深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 33150 篇文献，本页显示第 17681 - 17700 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 17681 | 2025-10-07 |
Vision transformer distillation for enhanced gastrointestinal abnormality recognition in wireless capsule endoscopy images
2025-Jan, Journal of medical imaging (Bellingham, Wash.)
DOI:10.1117/1.JMI.12.1.014505
PMID:39916992
|
研究论文 | 提出一种基于知识蒸馏的视觉Transformer方法，用于无线胶囊内窥镜图像中的胃肠道异常识别 | 首次将知识蒸馏技术应用于CNN教师模型到视觉Transformer学生模型的迁移，用于胃肠道异常识别 | 仅在公开数据集上进行验证，未在真实临床环境中测试 | 开发计算机视觉辅助系统以辅助胃肠道异常的诊断 | 无线胶囊内窥镜图像中的胃肠道异常区域 | 计算机视觉 | 胃肠道疾病 | 无线胶囊内窥镜成像 | CNN, ViT | 图像 | Kvasir和KID数据集 | NA | Vision Transformer | 准确率 | NA |
| 17682 | 2025-10-07 |
The Role and Limitations of Artificial Intelligence in Combating Infectious Disease Outbreaks
2025-Jan, Cureus
DOI:10.7759/cureus.77070
PMID:39917100
|
综述 | 探讨人工智能在传染病爆发管理中的多重应用及其面临的主要限制 | 系统分析AI在疫情预测、诊断、药物发现和疫苗开发等领域的综合应用，并提出人机协同优化全球健康结果的路径 | 数据隐私问题、模型透明度不足、需持续更新以适应新发病原体 | 评估AI在传染病防控中的潜力与障碍 | 传染病爆发管理过程 | 机器学习 | 传染病 | 深度学习、强化学习 | 深度学习模型 | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 17683 | 2025-10-07 |
Role of Artificial Intelligence in the Assessment of Postoperative Pain in the Pediatric Population: A Systematic Review
2025-Jan, Cureus
DOI:10.7759/cureus.77074
PMID:39917118
|
系统综述 | 本系统综述探讨人工智能在评估儿童术后疼痛中的作用 | 首次系统评估AI在儿童术后疼痛管理中的应用现状和效果 | 纳入研究数量有限且异质性高，无法进行荟萃分析，AI工具仍处于早期阶段且多关注单一参数 | 评估人工智能在预测和评估儿童术后疼痛中的作用 | 儿科术后患者 | 医疗人工智能 | 术后疼痛 | 深度学习，机器学习 | 深度学习模型，机器学习模型 | 疼痛评估数据 | 8项研究，共4,470名儿科患者 | NA | NA | 准确率，AUC值 | NA |
| 17684 | 2025-10-07 |
Cropformer: An interpretable deep learning framework for crop genomic prediction
2024-Dec-16, Plant communications
IF:9.4Q1
DOI:10.1016/j.xplc.2024.101223
PMID:39690739
|
研究论文 | 开发了一个名为Cropformer的可解释深度学习框架，用于作物基因组预测和表型预测 | 将卷积神经网络与多种自注意力机制相结合，提高了基因组选择的准确性和可解释性 | NA | 解决当前基因组选择中深度学习模型鲁棒性低和可解释性差的问题 | 玉米、水稻、小麦、谷子和番茄五种主要作物 | 机器学习 | NA | 基因组选择 | CNN, Transformer | 基因组数据 | 超过20个性状的基因组数据 | NA | Cropformer（CNN与自注意力机制结合） | 预测准确率 | NA |
| 17685 | 2025-10-07 |
De novo designed proteins neutralize lethal snake venom toxins
2024-May-17, Research square
DOI:10.21203/rs.3.rs-4402792/v1
PMID:38798548
|
研究论文 | 利用深度学习方法设计能够中和蛇毒三指毒素的新型蛋白质 | 首次使用深度学习计算设计针对三指毒素家族多种亚型的高亲和力中和蛋白 | 实验筛选规模有限，尚未进行大规模临床验证 | 开发新一代安全、经济、易生产的蛇毒解毒疗法 | 蛇毒三指毒素家族（包括短链和长链α-神经毒素及细胞毒素） | 机器学习 | 蛇咬伤中毒 | 深度学习 | NA | 蛋白质结构数据 | 小鼠实验 | NA | NA | 热稳定性、结合亲和力、结构一致性、中和效果、存活率 | NA |
| 17686 | 2025-10-07 |
Longitudinal single-cell transcriptional dynamics throughout neurodegeneration in SCA1
