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 10661 - 10680 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 10661 | 2025-05-16 |
The analysis of artificial intelligence knowledge graphs for online music learning platform under deep learning
2025-May-12, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-01810-9
PMID:40355699
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研究论文 | 提出了一种基于深度学习的个性化音乐学习平台模型，通过整合音频、视频和用户行为数据提供高效且定制化的学习推荐 | 构建了一个融合音乐领域关键实体及其关系的知识图谱，并将其与提取的特征向量融合，以提高推荐准确性和个性化 | 未提及模型在大规模用户数据下的扩展性和实时性表现 | 开发一个高效且个性化的音乐学习推荐平台 | 在线音乐学习平台的用户 | 机器学习 | NA | 深度学习 | CNN, LSTM, 多层感知机 | 音频、视频、用户行为数据 | 基于不同数据集的实验分析 | NA | NA | NA | NA |
| 10662 | 2025-05-16 |
Interpretable artificial intelligence model for predicting heart failure severity after acute myocardial infarction
2025-May-12, BMC cardiovascular disorders
IF:2.0Q3
DOI:10.1186/s12872-025-04818-1
PMID:40355836
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研究论文 | 开发了一种可解释的人工智能模型，用于预测急性心肌梗死后心力衰竭的严重程度 | 结合多维临床数据和可解释性AI技术（SHAP方法），开发了预测心力衰竭严重程度的模型，并构建了便于临床应用的网络平台 | 未提及模型在其他独立数据集上的验证情况 | 预测急性心肌梗死后心力衰竭的严重程度，以启动预防措施和优化治疗策略 | 1574名急性心肌梗死患者 | 机器学习 | 心血管疾病 | SHAP方法 | TabNet, Multi-Layer Perceptron, Random Forest, XGboost | 临床数据（包括病史、临床特征、生理参数、实验室检测、冠状动脉造影和超声心动图结果） | 1574名急性心肌梗死患者 | NA | NA | NA | NA |
| 10663 | 2025-05-16 |
Exploring dental faculty awareness, knowledge, and attitudes toward AI integration in education and practice: a mixed-method study
2025-May-12, BMC medical education
IF:2.7Q1
DOI:10.1186/s12909-025-07259-8
PMID:40355937
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研究论文 | 本研究通过混合方法评估了牙科教师对AI在教育和实践中整合的知识、意识和态度，并提出了基于共识的建议 | 首次在巴基斯坦的牙科教育背景下评估教师对AI的认知和态度，并提出了具体的整合建议 | 研究样本仅限于巴基斯坦的牙科教师，可能无法推广到其他地区 | 评估牙科教师对AI的认知和态度，并提出AI在牙科教育和实践中整合的建议 | 巴基斯坦公立和私立牙科学院的400名教师 | 医疗教育技术 | NA | 混合方法研究（GAAIS量表和焦点小组讨论） | NA | 问卷调查数据和定性讨论数据 | 400名牙科教师 | NA | NA | NA | NA |
| 10664 | 2025-05-16 |
[Research status of automatic localization of acupoint based on deep learning]
2025-May-12, Zhongguo zhen jiu = Chinese acupuncture & moxibustion
|
综述 | 本文回顾了近年来深度学习在穴位自动定位中的应用，并从数据集构建、神经网络模型设计和穴位定位精度评估三个关键环节进行了总结 | 总结了深度学习在穴位定位领域的显著进展，并提出了未来研究方向，包括标准化数据集的支持、3D建模和多模态数据融合的整合 | 穴位检测的规模需要扩大，模型的精度、泛化能力和实时性能有待提高 | 探讨深度学习在穴位自动定位中的应用现状及未来发展方向 | 穴位自动定位 | 深度学习 | NA | NA | 神经网络 | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 10665 | 2025-05-16 |
Effectiveness and Implementation Outcomes of an mHealth App Aimed at Promoting Physical Activity and Improving Psychological Distress in the Workplace Setting: Cluster-Level Nonrandomized Controlled Trial
2025-May-06, JMIR mHealth and uHealth
IF:5.4Q1
DOI:10.2196/70473
PMID:40327360
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研究论文 | 本研究评估了名为ASHARE的智能手机应用在工作场所促进身体活动和改善心理困扰的效果及实施结果 | 利用深度学习模型通过身体活动监测抑郁和焦虑，并在工作场所环境中进行混合效果-实施试验 | 组间差异无统计学显著性，应用的用户保留率较低（20%），实施结果在员工中评价不佳 | 评估mHealth应用在工作场所促进身体活动和改善心理健康的有效性与实施效果 | 日本工作场所的员工 | 数字健康 | 心理健康 | 深度学习模型 | NA | 移动健康数据 | 84名员工（干预组67人，对照组17人）来自7个工作单位 | NA | NA | NA | NA |
| 10666 | 2025-05-16 |
Reducing food waste in the HORECA sector using AI-based waste-tracking devices
2025-May-01, Waste management (New York, N.Y.)
