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 15941 - 15960 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 15941 | 2025-02-28 |
Identification of an ANCA-associated vasculitis cohort using deep learning and electronic health records
2025-Apr, International journal of medical informatics
IF:3.7Q2
DOI:10.1016/j.ijmedinf.2025.105797
PMID:39864108
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研究论文 | 本研究利用深度学习和电子健康记录（EHR）识别ANCA相关性血管炎（AAV）病例，提出了一种比传统方法更准确的病例识别模型 | 首次使用深度学习模型分析EHR数据来识别AAV病例，相比传统基于规则的方法，能够发现更多遗漏的病例 | 模型在测试队列中的阳性预测值（PPV）较低（0.262），可能影响其在实际应用中的可靠性 | 开发一种基于深度学习的模型，用于从电子健康记录中准确识别ANCA相关性血管炎（AAV）病例 | 电子健康记录（EHR）中的临床文档 | 自然语言处理 | 血管炎 | 深度学习 | 分层注意力网络（HAN） | 文本 | 三个数据集分别包含6000、3008和7500个注释部分，测试队列包含2000个样本 | NA | NA | NA | NA |
| 15942 | 2025-02-28 |
Hip prosthesis failure prediction through radiological deep sequence learning
2025-Apr, International journal of medical informatics
IF:3.7Q2
DOI:10.1016/j.ijmedinf.2025.105802
PMID:39884035
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研究论文 | 本研究开发了基于多张连续X光片的人工智能模型，用于预测髋关节假体失败 | 首次结合时间序列和空间信息，利用多张连续X光片进行髋关节假体失败预测 | 外部验证集的样本量较小（14例患者），可能影响模型的泛化能力 | 开发基于多张连续X光片的人工智能模型，用于预测髋关节假体失败 | 224名患者的髋关节X光片序列 | 计算机视觉 | 骨科疾病 | 深度学习 | CNN（卷积神经网络）与GRU（门控循环单元）或LSTM（长短期记忆网络）结合 | X光片图像 | 224名患者的X光片序列，其中14名用于外部验证 | NA | NA | NA | NA |
| 15943 | 2025-02-28 |
Deep learning based prediction of depression and anxiety in patients with type 2 diabetes mellitus using regional electronic health records
2025-Apr, International journal of medical informatics
IF:3.7Q2
DOI:10.1016/j.ijmedinf.2025.105801
PMID:39889672
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研究论文 | 本研究开发并验证了一个深度学习模型REDAPM，利用区域电子健康记录（EHR）数据预测2型糖尿病患者中的抑郁和焦虑 | REDAPM模型首次整合了区域异构EHR数据，包括结构化和非结构化数据，捕捉临床事件的时间依赖性，显著提升了预测性能 | 研究依赖于特定区域（南京）的EHR数据，可能限制了模型的普适性 | 开发并验证一个深度学习模型，用于预测2型糖尿病患者中的抑郁和焦虑 | 2型糖尿病患者 | 机器学习 | 糖尿病 | 深度学习 | REDAPM | 电子健康记录（EHR）数据 | 内部验证数据集包含24,724名患者，外部验证数据集包含34,340名患者 | NA | NA | NA | NA |
| 15944 | 2025-02-03 |
A deep learning model for QRS delineation in organized rhythms during in-hospital cardiac arrest
2025-Apr, International journal of medical informatics
IF:3.7Q2
DOI:10.1016/j.ijmedinf.2025.105803
PMID:39891984
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研究论文 | 本文介绍了一种新的深度学习模型，用于在院内心脏骤停期间准确描绘有组织心律中的QRS复合波 | 提出了一种基于U-Net模型的深度学习方法，首次在心脏骤停心律中测试并准确描绘QRS复合波 | 未提及具体局限性 | 提高在院内心脏骤停期间QRS复合波的准确描绘，以支持临床诊断和治疗策略优化 | 院内心脏骤停患者和血流动力学稳定的患者 | 数字病理学 | 心血管疾病 | 深度学习 | U-Net | ECG信号 | 332次院内心脏骤停事件（151815个QRS复合波）和105名血流动力学稳定的患者（112497个QRS复合波） | NA | NA | NA | NA |
