深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 33632 篇文献，本页显示第 11461 - 11480 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 11461 | 2025-05-23 |
Recent trends in diabetes mellitus diagnosis: an in-depth review of artificial intelligence-based techniques
2025-Jun, Diabetes research and clinical practice
IF:6.1Q1
DOI:10.1016/j.diabres.2025.112221
PMID:40328407
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综述 | 本文综述了人工智能（AI）在糖尿病诊断中的最新进展，重点关注机器学习和深度学习的应用 | 探讨了AI驱动诊断工具的最新突破方法及其在临床实践中的实际应用 | 讨论了模型可解释性、伦理考虑和实际实施中的挑战 | 提高糖尿病的诊断准确性并支持AI技术在临床实践中的整合 | 糖尿病 | 机器学习 | 糖尿病 | 机器学习和深度学习 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 11462 | 2025-05-23 |
Molecular insights fast-tracked: AI in biosynthetic pathway research
2025-May-22, Natural product reports
IF:10.2Q1
DOI:10.1039/d4np00003j
PMID:40130306
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综述 | 本文探讨了人工智能在生物合成途径研究中的潜力，以加速分子洞察并应对相关挑战 | 综述了AI技术在生物合成途径研究中的应用，包括机器学习、深度学习、自然语言处理等多种技术，并讨论了AI在途径发现、设计和优化中的具体应用 | 指出了当前AI在生物合成途径研究中的局限性，并强调了AI与实验方法协同的重要性 | 探讨AI如何加速生物合成途径研究，以开发具有药理学、农业和生物技术应用的生物活性天然产物 | 生物合成途径研究 | 机器学习 | NA | 机器学习(ML)、深度学习(DL)、自然语言处理、网络分析、数据挖掘 | NA | 组学数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 11463 | 2025-05-23 |
On factors that influence deep learning-based dose prediction of head and neck tumors
2025-May-22, Physics in medicine and biology
IF:3.3Q1
DOI:10.1088/1361-6560/adcfeb
PMID:40267938
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研究论文 | 本研究探讨了影响基于深度学习的头颈部肿瘤剂量预测模型的关键因素 | 系统分析了输入和剂量网格分辨率、输入类型、损失函数、模型架构和噪声对模型性能的影响，并提出了优化建议 | 仅使用了两个数据集（一个公共数据集和一个内部临床数据集），可能限制了结果的普适性 | 评估深度学习模型在头颈部癌症放射治疗剂量预测中的准确性、鲁棒性和计算效率 | 头颈部肿瘤的放射治疗剂量预测 | 数字病理 | 头颈部癌症 | 深度学习 | SwinUNETR | CT图像和剂量网格数据 | 两个数据集（OpenKBP公共数据集和内部临床数据集） | NA | NA | NA | NA |
| 11464 | 2025-05-23 |
Quantum-Chemical Simulation of Multiresonance Thermally Activated Delayed Fluorescence Materials Based on B,N-Heteroarenes Using Graph Neural Networks
2025-May-22, The journal of physical chemistry. A
DOI:10.1021/acs.jpca.5c01243
PMID:40338523
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研究论文 | 本研究开发了一种基于B,N-杂芳烃的多共振热激活延迟荧光（MR-TADF）材料的简单分子设计方法，并利用图神经网络加速了MR-TADF发射体的搜索 | 提出了一种基于π扩展DABNA核心的简单分子设计方法，并开发了基于深度学习的加速搜索工具，用于预测MR-TADF发射体的能量值 | NA | 开发高效、窄带发射的MR-TADF材料，用于下一代电致发光器件 | 基于B,N-杂芳烃的MR-TADF材料 | 机器学习 | NA | 密度泛函理论，深度学习 | 图神经网络 | 化学分子数据 | 18种不同的环状系统修饰的化合物 | NA | NA | NA | NA |