2024-Feb-07, Neuron
IF:14.7Q1
DOI:10.1016/j.neuron.2023.10.039
PMID:38016472
|
研究论文 | 通过纵向单细胞转录组测序研究SCA1神经退行性疾病过程中不同细胞类型的动态变化 | 首次建立小鼠和人类SCA1小脑组织的连续动态轨迹，发现浦肯野细胞丢失前的精确转录变化，并识别出单极刷细胞和少突胶质细胞的早期转录失调 | NA | 解析异质组织中不同细胞类型在神经退行性疾病发病机制和进展中的作用 | 小鼠和人类脊髓小脑性共济失调1型(SCA1)小脑组织 | 生物信息学 | 神经退行性疾病 | 单核RNA测序, 深度学习 | 深度学习模型 | 单细胞转录组数据 | NA | NA | NA | 疾病状态预测准确度 | NA |
| 17687 | 2025-10-07 |
Ensemble Deep Learning Object Detection Fusion for Cell Tracking, Mitosis, and Lineage
2024, IEEE open journal of engineering in medicine and biology
IF:2.7Q3
DOI:10.1109/OJEMB.2023.3288470
PMID:39906165
|
研究论文 | 提出了一种基于集成深度学习的细胞检测、追踪和运动分析方法EDNet | 采用深度架构无关的集成方法进行2D细胞检测，在细胞追踪和谱系分析方面超越YOLO和FasterRCNN等单一模型 | NA | 开发更鲁棒的细胞检测、追踪和运动分析方法 | 细胞检测、追踪、有丝分裂事件和细胞谱系图 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | CNN, 集成学习 | 图像 | CTMCv1数据集和外部肌肉干细胞数据 | NA | YOLO, FasterRCNN | MOTA, TRA | NA |
| 17688 | 2025-10-07 |
Deep learning in microbiome analysis: a comprehensive review of neural network models
2024, Frontiers in microbiology
IF:4.0Q2
DOI:10.3389/fmicb.2024.1516667
PMID:39911715
|
综述 | 本文全面回顾了深度学习在微生物组分析中的应用，重点介绍了神经网络模型在微生物组研究中的优势和挑战 | 系统梳理了深度学习在微生物组研究中的最新进展，强调了其在模式识别、特征提取和预测建模方面的独特优势 | 微生物组数据的生物学变异性需要定制化方法，深度学习模型在微生物组研究中仍面临显著挑战 | 回顾深度学习在微生物组研究中的应用现状和发展前景 | 微生物群落及其在不同环境中的组成 | 机器学习 | NA | 组学数据分析 | 深度学习神经网络 | 组学数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 17689 | 2025-10-07 |
Artificial intelligence in dentistry and dental biomaterials
2024, Frontiers in dental medicine
IF:1.5Q3
DOI:10.3389/fdmed.2024.1525505
PMID:39917699
|
综述 | 概述人工智能技术在牙科和牙科生物材料领域的应用现状与发展前景 | 系统整合了AI在修复牙科和修复修复学中的多模态应用，包括多模态深度学习融合与神经形态计算等前沿技术 | 未提及具体临床验证数据与算法精度指标 | 探讨人工智能技术在生物医学、牙科及牙科生物材料领域的应用潜力 | 牙科诊断、治疗规划与生物材料开发 | 机器学习 | 口腔疾病 | 数字成像、3D打印 | 深度学习,神经网络 | 根尖周X线片、全景X线片 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 17690 | 2025-10-07 |
Novel breath biomarkers identification for early detection of hepatocellular carcinoma and cirrhosis using ML tools and GCMS
2023, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0287465
PMID:37967076
|
研究论文 | 本研究通过GCMS技术和机器学习方法识别用于早期检测肝细胞癌和肝硬化的呼吸生物标志物 | 开发了基于R语言的机器学习模型，能够自动从原始数据中发现挥发性有机化合物，无需人工干预 | GC-MS分析耗时且容易出错，需要专家操作；样本量较小（共100个样本） | 开发早期检测肝细胞癌和肝硬化的精确诊断模型 | 肝细胞癌患者、肝硬化患者和健康对照者的呼吸样本 | 机器学习 | 肝细胞癌,肝硬化 | GCMS, SPME, 气相色谱-质谱联用 | 深度学习 | 质谱数据 | 肝细胞癌35例，肝硬化35例，对照30例，共100个呼吸样本 | R | NA | 灵敏度,特异性,准确率,AUC | NA |
| 17691 | 2025-10-07 |
Learning with Context Encoding for Single-Stage Cranial Bone Labeling and Landmark Localization
