深度学习在生物医药领域中的应用

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当前共找到 29655 篇文献,本页显示第 1581 - 1600 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
1581 2025-07-23
Deep Learning of Videourodynamics to Classify Bladder Dysfunction Severity in Patients With Spina Bifida
2023-05, The Journal of urology IF:5.9Q1
research paper 本研究开发了深度学习模型,利用视频尿动力学数据对脊柱裂患者的膀胱功能障碍严重程度进行分类 首次将深度学习应用于视频尿动力学数据,自动分类膀胱功能障碍的严重程度 研究样本来自单一机构,可能存在选择偏差 开发自动分类膀胱功能障碍严重程度的深度学习模型 脊柱裂患者 digital pathology geriatric disease videourodynamics CNN, random forest, ensemble model image, raw data from volume-pressure recordings 306例视频尿动力学研究
1582 2025-07-23
Scribe: Next Generation Library Searching for DDA Experiments
2023-02-03, Journal of proteome research IF:3.8Q1
研究论文 介绍了一种名为Scribe的新型库搜索引擎,用于数据依赖性采集实验,利用深度学习碎片预测软件如Prosit来预测FASTA数据库中每个肽的碎片和保留时间 Scribe不依赖高度精选的DDA库,而是预测每个肽的碎片和保留时间,结合Percolator进行错误发现率校正和无标记定量整合,提供端到端的蛋白质组学工作流 NA 提高数据依赖性采集实验中肽段鉴定的敏感性和定量精度 FASTA数据库中的肽段 蛋白质组学 NA 深度学习碎片预测 NA 质谱数据 NA
1583 2025-07-23
Overtriage, Undertriage, and Value of Care after Major Surgery: An Automated, Explainable Deep Learning-Enabled Classification System
2023-02-01, Journal of the American College of Surgeons IF:3.8Q1
研究论文 本研究开发了一个自动化、可解释的深度学习分类系统,用于评估大手术后患者的过度分诊和不足分诊及其对护理价值的影响 提出了一种可解释的深度学习模型,用于自动生成术后分诊分类,并验证了其可重复性 研究仅在两所大学医院进行,样本可能不具有广泛代表性 评估术后分诊决策对护理价值和患者结局的影响 接受住院手术的成年患者 医疗人工智能 术后护理 深度学习 可解释深度学习模型 电子健康记录数据 4669例ICU入院患者和8594例普通病房入院患者
1584 2025-07-23
Prediction of lactate concentrations after cardiac surgery using machine learning and deep learning approaches
2023, Frontiers in medicine IF:3.1Q1
研究论文 本研究利用机器学习和深度学习方法预测心脏手术后血乳酸浓度的最大值 采用动态方法整合术前变量与术中时间序列数据,相比传统静态模型显著提高了预测准确性 研究仅基于单一医疗中心的患者数据,可能影响模型的泛化能力 开发预测心脏手术后血乳酸浓度的模型,以指导围手术期管理 接受心脏手术并使用体外循环的成年患者 机器学习 心血管疾病 机器学习与深度学习 线性回归、随机森林、人工神经网络、循环神经网络(RNN)、Transformer 时间序列数据 2,187名患者
1585 2025-07-23
LONGL-Net: temporal correlation structure guided deep learning model to predict longitudinal age-related macular degeneration severity
2022-Mar, PNAS nexus IF:2.2Q1