| 11465 | 2025-05-23 |
Whole-body CT-to-PET synthesis using a customized transformer-enhanced GAN
2025-May-22, Physics in medicine and biology
IF:3.3Q1
DOI:10.1088/1361-6560/add8dd
PMID:40367973
|
research paper | 提出了一种基于深度学习的全身CT到PET图像合成方法，使用定制的transformer增强GAN模型 | 提出了一个结合残差块和全连接transformer残差块的CPGAN模型，能够同时捕捉局部特征和全局上下文信息，并设计了包含结构一致性的定制损失函数以提高合成PET图像的质量 | CT图像本身无法直接反映代谢组织的生物信息 | 开发一种能够从CT图像合成高质量PET图像的深度学习方法，以减少对实际PET-CT扫描的依赖 | 全身CT和PET图像 | digital pathology | tumors | 深度学习 | transformer-enhanced GAN (CPGAN) | 3D和2D医学图像 | 102对3D CT和PET扫描，切片为27,240对2D图像（训练21,855对，验证2,810对，测试2,575对） | NA | NA | NA | NA |
| 11466 | 2025-05-23 |
Recognizing artery segments on carotid ultrasonography using embedding concatenation of deep image and vision-language models
2025-May-22, Physics in medicine and biology
IF:3.3Q1
DOI:10.1088/1361-6560/add8db
PMID:40367970
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研究论文 | 本研究提出了一种自动分类模型，用于识别颈动脉超声图像中的不同动脉段，以提高颈动脉检查的量化准确性 | 结合了预训练的DenseNet201、视觉变换器和回声对比语言-图像预训练模型的嵌入特征，使用支持向量机分类器进行解剖结构识别 | 样本量相对较小（288名患者），且仅使用了B型超声图像 | 提高颈动脉超声检查的准确性和一致性 | 颈总动脉（CCA）、颈动脉球部、颈内动脉（ICA）和颈外动脉（ECA） | 计算机视觉 | 心血管疾病 | 深度学习 | DenseNet201, 视觉变换器, 支持向量机 | 图像 | 288名患者的2943张B型超声图像（CCA: 1563; 球部: 611; ICA: 476; ECA: 293） | NA | NA | NA | NA |
| 11467 | 2025-05-23 |
A Review of ChatGPT as a Reliable Source of Scientific Information Regarding Endodontic Local Anesthesia
2025-May, Journal of endodontics
IF:3.5Q1
DOI:10.1016/j.joen.2025.02.002
PMID:39952316
|
review | 评估ChatGPT作为牙髓病局部麻醉科学信息可靠来源的能力 | 首次评估ChatGPT在牙髓病局部麻醉领域的回答准确性和引用可靠性 | 仅评估了16个问题，样本量有限，且仅针对牙髓病局部麻醉这一细分领域 | 评估ChatGPT作为牙髓病局部麻醉科学信息可靠来源的能力 | ChatGPT生成的关于牙髓病局部麻醉的回答和引用 | natural language processing | NA | 自然语言处理 | Deep Learning | text | 16个关于牙髓病局部麻醉的问题 | NA | NA | NA | NA |
| 11468 | 2025-05-23 |
Estimating hair density with XGBoost
2025-Apr, International journal of cosmetic science
IF:2.7Q2
DOI:10.1111/ics.13030
PMID:39551627
|
研究论文 | 本研究探索使用XGBoost算法进行头发密度估计，旨在开发一种更准确和通用的方法 | 采用XGBoost算法进行头发密度估计，相比之前的方法在测试集上达到了95.3%的准确率，显著优于其他研究 | 研究仅使用了895张头皮图像，样本量可能不足以覆盖所有临床情况 | 开发一种更准确和通用的头发密度估计方法 | 头皮图像 | 计算机视觉 | NA | 图像处理 | XGBoost | 图像 | 895张头皮图像（745张用于训练，150张用于测试） | NA | NA | NA | NA |
| 11469 | 2025-05-23 |