| 15945 | 2025-10-07 |
Randomized controlled trial of an artificial intelligence diagnostic system for the detection of esophageal squamous cell carcinoma in clinical practice
2025-Mar, Endoscopy
IF:11.5Q1
DOI:10.1055/a-2421-3194
PMID:39317205
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研究论文 | 评估人工智能诊断系统在临床实践中检测食管鳞状细胞癌效果的前瞻性随机对照试验 | 首个在临床环境中评估AI系统辅助内镜医师检测食管鳞癌的前瞻性随机对照研究 | 单中心研究，样本量有限，未能证明AI系统显著提高癌症检出率 | 确定AI系统在临床环境中如何帮助内镜医师检测食管鳞状细胞癌 | 接受食管胃十二指肠镜检查的食管鳞癌高危患者 | 计算机视觉 | 食管癌 | 白光成像，窄带成像，碘染色 | 深度学习系统 | 内镜图像 | 320名患者 | NA | NA | 检出率 | NA |
| 15946 | 2025-02-28 |
Advanced deep learning techniques for recognition of dental implants
2025 Mar-Apr, Journal of oral biology and craniofacial research
DOI:10.1016/j.jobcr.2025.01.016
PMID:40008072
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研究论文 | 本研究评估了一种先进的深度学习技术DEtection TRanformer，用于识别牙科植入物 | 使用基于Transformer的深度学习技术DEtection TRanformer进行牙科植入物识别，这是一种新颖的应用 | 模型在未见过的验证数据上表现不佳，需要在准确性和效率之间进行优化 | 开发一种能够通过分析X光片图像来预测植入物类型的人工智能工具 | 牙科植入物 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | DEtection TRanformer | 图像 | 1138张图像，包含五种植入物类型，来自根尖和全景X光片 | NA | NA | NA | NA |
| 15947 | 2025-02-28 |
Ion Gel Pressure Sensor with High Sensitivity and a Wide Linear Range Enabled by Magnetically Induced Gradient Microstructures
2025-Feb-26, ACS applied materials & interfaces
IF:8.3Q1
DOI:10.1021/acsami.4c23005
PMID:39943829
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研究论文 | 本文开发了一种新型电容式压力传感器，灵感来源于树蛙脚趾垫的梯度微结构，适用于纹理识别、运动监测和物体抓取识别等多种应用 | 该传感器采用磁感应技术精确控制梯度微结构形态，并结合离子凝胶和导电纳米材料，实现了低至0.5 Pa的微小压力检测和高达93.5 kPa的宽线性范围 | NA | 开发一种能够精确检测微小压力变化并同时具有宽线性范围和高灵敏度的电容式压力传感器 | 电容式压力传感器 | 智能传感 | NA | 磁感应技术 | 深度学习算法 | 压力信号 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 15948 | 2025-02-28 |
Explained Deep Learning Framework for COVID-19 Detection in Volumetric CT Images Aligned with the British Society of Thoracic Imaging Reporting Guidance: A Pilot Study
2025-Feb-26, Journal of imaging informatics in medicine
DOI:10.1007/s10278-025-01444-3
PMID:40011345
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研究论文 | 本研究介绍了一种多类深度学习模型，用于在CT图像中识别英国胸科影像学会（BSTI）的COVID-19分类，并评估了其性能 | 该研究首次将深度学习模型与BSTI的COVID-19检测报告指南对齐，并引入了后验视觉解释性特征以提高结果的可解释性 | 模型在检测'不确定'COVID-19类别时表现不佳，移除该类别后模型准确率显著提高 | 开发一种符合BSTI指南的深度学习模型，用于COVID-19的自动检测 | 疑似COVID-19患者的CT图像 | 计算机视觉 | COVID-19 | 深度学习 | 3D ResNet | CT图像 | 56例CT图像 | NA | NA | NA | NA |