研究论文 提出了一种名为LONGL-Net的深度学习模型,用于同时评估当前年龄相关性黄斑变性(AMD)的严重程度并预测其纵向进展 设计了基于时间相关性结构的生成对抗网络模型,能够学习连续时间点CFP图像中的时间变化相互关系,并为分类器的决策提供可解释性 模型仅在特定数据集上进行了验证,可能需要更多样化的数据来证明其泛化能力 开发自动化方法以预测AMD的纵向进展,帮助识别易患晚期AMD的个体 年龄相关性黄斑变性(AMD)患者 数字病理学 年龄相关性黄斑变性 深度学习 GAN 图像 来自4,628名参与者的约30,000张CFP图像
1586 2025-07-22
Accelerating 3D radial MPnRAGE using a self-supervised deep factor model
2025-Sep, Magnetic resonance in medicine IF:3.0Q2
研究论文 开发了一种自监督且内存高效的深度学习图像重建方法,用于高分辨率和多参数维度的4D非笛卡尔MRI 提出了深度因子模型(DFM),通过神经网络表示多对比图像序列,并采用自监督单次学习(SSL)方式从k空间数据中学习模型参数,同时开发了兼容的迁移学习(TL)方法以减少重建时间 在训练神经网络时,若无专用高端GPU阵列,计算需求可能较高 开发高效的多对比MRI图像重建方法 4D非笛卡尔MRI图像 医学影像处理 NA MRI DFM(深度因子模型) 图像 幻影和体内实验
1587 2025-07-22
Ensemble learning approach for detecting breast invasive ductal carcinoma from histopathological images
2025-Aug, Pathology, research and practice
研究论文 本文提出了一种集成学习方法,用于从组织病理学图像中检测乳腺浸润性导管癌 结合多种深度学习模型的优势,提出加权平均集成算法,显著提高诊断准确性和鲁棒性 未提及模型在临床环境中的实际应用验证及对不同分辨率图像的普适性 提高乳腺浸润性导管癌的诊断准确率 乳腺组织病理学切片图像 数字病理学 乳腺癌 深度学习集成方法 ResNet50, Xception, MobileNetV2, VGG16, VGG19的集成模型 图像 未明确提及具体样本数量
1588 2025-07-22
READRetro web: A user-friendly platform for predicting plant natural product biosynthesis
2025-Aug, Molecules and cells IF:3.7Q2
research paper 介绍了一个用户友好的网络平台READRetro web,用于预测植物天然产物的生物合成路径 开发了一个基于现代网络技术的用户友好平台,使不具备深厚计算背景的研究人员也能轻松使用高级机器学习驱动的逆合成预测 未提及具体的技术局限性或平台适用范围 促进天然产物的大规模生产,通过预测其生物合成路径 植物天然产物及其生物合成路径 machine learning NA deep learning-based retrosynthesis models READRetro ML model chemical compounds data NA
1589 2025-07-22
Machine learning-based histopathological features of histological slides and clinical characteristics as a novel prognostic indicator in diffuse large B-cell lymphoma
2025-Aug, Pathology, research and practice
研究论文 本研究开发并验证了一种基于临床和组织病理学特征的深度学习模型,用于预测弥漫性大B细胞淋巴瘤(DLBCL)的预后 结合临床特征和组织病理学特征,开发了一种新型的非侵入性预后预测方法 样本量相对较小(194例患者),且仅基于单一机构的回顾性数据 预测弥漫性大B细胞淋巴瘤(DLBCL)患者的预后 194例DLBCL患者的全切片图像和临床特征 数字病理学 弥漫性大B细胞淋巴瘤 深度学习,Cox回归分析,AUC分析,校准曲线,决策曲线分析(DCA) 深度学习模型 图像(全切片图像),临床数据 194例患者
1590 2025-07-22
A Deep Learning Approach to Assessing Cell Identity in Stem Cell-Based Embryo Models
2025-Jul-22, Methods in molecular biology (Clifton, N.J.)
