深度学习在生物医药领域中的应用

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当前共找到 31344 篇文献,本页显示第 141 - 160 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
141 2025-09-23
Histopathological image analysis and enhanced diagnostic accuracy explainability for oral cancer detection
2025, Polish journal of pathology : official journal of the Polish Society of Pathologists IF:0.7Q4
研究论文 提出一种用于口腔癌组织病理学图像分类的深度学习模型,通过特征选择和可解释性增强诊断准确性 结合Vahadane染色标准化、加权Fisher评分特征选择和可解释人工智能技术,改进U-Net分类器使用特征输入而非完整图像 NA 开发高精度可解释的口腔癌检测系统以减少诊断错误 口腔癌组织病理学图像 数字病理学 口腔癌 深度学习,染色标准化,分水岭分割,数据增强 U-Net,DenseNet201,VGG10 组织病理学图像 NA
142 2025-09-23
Artificial intelligence applications facilitate decision-making in cataract surgery for highly myopic patients
2025, Frontiers in cell and developmental biology IF:4.6Q1
研究论文 开发基于深度学习的人工智能模型辅助高度近视白内障患者的手术决策 首次将白内障分级和术后视力预测两个深度学习模型与手术决策逻辑整合,构建专门针对高度近视白内障的AI决策系统 外部验证数据集样本量较小(55例),且外部数据集的皮质分级准确率相对较低(61.82%) 开发用于高度近视白内障手术决策的人工智能辅助系统 高度近视白内障患者 数字病理 眼科疾病 深度学习 深度学习模型(具体架构未明确说明) 医学影像数据 内部测试集107例(复旦大学眼耳鼻喉科医院),外部测试集55例(武汉艾尔眼科医院)
143 2025-09-23
Precision to plate: AI-driven innovations in fermentation and hyper-personalized diets
2025, Frontiers in nutrition IF:4.0Q2
综述 本文综述人工智能在精准发酵和超个性化营养领域的创新应用及其伦理挑战 融合AI与CRISPR技术实现300%替代蛋白增产,通过强化学习降低60%生物反应器故障率,建立兼顾基因/代谢/文化特征的个性化营养模型 存在72%的GDPR合规风险和数据隐私隐患,算法偏见可能加剧营养不平等 探讨AI技术在食品系统数字化转型中的平衡发展路径 微生物发酵过程、个性化营养干预方案、食品感官属性 人工智能交叉应用 营养相关疾病 CRISPR基因编辑、强化学习、深度学习、自然语言处理 预测模型、深度学习模型 基因组数据、代谢数据、传感器数据、文本反馈 涉及儿童贫血干预研究(具体样本数未明确)
144 2025-09-23
Better performance of cerebral blood volume images synthesized from arterial spin labeling and standard MRI in separating glioblastoma recurrence from treatment response than arterial spin labeling
2025, Frontiers in oncology IF:3.5Q2
研究论文 本研究开发了一种基于深度学习的脑血容量图合成方法,用于区分胶质母细胞瘤复发与治疗反应 首次使用3D增量编码器-解码器网络从动脉自旋标记和标准MRI序列合成脑血容量图,无需高注射速度 回顾性单中心研究,样本量有限(364例患者) 验证合成脑血容量图在区分胶质母细胞瘤复发与治疗反应中的诊断价值 胶质母细胞瘤患者 医学影像分析 胶质母细胞瘤 动脉自旋标记、MRI成像、深度学习 3D IEDN(增量编码器-解码器网络) 医学影像(MRI扫描) 364名患者的744次MRI扫描
145 2025-09-23
Who moved my scan? Early adopter experiences with pre- and post-market healthcare AI regulation challenges
2025, Frontiers in medicine IF:3.1Q1