Optimizing visible retinal area in pediatric ultra-widefield fundus imaging: The effectiveness of mydriasis and eyelid lifting
2025-Apr, Photodiagnosis and photodynamic therapy
IF:3.1Q2
DOI:10.1016/j.pdpdt.2025.104532
PMID:40015615
|
研究论文 | 本研究探讨了在儿童超广角眼底成像中，通过瞳孔扩大和眼睑提升来最大化可见视网膜区域（VRA）的效果 | 首次在儿童群体中量化评估了瞳孔扩大和眼睑提升对超广角眼底成像可见视网膜区域的协同增效作用 | 样本量较小（53名儿童），且为单中心研究 | 优化儿童超广角眼底成像技术以提高周边视网膜病变检出率 | 53名儿童（106只眼）的超广角眼底图像 | 数字病理 | 视网膜病变 | 超广角Optos成像系统（Daytona P200T） | 基于深度学习的图像分割工具 | 图像 | 53名儿童（106只眼） | NA | NA | NA | NA |
| 11470 | 2025-05-23 |
Preoperative diagnosis of meningioma sinus invasion based on MRI radiomics and deep learning: a multicenter study
2025-Feb-28, Cancer imaging : the official publication of the International Cancer Imaging Society
IF:3.5Q1
DOI:10.1186/s40644-025-00845-5
PMID:40022261
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研究论文 | 本研究通过结合放射组学和深度学习特征构建融合模型，用于脑膜瘤窦侵犯的术前精确诊断 | 首次构建了结合放射组学和多种深度学习特征（VGG、ResNet、DenseNet）的融合模型，并在多中心数据集中验证了其优越的诊断性能 | 研究为回顾性设计，需要前瞻性研究进一步验证模型的临床适用性 | 开发脑膜瘤窦侵犯的术前精确诊断方法 | 601例经手术病理证实的脑膜瘤患者 | 数字病理 | 脑膜瘤 | MRI影像分析 | 随机森林（RF）、VGG、ResNet、DenseNet | 医学影像 | 601例患者（训练集、内部验证集和独立外部验证集） | NA | NA | NA | NA |
| 11471 | 2025-05-23 |
Enhancing Domain Diversity of Transfer Learning-Based SSVEP-BCIs by the Reconstruction of Channel Correlation
2025-02, IEEE transactions on bio-medical engineering
DOI:10.1109/TBME.2024.3458389
PMID:39255081
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研究论文 | 本研究提出了一种名为通道相关性重建(RCC)的数据增强方法，用于优化基于稳态视觉诱发电位(SSVEP)的脑机接口(BCI)中迁移学习的源域数据利用 | 通过概率混合源域协方差矩阵的特征向量矩阵来重建训练样本，操纵通道相关性以隐式创建新的合成域，从而增加源域多样性 | NA | 提高SSVEP-BCI系统中迁移学习的性能 | 稳态视觉诱发电位(SSVEP)脑机接口系统 | 脑机接口 | NA | 迁移学习(预训练和微调) | 深度学习模型 | 脑电信号数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 11472 | 2025-05-23 |
A Deep and Interpretable Learning Approach for Long-Term ECG Clinical Noise Classification
2025-01, IEEE transactions on bio-medical engineering
DOI:10.1109/TBME.2024.3454545
PMID:39231059
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research paper | 本研究探讨了深度学习模型在长期监测心电图中临床噪声分类的应用，并设计了可解释的架构 | 结合深度学习和可解释系统，提高了临床噪声分类的性能，并为决策过程提供定性解释 | 需避免患者内过拟合，且性能仍有提升空间 | 提高长期监测心电图中临床噪声分类的准确性和可解释性 | 长期监测心电图中的临床噪声 | machine learning | cardiovascular disease | 深度学习 | CNN, Autoencoder | ECG信号 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 11473 | 2025-05-23 |
