深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 467 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 | 算法框架 | 模型架构 | 性能指标 | 计算资源 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 161 | 2025-02-11 |
RETRACTED: Lung cancer diagnosis of CT images using metaheuristics and deep learning
2024-Apr, Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers. Part H, Journal of engineering in medicine
DOI:10.1177/09544119221090725
PMID:35445619
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 162 | 2025-02-11 |
RETRACTION NOTICE: Lung cancer diagnosis of CT images using metaheuristics and deep learning
2024-Apr, Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers. Part H, Journal of engineering in medicine
DOI:10.1177/09544119221134231
PMID:36237147
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 163 | 2025-10-07 |
Positive Effect of Super-Resolved Structural Magnetic Resonance Imaging for Mild Cognitive Impairment Detection
2024-Apr-14, Brain sciences
IF:2.7Q3
DOI:10.3390/brainsci14040381
PMID:38672031
|
研究论文 | 本研究通过超分辨率结构磁共振成像和优化深度学习模型改进轻度认知障碍检测 | 使用先进损失函数提升超分辨率MRI图像感知质量，改进生成器上采样部分，在生成对抗训练中实验不同判别器，并引入帕累托最优马尔可夫毯进行超参数优化 | 未明确说明样本数量和数据来源，未详细讨论模型在临床环境中的实际应用限制 | 提高轻度认知障碍的检测准确率 | 轻度认知障碍患者的结构磁共振成像数据 | 医学影像分析 | 老年性疾病 | 结构磁共振成像 | GAN | 2D MRI图像 | NA | NA | 生成对抗网络 | NA | NA |
| 164 | 2025-10-07 |
Deep learning automatically assesses 2-µm laser-induced skin damage OCT images
2024-Apr-18, Lasers in medical science
IF:2.1Q2
DOI:10.1007/s10103-024-04053-8
PMID:38634947
|
研究论文 | 本研究提出基于光学相干断层扫描和深度学习技术的无创自动评估方法，用于定性和定量分析2微米激光诱导皮肤损伤 | 首次将深度学习与OCT技术结合实现激光皮肤损伤的自动定量评估，开发了无创在体分析方法 | 研究仅在小鼠模型中进行，尚未在人体验证 | 开发自动评估激光诱导皮肤损伤的方法 | 小鼠皮肤组织 | 计算机视觉 | 皮肤损伤 | 光学相干断层扫描 | 深度学习 | 图像 | NA | NA | U-Net, DeepLabV3+, PSP-Net, HR-Net | 分割准确性, 定量评估误差 | NA |
| 165 | 2025-10-07 |
Small-Molecule Inhibitors of TIPE3 Protein Identified through Deep Learning Suppress Cancer Cell Growth In Vitro
2024-04-30, Cells
IF:5.1Q2
DOI:10.3390/cells13090771
PMID:38727307
|
研究论文 | 通过深度学习识别TIPE3蛋白小分子抑制剂并验证其体外抑制癌细胞生长的效果 | 首次结合深度卷积神经网络(DFCNN)、分子对接和分子动力学模拟从化合物库中筛选TIPE3抑制剂 | 研究仅限于体外实验验证，尚未进行动物模型或临床试验 | 开发针对TIPE3蛋白的癌症治疗抑制剂 | TIPE3蛋白及其小分子抑制剂 | 药物发现 | 癌症 | 深度学习、分子对接、分子动力学模拟 | DFCNN | 化合物结构数据 | 从ZINC化合物数据集中筛选，最终验证6个候选化合物 | NA | 深度卷积神经网络 | 细胞活力、增殖、迁移和凋亡评估 | NA |
| 166 | 2025-10-07 |
Predicting 5-year recurrence risk in colorectal cancer: development and validation of a histology-based deep learning approach
2024-Apr, British journal of cancer
IF:6.4Q1
DOI:10.1038/s41416-024-02573-2
PMID:38245662