| 15949 | 2025-02-28 |
An Analysis of the Efficacy of Deep Learning-Based Pectoralis Muscle Segmentation in Chest CT for Sarcopenia Diagnosis
2025-Feb-26, Journal of imaging informatics in medicine
DOI:10.1007/s10278-025-01443-4
PMID:40011347
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研究论文 | 本研究探讨了基于深度学习的胸肌分割在胸部CT中对肌肉减少症诊断的有效性 | 首次比较了ResNet-UNet、Recurrent Residual UNet和UNet3+模型在胸部CT图像中分割和测量胸肌面积的效果，并验证了胸肌面积与L3水平肌肉面积的相关性 | 研究仅基于特定患者群体的CT图像，可能无法推广到所有人群 | 评估胸部CT图像中胸肌分割的准确性及其在肌肉减少症诊断中的应用 | 1644名患者的4932张胸部CT图像和294名患者的腹部CT数据 | 计算机视觉 | 肌肉减少症 | 深度学习 | ResNet-UNet, Recurrent Residual UNet, UNet3+ | CT图像 | 1644名患者的4932张胸部CT图像和294名患者的腹部CT数据 | NA | NA | NA | NA |
| 15950 | 2025-02-28 |
Evaluating Undersampling Schemes and Deep Learning Reconstructions for High-Resolution 3D Double Echo Steady State Knee Imaging at 7 T: A Comparison Between GRAPPA, CAIPIRINHA, and Compressed Sensing
2025-Feb-25, Investigative radiology
IF:7.0Q1
DOI:10.1097/RLI.0000000000001168
PMID:40009727
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研究论文 | 本文评估了不同欠采样方案和深度学习重建方法在7T高分辨率3D双回波稳态膝关节成像中的应用，比较了GRAPPA、CAIPIRINHA和压缩感知（CS）的效果 | 本研究首次在7T高场强下，结合压缩感知欠采样和深度学习重建技术，实现了快速、高分辨率的3D DESS膝关节成像，且图像质量无明显下降 | 研究样本量较小，仅包括20名志愿者的40个膝关节，且未评估不同欠采样方案对临床诊断准确性的影响 | 评估不同欠采样方案和深度学习重建方法在高分辨率3D DESS膝关节成像中的效果，以确定最佳欠采样方案及其极限 | 20名志愿者的40个膝关节 | 医学影像 | 膝关节疾病 | 3D双回波稳态（DESS）磁共振成像，压缩感知（CS），深度学习（DL）重建 | 深度学习算法 | 3D磁共振图像 | 20名志愿者的40个膝关节 | NA | NA | NA | NA |
| 15951 | 2025-02-28 |
Applications of Artificial Intelligence, Deep Learning, and Machine Learning to Support the Analysis of Microscopic Images of Cells and Tissues
2025-Feb-15, Journal of imaging
IF:2.7Q3
DOI:10.3390/jimaging11020059
PMID:39997561
|
综述 | 本文探讨了人工智能（AI）、深度学习（DL）和机器学习（ML）在细胞和组织显微图像分析中的应用 | 综述了最新的AI和DL技术，特别是开源性软件和创新的深度神经网络架构在细胞检测和分割算法精度上的显著提升 | 主要面向生物学背景较弱的读者，可能缺乏对高级AI和ML技术的深入探讨 | 支持细胞和组织显微图像的分析，提供疾病中细胞组织的关键见解 | 细胞和组织的显微图像 | 数字病理学 | NA | 深度学习，机器学习 | 深度神经网络 | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 15952 | 2025-02-28 |
InceptionDTA: Predicting drug-target binding affinity with biological context features and inception networks
2025-Feb-15, Heliyon
IF:3.4Q1
DOI:10.1016/j.heliyon.2025.e42476
PMID:40007773