A novel deep learning model for obstructive sleep apnea diagnosis: hybrid CNN-Transformer approach for radar-based detection of apnea-hypopnea events
2024-12-11, Sleep
IF:5.3Q1
DOI:10.1093/sleep/zsae184
PMID:39115132
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研究论文 | 本研究开发了一种基于雷达数据的深度学习模型，用于检测阻塞性睡眠呼吸暂停（OSA）中的呼吸暂停-低通气事件 | 采用混合CNN-Transformer架构，结合雷达数据进行OSA诊断，为传统多导睡眠图（PSG）提供了一种成本效益高且易于获取的替代方案 | 研究为单中心前瞻性队列研究，样本量相对较小（开发集54人，测试集35人） | 开发并验证一种用于阻塞性睡眠呼吸暂停诊断的深度学习模型 | 疑似睡眠呼吸障碍的参与者 | 数字病理 | 阻塞性睡眠呼吸暂停 | 雷达数据采集 | 混合CNN-Transformer架构 | 雷达信号数据 | 开发集54人，测试集35人 | NA | NA | NA | NA |
| 11474 | 2025-05-23 |
Deep learning assists detection of esophageal cancer and precursor lesions in a prospective, randomized controlled study
2024-04-17, Science translational medicine
IF:15.8Q1
DOI:10.1126/scitranslmed.adk5395
PMID:38630847
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研究论文 | 本研究开发了一种基于深度卷积神经网络(CNN)的系统，用于检测食管癌及其癌前病变，并在临床实践中验证了其提高高风险食管病变(HrEL)检出率的有效性 | 首次在随机对照研究中验证了深度学习辅助内窥镜检测食管癌及癌前病变的有效性，显著提高了HrEL的检出率 | 研究仅在中国浙江省的一家医院进行，样本来源相对单一 | 提高食管鳞状细胞癌(ESCC)及其癌前病变的内窥镜检出率 | 50岁以上的患者，包括食管癌和癌前病变(HrELs) | 数字病理 | 食管癌 | 深度学习辅助内窥镜检查 | CNN | 内窥镜图像 | 3117名患者(实验组1556人，对照组1561人) | NA | NA | NA | NA |
| 11475 | 2025-05-23 |
Splicing neoantigen discovery with SNAF reveals shared targets for cancer immunotherapy
2024-01-17, Science translational medicine
IF:15.8Q1
DOI:10.1126/scitranslmed.ade2886
PMID:38232136
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研究论文 | 该研究开发了一个名为SNAF的计算工作流程，用于从患者RNA-Seq数据中预测剪接衍生的免疫原性MHC结合肽和未注释的跨膜蛋白，以发现癌症免疫治疗的共享靶点 | 开发了SNAF工作流程，结合DeepImmuno深度学习策略和新的算法（BayesTS和RNA-SPRINT），首次系统性地识别剪接新抗原，并发现了新的肿瘤特异性细胞外新表位（ExNeoEpitopes） | 研究主要基于计算预测，部分结果需要进一步的实验验证 | 发现癌症免疫治疗的共享靶点 | 剪接衍生的免疫原性MHC结合肽和未注释的跨膜蛋白 | 生物信息学 | 黑色素瘤 | RNA-Seq, 质谱分析, 长读长异构体测序 | DeepImmuno, BayesTS, RNA-SPRINT | RNA-Seq数据 | 多个癌症队列的患者数据 | NA | NA | NA | NA |
| 11476 | 2025-05-23 |
Integrated imaging and molecular analysis to decipher tumor microenvironment in the era of immunotherapy
2022-09, Seminars in cancer biology
IF:12.1Q1
DOI:10.1016/j.semcancer.2020.12.005
PMID:33290844
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综述 | 本文系统回顾了免疫治疗时代下的放射基因组学最新研究，探讨了AI和深度学习方法的新兴范式与机遇 | 整合影像学和分子分析以非侵入性方式解析肿瘤微环境，特别是在免疫治疗中的应用 | 未提及具体技术或模型的性能限制 | 探索放射基因组学在癌症精准治疗中的临床应用潜力 | 肿瘤微环境，特别是肿瘤浸润淋巴细胞 | 数字病理 | 癌症 | 放射组学，AI，深度学习 | NA | 影像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 11477 | 2025-05-23 |