research paper 该研究利用深度学习技术评估干细胞胚胎模型中细胞身份 开发了一个整合早期人类发育的深度学习模型,能够对体外细胞类型进行身份鉴定并提供分类可靠性评分 未提及具体样本量或模型验证的详细限制 评估干细胞胚胎模型中细胞身份与真实胚胎细胞的相似性 胚胎干细胞(ESCs)和体外培养的细胞类型 machine learning NA scRNA-seq, scvi-tools DL RNA-seq数据 NA
1591 2025-07-22
CoxKAN: Kolmogorov-Arnold networks for interpretable, High-Performance survival analysis
2025-Jul-21, Bioinformatics (Oxford, England)
研究论文 介绍了一种名为CoxKAN的可解释高性能生存分析模型,结合了Cox比例风险模型和Kolmogorov-Arnold网络的优势 提出了一种结合可解释性和高性能的生存分析方法,能够揭示预测变量之间的复杂相互作用并提供符号公式 未提及具体局限性 开发一种既保持高性能又具有可解释性的生存分析模型 生存分析模型在医学中的应用 机器学习 NA Kolmogorov-Arnold Networks (KANs) CoxKAN 临床数据和基因组生物标志物数据 四个合成数据集和九个真实数据集(包括五个临床数据队列和四个基因组生物标志物队列)
1592 2025-07-22
Noninvasive Deep Learning System for Preoperative Diagnosis of Follicular-Like Thyroid Neoplasms Using Ultrasound Images: A Multicenter, Retrospective Study
2025-Jul-21, Annals of surgery IF:7.5Q1
research paper 提出一种基于深度学习的非侵入性系统,用于利用常规超声图像对滤泡状甲状腺肿瘤进行术前诊断 开发了一种深度学习系统,能够比ACR TI-RADS更准确地诊断滤泡状甲状腺肿瘤,并减少不必要的侵入性干预 研究为回顾性研究,可能受到数据收集时的偏差影响 提高滤泡状甲状腺肿瘤的术前诊断准确性 滤泡状甲状腺肿瘤患者 digital pathology thyroid cancer ultrasound imaging Inception-v3, ResNet50, Inception-ResNet-v2, DenseNet161 image 3634名患者,来自11个中心,包括1748例甲状腺滤泡腺瘤、299例滤泡癌和1587例乳头状甲状腺癌滤泡变异型
1593 2025-07-22
SOLeNNoID: A Deep Learning Pipeline For Solenoid Residue Detection in Protein Structures
2025-Jul-21, Bioinformatics (Oxford, England)
研究论文 介绍了一种基于深度学习的管道SOLeNNoID,用于预测蛋白质结构中的螺线管残基 利用CNN架构分析蛋白质距离矩阵,准确识别螺线管区域,覆盖所有三种螺线管亚类,并在性能上优于现有方法 未明确提及具体限制 开发一种结构基础的螺线管残基检测方法,以解决序列基础方法的局限性 蛋白质结构中的螺线管残基 生物信息学 NA 深度学习 CNN 蛋白质距离矩阵 整个Protein Data Bank (PDB)数据库
1594 2025-07-22
Fully automated pedicle screw manufacturer identification in plain radiograph with deep learning methods
2025-Jul-21, European spine journal : official publication of the European Spine Society, the European Spinal Deformity Society, and the European Section of the Cervical Spine Research Society IF:2.6Q1
研究论文 开发了一种基于深度学习的算法,用于从普通X光片中识别椎弓根螺钉的制造商 首次提出使用深度学习方法自动识别椎弓根螺钉制造商,且准确率与经验丰富的脊柱外科医生相当 研究仅涉及三家国际制造商的椎弓根螺钉,可能无法涵盖所有制造商 开发一种自动识别椎弓根螺钉制造商的算法,以辅助翻修手术规划 276名接受胸腰椎手术并使用椎弓根螺钉的患者 计算机视觉 脊柱疾病 深度学习 CNN, YOLO X光片 276名患者的1,887个椎弓根螺钉
1595 2025-07-22
GraphCellNet: A deep learning method for integrated single-cell and spatial transcriptomic analysis with applications in development and disease
2025-Jul-21, Journal of molecular medicine (Berlin, Germany)
研究论文 提出了一种名为GraphCellNet的深度学习方法,用于整合单细胞和空间转录组分析,应用于发育和疾病研究 结合细胞类型解卷积和空间域识别的模型,采用Kolmogorov-Arnold Network层(KAN)增强非线性特征表示和上下文整合 NA 提高空间转录组分析的精确度,理解组织结构和功能 心肌梗死、果蝇发育和人类心脏发育 数字病理学 心血管疾病 空间转录组学(ST)、单细胞RNA测序(scRNA-seq) GraphCellNet、KAN 基因表达数据、空间位置数据 NA
