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 161 - 180 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 161 | 2025-06-06 |
Intrapartum electronic fetal monitoring: the importance of accurate signal capture to harness the potential of deep learning
2025-Oct, American journal of obstetrics and gynecology
IF:8.7Q1
DOI:10.1016/j.ajog.2025.05.026
PMID:40466886
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 162 | 2025-09-22 |
Deep learning-based morphological assessment of myelodysplastic syndrome on bone marrow smears
2025-Oct, Leukemia research
IF:2.1Q3
DOI:10.1016/j.leukres.2025.107923
PMID:40749584
|
研究论文 | 本文提出一种基于深度学习的骨髓涂片形态学评估方法，用于识别与细胞遗传学定义的骨髓增生异常综合征相关的形态异常 | 开发了结合红细胞二值掩模分析的新型深度学习模型，发现了人类专家先前忽视的红细胞形态特征与cMDS的强关联性 | NA | 提高骨髓增生异常综合征的诊断精确性和客观性 | 骨髓涂片全切片图像中的红细胞形态特征 | 数字病理学 | 骨髓增生异常综合征 | 全切片图像分析 | 深度学习图像分类模型 | 图像 | NA |
| 163 | 2025-08-05 |
Can radiology be first to use prognostic deep learning models for oncological treatment?
2025-Oct, Annals of oncology : official journal of the European Society for Medical Oncology
IF:56.7Q1
DOI:10.1016/j.annonc.2025.07.013
PMID:40754034
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 164 | 2025-09-22 |
From data to decisions: Statistical tools and Artificial Intelligence in tuberculosis Operational Research
2025-Oct, The Indian journal of tuberculosis
DOI:10.1016/j.ijtb.2025.09.001
PMID:40975573
|
综述 | 本文综述了结核病操作研究中应用的统计工具和人工智能技术，强调其在数据驱动决策中的作用 | 探讨了人工智能（如机器学习和深度学习）在传统统计方法基础上的新兴应用，以增强预测和实时监测能力 | NA | 优化结核病控制策略，通过统计和人工智能方法支持数据驱动的决策制定 | 结核病控制项目，包括监测、诊断、治疗评估和政策建模 | 自然语言处理 | 结核病 | 统计推断、预测建模、成本效益分析、机器学习和深度学习 | NA | NA | NA |
| 165 | 2025-09-22 |
Feasibility study of using CNN-GRU-Dense model for real-time liver tumor tracking during radiotherapy
2025-Oct, Medical physics
IF:3.2Q1
DOI:10.1002/mp.70014
PMID:40975844
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研究论文 | 本研究探讨了使用CNN-GRU-Dense深度学习模型在放疗过程中实时跟踪肝肿瘤的可行性 | 提出了一种结合CNN、GRU和全连接层的混合深度学习模型，无需治疗中更新即可实现高精度实时肿瘤跟踪 | 基于模拟研究，使用单一患者特定数据进行训练（26分钟运动模式），样本来源有限 | 开发无需持续更新的实时肝肿瘤跟踪方法，提高放疗准确性 | 肝肿瘤患者 | 医疗影像分析 | 肝癌 | 深度学习，实时运动跟踪 | CNN-GRU-Dense混合模型 | 运动轨迹数据，X射线影像数据 | 57个来自CyberKnife系统的运动轨迹数据集，分为肝中央区、下区和上区三个区域 |
| 166 | 2025-09-22 |
Enhanced mapping of essential urban land use categories in China (EULUC-China 2.0): integrating multimodal deep learning with multisource geospatial data
2025-Sep-30, Science bulletin
IF:18.8Q1
DOI:10.1016/j.scib.2025.07.006
PMID:40774897
|
