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 15781 - 15800 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 15781 | 2025-10-07 |
A case for the use of deep learning algorithms for individual and population level assessments of mental health disorders: Predicting depression among China's elderly
2025-Jan-15, Journal of affective disorders
IF:4.9Q1
DOI:10.1016/j.jad.2024.09.147
PMID:39321977
|
研究论文 | 使用机器学习算法预测中国老年人群抑郁风险因素 | 首次在中国大型代表性老年数据库中应用机器学习方法，从整体和个体层面预测抑郁风险因素 | 需要专业临床输入的进一步研究来推进该领域 | 预测中国老年人群抑郁风险因素 | 中国老年人 | 机器学习 | 精神健康疾病 | 机器学习算法 | 深度学习算法 | 调查问卷数据 | 符合纳入标准的CHARLS第四波参与者 | NA | NA | NA | NA |
| 15782 | 2025-10-07 |
AI-luminating Artificial Intelligence in Inflammatory Bowel Diseases: A Narrative Review on the Role of AI in Endoscopy, Histology, and Imaging for IBD
2024-12-05, Inflammatory bowel diseases
IF:4.5Q1
DOI:10.1093/ibd/izae030
PMID:38452040
|
综述 | 本文综述了人工智能在炎症性肠病内窥镜、组织学和影像学检查中的应用现状与前景 | 首次系统梳理AI技术在IBD多模态诊断工具（内窥镜、组织学、影像学）中的整合应用，并指明未来研究方向 | 现有文献存在固有局限性且存在知识缺口，尚未能实现向主流临床工具的转化 | 评估人工智能在炎症性肠病诊疗中的潜在价值，总结当前认知并确定研究空白 | 炎症性肠病（IBD）相关的内窥镜、组织学和影像学数据 | 数字病理学 | 炎症性肠病 | 深度学习, 影像组学 | NA | 内窥镜图像, 组织学切片, 医学影像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 15783 | 2025-10-07 |
Estimating the distribution of numerosity and non-numerical visual magnitudes in natural scenes using computer vision
2024-Dec-03, Psychological research
DOI:10.1007/s00426-024-02064-2
PMID:39625570
|
研究论文 | 利用计算机视觉算法估计自然场景中数量和非数值视觉特征的分布规律 | 首次设计并实施了一个原创流程，用于估计大规模真实图像数据集中数量和非数值特征的分布 | 未明确说明使用的具体数据集规模和图像来源的局限性 | 研究自然场景中数量感知的统计规律及其与非数值视觉特征的相关性 | 自然场景图像中的物体数量和非数值视觉特征 | 计算机视觉 | NA | 计算机视觉算法 | 深度学习神经网络 | 图像 | 包含数千张真实图像的大规模数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 15784 | 2025-10-07 |
Spatiotemporal profiling defines persistence and resistance dynamics during targeted treatment of melanoma
2024-Feb-05, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2024.02.02.577085
PMID:38370717
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研究论文 | 本研究通过空间转录组学和深度学习分析，揭示了BRAF突变黑色素瘤靶向治疗中的细胞持续状态和耐药性动态机制 | 首次结合空间转录组学和深度学习技术，在患者来源异种移植模型中解析黑色素瘤治疗过程中的克隆谱系演变和时空动态 | 研究基于患者来源异种移植模型，可能与实际患者肿瘤微环境存在差异 | 阐明黑色素瘤靶向治疗中细胞持续状态和耐药性形成的时空动态机制 | BRAF突变黑色素瘤细胞和患者来源异种移植模型 | 数字病理学 | 黑色素瘤 | 空间转录组学, 深度学习, 组织病理学分析 | 深度学习模型 | 空间转录组数据, 组织病理学切片图像 | 患者来源异种移植模型样本 | NA | NA | NA | NA |
| 15785 | 2025-10-07 |
Assessment of Protein-Protein Docking Models Using Deep Learning
2024, Methods in molecular biology (Clifton, N.J.)
DOI:10.1007/978-1-0716-3985-6_10
PMID:38987469
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综述 | 本文综述了蛋白质对接模型评估方法的最新进展，特别关注深度学习在多种网络架构中的应用 | 将深度学习技术应用于蛋白质对接模型评估，探索了多种网络架构在此领域的应用 | NA | 评估蛋白质-蛋白质对接模型的准确性 | 蛋白质复合物结构模型 | 生物信息学 | NA | X射线晶体学,冷冻电子显微镜 | 深度学习 | 蛋白质结构数据 | NA | NA | 多种网络架构 | NA | NA |
| 15786 | 2025-10-07 |
Refinement of Docked Protein-Protein Complexes Using Repulsive Scaling Replica Exchange Simulations
2024, Methods in molecular biology (Clifton, N.J.)
