深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 33008 篇文献，本页显示第 18161 - 18180 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 18161 | 2024-08-05 |
Estimating helmet wearing rates via a scalable, low-cost algorithm: a novel integration of deep learning and google street view
2024-06-20, BMC public health
IF:3.5Q1
DOI:10.1186/s12889-024-19118-0
PMID:38902622
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研究论文 | 本文提出了一种可扩展的低成本算法，通过深度学习和谷歌街景图像估计头盔佩戴率 | 结合深度学习对象检测技术和谷歌街景图像的新方法，提供全球范围内的头盔佩戴率估算 | 研究样本仅限于3995张图像，可能影响算法的普遍适用性 | 旨在通过大规模数据收集评估摩托车头盔佩戴情况并促进相关政策制定 | 使用来自谷歌街景的数据分析摩托车驾驶员和乘客的头盔佩戴情况 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | NA | 图像 | 3995张图像 | NA | NA | NA | NA |
| 18162 | 2024-08-05 |
Leveraging data science and machine learning for urban climate adaptation in two major African cities: a HE2AT Center study protocol
2024-06-18, BMJ open
IF:2.4Q1
DOI:10.1136/bmjopen-2023-077529
PMID:38890141
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研究论文 | 该研究旨在了解非洲城市中与热相关的健康影响复杂性 | 创新点在于综合健康、社会经济、气候和卫星影像数据来映射城市热风险，并建立热健康预测模型和预警系统 | 该研究主要集中于两座城市，可能无法广泛适用于其他地区 | 研究目的是促进非洲城市的气候适应能力，保护受到热危害不成比例影响的人群 | 研究对象包括在约翰内斯堡和阿比让进行的成人临床试验或队列研究的健康相关数据集 | 机器学习 | NA | 统计评估、机器学习和深度学习技术 | NA | 健康、社会经济、气候和卫星影像数据 | 2000年至2022年在约翰内斯堡和阿比让的成人临床试验或队列研究的健康数据 | NA | NA | NA | NA |
| 18163 | 2025-10-07 |
Histopathology and proteomics are synergistic for High-Grade Serous Ovarian Cancer platinum response prediction
2024-Jun-03, medRxiv : the preprint server for health sciences
DOI:10.1101/2024.06.01.24308293
PMID:38883738
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研究论文 | 本研究通过结合组织病理学全切片图像和蛋白质组学特征，开发多模态深度学习框架以预测高级别浆液性卵巢癌的铂类药物反应 | 首次将H&E染色全切片图像与蛋白质组特征通过多模态深度学习结合，在预测铂类反应和患者总生存期方面优于传统HRD评分 | NA | 提高高级别浆液性卵巢癌患者对铂类化疗反应的预测准确性 | 高级别浆液性卵巢癌患者 | 数字病理学 | 卵巢癌 | H&E染色，蛋白质组学，全切片成像 | 多模态深度学习 | 图像，蛋白质组数据 | NA | NA | NA | 预测准确性，生存分析 | NA |
| 18164 | 2025-01-29 |
DeepIDA-GRU: a deep learning pipeline for integrative discriminant analysis of cross-sectional and longitudinal multiview data with applications to inflammatory bowel disease classification
2024-May-23, Briefings in bioinformatics
IF:6.8Q1
DOI:10.1093/bib/bbae339
PMID:39007595
|
研究论文 | 本文提出了一种名为DeepIDA-GRU的深度学习管道，用于整合横截面和纵向多视图数据的判别分析，并应用于炎症性肠病分类 | 该管道结合了统计和深度学习方法，能够整合来自多个来源的横截面和纵向数据，并识别出对视图间关联和类别分离有贡献的关键变量 | 现有方法通常要求所有视图的数据类型相同（仅横截面数据或仅纵向数据），或者在整合方法中不考虑任何类别结果 | 开发一种能够整合横截面和纵向多视图数据的深度学习管道，以更好地理解复杂疾病的病理生物学 | 炎症性肠病（IBD）研究中的横截面和纵向多组学数据（宏基因组学、转录组学和代谢组学） | 机器学习 | 炎症性肠病 | 功能主成分分析和欧拉特征提取 | 密集前馈网络（用于横截面数据）和循环神经网络（用于纵向数据） | 多组学数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 18165 | 2025-10-07 |
Photoplethysmography based atrial fibrillation detection: a continually growing field
2024-Apr-17, Physiological measurement
IF:2.3Q3
DOI:10.1088/1361-6579/ad37ee
PMID:38530307