研究论文 | 通过集成多模态深度学习与多源地理空间数据，开发了中国2022年增强版城市基本土地利用分类图（EULUC-China 2.0） | 采用多模态深度学习模型处理多源地理空间数据，并通过POI数据的图建模显著提升分类精度 | 未明确说明模型在不同地理区域的泛化能力或处理极端案例的局限性 | 提升中国城市土地利用分类的精细度和准确性，支持城市规划和可持续发展 | 中国所有城市的土地利用单元，以OpenStreetMap和天地图道路网络衍生的地块为最小分类单位 | 地理信息科学 | NA | 多模态深度学习，图建模，POI数据分析 | 深度学习（具体架构未指明） | 多源地理空间数据，包括道路网络和POI数据 | 覆盖中国所有城市的2022年土地利用数据，具体样本数量未明确 |
| 167 | 2025-09-22 |
TMolNet: a task-aware multimodal neural network for molecular property prediction
2025-Sep-21, Molecular diversity
IF:3.9Q2
DOI:10.1007/s11030-025-11350-z
PMID:40975857
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研究论文 | 提出一种任务感知的多模态神经网络TMolNet，用于分子属性预测 | 采用任务感知门控模块动态调节多模态贡献，并引入模态熵正则化损失以平衡训练中的模态使用 | NA | 提升分子属性预测的准确性和泛化能力 | 分子数据（包括1D序列/指纹、2D拓扑图和3D几何构象） | 机器学习 | NA | 对比学习，深度学习 | 多模态神经网络 | 多模态数据（1D、2D、3D） | 多个基准数据集（具体数量未说明） |
| 168 | 2025-09-22 |
Artificial intelligence in revolutionizing orthodontic practice
2025-Sep-20, World journal of methodology
DOI:10.5662/wjm.v15.i3.100598
PMID:40881209
|
研究论文 | 探讨人工智能在正畸领域的变革性影响，包括应用现状、优势、挑战及未来发展趋势 | 系统分析AI在正畸实践中的多技术整合（如机器学习、计算机视觉）及其在诊断精度、治疗规划自动化和患者参与度提升方面的创新应用 | 面临数据质量、算法透明度及实际实施挑战 | 评估AI在正畸中的效率、准确性和个性化护理优势，并探讨未来发展前景 | 正畸实践中的患者数据、诊断流程及治疗规划 | 计算机视觉 | NA | 机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉、机器人技术 | NA | 牙科影像、患者数据 | NA |
| 169 | 2025-09-22 |
Use of artificial intelligence in neurological disorders diagnosis: A scientometric study
2025-Sep-20, World journal of methodology
DOI:10.5662/wjm.v15.i3.99403
PMID:40881219
|
文献计量学研究 | 本研究通过文献计量学方法分析了人工智能在神经系统疾病诊断领域的研究现状与热点 | 首次系统梳理2000-2024年间该领域的文献分布、主要贡献者和研究热点 | 仅基于Web of Science数据库，未涵盖其他文献来源 | 探索人工智能在神经系统疾病诊断领域的研究现状和关键亮点 | 276篇相关学术出版物 | 医疗人工智能 | 神经系统疾病 | 文献计量分析，VOSviewer网络可视化 | NA | 文献元数据 | 276篇出版物（2000-2024年） |
| 170 | 2025-09-22 |
Discovery of Novel 4,5-Dihydropyrrolo[3,4-c]pyrazol-6(2H)-one-Based Tubulin Inhibitors Targeting Colchicine Binding Site with Potent Anti-Ovarian Cancer Activity
2025-Sep-20, Journal of medicinal chemistry
IF:6.8Q1
DOI:10.1021/acs.jmedchem.5c00014
PMID:40974592
|
研究论文 | 利用深度学习模型筛选并优化出一种新型靶向秋水仙碱结合位点的微管蛋白抑制剂，具有强效抗卵巢癌活性 | 首次发现基于4,5-二氢吡咯并[3,4-c]吡唑-6(2H)-酮骨架的微管蛋白抑制剂，并通过共晶结构验证其结合模式 | NA | 开发低毒性高效微管蛋白抑制剂用于卵巢癌治疗 | 卵巢癌细胞(SKOV3)及异种移植模型 | 药物发现 | 卵巢癌 | 深度学习筛选、晶体结构解析 | GeminiMol | 化学数据库 | Zinc20数据库筛选，SKOV3细胞系及异种移植模型 |
| 171 | 2025-09-22 |
Endoplasmic reticulum junctions serve as a platform for endosome-lysosome interactions through their stop-and-go motion switching
2025-Sep-19, Science advances
IF:11.7Q1
DOI:10.1126/sciadv.adv4437
PMID:40961183
|
