深度学习在生物医药领域中的应用

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当前共找到 24644 篇文献,本页显示第 1961 - 1980 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
1961 2025-05-04
Automated Detection of Oral Malignant Lesions Using Deep Learning: Scoping Review and Meta-Analysis
2025-Apr, Oral diseases IF:2.9Q1
meta-analysis 通过范围综述和荟萃分析,概述了使用深度学习自动检测口腔恶性病变的进展和成就 首次对使用深度学习自动检测口腔恶性病变的研究进行范围综述和荟萃分析 仅纳入过去5年的研究,且荟萃分析仅包含3项研究 评估深度学习在口腔恶性病变自动检测中的应用效果 口腔恶性病变 digital pathology oral cancer deep learning DL algorithms clinical images 14项研究(荟萃分析包含3项)
1962 2025-05-04
Review of the Current State of Artificial Intelligence in Pediatric Cardiovascular Magnetic Resonance Imaging
2025-Mar-26, Children (Basel, Switzerland)
综述 本文综述了人工智能在儿科心血管磁共振成像中的当前应用状态 探讨了AI技术在提高CMR效率、图像质量和减少错误方面的潜力 未提及具体的技术限制或研究不足 评估AI技术在改善先天性心脏病心血管磁共振成像中的应用 儿科心血管磁共振成像 数字病理学 心血管疾病 深度学习 NA 图像 NA
1963 2025-05-04
Spike rate inference from mouse spinal cord calcium imaging data
2025-Mar-24, The Journal of neuroscience : the official journal of the Society for Neuroscience
research paper 该研究通过钙成像和电生理记录相结合的方法,优化了脊髓神经元中尖峰率的推断算法 首次在脊髓神经元中获得了谷氨酸能和GABA能体感神经元的真实数据,并验证了CASCADE和OASIS算法在脊髓神经元中的适用性 研究仅针对脊髓背角浅层的神经元,未涵盖其他中枢神经系统区域和神经元类型 优化钙成像数据中尖峰率的推断算法,提高脊髓神经元活动记录的准确性 小鼠脊髓背角浅层的谷氨酸能和GABA能体感神经元 神经科学 NA 钙成像和电生理记录 CASCADE(基于监督深度学习)和OASIS(基于非负解卷积) 钙成像数据和电生理数据 未明确提及具体样本数量,但涉及两性小鼠的脊髓神经元
1964 2025-05-04
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
review 本文全面综述了深度学习在多参数MRI胶质瘤分割中的作用及其临床应用 探讨了从早期CNN模型到注意力机制和Transformer模型的最新进展,并提出了未来研究方向 讨论了数据质量、梯度消失和模型可解释性等挑战 研究深度学习在多参数MRI胶质瘤分割中的应用及其临床价值 胶质瘤的多参数MRI数据 digital pathology glioma multiparametric MRI CNN, attention mechanisms, transformer models MRI图像 NA
1965 2025-05-04
Clinical applications of deep learning in neuroinflammatory diseases: A scoping review
2025-Mar, Revue neurologique IF:2.8Q2
综述 本文综述了深度学习在神经炎症性疾病临床应用中的研究进展 提供了深度学习技术在神经炎症性疾病临床转化应用中的全面概述,并量化分析了不同临床应用和数据模态的使用情况 研究存在努力分布不均的问题,某些领域如影像分割和计算机辅助诊断过度集中 理解深度学习技术在神经炎症性疾病临床转化中的应用现状 神经炎症性疾病 机器学习 神经炎症性疾病 深度学习 多种不同架构的模型 图像、文本、时间序列信号 148篇文献和5个商业算法
1966 2025-05-04
An in-depth review of AI-powered advancements in cancer drug discovery
2025-Mar, Biochimica et biophysica acta. Molecular basis of disease