研究论文 探讨医疗AI在真实临床环境中的监管挑战与实施问题 从部署者视角分析生命周期监管与实施的差距,聚焦预警性监管、可解释AI和临床团队工作流程三个维度 NA 分析医疗AI在临床实践中的监管与实施挑战 早期采用者(医疗AI部署者)的实践经验 医疗人工智能 NA 深度学习 NA 临床经验数据 NA
146 2025-09-23
Advances in intelligent recognition and diagnosis of skin scar images: concepts, methods, challenges, and future trends
2025, Frontiers in medicine IF:3.1Q1
综述 本文系统回顾了皮肤瘢痕图像智能识别与诊断的核心概念、方法体系、现存挑战及未来趋势 首次将传统机器学习与深度学习架构进行系统性对比,并深入探讨多模态融合、注意力机制等前沿算法在瘢痕诊断中的应用潜力 面临数据稀缺、领域偏移和隐私法规等关键挑战,临床可解释性仍需加强 构建智能瘢痕诊断系统的技术路线图并推动临床转化应用 皮肤瘢痕图像及相关临床数据 计算机视觉 皮肤疾病 机器学习、深度学习 CNN、生成模型、自监督模型 医学图像 公开皮肤病数据集(未明确具体样本量)
147 2025-09-23
Innovative opportunities for gene editing technology in crop breeding: from the perspective of literature analysis
2025, Frontiers in plant science IF:4.1Q1
研究论文 通过文献挖掘视角分析基因编辑技术在作物育种领域的创新机会 首次结合自然语言处理、深度学习和生成拓扑映射技术从文献内容挖掘角度系统分析基因编辑技术的创新组合机会 研究主要基于2020-2024年文献数据,未包含更早期的研究成果 识别基因编辑技术在作物育种领域的技术空白点和创新机会 基因编辑技术在作物育种领域的相关文献 自然语言处理 NA 自然语言处理、深度学习、生成拓扑映射(GTM) 深度学习 文本 2020-2024年期间的相关文献数据
148 2025-09-23
Tomato seedling stem and leaf segmentation method based on an improved ResNet architecture
2025, Frontiers in plant science IF:4.1Q1
研究论文 提出基于改进ResNet架构的番茄幼苗茎叶点云分割方法 通过集成瓶颈模块和下采样技术优化残差块,结合曲率特征和几何特性设计专用卷积层 NA 提升番茄植株点云分割精度并实现表型参数自动提取 番茄幼苗的茎和叶点云数据 计算机视觉 NA 3D点云分割技术 改进的ResNet架构(X-ResNet) 3D点云数据 NA
149 2025-09-23
Automatic differentiation of Parkinson's disease motor subtypes based on deep learning and radiomics
2025, Frontiers in neurology IF:2.7Q3
研究论文 基于深度学习和影像组学技术建立帕金森病运动亚型的自动分类方法 首次结合深度学习与影像组学技术,从8个深部脑核团提取2264个特征,实现帕金森病运动亚型的全自动快速鉴别 样本量相对有限(135例患者),需在更大样本中验证模型泛化能力 建立帕金森病运动亚型的自动鉴别方法以辅助临床诊疗 135例帕金森病患者(PIGD亚型43例,TD亚型92例)的MRI影像数据 医学影像分析 帕金森病 影像组学特征提取、机器学习分类 Bagging Decision Tree (BDT)、AdaBoost、Gaussian Process、Logistic Regression、Random Forest MRI医学影像 135例患者(来自PPMI数据库)
150 2025-09-23
Technical and clinical validation of a novel deep learning-based white matter hyperintensity segmentation tool
2025, Cerebral circulation - cognition and behavior
研究论文 开发并验证基于深度学习的新型脑白质高信号分割工具 采用MD-GRU和nnU-Net算法,在异质性数据集上训练,展示了优异的泛化能力和临床实用性 NA 解决现有WMH分割工具的局限性,开发更精准可靠的分割算法 脑白质高信号(WMH) 医学影像分析 脑血管疾病 深度学习 MD-GRU, nnU-Net MRI影像 使用MarkVCID联盟、SWISS-AF和DiViNAS研究的多中心数据集
151 2025-09-23
Exploration of chaos game representation and integrative deep learning approaches for whole-genome sequencing-based grapevine genetic testing
2025, Bioinformatics advances IF:2.4Q2
研究论文 本研究探索利用混沌游戏表示和深度学习进行全基因组测序的葡萄遗传鉴定 首次将混沌游戏表示与深度学习结合应用于葡萄全基因组测序数据的品种鉴定 初步研究阶段,仅验证了5个物种和41个品种的分类效果 开发基于全基因组测序的葡萄物种和品种鉴定新方法 葡萄物种和栽培品种 机器学习 NA 全基因组测序 深度学习 基因组序列数据 5个物种和41个栽培品种的基因组数据
152 2025-09-23
Core fucose identification in glycoproteomics: an ML approach addressing fucose migration in mass spectrometry
2025, Bioinformatics advances IF:2.4Q2
研究论文 本研究开发机器学习模型解决糖蛋白组学中核心岩藻糖鉴定的技术难题 首次联合使用半监督和自监督模型处理质谱中的岩藻糖迁移现象,利用10种核心特征离子构建特征向量 研究主要基于小鼠脑组织数据,在人类样本中的应用仍需进一步验证 实现糖蛋白组学中核心岩藻糖的精准鉴定 小鼠脑组织糖肽、人类IgG和血清样本 生物信息学 NA 质谱分析、糖蛋白组学 半监督模型、自监督模型 质谱数据 FUT8基因敲除小鼠脑组织、野生型小鼠脑组织、人类IgG和血清样本
153 2025-09-23
Accuracy of Machine Learning in Detecting Pediatric Epileptic Seizures: Systematic Review and Meta-Analysis
2024-12-11, Journal of medical Internet research IF:5.8Q1
系统综述与Meta分析 通过系统评价和Meta分析评估机器学习在儿童癫痫发作检测中的准确性 首次对机器学习在儿科癫痫发作检测领域的应用效果进行系统性量化评估,并比较了传统机器学习与深度学习的性能差异 纳入研究数量有限(28项),可能存在发表偏倚,各研究间方法学异质性较高 评估机器学习方法在儿童癫痫发作检测中的诊断准确性 儿童癫痫患者 机器学习 癫痫 机器学习(ML)、深度学习(DL) 多种ML/DL模型 脑电图(EEG)数据 基于28项原始研究(15项ML研究,13项DL研究)的汇总分析
154 2025-09-23
Leveraging Large Language Models for Improved Understanding of Communications With Patients With Cancer in a Call Center Setting: Proof-of-Concept Study
2024-12-11, Journal of medical Internet research IF:5.8Q1
研究论文 本研究评估GPT-4在癌症患者电话咨询意图分类中的性能,并与传统深度学习模型进行比较 首次将GPT-4的上下文学习能力应用于癌症患者电话咨询分类,无需大量标注数据即可处理复杂查询 提示设计和类别定义需要进一步优化,尚未在实际医疗场景中完全验证 评估大语言模型在癌症患者电话咨询意图分类中的有效性 癌症患者的电话咨询记录 自然语言处理 癌症 大型语言模型、零样本学习、少样本学习 GPT-4、LSTM、BERT 文本 430,355条电话咨询句子(2016-2020年)
155 2025-09-23
Sex-and Stress-Dependent Plasticity of a Corticotropin Releasing Hormone / GABA Projection from the Basolateral Amygdala to Nucleus Accumbens that Mediates Reward Behaviors
2024-Dec-01, bioRxiv : the preprint server for biology
研究论文 本研究揭示了基底外侧杏仁核向伏隔核的CRH/GABA投射在调控奖赏行为中的性别差异机制 首次发现CRH+/GABA能BLA-NAc投射的神经支配模式存在性别和早期逆境依赖差异 研究局限于小鼠模型,人类相关性需进一步验证 探究早期逆境对奖赏回路功能的性别特异性影响机制 成年雄性和雌性CRH-Cre转基因小鼠 神经科学 情感障碍 化学遗传学、免疫染色、电生理、组织透明化、光片荧光显微镜、深度学习 DREADD技术 神经影像数据、行为数据、电生理数据 控制组和早期逆境组的成年雄雌CRH-Cre小鼠
156 2025-09-23
Research trends of computational toxicology: a bibliometric analysis
2024-Oct, Toxicology research IF:2.2Q3
文献计量分析 通过文献计量学方法分析1977年至2024年计算毒理学领域的研究趋势 首次对计算毒理学领域近50年的研究发展进行系统性文献计量分析,揭示该领域向机器学习、分子对接和深度学习等先进计算方法演进的重要趋势 仅基于Web of Science数据库进行分析,可能未涵盖所有相关文献 评估计算毒理学领域的研究影响和发展趋势 计算毒理学领域的科学文献 计算毒理学 NA 文献计量分析、机器学习、分子对接、深度学习 pkCSM等预测模型 科学文献数据 1977年至2024年2月12日期间Web of Science数据库收录的计算毒理学相关文献
157 2025-09-23
Development and evaluation of a deep learning framework for the diagnosis of malnutrition using a 3D facial points cloud: A cross-sectional study
2024-07, JPEN. Journal of parenteral and enteral nutrition
研究论文 开发并评估基于3D面部点云的深度学习框架用于营养不良诊断 首次使用PointNet++深度学习模型处理3D面部点云数据实现营养不良自动分类 样本量有限(482名患者),且为单中心横断面研究 开发精准诊断营养不良的深度学习工具 营养不良患者的面部特征 计算机视觉 营养不良 3D摄像技术 PointNet++ 3D点云 482名患者(150名中度营养不良,54名重度营养不良)
158 2025-09-23
Deep Learning-Based H-Score Quantification of Immunohistochemistry-Stained Images
2024-Feb, Modern pathology : an official journal of the United States and Canadian Academy of Pathology, Inc IF:7.1Q1
研究论文 开发基于深度学习的自动化算法用于免疫组化图像H-score定量分析 首次提出仅基于苏木精染色训练深度学习模型进行区域识别,实现IHC图像的自动化H-score计算 未提及算法在不同类型IHC染色或罕见病例中的泛化能力验证 提高免疫组化图像分析的效率和准确性 免疫组化染色图像 数字病理 NA 免疫组化染色 深度学习模型 图像 NA
159 2025-09-23
Displacement of the Lamina Cribrosa With Acute Intraocular Pressure Increase in Brain-Dead Organ Donors
2023-12-01, Investigative ophthalmology & visual science IF:5.0Q1
研究论文 本研究通过光学相干断层扫描技术探究急性眼压升高对脑死亡器官捐献者视神经头深层组织变形的影响 首次在脑死亡器官捐献者中结合深度学习自动分割和三维量化算法,系统分析不同参考平面对筛板位移测量的影响 样本仅来自脑死亡器官捐献者,结果可能不适用于健康人群 研究急性眼压升高对视神经头深层组织结构的生物力学响应 20名脑死亡器官捐献者的26只眼睛 医学影像分析 眼科疾病 光谱域光学相干断层扫描(OCT)、深度学习分割算法 线性混合效应模型 医学影像数据 26只眼睛(来自20名捐献者,年龄范围22-62岁)
160 2025-09-23
Transfer learning enables predictions in network biology
2023-06, Nature IF:50.5Q1
研究论文 开发了基于注意力机制的深度学习模型Geneformer,通过迁移学习提升网络生物学中数据稀缺场景下的预测能力 首次将迁移学习理念引入网络生物学领域,通过3000万单细胞转录组预训练模型,实现注意力权重自动编码网络层次结构 NA 解决罕见疾病和临床难以获取组织等数据稀缺场景下的基因网络预测问题 基因网络、染色质动力学、心肌病治疗靶点 机器学习 心肌病 单细胞转录组测序 基于注意力的深度学习模型(Geneformer) 转录组数据 约3000万个单细胞转录组
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