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 12961 - 12980 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 12961 | 2025-04-27 |
Prediction of traffic accident risk based on vehicle trajectory data
2025, Traffic injury prevention
IF:1.6Q4
DOI:10.1080/15389588.2024.2402936
PMID:39570198
|
研究论文 | 本研究利用车辆轨迹数据开发了一个基于LSTM的交通事故风险预测模型 | 直接从低质量原始轨迹数据中提取事故相关危险状态特征，实现细粒度时间分辨率的事故概率预测 | NA | 进行精确的交通事故风险预测 | 城市道路和高速公路场景下的车辆轨迹数据 | 机器学习 | NA | 深度学习 | LSTM | 车辆轨迹数据 | 超过3000辆车的原始轨迹样本 | NA | NA | NA | NA |
| 12962 | 2025-10-07 |
Prediction of Bone Mineral Density based on Computer Tomography Images Using Deep Learning Model
2025, Gerontology
IF:3.1Q3
DOI:10.1159/000542396
PMID:39527924
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研究论文 | 开发基于多阶段深度学习模型自动测量椎体骨密度并预测骨质疏松症 | 提出多阶段深度学习模型实现椎体自动分割和骨密度预测，替代传统定量CT测量方法 | 样本来源单一（801名受试者），缺乏外部验证数据集 | 开发自动测量骨密度的深度学习模型以提高骨质疏松症诊断率 | 801名接受胸腹部配对CT和QCT扫描的受试者（410名男性，391名女性）及其2080个椎体 | 计算机视觉 | 骨质疏松症 | 计算机断层扫描（CT），定量计算机断层扫描（QCT） | 深度学习模型 | CT图像 | 801名受试者（23-84岁），2080个椎体（训练集1433个，验证集243个，测试集404个） | NA | 多阶段深度学习模型 | 准确率，精确率，召回率，F1分数，决定系数（R2） | NA |
| 12963 | 2025-10-07 |
Automatic segmentation and visualization of cortical and marrow bone in mandibular condyle on CBCT: a preliminary exploration of clinical application
2025-Jan, Oral radiology
IF:1.6Q3
DOI:10.1007/s11282-024-00780-4
PMID:39520662
|
研究论文 | 开发基于深度学习的下颌骨髁突皮质骨和骨髓自动分割方法，并探索其临床应用价值 | 提出改进的3D U-Net架构，同时分割皮质骨和骨髓，并开发了可视化定量分析系统辅助诊断 | 初步探索性研究，样本仅来自单一医疗集团的三家中心 | 开发下颌骨髁突自动分割方法并评估其临床应用潜力 | 下颌骨髁突的皮质骨和骨髓组织 | 医学影像分析 | 颞下颌关节疾病 | 锥形束CT成像 | 深度学习 | 3D医学影像 | 490例CBCT图像中的825个髁突样本，来自三家医疗中心 | NA | 3D U-Net | Dice相似系数, Hausdorff距离 | NA |
| 12964 | 2025-10-07 |
Expert level of detection of interictal discharges with a deep neural network
2025-Jan, Epilepsia
IF:6.6Q1
DOI:10.1111/epi.18164
PMID:39530797
|
研究论文 | 开发并验证用于检测脑电图痫样放电的深度神经网络，性能达到专家水平 | 首次将深度神经网络与多位专家在痫样放电检测方面进行系统性比较，并采用混合方法进行外部验证 | 样本量相对有限，专家间存在观察者间变异性 | 评估深度神经网络在脑电图痫样放电自动检测中的临床应用潜力 | 脑电图记录和痫样放电 | 医疗人工智能 | 癫痫 | 脑电图分析 | 深度神经网络 | 脑电图信号 | 内部验证：50例脑电图研究（22例有痫样放电，28例对照）；外部验证：174例脑电图研究 | NA | 深度神经网络 | 灵敏度，特异性，假阳性率，Cohen's κ，Fleiss' κ | NA |
| 12965 | 2025-10-07 |
Enhancing detection of various pancreatic lesions on endoscopic ultrasound through artificial intelligence: a basis for computer-aided detection systems
2025-Jan, Journal of gastroenterology and hepatology
IF:3.7Q2
DOI:10.1111/jgh.16814
PMID:39538430
|
研究论文 | 开发基于人工智能的计算机辅助检测系统，用于实时检测和分割内镜超声下的各种胰腺病变 | 首次针对内镜超声开发实时胰腺病变检测和分割的深度学习模型，为计算机辅助检测系统奠定基础 | 单中心研究，需要进一步验证和泛化研究 | 开发用于内镜超声的计算机辅助检测系统，减少操作者依赖性 | 胰腺病变（恶性肿瘤、神经内分泌肿瘤、良性囊肿、胰腺炎等） | 计算机视觉 | 胰腺疾病 | 内镜超声 | 深度学习模型 | 图像 | 165名患者的1497张内镜超声图像 | NA | NA | IoU, PPV, NPV, 准确率, ROC | NA |
| 12966 | 2025-04-27 |
