深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 32373 篇文献，本页显示第 14821 - 14840 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 14821 | 2025-03-26 |
Effectiveness Evaluation for Clinical Depression Detection Using Deep Learning Based Synthetic House-Tree-Person Test
2025-Mar-24, IEEE journal of biomedical and health informatics
IF:6.7Q1
DOI:10.1109/JBHI.2025.3553502
PMID:40126963
|
研究论文 | 本文介绍了一种基于深度学习的合成屋树人测试（S-HTP）的抑郁症检测方法DeHTP，旨在减少诊断过程中的主观影响 | 提出了一种无需人际互动的灵活便捷的抑郁症检测方法DeHTP，其性能优于传统的人工S-HTP分析，并揭示了22个与抑郁症相关的绘图特征 | 方法的有效性可能受到分析师专业能力的限制 | 开发一种基于深度学习的抑郁症检测方法，以减少诊断过程中的主观影响 | 抑郁症患者 | 数字病理学 | 抑郁症 | 深度学习 | DeHTP | 图像 | 基于先前研究中与抑郁症相关的50个结论的指南 | NA | NA | NA | NA |
| 14822 | 2025-03-26 |
Deep Learning-Assisted Diagnosis of Placenta Accreta Spectrum Using the DenseNet-121 Model: A Multicenter, Retrospective Study
2025-Mar-24, Journal of imaging informatics in medicine
DOI:10.1007/s10278-025-01475-w
PMID:40128503
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研究论文 | 探讨基于MRI的深度学习成像在预测高风险孕妇胎盘植入谱（PAS）中的诊断价值 | 使用DenseNet-121模型进行深度学习辅助诊断，与传统临床模型或机器学习放射组学模型相比表现出更好的性能 | 研究为回顾性设计，样本量相对较小（263例患者） | 评估深度学习模型在预测胎盘植入谱（PAS）中的诊断效能 | 高风险孕妇中的疑似胎盘植入患者 | 数字病理 | 胎盘植入谱（PAS） | MRI成像 | DenseNet-121, SVM, KNN, RF, LGBM | 医学影像 | 263例患者（170例训练集，93例外部验证集） | NA | NA | NA | NA |
| 14823 | 2025-03-26 |
Augmenting atmospheric turbulence effects on thermal-adapted deep object detection models
2025-Mar-22, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-86830-1
PMID:40121214
|
research paper | 本文探讨了大气湍流图像增强技术在提高热适应和基于深度学习的物体检测模型在大气湍流条件下的准确性和鲁棒性方面的有效性 | 研究了三种不同的基于近似的湍流模拟器（几何、Zernike-based和P2S）生成的湍流训练和测试数据集，并评估了三种最先进的深度学习物体检测模型（RTMDet-x、DINO-4scale和YOLOv8-x）在这些数据集上的性能 | NA | 提高物体检测模型在大气湍流条件下的准确性和鲁棒性 | 热适应和基于深度学习的物体检测模型 | computer vision | NA | turbulence image augmentation techniques | RTMDet-x, DINO-4scale, YOLOv8-x | image | NA | NA | NA | NA | NA |
| 14824 | 2025-03-26 |
High-resolution image reflection removal by Laplacian-based component-aware transformer
2025-Mar-22, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-94464-6
PMID:40121298
|
research paper | 提出了一种基于Laplacian金字塔和transformer的高分辨率图像反射去除框架LapCAT | 利用Laplacian金字塔网络去除高频反射模式，并通过反射感知的多头自注意力机制设计组件可分离transformer块（CSTB） | NA | 解决高分辨率图像反射去除问题，提升照片拍摄质量和场景理解 | 高分辨率图像中的反射模式 | computer vision | NA | Laplacian金字塔网络，transformer | transformer (CSTB) | image | 多个基准数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 14825 | 2025-10-07 |
Protocol to infer off-target effects of drugs on cellular signaling using interactome-based deep learning
2025-Mar-21, STAR protocols
IF:1.3Q4
DOI:10.1016/j.xpro.2024.103573
PMID:39823233
