了分类，发现整合注意力机制的卷积模型成为新热点 | 研究间缺乏标准化协议和开放标签数据集，样本大小与分割性能之间未观察到明显相关性 | 评估深度学习在CT/CBCT图像牙齿分割中的演变和性能 | 人类牙齿的CT/CBCT图像 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | CNN, U-Net, Transformer, 注意力机制模型 | CT/CBCT图像 | 30项研究（其中28项用于荟萃分析） | NA | NA | NA | NA |
| 8583 | 2025-06-18 |
Novel Antimicrobials from Computational Modelling and Drug Repositioning: Potential In Silico Strategies to Increase Therapeutic Arsenal Against Antimicrobial Resistance
2025-May-24, Molecules (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/molecules30112303
PMID:40509191
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综述 | 本文综述了通过计算建模和药物重定位开发新型抗菌剂的最新进展 | 利用计算模型预测药物-靶点相互作用，将已注册药物重新定位为潜在抗菌剂 | 现有模型和方法仍需改进以应对快速出现的抗菌素耐药性 | 增加对抗菌素耐药性的治疗手段 | 已注册药物及其潜在抗菌活性 | 机器学习 | 感染性疾病 | 机器学习、分子对接、分子动力学和深度学习 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 8584 | 2025-06-18 |
Impact of Scanner Manufacturer, Endorectal Coil Use, and Clinical Variables on Deep Learning-assisted Prostate Cancer Classification Using Multiparametric MRI
2025-05, Radiology. Artificial intelligence
DOI:10.1148/ryai.230555
PMID:39841063
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研究论文 | 评估扫描仪制造商和扫描协议对深度学习模型在前列腺癌（PCa）双参数MRI（bpMRI）中分类侵袭性性能的影响 | 研究了不同扫描仪制造商和直肠内线圈（ERC）使用对深度学习模型性能的影响，并分析了临床特征对模型性能的贡献 | 研究为回顾性设计，可能受到数据选择和偏差的影响 | 评估扫描仪制造商和扫描协议对深度学习模型在前列腺癌侵袭性分类中的影响 | 5478例来自13个中心的前列腺癌bpMRI数据 | 数字病理学 | 前列腺癌 | 双参数MRI（bpMRI） | CNN | 图像 | 5478例前列腺癌bpMRI数据 | NA | NA | NA | NA |
| 8585 | 2025-06-18 |
Predicting Major Adverse Cardiac Events Using Deep Learning-based Coronary Artery Disease Analysis at CT Angiography
2025-05, Radiology. Artificial intelligence
DOI:10.1148/ryai.240459
PMID:40202417
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研究论文 | 评估基于深度学习的冠状动脉疾病分析在预测急诊科急性胸痛患者主要不良心脏事件中的价值 | 使用深度学习模型对冠状动脉疾病程度进行分析，并证明其在预测主要不良心脏事件方面比临床风险因素具有更强的预测价值 | 研究为回顾性多中心观察性研究，可能存在选择偏倚 | 评估深度学习在冠状动脉疾病分析中对主要不良心脏事件的预测能力 | 急诊科急性胸痛患者 | 数字病理学 | 心血管疾病 | CT血管造影 | 深度学习模型 | 医学影像 | 408名患者（224名男性；平均年龄59.4岁±14.6） | NA | NA | NA | NA |
| 8586 | 2025-06-18 |
KansformerEPI: a deep learning framework integrating KAN and transformer for predicting enhancer-promoter interactions
2025-May-01, Briefings in bioinformatics
IF:6.8Q1
DOI:10.1093/bib/bbaf272
PMID:40515390
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研究论文 | 提出了一种名为KansformerEPI的深度学习框架，用于预测增强子-启动子相互作用（EPI） | 整合了KAN和Transformer的Kansformer编码器，有效捕捉多种表观遗传和序列特征之间的非线性关系，实现跨组织预测 | 未明确提及具体局限性 | 提高跨多种细胞类型的增强子-启动子相互作用预测准确性 | 增强子-启动子相互作用（EPI） | 机器学习 | NA | 深度学习 | Kansformer（KAN + Transformer） | 表观遗传和序列数据 | 多个细胞系数据集（HMEC、IMR90、K562、NHEK） | NA | NA | NA | NA |
| 8587 | 2025-06-18 |
Gene Swin transformer: new deep learning method for colorectal cancer prognosis using transcriptomic data
