深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 2413 篇文献，本页显示第 301 - 320 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 301 | 2025-10-06 |
Quality assurance (QA) for monitoring the performance of assisted reproductive technology (ART) staff using artificial intelligence (AI)
2023-Feb, Journal of assisted reproduction and genetics
IF:3.2Q2
DOI:10.1007/s10815-022-02649-z
PMID:36374394
|
研究论文 | 本研究评估了基于人工智能的质量保证工具在辅助生殖技术中监测医护人员胚胎操作表现的效用 | 首次将深度学习神经网络应用于辅助生殖技术医护人员操作表现的持续监测和质量保证 | 样本量相对有限，仅评估了特定医疗中心的医护人员表现 | 评估AI质量保证工具在监测ART医护人员胚胎操作表现中的准确性和实用性 | 辅助生殖技术中的医护人员（医生和胚胎学家）及其胚胎操作表现 | 医疗人工智能 | 生殖医学 | 深度学习神经网络 | 深度学习神经网络 | 胚胎发育数据和临床妊娠结果 | 160例胚胎移植，160例玻璃化冷冻，160例解冻，120例滋养层活检 | NA | NA | 植入率预测准确度，Wilcoxon符号秩检验 | NA |
| 302 | 2025-10-06 |
Deep Learning from Phylogenies for Diversification Analyses
2023-12-30, Systematic biology
IF:6.1Q1
DOI:10.1093/sysbio/syad044
PMID:37556735
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研究论文 | 本文提出一种基于深度学习的系统发育树多样化分析方法，用于推断物种多样化动态 | 将病原体系统动力学中的深度学习方法首次应用于多样化推断，并扩展至基于性状数据的状态依赖多样化模型 | 目前仅验证了时间恒定同质出生-死亡模型和二元状态物种形成与灭绝模型的准确性 | 开发一种通用且高效的多样化模型推断方法 | 物种系统发育树和性状数据 | 机器学习 | NA | 系统发育分析 | 深度神经网络 | 系统发育树数据, 性状数据 | NA | NA | NA | 准确性, 时间效率 | NA |
| 303 | 2025-10-06 |
Developing and deploying deep learning models in brain magnetic resonance imaging: A review
2023-12, NMR in biomedicine
IF:2.7Q1
DOI:10.1002/nbm.5014
PMID:37539775
|
综述 | 本文系统回顾了脑部磁共振成像中深度学习模型的开发与临床部署流程 | 整合了从数据收集到临床部署的全流程指南，并基于认证机构标准提供了可解释性机器学习实践框架 | 未涉及具体模型性能比较，主要聚焦方法论和部署挑战 | 促进脑部MRI深度学习模型在临床环境中的实际应用 | 脑部磁共振成像数据及深度学习模型 | 医学影像分析 | 神经系统疾病 | 磁共振成像 | 深度学习 | 医学影像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 304 | 2025-10-06 |
Deep learning based correction of RF field induced inhomogeneities for T2w prostate imaging at 7 T
2023-12, NMR in biomedicine
IF:2.7Q1
DOI:10.1002/nbm.5019
PMID:37622473
|
研究论文 | 提出基于深度学习的偏置场校正方法，用于改善7T磁场下T2加权前列腺图像的射频场不均匀性问题 | 首次将深度学习应用于7T超高场强下T2加权前列腺图像的偏置场校正，通过合成数据训练神经网络 | 偶尔在前列腺区域内观察到对比度变化，特别是t-Image网络较为明显 | 解决超高场强磁共振成像中的射频场不均匀性问题 | 7T磁场下的T2加权前列腺图像 | 医学影像处理 | 前列腺癌 | 磁共振成像，T2加权成像 | 神经网络 | 医学影像 | 合成训练数据集、7T志愿者和患者图像、3T患者图像四个测试集 | NA | t-Image神经网络, t-Biasf神经网络 | 结构相似性指数, Wasserstein距离, 均方根误差, GLCM均匀性, GLCM能量 | NA |
| 305 | 2025-10-06 |
Predicting individual cases of major adolescent psychiatric conditions with artificial intelligence
2023-10-10, Translational psychiatry
IF:5.8Q1
DOI:10.1038/s41398-023-02599-9
PMID:37816706