DOI:10.1007/978-1-0716-3985-6_15
PMID:38987474
|
研究论文 | 本文介绍了一种使用排斥缩放副本交换模拟方法优化蛋白质-蛋白质复合物结构预测的技术 | 开发了基于副本交换的新方案，通过在各个副本模拟中应用不同水平的蛋白质间排斥偏置来改进对接结果 | NA | 改进蛋白质-蛋白质复合物结构的预测精度和自由能评分 | 蛋白质-蛋白质复合物结构 | 计算生物学 | NA | 分子动力学模拟，副本交换分子动力学 | RS-REMD | 蛋白质结构数据 | 两个示例应用 | NA | NA | 结构改进，自由能评分 | NA |
| 15787 | 2025-10-07 |
Exploiting the Role of Features for Antigens-Antibodies Interaction Site Prediction
2024, Methods in molecular biology (Clifton, N.J.)
DOI:10.1007/978-1-0716-3985-6_16
PMID:38987475
|
研究论文 | 本研究应用HSS-PPI混合方法预测抗体-抗原相互作用位点，通过层次化表示和图形卷积网络对氨基酸进行分类 | 采用层次化蛋白质表示方法，结合多种物理化学和结构特征，使用图卷积网络进行抗体相互作用位点预测 | NA | 开发计算方法来预测抗体与抗原的相互作用位点，以替代昂贵的实验方法 | 抗体蛋白质及其与抗原的相互作用位点 | 生物信息学 | NA | 图卷积网络，蛋白质结构分析 | GCN | 蛋白质序列和结构数据 | NA | NA | 图卷积网络 | 标准评估指标 | NA |
| 15788 | 2025-03-04 |
[The 30-Year History of the Japan-Korea Joint Meeting on Medical Physics]
2024, Igaku butsuri : Nihon Igaku Butsuri Gakkai kikanshi = Japanese journal of medical physics : an official journal of Japan Society of Medical Physics
DOI:10.11323/jjmp.44.3_40
PMID:40024769
|
评论 | 本文回顾了日本-韩国医学物理联合会议30年的历史，探讨了会议对两国医学物理学家交流与合作的贡献 | 详细记录了日本-韩国医学物理联合会议的30年发展历程，并分析了会议对医学物理领域的推动作用 | 文章主要关注日本和韩国的医学物理合作，未涉及其他国家的类似合作 | 回顾日本-韩国医学物理联合会议的历史，探讨其对医学物理领域的贡献 | 日本和韩国的医学物理学家及其合作 | 医学物理 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 15789 | 2025-03-03 |
COS-DeformDeep: Adaptive 2T2D spectral feature extraction method for improving the component identification performance in mixtures based on handheld Raman technology
2025-Apr-08, Analytica chimica acta
IF:5.7Q1
DOI:10.1016/j.aca.2025.343773
PMID:40021327
|
研究论文 | 提出了一种名为COS-DeformDeep的新方法，用于增强和提取手持拉曼光谱混合物成分识别中的光谱特征 | 结合同步双迹二维相关光谱（2T2D-COS）和可变形卷积（DCNs），提高了深度学习模型在相关峰区域几何变形适应性，从而增强了2T2D-COS中的光谱特征提取能力 | NA | 提高手持拉曼光谱技术在混合物成分识别中的性能 | 乙醇、双丙酮醇和组氨酸三种物质，体积重量比范围为2%到20% | 光谱分析 | NA | 拉曼光谱 | 可变形卷积（DCNs） | 光谱数据 | 三个混合物数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 15790 | 2025-10-07 |
Performance of AI-Enabled Electrocardiogram in the Prediction of Metabolic Dysfunction-Associated Steatotic Liver Disease
2025-Mar, Clinical gastroenterology and hepatology : the official clinical practice journal of the American Gastroenterological Association
IF:11.6Q1
DOI:10.1016/j.cgh.2024.08.009
PMID:39209186
|
研究论文 | 本研究开发了一种基于深度学习的AI心电图模型，用于预测代谢功能障碍相关脂肪肝病 | 首次使用12导联心电图数据和卷积神经网络来检测MASLD，为非侵入性筛查提供了新方法 | 回顾性研究设计，外部验证队列表现有所下降 | 探索AI心电图模型在识别代谢功能障碍相关脂肪肝病方面的性能 | 明尼苏达州奥姆斯特德县1996-2019年间诊断为MASLD的成年患者 | 数字病理 | 代谢功能障碍相关脂肪肝病 | 心电图 | CNN | 心电图信号 | 3468例MASLD病例和25407例对照 | NA | 卷积神经网络 | AUC | NA |