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研究论文 | 本文介绍了一种名为InceptionDTA的新型药物-靶标结合亲和力预测模型，该模型结合了生物上下文特征和Inception网络 | InceptionDTA利用CharVec（Prot2Vec的增强变体）将生物上下文和分类特征整合到蛋白质序列编码中，并采用多尺度卷积架构从蛋白质序列和药物SMILES中提取局部和全局特征 | 尽管InceptionDTA在多个基准数据集上表现出色，但其在处理大规模数据集和复杂分子结构时可能仍面临挑战 | 提高药物-靶标结合亲和力预测的准确性和效率，以加速药物再利用和新药发现 | 药物-靶标结合亲和力 | 机器学习 | NA | 深度学习 | Inception网络 | 蛋白质序列和药物SMILES | 多个基准数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 15953 | 2025-02-28 |
Deep Learning-Based Molecular Fingerprint Prediction for Metabolite Annotation
2025-Feb-14, Metabolites
IF:3.4Q2
DOI:10.3390/metabo15020132
PMID:39997757
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研究论文 | 本文探讨了基于深度学习的分子指纹预测方法，用于代谢物注释 | 应用深度学习方法替代传统的光谱匹配，通过分子指纹与质谱测量之间的复杂关系进行代谢物注释 | 研究依赖于有限的公开光谱库，且仅涵盖已知化合物的一部分 | 研究深度学习在基于MS/MS光谱的分子指纹预测中的应用，并根据已知和预测的分子指纹相似性对代谢物ID进行排序 | 代谢物 | 机器学习 | NA | 液相色谱-质谱联用(LC-MS) | 深度学习 | 质谱数据 | 来自NIST、MoNA和HMDB的MS/MS光谱数据，以及CASMI 2016、CASMI 2017和CASMI 2022基准数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 15954 | 2025-02-28 |
A Scale-Invariant Looming Detector for UAV Return Missions in Power Line Scenarios
2025-Feb-10, Biomimetics (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/biomimetics10020099
PMID:39997122
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研究论文 | 本文提出了一种尺度不变逼近检测器（SILD），用于无人机在电力线场景中的返航任务，以提高碰撞避免能力 | SILD通过预处理视频帧、使用注意力掩码增强运动区域，并模拟生物觉醒来识别逼近威胁，同时抑制噪声，克服了运动视觉的限制，确保了对不同尺度逼近物体的一致敏感性 | NA | 提高无人机在电力线场景中的碰撞避免能力 | 无人机在电力线场景中的返航任务 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | SILD | 视频 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 15955 | 2025-02-28 |
Sequence-Aware Vision Transformer with Feature Fusion for Fault Diagnosis in Complex Industrial Processes
2025-Feb-08, Entropy (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/e27020181
PMID:40003178
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研究论文 | 本文提出了一种新颖的全局和局部特征融合序列感知视觉变换器（GLF-ViT），用于复杂工业过程中的故障诊断 | 通过修改特征嵌入以保留采样点相关性并保留更多局部信息，融合分类令牌的全局特征和编码器的局部特征，显著增强了复杂故障诊断的能力 | 尽管在TE数据集和电力传输故障数据集上表现出色，但该方法在其他类型工业数据上的泛化能力尚未验证 | 提高复杂工业过程中高维时间序列故障诊断的准确性 | 复杂工业过程中的故障数据 | 计算机视觉 | NA | NA | Vision Transformer (ViT) | 时间序列数据 | Tennessee Eastman (TE) 数据集和电力传输故障数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 15956 | 2025-02-28 |
Metabolic Objectives and Trade-Offs: Inference and Applications
2025-Feb-06, Metabolites
IF:3.4Q2
DOI:10.3390/metabo15020101
PMID:39997726
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综述 | 本文综述了从多组学数据中确定代谢目标和权衡的挑战，并探讨了其在个性化医学、药物发现、组织工程和系统生物学中的潜在应用 | 结合单细胞组学、代谢建模和机器学习/深度学习方法，实现了在转录组和代谢水平上推断细胞目标，将基因表达模式与代谢表型联系起来 | NA | 确定细胞代谢目标，以支持代谢工程、细胞重编程和药物发现等应用 | 细胞代谢网络 | 系统生物学 | NA | 单细胞组学、代谢建模、机器学习/深度学习 | NA | 多组学数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 15957 | 2025-02-28 |