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研究论文 | 利用人工智能和多领域高维数据预测青少年主要精神疾病的个体病例 | 首次在相同研究设计中比较不同类别黄金标准算法对多种青少年精神健康状况的预测能力，使用超过100个候选预测因子 | 需要在纵向数据中进一步探索发现并在外部数据集中验证结果 | 稳健识别有精神疾病风险的青少年以进行针对性干预 | 青少年精神疾病病例（焦虑症、抑郁症、注意力缺陷、破坏性行为、创伤后应激） | 机器学习 | 精神疾病 | 多领域高维数据分析 | 人工神经网络,XGBoost,逻辑回归 | 多领域数据（神经、产前、发育、生理、社会文化、环境、情绪和认知特征） | 大型跨诊断青少年样本 | NA | 人工神经网络,树基学习,ElasticNet逻辑回归 | AUC | NA |
| 306 | 2025-10-06 |
A Large-Scale Clinical Benchmark of ResNet-based Deep Models for Newborn Face Recognition
2023-07, Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. Annual International Conference
DOI:10.1109/EMBC40787.2023.10340883
PMID:38082835
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研究论文 | 本研究通过构建大规模新生儿面部数据集并评估四种基于ResNet的深度模型，探索新生儿面部识别的临床应用 | 创建了目前医院场景下最大的新生儿面部数据集NEWBORN200，并首次系统评估了多种先进ResNet模型在新生儿面部识别中的性能 | 模型对新生儿不同姿态的鲁棒性仍需改进，数据集规模虽为当前最大但仍有限 | 开发适用于医院产科的新生儿面部识别系统，防止婴儿调换和绑架 | 200名新生儿的面部图像数据 | 计算机视觉 | NA | 面部识别技术 | CNN | 图像 | 200名新生儿的面部图像，采集于出生后一小时内 | NA | ResNet, ArcFace, CurricularFace, MagFace, AdaFace | 验证准确率, 错误接受率, Rank-1识别准确率 | NA |
| 307 | 2025-10-06 |
Comprehensive assessment methods are key to progress in deep learning
2023-12-06, The Behavioral and brain sciences
DOI:10.1017/S0140525X23001668
PMID:38054334
|
评论 | 本文对Bowers等人关于深度神经网络评估方法和模型本身存在缺陷的观点表示认同，但提出了不同的改进方案 | 针对现有深度神经网络评估问题提出了与原文不同的解决方案路径 | NA | 探讨深度神经网络评估方法的改进方向 | 深度神经网络模型 | 机器学习 | NA | NA | 深度神经网络 | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 308 | 2025-10-06 |
Thinking beyond the ventral stream: Comment on Bowers et al
2023-12-06, The Behavioral and brain sciences
DOI:10.1017/S0140525X23001723
PMID:38054346
|
评论 | 对Bowers等人研究的评论文章，探讨深度学习模型在视觉感知研究中的局限性及改进方向 | 提出不应完全抛弃深度学习，而应通过设计更符合生物视觉进化目标的刺激和任务来改进模型 | NA | 探讨如何改进深度学习模型以更好地模拟生物视觉系统 | 视觉感知的深度学习模型 | 计算机视觉 | NA | NA | 深度学习 | 视觉刺激 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 309 | 2025-10-06 |
De-identification of free text data containing personal health information: a scoping review of reviews
2023, International journal of population data science
DOI:10.23889/ijpds.v8i1.2153
PMID:38414537
|
综述 | 对包含个人健康信息的自由文本数据去识别化方法的范围综述 | 首次对自由文本数据去识别化方法进行范围综述并系统分类 | 仅纳入截至2022年5月9日的综述文献，可能遗漏最新原始研究 | 识别和分类自由文本数据的去识别化方法 | 已发表的综述文献中描述的去识别化方法 | 自然语言处理 | NA | 文本数据去识别化技术 | 机器学习,深度学习 | 自由文本数据 | 18篇符合纳入标准的出版物 | NA | NA | NA | NA |
| 310 | 2025-10-06 |
Federated learning for generating synthetic data: a scoping review
2023, International journal of population data science
DOI:10.23889/ijpds.v8i1.2158
PMID:38414544
|
综述 | 本文通过范围综述系统梳理了使用联邦学习生成合成数据的研究现状与方法 | 首次系统综述联邦学习与合成数据生成的交叉领域（联邦合成），识别研究空白与发展趋势 | 该领域尚处于早期阶段，隐私风险评估方法仍需完善 | 评估使用联邦学习生成合成数据的研究现状、方法与评估实践 | 69篇相关学术文献（2018-2023年） | 机器学习 | NA | 联邦学习，合成数据生成 | GAN, 深度学习 | 表格数据，多种数据类型 | 69篇文献 | NA | 生成对抗网络 | 效用评估，隐私风险评估 | NA |