2025-May-01, Briefings in bioinformatics
IF:6.8Q1
DOI:10.1093/bib/bbaf275
PMID:40515391
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研究论文 | 开发了一种名为Gene Swin Transformer的新深度学习方法，用于利用转录组数据预测结直肠癌预后 | 提出将转录组数据转换为合成图像元素(SIEs)，并利用改进的Swin-T模型进行预后预测，同时识别出PEX10基因作为关键预后标志物 | NA | 开发可靠的结直肠癌预后预测模型 | 结直肠癌患者的转录组数据 | 数字病理学 | 结直肠癌 | RNA测序 | Swin Transformer, BeiT, ResNet, ViT Transformer | 转录组数据 | 12个数据集共2230个样本(GSE17536-GSE103479数据集n=1771，癌症基因组图谱n=459) | NA | NA | NA | NA |
| 8588 | 2025-06-18 |
scValue: value-based subsampling of large-scale single-cell transcriptomic data for machine and deep learning tasks
2025-May-01, Briefings in bioinformatics
IF:6.8Q1
DOI:10.1093/bib/bbaf279
PMID:40515392
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research paper | 介绍了一种名为scValue的新方法，用于大规模单细胞转录组数据的基于价值的子采样，以优化机器学习和深度学习任务的性能 | 使用随机森林模型的袋外估计对单个细胞进行'数据价值'排名，优先考虑高价值细胞，并更有效地保留关键生物信号 | 未提及具体局限性 | 优化大规模单细胞RNA测序数据在机器学习和深度学习任务中的子采样方法 | 单细胞RNA测序数据 | machine learning | NA | scRNA-seq | random forest | RNA-seq数据 | 16个公共数据集，从数万到数百万个细胞不等 | NA | NA | NA | NA |
| 8589 | 2025-06-18 |
ProtPhage: a deep learning framework for phage viral protein identification and functional annotation
2025-May-01, Briefings in bioinformatics
IF:6.8Q1
DOI:10.1093/bib/bbaf285
PMID:40515393
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research paper | 提出了一种名为ProtPhage的深度学习框架，用于识别和功能注释噬菌体病毒蛋白 | 利用ProtT5蛋白质语言模型进行更丰富的序列表示，并采用非对称损失函数缓解类别不平衡问题，显著提高了少数类'minor capsid'的预测性能 | NA | 解决噬菌体病毒蛋白识别和功能注释的挑战 | 噬菌体病毒蛋白(PVPs) | computational biology | NA | deep learning | ProtT5 | protein sequence | NA | NA | NA | NA | NA |
| 8590 | 2025-06-18 |
Artificial Intelligence-Driven Telehealth Framework for Detecting Nystagmus
2025-May, Cureus
DOI:10.7759/cureus.84036
PMID:40519455
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研究论文 | 本研究实现了一个基于人工智能的临床决策支持系统，用于实时检测眼球震颤，展示了其在远程医疗平台中的整合潜力 | 开发了一个基于云计算的深度学习框架，能够实时追踪眼球运动并检测468个面部标志点，为远程诊断提供支持 | 作为概念验证性研究，样本量较小（10名受试者），需要更大样本量的进一步研究 | 开发人工智能驱动的远程医疗框架，用于检测眼球震颤 | 眼球震颤患者 | 数字病理 | NA | 深度学习，视频眼震图（VNG） | 深度学习模型 | 视频数据 | 10名受试者 | NA | NA | NA | NA |
| 8591 | 2025-06-18 |
Automatic detection of trapping events of postnatal piglets in loose housing pen: comparison of YOLO versions 4, 5, and 8
2025-May, Journal of animal science and technology
IF:2.7Q1
DOI:10.5187/jast.2024.e106
PMID:40519615
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研究论文 | 本研究比较了YOLO不同版本（v4、v5和v8）在检测产后仔猪在散养栏中的被困事件中的性能，旨在为猪业提供最优的AIoT监控方案 | 首次系统比较了YOLOv4-Tiny、YOLOv5s和YOLOv8s在仔猪被困事件检测中的性能，并综合考虑模型大小和精度提出了最优选择 | 研究仅基于编辑过的2-3分钟视频片段，可能无法完全反映实际养殖场景的复杂性 | 比较不同YOLO版本在仔猪被困事件检测中的性能，寻找最适合AIoT系统的算法 | 产后仔猪在散养栏中的被困事件 | 计算机视觉 | NA | 深度学习目标识别算法 | YOLOv4-Tiny, YOLOv5s, YOLOv8s | 视频 | 从分娩栏录像中提取的编辑视频片段（具体数量未说明） | NA | NA | NA | NA |