2022-Sep, Medical image computing and computer-assisted intervention : MICCAI ... International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention
DOI:10.1007/978-3-031-16452-1_28
PMID:39911317
|
研究论文 | 提出一种结合上下文编码的单阶段颅骨标记与标志点定位方法 | 设计新型上下文编码模块并引入标志点空间关系建模作为辅助任务 | 仅在274例儿科CT数据集上验证，未说明泛化能力 | 医学图像中颅骨自动分割与解剖标志点定位 | 儿科患者颅骨CT图像 | 数字病理 | 颅面疾病 | CT成像 | CNN | 3D医学图像 | 274例儿科3D CT图像 | NA | U-Net | NA | NA |
| 17692 | 2025-10-07 |
Deep Learning-Based Techniques in Glioma Brain Tumor Segmentation Using Multi-Parametric MRI: A Review on Clinical Applications and Future Outlooks
2025-Mar, Journal of magnetic resonance imaging : JMRI
IF:3.3Q1
DOI:10.1002/jmri.29543
PMID:39074952
|
综述 | 本文全面回顾了深度学习在多参数MRI胶质瘤脑肿瘤分割中的应用现状与未来展望 | 系统梳理了从早期CNN到最新注意力机制和Transformer模型的技术演进，并探讨了基因组数据整合等未来方向 | 存在数据质量、梯度消失和模型可解释性等挑战 | 探讨深度学习在多参数MRI胶质瘤分割中的临床应用与发展前景 | 胶质瘤脑肿瘤 | 数字病理 | 脑肿瘤 | 多参数磁共振成像 | CNN, Transformer | 医学影像 | NA | NA | CNN, 注意力机制, Transformer | NA | NA |
| 17693 | 2024-08-07 |
Editorial for "Deep Learning Assisted Classification of T1ρ-MR Based Intervertebral Disc Degeneration Phases"
2025-Mar, Journal of magnetic resonance imaging : JMRI
IF:3.3Q1
DOI:10.1002/jmri.29509
PMID:39016471
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 17694 | 2025-10-07 |
Multiparametric MRI-Based Deep Learning Radiomics Model for Assessing 5-Year Recurrence Risk in Non-Muscle Invasive Bladder Cancer
2025-Mar, Journal of magnetic resonance imaging : JMRI
IF:3.3Q1
DOI:10.1002/jmri.29574
PMID:39167019
|
研究论文 | 本研究开发了一种基于多参数MRI的深度学习放射组学模型，用于评估非肌层浸润性膀胱癌的5年复发风险 | 首次将多参数MRI的放射组学特征、深度学习特征与临床因素整合，构建了优于传统EORTC模型的复发风险评估模型 | 回顾性研究设计，样本量相对有限（191例患者） | 改进非肌层浸润性膀胱癌的5年复发风险评估方法 | 非肌层浸润性膀胱癌患者 | 数字病理 | 膀胱癌 | 多参数MRI，包括T2加权成像、扩散加权成像和动态对比增强序列 | 深度学习模型 | 医学影像 | 191例患者（训练队列115例，验证和测试队列各38例） | NA | NA | AUC, Harrell's concordance index | NA |
| 17695 | 2025-10-07 |
Role of artificial intelligence in treatment planning and outcome prediction of jaw corrective surgeries by using 3-D imaging: a systematic review
2025-Mar, Oral surgery, oral medicine, oral pathology and oral radiology
DOI:10.1016/j.oooo.2024.09.010
PMID:39701860
|
系统综述 | 系统评估人工智能在基于3D成像的颌骨矫正手术治疗方案制定和结果预测中的应用 | 首次系统综述AI在颌骨矫正手术规划与预后预测中的角色，重点关注3D成像技术的应用 | 纳入研究存在显著异质性且数据报告不足，无法进行荟萃分析 | 评估AI在颌骨矫正手术治疗规划和结果预测中的应用效果 | 颌骨矫正手术患者 | 医学影像分析 | 颌面畸形 | 3D成像，CT扫描 | 深度学习，机器学习 | 3D医学影像，CT数据 | 14项研究（11项使用深度学习，3项使用机器学习） | NA | NA | 预测误差，Dice分数，准确率 | NA |
| 17696 | 2025-02-08 |