| 311 | 2025-09-09 |
Deep learning in endoscopy: the importance of standardisation
2023-12, Acta otorhinolaryngologica Italica : organo ufficiale della Societa italiana di otorinolaringologia e chirurgia cervico-facciale
IF:2.1Q2
DOI:10.14639/0392-100X-N2580
PMID:37814976
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 312 | 2025-10-06 |
Automatic ultrasound diagnosis of thyroid nodules: a combination of deep learning and KWAK TI-RADS
2023-Oct-16, Physics in medicine and biology
IF:3.3Q1
DOI:10.1088/1361-6560/acfdf0
PMID:37757848
|
研究论文 | 结合深度学习和KWAK TI-RADS实现甲状腺结节超声自动诊断 | 首次将改进的U-Net++分割模型与基于KWAK TI-RADS指南的多任务卷积神经网络相结合，实现甲状腺结节风险等级自动评估 | 研究仅基于1862例样本，需要更大规模数据验证 | 实现甲状腺结节风险等级的自动评估，为细针穿刺必要性判断提供依据 | 甲状腺结节患者 | 计算机视觉 | 甲状腺结节 | 超声检查 | CNN | 超声图像 | 1862例甲状腺结节病例（训练集），302例测试集 | NA | U-Net++, MT-CNN | Dice系数, IoU, 准确率, 假阳性率, 精确率, 召回率 | NA |
| 313 | 2025-10-06 |
Sub-second whole brain T2mapping via multiband SENSE multiple overlapping-echo detachment imaging and deep learning
2023-Oct-05, Physics in medicine and biology
IF:3.3Q1
DOI:10.1088/1361-6560/acfb71
PMID:37726009
|
研究论文 | 本研究通过结合多波段SENSE技术和深度学习，实现了亚秒级全脑T2定量成像 | 首次将多波段SENSE技术与MOLED成像结合，实现了600毫秒内完成全脑T2定量成像 | 在高多波段因子条件下图像质量可能下降，需要PnP算法进行改善 | 加速定量磁共振成像，实现亚秒级全脑T2定量成像 | 数值模拟、水模实验和人脑实验 | 医学影像分析 | NA | 定量磁共振成像、多波段SENSE、MOLED成像 | 深度学习 | 磁共振图像 | 数值模拟、水模实验和人脑实验（具体样本数量未明确说明） | NA | U-Net, DRUNet | 图像质量、信噪比 | NA |
| 314 | 2025-10-06 |
Automatic brain extraction for rat magnetic resonance imaging data using U2-Net
2023-Oct-02, Physics in medicine and biology
IF:3.3Q1
DOI:10.1088/1361-6560/acf641
PMID:37659398
|
研究论文 | 本研究开发了一种基于U-Net深度学习模型的大鼠脑部MRI图像颅骨剥离新方法 | 首次将U-Net神经网络应用于大鼠脑部MRI图像的自动颅骨剥离，相比传统方法RATS和BrainSuite表现更优 | 研究仅针对大鼠脑部MRI数据，未验证在其他物种或成像模式上的适用性 | 开发一种高效准确的大鼠脑部MRI图像颅骨剥离方法 | 599只大鼠的脑部磁共振成像数据 | 医学影像分析 | 神经系统疾病 | 磁共振成像 | U-Net | 医学影像 | 599只大鼠（476只训练，123只测试） | NA | U-Net | Dice系数,Jaccard系数,敏感性,特异性,像素精度,Hausdorff系数,真阳性率,假阳性率 | NA |
| 315 | 2025-10-06 |
MARGANVAC: metal artifact reduction method based on generative adversarial network with variable constraints
2023-10-02, Physics in medicine and biology
IF:3.3Q1
DOI:10.1088/1361-6560/acf8ac
PMID:37696272
|
研究论文 | 提出一种基于变约束生成对抗网络的金属伪影减少方法MARGANVAC，用于改善CT成像中的金属伪影问题 | 引入变约束机制作为时变成本函数，在训练初期放松保真度约束并逐步加强，同时开发了金属伪影迁移方法生成具有真实伪影特征的配对训练数据 | 未明确说明模型在更广泛临床场景中的泛化能力及计算效率的具体评估 | 开发适用于实际临床场景的高性能金属伪影减少方法 | CT图像中的金属伪影 | 医学影像处理 | NA | CT成像 | GAN | CT图像 | NA | NA | 生成对抗网络 | 定量指标，定性评估 | NA |
| 316 | 2025-10-06 |
Deep learning for fast denoising filtering in ultrasound localization microscopy