Emerging role of artificial intelligence in therapeutics for COVID-19: a systematic review
2022-07, Journal of biomolecular structure & dynamics
IF:2.7Q2
DOI:10.1080/07391102.2020.1855250
PMID:33300456
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系统综述 | 探讨人工智能在COVID-19治疗中的作用 | 首次系统综述了人工智能在COVID-19药物再利用、新药发现、疫苗和抗体开发中的应用 | 人工智能筛选程序目前处于起步阶段，仅依赖此类算法并不可取，需要基于证据的方法来确认其有效性 | 阐明人工智能在COVID-19治疗中的作用 | COVID-19的治疗方法，包括药物再利用、新药发现、疫苗和抗体开发 | 人工智能 | COVID-19 | AI, 机器学习, 深度学习 | NA | 文献数据 | 31项研究 | NA | NA | NA | NA |
| 11478 | 2025-05-23 |
Computer-aided diagnosis of esophageal cancer and neoplasms in endoscopic images: a systematic review and meta-analysis of diagnostic test accuracy
2021-05, Gastrointestinal endoscopy
IF:6.7Q1
DOI:10.1016/j.gie.2020.11.025
PMID:33290771
|
meta-analysis | 通过系统性回顾和荟萃分析评估计算机辅助诊断（CAD）算法在内镜图像中对食管癌及肿瘤的诊断准确性 | 首次通过荟萃分析评估CAD算法在食管癌及肿瘤内镜诊断中的准确性，并提供了全面的诊断性能指标 | 缺乏外部验证和临床应用的表现数据 | 评估CAD算法在内镜图像中对食管癌及肿瘤的诊断准确性 | 食管癌及肿瘤的内镜图像 | digital pathology | esophageal cancer | deep learning, machine learning | NA | image | 21项研究用于系统性回顾，19项研究用于荟萃分析 | NA | NA | NA | NA |
| 11479 | 2025-05-23 |
Performance of artificial intelligence in colonoscopy for adenoma and polyp detection: a systematic review and meta-analysis
2021-01, Gastrointestinal endoscopy
IF:6.7Q1
DOI:10.1016/j.gie.2020.06.059
PMID:32598963
|
meta-analysis | 本文通过系统综述和荟萃分析评估了人工智能在结肠镜检查中检测腺瘤和息肉的表现 | 首次对实时计算机辅助息肉检测（CADe）系统在结直肠肿瘤检测中的随机对照试验进行荟萃分析，证实其显著提高腺瘤检出率 | 纳入的随机对照试验数量有限（5项），部分指标如高级别腺瘤检出率的证据等级不高 | 评估人工智能辅助系统在结直肠肿瘤检测中的临床效能 | 结直肠肿瘤（腺瘤和息肉） | digital pathology | colorectal cancer | deep learning | CADe | colonoscopy images | 4354例患者（来自5项随机对照试验） | NA | NA | NA | NA |
| 11480 | 2025-05-23 |
Lake water-level fluctuation forecasting using machine learning models: a systematic review
2020-Dec, Environmental science and pollution research international
DOI:10.1007/s11356-020-10917-7
PMID:32978734
|
综述 | 本文对机器学习模型在湖泊水位波动预测中的应用进行了全面回顾 | 系统总结了七种流行的机器学习模型在湖泊水位预测中的应用，并讨论了模型输入、性能标准及比较 | 未涉及具体模型的详细实现细节和特定湖泊案例的深入分析 | 评估机器学习模型在湖泊水位波动预测中的效果和应用前景 | 湖泊水位波动 | 机器学习 | NA | NA | ANN, SVM, ANFIS, WA-ANN, WA-ANFIS, WA-SVM, GEP, GP, ELM, DL | 水文数据 | NA | NA | NA | NA | NA |