DOI:10.1016/j.wasman.2025.02.044
PMID:40024032
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研究论文 | 本研究评估了一种基于AI的自动废物追踪系统在HORECA行业中减少食物浪费的有效性 | 利用计算机视觉和深度学习算法实时自动称重和光学分离食物浪费 | 未探索废物追踪设备与消费者层面干预措施的结合 | 评估AI技术在减少HORECA行业食物浪费方面的有效性 | HORECA行业中的餐厅、酒店和商业餐饮服务 | 计算机视觉 | NA | 深度学习算法 | NA | 图像 | 德国的度假村餐厅和商业餐饮服务、瑞士的酒店以及希腊的两家酒店 | NA | NA | NA | NA |
| 10667 | 2025-05-16 |
Revolutionizing biological digital twins: Integrating internet of bio-nano things, convolutional neural networks, and federated learning
2025-May, Computers in biology and medicine
IF:7.0Q1
DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.109970
PMID:40101583
|
研究论文 | 本文提出了一种整合生物纳米物联网、卷积神经网络和联邦学习的新型框架，以解决生物数字孪生在微生物领域的应用挑战 | 结合IoBNT进行微观数据采集与传输，并利用CNN和FL算法实现高效模式识别与带宽节省 | 未明确说明框架在非细菌类生物实体上的适用性 | 解决微生物数字孪生实现过程中的数据提取、传输和计算难题 | 微生物（如细菌）的数字孪生模型 | 数字病理学 | NA | IoBNT（生物纳米物联网）、联邦学习 | CNN（卷积神经网络） | 微观生物数据 | 33种细菌类别 | NA | NA | NA | NA |
| 10668 | 2025-05-16 |
Approach and surgical management of epiretinal membrane
2025-May-01, Current opinion in ophthalmology
IF:3.0Q1
DOI:10.1097/ICU.0000000000001135
PMID:40145317
|
综述 | 本文综述了近年来视网膜前膜（ERM）手术的最新研究进展，包括手术技术评估和内部限制膜（ILM）剥离的必要性 | 总结了ILM剥离可能减少ERM复发的优势，并探讨了光学相干断层扫描（OCT）在术前、术中和术后的应用，以及深度学习模型预测手术效果的能力 | 仍存在许多关于最佳手术实践的未解决问题，需要进一步评估 | 探讨视网膜前膜（ERM）手术的最新研究进展和手术技术 | 视网膜前膜（ERM）患者 | 数字病理学 | 视网膜疾病 | 光学相干断层扫描（OCT） | 深度学习模型 | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 10669 | 2025-05-16 |
scSDNE: A semi-supervised method for inferring cell-cell interactions based on graph embedding
2025-May, PLoS computational biology
IF:3.8Q1
DOI:10.1371/journal.pcbi.1013027
PMID:40333631
|
research paper | 该论文提出了一种名为scSDNE的半监督图嵌入模型，用于推断基于配体-受体（L-R）相互作用的细胞间通讯 | 结合深度学习与手动整理的L-R相互作用数据库，scSDNE能够将相互作用细胞中的基因映射到共享潜在空间，从而更精确地表示细胞间关系 | NA | 全面理解细胞间通讯的复杂机制 | 细胞间通讯中的配体-受体（L-R）相互作用 | 生物信息学 | NA | 单细胞RNA测序（scRNA-seq） | 半监督图嵌入模型（scSDNE） | 基因表达数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 10670 | 2025-05-16 |
Early detection of Alzheimer's disease using deep learning methods
2025-May, Alzheimer's & dementia : the journal of the Alzheimer's Association
DOI:10.1002/alz.70175
PMID:40356024
|
研究论文 | 本研究利用深度学习框架分析多模态数据集，以提高阿尔茨海默病的早期检测准确性 | 开发了一种结合LSTM和FNN处理结构化数据，以及ResNet50和MobileNetV2处理MRI数据的混合深度学习框架，显著提高了预测准确率 | 研究依赖于特定数据集（NACC和ADNI），可能限制了模型的泛化能力 | 通过AI技术提高阿尔茨海默病的早期检测准确性 | 阿尔茨海默病患者的多模态数据（临床数据、生物标志物和神经影像数据） | 数字病理学 | 老年病 | 深度学习 | LSTM, FNN, ResNet50, MobileNetV2 | 结构化数据, MRI图像 | 来自NACC和ADNI数据集的数据 | NA | NA | NA | NA |
| 10671 | 2025-05-16 |
Modeling Temporal Dependencies in Brain Functional Connectivity to Identify Autism Spectrum Disorders Based on Heterogeneous rs-fMRI Data
2025-Apr-30, Experimental neurobiology