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综述 | 本文系统综述了2019年7月至2022年12月期间基于光电容积脉搏波的心房颤动检测技术的最新进展 | 更新了自2019年6月后该领域的最新发展，涵盖数字健康和人工智能解决方案，并维护持续更新的专题网站 | 仅涵盖特定时间段（2019年7月-2022年12月）的研究，可能存在最新研究的遗漏 | 综述基于光电容积脉搏波的心房颤动检测技术发展现状 | 57项相关研究文献 | 数字健康 | 心血管疾病 | 光电容积脉搏波 | 传统机器学习,深度学习 | 生理信号数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 18166 | 2025-01-04 |
Transfer Learning With Active Sampling for Rapid Training and Calibration in BCI-P300 Across Health States and Multi-Centre Data
2024, 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.2024.3420960
PMID:38949927
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研究论文 | 本文提出了一种基于主动采样的迁移学习方法，用于在脑机接口（BCI）P300波检测中快速训练和校准，适用于不同健康状况和多中心数据 | 提出了基于Poison Sampling Disk（PDS）的主动采样（AS）方法，用于自适应迁移学习，显著提高了分类精度和训练效率 | 研究仍面临处理来自不同设备、受试者、多中心及健康与患者群体的多样性和不平衡数据集的挑战 | 提高脑机接口（BCI）P300波检测的分类精度和训练效率，适应不同健康状况和多中心数据 | 脑机接口（BCI）P300波检测 | 机器学习 | NA | 迁移学习，主动采样（AS） | 卷积神经网络（CNN） | 神经数据 | 两个不同的国际复制数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 18167 | 2025-10-07 |
Artificial intelligence for natural product drug discovery
2023-11, Nature reviews. Drug discovery
DOI:10.1038/s41573-023-00774-7
PMID:37697042
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综述 | 探讨人工智能与计算组学技术在天然产物药物发现中的协同应用 | 提出人工智能与计算组学技术相结合的新范式，用于挖掘天然产物的药物潜力 | 需要高质量数据集训练深度学习算法，且缺乏有效的算法验证策略 | 通过人工智能方法加速天然产物药物发现进程 | 天然产物分子 | 机器学习 | NA | 计算组学技术 | 深度学习 | 分子数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 18168 | 2025-10-07 |
Deep-learning-based image segmentation for image-based computational hemodynamic analysis of abdominal aortic aneurysms: a comparison study
2023-09-12, Biomedical physics & engineering express
IF:1.3Q3
DOI:10.1088/2057-1976/acf3ed
PMID:37625388
|
研究论文 | 本研究比较两种深度学习图像分割方法在腹主动脉瘤计算血流动力学分析中的应用效果 | 首次系统比较ARU-Net和CACU-Net两种最新深度学习分割方法在腹主动脉瘤模型创建中的性能 | 样本量较小（仅30例CTA扫描），需要更大规模验证 | 评估基于深度学习的图像分割方法在腹主动脉瘤计算血流动力学分析中的可行性 | 腹主动脉瘤患者的计算机断层扫描血管造影图像 | 计算机视觉 | 腹主动脉瘤 | 计算机断层扫描血管造影 | CNN | 医学图像 | 30例CTA扫描 | NA | ARU-Net, CACU-Net | DICE分数, 相关系数, Bland-Altman分析 | NA |
| 18169 | 2025-10-07 |
Evolution of Breast Cancer Recurrence Risk Prediction: A Systematic Review of Statistical and Machine Learning-Based Models
2023-08, JCO clinical cancer informatics
IF:3.3Q2
DOI:10.1200/CCI.23.00049
PMID:37566789
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系统综述 | 本文系统回顾了2008-2022年间乳腺癌复发风险预测模型的发展，比较统计方法与机器学习模型的性能差异 | 首次系统比较统计与机器学习方法在乳腺癌复发预测中的表现，并特别关注患者种族多样性问题 | 纳入分析的研究数量有限（仅23篇），且存在模型可解释性不足和泛化能力有限的问题 | 系统评估乳腺癌复发风险预测模型的发展历程和性能表现 | 乳腺癌患者复发风险预测模型 | 机器学习 | 乳腺癌 | 统计方法，机器学习 | 支持向量机，决策树，逻辑回归，朴素贝叶斯，深度学习，集成学习 | 临床数据 | 基于23篇研究论文的汇总分析 | NA | NA | AUC | NA |
| 18170 | 2025-10-07 |
Dual-sensory fusion self-powered triboelectric taste-sensing system towards effective and low-cost liquid identification
2023-08, Nature food
IF:23.6Q1
DOI:10.1038/s43016-023-00817-7
PMID:37563492
|
研究论文 | 开发了一种基于液滴动态形态变化和液固接触带电的双感官融合自供电味觉传感系统，用于液体识别 | 结合摩擦电指纹信号和深度学习实现液体识别，并集成图像传感器提取液体视觉特征，通过双感官融合提高识别能力 | NA | 开发有效且低成本的液体传感技术，用于液体食品安全识别和管理 | 液体物质 | 智能传感 | NA | 液固接触带电，图像传感 | 深度学习 | 摩擦电信号，图像 | NA | NA | NA | 准确率 | NA |