Lymph Node Metastasis Prediction From In Situ Lung Squamous Cell Carcinoma Histopathology Images Using Deep Learning
2025-Jan, Laboratory investigation; a journal of technical methods and pathology
DOI:10.1016/j.labinv.2024.102187
PMID:39542104
|
研究论文 | 本研究利用深度学习模型从肺鳞状细胞癌组织病理学图像中预测淋巴结转移，提供了一种更准确和客观的诊断和预后方法 | 采用创新的技术如补丁似然直方图和词袋方法表示全切片图像特征，并使用ExtraTrees算法训练机器学习分类器，构建了名为LN_ISLUSCH的模型 | 需要更大和更多样化的队列来验证模型，并探索整合其他组学数据以提高预测准确性和临床实用性 | 预测肺鳞状细胞癌的淋巴结转移，提高病理诊断的精确性 | 肺鳞状细胞癌（LUSC）的原发肿瘤组织病理学图像 | 数字病理学 | 肺癌 | 深度学习、多实例学习、迁移学习 | ResNet-18、ExtraTrees算法 | 图像 | 来自Outdo-LUSC和癌症基因组图谱队列的全切片图像（WSIs） | NA | NA | NA | NA |
| 12967 | 2025-04-25 |
Retraction: Unreferenced English articles' translation quality-oriented automatic evaluation technology using sparse autoencoder under the background of deep learning
2025, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0322063
PMID:40267925
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 12968 | 2025-04-27 |
Elevator fault precursor prediction based on improved LSTM-AE algorithm and TSO-VMD denoising technique
2025, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0320566
PMID:40273057
|
研究论文 | 提出一种结合VMD、BILSTM和AEAM的电梯故障前兆预测方法，提升预测的稳定性和准确性 | 整合VMD、BILSTM和AEAM算法，提出VMD-BILSTM-AEAM模型，有效解决电梯运行数据中的特征冗余和噪声干扰问题 | 未提及模型在极端噪声环境下的表现或对其他类型机械故障的适用性 | 提升电梯故障前兆预测的准确性和稳定性 | 电梯运行参数（电流、电压、运行速度等） | 机器学习 | NA | VMD（变分模态分解）、BILSTM（双向长短期记忆网络）、AEAM（带注意力机制的自编码器） | VMD-BILSTM-AEAM | 时间序列数据 | 未明确提及具体样本数量，仅提到电梯运行参数数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 12969 | 2025-04-27 |
Leveraging deep learning models to increase the representation of nomadic pastoralists in health campaigns and demographic surveillance
2025, PLOS global public health
DOI:10.1371/journal.pgph.0004018
PMID:40273062
|
研究论文 | 本文提出了一种基于计算机视觉的方法，通过卫星图像自动定位游牧民族定居点，以提高健康服务和人口监测中的代表性 | 利用公开的道路和水基础设施数据，开发了一种新的训练策略，解决了标记定居点数据不足带来的性能差距 | 研究依赖于卫星图像的质量和分辨率，且模型在更大范围内的适用性尚未验证 | 提高游牧民族在健康服务和人口监测中的代表性 | 游牧民族定居点 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | 深度学习模型 | 卫星图像 | 约1,000个历史活跃定居点的卫星图像数据集，覆盖埃塞俄比亚奥莫河谷和肯尼亚桑布鲁县 | NA | NA | NA | NA |
| 12970 | 2025-04-27 |
N-Beats architecture for explainable forecasting of multi-dimensional poultry data
2025, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0320979
PMID:40273069
|
研究论文 | 本研究提出了一种新颖的N-BEATS架构应用，用于多维度家禽数据预测，并通过集成的可解释AI（XAI）框架增强了可解释性 | 首次将N-BEATS架构应用于家禽数据预测，并结合XAI框架提高模型的可解释性 | NA | 优化家禽生产中的预测分析，提升农场管理决策效率 | 家禽疾病诊断的多维数据 | 机器学习 | NA | 时间序列建模 | N-BEATS | 多元时间序列数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 12971 | 2025-04-27 |
Definer: A computational method for accurate identification of RNA pseudouridine sites based on deep learning
2025, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0320077