Fault Diagnosis of Semi-Supervised Electromechanical Transmission Systems Under Imbalanced Unlabeled Sample Class Information Screening
2025-Feb-06, Entropy (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/e27020175
PMID:40003172
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研究论文 | 本文提出了一种新的半监督故障诊断方法，针对机电传动系统在健康监测中标签数据稀缺和非标签数据丰富的问题，通过主动学习的信息筛选机制和数据不平衡驱动的成本敏感函数，显著提高了诊断模型对非标签样本的识别能力 | 提出了一种基于主动学习的信息筛选机制，结合数据不平衡驱动的成本敏感函数，解决了传统半监督深度学习方法在伪标签信息可靠性、非标签数据特征提取准确性和样本选择不平衡方面的不足 | 方法在仅包含少量标签数据的情况下进行了验证，但在更广泛的数据集和实际应用中的效果仍需进一步验证 | 解决机电传动系统健康监测中标签数据稀缺和非标签数据丰富的问题，提高故障诊断的准确性 | 机电传动系统的状态数据 | 机器学习 | NA | 主动学习，半监督学习 | 深度学习模型 | 状态数据 | 两个数据集，共12个实验场景 | NA | NA | NA | NA |
| 15958 | 2025-02-28 |
Training Generalized Segmentation Networks with Real and Synthetic Cryo-ET data
2025-Feb-05, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2025.01.31.635598
PMID:39975172
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研究论文 | 本文介绍了一种名为CryoTomoSim (CTS)的开源软件包，用于生成合成冷冻电子断层扫描数据，以训练深度学习分割网络 | 开发了CryoTomoSim (CTS)软件包，通过合成数据训练深度学习分割网络，解决了真实训练数据获取的瓶颈问题 | 尽管合成数据作为初始模型非常有效，但其准确性目前有限，需要真实细胞数据来训练最准确和可推广的U-Net模型 | 研究如何通过合成和真实数据训练通用的冷冻电子断层扫描分割网络 | 冷冻电子断层扫描数据中的大分子复合物和细胞特征 | 计算机视觉 | NA | 冷冻电子断层扫描 (cryo-ET) | U-Net | 图像 | 超过100个神经元生长锥的断层扫描数据 | NA | NA | NA | NA |
| 15959 | 2025-02-28 |
Exploring Applications of Artificial Intelligence in Critical Care Nursing: A Systematic Review
2025-Feb-04, Nursing reports (Pavia, Italy)
DOI:10.3390/nursrep15020055
PMID:39997791
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系统综述 | 本文系统评估了人工智能在重症监护护理领域的当前应用 | 本文综合分析了多种AI技术在重症监护护理中的应用，包括经典模型、机器学习方法、深度学习架构和生成式AI工具 | 研究中的异质性限制了得出关于AI在重症监护护理中应用效果的明确结论 | 评估人工智能在重症监护护理中的应用及其对患者结果的影响 | 重症监护护理中的患者和护理实践 | 医疗保健 | 重症监护 | 多种AI技术，包括逻辑回归、支持向量机、随机森林、神经网络和生成式AI工具如ChatGPT | 多种模型，包括经典模型、机器学习模型、深度学习模型和生成式AI模型 | 结构化数据（如生命体征和实验室结果）和非结构化数据（如护理记录和患者历史），以及音频数据 | 24项研究，涉及1364篇初步筛选的文章 | NA | NA | NA | NA |
| 15960 | 2025-02-28 |
Advancing MRI Reconstruction: A Systematic Review of Deep Learning and Compressed Sensing Integration
2025-Feb-01, ArXiv
PMID:39975448
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综述 | 本文系统回顾了深度学习与压缩感知在MRI重建中的集成应用 | 深度学习与压缩感知的结合显著提高了MRI重建的速度和准确性 | 未提及具体的技术限制或挑战 | 探讨深度学习在MRI重建中的应用及其潜力 | MRI图像重建 | 医学影像 | NA | 深度学习, 压缩感知 | NA | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |