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 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 | 算法框架 | 模型架构 | 性能指标 | 计算资源 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 141 | 2025-10-05 |
Advancing bioinformatics with large language models: components, applications and perspectives
2025-Jan-31, ArXiv
PMID:38259343
|
综述 | 本文全面概述了大语言模型在生物信息学中的核心组件、应用领域及发展前景 | 系统阐述大语言模型在生物信息学多组学领域的创新应用，并提供实用指导方案 | 作为综述文章，未涉及具体实验验证和性能指标分析 | 探讨大语言模型在生物信息学领域的应用潜力与发展方向 | 大语言模型及其在基因组学、转录组学、蛋白质组学、药物发现和单细胞分析等领域的应用 | 自然语言处理 | NA | 自监督学习,半监督学习 | Transformer | 文本,生物序列数据 | NA | NA | Transformer | NA | NA |
| 142 | 2025-10-05 |
Continuous Reaching and Grasping With a BCI Controlled Robotic Arm in Healthy and Stroke-Affected Individuals
2025, IEEE transactions on neural systems and rehabilitation engineering : a publication of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society
IF:4.8Q1
DOI:10.1109/TNSRE.2025.3611821
PMID:40966144
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研究论文 | 提出一种基于运动想象的脑机接口范式，通过添加“点击”信号实现机械臂的连续抓取控制 | 将计算机鼠标机制引入运动想象范式，增加额外输出信号，提升脑机接口系统的自由度 | 脑电信号信噪比低和空间分辨率有限 | 开发能够同时控制移动和点击的脑机接口系统，实现连续抓取任务 | 健康受试者和中风幸存者 | 脑机接口 | 中风 | 脑电信号处理 | 深度学习 | EEG信号 | 健康受试者和中风患者（具体数量未提及） | NA | NA | 任务完成数量（5分钟内平均移动7个杯子） | NA |
| 143 | 2025-10-05 |
Reduced Biquaternion Dual-Branch Deraining U-Network via Multi-Attention Mechanism
2025, IEEE transactions on image processing : a publication of the IEEE Signal Processing Society
IF:10.8Q1
DOI:10.1109/TIP.2025.3612841
PMID:41004362
|
研究论文 | 提出一种基于约化双四元数的双分支去雨U-Net网络，通过多注意力机制提升图像去雨性能 | 首次将约化双四元数值神经网络应用于图像去雨任务，利用其代数特性更准确建模雨痕伪影同时保留背景图像空间结构 | 未明确说明对真实雨景数据的泛化能力限制及计算复杂度分析 | 解决现有去雨方法对多变雨型适应能力不足和从合成数据到真实数据迁移效果差的问题 | 雨纹/雨雾/雨滴/真实雨等多种雨型图像 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | U-Net, 注意力机制 | 图像 | NA | NA | U-Net, 双分支结构, 自注意力机制, 卷积注意力机制 | 目标检测精度, 分割精度, 图像恢复质量 | NA |
| 144 | 2025-10-05 |
Ecological suitability evaluation of traditional village locations in Jiangxi Province based on multi-model integration using artificial intelligence
2025, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0332375
PMID:41032510
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研究论文 | 基于人工智能多模型集成方法评估江西省传统村落选址的生态适宜性 | 首次将多种机器学习与深度学习方法集成应用于传统村落生态适宜性评价，构建综合适宜性指数(CSI) | 研究范围仅限于江西省413个传统村落，未涵盖其他地区 | 评估传统村落选址的生态适宜性并分析祖先选址的生态智慧 | 江西省413个传统村落选址点 | 机器学习 | NA | GIS空间分析，机器学习，深度学习 | Random Forest, Support Vector Machine, Gradient Boosting Decision Trees, CNN, Multilayer Perceptron | 空间栅格数据 | 413个传统村落选址点 | NA | 卷积神经网络，多层感知机 | 混淆矩阵，特征重要性分析，ROC曲线 | NA |
| 145 | 2025-10-05 |
RSA-TransUNet: a robust structure-adaptive TransUNet for enhanced road crack segmentation
2025, Frontiers in neurorobotics
IF:2.6Q3
DOI:10.3389/fnbot.2025.1633697
PMID:41035484
|
研究论文 | 提出一种用于道路裂缝分割的鲁棒结构自适应TransUNet模型RSA-TransUNet | 提出轴向移位MLP注意力机制、自适应样条线性单元和多阶段进化优化策略，增强对多尺度裂缝特征的建模能力 | 未明确说明计算成本降低程度和实际部署效果 | 提升道路裂缝分割在复杂环境下的准确性和鲁棒性 | 道路裂缝图像 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | TransUNet | 图像 | Crack500、CFD和DeepCrack三个数据集 | NA | RSA-TransUNet | 分割准确性、鲁棒性 | NA |
| 146 | 2025-10-05 |
Development of a novel artificial intelligence algorithm for interpreting fetal heart rate and uterine activity data in cardiotocography
2025, Frontiers in digital health
IF:3.2Q2
DOI:10.3389/fdgth.2025.1638424
PMID:41035563
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研究论文 | 开发一种新型人工智能算法用于分析胎心监护中的胎心率和子宫活动数据 | 采用三并行一维U-Net架构处理双输入信号，结合深度学习和基于规则的技术识别胎心监护关键事件 | 仅使用美国19个分娩中心的数据，模型对减速事件的识别性能相对较低(F1=0.520) | 开发辅助临床决策的胎心监护自动分析算法 | 胎心监护曲线中的加速、减速和宫缩事件 | 医疗人工智能 | 产科监护 | 胎心监护信号处理 | 深度学习, 规则基础系统 | 胎心率信号, 子宫活动信号 | 133,696个患者文件，最终使用1,600条曲线训练，421条验证，591条测试 | NA | 一维U-Net | 召回率, 精确率, F1分数, 基线准确率 | NA |
| 147 | 2025-10-05 |
Predicting molecular subtype in breast cancer using deep learning on mammography images
2025, Frontiers in oncology
IF:3.5Q2
DOI:10.3389/fonc.2025.1638212
PMID:41035664
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研究论文 | 开发并评估基于乳腺X线摄影图像的深度学习模型，用于预测乳腺癌分子亚型 | 首次将卷积块注意力模块(CBAM)与DenseNet121结合用于乳腺癌分子亚型预测，提供非侵入性诊断替代方案 | 回顾性研究，样本量相对有限(390例患者)，模型性能有待进一步提升 | 开发非侵入性的乳腺癌分子亚型预测方法 | 经病理证实的浸润性乳腺癌患者 | 计算机视觉 | 乳腺癌 | 乳腺X线摄影 | CNN | 图像 | 390例患者 | NA | DenseNet121-CBAM | AUC, 准确率, 敏感度, 特异度 | NA |
| 148 | 2025-10-05 |
Bibliometric analysis of the application of artificial intelligence techniques in bacteriology: a PRISMA-guided research agenda
2025, Frontiers in microbiology
IF:4.0Q2
DOI:10.3389/fmicb.2025.1641967
PMID:41035885
|
文献计量分析 | 通过PRISMA指导的文献计量分析，探讨人工智能技术在细菌学领域的应用现状和未来研究方向 | 首次将PRISMA框架的严谨性与文献计量技术相结合，系统分析细菌学中AI应用的全球科研产出和趋势演变 | 主要依赖Scopus和Web of Science数据库，可能未涵盖所有相关文献；分析基于文献计量指标而非原始研究数据 | 分析细菌学中人工智能技术应用的全球科研产出，并基于文献计量趋势提出未来研究议程 | 细菌学领域的人工智能应用相关科学文献 | 机器学习 | NA | 文献计量分析，PRISMA框架，共现网络分析，主题映射 | 传统机器学习方法，深度学习，基于Transformer的模型 | 文献元数据 | 从Scopus和Web of Science检索的细菌学AI应用相关文献 | NA | NA | 定量指标，共现网络分析，主题演化分析 | NA |
| 149 | 2025-10-05 |
Applications of artificial intelligence in early childhood health management: a systematic review from fetal to pediatric periods
2025, Frontiers in pediatrics
IF:2.1Q2
DOI:10.3389/fped.2025.1613150
PMID:41036208
|
系统综述 | 系统评估人工智能在胎儿至儿科期健康管理中的应用现状、性能表现和临床转化准备度 | 首次系统性地综合评估AI在整个儿童健康连续谱（从胎儿期到儿科期）中的应用表现和转化障碍 | 纳入研究主要基于单中心回顾性数据，缺乏前瞻性验证和外部验证 | 评估AI在胎儿和儿科护理中的应用现状、诊断准确性和临床实用性，识别现实世界实施的关键障碍 | 0-18岁个体的健康管理，涵盖胎儿期、新生儿期和儿科期 | 医疗人工智能 | 儿科疾病 | 人工智能模型 | 深度学习 | 医疗数据 | 133项研究（从4938条记录中筛选） | NA | NA | AUC, 敏感性, 准确率 | NA |
| 150 | 2025-10-05 |
The evolution of artificial intelligence technology in non-alcoholic fatty liver disease
2025, Frontiers in radiology
DOI:10.3389/fradi.2025.1634165
PMID:41036300
|
文献计量分析 | 通过文献计量学方法系统分析人工智能在非酒精性脂肪肝病研究中的应用现状与发展趋势 | 首次采用多软件联合分析策略（HistCite Pro 2.1、Scimago Graphica、VOSviewer、CiteSpace）对NAFLD领域AI研究进行系统性文献计量分析 | 仅基于Web of Science数据库，可能存在文献收录不全；缺乏对研究质量的深入评估 | 识别AI在NAFLD领域的研究趋势、重点领域和发展方向 | 2010-2025年间NAFLD领域人工智能相关的655篇学术文献 | 医学信息学 | 非酒精性脂肪肝病 | 文献计量分析，多软件联合分析 | 深度学习算法 | 文献元数据，引文数据，关键词 | 655篇论文，来自60个国家、1462个研究机构、4744位作者 | HistCite Pro, Scimago Graphica, VOSviewer, CiteSpace | NA | 文献数量，国家贡献度，期刊分布，研究主题聚类 | 文献分析软件工具 |
| 151 | 2025-10-05 |
Diffusion-based skin disease data augmentation with fine-grained detail preservation and interpolation for data diversity
2025, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0331404
PMID:41042755
|
研究论文 | 提出一种基于扩散模型的皮肤疾病数据增强方法，通过生成高质量合成图像解决医学数据稀缺问题 | 改进了稳定扩散模型，结合病灶区域掩码和多层次嵌入技术，在保持细节的同时生成多样化的皮肤疾病图像 | 该方法在临床应用中存在局限性 | 解决皮肤疾病诊断研究中的数据稀缺问题 | 七种皮肤疾病的图像数据 | 计算机视觉 | 皮肤疾病 | 扩散模型，图像插值技术 | 扩散模型，LDM | 图像 | NA | NA | Stable Diffusion, Latent Diffusion Model, CLIP encoder | 分类性能指标 | NA |
| 152 | 2025-10-05 |
Effective image compression using transformer and residual network for balanced handling of high and low-frequency information
2025, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0333376
PMID:41042778
|
研究论文 | 提出一种结合Transformer和残差网络的端到端图像压缩方法TRN，能够平衡处理图像中的高频和低频信息 | 设计双网络架构，将自注意力路径和残差网络结合作为高低频混合器，解决了Transformer网络难以获取低频信息的问题 | NA | 开发高效的图像压缩方法，在减小数据大小的同时保留重要图像内容 | 图像数据 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | Transformer, CNN | 图像 | NA | NA | Transformer, 残差网络 | BD-rate | NA |
| 153 | 2025-10-05 |
A general temperature-guided language model to design proteins of enhanced stability and activity
2024-Nov-29, Science advances
IF:11.7Q1
DOI:10.1126/sciadv.adr2641
PMID:39602544
|
研究论文 | 提出一种基于温度感知语言模型的深度学习模型PRIME，用于设计具有增强稳定性和活性的蛋白质突变体 | 无需特定蛋白质的实验突变数据即可设计改进的蛋白质突变体，采用温度感知语言建模方法 | NA | 开发能够设计具有高稳定性和高活性蛋白质突变体的计算方法 | 蛋白质突变体设计 | 机器学习 | NA | 深度学习，语言建模 | 语言模型 | 蛋白质序列数据，突变数据 | 283个蛋白质检测数据集，5个验证蛋白质 | NA | PRIME（温度感知语言模型） | 预测能力，突变体性能改善比例（>30%） | NA |
| 154 | 2025-10-05 |
Evaluating the Quality of Brain MRI Generators
2024-Oct, Medical image computing and computer-assisted intervention : MICCAI ... International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention
DOI:10.1007/978-3-031-72117-5_28
PMID:40364898
|
研究论文 | 提出一个评估脑部MRI生成模型质量的框架，重点关注生成图像的解剖结构合理性 | 开发了一个专门针对脑部MRI生成模型的评估框架，通过标准化处理和自动分割来量化解剖结构合理性，解决了传统自然图像评估指标的不足 | 仅评估了6种生成模型，样本量相对有限；框架依赖于分割结果的可靠性 | 改进脑部MRI生成模型的评估方法，使其更好地反映解剖结构的合理性 | 脑部结构MRI图像 | 医学影像分析 | 脑部疾病 | 深度学习生成模型 | 生成模型 | MRI图像 | 超过3000个脑部MRI | NA | 6种最先进的生成模型 | 解剖结构合理性量化指标 | NA |
| 155 | 2025-10-05 |
Digital Volumetric Biopsy Cores Improve Gleason Grading of Prostate Cancer Using Deep Learning
2024-Sep-12, ArXiv
PMID:39314499
|
研究论文 | 本研究提出一种基于深度学习的数字体积活检核心方法，用于改进前列腺癌的Gleason分级 | 提出新型数字病理数据源'体积核心'，通过形态保持对齐框架从连续组织切片中提取并对齐，并采用改进的视频变换器处理体积数据 | NA | 开发深度学习方法来改进前列腺癌的Gleason分级 | 前列腺癌活检组织 | 数字病理学 | 前列腺癌 | 数字病理学，连续组织切片 | 注意力多实例学习(ABMIL)，视频变换器 | 体积图像数据 | 10,210个体积核心 | PyTorch | 改进的视频变换器，注意力多实例学习框架 | AUC，F1分数，精确度，召回率 | NA |
| 156 | 2025-10-05 |
Optimizing mammography interpretation education: leveraging deep learning for cohort-specific error detection to enhance radiologist training
2024-Sep, Journal of medical imaging (Bellingham, Wash.)
DOI:10.1117/1.JMI.11.5.055502
PMID:39372519
|
研究论文 | 本研究探索利用卷积神经网络和迁移学习对乳腺X线摄影中的假阳性区域进行分类，以优化放射科医师培训 | 首次针对具有相似地理特征的放射科医师群体，开发基于深度学习的假阳性错误检测方法 | 概念验证研究，样本量有限，仅包含两个地理群体 | 通过深度学习技术优化乳腺X线摄影解读培训 | 乳腺X线摄影图像中的假阳性区域 | 计算机视觉 | 乳腺癌 | 乳腺X线摄影 | CNN | 图像 | 两个地理群体（群体A和B）的放射科医师评估的乳腺X线摄影测试集 | NA | ResNet-50 | AUC | NA |
| 157 | 2025-10-05 |
qMAP enabled microanatomical mapping of human skin aging
2024-Jul-06, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2024.04.03.588011
PMID:39005293
|
研究论文 | 本研究开发了一种名为qMAP的组织图像分析工作流程，用于定量分析人类皮肤衰老过程中的微观解剖结构变化 | 首次建立了能够全面标记组织和细胞区室的定量微观解剖表型分析工作流程，填补了组织水平衰老研究的空白 | 研究仅针对皮肤组织，样本量相对有限（99名捐赠者），需要进一步验证在其他组织类型中的适用性 | 开发定量分析组织微观解剖结构的方法，探索皮肤衰老的组织水平特征 | 人类皮肤组织样本 | 数字病理学 | 衰老相关疾病 | 组织切片成像，深度学习，机器视觉 | 深度学习 | 组织图像 | 99名年龄在14-92岁之间的捐赠者 | NA | NA | 平均绝对误差（MAE） | NA |
| 158 | 2025-10-05 |
Prediction of MRI-Induced Power Absorption in Patients with DBS Leads
2024-Jun, Proceedings. IEEE International Symposium on Computer-Based Medical Systems
DOI:10.1109/cbms61543.2024.00087
PMID:41030917
|
研究论文 | 使用机器学习和深度学习算法预测深部脑刺激患者MRI扫描中DBS导线尖端的局部比吸收率值 | 首次将XgBoost和残差网络家族应用于DBS患者MRI功率吸收预测，显著超越了现有最佳方法的性能 | 研究处于小数据机制，已提取的有限特征更适合集成学习而非深度网络 | 开发高效算法预测DBS患者MRI扫描时的组织加热风险 | 植入深部脑刺激系统的患者 | 机器学习 | 神经系统疾病 | 电磁仿真，MRI | XgBoost，深度学习 | 仿真数据 | 260个实例（包含患者来源和人工生成数据） | XgBoost | 残差网络家族 | RMSE | NA |
| 159 | 2025-10-05 |
Fully Automated OCT-based Tissue Screening System
2024-May-15, ArXiv
PMID:38800655
|
研究论文 | 介绍了一种基于光学相干断层扫描的全自动组织筛选系统，用于离体组织培养的高通量筛选应用 | 开发了首个结合定制电动平台、组织检测能力和Transformer深度学习分割算法的全自动OCT组织筛选系统 | 目前仅在视网膜退行性疾病小鼠模型的视网膜外植体培养中进行了验证 | 开发用于药物发现和相关研究领域的高通量组织筛选系统 | 小鼠视网膜退行性疾病模型的视网膜外植体培养组织 | 数字病理学 | 视网膜退行性疾病 | 光学相干断层扫描(OCT) | Transformer | OCT图像 | NA | NA | Transformer | NA | NA |
| 160 | 2025-10-05 |
The role of artificial intelligence in implant dentistry: a systematic review
2025-Nov, International journal of oral and maxillofacial surgery
IF:2.2Q2
DOI:10.1016/j.ijom.2025.04.005
PMID:40436717
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系统综述 | 本系统综述全面分析了人工智能在牙科种植学中应用的近期研究 | 首次系统性地总结了AI在牙科种植学多个方面的应用现状和发展趋势 | 纳入研究存在偏倚风险，其中11项研究具有高偏倚风险，且该领域仍相对不成熟 | 分析人工智能在牙科种植学中的应用研究 | 牙科种植学相关研究文献 | 机器学习 | 牙科疾病 | 深度学习算法 | 深度学习 | 图像数据 | 120篇相关论文 | NA | NA | NA | NA |