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研究论文 | 提出基于相互作用组深度学习推断药物细胞信号传导脱靶效应的实验方案 | 首次将人工神经网络与相互作用组数据结合，系统性地预测药物转录活性并解释脱靶作用机制 | 仅以lestaurtinib在A375细胞系中的FOXM1脱靶效应作为案例研究，需要进一步验证通用性 | 理解药物作用机制并预测其脱靶效应 | 药物-靶标相互作用及细胞转录反应 | 机器学习 | NA | 相互作用组分析，转录活性检测 | 人工神经网络 | 转录组数据，相互作用组数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 14826 | 2025-03-26 |
4D-ONIX for reconstructing 3D movies from sparse X-ray projections via deep learning
2025-Mar-21, Communications engineering
DOI:10.1038/s44172-025-00390-w
PMID:40119014
|
research paper | 提出了一种基于深度学习的4D-ONIX方法，用于从极少数X射线投影中重建3D电影 | 结合X射线与物质相互作用的计算物理模型和最先进的深度学习方法，能够从极少数投影中高质量重建4D信息 | 需要验证在更广泛实验条件下的适用性 | 解决从稀疏投影重建4D信息的挑战 | 水滴碰撞模拟和增材制造实验数据 | 计算机视觉 | NA | X射线多投影成像 | 深度学习 | X射线投影图像 | 模拟水滴碰撞和增材制造实验数据，每个时间戳仅2-3个投影 | NA | NA | NA | NA |
| 14827 | 2025-03-26 |
The artificial intelligence revolution in gastric cancer management: clinical applications
2025-Mar-21, Cancer cell international
IF:5.3Q1
DOI:10.1186/s12935-025-03756-4
PMID:40119433
|
review | 本文全面回顾了人工智能算法在胃癌管理中的最新研究现状和应用 | 人工智能技术，特别是机器学习和深度学习，在胃癌的诊断、治疗和预后评估中带来了前所未有的创新和突破 | 目前大多数基于AI的模型尚未在临床实践中广泛应用 | 探讨人工智能技术在胃癌临床管理中的应用及其潜力 | 胃癌 | digital pathology | gastric cancer | machine learning, deep learning | NA | image, text | NA | NA | NA | NA | NA |
| 14828 | 2025-03-26 |
Nomogram to predict 1-year cognitive decline after stent placement for unruptured intracranial aneurysms
2025-Mar-21, iScience
IF:4.6Q1
DOI:10.1016/j.isci.2025.111839
PMID:40124476
|
研究论文 | 开发了一种深度学习放射组学列线图（DLRN）用于预测未破裂颅内动脉瘤支架置入术后1年认知功能下降 | 首次结合治疗后DWI和临床特征，利用深度学习放射组学方法构建预测模型 | 样本量相对有限（526例），且前瞻性队列样本量较小（108例） | 预测未破裂颅内动脉瘤支架置入术后认知功能下降风险 | 接受支架置入术治疗的未破裂颅内动脉瘤患者 | 数字病理学 | 颅内动脉瘤 | 扩散加权磁共振成像（DWI） | 深度学习放射组学列线图（DLRN） | 医学影像 | 526例患者（训练队列251例，外部验证队列167例，前瞻性队列108例） | NA | NA | NA | NA |
| 14829 | 2025-03-26 |
CSEA-Net: A channel-spatial enhanced attention network for lung tumor segmentation on CT images
2025-Mar-21, iScience
IF:4.6Q1
DOI:10.1016/j.isci.2025.111974
PMID:40124480
|
研究论文 | 介绍了一种名为CSEA-Net的深度学习模型，用于在CT图像上自动分割肺结节 | 提出了结合双分支通道-空间特征增强网络和坐标注意力机制的深度学习架构，以提高对小且轮廓不清的肺结节的分割精度 | 未提及具体的数据集限制或模型在特定条件下的性能下降情况 | 提高肺结节分割的效率和准确性，以辅助肺癌的早期检测 | CT图像中的肺结节 | 数字病理 | 肺癌 | 深度学习 | CSEA-Net（结合双分支通道-空间特征增强网络和坐标注意力机制的CNN） | CT图像 | 多个公开数据集（未提及具体数量） | NA | NA | NA | NA |
| 14830 | 2025-03-26 |
Inference for Log-Gaussian Cox Point Processes using Bayesian Deep Learning: Application to Human Oral Microbiome Image Data
2025-Mar-18, ArXiv
PMID:40034134
|
研究论文 | 本文提出了一种基于贝叶斯深度学习的无似然推断方法，用于对数高斯考克斯点过程（LGCPs）的参数估计，并应用于人类口腔微生物图像数据分析 | 使用BayesFlow方法和可逆神经网络近似感兴趣参数的后验分布，实现了计算效率的大幅提升 | 方法在高维情况下可能仍面临计算挑战 | 开发一种计算高效的方法来量化空间点模式中的聚集现象 | 人类口腔微生物生物膜图像 | 机器学习 | NA | BayesFlow方法 | 可逆神经网络 | 图像 | 两个不同的口腔微生物生物膜图像 | NA | NA | NA | NA |
| 14831 | 2025-03-26 |