PMID:40273178
|
研究论文 | 提出了一种基于深度学习的计算方法Definer，用于准确识别RNA假尿苷位点 | 结合了NCP和One-hot两种序列编码方案，并利用CNN、GRU和Attention构建深度学习模型 | 仅针对三种物种（智人、酿酒酵母和小鼠）进行了测试 | 准确识别RNA假尿苷位点，以解释该修饰位点的功能机制 | RNA假尿苷位点 | 生物信息学 | NA | 深度学习 | CNN, GRU, Attention | RNA序列数据 | 三种物种（智人、酿酒酵母和小鼠）的基准数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 12972 | 2025-04-27 |
Intelligent recognition of human activities using deep learning techniques
2025, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0321754
PMID:40273193
|
research paper | 该研究利用深度学习技术，通过集成3D-AlexNet-RF和InceptionV3 Google-Net模型，提高了RGB视频中人类活动识别的准确性 | 采用集成方法结合两种深度学习模型的预测结果，显著提升了人类活动识别的性能 | 研究仅基于HMDB51数据集进行评估，可能在其他数据集上的泛化能力有待验证 | 提升人类活动识别（HAR）的准确性，以改善患者护理、增强安全监控和促进人机交互 | RGB视频中的人类活动 | computer vision | NA | 深度学习 | 3D-AlexNet-RF, InceptionV3 Google-Net | video | HMDB51数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 12973 | 2025-04-27 |
ToxDL 2.0: Protein toxicity prediction using a pretrained language model and graph neural networks
2025, Computational and structural biotechnology journal
IF:4.4Q2
DOI:10.1016/j.csbj.2025.04.002
PMID:40276117
|
研究论文 | 介绍了一种名为ToxDL 2.0的新型多模态深度学习模型，用于预测蛋白质毒性 | 整合了来自预训练语言模型和AlphaFold2的进化和结构信息，通过图卷积网络（GCN）模块、域嵌入模块和密集模块来预测蛋白质毒性 | 未提及具体局限性 | 开发高效的计算方法来预测蛋白质毒性，替代传统耗时、昂贵且劳动密集型的实验方法 | 蛋白质 | 机器学习 | NA | 预训练语言模型、AlphaFold2、图卷积网络（GCN） | GCN | 蛋白质序列和结构数据 | 原始非冗余测试集（2022年前的蛋白质序列）和独立非冗余测试集（2022年后的蛋白质序列） | NA | NA | NA | NA |
| 12974 | 2025-04-27 |
Frontotemporal dementia: a systematic review of artificial intelligence approaches in differential diagnosis
2025, Frontiers in aging neuroscience
IF:4.1Q2
DOI:10.3389/fnagi.2025.1547727
PMID:40276595
|
系统综述 | 本文系统综述了人工智能方法在额颞叶痴呆鉴别诊断中的应用 | 评估了当前机器学习模型在区分额颞叶痴呆与其他神经系统疾病中的优势和局限性，并提出了多模态数据整合的建议 | 样本量小、类别不平衡和缺乏标准化限制了模型的泛化能力 | 提高额颞叶痴呆的早期和准确鉴别诊断 | 额颞叶痴呆及其亚型与其他痴呆症（如阿尔茨海默病）的患者 | 自然语言处理 | 老年疾病 | 机器学习 | SVM, CNN | 神经影像和电生理数据 | 6,544名痴呆患者（包括2,984名额颞叶痴呆患者、3,437名阿尔茨海默病患者、103名轻度认知障碍患者和20名帕金森病痴呆或可能的路易体痴呆患者） | NA | NA | NA | NA |
| 12975 | 2025-04-27 |
Improving healthcare sustainability using advanced brain simulations using a multi-modal deep learning strategy with VGG19 and bidirectional LSTM
2025, Frontiers in medicine
IF:3.1Q1
DOI:10.3389/fmed.2025.1574428
PMID:40276738
|
research paper | 该研究提出了一种结合深度学习和集成学习方法的多模态方案，用于改进MRI上的脑肿瘤分类 | 结合预训练的VGG19网络、双向LSTM和LightGBM分类器，利用空间特征提取和序列依赖学习的互补优势 | 未提及具体的数据集规模或多样性限制 | 提高脑肿瘤分类的准确性和鲁棒性，以增强医疗成像诊断应用 | MRI图像中的脑肿瘤 | digital pathology | brain tumor | deep learning, ensemble learning | VGG19, Bidirectional LSTM, LightGBM | MRI images | NA | NA | NA | NA | NA |
| 12976 | 2025-04-27 |
CT-Based Lung Size Matching in Delayed Chest Closure for Systemic Sclerosis Lung Transplantation
2024-Dec, Clinical transplantation