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研究论文 | 开发并验证基于组织学图像的深度学习模型预测结直肠癌患者5年复发风险 | 首次提出基于组织学图像的弱监督深度学习模型用于结直肠癌5年无复发生存预测 | 样本量相对有限（614例），需进一步多中心验证 | 开发结直肠癌复发风险预测模型以辅助临床决策 | 非转移性结直肠癌患者的组织学图像 | 数字病理 | 结直肠癌 | 组织学图像分析 | 深度学习 | 图像 | 614例来自三家医院的结直肠癌病例 | NA | NA | AUC, 风险比 | NA |
| 167 | 2025-10-07 |
UNCERTAINTY-GUIDED PHYSICS-DRIVEN DEEP LEARNING RECONSTRUCTION VIA CYCLIC MEASUREMENT CONSISTENCY
2024-Apr, Proceedings of the ... IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing. ICASSP (Conference)
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研究论文 | 提出一种通过循环测量一致性进行不确定性引导的物理驱动深度学习重建方法 | 设计了一种主要关注物理驱动深度学习中数据保真度分量的不确定性估计过程，通过表征不同前向模型间的循环一致性来实现 | NA | 改进计算成像质量，特别是在MRI应用中的重建效果 | 计算成像重建，MRI图像重建 | 计算成像，医学影像 | NA | 物理驱动深度学习，不确定性量化 | 深度学习神经网络 | 医学影像数据，MRI数据 | NA | NA | NA | 重建质量 | NA |
| 168 | 2025-10-07 |
Prospective de novo drug design with deep interactome learning
2024-Apr-22, Nature communications
IF:14.7Q1
DOI:10.1038/s41467-024-47613-w
PMID:38649351
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研究论文 | 提出一种基于相互作用组深度学习的从头药物设计方法，能够生成具有特定生物活性的类药分子 | 结合图神经网络和化学语言模型的优势，实现无需特定应用强化学习、迁移学习或少样本学习的零样本化合物库构建 | NA | 开发基于相互作用组深度学习的从头药物设计方法 | 人类过氧化物酶体增殖物激活受体γ亚型结合位点的潜在新配体 | 机器学习 | NA | 相互作用组深度学习 | 图神经网络,化学语言模型 | 化学结构数据,蛋白质结构数据 | NA | NA | NA | 生物活性,选择性谱,结合模式确认 | NA |
| 169 | 2025-01-07 |
Association Between Body Composition and Survival in Patients With Gastroesophageal Adenocarcinoma: An Automated Deep Learning Approach
2024-04, JCO clinical cancer informatics
IF:3.3Q2
DOI:10.1200/CCI.23.00231
PMID:38588476
|
研究论文 | 本研究开发了一种深度学习模型，用于从常规CT扫描中自动量化胃食管腺癌患者的身体组成，并探讨其与生存率的关系 | 利用深度学习技术从常规CT扫描中自动量化身体组成，并首次在胃食管腺癌患者中探讨其与生存率的关联 | 研究样本量相对较小，且仅关注了胃食管腺癌患者，结果可能不适用于其他癌症类型 | 探讨身体组成与胃食管腺癌患者生存率之间的关系 | 胃食管腺癌患者 | 数字病理学 | 胃食管腺癌 | 深度学习 | 深度学习模型 | CT图像 | 299名胃食管腺癌患者 | NA | NA | NA | NA |
| 170 | 2025-01-04 |
UroAngel: a single-kidney function prediction system based on computed tomography urography using deep learning
2024-Apr-16, World journal of urology
IF:2.8Q2
DOI:10.1007/s00345-024-04921-6
PMID:38627315
|
研究论文 | 本文介绍了一种基于深度学习的系统UroAngel，用于通过计算机断层扫描尿路造影（CTU）图像无创预测单肾功能水平 | 开发了基于3D U-Net卷积神经网络的系统UroAngel，能够准确分割肾皮质并预测肾功能阶段，性能优于传统方法和放射科医生 | 研究样本量有限，仅包括520名梗阻性肾病患者，且仅在40名患者中进行了临床验证 | 开发一种非侵入性且便捷的单肾功能水平预测系统 | 梗阻性肾病（ON）患者 | 数字病理学 | 肾病 | 计算机断层扫描尿路造影（CTU） | 3D U-Net | 图像 | 520名梗阻性肾病患者 | NA | NA | NA | NA |
| 171 | 2025-01-04 |
Revisiting Computer-Aided Tuberculosis Diagnosis
2024-04, IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence
IF:20.8Q1
DOI:10.1109/TPAMI.2023.3330825
PMID:37934644