Attention-Enhanced Multi-Task Deep Learning Model for Classification and Segmentation of Esophageal Lesions
2025-Mar-18, ACS omega
IF:3.7Q2
DOI:10.1021/acsomega.4c10763
PMID:40124037
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research paper | 提出了一种新型多任务深度学习模型，用于食管病变的分类和分割，以辅助内窥镜医师进行诊断 | 结合分类和分割任务，采用MobileNetV2架构并增强互注意力模块，显著提升模型性能 | 模型设计并非替代内窥镜医师，而是辅助其修正错误预测，需额外支持信息 | 提高食管病变的自动诊断准确率，辅助内窥镜医师减轻工作负担并提升诊断精度 | 食管病变 | digital pathology | esophageal cancer | deep learning | MobileNetV2 with mutual attention module | image | 三个数据集：Early Esophageal Cancer (EEC)、CVC-ClinicDB和KVASIR | NA | NA | NA | NA |
| 14832 | 2025-10-07 |
Automatic medical imaging segmentation via self-supervising large-scale convolutional neural networks
2025-Mar, Radiotherapy and oncology : journal of the European Society for Therapeutic Radiology and Oncology
IF:4.9Q1
DOI:10.1016/j.radonc.2025.110711
PMID:39798701
|
研究论文 | 本研究开发了一种基于自监督学习的大规模卷积神经网络，用于医学图像分割 | 采用掩码图像建模和稀疏子流形卷积进行自监督预训练，设计了不同规模的稀疏子流形U-Net架构 | NA | 开发鲁棒的医学图像分割模型，减少对标注数据的依赖 | CT、MRI和PET医学影像数据 | 医学影像分析 | 癌症 | 自监督学习，掩码图像建模 | CNN | 医学影像 | 多中心CT数据集和TotalSegmentator数据集 | NA | U-Net, Sparse Submanifold U-Net (SS-UNet) | Dice Similarity Coefficient (DSC), Surface Dice Coefficient (SDC) | NA |
| 14833 | 2025-03-26 |
Detection of deterministic and chaotic signals on the basis of the LSTM model training results
2025-Mar-01, Chaos (Woodbury, N.Y.)
DOI:10.1063/5.0224768
PMID:40131283
|
研究论文 | 本文提出了一种基于LSTM模型训练结果的信号分类新方法，用于检测动态信号中的混沌行为 | 该方法基于学习确定性行为比混沌行为更容易的假设，利用简单的LSTM神经网络计算信号中的'混沌量'，无需预先训练数据 | 方法的有效性仅在公开可用的混沌和确定性信号数据集上进行了验证，可能需要更多样化的数据集进一步测试 | 提供一种替代传统LLE计算的混沌信号检测方法 | 动态信号（混沌和确定性信号） | 机器学习 | NA | LSTM神经网络 | LSTM | 动态信号数据 | 公开可用的混沌和确定性信号数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 14834 | 2025-10-07 |
Human sleep position classification using a lightweight model and acceleration data
2025-Feb-10, Sleep & breathing = Schlaf & Atmung
DOI:10.1007/s11325-025-03247-w
PMID:39928075
|
研究论文 | 本研究开发了一种基于轻量级深度学习模型的便携式可穿戴设备，用于监测12种睡眠姿势 | 提出了结合1D-CNN和LSTM的轻量级模型AnpoNet，使用单个加速度计实现多姿势睡眠监测，适用于家庭环境 | 样本量较小（15名参与者），监测时间较短（每种姿势仅记录1分钟），需要更大规模和更长期的验证 | 开发便携式睡眠姿势监测系统，帮助胃食管反流病患者改善睡眠质量和反流症状 | 15名参与者的睡眠姿势数据 | 机器学习 | 胃食管反流病 | 加速度计数据采集 | CNN, LSTM | 加速度数据 | 15名参与者，12种睡眠姿势各记录1分钟，采样频率50Hz | NA | 1D-CNN结合LSTM，使用BN和Dropout优化 | 准确率, F1分数 | NA |
| 14835 | 2025-03-26 |
Artificial Intelligence and Early Detection of Breast, Lung, and Colon Cancer: A Narrative Review
2025-Feb, Cureus
DOI:10.7759/cureus.79199
PMID:40125138
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综述 | 本文综述了人工智能在乳腺癌、肺癌和结肠癌早期检测中的应用及其革命性影响 | 强调了深度学习算法在提高癌症筛查敏感性和精确度方面的创新应用，特别是在乳腺癌风险分层和治疗规划、结肠癌息肉检测以及肺癌早期筛查中的进展 | 面临数据标准化、模型泛化及临床工作流程整合等挑战，需通过协作研究、增强数据集多样性和提高AI模型可解释性来解决 | 探讨人工智能如何优化乳腺癌、肺癌和结肠癌的早期检测与诊断流程 | 乳腺癌、肺癌和结肠癌的筛查与诊断 | 数字病理学 | 乳腺癌、肺癌、结肠癌 | 深度学习 | CNN | 影像数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 14836 | 2025-10-07 |