IF:1.9Q3
DOI:10.1111/ctr.70041
PMID:39601250
|
research paper | 本研究探讨了系统性硬化症患者肺移植中延迟胸廓闭合的临床结果、风险因素及基于CT的肺大小匹配参数 | 首次在系统性硬化症患者中研究延迟胸廓闭合的临床结果，并利用深度学习算法自动计算CT影像中的肺和胸腔体积 | 研究为回顾性设计，样本量相对较小（92例患者） | 评估系统性硬化症患者肺移植中延迟胸廓闭合的临床效果和预测因素 | 92例接受双侧肺移植的系统性硬化症患者 | digital pathology | systemic sclerosis | CT成像和深度学习算法 | 深度学习算法（未指定具体模型） | CT影像和临床数据 | 92例系统性硬化症患者（年龄51±10岁，61%为女性） | NA | NA | NA | NA |
| 12977 | 2025-10-07 |
High-throughput optimized prime editing mediated endogenous protein tagging for pooled imaging of protein localization
2024-Sep-17, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2024.09.16.613361
PMID:39345511
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研究论文 | 开发了一种基于prime editing的高通量内源蛋白标记方法，用于并行研究蛋白质亚细胞定位 | 首次将prime editing与光学读出和测序结合，实现大规模蛋白质亚细胞定位的准确测量 | 仅验证了60种蛋白质的标记效率，尚未在不同细胞类型和环境扰动中广泛验证 | 开发能够大规模测量蛋白质亚细胞定位的技术方法 | 60种具有不同定位模式的内源蛋白质 | 计算生物学 | NA | prime editing, 原位pegRNA测序, 高通量深度学习图像分析 | 深度学习 | 图像, 测序数据 | 17,280个pegRNAs设计的文库，覆盖60种蛋白质 | NA | NA | 标记效率预测准确性 | NA |
| 12978 | 2025-10-07 |
A Multicenter Evaluation of the Impact of Therapies on Deep Learning-based Electrocardiographic Hypertrophic Cardiomyopathy Markers
2024-Mar-03, medRxiv : the preprint server for health sciences
DOI:10.1101/2024.01.15.24301011
PMID:38293023
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研究论文 | 本研究评估了两种肥厚型心肌病治疗方法对基于深度学习的AI-ECG检测指标的影响 | 首次使用AI-ECG模型评估不同HCM治疗方法（手术/经皮室间隔减容术与口服药物马瓦卡坦）对心电图生物标志物的影响 | 样本量相对有限，特别是马瓦卡坦治疗组仅36例患者，且为观察性研究 | 评估室间隔减容术和马瓦卡坦治疗对AI-ECG肥厚型心肌病检测指标的影响 | 接受室间隔减容术或马瓦卡坦治疗的肥厚型心肌病患者 | 医疗人工智能 | 心血管疾病 | 人工智能增强心电图 | 深度学习 | 心电图图像 | SRT组：耶鲁70例，克利夫兰100例，大西洋健康系统145例；马瓦卡坦组：耶鲁36例 | NA | NA | AI-ECG HCM评分，Wilcoxon符号秩检验 | NA |
| 12979 | 2025-10-07 |
EvoAI enables extreme compression and reconstruction of the protein sequence space
2024-Feb-23, Research square
DOI:10.21203/rs.3.rs-3930833/v1
PMID:38464127
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研究论文 | 开发了一种名为EvoAI的混合实验计算方法，能够极端压缩和重建蛋白质序列空间 | 结合EvoScan方法获取锚点和深度学习模型重建序列空间，无需同源或结构信息即可预测新型高适应性序列 | 方法依赖于能够与转录输出耦合的生物分子功能 | 探索蛋白质序列与功能关系，实现蛋白质序列空间的压缩和重建 | 阻遏蛋白及其高适应性序列空间 | 机器学习 | NA | 转录输出耦合技术 | 深度学习模型,大语言模型 | 蛋白质序列数据 | 82个锚点 | NA | NA | 压缩比 | NA |
| 12980 | 2025-10-07 |
From the diagnosis of infectious keratitis to discriminating fungal subtypes; a deep learning-based study
2023-12-14, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-023-49635-8
PMID:38097753
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研究论文 | 本研究开发基于深度学习的模型用于传染性角膜炎诊断及其真菌亚型区分 | 首次构建可同时实现传染性角膜炎诊断、细菌与真菌角膜炎区分、以及真菌丝状与酵母亚型鉴别的多任务深度学习系统 | 模型3对真菌亚型区分的准确率相对较低（77.5%），可能存在分类性能提升空间 | 通过人工智能技术改进传染性角膜炎的早期诊断和分类 | 传染性角膜炎患者及其裂隙灯照片 | 计算机视觉 | 眼科感染疾病 | 裂隙灯成像 | 深度学习模型 | 图像 | 977名患者的9329张裂隙灯照片 | NA | NA | 准确率 | NA |