2023-10-02, Physics in medicine and biology
IF:3.3Q1
DOI:10.1088/1361-6560/acf98f
PMID:37703894
|
研究论文 | 本研究提出基于对比半监督网络的深度学习去噪方法，用于超声定位显微镜中的快速去噪滤波 | 首次将对比半监督网络(CS-Net)应用于超声定位显微镜去噪，显著缩短数据处理时间 | 神经网络主要使用模拟微泡数据进行训练，可能对真实数据的适应性存在局限 | 开发快速去噪方法以实现超声定位显微镜的实时成像 | 微泡信号、流场体模、新西兰兔肿瘤模型 | 医学影像处理 | 肿瘤 | 超声定位显微镜(ULM)、超分辨率超声成像(SR-US) | 深度学习 | 超声图像 | 流场体模实验和动物实验(新西兰兔肿瘤模型) | NA | 对比半监督网络(CS-Net) | 信噪比(SNR)、对比噪声比(CNR)、处理速度 | NA |
| 317 | 2025-10-06 |
QS-ADN: quasi-supervised artifact disentanglement network for low-dose CT image denoising by local similarity among unpaired data
2023-Oct-02, Physics in medicine and biology
IF:3.3Q1
DOI:10.1088/1361-6560/acf9da
PMID:37708896
|
研究论文 | 提出一种准监督伪影解缠网络，利用未配对数据中的局部相似性进行低剂量CT图像去噪 | 提出准监督学习模式，通过从未配对正常剂量CT数据集中寻找最佳匹配图像作为先验信息 | 伪影减少效果仍不如完全监督学习方法 | 低剂量CT图像去噪以减少辐射风险 | 低剂量CT图像和正常剂量CT图像 | 计算机视觉 | NA | CT成像 | CNN | 医学图像 | 未配对LDCT和NDCT图像数据集 | PyTorch | ADN（伪影解缠网络） | 噪声抑制，上下文保真度 | NA |
| 318 | 2025-10-06 |
Deep learning-based fluorescence image correction for high spatial resolution precise dosimetry
2023-Sep-27, Physics in medicine and biology
IF:3.3Q1
DOI:10.1088/1361-6560/acf182
PMID:37591253
|
研究论文 | 开发基于深度学习的荧光图像校正方法，用于高空间分辨率精确剂量测定 | 提出新型经验性切伦科夫发射校准方法和基于CNN的荧光图像校正模型 | 仅使用单孔径静态光子束进行验证，未涉及更复杂的辐射场条件 | 提高辐射激发荧光成像的剂量分布测量精度 | 含有奎宁半硫酸盐水溶液的丙烯酸水箱 | 计算机视觉 | NA | 辐射激发荧光成像，CMOS相机成像 | CNN | 图像 | 181个单孔径静态光子束 | NA | 卷积神经网络 | 平均绝对误差，伽马指数通过率 | NA |
| 319 | 2025-10-06 |
AC-Faster R-CNN: an improved detection architecture with high precision and sensitivity for abnormality in spine x-ray images
2023-09-26, Physics in medicine and biology
IF:3.3Q1
DOI:10.1088/1361-6560/acf7a8
PMID:37678268
|
研究论文 | 提出一种改进的AC-Faster R-CNN检测架构，用于脊柱X射线图像中异常部位的精确定位和分类 | 开发了可变形卷积特征金字塔网络的特征融合结构和异常捕获头结构，结合扩张卷积与可变形卷积更好捕捉病灶多尺度信息 | NA | 开发能够准确定位和分类脊柱X射线照片中异常部位的物体检测网络 | 脊柱X射线图像中的异常部位 | 计算机视觉 | 脊柱疾病 | X射线成像 | Faster R-CNN | 图像 | 1007张脊柱X射线图像 | NA | Faster R-CNN, Deformable Convolution Feature Pyramid Network, Abnormality Capture Head | mAP@IoU=50%, Precision, Sensitivity | NA |
| 320 | 2025-10-06 |
Color-guided deformable convolution network for intestinal metaplasia severity classification using endoscopic images
2023-09-13, Physics in medicine and biology
IF:3.3Q1
DOI:10.1088/1361-6560/acf3ca
PMID:37619578
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研究论文 | 提出一种基于颜色引导可变形卷积网络的肠化生严重程度分类方法 | 首次提出基于颜色特征生成偏移量来引导可变形卷积的方法，能够自适应调整卷积采样位置以符合IM病变的不规则形状 | NA | 准确诊断肠化生严重程度并预防胃癌发生 | 胃镜图像中的肠化生病变 | 计算机视觉 | 胃癌 | 内窥镜成像 | CNN, DCN | 图像 | 自建IM严重程度数据集 | NA | 颜色引导可变形卷积网络(CDCN) | 准确率 | NA |