Predicting craniofacial fibrous dysplasia growth status: an exploratory study of a hybrid radiomics and deep learning model based on computed tomography images
2025-Mar, Oral surgery, oral medicine, oral pathology and oral radiology
DOI:10.1016/j.oooo.2024.11.002
PMID:39725588
|
研究论文 | 本研究旨在开发基于CT图像的三种模型，用于区分颅面纤维性发育不良（CFD）患者的病变进展状态 | 结合了放射组学和深度学习的混合模型（Model Rad+DL），在评估CFD病变进展方面表现出优越性 | 研究为回顾性分析，样本量有限（148例患者） | 开发并评估基于CT图像的模型，以区分CFD患者的病变进展状态 | 148名CFD患者的术前CT扫描图像 | 数字病理学 | 颅面纤维性发育不良 | 3D-Slicer软件用于图像分割和特征提取 | 混合模型（放射组学和深度学习） | CT图像 | 148名CFD患者 | NA | NA | NA | NA |
| 17697 | 2025-02-08 |
Editorial for "Multiparametric MRI-Based Deep Learning Radiomics Model for Assessing 5-Year Recurrence Risk in Non-Muscle Invasive Bladder Cancer"
2025-Mar, Journal of magnetic resonance imaging : JMRI
IF:3.3Q1
DOI:10.1002/jmri.29592
PMID:39258759
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 17698 | 2025-02-08 |
A joint three-plane physics-constrained deep learning based polynomial fitting approach for MR electrical properties tomography
2025-Feb-15, NeuroImage
IF:4.7Q1
DOI:10.1016/j.neuroimage.2025.121054
PMID:39863005
|
研究论文 | 本文提出了一种结合物理约束和深度学习的多项式拟合方法，用于磁共振电特性成像，以提高电导率估计的准确性和计算效率 | 结合物理约束的深度学习框架，通过在三平面上联合优化神经网络权重，提高了电导率估计的准确性和计算效率 | 需要大量的训练数据，且对未见数据的泛化能力有限 | 提高磁共振电特性成像中电导率估计的准确性和计算效率 | 体内组织的电特性 | 数字病理 | NA | 磁共振电特性成像 | 深度学习 | 3D数据 | 模拟的异质脑模型 | NA | NA | NA | NA |
| 17699 | 2025-02-08 |
A novel deep learning framework for retinal disease detection leveraging contextual and local features cues from retinal images
2025-Feb-07, Medical & biological engineering & computing
IF:2.6Q3
DOI:10.1007/s11517-025-03314-0
PMID:39918766
|
研究论文 | 本文提出了一种新的深度学习框架，用于从视网膜图像中提取上下文和局部特征线索，以准确分类视网膜疾病 | 提出了一种结合全局上下文信息和局部细粒度信息的深度学习框架，通过DCM-CNN和LP-CNN模块的协同工作，克服了眼底图像中的类间相似性、类内变异、局部信息有限等挑战 | NA | 提高视网膜疾病的自动诊断准确性 | 视网膜图像 | 计算机视觉 | 视网膜疾病 | 深度学习 | Densely Connected Multidilated Convolution Neural Network (DCM-CNN), Local-Patch-based Convolution Neural Network (LP-CNN) | 图像 | 两个公开的基准数据集：RFMiD和ODIR-5K | NA | NA | NA | NA |
| 17700 | 2025-02-08 |
Automated 24-sector grid-map algorithm for prostate mpMRI improves precision and efficacy of prostate lesion location reporting
2025-Feb, European journal of radiology
IF:3.2Q1
DOI:10.1016/j.ejrad.2024.111897
PMID:39729944
|
研究论文 | 本研究开发了一种基于深度学习的自动前列腺24分区网格图算法，用于提高前列腺病变位置报告的精确性和效率 | 首次开发了一种自动化的24分区网格图算法，用于前列腺多参数磁共振成像（mpMRI）的病变定位，显著提高了定位报告的准确性 | 研究样本量较小，仅使用了50个mpMRI数据集进行验证 | 训练并验证一种基于深度学习的前列腺自动分区映射算法，以提高前列腺病变位置报告的精确性和效率 | 前列腺病变 | 数字病理学 | 前列腺癌 | 深度学习 | 深度学习模型 | 图像 | 50个mpMRI数据集 | NA | NA | NA | NA |