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研究论文 | 本文探讨了利用深度学习进行计算机辅助结核病诊断（CTD）的进展，并提出了一个新的数据集和基线模型 | 提出了一个大规模数据集TBX11 K，包含11,200张胸部X光图像，并提出了SymFormer模型，该模型结合了对称搜索注意力（SymAttention）和对称位置编码（SPE）以提高诊断性能 | 尽管提出了新的数据集和模型，但研究的局限性在于CXR图像可能不完全遵循双边对称性，这可能会影响模型的性能 | 提高计算机辅助结核病诊断的准确性和效率 | 胸部X光图像 | 计算机视觉 | 结核病 | 深度学习 | SymFormer | 图像 | 11,200张胸部X光图像 | NA | NA | NA | NA |
| 172 | 2024-12-22 |
UNSEG: unsupervised segmentation of cells and their nuclei in complex tissue samples
2024-Apr-23, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2023.11.13.566842
PMID:38014263
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研究论文 | 本文介绍了一种无监督的细胞及其核在复杂组织样本中分割的方法UNSEG | UNSEG在无需训练数据的情况下实现了深度学习级别的性能，并引入了新的扰动分水岭算法，提高了经典分水岭的准确性 | 文中提到分割准确性的量化可能存在偏差，且分割在组织样本中仍然是一个具有挑战性的问题 | 开发一种无需标签的无监督学习方法，用于复杂组织样本中细胞及其核的分割 | 复杂组织样本中的细胞及其核 | 计算机视觉 | NA | 无监督学习 | UNSEG | 图像 | 包括一个高质量的胃肠道组织（GIT）数据集和公开数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 173 | 2024-12-20 |
Efficient Supervised Pretraining of Swin-Transformer for Virtual Staining of Microscopy Images
2024-04, IEEE transactions on medical imaging
IF:8.9Q1
DOI:10.1109/TMI.2023.3337253
PMID:38010933
|
研究论文 | 本文提出了一种基于Swin-Transformer模型的虚拟染色方法，并通过高效的监督预训练技术提升了模型性能 | 本文创新性地采用了基于掩码自编码器（MAE）的监督预训练方法，通过下采样和网格采样减少了计算量和数据依赖，并设计了多风格染色预测的监督代理任务 | 本文主要基于公开数据集进行实验，未来可能需要验证其在更多私有数据集上的泛化能力 | 开发一种高效的虚拟染色方法，减少对大规模预训练的依赖 | 显微镜图像的虚拟染色 | 计算机视觉 | NA | Swin-Transformer | Swin-Transformer | 图像 | 三个公开数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 174 | 2024-12-20 |
EAG-RS: A Novel Explainability-Guided ROI-Selection Framework for ASD Diagnosis via Inter-Regional Relation Learning
2024-04, IEEE transactions on medical imaging
IF:8.9Q1
DOI:10.1109/TMI.2023.3337362
PMID:38015693
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研究论文 | 提出了一种新的可解释性引导的ROI选择框架EAG-RS，通过学习脑区间的高阶非线性关系来诊断自闭症谱系障碍 | 引入了一种新的可解释性引导的ROI选择框架，通过随机种子网络掩蔽和可解释连接相关性评分来识别高阶非线性功能关联，并选择具有分类信息的脑区进行诊断 | 现有研究使用线性低阶功能连接作为模型输入，缺乏足够信息，未考虑患者个体差异，且决策过程不可解释 | 解决现有自闭症诊断方法的局限性，提出一种新的框架来提高诊断准确性和可解释性 | 自闭症谱系障碍患者的功能磁共振成像数据 | 机器学习 | 自闭症谱系障碍 | 功能磁共振成像 | NA | 图像 | 使用Autism Brain Imaging Data Exchange (ABIDE)数据集进行验证 | NA | NA | NA | NA |
| 175 | 2024-12-20 |
A Learnable Counter-Condition Analysis Framework for Functional Connectivity-Based Neurological Disorder Diagnosis
2024-04, IEEE transactions on medical imaging
IF:8.9Q1
DOI:10.1109/TMI.2023.3337074
PMID:38019623
|
研究论文 | 本文提出了一种可学习的反条件分析框架，用于基于功能连接的神经功能障碍诊断 | 本文创新性地提出了一种统一的框架，将诊断和解释系统性地整合在一起，并设计了自适应注意力网络进行特征选择，提出了功能网络关系编码器来学习功能连接的全局拓扑属性，并引入了反条件分析方法进行神经科学解释 | 本文未提及具体的局限性 | 研究目的是开发一种新的框架，用于基于功能连接的神经功能障碍诊断，并提供神经科学解释 | 研究对象是基于功能连接的神经功能障碍诊断 | 机器学习 | NA | 功能磁共振成像 (fMRI) | 自适应注意力网络，功能网络关系编码器 | 功能连接数据 | 使用了两个大型静息态功能磁共振成像数据集，分别是Autism Brain Imaging Data Exchange (ABIDE) 和 REST-meta-MDD | NA | NA | NA | NA |
| 176 | 2024-12-20 |