IF:1.8Q4
DOI:10.5607/en24028
PMID:40313229
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研究论文 | 本研究通过探索脑功能连接的时间动态变化，利用深度学习框架结合注意力机制和LSTM神经网络，识别自闭症谱系障碍（ASD）的风险个体 | 首次将动态功能连接的时间依赖性抽象为高级表征，并用于ASD的识别，结合注意力机制和LSTM的深度学习框架在分类性能上优于传统方法 | 研究依赖于ABIDE数据库的异质性rs-fMRI数据，可能影响模型的泛化能力 | 开发基于动态脑功能连接的ASD客观生物标志物 | 自闭症谱系障碍（ASD）患者 | 数字病理学 | 自闭症谱系障碍 | rs-fMRI | LSTM结合注意力机制 | 图像 | 来自ABIDE数据库的异质性rs-fMRI数据 | NA | NA | NA | NA |
| 10672 | 2025-05-16 |
Evaluating Traditional, Deep Learning and Subfield Methods for Automatically Segmenting the Hippocampus From MRI
2025-Apr-01, Human brain mapping
IF:3.5Q1
DOI:10.1002/hbm.70200
PMID:40143669
|
研究论文 | 评估传统方法、深度学习和海马亚区方法在MRI中自动分割海马体的性能 | 首次独立比较传统方法、深度学习方法和海马亚区分割方法在单一研究中的性能 | 大多数方法在临床数据上表现较差，且存在过度分割的问题，特别是在海马体前边界 | 评估和比较不同自动海马体分割方法的性能 | 海马体 | 神经影像 | 认知障碍 | MRI | 深度学习 | 图像 | 3个数据集，包含手动分割的海马体标签 | NA | NA | NA | NA |
| 10673 | 2025-05-16 |
Impact of optimized and conventional facility designs on outpatient abdominal MRI workflow efficiency
2025-Mar-30, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-94799-0
PMID:40157988
|
research paper | 本研究评估了优化设施与传统设施在腹部磁共振成像（MRI）门诊工作流程效率上的差异 | 通过对比优化设施与传统设施的工作流程效率，展示了优化设施在提高患者吞吐量方面的显著优势 | 研究仅针对特定机构的两个设施，结果可能不具备普遍性 | 评估优化设施与传统设施在腹部MRI门诊工作流程效率上的差异 | 2,723例对比增强肝脏和前列腺MRI检查 | digital pathology | liver cancer, prostate cancer | MRI, deep learning reconstruction | NA | medical imaging data | 2,723例MRI检查 | NA | NA | NA | NA |
| 10674 | 2025-05-16 |
Advances in machine learning for keratoconus diagnosis
2025-Mar-30, International ophthalmology
IF:1.4Q3
DOI:10.1007/s10792-025-03496-4
PMID:40159519
|
review | 回顾了过去十年中机器学习技术在圆锥角膜（KC）诊断中的应用，并指出了学术研究与临床实践之间的差距 | 提出了一个路线图模型，以促进机器学习模型在临床实践中的整合，提高诊断准确性和患者护理 | 缺乏对圆锥角膜早期检测和严重程度分期的客观诊断标准的共识，多学科合作有限，公共数据集访问受限 | 评估机器学习在圆锥角膜诊断中的进展，并探讨如何将其更好地应用于临床实践 | 圆锥角膜（KC）的诊断 | machine learning | keratoconus | NA | Random Forest, CNN, Feedforward and Feedback Neural Networks, SVM | numerical corneal parameters | 62 articles analyzed | NA | NA | NA | NA |
| 10675 | 2025-05-16 |
A novel deep learning-based model for automated tooth detection and numbering in mixed and permanent dentition in occlusal photographs
2025-Mar-29, BMC oral health
IF:2.6Q1
DOI:10.1186/s12903-025-05803-y
PMID:40158107
|
研究论文 | 开发了一种基于深度学习的自动化系统，用于在混合和恒牙列的咬合照片中检测和编号牙齿 | 首次在咬合照片中实现了混合和恒牙列的自动化牙齿检测与编号，填补了该领域的研究空白 | 在代表性不足的牙齿（如乳切牙和恒牙第三磨牙）上存在误分类 | 开发人工智能模型以改进牙科诊断和治疗规划 | 混合和恒牙列的牙齿 | 计算机视觉 | 牙科疾病 | 深度学习 | CNN, YOLOv8 | 图像 | 3215张上颌和下颌的咬合视图图像 | NA | NA | NA | NA |
| 10676 | 2025-05-16 |
N6-methyladenine identification using deep learning and discriminative feature integration
2025-Mar-29, BMC medical genomics
IF:2.1Q3
DOI:10.1186/s12920-025-02131-6