| 18171 | 2025-01-28 |
Deep learning-assistance significantly increases the detection sensitivity of neurosurgery residents for intracranial aneurysms in subarachnoid hemorrhage
2025-Feb, Journal of clinical neuroscience : official journal of the Neurosurgical Society of Australasia
IF:1.9Q4
DOI:10.1016/j.jocn.2024.110971
PMID:39673838
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研究论文 | 本研究评估了深度学习模型在提高神经外科住院医师通过CT血管造影检测颅内动脉瘤敏感性方面的有效性 | 首次将深度学习模型应用于神经外科住院医师的动脉瘤检测培训，显著提高了检测敏感性，特别是在小动脉瘤的检测上 | 研究样本量较小，仅包含104例患者的CTA扫描，且仅涉及三名住院医师 | 评估深度学习模型在提高神经外科住院医师检测颅内动脉瘤敏感性方面的效果 | 104例动脉瘤性蛛网膜下腔出血患者的CTA扫描，共126个动脉瘤 | 数字病理 | 颅内动脉瘤 | CT血管造影（CTA） | 深度学习模型（DLM） | 图像 | 104例患者的CTA扫描，共126个动脉瘤 | NA | NA | NA | NA |
| 18172 | 2025-01-28 |
Harnessing Spectral Libraries From AVIRIS-NG Data for Precise PFT Classification: A Deep Learning Approach
2025-Jan-27, Plant, cell & environment
DOI:10.1111/pce.15393
PMID:39866067
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研究论文 | 本研究利用AVIRIS-NG高光谱数据和机器学习技术，开发了一个包含130种植物物种的光谱库，用于精确分类植物功能类型（PFTs） | 通过高光谱数据生成光谱库，结合机器学习方法，显著提高了植物功能类型分类的准确性 | 研究仅限于Shoolpaneshwar野生动物保护区的植物物种，可能不适用于其他地区 | 推进植物功能类型（PFTs）的分类和监测 | Shoolpaneshwar野生动物保护区的130种植物物种 | 机器学习 | NA | AVIRIS-NG高光谱成像和ASD手持光谱辐射计 | Parzen Window (PW), Gradient Boosted Machine (GBM), Stochastic Gradient Descent (SGD) | 高光谱图像 | 130种植物物种 | NA | NA | NA | NA |
| 18173 | 2025-01-28 |
Introduction to Memristive Mechanisms and Models
2025-Jan-24, Recent patents on nanotechnology
IF:2.0Q3
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研究论文 | 本文介绍了忆阻系统的机制和模型，探讨了其在神经形态计算中的应用 | 本文结合了Chua开发的动态系统框架和统计物理学及渗流理论，提供了对忆阻系统复杂动态行为的深入理解，并探讨了其在深度学习方法中的成功应用 | 本文主要关注理论模型和框架，缺乏对实际硬件实现的详细讨论 | 探讨忆阻系统在神经形态计算中的应用，以应对人工智能发展带来的计算能力需求增长 | 忆阻系统及其在神经形态计算中的应用 | 机器学习 | NA | NA | 动态系统模型、渗流理论模型 | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 18174 | 2025-01-28 |
Deep learning for kidney trauma detection: CT image algorithm performance and external validation: experimental study
2025-Jan-24, International journal of surgery (London, England)
DOI:10.1097/JS9.0000000000002221
PMID:39869390
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研究论文 | 本研究开发并验证了一种用于检测肾脏创伤的深度学习算法，使用机构创伤数据和RSNA数据集进行外部验证 | 首次将深度学习技术应用于肾脏创伤的CT图像检测，并通过外部验证展示了其稳健性能 | 模型在外部验证中的阳性预测值较低，可能需要进一步优化图像分割和计算效率 | 开发并验证一种用于检测肾脏创伤的深度学习算法 | 肾脏创伤的CT图像 | 医学影像 | 肾脏创伤 | 深度学习 | RenoTrNet | CT图像 | 机构创伤数据和RSNA数据集中的随机选择病例 | NA | NA | NA | NA |
| 18175 | 2025-01-28 |
An explainable language model for antibody specificity prediction using curated influenza hemagglutinin antibodies
2024-10-08, Immunity
IF:25.5Q1
DOI:10.1016/j.immuni.2024.07.022
PMID:39163866