Semi-Supervised Medical Image Segmentation Using Cross-Style Consistency With Shape-Aware and Local Context Constraints
2024-04, IEEE transactions on medical imaging
IF:8.9Q1
DOI:10.1109/TMI.2023.3338269
PMID:38032771
|
研究论文 | 提出了一种基于交叉风格一致性和形状感知与局部上下文约束的半监督医学图像分割框架 | 设计了形状无关和形状感知两个并行网络，通过交叉风格一致性策略和局部上下文约束来提高半监督学习的效果，并有效利用未标注数据 | 未明确提及 | 解决半监督医学图像分割中标注数据不足的问题，提升分割精度和形状感知能力 | 医学图像的分割 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | NA | 图像 | 三个不同数据集的医学图像 | NA | NA | NA | NA |
| 177 | 2024-12-20 |
An Energy Matching Vessel Segmentation Framework in 3-D Medical Images
2024-04, IEEE transactions on medical imaging
IF:8.9Q1
DOI:10.1109/TMI.2023.3339204
PMID:38048240
|
研究论文 | 本文提出了一种高分辨率能量匹配分割（HrEmS）框架，用于从高分辨率三维医学扫描中进行精确的血管分割 | 引入了一种新的基于实数阶全变差算子的损失函数，用于指导分割网络通过匹配预测分割与手动标签的能量来获得正确的拓扑结构；开发了一个基于曲率的权重校正模块，使网络能够专注于血管的关键和复杂结构部分 | NA | 开发一种可靠且可扩展的框架，用于从高分辨率三维医学扫描中进行血管分割，以帮助临床医生可视化复杂的血管结构并诊断相关的血管疾病 | 高分辨率三维医学扫描中的血管分割 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | NA | 图像 | 三个内部多中心数据集和三个公共数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 178 | 2024-12-20 |
DeepMesh: Mesh-Based Cardiac Motion Tracking Using Deep Learning
2024-04, IEEE transactions on medical imaging
IF:8.9Q1
DOI:10.1109/TMI.2023.3340118
PMID:38064325
|
研究论文 | 提出了一种名为DeepMesh的深度学习框架，用于从心脏磁共振图像中估计心脏的三维运动 | 通过将心脏建模为包含心外膜和心内膜表面的三维网格，并开发了一种可微分的网格到图像光栅化器，能够利用多个解剖视图的2D形状信息进行3D网格重建和网格运动估计 | 主要集中在左心室的三维运动估计，未涉及其他心脏结构 | 开发一种新的方法来估计心脏的三维运动，以评估心脏功能和诊断心血管疾病 | 心脏的三维运动，特别是左心室 | 计算机视觉 | 心血管疾病 | 深度学习 | NA | 图像 | 来自UK Biobank的心脏磁共振图像 | NA | NA | NA | NA |
| 179 | 2024-12-20 |
DeepTree: Pathological Image Classification Through Imitating Tree-Like Strategies of Pathologists
2024-04, IEEE transactions on medical imaging
IF:8.9Q1
DOI:10.1109/TMI.2023.3341846
PMID:38090840
|
研究论文 | 本文提出了一种基于树状策略的深度学习架构DeepTree，用于病理图像分类，模仿病理学家的诊断决策过程 | 创新点在于设计了一种基于树状策略的深度学习架构DeepTree，模仿病理学家的诊断方法，并结合了组织形态学相关性进行条件学习 | NA | 提高病理图像分类的准确性、透明性和可信度，促进人工智能辅助诊断在临床中的实际应用 | 肺癌症冷冻组织和乳腺癌亚型病理图像 | 数字病理学 | 肺癌 | 深度学习 | DeepTree | 图像 | 包括肺癌症冷冻组织和乳腺癌亚型病理图像的数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 180 | 2024-12-20 |
OIF-Net: An Optical Flow Registration-Based PET/MR Cross-Modal Interactive Fusion Network for Low-Count Brain PET Image Denoising
2024-04, IEEE transactions on medical imaging
IF:8.9Q1
DOI:10.1109/TMI.2023.3342809
PMID:38096101
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研究论文 | 本文提出了一种基于光流配准的PET/MR跨模态交互融合网络OIF-Net，用于低计数脑PET图像的去噪 | 本文创新性地引入了光流预配准模块和跨模态特征融合模块，解决了多模态融合阶段的特征错位问题，并提高了特征融合过程的效率 | NA | 提高低计数PET图像的质量，以实现更好的临床诊断 | 低计数脑PET图像 | 医学影像 | NA | 光流配准 | CNN | 图像 | 真实临床数据集及独立临床测试数据集 | NA | NA | NA | NA |