PMID:40158097
|
研究论文 | 本研究提出了一种名为Deep-N6mA的新型深度神经网络模型，用于精确识别DNA中的N6-甲基腺嘌呤（6mA）位点 | 结合了最优混合特征和深度神经网络，提高了6mA位点识别的准确性和泛化能力 | 未提及模型在更大规模或更多样化数据集上的表现 | 开发一种准确识别DNA中6mA位点的方法，以促进早期检测和表观遗传学研究 | DNA序列中的N6-甲基腺嘌呤（6mA）位点 | 生物信息学 | NA | DNA测序技术 | DNN | DNA序列数据 | 两个基准数据集（F. vesca和R. chinensis） | NA | NA | NA | NA |
| 10677 | 2025-05-16 |
Harnessing Transfer Deep Learning Framework for the Investigation of Transition Metal Perovskite Oxides with Advanced p-n Transformation Sensing Performance
2025-03-28, ACS sensors
IF:8.2Q1
DOI:10.1021/acssensors.4c03085
PMID:40029947
|
研究论文 | 本研究利用深度学习框架结合自然语言处理技术和晶体图卷积神经网络，预测并优化了过渡金属钙钛矿氧化物的p-n转换传感性能 | 提出了一种结合Word2Vec和CGCNN的预测方法，构建了包含120万文献摘要和11万晶体结构数据的数据集，并开发了HSLIM-n和PSLRM-p模型以深入分析传感性能的p-n转换机制 | NA | 研究过渡金属钙钛矿氧化物在气体传感材料中的性能优化和p-n转换机制 | 锌钴双金属离子与配体复合的钙钛矿氧化物 | 机器学习 | NA | Word2Vec, CGCNN | 深度学习框架 | 文本, 晶体结构数据 | 120万文献摘要和11万晶体结构数据 | NA | NA | NA | NA |
| 10678 | 2025-05-16 |
Multimodal recurrence risk prediction model for HR+/HER2- early breast cancer following adjuvant chemo-endocrine therapy: integrating pathology image and clinicalpathological features
2025-Mar-28, Breast cancer research : BCR
IF:6.1Q1
DOI:10.1186/s13058-025-01968-0
PMID:40148997
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研究论文 | 开发了一种多模态复发风险预测模型，用于HR+/HER2-早期乳腺癌患者在辅助化疗内分泌治疗后的复发风险预测 | 整合病理图像和临床病理特征，开发了基于深度学习的多实例学习管道，显著提高了复发风险预测的准确性 | 研究样本主要来自单一医疗机构，外部验证仅使用了TCGA队列 | 优化HR+/HER2-早期乳腺癌患者的治疗策略，改善患者预后 | HR+/HER2-早期乳腺癌患者 | 数字病理 | 乳腺癌 | 深度学习 | ACMIL, CLAM | 病理图像, 临床病理数据 | 1095名HR+/HER2-早期乳腺癌患者 | NA | NA | NA | NA |
| 10679 | 2025-05-16 |
Highly parallel profiling of the activities and specificities of Cas12a variants in human cells
2025-Mar-28, Nature communications
IF:14.7Q1
DOI:10.1038/s41467-025-57150-9
PMID:40155371
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研究论文 | 本文通过高通量分析评估了24种Cas12a变体的活性和与特定PAM的兼容性，并开发了深度学习模型来预测这些变体在目标序列上的基因编辑活性 | 开发了深度学习模型预测Cas12a变体的基因编辑活性，并改进了GUIDE-seq系统以减少Cas12a的脱靶检测阻碍 | 研究仅针对24种Cas12a变体，可能未涵盖所有可能的变体 | 评估和比较不同Cas12a变体的基因编辑活性和特异性 | 24种Cas12a变体 | 基因编辑 | NA | 高通量分析、深度学习、GUIDE-seq | 深度学习模型 | 基因序列数据 | 24种Cas12a变体 | NA | NA | NA | NA |
| 10680 | 2025-05-16 |
Application of dual branch and bidirectional feedback feature extraction networks for real time accurate positioning of stents
2025-Mar-28, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-86304-4
PMID:40155423
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research paper | 提出了一种名为DBMedDet的深度学习模型，用于实时指导动脉支架植入手术中的精确定位 | DBMedDet模型具有并行双分支边缘特征提取网络和双向反馈特征融合子网络，专为胸腹主动脉支架设计 | NA | 提高支架植入手术的精确度和安全性 | 胸腹主动脉支架 | computer vision | cardiovascular disease | deep learning | DBMedDet | image | NA | NA | NA | NA | NA |