review 本文综述了人工智能在癌症药物发现中的最新进展及其在个性化治疗中的应用 探讨了AI技术如深度学习和高级数据分析在药物发现关键阶段的变革性作用,包括靶点识别、药物设计、临床试验优化和药物反应预测 面临大规模基因组数据管理和AI在医疗保健中部署的伦理问题等挑战 研究人工智能如何加速癌症药物发现过程并推动个性化治疗策略的发展 癌症药物发现过程中的AI技术应用 machine learning cancer deep learning, advanced data analytics DrugnomeAI, PandaOmics, AlphaFold genomic datasets NA
1967 2025-05-04
Utilizing deep learning for automatic segmentation of the cochleae in temporal bone computed tomography
2025-Mar, Acta radiologica (Stockholm, Sweden : 1987)
研究论文 利用深度学习在颞骨计算机断层扫描中自动分割耳蜗 比较了三种深度学习模型(3D U-Net、UNETR和SegResNet)在耳蜗自动分割中的性能,并发现SegResNet表现最佳 样本量相对较小,仅包含231个样本,且仅测试了三种CT类型 评估深度学习在颞骨CT中自动分割耳蜗的实用性,以区分异常和正常图像 颞骨CT图像中的耳蜗 计算机视觉 NA CT扫描 3D U-Net, UNETR, SegResNet 图像 231个样本(77个正常和154个异常)
1968 2025-05-04
Deep learning-based image classification reveals heterogeneous execution of cell death fates during viral infection
2025-Mar-01, Molecular biology of the cell IF:3.1Q3
研究论文 本研究利用基于深度学习的图像分类技术,分析了单纯疱疹病毒1型(HSV-1)感染的单细胞中程序性细胞死亡(PCD)的异质性执行情况 采用深度学习图像分类技术揭示病毒感染下细胞死亡命运的异质性执行,弥补了分子信号模糊时的细胞命运判定难题 研究仅针对HSV-1感染的细胞,未涵盖其他病毒或条件 探究病毒感染下细胞死亡命运的异质性执行机制 HSV-1感染的单个细胞 数字病理学 病毒感染 深度学习图像分类 CNN 图像 NA
1969 2025-05-04
Image quality assessment and white matter hyperintensity quantification in two accelerated high-resolution 3D FLAIR techniques: Wave-CAIPI and deep learning-based SPACE
2025-Mar, Clinical radiology IF:2.1Q2
research paper 比较两种加速高分辨率3D FLAIR技术(DL-SPACE和Wave-CAIPI FLAIR)在脑部成像中的图像质量 首次比较了DL-SPACE和Wave-CAIPI FLAIR技术在图像质量、信噪比和对比噪声比方面的表现 研究为回顾性分析,样本量相对较小(123名参与者) 评估和比较两种加速高分辨率3D FLAIR技术的图像质量 脑部成像中的白质高信号(WMH) 数字病理 神经系统疾病 3D FLAIR成像技术 deep learning-reconstruction 医学影像 123名参与者
1970 2025-05-04
A novel hybrid ViT-LSTM model with explainable AI for brain stroke detection and classification in CT images: A case study of Rajshahi region
2025-Mar, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1
研究论文 提出了一种结合ViT和LSTM的混合模型,用于CT图像中脑卒中的检测和分类,并通过可解释AI方法提高预测的可靠性 首次将Vision Transformer (ViT)和LSTM结合用于脑卒中检测,并引入可解释AI方法增强模型的可信度 研究主要基于Rajshahi地区的数据,可能在其他地区的泛化性有待验证 开发自动化解决方案以提高脑卒中CT图像诊断的准确性和及时性 CT图像中的脑卒中特征 计算机视觉 脑卒中 深度学习 ViT-LSTM混合模型 CT图像 BrSCTHD-2023数据集(来源:Rajshahi Medical College Hospital)和Kaggle脑卒中数据集
1971 2025-05-04
Interpretable COVID-19 chest X-ray detection based on handcrafted feature analysis and sequential neural network
2025-Mar, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1