1596 2025-07-22
Automatic measuring of coronary atherosclerosis from medicolegal autopsy photographs based on deep learning techniques
2025-Jul-21, Forensic science, medicine, and pathology
研究论文 本研究开发了一种基于深度学习的算法,用于快速准确地评估冠状动脉粥样硬化,并识别影响模型预测粥样硬化严重程度的因素 首次利用深度学习技术自动测量法医尸检照片中的冠状动脉粥样硬化,提高了诊断的准确性和效率 模型在中等程度粥样硬化等级上的表现最低,且分解、支架植入和血栓对评估无显著影响 开发一种快速准确的冠状动脉粥样硬化评估工具,以辅助法医病理学诊断 法医尸检照片中的冠状动脉粥样硬化 数字病理学 心血管疾病 深度学习 深度学习算法 图像 3,717张数字照片,来自1,920例法医尸检
1597 2025-07-22
[A multi-feature fusion-based model for fetal orientation classification from intrapartum ultrasound videos]
2025-Jul-20, Nan fang yi ke da xue xue bao = Journal of Southern Medical University
研究论文 本研究构建了一种基于多特征融合的智能分析模型,用于分类产时超声视频中的胎儿方位 结合Yolov8、CBAM、ECA、PSA注意力机制和AIFI特征交互模块进行特征提取,提高了分类准确性 NA 开发一种高效准确的胎儿方位分类模型 产时超声视频中的胎儿方位 计算机视觉 NA 深度学习 Yolov8结合CBAM、ECA、PSA注意力机制和AIFI特征交互模块 超声视频 NA
1598 2025-07-22
Deep learning-based eye sign communication system for people with speech impairments
2025-Jul-20, Disability and rehabilitation. Assistive technology
研究论文 提出一种基于深度学习的眼动符号通信系统,帮助言语障碍人士通过标准网络摄像头进行交流 系统无需校准,能在不同光照条件下有效工作,并集成了文本预测功能 研究仅针对18至35岁年龄段的参与者,未涵盖更广泛年龄范围或其他潜在用户群体 开发一种无需校准、适应性强且高效的辅助通信系统,以改善言语障碍人士的交流能力 言语障碍或瘫痪人士 计算机视觉 言语障碍 深度学习 NA 图像 18至35岁的参与者
1599 2025-07-22
Dual-Dielectric-Layer-Based Iontronic Pressure Sensor Coupling Ultrahigh Sensitivity and Wide-Range Detection for Temperature/Pressure Dual-Mode Sensing
2025-Jul-20, Advanced materials (Deerfield Beach, Fla.)
研究论文 本文提出了一种新型的双介电层离子电子压力传感器(DLIPS),结合高和低介电常数层,实现了超高灵敏度和宽范围检测的温度/压力双模式传感 提出了一种新型的双介电层离子电子压力传感器结构,结合高和低介电常数层,实现了超高灵敏度(72548.7 kPa)、宽工作压力范围(0.001-420 kPa)、极低检测限(0.832 Pa)和超过5000次循环的卓越耐久性 NA 开发一种具有超高灵敏度和宽范围检测能力的温度/压力双模式传感器 双介电层离子电子压力传感器(DLIPS) 传感器技术 NA 离子凝胶和开孔聚氨酯泡沫作为介电层 深度学习回归模型 压力和温度信号 NA
1600 2025-07-22
Effect of arc length on the deep learning prediction of monitor units in lung stereotactic ablative radiation therapy treatment
2025-Jul-19, Physica medica : PM : an international journal devoted to the applications of physics to medicine and biology : official journal of the Italian Association of Biomedical Physics (AIFB)
research paper 研究弧长对深度学习预测肺部立体定向消融放射治疗中监测单位的影响 首次研究了弧长对深度学习预测监测单位的影响,并比较了不同弧长训练集对预测准确性的影响 研究仅基于单一机构的患者数据,样本量相对有限 提高多病灶肺部立体定向消融放射治疗中监测单位的预测准确性 肺部立体定向消融放射治疗中的监测单位预测 digital pathology lung cancer deep learning DL clinical treatment data 60,720 samples from 295 treatments of 257 patients
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