| 15791 | 2024-12-21 |
Predicting Intracerebral Hemorrhage Outcomes Using Deep Learning Models to Extract Head CT Imaging Features
2025-Mar, Academic radiology
IF:3.8Q1
DOI:10.1016/j.acra.2024.12.019
PMID:39701844
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 15792 | 2025-03-03 |
A hybrid multi model artificial intelligence approach for glaucoma screening using fundus images
2025-Feb-27, NPJ digital medicine
IF:12.4Q1
DOI:10.1038/s41746-025-01473-w
PMID:40016437
|
研究论文 | 本文提出了一种基于人工智能的混合多模型方法，用于通过眼底图像进行青光眼筛查 | 使用六个轻量级深度学习模型（总大小：110 MB）分析眼底图像，以识别早期结构变化，如视盘凹陷、出血和神经纤维层缺陷 | 在真实世界测试中，独立二元青光眼分类模型的灵敏度下降至0.5652，而完整AI-GS网络的灵敏度保持在0.8053 | 开发一种高效且准确的人工智能方法，用于青光眼的早期筛查 | 眼底图像 | 计算机视觉 | 青光眼 | 深度学习 | 混合多模型 | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 15793 | 2025-03-03 |
A deep learning based ultrasound diagnostic tool driven by 3D visualization of thyroid nodules
2025-Feb-27, NPJ digital medicine
IF:12.4Q1
DOI:10.1038/s41746-025-01455-y
PMID:40016505
|
研究论文 | 本研究开发了一种基于深度学习的两阶段框架，利用动态超声视频进行甲状腺结节诊断的工具TNVis，通过三维可视化提高诊断准确性 | 利用动态超声视频和三维可视化技术，开发了一种新的甲状腺结节诊断工具TNVis，显著提高了放射科医生的诊断能力 | NA | 提高甲状腺结节的诊断准确性 | 甲状腺结节 | 计算机视觉 | 甲状腺疾病 | 深度学习 | 两阶段深度学习框架 | 动态超声视频 | 4569例病例 | NA | NA | NA | NA |
| 15794 | 2025-03-03 |
Simultaneous profiling of ac4C and m5C modifications from nanopore direct RNA sequencing
2025-Feb-13, International journal of biological macromolecules
IF:7.7Q1
DOI:10.1016/j.ijbiomac.2025.140863
PMID:39954891
|
研究论文 | 本研究开发了一种名为modCnet的深度学习框架，利用纳米孔直接RNA测序技术同时识别ac4C和m5C修饰 | 首次实现了从纳米孔直接RNA测序数据中同时进行ac4C和m5C修饰的从头识别 | 需要进一步验证在更广泛生物样本中的应用效果 | 研究RNA修饰（ac4C和m5C）在mRNA稳定性和翻译效率中的作用 | 人类细胞系中的mRNA | 生物信息学 | NA | 纳米孔直接RNA测序 | 深度学习框架（modCnet） | RNA测序数据 | 人类细胞系中的mRNA样本 | NA | NA | NA | NA |
| 15795 | 2025-10-07 |
Enhancing repeatability of follicle counting with deep learning reconstruction high-resolution MRI in PCOS patients
2025-Jan-07, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-84812-3
PMID:39775101
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研究论文 | 本研究通过深度学习重建高分辨率MRI技术提升多囊卵巢综合征患者卵泡计数的可重复性 | 首次将深度学习重建技术应用于单次激发快速自旋回波序列，有效补偿图像噪声并提高卵泡检测的可重复性 | 样本量较小（仅22名PCOS患者），且仅由一名观察者评估主观噪声 | 提高PCOS诊断中卵泡计数的准确性和可重复性 | 多囊卵巢综合征患者的卵巢MRI图像 | 医学影像分析 | 多囊卵巢综合征 | PROPELLER MRI, SSFSE T2加权序列, 深度学习重建 | 深度学习 | MRI图像 | 22名PCOS患者 | NA | NA | 模糊伪影, 主观噪声, 卵泡显着性, FNPO评估可重复性 | NA |
| 15796 | 2025-10-07 |
Clinical utility of receptor status prediction in breast cancer and misdiagnosis identification using deep learning on hematoxylin and eosin-stained slides