research paper 该研究提出两种新算法DC-GLM和CAMSGNeT,用于提高COVID-19胸部X光检测的可解释性和准确性 引入了动态共现灰度矩阵(DC-GLM)和上下文自适应多尺度Gabor网络(CAMSGNeT),以增强纹理特征提取和模型可解释性 未提及具体的数据集规模限制或计算资源需求 开发更可解释、精确且资源高效的COVID-19胸部X光检测方法 COVID-19患者的胸部X光图像 digital pathology COVID-19 DC-GLM, CAMSGNeT sequential neural network image 两个数据集(具体数量未提及)
1972 2025-05-04
A multimodal deep learning model for cervical pre-cancers and cancers prediction: Development and internal validation study
2025-Mar, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1
研究论文 开发并验证了一种基于深度学习的多模态模型,用于预测宫颈癌前病变和癌症 结合临床数据和阴道镜图像的多模态深度学习模型,在预测CIN2+状态方面表现优于单独使用图像或临床数据的模型及临床医生的阴道镜印象 需要外部验证研究以评估模型的泛化能力 开发一种能够提高宫颈癌筛查和诊断客观性和可重复性的深度学习模型 6356例LEEP锥切/锥活检病例(金标准诊断) 数字病理 宫颈癌 深度学习 多模态深度学习模型 临床数据和阴道镜图像 6356例病例
1973 2025-05-04
Structural and functional alterations in hypothalamic subregions in male patients with alcohol use disorder
2025-Mar-01, Drug and alcohol dependence IF:3.9Q1
研究论文 本研究探讨了酒精使用障碍(AUD)男性患者下丘脑亚区的结构和功能变化 首次使用深度学习算法对下丘脑进行亚区分割,并研究了AUD患者下丘脑亚区的体积和功能连接变化 样本量较小(24名患者和24名对照),且仅包括男性患者 研究酒精使用障碍对下丘脑亚区结构和功能的影响 男性酒精使用障碍患者和健康男性对照 神经影像学 酒精使用障碍 结构磁共振成像和静息态功能磁共振成像 深度学习算法 MRI图像 24名男性AUD患者和24名健康男性对照
1974 2025-05-04
DenseSeg: joint learning for semantic segmentation and landmark detection using dense image-to-shape representation
2025-Mar, International journal of computer assisted radiology and surgery IF:2.3Q2
研究论文 提出了一种密集图像到形状表示方法,用于联合学习语义分割和标志点检测 通过密集图像到形状表示实现标志点检测和语义分割的联合学习,无需对标志点进行显式训练即可添加新标志点 在胸部X光设置中与基线方法性能相近,未显著超越 改进医学图像处理中的语义分割和标志点检测任务 胸部X光中的肺、心脏和锁骨,以及儿科手腕中的17种不同骨骼 计算机视觉 NA 全卷积架构 CNN 医学图像 两个医学数据集(胸部X光和儿科手腕图像)
1975 2025-05-04
Scanner-based real-time three-dimensional brain + body slice-to-volume reconstruction for T2-weighted 0.55-T low-field fetal magnetic resonance imaging
2025-Mar, Pediatric radiology IF:2.1Q2
research paper 开发了一种基于深度学习的自动化流程,用于0.55-T低场胎儿MRI的T2加权三维脑部和身体重建,并通过Gadgetron框架直接集成到扫描过程中 首次将自动化SVR运动校正方法直接集成到0.55-T低场胎儿MRI扫描过程中,实现了实时三维重建 研究样本量较小(前瞻性测试12例),且仅针对0.55-T低场MRI 开发并集成自动化SVR运动校正方法,以改进低场胎儿MRI的三维重建 胎儿脑部和身体的T2加权MRI图像 数字病理 胎儿发育 MRI,深度学习 深度学习管道 MRI图像 前瞻性测试12例(22-40周孕龄),回顾性测试83个0.55-T数据集
1976 2025-05-04
Opportunistic AI for enhanced cardiovascular disease risk stratification using abdominal CT scans
2025-Mar, Computerized medical imaging and graphics : the official journal of the Computerized Medical Imaging Society IF:5.4Q1