| 8592 | 2025-06-18 |
From Visualization to Automation: A Narrative Review of Deep Learning's Impact on Ultrasound-based Median Nerve Assessment
2025 Apr-Jun, Journal of medical ultrasound
IF:0.9Q4
DOI:10.4103/jmu.JMU-D-25-00010
PMID:40521317
|
review | 本文综述了深度学习在超声诊断外周神经疾病中的应用，特别是对腕管综合征中正中神经分割的影响 | 探讨了深度学习与超声技术结合在提高诊断准确性和效率方面的潜力，并展望了未来研究方向 | 未提及具体的数据集或实验结果的局限性 | 回顾深度学习在超声诊断外周神经疾病中的应用现状及未来发展方向 | 外周神经疾病，特别是腕管综合征中的正中神经 | digital pathology | peripheral nerve disorders | ultrasound imaging | deep learning | image | NA | NA | NA | NA | NA |
| 8593 | 2025-06-18 |
Minimizing Human-Induced Variability in Quantitative Angiography for Robust and Explainable AI-Based Occlusion Prediction
2025-Mar-13, ArXiv
PMID:40160450
|
研究论文 | 本研究探讨了通过消除对比剂注射变异性带来的偏差，提高定量血管造影（QA）和深度神经网络（DNNs）在颅内动脉瘤（IA）闭塞预测中的准确性，并利用可解释AI（XAI）增强模型的可靠性和可解释性 | 提出了一种注射偏差去除算法以减少QA变异性，并利用LIME方法增强深度学习模型的可解释性 | 研究仅针对使用流动转向装置治疗的动脉瘤，样本量为458例，可能限制结果的普遍性 | 提高流动转向装置治疗的颅内动脉瘤闭塞预测的准确性和可解释性 | 使用流动转向装置治疗的颅内动脉瘤患者 | 数字病理学 | 颅内动脉瘤 | 定量血管造影（QA），深度神经网络（DNNs），局部可解释模型无关解释（LIME） | DNN | 图像 | 458例患者的血管造影图像 | NA | NA | NA | NA |
| 8594 | 2025-06-18 |
Anisotropic Spherical Gaussians Lighting Priors for Indoor Environment Map Estimation
2025, IEEE transactions on image processing : a publication of the IEEE Signal Processing Society
IF:10.8Q1
DOI:10.1109/TIP.2025.3575902
PMID:40489269
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研究论文 | 提出一种利用各向异性球面高斯函数作为先验，从单张标准图像估计室内HDR环境光照图的新方法 | 使用各向异性球面高斯（ASG）替代传统的球面高斯（SG）表示，能更好地捕捉复杂光照的各向异性特性，并提出了基于transformer的网络和两阶段训练方案 | NA | 从单张标准图像估计室内HDR环境光照图 | 室内环境光照 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | transformer | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 8595 | 2025-06-18 |
Providing context: Extracting non-linear and dynamic temporal motifs from brain activity
2025, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0324066
PMID:40504803
|
研究论文 | 本研究提出了一种使用非线性和动态时间基元从脑活动中提取上下文信息的方法 | 使用解耦变分自编码器（DSVAE）分离窗口特定（上下文）信息和时间步特定（局部）信息，以捕捉多时间尺度的差异 | 研究主要关注精神分裂症患者和对照受试者，可能不适用于其他疾病或人群 | 扩展神经影像工具集，分析fMRI动态，并寻找对个体和群体特征更敏感的精神病学联系 | 精神分裂症患者和对照受试者的rs-fMRI数据 | 神经影像 | 精神分裂症 | rs-fMRI, tr-FC | DSVAE | fMRI图像数据 | 精神分裂症患者和对照受试者的rs-fMRI数据（具体数量未提及） | NA | NA | NA | NA |
| 8596 | 2025-06-18 |
Deep learning-driven approach for cataract management: towards precise identification and predictive analytics
2025, Frontiers in cell and developmental biology
IF:4.6Q1
DOI:10.3389/fcell.2025.1611216
PMID:40519269
|
research paper | 本文探讨了深度学习技术在白内障诊断和治疗全过程中的应用，包括自动识别、分级、手术优化及并发症预测 | 利用CNN等深度学习算法，实现了白内障的自动识别和分级，诊断准确率接近或超过人类专家水平，并在手术优化和并发症预测方面展现出潜力 | 数据标准化不足、模型的'黑箱'特性以及隐私伦理问题仍是临床应用中的瓶颈 | 推动白内障管理的智能化和普及化 | 白内障患者 | digital pathology | geriatric disease | 深度学习 | CNN | image | NA | NA | NA | NA | NA |