2024-Dec-20, Communications medicine
IF:5.4Q1
DOI:10.1038/s43856-024-00695-5
PMID:39706861
|
研究论文 | 本研究开发了一种基于深度学习的系统，能够从H&E染色切片预测乳腺癌受体状态并识别误诊病例 | 首次利用H&E染色切片通过深度学习预测乳腺癌分子标志物状态，并验证其在临床误诊识别中的实用性 | 研究基于多中心数据集但仍需更大规模验证，系统性能可能受切片质量影响 | 开发基于H&E切片的乳腺癌受体状态预测工具，提升诊断准确性和效率 | 乳腺癌患者的数字化H&E染色切片 | 数字病理学 | 乳腺癌 | H&E染色，免疫组织化学，荧光原位杂交 | 深度学习 | 病理图像 | 6个独立队列的7,950名患者的19,845张切片 | NA | NA | 特异性，阳性预测值 | NA |
| 15797 | 2025-10-07 |
Synthesizing Contrast-Enhanced MR Images from Noncontrast MR Images Using Deep Learning
2024-03-07, AJNR. American journal of neuroradiology
DOI:10.3174/ajnr.A8107
PMID:38453408
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研究论文 | 使用深度学习从非对比MR图像合成虚拟对比增强MR图像 | 开发了名为T1c-ET的残差初始密集网络，能够同时合成虚拟对比增强T1加权图像并分割肿瘤增强部分 | 研究仅基于脑肿瘤分割挑战赛数据集，需要进一步验证在其他临床场景的泛化能力 | 通过深度学习减少钆对比剂在原发性脑肿瘤评估中的使用需求 | 原发性脑肿瘤患者 | 医学影像分析 | 脑肿瘤 | 磁共振成像 | 深度学习 | MR图像 | 335名受试者用于训练验证，125名受试者用于测试 | NA | 残差初始密集网络 | 结构相似性指数, 峰值信噪比, 归一化均方误差, Fleiss kappa值, 3点Likert量表评分 | NA |
| 15798 | 2025-10-07 |
A multitask approach for automated detection and segmentation of thyroid nodules in ultrasound images
2024-03, Computers in biology and medicine
IF:7.0Q1
DOI:10.1016/j.compbiomed.2024.107974
PMID:38244471
|
研究论文 | 提出一种多任务方法用于甲状腺结节超声图像的自动检测和分割 | 将异常检测模块与UNet架构结合，实现同时检测可疑图像和分割潜在结节的多任务方法 | NA | 开发自动化甲状腺结节检测和分割方法以改善风险分层 | 甲状腺结节超声图像 | 计算机视觉 | 甲状腺癌 | 超声成像 | 深度学习 | 图像 | 280名患者的9888张超声图像 | NA | UNet | F1分数,Dice相似系数 | NA |
| 15799 | 2025-10-07 |
Deep Learning and Geriatric Mental Health
2024-03, The American journal of geriatric psychiatry : official journal of the American Association for Geriatric Psychiatry
DOI:10.1016/j.jagp.2023.11.008
PMID:38142162
|
综述 | 本文旨在帮助临床医生理解深度学习的基本概念及其在老年精神健康领域的早期应用 | 将深度学习术语和原理与老年精神病学的临床应用需求相结合进行系统性阐述 | 仅提供基础概念和应用概述，缺乏具体技术细节和实证研究数据 | 促进临床医生对深度学习在老年精神健康领域应用的理解 | 老年精神健康领域的临床医生和研究人员 | 机器学习 | 老年疾病 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 15800 | 2025-10-07 |
Test Retest Reproducibility of Organ Volume Measurements in ADPKD Using 3D Multimodality Deep Learning
2024-03, Academic radiology
IF:3.8Q1
DOI:10.1016/j.acra.2023.09.009
PMID:37798206
|
研究论文 | 本研究开发了一种基于3D多模态深度学习的方法，用于提高ADPKD患者器官体积测量的可重复性 | 首次利用所有MRI脉冲序列进行多模态深度学习，通过异常值分析和测量平均来降低器官体积测量变异性 | 样本量相对有限（19名ADPKD患者进行重测评估） | 降低ADPKD患者MRI器官体积测量的变异性 | 常染色体显性多囊肾病（ADPKD）患者 | 医学影像分析 | 肾脏疾病 | MRI多序列成像（T1, T2, SSFP, DWI, CT） | 深度学习 | 3D医学影像 | 413名受试者用于训练/验证，19名ADPKD患者用于重测评估 | nnU-net | nnU-net | Dice相似系数, Jaccard指数, 平均表面距离, Hausdorff距离, AUC | NA |