研究论文 本研究提出了一种基于深度学习的DL-CVDi评分,用于通过常规腹部CT扫描预测心血管疾病风险 利用常规腹部CT扫描中的机会性生物标志物,通过深度生存学习预测心血管疾病风险,提高了现有基线模型的预测一致性 未来研究需要在多民族队列中验证结果,并探索其在合并症患者中的效用 开发一种新型生物标志物,用于心血管疾病风险分层 心血管疾病风险预测 数字病理学 心血管疾病 CT扫描 深度学习 图像 NA
1977 2025-05-04
Monkeypox diagnosis based on probabilistic K-nearest neighbors (PKNN) algorithm
2025-Mar, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1
研究论文 本文提出了一种基于人工智能的猴痘诊断新方法,称为有效猴痘诊断策略(EMDS),通过预处理和诊断两个阶段实现 引入了基于四分位距(IQR)的新方法来拒绝输入图像数据集中的异常,并提出了一种新的K-最近邻分类器实例——概率K-最近邻(PKNN)算法 NA 开发一种高效的人工智能方法来诊断猴痘 猴痘皮肤图像和病变数据集(MSID和MSLD) 计算机视觉 猴痘 GoogleNet预训练深度学习模型,Leopard Seal Optimization(LSO)特征选择 PKNN(概率K-最近邻算法) 图像 两个公开的猴痘数据集(MSID和MSLD)
1978 2025-05-04
[Deep learning algorithms for intelligent construction of a three-dimensional maxillofacial symmetry reference plane]
2025-Feb-18, Beijing da xue xue bao. Yi xue ban = Journal of Peking University. Health sciences
PMID:39856515
研究论文 开发了一种基于动态图的深度学习算法MDGR-Net,用于智能配准三维颌面点云数据,为临床牙科应用中的数字设计与分析提供参考 提出了MDGR-Net关联方法,基于智能点云配准构建三维颌面对称参考平面,显著提高诊疗效率和效果,减少专家依赖 研究主要针对无明显畸形的患者,对于复杂畸形患者的适用性未明确说明 开发智能点云配准算法,构建三维颌面对称参考平面,提升临床牙科诊疗效率 400名无明显畸形的临床患者的三维颌面点云数据 计算机视觉 牙科疾病 深度学习 MDGR-Net 三维点云 400名患者,通过数据增强生成2000个数据集
1979 2025-05-04
Comparative Analysis of Recurrent Neural Networks with Conjoint Fingerprints for Skin Corrosion Prediction
2025-Feb-10, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1
研究论文 本研究旨在开发基于循环神经网络(RNNs)的深度学习模型,用于根据化学语言符号、分子亚结构、物理化学性质以及这三种性质的联合指纹(称为联合指纹)对化合物的皮肤腐蚀性进行分类 采用联合指纹(MACCS键和物理化学描述符)的BiLSTM模型在外部测试中表现出色,准确率达84.3%,AUC为89.8%,马修斯相关系数为57.6%,优于现有皮肤腐蚀模型 未明确提及样本量或数据集的局限性 开发深度学习模型以替代动物测试,用于皮肤腐蚀性评估 化学化合物的皮肤腐蚀性 机器学习 NA 深度学习 RNN, LSTM, BiLSTM, GRU, BiGRU 化学语言符号、分子亚结构、物理化学性质 NA
1980 2025-05-04
Deciphering Protein Secondary Structures and Nucleic Acids in Cryo-EM Maps Using Deep Learning
2025-Feb-10, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1
research paper 提出了一种基于深度学习的名为EMInfo的方法,用于在冷冻电镜密度图中检测蛋白质二级结构和核酸位置 开发了EMInfo这一深度学习工具,能够准确预测冷冻电镜图中的不同结构类别,填补了中分辨率冷冻电镜图结构建模的空白 仅在两套蛋白质-核酸复合物测试集上进行了评估,可能在其他类型生物分子上的表现有待验证 解决中分辨率冷冻电镜图结构建模中的蛋白质二级结构和核酸位置检测问题 冷冻电镜密度图中的蛋白质二级结构和核酸 computational biology NA cryo-EM deep learning image 两套蛋白质-核酸复合物测试集(包含中分辨率和高分辨率实验图谱)
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