A differentiable Gillespie algorithm for simulating chemical kinetics, parameter estimation, and designing synthetic biological circuits
2025-Jan-21, ArXiv
PMID:39398212
|
研究论文 | 本文开发了一种可微分的Gillespie算法，用于模拟化学动力学、参数估计和设计合成生物电路 | 利用深度学习突破开发了完全可微分的Gillespie算法变体，通过平滑函数近似原始算法中的不连续操作 | NA | 开发可微分算法用于化学动力学模拟、参数学习和生物网络设计 | 化学反应网络和基因启动子 | 机器学习 | NA | Gillespie算法，深度学习 | NA | mRNA表达水平测量数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 14837 | 2025-10-07 |
Automated CT image prescription of the gallbladder using deep learning: Development, evaluation, and health promotion
2025 Jan-Dec, Acute medicine & surgery
IF:1.5Q2
DOI:10.1002/ams2.70049
PMID:40018053
|
研究论文 | 开发基于深度学习的全自动胆囊CT图像识别系统，用于急性胆囊炎的快速诊断 | 首个针对急性胆囊炎的完全自动化CT图像诊断系统，结合多种深度学习模型和后处理技术 | 需要进一步临床验证，样本量相对有限 | 开发辅助临床医生快速评估需胆囊切除术的急性胆囊炎的自动化系统 | 急性胆囊炎患者和对照组参与者的CT图像 | 计算机视觉 | 急性胆囊炎 | CT成像 | CNN | 医学图像 | 250名急性胆囊炎患者和270名对照参与者 | NA | VGG-16, U-Net | 准确率, 灵敏度, 特异性 | NA |
| 14838 | 2025-03-26 |
Artificial intelligence in obstructive sleep apnea: A bibliometric analysis
2025 Jan-Dec, Digital health
IF:2.9Q2
DOI:10.1177/20552076251324446
PMID:40123882
|
研究论文 | 通过文献计量分析探讨人工智能在阻塞性睡眠呼吸暂停(OSA)中的应用现状、趋势及未来方向 | 首次使用VOSviewer和Citespace对OSA领域AI应用进行全面的文献计量分析，揭示了研究热点和发展趋势 | 仅基于Web of Science数据库，可能遗漏其他重要文献来源 | 探索人工智能在阻塞性睡眠呼吸暂停领域的应用现状和发展趋势 | 2011-2024年间发表的867篇关于AI在OSA中应用的文献 | 数字病理学 | 阻塞性睡眠呼吸暂停 | 文献计量分析 | NA | 文献数据 | 867篇文献 | NA | NA | NA | NA |
| 14839 | 2025-03-26 |
Artificial intelligence for Brugada syndrome diagnosis and gene variants interpretation
2025, American journal of cardiovascular disease
DOI:10.62347/YQHQ1079
PMID:40124093
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研究论文 | 本文综述了人工智能在Brugada综合征诊断和基因变异解释中的应用及其优势 | AI能够检测ECG中几乎所有BrS模式，甚至超越专家视觉能力，并在处理复杂数据时发现未分类的基因变异 | NA | 比较AI与训练有素的心脏病专家在BrS诊断中的能力，并探讨AI在BrS基因变异分类中的应用 | Brugada综合征（BrS）及其相关基因变异 | 机器学习 | 心血管疾病 | 深度学习 | 深度学习模型 | ECG数据、基因数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 14840 | 2025-03-26 |
Curvature estimation techniques for advancing neurodegenerative disease analysis: a systematic review of machine learning and deep learning approaches
2025, American journal of neurodegenerative disease
DOI:10.62347/DZNQ2482
PMID:40124352
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系统综述 | 本文系统评估了用于神经退行性疾病分析的曲率估计技术，包括经典数学方法、机器学习、深度学习和混合方法 | 突出了从经典方法向机器学习和深度学习的转变，特别是神经网络回归和卷积神经网络在复杂几何处理中的优势 | 仅分析了2010年至2023年的105篇研究论文，可能未涵盖早期或最新技术 | 评估曲率估计方法在神经退行性疾病分析中的应用，以支持诊断工具和干预措施的开发 | 神经退行性疾病中的脑结构变化 | 机器学习 | 神经退行性疾病 | 曲率估计技术 | 神经网络回归, CNN | 神经影像数据 | 105篇研究论文 | NA | NA | NA | NA |