研究论文 | 本研究揭示内质网连接点作为内体-溶酶体相互作用平台，通过调控其停-走运动切换协调细胞器动态 | 首次发现内质网连接点通过停-走运动切换调控内溶酶体相互作用，并揭示肌动蛋白凝聚及VAP-STARD3-YWHAH通路的作用机制 | NA | 探究内溶酶体停-走运动机制及其与内质网结构的功能关联 | 内体、溶酶体、内质网连接点及其他细胞器（脂滴、过氧化物酶体） | 细胞生物学 | NA | 深度学习图像分析（粒子追踪、空间分布、形态分析） | 深度学习 | 图像 | NA |
| 172 | 2025-09-22 |
Ozone exposure, retinal microvasculature alterations, and the mediating effect of aging in diabetic population: A retrospective cohort study
2025-Sep-19, Ecotoxicology and environmental safety
IF:6.2Q1
DOI:10.1016/j.ecoenv.2025.119082
PMID:40974669
|
研究论文 | 一项回顾性队列研究探讨了臭氧暴露与糖尿病患者视网膜微血管改变的关系，并分析了衰老的中介效应 | 首次在大型糖尿病队列中量化臭氧暴露与视网膜微血管参数的具体关联，并引入视网膜年龄差作为加速衰老的生物标志物进行中介分析 | 研究设计为观察性研究，无法完全排除混杂因素；结果基于特定地区（上海）人群，外推性需谨慎验证 | 阐明长期臭氧暴露如何通过加速衰老影响视网膜微血管结构，从而揭示其与脑血管风险的潜在机制 | 55,463名2型糖尿病患者 | 数字病理 | 糖尿病 | 卫星遥感臭氧浓度估算、深度学习视网膜年龄预测、双重机器学习回归分析 | 深度学习 | 环境暴露数据、视网膜影像数据、临床数据 | 55,463名来自上海17个行政区249个社区健康中心的糖尿病患者 |
| 173 | 2025-09-22 |
Enhancing the reliability of Alzheimer's disease prediction in MRI images
2025-Sep-19, Computers in biology and medicine
IF:7.0Q1
DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.111111
PMID:40974861
|
研究论文 | 提出一种增强MRI图像中阿尔茨海默病预测可靠性的反向验证框架 | 引入反向验证范式，通过系统重新定位解剖结构来验证模型是否基于解剖特征而非空间记忆进行识别 | NA | 提高基于MRI的阿尔茨海默病诊断的可靠性和准确性 | 阿尔茨海默病的MRI图像诊断 | 数字病理学 | 阿尔茨海默病 | MRI分析 | YOLO, MobileNet | 图像 | NA |
| 174 | 2025-09-22 |
Fusion of X-Ray Images and Clinical Data for a Multimodal Deep Learning Prediction Model of Osteoporosis: Algorithm Development and Validation Study
2025-Sep-18, JMIR medical informatics
IF:3.1Q2
DOI:10.2196/70738
PMID:40966528
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研究论文 | 开发并验证一种融合胸部X光图像和临床数据的多模态深度学习模型，用于骨质疏松症的预测 | 采用基于梯度的Wavelet特征提取方法结合注意力机制辅助特征融合，增强模型对图像关键区域的关注并提升特征提取能力 | 数据集规模可能不足以覆盖人群多样性，回顾性研究可能存在选择偏倚，缺乏外部验证限制了结果的普适性 | 骨质疏松症的机会性筛查 | 1780名患者 | 数字病理 | 骨质疏松症 | 迁移学习 | CNN | 图像和临床数据 | 1780名患者的胸部X光图像和临床数据 |
| 175 | 2025-09-22 |
Dose reduction in 4D CT imaging: Breathing signal-guided deep learning-driven data acquisition
2025-Sep-18, International journal of radiation oncology, biology, physics
DOI:10.1016/j.ijrobp.2025.08.047
PMID:40975131
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研究论文 | 提出一种基于呼吸信号引导的深度学习驱动数据采集方法，用于减少4D CT成像中的辐射剂量 | 首次将患者呼吸信号与深度学习模型结合，智能预测最佳投影数据采集时机，实现剂量减少的同时保持图像质量 | 回顾性研究，需要在更大规模前瞻性临床试验中验证 | 开发降低4D CT成像辐射剂量的智能数据采集方法 | 294名患者的呼吸信号和104个独立临床4D CT扫描 | 医学影像分析 | 胸部肿瘤 | 4D CT成像，深度学习 | 深度学习模型 | 呼吸信号，CT投影数据 | 294名患者的1,415个呼吸信号，104个独立4D CT扫描 |
| 176 | 2025-09-22 |
AI-enhanced orthodontic treatment planning - A scoping review on Evidence-based clinical application with commercial software overview