| 8597 | 2025-06-18 |
Graph-based analysis of histopathological images for lung cancer classification using GLCM features and enhanced graph
2025, Frontiers in oncology
IF:3.5Q2
DOI:10.3389/fonc.2025.1546635
PMID:40519303
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research paper | 提出了一种新型的增强图SAGE（E-GraphSAGE）框架，结合基于图的深度学习和传统图像处理技术，用于从H&E染色的全切片图像中分类肺癌亚型 | 引入了E-GraphSAGE框架，优化了邻域聚合，结合了dropout正则化和PCA降维，提高了计算效率和诊断准确性 | 虽然模型在特定数据集上表现优异，但未提及在其他类型癌症或更大规模数据集上的泛化能力 | 开发一种高效、可扩展的肺癌亚型分类方法，提升诊断精确度和患者治疗效果 | 肺癌亚型（腺癌、鳞状细胞癌和良性组织）以及淋巴癌亚型（DLBCL、FL和SLL） | digital pathology | lung cancer | GLCM特征提取、Sparse Cosine Similarity Matrix建模、DeepWalk嵌入 | E-GraphSAGE | image | 未明确提及具体样本数量，但涉及多种癌症亚型的全切片图像 | NA | NA | NA | NA |
| 8598 | 2025-06-18 |
Comprehensive plant health monitoring: expert-level assessment with spatio-temporal image data
2025, Frontiers in plant science
IF:4.1Q1
DOI:10.3389/fpls.2025.1511651
PMID:40519596
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research paper | 提出一种基于深度学习的框架，利用连续RGB图像进行植物健康评估，实现专家级别的时空监测 | 结合CNN和transformer架构，实现植物健康状态的精确预测，并生成动态种植地图以支持数据驱动的作物管理 | 研究仅针对番茄植物，且数据采集环境限于半开放式温室 | 开发可扩展的自动化植物健康监测系统，推动精准农业发展 | 番茄植物的健康状况 | computer vision | NA | RGB图像采集 | CNN, transformer | image | 200株番茄植物的12,119张标注图像，涵盖三个品种 | NA | NA | NA | NA |
| 8599 | 2025-06-18 |
Revealing new depths of information with indentation mapping of microstructures
2025, MRS bulletin
IF:4.1Q2
DOI:10.1557/s43577-025-00919-6
PMID:40519751
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research paper | 本文探讨了高速纳米压痕映射技术在材料科学中的应用及其对微观结构机械性能的深入分析 | 将纳米压痕技术从局部测量发展为类似扫描探针的方法，实现大面积、高分辨率的机械性能映射 | 需要与互补分析技术的数据关联，且处理多维数据集需要高级统计和机器学习方法 | 研究微观结构的机械性能及其与材料设计、性能的关系 | 材料的微观结构及其机械性能 | 材料科学 | NA | 高速纳米压痕映射 | 机器学习，深度学习 | 机械性能映射数据 | 超过200,000个压痕 | NA | NA | NA | NA |
| 8600 | 2025-06-18 |
Longitudinal analysis of coal workers' pneumoconiosis using enhanced resolution-computed tomography images: unveiling patterns in lung structure, function, and clinical correlations
2025, Frontiers in physiology
IF:3.2Q2
DOI:10.3389/fphys.2025.1578058
PMID:40519785
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research paper | 该研究通过增强分辨率的CT图像纵向分析煤矿工人尘肺病的肺结构和功能变化，揭示其与临床数据的相关性 | 使用深度学习超分辨率模型增强CT图像，并结合非刚性图像配准技术量化肺区域变形，揭示了尘肺病进展中的结构和功能变化模式 | 样本量较小（仅31名前煤矿工人），且随访时间较短（1年） | 探索尘肺病患者肺结构和功能的纵向变化模式及其临床意义 | 31名前煤矿工人尘肺病患者 | digital pathology | lung disease | quantitative computed tomography (qCT), deep learning-based super-resolution, non-rigid image registration | deep learning super-resolution model | CT images | 31名尘肺病患者，随访1年 | NA | NA | NA | NA |