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研究论文 | 本文介绍了一种基于序列的抗体特异性预测的轻量级记忆B细胞语言模型（mBLM），并利用超过5,000个流感血凝素（HA）抗体数据集进行训练 | 开发了一种新的轻量级记忆B细胞语言模型（mBLM），用于基于序列的抗体特异性预测，并通过模型可解释性分析识别了HA干区抗体的关键序列特征 | 数据集主要来源于研究出版物和专利，可能存在数据偏差 | 预测抗体特异性，并提高对流感病毒抗体反应的分子理解 | 流感血凝素（HA）抗体 | 自然语言处理 | 流感 | 语言模型 | mBLM | 序列数据 | 超过5,000个流感血凝素（HA）抗体 | NA | NA | NA | NA |
| 18176 | 2025-01-28 |
Potential Use and Limitation of Artificial Intelligence to Screen Diabetes Mellitus in Clinical Practice: A Literature Review
2024-Oct, Acta medica Indonesiana
IF:0.7Q3
PMID:39865054
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文献综述 | 本文综述了人工智能在临床实践中筛查糖尿病的潜在应用及其局限性 | 强调了人工智能技术（如机器学习和深度学习）在提高糖尿病筛查准确性方面的潜力，特别是在低资源环境中的应用 | 指出了当前临床实践中基于血液或实验室检测的糖尿病筛查方法的局限性，包括访问和成本问题 | 探讨人工智能技术在减少未诊断糖尿病负担中的应用 | 全球未诊断糖尿病的个体，特别是低收入和中等收入国家（如印度尼西亚）的人群 | 机器学习 | 糖尿病 | 机器学习和深度学习 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 18177 | 2025-01-28 |
Status and future trends in wastewater management strategies using artificial intelligence and machine learning techniques
2024-Aug, Chemosphere
IF:8.1Q1
|
综述 | 本文综述了利用人工智能和机器学习技术进行水和废水管理的最新趋势 | 结合AI、深度学习和物联网技术，提出了高效的水管理框架 | 未具体说明数据来源和样本量，案例研究和统计评估的细节不足 | 探讨智能水管理机制，以满足不同用途的水质要求 | 水和废水管理策略 | 机器学习 | NA | 人工智能（AI）、深度学习（DL）、物联网（IoT） | NA | 多种形式的数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 18178 | 2025-01-28 |
The cytoarchitectonic landscape revealed by deep learning method facilitated precise positioning in mouse neocortex
2024-06-04, Cerebral cortex (New York, N.Y. : 1991)
DOI:10.1093/cercor/bhae229
PMID:38836835
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研究论文 | 本文开发了一种细胞结构标志物识别流程，利用荧光显微光学断层扫描技术成像小鼠全脑，并通过快速3D卷积网络分割整个新皮层的神经元体，揭示了新皮层的细胞结构景观 | 开发了一种新的细胞结构标志物识别流程，结合荧光显微光学断层扫描和快速3D卷积网络，实现了新皮层神经元的三维分割和分析 | 研究主要集中在小鼠新皮层，未涉及其他物种或更广泛的脑区 | 提高对新皮层结构的理解，特别是皮层区域的精确定位 | 小鼠新皮层 | 计算机视觉 | NA | 荧光显微光学断层扫描 | 3D卷积网络 | 图像 | 小鼠全脑 | NA | NA | NA | NA |
| 18179 | 2025-10-07 |
Exploring intricate connectivity patterns for cognitive functioning and neurological disorders: incorporating frequency-domain NC method into fMRI analysis
2024-05-02, Cerebral cortex (New York, N.Y. : 1991)
DOI:10.1093/cercor/bhae195
PMID:38741270
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研究论文 | 本研究将频域新因果方法应用于fMRI分析，探索认知功能与神经系统疾病的复杂连接模式 | 将频域新因果方法首次应用于fMRI分析，构建了多种因果关联模式并用于脑效率网络构建 | 研究仅针对认知障碍患者，未包含健康对照组进行对比分析 | 探索大脑连接模式与认知功能及神经系统疾病的关联 | 1252组不同程度认知障碍患者 | 医学影像分析 | 阿尔茨海默病 | 功能磁共振成像，频域新因果方法 | 深度学习模型 | fMRI BOLD信号 | 1252组认知障碍患者 | NA | NA | 准确率,精确率,召回率 | NA |
| 18180 | 2025-10-07 |
Multi-task deep learning-based survival analysis on the prognosis of late AMD using the longitudinal data in AREDS
2021, AMIA ... Annual Symposium proceedings. AMIA Symposium
PMID:35308963
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研究论文 | 本研究利用多任务深度学习框架分析AREDS纵向数据，预测晚期年龄相关性黄斑变性的预后 | 首次将纵向数据与深度学习提取的图像特征结合用于AMD生存分析，并证明深度特征优于临床医生提取的特征 | 仅使用AREDS数据集，未在其他独立队列中验证；复杂特征仅当前访视数据具有预测价值 | 预测年龄相关性黄斑变性患者发展为晚期AMD的风险 | 年龄相关性黄斑变性患者 | 数字病理 | 年龄相关性黄斑变性 | 眼底摄影 | CNN | 图像 | AREDS研究中的纵向数据 | NA | 卷积神经网络 | 预测准确性 | NA |