2025-Sep-18, Journal of dentistry
IF:4.8Q1
DOI:10.1016/j.jdent.2025.106112
PMID:40975160
|
综述 | 本文对AI增强的正畸治疗规划工具进行了范围综述，评估了学术验证工具与商业软件的临床适用性 | 首次系统梳理AI在正畸治疗规划中的证据基础，并对比学术工具与商业解决方案的差异 | 商业AI工具普遍缺乏公开验证研究，存在学术与临床应用之间的验证差距 | 识别基于证据的AI增强正畸治疗规划工具并评估其临床相关性 | 正畸治疗规划中的AI工具，包括学术验证工具和商业软件 | 医疗人工智能 | 口腔正畸 | 机器学习、深度学习、大语言模型(LLMs) | 机器学习、深度学习、LLMs | 文本输入、原始临床数据（如口内扫描数据） | 17项符合纳入标准的研究，涉及307项初步识别的研究 |
| 177 | 2025-09-22 |
Artificial intelligence in age-related macular degeneration: Advancing diagnosis, prognosis, and treatment
2025-Sep-18, Survey of ophthalmology
IF:5.1Q1
|
综述 | 本文回顾了人工智能在年龄相关性黄斑变性（AMD）诊断、分类和治疗规划中的最新进展与临床应用 | 总结了AI在AMD早期检测、疾病进展预测及治疗反应优化中的高性能表现，并开始解决算法偏差和可解释性等历史挑战 | 模型可解释性不足、泛化能力有限，且需在多样化人群中进一步验证 | 探讨人工智能在AMD管理中的临床效用及现实世界应用潜力 | 年龄相关性黄斑变性（AMD）患者 | 数字病理 | 老年性疾病 | 机器学习、深度学习 | NA | 医学影像 | 47项研究（包含193条记录筛选） |
| 178 | 2025-09-22 |
Integrating artificial intelligence with small molecule therapeutics and precision medicine for neurochemical understanding of Alzheimer's diseases
2025-Sep-18, Neuroscience
IF:2.9Q2
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综述 | 探讨人工智能、小分子药物和精准医疗在阿尔茨海默病治疗中的整合策略 | 结合AI与多组学数据及结构导向药物设计，推动个体化精准治疗策略 | 面临伦理、监管和临床应用方面的挑战 | 通过跨学科方法改善阿尔茨海默病的诊断和治疗 | 阿尔茨海默病及其相关生物标志物（如Aβ、tau蛋白） | 数字病理 | 阿尔茨海默病 | 机器学习、深度学习、多组学分析、结构导向药物设计 | 机器学习与深度学习模型 | 神经影像数据、生物标志物数据 | NA |
| 179 | 2025-09-22 |
A comprehensive benchmarking of adaptive sampling tools for nanopore sequencing
2025-Sep-17, Genome biology
IF:10.1Q1
DOI:10.1186/s13059-025-03729-w
PMID:40963107
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研究论文 | 对纳米孔自适应采样工具进行全面性能评估与基准测试 | 首次系统评估六种主流纳米孔自适应采样工具，涵盖种内富集、种间富集和宿主DNA去除三类任务，并比较基于比对和深度学习的分类策略性能 | 仅评估六种工具，未涵盖所有可用方案；测试场景有限，可能无法代表所有应用场景 | 评估纳米孔自适应采样工具的性能并确定最优富集策略 | 六种纳米孔自适应采样工具（包括MinKNOW、Readfish、BOSS-RUNS等） | 生物信息学 | NA | 纳米孔测序，自适应采样，深度学习 | 深度学习模型（未指定具体架构） | 测序数据，原始信号数据 | 涉及COSMIC基因、酿酒酵母和人源宿主DNA等多种测试样本 |
| 180 | 2025-09-22 |
Auto-Masked Audio Spectrogram Transformer for depression detection from speech
2025-Sep-16, Journal of affective disorders
IF:4.9Q1
DOI:10.1016/j.jad.2025.120295
PMID:40967413
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研究论文 | 提出一种基于语音频谱图的自动掩码音频频谱变换器（AMAST），用于抑郁症检测 | 结合滑动窗口分割、自动掩码训练增强上下文学习，以及时频注意力机制捕获时间和频率信息 | NA | 开发非侵入性抑郁症筛查工具，支持临床和远程心理健康评估 | 语音数据，特别是与抑郁相关的语音特征 | 自然语言处理 | 抑郁症 | 深度学习，语音频谱分析 | Transformer（AMAST） | 语音频谱图 | 使用Distress Analysis Interview Corpus-Wizard of Oz和Multi-modal Open Dataset for Mental disorder Analysis两个数据集 |